MLAN1 1 MATRIZEN 1 0 = A T =

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "MLAN1 1 MATRIZEN 1 0 = A T ="

Transkript

1 MLAN1 1 MATRIZEN 1 1 Matrizen Eine m n Matrix ein rechteckiges Zahlenschema a 11 a 12 a 13 a 1n a 21 a 22 a 23 a 2n a m1 a m2 a m3 amn mit m Zeilen und n Spalten bestehend aus m n Zahlen Die Matrixelemente a ik, 1 i m, 1 k n, sind bis auf weiteres reelle Zahlen Beachten Sie unbedingt, dass der erste Index die Zeilennummer und der zweite Index die Spaltennummer ist Eine m n Matrix ist eine Matrix mit m Zeilen und n Spalten Eine 1 1 Matrix ist eine gewöhnliche reelle Zahl Eine m 1 Matrix ist ein Vektor aus R m 11 Notationen und einfache Rechenregeln a ik für 1 i m, 1 k n ist eine Kurzschreibweise für das rechteckige Zahlenschema A Die Nullmatrix ist die m n Matrix 0 = Wenn m = n ist, dann ist die Einheitsmatrix die Matrix I n = 1 Wird die m n Matrix a ik an der Hauptdiagonalen gespiegelt, entsteht die zu A transponierte Matrix A T : A T ik = A ki A T = Eine n n Matrix D ist eine Diagonalmatrix, wenn höchstens die Diagonalelemente d ii, 1 i n, von Null verschieden sind d d 2 0 D = = diagd 1, d 2,, d n 0 0 d n Die Addition von Matrizen und die Multiplikation einer Matrix mit einer reellen Zahl werden wie bei Vektoren elementweise ausgeführt ungr/matrizentex

2 MLAN1 1 MATRIZEN 2 Zwei m n Matrizen A und B sind gleich, wenn ihre Elemente gleich sind B a ik = b ik für 1 i m, 1 k n Sind A und B zwei m n Matrizen, dann ist C := c ik = A + B = a ik + b ik für 1 i m, 1 k n B = C = A + B = Ist a ik und µ R, dann ist µ µ a ik, 1 i m, 1 k n µ = Die Matrixmultiplikation Diese Operation verwirrt die AnfängerInnen und ist deshalb gründlich von Hand zu üben! A sei eine m n Matrix und B sei eine n p Matrix Die Matrix A B ist nur definiert, wenn die Anzahl Kolonnen von A gleich der Anzahl Zeilen von B ist, inner matrix dimensions must agree A B ist eine m p Matrix Die Elemente c ik von C = A B = c ik berechnen sich wie folgt: a 11 a 12 a 1n a i1 a i2 a in a m1 a m2 a mn b 11 b 1k b 1p b 21 b 2k b 2p b n1 b nk b np = c 11 c 12 c 1k c 1p c i1 c i2 c ik c ip c m1 c m2 c mk c mp n c ik = a i1 b 1k + a i2 b 2k + + a in b nk c ik = a ij b jk Das Element c ik ist das Skalarprodukt des i-ten Zeilenvektors von A mit dem k-ten Spaltenvektor von B j=1 n p i te Zeile p c ik m A n B = m AB k te Spalte ungr/matrizentex

3 MLAN1 1 MATRIZEN 3 Vorsicht! Im allgemeinen ist die Matrixmultiplikation nicht kommutativ, dh A B B A Es ist möglich, dass A B = 0, auch wenn A 0 und B 0 sind 13 Regeln für das Rechnen mit Matrizen A + B = B + A A + B + C = A + B + C A + 0 = A 0 + A A + 0 A + 0 A B C = A B C A + B C = A C + B C A B + C = A B + A C µ ν µ ν A µ, ν R µ + ν µ A + ν A µ, ν R µ A + B = µ A + µ B µ R µ A B = µ A B = A µ B µ R A B T = B T A T ungr/matrizentex

4 MLAN1 1 MATRIZEN 4 14 Aufgaben Aufgabe a a, B = a Berechnen Sie A + B, 3 A, B, A B, 0 A, 2 B 3 A Aufgabe , B = Berechnen Sie A B und B A Aufgabe , B = 1 1 Berechnen Sie A B und B A Aufgabe 4 Berechnen Sie A 2 und A 3 A 2 = A A Aufgabe 5 Berechnen Sie für die Matrix A aus obiger Aufgabe alle Potenzen A k, k N 0, wobei A 0 := I 3 Aufgabe 6 a 11 a 1n, D = diagd 1, d 2,, d n, x = a n1 a nn Berechnen Sie A D, D A, A x und D x Verwenden Sie dabei auch das Summenzeichen x 1 x 2 x n ungr/matrizentex

5 MLAN1 1 MATRIZEN 5 Aufgabe , B = 1 0 0, C = Berechnen Sie A B C und A B C Aufgabe 8 Gegeben sind die Matrizen L und A L = 1 0 0, a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 Berechnen Sie L A und beobachten Sie, was passiert Aufgabe 9 Gegeben ist die 3 3 Matrix a ik Geben Sie die 3 3 Matrix L so an, dass die Matrix L A aus A durch Vertauschen der ersten und der dritten Zeile entsteht Aufgabe 10 Gegeben ist die 3 3 Matrix a ik Geben Sie die 3 3 Matrix L so an, dass die Matrix L A aus A durch die Addition des r-fachen der dritten Zeile zur zweiten Zeile entsteht Aufgabe 11 Gegeben ist die 3 3 Matrix a ik Geben Sie die 3 3 Matrix L so an, dass die Matrix L A aus A durch Multiplikation der zweiten Zeile mit dem Faktor r entsteht Aufgabe 12 Gegeben ist die 3 3 Matrix a ik Geben Sie die 3 3 Matrix R so an, dass die Matrix A R aus A durch Vertauschen der ersten und der dritten Spalte entsteht Aufgabe 13 Gegeben ist die 3 3 Matrix a ik Geben Sie die 3 3 Matrix R so an, dass die Matrix A R aus A durch die Addition des r-fachen der dritten Spalte zur zweiten Spalte entsteht Aufgabe 14 Gegeben ist die 3 3 Matrix a ik Geben Sie die 3 3 Matrix R so an, dass die Matrix A R aus A durch Multiplikation der zweiten Spalte mit dem Faktor r entsteht ungr/matrizentex

6 MLAN1 1 MATRIZEN 6 15 Lösungen zu den Aufgaben Lösung 1 A + B = B = a a a a, , A B =, 2 B 3, 2 2 2a 4 a a 2a , Lösung 2 A B = Das Produkt B A ist nicht definiert! Lösung 3 A B = , B 1 1 Lösung 4 A 2 =, A 3 = Lösung 5 A k = 0 = für k 3 Lösung 6 A D: jeweils den k-ten Spaltenvektor von A mit d k multiplizieren, dh A D = a ik d k, 1 i n, 1 k n D A: jeweils den i-ten Zeilenvektor von A mit d i multiplizieren, dh D d i a ik, 1 i n, 1 k n ungr/matrizentex

7 MLAN1 1 MATRIZEN 7 A x: Summenzeichen verwenden, dh A x = n a 1k x k n a 2k x k k=1 k=1 n a nk x k k=1 D x: die Summen haben jeweils nur einen Summanden, dh d 1 x 1 d 2 x 2 D x = d n x n Lösung 7 A B C = A B C = Lösung 8 L a 11 a 12 a 13 a 31 a 32 a 33 a 21 a 22 a 23, A L = a 11 a 13 a 12 a 21 a 23 a 22 a 31 a 33 a 32 Beobachtung: Multipliziert man L von links an A, so werden in der Produktmatrix gegenüber A die Zeilen 2 und 3 vertauscht Multipliziert man hingegen L von rechts an A, so werden in der Produktmatrix gegenüber A die Spalten 2 und 3 vertauscht Lösung 9 Lösung 10 Lösung 11 Lösung 12 L = L = L = r r 0 R = ungr/matrizentex

8 MLAN1 1 MATRIZEN 8 Lösung 13 Lösung 14 R = L = r r 0 ungr/matrizentex

Mathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.1 Reelle Matrizen

Mathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.1 Reelle Matrizen Mathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 8: Lineare Algebra 81 Reelle Matrizen Prof Dr Erich Walter Farkas http://wwwmathethzch/ farkas 1 / 31 1 2 3 4 2 / 31 Transponierte einer Matrix 1 Transponierte

Mehr

Mathematik II Frühjahrssemester 2013

Mathematik II Frühjahrssemester 2013 Mathematik II Frühjahrssemester 2013 Prof Dr Erich Walter Farkas Kapitel 7: Lineare Algebra 71 Reelle Matrizen Prof Dr Erich Walter Farkas Mathematik I+II, 71 Reelle Matrizen 1 / 31 1 2 3 4 Prof Dr Erich

Mehr

Matrizen. a12 a1. a11. a1n a 21. a 2 j. a 22. a 2n. A = (a i j ) (m, n) = i te Zeile. a i 1. a i 2. a i n. a i j. a m1 a m 2 a m j a m n] j te Spalte

Matrizen. a12 a1. a11. a1n a 21. a 2 j. a 22. a 2n. A = (a i j ) (m, n) = i te Zeile. a i 1. a i 2. a i n. a i j. a m1 a m 2 a m j a m n] j te Spalte Mathematik I Matrizen In diesem Kapitel werden wir lernen was Matrizen sind und wie man mit Matrizen rechnet. Matrizen ermöglichen eine kompakte Darstellungsform vieler mathematischer Strukturen. Zum Darstellung

Mehr

Universität Stuttgart Physik und ihre Didaktik PD Dr. Holger Cartarius. Matrizen. a 1,1 a 1,2 a 1,n a 2,1 a 2,2 a 2,n A = a m,1 a m,2 a m,n

Universität Stuttgart Physik und ihre Didaktik PD Dr. Holger Cartarius. Matrizen. a 1,1 a 1,2 a 1,n a 2,1 a 2,2 a 2,n A = a m,1 a m,2 a m,n Universität Stuttgart Physik und ihre Didaktik PD Dr Holger Cartarius Matrizen Matrizen: Ein rechteckiges Zahlenschema der Form a 1,1 a 1,2 a 1,n a 2,1 a 2,2 a 2,n A a m,1 a m,2 a m,n (a) nennt man eine

Mehr

Matrix: Eine rechteckige Anordnung reeller Zahlen a ij (i = 1,..., n i ; j = 1,..., m) in Zeilen und Spalten. Die a ij heiÿen Elemente von A.

Matrix: Eine rechteckige Anordnung reeller Zahlen a ij (i = 1,..., n i ; j = 1,..., m) in Zeilen und Spalten. Die a ij heiÿen Elemente von A. Matrizenrechnung Matrix: Eine rechteckige Anordnung reeller Zahlen a ij i = 1,..., n i ; j = 1,..., m in Zeilen und Spalten. Die a ij heiÿen Elemente von A. a 11 a 12... a ij... a 1m a 21 a 22.........

Mehr

Einführung in die Vektor- und Matrizenrechnung. Matrizen

Einführung in die Vektor- und Matrizenrechnung. Matrizen Einführung in die Vektor- und Matrizenrechnung Matrizen Definition einer Matrix Unter einer (reellen) m x n Matrix A versteht man ein rechteckiges Schema aus reellen Zahlen, die wie folgt angeordnet sind:

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

Matrizen. Spezialfälle. Eine m nmatrix ist ein rechteckiges Zahlenschema mit. m Zeilen und n Spalten der Form. A = (a ij ) =

Matrizen. Spezialfälle. Eine m nmatrix ist ein rechteckiges Zahlenschema mit. m Zeilen und n Spalten der Form. A = (a ij ) = Matrizen Eine m nmatrix ist ein rechteckiges Zahlenschema mit m Zeilen und n Spalten der Form a 11 a 12 a 1n A = a ij = a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn Dabei sind m und n natürliche und die Koezienten a

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

Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme

Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme 1 Matrizen Definition 1. Eine Matrix A vom Typ m n (oder eine m n Matrix, A R m n oder A C m n ) ist ein rechteckiges Zahlenschema mit m Zeilen und n

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

MATRIZEN. Eine Matrix ist eine rechteckige Anordnung von Zahlen, als ein Schema betrachtet. a 11 a a 1n a 21. a a 2n A = a m1 a m2...

MATRIZEN. Eine Matrix ist eine rechteckige Anordnung von Zahlen, als ein Schema betrachtet. a 11 a a 1n a 21. a a 2n A = a m1 a m2... MATRIZEN Eine Matrix ist eine rechteckige Anordnung von Zahlen, als ein Schema betrachtet A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a mn A ist eine m n Matrix, dh: A hat m Zeilen und n Spalten A besitzt

Mehr

A = ( a 1,..., a n ) ii) Zwei Matrizen sind gleich, wenn die Einträge an den gleichen Positionen übereinstimmen. so heißt die n n Matrix

A = ( a 1,..., a n ) ii) Zwei Matrizen sind gleich, wenn die Einträge an den gleichen Positionen übereinstimmen. so heißt die n n Matrix Matrizen Definition: i Eine m n Matrix A ist ein rechteckiges Schema aus Zahlen, mit m Zeilen und n Spalten: a a 2 a n a 2 a 22 a 2n a m a m2 a mn Die Spaltenvektoren dieser Matrix seien mit a,, a n bezeichnet

Mehr

1 Definition. 2 Besondere Typen. 2.1 Vektoren und transponieren A = 2.2 Quadratische Matrix. 2.3 Diagonalmatrix. 2.

1 Definition. 2 Besondere Typen. 2.1 Vektoren und transponieren A = 2.2 Quadratische Matrix. 2.3 Diagonalmatrix. 2. Definition Die rechteckige Anordnung von m n Elementen a ij in m Zeilen und n Spalten heißt m n- Matrix. Gewöhnlich handelt es sich bei den Elementen a ij der Matrix um reelle Zahlen. Man nennt das Paar

Mehr

Basiswissen Matrizen

Basiswissen Matrizen Basiswissen Matrizen Mathematik GK 32 Definition (Die Matrix) Eine Matrix A mit m Zeilen und n Spalten heißt m x n Matrix: a a 2 a 4 A a 2 a 22 a 24 a 4 a 42 a 44 Definition 2 (Die Addition von Matrizen)

Mehr

(A T ) T = A. Eigenschaft:

(A T ) T = A. Eigenschaft: Elementare Matrizenrechnung m n-matrix von Zahlen A m n a 1,1 a 1,n a m,1 a m,n rechteckige Tabelle m n Dimension der Matrix Sprechweise: m Kreuz n wobei m Anzahl Zeilen, n Anzahl Spalten a i,j Element

Mehr

4 Vorlesung: 21.11. 2005 Matrix und Determinante

4 Vorlesung: 21.11. 2005 Matrix und Determinante 4 Vorlesung: 2111 2005 Matrix und Determinante 41 Matrix und Determinante Zur Lösung von m Gleichungen mit n Unbekannten kann man alle Parameter der Gleichungen in einem rechteckigen Zahlenschema, einer

Mehr

4 Matrizenrechnung. Beide Operationen geschehen also koeffizientenweise. Daher übertragen sich die Rechenregeln von K(m n, k).

4 Matrizenrechnung. Beide Operationen geschehen also koeffizientenweise. Daher übertragen sich die Rechenregeln von K(m n, k). 4 Matrizenrechnung Der Vektorraum der m n Matrizen über K Sei K ein Körper und m, n N\{0} A sei eine m n Matrix über K: a a 2 a n a 2 a 22 a 2n A = = (a ij) mit a ij K a m a m2 a mn Die a ij heißen die

Mehr

Ökonometrische Analyse

Ökonometrische Analyse Institut für Statistik und Ökonometrie, Freie Universität Berlin Ökonometrische Analyse Dieter Nautz, Gunda-Alexandra Detmers Rechenregeln für Matrizen Notation und Matrixeigenschaften: Eine Matrix A der

Mehr

1 Lineare Algebra. 1.1 Matrizen und Vektoren. Slide 3. Matrizen. Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema

1 Lineare Algebra. 1.1 Matrizen und Vektoren. Slide 3. Matrizen. Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema 1 Lineare Algebra 1.1 Matrizen und Vektoren Slide 3 Matrizen Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema eine n m-matrix A besteht aus n Zeilen und m Spalten mit den Matrixelementen a ij, i=1...n und

Mehr

Lineare Gleichungssysteme und Matrizen

Lineare Gleichungssysteme und Matrizen Kapitel 11 Lineare Gleichungssysteme und Matrizen Ein lineares Gleichungssystem (lgs) mit m linearen Gleichungen in den n Unbekannten x 1, x 2,..., x n hat die Gestalt: Mit a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 13 x

Mehr

Chr.Nelius: Lineare Algebra (SS 2008) 1. 4: Matrizenrechnung. c ik := a ik + b ik. A := ( a ik ). A B := A + ( B). ist A =

Chr.Nelius: Lineare Algebra (SS 2008) 1. 4: Matrizenrechnung. c ik := a ik + b ik. A := ( a ik ). A B := A + ( B). ist A = Chr.Nelius: Lineare Algebra SS 28 4: Matrizenrechnung 4. DEF: a Die Summe A + B zweier m n Matrizen A a ik und B b ik ist definiert als m n Matrix C c ik, wobei c ik : a ik + b ik für alle i, 2,..., m

Mehr

Besteht eine Matrix nur aus einer Spalte (Zeile), so spricht man auch von einem Spaltenvektor (Zeilenvektor)

Besteht eine Matrix nur aus einer Spalte (Zeile), so spricht man auch von einem Spaltenvektor (Zeilenvektor) Matrizenrechnung. Matrizen Matrizen sind bereits im Kapitel Lineare Gleichungssysteme aufgetreten. Unter einer (m n) -Matrix A verstehen wir ein rechteckiges Zahlenschema mit m Zeilen und n Spalten. Der.

Mehr

Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010

Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010 Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010 Lektion 9 20. Mai 2010 Kapitel 9. Matrizen und Determinanten Der Begriff der Matrix Die transponierte Matrix Definition 84. Unter einer (reellen) m n-matrix

Mehr

IV. Matrizenrechnung. Gliederung. I. Motivation. Lesen mathematischer Symbole. III. Wissenschaftliche Argumentation. i. Rechenoperationen mit Matrizen

IV. Matrizenrechnung. Gliederung. I. Motivation. Lesen mathematischer Symbole. III. Wissenschaftliche Argumentation. i. Rechenoperationen mit Matrizen Gliederung I. Motivation II. Lesen mathematischer Symbole III. Wissenschaftliche Argumentation IV. Matrizenrechnung i. Rechenoperationen mit Matrizen ii. iii. iv. Inverse einer Matrize Determinante Definitheit

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

Mathematik 1. Inhaltsverzeichnis. Prof. Dr. K. Melzer. karin.melzer@hs-esslingen.de http://www.hs-esslingen.de/de/mitarbeiter/karin-melzer.

Mathematik 1. Inhaltsverzeichnis. Prof. Dr. K. Melzer. karin.melzer@hs-esslingen.de http://www.hs-esslingen.de/de/mitarbeiter/karin-melzer. Mathematik 1 Prof Dr K Melzer karinmelzer@hs-esslingende http://wwwhs-esslingende/de/mitarbeiter/karin-melzerhtml Inhaltsverzeichnis 1 Matrizenrechnung 2 11 Matrixbegri 2 12 Spezielle Matrizen 3 13 Rechnen

Mehr

Kapitel 6: Matrixrechnung (Kurzeinführung in die Lineare Algebra)

Kapitel 6: Matrixrechnung (Kurzeinführung in die Lineare Algebra) Kapitel 6: Matrixrechnung (Kurzeinführung in die Lineare Algebra) Matrix: (Plural: Matrizen) Vielfältige Anwendungen in der Physik: - Lösung von linearen Gleichungsystemen - Beschreibung von Drehungen

Mehr

Matrizen - I. Sei K ein Körper. Ein rechteckiges Schema A = wobei a ij K heißt Matrix bzw. eine m n Matrix (mit Elementen aus K).

Matrizen - I. Sei K ein Körper. Ein rechteckiges Schema A = wobei a ij K heißt Matrix bzw. eine m n Matrix (mit Elementen aus K). Matrizen - I Definition. Sei K ein Körper. Ein rechteckiges Schema A = a 11 a 12...... a 1n a 21 a 22...... a 2n............ a m1 a m2...... a mn wobei j K heißt Matrix bzw. eine m n Matrix (mit Elementen

Mehr

Matrizen Matrizen

Matrizen Matrizen Matrizen 29 2 Matrizen Wir beschäftigen uns in diesem Kapitel mit Matrizen. Sie eignen sich insbesondere zur Darstellung von Gleichungssystemen und linearen Abbildungen. Wir führen eine Addition und eine

Mehr

Grundsätzliches Rechnen mit Matrizen Anwendungen. Matrizenrechnung. Fakultät Grundlagen. Juli 2015

Grundsätzliches Rechnen mit Matrizen Anwendungen. Matrizenrechnung. Fakultät Grundlagen. Juli 2015 Matrizenrechnung Fakultät Grundlagen Juli 2015 Fakultät Grundlagen Matrizenrechnung Übersicht Grundsätzliches 1 Grundsätzliches Matrixbegriff Rechenregeln Spezielle Matrizen 2 Matrizenrechnung Determinanten

Mehr

3 Matrizen und Lineare Gleichungssysteme

3 Matrizen und Lineare Gleichungssysteme 3 Matrizen und LGS Pink: Lineare Algebra HS 2014 Seite 38 3 Matrizen und Lineare Gleichungssysteme 3.1 Definitionen Sei K ein Körper, und seien m,n,l natürliche Zahlen. Definition: Eine Matrix mit m Zeilen

Mehr

In allen Fällen spielt die 'Determinante' einer Matrix eine zentrale Rolle.

In allen Fällen spielt die 'Determinante' einer Matrix eine zentrale Rolle. Nachschlag:Transposition von Matrizen Sei Explizit: Def: "Transponierte v. A": (tausche Zeilen mit Spalten d.h., spiegle in der Diagonale) m Reihen, n Spalten n Reihen, m Spalten z.b. m=2,n=3: Eigenschaft:

Mehr

Matrizen. Lineare Algebra I. Kapitel April 2011

Matrizen. Lineare Algebra I. Kapitel April 2011 Matrizen Lineare Algebra I Kapitel 2 26. April 2011 Logistik Dozent: Olga Holtz, MA 378, Sprechstunden Freitag 14-16 Webseite: www.math.tu-berlin.de/~holtz Email: holtz@math.tu-berlin.de Assistent: Sadegh

Mehr

7 Matrizen über R und C

7 Matrizen über R und C Mathematik für Physiker I, WS 06/07 Montag 9 $Id: matrixtex,v 7 06//9 :58: hk Exp $ 7 Matrizen über R und C 7 Addition und Multiplikation von Matrizen In der letzten Sitzung haben wir begonnen uns mit

Mehr

8 Lineare Abbildungen und Matrizen

8 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

Mehr

Matrizen spielen bei der Formulierung ökonometrischer Modelle eine zentrale Rolle: kompakte, stringente Darstellung der Modelle

Matrizen spielen bei der Formulierung ökonometrischer Modelle eine zentrale Rolle: kompakte, stringente Darstellung der Modelle 2. Matrixalgebra Warum Beschäftigung mit Matrixalgebra? Matrizen spielen bei der Formulierung ökonometrischer Modelle eine zentrale Rolle: kompakte, stringente Darstellung der Modelle bequeme mathematische

Mehr

LINEARE ALGEBRA II. FÜR PHYSIKER

LINEARE ALGEBRA II. FÜR PHYSIKER LINEARE ALGEBRA II FÜR PHYSIKER BÁLINT FARKAS 4 Rechnen mit Matrizen In diesem Kapitel werden wir zunächst die so genannten elementaren Umformungen studieren, die es ermöglichen eine Matrix auf besonders

Mehr

8.2 Invertierbare Matrizen

8.2 Invertierbare Matrizen 38 8.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen

Mehr

mit "Skalarprodukt" aus i-tem "Zeilenvektor" und j-tem "Spaltenvektor"

mit Skalarprodukt aus i-tem Zeilenvektor und j-tem Spaltenvektor Zusammenfassung Matrizen Transponierte: Addition: mit Skalare Multiplikation: Matrixmultiplikation: m x p m x n n x p mit ES "Skalarprodukt" aus i-tem "Zeilenvektor" und j-tem "Spaltenvektor" "Determinante"

Mehr

I) MATRIZEN. 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. j - te Variable (Spalte), j = 1,2,3,..., n

I) MATRIZEN. 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. j - te Variable (Spalte), j = 1,2,3,..., n I) MATRIZEN Motivation: 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. 2) Lineare Gleichungen y1 = a11x1+ a12x2 + a13x3 y2 = a21x1+ a22x2 + a23x3... Koeffizienten a ij i - te Gleichung (Zeile), i

Mehr

Hilfsblätter Lineare Algebra

Hilfsblätter Lineare Algebra Hilfsblätter Lineare Algebra Sebastian Suchanek unter Mithilfe von Klaus Flittner Matthias Staab c 2002 by Sebastian Suchanek Printed with L A TEX Inhaltsverzeichnis 1 Vektoren 1 11 Norm 1 12 Addition,

Mehr

Kapitel 14. Matrizenrechnung

Kapitel 14. Matrizenrechnung Kapitel 14 Matrizenrechnung Lineare Abbildungen und Matrizen Matrizenrechnung Ansatzpunkt der Matrizenrechnung sind die beiden mittlerweile wohlbekannten Sätze, welche die Korrespondenz zwischen linearen

Mehr

L5 Matrizen I. Matrix: (Plural: Matrizen)

L5 Matrizen I. Matrix: (Plural: Matrizen) L5 Matrizen I Matrix: (Plural: Matrizen) Vielfältige Anwendungen in der Physik: - Lösung von linearen Gleichungsystemen - Beschreibung von Drehungen - Beschreibung von Lorenz-Transformationen (spezielle

Mehr

Matrizen Definition: Typ einer Matrix

Matrizen Definition: Typ einer Matrix Matrizen Definition: Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema. Die Matrix (Mehrzahl: Matrizen) besteht aus waagerecht verlaufenden Zeilen und senkrecht verlaufenden Spalten. Verdeutlichung am Beispiel:

Mehr

2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen

2. 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

Mehr

Lineare Algebra 1. . a n1 a n2 a n3 a nm

Lineare Algebra 1. . a n1 a n2 a n3 a nm Lineare Algebra 1 Lineare Algebra Hilfreiche Konzepte zur Vereinfachung der Darstellung und Berechnung stellt die lineare Algebra bereit. Auch wenn sie nur an wenigen Stellen des Buches verwendet wurden,

Mehr

Kapitel 2. Matrixalgebra. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 2 Matrixalgebra 1 / 49

Kapitel 2. Matrixalgebra. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 2 Matrixalgebra 1 / 49 Kapitel 2 Matrixalgebra Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 2 Matrixalgebra 1 / 49 Ein sehr einfaches Leontief-Modell Eine Stadt betreibt die Unternehmen ÖFFENTLICHER VERKEHR, ELEKTRIZITÄT und GAS.

Mehr

Kapitel 2. Matrixalgebra. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 2 Matrixalgebra 1 / 49

Kapitel 2. Matrixalgebra. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 2 Matrixalgebra 1 / 49 Kapitel 2 Matrixalgebra Josef Leydold Mathematik für VW WS 207/8 2 Matrixalgebra / 49 Ein sehr einfaches Leontief-Modell Eine Stadt betreibt die Unternehmen ÖFFENTLICHER VERKEHR, ELEKTRIZITÄT und GAS.

Mehr

Matrixalgebra. Kapitel 2. Ein sehr einfaches Leontief-Modell. Matrix. Ein sehr einfaches Leontief-Modell. Vektor. Spezielle Matrizen I

Matrixalgebra. Kapitel 2. Ein sehr einfaches Leontief-Modell. Matrix. Ein sehr einfaches Leontief-Modell. Vektor. Spezielle Matrizen I Ein sehr einfaches Leontief-Modell Eine Stadt betreibt die Unternehmen ÖFFENTLICHER VERKEHR, ELEKTRIZITÄT und GAS Kapitel 2 Matrixalgebra Technologiematrix und wöchentliche Nachfrage (in Werteinheiten):

Mehr

Matrizen, Gaußscher Algorithmus 1 Bestimmung der inversen Matrix

Matrizen, Gaußscher Algorithmus 1 Bestimmung der inversen Matrix Inhaltsverzeichnis Matrizen, Gaußscher Algorithmus 1 Bestimmung der inversen Matrix Auf dieser Seite werden Matrizen und Vektoren fett gedruckt, um sie von Zahlen zu unterscheiden. Betrachtet wird das

Mehr

Formale Matrizenrechnung

Formale Matrizenrechnung LINEARE ALGEBRA Formale Matrizenrechnung Grundlagen: Formales Rechnen mit Matrizen Datei Nr. 6 Stand 3. September 5 FRIEDRICH W. BUCKEL INTERNETBIBLIOTHEK FÜR SCHULMATHEMATIK 6 Matrizenrechnung: Grundlagen

Mehr

8. Elemente der linearen Algebra 8.5 Quadratische Matrizen und Determinanten

8. Elemente der linearen Algebra 8.5 Quadratische Matrizen und Determinanten Einheitsmatrix Die quadratische Einheitsmatrix I n M n,n ist definiert durch I n = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 (Auf der Hauptdiagonalen stehen Einsen, außerhalb Nullen Durch Ausmultiplizieren sieht man I n A = A

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

Mathematik 1 für Wirtschaftsinformatik

Mathematik 1 für Wirtschaftsinformatik für Wirtschaftsinformatik Wintersemester 2012/13 Hochschule Augsburg : Gliederung 1 Grundlegende 2 Grundlegende 3 Aussagenlogik 4 Komplexe Zahlen 5 Lineare Algebra 6 Lineare Programme 5 Lineare Algebra

Mehr

Züchtungslehre - Einführung in Lineare Algebra Peter von Rohr

Züchtungslehre - Einführung in Lineare Algebra Peter von Rohr Züchtungslehre - Einführung in Lineare Algebra Peter von Rohr 04-09-2016 Einführung in Lineare Algebra Aus der linearen Algebra brauchen wir für diese Vorlesung nur das Rechnen mit Vektoren und Matrizen.

Mehr

Tutorium: Diskrete Mathematik. Matrizen

Tutorium: Diskrete Mathematik. Matrizen Tutorium: Diskrete Mathematik Matrizen Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de Definition I Eine Matrix ist eine rechteckige Anordnung (Tabelle) von Elementen, mit denen man in bestimmter

Mehr

ANHANG A. Matrizen. 1. Die Definition von Matrizen

ANHANG A. Matrizen. 1. Die Definition von Matrizen ANHANG A Matrizen 1 Die Definition von Matrizen Wir haben bereits Vektoren kennen gelernt; solche Paare reeller Zahlen haben wir benutzt, um Punkte in der Ebene zu beschreiben In der Geometrie brauchen

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

Lineare Algebra. Teil III. Inhaltsangabe

Lineare Algebra. Teil III. Inhaltsangabe Teil III Lineare Algebra Inhaltsangabe 3 Lineare Algebra 22 3.1 Einführung.......................... 22 3.2 Matrizen und Vektoren.................... 23 3.3 Spezielle Matrizen...................... 24

Mehr

Lineare Algebra I (WS 12/13)

Lineare Algebra I (WS 12/13) Lineare Algebra I (WS 2/3) Bernhard Hanke Universität Augsburg 20..202 Bernhard Hanke / 3 Matrizen und Lineare Abbildungen Es seien lineare Abbildungen, d.h. Matrizen gegeben. B = (b jk ) : R r R n, A

Mehr

L5 Matrizen I: Allgemeine Theorie

L5 Matrizen I: Allgemeine Theorie L5 Matrizen I: Allgemeine Theorie Matrix: (Plural: Matrizen) Vielfältige Anwendungen in der Physik: - Lösung von linearen Gleichungsystemen - Beschreibung von Drehungen - Beschreibung von Lorenz-Transformationen

Mehr

Teil I. Lineare Algebra I Vorlesung Sommersemester Olga Holtz. MA 378 Sprechstunde Fr und n.v.

Teil I. Lineare Algebra I Vorlesung Sommersemester Olga Holtz. MA 378 Sprechstunde Fr und n.v. Teil I Lineare Algebra I Vorlesung Sommersemester 2011 Olga Holtz MA 378 Sprechstunde Fr 14-16 und nv holtz@mathtu-berlinde Sadegh Jokar MA 373 Sprechstunde, Do 12-14 und nv jokar@mathtu-berlinde Kapitel

Mehr

Lineare Algebra. Beni Keller SJ 16/17

Lineare Algebra. Beni Keller SJ 16/17 Lineare Algebra Beni Keller SJ 16/17 Matritzen Einführendes Beispiel Ein Betrieb braucht zur Herstellung von 5 Zwischenprodukten 4 verschiedene Rohstoffe und zwar in folgenden Mengen: Z 1 Z 2 Z Z 4 Z 5

Mehr

Prof. Dr. G. Wagner Ingenieurmathematik Begleittext Seite 1

Prof. Dr. G. Wagner Ingenieurmathematik Begleittext Seite 1 Prof. Dr. G. Wagner Ingenieurmathematik Begleittext Seite 1 Kapitel 3 Lineare Gleichungssysteme 3.1. Einleitung Beispiel 1 3 Kinder haben eingekauft. Franz hat 4 Lakritzen, 2 Schokoriegel und 5 Kaugummis

Mehr

Inhalt. Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra. Vorlesung im Sommersemester Kurt Frischmuth. Rostock, April Juli 2015

Inhalt. Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra. Vorlesung im Sommersemester Kurt Frischmuth. Rostock, April Juli 2015 Inhalt Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra Vorlesung im Sommersemester 5 Rostock, April Juli 5 Vektoren und Matrizen Abbildungen 3 Gleichungssysteme 4 Eigenwerte 5 Funktionen mehrerer Variabler

Mehr

9.2 Invertierbare Matrizen

9.2 Invertierbare Matrizen 34 9.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen

Mehr

Beispiele 1. Gegeben sei das lineare Gleichungssystem mit erweiterter Matrix (A

Beispiele 1. Gegeben sei das lineare Gleichungssystem mit erweiterter Matrix (A 133 e 1. Gegeben sei das lineare Gleichungssystem mit erweiterter Matrix 1 3 2 1 1 2 3 0. 1 3 2 1 2. Gegeben sei das lineare Gleichungssystem mit erweiterter Matrix 1 3 2 1 1 2 3 0. 1 3 2 1 Schritte des

Mehr

Lineare Algebra. Gymnasium Immensee SPF PAM. Bettina Bieri

Lineare Algebra. Gymnasium Immensee SPF PAM. Bettina Bieri Lineare Algebra Gymnasium Immensee SPF PAM Bettina Bieri 6. Oktober 2011 Inhaltsverzeichnis 1 Matrizen 1 1.1 Einleitung............................. 1 1.2 Der Begriff Matrix........................ 1 1.2.1

Mehr

3 Lineare Algebra (Teil 1): Lineare Unabhängigkeit

3 Lineare Algebra (Teil 1): Lineare Unabhängigkeit 3 Lineare Algebra (Teil : Lineare Unabhängigkeit 3. Der Vektorraum R n Die Menge R n aller n-dimensionalen Spalten a reeller Zahlen a,..., a n R bildet bezüglich der Addition a b a + b a + b. +. :=. (53

Mehr

Blockmatrizen. Beispiel 1 Wir berechnen das Produkt von A R 4 6 mit B R 6 4 :

Blockmatrizen. Beispiel 1 Wir berechnen das Produkt von A R 4 6 mit B R 6 4 : Blockmatrizen Beispiel 1 Wir berechnen das Produkt von A R 4 6 mit B R 6 4 : 2 1 3 1 1 0 1 0 1 0 0 2 1 1 11 1 1 4 0 1 0 1 0 1 4 1 0 2 1 0 1 0 1 0 3 1 2 1 = 2 4 3 5 11 1 1 4 0 1 0 1 0 1 5 1 2 1 2 4 3 5

Mehr

Matrizen und Determinanten

Matrizen und Determinanten Matrizen und Determinanten 1 Matrizen und Determinanten 1 Einführung in den Matrizenbegriff Zur Beschreibung und Lösung vieler physikalischer Probleme ist die Vektorrechnung vonnöten Durch Verwendung von

Mehr

Chr.Nelius : Lineare Algebra II (SS 2005) 1. Wir wollen hier eine Beschreibung des Gauß-Algorithmus mit Hilfe der sog. Elementarmatrizen vornehmen.

Chr.Nelius : Lineare Algebra II (SS 2005) 1. Wir wollen hier eine Beschreibung des Gauß-Algorithmus mit Hilfe der sog. Elementarmatrizen vornehmen. ChrNelius : Lineare Algebra II (SS 2005) 1 Einschub A) Elementarmatrizen Wir wollen hier eine Beschreibung des Gauß-Algorithmus mit Hilfe der sog Elementarmatrizen vornehmen (A1) DEF: Seien r, s IN mit

Mehr

Dreiecksmatrizen. Die Treppennormalform

Dreiecksmatrizen. Die Treppennormalform Dreiecksmatrizen. Die Treppennormalform Lineare Algebra I Kapitel 4-5 8. Mai 202 Logistik Dozent: Olga Holtz, MA 378, Sprechstunden Freitag 4-6 Webseite: www.math.tu-berlin.de/ holtz Email: holtz@math.tu-berlin.de

Mehr

36 2 Lineare Algebra

36 2 Lineare Algebra 6 Lineare Algebra Quadratische Matrizen a a n sei jetzt n m, A, a ij R, i, j,, n a n a nn Definition Eine quadratische Matrix A heißt invertierbar genau dann, wenn es eine quadratische Matrix B gibt, so

Mehr

Am Dienstag, den 16. Dezember, ist Eulenfest. 1/45

Am Dienstag, den 16. Dezember, ist Eulenfest. 1/45 Am Dienstag, den 16. Dezember, ist Eulenfest. 1/45 Grundbegriffe der Informatik Einheit 12: Erste Algorithmen in Graphen Thomas Worsch Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik Wintersemester 2008/2009

Mehr

Lineare Algebra. 2. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching

Lineare Algebra. 2. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching Lineare Algebra. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching October 6, 017 1 Erinnerung: Lineare Gleichungssysteme LGS Der allgemeine Fall hat m lineare Gleichungen, n

Mehr

Beispiele 1. Gegeben ist das lineare System. x+4y +3z = 1 2x+5y +9z = 14 x 3y 2z = 5. Die erweiterte Matrix ist

Beispiele 1. Gegeben ist das lineare System. x+4y +3z = 1 2x+5y +9z = 14 x 3y 2z = 5. Die erweiterte Matrix ist 127 Die Schritte des Gauß-Algorithmus sind nun die Folgenden: 1. Wir bestimmen die am weitesten links stehende Spalte, die Einträge 0 enthält. 2. Ist die oberste Zahl der in Schritt 1 gefundenen Spalte

Mehr

Matrizen und Drehungen

Matrizen und Drehungen Matrizen und Drehungen 20. Noember 2003 Diese Ausführungen sind im wesentlichen dem Skript zur Vorlesung Einführung in die Theoretische Physik I und II on PD Dr. Horst Fichtner entnommen. Dieses entstand

Mehr

5.2 Rechnen mit Matrizen

5.2 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 95 Für Matrizen desselben Typs ist eine Addition erklärt, und zwar durch Addition jeweils entsprechender Einträge Sind genauer A = (a ij ) und B = (b ij

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

Matrizen ç 2030 II. Quartal æ98766ö. R = ç. B P Preise R R

Matrizen ç 2030 II. Quartal æ98766ö. R = ç. B P Preise R R Das Doppelelement a ik gibt an, dass das betreffende Element in der i-ten Zeile und k-ten Spalte steht (Wenn nicht anders vereinbart, gilt i,k ³ 0) Bereits das Aufstellen von Tabellen und aus oftmals komplizierten

Mehr

Lernhilfe Höhere Mathematik I

Lernhilfe Höhere Mathematik I Lernhilfe Höhere Mathematik I Tim Weber 3. 24 Vielen Dank an Andreas del Galdo für seine Zusammenfassung, Jakob Haufe für seine Musterlösungen, Marco Oster für den Abschnitt über QR- Zerlegung, Robert

Mehr

A Matrix-Algebra. A.1 Definition und elementare Operationen

A Matrix-Algebra. A.1 Definition und elementare Operationen A Matrix-Algebra In diesem Anhang geben wir eine kompakte Einführung in die Matrizenrechnung bzw Matrix-Algebra Eine leicht lesbare Einführung mit sehr vielen Beispielen bietet die Einführung in die Moderne

Mehr

Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7

Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7 Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7 Timo Stöcker Erstsemestereinführung Informatik TU Dortmund 22. März 2011 Heute Themen Lineare Gleichungssysteme Matrizen Timo Stöcker https://fsinfo.cs.tu-dortmund.de/studis/ese/vorkurse/mathe

Mehr

Matrizen. Jörn Loviscach. Versionsstand: 12. April 2010, 19:00 Die nummerierten Felder sind absichtlich leer, zum Ausfüllen in der Vorlesung.

Matrizen. Jörn Loviscach. Versionsstand: 12. April 2010, 19:00 Die nummerierten Felder sind absichtlich leer, zum Ausfüllen in der Vorlesung. Matrizen Jörn Loviscach Versionsstand: 12. April 2010, 19:00 Die nummerierten Felder sind absichtlich leer, zum Ausfüllen in der Vorlesung. 1 Matrix Ein rechteckige Anordnung von mathematischen Objekten

Mehr

Einführung in die Matrixalgebra

Einführung in die Matrixalgebra Einführung in die Matrixalgebra Sven Garbade Fakultät für Angewandte Psychologie SRH Hochschule Heidelberg sven.garbade@hochschule-heidelberg.de Bachelor S. Garbade (SRH Heidelberg) Matrixalgebra Bachelor

Mehr

8.2 Invertierbare Matrizen

8.2 Invertierbare Matrizen 38 8.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen

Mehr

a 1 a 1 A = a n . det = λ det a i

a 1 a 1 A = a n . det = λ det a i 49 Determinanten Für gegebene Vektoren a 1,,a n K n, betrachte die Matrix deren Zeilenvektoren a 1,,a n sind, also A = Ab sofort benutzen wir diese bequeme Schreibweise Definition Sei M : K n K }{{ n K

Mehr

Mathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.2 Determinanten

Mathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.2 Determinanten Mathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.2 Determinanten www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/hs2014/other/mathematik1 BIOL Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/

Mehr

Matrizen. Jörn Loviscach

Matrizen. Jörn Loviscach Matrizen Jörn Loviscach Versionsstand: 7. April 2010, 14:27 Die nummerierten Felder sind absichtlich leer, zum Ausfüllen in der Vorlesung. Videos dazu: http://www.youtube.com/joernloviscach 1 Matrix Ein

Mehr

2 Die Algebra der Matrizen

2 Die Algebra der Matrizen Die Algebra der Matrizen Ein Hauptziel der Vorlesung zur Linearen Algebra besteht darin, Aussagen über die Lösungsmenge linearer Gleichungssysteme zu machen Etwa ob das Gleichungssystem x y + z 1 x + y

Mehr

2 Matrizenrechnung und Lineare Gleichungssysteme

2 Matrizenrechnung und Lineare Gleichungssysteme Technische Universität München Florian Ettlinger Ferienkurs Lineare Algebra Vorlesung Dienstag WS 2011/12 2 Matrizenrechnung und Lineare Gleichungssysteme 2.1 Matrizenrechnung 2.1.1 Einführung Vor der

Mehr

5.2 Rechnen mit Matrizen

5.2 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 97 Für Matrizen desselben Typs ist eine Addition erklärt, und zwar durch Addition jeweils entsprechender Einträge Sind genauer A = (a ij ) und B = (b ij

Mehr

Am Dienstag, den 16. Dezember, ist Eulenfest. 1/48

Am Dienstag, den 16. Dezember, ist Eulenfest. 1/48 Am Dienstag, den 16. Dezember, ist Eulenfest. 1/48 Grundbegriffe der Informatik Einheit 12: Erste Algorithmen in Graphen Thomas Worsch Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik Wintersemester 2008/2009

Mehr

Matrizen. Stefan Keppeler. 28. November Mathematik I für Biologen, Geowissenschaftler und Geoökologen

Matrizen. Stefan Keppeler. 28. November Mathematik I für Biologen, Geowissenschaftler und Geoökologen Mathematik I für Biologen, Geowissenschaftler und Geoökologen Matrizen 28. November 2007 Summe & Produkt Beispiel: Einwohnerzahlen Beispiel Addition Multiplikation Inverse Addition & Multiplikation Anwendung

Mehr

3 Determinanten, Eigenwerte, Normalformen

3 Determinanten, Eigenwerte, Normalformen Determinanten, Eigenwerte, Normalformen.1 Determinanten Beispiel. Betrachte folgendes Parallelogramm in der Ebene R 2 : y (a + c, b + d) (c, d) (a, b) x Man rechnet leicht nach, dass die Fläche F dieses

Mehr

WiMa-Praktikum 1. Woche 8

WiMa-Praktikum 1. Woche 8 WiMa-Praktikum 1 Universität Ulm, Sommersemester 2017 Woche 8 Lernziele In diesem Praktikum sollen Sie üben und lernen: Besonderheiten der For-Schleife in Matlab Wiederholung des Umgangs mit Matrizen und

Mehr

4 Lineare Abbildungen und Matrizen

4 Lineare Abbildungen und Matrizen 4.1 Lineare Abbildungen Definition 4.1. Es seien V, W K-Vektorräume. Eine Abbildung f : V W heißt linear oder Homomorphismus, wenn für alle u, v V und λ K gilt Beispiel 4.2. L1 f(u + v) = f(u) + f(v),

Mehr

FachschaftsInitiative Physik HU Berlin. Brückenkurs WiSe Matrizen, Determinanten und lineare Gleichungssysteme. Julien Kluge. 30.

FachschaftsInitiative Physik HU Berlin. Brückenkurs WiSe Matrizen, Determinanten und lineare Gleichungssysteme. Julien Kluge. 30. FachschaftsInitiative Physik HU Berlin Brückenkurs Brückenkurs WiSe 15-16 Matrizen, Determinanten und lineare Gleichungssysteme Julien Kluge Oktober 15 Inhaltsverzeichnis 1 Was ist eine Matrix? 1 11 Begriff

Mehr