1 Formen und äußeres Differential
|
|
- Luisa Koch
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 1 Formen und äußeres Differential Wir betrachten den n-dimensionalen reellen Raum R n = { x = x 1,...,x n ) : x i R für i = 1,...,n }. Definition 1.1 Ein Tangentialvektor an R n im Punkt x R n ist ein Paar x,a) mit a R n. Der Punkt x wird dann Fußpunkt des Tangentialvektors x, a) genannt. Die Menge aller Tangentialvektoren an R n im Punkt x R n bezeichnen wir mit T x R n. Lemma 1.2 Die Menge T x R n ist zusammen mit den Operationen x,a) + x,b) = x,a + b) und ein n-dimensionaler Vektorraum. αx,a) = x,αa) für α R Definition 1.3 Der Vektorraum T x R n heißt der Tangentialraum an R n im Punkte x R n. Im Folgenden sei O eine offene Teilmenge des R n. Wir werden im Weiteren hauptsächlich den Fall O = R n betrachten.) Definition 1.4 Ein Vektorfeld auf O ist eine Abbildung V, die jedem x O einen Tangentialvektor V x) T x R n zuordnet. Beispiel 1.5 i) Sei {e 1,...,e n } die Standardbasis des R n, also e 1 := 1,0,0,...,0), e 2 := 0,1,0,...,0) usw. Wir definieren das Vektorfeld i auf R n für i = 1,...,n durch i x) := x,e i ). ii) Sei f : O R eine differenzierbare Funktion. Das Vektorfeld gradf) auf O ist durch n gradf) := i f) i i=1 gegeben. Dabei ist i f) := f x i. Da { 1 x),..., n x)} für jedes x R n eine Basis von T x R n ist, kann jedes Vektorfeld V auf O in der Form n V = V i i 1.1) i=1 mit eindeutig bestimmten Funktionen V i : O R geschrieben werden. Dabei bedeutet 1.1), dass n V x) = V i x) i x) für alle x O. i=1 1
2 Definition 1.6 Ein Vektorfeld V auf O heißt glatt : Die Koeffizientenfunktionen V i : O R, i = 1,...,n, sind von der Klasse C, also unendlich oft differenzierbar. Die Menge der glatten Vektorfelder auf O bezeichnen wir mit XO). Definition 1.7 Für einen reellen Vektorraum E und k N sei Λ k T x R n,e) der Vektorraum der alternierenden k-linearen Abbildungen auf T x R n mit Werten in E, d.h. der Abbildungen mit den folgenden beiden Eigenschaften. ϕ : T x R n... T x R }{{ n E } k-mal i) Für alle v 1,...,v k,w 1,...,w k T x R n, alle α,β R und i = 1,...,k gilt ϕv 1,...,v i 1,αv i + βw i,v i+1,...,v k ) = αϕv 1,...,v i 1,v i,v i+1,...,v k ) + βϕv 1,...,v i 1,w i,v i+1,...,v k ). ii) Für alle v 1,...,v k T x R n und 1 i < j k gilt ϕv 1,...,v i 1,v i,v i+1,...,v j 1,v j,v j+1,...,v k ) = ϕv 1,...,v i 1,v j,v i+1,...,v j 1,v i,v j+1,...,v k ). Des Weiteren setzen wir Λ k T x R n ) := Λ k T x R n, R). Insbesondere ist Λ 1 T x R n ) der Raum der linearen Abbildungen ϕ : T x R n R, also der duale Vektorraum zu T x R n. Dieser wird auch mit T xr n bezeichnet und der Kotangentialraum an R n im Punkt x genannt. Bemerkung 1.8 i) Die Bedingung ii) aus Definition 1.7 kann durch die Bedingung ϕv 1,...,v i 1,v,v i+1,...,v j 1,v,v j+1,...,v k ) = 0 für alle v,v 1,...,v k T x R n und 1 i < j k ersetzt werden. ii) Für k > n ist Λ k T x R n,e) = {0}. Definition 1.9 Eine reelle) k-form auf O ist eine Abbildung ω, die jedem x O ein ω x Λ k T x R n ) zuordnet. Beispiel 1.10 Wir definieren die 1-Form dx i auf R n für i = 1,...,n durch dx i ) x jx)) := δ ij für j = 1,...,n. Sind η 1,...,η k 1-Formen auf O, so sei η 1 η k die durch η 1 η k) ηxv 1 1 ) ηxv 1 k ) v x 1,...,v k ) :=.. ηxv k 1 ) ηxv k k ) 1.2) 2
3 für v 1,...,v k T x R n bestimmte k-form auf O. Insbesondere ist η 1 η 2) x v 1,v 2 ) = η 1 xv 1 )η 2 xv 2 ) η 1 xv 2 )η 2 xv 1 ). Außerdem gilt η 1 η i 1 η i η i+1 η j 1 η j η j+1 η k = η 1 η i 1 η j η i+1 η j 1 η i η j+1 η k. Da die Elemente dx i 1 dx i k) x mit 1 i 1 < i 2 < < i k n eine Basis von Λ k T x R n ) bilden, kann jede k-form ω auf O in eindeutiger Weise in der Form ω = ω i1...i k 1.3) mit Funktionen ω i1...i k : O R geschrieben werden, wobei die Addition und Multiplikation in 1.3) wiederum punktweise zu verstehen sind. Definition 1.11 Das äußere Produkt einer k-form ω 1 = ωi i k und einer l-form auf O ist die k + l-form ω 1 ω 2 := ω 2 = ωj j l dx j1 dx j l 1 j 1< <j l n ωi i k ωj j l dx j1 dx j l. 1 j 1< <j l n Man überprüft leicht, dass Definition 1.11 im Fall, dass ω 1 und ω 2 1-Formen sind, mit 1.2) verträglich ist. Beispiel 1.12 Für die Formen ω 1 = f 1 dx 1 + f 2 dx 3 und ω 2 = f 3 dx 2 dx 3 + f 4 dx 2 dx 4 auf O mit Funktionen f 1,...,f 4 : O R ist ω 1 ω 2 = f 1 f 3 dx 1 dx 2 dx 3 + f 1 f 4 dx 1 dx 2 dx 4 + f 2 f 3 dx 3 dx 2 dx 3 + f 2 f 4 dx 3 dx 2 dx 4 = f 1 f 3 dx 1 dx 2 dx 3 + f 1 f 4 dx 1 dx 2 dx 4 f 2 f 4 dx 2 dx 3 dx 4. Definition 1.13 Sei E ein reeller Vektorraum. Eine E-wertige k-form auf O ist eine Abbildung ω, die jedem x O ein ω x Λ k T x R n,e) zuordnet. 3
4 Jede E-wertige k-form kann in eindeutiger Weise als ω = ω i1...i k mit Abbildungen ω i1...i k : O E geschrieben werden. Bemerkung 1.14 Für E-wertige Formen ω 1 und ω 2 ist ω 1 ω 2 i.allg. nicht definiert. Jedoch kann man ω 1 ω 2 für eine E-wertige Form ω 1 und eine reelle Form ω 2 wie in Definition 1.11 bilden. Definition 1.15 Eine E-wertige k-form ω auf O heißt glatt : Alle Koeffizientenabbildungen ω i1...i k : O E sind von der Klasse C. Für k N sei Ω k O,E) der Raum der glatten E-wertigen k-formen auf O. Den Raum der glatten reellen k-formen auf O bezeichnen wir mit Ω k O), d.h. Ω k O) := Ω k O, R). Außerdem sei Ω 0 O,E) der Raum der C -Abbildungen f : O E. Insbesondere ist der Ring der glatten reellen Funktionen auf O. Ω 0 O) := Ω 0 O, R). Man sieht leicht ein, dass XO) und Ω k O,E) mit der punktweisen Addition und der punktweisen Multiplikation mit reellen Funktionen Moduln über dem Ring Ω 0 O) sind. Bemerkung 1.16 Sei ω Ω k O,E). i) Statt ω x v 1,...,v k ) für x O und v 1,...,v k T x R n schreiben wir auch ω v 1,...,v k ). ii) Sind X 1,...,X k XO), so sei ω X 1,...,X k ) Ω 0 O,E) durch erklärt. iii) Ist f Ω 0 O), so sei Analog für f Ω 0 O,E) und ω Ω k O).) ω X 1,...,X k )) x) := ω X 1 x),...,x k x)) f ω := fω Ω k O,E). Definition 1.17 Das äußere Differential d : Ω k O,E) Ω k+1 O,E), k N 0, ist folgendermaßen definiert. Ist ω = ω i1...i k Ω k O,E), so sei dω := n j ω i1...i k )dx j. Insbesondere ist und somit gilt n df := j f)dx j für f Ω 0 O,E) dω = dω i1...i k. 4
5 Beispiel 1.18 Für die Form ω = sin x 1 x 4) dx 1 dx 3 Ω 2 R 4 ) ist dω = x 4 cos x 1 x 4) dx 1 dx 1 dx 3 + x 1 cos x 1 x 4) dx 4 dx 1 dx 3 = x 1 cos x 1 x 4) dx 1 dx 3 dx 4. Satz 1.19 i) Für ω 1,ω 2 Ω k O) ist ii) Für ω 1 Ω k O) und ω 2 Ω l O) ist d ω 1 + ω 2) = dω 1 + dω 2. d ω 1 ω 2) = dω 1 ω 2 + 1) k ω 1 dω 2. iii) Ist f Ω 0 R) die durch definierte Funktion, so ist iv) Für jedes ω Ω k O) ist fx) := x i df = dx i. ddω = 0. Beweis. Die Aussagen i) und ii) folgen unmittelbar aus Definition 1.17 und der Ableitungsregel für Produkte von Funktionen. iii) Sei f wie angegeben. Dann ist und somit df = j f) = δ ij n j f)dx j = iv) Sei f Ω 0 O). Dann ist n ddf = d j f)dx j = n i j f)dx i dx j i, = i<j = i<j n δ ij dx j = dx i. i j f)dx i dx j + i>j i j f)dx i dx j + i<j i j f)dx i dx j j i f)dx j dx i = i<j i j f) j i f))dx i dx j, was nach dem Lemma von Schwarz ddf = 0 1.4) 5
6 impliziert. Laut Definition 1.17 gilt außerdem Ist nun ω = d ) = ) ω i1...i k, so erhalten wir aus 1.4) und 1.5) mittels der Aussagen i) und ii) ddω = d dω i1...i k dx i1 dx i ) k = = 0. ddωi1...i k dω i1...i k d )) Bemerkung 1.20 i) Satz 1.19iii) rechtfertigt die Bezeichnung dx i. ii) Die Aussagen i) und iv) aus Satz 1.19 gelten in gleicher Weise für E-wertige Formen, die Aussage ii) gilt auch für ω 1 Ω k O,E) und ω 2 Ω l O). 1) Ist {i 1,...,i n } = {1,...,n}, so bezeichne ε i1...i n das Signum der Permu- Definition 1.21 tation j {1,...,n} i j {1,...,n}. 2) Der Hodge-Operator : Ω k O,E) Ω n k O,E), k = 0,...,n, ist durch die folgenden zwei Bedingungen definiert. i) Für alle ω 1,ω 2 Ω k O,E) ist ω 1 + ω 2) = ω 1 + ω 2. ii) Für alle f Ω 0 O,E) und alle 1 i 1 < < i k n ist f) = εi1...i k j 1...j n k fdxj1 dx j n k, wobei {i 1,...,i k,j 1,...,j n k } = {1,...,n}. Wie man leicht sieht, ist ) = dx 1 dx 2 dx n. Insbesondere ist für f Ω 0 O,E). f = fdx 1 dx n und fdx 1 dx n) = f Beispiel 1.22 Für mit f 1,f 2 Ω 0 R 4,E) ist ω = f 1 dx 1 dx 3 + f 2 dx 2 dx 4 Ω 2 R 4,E) ω = ε 1324 f 1 dx 2 dx 4 + ε 2413 f 2 dx 1 dx 3 = f 1 dx 2 dx 4 f 2 dx 1 dx 3. 6
Vorlesung. Mathematik für Physiker III. Kapitel 3 Differentialformen. 10. Differentialformen 1. Ordnung
Vorlesung Mathematik für Physiker III Kapitel 3 Differentialformen 10. Differentialformen 1. Ordnung Sei V ein Vektorraum über R, V sein Dualraum. Zu einer k-dimensionalen Untermannigfaltigkeit M des R
Mehrmit geeigneten a j (p) R.
66 27. Differentialformen Vektorfelder und 1-Formen. Im folgenden sei M eine differenzierbare k dimensionale Mannigfaltigkeit im R n. 27.1. Definition. Für f : M C m schreibt man f C l M, l =0, 1, 2,...,,
MehrDifferentialformen. Lie-Ableitung von Differentialformen und Poincaré-Formel. Differentialform dp dx und ihre Invarianz bzgl. Hamiltonischer Flüsse.
Differentialformen Plan Zuerst lineare Algebra: Schiefsymmetrische Formen im R n. Dann Differentialformen: Invarianz bzgl. Diffeomorphismen (und sogar beliebigen glatten Abbildungen). Äußere Ableitung.
Mehr102 KAPITEL 14. FLÄCHEN
102 KAPITEL 14. FLÄCHEN Definition 14.3.1 (Kurve) Es sei M eine k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des R n. Eine C 1 - Kurve γ : ( a, a) R n mit γ(( a, a)) M heißt Kurve auf M durch x 0 = γ(0). Definition
MehrAnalysis 3, Woche 11. Mannigfaltigkeiten II Immersionen
Analysis 3, Woche Mannigfaltigkeiten II. Immersionen Definition. Sei m n N und X R m offen. Eine Abbildung f C X; R n heißt Immersion, wenn für jedes x X die Matrix fx injektiv ist. Bemerkung.. Man hat
Mehrω : V V V (Die Vertauschung zweier Vektoren liefert ein extra Minuszeichen.)
Analysis 3, Woche 12 Differentialformen I 121 Multilineare Algebra Sei V ein Vektorraum über R Dann definiert man V als den Vektorraum der stetigen linearen Abbildungen L : V R Allgemeiner kann man multilineare
Mehr22 KAPITEL 1. GRUNDLAGEN. Um zu zeigen, dass diese Folge nicht konvergent ist, betrachten wir den punktweisen Limes und erhalten die Funktion
KAPITEL 1. GRUNDLAGEN Um zu zeigen, dass diese Folge nicht konvergent ist, betrachten wir den punktweisen Limes und erhalten die Funktion 1 für 0 x < 1 g 0 (x) = 1 1 für < x 1. Natürlich gibt dies von
Mehr2 Die Lie-Algebra einer Lieschen Gruppe
2 Die Lie-Algebra einer Lieschen Gruppe Definition 2.1 Eine Lie-Algebra ist ein K-Vektorraum a versehen mit einer Abbildung welche die folgenden Eigenschaften hat. (i) Für alle v 1,v 2 a ist [v 1,v 2 ]
MehrDefinition. Eine 2-Form ω auf einem affinen Raum (X, V, +) ist eine differenzierbare Abbildung
2.6 Flächenintegrale Die passenden Integranden für Flächenintegrale sind weder Vektorfelder noch 1-Formen, sondern sogenannte 2-Formen. 2.6.1 2-Formen In Abschnitt 2.3 haben wir gelernt, dass 1-Formen
MehrDer n-dimensionale Raum
Der n-dimensionale Raum Mittels R kann nur eine Größe beschrieben werden. Um den Ort eines Teilchens im Raum festzulegen, werden schon drei Größen benötigt. Interessiert man sich für den Bewegungszustand
MehrMannigfaltigkeiten und Integration I
und Integration I Martin Jochum 16. Dezember 2008 und Integration I 16. Dezember 2008 1 / 28 Gliederung Definition Folgerungen Tangentialvektoren Differentialformen Euklidische Simplizes Definition Motivation
Mehr1 Formen und äußeres Differential
Formen äußeres Differential Wir betrachten den n-dimensionalen reellen Raum R n { x x,...,x n : x i R für i,...,n }. Definition. Ein Tangentialvektor an R n im Punkt x R n ist ein Paar x,a mit a R n. Der
Mehr2 Lineare Gleichungssysteme
2 Lineare Gleichungssysteme Betrachte ein beliebiges System von m linearen Gleichungen in den n Unbekannten x,,x n : a x + a 2 x 2 + + a n x n = b a 2 x + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 () a m x + a m2 x
MehrVektorräume und lineare Abbildungen
Kapitel 11. Vektorräume und lineare Abbildungen 1 11.1 Vektorräume Sei K ein Körper. Definition. Ein Vektorraum über K (K-Vektorraum) ist eine Menge V zusammen mit einer binären Operation + einem ausgezeichneten
MehrWichtige Kenntnisse der Linearen Algebra
Wichtige Kenntnisse der Linearen Algebra In Kapitel 3 der Vorlesung werden wir sehen (und in Kapitel 6 vertiefen, dass zur Beschreibung von Quantensystemen mathematische Begriffe aus dem Gebiet der Linearen
Mehr116 KAPITEL 15. INTEGRALSÄTZE
116 APITEL 15. INTEGRALSÄTZE Aufgabe 15.1.3 (Verschwinden des Integrales über eine partielle Ableitung) Es sei U R n offen, ϕ C 0 (U; R). Dann ist für j = 1,..., n U ϕ x j dλ n = 0. Wir erinnern an die
Mehr7 Der Gaußsche Integralsatz
7 Der Gaußsche Integralsatz Im Folgenden sei eine k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des R n und a. 7.1 Tangentialvektoren. Ein Vektor v R n heißt Tangentialvektor an in a, falls es eine stetig differenzierbare
Mehr16.1 Mannigfaltigkeiten und Abbildungen
Kapitel 16 Mannigfaltigkeiten 16.1 Mannigfaltigkeiten und Abbildungen Wir orientieren uns am Vorlesungsmanuskript Analysis 3 von Prof. M. Lehn. Zunächst erinnern wir an den bekannten Begriff eines topologischen
Mehrist (oder besser Abspalten von Linearfaktoren beschäftigen. Zu einem beliebigen Körper K betrachten wir die Menge (j,k) N N j+k=n
8. Polynomringe Das Umgehen mit Polynomen, d.h. mit Ausdrücken der Form a 0 + a 1 x + a 2 x 2 +... + a n x n ist aus der Schule vertraut, falls die Koeffizienten a 0,..., a n ganze oder rationale oder
MehrDifferentialformenkalkül
Differentialformenkalkül Nicole Weber Seminar: Differentialformen in Natur und Technik WS 2008/2009 02.12.08 Gliederung 1 Alternierende Differentialformen Alternierende Differentialformen Orientierungen
Mehr10 Der Integralsatz von Gauß
10 Der Integralsatz von Gauß In diesem Abschnitt beweisen wir den Integralsatz von Gauß, die mehrdimensionale Verallgemeinerung des Hauptsatzes der Differential- und Integralrechnung. Aussage des Satzes
MehrTotale Ableitung und Jacobi-Matrix
Totale Ableitung und Jacobi-Matrix Eine reelle Funktion f : R n R m ist in einem Punkt x differenzierbar, wenn f (x + h) = f (x) + f (x)h + o( h ) für h 0. Totale Ableitung 1-1 Totale Ableitung und Jacobi-Matrix
MehrMathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010
Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010 Lektion 6 4. Mai 2010 Definition 69. Der Vektor f 3 x 2 (x 1, x 2, x 3 ) f 2 x 3 (x 1, x 2, x 3 ) f 1 x 3 (x 1, x 2, x 3 ) f 3 x 1 (x 1, x 2, x 3 ) f 2 x
Mehr1 Distributionen und der Satz von Frobenius
1 Distributionen und der Satz von Frobenius 1.1 Vorbemerkungen Definition 1.1. Sei M eine d-dimensionale Mannigfaltigkeit, sei (U, ϕ) ein Koordinatensystem auf M mit Koordinatenfunktionen x 1,..., x d.
MehrM U = {x U f 1 =... = f n k (x) = 0}, (1)
Aufgabe 11. a) Es sei M = {(x, y, z) R 3 f 1 = xy = 0; f = yz = 0}. Der Tangentialraum T x M muss in jedem Punkt x M ein R-Vektorraum sein und die Dimension 1 besitzen, damit diese Menge M eine Untermannigfaltigkeit
MehrSymplektische Geometrie
31. August 2005 Symplektische Vektorrume Wiederholung: Eine (schwach) symplektische Form auf einem Vektorraum V ist eine Bilinearform die schiefsymmetrisch ist, d.h. ω : V V R ω(w.v) = ω(v, w) für alle
MehrPartielle Differentialgleichungen Kapitel 7
Partielle Differentialgleichungen Kapitel 7 Intermezzo zu Distributionen Die Physik hat der Mathematik die Dirac-δ-Funktion gebracht. Diese δ-funktion soll folgende Eigenschaften haben: n δ (x ϕ (x dx
Mehr= ( n x j x j ) 1 / 2
15 Skalarprodukte 77 15 Skalarprodukte 15.1 Einführung. a) Ab jetzt sei stets K = R oder K = C, da Wurzeln eine wichtige Rolle spielen werden. b) Nach dem Satz des Pythagoras ist die Länge eines Vektors
MehrExtremalpunkte und der Satz von Krein-Milman. 1 Lokalkonvexe topologische Vektorräume
Extremalpunkte und der Satz von Krein-Milman Seminar zu ausgewählten Kapiteln der Banachraumtheorie Vortrag von Michael Hoffmann 1 Lokalkonvexe topologische Vektorräume Im folgenden betrachten wir stets
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie I
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 015/016 Lineare Algebra und analytische Geometrie I Vorlesung 14 Ich war nie der talentierteste Spieler. Ich musste mir alles unheimlich hart erarbeiten und es gab bestimmt
Mehr2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen
Algebra und Algebra 2. Dezember 2011 Übersicht Algebra und Algebra I Gruppen & Körper Vektorräume, Basis & Dimension Algebra Norm & Metrik Abbildung & Algebra I Eigenwerte, Eigenwertzerlegung Singulärwertzerlegung
Mehrist ein n-dimensionaler, reeller Vektorraum (vgl. Lineare Algebra). Wir definieren auf diesem VR ein Skalarprodukt durch i y i i=1
24 14 Metrische Räume 14.1 R n als euklidischer Vektorraum Die Menge R n = {(x 1,..., x n ) x i R} versehen mit der Addition und der skalaren Multiplikation x + y = (x 1 + y 1,..., x n + y n ) λx = (λx
Mehr2 Vektorräume und Gleichungssysteme
2 Vektorräume und Gleichungssysteme 21 Der n-dimensionale K-Vektorraum 2 Vektorräume und Gleichungssysteme 21 Der n-dimensionale K-Vektorraum Definition 21 Seien K = (K, +, ) ein Körper, V eine Menge und
Mehr8 1. GEOMETRIE DIFFERENZIERBARER MANNIGFALTIGKEITEN
8 1. GEOMETRIE DIFFERENZIERBARER MANNIGFALTIGKEITEN (vi) Konvergenz von Folgen ist in topologischen Räumen folgendermaßen definiert: Ist (a n ) M eine Folge, so heißt sie konvergent gegen a M, wenn es
MehrHodge Theorie. Viktoria Vilenska. Seminar über Kählermannigfaltigkeiten WS 2007/08 Veranstalter: Prof. Dr. Lorenz Schwachhöfer
Hodge Theorie Viktoria Vilenska Seminar über Kählermannigfaltigkeiten WS 2007/08 Veranstalter: Prof. Dr. Lorenz Schwachhöfer 1 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung des Hodge -Operators 3 2 Hodge Theorie auf
Mehr8 Lineare Abbildungen und Matrizen
8 Lineare Abbildungen und Matrizen 8.1 Lineare Abbildungen Wir beschäftigen uns nun mit Abbildungen zwischen linearen Räumen. Von besonderem Interesse sind Abbildungen, die die Struktur der linearen Räume
MehrLineare Abbildungen - I
Lineare Abbildungen - I Definition. Seien V und W K-Vektorräume (über demselben K). Eine Abbildung F : V W heißt K-linear, wenn L1) F (v + w) = F (v) + F (w) v, w V L2) F (λv) = λf (v) v V, λ K. Somit
MehrMathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure
Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel IV SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de
MehrKapitel II. Vektorräume
Inhalt der Vorlesung LAAG I Prof. Dr. Arno Fehm TU Dresden WS2017/18 Kapitel II. Vektorräume In diesem ganzen Kapitel sei K ein Körper. 1 Definition und Beispiele 1.1 Beispiel. Ist K = R, so haben wir
Mehr3 Vektorräume abstrakt
Mathematik I für inf/swt Wintersemester / Seite 7 Vektorräume abstrakt Lineare Unabhängigkeit Definition: Sei V Vektorraum W V Dann heißt W := LH(W := Menge aller Linearkombinationen aus W die lineare
Mehr10 Untermannigfaltigkeiten
10. Untermannigfaltigkeiten 1 10 Untermannigfaltigkeiten Definition. Eine Menge M R n heißt k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des R n, 1 k n, falls es zu jedem a M eine offene Umgebung U R n von a und
Mehr16 Vektorfelder und 1-Formen
45 16 Vektorfelder und 1-Formen 16.1 Vektorfelder Ein Vektorfeld v auf D R n ist eine Abbildung v : D R n, x v(x). Beispiele. Elektrisches und Magnetisches Feld E(x), B(x), Geschwindigkeitsfeld einer Strömung
MehrX. Mehrfache Integrale
X. Mehrfache Integrale Definition (10.1). Sei I k = {x = (x 1,..., x k ) : a i x i b i, i = 1,..., k} eine k Zelle in R k. Weiters sei I j die j Zelle in R j definiert durch die ersten j Ungleichungen,
MehrSerie 3: Ringe, Körper, Vektorräume
D-MATH Lineare Algebra I HS 2016 Dr. Meike Akveld Serie 3: Ringe, Körper, Vektorräume 1. Im Folgenden sei n N und Z n bezeichne die Menge der Äquivalenzklassen von Z bezüglich der Relation: k n l n k l
Mehr49 Differenzierbarkeit, Richtungsableitung und partielle Differenzierbarkeit
49 Differenzierbarkeit, Richtungsableitung und partielle Differenzierbarkeit 49.1 Differenzierbarkeit 49.2 Eindeutigkeit des Differentials; Unabhängigkeit der Differenzierbarkeit von den gewählten Normen
MehrKapitel 2. Zahlenbereiche
Kapitel 2. Zahlenbereiche 2.3. Reelle Zahlen Erweiterung des Zahlenbereichs der natürlichen Zahlen Ganze Zahlen Z := {..., 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3,... } = N {0} N. Rationale Zahlen Q := { m n m Z, n N }. Beachte:
MehrTutorium 4. 1 Bilinearformen. Definition. Seien U, V, W Vektorräume. Eine Abbildung Φ : V W U heißt bilinear: Bemerkung. Dies ist äquivalent zu:
1 Bilinearformen Tutorium 4 Definition. Seien U, V, W Vektorräume. Eine Abbildung Φ : V W U heißt bilinear: Φ(αv + w, x) = α Φ(v, x) + Φ(w, x) und Φ(v, βx + y) = β Φ(v, x) + Φ(v, y) Bemerkung. Dies ist
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie II
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2016 Lineare Algebra und analytische Geometrie II Vorlesung 57 Lineare Abbildungen bei Körperwechsel Definition 57.1. Zu einer linearen Abbildung ϕ: V W zwischen K-Vektorräumen
MehrStetige Funktionen. Definition. Seien (X, d) und (Y, D) metrische Räume und f : X Y eine Abbildung. i) f heißt stetig in x 0 (x 0 D(f)), wenn
Stetige Funktionen Eine zentrale Rolle in der Analysis spielen Abbildungen f : X Y, wobei X und Y strukturierte Mengen sind (wie z.b. Vektorräume oder metrische Räume). Dabei sind i.a. nicht beliebige
MehrAnalysis für Physiker Zusätze
Analysis für Physiker Zusätze nach den Vorlesungen von Prof. Dr. Werner Timmermann (Sommersemester 2007, Wintersemester 2007/08) Herausgegeben von Jeffrey Kelling Felix Lemke Stefan Majewsky Stand: 23.
MehrSei ω eine symplektische Struktur auf U 2n. Satz 12. In einer Umgebung eines beliebigen Punktes x gibt es
Satz von Darboux Sei ω eine symplektische Struktur auf U 2n. Satz 12. In einer Umgebung eines beliebigen Punktes x gibt es Koordinaten (x 1,..., x n, p 1,..., p n ), sodass ω = n i=1 dp i dx i. Ferner
MehrLineare Algebra I. Christian Ebert & Fritz Hamm. Gruppen & Körper. Vektorraum, Basis & Dimension. Lineare Algebra I. 18.
18. November 2011 Wozu das alles? Bedeutung von Termen Vektoren in R n Ähnlichkeiten zwischen Termbedeutungen Skalarprodukt/Norm/Metrik in R n Komposition von Termbedeutungen Operationen auf/abbildungen
MehrKapitel 15 Lineare Gleichungssysteme
Kapitel 15 Lineare Gleichungssysteme Kapitel 15 Lineare Gleichungssysteme Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 27 Kapitel 15 Lineare Gleichungssysteme Definition 15.1 (Lineares Gleichungssystem
MehrÜbungen zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 2016, Blatt 1
Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 216, Blatt 1 Mündliche Aufgaben Die Aufgaben aus diesem Blatt bestehen zu einem großen Teil aus den Aufgaben von Blatt 13 der LA1. Sie dienen vor allem der
Mehr9 Integration von Differentialformen und der Satz von Stokes
9 Integration von Differentialformen und der Satz von Stokes 9. Definition. Es sei ω = f dx... dx n eine n-form auf der offenen Menge U in R n. Wir definieren sofern das Integral rechts existiert: ω =
Mehr53 Die Parsevalsche Gleichung
53 Die Parsevalsche Gleichung 53 Die Parsevalsche Gleichung 5 53. Skalarprodukte auf Räumen quadratintegrierbarer Funktionen. a) Die Orthogonalitätsrelationen (5.5) legen die Interpretation des Ausdrucks
MehrKapitel 2: Mathematische Grundlagen
[ Computeranimation ] Kapitel 2: Mathematische Grundlagen Prof. Dr. Stefan M. Grünvogel stefan.gruenvogel@fh-koeln.de Institut für Medien- und Phototechnik Fachhochschule Köln 2. Mathematische Grundlagen
MehrKapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen
Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen 3.1. Normierte Vektorräume Definition: Sei V ein Vektorraum (oder linearer Raum) über (dem Körper) R. Eine Abbildung : V [0, ) heißt Norm auf V, falls die folgenden
MehrDer Laplace-Operator auf einer Riemannschen Mannigfaltigkeit
Der Laplace-Operator auf einer Riemannschen Mannigfaltigkeit (Eine kurze Einführung im Rahmen des Seminars Spektraltheorie des Laplace-Operators, Sommersemester 2009) Inhalt: 1) Einführung 2) (Unter-)
MehrDifferentialgeometrie II (Flächentheorie) WS
Differentialgeometrie II (Flächentheorie) WS 2013-2014 Lektion 9 18. Dezember 2013 c Daria Apushkinskaya 2013 () Flächentheorie: Lektion 9 18. Dezember 2013 1 / 17 9. Einführung in der innere Geometrie
MehrBezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis
Finite Elemente I 169 A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis TU Bergakademie Freiberg, WS 2010/111 Finite Elemente I 170 A.1 Normierte Vektorräume
MehrLineare Differentialgleichungen höherer Ordnung
Lineare Differentialgleichungen höherer Ordnung I. Grundlegendes Eine homogene lineare Differentialgleichung n-ter Ordnung besitzt die Form y (n) + a n 1 (x)y (n 1) +... + a 1 (x)y + a 0 (x)y = 0 Eine
MehrMathematische Grundlagen für die Vorlesung. Differentialgeometrie
Mathematische Grundlagen für die Vorlesung Differentialgeometrie Dr. Gabriele Link 13.10.2010 In diesem Text sammeln wir die nötigen mathematischen Grundlagen, die wir in der Vorlesung Differentialgeometrie
MehrSchwartz-Raum (Teil 1)
Schwartz-Raum (Teil 1) Federico Remonda, Robin Krom 10. Januar 2008 Zusammenfassung Der Schwartz-Raum ist ein Funktionenraum, der besondere Regularitätseigenschaften besitzt, die uns bei der Fouriertransformation
MehrImplizite Funktionen, der Umkehrsatz und Extrema unter Nebenbedingungen
Kapitel XII Implizite Funktionen, der Umkehrsatz und Extrema unter Nebenbedingungen 53 Implizite Funktionen und allgemeine partielle Differenzierbarkeit 54 Der Umkehrsatz 55 Lokale Extrema unter Nebenbedingungen,
MehrKapitel 2. Zahlenbereiche
Kapitel 2. Zahlenbereiche 2.3. Reelle Zahlen Erweiterung des Zahlenbereichs der natürlichen Zahlen Ganze Zahlen Z := {..., 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3,...} = N {0} N. Rationale Zahlen Q := { m } n m Z, n N. Beachte:
Mehr4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM
4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und
MehrKlausur Analysis II
WS 28/9 Prof. Dr. John M. Sullivan Kerstin Günther Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik Klausur Analysis II 6.2.28 Name: Vorname: Matr.-Nr.: Studiengang: Mit der Veröffentlichung
MehrKörper- und Galoistheorie
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2011 Körper- und Galoistheorie Vorlesung 8 Erzeugte Algebra und erzeugter Körper Satz 8.1. Sei K L eine Körpererweiterung und sei f L ein algebraisches Element. Dann ist
Mehr4.1. Vektorräume und lineare Abbildungen
4.1. Vektorräume und lineare Abbildungen Mengen von Abbildungen Für beliebige Mengen X und Y bezeichnet Y X die Menge aller Abbildungen von X nach Y (Reihenfolge beachten!) Die Bezeichnungsweise erklärt
Mehr01. Gruppen, Ringe, Körper
01. Gruppen, Ringe, Körper Gruppen, Ringe bzw. Körper sind wichtige abstrakte algebraische Strukturen. Sie entstehen dadurch, dass auf einer Menge M eine oder mehrere sogenannte Verknüpfungen definiert
Mehr2 Spiegelungen. d(f(p), f(q)) = d(p, q) für alle p, q R n
2 Siegelungen Definition: f : R n R n heißt Bewegung (Isometrie), wenn f Abstände erhält, dh wenn d(f(), f(q)) = d(, q) für alle, q R n Kaitel IV, Satz 32: f ist genau dann eine Bewegung, wenn es eine
MehrAnalysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Ingenuin Gasser Department Mathematik Universität Hamburg Technische Universität Hamburg Harburg Wintersemester 2008/2009 1 Definition: Sei M R, alsom
Mehr02. Vektorräume und Untervektorräume
02. Vektorräume und Untervektorräume Wir kommen nun zur eigentlichen Definition eines K-Vektorraums. Dabei ist K ein Körper (bei uns meist R oder C). Informell ist ein K-Vektorraum eine Menge V, auf der
Mehr1 Definition und Konstruktion vektorwertiger Funktionen und Funktionen mehrerer Variabler
Zusammenfassung Kapitel IV: Funktionen mehrerer Veränderlicher und vektorwertige Funktionen 1 Definition und Konstruktion vektorwertiger Funktionen und Funktionen mehrerer Variabler Definition vektorwertige
MehrVektorräume und Lineare Abbildungen
Vektorräume und Lineare Abbildungen Patricia Doll, Selmar Binder, Lukas Bischoff, Claude Denier ETHZ D-MATL SS 07 11.04.2007 1 Vektorräume 1.1 Definition des Vektorraumes (VR) 1.1.1 Grundoperationen Um
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 2008)
Vorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 8) Kapitel : Differenzialrechnung R n R m Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 8. Mai 8) Differenzialrechnung R R 4
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009)
1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009) Kapitel 10: Differenzialrechnung R n R m Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 27. März 2009) Differenzialrechnung
MehrMathematische Erfrischungen III - Vektoren und Matrizen
Signalverarbeitung und Musikalische Akustik - MuWi UHH WS 06/07 Mathematische Erfrischungen III - Vektoren und Matrizen Universität Hamburg Vektoren entstanden aus dem Wunsch, u.a. Bewegungen, Verschiebungen
Mehr5 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
Mehr1 Konvergenz im p ten Mittel
Konvergenz im p ten Mittel 1 1 Konvergenz im p ten Mittel In diesem Paragraphen werden zunächst in Abschnitt 1.1 die L p Räume eingeführt. Diese erweisen sich als vollständige, lineare Räume über R. In
Mehr4 Bilinearformen und Skalarprodukte
4 Bilinearformen und Skalarprodukte 4 Grundlagen über Bilinearformen Definition 4 Sei V ein K-Vektorraum Eine Bilinearform b auf V ist eine Abbildung b : V V K mit folgenden Eigenschaften: (B) x, y, z
Mehr2.1 Vektorräume. 1. für alle x, y U ist x + y U und. 2. für alle x U und alle λ R ist λx U. O V (= O U) U, und dass ( 1) x U, also x U.
Vektorräume Definition Eine nicht leere Menge V, für die eine Addition (dh eine Rechenvorschrift + derart, dass a + b V für alle a, b V ist und eine skalare Multiplikation (dh λa V für alle λ R (λ ist
Mehr(c) (a) X ist abgeschlossen. X = A,wobeiderDurchschnittüberalleabgeschlossenenMengengebildet wird, die X enthalten. (d) (e)
27 15. Metrische Räume Mit Hilfe einer Norm können wir den Abstand x y zweier Punkte x, y messen. Eine Metrik ist eine Verallgemeinerung dieses Konzepts: 15.1. Metriken. Es sei M eine beliebige Menge.
Mehr1 Definition und Grundeigenschaften
Christian Bönicke Vektorbündel I Im Folgenden sei immer F = R, C oder H. 1 Definition und Grundeigenschaften 1.1 Definition Ein k-dimensionales Vektorbündel ξ über F ist ein Bündel (E, p, B) mit folgenden
MehrBrückenkurs Rechentechniken
Brückenkurs Rechentechniken Dr. Jörg Horst Technische Universität Dortmund Fakultät für Mathematik SS 2014 1 Vollständige Induktion Vollständige Induktion 2 Funktionenfolgen Punktweise Konvergenz Gleichmäßige
Mehr13 Partielle Ableitung und Richtungsableitung
3 PARTIELLE ABLEITUNG UND RICHTUNGSABLEITUNG 74 3 Partielle Ableitung und Richtungsableitung 3 Definition und Notiz Sei B R n offen, f : B R m, v R n, so heißt für γ x,v (t) = x + tv d dt f(x + tv) f(x)
MehrLineare Abhängigkeit
Lineare Abhängigkeit Vorbemerkung. Es sei X eine Menge. Eine Familie von Elementen von X ist eine Abbildung I X, i x i. I heißt dabei Indexmenge. Man verwendet dabei oft die Schreibweise (x i ) oder (x
Mehra g g, mit a g K b g g = g G (a g + b g )g Jede Darstellung einer Gruppe lässt sich eindeutig zu einer Darstellung der Gruppenalgebra
Gruppenalgebren 1 Darstellung und Moduln 1.1 Definition: Sei G eine endliche Gruppe der Ordnung n und sei K ein Körper. Dann bezeichnet K[G] die Gruppenalgebra von G über K. Die Basis der Algebra besteht
MehrFachbereich Mathematik/Informatik 16. Juni 2012 Prof. Dr. H. Brenner. Mathematik für Anwender II. Testklausur mit Lösungen
Fachbereich Mathematik/Informatik 6. Juni 0 Prof. Dr. H. Brenner Mathematik für Anwender II Testklausur mit Lösungen Aufgabe. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. () Ein Skalarprodukt
MehrHauptsatz der Zahlentheorie.
Hauptsatz der Zahlentheorie. Satz: Jede natürliche Zahl n N läßt sich als Produkt von Primzahlpotenzen schreiben, n = p r 1 1 p r 2 2... p r k k, wobei p j Primzahl und r j N 0 für 1 j k. Beweis: durch
MehrKapitel 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
Mehr5 Die Liealgebra einer Liegruppe
$Id: liealg.tex,v 1.5 2010/09/03 07:51:34 hk Exp hk $ 5 Die Liealgebra einer Liegruppe Wir sind noch immer mit der Konstruktion der Liealgebra zu einer Liegruppe G beschäftigt. In der letzten Sitzung hatten
MehrKomplexe Zahlen. Bemerkungen. (i) Man zeigt leicht, dass C mit diesen beiden Operationen
Komplexe Zahlen Da für jede reelle Zahl x R gilt dass x 0, besitzt die Gleichung x + 1 = 0 keine Lösung in R bzw. das Polynom P (x) = x + 1 besitzt in R (!) keine Nullstelle. Dies führt zur Frage, ob es
Mehr4. Vortrag - Garben. Ling Lin, Kristijan Cule Datum: 26. April 2009
4. Vortrag - Garben Datum: 26. April 2009 1 Graduierte Ringe Definition 4.1.1. Eine k-algebra R heißt graduiert, wenn sie dargestellt werden kann als eine direkte Summe R = R n, wobei die R n als k-unterräume
MehrKapitel II. Vektoren und Matrizen
Kapitel II. Vektoren und Matrizen Vektorräume A Körper Auf der Menge R der reellen Zahlen hat man zwei Verknüpfungen: Addition: R R R(a, b) a + b Multiplikation: R R R(a, b) a b (Der Malpunkt wird oft
MehrIn diesem Kapitel wird der Vektorraumbegriff axiomatisch eingeführt und einige grundlegende Begriffe erläutert, etwa. Unterraum,
2 Vektorräume In diesem Kapitel wird der Vektorraumbegriff axiomatisch eingeführt und einige grundlegende Begriffe erläutert, etwa Unterraum, Linearkombination, lineare Unabhängigkeit und Erzeugendensystem.
Mehr4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM
4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und
MehrHarmonische Analysis
Seminar Harmonische Analysis Vortrag von Reidar Janssen 2. & 27. Oktober 211 Diese Übersetzung des ersten Kapitels von Anton Deitmars A First Course in Harmonical Analysis [] dient als Grundlage für meinen
MehrAlgebraische Topologie WS 2016/17 Ausgewählte Lösungen der Woche 4
6.132 - Algebraische Topologie WS 2016/17 Ausgewählte Lösungen der Woche 4 Martin Frankland 17.11.2016 Aufgabe 1. Seien X und Y Räume. Zeigen Sie, dass Homotopie f g eine Äquivalenzrelation auf der Menge
Mehr