4 Determinanten. 4.1 Eigenschaften der Determinante. ME Lineare Algebra HT
|
|
- Petra Rothbauer
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 ME Lineare Algebra HT Determinanten 4. Eigenschaften der Determinante Anstatt die Determinante als eine Funktion IC n n IC durch eine explizite Formel zu definieren, bringen wir zunächst eine lange Liste von Eigenschaften, die am einfachsten 2 2-Beispiel erläutert werden: α A α det α : α Die Determinante ist eine lineare Funktion der ersten Zeile. D.h. seien A, B, C Matrizen alle vom Typ n n derart, dass Zeile von A Linear-Kombination der. Zeilen von B und von C und alle übrigen Zeilen von der 2. Zeile an von A, B und C seien identisch. Dann ist det A gleiche Linear-Kombination von det B und det C. Im Beispiel Addition und skalare Multiplikation getrennt: α + α + α + α + α + α ρα ρ ρα ρ ρ α Achtung! deta + A 2 det A + det A 2, zum Beispiel det det 0 0
2 ME Lineare Algebra HT Werden 2 Zeilen ausgetauscht, dann ändert Determinante das Vorzeichen. α α α 2 Determinante ist eine lineare Funktion jeder ihrer Zeilen einzeln für sich. 3 Normierung: det I. 0 0 Nach diesen definierenden Eigenschaften nur noch Folgerungen: 4 Sind zwei Zeilen einer Matrix A gleich, dann gilt det A 0. Nach Austausch dieser Zeilen folgt nämlich mit 2 det A det A IC. α α 0 5 Die Elementaroperation der Subtraktion eines Vielfachen einer Zeile von einer anderen Zeile lässt die Determinante unverändert. Nach ist nämlich mit 4 det modifizierte Matrix det ursprüngliche Matrix + Skalar det Matrix mit 2 identischen Zeilen det ursprüngliche Matrix. α ρ ρ α ρ α
3 ME Lineare Algebra HT Falls A eine Null-Zeile hat, ist det A 0. Addiere nämlich eine andere Zeile aus A zur Nullzeile hinzu, dies lässt det unverändert nach 5, aber die so erhaltene Matrix hat 2 identische Zeilen, also det 0 nach Für eine Dreiecks-Matrix A berechnet sich det A als das Produkt n a kk a a 22 a nn der Einträge auf Hauptdiagonalen. k Stehen insbesondere nur en auf der Hauptdiagonalen, ist det A. α 0 α, α 0 α. Beweis für nichtsingulären Fall: D.h. alle Hauptdiagonaleinträge seien 0. Eliminiere alle Einträge außerhalb der Hauptdiagonalen durch Elementaroperationen, die nach 5 die Determinante nicht verändern falls A linke -Matrix, übliche Gauß-Elimination; ist A rechte -Matrix, dann subtrahiere Vielfache der Pivotzeile von Zeilen darüber wie bei der Gauß-Jordan-Methode. Erhalte so Diagonalmatrix: a a 22 D... a nn Zur Berechnung von det D wende an; Ausfaktorisieren von jedem a kk liefert I-Matrix mit bekannter Determinante, also n det A det D a a 22 a nn det I a kk. q.e.d. k Der singuläre Fall wird in nachfolgender Regel geklärt:
4 ME Lineare Algebra HT A singulär det A 0 Sei o.b.d.a. α τ α singulär α 0 Sei o.b.d.a. 0. Dann setze τ Beweis des singulären Falls: für ein τ IR. Dann α τ τ 0 und es gilt α τ, τ. Sei A singulär, d.h. Rang A < n und mindestens eine Zeile linear abhängig von anderen Zeilen. Also liefern Elementaroperationen eine Matrix à mit Nullzeile. Es gilt det A det à und det à 0 wegen 6, also det A 0. Sei andererseits A nichtsingulär, dann liefern Elementaroperationen und evtl. l-facher Zeilenaustausch eine rechte -Matrix R mit Einträgen,..., n auf der Hauptdiagonalen; alle k 0, da Pivots. Es gilt n nach 2, und 5 det A l det R und wegen 7 det R k 0 det A 0. 9 Für n n-matrizen A und B ist detab det Adet B. Insbesondere für eine invertierbare Matrix A gilt det Adet A detaa, d.h. det A det A. erläutert am α η ϕ ψ κ αη + ψ αϕ + κ η + ψ ϕ + κ k q.e.d. α ηκ ϕψ αη + ψϕ + κ αϕ + κη + ψ Beweis der Produktregel: Sei A zunächst Diagonalmatrix D. Dann ziehe mit jedes Diagonalelement d j aus j-ter Zeile von DB vor Determinante. Also detdb det D det B. Ist A von allgemeiner Gestalt, aber singulär, dann ist AB auch singulär betrachte lineare Abhängigkeit in den Zeilen und Produktregel
5 ME Lineare Algebra HT gilt trivial. Ist A von allgemeiner Gestalt und nichtsingulär, so reduziere A auf Diagonalmatrix D durch die Gauß-Jordan-Methode: zuerst wie gewohnt auf rechte Dreiecksgestalt, dann durch entsprechende Subtraktion der Pivotzeile von den Zeilen darüber auf Diagonalgestalt. Mit und 2 ist det A l det D bei l-fachem Zeilenaustausch. Dieselben Schritte reduzieren AB auf DB, denn AB jk a T j b k mit Zeilenvektor a T j und Spaltenvektor b k von B. Daher detab l detdb l det D det B nach obigem, also detab det A det B. q.e.d. 0 det A T det A im α α α Beweis: Zuerst singulärer Fall: A singulär Rang A < n A T singulär und nach 8 gilt trivial 0 0. Sei A nichtsingulär, dann faktorisiere A, d.h. P A LDR und mit 9 det P det A det L det D det R 4. Transponiere Faktorisierung, d.h. A T P T R T D T L T und mit 9 ist deta T det P T detr T detd T detl T 4.2 L, R, L T, R T sind alles Dreiecksmatrizen mit en auf Hauptdiagonale, also mit det wegen 7. Ferner ist D D T und { +, bei gerader Anzahl der Zeilenaustauschschritte det P, bei ungerader Anzahl der Zeilenaustauschschritte Permutationsmatrix ist orthogonal: P P T I und daher ist wegen 9 det P detp T, detp T det P det P det A T det A. q.e.d. Konsequenz: Alles was für die Zeilen galt, gilt auch für die Spalten: det ändert das Vorzeichen beim Austausch zweier Spalten. Bei zwei gleichen Spalten oder Null-Spalte ist det 0; det ist eine lineare Funktion jeder ihrer Spalten.
6 ME Lineare Algebra HT Zusammenfassung: Die Determinante det ist eine alternierende d.h. Vorzeichenwechsel bei Austausch Multilinearform in den Zeilen und Spalten einer quadratischen Matrix, normiert durch det I. 4.2 Formeln für die Determinante Bereits oben in 4. gesehen: Satz 4. Ist A nichtsingulär, dann ergibt sich aus der Faktorisierung A P LDR die Formel n det A det P det D ± j. j Dabei haben die Dreiecksmatrizen L und R mit en auf der Hauptdiagonalen Determinante, det D j Produkt der Pivots, det P n j ±, je nachdem, ob die Anzahl der Zeilenaustauschschritte gerade oder ungerade ist. Fall n 2 α A Sei α 0. Dann lautet LDR-Faktorisierung von A: α 0 α /α 0 /α 0 α 0 /α 0 α /α und det A α Produkt beider Pivots Sei 0. Mit einem Zeilenaustausch ist 0 0 P A α α/ 0 α/ und das Produkt beider Pivots α det A. /α 0 / 0
7 ME Lineare Algebra HT Jetzt Ziel: Formel für det A, in der explizit die Einträge a ij auftreten und nicht indirekt über die Pivots. Dabei werden wir mit den definierenden Eigenschaften - 3 und den Folgerungen aus 4. die bekannten Formeln im Fall n 2 α α im Fall n 3 a a 2 a 3 a 2 a 22 a 23 a 3 a 32 a 33 { +a a 22 a 33 + a 2 a 23 a 3 + a 3 a 2 a 32 a a 23 a 32 a 2 a 2 a 33 a 3 a 22 a 3 Achtung: Rechenregel von Sarrus nur im Fall n 3! verifizieren. Dabei werden wir deren Herleitung so organisieren, dass die Determinante größerer Matrizen sichtbar wird. Jede Zeile von A zerlegen wir in die Zeilenvektoren in Koordinatenrichtung. Fall n 2 Hier schreiben wir α α ; und wenden an Linearität in jeder Zeile α α 0 α α Dabei verbleiben von den 4 Termen nur die zwei in der Mitte stehenden Terme, wo die Zeilenvektoren in unterschiedliche Koordinatenrichtungen weisen. Bei einer n n-matrix liefert die Zerlegung jeder der n Zeilen in n Koordinatenrichtungen zunächst n n Terme wie oben im Fall n 2. Davon bleiben nur Terme übrig, wo die Nichtnull-Einträge in verschiedenen Spalten auftreten sonst bleibt Null-Spalte übrig!, d.h. in Zeile Nichtnull-Eintrag in Spalte ν 2 ν 2. n ν n
8 ME Lineare Algebra HT mit ν, ν 2,..., ν n alle verschieden. Anders gesagt, die übrigbleibende Terme entstehen aus einer Umordnung oder Permutation ν : j N ν j N j,..., n auf N {, 2,..., n}. Da es zu n genau n! Permutationen gibt, sind statt der n n nur n! Determinanten aufzusummieren. ν, ν 2, ν 3, 2, 3, 2, 3,, 3,, 2,, 3, 2, 2,, 3, 3, 2, a a 2 a 3 a 2 a 22 a 23 a 3 a 32 a 33 a a 22 a 33 + a 2 a 23 a 3 + a 3 a 2 a 32 + a a 23 a 32 + a 2 a 2 a 33 + a 3 a 22 a 3 a a 22 a 33 + a 2 a 23 a 3 + a 3 a 2 a 32 + a a 23 a 32 + a 2 a 2 a 33 + a 3 a 22 a 3 ν a ν a 2ν2 a 3ν3 det P ν wobei P ν Permutationsmatrix zur Permutation ν : i N ν i N i,..., n det P ν k { k gerade k ungerade, wenn k-facher Zeilenaustausch P ν in Einheitsmatrix I transformiert; zum
9 ME Lineare Algebra HT ν, ν 2, ν 3, 3, 2, det P ν ν, ν 2, ν 3 3,, 2, det P ν 2 Allgemeine explizite Formel: det A ν a ν a 2ν2... a nνn det P ν 4.3 Hierbei ist über alle n! Permutationen ν zu summieren. P ν ist die zugehörige Permutationsmatrix zur Permutation ν : j N ν j N j,..., n, d.h. die en in P ν stehen an den Stellen ν, 2ν 2,..., nν n und det P ν k { k gerade k ungerade, wenn k-facher Zeilenaustausch P ν in die Einheitsmatrix I transformiert. Fasse in der Summe von 4.3 gewisse Terme zusammen, z.b. alle mit Faktor a. So bleibt mit der Wahl ν eine beliebige Permutation ν ν 2,..., ν n der Zahlen 2,..., n übrig und als Produkt tritt auf a α, wobei α ν a 2ν 2... a nν n det P ν Analog für a j j 2,..., n, d.h. aus 4.3 wird z.b. für n 3 det A a α + a 2 α a n α n mit Kofaktoren α,..., α n det A a a 22 a 33 a 23 a 32 + a 2 a 23 a 3 a 2 a 33 + a 3 a 2 a 32 a 22 a 3 a a 22 a 23 a 32 a 33 a 2 a 2 a 23 a 3 a 33 + a 3 a 2 a 22 a 3 a 32
10 ME Lineare Algebra HT Allgemein: Kofaktor α j +j det Ãj, wobei Teilmatrix Ãj Minore aus A durch Streichen der. Zeile und der j-ten Spalte entsteht. Vertausche Zeilen i und und erhalte für beliebige Zeile i analoge Formel: Satz 4.2 Entwicklungssatz det A berechnet sich durch Entwicklung in die Kofaktoren der i-ten Zeile: n det A a ij α ij, 4.4 j wobei der Kofaktor α ij i+j det Ãij und die Minore Ãij durch Streichen von Zeile i und Spalte j aus A entsteht. Bemerkung: Formel 4.4 reduziert det A auf Berechnung von Determinanten der Ordnung n, d.h. mit 4.4 ließe sich det A auch per vollständiger Induktion definieren mit Anfang deta a. - Man kann auch nach einer Spalte entwickeln; es gilt für beliebiges j und mit den Kofaktoren α ij der Spalten n det A a ij α ij 4.5 denn det A det A T, entwickle A T in Kofaktoren der j-ten Zeile, die die Transponierte der j-ten Spalte von A ist. n 2 α A ; dann α, α 2, α 2 ; α 22 α i 4.3 Anwendungen der Determinante a Berechnung von A n 2 Schreibe die α ij in folgende Matrix, beachte die Indizierung der α ij! α α 2 α 2 α 22 α.
11 ME Lineare Algebra HT Dann α α α α det A I. Allgemein: Nach obiger Entwicklung 4.4 in Kofaktoren der i-ten Zeile i,..., n: n det A a ij α ij, für i k {,..., n} gilt j n 0 a kj α ij ; j denn die rechte Seite ist det Ã, wobei in à die i-te Zeile durch die k-te Zeile ersetzt wird, d.h. diese Zeile tritt in à zweimal auf und daher det à 0. Andererseits ändern sich Kofaktoren α ij nicht, da diese durch Streichen der i-ten Zeile entstehen und somit unabhängig von Zeile i sind. q.e.d. Also kurz a... a n α α n.... a n... a nn α n α nn det A det A α α 2 α n... A A adj det AI wobei A adj α j α 2j α nj... α n α 2n α nn, 4.6 die Adjunkte von A, d.h. die Transponierte der Matrix der Kofaktoren von A. Ist det A 0 A nichtsingulär, folgt A det A Aadj I oder A det A Aadj 4.7
12 ME Lineare Algebra HT b Lösung von Ax b 4.7 führt sofort zu x A b det A Aadj b 4.8 Dies lässt sich auch durch die berühmte Cramersche Regel ausdrücken: Sei A a,, a n nichtsingulär. Setze B j : a,..., a j, b, a j+,..., a n. Dann gilt det Bj x j det A Beweis: Entwickle det B j in Kofaktoren der j-ten Spalte b nach 4.5: 4.9 det B j b α j + + b n α nj α j b + + α nj b n j-te Komponente von A adj b. Division durch det A liefert mit 4.8 die Formel 4.9. q.e.d. weitere Anwendung: Kreuzprodukt im IR 3 oder IC 3 ; Volumen eines Parallelflachs/Spats.
Vorlesung 12 22. bzw. 23. Januar 2014. Determinanten 1. Cramersche Regel
Vorlesung 2 22 bzw 23 Januar 204 Lineares Gleichungssystem a a 2 b b 2 = F a a 2 a 3 b b 2 b 3 c c 2 c 3 = V V =< a, b c > c b a b a F V Seite 70 a x + a 2 x 2 + a 3 x 3 b = 0 < a x + a 2 x 2 + a 3 x 3
Mehr7 Die Determinante einer Matrix
7 Die Determinante einer Matrix ( ) a11 a Die Determinante einer 2 2 Matrix A = 12 ist erklärt als a 21 a 22 det A := a 11 a 22 a 12 a 21 Es ist S 2 = { id, τ}, τ = (1, 2) und sign (id) = 1, sign (τ) =
MehrLeitfaden Lineare Algebra: Determinanten
Leitfaden Lineare Algebra: Determinanten Die symmetrische Gruppe S n. Eine Permutation σ der Menge S ist eine bijektive Abbildung σ : S S. Ist S eine endliche Menge, so reicht es zu verlangen, dass σ injektiv
MehrEinführung in die Vektor- und Matrizenrechnung. Matrizen
Einführung in die Vektor- und Matrizenrechnung Matrizen Definition einer Matrix Unter einer (reellen) m x n Matrix A versteht man ein rechteckiges Schema aus reellen Zahlen, die wie folgt angeordnet sind:
MehrMathematik 1. Inhaltsverzeichnis. Prof. Dr. K. Melzer. karin.melzer@hs-esslingen.de http://www.hs-esslingen.de/de/mitarbeiter/karin-melzer.
Mathematik 1 Prof Dr K Melzer karinmelzer@hs-esslingende http://wwwhs-esslingende/de/mitarbeiter/karin-melzerhtml Inhaltsverzeichnis 1 Matrizenrechnung 2 11 Matrixbegri 2 12 Spezielle Matrizen 3 13 Rechnen
Mehr6 Lösung linearer Gleichungssysteme I: LR-Zerlegung und Verwandte
Numerik I Version: 240608 40 6 Lösung linearer Gleichungssysteme I: LR-Zerlegung und Verwandte Die zwei wichtigsten Aufgaben der linearen Algebra: Lösung linearer Gleichungssysteme: Ax = b, wobei die n
MehrLösungen zum 3. Aufgabenblatt
SS, Lineare Algebra Die Lösungen wurden erstellt von: Isabel Voigt, Vanessa Lamm und Matthias Rehder Hinweis: Eine Liste der zur Bearbeitung verwendeten Literatur ist unter www.mathematiwelt.com aufrufbar.
MehrA Matrix-Algebra. A.1 Definition und elementare Operationen
A Matrix-Algebra In diesem Anhang geben wir eine kompakte Einführung in die Matrizenrechnung bzw Matrix-Algebra Eine leicht lesbare Einführung mit sehr vielen Beispielen bietet die Einführung in die Moderne
Mehr1 Lineare Gleichungssysteme
MLAN1 1 LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME 1 Literatur: K Nipp/D Stoffer, Lineare Algebra, Eine Einführung für Ingenieure, VDF der ETHZ, 4 Auflage, 1998, oder neuer 1 Lineare Gleichungssysteme Zu den grundlegenden
MehrLineare Algebra - alles was man wissen muß
Statistik für Bioinformatiker SoSe 3 Rainer Spang Lineare Algebra - alles was man wissen muß Der Titel ist natürlich gelogen, aber was wir hier zusammengetragen haben ist zumindest ein Anfang. Weniger
MehrStatistische Methoden
Statistische Methoden Dr CJ Luchsinger 6 Repetition: Rechnen mit Matrizen für die Statistik Matrizen sind aus zwei Gründen für die Statistik sehr wichtig: Sie ermöglichen uns einerseits eine sehr elegante
MehrKapitel 15. Lösung linearer Gleichungssysteme
Kapitel 15. Lösung linearer Gleichungssysteme Lineare Gleichungssysteme Wir befassen uns nun mit der Lösung im allgemeinen nichthomogener linearer Gleichungssysteme in zweifacher Hinsicht. Wir studieren
MehrMusterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5 Aufgabe. Man betrachte die Matrix A := über dem Körper R und über dem Körper F und bestimme jeweils die Jordan- Normalform. Beweis. Das charakteristische
MehrKAPITEL 3. Lineare Gleichungssysteme, direkte Lösungsverfahren
KAPITEL 3. Lineare Gleichungssysteme, direkte Lösungsverfahren Beispiel 3.2. Gesucht u(x), das eine Differentialgleichung vom Typ u (x) + λ(x)u(x) = f(x), x [0,], mit den Randbedingungen u(0) = u() = 0
MehrElemente der Analysis II
Elemente der Analysis II Kapitel 3: Lineare Abbildungen und Gleichungssysteme Informationen zur Vorlesung: http://www.mathematik.uni-trier.de/ wengenroth/ J. Wengenroth () 15. Mai 2009 1 / 35 3.1 Beispiel
MehrEinführung in die Tensorrechnung
1. Definition eines Tensors Tensoren sind Grössen, mit deren Hilfe man Skalare, Vektoren und weitere Grössen analoger Struktur in ein einheitliches Schema zur Beschreibung mathematischer und physikalischer
Mehr3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung
3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung Definition und Lemma 3.3.1. Sei V ein K-Vektorraum, φ End K (V ), λ K. Wir defnieren den zu λ gehörigen Eigenraum von φ als Dies ist ein Unterraum von V.
Mehrklar. Um die zweite Bedingung zu zeigen, betrachte u i U i mit u i = 0. Das mittlere -Zeichen liefert s
Nachtrag zur allgemeinen Vektorraum-Theorie. 1.5.15. Direkte Summen. Sei V ein Vektorraum, seien U 1,..., U t Unterräume, wir schreiben V = U 1 U 2 U t = t i=1 U i falls die folgenden beiden Bedingungen
MehrLU-Zerlegung. Zusätze zum Gelben Rechenbuch. Peter Furlan. Verlag Martina Furlan. Inhaltsverzeichnis. 1 Definitionen.
Zusätze zum Gelben Rechenbuch LU-Zerlegung Peter Furlan Verlag Martina Furlan Inhaltsverzeichnis Definitionen 2 (Allgemeine) LU-Zerlegung 2 3 Vereinfachte LU-Zerlegung 3 4 Lösung eines linearen Gleichungssystems
MehrLINEARE ALGEBRA Ferienkurs. Hanna Schäfer Philipp Gadow
LINEARE ALGERA Ferienkurs Hanna Schäfer Philipp Gadow INHALT Eigenwerte und Eigenvektoren. asiswechsel.2 Eigenwertgleichung 2.3 Diagonalisierbarkeit 5.4 Trigonalisierung 8.5 Zusatzmaterial 8 Aufgaben 9
MehrLernzettel Mathe Inhaltsverzeichnis
Lernzettel Mathe Inhaltsverzeichnis Aufgabe 1 - Vollständige Induktion 2 Aufgabe 2 - Grenzwertbestimmung 2 Aufgabe 3 - Lin/Log 2 Aufgabe 4 - Barwert/Endwert 3 Aufgabe 5 - Maximalstellen, steigend/fallend
MehrLineare Algebra und Lösung linearer zeitinvarianter Differentialgleichungssysteme
Übung Lineare Algebra und Lösung linearer zeitinvarianter Differentialgleichungssysteme Diese Übung beschäftigt sich mit Grundbegriffen der linearen Algebra. Im Speziellen werden lineare Abbildungen, sowie
MehrDie Gleichung A x = a hat für A 0 die eindeutig bestimmte Lösung. Für A=0 und a 0 existiert keine Lösung.
Lineare Gleichungen mit einer Unbekannten Die Grundform der linearen Gleichung mit einer Unbekannten x lautet A x = a Dabei sind A, a reelle Zahlen. Die Gleichung lösen heißt, alle reellen Zahlen anzugeben,
MehrLineare Gleichungssysteme
Brückenkurs Mathematik TU Dresden 2015 Lineare Gleichungssysteme Schwerpunkte: Modellbildung geometrische Interpretation Lösungsmethoden Prof. Dr. F. Schuricht TU Dresden, Fachbereich Mathematik auf der
MehrMathematik für Informatiker II. Beispiellösungen zur Probeklausur. Aufgabe 1. Aufgabe 2 (5+5 Punkte) Christoph Eisinger Sommersemester 2011
Mathematik für Informatiker II Christoph Eisinger Sommersemester 211 Beispiellösungen zur Probeklausur Aufgabe 1 Gegeben sind die Polynome f, g, h K[x]. Zu zeigen: Es gibt genau dann Polynome h 1 und h
MehrLineare Algebra (Mathe I) für Wirtschaftsinformatiker; Zusammenfassung
Lineare Algebra (Mathe I) für Wirtschaftsinformatiker; Zusammenfassung Artur Trzewik sw562@uni-essen.de v1., 26.3.1998 korrigiert 16. Februar 2 Zusammenfassung Warnung: für die Richtigkeit der Definitionnen
Mehr6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen
Mathematik für Ingenieure II, SS 9 Freitag. $Id: quadrat.tex,v.5 9//5 ::59 hk Exp $ $Id: orthogonal.tex,v.4 9// ::54 hk Exp $ $Id: fourier.tex,v. 9// :: hk Exp $ Symmetrische Matrizen und quadratische
MehrNumerisches Programmieren
Technische Universität München SoSe 213 Institut für Informatik Prof. Dr. Thomas Huckle Dipl.-Inf. Christoph Riesinger Dipl.-Math. Jürgen Bräckle Numerisches Programmieren 2. Programmieraufgabe: Lineare
Mehrax 2 + bx + c = 0, (4.1)
Kapitel 4 Komplexe Zahlen Wenn wir uns auf die reellen Zahlen beschränken, ist die Operation des Wurzelziehens (also die Umkehrung der Potenzierung) nicht immer möglich. Zum Beispiel können wir nicht die
MehrEntscheidungsbäume. Definition Entscheidungsbaum. Frage: Gibt es einen Sortieralgorithmus mit o(n log n) Vergleichen?
Entscheidungsbäume Frage: Gibt es einen Sortieralgorithmus mit o(n log n) Vergleichen? Definition Entscheidungsbaum Sei T ein Binärbaum und A = {a 1,..., a n } eine zu sortierenden Menge. T ist ein Entscheidungsbaum
MehrHöhere Mathematik 3. Apl. Prof. Dr. Norbert Knarr. Wintersemester 2015/16. FB Mathematik
Höhere Mathematik 3 Apl. Prof. Dr. Norbert Knarr FB Mathematik Wintersemester 2015/16 4. Homogene lineare Dierentialgleichungen 4.1. Grundbegrie 4.1.1. Denition. Es sei J R ein Intervall und a 0 ; : :
MehrGleitkommaarithmetik und Pivotsuche bei Gauß-Elimination. Lehrstuhl für Angewandte Mathematik Wintersemester 2009/10. 14.
Gleitkommaarithmetik und Pivotsuche bei Gauß-Elimination Vorlesung Computergestützte Mathematik zur Linearen Algebra Lehrstuhl für Angewandte Mathematik Wintersemester 2009/0 4. Januar 200 Instabilitäten
MehrInhaltsverzeichnis 1 Lineare Gleichungssysteme I
Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Gleichungssysteme I 3 1.1 Mengen und Abbildungen....................................... 3 1.1.1 Mengen und ihre Operationen.............................. 3 1.1.2 Summen- und
MehrLineare Gleichungssysteme und Gauß'scher Algorithmus
Zurück Letzter Update 7... Lineare Gleichungssysteme und Gauß'scher Algorithmus In der Mathematik bezeichnet man mit Matrix ein rechteckiges Schema, in dem Zahlen oder Funktionen angeordnet werden. Hier
MehrLösen von linearen Gleichungssystemen mit zwei Unbekannten:
Lösen von linearen Gleichungssystemen mit zwei Unbekannten: 1. Additions- und Subtraktionsverfahren 3x = 7y 55 + 5x 3x = 7y 55 7y 5x + 2y = 4 3 5 werden, dass die Variablen links und die Zahl rechts vom
MehrSeminararbeit für das SE Reine Mathematik- Graphentheorie
Seminararbeit für das SE Reine Mathematik- Graphentheorie Der binäre Rang, der symplektische Graph, die Spektralzerlegung und rationale Funktionen Vortrag am 24.01.2012 Heike Farkas 0410052 Inhaltsverzeichnis
MehrSimplex-Umformung für Dummies
Simplex-Umformung für Dummies Enthält die Zielfunktion einen negativen Koeffizienten? NEIN Optimale Lösung bereits gefunden JA Finde die Optimale Lösung mit dem Simplex-Verfahren! Wähle die Spalte mit
MehrLineare Gleichungssysteme
Lineare Gleichungssysteme Eines der am häufigsten auftretenden Standardprobleme der angewandten Mathematik ist das Lösen linearer Gleichungssysteme, etwa zur Netzwerkberechnung in der Elektrotechnik oder
MehrÜbungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2009/10 Blatt 10 21.12.2009
Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2009/10 Blatt 10 21.12.2009 Aufgabe 35: Thema: Singulärwertzerlegung und assoziierte Unterräume Sei A eine m n Matrix mit Rang r und A = UDV T ihre Singulärwertzerlegung.
MehrMatrixalgebra. mit einer Einführung in lineare Modelle. Stefan Lang Institut für Statistik Ludwigstrasse 33 email: lang@stat.uni-muenchen.
Matrixalgebra mit einer Einführung in lineare Modelle Stefan Lang Institut für Statistik Ludwigstrasse 33 email: lang@statuni-muenchende 25 August 24 Vielen Dank an Christiane Belitz, Manuela Hummel und
Mehr2 Die Darstellung linearer Abbildungen durch Matrizen
2 Die Darstellung linearer Abbildungen durch Matrizen V und V seien Vektorräume über einem Körper K. Hom K (V, V ) bezeichnet die Menge der K linearen Abbildungen von V nach V. Wir machen Hom K (V, V )
MehrNumerische Behandlung des Eigenwertproblems
Numerische Behandlung des Eigenwertproblems Zusammenfassung Das Ziel dieses Vortrages ist, zwei gute Methoden für die numerische Bestimmung der Eigenwerte zu zeigen und wie man diese mit Matlab anwenden
MehrEinführung in MATLAB
Kapitel 4 Einführung in MATLAB 41 Allgemeines MATLAB ist eine kommerzielle mathematische Software zur Lösung mathematischer Probleme und zur graphischen Darstellung der Ergebnisse Die Verfahren in MATLAB
MehrLineare Gleichungssysteme I (Matrixgleichungen)
Lineare Gleichungssysteme I (Matrigleichungen) Eine lineare Gleichung mit einer Variable hat bei Zahlen a, b, die Form a b. Falls hierbei der Kehrwert von a gebildet werden darf (a 0), kann eindeutig aufgelöst
MehrNumerisches Programmieren
Technische Universität München SS 2012 Institut für Informatik Prof Dr Thomas Huckle Dipl-Inf Christoph Riesinger Dipl-Math Alexander Breuer Dipl-Math Dipl-Inf Jürgen Bräckle Dr-Ing Markus Kowarschik Numerisches
MehrMathematik III für Ingenieure
Mathematik III für Ingenieure im Bachelor-Studiengang Maschinenbau Vorlesung Wintersemester 21/211 B. Schuster aktualisert am 27. Januar 211 Inhalt I. Eigenwerte und Eigenvektoren 1 1. Komplexe Matrizen
MehrZur Numerik linearer Gleichungssysteme. Werner Vogt Technische Universität Ilmenau Institut für Mathematik Postfach 100565 98684 Ilmenau
Zur Numerik linearer Gleichungssysteme Werner Vogt Technische Universität Ilmenau Institut für Mathematik Postfach 100565 98684 Ilmenau Ilmenau, den 1.11.2004 1 Direkte Verfahren für lineare Gleichungssysteme
MehrRekursionen. Georg Anegg 25. November 2009. Methoden und Techniken an Beispielen erklärt
Methoden und Techniken an Beispielen erklärt Georg Anegg 5. November 009 Beispiel. Die Folge {a n } sei wie folgt definiert (a, d, q R, q ): a 0 a, a n+ a n q + d (n 0) Man bestimme eine explizite Darstellung
MehrRationale Zahlen. Vergleichen und Ordnen rationaler Zahlen
Rationale Zahlen Vergleichen und Ordnen rationaler Zahlen Von zwei rationalen Zahlen ist die die kleinere Zahl, die auf der Zahlengeraden weiter links liegt.. Setze das richtige Zeichen. a) -3 4 b) - -3
MehrSkript zur Vorlesung Höhere Mathematik für Bachelorstudiengänge. Prof. Dr. R. Herzog. gehalten im SS2013 Technische Universität Chemnitz
Skript zur Vorlesung Höhere Mathematik für Bachelorstudiengänge Prof. Dr. R. Herzog gehalten im SS2013 Technische Universität Chemnitz Auszug aus den Studienordnungen zu den Ausbildungszielen der mit dieser
MehrAlgorithmen II Vorlesung am 15.11.2012
Algorithmen II Vorlesung am 15.11.2012 Kreisbasen, Matroide & Algorithmen INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und Algorithmen nationales
MehrIm Jahr t = 0 hat eine Stadt 10.000 Einwohner. Nach 15 Jahren hat sich die Einwohnerzahl verdoppelt. z(t) = at + b
Aufgabe 1: Im Jahr t = 0 hat eine Stadt 10.000 Einwohner. Nach 15 Jahren hat sich die Einwohnerzahl verdoppelt. (a) Nehmen Sie lineares Wachstum gemäß z(t) = at + b an, wobei z die Einwohnerzahl ist und
MehrErinnerung/Zusammenfassung zu Abbildungsmatrizen
Erinnerung/Zusammenfassung zu Abbildungsmatrizen Thomas Coutandin (cthomas@student.ethz.ch) 7. November 2 Abbildungsmatrizen Im Folgenden betrachten wir stets endlich dimensionale K-Vektorräume (K irgend
Mehr3.1. Die komplexen Zahlen
3.1. Die komplexen Zahlen Es gibt viele Wege, um komplexe Zahlen einzuführen. Wir gehen hier den wohl einfachsten, indem wir C R als komplexe Zahlenebene und die Punkte dieser Ebene als komplexe Zahlen
MehrBestimmung einer ersten
Kapitel 6 Bestimmung einer ersten zulässigen Basislösung Ein Problem, was man für die Durchführung der Simplexmethode lösen muss, ist die Bestimmung einer ersten zulässigen Basislösung. Wie gut das geht,
Mehr7 Lineare Abbildungen und Lineare Gleichungssysteme
7 LINEARE ABBILDUNGEN UND LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME 5 7 Lineare Abbildungen und Lineare Gleichungssysteme 7 Lineare Abbildungen 7 Abbildungen: Eine Verallgemeinerungen des Funktionsbegriffs Bemerkung:
MehrLineare Gleichungssysteme. Lineare Gleichungssysteme. LR Zerlegung ohne Pivotsuche. Zerlegung regulärer Matrizen
Heinrich Voss voss@tu-harburg.de Hamburg University of Technology Institute for Numerical Simulation Betrachte ein lineares Gleichungssystem Ax = b (1) Es sei A C n n eine gegebene regulär Matrix. Dann
MehrKochen mit Jordan. Vorbereitungen. Schnellzubereitung. JNF für Genießer wenn s noch etwas mehr sein darf
Kochen mit Jordan Vorbereitungen Man nehme eine Matrix A R n n und bestimme ihr charakteristisches Polynom p(λ) = (λ c ) r (λ c j ) rj C[X] Dabei gilt: algebraische Vielfachheit r j ˆ= Länge des Jordanblocks
MehrMatrizennorm. Definition 1. Sei A M r,s (R). Dann heißt A := sup die Matrixnorm. Wir wissen zunächst nicht, ob A eine reelle Zahl ist.
Matrizennorm Es seien r,s N Mit M r,s (R bezeichnen wir die Menge der reellen r s- Matrizen (also der linearen Abbildungen R s R r, und setze M s (R := M s,s (R (also die Menge der linearen Abbildungen
MehrÜbungsbuch Algebra für Dummies
...für Dummies Übungsbuch Algebra für Dummies von Mary Jane Sterling, Alfons Winkelmann 1. Auflage Wiley-VCH Weinheim 2012 Verlag C.H. Beck im Internet: www.beck.de ISBN 978 3 527 70800 0 Zu Leseprobe
MehrInstallation. Arbeiten mit der MATLAB-Entwicklungsumgebung. MATLAB als Taschenrechner mit Matrix- und Vektorrechnung.
Installation. Arbeiten mit der MATLAB-Entwicklungsumgebung. MATLAB als Taschenrechner mit Matrix- und Vektorrechnung. Die heutige Sitzung dient dem ersten Kennenlernen von MATLAB. Wir wollen MATLAB zuerst
MehrDivision Für diesen Abschnitt setzen wir voraus, dass der Koeffizientenring ein Körper ist. Betrachte das Schema
Division Für diesen Abschnitt setzen wir voraus, dass der Koeffizientenring ein Körper ist. Betrachte das Schema 2x 4 + x 3 + x + 3 div x 2 + x 1 = 2x 2 x + 3 (2x 4 + 2x 3 2x 2 ) x 3 + 2x 2 + x + 3 ( x
MehrAusgleichungsrechnung I
Ausgleichungsrechnung I oder Die Anwendung statistischer Methoden in Vermessungswesen und GIS Gerhard Navratil mit Beiträgen von Martin Staudinger Institute for Geoinformation Technical University Vienna
MehrVorwort. Günter M. Gramlich. Lineare Algebra. Eine Einführung ISBN: 978-3-446-43035-8. Weitere Informationen oder Bestellungen unter
Vorwort Günter M. Gramlich Lineare Algebra Eine Einführung ISBN: 978-3-446-43035-8 Weitere Informationen oder Bestellungen unter http://www.hanser.de/978-3-446-43035-8 sowie im Buchhandel. Carl Hanser
Mehr7 Rechnen mit Polynomen
7 Rechnen mit Polynomen Zu Polynomfunktionen Satz. Zwei Polynomfunktionen und f : R R, x a n x n + a n 1 x n 1 + a 1 x + a 0 g : R R, x b n x n + b n 1 x n 1 + b 1 x + b 0 sind genau dann gleich, wenn
MehrLineare Gleichungssysteme
Lineare Gleichungssysteme Sei K ein Körper, a ij K für 1 i m, 1 j n. Weiters seien b 1,..., b m K. Dann heißt a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... + a 2n x n = b 2... a m1
MehrRepetitionsaufgaben: Lineare Gleichungen
Kantonale Fachschaft Mathematik Repetitionsaufgaben: Lineare Gleichungen Zusammengestellt von Hannes Ernst, KSR Lernziele: - Lineare Gleichungen von Hand auflösen können. - Lineare Gleichungen mit Parametern
MehrAustausch- bzw. Übergangsprozesse und Gleichgewichtsverteilungen
Austausch- bzw. Übergangsrozesse und Gleichgewichtsverteilungen Wir betrachten ein System mit verschiedenen Zuständen, zwischen denen ein Austausch stattfinden kann. Etwa soziale Schichten in einer Gesellschaft:
MehrKommentierte Musterlösung zur Klausur HM I für Naturwissenschaftler
Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM I für Naturwissenschaftler Wintersemester 3/4 (.3.4). (a) Für z = + i und z = 3 4i berechne man z z und z z. Die Ergebnisse sind in kartesischer Form anzugeben.
Mehr2 Lineare Gleichungssysteme
Beispiel.5: Funktion von Runge (V) Beispiel Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, NWF III, Institut für Mathematik Martin Arnold: Grundkurs Numerische Mathematik (WiS 27/8) Abbildung.3: Interpolation
Mehr11 Normalformen von Matrizen
11 Normalformen von Matrizen Wir wenden uns in diesem Kapitel noch einmal der Untersuchung linearer Abbildungen auf endlichdimensionalen Vektorräumen und deren Darstellung mittels Matrizen zu Speziell
MehrÜbungsaufgaben LAAG I. für Lehramtsstudenten GS, MS, BS
Doz.Dr. Norbert Koksch TU DRESDEN Fachrichtung Mathematik, Institut für Analysis Übungsaufgaben LAAG I für Lehramtsstudenten GS, MS, BS Logik: Übungsaufgabe 1. Begründen Sie, ob es sich um eine Aussage
Mehr(λ Ri I A+BR)v Ri = 0. Lässt sich umstellen zu
Herleitung der oppenecker-formel (Wiederholung) Für ein System ẋ Ax + Bu (B habe Höchstrang) wird eine Zustandsregelung u x angesetzt. Der geschlossene egelkreis gehorcht der Zustands-Dgl. ẋ (A B)x. Die
MehrFormelsammlung Mathematische Grundlagen für die Informatik
Formelsammlung Mathematische Grundlagen für die Informatik Wolfgang Führer wolfgang.fuehrer@web.de August 2007 Inhaltsverzeichnis Lineare Algebra. Vektorräume.................................... Abelsche
MehrÜbungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15
Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15 Linearkombinationen, Basen, Lineare Abbildungen 2.1 Lineare Unabhängigkeit Sind die folgenden Vektoren linear unabhängig? (a) 1, 2, 3 im Q Vektorraum R (b)
Mehr11. Primfaktorzerlegungen
78 Andreas Gathmann 11 Primfaktorzerlegungen Euch ist sicher aus der Schule bekannt, dass sich jede positive ganze Zahl a als Produkt a = p 1 p n von Primzahlen schreiben lässt, und dass diese Darstellung
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie II (Unterrichtsfach)
MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Prof. Dr. D. Rost SS 0 Blatt.06.0 Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie II (Unterrichtsfach) Abgabe: Dienstag, 0. Juli 0, bis 4:00
MehrErgänzungen zur Analysis I
537. Ergänzungsstunde Logik, Mengen Ergänzungen zur Analysis I Die Behauptungen in Satz 0.2 über die Verknüpfung von Mengen werden auf die entsprechenden Regelnfür die Verknüpfung von Aussagen zurückgeführt.
Mehr(2) (x 2 1 + x 2 2 + + x 2 n)(y 2 1 + y 2 2 + + y 2 n) = z 2 1 + z 2 2 + + z 2 n
Über die Komposition der quadratischen Formen von beliebig vielen Variablen 1. (Nachrichten von der k. Gesellschaft der Wissenschaften zu Göttingen, Mathematisch-physikalische Klasse, 1898, S. 309 316.)
MehrWS 2008/09. Diskrete Strukturen
WS 2008/09 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0809
MehrRSA-Verschlüsselung. von Johannes Becker Gießen 2006/2008
RSA-Verschlüsselung von Johannes Becker Gießen 2006/2008 Zusammenfassung Es wird gezeigt, wieso das nach Ronald L. Rivest, Adi Shamir und Leonard Adleman genannte RSA-Krptosstem funktioniert, das mittlerweile
MehrBeispiel 11.2. Wenn p ein Polynom vom Grad größer gleich 1 ist, ist q : C Ĉ definiert durch q (z) =
Funktionentheorie, Woche Funktionen und Polstellen. Meromorphe Funktionen Definition.. Sei U C offen und sei f : U gilt, nennt man f meromorph auf U: Ĉ eine Funktion. Wenn folgendes. P := f hat keine Häufungspunkte;.
MehrEinführung in die Kodierungstheorie
Einführung in die Kodierungstheorie Einführung Vorgehen Beispiele Definitionen (Code, Codewort, Alphabet, Länge) Hamming-Distanz Definitionen (Äquivalenz, Coderate, ) Singleton-Schranke Lineare Codes Hamming-Gewicht
MehrFakultät für Mathematik und Informatik. Seminar über angewandte Analysis. Sommersemester 2007. Der Kreissatz von Gerschgorin
Fakultät für Mathematik und Informatik Lehrgebiet angewandte Mathematik Prof. Dr. H. Linden Dipl.-Math. H.-J. Schäfer Seminar über angewandte Analysis Sommersemester 2007 Der Kreissatz von Gerschgorin
MehrLösungsvorschläge zu ausgewählten Übungsaufgaben aus Storch/Wiebe: Lehrbuch der Mathematik Band 2, 2.Aufl. (Version 2010), Kapitel 5
Lösungsvorschläge zu ausgewählten Übungsaufgaben aus Storch/Wiebe: Lehrbuch der Mathematik Band,.Aufl. Version, Kapitel 5 Bilinear-und Sesquilinearformen Abschnitt.A, Aufg., p. 6.6. : Man bestimme die
MehrBeispiel zur Lösung eines Gleichungssystems : 6 y + z = 15 0 6 1. 15 12 x + 3 y 3 z = 15 12 3 3. 15 2 x 3 y = 4 2 3 0.
Beispiel zur Lösung eines Gleichungssystems : 6 y + z = 5 0 6 5 2 x + 3 y 3 z = 5 2 3 3 5 2 x 3 y = 4 2 3 0 4 z2 /3 z : 3 2 x 3 y = 4 2 3 0 4 4 x + y z = 5 4 5 6 y + z = 5 0 6 5 z2 + 2 z 2 x 3 y = 4 2
Mehr5.1 Drei wichtige Beweistechniken... 55 5.2 Erklärungen zu den Beweistechniken... 56
5 Beweistechniken Übersicht 5.1 Drei wichtige Beweistechniken................................. 55 5. Erklärungen zu den Beweistechniken............................ 56 Dieses Kapitel ist den drei wichtigsten
Mehru + v = v + u. u + (v + w) = (u + v) + w. 0 V + v = v + 0 V = v v + u = u + v = 0 V. t (u + v) = t u + t v, (t + s) u = t u + s u.
Universität Stuttgart Fachbereich Mathematik Prof. Dr. C. Hesse PD Dr. P. H. Lesky Dipl. Math. D. Zimmermann Msc. J. Köllner FAQ 3 Höhere Mathematik I 4..03 el, kyb, mecha, phys Vektorräume Vektorräume
MehrLehrstuhl für Mathematik II Algebraische Kombinatorik, Diskrete Strukturen Prof. Dr. Adalbert Kerber. Bachelor-Thesis
Universität Bayreuth Fakultät für Mathematik und Physik Lehrstuhl für Mathematik II Algebraische Kombinatorik, Diskrete Strukturen Prof. Dr. Adalbert Kerber Bachelor-Thesis zur Erlangung des Grades Bachelor
MehrDEUTSCHE BUNDESBANK Seite 1 Z 10-8. Prüfzifferberechnungsmethoden zur Prüfung von Kontonummern auf ihre Richtigkeit (Stand: September 2015)
DEUTSCHE BUNDESBANK Seite 1 Z 10-8 Prüfzifferberechnungsmethoden zur Prüfung von Kontonummern auf ihre Richtigkeit (Stand: September 2015) 00 Modulus 10, Gewichtung 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2 Die Stellen
Mehr9.2. DER SATZ ÜBER IMPLIZITE FUNKTIONEN 83
9.. DER SATZ ÜBER IMPLIZITE FUNKTIONEN 83 Die Grundfrage bei der Anwendung des Satzes über implizite Funktionen betrifft immer die folgende Situation: Wir haben eine Funktion f : V W und eine Stelle x
MehrSchnelle Lösung großer Gleichungssysteme
Schnelle Lösung großer Gleichungssysteme Anton Schüller 1 Ulrich Trottenberg 1,2 Roman Wienands 2 1 Fraunhofer-Institut Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI 2 Mathematisches Institut der Universität
MehrMultiplikationstafeln
Multiplikationstafeln Rechenintensive Arbeiten in der Landesvermessung und Astronomie, sowie im Handel, machten es in früheren Jahrhunderten wünschenswert, höhere Rechenarten auf niedrigere zurück zu führen.
MehrLineare Ausgleichsprobleme. Lineare Ausgleichsprobleme. Normalgleichungen. Normalgleichungen
Wir betrachten in diesem Abschnitt das lineare Ausgleichsproblem Ax b 2 = min! (1) Heinrich Voss voss@tu-harburgde Hamburg University of Technology Institute for Numerical Simulation mit gegebenem A R
MehrZeichen bei Zahlen entschlüsseln
Zeichen bei Zahlen entschlüsseln In diesem Kapitel... Verwendung des Zahlenstrahls Absolut richtige Bestimmung von absoluten Werten Operationen bei Zahlen mit Vorzeichen: Addieren, Subtrahieren, Multiplizieren
MehrGleichungen Aufgaben und Lösungen
Gleichungen Aufgaben und Lösungen http://www.fersch.de Klemens Fersch 6. Januar 3 Inhaltsverzeichnis Lineare Gleichung. a x + b = c....................................................... Aufgaben....................................................
MehrDas Kryptosystem von McEliece. auf der Basis von linearen Codes
Das Kryptosystem von McEliece auf der Basis von linearen Codes Anforderungen Public-Key Kryptosysteme E e (m) = c Verschlüsselung D d (c) = m Entschlüsselung mit Schl. effizient effizient 2/25 Anforderungen
Mehr2.1 Codes: einige Grundbegriffe
Gitter und Codes c Rudolf Scharlau 2. Mai 2009 51 2.1 Codes: einige Grundbegriffe Wir stellen die wichtigsten Grundbegriffe für Codes über dem Alphabet F q, also über einem endlichen Körper mit q Elementen
MehrWortproblem für kontextfreie Grammatiken
Wortproblem für kontextfreie Grammatiken G kontextfreie Grammatik. w Σ w L(G)? Wortproblem ist primitiv rekursiv entscheidbar. (schlechte obere Schranke!) Kellerautomat der L(G) akzeptiert Ist dieser effizient?
Mehr7down Zusatzaufgaben. Mathias Ziebarth und Joachim Breitner. 13. März 2008
7down Zusatzaufgaben Mathias Ziebarth und Joachim Breitner 13. März 2008 1 Problem 1 Unser Programm hat folgende Lösungen berechnet: Testfall 1 153131 141441 973493 330529 869017 876927 Testfall 2 279841
Mehr