Lineare (affine) Abbildung

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Lineare (affine) Abbildung"

Transkript

1 Lineare affine Abbildung A e 2 b a e Wir überziehen die Ebene neben dem vertrauten Quadrat-Gitternetz, das durch die Basisvektoren e und e 2 festgelegt ist, mit einem Parallelogramm-Gitternetz, dessen Maschen durch die Vektoren a und b gegeben sind. Jeder Punkt der Ebene P kann nun auch durch p = a+ b mit den affinen Koordinaten, erfasst werden, z.b. P 2 mit 2,2. = a + b = a 2 + b 2 lautet in Matrizenschreibweise a b = a 2 b 2 und für unser Beispiel =,5,5,5 Hierdurch ist eine lineare Abbildung gegeben, die jedem Vektor einen Vektor zuordnet, bzw. jedem Punkt P einen Bildpunkt P.

2 Lineare affine Abbildung Fortsetzung Die Einheitsvektoren e = und e 2 = werden hierbei auf a bzw. b abgebildet und das Einheitsquadrat auf ein Parallelogramm, das von a und b aufgespannt wird. Sein Flächeninhalt beträgt = a b 2 a 2 b 2. Folgere daraus, dass zwischen den Flächeninhalten einer Figur F und einer Bildfigur F die Beziehung F = F besteht.. a Auf welchen Punkt wird A 2 vorige Seite abgebildet? b Ermittle die Flächeninhalte der beiden Vierecke, sowie. Zur Kontrolle: F = 2FE F = 5FE =,25 A e 2 b a e 2. Der Kreis wird auf die Ellipse abgebildet. Der Nachweis ist nicht verlangt. Hierzu benötigt man die Umkehrabbildung,4,2 =,4,8 und eine Hauptachsentransformation kein schulischer Inhalt. Ermittle den Flächeninhalt der Ellipse. 2

3 Lineare Abbildung A =,8,3,2,7 Jedes Quadratgitternetz allgemeiner Parallelogrammgitternetz wird auf ein Parallelogrammgitternetz abgebildet. Hierzu ist zuerst zu zeigen, dass Geraden in Geraden übergehen. = A g: = a+λ u = A a+λ u =... Jede Fläche F lässt sich durch ein feines Quadratgitternetz approimieren. Alle Quadrate werden auf Parallelogramme mit dem -fachen Flächeninhalt abgebildet. Für den Flächeninhalt F gilt daher F = F. 3

4 Affine Abbildung, iteriert A =,8,3,2,7 = A Wir bilden...aaaa Was fällt dir auf? 4

5 Netz mit Eigenvektoren A =,8,3,2,7...AAAA = A Die Matri a b a b besitzt die Eigenwerte und a b, zugehörige Eigenvektoren sind: b und. a Erläutere die Situation. 5

6 Lineare Abbildungen. Wie lauten die Gleichungen der Projektion, die beliebige Raumpunkte parallel in Richtung des Vektors v = 2 auf die Bildebene E : +z = abbildet? 2 Lösung: λ = + z Schnitt einer Geraden mit der Ebene = z = z z = z Oder in Matri-Schreibweise: A = Die Abbildung wird nun durch = A erfasst Wie ist der Punkt in = A zu verstehen? 3. Eine lineare Abbildung sei durch 2 2 gegeben. Bilde das Viereck mit den Eckpunkten A, B,5, C2 2, D,5 ab. 4. Wie werden Einheitsvektoren wie e = durch = A abgebildet? Welcher Zusammenhang besteht mit der Abbildungsmatri? 5. Zeige, dass beliebige Abbildungen im Raum oder in der Ebene = A linear sind, d.h. es ist A λ = λ A und A + = A +A. Was bedeuten diese Eigenschaften geometrisch? 6. Begründe, dass bei einer linearen Abbildung die Bilder beliebiger Vektoren mit den Bildern von Einheitsvektoren ermittelt werden können. 7. Wie lauten die Abbildungsmatrizen in der Ebene a Spiegelung an der -Achse b Spiegelung an der -Achse c Punktspiegelung am Ursprung d Zentrische Streckung mit dem Faktor d e Drehung um 9 um den Ursprung? 8. Wie lautet die Abbildungsmatri der Drehung um den Ursprung in der Ebene im Raum um die z-achse? 9. Wie ergibt sich die Abbildungsmatri für die Hintereinanderausführung Verkettung zweier linearer Abbildungen? matri, lat. Mutterleib, Uterus 6

7 2. a b c d = a+b d+e C 3. D B D C B A = A 4. Die Bilder der Einheitsvektoren sind die Spalten der Abbildungsmatri. 5. Durch Nachrechnen wird bestätigt: A λ = λ A und A + = A +A Das Bild einer Summe zweier Vektoren, kann auch als Summe der beiden Bildvektoren A, A erhalten werden siehe obige Grafik. Parallelogramme werden auf Parallelogramme abgebildet. 6. Vektoren können als Linearkombination von Einheitsvektoren dargestellt werden. Die Bildvektoren ergeben sich als Linearkombination mit denselben Koeffizienten der Bildvektoren der Einheitsvektoren. 7. a Spiegelung an der -Achse b Spiegelung an der -Achse c Punktspiegelung am Ursprung d Zentrische Streckung mit dem Faktor d d d e Drehung um 9 um den Ursprung sinϕ ϕ }{{} cosϕ 8. Die Drehung ist eine lineare Abbildung, da die Linearitätsbedingungen anschaulich erfüllt sind. Daher ergibt sich die Abbildungsmatri durch die Abbildung der Einheitsvektoren. cosϕ sinϕ cosϕ sinϕ A = A = sinϕ cosϕ sinϕ cosϕ 9. A = a b c d B = e f g h Sei C durch B A = C festgelegt. Dann gilt: C = ea+fc eb+fd ga+hc gb+hd C wird als Produkt der Matrizen B und A aufgefasst: C = B A Für die Bildung des Produkts gibt es eine einfache Merkregel: 7 e f g h a b c d

8 Parallelprojektion auf die z-ebene Diese Abbildungsart ist rechnerisch einfach, wenn die Projektionsrichtung durch den Vektor v = a b festgelegt wird. Eine Gerade durch P z mit dem Richtungsvektor v ist mit der z-ebene zu schneiden. λ =, P wird somit auf P a + b +z abgebildet, insbesondere Q auf Q a b. Die Abbildungsgleichungen lauten dann = : = a + z = b + z oder in Matri-Schreibweise: z = a b z Die zweidimensionalen Spaltenvektoren der Matri sind die Bilder der dreidimensionalen Basisvektoren e i. Betrachten wir nun die Abbildung des Einheitswürfels für a = 2 und b = 4. Hierbei gilt z. B.: E E 2 4 E 2 E Insgesamt ergibt sich das Bild: z 2 4 8

9 Drehung um den Ursprung Erläutere: cosα sinα sinα cosα α = 3 a b acosα asinα bsinα bcosα α α } {{ } cosα sinα a b? α = 5 a + b acosα + asinα bsinα bcosα a b a b acosα bsinα asinα+bcosα In Matri-Schreibweise: a cosα sinα = sinα cosα b a b Drehung um die -Achse,,, bleibt fi: a b = c cosα sinα a b sinα cosα c Drehung um die -Achse,,, bleibt fi: a b = c cosα sinα sinα cosα a b c Drehung um die z-achse,,, bleibt fi: a b = c cosα sinα sinα cosα a b c 9

10 Additionstheoreme a b α acosα bsinα asinα+bcosα Erläutere: α β cosα sinα cosαcosβ sinαsinβ sinαcosβ +sinβcosα α+β cosα+β sinα+β sin α+β = sinα cosβ + sinβ cosα cos α+β = cosα cosβ sinα sinβ

11 Spiegelung an einer Ursprungsgeraden P P Zur Erinnerung: Die Spaltenvektoren der Abbildungsmatri sind die Bilder der Einheitsvektoren. cos2α sin2α sin2α cos2α P Qq,q 2 α P beachte: cos2α 9 = sin2α sin2α 9 = cos2α 2α 9 = cos2α sin2α sin2α cos2α, α = arctan q 2 q

12 Spiegelung an der Geraden = a+λ u P P α Um den Punkt P an der Geraden = a+λ u zu spiegeln, wird dieser zunächst als P a an der Ursprungsgeraden = λ u gespiegelt und anschließend wieder um a verschoben. P = cos2α sin2α P a + a sin2α cos2α 2

Lineare (affine) Abbildung

Lineare (affine) Abbildung Lineare affine Aildung A e 2 a e Wir üerziehen die Eene neen dem vertrauten Quadrat-Gitternetz, das durch die Basisvektoren e und e 2 festgelegt ist, mit einem Parallelogramm-Gitternetz, dessen Maschen

Mehr

eine vom Nullvektor verschiedene Lösung hat. r heisst in diesem Fall Eigenvektor der Matrix A zum Eigenwert λ.

eine vom Nullvektor verschiedene Lösung hat. r heisst in diesem Fall Eigenvektor der Matrix A zum Eigenwert λ. Eigenwert, Eigenvektor In der Regel hat bei einer linearen Abbildung das Bild eines Vektors eine andere Richtung als das Original r. Bei der Untersuchung der geometrischen Eigenschaften von linearen Abbildungen

Mehr

IV. Affine Abbildungen

IV. Affine Abbildungen IV. Affine IV. Abbildungen Affine Abbildungen 2 22 IV. Af ne Abbildungen. Kongruenzabbildungen Bei einer Kongruenzabbildung wird jedem Punkt P( der zweidimensionalen Ebene R 2 in eindeutiger Weise ein

Mehr

XIII Geometrische Abbildungen und Matrizen

XIII Geometrische Abbildungen und Matrizen XIII Geometrische Abbildungen und Matrizen Geometrische Abbildungen und Abbildungsgleichungen 0 8 k= R' 6 S' R S P' Q' Q x P Z=O 6 8 0 Fig. Bei einer zentrischen Streckung wird von einem Punkt, dem Zentrum,

Mehr

Lineare Algebra. 1 Lineare Abbildungen

Lineare Algebra. 1 Lineare Abbildungen Lineare Algebra Die lineare Algebra ist ein Teilgebiet der Mathematik, welches u. A. zur Beschreibung geometrischer Abbildungen und diverser Prozesse und zum Lösen linearer Gleichungssysteme mit Hilfe

Mehr

3 Analytische Geometrie der Kongruenzabbildungen

3 Analytische Geometrie der Kongruenzabbildungen 3 Analytische Geometrie der Kongruenzabbildungen 4 3 Analytische Geometrie der Kongruenzabbildungen 3. Grundlagen, Begriffe, Schreibweisen 3.. Achsenkreuz Die Achsen heißen in dieser Darstellung x und

Mehr

Kapitel 2 Lineare Algebra II. 2.1 Lineare Abbildungen

Kapitel 2 Lineare Algebra II. 2.1 Lineare Abbildungen Kapitel 2 Lineare Algebra II 21 Lineare Abbildungen Die mit der Vektorraumstruktur verträglichen Abbildungen zwischen Vektorräumen werden als linear bezeichnet Genauer definiert man: 21 Definition Eine

Mehr

Mathematik und Logik

Mathematik und Logik Mathematik und Logik 9. Übungsaufgaben 2007-01-23 1. Beweisen Sie geometrisch, daß die Addition von Vektoren in der Ebene assoziativ ist. Beweis. Man zeichnet die entsprechenden Parallelogramme. 2. Der

Mehr

Musterlösungen Blatt Mathematischer Vorkurs. Sommersemester Dr. O. Zobay. Matrizen

Musterlösungen Blatt Mathematischer Vorkurs. Sommersemester Dr. O. Zobay. Matrizen Musterlösungen Blatt 8 34007 Mathematischer Vorkurs Sommersemester 007 Dr O Zobay Matrizen Welche Matrixprodukte können mit den folgenden Matrizen gebildet werden? ( 4 5 A, B ( 0 9 7, C 8 0 5 4 Wir können

Mehr

4 Lineare Abbildungen

4 Lineare Abbildungen 17. November 2008 34 4 Lineare Abbildungen 4.1 Lineare Abbildung: Eine Funktion f : R n R m heißt lineare Abbildung von R n nach R m, wenn für alle x 1, x 2 und alle α R gilt f(αx 1 ) = αf(x 1 ) f(x 1

Mehr

Herzlich willkommen zur Demo der mathepower.de Aufgabensammlung

Herzlich willkommen zur Demo der mathepower.de Aufgabensammlung Herzlich willkommen zur der Um sich schnell innerhalb der ca. 5. Mathematikaufgaben zu orientieren, benutzen Sie unbedingt das Lesezeichen Ihres Acrobat Readers: Das Icon finden Sie in der links stehenden

Mehr

Kapitel 2 Lineare Algebra II. 2.1 Lineare Abbildungen

Kapitel 2 Lineare Algebra II. 2.1 Lineare Abbildungen Kapitel 2 Lineare Algebra II 2 Lineare Abbildungen Die mit der Vektorraumstruktur verträglichen Abbildungen zwischen Vektorräumen werden als linear bezeichnet Genauer definiert man: 2 Definition Eine Abbildung

Mehr

Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra B im SS 2002 an der Universität Hannover

Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra B im SS 2002 an der Universität Hannover Dozent: Prof. Dr. Wolfgang Ebeling Übungsleiter: Dr. Detlef Wille Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra B im SS an der Universität Hannover Joachim Selke 9. Februar Lineare Algebra B SS Klausur zur Vorlesung

Mehr

Exkurs: Klassifikation orthogonaler 2 2-Matrizen.

Exkurs: Klassifikation orthogonaler 2 2-Matrizen. Exkurs: Klassifikation orthogonaler 2 2-Matrizen. Aussage: Es gilt: (a) Jede orthogonale 2 2 Matrix A mit det(a) = 1 hat das Aussehen cos(α) sin(α) D(α) = sin(α) cos(α), wobei α [0,2π[. Ist sin(α) 0, so

Mehr

7. Wie lautet die Inverse der Verkettung zweier linearer Abbildungen? 9. Wie kann die Matrixdarstellung einer linearen Abbildung aufgestellt werden?

7. Wie lautet die Inverse der Verkettung zweier linearer Abbildungen? 9. Wie kann die Matrixdarstellung einer linearen Abbildung aufgestellt werden? Kapitel Lineare Abbildungen Verständnisfragen Sachfragen Was ist eine lineare Abbildung? Erläutern Sie den Zusammenhang zwischen Unterräumen, linearer Unabhängigkeit und linearen Abbildungen! 3 Was ist

Mehr

Teil 3 Abbildungen in der Ebene

Teil 3 Abbildungen in der Ebene Vektor-Geometrie für die Mittelstufe (Sekundarstufe 1) Teil 3 Abbildungen in der Ebene Für Realschulen in Bayern! (Prüfungsstoff!) und für moderne Geometrie-Kurse am Gymnasium Auch in der berstufe zur

Mehr

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Lineare und affine Abbildungen im zweidimensionalen Anschauungsraum R 2

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Lineare und affine Abbildungen im zweidimensionalen Anschauungsraum R 2 Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form Auszug aus: Lineare und affine Abbildungen im zweidimensionalen Anschauungsraum R Das komplette Material finden Sie hier: School-Scout.de S 1

Mehr

1 Analytische Geometrie

1 Analytische Geometrie Analytische Geometrie. Grundlagen, Begriffe, Schreibweisen Achsenkreuz Die Achsen heißen in dieser Darstellung x und -Achse. Punkte Punkte werden weiterhin mit großen, lateinischen Buchstaben bezeichnet

Mehr

Kapitel 2 Lineare Algebra II. 2.1 Lineare Abbildungen und Matrizen

Kapitel 2 Lineare Algebra II. 2.1 Lineare Abbildungen und Matrizen Kapitel 2 Lineare Algebra II 2 Lineare Abbildungen und Matrizen Die mit der Vektorraumstruktur verträglichen Abbildungen zwischen Vektorräumen werden als linear bezeichnet Genauer definiert man: 2 Definition

Mehr

Definition, Abbildungsmatrix, Spiegelung, Projektion

Definition, Abbildungsmatrix, Spiegelung, Projektion Bau und Gestaltung, Mathematik 2, T. Borer Aufgaben 5-2/ Aufgaben 5 Lineare Abbildungen Definition, Abbildungsmatrix, Spiegelung, Projektion Lernziele - beurteilen können, ob eine gegebene Abbildung linear

Mehr

Mathematik II Frühjahrssemester 2013

Mathematik II Frühjahrssemester 2013 Mathematik II Frühjahrssemester 213 Prof. Dr. Erich Walter Farkas Kapitel 7: Lineare Algebra Kapitel 7.5: Eigenwerte und Eigenvektoren einer quadratischen Matrix Prof. Dr. Erich Walter Farkas Mathematik

Mehr

Ein Produkt ist Null, wenn einer der Faktoren gleich Null ist. Die beiden Eigenwerte sind demnach. λ 1 = 0, λ 2 = 2i. 1 i

Ein Produkt ist Null, wenn einer der Faktoren gleich Null ist. Die beiden Eigenwerte sind demnach. λ 1 = 0, λ 2 = 2i. 1 i TU Dresden Fakultät Mathematik Institut für Numerische Mathematik Lösung zur Aufgabe (b des Übungsblattes Ermitteln Sie on der folgenden Matrix alle (komplexen Eigenwerte und zu jedem Eigenwert einen zugehörigen

Mehr

Aufgabe 1. Die Determinante ist eine lineare Abbildung von C n n nach C? Nein (außer für n = 1). Es gilt det(λa) = (λ) n det(a).

Aufgabe 1. Die Determinante ist eine lineare Abbildung von C n n nach C? Nein (außer für n = 1). Es gilt det(λa) = (λ) n det(a). Aufgabe Die Determinante ist eine lineare Abbildung von C n n nach C? Nein (außer für n = Es gilt det(λa = (λ n det(a det I n = n? Nein (außer für n = Es gilt deti n = det(ab = det A det B? Ja det(a =

Mehr

Aufgabe 5: Analytische Geometrie (WTR)

Aufgabe 5: Analytische Geometrie (WTR) Abitur Mathematik: Nordrhein-Westfalen 203 Aufgabe 5 a) () PARALLELOGRAMMEIGENSCHAFTEN NACHWEISEN Zu zeigen ist, dass die gegenüberliegenden Seiten parallel sind, d. h. und. Zunächst ist 0 0 2 0, 3 2 0

Mehr

Lösungen der Übungsaufgaben III

Lösungen der Übungsaufgaben III Mathematik für die ersten Semester (. Auflage): Lösungen der Übungsaufgaben III C. Zerbe, E. Ossner, W. Mückenheim 6. Man konstruiere die Winkelhalbierende eines beliebigen Winkels analog zur Konstruktion

Mehr

4. Übungsblatt zur Mathematik II für BI, MaWi, WI(BI), AngGeo

4. Übungsblatt zur Mathematik II für BI, MaWi, WI(BI), AngGeo Fachbereich Mathematik Prof. J. Lehn Hasan Gündoğan, Nicole Nowak Sommersemester 8 4./5./8. April 4. Übungsblatt zur Mathematik II für BI, MaWi, WI(BI, AngGeo Gruppenübung Aufgabe G9 (Multiple Choice Bei

Mehr

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren Mathematik II Frühlingsemester 215 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/fs215/other/mathematik2 biol Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/

Mehr

2.4 Determinanten 41.. b. a j. = λ det. a n. a 1 a j a n + µ det

2.4 Determinanten 41.. b. a j. = λ det. a n. a 1 a j a n + µ det 24 Determinanten 4 Satz 243 Rechenregeln für Determinanten Sei A eine n n-matri, n N i det ist linear in jeder Zeile oder Spalte, dh es gelten für λ, µ R, b R n, und j,, n, a a a det λ a j + µ b λ det

Mehr

A = Eine symmetrische Matrix ist gleich ihrer transponierten Matrix: A t = A

A = Eine symmetrische Matrix ist gleich ihrer transponierten Matrix: A t = A Hans Walser, [07] Smmetrische Matri Die Matri Wir arbeiten mit der smmetrischen Matri: A = 3 6 Eine smmetrische Matri ist gleich ihrer transponierten Matri: A t = A Die Abbildung. Verzerrungsellipse Wir

Mehr

Aufgabenskript. Lineare Algebra

Aufgabenskript. Lineare Algebra Dr Udo Hagenbach FH Gießen-Friedberg Sommersemester 9 Aufgabenskript zur Vorlesung Lineare Algebra 6 Vektoren Aufgabe 6 Gegeben sind die Vektoren a =, b =, c = Berechnen Sie die folgenden Vektoren und

Mehr

Dynamische Erkundungen zu. Affinen Abbildungen. mit dem Programm Geogebra

Dynamische Erkundungen zu. Affinen Abbildungen. mit dem Programm Geogebra Dynamische Erkundungen zu Affinen Abbildungen mit dem Programm Geogebra Günter Seebach, Hennef Günter Seebach: Dynamische Erkundungen zu Affinen-Abbildungen 24.10.2010 2 Inhaltsverzeichnis: 1. Vorbemerkung:...

Mehr

1 Vektoren, Vektorräume, Abstände: 2D

1 Vektoren, Vektorräume, Abstände: 2D Vektoren, Vektorräume, Astände: D Definition: Die Menge aller (geordneten Paare reeller Zahlen (oder allgemeiner: Elemente eines elieigen Körpers, als Spalten geschrieen, ezeichnen wir als Vektoren: R

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 5): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6 6. (Herbst, Thema, Aufgabe 4) Der Vektorraum R 4 sei mit dem Standard Skalarprodukt versehen. Der Unterraum

Mehr

Mathematische Grundlagen

Mathematische Grundlagen Mathematische Grundlagen Oliver Deussen Mathematische Grundlagen 1 Affine Räume um Zeichenebene bzw. Raum zu beschreiben, muß vorher ein Koordinatensystem festgelegt werden durch geometrische Fragestellungen

Mehr

Übungsblatt

Übungsblatt Übungsblatt 3 3.5.27 ) Die folgenden vier Matrizen bilden eine Darstellung der Gruppe C 4 : E =, A =, B =, C = Zeigen Sie einige Gruppeneigenschaften: a) Abgeschlossenheit: Berechnen Sie alle möglichen

Mehr

Aufgabenskript. Lineare Algebra

Aufgabenskript. Lineare Algebra Dr Udo Hagenbach FH Gießen-Friedberg Sommersemester Aufgabenskript zur Vorlesung Lineare Algebra 6 Vektoren Aufgabe 6 Gegeben sind die Vektoren a =, b =, c = Berechnen Sie die folgenden Vektoren und ihre

Mehr

Mathematik I+II Frühlingsemester 2019 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren

Mathematik I+II Frühlingsemester 2019 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren Mathematik I+II Frühlingsemester 219 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/ farkas 1 / 46 8. Lineare Algebra: 5. Eigenwerte und

Mehr

Lineare Transformationen und Determinanten. 10-E Ma 1 Lubov Vassilevskaya

Lineare Transformationen und Determinanten. 10-E Ma 1 Lubov Vassilevskaya Lineare Transformationen und Determinanten 10-E Ma 1 Lubov Vassilevskaya Lineare Transformation cc Definition: V und W sind zwei Vektorräume. Eine Funktion T nennt man eine lineare Transformation von V

Mehr

09. Lineare Abbildungen und Koordinatentransformationen

09. Lineare Abbildungen und Koordinatentransformationen 09. Lineare Abbildungen und Koordinatentransformationen Definition. Seien V und W Vektorräume. Unter einer linearen Abbildung versteht man eine Abbildung F : V W, v F v w mit folgender Eigenschaft: F λ

Mehr

13 Lineare Abbildungen

13 Lineare Abbildungen 13 Lineare Abbildungen Grob gesprochen sind lineare Abbildungen bei Vektorräumen dasselbe wie Homomorphismen bei Gruppen, nämlich strukturerhaltende Abbildungen. Auch in diesem Kapitel seien V, W Vektorräume.

Mehr

2D-Punkt-Transformationen

2D-Punkt-Transformationen Zur Erinnerung Drehung eines beliebigen Punktes B um den Winkel θ um den Koordinaten-Ursprung zum Punkt B : x B r cosα y B r sin α [r, α: Hilfsgrößen ] x B r cos(α+θ) r (cosα cosθ sinα sinθ) x B cosθ y

Mehr

Repräsentation und Transformation von geometrischen Objekten

Repräsentation und Transformation von geometrischen Objekten Repräsentation und Transformation von geometrischen Objekten Inhalt: Grundlagen Überblick Einfache Transformationen in der Ebene Homogene Koordinaten Einfache Transformationen in der Ebene mit homogenen

Mehr

Komplexe Zahlen. (a, b) + (c, d) := (a + c, b + d) (a, b) (c, d) := (a c b d, a d + b c)

Komplexe Zahlen. (a, b) + (c, d) := (a + c, b + d) (a, b) (c, d) := (a c b d, a d + b c) Komplexe Zahlen Wir betrachten Zahlenpaare (a, b, (c, d R und definieren eine Addition und eine Multiplikation wie folgt: (a, b + (c, d := (a + c, b + d (a, b (c, d := (a c b d, a d + b c Satz: R mit dieser

Mehr

Aufgabenskript. Lineare Algebra

Aufgabenskript. Lineare Algebra Dr Udo Hagenbach FH Gießen-Friedberg Sommersemester Aufgabenskript zur Vorlesung Lineare Algebra 7 Vektoren Aufgabe 7 Gegeben sind die Vektoren a =, b =, c = Berechnen Sie die folgenden Vektoren und ihre

Mehr

Crash-Kurs Komplexe Zahlen

Crash-Kurs Komplexe Zahlen 1 Definitionen: j, C, z Im Körper R der reellen Zahlen besitzt die lineare Gleichung ax + b = 0 (a, bεr; a 0) stets eine Lösung. Die quadratische Gleichung ax 2 + bx + c = 0 führt zu der Lösungsformel

Mehr

(x 1. Vektoren. g: x = p + r u. p r (u1. x 2. u 2. p 2

(x 1. Vektoren. g: x = p + r u. p r (u1. x 2. u 2. p 2 Vektoren Mit der Vektorrechnung werden oft geometrische Probleme gelöst. Wenn irgendwelche Aufgabenstellungen geometrisch darstellbar sind, z.b. Flugbahnen oder Abstandsberechnungen, dann können sie mit

Mehr

DR. JOACHIM MOHR AFFINE ABBILDUNGEN

DR. JOACHIM MOHR AFFINE ABBILDUNGEN DR. JOACHIM MOHR Delphi, Mathematik, Musik AFFINE ABBILDUNGEN und - kurzgefasst - AFFINER RAUM Der affine Raum Diese knappe Einführung zu dem Begriff des affinen Raumes soll die Schreibweise bei den Beispielen

Mehr

Untersuchen Sie, ob die folgenden Abbildungen linear oder nicht linear sind. x y

Untersuchen Sie, ob die folgenden Abbildungen linear oder nicht linear sind. x y Aufgabe 1 Untersuchen Sie, ob die folgenden Abbildungen linear oder nicht linear sind. (( )) 3x x (a) Sei f : R 2 R 3 mit f = 2y + x y x y ( ) 4 (b) Sei f : R R 2 mit f(x) = x + 1 (( )) ( ) x x y (c) Sei

Mehr

Eine Affinität α eines euklidischen Raumes heißt eine Bewegung, wenn sie Abstände (und damit auch Winkel) erhält, wenn also für alle Punkte X, Y gilt:

Eine Affinität α eines euklidischen Raumes heißt eine Bewegung, wenn sie Abstände (und damit auch Winkel) erhält, wenn also für alle Punkte X, Y gilt: 5 Zur Geometrie euklidischer Bewegungen 5.1 Bewegungen Eine Affinität α eines euklidischen Raumes heißt eine Bewegung, wenn sie Abstände (und damit auch Winkel) erhält, wenn also für alle Punkte X, Y gilt:

Mehr

Mathematik 2 für Naturwissenschaften

Mathematik 2 für Naturwissenschaften Hans Walser Mathematik für Naturwissenschaften Modul Lineare Abbildungen. Eigenwerte Lernumgebung. Teil Hans Walser: Modul, Lineare Abbildungen. Eigenwerte. Lernumgebung. Teil ii Inhalt Lineare Abbildung

Mehr

Hauptachsentransformation: Eigenwerte und Eigenvektoren

Hauptachsentransformation: Eigenwerte und Eigenvektoren Hauptachsentransformation: Eigenwerte und Eigenvektoren die bisherigen Betrachtungen beziehen sich im Wesentlichen auf die Standardbasis des R n Nun soll aufgezeigt werden, wie man sich von dieser Einschränkung

Mehr

-dimensionale Darstellungen

-dimensionale Darstellungen 1.9 2 1 2 -dimensionale Darstellungen Auf einer Fläche F (2 dimensional) wird eine Operation ausgeführt Zum Beispiel wir eine Verschiebung um den Vektor t durchgeführt. Gemeint ist der Körper, der überstrichen

Mehr

Kapitel 2 Lineare Algebra II. 2.1 Lineare Abbildungen

Kapitel 2 Lineare Algebra II. 2.1 Lineare Abbildungen Kapitel 2 Lineare Algebra II 2 Lineare Abbildungen Die mit der Vektorraumstruktur verträglichen Abbildungen zwischen Vektorräumen werden als linear bezeichnet Genauer definiert man: 2 Definition Eine Abbildung

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2016): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2016): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6 6. (Herbst, Thema, Aufgabe 4) Der Vektorraum R 4 sei mit dem Standard Skalarprodukt versehen. Der Unterraum

Mehr

4 Orthogonale Endormorphismen

4 Orthogonale Endormorphismen 4 Orthogonale Endormorphismen Frage: Bei welchen Abbildungen R R bzw. R 3 R 3 bleibt der Abstand zwischen zwei Punkten erhalten? Für α R setzen wir cosα sin α D(α) = und S(α) := sin α cosα ( cos α sin

Mehr

1. Vektoralgebra 1.0 Einführung Vektoren Ein Vektor ist eine Größe, welche sowohl einen Zahlenwert (Betrag) als auch eine Richtung hat.

1. Vektoralgebra 1.0 Einführung Vektoren Ein Vektor ist eine Größe, welche sowohl einen Zahlenwert (Betrag) als auch eine Richtung hat. 1. Vektoralgebra 1.0 Einführung Vektoren Ein Vektor ist eine Größe, welche sowohl einen Zahlenwert (Betrag) als auch eine Richtung hat. übliche Beispiele: Ort r = r( x; y; z; t ) Kraft F Geschwindigkeit

Mehr

EXKURS: MATRIZEN UND LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME

EXKURS: MATRIZEN UND LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME EXKURS: MATRIZEN UND LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME In diesem Abschnitt wiederholen wir zunächst grundlegende Definitionen und Eigenschaften im Bereich der Matrizenrechnung, die wahrscheinlich bereits in Ansätzen

Mehr

Mathematik für Naturwissenschaftler, Pruscha & Rost Kap 7 Lösungen

Mathematik für Naturwissenschaftler, Pruscha & Rost Kap 7 Lösungen Mathematik für Naturwissenschaftler, Pruscha & Rost Kap 7 Lösungen a) Es ist < x, y > α + + β β ( + α) und y α + + β α + + ( + α) (α + α + ) 6 α + α, also α, ± 5 + ± 9 4 ± 3 Es gibt also Lösungen: α, β

Mehr

1 Vektoren Wiederholung 1. 2 Lineare Abbildungen 4. 3 Matrizen 6. 4 Das Matrixprodukt 9. 5 Die Umkehrabbildung Eigenwerte und Eigenvektoren 15

1 Vektoren Wiederholung 1. 2 Lineare Abbildungen 4. 3 Matrizen 6. 4 Das Matrixprodukt 9. 5 Die Umkehrabbildung Eigenwerte und Eigenvektoren 15 Lineare Algebra Bedanken möchte ich mich bei Bernhard Ruh und Christoph Drollinger, deren Skripte als Vorlagen für diese Ausarbeitung dienten Die Anteile von Christoph Drollinger wurden von Salvatore Bonaccorso

Mehr

3D-Transformationen. Kapitel Translation Skalierung

3D-Transformationen. Kapitel Translation Skalierung Kapitel 3 3D-Transformationen Wie im weidimensionalen Fall, werden die Definitionspunkte der Objekte als Spaltenvektoren mit homogener Koordinate geschrieben. Die notwendigen Transformationen werden wieder

Mehr

Tutorium zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie II Bearbeitungsvorschlag

Tutorium zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie II Bearbeitungsvorschlag MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr. E. Schörner SS 08 Blatt 9.06.08 Tutorium zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie II Bearbeitungsvorschlag 33. a Es ist cos ϕ sin ϕ cos

Mehr

Lineare Algebra und analytische Geometrie II (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag

Lineare Algebra und analytische Geometrie II (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr E Schörner SS 0 Blatt 9 9060 Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie II (Unterrichtsfach Lösungsvorschlag a Die gegebene Matrix

Mehr

Lineare Abbildungen (Teschl/Teschl 10.3, 11.2)

Lineare Abbildungen (Teschl/Teschl 10.3, 11.2) Lineare Abbildungen (Teschl/Teschl.3,.2 Eine lineare Abbildung ist eine Abbildung zwischen zwei Vektorräumen, die mit den Vektoroperationen Addition und Multiplikation mit Skalaren verträglich ist. Formal:

Mehr

C orthogonal und haben die Länge 1). Dann ist die Länge von w = x u + y v gegeben durch w 2 Def. = w,w =

C orthogonal und haben die Länge 1). Dann ist die Länge von w = x u + y v gegeben durch w 2 Def. = w,w = 1 v Die Länge Def. Sei (V,, ) ein Euklidscher Vektorraum. Für jeden Vektor v V heißt die Zahl v,v die Länge von v und wird v bezeichnet. Bemerkung. Die Länge des Vektors ist wohldefiniert, da nach Definition

Mehr

2.3.4 Drehungen in drei Dimensionen

2.3.4 Drehungen in drei Dimensionen 2.3.4 Drehungen in drei Dimensionen Wir verallgemeinern die bisherigen Betrachtungen nun auf den dreidimensionalen Fall. Für Drehungen des Koordinatensystems um die Koordinatenachsen ergibt sich 1 x 1

Mehr

3D-Transformationen. Kapitel Translation Skalierung

3D-Transformationen. Kapitel Translation Skalierung Kapitel 13 3D-Transformationen Wie im weidimensionalen Fall, werden die Definitionspunkte der Objekte als Spaltenvektoren mit homogener Koordinate geschrieben. Die notwendigen Transformationen werden wieder

Mehr

Kapitel VI. Euklidische Geometrie

Kapitel VI. Euklidische Geometrie Kapitel VI. Euklidische Geometrie 1 Abstände und Lote Wiederholung aus Kapitel IV. Wir versehen R n mit dem Standard Skalarprodukt x 1 y 1.,. := x 1 y 1 +... + x n y n x n y n Es gilt für u, v, w R n und

Mehr

Kurzskript zur Vorlesung Mathematik I für MB, WI/MB und andere Prof. Dr. Ulrich Reif

Kurzskript zur Vorlesung Mathematik I für MB, WI/MB und andere Prof. Dr. Ulrich Reif 14 Oktober 2008 1 Kurzskript zur Vorlesung Mathematik I für MB, WI/MB und andere Prof Dr Ulrich Reif Inhalt: 1 Vektorrechnung 2 Lineare Gleichungssysteme 3 Matrizenrechnung 4 Lineare Abbildungen 5 Eigenwerte

Mehr

Lösungen zur Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT

Lösungen zur Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT Prof. N. Hungerbühler ETH Zürich, Winter 6 Lösungen zur Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT. Hinweise zur Bewertung: Jede Aussage ist entweder wahr oder falsch; machen Sie ein Kreuzchen in das entsprechende

Mehr

Einige Lösungsvorschläge für die Klausur zur Vorlesung

Einige Lösungsvorschläge für die Klausur zur Vorlesung Prof Klaus Mohnke Institut für Mathematik Einige Lösungsvorschläge für die Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra und analtische Geometrie II* - SS 7 Aufgabe Im R mit dem Standardskalarprodukt ist die folgende

Mehr

Übung (5) 2x 2y +2u 3v =1 3x 2u + v =0 2x +3y u +2v =0

Übung (5) 2x 2y +2u 3v =1 3x 2u + v =0 2x +3y u +2v =0 Übung (5) 1. Lösen Sie folgendes lineare Gleichungssystem - sagen Sie zuvor, wie die Lösungsmenge aussehen sollte bzw. geometrisch zu interpretieren wäre: x y +u v =1 x u + v =0 x +y u +v =0. Sagen Sie

Mehr

1.1 Geradenspiegelungen

1.1 Geradenspiegelungen 1.1 Geradenspiegelungen 1.1.1 Eigenschaften Definition 1.1 Eine Abbildung der Ebene ist eine Vorschrift, die jedem Punkt P der Ebene einen Bildpunkt P zuordnet. Beispiel 1.1 Zentrische Streckung mit Zentrum

Mehr

Computer Vision I. Nikos Canterakis. Lehrstuhl für Mustererkennung, Universität Freiburg,

Computer Vision I. Nikos Canterakis. Lehrstuhl für Mustererkennung, Universität Freiburg, Nikos Canterakis Lehrstuhl für Mustererkennung, Universität Freiburg, Gliederung 4 Invarianten Isometrien (Kongruenzen) Ähnlichkeitsabbildungen Affine Transformationen Projektive Transformationen 2 von

Mehr

Computergrafik Sommersemester 2004 Übungen

Computergrafik Sommersemester 2004 Übungen Sommersemester 4 Freiwillige Zusatzübung Aufgabe 6: Transformationen im zweidimensionalen aum Berechnen Sie die Transformationsmatri, die eine Szene zuerst um 3 Grad um den Ursprung dreht und anschließend

Mehr

Einführung in die Mathematik für Informatiker

Einführung in die Mathematik für Informatiker Einführung in die Mathematik für Informatiker Prof. Dr. www.math.tu-dresden.de/ baumann 12.12.2016 9. Vorlesung Eigenschaften linearer Abbildungen Beschreibung linearer Abbildungen durch Matrizen... Eigenschaften

Mehr

Computergrafik 1 Transformationen

Computergrafik 1 Transformationen Computergrafik 1 Transformationen Kai Köchy Sommersemester 2010 Beuth Hochschule für Technik Berlin Überblick Repräsentationen, Primitiven Transformationen in 2D Skalierung Translation Rotation Scherung

Mehr

14 MATHEMATISCHE GRUNDLAGEN DER COMPUTERGEOMETRIE. x y

14 MATHEMATISCHE GRUNDLAGEN DER COMPUTERGEOMETRIE. x y 4 MATHEMATISCHE GRUNDLAGEN DER COMPUTERGEOMETRIE 4 Projektionen 4. Parallelprojektion (a) Senkrechte Projektion auf eine Koordinatenebene Wir wählen als Projektionsebene die Ebene, d. h. in den Beeichnungen

Mehr

D-CHAB Frühlingssemester 2018

D-CHAB Frühlingssemester 2018 D-CHAB Frühlingssemester 2018 Grundlagen der Mathematik II Dr Marcel Dettling Lösung 4 1) Nur für die folgenden Wahlen kann man das Produkt bilden: A A mit Dimension (2, 2) (2, 2) (2, 2): 1 2 A Y mit Dimension

Mehr

Einleitung 2. 1 Koordinatensysteme 2. 2 Lineare Abbildungen 4. 3 Literaturverzeichnis 7

Einleitung 2. 1 Koordinatensysteme 2. 2 Lineare Abbildungen 4. 3 Literaturverzeichnis 7 Sonja Hunscha - Koordinatensysteme 1 Inhalt Einleitung 2 1 Koordinatensysteme 2 1.1 Kartesisches Koordinatensystem 2 1.2 Polarkoordinaten 3 1.3 Zusammenhang zwischen kartesischen und Polarkoordinaten 3

Mehr

Aus dieser Darstellung lassen sich der Real- und Imaginärteil von z ablesen, man erhält. Re (z) = Im (z) = ,5 3 M 1. = y z x 2 + y 2.

Aus dieser Darstellung lassen sich der Real- und Imaginärteil von z ablesen, man erhält. Re (z) = Im (z) = ,5 3 M 1. = y z x 2 + y 2. Aufgabe (8 Punkte (a der Realteil von z +i 4 i zu bestimmen. z + i ( + i(4 + i + i 4 i + i.,5 Aus dieser Darstellung lassen sich der Real- und Imaginärteil von z ablesen, man erhält Re (z Im (z.,5 (b (b

Mehr

Hans Delfs. Übungen zu Mathematik III für Medieninformatik

Hans Delfs. Übungen zu Mathematik III für Medieninformatik Hans Delfs Übungen zu Mathematik III für Medieninformatik 1 RÄUMLICHE DARSTELLUNGEN VON OBJEKTEN 1 1 Räumliche Darstellungen von Objekten Der Einheitswürfel ist der achsenparallele Würfel in A 3, der von

Mehr

Ermitteln Sie die Koordinaten des Schnittpunktes dieser beiden Geraden und erklären Sie Ihre Vorgehensweise!

Ermitteln Sie die Koordinaten des Schnittpunktes dieser beiden Geraden und erklären Sie Ihre Vorgehensweise! Aufgabe 2 Lagebeziehungen von Geraden im Raum Gegeben sind zwei Geraden g und h in 3. =( 3 Die Gerade g ist durch eine Parameterdarstellung X 4 2 Die Gerade h verläuft durch die Punkte A = (0 8 0 und B

Mehr

Mathematischer Vorkurs

Mathematischer Vorkurs Mathematischer Vorkurs Dr Agnes Lamacz Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 17 Vektoren Kapitel 15 Vektoren Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 13 / 17 Vektoren 151 Denition: Vektoren im Zahlenraum

Mehr

+ x 2 y 2 = f( x 1 ) + f( x 2 ), z 1 + z 2. z 1. a jj + n bjj = SpurA + SpurB ; j=1

+ x 2 y 2 = f( x 1 ) + f( x 2 ), z 1 + z 2. z 1. a jj + n bjj = SpurA + SpurB ; j=1 Höhere Mathematik für technische Studiengänge Vorbereitungsaufgaben für die Übungen Lineare Abbildungen, Eigenwerte Lösungen Lösungshinweise: a nicht linear, denn zb fα α, αy +, α + αz T α, αy +, α + z

Mehr

Geometrie. Bei der Addition von Vektoren erhält man einen Repräsentanten des Summenvektors +, indem man die Repräsentanten von aneinanderfügt:

Geometrie. Bei der Addition von Vektoren erhält man einen Repräsentanten des Summenvektors +, indem man die Repräsentanten von aneinanderfügt: Geometrie 1. Vektoren Die Menge aller zueinander parallelen, gleich langen und gleich gerichteten Pfeile werden als Vektor bezeichnet. Jeder einzelne Pfeil heißt Repräsentant des Vektors. Bei Ortsvektoren:

Mehr

Übungsblatt 3 (Vektorgeometrie)

Übungsblatt 3 (Vektorgeometrie) Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW Hochschule für Technik Institut für Mathematik- und Naturwissenschaft Übungsblatt (Vektorgeometrie Roger Burkhardt 08 Mathematik. Aufgabe Gegeben seien die Vektoren

Mehr

Lineare Abbildungen (Teschl/Teschl 10.3, 11.2)

Lineare Abbildungen (Teschl/Teschl 10.3, 11.2) Lineare Abbildungen Teschl/Teschl.3,. Eine lineare Abbildung ist eine Abbildung zwischen zwei Vektorräumen, die mit den Vektoroperationen Addition und Multiplikation mit Skalaren verträglich ist. Formal:

Mehr

Th. Risse, HSB: MAI WS05 1

Th. Risse, HSB: MAI WS05 1 Th. Risse, HSB: MAI WS05 1 Einige Übungsaufgaben zur analytischen Geometrie & linearen Algebra viele weitere Übungsaufgaben mit Lösungen z.b. in Brauch/Dreyer/Haacke, Papula, Stingl, Stöcker, Minorski

Mehr

Übersicht zu den Textinhalten

Übersicht zu den Textinhalten Abbildungen Übersicht zu den Textinhalten Zum Thema Abbildungen gibt es mehrere Texte. Hier wird aufgelistet, wo man was findet. Datei Nr. 11050 Stand 3. Oktober 2013 FRIEDRICH W. BUCKEL INTERNETBIBLIOTHEK

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNSCHE UNVERSTÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik PROF DRDR JÜRGEN RCHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MCHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für nformatiker Wintersemester 23/24 Aufgabenblatt 2 23 Januar 24 Präsenzaufgaben

Mehr

Affine Koordinatentransformationen

Affine Koordinatentransformationen Affine Koordinatentransformationen Medieninformatik IL Andreas Unterweger Vertiefung Medieninformatik Studiengang ITS FH Salzburg Wintersemester 017/18 Andreas Unterweger (FH Salzburg) Affine Koordinatentransformationen

Mehr

Vorlesung: Analysis II für Ingenieure. Wintersemester 09/10. Michael Karow. Thema: Herleitung der Transformationsformel für Gebietsintegrale

Vorlesung: Analysis II für Ingenieure. Wintersemester 09/10. Michael Karow. Thema: Herleitung der Transformationsformel für Gebietsintegrale Vorlesung: Analysis II für Ingenieure Wintersemester 9/ Michael Karow Thema: Herleitung der Transformationsformel für Gebietsintegrale Auf den folgenden Seiten wird die Transformationsformel für Gebietsintegrale

Mehr

Geometrie. 1 Vektorielle analytische Geometrie der Ebene, Kegelschnitte

Geometrie. 1 Vektorielle analytische Geometrie der Ebene, Kegelschnitte Geometrie Geometrie W. Kuhlisch Brückenkurs 206. Vektorrechnung und analytische Geometrie der Ebene, Kegelschnitte 2. Vektorrechnung und analytische Geometrie des Raumes, Anwendungen in der Geometrie,

Mehr

Mathematik I für MB und ME

Mathematik I für MB und ME Mathematik I für MB und ME Fachbereich Grundlagenwissenschaften Prof Dr Viola Weiÿ Wintersemester 28/29 Übungsaufgaben Serie 4: Lineare Unabhängigkeit, Matrizen, Determinanten, LGS Prüfen Sie, ob die folgenden

Mehr

Fit in Mathe. Musterlösung. September Klassenstufe 10 Kongruenzabbildungen

Fit in Mathe. Musterlösung. September Klassenstufe 10 Kongruenzabbildungen Thema Kongruenzabbildungen Wie sieht das nächste Bild aus?? Die szahl ist natürlich 5, denn die rechte Hälfte obiger symmetrischer Figuren sind die Zahlen von 1 bis 4, danach folgt 5, also das Buchstabenpaar

Mehr

3 Abbildungen in der Ebene

3 Abbildungen in der Ebene 18 3 Abbildungen in der Ebene Wir behandeln in diesem Kapitel Abbildungen von Punkten der Ebene auf Punkte. Ziel dieser Betrachtung ist, Funktionsgraphen mit diesen Abbildungen (punktweise) abzubilden

Mehr

Abitur 2013 Mathematik Geometrie V

Abitur 2013 Mathematik Geometrie V Seite 1 http://www.abiturloesung.de/ Seite Abitur 1 Mathematik Geometrie V Teilaufgabe b ( BE) Ein auf einer horizontalen Fläche stehendes Kunstwerk besitzt einen Grundkörper aus massiven Beton, der die

Mehr