Th. Risse, HSB: MAI WS05 1

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Th. Risse, HSB: MAI WS05 1"

Transkript

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 usw. Disclaimer: diese Übungen stellen ein Angebot dar, das die in der Vorlesung präsentierten und für die Bearbeitung zu Hause vorgesehenen Probleme ergänzt i=(i 1) =?, 7! =?, Koeffizient von x 3 in (3 + x )(1 + x) 5? ( 5 3 ) =?, =?,. Zeige mit vollständiger Induktion n n! für n n 0 (minimales n 0?) 3. Zeige mit vollständiger Induktion n k=0 x k = 1 xn+1 1 x für x 1 4. =?, 0.09 = p/q =?, 7 Es gilt min(a, b) = 1 (a + b b a ). Was ist analog max(a, b) =? () = w (10), 3. (8) = x (10), () = y (10), ABC (16) = z (10) (10) = w (), 1000 (10) = x (16), 1000 (10) = y (8), (10) = z (16) ) = w (), 0.1 (10) = x (16), 0.1 (10) = y (8), 0.1 (10) = z (3) 8. Zeige log b x log a b = log a x durch Potenzieren zur Basis a. 9. Zeige geometrisch cos ϕ + sin ϕ = 1, cos ϕ =?, sin ϕ =?. 10. Zeige a + b + c a + b + c und a b a b a + b. 11. Zeige (a + b)/ (a + b )/, ac + bd a + b c + d 1. auch in Polarkoordinaten (1 + j)(1 + j) =?, + j =?,e πj 1 =?,j 3 =? 13. Polardarstellung von 1 + j, 4 1, 3 j, 1+j 3+4j 14. Welche Mengen sind durch {z C : z = 1} und {z C : z = } beschrieben? skizzieren! Was bedeutet Moivre? Recherchiere ggfls. 15. Es gilt Rz = 1(z + z ). Was ist analog Iz =? Wenn man z 1 mit z erweitert, dann mit welchem Ziel? Führe durch für z +6j, (3 4j)( 1+5j) 3 5j 1+3j 16. Gegeben a = (1, ) und b = (, 3): a + b =?, a b =?, 3 a =?, b =?, 3 a b =?, Jeweils zeichnen! 17. Gegeben die Gerade durch (1, ) und (, 3). Bestimme -Punkte-Form, Parameter-Darstellung und Hesse-Normalform; Zeichnen!

2 Th. Risse, HSB: MAI WS Zeige die Distributivität des Skalar-Produktes bzgl. der Vektoraddition. 19. Welcher Vektor entsteht, wenn man (3, 4) auf e x projiziert? In welcher geometrischen Beziehung stehen (1, 1, ) und (1, 0, 4)? 0. Sind (0, 0, ), (3, 0, 0), (0, 1, 0) linear abhängig oder linear unabhängig? Gib mit Begründung ein Beispiel einer Basis für den IR an, ungleich der kanonischen Basis bestehend aus e x und e y. 1. (1, 0, ) (, 0, 4) =?,Zeige a b = b a und a b = a b ( a b).. Flächeninhalt des Dreiecks mit Eckpunkten A = (1,, 1), B = (1,, 3), C = (3,, 1)? 3. Zeige: b steht auf a b senkrecht. Zeige Graßmann wenigstens für die z-koordinate. 4. Für die Einheitsvektoren e x, e y, e z IR 3 zeige e u e v = δ uv und e x e y = e z, e y e z = e x, e z e x = e y. 5. Gegeben x = (1, 1, 1,, 3), y = (0, 0,, 1, ) IR 5. Berechne x und y sowie ( x, y). 6. Was hat das Skalarprodukt mit der Matrizen-Multiplikation zu tun? 7. Zeige (A + B) T = A T + B T, (ca) T = c(a T ) und (AB) T = B T A T (jeweils für welche Argumente?). Was folgt für die Inverse von A T, was für die von AB? 8. A und B seien Rotationsmatrizen der Ebene. Zeige Kommutativität Was bewirkt die Abb. (x, y) (x, y, 1) für festen Vektor (u, v), u v 1 wenn man (x, y) IR mit (x, y, 1) IR 3 identifiziert? A B E F 30. Seien X = und Y = mit geeigneten Untermatrizen C D G H A, B, C, D und E, F, G, H. Bestimme XY. Wann sind die Untermatrizen geeignet? =?, =?, 4 3 =?, 4 3 =? (Bestimme die Determinanten mit jeweils möglichst geringem Aufwand!) 3. Vektor-Produkt als symbolische Determinante? (Rotation der Ebene) =?? 33. Schnitt von (x, y, z)(,, 3) = 1 mit (x, y, z)(,, 3) =? Hesse?

3 Th. Risse, HSB: MAI WS Verifiziere x = (1, 0, 1), y = (0, 1, 1) und z = (1, 1, ) sind linear abhängig, aber paarweise linear unabhängig! 35. v 1 = (1, 1, 1, 1), v = ( 1, 1, 1, 1), v 3 = (0, 1,, 3), v 4 = (3,, 1, 0) sind Vektoren im IR 4. Sind v 1, v, v 3, v 4 linear abhängig oder linear unabhängig? 36. Lösungsmenge von 3x + 5y 7z + w = 0 und 8x y + z 3w = 1? 37. Lösungsmenge von 9x 8y = 1, 5x + y = 7, x + 1y = 13? 38. Löse 6x 5y 4z = 7, 3x + 4y 7z = 0, x + y + z = (per Gauß, verkettetem Gauß, Stifel, Cramer) a b 39. Berechne, c d , (Gauß, Stifel, Cramer) 40. v 1 = (c, 1,, 3), v = (1, 1, 1, 0), v 3 = (, 1, 0, 1) und v 4 = (3, 0, 1, 1) seien gegeben. Existiert c IR, so daß die vier Vektoren v 1, v, v 3, v 4 IR 4 linear unabhängig sind?

4 Th. Risse, HSB: MAI WS05 4 Lösungen der paar Übungsaufgaben zur analytischen Geometrie und linearen Algebra i=(i 1) = 10 i=1 i = 11 = 55, 7! = 5040, 5 3 = 10, = 13 = Der Koeffizient von x 3 im Polynom (3 + x )(1 + x) 5 = (3 + x ) 5 5 i=0 i x i ist 3 ( 5 3) = 35.. Zeige mit vollständiger Induktion n n! für n n 0 : Induktionsanfang: 3 = 8 > 6 = 3!, 4 = 16 < 4 = 4!; Induktionsschritt: aus der Induktionsvoraussetzung n n! ist die Induktionsbehauptung n+1 (n+1)! herzuleiten. Mit der Induktionsvorausetzung und für n + 1 gilt nämlich n+1 = n n! (n + 1) n! = (n + 1)!. 3. Zeige mit vollständiger Induktion n k=0 x k = 1 xn+1 1 x für x 1. Induktionsanfang: 0 k=0 x k = 1 = 1 x 1 x Induktionsschritt: n+1 k=0 xk = x n+1 + n k=0 x k = x n xn+1 1 x = 1 xn+ 1 x. 4. = , 0.09 = 1/11, 7 min(a, b) = (a + b b a )/ und max(a, b) = (a + b + b a )/ (8) = 19.5 (10), () = 11.5 (10), ABC (16) = 748 (10) (10) = 3E8 (16), 1000 (10) = 1750 (8), (10) = 0.1 (16) (10) = 0.19 (16), 0.1 (10) = (8), 0.1 (10) = 0.00 (3) 8. Zeige log b x log a b = log a x durch Potenzieren zur Basis a oder zur Basis b. Aus b log b x log a b = x log a b = a log a xlog a b = a log a x log a x = b log a x folgt nämlich die Identität der Exponenten. 9. Zeige geometrisch cos ϕ + sin ϕ = 1 (i.e. Pythagoras im Einheitskreis), mit den Additionstheoremen cos(ϕ) = cos (ϕ) sin (ϕ) = cos (ϕ) 1 und sin(ϕ) = sin(ϕ) cos(ϕ). 10. zweimal Dreiecksungleichung a + b + c a + b + c a + b + c und aus a = a b + b a b + b folgt a b a b a + b. 11. (a + b)/ (a + b )/: aus 0 (a b) folgt 1(a + 4 b) 1 (a + b ); ac+bd a + b c + d : aus 0 (ad bc) folgt nämlich a c +acbd+ b d a c + a d + b c + b d. 1. z = 1 + j = e jπ/4 : zz = (1 + j)(1 j) =, + j = e jπ/4 = ± 4 e jπ/8, e πj 1 = 0, j 3 = (j j)j = j = e j3π/ j =± 4 e jπ/8, 4 1=±1, ±j, 3 j = 3 e j3π/ =e jπ/, e j(π/+π/3) = e j7π/6, e j(π/+4π/3) =e jπ/6, 1+j = 1 3+4j j =± e j arctan(/11)/.

5 Th. Risse, HSB: MAI WS {z C : z = 1} ist der Rand des Einheitskreises um den Ursprung, {z C : z = } ist der Rand des Kreises um m = + 0 j C mit Radius ; Moivre bedeutet (cos ϕ + j sin ϕ) n = cos(nϕ) + j sin(nϕ). 15. Rz = (z + z )/, Iz = (z z z )/, 1 also +6j = 3 5j 4+j(18+10) = ( 6 + 7j), (3 4j)( 1+5j) = ( 9 13j)( 4 10j) = j j 10 z = x 1x +y 1 y +j(x y 1 x 1 y ) x +y 16. Sei a = (1, ) und b = (, 3). Dann gilt a + b = (3, 5), a b = (1, 1), 3 a = (3, 6), b = (4, 6), 3 a b = (1, 0). Zeichnen! Auf studentischen Wunsch hier das Bildchen 3 a b a + b b b b a a a 3 a b a b 17. die Gerade durch (1, ) und (, 3) in verschiedenen Darstellungen: -Punkte y = 3 = 1, Parameter etwa (x(t), y(t)) = (1, ) + t(1, 1) für t IR, x 1 1 allgemeine Geradengleichung etwa x y + 1 = 0, Hesse x + y 1 = 0. Auf studentischen Wunsch hier das Bildchen 18. Zeige Distributivität des Skalar-Produktes bzgl. der Vektoraddition, also zu zeigen ist ((c 1 a 1 +c a ) b) = c 1 ( a 1 b)+c ( a b) für c 1, c IR, a 1, a, b IR n. 19. Projektion von (3, 4) auf e x ist ((3, 4) e x ) e x = 3 e x. Wegen ((1, 1, ) (1, 0, 4)) = 0 gilt (1, 1, ) (1, 0, 4).

6 Th. Risse, HSB: MAI WS (0, 0, ), (3, 0, 0) und (0, 1, 0) sind linear unabhängig, da aus a(0, 0, ) + b(3, 0, 0) c(0, 1, 0) = (3b, c, a) = (0, 0, 0) notwendigerweise a = b = c = 0 folgt. Eine Basis für den IR ist z.b. (5, 7) und (11, 13) (Begr.?). 1. v 1 v = (1, 0, ) (, 0, 4) = (0, 0, 0) (korrekt, da v 1 und v linear abhängig). Zeige a b = b a sowie a b = a b ( a b).. Flächeninhalt des Dreieckes mit Eckpunkten A = (1,, 1), B = (1,, 3), C = (3,, 1) ist 1 ((1,, 3) (1,, 1)) ((3,, 1) (1,, 1)) = 1 (0, 0, ) (, 0, 0) = 1 (0, 4, 0) =. 3. b a b, da das Skalar-Produkt verschwindet. Zeige Graßmann wenigstens für die z-koordinate durch Einsetzen. 4. für Basis e i IR 3 rechnet man nach e i e j = δ ij, e 1 e = e 3, e 3 e 1 = e, e e 3 = e x = (1, 1, 1,, 3), y = (0, 0,, 1, ) IR 5. Dann ist x = und damit x = 4; y = und damit y = 3 sowie ( x, y) = arccos x y = arccos 6 = π. x y Die Elemente der Produkt-Matrix sind die Skalarprodukte entsprechender Zeilen der ersten mit Spalten der zweiten Matrix. 7. (A + B) T = A T + B T, (ca) T = c(a T ) und (AB) T = B T A T da nämlich ((AB) T ) ij = (C T ) ij = c ji = n k=1 a jk b ki = n k=1 (B T ) ik (A T ) kj = (B T A T ) ij. Also E = E T = (A A 1 ) T = (A 1 ) T A T und damit (A 1 ) T = (A T ) 1. cos α sin α cos β sin β 8. A = und B = seien zwei Rotationsmatrizen sin α cos α sin β cos β cos(α + β) sin(α + β) der Ebene. Dann gilt AB = = BA. sin(α + β) cos(α + β) (x, y) (x, y, 1) (x, y, 1) = (x + u, y + v, 1) (x + u, y + v): u v 1 Matrix-T. IR IR 3 z=1 IR 3 z=1 IR bewirkt Translation um Vektor (u, v). A B E F 30. Seien X = und Y = mit geeigneten Untermatrizen C D G H AE + BG AF + BH A, B, C, D und E, F, G, H. XY = kann so dargestellt werden, wenn alle Untermatrix-Produkte definiert sind, d.h. mit CE + DG CF + DH passenden Dimensionen der Untermatrizen.

7 Th. Risse, HSB: MAI WS = 0 da erste und zweite Spalte linear abhängig, = = = = 15(1 18) = , weiters 4 3 = ( ) = 0 (Sarrus), = = e x e y e z 3. (a x, a y, a z ) (b x, b y, b z ) = a x a y a z liefert das Vektor-Produkt als sym- b x b y b z cos α sin α bolische Determinante; für Rotationsmatrizen R = gilt sin α cos α R = cos α + sin α = Schnitt der Ebenen (x, y, z)(,, 3) = 1 bzw. in Hesse scher Normalform (x, y, z)(,, 3)/ 15 1/ 15 = 0 mit (x, y, z)(,, 3) = bzw. (x, y, z)(,, 3)/ 15 / 15 = 0 (Hesse) ist die Gerade x = /4 und 4y + 6z = 3 oder g(t) = (, 3, 0)/4 + t(0, 3, ) mit Hesse in y-z- 4x Ebene + 6y = NB: (0, 3, ) und (,, 3) (,, 3) sind kollinear. 34. Die drei Vektoren a = (1, 0, 1), b = (0, 1, 1) und c = (1, 1, ) sind linear abhängig, da a + b c = 0, dagegen sind a, b und c paarweise linear unabhängig (ausführen!). 35. v 1 = (1, 1, 1, 1), v = ( 1, 1, 1, 1), v 3 = (0, 1,, 3), v 4 = (3,, 1, 0) im IR 4 sind linear unabhängig, da aus a v 1 + b v + c v 3 + d v 4 = 0 eben a = b = c = d = 0 folgt. 36. Lösungsmenge von 3x + 5y 7z + w = 0 und 8x y + z 3w = 1 ist x = (5 + 9z + 13w)/46 und y = ( 3 + 6z 17w)/46 für z, w IR. Beachte: es ergibt sich dieselbe Lösungsmenge, wenn man beispielsweise z und w in Abhängigkeit von x und y ermittelt und x, y IR variiert. 37. Lösungsmenge von 9x 8y = 1, 5x + y = 7 und x + 1y = 13 ist x = 1 und y = 1. NB: das LGS ist überbestimmt; das 1-fache der ersten plus das -fache der zweiten ergibt die dritte Gleichung (Determinante der Koeffizienten- Matrix?).

8 Th. Risse, HSB: MAI WS x 5y 4z = 7, 3x + 4y 7z = 0 und x + y + z = mit Lösung x = 8/01, y = 59/01 und z = 64/01 (per Gauß, verkettetem Gauß, Stifel, Cramer) a b d b 39. = c d 1, ad bc = 0 1 0, c a = 1 0 (per Gauß, Stifel, Cramer) v 1 = (c, 1,, 3), v = (1, 1, 1, 0), v 3 = (, 1, 0, 1) und v 4 = (3, 0, 1, 1) seien gegeben. Für jedes IR c 8 sind die vier Vektoren v 1, v, v 3 und v 4 IR 4 linear unabhängig.

12 Übungen zu Gauß-Algorithmus

12 Übungen zu Gauß-Algorithmus Aufgaben zum Vorkurs B S. 2 Übungen zu Gauß-Algorithmus 2x x 2 = 7x +, 5x 2 = 7 Aufgabe 6: Aufgabe 7: Aufgabe 8: Aufgabe 9: 2x x 2 = x +2x 2 = 2 2x x 2 = 7x +, 5x 2 =, 5 x 2x 2 = x +x 2 = 5 2x +x 2 = 4

Mehr

Mathematik: Übungen. Prof. Dr. Thomas Risse.

Mathematik: Übungen. Prof. Dr. Thomas Risse. Mathematik: Übungen Prof. Dr. Thomas Risse www.weblearn.hs-bremen.de/risse/mai www.weblearn.hs-bremen.de/risse/mai/docs Fakultät Elektrotechnik & Informatik Hochschule Bremen SS 009 Inhaltsverzeichnis

Mehr

Aufgabenpool. Woche 1 Aussagenlogik. Woche 2 Mengen und Funktionen. Lineare Algebra und Geometrie I SS 2015

Aufgabenpool. Woche 1 Aussagenlogik. Woche 2 Mengen und Funktionen. Lineare Algebra und Geometrie I SS 2015 Lineare Algebra und Geometrie I SS 05 Woche Aussagenlogik Aufgabenpool Aufgabe #.5 Die Aussage A sei 5 > 9, die Aussage B sei Gerhard Schröder ist eine Frau. Vervollständigen Sie die folgende Wahrheitstabelle.

Mehr

2 Die Algebra der Matrizen

2 Die Algebra der Matrizen Die Algebra der Matrizen Ein Hauptziel der Vorlesung zur Linearen Algebra besteht darin, Aussagen über die Lösungsmenge linearer Gleichungssysteme zu machen Etwa ob das Gleichungssystem x y + z 1 x + y

Mehr

Determinante und Inverse

Determinante und Inverse Vorzeigeaufgaben: Determinante und Inverse Bestimmen Sie für welche a R die folgende Matrix invertierbar ist und berechnen Sie deren Inverse: A = a cos(x) sin(x) a sin(x) cos(x) Bestimmen Sie ob folgende

Mehr

Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I Lösungsvorschlag

Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I Lösungsvorschlag MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr E Schörner WS 207/8 Blatt 5 20207 Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I Lösungsvorschlag 7 Der Nachweis, daß (M, ) und (N,

Mehr

Mathematik I (MATHE1) Klausuren lineare Algebra & analytische Geometrie

Mathematik I (MATHE1) Klausuren lineare Algebra & analytische Geometrie Mathematik I (MATHE1) Klausuren lineare Algebra & analytische Geometrie Prof. Dr. Thomas Risse www.weblearn.hs-bremen.de/risse/mai www.weblearn.hs-bremen.de/risse/mai/docs Fakultät Elektrotechnik & Informatik

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

a ij i - te Gleichung (Zeile), i = 1, 2,3,..., m I) MATRIZEN Motivation: 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. 2) Lineare Gleichungen

a ij i - te Gleichung (Zeile), i = 1, 2,3,..., m I) MATRIZEN Motivation: 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. 2) Lineare Gleichungen I) MATRIZEN Motivation: 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. 2) Lineare Gleichungen y 1 = a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 13 x3 y 2 = a 21 x 1 + a 22 x 2 + a 23 x3... Koeffizienten a ij i - te Gleichung

Mehr

I) MATRIZEN. 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. j - te Variable (Spalte), j = 1,2,3,..., n

I) MATRIZEN. 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. j - te Variable (Spalte), j = 1,2,3,..., n I) MATRIZEN Motivation: 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. 2) Lineare Gleichungen y1 = a11x1+ a12x2 + a13x3 y2 = a21x1+ a22x2 + a23x3... Koeffizienten a ij i - te Gleichung (Zeile), i

Mehr

3 Matrizenrechnung. 3. November

3 Matrizenrechnung. 3. November 3. November 008 4 3 Matrizenrechnung 3.1 Transponierter Vektor: Die Notation x R n bezieht sich per Definition 1 immer auf einen stehenden Vektor, x 1 x x =.. x n Der transponierte Vektor x T ist das zugehörige

Mehr

Lineare Algebra und Computer Grafik

Lineare Algebra und Computer Grafik Lineare Algebra und Computer Grafik Kurze Zusammenfassung (Stand: 3 Juli 2) Prof Dr V Stahl Copyright 28 by Volker Stahl All rights reserved V Stahl Lineare Algebra und Computer Grafik Zusammenfassung

Mehr

Brückenkurs Mathematik. Mittwoch Freitag

Brückenkurs Mathematik. Mittwoch Freitag Brückenkurs Mathematik Mittwoch 5.10. - Freitag 14.10.2016 Vorlesung 4 Dreiecke, Vektoren, Matrizen, lineare Gleichungssysteme Kai Rothe Technische Universität Hamburg-Harburg Montag 10.10.2016 0 Brückenkurs

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

Brückenkurs Mathematik

Brückenkurs Mathematik Brückenkurs Mathematik 6.10. - 17.10. Vorlesung 3 Geometrie Doris Bohnet Universität Hamburg - Department Mathematik Mi 8.10.2008 1 Geometrie des Dreiecks 2 Vektoren Länge eines Vektors Skalarprodukt Kreuzprodukt

Mehr

Komplexe Zahlen. Bemerkungen. (i) Man zeigt leicht, dass C mit diesen beiden Operationen

Komplexe Zahlen. Bemerkungen. (i) Man zeigt leicht, dass C mit diesen beiden Operationen Komplexe Zahlen Da für jede reelle Zahl x R gilt dass x 0, besitzt die Gleichung x + 1 = 0 keine Lösung in R bzw. das Polynom P (x) = x + 1 besitzt in R (!) keine Nullstelle. Dies führt zur Frage, ob es

Mehr

2 Die Algebra der Matrizen

2 Die Algebra der Matrizen Die Algebra der Matrizen Ein Hauptziel der Vorlesung zur Linearen Algebra besteht darin, Aussagen über die Lösungsmenge linearer Gleichungssysteme zu machen Etwa ob das Gleichungssystem y + z = 1 + y z

Mehr

Mathematik LK 12 M1, 4. Kursarbeit Matrizen und Stochastik Lösung )

Mathematik LK 12 M1, 4. Kursarbeit Matrizen und Stochastik Lösung ) Aufgabe 1: Berechne die Determinante und die Transponierte der folgenden Matrizen: 0 1 1.1 M =( 0 4 1 4 det M =0 4 1 4= 4 M T =( 5 3 3 1.2 1 1 3 A=( =( A T 3 0 1 5 1 3 3 1 0 3 3 1 4 4 det M = 5 1 1+3 3

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

Komplexe Funktionen. Freitag Vorlesung 1. Kai Rothe. Sommersemester Technische Universität Hamburg-Harburg

Komplexe Funktionen. Freitag Vorlesung 1. Kai Rothe. Sommersemester Technische Universität Hamburg-Harburg Komplexe Funktionen Freitag 13.04.018 Vorlesung 1 Kai Rothe Sommersemester 018 Technische Universität Hamburg-Harburg K.Rothe, komplexe Funktionen, Vorlesung 1 Nullstellen quadratischer Gleichungen Beispiel

Mehr

Musterlösungen. der Warm-Up Hausaufgaben. Komplexe Zahlen

Musterlösungen. der Warm-Up Hausaufgaben. Komplexe Zahlen WS 05/6 Musterlösungen der Hausaufgaben Komplexe Zahlen Hinweis: Allgemein ist wohl zu erwarten, dass in allen drei Zahldarstellungen gerechnet wird. Zur Erinnerung: z C z = Re(z) + i Im(z) = a + ib =

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

Lineare Algebra - Übungen 1 WS 2017/18

Lineare Algebra - Übungen 1 WS 2017/18 Prof. Dr. A. Maas Institut für Physik N A W I G R A Z Lineare Algebra - Übungen 1 WS 017/18 Aufgabe P1: Vektoren Präsenzaufgaben 19. Oktober 017 a) Zeichnen Sie die folgenden Vektoren: (0,0) T, (1,0) T,

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

Mathematik: Klausuren zur analytischen Geometrie und linearen Algebra

Mathematik: Klausuren zur analytischen Geometrie und linearen Algebra Mathematik: Klausuren zur analytischen Geometrie und linearen Algebra Prof. Dr. Thomas Risse www.weblearn.hs-bremen.de/risse/mai www.weblearn.hs-bremen.de/risse/mai/docs Fakultät Elektrotechnik & Informatik

Mehr

KLAUSUR. Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.:

KLAUSUR. Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.: KLAUSUR Lineare Algebra (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure/Informatiker).3. (W. Koepf) Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.: Für jede Aufgabe gibt es Punkte. Zum Bestehen der Klausur

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

Grundwissen Abitur Geometrie 15. Juli 2012

Grundwissen Abitur Geometrie 15. Juli 2012 Grundwissen Abitur Geometrie 5. Juli 202. Erkläre die Begriffe (a) parallelgleiche Pfeile (b) Vektor (c) Repräsentant eines Vektors (d) Gegenvektor eines Vektors (e) Welcher geometrische Zusammenhang besteht

Mehr

2.9 Die komplexen Zahlen

2.9 Die komplexen Zahlen LinAlg II Version 1 3. April 2006 c Rudolf Scharlau 121 2.9 Die komplexen Zahlen Die komplexen Zahlen sind unverzichtbar für nahezu jede Art von höherer Mathematik. Systematisch gehören sie zum einen in

Mehr

Vektoren und Matrizen

Vektoren und Matrizen Vektoren und Matrizen Einführung: Wie wir gesehen haben, trägt der R 2, also die Menge aller Zahlenpaare, eine Körperstruktur mit der Multiplikation (a + bi(c + di ac bd + (ad + bci Man kann jedoch zeigen,

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

Länge eines Vektors und Abstand von zwei Punkten 2. 4 = 6. Skalarprodukt und Winkel zwischen Vektoren

Länge eines Vektors und Abstand von zwei Punkten 2. 4 = 6. Skalarprodukt und Winkel zwischen Vektoren Länge eines Vektors und Abstand von zwei Punkten Aufgabe Bestimme die Länge des Vektors x. Die Länge beträgt: x ( ) =. Skalarprodukt und Winkel zwischen Vektoren Aufgabe Es sind die Eckpunkte A(; ), B(

Mehr

02. Komplexe Zahlen. a = Re z ist der Realteil von z, b = Im z der Imaginärteil von z.

02. Komplexe Zahlen. a = Re z ist der Realteil von z, b = Im z der Imaginärteil von z. 0. Komplexe Zahlen Da für alle x R gilt dass x 0, hat die Gleichung x +1 = 0 offenbar keine reellen Lösungen. Rein formal würden wir x = ± 1 erhalten, aber dies sind keine reellen Zahlen. Um das Problem

Mehr

Aufgabenkomplex 5: Inverse Matrix, Determinanten, Analytische Geometrie

Aufgabenkomplex 5: Inverse Matrix, Determinanten, Analytische Geometrie Technische Universität Chemnitz 0. Dezember 0 Fakultät für Mathematik Höhere Mathematik I. Aufgabenkomplex 5: Inverse Matrix, Determinanten, Analytische Geometrie Letzter Abgabetermin: 3. Januar 0 (in

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Lineare Algebra und analytische Geometrie 7

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Lineare Algebra und analytische Geometrie 7 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 6/7): Lineare Algebra und analytische Geometrie 7 7. (Frühjahr 5, Thema, Aufgabe ) Sei V ein reeller Vektorraum. a) Wann nennt man eine Teilmenge U

Mehr

Serie 3 - Komplexe Zahlen II

Serie 3 - Komplexe Zahlen II Analysis D-BAUG Dr. Meike Akveld HS 2015 Serie - Komplexe Zahlen II 1. Wir betrachten die komplexe Gleichung z 6 = 4 4i. a) Bestimmen Sie alle en z C dieser Gleichung. b) Zeichnen Sie die en in die komplexe

Mehr

Vektoren und Matrizen

Vektoren und Matrizen Universität Basel Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Vektoren und Matrizen Dr. Thomas Zehrt Inhalt: 1. Vektoren (a) Einführung (b) Linearkombinationen (c) Länge eines Vektors (d) Skalarprodukt (e) Geraden

Mehr

Übung 4 (für Pharma/Geo/Bio) Uni Basel. Besprechung der Lösungen: 15. Oktober 2018 in den Übungsstunden

Übung 4 (für Pharma/Geo/Bio) Uni Basel. Besprechung der Lösungen: 15. Oktober 2018 in den Übungsstunden Mathematik I für Naturwissenschaften Dr. Christine Zehrt 11.10.18 Übung 4 (für Pharma/Geo/Bio Uni Basel Besprechung der Lösungen: 15. Oktober 018 in den Übungsstunden Aufgabe 1 (a Sei f(x = cosx. Der Graph

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

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG P Grohs T Welti F Weber Herbstsemester 215 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie 12 Aufgabe 121 Matrixpotenzen und Eigenwerte Diese Aufgabe ist

Mehr

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 8

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 8 D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 017 Dr. Andreas Steiger Lösung - Serie 8 1. MC-Aufgaben Online-Abgabe) 1. Sei z := exp π 6 i) 5 + b i). Für welches b R ist z eine reelle Zahl? a) 1 b) c) 1 5 d) 5 e) Keines

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

Brückenkurs Mathematik. Freitag Freitag

Brückenkurs Mathematik. Freitag Freitag Brückenkurs Mathematik Freitag 9.09. - Freitag 13.10.017 Vorlesung 10 Komplexe Zahlen Kai Rothe Technische Universität Hamburg-Harburg Freitag 13.10.017 0 Brückenkurs Mathematik, K.Rothe, Vorlesung 10

Mehr

Vektorprodukt. 1-E1 Ma 1 Lubov Vassilevskaya

Vektorprodukt. 1-E1 Ma 1 Lubov Vassilevskaya Vektorprodukt 1-E1 Ma 1 Lubov Vassilevskaya Vektorprodukt Unter dem Vektorprodukt zweier Vektoren a und b versteht man den im Raum durch die folgenden Bedingungen charakterisierten Vektor: c = a b 1. c

Mehr

Inhalt. Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra. Vorlesung im Sommersemester Kurt Frischmuth. Rostock, April Juli 2015

Inhalt. Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra. Vorlesung im Sommersemester Kurt Frischmuth. Rostock, April Juli 2015 Inhalt Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra Vorlesung im Sommersemester 5 Rostock, April Juli 5 Vektoren und Matrizen Abbildungen 3 Gleichungssysteme 4 Eigenwerte 5 Funktionen mehrerer Variabler

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

11 Komplexe Zahlen. Themen: Der Körper der komplexen Zahlen Die Mandelbrot-Menge Der Fundamentalsatz der Algebra

11 Komplexe Zahlen. Themen: Der Körper der komplexen Zahlen Die Mandelbrot-Menge Der Fundamentalsatz der Algebra 11 Komplexe Zahlen Themen: Der Körper der komplexen Zahlen Die Mandelbrot-Menge Der Fundamentalsatz der Algebra Addition ebener Vektoren Sei Ê 2 = {(x, y) : x, y Ê}. Ê 2 können wir als Punkte in der Ebene

Mehr

Geometrie. Ingo Blechschmidt. 4. März 2007

Geometrie. Ingo Blechschmidt. 4. März 2007 Geometrie Ingo Blechschmidt 4. März 2007 Inhaltsverzeichnis 1 Geometrie 2 1.1 Geraden.......................... 2 1.1.1 Ursprungsgeraden in der x 1 x 2 -Ebene.... 2 1.1.2 Ursprungsgeraden im Raum..........

Mehr

Serie 5. Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink. 1. [Aufgabe] Invertieren Sie folgende Matrizen über Q:

Serie 5. Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink. 1. [Aufgabe] Invertieren Sie folgende Matrizen über Q: Lineare Algebra D-MATH, HS 214 Prof Richard Pink Serie 5 1 [Aufgabe] Invertieren Sie folgende Matrizen über Q: 1 a) 1 1 1 1 1 2 1 1 1 b) 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 3 1 c) 1 3 3 2 2 1 5 3 1 2 6 1 [Lösung]

Mehr

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra 2015/2016: Lösungen

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra 2015/2016: Lösungen 1 Lineare Abhängigkeit 1.1 Für welche t sind die folgenden Vektoren aus 3 linear abhängig? (1, 3, 4), (3, t, 11), ( 1, 4, 0). Das zur Aufgabe gehörige LGS führt auf die Matrix 1 3 4 3 t 11. 1 4 0 Diese

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

36 2 Lineare Algebra

36 2 Lineare Algebra 6 Lineare Algebra Quadratische Matrizen a a n sei jetzt n m, A, a ij R, i, j,, n a n a nn Definition Eine quadratische Matrix A heißt invertierbar genau dann, wenn es eine quadratische Matrix B gibt, so

Mehr

1 Analytische Geometrie und Grundlagen

1 Analytische Geometrie und Grundlagen $Id: vektor.tex,v 1.43 2018/05/15 16:07:13 hk Exp $ 1 Analytische Geometrie und Grundlagen 1.5 Abstände und Winkel Am Ende der letzten Sitzung hatten wir begonnen zwei weitere Aussagen über Winkel zu beweisen,

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

Höhere Mathematik I. Variante A

Höhere Mathematik I. Variante A Lehrstuhl II für Mathematik Prof. Dr. E. Triesch Höhere Mathematik I WiSe / Variante A Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind handschriftliche Aufzeichnungen von maximal DinA4-Blättern.

Mehr

Potenzen der Linearen Algebra

Potenzen der Linearen Algebra Potenzen der Linearen Algebra Stufen der Verallgemeinerung und ihre didaktische Umsetzung in der Lehre Fakultät für Ingenieurwissenschaften Prof. Dr. Dieter Schott E-Post: dieter.schott@hs-wismar.de www.et.hs-wismar.de/schott

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

Lösungen Serie 5 (Determinante)

Lösungen Serie 5 (Determinante) Name: Seite: Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) Hochschule für Technik Lösungen Serie 5 (Determinante) Dozent: R Burkhardt Büro: 463 Klasse: Studienjahr Semester: Datum: HS 2008/09 Aufgabe Bestimme

Mehr

Lineare Algebra und analytische Geometrie I

Lineare Algebra und analytische Geometrie I Prof Dr H Brenner Osnabrück WS 2015/2016 Lineare Algebra und analytische Geometrie I Arbeitsblatt 16 Die Pausenaufgabe Aufgabe 161 Zeige, dass zu einem K-Vektorraum V mit Dualraum V die Auswertungsabbildung

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 7

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 7 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 5/6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 7 7. (Frühjahr 5, Thema, Aufgabe ) Sei V ein reeller Vektorraum. a) Wann nennt man eine Teilmenge U

Mehr

Mathematik I Herbstsemester 2018 Kapitel 7: Komplexe Zahlen

Mathematik I Herbstsemester 2018 Kapitel 7: Komplexe Zahlen Mathematik I Herbstsemester 2018 Kapitel 7: Komplexe Zahlen Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/ farkas 1/62 Prof. Dr. Erich Walter Farkas Mathematik I 7. Komplexe Zahlen Definition einer

Mehr

VII Komplexe Zahlen. Propädeutikum Holger Wuschke. 24. September 2018

VII Komplexe Zahlen. Propädeutikum Holger Wuschke. 24. September 2018 Propädeutikum 2018 24. September 2018 Darstellung Rechengesetze Erweiterung der reellen Zahlen um eine imaginäre Einheit. Ursprung: Lösung der Gleichung x 2 + 1 = 0 Komplexe Zahlen C := {a + i b a, b R}

Mehr

Mathematik 2 für Naturwissenschaften

Mathematik 2 für Naturwissenschaften Hans Walser Mathematik 2 für Naturwissenschaften Spender A B AB 0 Empfänger A B AB 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 verträglich 0 unverträglich Modul 210 Koordinatensysteme. Matrizen Lernumgebung Hans

Mehr

Addition, Subtraktion und Multiplikation von komplexen Zahlen z 1 = (a 1, b 1 ) und z 2 = (a 2, b 2 ):

Addition, Subtraktion und Multiplikation von komplexen Zahlen z 1 = (a 1, b 1 ) und z 2 = (a 2, b 2 ): Komplexe Zahlen Definition 1. Eine komplexe Zahl z ist ein geordnetes Paar reeller Zahlen (a, b). Wir nennen a den Realteil von z und b den Imaginärteil von z, geschrieben a = Re z, b = Im z. Komplexe

Mehr

9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau

9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas 9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS /..-4.. Aufgabe G (Koordinatentransformation)

Mehr

Vektorprodukt. Institut für Mathematik Humboldt-Universität zu Berlin & &

Vektorprodukt. Institut für Mathematik Humboldt-Universität zu Berlin & & Vektorprodukt Institut für Mathematik Humboldt-Universität zu Berlin 18.02.2004 & 17.02.2005 & 11.07.2005 zu den Vorlesungen Lineare Algebra und analytische Geometrie I (L) im WS 2003/2004, Mathematik

Mehr

Vektorprodukt. Satz: Für a, b, c V 3 und λ IR gilt: = a b + a c (Linearität) (Linearität) b = λ

Vektorprodukt. Satz: Für a, b, c V 3 und λ IR gilt: = a b + a c (Linearität) (Linearität) b = λ Vektorprodukt Satz: Für a, b, c V 3 und λ IR gilt: 1 a b = b a (Anti-Kommutativität) ( ) 2 a b + c ( 3 a λ ) b = λ = a b + a c (Linearität) ( a ) b (Linearität) Satz: Die Koordinatendarstellung des Vektorprodukts

Mehr

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Heimarbeitsblatt 14

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Heimarbeitsblatt 14 Dipl.Inf. Malte Isberner Dr. Oliver Rüthing Dipl.Inf. Melanie Schmidt Dr. Hubert Wagner Übungen zur Vorlesung Mathematik für Informatiker Wintersemester 3/4 Heimarbeitsblatt 4 Die Lösungshinweise dienen

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

Vorkurs Mathematik Übungen zu Komplexen Zahlen

Vorkurs Mathematik Übungen zu Komplexen Zahlen Vorkurs Mathematik Übungen zu Komplexen Zahlen Komplexe Zahlen Koordinatenwechsel Aufgabe. Zeichnen Sie die folgende Zahlen zunächst in ein (kartesisches) Koordinatensystem. Bestimmen Sie dann die Polarkoordinaten

Mehr

3 Invertierbare Matrizen Die Inverse einer (2 2)-Matrix Eigenschaften invertierbarer Matrizen... 18

3 Invertierbare Matrizen Die Inverse einer (2 2)-Matrix Eigenschaften invertierbarer Matrizen... 18 Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Mathematik 2 Dr. Thomas Zehrt Vektoren und Matrizen Inhaltsverzeichnis Vektoren(Wiederholung bzw. Selbststudium 2. Linearkombinationen..............................

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

Lösung - Serie 2. D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger Welche der folgenden Funktionen ( 1, 1) R sind strikt monoton wachsend?

Lösung - Serie 2. D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger Welche der folgenden Funktionen ( 1, 1) R sind strikt monoton wachsend? D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 07 Dr. Andreas Steiger Lösung - Serie.. Welche der folgenden Funktionen (, R sind strikt monoton wachsend? (a (b (c + 3 (d e (e (f arccos Keine. Auf (, 0] ist strikt monoton

Mehr

K. Eppler, Inst. f. Num. Mathematik Übungsaufgaben. 11. Übung: Woche vom

K. Eppler, Inst. f. Num. Mathematik Übungsaufgaben. 11. Übung: Woche vom Übungsaufgaben 11. Übung: Woche vom 9. 1.-13. 1. 2017 (Numerik): Heft Ü 1: 12.28.a,b; 12.29.b,c (jeweils mit Fehlerabschätzung); 6.26; 6.27.a (auch mit Lagrange-Interpolationspolynom); 6.25; 6.28 (auch

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

Komplexe Zahlen. Axel Schüler, Leipzig Juli 2003

Komplexe Zahlen. Axel Schüler, Leipzig Juli 2003 Komplexe Zahlen Axel Schüler, Leipzig schueler@mathematikuni-leipzigde Juli 2003 Da die komplexen Zahlen nicht mehr im Lehrplan stehen, sollen hier die Grundlagen gelegt werden Eine sehr schöne Einführung

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

Herbstsemester ist es.

Herbstsemester ist es. Dr V Gradinaru K Imeri Herbstsemester 8 Lineare Algebra für D-ITET, D-MATL, RW ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie 4 Aufgabe 4 Multiple Choice: Online abzugeben 4a) Gegeben seien: Dann gilt: (i)

Mehr

32 2 Lineare Algebra

32 2 Lineare Algebra 3 Lineare Algebra Definition i Die Vektoren a,, a k R n, k N, heißen linear unabhängig genau dann, wenn für alle λ,, λ k R aus der Eigenschaft λ i a i λ a + + λ k a k folgt λ λ k Anderenfalls heißen die

Mehr

2 4! IR 3, der folgende Gleichung erfüllt: + 3w

2 4! IR 3, der folgende Gleichung erfüllt: + 3w TH Köln Campus Gummersbach Mathematik I Prof. Dr. W. Konen Dr. A. Schmitter WS /6 Übungsblatt : Lineare Algebra Bereiten Sie die Aufgaben begleitend zu den besprochenen Themen in der Vorlesung jeweils

Mehr

Vermischte Aufgaben zu Mathematische Grundlagen der Ökonomie

Vermischte Aufgaben zu Mathematische Grundlagen der Ökonomie Aufgabe : Vermischte Aufgaben zu Mathematische Grundlagen der Ökonomie Bilden die Lösungsmengen der folgenden linearen Gleichungssysteme jeweils einen Unterraum des IR 3? Begründen Sie. (i) (ii) + 3 =

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

Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II

Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II Prof. W. Farkas ETH Zürich, August 017 D-BIOL, D-CHAB, D-HEST Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II Bitte ausfüllen! Name: Vorname: Legi-Nr.: Nicht ausfüllen! Aufgabe Punkte Kontrolle 1 3 4 5 6 Total Bitte

Mehr

10. Übung zur Linearen Algebra I -

10. Übung zur Linearen Algebra I - . Übung zur Linearen Algebra I - en Kommentare an Hannes.Klarner@FU-Berlin.de FU Berlin. WS 29-. Aufgabe 37 i Für welche α R besitzt das lineare Gleichungssystem 4 αx + αx 2 = 4x + α + 2x 2 = α genau eine,

Mehr

GRUNDLAGEN MATHEMATIK

GRUNDLAGEN MATHEMATIK Mathematik und Naturwissenschaften Fachrichtung Mathematik, Institut für Numerische Mathematik GRUNDLAGEN MATHEMATIK 1. Vektorrechnung und Geometrie Prof. Dr. Gunar Matthies Wintersemester 2015/16 G. Matthies

Mehr

Computergrafik Universität Osnabrück, Henning Wenke,

Computergrafik Universität Osnabrück, Henning Wenke, Computergrafik Universität Osnabrück, Henning Wenke, 2012-05-30 Korrektur: Kugelkoordinaten II r und θ konstant: Rand einer Kreisscheibe parallel zur xy Ebene z θ fest y θ konstant, r R : Kegel, ausgehend

Mehr

1 Vorlesungen: und Vektor Rechnung: 1.Teil

1 Vorlesungen: und Vektor Rechnung: 1.Teil 1 Vorlesungen: 4.10.005 und 31.10.005 Vektor Rechnung: 1.Teil Einige in der Physik auftretende Messgrößen sind durch eine einzige Zahl bestimmt: Temperatur T K Dichte kg/m 3 Leistung P Watt = J/s = kg

Mehr

Klausur HM I H 2005 HM I : 1

Klausur HM I H 2005 HM I : 1 Klausur HM I H 5 HM I : 1 Aufgabe 1 4 Punkte): Zeigen Sie mit Hilfe der vollständigen Induktion: n 1 1 + 1 ) k nn k n! für n. Lösung: Beweis mittels Induktion nach n: Induktionsanfang: n : 1 ) 1 + 1 k

Mehr

Lineare Algebra. Wintersemester 2018/19. Berechnen Sie die Determinanten der folgenden Matrizen mit Einträgen in R: 4 2 = = 18.

Lineare Algebra. Wintersemester 2018/19. Berechnen Sie die Determinanten der folgenden Matrizen mit Einträgen in R: 4 2 = = 18. Goethe-Universität Frankfurt Institut für Mathematik Lineare Algebra Wintersemester 218/19 Prof Dr Jakob Stix Martin Lüdtke Übungsblatt 11 15 Januar 219 Aufgabe 1 (5=1+1+1,5+1,5 Punkte) Berechnen Sie die

Mehr

Die komplexen Zahlen. 1. Einführung. A) Erweiterung des Zahlenkörpers. Def. 1 (imaginäre Einheit)

Die komplexen Zahlen. 1. Einführung. A) Erweiterung des Zahlenkörpers. Def. 1 (imaginäre Einheit) Die komplexen Zahlen 1. Einführung A) Erweiterung des Zahlenkörpers Def. 1 (imaginäre Einheit) Die Gl. x 2 + 1 = 0 hat zwei Lösungen, nämlich i und - i. Es soll also gelten: i 2 = -1 und ( - i ) 2 = -1.

Mehr

Vektoren. Kapitel 13 Vektoren. Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 114 / 1

Vektoren. Kapitel 13 Vektoren. Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 114 / 1 Vektoren Kapitel 13 Vektoren Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 114 / 1 Vektoren 131 Denition: Vektoren im Zahlenraum Ein Vektor (im Zahlenraum) mit n Komponenten ist ein n-tupel reeller Zahlen,

Mehr

Übung Elementarmathematik im WS 2012/13. Lösung zum Klausurvorbereitung IV

Übung Elementarmathematik im WS 2012/13. Lösung zum Klausurvorbereitung IV Technische Universität Chemnitz Fakultät für Mathematik Dr. Uwe Streit Jan Blechschmidt Aufgabenkomplex 7 - Vektoren Übung Elementarmathematik im WS 202/3 Lösung zum Klausurvorbereitung IV. (5 Punkte -

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

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG P. Grohs T. Welti F. Weber Herbstsemester 215 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie 5 Aufgabe 5.1 Kommutierende Matrizen In der Vorlesung und vergangenen

Mehr