Mathematik für Informatiker I. Musterlösungen zum Hausübungsblatt 3. Aufgabe 1. Christoph Eisinger Wintersemester 2010/11

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Mathematik für Informatiker I. Musterlösungen zum Hausübungsblatt 3. Aufgabe 1. Christoph Eisinger Wintersemester 2010/11"

Transkript

1 Mathematik für Informatiker I Christoph Eisinger Wintersemester 2010/11 Musterlösungen zum Hausübungsblatt 3 Aufgabe 1 Zu überpüfen sind jeweils folgende Eigenschaften: 1. Reflexivität: x R x x S 2. Symmetrie: x R y y R x x, y S 3. Antisymmetrie: x R y y R x x = y x, y S 4. Transitivität: x R y y R z x R z x, y, z S 5. Totalität: x R y y R x x, y S (a) x R 1 y: x ist mindestens gleich groß wie y. 1. Reflexiv, da x stets gleich groß (und damit mindestens gleich groß) ist wie x. 2. Nicht symmetrisch: da alle Personen unterschiedliche Größen besitzen, gilt für x y stets nur eine der Relationen x R 1 y, y R 1 x. 3. Antisymmetrisch: wenn x mindestens so groß ist wie y und y mindestens so groß ist wie x, dann sind x und y gleich groß, was nach Voraussetzung (alle sind verschieden groß) bedeutet, dass x = y gilt. 4. Transitiv: wenn x mindestens so groß ist wie y und y mindestens so groß wie z, dann ist x auch mindestens so groß wie z. 5. Total, da zwei Personen stets bezüglich ihrer Körpergröße verglichen werden können. Ergebnis: R 1 ist eine Totalordnung. (b) x R 2 y: x ist mindestens so groß und mindestens so schwer wie y. 1. Reflexiv, da x stets gleich groß und gleich schwer (und damit mindestens so groß und mindestens so schwer) ist wie x selbst. 1

2 2. Nicht symmetrisch: da alle Personen unterschiedliche Größen besitzen, gilt für x y stets höchstens eine der Relationen x R 2 y, y R 2 x. 3. Antisymmetrisch: wenn x mindestens so groß und mindestens so schwer ist wie y und das Gleiche umgekehrt gilt, dann sind x und y gleich groß und gleich schwer, was nach der Voraussetzung über die Körpergrößen bedeutet, dass x = y gilt. 4. Transitiv: wenn x mindestens so groß und mindestens so schwer ist wie y und y mindestens so groß und mindestens so schwer ist wie z, dann ist x auch mindestens so groß und mindestens so schwer wie z. 5. Nicht total, denn wenn x größer als y, jedoch y schwerer als x ist, gilt weder x R 2 y noch y R 2 x. Ergebnis: R 2 ist eine Teilordnung. (c) x R 3 y: x ist mindestens so groß oder mindestens so schwer wie y. 1. Reflexiv, da x stets gleich groß (und damit mindestens so groß) ist wie x selbst, was bereits für x R 3 x ausreicht. 2. Nicht symmetrisch: analoge Begründung wie unter (a) und (b). 3. Nicht antisymmetrisch: Wenn x größer als y, jedoch y schwerer als x ist, gelten x R 3 y (wegen der Körpergröße) und y R 3 x (wegen des Gewichts), ohne dass x = y sein muss. 4. Nicht transitiv: wenn x größer ist als y, aber leichter als z, und zugleich z leichter als y, aber schwerer als x, dann gelten x R 3 y (wegen der Körpergröße) und y R 3 z (wegen des Gewichts), aber x ist kleiner und leichter als z, sodass x R 3 z nicht gilt. 5. Total: wie unter (a) sind zwei Personen stets bezüglich ihrer Körpergröße vergleichbar, was bereits ausreicht. Ergebnis: R 3 ist keine Totalordnung, Teilordnung oder Äquivalenzrelation. (d) x R 4 y: x hat dieselbe Mutter wie y. 1. Reflexiv, da x stets dieselbe Mutter hat wie x. 2. Symmetrisch: wenn x dieselbe Mutter hat wie y, dann hat auch y dieselbe Mutter wie x. 3. Nicht antisymmetrisch: Sind x und y Geschwister, so gelten x R 4 y und y R 4 x, aber x y. 4. Transitiv: wenn x dieselbe Mutter hat wie y und y dieselbe Mutter hat wie z, dann hat auch x dieselbe Mutter wie z. 5. Nicht total: nicht alle Personen haben dieselbe Mutter. Ergebnis: R 4 ist eine Äquivalenzrelation. 2

3 (e) x R 5 y: x hat denselben Onkel wie y. 1. Nicht reflexiv: Nur wenn x überhaupt einen Onkel hat, gilt x R 5 x, und nicht jede(r) hat einen Onkel! 2. Symmetrisch: wenn x denselben Onkel hat wie y, dann hat auch y denselben Onkel wie x. 3. Nicht antisymmetrisch: Sind x und y Geschwister und haben einen Onkel, dann gelten x R 5 y und y R 5 x, aber x y. 4. Nicht transitiv: Nehmen wir an, Yvonne ist mit ihrer Cousine Xenia über ihre Mutter verwandt, und Xenia und Yvonne haben den gemeinsamen Onkel Alfred. Nehmen wir weiter an, Yvonne ist über ihren Vater mit einer weiteren Cousine Zenobia verwandt, und Yvonne und Zenobia haben den gemeinsamen Onkel Bertram, dann ist Alfred ein Bruder von Yvonnes Mutter, Bertram ein Bruder von Yvonnes Vater. Dann sind aber Xenia und Zenobia gar nicht miteinander verwandt und haben auch keinen gemeinsamen Onkel. Man kann sogar ein Gegenbeispiel haben, bei dem x, y und z paarweise miteinander verwandt sind: Wenn Xanthia, Yasmin und Zita die Töchter der drei Geschwister Arnold, Bettina und Casimir sind, dann haben Xanthia und Yasmin den gemeinsamen Onkel Casimir, Yasmin und Zita haben Onkel Arnold gemeinsam, aber Xanthia und Zita haben keinen gemeinsamen Onkel (wohl aber die gemeinsame Tante Bettina). Wie man es auch wendet, R 5 ist nicht transitiv. 5. Nicht total: nicht jede(r) hat einen Onkel, und schon gar nicht alle denselben. Ergebnis: R 5 ist keine Totalordnung, Teilordnung oder Äquivalenzrelation. Bemerkung für ganz Spitzfindige: Im Aufgabentext war nur von einer Menge von Bewohnerinnen und Bewohnern des Saarlandes die Rede. Wenn wir für S also sehr spezielle Auswahlen treffen, kann es natürlich sein, dass die als Gegenbeispiele für einzelne Eigenschaften angegebenen Konstellationen gar nicht vorhanden sind, sodass auf solch speziellen Mengen zufällig mehr Eigenschaften erfüllt sind. Wenn beispielsweise S nur eine Person enthält und diese auch noch einen Onkel hat, dann sind alle Relationen Teilordnung und Totalordnung und Äquivalenzrelation. (10 Punkte) Aufgabe 2 (a) Per Definition ist f(s) = {f(x) x S} f 1 (T ) = {x f(x) T }. 3

4 Dann gilt x A f(x) f(a) (benutze die Definition mit S=A) x f 1 (f(a)) (benutze die Definition mit T=f(A)). Es gilt also A f 1 (f(a)). (b) Wähle f : R R, x 1; A = {0}. Dann ist f 1 (f(a)) = f 1 ({f(x) x = 0}) = f 1 ({1}) = {x R f(x) = 1} = R A. (4+2 Punkte) Aufgabe 3 Der Graph der Abrundungsfunktion sieht so aus: Die Abbildung ist nicht injektiv, da z.b. f(0) = 0 = f(0, 5). Sie ist aber surjektiv (als Abbildung nach Z), da z.b. f(n) = n n Z. (3 Punkte) Aufgabe 4 (a) Nimm x, y B mit f(x) = f(y). Dann ist (g f)(x) = g(f(x)) = g(f(y)) = (g f)(y) 4

5 und damit x = y wegen der Injektivität von g f. (b) Sei b B beliebig. Aus der Surjektivität von g f folgt, dass ein a A existiert mit g(f(a)) = (g f)(a) = g(b), und aus der Injektivität von g folgt dann f(a) = b. (3+3 Punkte) 5

2 Lösungen zu Kapitel 2

2 Lösungen zu Kapitel 2 2 Lösungen zu Kapitel 2 2. Lösung. Die Funktion f ist nicht injektiv. So gibt es (unendlich) viele Paare (x, y) mit f(x, y) = 0, etwa (0, 0) und (/2, ). Die Funktion f ist surjektiv. Zum Beispiel gilt

Mehr

Technische Universität München. Ferienkurs Lineare Algebra 1. Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen. Aufgaben mit Musterlösung

Technische Universität München. Ferienkurs Lineare Algebra 1. Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen. Aufgaben mit Musterlösung Technische Universität München Ferienkurs Lineare Algebra 1 Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen Aufgaben mit Musterlösung 21. März 2011 Tanja Geib 1 Aufgabe 1 Geben Sie zu B = {0, 2, 4} und

Mehr

Lineare Algebra I. Auswahlaxiom befragen. (Wer schon im Internet danach sucht, sollte das auch mal mit dem Begriff

Lineare Algebra I. Auswahlaxiom befragen. (Wer schon im Internet danach sucht, sollte das auch mal mit dem Begriff Universität Konstanz Wintersemester 2009/2010 Fachbereich Mathematik und Statistik Lösungsblatt 2 Prof. Dr. Markus Schweighofer 11.11.2009 Aaron Kunert / Sven Wagner Lineare Algebra I Lösung 2.1: Behauptung:

Mehr

Mathematische Grundlagen

Mathematische Grundlagen Prof. Dr. Peter Becker Fachbereich Informatik Mathematische Grundlagen Klausur Wintersemester 2015/16 16. März 2015 Name: Vorname: Matrikelnr.: Aufgabe 1 2 4 5 6 Summe Punkte 10 10 10 10 10 10 60 erreicht

Mehr

(1.18) Def.: Eine Abbildung f : M N heißt

(1.18) Def.: Eine Abbildung f : M N heißt Zurück zur Mengenlehre: Abbildungen zwischen Mengen (1.17) Def.: Es seien M, N Mengen. Eine Abbildung f : M N von M nach N ist eine Vorschrift, die jedem x M genau ein Element f(x) N zuordnet. a) M = N

Mehr

Injektiv, Surjektiv, Bijektiv

Injektiv, Surjektiv, Bijektiv Injektiv, Surjektiv, Bijektiv Aufgabe 1. Geben Sie einen ausführlichen Beweis für folgende Aussage: Wenn f A B surjektiv ist und R A A A eine reflexive Relation auf A ist, dann ist R B = {( f(x), f(y)

Mehr

Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 2012/13) Übungsblatt 8 (Relationen und Funktionen)

Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 2012/13) Übungsblatt 8 (Relationen und Funktionen) DEPENDABLE SYSTEMS AND SOFTWARE Fachrichtung 6. Informatik Universität des Saarlandes Christian Eisentraut, M.Sc. Julia Krämer Mathematik-Vorkurs für Informatiker (Wintersemester 0/3) Übungsblatt 8 (Relationen

Mehr

Musterlösung. 1 Relationen. 2 Abbildungen. TUM Ferienkurs Lineare Algebra 1 WiSe 08/09 Dipl.-Math. Konrad Waldherr

Musterlösung. 1 Relationen. 2 Abbildungen. TUM Ferienkurs Lineare Algebra 1 WiSe 08/09 Dipl.-Math. Konrad Waldherr TUM Ferienkurs Lineare Algebra WiSe 8/9 Dipl.-Math. Konrad Waldherr Musterlösung Relationen Aufgabe Auf R sei die Relation σ gegeben durch (a, b)σ(c, d) : a + b c + d. Ist σ reflexiv, symmetrisch, transitiv,

Mehr

3 Werkzeuge der Mathematik

3 Werkzeuge der Mathematik 3.1 Mengen (18.11.2011) Definition 3.1 Die Menge heißt leere Menge. :=»x M x x Definition 3.2 Es seien N und M Mengen. Wir definieren: und analog M N : (x M x N). N M : (x N x M). Wir sagen M ist Teilmenge

Mehr

Relationen und Funktionen

Relationen und Funktionen Vorkurs Mathematik Dr. Regula Krapf Sommersemester 018 Relationen und Funktionen Definition. Seien M und N Mengen. Eine Relation auf M N ist eine Teilmenge R M N. Falls (x,y) R, so schreibt man auch x

Mehr

Mathematik für Informatiker I Mitschrift zur Vorlesung vom

Mathematik für Informatiker I Mitschrift zur Vorlesung vom Mathematik für Informatiker I Mitschrift zur Vorlesung vom 18.11.2004 Zur Wiederholung: Das Kartesische Produkt dient dem Ordnen von Mengen. A B = {(a, b) : a A, b B)} Spezialfall A = Äquivalenzrelation

Mehr

Lösungen zur Übungsserie 1

Lösungen zur Übungsserie 1 Analysis 1 Herbstsemester 2018 Prof. Peter Jossen Montag, 24. September Lösungen zur Übungsserie 1 Aufgaben 1, 3, 4, 5, 6, 8 Aufgabe 1. Sei X eine endliche Menge mit n Elementen, und sei Y eine endliche

Mehr

2 Mengen, Abbildungen und Relationen

2 Mengen, Abbildungen und Relationen Vorlesung WS 08 09 Analysis 1 Dr. Siegfried Echterhoff 2 Mengen, Abbildungen und Relationen Definition 2.1 (Mengen von Cantor, 1845 1918) Eine Menge M ist eine Zusammenfassung von wohlbestimmten und wohl

Mehr

i=1 j= 5 2. Verifizieren Sie die Gleichung indem Sie die Ausdrücke ohne Summenzeichen schreiben. j=0

i=1 j= 5 2. Verifizieren Sie die Gleichung indem Sie die Ausdrücke ohne Summenzeichen schreiben. j=0 Übungen zur Einführung in die Analysis (Einführung in das mathematische Arbeiten WS 2017 1. Schreiben Sie die folgenden Ausdrücke ohne Verwendung von Summen- bzw. Produktzeichen: 7 2 3 5 k 2k+1, a k, 2

Mehr

Abbildungen. Kapitel Definition: (Abbildung) 5.2 Beispiel: 5.3 Wichtige Begriffe

Abbildungen. Kapitel Definition: (Abbildung) 5.2 Beispiel: 5.3 Wichtige Begriffe Kapitel 5 Abbildungen 5.1 Definition: (Abbildung) Eine Abbildung zwischen zwei Mengen M und N ist eine Vorschrift f : M N, die jedem Element x M ein Element f(x) N zuordnet. Schreibweise: x f(x) 5. Beispiel:

Mehr

FU Berlin: WiSe (Analysis 1 - Lehr.) Übungsaufgaben Zettel 5. Aufgabe 18. Aufgabe 20. (siehe Musterlösung Zettel 4)

FU Berlin: WiSe (Analysis 1 - Lehr.) Übungsaufgaben Zettel 5. Aufgabe 18. Aufgabe 20. (siehe Musterlösung Zettel 4) FU Berlin: WiSe 13-14 (Analysis 1 - Lehr.) Übungsaufgaben Zettel 5 Aufgabe 18 (siehe Musterlösung Zettel 4) Aufgabe 20 In der Menge R der reellen Zahlen sei die Relation 2 R 2 definiert durch: x 2 y :

Mehr

Aufgabe 3. Sei A eine Menge von Zahlen und neg das Tripel. neg = (A, A, R) A = N A = Z A = R A = R \ {0} mod : N 0 N N 0

Aufgabe 3. Sei A eine Menge von Zahlen und neg das Tripel. neg = (A, A, R) A = N A = Z A = R A = R \ {0} mod : N 0 N N 0 Funktionen Aufgabe 1. Finden Sie 3 Beispiele von Funktionen und 3 Beispiele von partiellen Funktionen, die nicht total sind. Es sollten auch mehrstellige Funktionen darunter sein. Aufgabe 2. Zeigen Sie,

Mehr

Diskrete Strukturen. Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt Januar 2008

Diskrete Strukturen. Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt Januar 2008 Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl für Informatik 15 Computergraphik & Visualisierung Prof. Dr. Rüdiger Westermann Dr. Werner Meixner Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt 4

Mehr

4. Funktionen und Relationen

4. Funktionen und Relationen 4. Funktionen und Relationen Nikolaus von Oresmes Richard Dedekind (1831-1916) René Descartes 1596-1650 Pierre de Fermat 1607/8-1665 Seite 1 Inhalt der Vorlesung Teil 4: Funktionen und Relationen 4.1 Funktionen:

Mehr

Einführung in die Informatik 2

Einführung in die Informatik 2 Einführung in die Informatik 2 Mathematische Grundbegriffe Sven Kosub AG Algorithmik/Theorie komplexer Systeme Universität Konstanz E 202 Sven.Kosub@uni-konstanz.de Sprechstunde: Freitag, 12:30-14:00 Uhr,

Mehr

Übungen zu Logik und Künstliche Intelligenz mit Musterlösungen 1 Blatt 11

Übungen zu Logik und Künstliche Intelligenz mit Musterlösungen 1 Blatt 11 Heilbronn, den 18.6.2010 Prof. Dr. V. Stahl WS 10/11 Übungen zu Logik und Künstliche Intelligenz mit Musterlösungen 1 Blatt 11 Aufgabe 1. Schreiben Sie auf wann ein Tripel (A, B, R) eine partielle Funktion,

Mehr

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Christoph Schmoeger Dipl.-Math. Sebastian Schwarz WS 2018/2019 18.10.2018 Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum

Mehr

Lösungsmenge L I = {x R 3x + 5 = 9} = L II = {x R 3x = 4} = L III = { }

Lösungsmenge L I = {x R 3x + 5 = 9} = L II = {x R 3x = 4} = L III = { } Zur Einleitung: Lineare Gleichungssysteme Wir untersuchen zunächst mit Methoden, die Sie vermutlich aus der Schule kennen, explizit einige kleine lineare Gleichungssysteme. Das Gleichungssystem I wird

Mehr

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016 Formale Methoden 2 Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2015/2016 Teil 1: Wiederholung 1 Mengen 2 Abbildungen 3 Exkurs Beweistechniken 4 Relationen Definition Operationen Eigenschaften Äquivalenzrelationen

Mehr

3. Für beliebiges A bezeichnet man die Menge A A manchmal auch mit A 2 (in Worten:

3. Für beliebiges A bezeichnet man die Menge A A manchmal auch mit A 2 (in Worten: 35 4 Paarungen 4. Produktmengen Die Mengen {x, y} und {y, x} sind gleich, weil sie die gleichen Elemente enthalten. Manchmal legt man aber zusätzlich Wert auf die Reihenfolge der Elemente. Die Objekte

Mehr

Eine Relation zwischen M und N ist eine Teilmenge R M N. Im Fall M = N sagen wir: R ist Relation auf M.

Eine Relation zwischen M und N ist eine Teilmenge R M N. Im Fall M = N sagen wir: R ist Relation auf M. 1.5 Relationen Es seien M und N Mengen. Definition Eine Relation zwischen M und N ist eine Teilmenge R M N. Im Fall M = N sagen wir: R ist Relation auf M. Terminologie und Notation Es sei R M N eine Relation

Mehr

D-MATH, D-PHYS, D-CHAB Analysis I HS 2017 Prof. Manfred Einsiedler. Lösung 2

D-MATH, D-PHYS, D-CHAB Analysis I HS 2017 Prof. Manfred Einsiedler. Lösung 2 D-MATH, D-PHYS, D-CHAB Analysis I HS 2017 Prof. Manfred Einsiedler Lösung 2 Hinweise 1. Eine Möglichkeit ist, auf diese Forderungen massgeschneiderte Relationen explizit anzugeben. Dies ist aber nicht

Mehr

Logische Grundlagen der Mathematik, WS 2014/15

Logische Grundlagen der Mathematik, WS 2014/15 Logische Grundlagen der Mathematik, WS 0/ Thomas Timmermann 8. Januar 0 Kardinalzahlen und die Mächtigkeit von Mengen Gleichmächtigkeit von Menge Zur Erinnerung: Wir wollen unendlich große Mengen hinsichtlich

Mehr

Kapitel 1. Mengen und Abbildungen. 1.1 Mengen

Kapitel 1. Mengen und Abbildungen. 1.1 Mengen Kapitel 1 Mengen und Abbildungen 1.1 Mengen Die Objekte der modernen Mathematik sind die Mengen. Obwohl die Logik einen axiomatischen Zugang zur Mengenlehre bietet, wollen wir uns in dieser Vorlesung auf

Mehr

2 Mengen und Abbildungen

2 Mengen und Abbildungen 2.1 Mengen Unter einer Menge verstehen wir eine Zusammenfassung von Objekten zu einem Ganzen. Die Objekte heiÿen Elemente. Ist M eine Menge und x ein Element von M so schreiben wir x M. Wir sagen auch:

Mehr

Bemerkungen zur Notation

Bemerkungen zur Notation Bemerkungen zur Notation Wir haben gerade die Symbole für alle und es gibt gebraucht. Dies sind so genannte logische Quantoren, und zwar der All- und der Existenzquantor. Die Formel {a A; ( b B)[(a, b)

Mehr

Analysis für Informatiker

Analysis für Informatiker Analysis für Informatiker Wintersemester 2017/2018 Carsten.Schneider@risc.jku.at 1 Bemerkung: Dies ist kein Skript, welches den gesamten Inhalt der Vorlesung abdeckt. Es soll den Studierenden aber während

Mehr

Lösungen zur Übungsserie 2

Lösungen zur Übungsserie 2 Analysis 1 Herbstsemester 2018 rof. eter Jossen Montag, 8. Oktober Lösungen zur Übungsserie 2 Aufgaben 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 13, 14 Aufgabe 1. Sei X eine Menge. Wie behandeln in dieser Aufgabe

Mehr

2 Mengen, Relationen, Funktionen

2 Mengen, Relationen, Funktionen Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 2 Mengen, Relationen, Funktionen 2.1 Mengen Definition 2.1 [Georg Cantor 1895] Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Dinge unserer

Mehr

Ein geordnetes Paar (oder: ein 2-Tupel) enthält immer zwei Elemente, deren Reihenfolge festgelegt ist. Mehrfachnennungen sind nicht erlaubt!

Ein geordnetes Paar (oder: ein 2-Tupel) enthält immer zwei Elemente, deren Reihenfolge festgelegt ist. Mehrfachnennungen sind nicht erlaubt! Relationen, Funktionen und Partitionen 1. Geordnetes Paar Ein geordnetes Paar (oder: ein 2-Tupel) enthält immer zwei Elemente, deren Reihenfolge festgelegt ist. Mehrfachnennungen

Mehr

2 Mengen, Relationen, Funktionen

2 Mengen, Relationen, Funktionen Grundlagen der Mathematik für Informatiker Grundlagen der Mathematik für Informatiker Mengen, Relationen, Funktionen. Mengen Definition. [Georg Cantor 895] Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter,

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik I. Relationen und Funktionen (Teil 4)

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik I. Relationen und Funktionen (Teil 4) Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik I Relationen und Funktionen (Teil 4) Funktionen und ihre Eigenschaften Exzerpt aus dem Skript von Prof. Dr. Klaus U. Schulz Michaela Geierhos M.A. Centrum

Mehr

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Christoph Schmoeger Michael Hott, M. Sc. WS 015/016 30.10.015 Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 1. Übungsblatt

Mehr

Lösungen der Übungsaufgaben I

Lösungen der Übungsaufgaben I Mathematik für die ersten Semester (2. Auflage): Lösungen der Übungsaufgaben I C. Zerbe, E. Ossner, W. Mückenheim 1.1 Beweisen Sie, dass die folgenden Aussagen stets wahr sind, also zur Ableitung wahrer

Mehr

MGS Abbildungen (Funktionen) Beispiele: Einkommensteuer Regelungs- und Steuerungstechnik

MGS Abbildungen (Funktionen) Beispiele: Einkommensteuer Regelungs- und Steuerungstechnik 4. Abbildungen (Funktionen) MGS 4-1 08.10.02 Beispiele: Einkommensteuer Regelungs- und Steuerungstechnik Rolf Linn Berechnung Ralf Linn Produkt * Kaufpreis MGS 4-5 08.10.02 1950.- 500000.- 495.- 4. Abbildungen

Mehr

Übungsklausur zur Linearen Algebra I

Übungsklausur zur Linearen Algebra I Universität Konstanz Wintersemester 2009/2010 Fachbereich Mathematik und Statistik 14.12.2009 Übungsklausur zur Linearen Algebra I Name: Prüfen Sie sofort, ob Sie alle 8 Aufgaben erhalten haben. Entfernen

Mehr

Mathematische Strukturen

Mathematische Strukturen Mathematische Strukturen Lineare Algebra I Kapitel 3 16. April 2013 Kartesisches Produkt Das kartesische Produkt (benannt nach René Descartes) von n Mengen M 1,..., M n ist M 1 M n := {(x 1,..., x n )

Mehr

WS 2013/14. Diskrete Strukturen

WS 2013/14. Diskrete Strukturen WS 2013/14 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws13/14

Mehr

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015

Formale Methoden 2. Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015 Formale Methoden 2 Gaetano Geck Lehrstuhl I Logik in der Informatik WS 2014/2015 1 Mengen 2 Relationen Definition Operationen Eigenschaften Äquivalenzrelationen Mehrstellige Relationen 3 Abbildungen 4

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Tutorium 1-14. Sitzung Dennis Felsing dennis.felsing@student.kit.edu http://www.stud.uni-karlsruhe.de/~ubcqr/2010w/tut gbi/ 2011-02-07 Äquivalenzrelationen 1 Äquivalenzrelationen

Mehr

Funktionen, Mächtigkeit, Unendlichkeit

Funktionen, Mächtigkeit, Unendlichkeit Funktionen, Mächtigkeit, Unendlichkeit Nikolai Nowaczyk http://math.nikno.de, Lars Wallenborn http://www.wallenborn.net/ Frühjahrsakademie 12.04. - 14.04.2013 Inhaltsverzeichnis

Mehr

Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen

Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Bernhard Ganter WS 2009/10 Relationen Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von A B. Ein wichtiger Spezialfall ist

Mehr

Einführung in das mathematische Arbeiten

Einführung in das mathematische Arbeiten Name Matrikelnummer Studienkennzahl Prüfung zu Einführung in das mathematische Arbeiten Wintersemester 8/9, LVN am 9. Juni 9, -stündig Beispiel Ein Polynom fx = x 4 + ax + bx + cx + d, a, b, c, d R, hat

Mehr

Abbildungen, injektiv, surjektiv, bijektiv

Abbildungen, injektiv, surjektiv, bijektiv Dr. Sebastian Bab WiSe 12/13 Theoretische Grundlagen der Informatik für TI Termin: VL 4 vom 25.10.2012 Abbildungen, injektiv, surjektiv, bijektiv Abbildungen sind eindeutige Zuordnungen Denition 23 (Abbildung(Funktion))

Mehr

Grundbegriffe der Informatik Musterlösung zu Aufgabenblatt 1

Grundbegriffe der Informatik Musterlösung zu Aufgabenblatt 1 Grundbegriffe der Informatik Musterlösung zu Aufgabenblatt 1 Aufgabe 1.1 ( Punkte) Schreiben Sie die Definitionen von Injektivität und Surjektivität einer Funktion als prädikatenlogische Formeln auf. Lösung

Mehr

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/2018

Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/2018 Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/2018 23. November 2017 1/40 Satz 4.27 (Multinomialsatz) Seien r, n N 0. Dann gilt für

Mehr

WS 2009/10. Diskrete Strukturen

WS 2009/10. Diskrete Strukturen WS 2009/10 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0910

Mehr

Zusammenfassung der letzten LVA. Diskrete Mathematik

Zusammenfassung der letzten LVA. Diskrete Mathematik Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LVA Diskrete Mathematik Christina Kohl Georg Moser Oleksandra Panasiuk Christian Sternagel Vincent van Oostrom (Beweisformen) Beweisformen sind etwa (i) deduktive

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen)

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16

Mehr

Kapitel 1. Grundlagen Mengen

Kapitel 1. Grundlagen Mengen Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig

Mehr

Vorkurs Mathematik. Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010. Arbeitsblatt 4. auf Injektivität und Surjektivität.

Vorkurs Mathematik. Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010. Arbeitsblatt 4. auf Injektivität und Surjektivität. Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Vorkurs Mathematik Arbeitsblatt 4 Injektivität und Surjektivität Aufgabe 4.1. Eine Funktion f : R R, x f(x), heißt streng wachsend, wenn für alle x 1, x 2 R

Mehr

Homotopie von Abbildungen und Anwendungen

Homotopie von Abbildungen und Anwendungen Homotopie von Abbildungen und Anwendungen Proseminar Fundamentalgruppen und ihre Anwendungen Bearbeitung: Daniel Schliebner Herausgabe: 04. Juli 2007 Daniel Schliebner Homotopie von Abbildungen und Anwendungen

Mehr

Kapitel 1. Grundlagen

Kapitel 1. Grundlagen Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig

Mehr

modulo s auf Z, s. Def

modulo s auf Z, s. Def 16. Januar 2007 Arbeitsblatt 5 Übungen zu Mathematik I für das Lehramt an der Grund- und Mittelstufe sowie an Sonderschulen I. Gasser, H. Strade, B. Werner WiSe 06/07 21.11.06 Präsenzaufgaben: 1) Seien

Mehr

Lösungen zu Kapitel 2

Lösungen zu Kapitel 2 Lösungen zu Kapitel 2 Lösung zu Aufgabe 1: Wir zeigen die Behauptung durch vollständige Induktion über n. Die einzige Menge mit n = 0 Elementen ist die leere Menge. Sie besitzt nur sich selbst als Teilmenge,

Mehr

Mathematik I. Vorlesung 2. Hintereinanderschaltung und Umkehrabbildung

Mathematik I. Vorlesung 2. Hintereinanderschaltung und Umkehrabbildung Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Mathematik I Vorlesung 2 Hintereinanderschaltung und Umkehrabbildung Lemma 2.1. Es seien L und M Mengen und es sei F :L M eine Abbildung. Dann sind folgende

Mehr

Mathematik I 1. Scheinklausur

Mathematik I 1. Scheinklausur Mathematik I 1. Scheinklausur 2.12.2006 Bitte beachten Sie die folgenden Hinweise: Matrikelnummer: Bearbeitungszeit: 120 Minuten Erlaubte Hilfsmittel: Keine Bei den Aufgaben 1,2,4,5,9,und 10 wird nur die

Mehr

Vorkurs Mathematik Abbildungen

Vorkurs Mathematik Abbildungen Vorkurs Mathematik Abbildungen Philip Bell 19. September 2016 Diese Arbeit beruht im Wesentlichen auf dem Vortrag Relationen, Partitionen und Abbildungen von Fabian Grünig aus den vorangehenden Jahren.

Mehr

Relationen. Ein wichtiger Spezialfall ist der, dass die Mengen identisch sind:

Relationen. Ein wichtiger Spezialfall ist der, dass die Mengen identisch sind: Relationen Es seien zwischen und und Mengen. Eine (binäre) Relation ist eine Teilmenge von. Ein wichtiger Spezialfall ist der, dass die Mengen identisch sind: und Eine binäre Relation auf einer Menge ist

Mehr

Lösungen 2 zum Mathematik-Brückenkurs für alle, die sich für Mathematik interessieren

Lösungen 2 zum Mathematik-Brückenkurs für alle, die sich für Mathematik interessieren Lösungen 2 zum Mathematik-Brückenkurs für alle, die sich für Mathematik interessieren µfsr, TU Dresden Version vom 26. September 2016, Fehler und Verbesserungsvorschläge bitte an benedikt.bartsch@myfsr.de

Mehr

4. Mathematische und notationelle Grundlagen. Beispiel Mengen. Bezeichnungen:

4. Mathematische und notationelle Grundlagen. Beispiel Mengen. Bezeichnungen: 4. Mathematische und notationelle Grundlagen 4.1 Mengen Beispiel 3 A 1 = {2, 4, 6, 8}; A 2 = {0, 2, 4, 6,...} = {n N 0 ; n gerade} Bezeichnungen: x A A x x A B A B A { } x Element A x nicht Element A B

Mehr

Musterlösung MafI 1 - Blatt 5

Musterlösung MafI 1 - Blatt 5 Musterlösung MafI 1 - Blatt 5 Titus Laska Aufgabe 1 (Relationen). Die drei Relationen R, S, T N N sind jeweils auf Reflexivität, Symmetrie und Antisymmetrie zu untersuchen. Lösung. Erinnerung. Sei R A

Mehr

Mathematische Grundlagen

Mathematische Grundlagen Prof. Dr. Peter Becker Fachbereich Informatik Mathematische Grundlagen Klausur Sommersemester 2016 16. September 2016, 1:00 14:0 Uhr Name: Vorname: Matrikelnr.: Unterschrift: Aufgabe 1 2 4 5 6 Summe Punkte

Mehr

2. Übungsblatt zur Analysis I. Gruppenübungen

2. Übungsblatt zur Analysis I. Gruppenübungen Prof. Dr. Helge Glöckner Wintersemester 2013/2014 24.10.2013 2. Übungsblatt zur Analysis I Wichtig: Bitte geben Sie die Hausübungen in ihrer jeweiligen Übungsgruppe ab. Gruppenübungen Aufgabe G1 (Rechnen

Mehr

Tutorium: Diskrete Mathematik

Tutorium: Diskrete Mathematik Tutorium: Diskrete Mathematik Vorbereitung der Bonusklausur am 24.11.2016 (Teil 2) 23. November 2016 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 2016 Steven Köhler 23. November 2016

Mehr

Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen

Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Bernhard Ganter Institut für Algebra TU Dresden D-01062 Dresden bernhard.ganter@tu-dresden.de WS 2009/10 1 Bernhard Ganter, TU Dresden Modul Einführung in die Mathematik

Mehr

5.9 Permutationsgruppen. Sei nun π S n. Es existiert folgende naive Darstellung: Kürzer schreibt man auch

5.9 Permutationsgruppen. Sei nun π S n. Es existiert folgende naive Darstellung: Kürzer schreibt man auch 5.9 Permutationsgruppen Definition 103 Eine Permutation ist eine bijektive Abbildung einer endlichen Menge auf sich selbst; o. B. d. A. sei dies die Menge U := {1, 2,..., n}. S n (Symmetrische Gruppe für

Mehr

Mengen. (Nicht-) Elemente einer Menge { 3, 4 } { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } } 3 { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } }

Mengen. (Nicht-) Elemente einer Menge { 3, 4 } { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } } 3 { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } } Mengen Definition (Intuitive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer Anschauung zu einem wohldefinierten Ganzen. (Georg Cantor) Notation 1. Aufzählung aller Elemente: { 1,

Mehr

1.4 Äquivalenzrelationen

1.4 Äquivalenzrelationen 8 1.4 Äquivalenzrelationen achdem nun die axiomatische Grundlage gelegt ist, können wir uns bis zur Einführung der Kategorien das Leben dadurch erleichtern, daß wir bis dorthin, also bis auf weiteres,

Mehr

3. Relationen. 3.1 Kartesische Produkte 3.2 Zweistellige Relationen 3.3 Äqivalenzrelationen 3.4 Halbordnungen 3.5 Hüllen. Rolf Linn. 3.

3. Relationen. 3.1 Kartesische Produkte 3.2 Zweistellige Relationen 3.3 Äqivalenzrelationen 3.4 Halbordnungen 3.5 Hüllen. Rolf Linn. 3. 3. Relationen 3.1 Kartesische Produkte 3.2 Zweistellige Relationen 3.3 Äqivalenzrelationen 3.4 Halbordnungen 3.5 Hüllen 3. Relationen GM 3-1 Wozu Relationen? Mathematik Theoretische Informatik Kryptographie

Mehr

Mengen. Eigenschaften. Spezielle Mengen (1) Prominente Mengen. ! Mengenzugehörigkeit

Mengen. Eigenschaften. Spezielle Mengen (1) Prominente Mengen. ! Mengenzugehörigkeit Mengen! Definition (Intuitive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer Anschauung zu einem wohldefinierten Ganzen. (Georg Cantor)! Notation 1. Aufzählung aller Elemente: {

Mehr

Kapitel 2. Mathematische Grundlagen. Skript zur Vorlesung Einführung in die Programmierung

Kapitel 2. Mathematische Grundlagen. Skript zur Vorlesung Einführung in die Programmierung LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS DATABASE Kapitel 2 Mathematische Grundlagen Skript zur Vorlesung Einführung in die Programmierung im Wintersemester 2012/13 Ludwig-Maximilians-Universität

Mehr

1 Loesungen zu Analysis 1/ 1.Uebung

1 Loesungen zu Analysis 1/ 1.Uebung Loesungen ausgewaehlter Beispiele zu Analysis I, G. Bergauer, Seite 1 1 Loesungen zu Analysis 1/ 1.Uebung 1.1 Einleitung Gegeben Mengen X, A mit A X. Sei die Menge durch A = {a X : a erfuellt B} gegeben,

Mehr

Injektiv, Surjektiv, Bijektiv

Injektiv, Surjektiv, Bijektiv Injektiv, Surjektiv, Bijektiv Aufgabe 1. Geben Sie einen ausführlichen Beweis für folgende Aussage: Wenn f A B surjektiv ist und R A A A eine reflexive Relation auf A ist, dann ist R B = {( f(x), f(y)

Mehr

Lineare Algebra I. Anhang. A Relationen. Heinz H. GONSKA, Maria D. RUSU, Michael WOZNICZKA. Wintersemester 2009/10

Lineare Algebra I. Anhang. A Relationen. Heinz H. GONSKA, Maria D. RUSU, Michael WOZNICZKA. Wintersemester 2009/10 Fakultät für Mathematik Fachgebiet Mathematische Informatik Anhang Lineare Algebra I Heinz H. GONSKA, Maria D. RUSU, Michael WOZNICZKA Wintersemester 2009/10 A Relationen Definition A.1. Seien X, Y beliebige

Mehr

Analysis I - Notizen 1. Daniel Lenz Jena - Wintersemester 2016

Analysis I - Notizen 1. Daniel Lenz Jena - Wintersemester 2016 Analysis I - Notizen 1 Daniel Lenz Jena - Wintersemester 2016 1 Es handelt sich nicht um ein Skriptum zur Vorlesung. Besten Dank an alle, die zu Verbesserungen früherer Notizen zur Analysis I beigetragen

Mehr

Relationen. Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von A B.

Relationen. Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von A B. Mathematik I für Informatiker Relationen auf einer Menge p. 1 Relationen Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von A B. Ein wichtiger Spezialfall ist der,

Mehr

Grundlagen und Diskrete Strukturen Aufgaben zur Vorbereitung der Klausur

Grundlagen und Diskrete Strukturen Aufgaben zur Vorbereitung der Klausur Technische Universität Ilmenau WS 2008/2009 Institut für Mathematik Informatik, 1.FS Dr. Thomas Böhme Aufgabe 1 : Grundlagen und Diskrete Strukturen Aufgaben zur Vorbereitung der Klausur Gegeben sind die

Mehr

Grundlagen der Mathematik

Grundlagen der Mathematik Grundlagen der Mathematik Übungsaufgaben zu Kapitel 1 Einführung 1.1.1 Für reelle Zahlen a und b gilt (a+b) (a-b) = a 2 -b 2. Was ist die Voraussetzung? Wie lautet die Behauptung? Beweisen Sie die Behauptung.

Mehr

Über den Grössenvergleich von Mengen und die totale Ordnung auf der Klasse der Kardinalzahlen

Über den Grössenvergleich von Mengen und die totale Ordnung auf der Klasse der Kardinalzahlen Über den Grössenvergleich von Mengen und die totale Ordnung auf der Klasse der Kardinalzahlen Maturitätsarbeit HS 2015/16 von Daniel Peter Rutschmann 4a Betreut von Dr. Thomas Foertsch an der Kantonsschule

Mehr

Relationen (Teschl/Teschl 5.1)

Relationen (Teschl/Teschl 5.1) Relationen (Teschl/Teschl 5.1) Eine (binäre) Relation zwischen den Mengen M und N ist eine Teilmenge R der Produktmenge M N. Beispiele M Menge aller Studierenden, N Menge aller Vorlesungen, R : {(x, y)

Mehr

4. Übung zur Linearen Algebra I -

4. Übung zur Linearen Algebra I - 4. Übung zur Linearen Algebra I - en Kommentare an Hannes.Klarner@Fu-Berlin.de FU Berlin. WS 2009-10. Aufgabe 13 Auf dem Cartesischen Produkt Z Z werden 2 Verknüpfungen, definiert durch: Man zeige: (a

Mehr

Mathematik 1 für Informatiker und Bioinformatiker

Mathematik 1 für Informatiker und Bioinformatiker Mitschrieb der Vorlesung Mathematik 1 für Informatiker und Bioinformatiker Prof. Dr. Peter Hauck Wintersemester 2006/2007 Mitschrieb in L A TEXvon Rouven Walter Letzte Änderung: 10. Oktober 2010 Lizenz

Mehr

Kapitel 1. Grundlagen

Kapitel 1. Grundlagen Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig

Mehr

f(x) = x f 1 (x) = x. Aufgabe 2. Welche der folgenden Funktionen sind injektiv, surjektiv, bijektiv?

f(x) = x f 1 (x) = x. Aufgabe 2. Welche der folgenden Funktionen sind injektiv, surjektiv, bijektiv? Umkehrfunktionen Aufgabe 1. Sei A = {1, 2, 3, 4}. Definieren Sie eine bijektive Funktion f A A und geben Sie ihre Umkehrfunktion f 1 an. Lösung von Aufgabe 1. Zum Beispiel f, f 1 A A mit f(x) = x f 1 (x)

Mehr

Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier. Henning Fernau Universität Trier

Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier. Henning Fernau Universität Trier Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de 1 Diskrete Strukturen und Logik Gesamtübersicht Organisatorisches Einführung Logik & Mengenlehre

Mehr

: G G G. eine Abbildung. Gelten die folgenden Eigenschaften, so nennen wir (G,,e) eine Gruppe: (x,y) x y

: G G G. eine Abbildung. Gelten die folgenden Eigenschaften, so nennen wir (G,,e) eine Gruppe: (x,y) x y 5 GRUPPEN 5 Gruppen Hier fehlt eine schöne Einleitung oder ein motivierendes Beispiel. Definition [5.1] Sei G eine nicht-leere Menge, e G ein (ausgezeichnetes) Element in G und : G G G eine Abbildung.

Mehr

Analysis I Marburg, Wintersemester 1999/2000

Analysis I Marburg, Wintersemester 1999/2000 Skript zur Vorlesung Analysis I Marburg, Wintersemester 1999/2000 Friedrich W. Knöller Literaturverzeichnis [1] Barner, Martin und Flohr, Friedrich: Analysis I. de Gruyter. 19XX [2] Forster, Otto: Analysis

Mehr

Logik und Künstliche Intelligenz

Logik und Künstliche Intelligenz Logik und Künstliche Intelligenz Kurze Zusammenfassung (Stand: 14. Januar 2010) Prof. Dr. V. Stahl Copyright 2007 by Volker Stahl. All rights reserved. V. Stahl Logik und Künstliche Intelligenz Zusammenfassung

Mehr

Abschnitt 3: Mathematische Grundlagen

Abschnitt 3: Mathematische Grundlagen Abschnitt 3: Mathematische Grundlagen 3. Mathematische Grundlagen 3.1 3.2 Induktion und Rekursion 3.3 Boolsche Algebra Peer Kröger (LMU München) Einführung in die Programmierung WS 14/15 48 / 155 Überblick

Mehr

Ergänzende Übungen Lineare Algebra I. Wintersemester 2010/11. Prof. Dr. Kristina Reiss Heinz Nixdorf-Stiftungslehrstuhl für Didaktik der Mathematik

Ergänzende Übungen Lineare Algebra I. Wintersemester 2010/11. Prof. Dr. Kristina Reiss Heinz Nixdorf-Stiftungslehrstuhl für Didaktik der Mathematik Ergänzende Übungen Lineare Algebra I Wintersemester 2010/11 Prof. Dr. Kristina Reiss Heinz Nixdorf-Stiftungslehrstuhl für Didaktik der Mathematik 1 Äquivalenz Was bedeutet Äquivalenz? Wie wird der Begriff

Mehr

Formale Methoden 2 (Lehrstuhl I Logik in der Informatik)

Formale Methoden 2 (Lehrstuhl I Logik in der Informatik) Formale Methoden 2 Gaetano Geck (Lehrstuhl I Logik in der Informatik) Blatt 3 Beispiellösung WS 2015/16 Aufgabe 1 [Wiederholung: Relationen] 3 Punkte Begründe jeden deiner Lösungsvorschläge. a) Wir definieren

Mehr

Institut für Analysis WiSe 2018/2019 Prof. Dr. Dirk Hundertmark Dr. Markus Lange. Analysis 1. Aufgabenzettel 4

Institut für Analysis WiSe 2018/2019 Prof. Dr. Dirk Hundertmark Dr. Markus Lange. Analysis 1. Aufgabenzettel 4 Institut für Analysis WiSe 2018/2019 Prof. Dr. Dirk Hundertmark 08.11.2018 Dr. Markus Lange Analysis 1 Aufgabenzettel 4 Abgabe bis 14. November 2018, 19:00 Uhr Erinnerung: Die Anmeldung für den Übungsschein

Mehr