Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II
|
|
- Dorothea Winter
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Universität zu Köln Sommersemester 06 Mathematisches Institut 9. Juli 06 Prof. Dr. P. Littelmann Dr. Teodor Backhaus Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II Bearbeitungszeit 80 Minuten Bitte geben Sie hier Ihren Namen, Ihre Matrikelnummer und Ihren Studiengang an. Name (in Druckschrift): Matrikelnummer: Bachelor Mathematik Bachelor Wirtschaftsmathematik Diplom Mathematik Lehramt Mathematik SchülerstudentIn Hinweise: Die Klausur besteht aus einem Multiple-Choice-Teil und 7 weiteren Aufgaben. In dem Multiple-Choice-Teil gibt es für jede Frage einen Punkt. Die Aufgaben 3,6,7 geben jeweils 0 Punkte und die Aufgaben,,4,5 geben jeweils 5 Punkte. Sie können also maximal 00 Punkte bekommen. Benutzen Sie für die Lösungen der Aufgaben die dafür vorgesehenen Blätter. Unterschreiben Sie das letzte Blatt Ihrer Abgabe am Ende der Klausur und schreiben Sie auf jedes Blatt leserlich Ihren Namen. Mit Bleistift geschriebene Lösungen werden nicht berücksichtigt. Es sind keine Hilfsmittel (Skript, Bücher, Taschenrechner, Smartphones, Telepathie,... ) erlaubt! MC Σ
2 Universität zu Köln Sommersemester 06 Mathematisches Institut 9. Juli 06 Prof. Dr. P. Littelmann Dr. Teodor Backhaus Multiple-Choice-Aufgaben Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II Jede richtig beantwortete Frage gibt einen Punkt. (0 Punkte) Ja Nein A M n (R) ist normal t A = A. X A M n (R) ist normal A M n (R) ist diagonalisierbar über R. X Jede reelle symmetrische Matrix ist diagonalisierbar. X Jede unitäre Matrix ist diagonalisierbar über C. X Jede orthogonale Matrix ist diagonalisierbar über R. X Jede hermitesche Matrix ist selbstadjungiert bzgl. der standard hermiteschen X Form. Jede orthogonale Matrix ist selbstadjungiert bzgl. des standard Skalarproduktes. X Die Gruppe O (R) wird erzeugt von Drehungen. X Jeder Modul über einem euklidischen Ring ist endlich erzeugt. X (R[x], σ) ist mit σ : p(x) deg p(x) ein euklidischer Ring. X Aufgabe Sei A die folgende reelle symmetrische Matrix: 3 0 A = (5 Punkte). Bestimmen Sie die Signatur der Matrix A.. Bestimmen Sie die Eigenwerte der Matrix A (Hinweis: 7 ist ein Eigenwert von A). 3. Bestimmen Sie die Eigenvektoren der Matrix A. Aufgabe (5 Punkte) Sei V der Unterraum von R[x] der aufgespannt wird von, x 4, x 8 und x 6, also V =, x 4, x 8, x 6 R[x]. Für p, q V sei (p, q) := p(x)q(x)dx.. Beweisen oder widerlegen Sie: (, ) ist eine symmetrische Bilinearform auf V.. Beweisen oder widerlegen Sie: (, ) ist nicht ausgeartet. 3. Beweisen oder widerlegen Sie: (, ) ist positiv definit. 4. Begründen oder widerlegen Sie: V besitzt eine Orthonormalbasis.
3 Aufgabe 3 Bestimmen Sie die Jordannormalform für die folgende Matrix: B = (0 Punkte) Aufgabe 4 (5 Punkte) Für eine Matrix A M n (C) sei e ta die Matrix I + ta + t! A + t3 3! A3 + t4 4! A a) Berechnen Sie e At für A = ( ) b) Berechnen Sie e At für A = ( ) Aufgabe 5 Beweisen oder widerlegen Sie die folgenden Aussagen:. Ist R[x, y]/(xy) ist ein Integritätsbereich.. Z/mZ, m N, m > 0, ist ein Integritätsbereich m ist eine Primzahl. (5 Punkte) 3. Sei R ein euklidischer Ring. Dann ist jeder Modul über R ein freier Modul. 4. Sei R ein kommutativer Ring mit Eins. Dann ist jeder zyklische R-Modul isomorph zu R/I für ein Ideal I R. 5. Sei R ein euklidischer Ring und betrachte R als Modul über sich selbst. Dann ist jeder Untermodul W R von einem Element erzeugt. Aufgabe 6 (0 Punkte) Sei V = R 4 versehen mit der kanonischen Basis B = {e, e, e 3, e 4 } und dem standard Skalarprodukt, d.h., a a a 3 a 4, b b b 3 b 4 = a b + a b + a 3 b 3 + a 4 b 4, und sei w = Bezeichne mit s w die Spiegelung an w, d.h., s w ist die lineare Abbildung s w = R 4 R 4 w, v, v v w, w w. Bestimmen Sie die Matrix von s w bezüglich der kanonischen Basis B und deren Eigenwerte. Ist die Matrix diagonalisierbar? Ist die Matrix normal?
4 Aufgabe 7 Sei A die Matrix a) Berechnen Sie das charakteristische Polynom p A (t) von A. b) Begründen Sie: p A (A) = 0. (0 Punkte) c) Sei q(t) = t 3t +. Begründen oder widerlegen Sie: q(a) = 0, und q(t) ist das Minimalpolynom von A. d) Geben Sie ein Beispiel für eine n n-matrix, so dass das Minimalpolynom den Grad hat.
5 Aufgabe Sei A die folgende reelle symmetrische Matrix: 3 0 A = (5 Punkte). Bestimmen Sie die Signatur der Matrix A.. Bestimmen Sie die Eigenwerte der Matrix A (Hinweis: 7 ist ein Eigenwert von A). 3. Bestimmen Sie die Eigenvektoren der Matrix A. Lösung: Die Werte der Hauptminoren sind 3, 8, 8, also ist die Signatur (3, 0). Das charakteristische Polynom ist t 3 t mit Nullstellen, 4, 7. Die Eigenwerte sind also λ =, λ = 4, λ 3 = 7. Eigenvektoren sind Vielfache ( 0) der folgenden Vektoren zu λ = :, zu λ = 4 :, zu λ 3 = 7 :
6 Aufgabe (5 Punkte) Sei V der Unterraum von R[x] der aufgespannt wird von, x 4, x 8 und x 6, also V =, x 4, x 8, x 6 R[x]. Für p, q V sei (p, q) := p(x)q(x)dx.. Beweisen oder widerlegen Sie: (, ) ist eine symmetrische Bilinearform auf V.. Beweisen oder widerlegen Sie: (, ) ist nicht ausgeartet. 3. Beweisen oder widerlegen Sie: (, ) ist positiv definit. 4. Begründen oder widerlegen Sie: V besitzt eine Orthonormalbasis. Lösung: Da (p, q) = Da p(x)q(x)dx = (p, λ q + λ q ) = q(x)p(x)dx = (q, p) folgt (p, q) = (q, p). = λ p(x)(λ q (x) + λ q (x)))dx p(x)q (x)dx + λ = λ (p, q ) + λ (p, q ). p(x)q (x)dx ist (, ) linear im zweiten Argument, wegen der Symmetrie oben auch in dem ersten Argument, und damit symmetrisch und bilinear. Da gilt p (x) 0 und p (x) 0 dann und nur dann wenn p = 0, folgt (p, p) 0 und (p, p) = 0 dann und nur dann wenn p = 0, Es folgt: (, ) ist nicht ausgeartet und sogar positiv definit. Indem man das Gram-Schmidtsche Orthogonalisierungsverfahren anwendet auf die Basis {, x 4, x 8, x 6 } erhält man eine Orthonormalbasis.
7 Aufgabe 3 Bestimmen Sie die Jordannormalform für die folgende Matrix: B = (0 Punkte) Lösung: Das charakteristische Polynom ist (t ) (t ), die Eigenwerte sind also λ = (mit Multiplizität ) und λ = (ebenfalls mit Multiplizität ) Wie man nachrechnet gilt dim Ker(A I) =, dim Ker(A I) = und dim Ker(A I) =, dim Ker(A I) =, also gibt es zu jedem Eigenwert jeweils ein Jordanblock der Grösse. Also die Jordan Normalform der Matrix ist
8 Aufgabe 4 (5 Punkte) Für eine Matrix A M n (C) sei e ta die Matrix I + ta + t! A + t3 3! A3 + t4 4! A a) Berechnen Sie e At für A = ( ) b) Berechnen Sie e At für A = ( ) Lösung: Im ersten Fall gilt A = 0 und somit ( e ta + t t = I + ta = t t ) Im zweiten Fall gilt A = B + N, wobei B = 3 I und ( ) 0 N =. 0 0 Die beiden Matrizen kommutieren: BN = NB, und N = 0. Damit hat man e ta = t j j=0 j! (B + N)j = t j j=0 j! (Bj + jb j N) = ( t j j=0 j! Bj )(I + tn) = e tb (I + tn). Es folgt: e ta = ( e 3t 0 0 e 3t ) (I + ( 0 t 0 0 ) ) = ( ) e 3t te 3t 0 e 3t
9 Aufgabe 5 Beweisen oder widerlegen Sie die folgenden Aussagen:. Ist R[x, y]/(xy) ist ein Integritätsbereich.. Z/mZ, m N, m > 0, ist ein Integritätsbereich m ist eine Primzahl. (5 Punkte) 3. Sei R ein euklidischer Ring. Dann ist jeder Modul über R ein freier Modul. 4. Sei R ein kommutativer Ring mit Eins. Dann ist jeder zyklische R-Modul isomorph zu R/I für ein Ideal I R. 5. Sei R ein euklidischer Ring und betrachte R als Modul über sich selbst. Dann ist jeder Untermodul W R von einem Element erzeugt. Lösung: Da xy = xy = 0 in R[x, y]/(xy), aber x, y 0, folgt: R[x, y]/(xy) ist kein Integritätsbereich Ist m = p eine Primzahl, so ist Z/pZ ein Körper und somit insbesondere ein Integritätsbereich. Ist m keine Primzahl, dann gibt es ganze Zahlen a, b > mit m = ab. Dann gilt aber a, b 0 in Z/mZ, aber ab = ab = 0, somit ist Z/mZ in diesem Fall kein Integritätsbereich. Z ist ein euklidischer Ring. Sei M der Modul M = Z/Z. Das Element M ist das einzige Erzeugendensystem, dass nicht 0 enthält. Aber es ist keine Basis, denn = = 0. Sei M ein zyklischer Modul und sei m M ein Erzeuger, d.h., M = {r m r R}. Der Modulhomomorphismus Φ : R M, r r m, ist surjektiv, der Kern KerΦ ist ein Ideal, und nach dem Homomorphiesatz folgt M R/KerΦ. Ein Untermodul W R ist ein Ideal. Da R ein euklidischer Ring ist, ist R auch ein Hauptidealring und somit ist W von einem Element erzeugt.
10 Aufgabe 6 (0 Punkte) Sei V = R 4 versehen mit der kanonischen Basis B = {e, e, e 3, e 4 } und dem standard Skalarprodukt, d.h., a a a 3 a 4, b b b 3 b 4 = a b + a b + a 3 b 3 + a 4 b 4, und sei w = Bezeichne mit s w die Spiegelung an w, d.h., s w ist die lineare Abbildung s w = R 4 R 4 w, v, v v w, w w. Bestimmen Sie die Matrix von s w bezüglich der kanonischen Basis B und deren Eigenwerte. Ist die Matrix diagonalisierbar? Ist die Matrix normal? Lösung: M B (s w ) = Der Homomorphismus s w ist eine Spiegelung und somit orthogonal. Da es eine Spiegelung am Vektor w ist folgt: w ist ein Eigenvektor zum Eigenwert ( ), und das 3-dimensionale orthogonale Komplement zu Rw wird aufgespannt aus Eigenvektoren zum Eigenwert. Es gibt sogar eine Orthonormalbasis bestehend aus Eigenvektoren, die Matrix ist somit diagonalisierbar, und zusätzlich normal.
11 Aufgabe 7 Sei A die Matrix a) Berechnen Sie das charakteristische Polynom p A (t) von A. b) Begründen Sie: p A (A) = 0. (0 Punkte) c) Sei q(t) = t 3t +. Begründen oder widerlegen Sie: q(a) = 0, und q(t) ist das Minimalpolynom von A. d) Geben Sie ein Beispiel für eine n n-matrix, so dass das Minimalpolynom den Grad hat. Lösung: Das charakteristische Polynom ist p A (t) = (t ) (t ). Nach dem Satz von Cayley-Hamilton gilt p A (A) = 0. Zu einem Eigenwert λ sei m λ die maximale Größe eine Jordan-Blocks. Dann ist das Minimalpolynom einer Matrix das Produkt der (t λ) m λ über alle Eigenwerte. Da in diesem Fall alle Jordan-Blöcke die Größe haben, folgt: das Minimalpolynom ist Insbesondere gilt q(a) = 0. q(t) = (t )(t ) = t 3t +. Die Matrizen A = I und A = 0l sind Beipiele für d).
12
13
14
15
Mat(2 2, R) Wir bestimmen das charakterische Polynom 1 f A (t) = t 2 t 2 = (t 2)(t + ( 1). ) 2 2. Eigenvektor zu EW 2 ist v 2 = 1 1
Aufgabe. Bestimmen Sie das Exponential expa) der Matrix ) 5 6 A = Mat, R). 4. Wir bestimmen das charakterische Polynom f A t) = t t = t )t + ). ). Eigenvektor zu EW ist v = ). Eigenvektor zu EW ist v =
MehrLineare Algebra II. Inhalt und Begriffe. Lineare Algebra II p. 1
Lineare Algebra II Inhalt und Begriffe Lineare Algebra II p. 1 Inhaltsverzeichnis Kapitel II Grundlagen der Linearen Algebra... Lineare Algebra II p. 2 Inhaltsverzeichnis Kapitel II Grundlagen der Linearen
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
MehrMusterlösung der Klausur zur linearen Algebra II
David Blottière SS 7 Patrick Schützdeller Universität Paderborn Julia Sauter Musterlösung der Klausur zur linearen Algebra II Aufgabe 1 Bestimmen Sie Jordan-Normalformen der folgenden Matrizen, und schreiben
MehrKLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA II 19. Juli 2008
KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA II 19. Juli 2008 MUSTERLÖSUNG Name: Studiengang: Aufgabe 1 2 3 4 5 6 Summe Punktzahl /50 Allgemeine Hinweise: Bitte schreiben Sie Ihre Lösungen jeweils unter die Aufgabenstellung
MehrMusterlösungen zur Linearen Algebra II Weihnachtszettel
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Weihnachtszettel Aufgabe. Welche der folgenden Matrizen 3 0 0 A = 0 4, B = 3, C = 0 0 0 6 0 0 0 sind über R und welche über C diagonalisierbar? Bestimmen Sie dazu
MehrKlausur zu. Lineare Algebra II. Viel Erfolg! Fachbereich Mathematik WS 2012/13 Dr. habil. Matthias Schneider. Bonus Note. Aufgabe
Klausur zu Lineare Algebra II Fachbereich Mathematik WS 0/3 Dr. habil. Matthias Schneider Aufgabe 3 4 5 6 7 Bonus Note Punktzahl 4 3 3 3 3 0 erreichte Punktzahl Es sind keine Hilfsmittel zugelassen. Die
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.
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,
MehrKlausur Lineare Algebra I & II
Prof. Dr. G. Felder, Dr. Thomas Willwacher ETH Zürich, Sommer 2010 D MATH, D PHYS, D CHAB Klausur Lineare Algebra I & II Bitte ausfüllen! Name: Vorname: Studiengang: Bitte nicht ausfüllen! Aufgabe Punkte
MehrKlausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 2016,
Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 6, 6.7.6 Vokabelbuch In diesem Teil soll getestet werden, inwieweit Sie in der Lage sind, wichtige Definitionen und Sätze aus der Vorlesung korrekt zu formulieren
MehrÜbungen zur Vorlesung Lineare Algebra
Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra Institut für Reine Mathematik WS 2009/10 & SS 2010 Kapitel 1. Vektorräume Was ist ein Vektorraum? Sei X und K ein Körper. Wie macht man Abb (X, K) zu einem K -Vektorraum?
Mehr3 Definition: 1. Übungsblatt zur Vorlesung Lineare Algebra I. im WS 2003/2004 bei Prof. Dr. S. Goette
1. Übungsblatt zur Vorlesung Abgabe Donnerstag, den 30.10.03 1 Finden 2 Sei Sie reelle Zahlen a, b, c, so dass a (2, 3, 1) + b (1, 2, 2) + c (2, 5, 3) = (3, 7, 5). (V,, ) ein euklidischer Vektorraum. Zeigen
MehrProbeklausur Lineare Algebra für Physiker
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. K. Grosse-Brauckmann D. Frisch Probeklausur Lineare Algebra für Physiker SS 8 26./27.6.27 Name:..................................... Vorname:.................................
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
MehrLineare Algebra II Lösungen zu ausgewählten Aufgaben
Lineare Algebra II Lösungen zu ausgewählten Aufgaben Blatt 2, Aufgabe 3 a) Wir zeigen, daß das Ideal (2, X) kein Hauptideal in Z[X] ist. (Dieses Ideal besteht aus allen Elementen in Z[X], die von der Form
MehrProseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt
Blatt 1 1. Berechnen Sie die Determinante der Matrix 0 0 4 1 2 5 1 7 1 2 0 3 1 3 0 α. 2. Stellen Sie folgende Matrix als Produkt von Elementarmatrizen dar: 1 3 1 4 2 5 1 3 0 4 3 1. 3 1 5 2 3. Seien n 2
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
Mehra b Q = b a 0 ) existiert ein Element p Q, so dass gilt: q 1 q 2 = 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a 1 a 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a b p = 1 det(q) C 2 2,
Aufgabe I Es sei Q die folgende Teilmenge von C 2 2 : { ( ) a b Q a, b C b a Hier bezeichnet der Querstrich die komplexe Konjugation Zeigen Sie: (a) Mit den üblichen Verknüpfungen + und für Matrizen ist
MehrÜbungen zur Diskreten Mathematik I Blatt 6
1 Blatt 6 Aufgabe 19 Es sei M := {n N : n 2} und R := {(n, m) M M : n teilt m}. a) Zeigen Sie, dass R eine Ordnungsrelation auf M ist. b) Überprüfen Sie, ob R eine totale Ordnung auf M ist. c) Zeigen Sie,
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 25): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2 2. (Frühjahr 29, Thema 3, Aufgabe 3) Gegeben sei die reelle 3 3 Matrix 4 2 A = 2 7 2 R 3 3. 2 2 a)
MehrD-Math/Phys Lineare Algebra II FS 2017 Dr. Meike Akveld. Clicker Fragen
D-Math/Phys Lineare Algebra II FS 2017 Dr. Meike Akveld Clicker Fragen Frage 1 Wenn eine reelle Matrix einen Eigenvektor hat, so hat es unendlich viele Eigenvektoren Sei u K n einen Eigenvektor von A M
MehrKLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I UND II 2. Oktober 2008 MUSTERLÖSUNG
KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I UND II 2. Oktober 2008 MUSTERLÖSUNG Aufgabe 1 Es sei K ein Körper, V ein K-Vektorraum, und seien v 1,..., v n V (n N). (a) Definieren Sie, wann die endliche Familie v 1,...,
MehrMusterlösung zur Klausur Lineare Algebra II für Lehramt 30.07.2012
Musterlösung zur Klausur Lineare Algebra II für Lehramt 30.07.0 Aufgabe : Entscheiden Sie in dieser Aufgabe, ob die Aussagen wahr oder falsch sind. Begründungen sind nicht erforderlich. Ein korrekt gesetztes
MehrLineare Algebra für Physiker 11. Übungsblatt
Lineare Algebra für Physiker 11. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 01 Prof. Dr. Matthias Schneider./. Juli 01 Dr. Silke Horn Dipl.-Math. Dominik Kremer Gruppenübung Aufgabe G1 (Minitest) (a) Welche
MehrHauptklausur. Lineare Algebra. (BaM-LA1, L3M-AG) Prof. Dr. Martin Möller // Jonathan Zachhuber. WiSe 2016/17 // 20. Februar 2017
Hauptklausur Lineare Algebra (BaM-LA1, L3M-AG) Prof. Dr. Martin Möller // Jonathan Zachhuber WiSe 2016/17 // 20. Februar 2017 Kontrollieren Sie, ob Sie alle 6 Aufgabenblätter erhalten haben, und geben
MehrLineare Algebra II 12. Übungsblatt
Lineare Algebra II 12. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 2011 Prof. Dr. Kollross 13. / 14. Juli 2011 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Probeklausur) Sprechen Sie über die Probeklausur
Mehr10. Übung zur Linearen Algebra II -
0. Übung zur Linearen Algebra II - Lösungen Kommentare an Hannes.Klarner@Fu-Berlin.de FU Berlin. SS 00. Aufgabe 7 Der ( linearen ) Abbildung ϕ : R R sei bzgl. der kanonischen Basis die Matrix zugeordnet.
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 5): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5 5. (Herbst 9, Thema 3, Aufgabe ) Betrachtet werde die Matrix A := 3 4 5 5 7 7 9 und die lineare Abbildung
Mehrund Unterdeterminante
Zusammenfassung: Determinanten Definition: Entwicklungssätze: mit und Unterdeterminante (streiche Zeile i & Spalte j v. A, bilde dann die Determinante) Eigenschaften v. Determinanten: Multilinearität,
MehrKlausur zur Algebra und Zahlentheorie für Lehramt Gymnasium
Technische Universität Dortmund Sommersemester 2012 Fakultät für Mathematik 23.07.2012 Klausur zur Algebra und Zahlentheorie für Lehramt Gymnasium Name: Vorname: Matrikelnummer: Studiengang: Wichtige Informationen:
MehrLineare Algebra II Klausur
Prof. Dr. W. Bley Wintersemester 2011/12 Dr. D. Macias Castillo 21. April 2012 Lineare Algebra II Klausur Nachname: Vorname: Matrikelnr.: Fachsemester: Abschluss: Bachelor PO 2007 PO 2010 Lehramt Gymnasium
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
MehrEuklidische und unitäre Vektorräume
Euklidische und unitäre Vektorräume In allgemeinen Vektorräumen gibt es keine Möglichkeit der Längenmessung von Vektoren und der Winkelmessung zwischen zwei Vektoren. Dafür ist eine zusätzliche Struktur
Mehr7.2 Die adjungierte Abbildung
7.2 Die adjungierte Abbildung Definition 7.2.1 Eine lineare Abbildung f : V K heißt lineares Funktional oder Linearform. (Diese Definition gilt für beliebige K-Vektorräume, nicht nur für innere Produkträume.)
MehrKlausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 2016
Name, Vorname Matrikel-Nr. Aufg. Aufg.2 Aufg.3 Aufg.4 Σ Note bzw. Kennzeichen Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 206 Bearbeiten Sie bitte
MehrAufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 2009
I. (4 Punkte) Gegeben sei die Menge Aufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 9 G := { a c b a, b, c R }. (a) Zeigen Sie, dass G zusammen mit der Matrizenmultiplikation eine Gruppe
MehrLineare Algebra für PhysikerInnen
Universität Wien, SS 2015 Lineare Algebra für PhysikerInnen Beispiele für Multiple-Choice-Fragen Punkteschlüssel: [Typ 1 aus 4] und [Typ 3 aus 4]... 0.8 Punkte [Typ 2 aus 4]... 1 Punkt Bei der schriftlichen
MehrPrüfung Lineare Algebra 2
1. Überprüfen Sie die folgenden Aussagen: (1) Zwei reelle symmetrische Matrizen sind genau dann ähnlich, wenn sie die gleiche Signatur haben. (2) Jede symmetrische Matrix ist kongruent zu einer Diagonalmatrix,
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
Mehr4 Lineare Abbildungen Basisdarstellungen
4 Lineare Abbildungen Basisdarstellungen (4.1) Seien V,W endlich dimensionale K-Vektorräume, und sei T : V W linear. Sei {v 1,...,v } Basis von V und {w 1,...,w M } Basis von W. Sei T (v j ) = M a kj w
MehrPrüfungs-/Übungsschein-Klausur (Rechenteil) Lineare Algebra für Ingenieure/E-Techniker
TECHNISCHE UNIVERSITÄT BERLIN SS 2001 Fachbereich 3 - Mathematik Pohst / Lusala Prüfungs-/Übungsschein-Klausur (Rechenteil) Lineare Algebra für Ingenieure/E-Techniker Name:................................................................................
Mehrreflexiv, symmetrisch, asymmetrisch, antisymmetrisch, transitiv, linaer konnex Kommutator, Kommutatorgrupe, Normalreihe, auflösbare Gruppe
1 Lernliste 1.1 Relationen reflexiv, symmetrisch, asymmetrisch, antisymmetrisch, transitiv, linaer konnex Äquivalenzrelation, Kongruenzrelation Klasseneinteilung Hauptsatz über Äquivalenzrelationen Jede
MehrOrthonormalisierung. ein euklidischer bzw. unitärer Vektorraum. Wir setzen
Orthonormalisierung Wie schon im Falle V = R n erwähnt, erhalten wir durch ein Skalarprodukt eine zugehörige Norm (Länge) eines Vektors und in weiterer Folge eine Metrik (Abstand zwischen zwei Vektoren).
MehrÜbungsaufgaben zur Linearen Algebra II. 1.) Lösen Sie das folgende lineare Gleichungssystem mit der Cramerschen Regel.
Blatt 1 21.4.97 1.) Lösen Sie das folgende lineare Gleichungssystem mit der Cramerschen Regel. 3x 1 x 2 + 5x 3 = 1 x 1 + 2x 2 + x 3 = 1 2x 1 + 4x 2 + 3x 3 = 1 2.) Zeigen Sie: det 1 1 0 0.......... 0 1
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
Mehr6 Die Schursche Normalform und einige Klassen von Matrizen
ME Lineare Algebra HT 28 111 6 Die Schursche Normalform und einige Klassen von Matrizen 61 Die Schur-Normalform und Hauptvektoren Für nichtdiagonalisierbare Matrizen gibt es andere Normalformen: Jordan-
MehrLineare Algebra I Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß
Lineare Algebra I - 26. Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß Donnerstag 8.12.: 8:30 Uhr - Vorlesung 10:15 Uhr - große Übung / Fragestunde Klausur: Mittwoch, 14.12. 14:15 Uhr, A3 001 Cauchy-Schwarz
MehrKlausur vom Algebra I. Rolf Farnsteiner
Klausur vom 12.02.2010 Algebra I Rolf Farnsteiner Lösungen Daiva Pučinskaitė Aufgabe 1. Seien U 1, U 2 G Untergruppen einer Gruppe G. Zeigen Sie, dass folgende Aussagen äquivalent sind: (1) U 1 U 2 ist
MehrLösungsskizzen der Klausur zur Linearen Algebra im Herbst 2015
sskizzen der Klausur zur Linearen Algebra im Herbst 5 Aufgabe I. Es sei (G, ) eine Gruppe mit neutralem Element e und M {x G x x e}. Zeigen Sie: (a) Ist G kommutativ, so ist M eine Untergruppe von G. (b)
MehrALGEBRA I Serie 7. z 2 z 1 mit z1, z 2 C. Zeigen Sie, daß
Wintersemester 17/18 ALGEBRA I Serie 7 Prof. Dr. J.S. Wilson Aufgabe 7.1 [4 Punkte] (a) Seien R = {a + bi a, b Q}, S = {a + bi a, b Z}. Zeigen Sie, daß R, S Unterringe von C sind. Bestimmen Sie die Einheitengruppen
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 205/6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 3. (Herbst 997, Thema 3, Aufgabe ) Berechnen Sie die Determinante der reellen Matrix 0 2 0 2 2
MehrSteilkurs Lineare Algebra 1 einige wichtige Stationen
Steilkurs Lineare Algebra 1 einige wichtige Stationen Für einen Körper K ist ein K-Vektorraum V eine Menge mit einer kommutativen und assoziativen Verknüpfung + : V V V, für die es ein neutrales Element
MehrLineare Algebra 2 (SS 13) Blatt 13: Musterlösung
Prof. Dr. B. Hanke Dr. J. Bowden Lineare Algebra 2 (SS ) Blatt : Musterlösung Aufgabe. Es sei C (R) der R-Vektorraum der unendlich oft differenzierbaren Funktionen auf R und : C (R) C (R), f f die Abbildung,
MehrPrüfung Lineare Algebra Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr?
1. Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr? A. Wenn n = 3 ist, sind mindestens zwei der drei Euler-Winkel einer Drehung kleiner oder gleich π. B. Wenn n = 2
MehrGrundlagen der Mathematik 2 Nachklausur
Andreas Gathmann und Yue Ren Sommersemester 6 Grundlagen der Mathematik Nachklausur Bearbeitungszeit: 8 Minuten Aufgabe (6 Punkte): Es sei f : R R, (x,y) xye (x+y). (a) Bestimme alle lokalen Maxima und
MehrLösungen zur Klausur über Lie-Algebren
Universität zu Köln Sommersemester 2017 Mathematisches Institut 19. Juli 2017 Prof. Dr. P. Littelmann Lösungen zur Klausur über Lie-Algebren Dies ist keine Muster -Lösung, sondern eine Hilfe um die Lösung
MehrMathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure
Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel V SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de
MehrModulteilprüfung Geometrie (BaM-GS, L3M-RF)
Modulteilprüfung Geometrie (BaM-GS, L3M-RF) Prof. Dr. Martin Möller SoSe 2011 // 05. Juli 2011 Kontrollieren Sie, ob Sie alle Blätter (12 einschließlich zweier Deckblätter) erhalten haben, und geben Sie
MehrLösung zu Serie 18. Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink
Lineare Algebra D-MATH, HS 201 Prof. Richard Pink Lösung zu Serie 18 1. Sei V,, ein endlich-dimensionaler unitärer Vektorraum. Zeige, dass zu jeder Sesquilinearform f : V V C eine eindeutige lineare Abbildung
MehrLösungen zur Algebra-Klausur vom Es sei G eine Gruppe, die von je einem Element der Ordnung 7, 11 und 13 erzeugt wird.
Aufgabe 1 Lösungen zur Algebra-Klausur vom 3.4.9 Es sei G eine Gruppe, die von je einem Element der Ordnung 7, 11 und 13 erzeugt wird. a) Zeigen Sie, dass es keine transitive Operation von G auf einer
Mehr2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen
Algebra und Algebra 2. Dezember 2011 Übersicht Algebra und Algebra I Gruppen & Körper Vektorräume, Basis & Dimension Algebra Norm & Metrik Abbildung & Algebra I Eigenwerte, Eigenwertzerlegung Singulärwertzerlegung
MehrEinführung in Algebra und Zahlentheorie
Institut für Algebra und Geometrie 05. September 2013 Klausur zur Vorlesung Einführung in Algebra und Zahlentheorie Name, Vorname: Matrikelnummer: Fachrichtung: Semester: Zur Bearbeitung: Verwenden Sie
MehrPrüfungs-/Übungsschein-Klausur (Rechenteil) Lineare Algebra für Ingenieure/E-Techniker
TECHNISCHE UNIVERSITÄT BERLIN WS 2/2 Fachbereich 3 - Mathematik Seiler / Rambau Prüfungs-/Übungsschein-Klausur (Rechenteil Lineare Algebra für Ingenieure/E-Techniker Name:................................................................................
MehrAufgaben zur Vorlesung: Lineare Algebra und analytische Geometrie I
Institut für Mathematik Blatt Prof. Dr. B. Martin, H. Süß Abgabe: 0.4. Aufgaben zur Vorlesung: Lineare Algebra und analytische Geometrie I Aufgabe : 2 Punkte Stellen Sie die Gleichung der Ebene auf, in
MehrKlausur Grundlagen der Algebra und Computeralgebra
Prof. Werner M. Seiler, Ph.D. FB 10 Mathematik und Naturwissenschaften Institut für Mathematik Klausur Grundlagen der Algebra und Computeralgebra 21.02.2012 Name: Vorname: Geburtsdatum: Matrikelnummer:
MehrLineare Algebra II 6. Übungsblatt
Lineare Algebra II 6 Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 2011 Prof Dr Kollross 18/19 Mai 2011 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Minimalpolynom) Bestimmen Sie das Minimalpolynom der
MehrEinführung in die Algebra Blatt 1 Abgabe
Blatt 1 Abgabe 2.5.2017 Begründen Sie, dass die folgende Menge mit der dazugehörigen Multiplikation eine Halbgruppe bildet. Entscheiden Sie, welche der Halbgruppen eine Gruppe ist. (i) G = Z 1 versehen
MehrKlausur zur Vorlesung Höhere Mathematik I
Name: 30. Januar 200,.00-3.00 Uhr Allgemeine Hinweise: Dauer der Klausur: Zugelassene Hilfsmittel: 20 min, 2 Zeitstunden Skript, Vorlesungsmitschrift Schreiben Sie bitte auf dieses Deckblatt oben rechts
Mehr9. Übung zur Linearen Algebra II -
9. Übung zur Linearen Algebra II - en Kommentare an Hannes.Klarner@Fu-Berlin.de FU Berlin. SS 00. Aufgabe 33 (i) Beweise oder widerlege: In einem euklidischen VR gilt x + y = x + y x y (Satz von Pythagoras).
MehrAlgebra I. Zwischenprüfung. 19. Februar 2016
Name: Vorname: Studiengang: Legi-Nr.: Algebra I D-MATH, HS 2015 Prof. Richard Pink Algebra I Zwischenprüfung Wichtig: 19. Februar 2016 Die Prüfung dauert 120 Minuten. Bitte legen Sie Ihre Legi (Studierendenausweis)
Mehr(a) Bestimmen Sie die Matrixdarstellung dieser Abbildung bzgl. einer möglichst einfachen Basis von P n - (b) Bestimmen Sie die zu F duale Abbildung F.
Übung. Wiederholen Sie die folgenden Begriffe und geben sie jeweils Beispiele (a) Vektorraum (b) Vektorraumhomomorphismus mit Spezialfällen (c) Basis (d) Dualraum (e) Duale Basis (f) Koordinatenabbildung
MehrBeispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger
Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Stefan Lell 2. Juli 2 Aufgabe. Sei t Q und A t = t 4t + 2 2t + 2 t t 2t 2t Mat 3Q a Bestimmen Sie die Eigenwerte von A t in Abhängigkeit
Mehr23. Die Jordan sche Normalform
Chr.Nelius, Lineare Algebra II (SS 2005) 1 23. Die Jordan sche Normalform Wir suchen für einen trigonalisierbaren Endomorphismus unter seinen dreiecksförmigen Darstellungsmatrizen eine Darstellungsmatrix,
Mehr7 Lineare Abbildungen und Skalarprodukt
Mathematik II für inf/swt, Sommersemester 22, Seite 121 7 Lineare Abbildungen und Skalarprodukt 71 Vorbemerkungen Standard Skalarprodukt siehe Kap 21, Skalarprodukt abstrakt siehe Kap 34 Norm u 2 u, u
MehrAbschnitt 1. Jordan Normalform
Abschnitt Jordan Normalform Beispiel & Eigenschaften λ λ λ λ 2 λ 2 λ 2 λ 3 Voraussetzung: χ zerfällt Dann: ex. Basis, s.d. Darstellungsmatrix Jordan-Form hat Minimalpolynom µ hat Faktor zu jedem EW in
MehrKLAUSUR. Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.:
KLAUSUR Lineare Algebra (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure/Informatiker).3. (W. Koepf) Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.: Für jede Aufgabe gibt es Punkte. Zum Bestehen der Klausur
MehrEinführung in Algebra und Zahlentheorie Lösungsvorschläge zur Klausur vom Aufgabe 1 (6 Punkte)
Aufgabe 1 (6 Punkte) Einführung in Algebra und Zahlentheorie svorschläge zur Klausur vom 23.09.2016 a) Bestimmen Sie das multiplikativ inverse Element zu 22 in Z/61Z. b) Finden Sie ein x Z mit folgenden
MehrLineare Algebra II. Sommersemester Wolfgang Ebeling
Lineare Algebra II Sommersemester 2006 Wolfgang Ebeling 1 c Wolfgang Ebeling Institut für Mathematik Universität Hannover Postfach 6009 30060 Hannover E-mail: ebeling@mathuni-hannoverde 1 Euklidische und
MehrMathematik I. Vorlesung 18. Vielfachheiten und diagonalisierbare Abbildungen. µ λ = dim(eig λ (ϕ))
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Mathematik I Vorlesung 18 Vielfachheiten und diagonalisierbare Abbildungen Satz 18.1. Es sei K ein Körper und es sei V ein endlichdimensionaler K- Vektorraum.
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie II
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2016 Lineare Algebra und analytische Geometrie II Vorlesung 34 Die Diagonalisierbarkeit von Isometrien im Komplexen Satz 34.1. Es sei V ein endlichdimensionaler C-Vektorraum
MehrKAPITEL 1: ENDLICHE KÖRPER 1 ALLGEMEINES 2 GLEICHUNGEN ÜBER EINEM ENDLICHEN KÖRPER
RUPRECHT-KARLS-UNIVERSITÄT HEIDELBERG MATHEMATISCHES INSTITUT SEMINAR: QUADRATISCHE FORMEN ÜBER DEN RATIONALEN ZAHLEN SOMMERSEMESTER 2007 DOZENT: PROF. DR. KAY WINGBERG ASSISTENT: JOHANNES BARTELS KAPITEL
MehrKlausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II)
Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Wolfgang Mackens Wintersemester 0/04 Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) 05.0.04 Sie haben 60 Minuten Zeit zum
Mehr(a) Welche der folgenden Gruppen hat 24 Elemente? D 6 GL 2 (F 2 ) X Die Tetraedergruppe. (b) Welche der folgenden Aussagen ist wahr?
Aufgabe 1. (10 Punkte) Bei den folgenden Teilaufgaben ist jeweils genau eine Antwort richtig; diese ist anzukreuzen. Beweise oder Begründungen sind nicht erforderlich. Für jede richtige Antwort erhalten
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
MehrLineare Algebra I/II LVA ,
Lineare Algebra I/II LVA 401-1151-00,401-1152-00 Prof. G. Wüstholz, C. Fuchs Lösungen zur Basisprüfung, HS08/FS09 09.02.2010 1. a) (1 Punkt) Wir beginnen mit dem charakteristischen Polynom der Matrix A:
Mehr3 Vektorräume abstrakt
Mathematik I für inf/swt Wintersemester / Seite 7 Vektorräume abstrakt Lineare Unabhängigkeit Definition: Sei V Vektorraum W V Dann heißt W := LH(W := Menge aller Linearkombinationen aus W die lineare
Mehr5 Minimalpolynom und charakteristisches Polynom
5 Minimalpolynom und charakteristisches Polynom 5.1 Lemma Sei A K n n. Dann ist λ K genau dann ein Eigenwert von A, wenn det(λe n A) = 0. 5.2 Beispiel ( ) 1 4 i) A = R 1 1 2 2 det(λe 2 A) = λ 1 4 1 λ 1
MehrMusterlösung Klausur zur Linearen Algebra II
Musterlösung Klausur zur Linearen Algebra II Samstag 8. Juli 6 -Uhr. a) Sei f : V W k-linear. Denieren Sie V und f : W V. b) Die Gruppe G operiere auf der Menge M. Denieren Sie die Bahn und die Isotropiegruppe
MehrLösungsskizzen zur Klausur
sskizzen zur Klausur Mathematik II Sommersemester 4 Aufgabe Es seien die folgenden Vektoren des R 4 gegeben: b = b = b 3 = b 4 = (a) Prüfen Sie ob die Vektoren b b 4 linear unabhängig sind bestimmen Sie
Mehr4.4 Hermitesche Formen
44 Hermitesche Formen Wie üblich bezeichnen wir das komplex konjugierte Element von ζ = a + bi C (a, b R) mit ζ = a bi Definition 441 Sei V ein C-Vektorraum Eine hermitesche Form (HF) auf V ist eine Abbildung
MehrModulteilprüfung Geometrie (BaM-GS), Probeklausur
HRZ-Benutzername: Modulteilprüfung Geometrie (BaM-GS), Probeklausur Dr. Patrik Hubschmid // SoSe 2013, 4. Juli 2013 Kontrollieren Sie, ob Sie alle Blätter (7 einschließlich zweier Deckblätter) erhalten
MehrAlgebra I Klausur 2. Ich gestatte die Veröffentlichung meines Klausurergebnisses unter Angabe meiner Matrikelnummer
Technische Universität Berlin Wintersemester 2014/2015 Prof. Dr. Martin Henk 17. April 2015 Algebra I Klausur 2 Name: Vorname: Matrikelnummer: Aufgabe: 1 2 3 4 5 6 Σ Note Maximale Punktzahl: 10 6 7 6 6
MehrAlgebra I. Gal(K/Q), Gal(K/Q), a σa.
WS 05/06 Priv.-Doz. Dr. S. Wewers Andreas Martin Algebra I 12. Übungsblatt Aufgabe 1: (6 1 P) Sei ζ = ζ 7 = exp(2πi/7) und K := Q[ζ]. Wir nehmen an, dass K/Q eine Galois-Erweiterung ist und dass es einen
MehrKlausur zur Vorlesung Lineare Algebra I
Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 23.7.2 Mathematisches Institut Lehrstuhl für Algebra und Zahlentheorie Prof. Dr. Oleg Bogopolski Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra I Bearbeitungszeit: 2 min Bitte
MehrProbeklausur. Algebra SS Bearbeitungszeit: 120 Minuten
Prof. Dr. Bernd Siebert Probeklausur Algebra SS 2014 Bearbeitungszeit: 120 Minuten Nachname: Vorname: Matrikelnr: Es dürfen alle Vorlesungsunterlagen inklusive Übungsaufgaben und Lösungen verwendet werden.
MehrÜbungen zur Linearen Algebra 1
Übungen zur Linearen Algebra 1 Wintersemester 2014/2015 Universität Heidelberg - IWR Prof. Dr. Guido Kanschat Dr. Dörte Beigel Philipp Siehr Blatt 10 Abgabetermin: Freitag, 16.01.2015, 11 Uhr Auf diesem
Mehr5 Lineare Algebra (Teil 3): Skalarprodukt
5 Lineare Algebra (Teil 3): Skalarprodukt Der Begriff der linearen Abhängigkeit ermöglicht die Definition, wann zwei Vektoren parallel sind und wann drei Vektoren in einer Ebene liegen. Daß aber reale
MehrLineare Algebra 2 SS2012 Übungsblatt
Lineare Algebra 2 SS2012 Übungsblatt 1 Übung 1. Seien A 1, A 2,..., A k quadratische n n-matrizen über einem Körper K. Zeige, daß das Produkt A 1 A 2... A k invertierbar ist genau dann, wenn alle A i invertierbar
MehrDie wichtigste Klasse von Funktionen zwischen Vektorräumen sind die linearen Abbildungen.
Definition: Lineare Abbildung Lineare Abbildungen Die wichtigste Klasse von Funktionen zwischen Vektorräumen sind die linearen Abbildungen. 8.1 Definition: Lineare Abbildung Eine Funktion f : V Ñ W zwischen
Mehr