Q Q Q Q. Die Benennung der Variablen erfolgt je nach Anwendung.

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Q Q Q Q. Die Benennung der Variablen erfolgt je nach Anwendung."

Transkript

1 10 Schaltwerke Ei Beispiel soll i die Problematik eiführe: Ei Empfäger empfägt acheiader eie Strom vo 4 Datebits Diese solle i eiem Register gespeichert werde Schieberegister We die Datebits fortlaufed akomme, da müsse sie Bit für Bit gespeichert werde, sost gehe die früher empfagee verlore Das erste empfagee Bit wird i eiem D-Flip-Flop gespeichert Sobald das zweite bereitsteht, muss das erste i ei weiteres D-Flip-Flop gespeichert werde, ud das erste Flip-Flop ist frei, das eue zu empfage usw Date Takt t D D D D D D D 1 D D 2 D Damit erhält ma eie Register-Struktur, die ma Schieberegister et Ei Schieberegister mit D-Flip-Flops sammelt seriell akommede Bits mit systematischem Schiebe ud bietet ach Schiebeschritte ei Digitalwort mit Bits a Üblicherweise stellt ma Schieberegister wie i folgedem Beispiel dar Takt Date D 3 3 D 2 2 D 1 1 D Die Beeug der Variable erfolgt je ach Awedug Eie gerige Modifikatio der ursprügliche Darstellug soll eie allgemeie Aspekt deutlich mache 62

2 Takt, der alle Flip-Flops gleichzeitig (sychro) taktet: die egative Flake erzeugt de Übergag vom vorbereitete Zustad zum aktuell gültige Zustad zuküftiger Zustad: Idex aktueller Zustad: Idex D 3 3 Schaltetz, das de zuküftige Zustad bestimmt 3 Schaltetz, das die aktuell auszugebede Schaltwerte bestimmt D D D Ma ka folgede allgemeie Merkmale der Struktur feststelle: Die aktuelle Schaltzustäde aller Flip-Flops zusamme bilde eie Vektor, de aktuelle Zustadsvektor der Schaltug Er soll verkürzt S heiße Die Bestimmug des zuküftige Zustadsvektors S hägt vom aktuelle Zustadsvektor ud vo de Wertekombiatioe der Eigagsvariable ab, die ma formal als Eigagsvektor X behadel ka: S = f ( S, X ) Die etsprechede Schaltfuktioe lege die Zustadsübergäge der Flip- Flops fest Das Schaltetz, das die Schaltfuktioe S = f ( S, X ) realisiert, et ma Übergagsschaltetz Die Tatsache, dass ma de zuküftige Zustad vorbereite ka, währed der aktuelle Zustad rückgekoppelt wird, ist dadurch möglich, dass die Zustadsvariable der Flip-Flops ur währed der egative Taktflake vo de Eigagsvariable abhäge We die Wirkug der Rückkopplug a de Eigäge der Flip-Flops akommt, ka sie icht mehr i die Flip-Flops eidrige Die Zustadsvariable der Flip-Flops bestimme die Schaltwerte der auszugebede Ausgagsvariable, etweder direkt wie im Beispiel oder idirekt über ei komplexeres Schaltetz, das Ausgabe-Schaltetz 63

3 Das sid u Merkmale eies Strukturmodells, das icht ur für ei Schieberegister gilt Das Strukturmodell mit seie allgemei gültige Merkmale ud Bezeichuge wird i folgedem Bild zusammegefasst Takt FF m-1 X Übergags- Schaltetz S S Ausgabe- Schaltetz Y FF 0 S Im allgemeie Fall ist der Typ der Zustadsspeicher icht auf de Typ des D-Flip- Flops beschräkt Ma ka auch eie adere Typ auswähle, aber alle Zustadsspeicher solle vom gleiche Typ sei, damit sich eie eiheitliche Etwurfsmethode ergibt Im allgemeie Fall muss ma also vo maximal zwei Steuervariable der Flip-Flops ausgehe Der zuküftige Zustadsvektor wird icht mehr direkt vom Übergags- Schaltetz gebildet wie bei D-Flip-Flops Vielmehr bildet das Schaltetz die Schaltwerte der Steuervariable so, dass die Flip-Flops bei der aktive Taktflake de zuküftige Zustad daraus erzeuge werde Um auszudrücke, dass das Übergags-Schaltetz de Zustadsvektor icht mehr direkt, soder idirekt vorgibt, wird der vo ihm gebildete Vektor mit S bezeichet Schaltuge, die diese prizipielle Struktur aufweise, heiße sychroe Schaltwerke Das Strukturmodell wird Modell eies sychroe Automate geat Automate-Modelle sid ei Utersuchugsgegestad der theoretische Iformatik Hier geht es um Methode des kokrete Schaltugsetwurfs Das wird auch weiter de Schwerpukt der Erkläruge bilde Das hier etwickelte Modell wird Moore-Automat geat Es gibt alterative Automate-Modelle, die och ergäzt werde Mit Hilfe des Automatemodells ka ma de Etwurf vo Schaltwerke systematisiere, was a folgedem Beispiel gezeigt wird 64

4 Sychroe Biärzähler Beispiel: Es soll ei Biärzähler etwickelt werde, der i Schritte vo 1 vo 0 bis 9 zählt ud da vo vore zu zähle begit Zuerst muss die Frage geklärt werde, wie der Zustad des Schaltwerks festzulege ist Ma braucht 4 Bit, um die Dezimalzahle vo 0 bis 9 dual darstelle zu köe Also braucht ma für die Realisierug des Zustads 4 Flip-Flops Der Zustad ka direkt ausgegebe werde, dh die Zustadsvariable sid direkt auch die Ausgagsvariable Es bleibt das Problem des Etwurfs des Übergags-Schaltetzes Ma ka sich zu de otwedige Übergäge ei vollstädiges Bild mache, idem ma die Zustäde ud ihre Übergage mit eiem Graphe veraschaulicht Zustadsvektore Ei Graph, der alle Zustadsübergäge aschaulich darstellt, heißt Zustadsübergagsgraph oder verkürzt Übergagsgraph Es sei ausdrücklich darauf higewiese, dass ma grudsätzlich zwische de Zustadsvektore ud de Ausgagsvektore uterscheide muss, da sie im allgemeie Fall icht gleich sid Im vorliegede Beispiel sid sie gleich, dh die Dezimalzahle gebe, als Dualzahle iterpretiert, direkt die Schaltwert-Kombiatioe a, die auszugebe sid Ma ka also die Ausgagsvektore weglasse Das ka ma icht, we zb aus de Zustadsvektore eie Azeige gesteuert würde, i der eie Lampe a derjeige Stelle leuchtet, dere Positiosummer als Zustadsvektor vorliegt Ausgagsvektore X X00 0X X0 X Ausgagsvektore Zustadsvektore Der Übergagsgraph ist die aschauliche Darstellug eier Wertetabelle zur Defiitio der Übergäge Dabei muss jedem mögliche Zustadsvektor eideutig ei Folge-Zustadsvektor zugeordet sei Eie solche Tabelle et ma Übergagstabelle Für das Beispiel bedeutet das: 65

5 s 3 s x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x We die Zustadsspeicher D-Flip-Flops sei solle, ist das Übergagsschaltetz mit dieser Übergagstabelle vollstädig bestimmt; de die Schaltfuktioe s i = f i (s 3,,, ) sid vollstädig bestimmt Die Schaltfuktioe laute i Miimalform: s 3 = = = = s3 s2 + s3 s3 + Übug: Verifiziere Sie diese Fuktioe durch Miimierug mit Hilfe vo KV-Diagramme Astelle der D-Flip-Flops ka ma auch T-Flip-Flops eisetze Da wird der Zustadsvektor icht mehr direkt vom Übergagsschaltetz erzeugt, soder es stellt die Steuereigäge der T-Flip-Flops so ei, dass sich die gewüschte Zustäde des Vektors ergebe Da ma i der Wertetabelle die gewüschte Übergäge hat, ka ma die Werte der Steuereigäge der T-Flip-Flops ergäze, die diese Übergäge erzeuge Die Zuordug geschieht mit Hilfe der Übergagstabelle des T-Flip-Flops 66

6 s 3 s 3 s 3 s' 2 s x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x s 0 Damit ergebe sich folgede Schaltfuktioe für das Übergags-Schaltetz: s' 3 = s 2 = s3 s 1 = s 0 = 1 Übug: Verifiziere Sie auch diese Schaltfuktioe durch Miimierug mit KV-Diagramme Ergäze Sie folgede Übergagstabelle des JK-Flip-Flops (geau überlege!): Der Übergag wird j k 0 0 erzeugt durch Etwickel Sie die Schaltfuktioe für de gleiche Zähler, aber mit JK-Flip- Flops Das Beispiel realisiert eie Zählertyp, der zyklisch arbeitet, also icht vo auße steuerbar ist Die Steuerug vo auße ka ma dara plausibel mache, dass ma de Zähler auf- ud abwärts zähled macht, wobei eie biäre Eigagsvariable vorgibt, i welcher Richtug gezählt werde soll Der Vorwärts/Rückwärts-Zähler soll mit T-Flip-Flops realisiert werde 67

HARDWARE-PRAKTIKUM. Versuch L-4. Komplexe Schaltwerke. Fachbereich Informatik. Universität Kaiserslautern

HARDWARE-PRAKTIKUM. Versuch L-4. Komplexe Schaltwerke. Fachbereich Informatik. Universität Kaiserslautern HARDWARE-PRAKTIKUM Versuch L-4 Komplexe Schaltwerke Fachbereich Iformatik Uiversität Kaiserslauter Seite 2 Versuch L-4 Versuch L-4 I diesem Versuch soll ei Rechewerk zur Multiplikatio vo zwei vorzeichelose

Mehr

Qualitätskennzahlen für IT-Verfahren in der öffentlichen Verwaltung Lösungsansätze zur Beschreibung von Metriken nach V-Modell XT

Qualitätskennzahlen für IT-Verfahren in der öffentlichen Verwaltung Lösungsansätze zur Beschreibung von Metriken nach V-Modell XT Qualitätskezahle für IT-Verfahre i der öffetliche Verwaltug Lösugsasätze zur Vo Stefa Bregezer Der Autor arbeitet im Bereich Softwaretest ud beschäftigt sich als Qualitätsbeauftragter mit Theme zu Qualitätssicherug

Mehr

Probeklausur. (b) Was geschieht, wenn man ein Quantenbit in einem solchen Zustand misst?

Probeklausur. (b) Was geschieht, wenn man ein Quantenbit in einem solchen Zustand misst? Quaterecher Witersemester 5/6 Theoretische Iformatik Uiversität Haover Dr. Matthias Homeister Dipl.-Math. Heig Schoor Probeklausur Hiweis: Diese Probeklausur ist kürzer als die tatsächliche Klausur.. a

Mehr

n=0 f(x) = log(1 + x) = n=1

n=0 f(x) = log(1 + x) = n=1 Potez - Reihe Machmal ist es praktisch eie Fuktio f() mir Hilfe ihrer Potezreihe auszudrücke. Eie Potezreihe um de Etwicklugspukt 0 sieht im Allgemeie so aus a ( 0 ) Fuktioe, für die eie Potezreihe eistiert,

Mehr

Grundlagen der Technischen Informatik

Grundlagen der Technischen Informatik Uiversität Duisburg-Esse PRAKTIKUM Grudlage der Techische Iformatik VERSUCH 3 Flipflops ud Zähleretwurf Name: Vorame: Betreuer: Matrikelummer: Gruppeummer: Datum: Vor Begi des Versuchs sid die Frage, die

Mehr

Analysis ZAHLENFOLGEN Teil 4 : Monotonie

Analysis ZAHLENFOLGEN Teil 4 : Monotonie Aalysis ZAHLENFOLGEN Teil 4 : Mootoie Datei Nr. 40051 Friedrich Buckel Juli 005 Iteretbibliothek für Schulmathematik Ihalt 1 Eiführugsbeispiele 1 Mootoie bei arithmetische Folge Defiitioe 3 3 Welche Beweistechik

Mehr

Nachtrag. Alternatives Buch zum Satz von Fermat 1999 bei amazon nur noch gebraucht

Nachtrag. Alternatives Buch zum Satz von Fermat 1999 bei amazon nur noch gebraucht Nachtrag Alteratives Buch zum Satz vo Fermat 1999 bei amazo ur och gebraucht 1 Uedliche (Zahle-) Mege 2 Wiederholug Steuer Bei eiem Eikomme vo ud eiem Steuersatz vo 33% müsse Sie Steuer zahle. Da werde

Mehr

Innerbetriebliche Leistungsverrechnung

Innerbetriebliche Leistungsverrechnung Ierbetriebliche Leistugsverrechug I der Kostestellerechug bzw. im Betriebsabrechugsboge (BAB ist ach der Erfassug der primäre Kostestellekoste das Ziel, die sekudäre Kostestellekoste, also die Koste der

Mehr

Anwendungen der Wahrscheinlichkeit II. Markovketten

Anwendungen der Wahrscheinlichkeit II. Markovketten Aweduge der Wahrscheilichkeit II 1. Fragestelluge Markovkette Markovkette sid ei häufig verwedetes Modell zur Beschreibug vo Systeme, dere Verhalte durch eie zufällige Übergag vo eiem Systemzustad zu eiem

Mehr

AUFGABENSTELLUNG (ZUSAMMENFASSUNG) 2 SPEZIFIKATION 2. Datenfluß und Programmablauf 2. Vorbedingung 3. Nachbedingung 3. Schleifeninvariante 3

AUFGABENSTELLUNG (ZUSAMMENFASSUNG) 2 SPEZIFIKATION 2. Datenfluß und Programmablauf 2. Vorbedingung 3. Nachbedingung 3. Schleifeninvariante 3 INHALTSVERZEICHNIS AUFGABENSTELLUNG (ZUSAMMENFASSUNG) 2 SPEZIFIKATION 2 Datefluß ud Programmablauf 2 Vorbedigug 3 Nachbedigug 3 Schleifeivariate 3 KONSTRUKTION 4 ALTERNATIVE ENTWURFSMÖGLICHKEITEN 5 EFFEKTIVE

Mehr

Monotonie einer Folge

Monotonie einer Folge Mootoie eier Folge 1 E Mootoe Folge We jedes Folgeglied eier Folge größer oder gleich dem vorhergehede Folgeglied ist a 1 a ℕ so et ma die Folge mooto steiged (oder mooto wachsed). Die geometrische Folge

Mehr

Durch das Borgen steht an der Zehner-Stelle jetzt nur noch eine 1 statt einer 2

Durch das Borgen steht an der Zehner-Stelle jetzt nur noch eine 1 statt einer 2 .9 Subtraktio 7.9 Subtraktio Allgemei Bezeichuge: Miued Subtrahed = Differez Die Subtraktio zweier Zahle wird stelleweise ausgeführt. Dabei ka es vorkomme, dass eie größere Zahl vo eier kleiere Zahl subtrahiert

Mehr

10 Aussagen mit Quantoren und

10 Aussagen mit Quantoren und 0 Aussage mit Quatore ud 0.6. Eisatz vo (bereits bekater) Eistezaussage Bisher hatte wir Eistezbeweise geführt, idem wir ei passedes Objekt agegebe habe ( Setze... ). Stattdesse ka ma auch auf bereits

Mehr

= a n: Wurzelexponent x: Radikand oder Wurzelbasis a: Wurzelwert Bei der ersten Wurzel wird einfach das Wurzelzeichen weggelassen.

= a n: Wurzelexponent x: Radikand oder Wurzelbasis a: Wurzelwert Bei der ersten Wurzel wird einfach das Wurzelzeichen weggelassen. Wurzelgesetze Gesetzmäßigkeite Grudlage Das Wurzelziehe (oder Radiziere) ist die Umkehrug des Potezieres. Daher sid die Wurzelgesetze de Potezgesetze sehr ählich. Die Wurzel aus eier positive Zahl ergibt

Mehr

und wird als n-dimensionaler (reeller) Vektorraum bezeichnet. heißt der von v 1,..., v k aufgespannte Unterraum des R n.

und wird als n-dimensionaler (reeller) Vektorraum bezeichnet. heißt der von v 1,..., v k aufgespannte Unterraum des R n. Reeller Vektorraum Kapitel Vektorräume Die Mege aller Vektore x mit Kompoete bezeiche wir mit x R =. : x i R, i x ud wird als -dimesioaler (reeller) Vektorraum bezeichet. Defiitio Ei Vektorraum V ist eie

Mehr

3.8 Sequentieller Multiplizierer 159

3.8 Sequentieller Multiplizierer 159 .8 Sequetieller Multiplizierer 59 Nachfolgede Abbildug zeigt de (uvollstädige) Aufbau eier Schaltug zur Implemetierug des gezeigte Multiplikatiosverfahres. b) Vervollstädige Sie die Schaltug so, dass sie

Mehr

Mengenbegriff und Mengendarstellung

Mengenbegriff und Mengendarstellung R. Brikma http://brikma-du.de Seite 1 05.10.008 Megebegriff ud Megedarstellug Eie Mege, ist die Zusammefassug bestimmter, wohluterschiedeer Objekte userer Aschauug ud useres Dekes welche Elemete der Mege

Mehr

Funktionenreihen. 1-E1 Ma 2 Lubov Vassilevskaya

Funktionenreihen. 1-E1 Ma 2 Lubov Vassilevskaya Fuktioereihe Erst durch Newto wurde die Theorie uedlicher Reihe zu eiem eigestädige Forschugsgebiet i der Mathematik, das da i Britaie besodere Beachtug ud weitere Etwicklug durch Brook Taylor ud Coli

Mehr

Ein Alternativsatz über die Disjunktheit punktierter konvexer Kegel

Ein Alternativsatz über die Disjunktheit punktierter konvexer Kegel Ei Alterativsatz über die Disjuktheit puktierter kovexer Kegel Rudolf Pleier ui 2015 Mittels des Treugssatzes vo Eidelheit (beat ach dem polische Mathematiker Meier Eidelheit, 1910 1943), ach dem ei ichtleerer

Mehr

Zusammenfassung: Gleichungen und Ungleichungen

Zusammenfassung: Gleichungen und Ungleichungen LGÖ Ks VMa Schuljahr 6/7 Zusammefassug: Gleichuge ud Ugleichuge Ihaltsverzeichis Polyomgleichuge ud -ugleichuge Bruch-, Wurzel- ud Betragsgleichuge ud ugleichuge 6 Für Eperte 8 Polyomgleichuge ud -ugleichuge

Mehr

mit (a 1 ) (0,0,,0). Dann ist die Menge,,a n,a 2 eine endliche Menge und besitzt ein grösstes Element ggt(a 1

mit (a 1 ) (0,0,,0). Dann ist die Menge,,a n,a 2 eine endliche Menge und besitzt ein grösstes Element ggt(a 1 Kapitel 1: Reste, Teiler, Vielfache Defiitio Es sei a 0. Die Zahl b 0 ist ei Teiler vo a, we es ei u 0 gibt, sodass ub= a. Ist b ei Teiler vo a, so ist a ei Vielfaches vo b. Bezeichug b a für b ist Teiler

Mehr

c B Analytische Geometrie

c B Analytische Geometrie KITL 9 alytische Geometrie Gerade arameterdarstellug eier Gerade ie Gerade g ist bestimmt durch eie Richtug, gegebe durch eie Vektor c, c 0, ud eie ukt, der auf der Gerade liegt Ma et de ufpukt i ukt X

Mehr

Einführende Beispiele Arithmetische Folgen. Datei Nr SW. Das komplette Manuskript befindet sich auf der Mathematik - CD.

Einführende Beispiele Arithmetische Folgen. Datei Nr SW. Das komplette Manuskript befindet sich auf der Mathematik - CD. ZAHLENFOLGEN Eiführede Beispiele Arithmetische Folge Datei Nr. 400 SW Das komplette Mauskript befidet sich auf der Mathematik - CD Friedrich Buckel Februar 00 Iteratsgymasium Schloß Torgelow Ihalt Eiführede

Mehr

Arbeitsblatt 6: Folgen und Reihen Das Buch

Arbeitsblatt 6: Folgen und Reihen Das Buch Erläuteruge ud Aufgabe Zeicheerklärug: [ ] - Drücke die etsprechede Taste des Graphikrechers! [ ] S - Drücke erst die Taste [SHIFT] ud da die etsprechede Taste! [ ] A - Drücke erst die Taste [ALPHA] ud

Mehr

12.2 Flipflops. RS-Flipflops. Analyse von Schaltplänen. G nicht notwendigerweise azyklisch. Bemerkung: Flipflop wird im folgenden mit FF abgekürzt.

12.2 Flipflops. RS-Flipflops. Analyse von Schaltplänen. G nicht notwendigerweise azyklisch. Bemerkung: Flipflop wird im folgenden mit FF abgekürzt. 2.2 Flipflops Berd Becker Techische Iformatik II RS-Flipflops Aalyse vo Schaltpläe SP = ( X r, G, typ, i, out, Y r ) mit G icht otwedigerweise azyklisch. m Bemerkug: Flipflop wird im folgede mit FF abgekürzt.

Mehr

Kombinatorik und Polynommultiplikation

Kombinatorik und Polynommultiplikation Kombiatorik ud Polyommultiplikatio 3 Vorträge für Schüler SS 2004 W Pleske RWTH Aache, Lehrstuhl B für Mathematik 3 Eiige Zählprizipie ud Ausblicke Wir habe bislag gesehe, was die Multiomialkoeffiziete

Mehr

15.4 Diskrete Zufallsvariablen

15.4 Diskrete Zufallsvariablen .4 Diskrete Zufallsvariable Vo besoderem Iteresse sid Zufallsexperimete, bei dee die Ergebismege aus reelle Zahle besteht bzw. jedem Elemetarereigis eie reelle Zahl zugeordet werde ka. Solche Zufallsexperimet

Mehr

Normierte Vektorräume

Normierte Vektorräume Normierte Vektorräume Wir betrachte im Folgede ur Vektorräume über R 1. Sei also V ei Vektorraum. Wir möchte Metrike auf V betrachte, die im folgede Sie mit der Vektorraumstruktur verträglich sid:, y,

Mehr

Zusammenfassung: Gleichungen und Ungleichungen

Zusammenfassung: Gleichungen und Ungleichungen Zusammefassug: Gleichuge ud Ugleichuge Ihaltsverzeichis Polyomgleichuge ud -ugleichuge Bruch-, Wurzel- ud Betragsgleichuge ud -ugleichuge 6 Für Eperte 9 Polyomgleichuge ud -ugleichuge Defiitio: Ei Term

Mehr

4. Vektorräume mit Skalarprodukt

4. Vektorräume mit Skalarprodukt 4. Vektorräume mit Skalarprodukt Wiederholug: V=R x, y R: x= x x i x, y= y y, :R R R Skalarprodukt Stadardskalarprodukt lieare Abbildug mit 2 Argumete 4. Eigeschafte vo Skalarprodukte Def.: Es sei V ei

Mehr

Einführung in die Grenzwerte

Einführung in die Grenzwerte Eiführug i die Grezwerte Dieser Text folgt hauptsächlich der Notwedigkeit i sehr kurzer Zeit eie Idee ud Teile ihrer Awedug zu präsetiere, so dass relativ schell mit dieser Idee gerechet werde ka. Der

Mehr

Wahrscheinlichkeit und Statistik

Wahrscheinlichkeit und Statistik ETH Zürich HS 2015 Prof. Dr. P. Embrechts Wahrscheilichkeit ud Statistik D-INFK Lösuge Serie 2 Lösug 2-1. (a Wir bereche P [W c B] auf zwei Arte: (a Wir betrachte folgede Tabelle: Azahl W W c B 14 6 B

Mehr

6. Übung - Differenzengleichungen

6. Übung - Differenzengleichungen 6. Übug - Differezegleichuge Beispiel 00 Gesucht sid alle Lösuge vo a) x + 3x + = 0 ud b) x + x + 7 = 0, jeweils für 0. Um diese lieare Differezegleichug erster Ordug zu löse, verwede wir die im Buch auf

Mehr

Herleitung der Parameter-Gleichungen für die einfache lineare Regression

Herleitung der Parameter-Gleichungen für die einfache lineare Regression Herleitug der Parameter-Gleichuge für die eifache lieare Regressio Uwe Ziegehage. März 03 Historie v.0 6.03.009, erste Versio hochgelade v.0 0.03.03, eie Vorzeichefehler beseitigt, diverse Gleichuge ud

Mehr

6 Grenzwerte von Zahlenfolgen

6 Grenzwerte von Zahlenfolgen 6 Grezwerte vo Zahlefolge Ei zetraler Begriff der Aalysis ist der des Grezwertes. Wir begie mit der Betrachtug vo Grezwerte vo Zahlefolge. 6. Zahlefolge 6.. Grudbegriffe Defiitio 6... Eie Fuktio f : Z

Mehr

LGÖ Ks VMa 12 Schuljahr 2017/2018

LGÖ Ks VMa 12 Schuljahr 2017/2018 LGÖ Ks VMa Schuljahr 7/8 Zusammefassug: Gleichuge ud Ugleichuge Ihaltsverzeichis Polyomgleichuge ud -ugleichuge Bruch-, Wurzel- ud Betragsgleichuge ud ugleichuge 6 Für Experte 8 Polyomgleichuge ud -ugleichuge

Mehr

Mathematik 2 für Naturwissenschaften

Mathematik 2 für Naturwissenschaften Has Walser Mathematik für Naturwisseschafte Modul 0 Regressiosgerade ud Korrelatio Has Walser: Modul 0, Regressiosgerade ud Korrelatio ii Ihalt Die Regressiosgerade.... Problemstellug.... Berechug der

Mehr

186.813 Algorithmen und Datenstrukturen 1 VU 6.0 1. Übungstest SS 2012 26. April 2012

186.813 Algorithmen und Datenstrukturen 1 VU 6.0 1. Übungstest SS 2012 26. April 2012 Techische Uiversität Wie Istitut für Computergraphik ud Algorithme Arbeitsbereich für Algorithme ud Datestrukture 186.813 Algorithme ud Datestrukture 1 VU 6.0 1. Übugstest SS 2012 26. April 2012 Mache

Mehr

6 Folgen. 6.4 Folgen reeller Zahlen. Mathematik für Informatiker B, SS 2012 Dienstag 5.6. $Id: folgen.tex,v /06/05 11:12:18 hk Exp $

6 Folgen. 6.4 Folgen reeller Zahlen. Mathematik für Informatiker B, SS 2012 Dienstag 5.6. $Id: folgen.tex,v /06/05 11:12:18 hk Exp $ Mathematik für Iformatiker B, SS 0 Diestag 5.6 $Id: folge.tex,v. 0/06/05 ::8 hk Exp $ 6 Folge 6.4 Folge reeller Zahle I der letzte Sitzug habe wir de Begriff des Grezwerts eier Folge i eiem metrische Raum

Mehr

Berechnung von Abständen zu Geraden und Ebenen. Einfache Darstellung der Grundlagen: Die wichtigsten Aufgabenstellungen und Methoden- Datei Nr.

Berechnung von Abständen zu Geraden und Ebenen. Einfache Darstellung der Grundlagen: Die wichtigsten Aufgabenstellungen und Methoden- Datei Nr. Vektorgeometrie gaz eifach Teil 6 Abstäde Berechug vo Abstäde zu Gerade ud Ebee Eifache Darstellug der Grudlage: Die wichtigste Aufgabestelluge ud Methode- Datei Nr. 640 Stad 28. Dezember 205 Demo-Text

Mehr

Stetigkeit und Differenzierbarkeit. Vorlesung zur Didaktik der Analysis

Stetigkeit und Differenzierbarkeit. Vorlesung zur Didaktik der Analysis Stetigkeit ud Dierezierbarkeit Vorlesug zur Didaktik der Aalysis Ihalt Nachtrag: Fuktioegrezwert Stetigkeit Aschauliche Bedeutug Mathematische Präzisierug Topologische Charakterisierug Gleichmäßige Stetigkeit

Mehr

Grenzwert. 1. Der Grenzwert von monotonen, beschränkten Folgen

Grenzwert. 1. Der Grenzwert von monotonen, beschränkten Folgen . Der Grezwert vo mootoe, beschräkte Folge Der Grezwert vo mootoe, beschräkte Folge ist eifacher verstädlich als der allgemeie Fall. Deshalb utersuche wir zuerst diese Spezialfall ud verallgemeier aschliessed.

Mehr

( ), der genau auf der Geraden ( ) 2 ( ) #( ) 8. Lineare Regression. = f i. Nach der Summe der kleinsten. mx i

( ), der genau auf der Geraden ( ) 2 ( ) #( ) 8. Lineare Regression. = f i. Nach der Summe der kleinsten. mx i 8. Lieare Regressio 8.1. Die Methode der kleiste Quadrate Regressiosgerade bzw. Ausgleichsgerade sid eie Auswertug vo statistische Messdate. Ziel dieses Verfahres ist es, Beziehuge zwische zwei Merkmale

Mehr

3 Folgen, Reihen, Grenzwerte 3.1 Zahlenfolgen. Beispiele: 1, 2, 3, 4, 5,. 1, 3, 5, 7, 9, 3, 6, 9, 12, 15, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 10, 100, 1.000, 10.

3 Folgen, Reihen, Grenzwerte 3.1 Zahlenfolgen. Beispiele: 1, 2, 3, 4, 5,. 1, 3, 5, 7, 9, 3, 6, 9, 12, 15, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 10, 100, 1.000, 10. 3 Folge, Reihe, Grezwerte 3.1 Zahlefolge Beispiele: 1, 2, 3, 4, 5,. 1, 3, 5, 7, 9, 3, 6, 9, 12, 15, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 10, 100, 1.000, 10.000, 1 3 Folge, Reihe, Grezwerte 3.1 Zahlefolge Defiitio: Eie

Mehr

Schwerpunkt 1 E Ma 1 Lubov Vassilevskaya

Schwerpunkt 1 E Ma 1 Lubov Vassilevskaya http://www.ewagilmour.com/wp-cotet/uploads/2010/05/forkkifespooegg.jpg Schwerpukt 1 E Der starre c Körper http://www.flickr.com/photos/iesca/3139536876/i/pool-streetlamps Abb. 1 1: Zur Defiitio eies starre

Mehr

Vorkurs Mathematik für Informatiker Folgen

Vorkurs Mathematik für Informatiker Folgen Vorkurs Mathematik für Iformatiker -- 9 Folge -- 6.1.215 1 Folge: Defiitio Eie (uedliche) Folge im herkömmliche Sie etsteht durch Hitereiaderschreibe vo Zahle 1,2,3,4,5, Dabei ist die Reihefolge wichtig,

Mehr

170I I-206I 10 - I I I O NR : 10 O I I I =7 O O I I = 3% 7 -od 6 : 14 : Arithmetische Schaltungen

170I I-206I 10 - I I I O NR : 10 O I I I =7 O O I I = 3% 7 -od 6 : 14 : Arithmetische Schaltungen ' 172 3 Arithmetische Schaltuge a) Subtrahiere Sie 11 6 = 5 im Biärsystem bei eier Wortbreite =4 17 : 1011 6 : 0110 01=5 = 170 b) Subtrahiere Sie 12 5 = 7 im Biärsystem bei eier Wortbreite =4 72 : 1100

Mehr

1.2. Taylor-Reihen und endliche Taylorpolynome

1.2. Taylor-Reihen und endliche Taylorpolynome 1.. aylor-reihe ud edliche aylorpolyome 1..1 aylor-reihe Wir köe eie Fuktio f() i eier Umgebug eies Puktes o gut durch ihre agete i o: t o () = f(o) + f (o) (-o) aäher: Wir sehe: Je weiter wir vo o weg

Mehr

3 Grenzwerte. 3.1 Grenzwerte von Folgen

3 Grenzwerte. 3.1 Grenzwerte von Folgen 03-grezwerte.cdf 3 Grezwerte 3. Grezwerte vo Folge Kovergez Mache Folge zeige ei spezielles Verhalte, we der Idex sehr groß wird. Sie äher sich eier bestimmte Zahl. Betrachte wir zum Beispiel die Folge

Mehr

D-MATH Topologie FS 15 Theo Bühler. Musterlösung 2

D-MATH Topologie FS 15 Theo Bühler. Musterlösung 2 D-MATH Topologie FS 15 Theo Bühler Musterlösug 2 1. a) Per Defiitio ist A = {x : x berührt A}. I der Vorlesug wurde die Formel (X A) = ( A ) c gezeigt, also A = ( X A ) c. Daher ist A = A A = A (A ) c

Mehr

Eigenschaften von Texten

Eigenschaften von Texten Worthäufigkeite Eigeschafte vo Texte Eiige Wörter sid sehr gebräuchlich. 2 der häufigste Wörter (z.b. the, of ) köe ca. 0 % der Wortvorkomme ausmache. Die meiste Wörter sid sehr selte. Die Hälfte der Wörter

Mehr

Satz Ein Boolescher Term t ist eine Tautologie genau dann, wenn t unerfüllbar ist.

Satz Ein Boolescher Term t ist eine Tautologie genau dann, wenn t unerfüllbar ist. Erfüllbarkeit, Uerfüllbarkeit, Allgemeigültigkeit Defiitio Eie Belegug β ist passed zu eiem Boolesche Term t, falls β für alle atomare Terme i t defiiert ist. (Wird ab jetzt ageomme.) Ist β(t) = true,

Mehr

Taylor-Reihen 1-E1. Ma 2 Lubov Vassilevskaya

Taylor-Reihen 1-E1. Ma 2 Lubov Vassilevskaya Taylor-Reihe -E -E Brook Taylor (685-73) Brook Taylor war britischer Mathematiker. Nach ihm sid die Taylorreihe ud die Taylorsche Formel beat mit der ma stetig dierezierbare Fuktioe als Potezreihe darstelle

Mehr

6 Vergleich mehrerer unverbundener Stichproben

6 Vergleich mehrerer unverbundener Stichproben 6 Vergleich mehrerer uverbudeer Stichprobe 6.1 Die eifaktorielle Variazaalyse Die eifaktorielle Variazaalyse diet der Utersuchug des Eiflusses eier kategorieller (bzw. ichtmetrischer) Variable, die die

Mehr

1 Randomisierte Bestimmung des Medians

1 Randomisierte Bestimmung des Medians Praktikum Diskrete Optimierug (Teil 0) 0.07.006 Radomisierte Bestimmug des Medias. Problemstellug ud Ziel I diesem Abschitt stelle wir eie radomisierte Algorithmus zur Bestimmug des Medias vor, der besser

Mehr

Wörterbuchmethoden und Lempel-Ziv-Codierung

Wörterbuchmethoden und Lempel-Ziv-Codierung Kapitel 3 Wörterbuchmethode ud Lempel-Ziv-Codierug I diesem Abschitt lere wir allgemei Wörterbuchmethode zur Kompressio ud isbesodere die Lempel-Ziv (LZ))-Codierug kee. Wörterbuchmethode sid ei eifaches

Mehr

Drehstrom. 1 Begriffe. 2 Drei Phasen und Cosinus. David Vajda 30. April Effektivwert. Nennwert. Spitzenwert = Scheitelwert = Amplitude.

Drehstrom. 1 Begriffe. 2 Drei Phasen und Cosinus. David Vajda 30. April Effektivwert. Nennwert. Spitzenwert = Scheitelwert = Amplitude. Drehstrom David Vajda 0. April 017 1 Begriffe Effektivwert Newert Spitzewert = Scheitelwert = Amplitude Mittel: arithmetisches Mittel geometrisches Mittel quadratisches Mittel..., oder, Mittel: arithmetisches

Mehr

Index. Majorante, 24 Minorante, 23. Partialsumme, 17

Index. Majorante, 24 Minorante, 23. Partialsumme, 17 Folge, Reihe Idex Kovergezkriterie Hauptkriterium, Leibiz-Kriterium, Majoratekriterium, 4 Mioratekriterium, otwediges Kriterium, 0 Quotietekriterium, teleskopierede Summe, Wurzelkriterium, Majorate, 4

Mehr

Arithmetische und geometrische Folgen. Die wichtigsten Theorieteile. und ganz ausführliches Training. Datei Nr

Arithmetische und geometrische Folgen. Die wichtigsten Theorieteile. und ganz ausführliches Training. Datei Nr ZAHLENFOLGEN Teil 2 Arithmetische ud geometrische Folge Die wichtigste Theorieteile ud gaz ausführliches Traiig Datei Nr. 4002 Neu Überarbeitet Stad: 7. Juli 206 INTERNETBIBLIOTHEK FÜR SCHULMATHEMATIK

Mehr

FormelnfürdieAnzahlmöglicherQuadrateaufn*nSpielfeldern

FormelnfürdieAnzahlmöglicherQuadrateaufn*nSpielfeldern Modrago Formel Herleitug, Azahl Quadrate ud Differeze 01.doc 1 FormelfürdieAzahlmöglicherQuadrateauf*Spielfelder Mit Erläuteruge zur Ableitug der Formel vo Dr. Volker Bagert Berli, 11.03.010 Ihaltsverzeichis

Mehr

Zusammenfassung: Folgen und Konvergenz

Zusammenfassung: Folgen und Konvergenz LGÖ Ks VMa Schuljahr 6/7 Zusammefassug Folge ud Kovergez Ihaltsverzeichis Defiitioe ud Beispiele für Folge Beschräkte Folge Kovergez vo Folge Grezwertsätze für Folge 5 Für Experte 7 Defiitioe ud Beispiele

Mehr

Behörde für Schule und Berufsbildung Abitur 2010 Lehrermaterialien zum Leistungskurs Mathematik

Behörde für Schule und Berufsbildung Abitur 2010 Lehrermaterialien zum Leistungskurs Mathematik II. Erforschug vo Schädligspopulatioe LA/AG Eie wisseschaftliche Arbeitsgruppe bestehed aus Mathematikerie ud Biologe hat de Auftrag, das Wachstum vo Populatioe eier bestimmte Schädligsart zu erforsche.

Mehr

8. Die Exponentialfunktion und die trigonometrischen Funktionen

8. Die Exponentialfunktion und die trigonometrischen Funktionen 8. Die Expoetialfuktio ud die trigoometrische Fuktioe 8.1 Defiitio der Expoetialfuktio Fudametallemma: Für jede Folge w mit dem Grezwert w gilt: lim 1 w k 0 k w. k! Defiitio der Expoetialfuktio : k 2 3

Mehr

Tutorial zum Grenzwert reeller Zahlenfolgen

Tutorial zum Grenzwert reeller Zahlenfolgen MAE Mathematik: Aalysis für Igeieure Herbstsemester 206 Dr. Christoph Kirsch ZHAW Witerthur Tutorial zum Grezwert reeller Zahlefolge I diesem Tutorial lere Sie, die logische Aussage i der Defiitio des

Mehr

Ungleichungen werden mit Äquivalenzumformungen gelöst. Hierzu werden die sogenannten Monotoniegesetze angegeben.

Ungleichungen werden mit Äquivalenzumformungen gelöst. Hierzu werden die sogenannten Monotoniegesetze angegeben. Floria Häusler Ugleichuge. Grudsätzliches I folgede ist ur vo reelle Zahle die Rede, ohe daß dies im eizele betot wird. Es seie A, B, C,... Terme reeller Zahle, u. U. auch mit Variable. Für Ugleichuge

Mehr

Tutorium Mathematik ITB1(B), WI1(B)

Tutorium Mathematik ITB1(B), WI1(B) Tutorium Mathematik ITB(B), WI(B) Aufgabeblatt F Aufgabe zum Kapitel Fuktioe Prof Dr Peter Plappert Fachbereich Grudlage Aufgabe : Bestimme Sie jeweils de maimal mögliche Defiitiosbereich D ma a) f ( =

Mehr

Kapitel 4. Budgetmenge. Budgetmenge. Nutzenmaximierung und Konsumentenauswahl. Nutzenmaximierung und Konsumentenauswahl

Kapitel 4. Budgetmenge. Budgetmenge. Nutzenmaximierung und Konsumentenauswahl. Nutzenmaximierung und Konsumentenauswahl Nutzemaimierug ud Kosumeteauswahl Kaitel 4 Nutzemaimierug ud Kosumeteauswahl Defiitio der Budgetmege ud der Budgetbeschräkug. Die ege der mögliche Alterative Darstellug der otimale Kosumeteauswahl: Grahisch.

Mehr

Wir wiederholen zunächst das Majorantenkriterium aus Satz des Vorlesungsskripts Analysis von W. Kimmerle und M. Stroppel.

Wir wiederholen zunächst das Majorantenkriterium aus Satz des Vorlesungsskripts Analysis von W. Kimmerle und M. Stroppel. Uiversität Stuttgart Fachbereich Mathematik Prof. Dr. C. Hesse PD Dr. P. H. Lesky Dr. D. Zimmerma MSc. J. Köller MSc. R. Marczizik FDSA 4 Höhere Mathematik II 30.04.2014 el, kyb, mecha, phys 1 Kovergezkriterie

Mehr

Die g-adische Bruchdarstellung. 1 Die g-adische Bruchdarstellung

Die g-adische Bruchdarstellung. 1 Die g-adische Bruchdarstellung Die g-adische Buchdastellug Votag im Rahme des Posemias zu Aalysis, 24.03.2006 Michael Heste Ziel dieses Votags ist eie kokete Dastellug de elle Zahle, wie etwa die allgemei bekate ud gebäuchliche Dezimaldastellug

Mehr

Denition 27: Die Fakultät ist eine Folge f : N N mit f(1) := 1 und f(n + 1) := (n + 1) f(n) für alle n N. Wir schreiben n! := f(n) für diese Folge.

Denition 27: Die Fakultät ist eine Folge f : N N mit f(1) := 1 und f(n + 1) := (n + 1) f(n) für alle n N. Wir schreiben n! := f(n) für diese Folge. Vorkurs Mathematik, PD Dr. K. Halupczok, WWU Müster Fachbereich Mathematik ud Iformatik 22.9.20 Ÿ3.2 Folge ud Summe (Fortsetzug) Eie wichtige Möglichkeit, wie ma Zahlefolge deiere ka, ist die über eie

Mehr

Gruppe 108: Janina Bär Christian Hörr Robert Rex

Gruppe 108: Janina Bär Christian Hörr Robert Rex TEHNIHE UNIVEITÄT HEMNITZ FAULTÄT FÜ INFOMATI Hardwarepraktikum im W /3 Versuch 3 equetielle ysteme I Gruppe 8: aia Bär hristia Hörr obert ex hemitz, 7. November Hardwarepraktikum equetielle ysteme I Aufgabe

Mehr

Für eine n n-matrix A müssen wir die Gleichung. lösen. Falls (A λi) invertierbar ist, dann ist. Dann ist aber λ kein Eigenwert.

Für eine n n-matrix A müssen wir die Gleichung. lösen. Falls (A λi) invertierbar ist, dann ist. Dann ist aber λ kein Eigenwert. Geschlossees Leotief-Modell Ei Leotief-Modell für eie Volkswirtschaft heißt geschlosse, we der Kosum gleich der Produktio ist, d.h. we Kapitel 5 Eigewerte V x = x Es hadelt sich dabei um eie Spezialfall

Mehr

n 2(a + bx i y i ) = 0 und i=1 n 2(a + bx i y i )x i = 0 i=1 gilt. Aus diesen beiden Gleichungen erhalten wir nach wenigen einfachen Umformungen

n 2(a + bx i y i ) = 0 und i=1 n 2(a + bx i y i )x i = 0 i=1 gilt. Aus diesen beiden Gleichungen erhalten wir nach wenigen einfachen Umformungen Regressio Dieser Text rekapituliert die i der Aalsis ud Statistik wohlbekate Methode der kleiste Quadrate, auch Regressio geat, zur Bestimmug vo Ausgleichsgerade Regressiosgerade ud allgemei Ausgleichpolome.

Mehr

Mathematik Funktionen Grundwissen und Übungen

Mathematik Funktionen Grundwissen und Übungen Mathematik Fuktioe Grudwisse ud Übuge Potezfuktio Hyperbel Epoetialfuktio Umkehrfuktio Stefa Gärter 004 Gr Mathematik Fuktioe Seite Grudwisse Potezfuktio Defiitio Durch die Zuordugsvorschrift f: Æ mit

Mehr

KAPITEL 11. Ungleichungen. g(x) g(x 0 ) + K 0 (x x 0 ).

KAPITEL 11. Ungleichungen. g(x) g(x 0 ) + K 0 (x x 0 ). KAPITEL 11 Ugleichuge 111 Jese-Ugleichug Defiitio 1111 Eie Fuktio g : R R heißt kovex, we ma für jedes x R ei K = K (x ) R fide ka, so dass für alle x R gilt: g(x) g(x ) + K (x x ) Bemerkug 111 Eie Fuktio

Mehr

4 Schwankungsintervalle Schwankungsintervalle 4.2

4 Schwankungsintervalle Schwankungsintervalle 4.2 4 Schwakugsitervalle Schwakugsitervalle 4. Bemerkuge Die bekate Symmetrieeigeschaft Φ(x) = 1 Φ( x) bzw. Φ( x) = 1 Φ(x) für alle x R überträgt sich auf die Quatile N p der Stadardormalverteilug i der Form

Mehr

3. Taylorformel und Taylorreihen

3. Taylorformel und Taylorreihen Prof Dr Siegfried Echterhoff Aalysis Vorlesug SS 9 3 Taylorformel ud Taylorreihe Sei I R ei Itervall ud sei f : I R eie Fuktio Ziel: Wolle utersuche, wa sich die Fuktio f i eier Umgebug vo eiem Pukt I

Mehr

Lineare Abbildungen und Matrizen

Lineare Abbildungen und Matrizen Kapitel 6 Lieare Abbilduge ud Matrize I diese Kapitel werde wir lieare Abbilduge ittels sogeater Matrize beschreibe. Das Matrizekalkül wurde i Wesetliche vo C.F. Gauß, J.J. Sylvester ud A. Cayley i 19.

Mehr

Mathematik 1 für Informatik

Mathematik 1 für Informatik Guter Ochs. Juli 203 Mathematik für Iformatik Probeklausur Lösugshiweise. a Bestimme Sie per NewtoIterpolatio ei Polyom px mit möglichst kleiem Grad, so dass p = p0 = p = sowie p2 = 7. i x i y i d i,i

Mehr

Nennenswertes zur Stetigkeit

Nennenswertes zur Stetigkeit Neeswertes zur Stetigkeit.) Puktweise Stetigkeit: Vo Floria Modler Defiitio der pukteweise Stetigkeit: Eie Fuktio f : D R ist geau da i x D stetig, we gilt: ε > δ >, so dass f ( x) f ( x ) < ε x D mit

Mehr

2. Diophantische Gleichungen

2. Diophantische Gleichungen 2. Diophatische Gleichuge [Teschl05, S. 91f] 2.1. Was ist eie diophatische Gleichug ud wozu braucht ma sie? Def D2-1: Eie diophatische Gleichug ist eie Polyomfuktio i x,y,z,, bei der als Lösuge ur gaze

Mehr

Elektronikpraktikum: Digitaltechnik 2

Elektronikpraktikum: Digitaltechnik 2 Elektroikpraktikum: Digitaltechik 2 Datum, Ort: 16.05.2003, PHY/D-213 Betreuer: Schwierz Praktikate: Teshi C. Hara, Joas Posselt (beide 02/2/PHY/02) Gruppe: 8 Ziele Aufbau eier 3-Bit-Dekodierschaltug;

Mehr

Lösungsskizzen Mathematik für Informatiker 5. Aufl. Kapitel 3 Peter Hartmann

Lösungsskizzen Mathematik für Informatiker 5. Aufl. Kapitel 3 Peter Hartmann Lösugsskizze Mathematik für Iformatiker 5. Aufl. Kapitel 3 Peter Hartma Verstädisfrage. Ka ma ei Axiom beweise? Nei!. Ka ei Beweis eier Aussage richtig sei, we im Iduktiosschluss die Iduktiosaahme icht

Mehr

Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I

Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I Aufgabe ud Lösuge Ausarbeitug der Übugsstude zur Vorlesug Aalysis I Witersemester 2008/2009 Übug am 09.2.2008 Übug 8 Eileitug Es soll och eimal auf die agebotee Sprechstude higewiese werde, sowie auf mögliche

Mehr

Strukturelle Modelle in der Bildverarbeitung Markovsche Ketten II

Strukturelle Modelle in der Bildverarbeitung Markovsche Ketten II Strukturelle Modelle i der Bildverarbeitug Markovsche Kette II D. Schlesiger TUD/INF/KI/IS Statioäre Verteilug Verborgee Markovsche Kette (HMM) Erkeug stochastisches Automate D. Schlesiger SMBV: Markovsche

Mehr

Zusammenfassung: Folgen und Konvergenz

Zusammenfassung: Folgen und Konvergenz Zusammefassug Folge ud Kovergez Ihaltsverzeichis Defiitioe ud Beispiele für Folge Beschräkte Folge Kovergez vo Folge Grezwertsätze für Folge 6 Für Experte 8 Defiitioe ud Beispiele für Folge Defiitio Eie

Mehr

4.3 Auswertung von Reaktionsgleichungen

4.3 Auswertung von Reaktionsgleichungen 76 Stoffmegerelatioe. Auswertug vo eaktiosgleichuge Durch eie chemische eaktio werde eaktate (Ausgagsstoffe i bestimmte eaktiosprodukte umgewadelt. Dieser Umsatz wird durch die betreffede eaktiosgleichug

Mehr

Leitfaden Bielefeld SS 2007 III-4

Leitfaden Bielefeld SS 2007 III-4 Leitfade Bielefeld SS 2007 III-4 8.2. Der allgemeie Fall. Satz. Sei N 1, sei ω eie primitive -te Eiheitswurzel ud K = Q[ω ]. Da gilt: (a) [K : Q] = φ(), (b) Φ ist irreduzibel, (c) O K = Z[ω ]. (d) Eie

Mehr

A. Zahleneinteilung. r a b

A. Zahleneinteilung. r a b Aus FUNKSCHAU 14/1953 (Blatt 1+) ud 17/1953 (Blatt 3), im Origial -spaltig. Digitalisiert 07/016 vo Eike Grud für http://www.radiomuseum.org mit freudlicher Geehmigug der FUNKSCHAU- Redaktio. Die aktuelle

Mehr

10. Testen von Hypothesen Seite 1 von 6

10. Testen von Hypothesen Seite 1 von 6 10. Teste vo Hypothese Seite 1 vo 6 10.1 Eiführug i das Teste vo Hypothese Eie Hypothese ist eie Vermutug bzw. Behauptug über die Wahrscheilichkeit eies Ereigisses. Mit Hilfe eies geeigete Tests (=Testverfahre)

Mehr

Komplexe Zahlen. Lernziele dieses Abschnitts sind:

Komplexe Zahlen. Lernziele dieses Abschnitts sind: KAPITEL 1 Komplexe Zahle Lerziele dieses Abschitts sid: (1) Aalytische ud geometrische Darstellug komplexer Zahle, () Grudrechearte fur komplexe Zahle, (3) Kojugatio ud Betrag komplexer Zahle, (4) Losug

Mehr

Lösungsskizzen Mathematik für Informatiker 6. Aufl. Kapitel 4 Peter Hartmann

Lösungsskizzen Mathematik für Informatiker 6. Aufl. Kapitel 4 Peter Hartmann Lösugssizze Mathemati für Iformatier 6. Aufl. Kapitel 4 Peter Hartma Verstädisfrage 1. We Sie die Berechug des Biomialoeffiziete mit Hilfe vo Satz 4.5 i eiem Programm durchführe wolle stoße Sie schell

Mehr

so spricht man von einer kommutativen Gruppe oder auch abelschen Gruppe.

so spricht man von einer kommutativen Gruppe oder auch abelschen Gruppe. Defiitioe ud Aussage zu ruppe Michael ortma Eie ruppe ist ei geordetes Paar (, ). Dabei ist eie icht-leere Mege, ist eie Verküpfug (Abbildug), wobei ma i.a. a b oder gar ur ab statt ( a, b) schreibt. Es

Mehr

Ticket-Produkte. 1. Welche Ticket-Arten stehen für die Allgemeinheit zur Verfügung?

Ticket-Produkte. 1. Welche Ticket-Arten stehen für die Allgemeinheit zur Verfügung? 1. Welche Ticket-Arte stehe für die Allgemeiheit zur Verfügug? Für die FIFA Fussball-Weltmeisterschaft 201 werde drei verschiedee Ticket-Produkte agebote: Eizeltickets: Dies sid Tickets für ei bestimmtes

Mehr

Skriptum zur ANALYSIS 1

Skriptum zur ANALYSIS 1 Skriptum zur ANALYSIS 1 Güter Lettl WS 2017/2018 1. Grudbegriffe der Megelehre ud der Logik 1.1 Naive Megelehre [Sch-St 4.1] Defiitio eier Mege ach Georg Cator (1845 1918):,,Eie Mege M ist eie Zusammefassug

Mehr

Allgemeine Lösungen der n-dimensionalen Laplace-Gleichung und ihre komplexe Variable

Allgemeine Lösungen der n-dimensionalen Laplace-Gleichung und ihre komplexe Variable Allgemeie Lösuge der -dimesioale Laplace-Gleichug ud ihre komplexe Variable Dr. rer. at. Kuag-lai Chao Göttige, de 4. Jauar 01 Abstract Geeral solutios of the -dimesioal Laplace equatio ad its complex

Mehr

8. Die Exponentialfunktion und die trigonometrischen Funktionen. 8.1 Definition der Exponentialfunktion

8. Die Exponentialfunktion und die trigonometrischen Funktionen. 8.1 Definition der Exponentialfunktion 8. Die Expoetialfuktio ud die trigoometrische Fuktioe 8. Defiitio der Expoetialfuktio Fudametallemma: Für jede Folge w mit dem Grezwert w gilt: w lim + = k = 0 k w. k! Defiitio der Expoetialfuktio : k

Mehr

AT AB., so bezeichnet man dies als innere Teilung von

AT AB., so bezeichnet man dies als innere Teilung von Teilverhältisse Aus der Geometrie der Dreiecke ket ma die Aussage, dass der Schwerpukt T eies Dreiecks die Seitehalbierede im Verhältis : teilt. Für die Strecke AT ud TM gilt gemäß der Abbildug AT : TM

Mehr

Universität Stuttgart Fachbereich Mathematik. 1 Lineare Abbildungen und Matrizen. 1.1 Um was geht es?

Universität Stuttgart Fachbereich Mathematik. 1 Lineare Abbildungen und Matrizen. 1.1 Um was geht es? Uiversität Stuttgart Fachbereich Mathematik Prof Dr C Hesse PD Dr P H Lesky Dipl Math D Zimmerma Msc J Köller FAQ 4 Höhere Mathematik 724 el, kyb, mecha, phys Lieare Abbilduge ud Matrize Um was geht es?

Mehr