Mathematische Grundlagen der Ökonomie Übungsblatt 13

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Mathematische Grundlagen der Ökonomie Übungsblatt 13"

Transkript

1 Matematisce Grundlagen der Ökonomie Übungsblatt 13 Abgabe Donnerstag 4. Februar, 10:15 in H = 0 Punkte Mit Lösungsinweisen zu einigen Aufgaben 51. Ire Bekannte Dido möcte, dass aus einem günstig erstandenen 400 Meter langen Zaun eine recteckige Weide mit möglicst großem Fläceninalt für ire Lieblingspferde errictet wird. Ire Wiese ist groß genug, um jedes Recteck mit bis zu vierundert Metern Umfang aufzunemen (sie at sofort erkannt, dass dazu 100 auf 00 Meter genügen), so dass dies keine Einscränkung darstellt. Obwol kaum jemand an der offensictlicen Lösung zweifeln würde, ist es ratsam, jeder unnötigen Diskussion mit Hilfe eines matematiscen Beweises zuvorzukommen oder besser noc mit zwei Beweisen. Löse die Frage also einmal mit der Einsetzmetode und einmal mit der Metode von Lagrange (Josep-Louis Lagrange, ). Ein dreieckige Weide wäre zweifellos ungewönlicer. Bezeicnet man die Seitenlängen mit 0 < a,b,c < U/, so ist der Umfang U = a + b + c und die Fläce nac der Heronscen Fläcenformel ( )( )( ) f (a,b,c) = a b c. Bestimme mit dem Ansatz von Lagrange die kritiscen Punkte. Die Länge und Breite der Weide seien mit a und b bezeicnet. Die zu maimierende Fläce ist also f (a,b) = ab. Der Umfang ist durc die Länge des Zaunes auf U := 400 = (a + b) festgelegt. Im ersten Scritt der Einsetzmetode löst man die Nebenbedingung U = (a+b) nac b (oder bei vertauscten Rollen nac b) auf und erält b = U/ a. Damit muss nun im zweiten Scritt die Funktion g(a) := f (a, U/ a) = a U/ a maimiert werden. Die Ableitungen sind g (a) = U/ a g (a) = < 0. Die Randpunkte des zulässigen Bereices a [0,U/] können keine Maimalstelle sein, denn dort ist die Fläce Null. Im Innern gibt es nur einen Kandidaten für eine Etremstelle, und dies ist die Nullstelle der ersten Ableitung. Da stetige Funktionen auf kompakten Intervallen mindestens eine globale Maimal- und Minimalstelle aben, muss dort sogar das globale Maimum liegen. Dieses ist bei a := U/4 und die zugeörige Fläce ist g(a ) = U /8 U /16 = U /16 = (U/4). Also werden die Pferde eine Fläce von Quadratmeter (ein Hektar) zur Verfügung aben und die Weide wird ein Quadrat mit 100 Metern Seitenlänge sein.

2 g(a) = 00a a a Nac Lagrange definiert man zunäcst die Hilfsfunktion F(a,b,λ) : = f (a,b) + λ(a + b U/) = ab + λ(a + b U/). Diese zeicnet sic dadurc aus, dass sie für alle (a, b), die die Nebenbedingung a + b = U/ erfüllen, unabängig von λ der eigentlic zu maimierenden Funktion f (a,b) entsprict. Mit dem selben Argument wie vorer eistiert eine Maimalstelle und dafür kommt nur einer der kritiscen Punkte in Frage. Also bestimmen wir diese mit Lagrange. Die partiellen Ableitungen sollen verscwinden, also 0 = F a (a,b,λ) = b + λ 0 = F b (a,b,λ) = a + λ 0 = F λ (a,b,λ) = a + b U/. Aus den ersten beiden Gleicungen folgt a = λ = b. Setzen wir dies in die letzte Gleicung (die wie üblic nur noc einmal die Nebenbedingung wiedergibt) ein, eralten wir 0 = a + a U/ bzw. a = U/4. Dies ist in der Tat das gleice Ergebnis wie mit der Einsetzmetode. Betracten wir nun den Fall einer dreieckingen Weide. Die Lagrangefunktion ist F(a,b,c,λ) = f (a,b,c) + λ(a + b + c U) ( )( )( ) = a b c + λ(a + b + c U). Die partiellen Ableitungen sollen verscwinden, d.. wir möcten die Lösung

3 des folgenden Gleicungssystems finden: ( U b )( U c ) U 0 = F a (a,b,c,λ) = ( U U a )( U b )( U c ) + λ ( U a )( U c ) U 0 = F b (a,b,c,λ) = ( U U a )( U b )( U c ) + λ ( U a )( U b ) U 0 = F c (a,b,c,λ) = ( U U a )( U b )( U c ) + λ 0 = F λ (a,b,bλ) = a + b + c U. Aus den ersten drei Gleicungen folgt ( )( ) U b c = U ( )( ) a c ( )( ) U b c = U ( )( ) a b Da 0 < a,b,c < U/ sind die Faktoren ( U a ), ( U a ) und ( U a ) alle > 0, so dass ( ) ( ) b = a ( ) ( ) c = a Damit eralten wir a = b = c, das Dreieck mit der größten Fläce bei gegebenem Umfang ist also ein gleicseitiges Dreieck mit a = b = c = U/3 (aus der Nebenbedingung a + b + c U = 0). 5. Gesuct ist eine Minimumstelle der Funktion f (,y) = ( + 1) + (y + 1) unter der Nebenbedingung g(,y) := y 3 = 0. (a) Löse die Nebenbedingung nac y auf und beacte dabei, dass die Nebenbedingung 0 erzwingt. Setze dies in die zu minimierende Funktion ein und zeige, dass diese dann strikt wacsend in auf [0, ) ist, woraus folgt, dass das einzige lokale und globale Minimum bei (,y) = (0,0) liegt. (b) Versuce nun den Ansatz von Lagrange. Erfüllt der Punkt (,y) = (0,0) das entsteende Gleicungssystem? Was gesciet mit den partiellen Ableitungen der Funktion g aus der Nebenbedingung in diesem Punkt? Zunäcst die Einsetzmetode: Die Nebenbedingung verlangt y = 3. Da y 0, muss also auc 3 0 und somit 0 gelten. Unter dieser Voraussetzung ist y = 3/. Es sind also zwei Fälle zu untersucen: y = 3/ und y = 3/. 3

4 Im ersten Fall liefert Einsetzen in die zu minimierende Funktion fürt auf die Suce nac Minimumstellen der Funktion () = f (,y()) der Form Die Ableitung ist () = y + y + 1 = / + 1 () = / > 0 da 0 Die Minimumstelle einer wacsende Funktion ist am linken Rand des Definitionsbereices, also bei = 0 und aus der Nebenbedingung folgt dann auc y = 0. Im zweiten Fall eralten wir die Funktion mit erster Ableitung () = / = 3 () = / + 1 ( / ) > 0 da 0 Die letzte Ungleicung folgt z.b. aus der Abscätzung 1/ +1 für 0. Auc in diesem Fall ist das Minimum bei (,y) = (0,0). Das globale Minimum der Funktion ergibt sic nun eigentlic aus dem Vergleic der Funktionswerte in beiden Fällen. Da die Minimumstellen ier aber übereinstimmen, folgt sofort, dass (, y) = (0, 0) eine globale Minimumstelle unter der gegebenen Nebenbedingung ist, der Funktionswert an dieser Stelle ist f (0,0) =. Nun der Versuc mit Lagrange: Die Lagrangefunktion ist F(,y,λ) = f (,y) + λg(,y) = ( + 1) + (y + 1) + λ ( y 3) Die partiellen Ableitungen sollen verscwinden, also 0 = F (,y,λ) = ( + 1) λ3 0 = F y (,y,λ) = (y + 1) + λy 0 = F λ (,y,λ) = y + 3. Obwol wir wissen, dass sic bei (, y) = (0, 0) ein Minimum befindet, lösen diese Werte das Gleicungssystem nict. So etwas kann vorkommen, wenn beide partiellen Ableitungen der Funktion g(, y) aus der Nebenbedingung g(, y) = 0 an einer Etremstelle verscwinden. (Man beacte, wie dadurc der Einfluss des Lagrangeparameters λ auf das Gleicungssystem gestört wird.) Da eine solce Situation eer selten auftritt, wird die Möglickeit ires Vorliegens mancmal überseen. 53. Es seien folgende Funktionen definiert f (,y) = c ( a b + (1 a)y b) d g(,y) = b y c mit b,c,,y > 0 (,y) = e +y mit a [0,1];b,c,d,,y > 0 4

5 Berecne die partiellen Elastizitäten und deren Summe. Welce der Funktionen sind omogen? Die partiellen Ableitungen sind f (,y) = cd ( a b + (1 a)y b) d 1 ab b 1 f y (,y) = cd ( a b + (1 a)y b) d 1 (1 a)by b 1 g (,y) = b b 1 y c g y (,y) = c b y c 1 (,y) = e +y y (,y) = e +y Die partiellen Elastizitäten sind damit ε f, (,y) = f (,y) f (,y) = d ( a b + (1 a)y b) 1 ab b y ε f,y (,y) = f (,y) f y(,y) = d ( a b + (1 a)y b) 1 (1 a)by b ε g, (,y) = g(,y) g (,y) = b y ε g,y (,y) = g(,y) g y(,y) = c ε, (,y) = (,y) (,y) = y ε,y (,y) = (,y) y(,y) = y Anwendung der Recenregel für Pozenzen zeigt, dass die ersten beiden Funktionen omogen sind: f vom Grade bd und g vom Grade b+c. In diesen beiden Fällen stimmt die Summe der partiellen Elastizitäten wie von der Teorie vorausgesagt mit dem Homogenitätsgrad überein. 54. Es seien f (,y) und g(,y) zwei Funktionen, beide omogen vom Grade r. Neme an, die partiellen Elastizitäten beider Funktionen eistieren. Was wissen wir über die Summe der Elastizitäten der Funktion (,y) = f (,y) + g(,y)? Die Summe ist ebenfalls omogen vom Grade r und desalb ist die Summe der Elastizitäten gleic r. Um zu seen, dass die Summe zweier Funktionen die beide omogen vom selben Grade r sind wieder eine vom Grade r omogene Funktion ergibt, recnet man einfac (a,ay) = f (a,ay) + g(a,ay) = a r f (,y) + a r g(,y) = a r( f (,y) + g(,y) ) = a r (,y). 5

6 55. Es seien f () und g() zwei strikt positive und differenzierbare Funktionen. Ire Elastizitäten seien mit ε f () und ε g () bezeicnet, diejenige der Funktion () = f () + g() mit ε () = ε f +g (). Zeige, dass ε f +g () = f ()ε f () + g()ε g () f () + g() Die Ableitung der Funktion ist nac der Ableitungsregel für Summen () = f () + g (). Die Elastizität der Funktion ist folglic ε () = () () = f () + g () f () + g() = f ()ε f () + g()ε g (). f () + g() 56. Die Preiselastizität der Nacfrage nac einem Matematikbuc wird auf 0.5 gescätzt. Der Preis soll um 10% gesenkt werden. Welce Auswirkungen auf die Nacfrage sind zu erwarten? Nac der Definition des Grenzwertes ist und damit (es sei f () 0 und 0) f () = lim 0 f ( + ) + f () ε f () = f () f () = lim 0 f (+)+f () f () Nemen wir nun an, der Bruc im Grenzwert würde sic für 0 in einer Umgebung von 0 nur wenig ändern, so könnten wir für diese annemen, dass ungefär ε f () f (+)+f () f () Umgestellt eralten wir bzw. ( + 1) ε f () f (+) f () ε f ( + ) f () 1 f () 1. Daer kommt (unter den getroffenen Annamen) die Interpretation der Elastizität als ein Maß für die relative Änderung der Funktionswerte im Verältnis zur relativen Änderung des Arguments. In unserem Beispiel könnte man also vermuten, dass sic bei einer Preisänderung von 10% die Nacfrage um ( 0.5)( 10%) = 5% ändert (eröt). Ob / = 0.1 = 10% noc klein genug ist, um der Näerung zu vertrauen, sei daingestellt. 6

7 Ergänzung: Eine weitere Interpretation der Elastizität liefert die folgende eakte Aussage im Stil des Mittelwertsatzes. Es seien a, > 0 und es sei f eine auf dem Intervall zwiscen und a differenzierbare und einscließlic der Intervallränder strikt positive und stetige Funktion. Die Elastizität der Funktion f sei mit ε f bezeicnet. Dann eistiert ein ξ = ξ,a zwiscen und a so dass f (a) = a ε f (ξ) f (). Wir kennen bereits einen Spezialfall dieser Aussage: Die Elastizität omogener Funktionen ist konstant gleic dem Grad der Homogenität. (Bei Funktionen mererer Variablen gilt dies für die Summe der Elastizitäten.) Hier seen wir, dass die Elastizität in änlicer Weise wie der Homogenitätsgrad bei omogenen Funktionen ein Maß dafür ist, wie empfindlic eine Funktion auf relative Änderungen des Arguments reagiert. Ein Beweis sei im folgenden skizziert. Definiere y = ln(), b = ln(a) und (y) = lnf (e y ). Dann ist (y) = ey f (e y ) f (e y ) = ε f (e y ). Nac dem Zwiscenwertsatz eistiert ein ζ zwiscen y = ln() und y + b = ln(a) mit (ζ)b = (y + b) (y). Setzen wir die Definitionen ein, so folgt die Eistenz von ξ = e ζ zwiscen = e y und a = e y+b mit ε f (ξ)ln(a) = lnf (a) lnf (). Daraus folgt unter Anwendung der Eponentialfunktion a ε f (ξ) = f (a)/f () und somit die Beauptung. Oder auc die äquivalente Aussage ε f (ξ) = lnf (a) lnf () ln(a) ln(). Wenden diese Aussage auf das Beispiel an und geen davon aus, dass die Elastizität im Bereic der Preisänderung gleic bleibt. Ver-0.9-fact sic der Preis, so erwarten wir dann eine Absatzänderung um den Faktor

TU Dresden Fakultät Mathematik Institut für Numerische Mathematik 1

TU Dresden Fakultät Mathematik Institut für Numerische Mathematik 1 TU Dresden Fakultät Matematik Institut für Numerisce Matematik Lösung zur Aufgabe 4 (a) des 9. Übungsblattes größtmöglicer Definitionsbereic: Die Funktion ist überall definiert, außer an der Stelle = 3

Mehr

Repetitorium Analysis I für Physiker

Repetitorium Analysis I für Physiker Micael Scrapp Ubungsblatt 3 Lösungen Tecnisce Universität Müncen Repetitorium Analysis I für Pysiker Analysis I Aufgabe Wir definieren zunäcst die Funktion g(t) = 2 0 f(t)t 2 dt Die Menge B = g (], 5[)ist

Mehr

Ableitung und Mittelwertsätze

Ableitung und Mittelwertsätze Ableitung und Mittelwertsätze Definition. Sei I R ein Intervall und f : I R. ) f eißt differenzierbar an 0 I, wenn der Grenzwert eistiert. f() f( 0 ) lim 0 0 = f ( 0 ) = lim 0 f( 0 + ) f( 0 ) Ist dabei

Mehr

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Informatik. Lösungsvorschläge zum 3. Übungsblatt

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Informatik. Lösungsvorschläge zum 3. Übungsblatt KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE INSTITUT FÜR ANALYSIS Dr. Cristop Scmoeger Heiko Hoffmann SS 24 Höere Matematik II für die Facrictung Informatik Lösungsvorscläge zum 3. Übungsblatt Aufgabe 9 a) Bestimmen

Mehr

Lösungshinweise zu den Hausaufgaben:

Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: M. Boßle, B. Krinn Ü. Okur, M. Wie Blatt 7 Gruppenübung zur Vorlesung Höere Matematik 2 Sommersemester 202 Dr. M. Künzer Prof. Dr. M. Stroppel Lösungsinweise zu en Hausaufgaben: Aufgabe H 58. Differenzierbarkeit

Mehr

Übungsaufgaben zu Analysis 2 Lösungen von Blatt V vom 07.05.15. f(x, y) = 2(x + y) + xy + 3x 2, g(x, y) = xy + e xy.

Übungsaufgaben zu Analysis 2 Lösungen von Blatt V vom 07.05.15. f(x, y) = 2(x + y) + xy + 3x 2, g(x, y) = xy + e xy. Prof. Dr. Moritz Kaßmann Fakultät für Matematik Sommersemester 015 Universität Bielefeld Übungsaufgaben zu Analysis Lösungen von Blatt V vom 07.05.15 Aufgabe V.1 + Punkte) Gegeben seien die Funktionen

Mehr

Differentialrechnung. Kapitel 7. Differenzenquotient. Graphische Interpretation des Differentialquotienten. Differentialquotient

Differentialrechnung. Kapitel 7. Differenzenquotient. Graphische Interpretation des Differentialquotienten. Differentialquotient Differenzenquotient Sei f : R R eine Funktion. Der Quotient Kapitel 7 Differentialrecnung f f 0 + f 0 f f 0 0 eißt Differenzenquotient an der Stelle 0. f, f Sekante 0, f 0 f 0 Josef Leydold Matematik für

Mehr

Landeswettbewerb Mathematik Baden-Württemberg Musterlösungen 1. Runde 2011/2012

Landeswettbewerb Mathematik Baden-Württemberg Musterlösungen 1. Runde 2011/2012 Landeswettbewerb Matematik aden-württemberg Musterlösungen. Runde 0/0 Aufgabe avid wirft einen besonderen Würfel und screibt jeweils die oben liegende Zal auf. ie Abbildung zeigt ein Netz seines Würfels.

Mehr

e-funktion und natürlicher Logarithmus

e-funktion und natürlicher Logarithmus e-funktion und natürlicer Logaritmus. Die Differentialgleicung y=y' Gibt es eine Funktion, die mit irer Ableitung identisc ist, d.. dass f = f ' für alle gilt? Wenn die Ableitung trigonometriscer Funktionen

Mehr

Jgst. 11/I 1.Klausur

Jgst. 11/I 1.Klausur Jgst. /I.Klausur..00 A. Bestimme den Scnittpunkt und den Scnittwinkel der beiden folgenden Geraden: g : x y = 5 : + y = 5x Zunäcst müssen die beiden Geraden auf Normalform gebract werden: x y = 5 y = x

Mehr

Lösung - Serie 3. D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. 1. MC-Aufgaben (Online-Abgabe)

Lösung - Serie 3. D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. 1. MC-Aufgaben (Online-Abgabe) D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 07 Dr. Anreas Steiger Lösung - Serie 3. MC-Aufgaben (Online-Abgabe). Es sei ie Funktion f : [0, ) [0, ) efiniert urc f() = ln( + ), wobei er Logaritmus ln zur Basis e ist. Welce

Mehr

Analysis 1. Torsten Wedhorn. f(x) f( x) x x. (2) Die Funktion f heißt auf D differenzierbar, falls f in jedem Punkt x D differenzierbar ist.

Analysis 1. Torsten Wedhorn. f(x) f( x) x x. (2) Die Funktion f heißt auf D differenzierbar, falls f in jedem Punkt x D differenzierbar ist. Analysis Torsten Wedorn 8 Differentiation (A) Differenzierbare Funktionen (B) Recenregeln für die Ableitung (C) Lokale Extrema und Mittelwertsatz (D) Ableitung und Monotonie (E) Der Satz von l Hospital

Mehr

Vorkurs Mathematik Herbst Skript Teil VI

Vorkurs Mathematik Herbst Skript Teil VI Vorkurs Matematik Herbst 2009 M. Carl E. Bönecke Skript Teil VI. Stetigkeit Definition. Eine Funktion f : R R eißt stetig im Punkt p, wenn für alle konvergente Folgen x : N R, n x n mit gleicen Grenzwert

Mehr

8. Differentiation. f(x) f(x 0 ) =: f,x0 (x) lim

8. Differentiation. f(x) f(x 0 ) =: f,x0 (x) lim 8. Differentiation Sei I R ein Intervall. Eine Funktion f : I R eißt in x 0 I differenzierbar (Steno: diffbar), wenn der für x I, x x 0 erklärte Differenzenquotient f(x) f(x 0 ) =: f,x0 (x) nac x 0 stetig

Mehr

Mathematik GK 11 m3, AB 06 Klausurvorbereitung Differentialq. Lsg x 3 9x 4 2x 2 x 4. 4x 3 9x 4 : 2x 2 x 4 =2x 1 x 3 2x 2 8x

Mathematik GK 11 m3, AB 06 Klausurvorbereitung Differentialq. Lsg x 3 9x 4 2x 2 x 4. 4x 3 9x 4 : 2x 2 x 4 =2x 1 x 3 2x 2 8x Aufgabe : Berecne a) 4x 5x 5x 4x b) 4x 9x 4 x x 4 4x 5x 5x : 4x x x 4x x 4x 5x 4x x 4x 4x 4x 9x 4 : x x 4 x x x 8x x x 4 x x 4 c) 4x 4 x 8x 4x 4 x 4x 4 x 4 x 4x x : x x x x 4 4x 4x x x x x Aufgabe : Bestimme

Mehr

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2018 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 5

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2018 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 5 D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 08 Dr. Anreas Steiger Lösung - Serie 5 MC-Aufgaben (Online-Abgabe). Es sei f : [a, b] R eine Funktion. Welce er folgenen Aussagen ist rictig? (a) (b) f ist stetig f ist ifferenzierbar.

Mehr

VORKURS MATHEMATIK DRAISMA JAN, ÜBERARBEITET VON BÜHLER IRMGARD UND TURI LUCA

VORKURS MATHEMATIK DRAISMA JAN, ÜBERARBEITET VON BÜHLER IRMGARD UND TURI LUCA VORKURS MATHEMATIK DRAISMA JAN, ÜBERARBEITET VON BÜHLER IRMGARD UND TURI LUCA Mittwoc: Ableiten, Kurvendiskussionen, Optimieren, Folgen und Reien Betracte auf einem Hügel einen Weg, dessen Seitenansict

Mehr

Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I

Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I Aufgaben und en Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I Wintersemester 008/009 Anweseneitsaufgaben Übung 4 Einleitung Es soll darauf ingewiesen werden, daß es in der Woce vor der Klausur

Mehr

Differenzierbarkeit. Wir betrachten zuerst die Differenzierbarkeit reellwertiger Funktionen.

Differenzierbarkeit. Wir betrachten zuerst die Differenzierbarkeit reellwertiger Funktionen. Differenzierbarkeit Wir betracten zuerst die Differenzierbarkeit reellwertiger Funktionen. Definition. Sei f : R n R und x 0 D(f) ein innerer Punkt. Dann eißt f differenzierbar an x 0, wenn es einen Vektor

Mehr

Produktregel (Ableitung von f g)

Produktregel (Ableitung von f g) Produktregel (Ableitung von f g) f f g 0 f 0 g g 0 Wir aben die Hoffnung, dass die Ableitung von f g mit Hilfe der Ableitungen von f und g ermittelt werden kann. f ( 0 ) = lim 0 f( 0 +) f( 0 ) g ( 0 )

Mehr

Multivariate Analysis

Multivariate Analysis Kapitel Multivariate Analysis Josef Leydold c 6 Mathematische Methoden I Multivariate Analysis / 38 Lernziele Funktionen in mehreren Variablen Graph und Niveaulinien einer Funktion in zwei Variablen Partielle

Mehr

Übungsblatt 2 Musterlösung

Übungsblatt 2 Musterlösung MSE SoSe Übungsblatt Musterlösung Lösung 4 Einfluß von Randbedingungen) a) Durc Integration erälten wir: u x) = ux) = x x fy)dy +c = x π sinπz)+c b) Seien nun u) = u) = Daraus folgt: cosπy)dy +c = π sinπx)+c.

Mehr

Á 4. Differenzierbarkeit, Stetigkeit

Á 4. Differenzierbarkeit, Stetigkeit Á 4. Differenzierbarkeit, Stetigkeit Historisc ist der Begriff der Differenzierbarkeit lange vor dem der Stetigkeit entwickelt worden. Untersciedlice Definitionen der Differenzierbarkeit werden von Gottfried

Mehr

Ein immer wiederkehrendes Konzept in der Mathematik ist die Zurückführung auf Bekanntes, beziehungsweise auf besonders

Ein immer wiederkehrendes Konzept in der Mathematik ist die Zurückführung auf Bekanntes, beziehungsweise auf besonders Vorlesung 14 Differentialrecnung Ein immer wiedererendes Konzept in der Matemati ist die Zurücfürung auf Beanntes, bezieungsweise auf besonders einface Fälle. Besonders einfac sind lineare Funtionen in

Mehr

Einstieg in die Differenzialrechnung

Einstieg in die Differenzialrechnung Lern-Online.net Matematikportal Dierenzialrecnung (Einstieg) Einstieg in die Dierenzialrecnung Einstiegsbeispiel: Der ideale Kasten Augabenstellung: Ein DIN-A4-Blatt soll zu einem (deckellosen) Kasten

Mehr

5 Differenzialrechnung für Funktionen einer Variablen

5 Differenzialrechnung für Funktionen einer Variablen 5 Differenzialrecnung für Funktionen einer Variablen Ist f eine ökonomisce Funktion, so ist oft wictig zu wissen, wie sic die Funktion bei kleinen Änderungen verält. Bescreibt etwa f einen Wacstumsprozess,

Mehr

Analysis: Klausur Analysis

Analysis: Klausur Analysis Analysis Klausur zu Ableitung, Extrem- und Wendepunkten, Interpretation von Grapen von Ableitungsfunktionen, Tangenten und Normalen (Bearbeitungszeit: 90 Minuten) Gymnasium J Alexander Scwarz www.mate-aufgaben.com

Mehr

0.1. Lösung der Aufgabe 1. Nehme an, wir ( hätten ) die Aufgabe, n Personen aus 2n

0.1. Lösung der Aufgabe 1. Nehme an, wir ( hätten ) die Aufgabe, n Personen aus 2n .. Lösung der Aufgabe. Neme an, wir ätten die Aufgabe, n Personen aus n n Personen auszuwälen. Dafür gibt es natürlic Möglickeiten. Wir können aber n auc wie folgt verfaren. Teilen wir die n Personen auf

Mehr

Geometrisch ergibt sich deren Graph als Schnitt von G mit der senkrechten Ebene y = b bzw. x = a:

Geometrisch ergibt sich deren Graph als Schnitt von G mit der senkrechten Ebene y = b bzw. x = a: Fläcen im Raum Grap und Scnittkurven Im ganzen Artikel bezeicnet D eine Teilmenge des R 2 und eine skalarwertige Funktion in zwei Veränderlicen. Der Grap f : D R 2 R : (x, y) z = f(x, y) G = { (x, y, z)

Mehr

Anwendungen der Potenzreihenentwicklung: Approximation, Grenzwerte; Wachstum

Anwendungen der Potenzreihenentwicklung: Approximation, Grenzwerte; Wachstum Anwendungen der Potenzreienentwicklung: Approximation, Grenzwerte; Wacstum Lokale Näerung einer Funktion durc ganzrationale Funktionen Ganzrationale Funktionen aben viele angeneme Eigenscaften. Man weiß

Mehr

r 11 r 12 r 13 0 r 22 r r 33 l ik r kj die Gleichungen: k= (II) 2 (I) = 3 2 1

r 11 r 12 r 13 0 r 22 r r 33 l ik r kj die Gleichungen: k= (II) 2 (I) = 3 2 1 Tecnisce Universität Berlin Wintersemester 004/005 Fakultät II; Institut für Matematik Prof. Dr. G. Bärwolff/C. Mense.0.005 Probeklausur zur LV Numerik für Informatiker en Aufgabe a Berecnen Sie die LU-Zerlegung

Mehr

9 Anhang. 9.1 Verhältnisgleichungen. 9.2 Strahlensätze. Elemente der Geometrie 22

9 Anhang. 9.1 Verhältnisgleichungen. 9.2 Strahlensätze. Elemente der Geometrie 22 Elemente der Geometrie 9 Anang 9.1 Verältnisgleicungen Verältnisgleicungen sind spezielle Formen von Gleicungen. Es a werden zwei Quotienten gleic gesetzt. Die Gleicung! b = c d kann man auc screiben als!a:b

Mehr

Linear. Halbkreis. Parabel

Linear. Halbkreis. Parabel Vom Parabolspiegel zur Ableitungsfunktion Im Folgenden get es darum erauszufinden, was ein Parabolspiegel ist und wie er funktioniert. Das fürt uns auf wictige Fragen eines Teilgebietes der Matematik,

Mehr

Manfred Burghardt. Allgemeine Hochschulreife und Fachhochschulreife in den Bereichen Erziehung, Gesundheit und Soziales

Manfred Burghardt. Allgemeine Hochschulreife und Fachhochschulreife in den Bereichen Erziehung, Gesundheit und Soziales Manfred Burgardt Allgemeine Hocsculreife und Facocsculreife in den Bereicen Erzieung, Gesundeit und Soziales Version /4 Inaltsverzeicnis I Inaltsverzeicnis Inaltsverzeicnis... I Die Ableitungsfunktion

Mehr

3.2 Polarkoordinaten und exponentielle Darstellung

3.2 Polarkoordinaten und exponentielle Darstellung 42 3.2 Polarkoordinaten und exponentielle Darstellung Ein Punkt z = a + bi der Gaußscen Zalenebene ist durc seine kartesiscen Koordinaten a und b eindeutig festgelegt. Man kann jedoc auc zwei andere Grössen

Mehr

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik. 13. Übungsblatt

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik. 13. Übungsblatt Institut für Analysis SS07 PD Dr. Peer Cristian Kunstmann.07.07 Dipl.-Mat. Leonid Caicenets, Joanna Ricter, M.Sc., Tobias Ried, M.Sc., Tobias Scmid, M.Sc. Höere Matematik II für die Facrictung Pysik 3.

Mehr

(1) gegeben. Für x a (und stetige f ) nähert sich (x,f(x)) dem Punkt (a,f(a)), und die Sekante

(1) gegeben. Für x a (und stetige f ) nähert sich (x,f(x)) dem Punkt (a,f(a)), und die Sekante 88 III. Grundlagen der Differential - und Integralrecnung III. Grundlagen der Differential- und Integralrecnung 8. Differenzierbare Funktionen 88 9. Maima und Minima 93 0. Mittelwertsätze und Anwendungen

Mehr

Tangentensteigung. Gegeben ist die Funktion f(x) = x 2.

Tangentensteigung. Gegeben ist die Funktion f(x) = x 2. Tangentensteigung Gegeben ist die Funktion () =. Um die Steigung der Tangente im Punkt P( ) zu bestimmen, ermitteln wir zunäcst die Steigung der Sekante durc P( ) und Q( ). Q soll so beweglic sein, dass

Mehr

10.4 Funktionen von mehreren Variablen

10.4 Funktionen von mehreren Variablen 10.4 Funktionen von mehreren Variablen 87 10.4 Funktionen von mehreren Variablen Veranschaulichung von Funktionen eine Variable wei Variablen f() oder = f() (, ) f(, ) oder = f(, ) D(f) IR; Darstellung

Mehr

Numerische Differenziation

Numerische Differenziation In vielen Anwendungen ist es notwendig, Funktionen näerungsweise mit Hilfe eines numeriscen Verfarens zu differenzieren: Die analytisce Berecnung der Ableitung ist zum Beispiel unmöglic, wenn die zu differenzierende

Mehr

6 Die Bedeutung der Ableitung

6 Die Bedeutung der Ableitung 6 Die Bedeutung der Ableitung 24 6 Die Bedeutung der Ableitung Wir wollen in diesem Kapitel diskutieren, inwieweit man aus der Kenntnis der Ableitung Rückschlüsse über die Funktion f ziehen kann Zunächst

Mehr

Differentialrechnung

Differentialrechnung Kapitel 7 Differentialrechnung Josef Leydold Mathematik für VW WS 205/6 7 Differentialrechnung / 56 Differenzenquotient Sei f : R R eine Funktion. Der Quotient f = f ( 0 + ) f ( 0 ) = f () f ( 0) 0 heißt

Mehr

Die Ableitung einer Funktion

Die Ableitung einer Funktion Die Ableitung einer Funktion I. Definition der Ableitung Definition. Sei I R ein Intervall und f : I R. 1) f eißt differenzierbar an x 0 I, wenn der Grenzwert f(x) f(x 0 ) lim = f (x 0 ) x x 0 x x 0 existiert.

Mehr

Musterlösung zu Übungsblatt 1

Musterlösung zu Übungsblatt 1 Prof. R. Pandaripande J. Scmitt, C. Scießl Funktionenteorie 23. September 16 HS 2016 Musterlösung zu Übungsblatt 1 Aufgabe 1. Sei F ein Körper, der R als einen Unterkörper entält. Das eisst R ist eine

Mehr

Übungsaufgaben zur Kursarbeit

Übungsaufgaben zur Kursarbeit Übungsaufgaben zur Kursarbeit I) Tema Funktionen. Gib jeweils die maximale Definitionsmenge der Funktion an f(x) = (x ) D f = R (x) = x D = {x R /x } g(x) = (x ) D = {x R /x } g k(x) = x D = {x R /x >

Mehr

Vorlesung für Schüler

Vorlesung für Schüler Universität Siegen Facbereic Matematik Vorlesung für Scüler 1.12.2 Emmy-Noeter-Campus Prof. Dr. H. J. Reinardt Computerlösungen dynamiscer Probleme Zusammenfassung Es werden zunäcst einface dynamisce Probleme

Mehr

Weitere Anwendungen von ganzrationalen Funktionen

Weitere Anwendungen von ganzrationalen Funktionen Weitere Anwendungen von ganzrationalen Funktionen 1.0 Um Obstkisten aus Pappe erzustellen, werden aus recteckigen Kartonplatten (Länge 16 dm, Breite 1 dm) an den vier Ecken jeweils Quadrate abgescnitten.

Mehr

122 KAPITEL 7. POTENZREIHEN

122 KAPITEL 7. POTENZREIHEN Kapitel 7 Potenzreien 7.1 Der Konvergenzradius Definition 7.1: (Komplexe Potenzreien) Eine Potenzreie um den Punt z 0 C ist eine Reie der Form a (z z 0 ), a, z, z 0 C. Dort, wo die Reie onvergiert, definiert

Mehr

Exakte Differenzialgleichungen

Exakte Differenzialgleichungen Exakte Differenzialleicunen In der nacfolenden Diskussion benötien wir die so. symmetrisce Darstellun einer Dl 1. Ordnun. Diese lautet (x, y) + (x, y)dy = 0. Dies entsprict im Falle (x, y) 0 der Dl y (x)

Mehr

Numerische Simulation von Differential-Gleichungen der Himmelsmechanik

Numerische Simulation von Differential-Gleichungen der Himmelsmechanik Numerisce Simulation von Differential-Gleicungen der Himmelsmecanik Teilnemer: Max Dubiel (Andreas-Oberscule) Frank Essenberger (Herder-Oberscule) Constantin Krüger (Andreas-Oberscule) Gabriel Preuß (Heinric-Hertz-Oberscule)

Mehr

Schülerbuchseite 8 11

Schülerbuchseite 8 11 Scülerbucseite 8 I Sclüsselkonzept: Ableitung Funktionen Seite 8 Die andere Person muss nict notwendig dieselbe Strecke gefaren sein, nur weil sie denselben Farpreis bezalt at. Es gibt versciedene Verbindungen,

Mehr

Mathematik und Nanotechnologie: Warum werden Computer immer kleiner?

Mathematik und Nanotechnologie: Warum werden Computer immer kleiner? 1 Matematik und Nanotecnologie: Warum werden Computer immer kleiner? Ansgar Jüngel Institut für Analysis und Scientific Computing www.juengel.at.vu Einleitung: vom Computer zum Halbleiterbauteil Herleitung

Mehr

Anleitung zur Berechnung von Ableitungsfunktionen

Anleitung zur Berechnung von Ableitungsfunktionen Matematik 11d 7..009 Stefan Krissel Anleitung zur Berecnung von Ableitungsfunktionen Prolog Es gibt nict das Verfaren zur Berecnung der Ableitungsfunktion, genausowenig wie es das Verfaren zum Screiben

Mehr

Á 5. Differenzierbarkeit

Á 5. Differenzierbarkeit Á. Differenzierbarkeit Materialien zur Vorlesung Elementare Analysis, Wintersemester 3 4 Materialien zur Vorlesung Elementare Analysis, Wintersemester 3 4 . Differenzierbarkeit Zur Berecnung der Steigung

Mehr

Übungsaufgaben zur Differential-Rechnung

Übungsaufgaben zur Differential-Rechnung Übungsaufgaben zur Differential-Recnung Weitere Übungsaufgaben mit Lösungen gibt es z.b. in Brauc/Dreyer/Haacke, Papula, Stingl, Stöcker, Minorski usw.. Bestimme allgemeines Folgen-Element, Eigenscaften

Mehr

1 Differentiation im Komplexen

1 Differentiation im Komplexen 1 Differentiation im Komplexen 1.1 Definition und einface Eigenscaften Die folgende Definition der komplexen Differenzierbarkeit mittels der komplexen Division ist eine folgenreice Verscärfung der Differentiation

Mehr

7. Natürliche Exponential- und Logarithmusfunktion 7.1 Die natürliche Exponentialfunktion

7. Natürliche Exponential- und Logarithmusfunktion 7.1 Die natürliche Exponentialfunktion 7. Natürlice Eponential- und Logaritmusfunktion 7. Die natürlice Eponentialfunktion Wiederolung 0. Klasse: allgemeine Eponentialfunktion f() = a bekannt (a )' = lim = lim a a a = a lim a Ziel: f f = lim

Mehr

4.3.2 Ableitungsregeln

4.3.2 Ableitungsregeln Vorbereitungskurs auf die Aufnameprüfung der ETH: Matematik 4.3.2 Ableitungsregeln Der Differentialquotient [s. 43] zur Definition der Ableitung beinaltet eine Grenzwertbildung Limes), welce meist dadurc

Mehr

Matura2016-Lösung. Problemstellung 1

Matura2016-Lösung. Problemstellung 1 Matura-Lösung Problemstellung. Die Funktion f( = + 9k + müsste bei = den Wert annehmen, also gilt + 9k + = k =. Wir betrachten den Bereich mit positiven Werten. Dann gilt: f ( = 8 + 8 = = ; = Bei liegt

Mehr

6. Die Exponentialfunktionen (und Logarithmen).

6. Die Exponentialfunktionen (und Logarithmen). 6- Funktionen 6 Die Eponentialfunktionen (und Logaritmen) Eine ganz wictige Klasse von Funktionen f : R R bilden die Eponentialfunktionen f() = c ep( ) = c e, ier sind, c feste reelle Zalen (um Trivialfälle

Mehr

Das Matrizenexponential

Das Matrizenexponential Das Matrizenexponential Tobias Fleckenstein 18 Mai 215 Das Matrizenexponential Seminar im Sommersemester 215 HCM Bonn Einleitung Bei der Untersucung von Differentialgleicung kommt man ser scnell in die

Mehr

ANALYSIS Differenzialrechnung Kapitel 1 5

ANALYSIS Differenzialrechnung Kapitel 1 5 TELEKOLLEG MULTIMEDIAL ANALYSIS Differenzialrecnung Kapitel 5 Ferdinand Weber BRmedia Service GmbH Inaltsverzeicnis Jedes Kapitel beginnt mit der Seitenzal.. Das Tangentenproblem. Steigung einer Geraden

Mehr

Mathematik für Chemiker I

Mathematik für Chemiker I Universität D U I S B U R G E S S E N Campus Essen, Matematik PD Dr. L. Strüngmann WS 007/08 Übungsmaterial sowie andere Informationen zur Veranstaltung unter: ttp://www.uni-due.de/algebra-logic/struengmann.stml

Mehr

( ), und legen deshalb eine Ebene fest. Als Aufpunkt dient ein beliebiger Punkt von g oder h, als Spannvektoren

( ), und legen deshalb eine Ebene fest. Als Aufpunkt dient ein beliebiger Punkt von g oder h, als Spannvektoren Lösungen zur analytiscen Geometrie, Buc S. 9f. a) E in die Parameterform umwandeln: x = x + x + Wäle: x = ; x = x = + E : X = x x x = + + = + In F einsetzen: + + = + = = In E einsetzen: s: X = + + ( )

Mehr

Mathematik 1 für Studierende der Biologie Teil II: Limes & Konvergenz

Mathematik 1 für Studierende der Biologie Teil II: Limes & Konvergenz Matematik 1 für Studierende der Biologie Teil II: Limes & Konvergenz Cristian Leibold 7. Oktober 2014 Folgen Allgemeines zu Folgen Monotonie und Bescränkteit Grenzwerte und Konvergenz Summen und Reien

Mehr

(a) Zunächst benötigen wir zwei Richtungsvektoren der Ebene E; diese sind zum Beispiel gegeben durch die Vektoren

(a) Zunächst benötigen wir zwei Richtungsvektoren der Ebene E; diese sind zum Beispiel gegeben durch die Vektoren Aufgabe Gegeben seien die Punkte A(,,, B(,,, C(,,. (a Geben Sie die Hesse-Normalform der Ebene E, welche die drei Punkte A, B und C enthält, an. (b Bestimmen Sie den Abstand des Punktes P (,, 5 zur Ebene

Mehr

Einführung in die Differentialrechnung

Einführung in die Differentialrechnung Reiner Winter Einfürung in die Differentialrecnung. Das Tangentenproblem als ein Grundproblem der Differentialrecnung Wir betracten im folgenden die quadratisce Normalparabel, d.. den Grapen GI f der Funktionsgleicung

Mehr

5.3 Von der Sekantensteigungsfunktion zur Ableitungsfunktion

5.3 Von der Sekantensteigungsfunktion zur Ableitungsfunktion 5.3 Von der Sekantensteigungsfunktion zur Ableitungsfunktion 5.3 Von der Sekantensteigungsfunktion zur Ableitungsfunktion Ein kurzer Rückblick erleictert die Bescreibung des Neuen: Im ersten Lernabscnitt

Mehr

15 / 16 I GK EF Übung 2 Dez.15

15 / 16 I GK EF Übung 2 Dez.15 1 / 16 I GK EF Übung Dez.1 Nr. 1: Ableitungsdefinition - Tangentenberecnung Gegeben ist die ganzrationale Funktion. Grades mit: f(x) = x - x a) Bestimmen Sie die durcscnittlice Änderungsrate (Sekantensteigung)

Mehr

Funktionentheorie A. K. Hulek

Funktionentheorie A. K. Hulek Funktionenteorie A K. Hulek 1 Holomorpe Funktionen Die wictigsten Objekte dieser Vorlesung sind die olomorpen Funktionen. Es sei U C offen, f : U C eine Abbildung und z 0 U ein Punkt. Definition (i Die

Mehr

Serie 6 - Funktionen II + Differentialrechnung

Serie 6 - Funktionen II + Differentialrechnung Analysis D-BAUG Dr. Meike Akvel HS 05 Serie 6 - Funktionen II + Differentialrechnung. a) Sei Lösung 3, falls < 0, f : R R, f) c +, falls 0, + 8, falls >. Bestimmen Sie c R un R, so ass f überall stetig

Mehr

2.6 Stetigkeit und Grenzwerte

2.6 Stetigkeit und Grenzwerte 2.6 Stetigkeit und Grenzwerte Anschaulich gesprochen ist eine Funktion stetig, wenn ihr Graph sich zeichnen lässt, ohne den Stift abzusetzen. Das ist natürlich keine präzise mathematische Definition und

Mehr

Technische Universität Berlin

Technische Universität Berlin Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS /4 P. Bank, A. Gündel-vom-Hofe, G. Penn-Karras 9.4.4 April Klausur Analsis II für Ingenieure Lösungsskizze. Aufgabe 6 Punkte Es seien

Mehr

5.2. ABLEITUNGEN BEKANNTER FUNKTIONEN 105. f(x) = O(g(x)) für x x 0, f(x) < M g(x). f(x) g(x)

5.2. ABLEITUNGEN BEKANNTER FUNKTIONEN 105. f(x) = O(g(x)) für x x 0, f(x) < M g(x). f(x) g(x) 5.2. ABLEITUNGEN BEKANNTER FUNKTIONEN 105 Definition 5.2.4 (Landau Symbole (Fortsetzung)) Wir sagen f(x) = O(g(x)) für x falls es ein K > a ein M R + gibt, so dass für alle x > K gilt f(x) < M g(x), f(x)

Mehr

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 5. x 1 2x 3 = lim 6x

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 5. x 1 2x 3 = lim 6x D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 07 Dr. Andreas Steiger Lösung - Serie 5. MC-Aufgaben Online-Abgabe. Durch zweifache Anwendung der Regel von Bernoulli-de l Hôpital folgt Stimmt diese Überlegung? lim x x 3 +

Mehr

Mathematik LK 11 M2, AB 13 Funktionsuntersuchungen Lösung h h

Mathematik LK 11 M2, AB 13 Funktionsuntersuchungen Lösung h h Matematik LK 11 M2, AB 1 Funktionsuntersucungen Lösung 14.0.2016 Aufgabe 1: Gegeben ist die Funktion f (x)=x x 2 1.1 Berecne die ersten drei Ableitungsfunktionen der Funktion f mit Hilfe des Differentialquotienten,

Mehr

Grundlagen der Differentialrechnung

Grundlagen der Differentialrechnung Grundlagen der Differentialrecnung Wolfgang Kippels 26. Oktober 2018 Inaltsverzeicnis 1 Vorwort 2 2 Grundprinzip der Differenzialrecnung 3 3 Ableiten von Funktionen 7 3.1 Ableitungen wictiger Grundfunktionen:..................

Mehr

Mathematik GK m3, 2. KA gebr. rat. Funktionen / Steigungen Lösung

Mathematik GK m3, 2. KA gebr. rat. Funktionen / Steigungen Lösung Aufgabe 1: Gebrocen rationale Funktion Gegeben ist die folgende gebrocen rationale Funktionen f (x)= 0.5x4 +2 x 3 16x 2 x 3 6x 2 +12x 8 1.1 Berecne die Nullstellen der Funktion. (Kontrolllösung: x 1 =0

Mehr

= (Differenzenquotient).

= (Differenzenquotient). Micael Bulmann Matematik > Analysis > Ableitungen > Änderungsrate Von der mittleren zur momentanen Änderungsrate Für zwei versciedene Punkte P( 1 y 1 und Q( y auf der Zalenebene ergibt sic die Steigung

Mehr

2 Ein Beispiel und der Haken an der Sache

2 Ein Beispiel und der Haken an der Sache Numerik I. Version: 9.02.08 2 Ein Beispiel und der Haken an der Sace In lineare Algebra I-II wurde gezeigt, wie durc das Gaußsce Verfaren lineare Gleicungssysteme gelöst werden. Das folgende einface Beispiel

Mehr

Extrema multivariater Funktionen

Extrema multivariater Funktionen Extrema multivariater Funktionen Ist f (x ) ein Minimum (Maximum) einer stetig differenzierbaren skalaren Funktion f auf einer Umgebung U von x, so gilt grad f (x ) = (0,..., 0) t. Extrema multivariater

Mehr

N a c h s c h r e i b k l a u s u r

N a c h s c h r e i b k l a u s u r N a c s c r e i b k l a u s u r Aufgabe Bestimmen Sie die Ableitung der Funktion f (x) an der Stelle x 0, indem Sie den Grenzwert des Differenzenquotienten berecnen. a) f (x) = 4 x 2 x 2 x 0 = 4 b) f (x)

Mehr

Wochenplan Woche vom...

Wochenplan Woche vom... Wocenplan Woce vom... Temenübersict Arbeitsblatt 1 Holzylinder Inalt, Scwerpunkte des Temas Volumenberecnungen und Masseberecnung für den Holzylinder Kontrolle Arbeitsblatt Netze von, Oberfläcenberecnung,

Mehr

Ferienkurs Theoretische Mechanik SS 2011

Ferienkurs Theoretische Mechanik SS 2011 Ferienkurs Teoretisce Mecanik SS Lösungen Freitag Aufgabe : Rotation eines Quaders um die Raumdiagonale Die Hauptacsen verlaufen durc den Scwerpunkt des Quaders parallel zu den Kanten. Die Kante der Länge

Mehr

Der Hauptsatz der Differential und Integralrechnung

Der Hauptsatz der Differential und Integralrechnung Der Hauptsatz der Differential und Integralrecnung Micael Karkulik, Stepan Scmeissl Präsentation für Logik als Arbeitssprace ê Präsentationstecnik 2 Inalt: 1.0 Zusammenfassung 2.0 Einleitung 3.0 Der Hauptsatz

Mehr

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 8. Übungsblatt. ). 12x 3 Die Hessematrix von f ist gegeben durch H f (x, y) =

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 8. Übungsblatt. ). 12x 3 Die Hessematrix von f ist gegeben durch H f (x, y) = Karlsruher Institut für Technologie (KIT Institut für Analysis Priv-Doz Dr P C Kunstmann Dipl-Math D Roth SS 0 7060 Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 8 Übungsblatt

Mehr

Analysis: Ableitung, Änderungsrate,Tangente 1 Analysis Ableitung, Änderungsrate, Tangente Teil 1 Gymnasium Klasse 10

Analysis: Ableitung, Änderungsrate,Tangente 1 Analysis Ableitung, Änderungsrate, Tangente Teil 1 Gymnasium Klasse 10 www.mate-aufgaben.com Analysis: Ableitung, Änderungsrate,Tangente Analysis Ableitung, Änderungsrate, Tangente Teil Gymnasium Klasse 0 Alexander Scwarz www.mate-aufgaben.com April 0 www.mate-aufgaben.com

Mehr

Analysis I. Vorlesung 18. Differenzierbare Funktionen. f: D K

Analysis I. Vorlesung 18. Differenzierbare Funktionen. f: D K Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2013/2014 Analysis I Vorlesung 18 Differenzierbare Funktionen In dieser Vorlesung betracten wir Funktionen, wobei D K eine offene Menge in K ist. Das ist eine Menge derart,

Mehr

Zentrale schriftliche Abiturprüfungen im Fach Mathematik

Zentrale schriftliche Abiturprüfungen im Fach Mathematik Aufgabe 2 Wetterstation Aufgabe aus der scriftlicen Abiturprüfung Hamburg 05. In einer Wetterstation wird die Aufzeicnung eines Niedersclagmessgeräts vom Vortag (im Zeitraum von 0 Ur bis Ur) ausgewertet.

Mehr

Numerik I. Gewöhnliche Differentialgleichungen. Prof.Dr.G.Wittum. Teil I:

Numerik I. Gewöhnliche Differentialgleichungen. Prof.Dr.G.Wittum. Teil I: Numerik I Prof.Dr.G.Wittum Teil I: Gewönlice Differentialgleicungen Sommersemester 2005 INHALTSVERZEICHNIS 1 Inaltsverzeicnis 1 Numerik gewönlicer Differentialgleicungen 2 1.1 Einleitung....................................

Mehr

Rudolphs Schlitten. Aufgabe. Autor: Jochen Ricker

Rudolphs Schlitten. Aufgabe. Autor: Jochen Ricker Rudolps Sclitten Autor: Jocen Ricker Aufgabe Endlic ist es wieder soweit: Weinacten stet vor der Tür! Diesmal at der Weinactsmann sic ein ganz besonderes Gescenk für seine Rentiere einfallen lassen. Sie

Mehr

Wirtschaftsmathematik-Klausur vom 03.07.2014 und Finanzmathematik-Klausur vom 11.07.2014 und

Wirtschaftsmathematik-Klausur vom 03.07.2014 und Finanzmathematik-Klausur vom 11.07.2014 und Wirtschaftsmathematik-Klausur vom 03.07.2014 und Finanzmathematik-Klausur vom 11.07.2014 und Bearbeitungszeit: W-Mathe 60 Minuten, F-Mathe 45 Minuten Aufgabe 1 a) Gegeben ist das folgende Gleichungssystem:

Mehr

8 Extremwerte reellwertiger Funktionen

8 Extremwerte reellwertiger Funktionen 8 Extremwerte reellwertiger Funktionen 34 8 Extremwerte reellwertiger Funktionen Wir wollen nun auch Extremwerte reellwertiger Funktionen untersuchen. Definition Es sei U R n eine offene Menge, f : U R

Mehr

Differenzial- und Integralrechnung V

Differenzial- und Integralrechnung V Differenzial- un Integralrecnung V Rainer Hauser Dezember 2013 1 Einleitung 1.1 Rationale Funktionen Rationale Funktionen sin Funktionen in er Form von Brücen, eren Zäler un Nenner Polynome sin. Durc vollstäniges

Mehr

Skulptur. 0,25 m. 1,65 m 1,7 m Sockel. 0,6 m 0,6 m 10 m. Aufgabe 1: Die Skulptur

Skulptur. 0,25 m. 1,65 m 1,7 m Sockel. 0,6 m 0,6 m 10 m. Aufgabe 1: Die Skulptur Aufgabe 1: Die Skulptur Um die Höe einer Skulptur zu bestimmen, die auf einem Sockel stet, stellt sic eine Person (Augenöe 1,70 m) in einer Entfernung von 10 m mit dem Rücken zur Skulptur und ält sic einen

Mehr

Einführung der Trigonometrischen Funktionen

Einführung der Trigonometrischen Funktionen Einfürung der Trigonometriscen Funktionen Andreas Kovacs H03550L JKU Linz andreas.kovacs@ aon.at Cristian Punzengruber H035596L JKU Linz cunzengruber@ gm.at. Juni 004 Kurzfassung Diese Arbeit andelt von

Mehr

Wie reagiert Nachfrage nach dem Gut auf Preisänderungen?

Wie reagiert Nachfrage nach dem Gut auf Preisänderungen? 1 Albert Ludwigs Universität Freiburg Abteilung Empirische Forschung und Ökonometrie Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Dr. Sevtap Kestel Winter 008 7.7 Warum Ökonomen Elastizitäten benutzen? 7.Oktober

Mehr

Das Delta-Potential. Gruppe PLANCK. Anton Hörl Thomas Kloiber Bernd Kollmann Miriam Mutici Jakob Schwarz. Quantenmechanik Projekt 2

Das Delta-Potential. Gruppe PLANCK. Anton Hörl Thomas Kloiber Bernd Kollmann Miriam Mutici Jakob Schwarz. Quantenmechanik Projekt 2 Das Delta-Potential Quantenmecanik Projekt Gruppe PLANCK Anton Hörl Tomas Kloiber Bernd Kollmann Miriam Mutici Jakob Scwarz Max Planck (1858 1947) 4.4 Delta-Potential Ist die räumlice Ausdenung eines Potentials

Mehr

6 Weiterer Ausbau der Differentialrechnung

6 Weiterer Ausbau der Differentialrechnung 6 Weiterer Ausbau der Differentialrechnung 6.1 Mittelwertsätze, Extremwerte, Satz von Taylor Motivation: Wie wählt man Höhe und Durchmesser einer Konservendose, so dass bei festem Volumen V möglichst wenig

Mehr