Übungen zum Ferienkurs Analysis II
|
|
- Gertrud Armbruster
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Übungen zum Ferienkurs Analysis II Differenzierbarkeit und Taylor-Entwicklung Übungen, die mit einem Stern markiert sind, werden als besonders wichtig erachtet.. Jacobi-Matrix Man bestimme die Jacobi-Matrix der Funktion f : R 3 R (x, y, z 3x 2 y + exp(xz 2 + 4z 3. J f (x = ( f(x T = ( 6xy + exp(xz 2 z 2 3x 2 2xz exp(xz 2 + 2z 2.2 Richtungsableitung Berechne für f(x, y = y die Richtungsableitung +x 2 v f von f an der Stelle x 0 = (, in Richtung eines Vektors v = (,. Wir berechnen den Gradienten an x 0 f(x 0 = und berechnen mit diesem die Richtungsableitung = ( 2xy (+x 2 2 +x 2 ( 2 2 v f(x 0 = ( f(x 0 T v = ( 2 = 0 2 (.3 Differenzierbarkeit Ist die Funktion f : R 2 R, f(x, y := xy im Nullpunkt partiell oder total differenzierbar? Wir berechnen die partiellen Ableitungen im Punkt (0, 0 und analog folgt x f(0, 0 t 0 f(t, 0 f(0, 0 t t = 0 t 0 0 y f(0, 0 = 0. Christina Schindler, Karolina Stoiber Abgabe:
2 Die partiellen Ableitungen existieren also und f ist damit in (0, 0 partiell differenzierbar. Wenn f dort auch total differenzierbar ist, dann lautet die Ableitung an diesem Punkt gerade ( f 0 (0, 0 = 0 gegeben durch die partiellen Ableitungen (Eindeutigkeit. Wir testen dies aus 0 =! f( f(0, 0 f (0, 0 lim f( 2 max{, 2 } Also ist f in (0, 0 nicht total differenzierbar..4 Totale Differenzierbarkeit und Kettenregel (a Zeigen Sie, dass die Funktion ( f : R 3 R 2, f(x, y, z (yz, z 2 + x T in (, 0, T total differenzierbar ist mit f (, 0, = (b Zeigen Sie, dass die Funktion g : R 2 R 3, g(x, y = (x 2 + y 2, 2x, yx 2 T in f(, 0, = (0, 2 T 0 4 total differenzierbar ist mit g (0, 2 = (c Berechnen Sie die Ableitung von g f in (, 0, T. (a Berechne 0! f((, 0, + f(, 0, f (, 0, ( 2 ( + 3, ( ( + T (0, ( 2 + T ( 2, 2 3 T ( 3 2, ( 2, 3 lim ( 2, 3 3 = 0 Hier zu verwendet man am Besten die euklidische Norm. Man beachte die Rechenregeln der Norm beim Rausziehen von 3. 2
3 (b Wir zeigen es wieder explizit: 0! g((0, 2 + g(0, 2 g (0, 2 ( 2 + ( , 2, ( T (2 2, 0, 0 T (4, 2 2, 0 T ( , 2( 2, 2 (2 + 2 T = 0 Dies sieht man z.b. recht leicht in der Maximumsnorm. (c Hier verwenden wir die Kettenregel: (g f (x = g (f(xf (x Damit wird die Berechnung zu einer einfachen Matrizenmultiplikation (Reihenfolge beachten! (g f (, 0, = g (0, 2f (, 0, 0 4 ( = = Totale Differenzierbarkeit vs. Richtungsableitung Man definiert eine Funktion f : R 2 R durch die Vorschrift { falls t R, t 0 mit (x, y = (t, t f(x, y = 2 0 sonst. Beweisen Sie: (a f ist im Punkte (0, 0 nicht total differenzierbar. (b Im Punkte (0, 0 ist f in jede Richtung v richtungsableitbar. } (a Wir zeigen, dass f in (0, 0 nicht stetig ist und damit nicht differenzierbar. Dafür betrachten wir die Folge (t, t 2 R 2, t R, die für t 0 gegen 0 konvergiert. Wir berechnen den Grenzwert lim f(t, t 0 t2 = 0 = f(0, 0. t 0 (b Sei v R 2 eine Richtung. Die Gerade {αv α R} schneidet die Parabel {(t, t 2 t R} in höchstens zwei Punkten. Also gilt f(hv = 0 mit Ausnahme von höchstens zweier Punkte h R. Wir berechnen die Richtungsableitung In (0, 0 ist f damit in jede Richtung ableitbar. f(hv f(0, 0 v f(0, 0 h 0 h f(hv = 0. h 0 h 3
4 .6 Kettenregel Sei f : R 2 R eine stetige differenzierbare Abbildung. Man drücke die Ableitung der Funktion g : R R, g(t := f(te t, t 2 durch die partiellen Ableitungen von f aus. Betrachte ϕ : R R 2, t (te t, t 2. Damit gilt g(t = (f ϕ(t und wir können die Kettenregel verwenden. Dazu benötigen wir noch die Jacobi-Matrix von ϕ ( ( + te t J ϕ (t = 2t Nach der Kettenregel ist die Ableitung von g dann g (t = J f (ϕ(tj ϕ (t = ( x f(ϕ(t y f(ϕ(t ( ( + te t 2t = ( + te t x f(te t, t 2 + 2t y f(te t, t 2.7 Taylorentwicklung Man berechne die Taylorentwicklung der Funktion f : R 2 R, (x, y x 3 3xy 2 bis zu den Gliedern einschließlich zweiter Ordnung um den Entwicklungspunkt ζ = (,. Damit ergibt sich folgende Taylorentwicklung f(, = 2 ( f 3x (, = 2 3y 2 ( 0 = 6 6 ( ( 6x 6y 6 6 H f (, = = 6y 6x 6 6 f(x, y = 2 + (0(x 6(y + 2 [6(x 2 6(y (x + 6(x (y 6(y 2 6(x 2 + 6(y (x 6(x (y + 6(y 2 ] = 2 6y.8 Taylorentwicklung mit Reihe Man berechne die Taylorreihe in dritter Ordnung der Funktion f(x, y, z = y exp(x 2 z um den Punkt (0, 0, 0. Wir schreiben f(x, y, z = y exp(x 2 exp(z und benutzen nun die Exponentialreihe (x 2 k z k f(x, y, z = y k! k! k=0 Nun multiplizieren wir aus und berücksichtigen nur die Terme deren Grad nach dem Ausmultiplizieren höchstens 3 ist (z.b. yz 2 aber nicht x 2 yz. Damit ergibt sich k=0 f(x, y, z = y + yz + yx yz2 + R(3 4
5 .9 Taylor und Extrema Sei f : R 2 R zweimal stetig differenzierbar mit f(0, 0 = 0, f hat bei (0, 0 einen stationären Punkt und ( 4 H f = 4 Beweisen Sie, es existiert eine Umgebung U von (0, 0, sodass für alle (x, y U gilt f(x, y x 2 + y 2 (Tipp: Taylor-Entwicklung. hin Mit den gegebenen Informationen schreiben wir die Taylorreihe bis zur zweiten Ordnung f(x, y = 0 + (0, 0(x, y T + ( 2 4x 2 + 4y 2 xy yx + θ(3 ( 4x 2 + 4y 2 2xy + θ(3 = 2 Damit gilt (x, y R 2 \ {(0, 0} wegen x 2 + y 2 2xy 2xy x 2 y 2 f(x, y 2 (4x2 + 4y 2 x 2 y 2 + θ(3 = (x 2 + y 2 ( θ(3 x 2 +y 2.0 Taylorentwicklung II Berechnen Sie die Taylorentwicklung bis zur zweiten Ordnung der Funktion f : R + R R gegeben durch f(x, y = x y im Punkt (, und geben Sie einen Näherungswert für, 05,02 an (ohne Fehlerabschätzung. Wir benutzen x y = exp(ln(xy. Wir können hier die Reihe nicht verwenden, da wir nicht um den Punkt (0, 0 entwickeln. Wir berechnen also die partiellen Ableitungen f(, = x f(, = yx y = y f(, = ln(xx y = 0 x x f(, = y(y x y 2 = 0 y y f(, = ln 2 (xx y = 0 x y f(, = y x f(, = (y ln(x + x y = Damit ergibt sich die Taylorentwicklung f(x, y = + (x + (x (y + θ(3 da alle anderen Terme wegfallen. Es ist dann, 05,02 = + (, 05 + (, 05 (, 02 =, 05. Taylorentwicklung III Sei f : R 2 R gegeben durch f(x, y = x y x + y. Berechnen Sie das zugehörige Taylorpolynom in (,. 5
6 Da wir um den Punkt (, entwickeln, können wir die geometrische Reihe nicht verwenden. Wir berechnen also die nötigen partiellen Ableitungen. Damit ist das Taylorpolynom f(, = 0 2y x f(, = (x + y 2 = 2 y f(, = 2x (x + y 2 = 2 x x f(, = 4y (x + y 3 = 2 4x y y f(, = (x + y 3 = 2 2(x y x y f(, = y x f(, = (x + y 3 = 0 f(x, y = 2 (x 2 (y 4 (x (y 2 = x y 4 x2 + 4 y2 6
Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 10
Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik 2 (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt Hausaufgaben Aufgabe. Sei f : R 2 R gegeben durch x 2 y für (x, y)
MehrÜbungen zum Ferienkurs Analysis II 2014
Übungen zum Ferienkurs Analysis II 4 Probeklausur Allgemein Hinweise: Die Arbeitszeit beträgt 9 Minuten. Falls nicht anders angegeben, sind alle en ausführlich und nachvollziehbar zu begründen. Schreiben
MehrUNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009
UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz Dr P C Kunstmann Dipl-Math M Uhl Sommersemester 009 Höhere Mathematik II für die Fachrichtungen Elektroingenieurwesen, Physik und Geodäsie inklusive Komplexe
MehrMathematik II für Inf und WInf
Gruppenübung Mathematik II für Inf und WInf 8. Übung Lösungsvorschlag G 28 (Partiell aber nicht total differenzierbar) Gegeben sei die Funktion f : R 2 R mit f(x, ) := x. Zeige: f ist stetig und partiell
Mehr4.4 Taylorentwicklung
4.4. TAYLORENTWICKLUNG 83 4.4 Taylorentwicklung. Definitionen f sei eine reellwertige m + -mal stetig differenzierbare Funktion der n Variablen x bis x n auf einem Gebiet M R n. Die Verbindungsgerade der
MehrMathematik für Wirtschaftswissenschaftler im WS 12/13 Lösungen zu den Übungsaufgaben Blatt 12
Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler im WS /3 Lösungen zu den Übungsaufgaben Blatt Aufgabe 5 Welche der folgenden Matrizen sind positiv bzw negativ definit? A 8, B 3 7 7 8 9 3, C 7 4 3 3 8 3 3 π 3
MehrVorlesung: Analysis II für Ingenieure. Wintersemester 07/08. Michael Karow. Themen: Niveaumengen und Gradient
Vorlesung: Analysis II für Ingenieure Wintersemester 07/08 Michael Karow Themen: Niveaumengen und Gradient Wir betrachten differenzierbare reellwertige Funktionen f : R n G R, G offen Zur Vereinfachung
MehrDer metrische Raum (X, d) ist gegeben. Zeigen Sie, dass auch
TECHNISCHE UNIVERSITÄT BERLIN SS 07 Institut für Mathematik Stand: 3. Juli 007 Ferus / Garcke Lösungsskizzen zur Klausur vom 6.07.07 Analysis II. Aufgabe (5 Punkte Der metrische Raum (X, d ist gegeben.
Mehrf(x) f(a) f (a) := lim x a Es existiert ein Polynom ersten Grades l(x) = f(a) + c (x a) derart, dass gilt lim x a x a lim
A Analysis, Woche 8 Partielle Ableitungen A 8. Partielle Ableitungen Wir haben vorhin Existenzkriterien für Extrema betrachtet, aber wo liegen sie genau? Anders gesagt, wie berechnet man sie? In einer
Mehr3 Differenzierbarkeit und Ableitung (Differentialrechnung I)
3 Differenzierbarkeit und Ableitung (Differentialrechnung I) 31 Differenzierbarkeit und Ableitung von Funktionen einer Variablen Definition 31 Es sei M R, f : M R und a M Wenn der Funktionsgrenzwert f(x)
MehrMathematik 3 für Informatik
Gunter Ochs Wintersemester 5/6 Mathematik 3 für Informatik Lösungen zum Hausaufgabenblatt Lösungshinweise ohne Garnatie auf Fehlerfreiheit c 5. Berechnen Sie die folgenden unbestimmten Integrale: a x 4
MehrÜbungen zu Grundlagen der Mathematik 2 Lösungen Blatt 12 SS 14. Aufgabe 44. Bestimmen Sie die Taylor-Polynome der Funktion.
Übungen zu Grundlagen der Mathematik Lösungen Blatt 1 SS 14 Prof. Dr. W. Decker Dr. M. Pleger Aufgabe 44. Bestimmen Sie die Taylor-Polynome der Funktion f : U R, (x, y) x y x + y, im Punkt (1, 1) bis einschließlich.
MehrVorlesung: Analysis II für Ingenieure. Wintersemester 09/10. Michael Karow. Themen: Taylor-Entwicklung und lokale Extrema
Vorlesung: Analysis II für Ingenieure Wintersemester 09/10 Michael Karow Themen: Taylor-Entwicklung und lokale Extrema Motivierendes Beispiel: die Funktion f(x, y) = x(x 1) 2 2 y 2. Dieselbe Funktion von
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
MehrLösungen der Aufgaben zu Kapitel 9
Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 9 Abschnitt 9. Aufgabe a) Wir bestimmen die ersten Ableitungen von f, die uns dann das Aussehen der k-ten Ableitung erkennen lassen: fx) = x + e x xe x, f x) = e x e x
Mehr5. Übungsblatt zur Analysis II
Facbereic Matematik Prof. Dr. R. Farwig C. Komo J. Prasiswa R. Sculz SS 009 8.05.009 5. Übungsblatt zur Analysis II Gruppenübung Aufgabe G (Differenzierbarkeit Gegeben sei die Funktion f : R R mit f(x,
MehrHöhere Mathematik für Physiker II
Universität Heidelberg Sommersemester 2013 Wiederholungsblatt Übungen zur Vorlesung Höhere Mathematik für Physiker II Prof Dr Anna Marciniak-Czochra Dipl Math Alexandra Köthe Fragen Machen Sie sich bei
MehrLösung zu Kapitel 5 und 6
Lösung zu Kapitel 5 und 6 (1) Sei f eine total differenzierbare Funktion. Welche Aussagen sind richtig? f ist partiell differenzierbar f kann stetig partiell differenzierbar sein f ist dann immer stetig
MehrRückblick auf die letzte Vorlesung. Bemerkung
Bemerkung 1) Die Bedingung grad f (x 0 ) = 0 T definiert gewöhnlich ein nichtlineares Gleichungssystem zur Berechnung von x = x 0, wobei n Gleichungen für n Unbekannte gegeben sind. 2) Die Punkte x 0 D
MehrPolynomiale Approximation. und. Taylor-Reihen
Polynomiale Approximation und Taylor-Reihen Heute gehts um die Approximation von glatten (d.h. beliebig oft differenzierbaren) Funktionen f nicht nur durch Gerade (sprich Polynome vom Grade 1) und Polynome
MehrMusterlösung. TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Klausur Mathematik für Physiker 3 (Analysis 2) I... II...
................ Note I II Name Vorname 1 Matrikelnummer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 3 Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 4 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik
MehrDer Satz von Taylor. Kapitel 7
Kapitel 7 Der Satz von Taylor Wir haben bereits die Darstellung verschiedener Funktionen, wie der Exponentialfunktion, der Cosinus- oder Sinus-Funktion, durch unendliche Reihen kennen gelernt. In diesem
MehrStetigkeit und Dierenzierbarkeit im R n
Stetigkeit und Dierenzierbarkeit im R n 1 Stetigkeit Wir übertragen den Stetigkeitsbegri auf mehrstellige reellwertige Funktionen. Denition 1. Sei M R n. Eine Funktion f : M R heiÿt stetig in a M gdw.
MehrElemente der Analysis II
Elemente der Analysis II Kapitel 5: Differentialrechnung im R n Informationen zur Vorlesung: http://www.mathematik.uni-trier.de/ wengenroth/ J. Wengenroth () 17. Juni 2009 1 / 31 5.1 Erinnerung Kapitel
MehrMathematik für Betriebswirte II (Analysis) 1. Klausur Sommersemester
Mathematik für Betriebswirte II (Analysis) 1. Klausur Sommersemester 2015 14.07.2015 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN Nachname:...................................................................
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
MehrMathematik für Naturwissenschaftler I WS 2009/2010
Mathematik für Naturwissenschaftler I WS 2009/2010 Lektion 18 8. Januar 2010 Kapitel 5. Funktionen mehrerer Veränderlicher, Stetigkeit und partielle Ableitungen 5.2. Partielle Ableitungen von Funktionen
MehrAufgabe 2 (5 Punkte) y = 1 x. y + 3e 3x+2 x. von f. (ii) Für welches u in R 2 gilt f(u) = [3, 3, 4] T? x 2 + a x 3 x 1 4x 2 + a x 3 2x 4
Prof. Dr. B. Billhardt Wintersemester 4/5 Klausur zur Vorlesung Höhere Mathematik II (BNUW) 4.3.5 Aufgabe (a) Ermitteln Sie die Nullstellen des Polynoms p(z) = z 4 4z 3 + 3z + 8z. Tipp: p( + i) =. (b)
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
MehrMultivariate Kettenregel
Multivariate Kettenregel Für die Hintereinanderschaltung h = g f : x y = f (x) z = g(y), stetig differenzierbarer Funktionen f : R m R l und g : R l R n gilt h (x) = g (y)f (x), d.h. die Jacobi-Matrix
MehrKapitel 16 : Differentialrechnung
Kapitel 16 : Differentialrechnung 16.1 Die Ableitung einer Funktion 16.2 Ableitungsregeln 16.3 Mittelwertsätze und Extrema 16.4 Approximation durch Taylor-Polynome 16.5 Zur iterativen Lösung von Gleichungen
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
MehrThema 12 Differentialrechnung, Partielle Ableitungen, Differenzierbarkeit, Taylor-Formel, Lokale Extrema
Thema 12 Differentialrechnung, Partielle Ableitungen, Differenzierbarkeit, Taylor-Formel, Lokale Extrema In diesem Kapitel befassen wir uns mit der Ableitung von Funktionen f : R m R n. Allein die Schreibweise
MehrTaylorentwicklung von Funktionen einer Veränderlichen
Taylorentwicklung von Funktionen einer Veränderlichen 17. Januar 2013 KAPITEL 1. MATHEMATISCHE GRUNDLAGEN 1 Kapitel 1 Mathematische Grundlagen 1.1 Stetigkeit, Differenzierbarkeit und C n -Funktionen Der
MehrÜbungen zur Vorlesung MATHEMATIK II
Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universität Marburg Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II Prof. Dr. C. Portenier unter Mitarbeit von Michael Koch Marburg, Sommersemester 2005 Fassung vom
MehrAnalysis III. Teil I. Rückblick auf das letzte Semester. Themen aus dem SS Inhalt der letzten Vorlesung aus dem SS.
Analysis III für Studierende der Ingenieurwissenschaften Technische Universität Hamburg-Harburg Reiner Lauterbach Teil I Rückblick auf das letzte Semester Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften
MehrP n (1) P j (1) + ε 2, j=0. P(1) P j (1) + ε 2 < ε. log(1+x) =
Zu ε > 0 gibt es ein N N mit P n (1) P j (1) < ε/2 für j,n > N, also gilt Es folgt (1 x) n 1 j=n+1 und schließlich mit n x j P n (1) P j (1) (1 x) ε 2 P n (1) P n (x) (1 x) P(1) P(x) (1 x) für x hinreichend
Mehr23. DIFFERENTIALRECHNUNG VON FUNKTIONEN VON MEHREREN VARIABLEN
204 Dieses Skript ist ein Auszug mit Lücken aus Einführung in die mathematische Behandlung der Naturwissenschaften I von Hans Heiner Storrer, Birkhäuser Skripten. Als StudentIn sollten Sie das Buch auch
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
MehrFerienkurs der TU München- - Analysis 2 Funktionen in mehreren Variablen Vorlesung
Ferienkurs der TU München- - Analysis 2 Funktionen in mehreren Variablen Vorlesung Jonas J. Funke 30.08.2010-03.09.2010 Inhaltsverzeichnis 1 Funktionen in mehreren Variablen 3 2 Partielle Differentiation
MehrÜbungsaufgaben zu Analysis 2 Lösungen von Blatt V vom 07.05.15. f(x, y) = 2(x + y) + xy + 3x 2, g(x, y) = xy + e xy.
Prof. Dr. Moritz Kaßmann Fakultät für Matematik Sommersemester 015 Universität Bielefeld Übungsaufgaben zu Analysis Lösungen von Blatt V vom 07.05.15 Aufgabe V.1 + Punkte) Gegeben seien die Funktionen
MehrImplizite Funktionen. Ist für eine stetig differenzierbare Funktion f : R n R m R n. so lässt sich das Gleichungssystem
Implizite Funktionen Ist für eine stetig differenzierbare Funktion f : R n R m R n f (x, y ) = (0,..., 0) t, det f x (x, y ) 0, so lässt sich das Gleichungssystem f k (x 1,..., x n, y 1,..., y m ) = 0,
MehrMusterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II. x 2
Musterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II Wiederholungsblatt: Analysis Sommersemester 2011 W. Werner, F. Springer erstellt von: Max Brinkmann Aufgabe 1: Untersuchen Sie, ob die
MehrMusterlösungen Aufgabenblatt 2
Jonas Kindervater Ferienkurs - Höhere Mathematik III für Physiker Musterlösungen Aufgabenblatt Dienstag 17. Februar 009 Aufgabe 1 (Implizite Funktionen) f(x, y) = x 1 xy 1 y4 = 0 Man bestimme die lokale
MehrSatz von Taylor, Taylor-Reihen
Satz von Taylor, Taylor-Reihen Die Kenntnis von f liefert gewisse Rücschlüsse auf die Funtion f selbst, zb Monotonie, mögliche loale Extrema Die Kenntnis von f liefert darüberhinaus eine Information, ob
MehrPrüfung zur Vorlesung Mathematik I/II
Dr. A. Caspar ETH Zürich, August 2011 D BIOL, D CHAB Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II Bitte ausfüllen! Name: Vorname: Legi-Nr.: Nicht ausfüllen! Aufgabe Punkte Kontrolle 1 2 3 4 5 6 Total Vollständigkeit
Mehr26. Höhere Ableitungen
26. Höhere Ableitungen 331 26. Höhere Ableitungen Im letzten Kapitel haben wir gesehen, wie man für Abbildungen zwischen mehrdimensionalen Räumen das Konzept der Differenzierbarkeit definieren und für
Mehr7.2.1 Zweite partielle Ableitungen
72 72 Höhere Ableitungen 72 Höhere Ableitungen Vektorwertige Funktionen sind genau dann differenzierbar, wenn ihre Koordinatenfunktionen differenzierbar sind Es ist also keine wesentliche Einschränkung,
MehrExtrema von Funktionen mit zwei Variablen
Extrema von Funktionen mit zwei Variablen Es gilt der Satz: Ist an einer Stelle x,y ) f x x,y ) = und f y x,y ) = und besteht außerdem die Ungleichung f xx x,y )f yy x,y ) f xy x,y ) >, so liegt an dieser
MehrMathematische Behandlung der Natur- und Wirtschaftswissenschaften I. f(x) := e x + x.
Technische Universität München WS 009/0 Fakultät für Mathematik Prof. Dr. J. Edenhofer Dipl.-Ing. W. Schultz Übung Lösungsvorschlag Mathematische Behandlung der Natur- und Wirtschaftswissenschaften I Aufgabe
MehrIII Reelle und komplexe Zahlen
Mathematik für Elektrotechniker Klausur Vorbereitung Prof Dr Volker Bach, Dr Sébastien Breteaux, Institut für Analysis und Algebra Jeder Satz, der einen Namen hat, ist wichtig III Reelle und komplexe Zahlen
MehrKlausur zu Analysis II - Lösungen
Mathematisches Institut der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Dr. Axel Grünrock WS 1/11 11..11 Klausur zu Analysis II - Lösungen 1. Entscheiden Sie, ob die folgenden Aussagen richtig oder falsch sind.
Mehr1.3 Differenzierbarkeit
1 1.3 Differenzierbarkeit Definition Sei B R n offen, a B, f : B R eine Funktion und v 0 ein beliebiger Vektor im R n. Wenn der Grenzwert D v f(a) := lim t 0 f(a + tv) f(a) t existiert, so bezeichnet man
MehrFreie Universität Berlin Wintersemester 11/12 Fachbereich Mathematik und Informatik Institut für Mathematik Dr. A. Linke
Freie Universität Berlin Wintersemester / Fachbereich Mathematik und Informatik Institut für Mathematik Dr. A. Linke Musterlösung zum. Übungsblatt zur Vorlesung Mathematik für Physiker I Differenzierbarkeit,
Mehr16. FUNKTIONEN VON MEHREREN VARIABLEN
16. FUNKTIONEN VON MEHREREN VARIABLEN 1 Reelle Funktionen auf dem R 2 Wir betrachten Funktionen f(x 1, x 2 ) von zwei reellen Variablen x 1, x 2, z.b. f(x 1, x 2 ) = x 2 1 + x2 2, g(x 1, x 2 ) = x 2 1
MehrSerie 4: Gradient und Linearisierung
D-ERDW, D-HEST, D-USYS Mathematik II FS 5 Dr. Ana Cannas Serie 4: Gradient und Linearisierung Bemerkungen: Die Aufgaben der Serie 4 bilden den Fokus der Übungsgruppen vom 7./9. März.. Wir betrachten die
MehrB Lösungen. Aufgabe 1 (Begriffe zur Differenziation) Sei (x, y) R 2 Berechnen Sie zur Abbildung. f(x, y) := x sin(xy) f : R 2 R,
B en Aufgabe 1 (Begriffe zur Differenziation) Sei (x, y) R Berechnen Sie zur Abbildung f : R R, f(x, y) : x sin(xy) das totale Differenzial f df, die Jacobi-Matrix J f (x, y) und den Gradienten ( f)(x,
MehrÜbungen zu Funktionen mehrerer Veränderlicher. Lösungen zu Übung Betrachten Sie die durch. y 1 + x 2. z = gegebene Fläche.
Übungen zu Funktionen mehrerer Veränderlicher 5.1 Betrachten Sie die durch Lösungen zu Übung 5 gegebene Fläche. z = y 1 + x 2 (a) Zeichnen Sie die Höhenlinien in ein Koordinatensystem. (b) Veranschaulichen
MehrThema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen
Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen In diesem Kapitel betrachten wir die Invertierbarkeit von glatten Abbildungen bzw. die Auflösbarkeit von impliziten Gleichungen.
MehrSS 2016 Höhere Mathematik für s Studium der Physik 21. Juli Probeklausur. Die Antworten zu den jeweiligen Fragen sind in blauer Farbe notiert.
SS 6 Höhere Mathematik für s Studium der Physik. Juli 6 Probeklausur Die Antworten zu den jeweiligen Fragen sind in blauer Farbe notiert. Fragen Sei (X, d) ein metrischer Raum. Beantworten Sie die nachfolgenden
MehrKarlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Andreas Müller-Rettkowski Dr. Vu Hoang. Sommersemester
Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Andreas Müller-Rettkowski Dr. Vu Hoang Sommersemester 03 6.06.03 Höhere Mathematik II für die Fachrichtungen Elektrotechnik und Informationstechnik
Mehr18.2 Implizit definierte Funktionen
18.2 Implizit definierte Funktionen Ziel: Untersuche Lösungsmengen von nichtlinearen Gleichungssystemen g(x) = 0 mit g : D R m, D R n, d.h. betrachte m Gleichungen für n Unbekannte mit m < n, d.h. wir
MehrWiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n
Wiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n 1 Lineare Algebra 11 Matrizen Notation: Vektor x R n : x = x 1 x n = (x i ) n i=1, mit den Komponenten x i, i {1,, n} zugehörige Indexmenge:
MehrAnalysis II. 8. Klausur mit Lösungen
Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis II 8. Klausur mit en 1 2 Aufgabe 1. Definiere die folgenden kursiv gedruckten) Begriffe. 1) Eine Metrik auf einer Menge M. 2) Die Kurvenlänge
MehrKleine Formelsammlung zu Mathematik für Ingenieure IIA
Kleine Formelsammlung zu Mathematik für Ingenieure IIA Florian Franzmann 5. Oktober 004 Inhaltsverzeichnis Additionstheoreme Reihen und Folgen 3. Reihen...................................... 3. Potenzreihen..................................
Mehrf(x) f(x 0 ) lokales Maximum x U : gilt, so heißt x 0 isoliertes lokales Minimum lokales Minimum Ferner nennen wir x 0 Extremum.
Fabian Kohler Karolina Stoiber Ferienkurs Analsis für Phsiker SS 4 A Extrema In diesem Abschnitt sollen Extremwerte von Funktionen f : D R n R diskutiert werden. Auch hier gibt es viele Ähnlichkeiten mit
Mehr10.6. Implizite ebene Kurven und Tangenten
0.6. Implizite ebene Kurven und Tangenten Im Gegensatz zu expliziten Darstellungen sind weder implizite noch Parameterdarstellungen einer Kurve eindeutig. Der Übergang von impliziten zu expliziten Darstellungen
Mehri j m f(y )h i h j h m
10 HÖHERE ABLEITUNGEN UND ANWENDUNGEN 56 Speziell für k = 2 ist also f(x 0 + H) = f(x 0 ) + f(x 0 ), H + 1 2 i j f(x 0 )h i h j + R(X 0 ; H) mit R(X 0 ; H) = 1 6 i,j,m=1 i j m f(y )h i h j h m und passendem
MehrLösung zur Klausur zur Analysis II
Otto von Guericke Universität Magdeburg 9.7.4 Fakultät für Mathematik Lösung zur Klausur zur Analysis II Vorlesung von Prof. L. Tobiska, Sommersemester 4 Bitte benutzen Sie für jede Aufgabe ein eigenes
MehrAbbildung 10.1: Das Bild zu Beispiel 10.1
Analysis 3, Woche Mannigfaltigkeiten I. Definition einer Mannigfaltigkeit Die Definition einer Mannigfaltigkeit braucht den Begriff Diffeomorphismus, den wir in Definition 9.5 festgelegt haben. Seien U,
MehrMusterlösungen Aufgabenblatt 1
Jonas Kindervater Ferienkurs - Höhere Mathematik III für Phsiker Musterlösungen Aufgabenblatt Montag 6. Februar 9 Aufgabe (Vivianische Kurve) x = (sin t cos t, sin t, cos t), t π, ist wegen x + + z = eine
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 8
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 8 8.1 (Herbst 2012, Thema 2, Aufgabe 5) Bestimmen Sie die allgemeine Lösung der Differentialgleichung (
Mehr50 Partielle Ableitungen
50 Partielle Ableitungen 217 50 Partielle Ableitungen 501 Beispiel Die Differenzierbarkeit von Funktionen von mehreren Veränderlichen kann nach jeder Variablen einzeln untersucht werden, wobei die anderen
MehrHöhere Mathematik III für die Fachrichtung Elektrotechnik und Informationstechnik
Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. I. Anapolitanos Dipl.-Math. Sebastian Schwarz SS 7 4.5.7 Höhere Mathematik III für die Fachrichtung Elektrotechnik und Informationstechnik
MehrTopologie und Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher, SS 2009 Modulprüfung/Abschlussklausur. Aufgabe Punkte
Universität München 22. Juli 29 Topologie und Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher, SS 29 Modulprüfung/Abschlussklausur Name: Aufgabe 2 3 4 Punkte Gesamtpunktzahl: Gesamturteil: Schreiben Sie unbedingt
MehrMusterlösung. Aufgabe 1 a) Die Aussage ist falsch. Ein Gegenbeispiel ist die Funktion f : [0, 1] R, die folgendermaßen definiert ist:
Musterlösung Aufgabe a) Die Aussage ist falsch. Ein Gegenbeispiel ist die Funktion f : [, ] R, die folgendermaßen definiert ist: f(x) := { für x R \ Q für x Q f ist offensichtlich beschränkt. Wir zeigen,
Mehrkonvergent falls Sei eine allgemeine ("gutmütige") Funktion. Frage: kann man sie in der Nähe des Punktes darstellen mittels einer Potenzreihe in
C5 Funktionen: Reihenentwicklungen C5.1 Taylorreihen Brook Taylor (1685-1731) (Analysis-Vorlesung: Konvergenz von Reihen und Folgen) Grundlegende Frage: Wann / unter welchen Voraussetzungen lässt sich
MehrAnalysis II. Vorlesung 44. Partielle Ableitungen
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2015 Analysis II Vorlesung 44 Sei f: K n K eine durch Partielle Ableitungen (x 1,...,x n ) f(x 1,...,x n ) gegebene Abbildung. Betrachtet man für einen fixierten Index
MehrÜBUNGSBLATT 11 LÖSUNGEN MAT121/MAT131 ANALYSIS II FRÜHJAHRSSEMESTER 2011 PROF. DR. CAMILLO DE LELLIS
ÜBUNGSBLATT 11 LÖSUNGEN MAT121/MAT131 ANALYSIS II FRÜHJAHRSSEMESTER 2011 PROF. DR. CAMILLO DE LELLIS Aufgabe 1. a) Gegeben sei die Gleichung 2x 2 4xy +y 2 3x+4y = 0. Verifizieren Sie, dass diese Gleichung
MehrExtremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler
Extremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler Bei der Bestimmung der Extrema von (differenzierbaren) Funktionen f : R n R ist es sinnvoll, zuerst jene Stellen zu bestimmen, an denen überhaupt ein
Mehr5 Numerische Iterationsverfahren
In diesem Kapitel besprechen wir numerische Iterationsverfahren (insbesondere Fixpunktverfahren) als eine weitere Lösungsmethode zur Lösung von linearen Gleichungssystemen (Kapitel 4) sowie zur Lösung
MehrTutorium Mathematik II, M Lösungen
Tutorium Mathematik II, M Lösungen 24. Mai 2013 *Aufgabe 1. Bestimmen Sie für die folgenden Funktionen jeweils die Gleichung der Tangentialebene für alle Punkte auf der Fläche. Wann ist die Tangentialebene
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2014/15): Differential und Integralrechnung 6
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 204/5): Differential und Integralrechnung 6 6. (Frühjahr 2009, Thema, Aufgabe 3) Sei r > 0. Berechnen Sie die Punkte auf der Parabel y = x 2 mit dem
MehrTechnische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 11
Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik Elektrotechnik Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 11 Hausaufgaben Aufgabe 11.1 Berechnen Sie jeweils die Jacobi-Matrix folgender
MehrHöhere Mathematik 1 Übung 9
Aufgaben, die in der Präsenzübung nicht besprochen wurden, können in der darauf folgenden übung beim jeweiligen übungsleiter bzw. bei der jeweiligen übungsleiterin abgegeben werden. Diese Abgabe ist freiwillig
MehrDie Tangentialebene. {(x, y, z) z = f(x 0, y 0 )+ f x (x 0, y 0 )(x x 0 )+ f. y (x 0, y 0 )(y y 0 )}
Die Tangentialebene Der Graph der linearen Approximation ist Tangentialebene an den Graph der Funktion. In Symbolen: Es sei D R 2. Es sei f : D R, (x, y) f(x, y) differenzierbar. Dann ist {(x, y, z) z
MehrTaylor-Entwicklung der Exponentialfunktion.
Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion. Betrachte die Exponentialfunktion f(x) = exp(x). Zunächst gilt: f (x) = d dx exp(x) = exp(x). Mit dem Satz von Taylor gilt um den Entwicklungspunkt x 0 = 0 die
Mehrf(x 0 ) = lim f(b k ) 0 0 ) = 0
5.10 Zwischenwertsatz. Es sei [a, b] ein Intervall, a < b und f : [a, b] R stetig. Ist f(a) < 0 und f(b) > 0, so existiert ein x 0 ]a, b[ mit f(x 0 ) = 0. Wichtig: Intervall, reellwertig, stetig Beweis.
Mehr5.10. Mehrdimensionale Extrema und Sattelpunkte
5.1. Mehrdimensionale Extrema und Sattelpunkte Zur Erinnerung: Eine Funktion f von einer Teilmenge A des R n nach R hat im Punkt a ein (strenges) globales Maximum, falls f( x ) f( a ) (bzw. f( x ) < f(
Mehr6. Funktionen von mehreren Variablen
6. Funktionen von mehreren Variablen Prof. Dr. Erich Walter Farkas 24.11.2011 Seite 1 Funktionen von mehreren Variablen n {1, 2, 3,...} =: N. R n := {(x 1,..., x n) x 1,..., x n R} = Menge aller n-tupel
Mehr3.2 Implizite Funktionen
3.2 Implizite Funktionen Funktionen können explizit als y = f(x 1, x 2,..., x n ) oder implizit als F(x 1, x 2,..., x n ;y) = 0 gegeben sein. Offensichtlich kann man die explizite Form immer in die implizite
MehrMathematik n 1
Prof. Dr. Matthias Gerdts Dr. Sven-Joachim Kimmerle Wintertrimester 0 Mathematik + Übung 6 Besprechung der Aufgaben ) - ) des Übungsblatts am jeweils ersten Übungstermin zwischen Montag, 7..0 und Donnerstag,
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
MehrFunktionen mehrerer Variabler
Funktionen mehrerer Variabler Fakultät Grundlagen Juli 2015 Fakultät Grundlagen Funktionen mehrerer Variabler Übersicht Funktionsbegriff 1 Funktionsbegriff Beispiele Darstellung Schnitte 2 Partielle Ableitungen
MehrRichtungsableitungen.
Richtungsableitungen. Definition: Sei f : D R, D R n offen, x 0 D, und v R n \ {0} ein Vektor. Dann heißt D v f(x 0 f(x 0 + tv) f(x 0 ) ) := lim t 0 t die Richtungsableitung (Gateaux-Ableitung) von f(x)
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Differential und Integralrechnung 6
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 205): Differential und Integralrechnung 6 6. (Frühjahr 2009, Thema, Aufgabe 3) Sei r > 0. Berechnen Sie die Punkte auf der Parabel y = x 2 mit dem
MehrTutorium Mathematik II, M Lösungen
Tutorium Mathematik II, M Lösungen 7. Juni 201 *Aufgabe 1. Gegeben seien fx, y = xy 2 8e x+y und P = 1, 2. Der Gradient von f ist genau an der Stelle P Null. a Untersuchen Sie mit Hilfe der Hesse-Matrix,
MehrTutorübung 5. Analysis 2 für Lehramt TU Dortmund, Sommersemester 2014
Tutorübung 5 Analysis 2 für Lehramt TU Dortmund, Sommersemester 24 Aufgabe T Bestimme die Taylorreihen von (a) cos(x) um a. (b) ln(x) um a. (c) um a 2. +x Bestimme in allen Fällen das Taylorpolynom T n,a
MehrMultivariate Analysis
Kapitel Multivariate Analysis Josef Leydold c 6 Mathematische Methoden I Multivariate Analysis / 38 Lernziele Funktionen in mehreren Variablen Graph und Niveaulinien einer Funktion in zwei Variablen Partielle
MehrPRÜFUNG AUS ANALYSIS F. INF.
Zuname: Vorname: Matrikelnummer: PRÜFUNG AUS ANALYSIS F. INF. (GITTENBERGER) Wien, am 2. Juli 2013 (Ab hier freilassen!) Arbeitszeit: 100 Minuten 1) 2) 3) 4) 5) 1)(8 P.) Sei f : R 2 R mit f(x, y) = e x
Mehr