Einführung in die numerische Mathematik

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Einführung in die numerische Mathematik"

Transkript

1 Prof. Dr. M. Günther K. Gauslng, M.Sc. C. Hendrcks, M.Sc. Sommersemester 1 Bergsche Unverstät Wuppertal Fachberech C Mathematk und Naturwssenschaften Angewandte Mathematk / Numersche Analyss Enführung n de numersche Mathematk Aufgabenblatt 9 - Hermte-, Splne-Interpolaton Lösungen Präsenzaufgabe 1: Kubsche Splne-Interpolaton Gegeben seen de dre Stützpunkte x, y ) =, ), x 1, y 1 ) =, ), x, y ) = 8, ). Berechnen Se den nterpolerenden kubschen Splne s für de unten angegebenen Randbedngungen. Bestmmen Se dazu de Koezenten der Telpolynome s auf [x, x +1 ] für =, 1. a) Der Splne s habe natürlche Randbedngungen. b) Der Splne s habe de vollständgen Randbedngungen s ) = und s 8) =. Frewllg: Plotten Se de beden Splnes n MATLAB m Intervall [.5, 5.5]. s bzw. s 1 soll dabe über de Ränder lnks bzw. rechts fortgesetzt werden.) Können Se sch vorstellen woher der natürlche Splne senen Namen hat? Gegeben snd de Daten: 1 x 8 y h z 1-1 a) Zur Berechung des natürlchen Splnes ergbt sch en lneares Glechungssystem für de Abletungen b, nämlch /h 1/h b 3 z /h 1/h /h + /h 1 1/h 1 b 1 = 3z /h + z 1 /h 1 ), 1/h 1 /h 1 b 3 z 1 /h 1 d.h. Mt t = x x h 1 1/ 1/ 3/ 1/ 1/ 1/ b b 1 b = 3/ 3/ 3/ st der Splne dann gegeben durch s x) = 1 3t + t 3 ) + 3 t t + t 3 ) b b 1 b = + 3t t 3 ) t + t 3 ), x [, ), s 1 x) = 1 3t + t 3 ) t t + t 3 ) + 3t t 3 ) ) t + t 3 ), x [, 8]. /3 1/3 5/3.

2 b) Unter Verwendung der vollständgen Randbedngungen s ) = b =, s 8) = b = blebt nur noch b 1 zu bestmmen: /h + /h 1 )b 1 = 3z /h + z 1 /h 1 ) b /h b /h 1 b 1 = 1/. Damt folgt s x) = 1 3t + t 3 ) + t t + t 3 ) + 3t t 3 ) + 1 ) t + t 3 ), x [, ), s 1 x) = 1 3t + t 3 ) + 1 )t t + t 3 ) + 3t t 3 ) + t + t 3 ), x [, 8]. De folgende Skzze zegt den Splne mt natürlchen Randbedngungen gestrchelte Lne) und den Splne mt vollständgen Randbedngungen durchgezogene Lne). De Stützstellen snd ebenfalls engetragen Krese) x Präsenzaufgabe : Fehlerformel für kubsche Splnes De Fehlerformel be der Approxmaton durch enen kubschen Splne s mt ncht äqudstanten Stützstellen x < x 1 < < x n und vollständgen Randbedngungen, welcher ene vorgegebene Funkton f C [x, x n ] nterpolert, d.h. fx ) = sx ) für =, 1,..., n sowe f x ) = s x ) und f x n ) = s x n ), lautet fx) sx) 3 L h H für x [x, x +1 ] mt h := x +1 x für =, 1,..., n 1 und L := max f ) t), H := max{h, h 1,..., h n 1 }. t [x,x n] Gegeben seen de Stützstellen x = 3, x 1 =, x = 3 und de Funkton fx) = 1 1 exp 3 x). a) Schätzen Se den Interpolatonsfehler nach obger Formel jewels n den beden Telntervallen [ 3, ] und [, 3] ab.

3 b) We dcht müssen äqudstante Stützstellen m gesamten Intervall [ 3, 3] gewählt werden, damt man enen Fehler überall klener als 1 3 garanteren kann? Es st de verte Abletung von fx) = 1 1 exp 3x) abzuschätzen. Es glt f ) x) = 1 1 Dese Funkton st steng monoton fallend und somt ) 3 exp 3 x) = 1 81 exp 3 x). f L = max ) t) = f ) 3 e t [ 3,3] ) = 81. a) Es glt H = 3. Für x [ 3, ] erhalten wr fx) sx) 3 e 81 ) 3 3 = 3 e 1.8 und für x [, 3] dann fx) sx) 3 e = 3 e.773. b) Be äqudstanten Stützstellen glt h := H = h für alle. Der maxmale Fehler lässt sch dann abschätzen zu fx) sx) 3 e e 81 h = 178 h. De geforderte Genaugket lefert de Bedngung e 178 h 1 3 und damt h e Mt h =.5/n st des berets ab n = 5 bzw. h =.9 erfüllt, d.h. mt Stützstellen. Präsenzaufgabe 3: Smpson-Regel a) Leten Se de Newton-Cotes-Formel für n = Smpson-Regel / Kepler'sche Faÿregel) her: Jf) = Ip) = b a ) ) a + b fa) + f + fb) mt den Stützstellen x = a, x 1 = a + b)/ und x = b. Hnwes: Verwenden Se dvderte Derenzen, um das Interpolatonspolynom aufzustellen und transformeren Se das Integral auf [, h] mt h = b a. 3

4 b) Rechnen Se den Quadraturfehler der Fassregel nach: wobe h = b a)/. Rf) = h 5 9 f ) ξ), a) Be der Smpsonregel wrd der Integrand fx) durch en Polynom vom Grad nterpolert. Mt dem Schema der dvderten Derenzen ergbt sch mt x 1 = a + b)/ a fa)... fx x 1 fx 1 ) 1 ) fa) x 1 a ) fb) fx b fb) 1 ) 1 b x 1 fb) fx1 ) b a fx 1) fa) x 1 a und damt haben wr das Interpolatonspolynom p, x) = fa) + fx 1) fa) x a) + x 1 a h fa) + fb) fx 1)) x a)x x 1 ). Mt h := b a und ener Transformaton auf [, h] durch t = x a ntegrert man nun p, t)dt = fa) + h fx 1) fa)) t + h fa) + fb) fx 1)) t t h ) = hfa) + h fx 1) fa)) h + ) h 3 h fa) + fb) fx 1)) 3 h3 = h fa) + fx 1 ) fa)) + 1 ) fa) + fb) fx 1)) = h fa) + fx 1) + fb)). b) Gemäÿ Satz 8.1 der Vorlesung berechnet sch der Quadraturfehler der Fassregel aus R f) = f ) ξ)! b a b x 1 xω 3 x)dx. Wr transformeren weder auf [, h] und erhalten für das Integral t + a)tt h/)t h)dt = = h 5 = h5 1. Insgesamt ergbt sch dann mt h = b a)/ t t h/)t h)dt + a 5 3h5 8 + h5 ) ) h + a h + h }{{} = tt h/)t h)dt R f) = h) 5 1 f ) ξ)! = h 5 9 f ) ξ).

5 Hausaufgabe 1: Stückwese Hermte-Interpolaton 1 Punkte) Gegeben seen de Funktonswerte y = fx ) und Abletungen y = f x ) ener ansonsten unbekannten Funkton f. En Interpoland px) m Intervall [x, x n ] mt den Egenschaften p C 1 [x, x n ]), p ) x) = für x < x < x +1, =,..., n 1, px ) = y und p x ) = y für =,..., n heÿt stückwese kubscher Hermte-Interpoland. In jedem Telntervall [x, x +1 ], =,..., n 1, st deser en Polynom p x) der Form p x) = a + b x x ) + c x x ) + d x x ) 3 9.1) mt noch zu bestmmenden Koezenten a, b, c, d. a) Bestmmen Se de Koezenten a, b, c, d n Abhänggket von y, y, y +1, y +1. b) Ordnet man n 9.1) de rechte Sete nach den Koezenten y, y, y +1, y +1 das Telnterval auf [, 1], so ergbt sch für p x) de Darstellung und normert p x) = y ϕ 1 t) + y +1 ϕ t) + y h ϕ 3 t) + y +1h ϕ t) mt h := x +1 x und t = x x )/h. Leten Se de Bassfunktonen ϕ 1 t),..., ϕ t) her. a) Gesucht snd de Koezenten zu p x) = a + b x x ) + c x x ) + d x x ) 3 n Abhänggket von y, y, y +1, y +1. De Glechungen zu deren Bestmmung lauten h = x +1 x ) : p x ) = a = y p x ) = b = y p x +1 ) = a + b h + c h + d h 3 = y +1 p x +1) = b + c h + 3d h = y +1 Daraus ergeben sch de Lösungen : a = y b = y c = 3y +1 y ) h d = y y +1 ) h 3 y +1 + y h + y +1 + y h 5

6 b) Umsorteren der Abhänggketen lefert : p x) = y + y x 3y+1 y ) x ) + y y +1 ) h 3 h + y +1 + y h ) x x ) 3 = y 1 3 h x x ) + ) h 3 x x ) 3 + y +1 + ) y x x ) + h 3 y +1 h x x ) ) h 3 x x ) 3 + y x x ) x x ) + 1 ) h h x x ) 3 + y +1 1 x x ) + 1 ) h h x x ) 3 De Normerung des Telntervalls [x, x +1 ] auf [, 1] durch t = x x )/h ergbt schleÿlch p x) = y Φ 1 t) + y +1 Φ t) + y h Φ 3 t) + y +1h Φ t) mt den Bassfunktonen Φ 1 t) = 1 3t + t 3 Φ t) = 3t t 3 Φ 3 t) = t t + t 3 Φ t) = t + t 3. Hausaufgabe : Interpolatonsoperator be kubschen Splnes 1 Punkte) Es se ene Zerlegung a = x < x 1 < < x n 1 < x n = b des Intervalls [a, b] gegeben. Zu f : [a, b] R bezechne s f den kubschen Splne mt natürlchen Randbedngungen, der durch de Stützstellen x, fx )) für alle verläuft. a) Zegen Se, dass mt f, g : [a, b] R und λ R glt ) Lneartät: s f+g = s f + s g, s λf = λs f, ) Projekton: s sf = s f. b) Untersuchen Se de Aussagen aus a) auch für Splnes mt vollständgen Randbedngungen be f, g C 1 [a, b]) d.h. s f a) = f a), s f b) = f b), etc.) und mt perodschen Randbedngungen be perodschen Funktonen f, g : R R mt Perode b a. c) Untersuchen Se, ob stets s p = p n [a, b] glt für en Polynom p P 3 d.h. Grad höchstens 3) jewels be natürlchen und vollständgen Randbedngungen.

7 a) De kubschen Splne-Funktonen zu ener festen Untertelung des Intervalls [a, b] blden enen Vektorraum. Da s f, s g jewels Splne-Funktonen snd, glt des auch für s f + s g und λs f. Zudem übertragen sch de natürlchen Randbedngungen s f a) = s f b) = und s ga) = s gb) = zu s f a) + s ga) =, s f b) + s gb) =, λs f a) =, λs Mt der Interpolatonsegenschaft glt n den Stützstellen f b) =. s f x ) + s g x ) = fx ) + gx ) = f + g)x ) für =, 1,..., n und λs f x ) = λfx ) = λf)x ) für =, 1,..., n. Es st also s f + s g ene kubsche Splnefunkton mt natürlchen Randbedngungen, welche obge Stützstellen nterpolert. Anderersets st auch s f+g ene kubsche Splne-Funkton, für de natürlche Randbedngungen gefordert snd und de auch de glechen Werte nterpolert. Mt der Endeutgket des Splne-Funkton zu jewelgen Randbedngungen muss damt s f+g = s f + s g gelten. Analog folgt s λf = λs f. De Lneartät st somt gezegt. De Projektonsegenschaft folgt mt glecher Argumentaton, da s sf x ) = s f x ) für =, 1,..., n glt und de natürlchen Randbedngungen vorausgesetzt snd. b) Man kann de Begründung aus a) verwenden. Zu Überprüfen st nur, ob de jewelgen Randbedngungen erfüllt werden. Es glt be vollständgen Randbedngungen s f a) + s ga) = f a) + g a) = f + g) a) und s f b) + s gb) = f b) + g b) = f + g) b) sowe λs f a) = λf a) = λf) a) = s λf a) und λs f b) = λf b) = λf) b) = s λf b). Damt snd de endeutgen Splne-Interpolanten mt vollständgen Randbedngungen gerade s f+g bzw. s λf. De Lneartät st dadurch gezegt. De Projektonsegenschaft glt ebenfalls, denn man hat s s f a) = s f a) = f a) und s s f b) = s f b) = f b). Be perodschen Randbedngungen folgt de Überenstmmung der Randwerte sofort aus der Interpolatonsegenschaft der Splnes, wodurch de Lneartät gewährlestet st. De Projektonsegenschaft kann ebenfalls aus den Interpolatonsbedngungen abgelesen werden bzw. dadurch, dass s f a) = s f b) nach Konstrukton glt. c) Es glt stets be vollständgen Randbedngungen allerdngs ncht mmer be natürlchen Randbedngungen. 7

5. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2012/2013

5. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2012/2013 O. Alaya, S. Demrel M. Fetzer, B. Krnn M. Wed 5. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematk Wntersemester /3 Dr. M. Künzer Prof. Dr. M. Stroppel Lösungshnwese zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 6. Darstellungen

Mehr

Elemente der Mathematik - Sommer 2016

Elemente der Mathematik - Sommer 2016 Elemente der Mathematk - Sommer 2016 Prof Dr Matthas Lesch, Regula Krapf Lösungen Übungsblatt 3 Aufgabe 9 (10 Punkte) Das Horner-Schema st ene Methode zum Auswerten enes Polynoms n a0 x an der Stelle s

Mehr

Mi , Dr. Ackermann Übungsaufgaben Gewöhnliche Differentialgleichungen Serie 13

Mi , Dr. Ackermann Übungsaufgaben Gewöhnliche Differentialgleichungen Serie 13 M. 3. 5-4. 45, Dr. Ackermann 6..4 Übungsaufgaben Gewöhnlche Dfferentalglechungen Sere 3.) Bestmmung ener homogenen Dfferentalglechung zu gegebenen Funktonen y (partkuläre Lösungen) enes Fundamentalsystems.

Mehr

n y j l j (x) È n. j=0 n (x x j ). f(x) = a y n+1 p n (x n+1 ) (x n+1 x 0 )...(x n+1 x n ).

n y j l j (x) È n. j=0 n (x x j ). f(x) = a y n+1 p n (x n+1 ) (x n+1 x 0 )...(x n+1 x n ). 5 Interpolaton 5.1 De Lagrangesche Interpolatonsaufgabe Mt È n bezechnen wr den Raum der reellen Polynome vom Grad n. Gegeben seen n+1 verschedene Stützstellen x j Ê, j = 0,...,n, und n + 1 ncht notwendg

Mehr

Sei T( x ) die Tangente an den Graphen der Funktion f(x) im Punkt ( x 0, f(x 0 ) ) : T( x ) = f(x 0 ) + f (x 0 ) ( x - x 0 ).

Sei T( x ) die Tangente an den Graphen der Funktion f(x) im Punkt ( x 0, f(x 0 ) ) : T( x ) = f(x 0 ) + f (x 0 ) ( x - x 0 ). Taylorentwcklung (Approxmaton durch Polynome). Problemstellung Se T( x ) de Tangente an den Graphen der Funkton f(x) m Punkt ( x 0, f(x 0 ) ) : T( x ) = f(x 0 ) + f (x 0 ) ( x - x 0 ). Dann kann man de

Mehr

Fachbereich Mathematik Prof. K. Grosse-Brauckmann D. Frisch WS 2007/08 10./ Gruppenübung

Fachbereich Mathematik Prof. K. Grosse-Brauckmann D. Frisch WS 2007/08 10./ Gruppenübung Fachberech Mathematk Prof. K. Grosse-Brauckmann D. Frsch WS 27/8./.. 6. Übungsblatt zur Lnearen Algebra für Physker Gruppenübung Aufgabe G7 (Kern, Bld, Rang und Orthogonaltät) Gegeben se ene lneare Abbldung

Mehr

Asymptotische Stochastik (SS 2010) Übungsblatt 1 P X. 0, n.

Asymptotische Stochastik (SS 2010) Übungsblatt 1 P X. 0, n. Insttut für Stochastk PD. Dr. Deter Kadelka Danel Gentner Asymptotsche Stochastk (SS 2) Übungsblatt Aufgabe (Arten von Konvergenz reeller Zufallsvarablen und deren Zusammenhänge) Es seen X,, n N reelle

Mehr

Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 2

Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 2 Lösungen der Aufgaben zu Kaptel Abschntt 1 Aufgabe 1 Wr benutzen de Potenzrechenregeln, um ene Potenz von mt geradem Eponenten n oder mt ungeradem Eponenten n + 1 we folgt darzustellen: n n und n+1 n n

Mehr

Aufgabenkomplex 2: Umrechung von Einheiten, Ungleichungen, Komplexe Zahlen

Aufgabenkomplex 2: Umrechung von Einheiten, Ungleichungen, Komplexe Zahlen Technsche Unverstät Chemntz 0. Oktober 009 Fakultät für Mathematk Höhere Mathematk I.1 Aufgabenkomplex : Umrechung von Enheten, Unglechungen, Komplexe Zahlen Letzter Abgabetermn: 19. November 009 n Übung

Mehr

Definition des linearen Korrelationskoeffizienten

Definition des linearen Korrelationskoeffizienten Defnton des lnearen Korrelatonskoeffzenten r xy x y y r x xy y 1 x x y y x Der Korrelatonskoeffzent st en Indkator dafür, we gut de Punkte (X,Y) zu ener Geraden passen. Sen Wert legt zwschen -1 und +1.

Mehr

Aspekte zur Approximation von Quadratwurzeln

Aspekte zur Approximation von Quadratwurzeln Aspete zur Approxmaton von Quadratwurzeln Intervallschachtelung Intervallhalberungsverfahren Heron-Verfahren Rechnersche und anschaulche Herletung Zusammenhang mt Newtonverfahren Monotone und Beschränthet

Mehr

NSt. Der Wert für: x= +1 liegt, erkennbar an dem zugehörigen Funktionswert, der gesuchten Nullstelle näher.

NSt. Der Wert für: x= +1 liegt, erkennbar an dem zugehörigen Funktionswert, der gesuchten Nullstelle näher. PV - Hausaugabe Nr. 7.. Berechnen Se eakt und verglechen Se de Werte ür de Nullstelle, de mttels dem Verahren von Newton, der Regula als und ener Mttelung zu erhalten snd von der! Funkton: ( ) Lösungs

Mehr

6.5. Rückgewinnung des Zeitvorgangs: Rolle der Pole und Nullstellen

6.5. Rückgewinnung des Zeitvorgangs: Rolle der Pole und Nullstellen 196 6.5. Rückgewnnung des Zetvorgangs: Rolle der Pole und Nullstellen We n 6.2. und 6.. gezegt wurde, st de Übertragungsfunkton G( enes lnearen zetnvaranten Systems mt n unabhänggen Spechern ene gebrochen

Mehr

6. Übung zur Linearen Algebra II

6. Übung zur Linearen Algebra II Unverstät Würzburg Mathematsches Insttut Prof. Dr. Peter Müller Dr. Peter Fleschmann SS 2006 30.05.2006 6. Übung zur Lnearen Algebra II Abgabe: Bs Mttwoch, 14.06.2006, 11:00 Uhr n de Brefkästen vor der

Mehr

Konkave und Konvexe Funktionen

Konkave und Konvexe Funktionen Konkave und Konvexe Funktonen Auch wenn es n der Wrtschaftstheore mest ncht möglch st, de Form enes funktonalen Zusammenhangs explzt anzugeben, so kann man doch n velen Stuatonen de Klasse der n Frage

Mehr

Grundlagen der Mathematik I Lösungsvorschlag zum 12. Tutoriumsblatt

Grundlagen der Mathematik I Lösungsvorschlag zum 12. Tutoriumsblatt Mathematsches Insttut der Unverstät München Wntersemester 3/4 Danel Rost Lukas-Faban Moser Grundlagen der Mathematk I Lösungsvorschlag zum. Tutorumsblatt Aufgabe. a De Formel besagt, daß de Summe der umrahmten

Mehr

3.3 Lineare Abbildungen und Matrizen

3.3 Lineare Abbildungen und Matrizen 33 LINEARE ABBILDUNGEN UND MATRIZEN 87 33 Lneare Abbldungen und Matrzen Wr wollen jetzt de numersche Behandlung lnearer Abbldungen zwschen Vektorräumen beschreben be der vorgegebene Basen de Hauptrolle

Mehr

1.Schularbeit 22.Okt A. A) Berechne ohne TI-92: Beachte: Für die Beispiele 1 und 2 sind alle notwendigen Rechenschritte anzugeben.

1.Schularbeit 22.Okt A. A) Berechne ohne TI-92: Beachte: Für die Beispiele 1 und 2 sind alle notwendigen Rechenschritte anzugeben. 1.Schularbet.Okt. 1997 7.A A) Berechne ohne TI-9: Beachte: Für de Bespele 1 und snd alle notwendgen Rechenschrtte anzugeben. 1a) De zu z= a + bkonjugert komplexe Zahl st z= a b. Zege für z 1 = -4 + 3 und

Mehr

Diskrete Mathematik 1 WS 2008/09

Diskrete Mathematik 1 WS 2008/09 Ruhr-Unverstät Bochum Lehrstuhl für Kryptologe und IT-Scherhet Prof. Dr. Alexander May M. Rtzenhofen, M. Mansour Al Sawad, A. Meurer Lösungsblatt zur Vorlesung Dskrete Mathematk 1 WS 2008/09 Blatt 7 /

Mehr

Analysis I. Vorlesung 17. Logarithmen. R R, x exp x,

Analysis I. Vorlesung 17. Logarithmen. R R, x exp x, Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2013/2014 Analyss I Vorlesung 17 Logarthmen Satz 17.1. De reelle Exponentalfunkton R R, x exp x, st stetg und stftet ene Bjekton zwschen R und R +. Bewes. De Stetgket

Mehr

Theoretische Physik II Elektrodynamik Blatt 2

Theoretische Physik II Elektrodynamik Blatt 2 PDDr.S.Mertens M. Hummel Theoretsche Physk II Elektrodynamk Blatt 2 SS 29 8.4.29 1. Rechnen mt Nabla. Zegen Se durch Auswertung n kartesschen Koordnaten de folgende Relaton und werten Se de anderen Relatonen

Mehr

Hauptprüfung Abiturprüfung 2014 (ohne CAS) Baden-Württemberg

Hauptprüfung Abiturprüfung 2014 (ohne CAS) Baden-Württemberg Hauptprüfung Abturprüfung 2014 (ohne CAS) Baden-Württemberg Lneare Optmerung Hlfsmttel: GTR, Formelsammlung beruflche Gymnasen (AG, BTG, EG, SG, TG, WG) Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com Oktober

Mehr

Multilineare Algebra und ihre Anwendungen. Nr. 6: Normalformen. Verfasser: Yee Song Ko Adrian Jenni Rebecca Huber Damian Hodel

Multilineare Algebra und ihre Anwendungen. Nr. 6: Normalformen. Verfasser: Yee Song Ko Adrian Jenni Rebecca Huber Damian Hodel ultlneare Algebra und hre Anwendungen Nr. : Normalformen Verfasser: Yee Song Ko Adran Jenn Rebecca Huber Daman Hodel 9.5.7 - - ultlneare Algebra und hre Anwendungen Jordan sche Normalform Allgemene heore

Mehr

Das zum dualen Problem (10.2) gehörige Barriere-Problem lautet analog

Das zum dualen Problem (10.2) gehörige Barriere-Problem lautet analog 60 Kaptel 2. Lneare Optmerung 10 Innere-Punkte-Verfahren Lteratur: Geger, Kanzow, 2002, Kaptel 4.1 Innere-Punkte-Verfahren (IP-Verfahren) oder nteror pont methods bewegen sch m Gegensatz zum Smplex-Verfahren

Mehr

Grundbildung Lineare Algebra und Analytische Geometrie (LPSI/LS-M2) SoSe C. Curilla/ B. Janssens

Grundbildung Lineare Algebra und Analytische Geometrie (LPSI/LS-M2) SoSe C. Curilla/ B. Janssens Fchberech Mthemtk Algebr und Zhlentheore Chrstn Curll Grundbldung Lnere Algebr und Anltsche Geometre (LPSI/LS-M) Bltt 1 SoSe 011 - C. Curll/ B. Jnssens Präsenzufgben (P1) Mch Se sch be den folgenden Glechungssstemen

Mehr

Die Transzendenz der Eulerschen Zahl e

Die Transzendenz der Eulerschen Zahl e De Transzendenz der Eulerschen Zahl e nach Jean-Paul Delahaye Der n [1, Seten 21-22] skzzerte Bewes der Transzendenz der Eulerschen Zahl e wrd m folgenden ausgeführt. En alternatver Bewes, der auf Ideen

Mehr

Lineare Regression. Stefan Keppeler. 16. Januar Mathematik I für Biologen, Geowissenschaftler und Geoökologen

Lineare Regression. Stefan Keppeler. 16. Januar Mathematik I für Biologen, Geowissenschaftler und Geoökologen Mathematk I für Bologen, Geowssenschaftler und Geoökologen 16. Januar 2012 Problemstellung Bespel Maß für Abwechung Trck Mnmum? Exponentalfunktonen Potenzfunktonen Bespel Problemstellung: Gegeben seen

Mehr

3. Lineare Algebra (Teil 2)

3. Lineare Algebra (Teil 2) Mathematk I und II für Ingeneure (FB 8) Verson /704004 Lneare Algebra (Tel ) Parameterdarstellung ener Geraden Im folgenden betrachten wr Geraden m eukldschen Raum n, wobe uns hauptsächlch de Fälle n bzw

Mehr

1 Definition und Grundbegriffe

1 Definition und Grundbegriffe 1 Defnton und Grundbegrffe Defnton: Ene Glechung n der ene unbekannte Funkton y y und deren Abletungen bs zur n-ten Ordnung auftreten heßt gewöhnlche Dfferentalglechung n-ter Ordnung Möglche Formen snd:

Mehr

Numerisches Programmieren (IN0019) 5. Interpolation. Interpolation. Polynome. Motivation. Funktionen-Vektorraum. Bildinterpolation (Beispiel)

Numerisches Programmieren (IN0019) 5. Interpolation. Interpolation. Polynome. Motivation. Funktionen-Vektorraum. Bildinterpolation (Beispiel) Numersches Programmeren (IN9) Frank R Schmdt 5 Interpolaton Wnter Semester 26/27 Motvaton Bs jetzt snd wr mmer davon ausgegangen, dass ene Funkton f : R Ñ R bekannt st und dass wr ledglch de Berechnung

Mehr

2 Zufallsvariable und Verteilungen

2 Zufallsvariable und Verteilungen Zufallsvarable und Vertelungen 7 Zufallsvarable und Vertelungen Wr wollen uns jetzt mt Zufallsexpermenten beschäftgen, deren Ausgänge durch (reelle) Zahlen beschreben werden können, oder be denen man jedem

Mehr

Vorlesung 3 Differentialgeometrie in der Physik 13

Vorlesung 3 Differentialgeometrie in der Physik 13 Vorlesung 3 Dfferentalgeometre n der Physk 13 Bemerkung. Ist M Manngfaltgket, p M und φ : U R n Karte mt p U, so nennt man U auch Koordnatenumgebung und φ auch Koordnatensystem n p. Bespel 2.4 Seen R >

Mehr

Stochastische Prozesse

Stochastische Prozesse INSTITUT FÜR STOCHASTIK SS 009 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Blatt 4 Prv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dpl.-Math. W. Lao Übungen zur Vorlesung Stochastsche Prozesse Musterlösungen Aufgabe 16: (Success Run, Fortsetzung)

Mehr

Die Jordansche Normalform

Die Jordansche Normalform De Jordansche Normalform Danel Hug 29. Aprl 211 KIT Unverstät des Landes Baden-Württemberg und natonales Forschungszentrum n der Helmholtz-Gemenschaft www.kt.edu 1 Zerlegung n Haupträume 2 Fazt und nächstes

Mehr

Rotation (2. Versuch)

Rotation (2. Versuch) Rotaton 2. Versuch Bekannt snd berets Vektorfelder be denen das Lnenntegral über ene geschlossene Kurve Null wrd Stchworte: konservatve Kraft Potentalfelder Gradentenfeld. Es gbt auch Vektorfelder be denen

Mehr

4. Musterlösung. Problem 1: Kreuzende Schnitte **

4. Musterlösung. Problem 1: Kreuzende Schnitte ** Unverstät Karlsruhe Algorthmentechnk Fakultät für Informatk WS 05/06 ITI Wagner 4. Musterlösung Problem 1: Kreuzende Schntte ** Zwe Schntte (S, V \ S) und (T, V \ T ) n enem Graph G = (V, E) kreuzen sch,

Mehr

Aufgabe 8 (Gewinnmaximierung bei vollständiger Konkurrenz):

Aufgabe 8 (Gewinnmaximierung bei vollständiger Konkurrenz): LÖSUNG AUFGABE 8 ZUR INDUSTRIEÖKONOMIK SEITE 1 VON 6 Aufgabe 8 (Gewnnmaxmerung be vollständger Konkurrenz): Betrachtet wrd en Unternehmen, das ausschleßlch das Gut x produzert. De m Unternehmen verwendete

Mehr

e dt (Gaußsches Fehlerintegral)

e dt (Gaußsches Fehlerintegral) Das Gaußsche Fehlerntegral Φ Ac 5-8 Das Gaußsche Fehlerntegral Φ st denert als das Integral über der Standard-Normalvertelung j( ) = -,5 n den Grenzen bs, also F,5 t ( ) = - e dt (Gaußsches Fehlerntegral)

Mehr

Funktionsgleichungen folgende Funktionsgleichungen aus der Vorlesung erhält. = e

Funktionsgleichungen folgende Funktionsgleichungen aus der Vorlesung erhält. = e Andere Darstellungsformen für de Ausfall- bzw. Überlebens-Wahrschenlchket der Webull-Vertelung snd we folgt: Ausfallwahrschenlchket: F ( t ) Überlebenswahrschenlchket: ( t ) = R = e e t t Dabe haben de

Mehr

Zulassungsprüfung Stochastik,

Zulassungsprüfung Stochastik, Zulassungsprüfung Stochastk, 11.5.13 Wr gehen stets von enem Maßraum (, A, µ) bzw. enem Wahrschenlchketsraum (,A,P) aus. De Borel σ-algebra auf R n wrd mt B n bezechnet, das Lebesgue Maß auf R n wrd mt

Mehr

Lösung Aufgabe NuS I-1: Nutzleistung und Wirkungsgrad

Lösung Aufgabe NuS I-1: Nutzleistung und Wirkungsgrad Schnelltest HS 008 Musterlösung Aufgabe Nr. Thema Punkte max. Punkte Vsum Vsum NuS I- Nutzlestung und Wrkungsgrad 0 ösung Aufgabe NuS I-: Nutzlestung und Wrkungsgrad Fg..: Netzwerk mt Stromquelle a) De

Mehr

Schriftliche Prüfung aus Systemtechnik am

Schriftliche Prüfung aus Systemtechnik am U Graz, Insttut egelungs- und Automatserungstechnk Schrftlche Prüfung aus Systemtechnk am 4.. 5 Name / Vorname(n): Kenn-Matr.Nr.: Bonuspunkte: 4 errechbare Punkte 4 5 7 5 errechte Punkte U Graz, Insttut

Mehr

Diplomvorprüfung DI H 04 VD : 1

Diplomvorprüfung DI H 04 VD : 1 Dplomvorprüfung DI H 04 VD : Aufgabe : Bewesen Se (zum Bespel mt Hlfe der Dfferentalrechnung) de folgende Glechung: ln(snh(x) + cosh(x)) + ln(cosh(x) snh(x)) 0, für alle x R. Es gbt (mnd.) 2 Möglchketen:.

Mehr

Beschreibende Statistik Mittelwert

Beschreibende Statistik Mittelwert Beschrebende Statstk Mttelwert Unter dem arthmetschen Mttel (Mttelwert) x von n Zahlen verstehen wr: x = n = x = n (x +x +...+x n ) Desen Mttelwert untersuchen wr etwas genauer.. Zege für n = 3: (x x )

Mehr

22. Vorlesung Sommersemester

22. Vorlesung Sommersemester 22 Vorlesung Sommersemester 1 Bespel 2: Würfel mt festgehaltener Ecke In desem Fall wählt man den Koordnatenursprung n der Ecke und der Würfel st durch den Berech x = 0 a, y = 0 a und z = 0 a bestmmt De

Mehr

1.11 Beispielaufgaben

1.11 Beispielaufgaben . Bespelaufgaben Darstellung komplexer Zahlen Aufgabe. Man stelle de komplexe Zahl z = +e 5f n algebrascher Form, also als x + y dar. Damt man de Formel für de Dvson anwenden kann, muss zunächst der Nenner

Mehr

2. Nullstellensuche. Eines der ältesten numerischen Probleme stellt die Bestimmung der Nullstellen einer Funktion f(x) = 0 dar.

2. Nullstellensuche. Eines der ältesten numerischen Probleme stellt die Bestimmung der Nullstellen einer Funktion f(x) = 0 dar. . Nullstellensuche Enes der ältesten numerschen Probleme stellt de Bestmmung der Nullstellen ener Funkton = dar. =c +c =c +c +c =Σc =c - sn 3 Für ene Gerade st das Problem trval, de Wurzel ener quadratschen

Mehr

Stochastische Prozesse

Stochastische Prozesse INSTITUT FÜR STOCHASTIK SS 2009 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Blatt 2 Prv.-Doz. Dr. D. Kadelka Dpl.-Math. W. Lao Übungen zur Vorlesung Stochastsche Prozesse Musterlösungen Aufgabe 7: (B. Fredmans Urnenmodell)

Mehr

Rückblick Regression II: Anpassung an Polynome

Rückblick Regression II: Anpassung an Polynome Rückblck Regresson II: Anpassung an Polynome T. Keßlng: Auswertung von Messungen und Fehlerrechnung - Fehlerrechnung und Korrelaton 0.06.08 Vorlesung 0- Temperaturmessung mt Thermospannung Wr erhalten

Mehr

-70- Anhang: -Lineare Regression-

-70- Anhang: -Lineare Regression- -70- Anhang: -Lneare Regressn- Für ene Messgröße y f(x) gelte flgender mathematsche Zusammenhang: y a+ b x () In der Regel läßt sch durch enen Satz vn Messwerten (x, y ) aber kene Gerade zechnen, da de

Mehr

16. Vorlesung Sommersemester

16. Vorlesung Sommersemester 16. Vorlesung Sommersemester 1 Das Egenwertproblem In allgemener Form hat das Egenwertproblem de Form A x = λ x, (1) wobe A ene n n-matrx, x en n-dmensonaler Vektor und λ der Egenwert st (n Englsch: egenvector,

Mehr

Kapitel V. Parameter der Verteilungen

Kapitel V. Parameter der Verteilungen Kaptel V Parameter der Vertelungen D. 5.. (Erwartungswert) Als Erwartungswert ener Zufallsvarablen X bezechnet man: E( X ) : Dabe se vorausgesetzt: = = + p falls X dskret f d falls X stetg und = + p

Mehr

Seminar zur Numerischen Analysis im Wintersemester 2009/2010 Splines Spline-Räume - B-Spline-Basen

Seminar zur Numerischen Analysis im Wintersemester 2009/2010 Splines Spline-Räume - B-Spline-Basen Semnar zur Numerschen Analyss m Wntersemester 2009/2010 Splnes Splne-Räume - B-Splne-Basen René Janssens 16.10.2009 Inhaltsverzechns 1 Enletung 1 2 Räume von Splnefunktonen 2 2.1 Der Raum der Splnes.............................

Mehr

4.5 Lemma Das folgende Problem Par{ 1, 0, 1}max p ist NP-vollständig:

4.5 Lemma Das folgende Problem Par{ 1, 0, 1}max p ist NP-vollständig: 4.5 Lemma Das folgende Problem Par, 0, }max st NP-vollständg: Inut: d, m N mt m d, α N und x,...,x m, 0, } d l.u.. Frage: Exsteren κ,...,κ m, }, sodass m κ x α? Bemerkung: Beachte, dass wegen Satz 4.2

Mehr

Die mathematischen Grundlagen der Wellenmechanik

Die mathematischen Grundlagen der Wellenmechanik De mathematschen Grundlagen der Wellenmechank Zustände und deren Darstellung En physkalsches System wrd durch enen Zustand u charaktersert, ndem es durch ene bestmmte expermentelle Präparaton gebracht

Mehr

1 Mehrdimensionale Analysis

1 Mehrdimensionale Analysis 1 Mehrdmensonale Analyss Bespel: De Gesamtmasse der Erde st ene Funton der Erddchte ρ Erde und des Erdradus r Erde De Gesamtmasse der Erde st dann m Erde = V Erde ρ Erde Das Volumen ener Kugel mt Radus

Mehr

Klasse : Name1 : Name 2 : Datum : Nachweis des Hookeschen Gesetzes und Bestimmung der Federkonstanten

Klasse : Name1 : Name 2 : Datum : Nachweis des Hookeschen Gesetzes und Bestimmung der Federkonstanten Versuch r. 1: achwes des Hook schen Gesetzes und Bestmmung der Federkonstanten achwes des Hookeschen Gesetzes und Bestmmung der Federkonstanten Klasse : ame1 : ame 2 : Versuchszel: In der Technk erfüllen

Mehr

Experimentalphysik II (Kip SS 2007)

Experimentalphysik II (Kip SS 2007) permentalphsk II (Kp SS 007) Zusatvorlesungen: Z-1 n- und mehrdmensonale Integraton Z- Gradent, Dvergen und Rotaton Z-3 Gaußscher und Stokesscher Integralsat Z-4 Kontnutätsglechung Z-5 lektromagnetsche

Mehr

Investition in Übungen

Investition in Übungen Vahlens Übungsbücher der Wrtschafts- und Sozalwssenschaften Investton n Übungen von Prof. Dr. Hartmut Beg, Prof. Dr. Henz Kußmaul, Prof. Dr. Gerd Waschbusch 3., durchgesehene und überarbetete Auflage Verlag

Mehr

Übungsklausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeit und Regression Lösungen. Übungsklausur Wahrscheinlichkeit und Regression Die Lösungen

Übungsklausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeit und Regression Lösungen. Übungsklausur Wahrscheinlichkeit und Regression Die Lösungen Übungsklausur Wahrschenlchket und Regresson De Lösungen. Welche der folgenden Aussagen treffen auf en Zufallsexperment zu? a) En Zufallsexperment st en emprsches Phänomen, das n stochastschen Modellen

Mehr

Grundlagen der numerischen Strömungsmechanik, WS 2011/12

Grundlagen der numerischen Strömungsmechanik, WS 2011/12 Lehrstuhl für Aerodynamk und Strömungsmechank Prof H-J Kaltenbach Assstenz: E Lauer Grundlagen der numerschen Strömungsmechank, WS / Lösung zu Übung 5 Aufgabe : Fnte-Elemente-Verfahren De Dfferentalglechung

Mehr

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Statstk und Wahrschenlchketsrechnung Statstk und Wahrschenlchketsrechnung 5. Vorlesung Dr. Jochen Köhler.03.0 Statstk und Wahrschenlchketsrechnung Wchtg!!! Vorlesung Do 4.03.0 HCI G3 Übung 5 D 9.03.0 Fnk

Mehr

Potenzen einer komplexen Zahl

Potenzen einer komplexen Zahl Potenzen ener komplexen Zahl 1-E1 1-E Abraham cc de Movre Abraham de Movre (17 175) französscher Mathematker Abraham de Movre der als Emgrant n London lebte glt als ener der Ponere der Wahrschenlchketsrechnung.

Mehr

Lineare Optimierung Dualität

Lineare Optimierung Dualität Kaptel Lneare Optmerung Dualtät D.. : (Dualtät ) Folgende Aufgaben der lnearen Optmerung heßen symmetrsch dual zuenander: und { z = c x Ax b x } max, 0 { Z b A c } mn =, 0. Folgende Aufgaben der lnearen

Mehr

Bei Strecken höherer Ordnung wird auch hier die Strecke durch die Methode der Ersatzzeitkonstante

Bei Strecken höherer Ordnung wird auch hier die Strecke durch die Methode der Ersatzzeitkonstante Lösung Übung 9 Aufgabe: eglerauslegung mt blnearer Transformaton n s In der kontnuerlchen egelungstechnk wrd für gewöhnlch en PI-egler verwendet, um de größte Zetkonstante zu kompenseren bzw. be IT-Strecken

Mehr

Seminar Analysis und Geometrie Professor Dr. Martin Schmidt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf. - Fixpunktsatz von Schauder -

Seminar Analysis und Geometrie Professor Dr. Martin Schmidt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf. - Fixpunktsatz von Schauder - Unverstät Mannhem Fakultät für Mathematk und Informatk Lehrstuhl für Mathematk III Semnar Analyss und Geometre Professor Dr. Martn Schmdt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf - Fxpunktsatz von Schauder - Ncole

Mehr

Die Hamilton-Jacobi-Theorie

Die Hamilton-Jacobi-Theorie Kaptel 7 De Hamlton-Jacob-Theore Ausgearbetet von Rolf Horn und Bernhard Schmtz 7.1 Enletung Um de Hamlton schen Bewegungsglechungen H(q, p q k = p k H(p, q ṗ k = q k zu verenfachen, führten wr de kanonschen

Mehr

Induktive Strombegrenzung für AC-gespeiste SGTC mit netzsynchroner rotierender Funkenstrecke

Induktive Strombegrenzung für AC-gespeiste SGTC mit netzsynchroner rotierender Funkenstrecke Induktve Strombegrenung für AC-gespeste SGTC mt netsynchroner roterender Funkenstrecke Es wrd von ener SGTC ausgegangen, welche mt ener 5 H-netfrequen-synchron roterenden prmären Funkenstrecke ausgestattet

Mehr

Weitere NP-vollständige Probleme

Weitere NP-vollständige Probleme Wetere NP-vollständge Probleme Prosemnar Theoretsche Informatk Marten Tlgner December 10, 2014 Wr haben letzte Woche gesehen, dass 3SAT NP-vollständg st. Heute werden wr für enge wetere Probleme n NP zegen,

Mehr

12 UMPU Tests ( UMP unbiased )

12 UMPU Tests ( UMP unbiased ) 89 1 UMPU Tests ( UMP unbased ) Nach Bemerkung 11.8(b) exstert m Allgemenen ken zwesetger UMP- Test zu enem Nveau α. Deshalb Enschränkung auf unverfälschte Tests: ϕ Φ α heßt unverfälscht (unbased) zum

Mehr

18. Dynamisches Programmieren

18. Dynamisches Programmieren 8. Dynamsches Programmeren Dynamsche Programmerung we gerge Algorthmen ene Algorthmenmethode, um Optmerungsprobleme zu lösen. We Dvde&Conquer berechnet Dynamsche Programmerung Lösung enes Problems aus

Mehr

Schriftliche Prüfung aus Signaltransformationen Teil: Dourdoumas am

Schriftliche Prüfung aus Signaltransformationen Teil: Dourdoumas am TU Graz, Insttut für Regelungs- und Automatserungstechnk 1 Schrftlche Prüfung aus Sgnaltransformatonen Tel: Dourdoumas am 1. 10. 01 Name / Vorname(n): Kennzahl / Matrkel-Nummer: 1 errechbare Punkte 4 errechte

Mehr

Regressionsgerade. x x 1 x 2 x 3... x n y y 1 y 2 y 3... y n

Regressionsgerade. x x 1 x 2 x 3... x n y y 1 y 2 y 3... y n Regressonsgerade x x x x 3... x n y y y y 3... y n Bem Auswerten von Messrehen wrd häufg ene durch theoretsche Überlegungen nahegelegte lneare Bezehung zwschen den x- und y- Werten gesucht, d.h. ene Gerade

Mehr

Determinanten - I. den i-ten Zeilenvektor der n n-matrix A bezeichnet.

Determinanten - I. den i-ten Zeilenvektor der n n-matrix A bezeichnet. Determnanten - I Ene Determnante st ene Abbldung, welche ener quadratschen (!) Matrx ene Zahl zuordnet. Wr verwenden n desem Zusammenhang de Schrebwese A = a 2, wobe den -ten Zelenvektor der n n-matrx

Mehr

Versuch Nr. 6. Chemische Kinetik Aktivierungsenergie (Inversion von Saccharose)

Versuch Nr. 6. Chemische Kinetik Aktivierungsenergie (Inversion von Saccharose) Chrstan Wdlng, Georg Deres Versuch Nr. 6 Chemsche Knet Atverungsenerge (Inverson von Saccharose) Zel des Versuchs: Das Zel des Versuches st de Bestmmung der Atverungsenerge der Reaton von Saccharose (S)

Mehr

Modellierung von Hydrosystemen Numerische und daten-basierte Methoden 2018 Finite-Elemente-Methode Selke-Modell

Modellierung von Hydrosystemen Numerische und daten-basierte Methoden 2018 Finite-Elemente-Methode Selke-Modell Modellerung von Hydrosystemen Numersche und daten-baserte Methoden BHYWI-22-21 @ 2018 Fnte-Elemente-Methode Selke-Modell Olaf Koldtz *Helmholtz Centre for Envronmental Research UFZ 1 Technsche Unverstät

Mehr

Musterlösung zu Übung 4

Musterlösung zu Übung 4 PCI Thermodynamk G. Jeschke FS 05 Musterlösung zu Übung erson vom 6. Februar 05) Aufgabe a) En Lter flüssges Wasser egt m H O, l ρ H O, l L 998 g L 998 g. ) De Stoffmenge n H O, l) von enem Lter flüssgen

Mehr

Methoden der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung

Methoden der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung Methoden der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung In der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung werden de Gemenosten der Hlfsostenstellen auf de Hauptostenstellen übertragen. Grundlage dafür snd de von den

Mehr

Physikalisches Anfängerpraktikum Teil 2 Versuch PII 33: Spezifische Wärmekapazität fester Körper Auswertung

Physikalisches Anfängerpraktikum Teil 2 Versuch PII 33: Spezifische Wärmekapazität fester Körper Auswertung Physkalsches Anfängerpraktkum Tel 2 Versuch PII 33: Spezfsche Wärmekapaztät fester Körper Auswertung Gruppe M-4: Marc A. Donges , 060028 Tanja Pfster, 204846 2005 07 spezfsche Wärmekapaztäten.

Mehr

MECHATRONISCHE NETZWERKE

MECHATRONISCHE NETZWERKE MECHATRONISCHE NETZWERKE Jörg Grabow Tel 3: Besondere Egenschaften 3.Besondere Egenschaften REZIPROZITÄT REZIPROZITÄT Neben den allgemenen Enschränkungen (Lneartät, Zetnvaranz) be der Anwendung der Verpoltheore

Mehr

Protokoll zu Versuch C1-Mischungsvolumina

Protokoll zu Versuch C1-Mischungsvolumina Protokoll zu Prnz: De sezfschen Mschungsvolumna ener Lösung werden durch auswegen fester Flüssgketsvolumna bekannter Lösungszusammensetzungen mt Hlfe von Pyknometern bestmmt. Theoretsche Grundlagen: Um

Mehr

ijk n j x k + O( 2 ) für i =1, 2, 3 x k + O( 2 ) für i =1, 2, 3 ijk n j ~ (i~ ijk )n j x k + O( 2 ) für i =1, 2, 3. (V.28)

ijk n j x k + O( 2 ) für i =1, 2, 3 x k + O( 2 ) für i =1, 2, 3 ijk n j ~ (i~ ijk )n j x k + O( 2 ) für i =1, 2, 3. (V.28) V.3 Drehungen 83 V.3 Drehungen Jetzt werden dredmensonale Drehungen und hre Wrkung betrachtet. Wenn ~n der Enhetsvektor entlang der Drehachse und der Wnkel der Drehung snd, kann wrd de Transformaton des

Mehr

Informatik II. Minimalpolynome und Implikanten. Minimalpolynome. Minimalpolynome. Rainer Schrader. 27. Oktober Was bisher geschah: Definition

Informatik II. Minimalpolynome und Implikanten. Minimalpolynome. Minimalpolynome. Rainer Schrader. 27. Oktober Was bisher geschah: Definition Informatk II Raner Schrader und Implkanten Zentrum für Angewandte Informatk Köln 27. Oktober 2005 1 / 28 2 / 28 Was bsher geschah: jede Boolesche Funkton kann durch enfache Grundfunktonen dargestellt werden

Mehr

Einführung in die numerische Mathematik

Einführung in die numerische Mathematik Prof. Dr. M. Günther K. Gausling, M.Sc. C. Hendricks, M.Sc. Sommersemester 214 Bergische Universität Wuppertal Fachbereich C Mathematik und Naturwissenschaften Angewandte Mathematik / Numerische Analysis

Mehr

ω 0 = Protokoll zu Versuch E6: Elektrische Resonanz

ω 0 = Protokoll zu Versuch E6: Elektrische Resonanz Protokoll zu Versuch E6: Elektrsche esonanz. Enletung En Schwngkres st ene elektrsche Schaltung, de aus Kapaztät, Induktvtät und ohmschen Wderstand besteht. Stmmt de Frequenz der anregenden Wechselspannung

Mehr

Beschreibung von Vorgängen durch Funktionen

Beschreibung von Vorgängen durch Funktionen Beschrebung von Vorgängen durch Funktonen.. Splnes (Sete 6) a +b c Zechenerklärung: [ ] - Drücken Se de entsprechende Taste des Graphkrechners! [ ] S - Drücken Se erst de Taste [SHIFT] und dann de entsprechende

Mehr

z.b. Münzwurf: Kopf = 1 Zahl = 2 oder z.b. 2 Würfel: Merkmal = Summe der Augenzahlen, also hier: Bilde die Summe der Augenzahlen der beiden Würfel!

z.b. Münzwurf: Kopf = 1 Zahl = 2 oder z.b. 2 Würfel: Merkmal = Summe der Augenzahlen, also hier: Bilde die Summe der Augenzahlen der beiden Würfel! Aufgabe : Vorbemerkung: Ene Zufallsvarable st ene endeutge Funkton bzw. ene Abbldungsvorschrft, de angbt, auf welche Art aus enem Elementareregns ene reelle Zahl gewonnen wrd. x 4 (, ) z.b. Münzwurf: Kopf

Mehr

50 Matrixnormen und Eigenwertabschätzungen

50 Matrixnormen und Eigenwertabschätzungen 50 Matrxnormen und Egenwertabschätzungen 501 Motvaton De Berechnung der Egenwerte ener Matrx st aufwändg (vgl Kaptel 45, Kaptel 51) Kann man de Egenwerte ener Matrx mt gerngem Aufwand abschätzen? Des spelt

Mehr

Seminar Einführung in die Kunst mathematischer Ungleichungen

Seminar Einführung in die Kunst mathematischer Ungleichungen Semnar Enführung n de Kunst mathematscher Unglechungen Cauchys erste Unglechung und de Unglechung vom arthmetschen und geometrschen Mttel Sopha Volmerng. prl 0 Inhaltsverzechns Cauchys erste Unglechung.

Mehr

Optimierung 4.3 A2 : Warenhauszentrale a 2 +b 2 =c 2 Materialbörse Mathematik

Optimierung 4.3 A2 : Warenhauszentrale a 2 +b 2 =c 2 Materialbörse Mathematik Zechenerklärung: [ ] - Drücken Se de entsprechende Taste des Graphkrechners! [ ] S - Drücken Se erst de Taste [SHIFT] und dann de entsprechende Taste! [ ] A - Drücken Se erst de Taste [ALPHA] und dann

Mehr

Prof. Dr. Jürgen Dassow Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Informatik. Codierungstheorie und Kryptographie

Prof. Dr. Jürgen Dassow Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Informatik. Codierungstheorie und Kryptographie Prof. Dr. Jürgen Dassow Otto-von-Guercke-Unverstät Magdeburg Fakultät für Informatk Coderungstheore und Kryptographe Sommersemester 2005 1 2 Inhaltsverzechns 1 Defnton und Charakterserung von Codes 5 1.1

Mehr

Lineare Optimierung Einführung

Lineare Optimierung Einführung Kaptel Lneare Optmerung Enführung B... (Dre klasssche Anwendungen) Im Folgenden führen wr de ersten dre klassschen (zvlen) Anwendungen der lnearen Optmerung an: BS... (Produktonsplanoptmerung) En Betreb

Mehr

Hydrosystemanalyse: Finite-Elemente-Methode (FEM)

Hydrosystemanalyse: Finite-Elemente-Methode (FEM) Hydrosystemanalyse: Prof. Dr.-Ing. habl. Olaf Koldtz 1 Helmholtz Centre for Envronmental Research UFZ, Lepzg 2 Technsche Unverstät Dresden TUD, Dresden Dresden, 03. Jul 2015 1/31 Prof. Dr.-Ing. habl. Olaf

Mehr

Die Leistung von Quicksort

Die Leistung von Quicksort De Lestung von Qucsort Jae Hee Lee Zusammenfassung Der Sorteralgorthmus Qucsort st als ens der effzenten Sorterverfahren beannt. In deser Ausarbetung werden wr sene Komplextät zuerst möglchst präzse schätzen

Mehr

mit der Anfangsbedingung y(a) = y0

mit der Anfangsbedingung y(a) = y0 Numersce Lösung von Dfferentalglecungen De n den naturwssenscaftlc-tecnscen Anwendungen auftretenden Dfferentalglecungen snd n den wengsten Fällen eplzt lösbar. Man st desalb auf Näerungsverfaren angewesen.

Mehr

Seminar über Numerische Mathematik

Seminar über Numerische Mathematik Andreas Mester Semnar über Numersche Mathematk Semnar m Wntersemester 008/009 Unverstät Kassel Fachberech Mathematk Inhaltsverzechns Bezer-Kurven 1 1 Enletung 1 Der Algorthmus von de-castelau.1 Parabeln....................................

Mehr

1 Finanzmathematik. 1.1 Das Modell. Sei Xt

1 Finanzmathematik. 1.1 Das Modell. Sei Xt 1.1 Das Modell Se Xt der Pres enes Assets zur Zet t und X = X ) 1 d der Rd +-dmensonale Presprozess. Das Geld kann auch zu dem rskolosen Znssatz r be ener Bank angelegt werden. Der Wert deser Anlage wrd

Mehr

Die kanonische Zustandssumme (System) und ihr Zusammenhang mit der molekularen Zustandssumme (Einzelmolekül) unterscheidbare Teilchen:

Die kanonische Zustandssumme (System) und ihr Zusammenhang mit der molekularen Zustandssumme (Einzelmolekül) unterscheidbare Teilchen: De molekulare Zustandssumme βε = e mt β = De kanonsche Zustandssumme (System) und hr Zusammenhang mt der molekularen Zustandssumme (Enzelmolekül) unterschedbare elchen: Q = ununterschedbareelchen Q : =!

Mehr