1. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2010/11. j!(k j)!(n k)!(n j)! = n! j!(n j)! (k j)!(n j (k j))! = n! (n k)!

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "1. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2010/11. j!(k j)!(n k)!(n j)! = n! j!(n j)! (k j)!(n j (k j))! = n! (n k)!"

Transkript

1 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H. Binomialkoeffizienten Beweisen Sie die folgenden Aussagen: ( ( ( ( n k n n j (a = k j j k j ( ( ( ( n n k n n j (b = k j j k n ( n (c n N: ( j = j j= Lösungshinweise hierzu: (a ( ( n k n! k! = k j k!(n k! j!(k j! = = n!(n j! j!(k j!(n k!(n j! = n! (n j! j!(n j! (k j!(n j (k j! = ( n j ( n j k j (b ( n k ( n k j = n! (n k! k!(n k! j!(n k j! = = n! (n j! j!(n j! k!(n j k! = ( n j ( n j k (c Erinneren Sie sich, dass (a + b n = n j= ( n j a n j b j. Mit a = und b = bekommen wir n ( n n ( n ( j = j j j= j= ( n j ( j = ( n =.

2 . Gruppenübung Höhere Mathematik Aufgabe H. Summen Entscheiden Sie, welche der folgenden Ausdrücke gleich sind. ( n + ( l+ n (a a l+ a l (b (c (d l= n+5 a k 9 k=5 n+ k= n+ a k k= cos(π + πka k Lösungshinweise hierzu: ( + ( l+ (a Da (b l= { für l ungerade =, bekommen wir für l gerade ( n { + ( l+ a + a 7 + a a n+, n ungerade a l+ = a + a + a a (n +, n gerade l= Insgesamt ergibt sich somit ( n + ( l+ n a l+ a l = l= l= { a + a a n+ a a 4... a n, a + a a n a a 4... a n, n+5 a k 9 = a ( a ( a ( (n+5 9 = a + a + a a n+. k=5 Alternativ kann man auch eine Indexverschiebung benutzen. Mit l = k 4 erhalten wir n+5 n+5 n+ a k 9 = a (k 4 = a l. k=5 k=5 Damit ergibt sich der gleiche Ausdruck wie in Teil (d. (c Wegen ergibt sich n+ k= cos(π + πk = { l= für k ungerade für k gerade cos(π + πka k = a a + a a a n a n + a n+.. n ungerade n gerade.

3 . Gruppenübung Höhere Mathematik (d n+ a k = a + a + a a (n+ = a + a + a a n+. k= Aufgabe H. (a Skizzieren Sie die folgenden Mengen: M := { (x, y R } x <, M := { (x, y R } y < x, M := { (x, y R (x + (y + 4 }. (b Skizzieren Sie nun die Menge M 4 := { (x, y R (x + (y (x + (y + }, und die Schnittmenge von M und M. Lösungshinweise hierzu: (a Die Menge M ist der Streifen, wobei der Rand x = ± nicht zu der Menge gehört. y M x M ist die graue Halbebene, wobei die Gerade y = x nicht zu der Menge gehört.

4 . Gruppenübung Höhere Mathematik y 4 M 4 4 x Die Menge M ist eine Kreisscheibe mit Radius und dem Mittelpunkt (,, wobei der Rand Bestandteil der Menge ist. y M x (b Die Menge M 4 besteht aus zwei Kreisscheiben mit Radius und den Mittelpunkten (, und (,, wobei der Rand Bestandteil der Menge ist.

5 . Gruppenübung Höhere Mathematik y 4 M M 4 x Die Schnittmenge von M und M ist die folgende Menge: y x M M 4

6 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 4. Bestimmen Sie die Menge aller reellen Zahlen, die die folgenden Ungleichungen erfüllen: (a x + > x (x + (b x + x 4 + < x x x (c x Lösungshinweise hierzu: (a. Fall: x <. Man kann in diesem Fall auf beiden Seiten durch den Faktor x + teilen. Da dieser Faktor negativ ist, dreht sich dabei das Ungleichheitszeichen um: Dies gilt für alle x <.. Fall: x =. Dies ist ein Widerspruch.. Fall: x > x + > x (x + < x < x x + > x (x + > x + > x (x + > x > x Die Lösungsmenge ist daher gegeben durch {x R : x < < x < }. (b Die Nullstellen von x + x 4 sind 4 und, wobei x + x 4 für 4 < x < negativ ist, sonst positiv (oder gleich Null an den Nullstellen.. Fall: x < 4. x + x 4 + < x 4 x + x + 5x < 5 <x < ( x < 4 nach Voraussetzung

7 . Gruppenübung Höhere Mathematik. Fall: x = 4.. Fall: 4 < x <. < 5 x x < x + 4 x + x x < x < x > ( 4 < x < nach Voraussetzung 4. Fall: x =. < 5 5. Fall: x >. x + x 4 + < x x x + x 6 < <x < ( x > nach Voraussetzung Die Lösungsmenge ist daher gegeben durch {x R : 5 < x < < x < }. (c Für x = ist der Ausdruck auf der linken Seite der Ungleichung nicht definiert. Ansonsten gilt folgende Äquivalenz:. Fall: x <. x x x x. x x Dies ist erfüllt für alle x < (sogar für alle x R.. Fall: x =.. Fall: < x <. 4. Fall: x =. Siehe oben. x x x x ( < x <

8 . Gruppenübung Höhere Mathematik 5. Fall: x >. x x Dies ist für kein x R erfüllt. Die Lösungsmenge ist daher gegeben durch {x R : x }. Aufgabe H 5. Ungleichungen, Vollständige Induktion Beweisen Sie folgende Formeln für n N mit Hilfe der vollständigen Induktion: (a n > n, n > 4 (b > n, n > n (c cos(x cos(x cos(4x...cos( n x = sin (n+ x n+ sin(x Dabei dürfen Sie die folgende Gleichung, die für alle x,y R gilt, ohne Beweis benutzen: sin(x + y = sin(x cos(y + sin(y cos(x. Lösungshinweise hierzu: (a IA n = 5: 5 > 5. Wegen > 5 ist die Behauptung für n = 5 wahr. IS n (n + : n+ = n > n = n + n > n + (n + = (n +. Hier wurde benutzt, dass n > n + für alle n. Dass diese Ungleichung gilt ist leicht einzusehen, denn sie ist äquivalent zu n n + >, was wegen n n + = (n für alle n erfüllt ist. (b IA n = : + > + >. Die Behauptung für n = ist wahr. IS > n+ > ( n n+ + n = n +. n n + n +

9 . Gruppenübung Höhere Mathematik Hier haben wir die Ungleichung n + > n + n benutzt, deren Gültigkeit nach einer Multiplikation mit n + + n offensichtlich wird, denn man erhält n + n + >. (c IA n = : cos(x = sin(x sin(x. Wegen sin(x = sin(x cos(x ist die Behauptung für n = wahr. IS n (n + : cos(x cos(x cos(4x cos ( n x cos ( n+ x = sin (n+ x n+ sin(x cos ( n+ x = sin ( n+ x cos ( n+ x n+ sin(x = sin ( n+ x n+ sin(x Deshalb ist die Behauptung für alle n N wahr. = sin (n+ x n+ sin(x. Aufgabe H 6. Betrag Bestimmen Sie alle Lösungen der folgenden Gleichungen: (a x 6 x + 5 = (b x = x (c x x + x a =, a R Lösungshinweise hierzu: (a Lösung I. Fall: x. Wir erhalten die Gleichung x 6x + 5 =, die die folgenden Nullstellen x = und x = 5 hat. Fall: x <. Wir erhalten x + 6x + 5 = mit den Nullstellen x = und x 4 = 5.

10 . Gruppenübung Höhere Mathematik (b Lösung II. Mit z = x erhalten wir die Gleichung z 6z + 5 = mit den Nullstellen z = und z = 5. Da z = x, gilt x = ±z. Deshalb haben wir Fall: x. x =, x = 5, x =, x 4 = 5. x = x ( x = 4x x x + = 4x 9 x + 4x x + = 4x 5 6x = x. 5 6x = x x =.5. Da.5, ist x =.5 eine Lösung. Fall: x <. Da >, ist x = keine Lösung. 5 6x = + x x =. (c Da z folgt aus x x + x a =, dass ( x x = ( x a =. Also erhalten wir (x(x = (x = a. Deshalb gilt ist a =, so lautet die Lösung x =, ist a =, so lautet die Lösung x =, ist a R {, }, so existiert keine Lösung.

11 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I. Rybak, M. Kutter, J. Veenman. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 7. Eigenschaften von Abbildungen Untersuchen Sie, ob folgenden Abbildungen surjektiv, injektiv oder bijektiv sind: (a f : R R + : x x Lösungshinweise hierzu: f ist nicht injektiv, da z.b. f ( = = f ( ist. Also ist f auch nicht bijektiv. Wir zeigen, dass f surjektiv ist. Dazu betrachten wir ein Element x aus der Bildmenge R +. Offensichtlich ist x ein Element des Definitionsbereichs R und es gilt f (x = x. Wir haben also ein Element gefunden, das auf x R + abgebildet wird. f ist surjektiv. (b f : R R + : x e x Lösungshinweise hierzu: Für x,y R mit x < y gilt e x < e y. Also ist f injektiv. Aus der Tatsache, dass f stetig ist und der Asymptotik lim x e x = und lim x + e x = + folgt außerdem, dass f surjektiv ist (man erkennt das auch sehr gut an einer Skizze des Funktionsgraphen. Damit ist f bijektiv. (c f : R R: x sin x Lösungshinweise hierzu: Es ist sin(x = sin(x + π für alle x R. Außerdem ist sin(x < für alle x R. Es gibt also kein x im Definitionsbereich so, dass f (x = ist. Daher ist f weder injektiv noch surjektiv noch bijektiv. [ (d f 4 : π, π ] R: x cosx Lösungshinweise hierzu: Es ist cos( x = cos(x für alle x R. Außerdem ist cos(x < für alle x R. Es gibt also kein x im Definitionsbereich so, dass f 4 (x = ist. Daher ist f 4 weder injektiv noch surjektiv noch bijektiv. (e f 5 : R R + : x x 4 + Lösungshinweise hierzu: Es ist x 4 = ( x 4 und damit auch f 5 (x = f 5 ( x für alle x R. Da x 4 ist, gibt es kein x im Definitionsbereich so, dass f 5 (x = ist. Daher ist f 5 weder injektiv noch surjektiv noch bijektiv. Aufgabe H 8. Komplexe Zahlen, Wurzelziehen im Komplexen Geben Sie die folgenden komplexen Zahlen in der Form a + bi mit a, b R an: (a z = ( + i( i (b z = 4 i 4 + i (c z = ( + i (d Bestimmen Sie alle Wurzeln z 4,5,6 = i. Geben Sie das Ergebnis in der Form a + bi mit a,b R an.

12 . Gruppenübung Höhere Mathematik Lösungshinweise hierzu: (a Es gilt (b Wir berechnen z = ( + i( i = ( + i( + i = 6 + 9i + 4i 6 = i. z = 4 i 4 + i = z = (4 i(4 i (4 + i(4 i (c Es ist ( + i = i. Weiter ergibt sich (4 i 6 4i 9 = = 4 (i z = ( + i = (i 5 = 5 i i i = ( ( i = i. = i. (d Zuerst berechnen wir das Argument und den Betrag von i und erhalten damit die Darstellung ( ( π ( π i = cos + i sin. Damit erhalten wir für die -ten Wurzeln gerade die Darstellung ( ( π ( π z 4 = cos + i sin = i, z 5 = ( ( π cos z 6 = 6 + π ( ( π cos 6 + 4π ( π + i sin 6 + π + i sin ( π 6 + 4π = + i, = i. Aufgabe H 9. Komplexe Einheitswurzeln Zeigen Sie, dass die n ten komplexen Einheitswurzeln z,z,...,z n eine abelsche Gruppe bzgl. der Multiplikation bilden. ÁÑ Þµ Þ ½ Þ ¾ Þ ¼ Ê Þµ Þ Ò ¾ Þ Ò ½

13 . Gruppenübung Höhere Mathematik Lösungshinweise hierzu: Sei G n = {z k z k = cos ( ( πk n + i sin πk n,k =,,...,n }. Abgeschlossenheit: Für z k,z l G n gilt: [ ( ( ][ ( ( ] πk πk πl πl z k z l = cos + i sin cos + i sin n n n n ( ( ( ( πk πl πk πl = cos cos sin sin + n n n n ( ( ( ( ( πk πl πl πk + i cos sin + cos sin n n n n ( ( π(k + l π(k + l = cos + i sin n n Also ist das Produkt z k z l auch eine Einheitswurzel und liegt somit in G n. Neutralelement: Es ist z k z = z k = z k für k =,,...,n. Also enthält G n auch das Neutralelememt bezüglich der Multiplikation. Inverse: Für k =,,...,n und l = n k ist z l G n und ( ( π(k + l π(k + l z k z l = cos + i sin =. n n Also ist z l das inverse Element von z k. Da (C, +, ein Körper ist, ist die Multiplikation in C und damit auch in G n assoziativ und kommutativ. Damit ist gezeigt, dass (G n, eine abelsche (kommutative Gruppe ist. Bemerkung: Man kann die n ten komplexen Einheitswurzeln auch in der Form z k = e iπk n darstellen. Obige Rechnungen sind dann noch einfacher.

14 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman 4. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H. Komplexe Zahlen (a Skizzieren Sie die folgenden Mengen in der Gaußschen Zahlenebene: Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig M = {z C : z i = z + i } und M = {z C : Re ( z = }. Lösungshinweise hierzu: Zuerst skizzieren wir die Menge M = {z C : z i = z + i }. Wir schreiben die komplexe Zahl als z = x + iy und somit z i = x + (y i und z + i = x + (y + i. Damit lässt sich die Gleichung z i = z + i wie folgt schreiben: x + (y = x + (y +. Durch Quadrieren und anschließendes Umformen erhalten wir x + y y + = 4(x + y + y + = x + y + y + = x + y + y +. Es handelt sich dabei um eine Kreisgleichung. Durch quadratische Ergänzung erhält man die Normalform. = x + y + y = x + ( y ( 6 9 = x + y + 5. Die Menge M ist also ein Kreis mit dem Radius r = 4 und den Mittelpunkt M( 5: y 4 4 x 5

15 4. Gruppenübung Höhere Mathematik Um die Menge M = {z C : Re( = } skizzieren zu können, bestimmen wir z zuerst Re ( z. Es gilt z = x + iy = Damit erhalten wir also die Gleichung x iy (x + iy(x iy = x iy x + y = = x x + y. Multiplikation der Gleichung mit x + y ergibt x = x + y = x x + y = x x y ( = x + y 4 ( 4 = x + y. x x + y y x + y i. Man erhält eine Kreisgleichung mit dem Radius r = und dem Mittelpunkt M(, wobei jedoch z = aufgrund der Bedingung Re( = ausgeschlossen ist (Division z durch Null. y x (b Bestimmen Sie jeweils alle komplexen Lösungen der folgenden Gleichungen: (i z z z = Lösungshinweise hierzu: Man erkennt durch Raten, dass z = die Gleichung löst. Polynomdivision durch den Faktor (z liefert z z z = (z + z + (z. Die quadratische Lösungsformel liefert dann die restlichen Lösungen: z = + i = π ei, z = i = 4π ei

16 4. Gruppenübung Höhere Mathematik (ii z + z z = Lösungshinweise hierzu: Es ist Für z = a + bi gilt also z + z z = z (z + z. }{{} = Re(z (a + bia =. Es folgt, dass a und b = ist, da die rechte Seite der Gleichung ungleich Null und reell ist. Damit erhält man Die Lösungen der Gleichung sind also a = a = ±. z =, z =. Aufgabe H. Vektorrechnung Gegeben ist ein regelmäßiges Sechseck mit den Eckpunkten P,...,P 6, die in mathematisch positiver Richtung (also gegen den Uhrzeigersinn durchlaufen werden. Vom Zentrum des Sechsecks aus wirken Kräfte F,..., F 6, wobei die Kraft F k zum Eckpunkt P k gerichtet ist für k =,...,6. Die Beträge der Kräfte sind gegeben durch F =, F =, F = 5, F 4 = 7, F 5 = 9 und F 6 =. Skizzieren Sie ein solches Sechseck mit den dazugehörigen Kräften! Berechnen Sie den Betrag und die Richtung der resultierenden Kraft. Lösungshinweise hierzu: Um die Rechnungen zu vereinfachen, können wir das Koordinatensystem so auswählen, dass das Zentrum des Sechecks im Ursprung liegt und F in Richtung der positiven x-achse wirkt. Die restlichen Kräfte werden der Reihe nach in der positiven Umlaufrichtung eingetragen. y F F F 4 π F x F 5 F6

17 4. Gruppenübung Höhere Mathematik Zuerst können wir die Kräfte zusammenrechnen, die in entgegengesetzte Richtungen wirken. Wir erhalten das folgende Bild: y F 4 x F 5 F 6 mit F 4 = F 5 = F 6 = 6. Wie man jetzt erkennen kann, spannen die beiden Vektoren F 4 und F 6 ein Parallelogramm mit der Diagonale F 5 = F 4 + F 6. Für die resultierende Kraft gilt also und damit auch F res =. F res = F 4 + F 6 + F 5 = F 5 Die Richtung von F res können wir mit Hilfe der folgenden Skizze auch schnell bestimmen: y x F res F res sin ( π π Es gilt F res = ( F res cos ( π F res cos ( π, Fres sin ( ( π = 6, 6.

18 4. Gruppenübung Höhere Mathematik Aufgabe H. Geraden und Ebenen Gegeben sind die Punkte P = (,,, P = (,,, P = (, 4,, P 4 = (, 4, 9, P 5 = (, 4, und P 6 = (,,α. (a Berechnen Sie eine Parameterdarstellung der Ebene E, die die Punkte P, P und P beinhaltet. Lösungshinweise hierzu: E : + λ 4 (b Liegt der Punkt P 4 auf der Ebene E? Lösungshinweise hierzu: Es gilt + ( 4 + µ also liegt der Punkt P 4 auf der Ebene E , λ,µ R = (c Bestimmen Sie α so, dass die Gerade g durch die Punkte P 5 und P 6 parallel zu der Ebene E verläuft. Lösungshinweise hierzu: Die Gerade g ist genau dann parallel zu der Ebene E, wenn der Richtungsvektor P 5 P 6 linear abhängig von den Spannvektoren der Ebene E ist. Es gilt also λ + µ 5 = 5 4 α = µ = = λ = = α = ,

19 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman 5. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H. Kosinussatz, Vektorprodukt (a Geben Sie einen elementargeometrischen Beweis des Kosinussatzes an: Für zwei Vektoren v = (v,v,w = (w,w R gilt v w = v + w v w cos(α, wobei α der Winkel ist, den die beiden Vektoren einschließen. Lösungshinweise hierzu: Ohne Einschränkung nehmen wir v und w ungleich Null an (ansonsten ist die Aussage trivial. Zunächst setzen wir < α π voraus und betrachten folgendes Dreieck: w h v w α a. v Der Winkel α liegt zwischen den Seiten mit Längen v und w, die Seite mit Länge v w liegt dem Winkel α gegenüber. Wir fällen die Höhe senkrecht auf die Seite mit Länge v und teilen diese Seite damit in zwei Strecken der Länge a bzw. b. Falls die Höhe die untere Seite nicht trifft, dann vertauschen wir die Rollen von v und w. Der Satz des Pythagoras liefert Für den Kosinus von α gilt: Außerdem gilt nach Konstruktion Die Behauptung folgt durch Einsetzen: w a = h = v w b. cos(α = Ankathete Hypotenuse = a w. b = v a, b = v a v + a. v w = w a + b = w a + v a v + a = w + v v w cos(α. b Es bleibt noch der Fall, dass π < α < π, siehe die folgende Skizze:

20 5. Gruppenübung Höhere Mathematik h w v w d π α α v Es folgt durch analoge Überlegungen, dass und v w ( v + d = h = w d cos(π α = d w. Aus der Eigenschaft cos(π α = cos(α erhält man durch Zusammensetzen obiger Gleichungen: (b Für welche Vektoren a,b,c R gilt v w = w d + v + d v + d = w + v v w cos(α. a (b c = (a b c? Lösungshinweise hierzu: Man kann direkt überprüfen, dass folgende Gleichheit gilt: (a b c = a,c b b,c a Probiere es aus! Jetzt können wir die Gleichung umschreiben: (a b c = a,c b b,c a a (b c = (b c a = b,a c + c,a b = a,c b b,a c Also gilt die Gleichung a (b c = (a b c dann und nur dann, wenn a,c b b,a c = a,c b b,c a und damit b,a c = b,c a. Die letzte Gleichung gilt, wenn

21 5. Gruppenübung Höhere Mathematik b ist senkrecht sowohl zu a als auch zu c (d.h. b,a = b,c = a und c sind parallel (d.h. c = αa für ein α R Einer der Vektoren ist der Nullvektor Aufgabe H 4. Orthogonalität, Winkel Gegeben sei das Dreieck ABC mit Ecken A = (,,, B = (,, und C = (,, 5. Berechnen Sie die Innenwinkel des Dreiecks, die Länge der Seiten, die Höhe des Dreiecks ausgehend vom Punkt A und die Fläche des Dreiecks. Lösungshinweise hierzu: A Wir berechnen AB = B, H AC =, C BC = 4. Die Längen der Seiten sind Da AB = AB = ( + + ( =, AB AC BC = BC = ( + ( + 4 =. AC = AC = ( + + =, =, stehen die Vektoren AB und AC senkrecht aufeinander. Folglich ist der Innenwinkel gleich ( AB, AC = π. Der Innenwinkel ( BA, BC zwischen den Vektoren BA und BC berechnen wir mit Hilfe des Skalarprodukts, ( cos ( BA, BC = BA BC BA = BC 4 + ( + ( + ( + 4 =. Also ist ( BA, π BC =. Da die Summe alle Innenwinkel des Dreiecks gleich π ist, ist der 4 Winkel ( CA, π CB = 4.

22 5. Gruppenübung Höhere Mathematik Die Höhe des Dreiecks ausgehend vom Punkt A berechnen wir mit dem Sinus, AH ( π AB = sin = 4. Wir erhalten AH =. Die Fläche des Dreiecks ist S ABS = BC AH = 9. Aufgabe H 5. Geraden und Ebenen, Vektorprodukt Gegeben sei in R das gleichseitige Tetraeder mit den Ecken A = (,,, B = (,,, C = (c,c,, c >, und D = (d,d,d, d >. (a Berechnen Sie die fehlenden Koordinaten von C und D. Lösungshinweise hierzu: AC = BC = c = = c =, da c > (c + + c = (c + c c + 4c + 4 = c 4c + 4 AC = AB 4 + c = 6 AD = BD = d = = d = (d + + d + d = (d + d + d d + 4d + 4 = d 4d + 4 AD = CD 4 + d + d = (d + d 4 + d = d 4 d + AD = AB d = 6 d = = d = 4 6, da d > Also insgesamt C = (,, und D = (,, 4 6.

23 5. Gruppenübung Höhere Mathematik (b Bestimmen Sie eine Parameterdarstellung der Geraden g durch A und D sowie den Abstand des Punktes B zur Geraden g. Lösungshinweise hierzu: g : + λ = 4 6 Der Abstand von B zu g ergibt sich als λ = = Alternativ: Ebene durch B mit Richtungsvektor von g als Normalenvektor; Schnitt dieser Ebene mit g; Abstand dieses Schnittpunkts zu B. (c Bestimmen Sie eine Parameterdarstellung und die Hesse-Normalform der Ebene durch die Punkte A,B,D. Unter welchem Winkel schneiden sich diese Ebene und die Ebene durch die Punkte A,B,C? Lösungshinweise hierzu: Ebene durch A, B und D: E : λ + µ 6 mit Normalenvektor ñ = 6 = 6 damit lautet die Hessesche Normalform von E : Ebene durch A, B und C: E : ν + ξ E : ( x + x =, n = = ν + ξ

24 5. Gruppenübung Höhere Mathematik mit Normalenvektor n = Winkel α zwischen den Ebenen (entspricht Winkel zwischen n und n : cos(α = n n = = α 7.5 (d Berechnen Sie die Oberfläche des Tetraeders mit Hilfe des Vektorprodukts. Lösungshinweise hierzu: AB AC = 4 = Damit ist die gesamte Oberfläche des Tetraeders 6. 8 = 4

25 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman 6. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 6. Matrizenmultiplikationen Gegeben seien die Matrizen Q = Berechnen Sie: (a Q Q, , A =, S = Lösungshinweise hierzu: I (b Q A, Lösungshinweise hierzu: R := Q A = (c Q AS, Lösungshinweise hierzu: I (d SQ AS Q A S S A QQ A Lösungshinweise hierzu: SQ ASQ A SS A QQ A = S oder ( Q AS S A Q Q A = S (I IQ A = SQ ASQ A SS A QQ A = SQ A SQ A = I I = Hinweis: Für beliebige Matrizen M und N, für die das Produkt MN definiert ist, gilt: (MN = N M. Aufgabe H 7. Lineare Gleichungssysteme Geben Sie für die folgenden Gleichungssysteme jeweils die Koeffizientenmatrix und die rechte Seite an und bestimmen Sie die Lösungsmenge L. Machen Sie eine Probe.

26 6. Gruppenübung Höhere Mathematik (a x 6x + x = x x + 4x = x + x x = Lösungshinweise hierzu: Das LGS ist Ax = b mit der Koeffizientenmatrix A und der rechte Seite b: 6 A = 4, b =. Dies führt auf die erweiterte Koeffizientenmatrix 6 [A b] = 4. Wir berechnen Z + Z : 6 4 Nach Satz.7., ist dieses LGS nicht lösbar, da x + x + x, das heißt L = {}. (b x + x x = 4 x x 4x = x x + 4x = 5 Lösungshinweise hierzu: Das LGS führt auf die erweiterte Koeffizientenmatrix Vertauschen der ersten und dritten Zeile liefert Z Z : Weiter berechnen wir Z Z : Z Z : Z Z : ,,

27 6. Gruppenübung Höhere Mathematik Z 7 : Z : Z 4Z : Z + Z : Z + Z : Daraus erhalten wir die Lösung zu x =, x =, x =, also die Lösungsmenge L =. Probe: Wir setzen x =, x =, x = in die ursprüngliche Gleichung ein. (c ( + iz + z = 4 ( iz + z = Lösungshinweise hierzu: Das LGS führt auf die erweiterte Koeffizientenmatrix [ ] + i 4. i Aus der zweiten Zeile des LGS erhalten wir Substitution in die erste Zeile ergibt woraus sofort folgt. Wir berechnen ( + i,,. z = i z. ( + i( i z + z = 4, z = i z = i z = Damit erhalten wir die Lösungsmenge L = ( i( i {( } i. i = i. Probe: Ob das Element von L tatsächlich die Lösung ist, überprüft man durch Einsetzen.

28 6. Gruppenübung Höhere Mathematik Aufgabe H 8. Lineare Gleichungssysteme Jeden Montag um halb sieben liefert Bauer Klaus Kartoffeln, Zwiebeln und Tomaten an die Gemüsehändler in der Nordbahnhofstraße. Diese Woche sind es folgende Mengen (in kg: Kartoffeln Zwiebeln Tomaten Händler Händler Händler 8 5 Der erste Händler bezahlt 6 Euro, der zweite 45 Euro und der dritte 75 Euro. Wieviel kostet also jeweils kg Kartoffeln, Zwiebeln oder Tomaten? Die Preise sind natürlich für alle Händler gleich. Lösungshinweise hierzu: Wir bezeichnen die Kilopreise für Kartoffeln, Zwiebeln oder Tomaten mit x,x bzw. x. Man erhält folgendes lineares Gleichungssystem: x + x + x = 6 ( 5x + 5x + 8x = 45 ( 8x + 5x + x = 75 ( Zunächst multiplizieren wir Gleichung ( mit bzw. und subtrahieren dies dann von ( bzw. ( und erhalten Subtraktion vom dreifachen von (4 von (5 liefert x 4x = (4 7x x = 495 (5 x = 95 x =. Einsetzen in (4 ergibt x =. Durch erneutes Einsetzen in ( bekommen wir x = 5. Ein Kilogramm Kartoffeln kostet also,5 Euro, ein Kilogramm Zwiebeln,6 Euro und ein Kilogramm Tomaten Euro.

29 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman 7. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 9. Lineare Abbildungen Es sei ϕ: R R eine lineare Abbildung mit ϕ(,, = 7, ϕ(,, = 9, ϕ(,, = 4. 6 Außerdem seien B = {(,,, (,,, (,, } und C = {(,,, (,,, (,, } jeweils eine Basis des R. (a Berechnen Sie die Bilder der Basisvektoren von B unter der Abbildung ϕ. Lösungshinweise hierzu: Man erkennt, dass =. Es gilt also (da ϕ linear ist ϕ(,, = ϕ(,, ϕ(,, = 9 4 =. Weiter ist = und daher ϕ(,, = ϕ(,, ϕ(,, = 7 = 6. 6 (b Geben Sie die Matrizen B ϕ B und B ϕ C an, die obige Abbildung in den jeweiligen Basen beschreiben. Lösungshinweise hierzu: Die Spalten der Matrizen B ϕ B bzw. B ϕ C sind gegeben durch die Bilder der Basisvektoren von B bzw. C, dargestellt in der Basis B. Aus (a folgt also ϕ = 6 4 B B

30 7. Gruppenübung Höhere Mathematik und ϕ = B C 6 (c Bestimmen Sie Kern(ϕ und Bild(ϕ. Lösungshinweise hierzu: Wir verwenden im Folgenden die Standardbasis B sowohl im Urbild-, als auch im Bildraum. Für einen Vektor x Kern ϕ gilt nach Definition x ϕ(x = B ϕ B x = 6 4 x =. x Der Lösungsraum dieses homogenen LGS ist der Kern von ϕ, d.h. hier: Kern(ϕ = x R : x = λ, λ R. Das Bild von ϕ wird durch die Bilder der drei Basisvektoren von B (oder alternativ von C erzeugt. Aus der Dimensionsformel dim(bild(ϕ = dim(r dim(kern(ϕ = = wissen wir aber, dass wir nur zwei Vektoren brauchen um Bild(ϕ aufzuspannen (d.h. die Bilder der drei Basisvektoren müssen linear abhängig sein. Wir nehmen z.b. die Vektoren ϕ(,, und ϕ(,, und erkennen, dass diese linear unabhängig sind.es folgt, dass Bild(ϕ = x R : x = λ + µ 6, λ,µ R. Aufgabe H. Gauss/LGS Gegeben sei das LGS x x x x 4 x 5 =

31 7. Gruppenübung Höhere Mathematik (a Transformieren Sie das LGS auf ein LGS der Gestalt à x = b wobei Ã, x und b definiert sind wie in Satz.7.. Lösungshinweise hierzu: Das LGS führt auf die erweiterte Koeffizientenmatrix [A b] = Z Z : Z + Z : Z 4 + Z : Z 5 7Z : Z 6 6Z : Z 7 + Z : Z 8 + 5Z : Z : Z Z : Z 6Z : Z 4 6Z : Z 5 Z : (Z 6 Z : Z 7 7Z : Z 8 + Z :

32 7. Gruppenübung Höhere Mathematik Z + 9Z 6 : 9 4 Z 4 Z 6 : 67 6 Z 5 + 5Z 6 : 7 7 Z 7 + 4Z 6 : Z 8 Z 6 : Z 5 /7 : Z Z 6 : Z 4 + Z 5 : 6 6 Z 6 9Z 5 : 4 4 Z 7 4Z 5 : 5 5 Z 8 + Z 5 : Z 4 /6 : Z 6 /4 : Z 7 /5 : Z 8 /8 : Z 5 Z 4 :

33 7. Gruppenübung Höhere Mathematik Wir erhalten Probe: Z 6 Z 5 : Z 7 Z 5 : Z 8 Z 5 : Z + Z 4Z + 4Z 4 4Z 5 : Z 5Z + 4Z 4 8Z 5 : Z Z 4 Z 5 : Z 4 + Z 5 : Ã =, b = (b Begründen Sie, warum das LGS lösbar ist. = Lösungshinweise hierzu: Es gilt für alle j > 5, dass b j null ist. Aufgabe H. Lineares Gleichungssystem Gegeben ist das reelle, lineare Gleichungssystem Ax = b mit A = α, b = β..

34 7. Gruppenübung Höhere Mathematik (a Für welche α,β R besitzt das System eine eindeutige Lösung? Berechnen Sie diese Lösung. (b Für welche α,β R besitzt das System unendlich viele Lösungen? Berechnen Sie die Lösungsmenge. (c Für welche α,β R besitzt das System keine Lösungen? Lösungshinweise hierzu: (a Ein LGS mit quadratischer Koeffizientenmatrix hat eine eindeutige Lösung genau dann, wenn die Determinante der Koeffizientenmatrix nicht verschwindet. Wir berechnen deta = + 5α. Also besitzt das LGS eine eindeutige Lösung, falls deta α 5. Um die Lösung in diesem Fall zu berechnen betrachtet man das augmentierte System [A b] = α β und vereinfacht es mit Gauss-Algoritmus zu [Ã b] = α 5α β 4 Aus dieser Schreibweise kann man die Lösung dann ablesen und erhält x 5α β 8 x = 5β α x 5α β 4 (b Aus (a weiß man, dass die Matrix nur für den Fall α = unendlich viele Lösungen 5 haben kann. Betrachtet man die letzte Zeile von [Ã b], so erhält man für die Lösbarkeit auch noch die Bedingung β =. Wir setzen nun α = 5 und β = in die augmentierte Matrix [Ã b] ein und erhalten 5 5. Die Lösung kann man daraus ablesen, man erhält die Lösungsmenge 4 L = 5 + t 5 t R.

35 7. Gruppenübung Höhere Mathematik (c Aus (b erhält man, dass für α = 5 Lösung besitzt. und β das lineare Gleichungssystem keine

36 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman 8. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H. Inverse Gegeben ist die Matrix (a Berechnen Sie die Inverse A. A = 4 4. (b Lösen Sie die linearen Gleichungssysteme Ax = b i für die Vektoren b = (,,,, b = (,,,, b = (4,,,, b 4 = (,, 5,. Hinweis: Benutzen Sie die oben berechnete Inverse. Lösungshinweise hierzu: (a A = (b Wir berechnen x i = A b i, i =,,, 4: x = 6, x = 4, x = , x 4 = Aufgabe H. Volumen Gegeben ist die Pyramide ABCD mit den Ecken A = (,,, B = (, 5,, C = (,,, D = (,,. (a Bestimmen Sie die Höhe h der Pyramide über der Grundfläche mit den Eckpunkten A,B und C. Lösungshinweise hierzu: Die Höhe h ist gleich dem Abstand des Punktes D von der Ebene E durch A, B und C. Die Ebene E ist gegeben durch die Parameterdarstellung E : x = + t 5 + s.

37 8. Gruppenübung Höhere Mathematik Daraus ergibt sich die Hesse-Normalform E : 59 (5x + x + 5x = Damit ist h = ( = 59. (b Berechnen Sie das Volumen V der Pyramide mit Hilfe von Teil (a. Benutzen Sie dazu die Formel V = G h mit G = Inhalt der Grundfläche, h = Höhe über dieser Grundfläche. Lösungshinweise hierzu: Zuerst bestimmen wir den Inhalt der Grundfläche (ABC. Es gilt G (ABC = AB AC = 5 = = = 59. Mit der Höhe h aus Teil (a erhalten wir dann V = G (ABC h = 59 = 59. Aufgabe H 4. Inverse Blockmatrizen (a Seien M,N R n n invertierbar. Das Produkt MN ist dann auch invertierbar. Zeigen Sie, dass die Inverse durch (MN = N M gegeben ist. Lösungshinweise hierzu: Eine einfache Rechung zeigt: Dies war zu zeigen. (MN(N M = I = (N M (MN. (b Sei wieder M R n n und I die Einheitsmatrix in R n n. Zeigen Sie, dass ( ( ( ( I M I M I I = und =. I I M I M I Dabei ist mit die Nullmatrix in R n n gemeint. Lösungshinweise hierzu: Unter Verwendung der Rechenregeln aus Aufgabe P8 bekommt man ( ( ( ( I M I M I M + M I = = = I I I I..... R n n

38 8. Gruppenübung Höhere Mathematik und Daraus folgt, dass Analog ergibt sich ( I M I ( I M = I ( I M = I ( I = M I ( I M M = I ( I M. I ( I. M I ( I. I (c Es seien nun A,B,C,D R n n, wobei A,D sowie (A BD C invertierbar vorausgesetzt werden. Rechnen Sie nach, dass ( ( ( ( A B I BD A BD = C I C D I D D. C I Lösungshinweise hierzu: Verwende die Rechenregeln aus Aufgabe P8! Dann gilt: ( ( ( ( ( I BD A BD C I I BD A BD I D D = C C I I DD C D ( A BD = C + BD C BD D C D ( A B = C D (d Benutzen Sie nun die Ergebnisse aus den Teilaufgaben (a-(b, um ( A B C D zu berechnen. Was ergibt sich im Fall n =? Lösungshinweise hierzu: Es folgt aus (a und (b, dass ( ( ( A B I A BD = ( C I BD C D D. C I D I Für den Moment führen wir die Abkürzung X := A BD C ein. Wir wissen aus (b bzw. durch kurze Überlegung, dass ( ( I I D = C I D, C I ( ( X X = D D, ( I BD ( I BD =. I I

39 8. Gruppenübung Höhere Mathematik Der Rest ist einfache Matrizenmultiplikation: ( ( ( ( A B I X I BD = C D D C I D I ( ( ( I X I BD = D C I D I ( ( X = I BD D CX D I ( X = X BD D CX D CX BD + D ( (A BD = C (A BD C BD D C(A BD C D [C(A BD C BD + I] Für n = kann man dieses Ergebnis noch vereinfachen: Die Einträge sind nun reelle Zahlen, die hier der Übersichtlichkeit halber mit Kleinbuchstaben bezeichnet werden. Es ergibt sich ( a b = c d a bc d [ c d(a bc d d ( d b = bc+ad bc ad bc c d ( d b = (( a b c a det c d b d(a bc d ] bc d(a bc d +

40 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman 9. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 5. Determinante, Entwicklungssatz Berechnen Sie die Determinante der Matrix A, die gegeben ist durch A = 4. 5 Lösungshinweise hierzu: Um die Determinante von A zu berechnen, entwickeln wir dreimal jeweils nach der ersten Zeile (siehe..4 und erhalten deta = ( 4 = ( = ( 5 = Für die übrigbleibende -Matrix verwenden wir die Regel von Sarrus (siehe..5, wir erhalten als Ergebnis 4 deta = 6 = 6 ( = 6. 5 Aufgabe H 6. Orthonormalbasis, affine Abbildungen (a In R sind die Vektoren v = (, 4, 4, v = (,, 4, v = (,, 4 gegeben. Zeigen Sie, dass B = {v,v,v } eine Basis des R ist und wandeln Sie B mit Hilfe des Schmidtschen Orthonormierungsverfahrens in eine Orthonormalbasis um. Lösungshinweise hierzu: Es gilt Rg 4 = Rg = Rg

41 9. Gruppenübung Höhere Mathematik = Rg =. Also ist B eine Basis der R. Nun können wir die Orthonormalbasis {f,f,f } bestimmen. Wir erhalten f = v v =, und schließlich f = v v f f = f = f f = f = v v f f v f f = = 4 f = f f =. = 6 6 (b Gegeben sei die affine Abbildung α: R R : ( x y ( x A y + ( t t mit Fixpunktgerade y = x + und α((, = (,. Bestimmen Sie die Matrix A und den Translationsanteil t = (t,t von α. Lösungshinweise hierzu: Aus α((x,x + = (x,x + für alle x R und α((, = (, erhält man jeweils eine Gleichung:

42 9. Gruppenübung Höhere Mathematik ( ( x x (i A + t = x + x + ( ( (ii A + t =. Kombination der beiden Gleichungen ergibt eine Bestimmungsgleichung für A: ( ( x x A =. x x Diese Gleichung gilt für alle x R. Also insbesondere gilt diese für x = und x =. Daraus findet man relativ rasch die Matrix A: ( A = Der Verschiebungsvektor t wird nun bestimmt indem man α((, = (, benutzt. Man erhält: ( t =. Aufgabe H 7. Eigentlich und uneigentlich orthogonale Matrizen Gegeben seien die Matrizen A = (,A = sowie die Abbildungen (,B =,B = α : v A v, α : v A v, β : w B w, β : w B w. (a Welche der obigen Abbildungen sind Isometrien? Welche von diesen sind eigentlich und welche uneigentlich? Lösungshinweise hierzu: Alle obigen Abbildungen sind Isometrien, weil alle vier Matrizen orthogonal sind, d.h. es gilt A A = A A = I und entsprechendes für die anderen drei Matrizen. Um zu entscheiden, welche Abbildungen eigentlich und welche uneigentlich sind, müssen die Determinanten der Matrizen berechnet werden. Es ergibt sich det(a = det(b =, det(a = det(b =. Also sind α und β eigentliche, α und β uneigentliche Isometrien.,

43 9. Gruppenübung Höhere Mathematik (b Eigentlich orthogonale Matrizen beschreiben Drehungen. Bestimmen Sie für alle eigentlich orthogonalen Matrizen aus der Menge {A,A,B,B } den Drehwinkel und gegebenenfalls die Drehachse. Lösungshinweise hierzu: Jede eigentlich orthogonale -Matrix hat die Form ( cos ϕ sin ϕ. sin ϕ cos ϕ Also gilt für die Drehung, die durch A beschrieben wird: cos ϕ = Sp (A =, ϕ = π 6. Eine Drehachse gibt es in diesem Fall nicht. Für die -Matrix B können wir die Formel aus verwenden: cos ϕ = Sp (B = 5 =, ϕ,. Die Drehachse ist die Menge aller Fixpunkte von β, d.h. alle Vektoren w für die β (w = w gilt. Dazu lösen wir das homogene lineare Gleichungssystem (B Iw = und erhalten für die Drehachse: D = w R : w = λ, λ R. (c Jede uneigentlich orthogonale Matrix beschreibt eine Komposition aus einer Drehung und einer Spiegelung. Geben Sie für alle uneigentlich orthogonalen Matrizen aus der Menge {A,A,B,B } eine solche Drehung sowie Spiegelung an. Bestimmen Sie zu diesen den Drehwinkel und gegebenenfalls die Drehachse, sowie die Spiegelungsachse bzw. -ebene. Lösungshinweise hierzu: Wir beginnen mit der Matrix A. Es sei gesagt, dass es verschiedene Möglichkeiten gibt, die dadurch beschriebene Drehspiegelung in eine Drehung und eine Spiegelung zu zerlegen. Eine einfache ergibt sich aus folgender Gleichheit: A = A ( π Wir wissen bereits, dass A eine Drehung ( mit Drehwinkel beschreibt. Überzeugen 6 wir uns, dass die orthogonale Matrix zu einer Spiegelung gehört: Sei (x,y eine beliebiger Vektor in R, dann gilt ( ( ( x x =. y y.

44 9. Gruppenübung Höhere Mathematik (x,y wurde offensichtlich an der x-achse gespiegelt. Damit haben wir für A eine Drehung und eine Spiegelung gefunden, deren Komposition die von A beschriebene Drehspiegelung ist. Analog verfahren wir mit B : Die Matrix beschreibt eine Spiegelung an der x-y-ebene. Aus B = B folgt, dass die von B beschriebene Drehspiegelung eine Komposition aus der Spiegelung an der x-y-ebene und der durch B beschriebenen Drehung mit Drehwinkel,... und Drehachse D ist.

45 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 8. Cofaktor-Matrix und Hauptinvarianten Gegeben sei eine quadratische Matrix A R. Wir bezeichnen mit Cof (A die Cofaktor- Matrix von A (siehe Def.... und setzen ι(a := ( (Sp (A Sp (A. Zeigen Sie: (a Es gilt ι(a = Sp (Cof (A. Lösungshinweise hierzu: Wir bezeichnen im Folgenden die Einträge von A mit a ij, i,j =,...,. Die Eintrag an der Stelle (i,j der Cofaktor-Matrix von A ist die (i,j-adjunkte von A: Sei Cof (A = (d ij i,j=,...,, dann ist d ij = ( i+j detãij, wobei à ij die -Matrix ist, die entsteht, wenn man die i-te Zeile und j-te Spalte von A streicht. Damit bekommen wir Sp (Cof (A = detã + detã + detã = a a a a + a a a a + a a a a. Weiterhin gilt: und Sp (A = a + a + a Sp (A = a + a a + a a + a a + a + a a + a a + a a + a. Es folgt (Sp (A [ Sp (A ] = [ a + a + a + a a + a a + a a (a + a + a + a a + a a + a a ] = a a + a a + a a a a a a a a = Sp (Cof (A. (b ι(a ist eine Invariante von A, d.h. für jede invertierbare Matrix B R gilt ι(bab = ι(a. Lösungshinweise hierzu: Aus der Vorlesung ist bekannt, dass die Spur eine Invariante ist, d.h. für jede beliebige -Matrix M und jede invertierbare -Matrix B gilt: Sp (M = Sp (BMB. (Dies gilt sogar für n n-matrizen!

46 . Gruppenübung Höhere Mathematik Da sowohl A als auch A -Matrizen sind, gilt: Aus der Gleichheit folgt damit Sp (A = Sp (BAB, Sp (A = Sp (BA B. (BAB = BAB BAB = BA B ι(bab = ι(a. Bemerkung: ι(a ist neben der Spur und der Determinante die dritte Hauptinvariante der -Matrix A und tritt als Koeffizient im charakteristischen Polynom auf (siehe das Kapitel über Eigenwerte. Aufgabe H 9. Gegeben sind das Standard-Koordinatensystem E und das affine Koordinatensystem F = ;,,, im R 4 sowie die lineare Abbildung α : R 4 R 4 : v Av mit A =. Geben Sie die Koordinatentransformationen E κ F und F κ E sowie die Beschreibung der Abbildung α bzgl. des Koordinatensystems F an. Lösungshinweise hierzu: Man erhält mit der Formel E κ F (v = Fv + P aus der Vorlesung direkt κ : v E F v + und mit der Formel F κ E (v = F (v P für die Umkehrabbildung 5 4 κ : v 4 F E 5 v = v

47 . Gruppenübung Höhere Mathematik Nach Satz 4.7. wird die Abbildung α bzgl. des Koordinatensystems F durch 5 7 v F AFv + F (AP P + t = v + mit t = beschrieben. Aufgabe H. Spiegelung Gegeben ist im R die Ebene, die beschrieben wird durch die Gleichung x x + x = Finden Sie eine Matrix A und einen Vektor t so, dass die Spiegelung an der Ebene beschrieben wird durch die affine Abbildung x Ax + t. Lösungshinweise hierzu: Um die Spiegelung an der Ebene zu beschreiben, bilden wir zu jedem Punkt ( x, x, x R den Spiegelpunkt (ˆx, ˆx, ˆx. Der Vektor n = (,, steht orthogonal auf der Ebene (Satz.9.5, folglich ist die folgende Gerade orthogonal zur Ebene und geht durch den Punkt ( x, x, x. h = x x x R x x x x = x + t x, t R. Um den Schnittpunkt der Geraden h mit der Ebene zu erhalten setzen wir die Punkte von h in die Ebenengleichung ein: x + 9t x + 9t + x + t =, daher liegt der Schnittpunkt mit der Ebene bei Der Spiegelpunkt (ˆx, ˆx, ˆx liegt also bei t = x + x x. 9 t = 6 x + 6 x x, 9 und ist durch die folgenden Koordinaten gegeben: ˆx = 9 ( x + 8 x 6 x, ˆx = 9 (8 x + x + 6 x,

48 . Gruppenübung Höhere Mathematik Also erhalten wir ˆx ˆx ˆx ˆx = 9 ( 6 x + 6 x + 7 x. = Matrix A und Vektor t sind durch A = , t = gegeben. x x x.

49 M. Borgart, M. Kutter, Dr. I Rybak, J. Veenman. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H. Im R gegeben seien ein Rechtssystem Q mit Orthonormalbasis {v,v,v } sowie die Winkel α, β, γ. (a Geben Sie die Matrizen R α, R β und R γ an, die eine Drehung des Rechtssystems Q um die Achse v, v bzw. v um den jeweiligen Winkel beschreiben. Lösungshinweise hierzu: R α = cos α sin α, R β = sin α cosα R γ = cos γ sin γ sin γ cos γ cosβ sinβ sin β cosβ (b Geben Sie mindestens zwei mögliche Matrixdarstellungen für eine beliebige Drehung von Q um die Ursprung an. Berechnen Sie für eine dieser Darstellungen die Determinante und die Inverse. Lösungshinweise hierzu: R α, R β und R γ können in beliebiger Reihenfolge multipliziert werden. Z.B: R := R α R β R γ oder R := R γ R β R α. det(r = det(r =. R = R T, R = R T. (c Betrachten Sie den Vektor v = (,,. Nehmen Sie an, dass α = π, β = π, 6 4 γ = π und berechnen Sie die neuen Koordinaten von v um den Ursprung gedrehten Rechtssystem mit Hilfe von Teil (b.., Lösungshinweise hierzu: ( π ( π ( π R (α,β,γv = R α R β R γ 6 4 = = v Aufgabe H. Diagonalisierbarkeit

50 . Gruppenübung Höhere Mathematik Gegeben sind die Matrizen A =, B = 4 4 6, C = (a Bestimmen Sie alle Eigenwerte und zugehörigen Eigenräume von den Matrizen A, B und C. Lösungshinweise hierzu: Matrix A Das charakteristische Polynom der Matrix A lautet χ A = det(a λe = λ(λ. Die Nullstellen dieses Polynoms (die Eigenwerte von A sind λ = und λ = mit e = und e =. Die Eigenvektoren v k zu diesen Eigenwerten erhält man durch Lösen des entsprechenden LGS (A λ k E v k =, k =,. Für λ = erhalten wir v =,. woraus sofort folgt Als Eigenraum erhalten wir v = t V (λ = L, t C.. Analog ergeben sich für λ = : v =. Wir erhalten v = s + t, s,t C.

51 . Gruppenübung Höhere Mathematik Als Eigenraum erhalten wir V (λ = L,. Matrix B Die Eigenwerte der Matrix B berechnen wir als Nullstellen des charakteristischen Polynoms χ B = (λ + (λ, also woraus (λ + (λ =, λ = und λ = mit e = und e =. folgt. Als Eigenräume erhalten wir 6 (A λ E = V (λ = s 4 6 (A λ E = 4 6 V (λ = s s C, s C. Matrix C Das charakteristische Polynom der Matrix C ist χ C = (λ + (λ + 4 und die Eigenwerte sind damit Eigenräume: (A λ E = λ =, λ = i, und λ = i. V (λ = s 5 6 s C, i i (A λ E = + i V (λ = s i s C, i i (A λ E = i V (λ = s i s C.

52 . Gruppenübung Höhere Mathematik (b Geben Sie in den diagonalisierbaren Fällen jeweils eine Transformationsmatrix T an, die die entsprechende Matrix in Diagonalgestalt transformiert. Bestimmen Sie die dazugehörige Diagonalmatrix D. Lösungshinweise hierzu: Matrix A Der Eigenwert λ = hat algebraische Vielfachheit e = und geometrische Vielfachheit d =. Der Eigenwert λ = hat algebraische und geometrische Vielfachheit. Nach der Folgerung 5..5 ist die Matrix A diagonalisierbar. Eine mögliche Transformationsmatrix T A ist durch T A = gegeben. Die zugehörige Diagonalmatrix D A hat die Form D A = T A AT A =. Matrix B Die Matrix B ist nicht diagonalisierbar, weil die algebraische Vielfachheit des Eigenwerts λ = (e = nicht gleich der geometrischen Vielfachheit von λ = (d = ist (Folgerung Matrix C Die Matrix C ist komplex diagonalisierbar, weil sie verschiedene Eigenwerte λ λ λ hat (Folgerung 5... Eine mögliche Transformationsmatrix T C ist durch T C = (v, v, v = i i 5 6 gegeben. Die zugehörige Diagonalmatrix D C hat die Form D C = T C CT C = i. i (c Berechnen Sie alle Eigenwerte der Matrizen A, A, B und C. Lösungshinweise hierzu: Matrix A Aus D A = T A AT A erhalten wir A = T A D A T A, woraus sofort A = T A D A T A T AD A T A = T ADAT A

53 . Gruppenübung Höhere Mathematik folgt, d.h. A und DA sind konjugiert zueinander und haben die gleichen Eigenwerte (Satz 5... Wir berechnen DA = 4, 4 und erhalten die Eigenwerte von A : Analog berechnen wir µ =, µ = µ = 4. D A = und erhalten die Eigenwerte von A :, ν =, ν = ν =. Matrix B Die Matrix B ist nicht diagonalisierbar. Deshalb berechnen wir B = = und erhalten die Eigenwerte von B als Nullstellen des charakteristischen Polynoms det(b µe =. Wir erhalten die folgenden Eigenwerte von B : µ = 4, µ = µ =. Matrix C Aus D C = T C CT C erhalten wir C = T C D C T C, woraus sofort C = C C...C }{{} folgt. Wir berechnen D C = = T C D C T C T CD C T C...T CD C T C }{{} ( ( i (i und erhalten die Eigenwerte von C = µ =, µ = µ =. = T C D C T C,

54 . Gruppenübung Höhere Mathematik Alternative Wenn λ ein Eigenwert von C ist, existiert v R mit Damit erhalten wir Cv = λv. C } C {{...C } v = λ C } C {{...C } v = λ C } C {{...C } v = λ v Also ist µ = λ ein Eigenwert von C zum Eigenvektor v. In unserem Fall sind die Eigenwerte von C µ = ( =, µ = ( i = (i =, µ =. Bemerkung Mit der gleichen Argumentation wie eben kann man für beliebige Matrizen folgenden Schluss ziehen: Wenn λ ein Eigenwert einer Matrix M C n n ist, dann ist λ k ein Eigenwert von M k. Wenn λ ein mehrfacher Eigenwert von M ist, dann weiß man allerdings dadurch noch nicht, dass λ k ein mehrfacher Eigenwert von M k mit gleicher algebraischer Vielfachheit ist. Es stimmt trotzdem (siehe z.b. die Matrix B und den Eigenwert, man kann dies selbst für nicht diagonalisierbare Matrizen beweisen. Der Beweis ist für diese Übungsaufgabe aber zu umfangreich. Aufgabe H. Eigenwerte, Eigenräume Gegeben ist die Matrix A =. (a Bestimmen Sie die Eigenwerte von A Lösungshinweise hierzu: Für das charakteristische Polynom der Matrix A erhalten wir nach dem Anwenden des Entwicklungssatzes: χ A (λ = λ 4 4λ + 5λ 4λ + 4 = λ 4 + λ 4λ + 4λ 4λ + 4 = λ (λ + 4λ (λ 4(λ = λ (λ + 4(λ (λ + = (λ + (λ 4λ + 4 = (λ + (λ. Damit erhalten wir die Eigenwerte λ =,λ = i,λ = i.

55 . Gruppenübung Höhere Mathematik (b Geben Sie die zugehörigen Eigenräume an. Lösungshinweise hierzu: Die Eigenvektoren v k zu diesen Eigenwerten erhält man durch Lösen des entsprechendes LGS (A λ k E 4 v k =, k =,,. Für λ = erhalten wir v =, woraus folgt v = t Als Eigenraum erhalten wir daher, V ( = L t C\{}.. Analoge Berechnung für den Eigenwert λ = i führt zu: i i 7 4 i v = = V (i = L 5 4 i i + i Der Eigenraum von λ = i lässt sich aus demjenigen von λ = i herleiten: Av = iv Av = iv A v = i v. Und damit folgt für den Eigenraum von λ = i i + V ( i = L i (c Geben sie zu allen Eigenwerten jeweils die algebraische und geometrische Vielfachheit an. Existiert eine Basis des C 4 aus Eigenvektoren von A?

56 . Gruppenübung Höhere Mathematik Lösungshinweise hierzu: Die algebraische Vielfachheit und die geometrische Vielfachheitder Eigenwerte lauten somit: e i =, e i =, e = d i =, d i =, d = Es lässt sich keine Basis für C 4 bilden, da e und d nicht den gleichen Wert haben.

57 M. Borgart M. Kutter Dr. I Rybak J. Veenman. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 4. Quadriken Gegeben sind die folgenden Quadriken { } Q := (x,x R x + 4x x =, Q := { } (x,x,x R x x + x + 4 =. (a Geben Sie für jede Quadrik die Matrixbeschreibung an. Lösungshinweise hierzu: Quadrik Q Die Gleichung der Quadrik Q lautet x Ax + a x + c = mit ( ( A =, a =, c =. 4 Quadrik Q Für die Quadrik Q gilt A =, a =, c = 4. (b Entscheiden Sie, ob Q i, i =, eine kegelige, eine parabolische oder eine Mittelpunktsquadrik ist. Lösungshinweise hierzu: Quadrik Q Um den Typ der Quadrik Q zu bestimmen, berechnen wir ( r = Rg A = Rg =, 4 r erw = Rg A erw = Rg 4 =. Es gilt r erw = r + und es liegt eine Mittelpunktsquadrik vor.

58 . Gruppenübung Höhere Mathematik Quadrik Q Analog berechnen wir für die Quadrik Q : r = Rg A = Rg r erw = Rg A erw = Rg =, 4 Also, ergibt sich r erw = r + : parabolische Quadrik. (c Skizzieren Sie die Quadrik Q. = 4. Lösungshinweise hierzu: Durch quadratische Ergänzung beseitigen wir den linearen Term in x : x + 4x x =, ( x x + + 4x =, (x + 4x = 4, (x + x =. 4 Das ist eine Ellipse mit dem Mittelpunkt (, und den Halbachsen und.. x.5 x.5. (d Schneiden Sie die Quadrik Q mit den Ebenen x =, x =, x = 4, x =. Geben Sie jeweils eine Gleichung für den Schnitt, die Gestalt des Schnitts an, und skizzieren Sie den Schnitt. Lösungshinweise hierzu: x = : Gleichung für den Schnitt: x + x = 4. Gestalt des Schnitts: Kreis um (, mit Radius.

59 . Gruppenübung Höhere Mathematik x x x = : Gleichung für den Schnitt: x + x =. Gestalt des Schnitts: Punkt (,. x x.5 x = 4: Gleichung für den Schnitt: x + x = 4. Gestalt des Schnitts: leere Menge (kein Punkt. x = : Gleichung für den Schnitt: x + x + 4 =. Gestalt des Schnitts: Parabel.. x x

60 . Gruppenübung Höhere Mathematik (e Skizzieren Sie nun die Quadrik Q. Lösungshinweise hierzu: x x x Aufgabe H 5. Quadratische Form Für welche Werte von a,b R ist die quadratische Form q(x = a(x + x + bx x positiv definit, negativ definit beziehungsweise indefinit? Lösungshinweise hierzu: Die quadratische Form q(x lässt sich in Matrixform umschreiben: ( q(x = a(x + x + bx x = x a b b x a Um heraus zu finden ob diese quadratische Form positiv definit, negativ definit oder indefinit ist, werden die Eigenwerte betrachtet (Lemma Es gilt nun Sp(A = λ +λ und det(a = λ λ. Daraus lässt sich folgendes über die Matrix sagen: det(a > Sp(A > λ,λ > A positiv definit det(a > Sp(A < λ,λ < A negativ definit det(a < λ <,λ > λ >,λ < A indefinit Auf die Aufgabe angewandt heisst das nun det(a = a b 4 a > b a > A positiv definit a > b a < A negativ definit a < b A indefinit und Sp(A = a. Also:

61 . Gruppenübung Höhere Mathematik Aufgabe H 6. Symmetrische Matrizen, Positiv/Negativ definite Matrizen Seien A,B R n n symmetrische Matrizen. Wir sagen, dass A, wenn A positiv definit ist, und A B, wenn A B. Welche der folgenden Aussagen sind richtig? Begründen Sie Ihre Antworten. (a Es sei T R n n eine beliebige Matrix. A genau dann, wenn T T AT. Lösungshinweise hierzu: Dies stimmt im Allgemeinen nicht. Es gilt nur wenn Rg(T = n. Genau dann ist die Abbildung x Tx bijektiv und für x R n {} gilt x T ATx = y Ay >, mit y = Tx. (b Es gilt ( (. Lösungshinweise hierzu: Nein! Die Matrix ( ( hat die Eigenwerte λ = und λ =. = ( (c Es seien λ max (A bzw. λ max (B die größten Eigenwerte von A bzw. B. Aus A B folgt λ max (A + B > λ max (A + λ max (B. Lösungshinweise hierzu: Nein! Ein Gegenbeispiel ist ( ( A = und B = Man sieht, dass λ max (A =, λ max (B = und λ max (A + B =. (d Wir betrachten ( eine symmetrische Matrix A R n n, die Blockstruktur besitzt, d.h. Q S A = S T. Dann gilt: R A genau dann, wenn Q und R S T Q S. A genau dann, wenn R und Q SR S T. Hinweis: Sehen Sie sich die Aufgabe H4 an. Lösungshinweise hierzu: Stimmt! Wir können A faktorisieren als ( I Q A = T T D T := T ( ( S Q I Q S I R S T Q S I. und ( I A = T T D T := RS T I T ( Q SR S T R ( I RS T I Dabei sind T und T reguläre Matrizen. Die Behauptung folgt dann wie in Teil (a.

62 Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 7. Bestimmen Sie eine euklidische Normalform der Quadrik Q := { x R x x x + x + x 4x + = } und ermitteln Sie die zugehörigen Koordinatentransformationen. Bestimmen Sie anhand der Normalform die Gestalt der Quadrik und fertigen Sie eine Skizze der Quadrik in Standardkoordinaten an. Zeichnen Sie in Ihre Skizze auch das Koordinatensystem ein, bezüglich dessen die Quadrik Normalform hat. Lösungshinweise hierzu: Die Gleichung der Quadrik lautet x Ax + a x + c = mit ( ( 6 A =, a =, c =. Das charakteristische Polynom der Matrix A lautet χ A (λ = ( λ und die Eigenwerte sind damit λ = 4 und λ =. Zur Bestimmung der Eigenvektoren ergeben sich die Gleichungssysteme ( ( ( ( v =, v = und daraus die Eigenvektoren v = ( (, v =. Die Matrix der orthogonalen Transformation y = F x lautet also F = ( und diese transformiert den linearen Anteil der Gleichung auf ã = F a = ( 8. 4 Dies ergibt die transformierte Gleichung 4y + y + 8 y + 4 y + =.

Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme

Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme Lineares Gleichungssystem: Ax b, A R m n, x R n, b R m L R m R n Lx Ax Bemerkung b 0 R m Das Gleichungssystem heißt homogen a A0 0 Das LGS ist stets lösbar b Wenn

Mehr

Exkurs: Klassifikation orthogonaler 2 2-Matrizen.

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

Mehr

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

Aussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2015/2016

Aussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2015/2016 Aussagenlogik 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl B: a + b < a + b, a, b R C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7 E: a + 1 b, a, b R F: 3 ist Teiler von 9 Bestimmen Sie den Wahrheitswert

Mehr

18 λ 18 + λ 0 A 18I 3 = / Z 2 Z 2 Z Z Z 1

18 λ 18 + λ 0 A 18I 3 = / Z 2 Z 2 Z Z Z 1 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl Sommersemester 9 Höhere Mathematik II für die Fachrichtungen Elektroingenieurwesen, Physik und Geodäsie inklusive

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

6.3 Hauptachsentransformation

6.3 Hauptachsentransformation Im Wintersemester 6/7 wurde in der Vorlesung Höhere Mathematik für Ingenieurstudiengänge der folgende Algorithmus zur Hauptachsentransformation besprochen: 63 Hauptachsentransformation Die Matrizen, die

Mehr

Wintersemester 2013/2014. (c) x 3 = (d) x 4 = 12. (b) f : R R : x 2sin(x π)+1. (b) (d) + ( 1) k+1 a k

Wintersemester 2013/2014. (c) x 3 = (d) x 4 = 12. (b) f : R R : x 2sin(x π)+1. (b) (d) + ( 1) k+1 a k B Chen, M Jedlitschky, B Krinn, M Kutter, M Werth Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester 03/04 M Künzer M Stroppel Präsenzübungen Aufgabe P Elementares Rechnen Berechnen Sie ohne Taschenrechner:

Mehr

= 11 ± 5, also k 1 = 3 und k 2 = 8.

= 11 ± 5, also k 1 = 3 und k 2 = 8. Stroppel Musterlösung.8.5, 8min Aufgabe (6 Punkte) Gegeben sei die Funktion f: R R: x x e x. (a) Zeigen Sie durch vollständige Induktion, dass für alle x R und alle k N gilt: f (k) (x) = ( ) k (x kx+(k

Mehr

Aufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 2009

Aufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 2009 I. (4 Punkte) Gegeben sei die Menge Aufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 9 G := { a c b a, b, c R }. (a) Zeigen Sie, dass G zusammen mit der Matrizenmultiplikation eine Gruppe

Mehr

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

43911: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Herbst 2015 Lösungsvorschlag

43911: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Herbst 2015 Lösungsvorschlag Dr. Erwin Schörner 49: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Herbst 5 Lösungsvorschlag I.. a Die in Abhängigkeit vom Parameter t R für t t A t t t R und b R t + t t + t zu betrachtende Menge F t { x

Mehr

Hauptachsentransformation: Eigenwerte und Eigenvektoren

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

Mehr

6 Eigenwerte und Eigenvektoren

6 Eigenwerte und Eigenvektoren 6.1 Eigenwert, Eigenraum, Eigenvektor Definition 6.1. Es sei V ein Vektorraum und f : V V eine lineare Abbildung. Ist λ K und v V mit v 0 und f(v) = λv gegeben, so heißt die Zahl λ Eigenwert (EW) von f,

Mehr

Lineare Algebra II 11. Übungsblatt

Lineare Algebra II 11. Übungsblatt Lineare Algebra II Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS Prof Dr Kollross 9 / Juni Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G (Minitest (Bearbeitung innerhalb von Minuten und ohne Benutzung des

Mehr

Aussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2012/2013

Aussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2012/2013 Aussagenlogik 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl B: a + b < a + b, a, b R C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7 E: a + 1 b, a, b R F: 3 ist Teiler von 9 Bestimmen Sie den Wahrheitswert

Mehr

Mathematik für Naturwissenschaftler, Pruscha & Rost Kap 7 Lösungen

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

Mehr

1. Hausübung ( )

1. Hausübung ( ) Übungen zur Vorlesung»Lineare Algebra B«(SS ). Hausübung (8.4.) Aufgabe Es seien σ (3, 6, 5,, 4, 8,, 7) und τ (3,,, 4, 6, 5, 8, 7). Berechnen Sie σ τ, τ σ, σ, τ, die Anzahl der Inversionen von σ und τ

Mehr

AUFGABENSAMMLUNG ZU VEKTORRECHNUNG FÜR USW

AUFGABENSAMMLUNG ZU VEKTORRECHNUNG FÜR USW AUFGABENSAMMLUNG ZU VEKTORRECHNUNG FÜR USW Lineare Gleichungssysteme Lösen Sie folgende Gleichungssysteme über R: a) x + x + x = 6x + x + x = 4 x x x = x 7x x = 7 x x = b) x + x 4x + x 4 = 9 x + 9x x x

Mehr

Aussagenlogik. 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl. C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7. F: 3 ist Teiler von 9

Aussagenlogik. 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl. C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7. F: 3 ist Teiler von 9 Aussagenlogik 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl B: a + b < a + b, a, b R C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7 E: a + 1 b, a, b R F: 3 ist Teiler von 9 Bestimmen Sie den Wahrheitswert

Mehr

Lineare Algebra II 8. Übungsblatt

Lineare Algebra II 8. Übungsblatt Lineare Algebra II 8. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 11 Prof. Dr. Kollross 1./9. Juni 11 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Minitest) Sei V ein euklidischer oder unitärer Vektorraum.

Mehr

Tutorium Mathematik II, M Lösungen

Tutorium Mathematik II, M Lösungen Tutorium Mathematik II, M Lösungen März 03 *Aufgabe Bestimmen Sie durch Hauptachsentransformation Lage und Typ der Kegelschnitte (a) 3x + 4x x + 3x 4x = 0, (b) 3x + 4x x + 3x 4x 6 = 0, (c) 3x + 4x x +

Mehr

6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen

6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen Mathematik für Ingenieure II, SS 9 Freitag 9.6 $Id: quadrat.tex,v. 9/6/9 4:6:48 hk Exp $ 6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen 6. Symmetrische Matrizen Eine n n Matrix heißt symmetrisch wenn

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2013): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Lösungsvorschlag

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2013): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Lösungsvorschlag Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 23): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Lösungsvorschlag 3. Mit Hilfe elementarer Zeilenumformungen sowie der Tatsache, daß sich die Determinante

Mehr

Eigenwerte und Diagonalisierung

Eigenwerte und Diagonalisierung Eigenwerte und Diagonalisierung Wir wissen von früher: Seien V und W K-Vektorräume mit dim V = n, dim W = m und sei F : V W linear. Werden Basen A bzw. B in V bzw. W gewählt, dann hat F eine darstellende

Mehr

Die wichtigste Klasse von Funktionen zwischen Vektorräumen sind die linearen Abbildungen.

Die wichtigste Klasse von Funktionen zwischen Vektorräumen sind die linearen Abbildungen. Definition: Lineare Abbildung Lineare Abbildungen Die wichtigste Klasse von Funktionen zwischen Vektorräumen sind die linearen Abbildungen. 8.1 Definition: Lineare Abbildung Eine Funktion f : V Ñ W zwischen

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 25): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2 2. (Frühjahr 29, Thema 3, Aufgabe 3) Gegeben sei die reelle 3 3 Matrix 4 2 A = 2 7 2 R 3 3. 2 2 a)

Mehr

Lineare Algebra. Mathematik II für Chemiker. Daniel Gerth

Lineare Algebra. Mathematik II für Chemiker. Daniel Gerth Lineare Algebra Mathematik II für Chemiker Daniel Gerth Überblick Lineare Algebra Dieses Kapitel erklärt: Was man unter Vektoren versteht Wie man einfache geometrische Sachverhalte beschreibt Was man unter

Mehr

Lineare Algebra: Determinanten und Eigenwerte

Lineare Algebra: Determinanten und Eigenwerte : und Eigenwerte 16. Dezember 2011 der Ordnung 2 I Im Folgenden: quadratische Matrizen Sei ( a b A = c d eine 2 2-Matrix. Die Determinante D(A (bzw. det(a oder Det(A von A ist gleich ad bc. Det(A = a b

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

a b Q = b a 0 ) existiert ein Element p Q, so dass gilt: q 1 q 2 = 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a 1 a 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a b p = 1 det(q) C 2 2,

a b Q = b a 0 ) existiert ein Element p Q, so dass gilt: q 1 q 2 = 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a 1 a 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a b p = 1 det(q) C 2 2, Aufgabe I Es sei Q die folgende Teilmenge von C 2 2 : { ( ) a b Q a, b C b a Hier bezeichnet der Querstrich die komplexe Konjugation Zeigen Sie: (a) Mit den üblichen Verknüpfungen + und für Matrizen ist

Mehr

9 Eigenwerte und Eigenvektoren

9 Eigenwerte und Eigenvektoren 92 9 Eigenwerte und Eigenvektoren Wir haben im vorhergehenden Kapitel gesehen, dass eine lineare Abbildung von R n nach R n durch verschiedene Darstellungsmatrizen beschrieben werden kann (je nach Wahl

Mehr

9 Eigenwerte und Eigenvektoren

9 Eigenwerte und Eigenvektoren 92 9 Eigenwerte und Eigenvektoren Wir haben im vorhergehenden Kapitel gesehen, dass eine lineare Abbildung von R n nach R n durch verschiedene Darstellungsmatrizen beschrieben werden kann (je nach Wahl

Mehr

10. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2012/2013 A =

10. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2012/2013 A = O Alaya, S Demirel M Fetzer, B Krinn M Wied Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester /3 Dr M Künzer Prof Dr M Stroppel Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 34 a Gegeben ist

Mehr

6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen

6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen Mathematik für Ingenieure II, SS 009 Dienstag 3.6 $Id: quadrat.tex,v.4 009/06/3 4:55:47 hk Exp $ 6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen 6.3 Quadratische Funktionen und die Hauptachsentransformation

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

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

Lösungshinweise zu den Hausaufgaben:

Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: J. Hörner B. Kabil B. Krinn. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Dr. M. Künzer Prof. Dr. M. Stroppel Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Hausübungen Teil, empfohlener Bearbeitungszeitraum:

Mehr

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 12

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 12 Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik 1 (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 12 Hausaufgaben Aufgabe 12.1 Sei f : R 3 R 3 gegeben durch f(x) :=

Mehr

Übungsblatt

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

Mehr

Matrizen und Determinanten, Aufgaben

Matrizen und Determinanten, Aufgaben Matrizen und Determinanten, Aufgaben Inhaltsverzeichnis 1 Multiplikation von Matrizen 1 11 Lösungen 3 2 Determinanten 6 21 Lösungen 7 3 Inverse Matrix 8 31 Lösungen 9 4 Matrizengleichungen 11 41 Lösungen

Mehr

entspricht der Länge des Vektorpfeils. Im R 2 : x =

entspricht der Länge des Vektorpfeils. Im R 2 : x = Norm (oder Betrag) eines Vektors im R n entspricht der Länge des Vektorpfeils. ( ) Im R : x = x = x + x nach Pythagoras. Allgemein im R n : x x = x + x +... + x n. Beispiele ( ) =, ( 4 ) = 5, =, 4 = 0.

Mehr

Determinanten. Motivation: Man betrachte das lineare Gleichungssystem =. (1) y = Sei o.b.d.a a 0 und c 0. Dann ist (1) äquivalent zu. = ac ad y.

Determinanten. Motivation: Man betrachte das lineare Gleichungssystem =. (1) y = Sei o.b.d.a a 0 und c 0. Dann ist (1) äquivalent zu. = ac ad y. Determinanten Motivation: Man betrachte das lineare Gleichungssystem [ [ [ a b x u = (1) c d y v Sei obda a und c Dann ist (1) äquivalent zu [ [ ca cb x = ac ad y und ferner zu [ [ ca cb x ad cb y Falls

Mehr

5.1 Determinanten der Ordnung 2 und 3. a 11 a 12 a 21 a 22. det(a) =a 11 a 22 a 12 a 21. a 11 a 21

5.1 Determinanten der Ordnung 2 und 3. a 11 a 12 a 21 a 22. det(a) =a 11 a 22 a 12 a 21. a 11 a 21 5. Determinanten 5.1 Determinanten der Ordnung 2 und 3 Als Determinante der zweireihigen Matrix A = a 11 a 12 bezeichnet man die Zahl =a 11 a 22 a 12 a 21. Man verwendet auch die Bezeichnung = A = a 11

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

a) Ein Gruppenhomomorphismus von G nach H ist eine Abbildung Φ : G H, sodass für alle g 1, g 2 G die Gleichung Φ(g 1 g 2 ) = Φ(g 1 ) Φ(g 2 )

a) Ein Gruppenhomomorphismus von G nach H ist eine Abbildung Φ : G H, sodass für alle g 1, g 2 G die Gleichung Φ(g 1 g 2 ) = Φ(g 1 ) Φ(g 2 ) I. (4 Punkte) Es seien (G, ) eine Gruppe mit neutralem Element e G und (H, ) eine weitere Gruppe. a) Geben Sie die Definition eines Gruppenhomomorphismus Φ : G H an und beweisen Sie, dass für solch einen

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

Übungen Mathematik I, M

Übungen Mathematik I, M Übungen Mathematik I, M Übungsblatt, Lösungen (Stoff aus Mathematik 0).0.0. Berechnen Sie unter Verwendung des binomischen Lehrsatzes ( x + y) 7 Lösung: Nach dem binomischen Lehrsatz ist ( x + y) 7 = 7

Mehr

a 11 a 12 a 1(m 1) a 1m a n1 a n2 a n(m 1) a nm Matrizen Betrachten wir das nachfolgende Rechteckschema:

a 11 a 12 a 1(m 1) a 1m a n1 a n2 a n(m 1) a nm Matrizen Betrachten wir das nachfolgende Rechteckschema: Matrizen Betrachten wir das nachfolgende Rechteckschema: a 12 a 1(m 1 a 1m a n1 a n2 a n(m 1 a nm Ein solches Schema nennt man (n m-matrix, da es aus n Zeilen und m Spalten besteht Jeder einzelne Eintrag

Mehr

Erweiterte Koordinaten

Erweiterte Koordinaten Erweiterte Koordinaten Sei K n ein n dimensionaler affiner Raum Die erweiterten Koordinaten des Punktes x x n K n sind x x n Kn+ (Das ist für alle K sinnvoll, weil in jedem Körper K wohldefiniert ist In

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 205/6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 3. (Herbst 997, Thema 3, Aufgabe ) Berechnen Sie die Determinante der reellen Matrix 0 2 0 2 2

Mehr

(1) In dieser Aufgabe kreuzen Sie bitte nur die Antworten an, die Sie für richtig halten. Eine Begründung wird nicht verlangt.

(1) In dieser Aufgabe kreuzen Sie bitte nur die Antworten an, die Sie für richtig halten. Eine Begründung wird nicht verlangt. () In dieser Aufgabe kreuzen Sie bitte nur die Antworten an, die Sie für richtig halten. Eine Begründung wird nicht verlangt. a) Es seien A und B beliebige n n-matrizen mit Einträgen in einem Körper K.

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

Wiederholungsblatt Elementargeometrie LÖSUNGSSKIZZE

Wiederholungsblatt Elementargeometrie LÖSUNGSSKIZZE Wiederholungsblatt Elementargeometrie im SS 01 bei Prof. Dr. S. Goette LÖSUNGSSKIZZE Die Lösungen unten enthalten teilweise keine vollständigen Rechnungen. Es sind aber alle wichtigen Zwischenergebnisse

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

Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger

Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Stefan Lell 2. Juli 2 Aufgabe. Sei t Q und A t = t 4t + 2 2t + 2 t t 2t 2t Mat 3Q a Bestimmen Sie die Eigenwerte von A t in Abhängigkeit

Mehr

, v 3 = und v 4 =, v 2 = V 1 = { c v 1 c R }.

, v 3 = und v 4 =, v 2 = V 1 = { c v 1 c R }. 154 e Gegeben sind die Vektoren v 1 = ( 10 1, v = ( 10 1. Sei V 1 = v 1 der von v 1 aufgespannte Vektorraum in R 3. 1 Dann besteht V 1 aus allen Vielfachen von v 1, V 1 = { c v 1 c R }. ( 0 ( 01, v 3 =

Mehr

5.4 Hauptachsentransformation

5.4 Hauptachsentransformation . Hauptachsentransformation Sie dient u.a. einer möglichst einfachen Darstellung von Kegelschnitten und entsprechenden Gebilden höherer Dimension mittels einer geeigneten Drehung des Koordinatensystems.

Mehr

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

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

Mehr

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel V SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de

Mehr

5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten

5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten 5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten 51 Lineare Gleichungssysteme Definition 51 Bei einem linearen Gleichungssystem (LGS) sind n Unbekannte x 1, x 2,, x n so zu bestimmen, dass ein System von

Mehr

Lineare Algebra und analytische Geometrie I

Lineare Algebra und analytische Geometrie I Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 0/06 Lineare Algebra und analytische Geometrie I Vorlesung... und ein guter Lehrer kann auch einem schlechten Schüler was beibringen Beziehung zwischen Eigenräumen Wir

Mehr

Drehung um einen Punkt um Winkel α.

Drehung um einen Punkt um Winkel α. Drehung um einen Punkt um Winkel α. Sei A R 2 und α R. Drehung um A um Winkel α ist eine Abbildung D A (α) : R 2 R 2 welche wie folgt definiert ist: D A (α) = T A D 0 (α) T ( A), wobei die Abbildung D

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

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

Definitionen. Merkblatt lineare Algebra. affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht

Definitionen. Merkblatt lineare Algebra. affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht Seite 1 Definitionen affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht ähnliche Matrizen Matrizen, die das gleiche charakteristische Polynom haben

Mehr

Prüfung Lineare Algebra 2

Prüfung Lineare Algebra 2 1. Überprüfen Sie die folgenden Aussagen: (1) Zwei reelle symmetrische Matrizen sind genau dann ähnlich, wenn sie die gleiche Signatur haben. (2) Jede symmetrische Matrix ist kongruent zu einer Diagonalmatrix,

Mehr

Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom

Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom Eine Fragestellung, die uns im weiteren beschäftigen wird, ist das Finden eines möglichst einfachen Repräsentanten aus jeder Äquivalenzklasse

Mehr

Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 2016,

Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 2016, Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 6, 6.7.6 Vokabelbuch In diesem Teil soll getestet werden, inwieweit Sie in der Lage sind, wichtige Definitionen und Sätze aus der Vorlesung korrekt zu formulieren

Mehr

Höhere Mathematik 1 Wintersemester 2009/10

Höhere Mathematik 1 Wintersemester 2009/10 M. Boßle, P. Engel B. Krinn, Dr. I. Rybak. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester 9/ Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A.-M. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Kommentar zu

Mehr

1. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik 1 Wintersemester 2009/10

1. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik 1 Wintersemester 2009/10 M. Boßle, P. Engel B. Krinn, Dr. I. Rybak. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester 9/ Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A.-M. Sändig Präsenzübungen Aufgabe P. Elementares Rechnen Berechnen

Mehr

Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 2016

Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 2016 Name, Vorname Matrikel-Nr. Aufg. Aufg.2 Aufg.3 Aufg.4 Σ Note bzw. Kennzeichen Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 206 Bearbeiten Sie bitte

Mehr

BC 1.2 Mathematik WS 2016/17. BC 1.2 Mathematik Zusammenfassung Kapitel II: Vektoralgebra und lineare Algebra. b 2

BC 1.2 Mathematik WS 2016/17. BC 1.2 Mathematik Zusammenfassung Kapitel II: Vektoralgebra und lineare Algebra. b 2 Zusammenfassung Kapitel II: Vektoralgebra und lineare Algebra 1 Vektoralgebra 1 Der dreidimensionale Vektorraum R 3 ist die Gesamtheit aller geordneten Tripel (x 1, x 2, x 3 ) reeller Zahlen Jedes geordnete

Mehr

Aufgabe I.1 (4 Punkte) Gegeben seien die Matrix H := und die Menge L := {A R 4 4 A HA = H} Zeigen Sie:

Aufgabe I.1 (4 Punkte) Gegeben seien die Matrix H := und die Menge L := {A R 4 4 A HA = H} Zeigen Sie: Aufgabe I (4 Punkte Gegeben seien die Matrix und die Menge Zeigen Sie: H := L := {A R 4 4 A HA = H} a L ist bezüglich der Matrizenmultiplikation eine Gruppe b Die Matrizen der Form ( E O, O B wobei E R

Mehr

Lineare Algebra II. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 7 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 2. Juni.

Lineare Algebra II. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 7 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 2. Juni. Lineare Algebra II Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 7 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 2. Juni http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/la2 Erinnerungen, Ergänzungen und Vorgriffe zur Vorlesung: Eigenvektoren

Mehr

Lineare Algebra. 12. Übungsstunde. Steven Battilana. stevenb student.ethz.ch battilana.uk/teaching

Lineare Algebra. 12. Übungsstunde. Steven Battilana. stevenb student.ethz.ch battilana.uk/teaching Lineare Algebra 12. Übungsstunde Steven Battilana stevenb student.ethz.ch battilana.uk/teaching December 14, 2017 1 Erinnerung: Determinanten, Orthogonale/unitäre Matrizen Sei A R 2 2, dann kann die Inverse

Mehr

5 Eigenwerte, Eigenvektoren und Diagonalisierbarkeit

5 Eigenwerte, Eigenvektoren und Diagonalisierbarkeit ME Lineare Algebra HT 2008 99 5 Eigenwerte, Eigenvektoren und Diagonalisierbarkeit 5.1 Ein Beispiel zur Motivation Als einfachstes Beispiel eines dynamischen Systems untersuchen wir folgendes Differentialgleichungssystem

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 25. April 2016 Die Dimensionsformel Definition 3.9 Sei f : V W eine lineare Abbildung zwischen zwei K-Vektorräumen. Der Kern

Mehr

Prüfung Lineare Algebra , B := ( ), C := 1 1 0

Prüfung Lineare Algebra , B := ( ), C := 1 1 0 1. Es seien 1 0 2 0 0 1 3 0 A :=, B := ( 1 2 3 4 ), C := 1 1 0 0 1 0. 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 Welche der folgenden Aussagen ist richtig? A. A und C haben Stufenform, B nicht. B. A und B haben Stufenform,

Mehr

Vorkurs Mathematik. Vektoren, lineare Gleichungssysteme und Matrizen

Vorkurs Mathematik. Vektoren, lineare Gleichungssysteme und Matrizen Dorfmeister, Boiger, Langwallner, Pfister, Schmid, Wurtz Vorkurs Mathematik TU München WS / Blatt Vektoren, lineare Gleichungssysteme und Matrizen. In einem kartesischen Koordinatensystem des R sei eine

Mehr

5 Eigenwerte und die Jordansche Normalform

5 Eigenwerte und die Jordansche Normalform Mathematik für Ingenieure II, SS 9 Freitag 6 $Id: jordantex,v 7 9/6/ :8:5 hk Exp $ 5 Eigenwerte und die Jordansche Normalform 5 Die Jordansche Normalform Nachdem wir bisher das Vorgehen zur Berechnung

Mehr

Lineare Algebra. 1 Lineare Abbildungen

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

Mehr

3 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

3.6 Eigenwerte und Eigenvektoren

3.6 Eigenwerte und Eigenvektoren 3.6 Eigenwerte und Eigenvektoren 3.6. Einleitung Eine quadratische n n Matrix A definiert eine Abbildung eines n dimensionalen Vektors auf einen n dimensionalen Vektor. c A x c A x Von besonderem Interesse

Mehr

Mathematischer Vorkurs Lösungen zum Übungsblatt 5

Mathematischer Vorkurs Lösungen zum Übungsblatt 5 Mathematischer Vorkurs Lösungen zum Übungsblatt 5 Prof. Dr. Norbert Pietralla/Sommersemester 2012 c.v.meister@skmail.ikp.physik.tu-darmstadt.de Aufgabe 1: Berechnen Sie den Abstand d der Punkte P 1 und

Mehr

4.4. Rang und Inversion einer Matrix

4.4. Rang und Inversion einer Matrix 44 Rang und Inversion einer Matrix Der Rang einer Matrix ist die Dimension ihres Zeilenraumes also die Maximalzahl linear unabhängiger Zeilen Daß der Rang sich bei elementaren Zeilenumformungen nicht ändert

Mehr

Mischungsverhältnisse: Nehmen wir an, es stehen zwei Substanzen (zum Beispiel Flüssigkeiten) mit spezifischen Gewicht a = 2 kg/l bzw.

Mischungsverhältnisse: Nehmen wir an, es stehen zwei Substanzen (zum Beispiel Flüssigkeiten) mit spezifischen Gewicht a = 2 kg/l bzw. Kapitel 5 Lineare Algebra 5 Lineare Gleichungssysteme und Matrizen Man begegnet Systemen von linearen Gleichungen in sehr vielen verschiedenen Zusammenhängen, etwa bei Mischungsverhältnissen von Substanzen

Mehr

6 Hauptachsentransformation

6 Hauptachsentransformation 6 Hauptachsentransformation A Diagonalisierung symmetrischer Matrizen (6.1) Satz: Sei A M(n n, R) symmetrisch. Dann gibt es eine orthogonale n n-matrix U mit U t AU = D Diagonalmatrix Es folgt: Die Spalten

Mehr

Eigenwerte (Teschl/Teschl 14.2)

Eigenwerte (Teschl/Teschl 14.2) Eigenwerte (Teschl/Teschl 4.2 Ein Eigenvektor einer quadratischen n nmatrix A ist ein Vektor x R n mit x, für den Ax ein skalares Vielfaches von x ist, es also einen Skalar λ gibt mit Ax = λ x Ax λ x =

Mehr

Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 2017 Klausur mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich

Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 2017 Klausur mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 27 Klausur 2.9.27 mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich Aufgabe (4 Punkte: Sei n N und seien A und B zwei (n n-matrizen über einem Körper K. Wahr Falsch (a Es

Mehr

5 Lineare Algebra (Teil 3): Skalarprodukt

5 Lineare Algebra (Teil 3): Skalarprodukt 5 Lineare Algebra (Teil 3): Skalarprodukt Der Begriff der linearen Abhängigkeit ermöglicht die Definition, wann zwei Vektoren parallel sind und wann drei Vektoren in einer Ebene liegen. Daß aber reale

Mehr

A w w f f B w f w f A B w f w w A B A B A B. z = a 2 + b 2 =: r. c+id = ac+bd. 2 c 2 +d 2. z 2. z n = z. z = r cos(x) + ir sin(x) = reix

A w w f f B w f w f A B w f w w A B A B A B. z = a 2 + b 2 =: r. c+id = ac+bd. 2 c 2 +d 2. z 2. z n = z. z = r cos(x) + ir sin(x) = reix Formelsammlung Aussagenlogik Für beliebige Aussagen A, B gilt: Konjunktion Disjunktion Implikation Äquivalenz A B w f f f A B w w w f A B w f w w A B w f f w Mengenlehre Für beliebige Mengen A, B gilt:

Mehr

Proseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt

Proseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt Blatt 1 1. Berechnen Sie die Determinante der Matrix 0 0 4 1 2 5 1 7 1 2 0 3 1 3 0 α. 2. Stellen Sie folgende Matrix als Produkt von Elementarmatrizen dar: 1 3 1 4 2 5 1 3 0 4 3 1. 3 1 5 2 3. Seien n 2

Mehr

Kapitel 3 Lineare Algebra

Kapitel 3 Lineare Algebra Kapitel 3 Lineare Algebra Inhaltsverzeichnis VEKTOREN... 3 VEKTORRÄUME... 3 LINEARE UNABHÄNGIGKEIT UND BASEN... 4 MATRIZEN... 6 RECHNEN MIT MATRIZEN... 6 INVERTIERBARE MATRIZEN... 6 RANG EINER MATRIX UND

Mehr

Matrikel- Nummer: Aufgabe Summe Punkte /1 /3 /4 /3 /9 /7 /2 /2 /31

Matrikel- Nummer: Aufgabe Summe Punkte /1 /3 /4 /3 /9 /7 /2 /2 /31 Scheinklausur Höhere Mathematik 0 0 0 Name, Vorname: Nummer: Matrikel- Studiengang: Aufgabe 4 5 6 7 8 Summe Punkte / / /4 / /9 /7 / / / Bitte beachten Sie die folgenden Hinweise: Bearbeitungszeit: 90 Minuten

Mehr

6. Normale Abbildungen

6. Normale Abbildungen SKALARPRODUKE 1 6 Normale Abbildungen 61 Erinnerung Sei V ein n-dimensionaler prä-hilbertraum, also ein n-dimensionaler Vektorraum über K (R oder C) versehen auch mit einer Skalarprodukt, ra K Die euklidische

Mehr

KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA II 19. Juli 2008

KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA II 19. Juli 2008 KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA II 19. Juli 2008 MUSTERLÖSUNG Name: Studiengang: Aufgabe 1 2 3 4 5 6 Summe Punktzahl /50 Allgemeine Hinweise: Bitte schreiben Sie Ihre Lösungen jeweils unter die Aufgabenstellung

Mehr

Skript zur Vorlesung. Lineare Algebra. Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf. 2. Oktober 2014

Skript zur Vorlesung. Lineare Algebra. Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf. 2. Oktober 2014 Skript zur Vorlesung Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf 2. Oktober 2014 erstellt von Sindy Engel erweitert von Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf Inhaltsverzeichnis 1 Vektoren 4 1.1 Grundbegriffe.................................

Mehr

10.2 Linearkombinationen

10.2 Linearkombinationen 147 Vektorräume in R 3 Die Vektorräume in R 3 sind { } Geraden durch den Ursprung Ebenen durch den Ursprung R 3 Analog zu reellen Vektorräumen kann man komplexe Vektorräume definieren. In der Definition

Mehr