12. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2012/2013
|
|
- Helmuth Hafner
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 O. Alaya, S. Demirel M. Fetzer, B. Krinn M. Wied. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Dr. M. Künzer Prof. Dr. M. Stroppel Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 4. Hauptachsentransformation Bestimmen Sie für die folgende Quadrik die erweiterte Matrix und damit den Typ. Berechnen Sie eine euklidische Normalform und ein Koordinatensystem, bezüglich dem die Quadrik Normalform hat. Skizzieren Sie die Quadrik. Q = x x x R x + x x + 4 x x + x + x x + = Lösungshinweise hierzu: Um den Typ der Quadrik zu bestimmen, betrachtet man A =, a =, c =, A erw = Um den Rang von A erw zu bestimmen, subtrahieren wir die dritte Zeile von der ersten (das ändert den Rang nicht) und erhalten Der Rang der erweiterten Matrix A erw ist 4 und somit um größer als der von A. Daraus folgt, dass A eine Mittelpunktsquadrik ist. Zur Bestimmung der Normalform: x }{{} A x + }{{} a x + = }{{} c
2 . Gruppenu bung Ho here Mathematik Man erha lt fu r A die Eigenwerte λ =, λ = Eigenvektoren: v = v = und λ = und die zugeho rigen v = 4 Die Ausgangsgleichung x Ax + a x + c = wird nach der Transformation x = T y mit T = zu y + y + y + y + y + =. 4 Die quadratische Erga nzung ergibt (mit z = y, z = y + und z = y ): z + z + z + =. 4 Die Quadrik hat demnach euklidische Normalform im Koordinatensystem G = (P ; v, v, v ); wobei der neue Ursprung P die Koordinaten F P = (,, ) bezu glich des Systems F := (O; v, v, v ) hat, seine Standardkoordinaten sind E P = T F P = (,, ). Bei der Quadrik handelt es sich um ein zweischaliges Hyperboloid. Die linke Skizze zeigt die drei benutzten Koordinatensysteme und einige der Ellipsen, die sich als Schnitte der Quadrik mit zur z -Achse orthogonalen Ebenen ergeben, die rechte Skizze versucht neben den Koordinatensystemen auch einen besseren ra umlichen Eindruck der Quadrik zu geben. Die Projektionen (Blickwinkel) sind reichlich unkonventionell gewa hlt, um mehr Information zeigen und leichter zeichnen zu ko nnen.
3 . Gruppenübung Höhere Mathematik Aufgabe H 4. Hauptachsentransformation Bestimmen Sie für die folgende Quadrik die erweiterte Matrix und damit den Typ. Berechnen Sie eine euklidische Normalform und ein Koordinatensystem, bezüglich dem die Quadrik Normalform hat. Skizzieren Sie die Quadrik. Q = x x x R x + x + x + x x + x x + x x + x 4x + x + = Lösungshinweise hierzu: Aus der Matrixbeschreibung x Ax + a x + c = mit A =, a =, c = ergibt sich A erw = Offensichtlich ist Rg(A) = und Rg(A erw ). Also liegt eine parabolische Quadrik vor. Die Eigenwerte von A sind λ =, λ =, λ =. Zugehörige Eigenvektoren sind v =, v = Als Transformationsmatrix erhält man, v = T = ( Neuer Linearteil: ã = T a = ) + Die Ausgangsgleichung x Ax + a x + c = wird nach der Transformation zu ( y + ( ) + )y + =..
4 . Gruppenu bung Ho here Mathematik Mit z = y, z = y und z = (y + ) + erhalten wir die Gleichung 6 z + z =. + Diese Gleichung beschreibt (entgegen einer weit verbreiteten Fehlinterpretation) keine Parabel, weil die Variable z vo llig frei gewa hlt werden kann. Es liegt ein parabolischer Zylinder vor. (Dass es die Variable z u berhaupt gibt, muss man aus dem Kontext erschließen, die Gleichung allein reicht dafu r nicht.) Die Quadrik hat euklidische Normalform im Koordinatensystem G = (P ; v, v, v ), der neue Ursprung P hat bezu glich des Systems F := (O; v, v, v ) die Koordinaten F P = (,, + ), die Standardkoordinaten sind E P = T F P = + (,, ). In der Skizze rechts sind die drei benutzten Koordinatensysteme angedeutet, dazu einige der Parablen, die sich durch Schnitt der Quadrik mit Ebenen orthogonal zur z -Achse ergeben.
5 . Gruppenübung Höhere Mathematik Aufgabe H 4. Quadriken im Raum Welche Gestalt haben die abgebildeten Quadriken? (Lässt sich das zweifelsfrei entscheiden?) Ordnen Sie den Quadriken A, B und C ein passendes Bild zu. { } (a) A = (x, x, x ) R x + 4x + 4x x + = { } (b) B = (x, x, x ) R x x + x 4x x x x 4x x = { } (c) C = (x, x, x ) R x x 4x + x x + = Lösungshinweise hierzu: Bei den Bildern in der Aufgabenstellung handelt es sich um einen elliptischen Zylinder, ein zweischaliges Hyperboloid, einen hyperbolischen Zylinder, ein Paar paralleler Ebenen und einen Doppelkegel (jeweils naturgemäß nur Ausschnitte). Allerdings könnte das erste Bild auch einen Ausschnitt aus einem sehr lang gestreckten Ellipsoid, einem (ein- oder zweischaligen) Hyperboloid, einem Doppelkegel oder einem elliptischen Paraboloid darstellen; beim dritten Bild könnte es sich um einen Ausschnitt aus einem breit gezogenen (ein- oder zweischaligen) Hyperboloid handeln, und das vierte Bild könnte auch von einem Ellipsoid, einem (ein- oder zweischaligen) Hyperboloid, einem elliptischen Paraboloid, von einem Doppelkegel von zwei schneidenden Ebenen oder einem (hyperbolischen, parabolischen oder elliptischen) Zylinder her kommen wenn man starke Verzerrungen und ungeschickte Ausschnitte kombiniert. (a) Wir formen die Gleichung, durch die A gegeben ist, um. = x + 4x + 4x x + = ((x + ) ) + 4((x ) ) + = (x + ) + 4(x ) 4 Es handelt also um einen elliptischen Zylinder, passend zum ersten Bild.
6 . Gruppenübung Höhere Mathematik (b) Die Matrix, die B beschreibt, ist gegeben durch B =. Wir diagonalisieren B und erhalten Die Normalform von B ist gegeben durch. y + y y + =, es handelt sich also um ein zweischaliges Hyperboloid, passend zum zweiten Bild. (c) Bei C ist abermals nur quadratisch zu ergänzen und wir erhalten die Normalform y + y y =. Hierbei handelt es sich um einen Kegel, passend zum letzten Bild.
6.3 Hauptachsentransformation
Im Wintersemester 6/7 wurde in der Vorlesung Höhere Mathematik für Ingenieurstudiengänge der folgende Algorithmus zur Hauptachsentransformation besprochen: 63 Hauptachsentransformation Die Matrizen, die
MehrEuklidische Normalformen der dreidimensionalen Quadriken
Euklidische Normalformen der dreidimensionalen Quadriken Es existieren 17 verschiedene Typen räumlicher Quadriken mit folgenden Normalformen: Euklidische Normalform der dreidimensionalen Quadriken 1-1
MehrZiel: Wir wollen eine gegebene Quadrik auf eine einfache Form transformieren, aus der sich ihre geometrische Gestalt unmittelbar ablesen lässt.
49 Quadriken 49.1 Motivation Quadriken (vgl. Def. 48.2) stellen eine wichtige Klasse geometrischer Objekte dar, mit Anwendungen in Computergrafik, Bildverarbeitung, Visualisierung, Physik u. a. Ziel: Wir
Mehr10. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2012/2013 A =
O Alaya, S Demirel M Fetzer, B Krinn M Wied Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester /3 Dr M Künzer Prof Dr M Stroppel Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 34 a Gegeben ist
MehrFlächen zweiter Ordnung
1 Flächen zweiter Ordnung Definition: Eine Fläche zweiter Ordnung ist die Gesamtheit aller Punkte, deren Ortsvektoren x der Gleichung x T A x + p T x + f = 0 genügen, wobei x 1 x = x x 3, A = Ausführliche
Mehr2. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2012/2013. z 3 + 4z 2 + z 26 z 2. = z 2 + 6z i und 2
O. Alaya, S. Demirel M. Fetzer, B. Krinn M. Wied. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester 0/0 Dr. M. Künzer Prof. Dr. M. Stroppel Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 4. Komplexe
MehrMatrikel- Nummer: Aufgabe Summe Punkte /1 /3 /4 /3 /9 /7 /2 /2 /31
Scheinklausur Höhere Mathematik 0 0 0 Name, Vorname: Nummer: Matrikel- Studiengang: Aufgabe 4 5 6 7 8 Summe Punkte / / /4 / /9 /7 / / / Bitte beachten Sie die folgenden Hinweise: Bearbeitungszeit: 90 Minuten
MehrErweiterte Koordinaten
Erweiterte Koordinaten Sei K n ein n dimensionaler affiner Raum Die erweiterten Koordinaten des Punktes x x n K n sind x x n Kn+ (Das ist für alle K sinnvoll, weil in jedem Körper K wohldefiniert ist In
MehrLineare Algebra II 11. Übungsblatt
Lineare Algebra II Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS Prof Dr Kollross 9 / Juni Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G (Minitest (Bearbeitung innerhalb von Minuten und ohne Benutzung des
MehrAufgaben zu Kapitel 21
Aufgaben zu Kapitel Aufgaben zu Kapitel Verständnisfragen Aufgabe. Welche der nachstehend genannten Abbildungen sind quadratische Formen, welche quadratische Funktionen: a f(x = x 7x + x + x x x b f(x
MehrAufgabenblatt: Binomische Formeln
Aufgabenblatt: Binomische Formeln Aufgabe : a) (c + t) b) (x + ) c) ( + z) d) (g m) e) ( a ) f) (a b) g) (b a) h) (k m) i) (m k) Aufgabe : a) (p + q)(p q) b) (c + d)(c d) c) (x + )( x) d) (u + )( u ) e)
MehrLina II - Aufgaben zur Vorbereitung für die Klausur (Teil 1) - Lösungen
Lina II - Aufgaben zur Vorbereitung für die Klausur (Teil 1) - en Kommentare an HannesKlarner@FU-Berlinde FU Berlin SS 1 Dia- und Trigonalisierbarkeit Aufgabe (1) Gegeben seien A = i i C 3 3 und B = 1
MehrAnwendung v. symmetrischen Matrizen: Hauptachsentransformation
Zusammenfassung: Eigenwerte, Eigenvektoren, Diagonalisieren Eigenwertgleichung: Bedingung an EW: Eigenwert Eigenvektor charakteristisches Polynom Für ist ein Polynom v. Grad, Nullstellen. Wenn EW bekannt
MehrMusterlösung Höhere Mathematik I/II Di. Aufgabe 1 (11 Punkte) Geben Sie die Matrixbeschreibung der Quadrik
Aufgabe Punkte Geben Sie die Matrixbeschreibung der Quadrik {x R 3x 3x 8x x +x +4x +7 = 0} an Berechnen Sie die euklidische Normalform der Quadrik und ermitteln Sie die zugehörige Koordinatentransformation
Mehr3.3 Klassifikation quadratischer Formen auf R n
3.3. Klassifikation quadratischer Formen auf R n 61 3.3 Klassifikation quadratischer Formen auf R n Wir können den Hauptsatz über symmetrische Matrizen verwenden, um uns einen Überblick über die Lösungsmengen
MehrWintersemester 2013/2014. (c) x 3 = (d) x 4 = 12. (b) f : R R : x 2sin(x π)+1. (b) (d) + ( 1) k+1 a k
B Chen, M Jedlitschky, B Krinn, M Kutter, M Werth Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester 03/04 M Künzer M Stroppel Präsenzübungen Aufgabe P Elementares Rechnen Berechnen Sie ohne Taschenrechner:
Mehr6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen
Mathematik für Ingenieure II, SS 9 Freitag 9.6 $Id: quadrat.tex,v. 9/6/9 4:6:48 hk Exp $ 6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen 6. Symmetrische Matrizen Eine n n Matrix heißt symmetrisch wenn
MehrLineare Algebra II. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 7 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 2. Juni.
Lineare Algebra II Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 7 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 2. Juni http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/la2 Erinnerungen, Ergänzungen und Vorgriffe zur Vorlesung: Eigenvektoren
MehrWorksheet zur Hauptachsentransformation
Worksheet zur Hauptachsentransformation with(linearalgebra): with(plots): Die Gleichungen fuer Kreise, Ellipsen und Hyperbeln sind (mehr oder weniger) bekannt: der Einheitskreis besteht aus den Punkten
Mehr= 11 ± 5, also k 1 = 3 und k 2 = 8.
Stroppel Musterlösung.8.5, 8min Aufgabe (6 Punkte) Gegeben sei die Funktion f: R R: x x e x. (a) Zeigen Sie durch vollständige Induktion, dass für alle x R und alle k N gilt: f (k) (x) = ( ) k (x kx+(k
Mehr9 Eigenwerte und Eigenvektoren
92 9 Eigenwerte und Eigenvektoren Wir haben im vorhergehenden Kapitel gesehen, dass eine lineare Abbildung von R n nach R n durch verschiedene Darstellungsmatrizen beschrieben werden kann (je nach Wahl
Mehr9 Eigenwerte und Eigenvektoren
92 9 Eigenwerte und Eigenvektoren Wir haben im vorhergehenden Kapitel gesehen, dass eine lineare Abbildung von R n nach R n durch verschiedene Darstellungsmatrizen beschrieben werden kann (je nach Wahl
MehrEINFÜHRUNG IN DIE ANALYTISCHE GEOMETRIE UND LINEARE ALGEBRA
EINFÜHRUNG IN DIE ANALYTISCHE GEOMETRIE UND LINEARE ALGEBRA VON SIEGFRIED BREHMER UND HORST BELKNER MIT 146 A B B I L D U N G E N VEB DEUTSCHER VERLAG DER WISSENSCHAFTEN BERLIN 1966 INHALTSVERZEICHNIS
MehrMusterlösung zur Serie 10
D-MATH, D-PHYS, D-CHAB Lineare Algebra II FS 1 Prof. Giovanni Felder, Thomas Willwacher Musterlösung zur Serie 1 1. a) Zur Erinnerung: Eine Äquivalenzrelation auf einer Menge M ist eine Relation, die die
MehrStroppel Musterlösung , 180min. Aufgabe 1 (3 Punkte) Bestimmen Sie die Determinante der Matrix
Stroppel Musterlösung 7.., 8min Aufgabe Punkte Bestimmen Sie die Determinante der Matrix A =. Geben Sie alle Lösungen x des homogenen Gleichungssystems Ax = an. Entwicklung nach der ersten Spalte: deta
MehrHauptachsentransformation: Eigenwerte und Eigenvektoren
Hauptachsentransformation: Eigenwerte und Eigenvektoren die bisherigen Betrachtungen beziehen sich im Wesentlichen auf die Standardbasis des R n Nun soll aufgezeigt werden, wie man sich von dieser Einschränkung
MehrLösungshinweise zu den Hausaufgaben:
J. Hörner B. Kabil B. Krinn. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Dr. M. Künzer Prof. Dr. M. Stroppel Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Hausübungen Teil, empfohlener Bearbeitungszeitraum:
Mehr11 Eigenwerte und Eigenvektoren
11 Eigenwerte und Eigenvektoren Wir wissen bereits, dass man jede lineare Abbildung ϕ : K n K n durch eine n n-matri A beschreiben kann, d.h. es ist ϕ() = A für alle K n. Die Matri A hängt dabei von der
MehrComputer Vision I. Nikos Canterakis. Lehrstuhl für Mustererkennung, Universität Freiburg
Nikos Canterakis Lehrstuhl für Mustererkennung, Universität Freiburg Gliederung 5 Quadriken Polarität Transformationen Klassifikation von Quadriken Geraden in Regelquadriken Die kubische Wendelinie (twisted
Mehr++ + = 0 so erhält man eine quadratische Gleichung mit zwei Variablen dx+ey+f = 0 1.1
Hauptachsentransformation. Einleitung Schneidet man den geraden Kreiskegel mit der Gleichung = + und die Ebene ++ + = 0 so erhält man eine quadratische Gleichung mit zwei Variablen +2 + +dx+ey+f = 0. Die
Mehr6 Symmetrische und hermitesche Matrizen
Mathematik für Physiker II, SS Freitag 4.6 $Id: quadrat.tex,v.8 /6/4 4:44:39 hk Exp hk $ 6 Symmetrische und hermitesche Matrizen 6. Prä-Hilberträume Wir sind gerade mit der Diskussion der sogenannten Ausgleichsgerade
MehrHans Delfs. Übungen zu Mathematik III für Medieninformatik
Hans Delfs Übungen zu Mathematik III für Medieninformatik 1 RÄUMLICHE DARSTELLUNGEN VON OBJEKTEN 1 1 Räumliche Darstellungen von Objekten Der Einheitswürfel ist der achsenparallele Würfel in A 3, der von
MehrKlausur zur Höheren Mathematik 1/2
Stroppel.0.06 Klausur zur Höheren Mathematik / für Ingenieurstudiengänge Bitte beachten Sie die folgenden Hinweise: Bearbeitungszeit: 80 Minuten Erlaubte Hilfsmittel: Vier Seiten DIN A4 eigenhändig handbeschrieben.
MehrÜbungen zum Ferienkurs Lineare Algebra 2015/2016: Lösungen
Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra 5/6: Lösungen Darstellungsmatrizen. Bestimme die Darstellungsmatrix M B,B (f ) für die lineare Abbildung f : 3, die durch f (x, y, z) = (4x + y z, y + z) definiert
Mehr9. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 2. Sommersemester x 3 + 4x 2 + 4x + 1 d x (d) x ln(x) d x. lim tan(a/2) + 1
O. Alaya, R. Bauer M. Fetzer, K. Sanei Kashani, F. Kissling B. Krinn, J. Schmid 9. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Sommersemester 3 Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: π Dr. M. Künzer Prof.
Mehr4.4 Symmetrische Bilinearformen
4.4. SYMMETRISCHE BILINEARFORMEN 195 4.4 Symmetrische Bilinearformen Alle betrachteten Vektorräume seien euklidisch. Wir betrachten Bilinearformen Φ: V V R, von denen wir nur voraussetzen, daß sie symmetrisch
MehrSeminar für LAGym/LAB: Analytische Geometrie
Seminar für LAGym/LAB: Analytische Geometrie Ingo Runkel und Peter Stender Euklidische Vektorräume und Geometrie E1: Lineare Gleichungssysteme - Affiner Unterraum eines Vektorraumes. Lineare Gleichungssysteme
MehrZusammenfassung: Geometrie.
Zusammenfassung: Geometrie. Gabriele Nebe und Sebastian Thomas Lineare Algebra II, WS 2009/10 nach dem Skript von Prof. W. Plesken Affine Geometrie Definition. Ein affiner Raum ist eine Menge A, auf der
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 7
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 5/6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 7 7. (Frühjahr 5, Thema, Aufgabe ) Sei V ein reeller Vektorraum. a) Wann nennt man eine Teilmenge U
MehrAufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010
Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2, Version vom 7. Mai 2 I Aufgabe I Teschl / K 3 Zerlegen Sie die Zahl 8 N in ihre Primfaktoren. Aufgabe II Teschl / K 3 Gegeben sind die natürliche Zahl 7 und
Mehr1 Die Jordansche Normalform
Matthias Tischler Karolina Stoiber Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WS 4/5 A Die Jordansche Normalform Vierter Tag (9.03.205) Im Zusammenhang mit der Lösung komplexer Differentialgleichungssysteme
Mehr5.4 Hauptachsentransformation
. Hauptachsentransformation Sie dient u.a. einer möglichst einfachen Darstellung von Kegelschnitten und entsprechenden Gebilden höherer Dimension mittels einer geeigneten Drehung des Koordinatensystems.
Mehr6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen
Mathematik für Ingenieure II, SS 009 Dienstag 3.6 $Id: quadrat.tex,v.4 009/06/3 4:55:47 hk Exp $ 6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen 6.3 Quadratische Funktionen und die Hauptachsentransformation
Mehr7 Hyperflächen 2. Ordnung
7 HYPERFLÄCHEN. ORDNUNG 1 1. Juni 003 7 Hyperflächen. Ordnung Vorspann: Selbstadjungierte Endomorphismen Beobachtung. Wir betrachten die Vektorräume R n und R m, beide versehen mit dem kanonische Skalarprodukt,
Mehr7. Wie lautet die Inverse der Verkettung zweier linearer Abbildungen? 9. Wie kann die Matrixdarstellung einer linearen Abbildung aufgestellt werden?
Kapitel Lineare Abbildungen Verständnisfragen Sachfragen Was ist eine lineare Abbildung? Erläutern Sie den Zusammenhang zwischen Unterräumen, linearer Unabhängigkeit und linearen Abbildungen! 3 Was ist
Mehr4 Kegelschnitte und Quadriken
6. Mai 2013 4 Kegelschnitte und Quadriken 4.1 Kegelschnitte Vorbemerkung: Kegelschnitte sind ein klassisches Thema seit der antiken griechischen Mathematik. So schrieb (angeblich) Apollonios von Perge
MehrP AP 1 = D. A k = P 1 D k P. = D k. mit P 0 3
Matrixpotenzen In Anwendungen müssen oft hohe Potenzen einer quadratischen Matrix berechnet werden Ist die Matrix diagonalisierbar, dann kann diese Berechnung wie folgt vereinfacht werden Sei A eine diagonalisierbare
MehrQuadratische Formen. und. Symmetrische Matrizen
Quadratische Formen und Symmetrische Matrizen 1 Ouverture: Lineare Funktionen von R n nach R 1 2 Beispiel: n = 2 l : (x 1, x 2 ) T 0.8x 1 + 0.6x 2 = < x, g > mit g := (0.8, 0.6) T. Wo liegen alle x = (x
Mehr1. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 1. Wintersemester 2010/11. j!(k j)!(n k)!(n j)! = n! j!(n j)! (k j)!(n j (k j))! = n! (n k)!
Dr. B. Ackermann, M. Borgart, Dr. I Rybak, M. Kutter, J. Veenman. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester / Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben:
MehrErweiterte Koordinaten
Erweiterte Koordinaten Sei K n ein n dimensionaler affiner Raum Die erweiterten Koordinaten x des Punktes x K n sind Kn+ (Ist für alle K sinnvoll, weil in jedem Körper K wohldefiniert ist; in dieser Vorlesung
MehrTutorium Mathematik II, M Lösungen
Tutorium Mathematik II, M Lösungen März 03 *Aufgabe Bestimmen Sie durch Hauptachsentransformation Lage und Typ der Kegelschnitte (a) 3x + 4x x + 3x 4x = 0, (b) 3x + 4x x + 3x 4x 6 = 0, (c) 3x + 4x x +
MehrHöhere Mathematik 1 Wintersemester 2009/10
M. Boßle, P. Engel B. Krinn, Dr. I. Rybak. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester 9/ Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A.-M. Sändig Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Kommentar zu
MehrKapitel 5. Eigenwerte. Ein Leontief-Modell für eine Volkswirtschaft heißt geschlossen, wenn der Konsum gleich der Produktion ist, d.h. wenn.
Kapitel 5 Eigenwerte Josef Leydold Mathematik für VW WS 2016/17 5 Eigenwerte 1 / 42 Geschlossenes Leontief-Modell Ein Leontief-Modell für eine Volkswirtschaft heißt geschlossen, wenn der Konsum gleich
MehrStroppel Musterlösung , 180min. Aufgabe 1 (7 Punkte) Gegeben seien folgende Potenzreihen: ( 2) n n xn,
Stroppel Musterlösung 0. 09. 03, 80min Aufgabe 7 Punkte) Gegeben seien folgende Potenzreihen: ) n fx) = n xn, gx) = n= + ) n n x+) n. 3 n= a) Bestimmen Sie jeweils den Konvergenzradius und den Entwicklungspunkt.
MehrEigenwertprobleme. 25. Oktober Autoren: 1. Herrmann, Hannes ( ) 2. Kraus, Michael ( ) 3. Krückemeier, Paul ( )
Eigenwertprobleme 5. Oktober Autoren:. Herrmann, Hannes (45969). Kraus, Michael (9). Krückemeier, Paul (899) 4. Niedzielski, Björn (7) Eigenwertprobleme tauchen in der mathematischen Physik an Stellen
MehrANALYTISCHE GEOMETRIE Analytische Geometrie Die analytische Geometrie bzw. die affine Geometrie eines Vektorraumes ist eine Anwendung der Linea
ANALYTISCHE GEOMETRIE OTTO MUTZBAUER Date: 22. Januar 2008. 1 ANALYTISCHE GEOMETRIE 133 9. Analytische Geometrie Die analytische Geometrie bzw. die affine Geometrie eines Vektorraumes ist eine Anwendung
MehrTechnische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 12
Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik 1 (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 12 Hausaufgaben Aufgabe 12.1 Sei f : R 3 R 3 gegeben durch f(x) :=
MehrLineare Algebra. Mathematik II für Chemiker. Daniel Gerth
Lineare Algebra Mathematik II für Chemiker Daniel Gerth Überblick Lineare Algebra Dieses Kapitel erklärt: Was man unter Vektoren versteht Wie man einfache geometrische Sachverhalte beschreibt Was man unter
Mehr3. Normalform linearer PDG zweiter Ordnung
H.J. Oberle Differentialgleichungen II SoSe 2013 3. Normalform linearer PDG zweiter Ordnung Wir beschreiben in diesem Abschnitt Verfahren zur Transformation linearer oder auch halblinearer PDG zweiter
Mehra) Ein Gruppenhomomorphismus von G nach H ist eine Abbildung Φ : G H, sodass für alle g 1, g 2 G die Gleichung Φ(g 1 g 2 ) = Φ(g 1 ) Φ(g 2 )
I. (4 Punkte) Es seien (G, ) eine Gruppe mit neutralem Element e G und (H, ) eine weitere Gruppe. a) Geben Sie die Definition eines Gruppenhomomorphismus Φ : G H an und beweisen Sie, dass für solch einen
MehrMathematische Probleme, SS 2015 Montag $Id: quadratisch.tex,v /06/22 12:08:41 hk Exp $
Mathematische Probleme, SS 15 Montag 6 $Id: quadratischtex,v 111 15/06/ 1:08:41 hk Exp $ 4 Kegelschnitte 41 Quadratische Gleichungen In der letzten Sitzung hatten wir die Normalform (1 ɛ )x + y pɛx p =
Mehr13. Lineare Algebra und Koordinatenwechsel.
3. Lineare Algebra und Koordinatenwechsel. In dieser Vorlesung behandeln wir die Vorzüge von Koordinatenwechseln. Insbesondere werden wir über geeignete Koordinatenwechsle zu einer Klassifikation der lineare
Mehr21 A ne und euklidische Geometrie
253 2 A ne und euklidische Geometrie In diesem Kapitel werden wir die Grundbegri e der a Geometrie kennen lernen. nen und der euklidischen 2. Was ist Geometrie? Eine mögliche Antwort auf diese Frage hat
MehrMathematik 1 für Wirtschaftsinformatik
Mathematik 1 für Wirtschaftsinformatik Wintersemester 2012/13 Hochschule Augsburg Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren Mathematik 1 Bestimmung von Eigenwerten und Eigenvektoren Jedes λ, das det(a
MehrLineare Funktionen. Klasse 8 Aufgabenblatt für Lineare Funktionen Datum: Donnerstag,
Lineare Funktionen Aufgabe 1: Welche der folgenden Abbildungen stellen eine Funktion dar? Welche Abbildungen stellen eine lineare Funktion dar? Ermittle für die linearen Funktionen eine Funktionsgleichung.
MehrLineare Algebra II 8. Übungsblatt
Lineare Algebra II 8. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 11 Prof. Dr. Kollross 1./9. Juni 11 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Minitest) Sei V ein euklidischer oder unitärer Vektorraum.
MehrWiederholung Quadratische Funktionen (Parabeln)
SEITE 1 VON 7 Wiederholung Quadratische Funktionen (Parabeln) VON HEINZ BÖER 1. Regeln a) Funktionsvorschriften Normalform f(x) = a x² + b x + c Normalparabel: f(x) = x 2 Graf der Normalparabel Die einfachste
Mehr47 Singulärwertzerlegung
47 Singulärwertzerlegung 47.1 Motivation Wir haben gesehen, dass symmetrische Matrizen vollständig mithilfe ihrer Eigenwerte und Eigenvektoren beschrieben werden können. Diese Darstellung kann unmittelbar
Mehr13. Vorlesung. Lineare Algebra und Koordinatenwechsel.
3. Vorlesung. Lineare Algebra und Koordinatenwechsel. In dieser Vorlesung behandeln wir die Vorzüge von Koordinatenwechseln. Insbesondere werden wir über geeignete Koordinatenwechsle zu einer Klassifikation
MehrGleichsetzungsverfahren
Funktion Eine Funktion ist eine Zuordnung, bei der zu jeder Größe eines ersten Bereichs (Ein gabegröße) genau eine Größe eines zweiten Bereichs (Ausgabegröße) gehört. Eine Funktion wird durch eine Funktionsvorschrift
Mehr1. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik 1 Wintersemester 2009/10
M. Boßle, P. Engel B. Krinn, Dr. I. Rybak. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Wintersemester 9/ Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. A.-M. Sändig Präsenzübungen Aufgabe P. Elementares Rechnen Berechnen
MehrDie allgemeine quadratische Gleichung mit zwei Unbekannten. DET (λ 1 ) 3. p = 1. Strategie und grundlegende Definitionen
Die allgemeine quadratische Gleichung mit zwei Unbekannten 1. Strategie und grundlegende Definitionen 2. Die elliptischen Fälle 1, 2 und 3 3. Der parabolische Fall 4 4. Die entarteten Fälle 5 und 6 5.
MehrBildverarbeitung: 3D-Geometrie. D. Schlesinger () Bildverarbeitung: 3D-Geometrie 1 / 13
Bildverarbeitung: 3D-Geometrie D. Schlesinger () Bildverarbeitung: 3D-Geometrie 1 / 13 Lochkamera Modell C Projektionszentrum, Optische Achse, Bildebene, P Hauptpunkt (optische Achse kreuzt die Bildebene),
MehrWiederholung. Lemma 16 Ist A symmetrisch, so gibt eine eine orthogonale Matrix O, s.d. O 1 AO diagonal ist.
Wiederholung Lemma 6 Ist A smmetrisch, so gibt eine eine orthogonale Matrix O, sd O AO diagonal ist Wiederholung Lemma 6 Ist A smmetrisch, so gibt eine eine orthogonale Matrix O, sd O AO diagonal ist (Smmetrische
MehrSeite 1. sin 2 x dx. b) Berechnen Sie das Integral. e (t s)2 ds. (Nur Leibniz-Formel) c) Differenzieren Sie die Funktion f(t) = t. d dx ln(x + x3 ) dx
Seite Aufgabe : a Berechnen Sie das Integral b Berechnen Sie das Integral +x x+x dx. π sin x dx. c Differenzieren Sie die Funktion ft = t e t s ds. Nur Leibniz-Formel a + x x + x dx = d dx lnx + x dx =
Mehrund Unterdeterminante
Zusammenfassung: Determinanten Definition: Entwicklungssätze: mit und Unterdeterminante (streiche Zeile i & Spalte j v. A, bilde dann die Determinante) Eigenschaften v. Determinanten: Multilinearität,
MehrJordan-Form. Eine komplexe quadratische Matrix A lässt sich durch eine Ähnlichkeitstranformation auf die Blockdiagonalform. = Q 1 AQ 0 J k J =
Jordan-Form Eine komplexe quadratische Matrix A lässt sich durch eine Ähnlichkeitstranformation auf die Blockdiagonalform J 1 0 J =... = Q 1 AQ 0 J k transformieren. Jordan-Form 1-1 Jordan-Form Eine komplexe
MehrBericht zur Mathematischen Zulassungsprüfung im Mai 2013
Bericht zur Mathematischen Zulassungsprüfung im Mai 3 Heinz-Willi Goelden, Wolfgang Lauf, Martin Pohl Am. Mai 3 fand die Mathematische Zulassungsprüfung statt. Die Prüfung bestand aus einer 9-minütigen
MehrRealschule Schüttorf Arbeitsblatt Mathematik Klasse 10d Dezember 2006 Quadratische Funktionen
Arbeitsblatt Mathematik Klasse 0d Dezember 006. Bestimme zu den vier Parabeln die zugehörigen Funktionsgleichungen.. Beschreibe den Verlauf der folgenden Funktionen. Benutze dabei folgende Begriffe: gestreckt
MehrProjektionskurve Abiturprüfung LK Bayern 2003
Projektionskurve Abiturprüfung LK Bayern 03 In einem kartesischen Koordinatensystem des R 3 ist die Ebene H: x 1 + x 2 + x 3 8 = 0 sowie die Schar von Geraden ( a 2 ) ( ) 3a g a : x = 0 a 2 + λ 3a 8, λ
MehrDEUTSCHE SCHULE MONTEVIDEO BIKULTURELLES DEUTSCH-URUGUAYISCHES ABITUR ( AUF SPANISCH )
Grundlegende Bemerkungen : Der Begriff des Vektors wurde in den vergangenen Jahren im Geometrieunterricht eingeführt und das mathematische Modell des Vektors wurde vor allem auch im Physikunterricht schon
MehrFerienkurs zur Linearen Algebra Bilinearformen, Euklidische Vektorräume und Endomorphismen Musterlösungen zu den Übungen
Technische Universität München Department of Physics Ferienkurs zur Linearen Algebra Bilinearformen, Euklidische Vektorräume und Endomorphismen Musterlösungen zu den Übungen Freitag, 6.. Sascha Frölich
Mehr20. und 21. Vorlesung Sommersemester
2. und 21. Vorlesung Sommersemester 1 Der Spezialfall fester Drehachse Aus dem Trägheitstensor sollte der früher behandelte Spezialfall fester Drehachse wieder hervorgehen. Wenn man ω = ω n mit einem Einheitsvektor
MehrDr. Günter Rothmeier Kein Anspruch auf Vollständigkeit Elementarmathematik (LH) und Fehlerfreiheit. Wertemenge: \W =IR
WS 8/9 5 7 Elementarmathematik (LH) und Fehlerfreiheit. Funktionen.. Die quadratische Funktion... Die quadratische Grundfunktion Wir betrachten die Gleichung = als Funktionsgleichung und bezeichnen die
MehrKapitel 3 Quadratische Formen und symmetrische Matrizen
Kapitel 3 Quadratische Formen und symmetrische Matrizen 3.1 Skalarprodukte und Normen Das übliche Skalarprodukt für Vektoren aus dem R ist folgendermassen erklärt: ( ) ( ) x1 x v w = := x 1 x +y 1 y. y
MehrHöhere Mathematik für Ingenieure Band II
Teubner-Ingenieurmathematik Höhere Mathematik für Ingenieure Band II Lineare Algebra Bearbeitet von Klemens Burg, Herbert Haf, Friedrich Wille, Andreas Meister 1. Auflage 2012. Taschenbuch. xvii, 417 S.
MehrMathematik Übungsaufgaben zur Vorbereitung auf die 3. Klausur Lösung. 1. Formen Sie die Scheitel(punkt)form der quadratischen Funktion
Datum:.0.0 Thema: Quadratische Funktionen. Formen Sie die Scheitel(punkt)form der quadratischen Funktion f mit f(x) = ( x ) + in die Polynomdarstellung um und bestimmen Sie die Nullstellen und den Schnittpunkt
MehrMathematik II Frühjahrssemester 2013
Mathematik II Frühjahrssemester 213 Prof. Dr. Erich Walter Farkas Kapitel 7: Lineare Algebra Kapitel 7.5: Eigenwerte und Eigenvektoren einer quadratischen Matrix Prof. Dr. Erich Walter Farkas Mathematik
Mehr8 Tangenten an Quadriken
8 Tangenten an Quadriken A Geraden auf Quadriken: Sei A 0 eine symmetrische n n Matri und Q : t A + b t + c = 0 eine nicht leere Quadrik im R n, b R n, c R. g = p + R v R n ist die Gerade durch p mit Richtung
MehrAufgabe 1: Gleichungssystem mit Parameter ( / 12) Für welche Werte des reellen Parameters α besitzt das lineare Gleichungssystem
1 Hochschule München Fakultät 03 FA SS 2008 Diplomvorprüfung in Mathematik I (Lineare Algebra) Fahrzeugtechnik Arbeitszeit: Hilfsmittel: Aufgabensteller: 90 Minuten Formelsammlung, Skripten, Bücher, Taschenrechner
MehrVektorrechnung Aufgabe aus Abiturprüfung Bayern GK
Vektorrechnung Aufgabe aus Abiturprüfung Bayern GK 1. In einem kartesischen Koordinatensystem sind der Punkt C(4 4, die Ebene E 1 : x 1 x +x 3 + = und die Gerade g: x = ( + λ( 1 gegeben. a Zeigen Sie,
MehrMusterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur Aufgabe. Sei A R 3 3. Welche der folgenden Aussagen sind richtig? a Ist det(a =, dann ist A eine orthogonale Matrix. b Ist A eine orthogonale Matrix,
Mehr43911: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Herbst 2015 Lösungsvorschlag
Dr. Erwin Schörner 49: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Herbst 5 Lösungsvorschlag I.. a Die in Abhängigkeit vom Parameter t R für t t A t t t R und b R t + t t + t zu betrachtende Menge F t { x
Mehr6. Analytische Geometrie : Geraden in der Ebene
M 6. Analtische Geometrie : Geraden in der Ebene 6.. Vektorielle Geradengleichung Eine Gerade ist durch einen Punkt A und einen Richtungsvektor r eindeutig bestimmt. Durch die Einführung eines Parameters
Mehrgebrochene Zahl gekürzt mit 9 sind erweitert mit 8 sind
Vorbereitungsaufgaben Mathematik. Bruchrechnung.. Grundlagen: gebrochene Zahl gemeiner Bruch Zähler Nenner Dezimalbruch Ganze, Zehntel Hundertstel Tausendstel Kürzen: Zähler und Nenner durch dieselbe Zahl
Mehr51 Numerische Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren
5 Numerische Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren 5. Motivation Die Berechnung der Eigenwerte einer Matrix A IR n n als Lösungen der charakteristischen Gleichung (vgl. Kapitel 45) ist für n 5 unpraktikabel,
Mehr9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas 9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS /..-4.. Aufgabe G (Koordinatentransformation)
MehrMathematik II Frühlingsemester 2015 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren
Mathematik II Frühlingsemester 215 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/fs215/other/mathematik2 biol Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/
MehrEinführungsphase. Viel Erfolg! Aufgabe 1: Quadratische Funktion Flugbahn (29 Punkte)
Name: Klasse: 2. Klausur Mathematik Einführungsphase 22.12.2011 Bitte benutze für jede Aufgabe einen neuen Bogen/ein neues Blatt!!! Die Ausführungen müssen in puncto Sauberkeit und Rechtschreibung den
MehrHenning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 2017 Klausur mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich
Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 27 Klausur 2.9.27 mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich Aufgabe (4 Punkte: Sei n N und seien A und B zwei (n n-matrizen über einem Körper K. Wahr Falsch (a Es
Mehr