Präferenzen und Nutzenfunktionen. 10.März 2017
|
|
- Heidi Goldschmidt
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Präferenzen und Nutzenfunktionen 10.März 2017 Präferenzen und Nutzenfunktionen
2 Darstellung der Präferenzen mittels Nutzenfunktion (utility function) Eine Nutzenfunktion u(x) ordnet jedem Element x aus X eine reelle Zahl zu, und zwar so, dass die Elemente von X gemäß den Präferenzen der Konsumentin geordnet werden. Definition: Die Funktion u: X R ist eine die Präferenzrelation darstellende (repräsentierende) Nutzenfunktion, wenn für alle x 1, x 2 X gilt: x 1 x 2 u(x 1 ) u(x 2 ). Anmerkung: Die Darstellung einer Präferenzrelation durch eine Nutzenfunktion u(x) ist nicht eindeutig. 2 / 14
3 Streng monotone Transformation: Sei f : R R eine streng monoton wachsende Funktion, so ist v(x) = f (u(x)) eine neue Nutzenfunktion, welche die gleichen Präferenzen wie u(x) repräsentiert. ordinales Nutzenmaß: Invarianz gegenüber monotoner Transformation (den Gütern werden keine Zahlen zugeordnet) kardinales Nutzenmaß: Nicht invariant gegenüber monotoner Transformation (den Gütern werden Zahlen zugeordnet - Jevons, Walras, Marshall Wirtschaftswissenschaftler des 19Jhdt. welche den Nutzen als messbar betrachteten.) Existenz einer Nutzenfunktion erfordert eine weitere Annahme: die Stetigkeit (continuity) der Präferenzen 3 / 14
4 lexikographischen Präferenzrelation für den Fall X = R 2 +: x 1 x 2 x1 1 > x1 2 oder ( x1 1 = x1 2 und x2 1 x2 2 ) Präferenzrelation beruht auf dem gleichen Prinzip wie ein Wörterbuch: zunächst vergleicht man nur die jeweils erste Komponente von Konsumgüterkombinationen. Ist die Menge des ersten Gutes gleich, dann wir die zweite Komponente betrachtet. Die lexikographische Präferenzrelation ist vollständig, transitiv, streng monoton und streng konvex, ABER es existiert keine Nutzenfunktion, welche diese Präferenzrelation repräsentiert. Problem: Indifferenzmengen bestehen nur aus einem einzigen Konsumgüterbündel. 4 / 14
5 Definition: Die Präferenzrelation auf X ist stetig, wenn für alle x 0 X gilt, dass die obere Konturmenge ( x 0) = { x X : x x 0} und die untere Konturmenge ( x 0) = { x X : x 0 x } abgeschlossen sind. Alternative Darstellung: Die Präferenzrelation auf X ist stetig, if it is preserved {(( ) under limits. Dies bedeutet: für jede Folge x 1 k, ( x 2) )} k mit ( x 1) k=1 k ( x 2) k für alle k, x ( 1 = lim ) k x 1 k und x 2 = lim k ( x 2 ) k erhält man x 1 x 2. Die lexikographische Präferenzrelation ist nicht stetig. Beweisidee: Man betrachtet die Folge {(( x 1) k, ( x 2) ( k)} ) mit k=1 x 1 = (1/k, 0) und ( x 2) = (0, 1). k k 5 / 14
6 Satz (ohne Beweis): Die rationale Präferenzrelation auf X sei stetig. Dann existiert eine stetige Nutzenfunktion u(x), welche repräsentiert. Anmerkung: Nicht jede Nutzenfunktion, welche eine rationale, stetige Präferenzrelation repräsentiert, ist stetig. Differenzierbarkeit von Nutzenfunktion u(x) wird meist unterstellt. Gegenbeispiel einer rationalen,stetigen Präferenzrelationen, welche nicht durch eine differenzierbare Nutzenfunktion dargestellt werden kann: Leontief Präferenzen x 1 x 2 min { x1 1, x2 1 } { min x 2 1, x2 2 } u(x 1, x 2 ) = min{ax 1, x 2 }, a > 0: Diese Nutzenfunktion beschreibt perfekte Komplemente, d.h. die Güter müssen in einem fixen Verhältnis a konsumiert werden. u(x 1, x 2 ) = ax 1 + x 2, a > 0: Diese Nutzenfunktion beschreibt perfekte Substitute, d.h. die Güter können in einem fixen Verhältnis ausgetauscht werden. 6 / 14
7 Leontief Prferenzen aus Mas-Colell et al. Figure 3.C.3 7 / 14
8 Eigenschaften der Präferenzrelation Eigenschaften der Nutzenfunktion 1 monotone Präferenzrelation u(x 1 ) > u(x 2 ) für x 1 x 2 2 konvexe (strikt konvexe) Präferenzen u( ) (strikt) quasikonkav u( ) ist quasikonkav, wenn die Menge {x R n + : u(x) u(x0 )} für alle x 0 konvex ist äquivalent dazu: u(αx 0 + (1 α)x) min{u(x 0 ), u(x)} für alle x 0, x und alle α [0, 1] (gilt diese Ungleichung für alle x 0 x und α (0, 1) in strikter Form, dann ist u( ) strikt quasikonkav.) 3 stetige Präferenzrelation auf X = R n + ist homothetisch Nutzenfunktion u(x) homogen vom Grad Eins ist: u(αx) = αu(x) für alle α > 0. 8 / 14
9 Quasikonkavität (Chiang and Wainwright, Fundamental Methods of Mathematical Economics) u(αx 0 + (1 α)x) min{u(x 0 ), u(x)} für alle x 0, x und alle α [0, 1] 9 / 14
10 Quasikonkavität (Chiang and Wainwright, Fundamental Methods of Mathematical Economics) u( ) ist quasikonkav, wenn die Menge {x R n +: u(x) u(x 0 )} für alle x 0 konvex ist u(αx 0 + (1 α)x) min{u(x 0 ), u(x)} für alle x 0, x und alle α [0, 1] 10 / 14
11 Quasikonkavität (Chiang and Wainwright, Fundamental Methods of Mathematical Economics) S {x f (x) k} S {x f (x) k} u( ) ist quasikonkav, wenn die Menge {x R n +: u(x) u(x 0 )} für alle x 0 konvex ist 11 / 14
12 Ist die Nutzenfunktion u (x 1, x 2 ) auf der konvexen Menge A R 2 + zweimal stetig differenzierbar und gilt u (x) 0 für x A, so ist die Funktion u (x 1, x 2 ) auf der konvexen Menge A genau dann strikt quasikonkav, wenn die geränderte Hessesche Matrix für x A die folgende Bedingung erfüllt: 2 u x1 2 (x 1, x 2 ) 2 u x 2 x 1 (x 1, x 2 ) u x 1 (x 1, x 2 ) 2 u x 1 x 2 (x 1, x 2 ) 2 u x2 2 (x 1, x 2 ) u x 1 (x 1, x 2 ) u x 2 (x 1, x 2 ) u x 2 (x 1, x 2 ) 0 2u 1 u 2 u 12 u 2 1u 22 u 2 2u 11 > 0 > 0 12 / 14
13 Verallgemeinerte Cobb Douglas Präferenzen: u (x 1, x 2 ) = Ax1 α x β 2, A > 0, α > 0, β > 0 Spezialfall: β = 1 α mit 0 < α < 1 Annahme A=1 im folgenden. Es gilt: u x 1 = αx α 1 1 x β 2 > 0, u = βx α 1 x xβ 1 2 > 0 2 2u 1 u 2 u 12 u 2 1 u 22 u 2 2 u 11 = αβ (α + β) x 3α 2 1 x 3β 2 2 > 0 Die Nutzenfunktion ist daher streng monoton und strikt quasikonkav. 13 / 14
14 Die Indifferenzkurven x α 1 x β 2 = ū sind negativ geneigt und strikt konvex: wobei gilt: x 2 = (ū) 1/β x α/β 1 x 2 = α x 1 u=ū β (ū)1/β x (α+β)/β 1 < 0 2 x 2 α (α + β) x1 2 = u=ū β 2 (ū) 1/β x (α+2β)/β 1 > 0 14 / 14
Mikroökonomik 2. Vorlesungswoche
Mikroökonomik 2. Vorlesungswoche Tone Arnold Universität des Saarlandes 30. Oktober 2007 Tone Arnold (Universität des Saarlandes) 2. Vorlesungswoche 30. Oktober 2007 1 / 108 Präferenzen Wie treffen Konsumenten/Individuen
MehrMikroökonomik 4. Vorlesungswoche Fortsetzung
Mikroökonomik 4. Vorlesungswoche Fortsetzung Tone Arnold Universität des Saarlandes 14. November 2007 Tone Arnold (Universität des Saarlandes) 4. Vorlesungswoche Fortsetzung 14. November 2007 1 / 41 Slutzky
MehrVWL 3: Mikroökonomie Lösungshinweise zu Aufgabenblatt 1
Georg Nöldeke Frühjahrssemester 2009 VWL 3: Mikroökonomie Lösungshinweise zu Aufgabenblatt Siehe Abbildung x 2 m p = 25 2 Budgetgerade: { xpx + px 2 2 = m} Budgetmenge: { xpx + px 2 2 m} 0 0 m p = 20 x
MehrÜbung zur Vorlesung Multiagentensysteme
Ludwig-Maximilians-Universität München SS 2007 Institut für Informatik Aufgabenblatt 1 Dr. Brandt / Fischer & Harrenstein 23. April 2007 Übung zur Vorlesung Multiagentensysteme Tutorübung: 25. April 2007
Mehr2. Theorie des Haushalts
. Theorie des Haushalts. Konsumentenpräferenzen. Theorie des Haushalts Theorie des Verbraucherverhaltens Theorie des Faktorangebots Vorgehensweise in drei Schritten: ) Konsumentenpräferenzen ) Budgetrestriktion
Mehrε δ Definition der Stetigkeit.
ε δ Definition der Stetigkeit. Beweis a) b): Annahme: ε > 0 : δ > 0 : x δ D : x δ x 0 < δ f (x δ f (x 0 ) ε Die Wahl δ = 1 n (n N) generiert eine Folge (x n) n N, x n D mit x n x 0 < 1 n f (x n ) f (x
Mehrf(x, y) = 0 Anschaulich bedeutet das, dass der im Rechteck I J = {(x, y) x I, y J}
9 Der Satz über implizite Funktionen 41 9 Der Satz über implizite Funktionen Wir haben bisher Funktionen g( von einer reellen Variablen immer durch Formelausdrücke g( dargestellt Der Zusammenhang zwischen
MehrMikroökonomik. Präferenzen, Indi erenzkurven und Nutzenfunktionen. Harald Wiese. Universität Leipzig
Mikroökonomik Präferenzen, Indi erenzkurven und Nutzenfunktionen Harald Wiese Universität Leipzig Harald Wiese (Universität Leipzig) Präferenzen, Indi erenzkurven und Nutzenfunktionen 1 / 33 Gliederung
MehrIK Ökonomische Entscheidungen und Märkte LVA
IK Ökonomische Entscheidungen und Märkte LVA LVA-Leiter: Michael Noldi Einheit 4: Das Verbraucherverhalten (Kap. 3) Verbraucherverhalten IK WS 2014/15 1 Verbraucherverhalten Bugetbeschränkung: Einkommen,
Mehr18 Höhere Ableitungen und Taylorformel
8 HÖHERE ABLEITUNGEN UND TAYLORFORMEL 98 8 Höhere Ableitungen und Taylorformel Definition. Sei f : D R eine Funktion, a D. Falls f in einer Umgebung von a (geschnitten mit D) differenzierbar und f in a
MehrDer Begriff der konvexen Menge ist bereits aus Definition 1.4, Teil I, bekannt.
Kapitel 3 Konvexität 3.1 Konvexe Mengen Der Begriff der konvexen Menge ist bereits aus Definition 1.4, Teil I, bekannt. Definition 3.1 Konvexer Kegel. Eine Menge Ω R n heißt konvexer Kegel, wenn mit x
MehrKapitel 1: Präferenzen
Kapitel 1: Präferenzen Hauptidee: Eine Konsumentscheidung kann als Wahl zwischen Güterbündeln modelliert werden, gemäß der Präferenzen des Konsumenten. Die Konzepte Indifferenzkurve, Grenzrate der Substitution,
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
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
MehrAllgemeines Gleichgewicht
Allgemeines Gleichgewicht Dr. Alexander Westkamp 30. November 2010 Allgemeines Gleichgewicht I 1/ 46 Einleitung Partielle Gleichgewichtsanalyse nützlich, wenn es wenig Interdependenzen zwischen verschiedenen
MehrMietinteressent A B C D E F G H Vorbehaltspreis a) Im Wettbewerbsgleichgewicht beträgt der Preis 250.
Aufgabe 1 Auf einem Wohnungsmarkt werden 5 Wohnungen angeboten. Die folgende Tabelle gibt die Vorbehaltspreise der Mietinteressenten wieder: Mietinteressent A B C D E F G H Vorbehaltspreis 250 320 190
MehrWirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA)
Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wintersemester 2014/15 Hochschule Augsburg : Gliederung 1 Grundlegende 2 Grundlegende 3 Aussagenlogik 4 Lineare Algebra
MehrDefinition: Differenzierbare Funktionen
Definition: Differenzierbare Funktionen 1/12 Definition. Sei f :]a, b[ R eine Funktion. Sie heißt an der Stelle ξ ]a, b[ differenzierbar, wenn der Grenzwert existiert. f(ξ + h) f(ξ) lim h 0 h = lim x ξ
MehrMikroökonomie 1. Präferenzen
Mikroökonomie 1 Präferenzen 18.03.2010 1 Wiederholung: ökonomische Theorie des Konsumenten was man sich leisten kann (Budgetrestriktion) die besten Dinge wählen (Präferenzen) In der letzten Veranstaltung
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
MehrMikroökonomik 3. Vorlesungswoche
Mikroökonomik 3. Vorlesungswoche Tone Arnold Universität des Saarlandes 1. November 2007 Tone Arnold (Universität des Saarlandes) 3. Vorlesungswoche 1. November 2007 1 / 71 Nutzenmaximierung Optimale Entscheidung
MehrVorlesung 6: Alternativen zur Erwartungsnutzentheorie
Vorlesung 6: Alternativen zur Erwartungsnutzentheorie Georg Nöldeke Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Basel Entscheidung VL 6 (FS 11) Alternativen zur Erwartungsnutzentheorie 1 / 21 1.
MehrProbeklausur zur Mikroökonomik I
Prof. Dr. Robert Schwager Sommersemester 2005 Probeklausur zur Mikroökonomik I 08. Juni 2005 Name: Matrikelnr.: Bei Multiple-Choice-Fragen sind die zutreffenden Aussagen (wahr bzw. falsch) anzukreuzen.
Mehr1. Aufgabe [2 Punkte] Seien X, Y zwei nicht-leere Mengen und A(x, y) eine Aussageform. Betrachten Sie die folgenden Aussagen:
Klausur zur Analysis I svorschläge Universität Regensburg, Wintersemester 013/14 Prof. Dr. Bernd Ammann / Dr. Mihaela Pilca 0.0.014, Bearbeitungszeit: 3 Stunden 1. Aufgabe [ Punte] Seien X, Y zwei nicht-leere
MehrNutzentheorie und Präferenzen
Mikroökonomische Theorie 5 Nutzentheorie und Präferenzen 50 Nutzentheorie und Präferenzen Prof Dr Winfried Reiß, Universität Paderborn Mikroökonomische Theorie 5 Nutzentheorie und Präferenzen 51 Lernziele
MehrMathematik 1 für Wirtschaftsinformatik
Mathematik 1 für Wirtschaftsinformatik Wintersemester 2012/13 Hochschule Augsburg : Gliederung 7 Folgen und Reihen 8 Finanzmathematik 9 Reelle Funktionen 10 Differenzieren 1 11 Differenzieren 2 12 Integration
Mehr2. Mathematische Grundlagen
2. Mathematische Grundlagen Erforderliche mathematische Hilfsmittel: Summen und Produkte Exponential- und Logarithmusfunktionen 21 2.1 Endliche Summen und Produkte Betrachte n reelle Zahlen a 1, a 2,...,
Mehrx, y 2 f(x)g(x) dµ(x). Es ist leicht nachzuprüfen, dass die x 2 setzen. Dann liefert (5.1) n=1 x ny n bzw. f, g = Ω
5. Hilberträume Definition 5.1. Sei H ein komplexer Vektorraum. Eine Abbildung, : H H C heißt Skalarprodukt (oder inneres Produkt) auf H, wenn für alle x, y, z H, α C 1) x, x 0 und x, x = 0 x = 0; ) x,
MehrVorlesung: Nicht-kooperative Spieltheorie. Teil 1: Organisatorisches, Inhalte der Vorlesung und Nutzentheorie
Vorlesung: Nicht-kooperative Spieltheorie Teil 1: Organisatorisches, Inhalte der Vorlesung Dr. Thomas Krieger Wintertrimester 2009 Dr. Thomas Krieger Vorlesung: Nicht-kooperative Spieltheorie 1 / 15 Organisatorisches
Mehr9 Vektorräume mit Skalarprodukt
9 Skalarprodukt Pink: Lineare Algebra 2014/15 Seite 79 9 Vektorräume mit Skalarprodukt 9.1 Normierte Körper Sei K ein Körper. Definition: Eine Norm auf K ist eine Abbildung : K R 0, x x mit den folgenden
MehrProseminar Mathematik. Ungleichungen I Betreuung: Natalia Grinberg. Karlsruher Institut für Technologie
Proseminar Mathematik Ungleichungen I 12.6.215 Betreuung: Natalia Grinberg Karlsruher Institut für Technologie Inhaltsverzeichnis 1 Young-Ungleichung 2 2 Hölder-Ungleichung 4 3 Minkowski-Ungleichung 5
MehrMitschrift Mathematik, Vorlesung bei Dan Fulea, 2. Semester
Mitschrift Mathematik, Vorlesung bei Dan Fulea, 2. Semester Christian Nawroth, Erstellt mit L A TEX 23. Mai 2002 Inhaltsverzeichnis 1 Vollständige Induktion 2 1.1 Das Prinzip der Vollstandigen Induktion................
Mehr11 Logarithmus und allgemeine Potenzen
Logarithmus und allgemeine Potenzen Bevor wir uns mit den Eigenschaften von Umkehrfunktionen, und insbesondere mit der Umkehrfunktion der Eponentialfunktion ep : R R + beschäftigen, erinnern wir an den
MehrQuantitatives Risikomanagement
Quantitatives Risikomanagement Korrelation und Abhängigkeit im Risikomanagement: Eigenschaften und Irrtümer von Jan Hahne und Wolfgang Tischer -Korrelation und Abhängigkeit im Risikomanagement: Eigenschaften
MehrInhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Nash-Gleichgewicht in strategischen Spielen Nash-Gleichgewicht Beste-Ant
Abstrakte Analyse des Nash-Gleichgewichtes Seminar von Olga Schäfer Fachbereich Mathematik der Universität Siegen Siegen, 29. Juli 2009 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Nash-Gleichgewicht in strategischen
MehrStetigkeit von Funktionen
9 Stetigkeit von Funktionen Definition 9.1 : Sei D R oder C und f : D R, C. f stetig in a D : ε > 0 δ > 0 mit f(z) f(a) < ε für alle z D, z a < δ. f stetig auf D : f stetig in jedem Punkt a D. f(a) ε a
MehrMikroökonomik 13. Vorlesungswoche
Mikroökonomik 13. Vorlesungswoche Tone Arnold Universität des Saarlandes 27. Januar 2008 Tone Arnold (Universität des Saarlandes) 13. Vorlesungswoche 27. Januar 2008 1 / 124 Übersicht Nutzenmaximierung
MehrLösungen zu den Übungsbeispielen aus Einheit
Lösungen zu den Übungsbeispielen aus Einheit Haushaltstheorie Haushaltstheorie IK Ökonomische Entscheidungen & Märkte (239.120) Sommerssemester 2010 Übung 1: Die Budgetbeschränkung Gegeben sind das Einkommen
MehrDer Satz von Cramér (1938) Ausarbeitung zu einem Vortrag im Seminar Große Abweichungen am Maren Urner
Der Satz von Cramér (1938) Ausarbeitung zu einem Vortrag im Seminar Große Abweichungen am 04.12.2010 Maren Urner In diesem Vortrag soll der Satz von Cramér als ein Prinzip großer Abweichungen (LDP) vorgestellt
MehrMAA = MAB + B AA = B CA + CAA BA A Nun sehen wir mit Proposition 10.7 aus dem Skript, dass A M AB gelten muss.
1. Konvexität in der absoluten Ebene In einem Dreieck in der Euklidischen Ebene hat die Strecke zwischen zwei Seitenmittelpunkten die halbe Länge der dritten Seite. In der absoluten Ebene hat man eine
MehrMathematik I Herbstsemester 2014
Mathematik I Herbstsemester 2014 www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/hs2014/other/mathematik1 BIOL Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/ farkas 1 / 32 1 Stetigkeit Grenzwert einer
MehrStetige Funktionen. Definition. Seien (X, d) und (Y, ϱ) metrische Räume und f : X Y eine Abbildung. D(f) X sei der Definitionsbereich von f.
Stetige Funktionen Abbildungen f : X Y, wobei X und Y strukturierte Mengen sind (wie z.b. Vektorräume oder metrische Räume), spielen eine zentrale Rolle in der Mathematik. In der Analysis sind Abbildungen
MehrFerienkurs Analysis 1 - Wintersemester 2014/15. 1 Aussage, Mengen, Induktion, Quantoren
Ferienkurs Analysis 1 - Wintersemester 2014/15 Können Sie die folgenden Fragen beantworten? Sie sollten es auf jeden Fall versuchen. Dieser Fragenkatalog orientiert sich an den Themen der Vorlesung Analysis
Mehr15 Hauptsätze über stetige Funktionen
15 Hauptsätze über stetige Funktionen 15.1 Extremalsatz von Weierstraß 15.2 Zwischenwertsatz für stetige Funktionen 15.3 Nullstellensatz von Bolzano 15.5 Stetige Funktionen sind intervalltreu 15.6 Umkehrfunktionen
Mehreine Folge in R, für die man auch hätte schreiben können, wenn wir alle richtig raten, was auf dem Pünktchen stehen sollte.
Analysis, Woche 5 Folgen und Konvergenz A 5. Cauchy-Folgen und Konvergenz Eine Folge in R ist eine Abbildung von N nach R und wird meistens dargestellt durch {x n } n=0, {x n} n N oder {x 0, x, x 2,...
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
MehrÜbungsaufgaben zu Partielle Differentialgleichungen Blatt III vom
Prof. Dr. M. Kaßmann Fakultät für Mathematik Wintersemester 2011/2012 Universität Bielefeld Übungsaufgaben zu Partielle Differentialgleichungen Blatt III vom 27.10.2011 Aufgabe III.1 (4 Punkte) Sei Ω R
MehrAnwendungen der Differentialrechnung
KAPITEL 5 Anwendungen der Differentialrechnung 5.1 Maxima und Minima einer Funktion......................... 80 5.2 Mittelwertsatz.................................... 82 5.3 Kurvendiskussion..................................
MehrStabilität mittels Ljapunov Funktion
Stabilität mittels Ljapunov Funktion Definition Eine C 1 Funktion V : D R, D R, heißt eine Ljapunov Funktion auf K r (0) D für f(y), falls gilt: 1) V(0) = 0, V(y) > 0 für y 0 2) V,f(y) 0 ( y, y r) Gilt
Mehr10. Grenzwerte von Funktionen, Stetigkeit, Differenzierbarkeit. Der bisher intuitiv verwendete Grenzwertbegriff soll im folgenden präzisiert werden.
49. Grenzwerte von Funktionen, Stetigkeit, Differenzierbarkeit a Grenzwerte von Funktionen Der bisher intuitiv verwendete Grenzwertbegriff soll im folgenden präzisiert werden. Einführende Beispiele: Untersuche
MehrMikroökonomie I Kapitel 3 Das Käuferverhalten WS 2004/2005
Mikroökonomie I Kapitel 3 Das Käuferverhalten WS 2004/2005 Die Themen in diesem Kapitel Konsumentenpräferenzen Budgetbeschränkungen Verbraucherentscheidung Die Grenznutzen und die Verbraucherentscheidung
MehrThema 4 Limiten und Stetigkeit von Funktionen
Thema 4 Limiten und Stetigkeit von Funktionen Wir betrachten jetzt Funktionen zwischen geeigneten Punktmengen. Dazu wiederholen wir einige grundlegende Begriffe und Schreibweisen aus der Mengentheorie.
MehrAufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs
Prof. Dr. H. Garcke, Dr. H. Farshbaf-Shaker, D. Depner WS 8/9 Hilfskräfte: A. Weiß, W. Thumann 6.3.29 NWF I - Mathematik Universität Regensburg Aufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs Die folgenden
MehrÜbungen zur Analysis II Blatt 27 - Lösungen
Prof. Dr. Torsten Wedhorn SoSe 22 Daniel Wortmann Übungen zur Analysis II Blatt 27 - Lösungen Aufgabe 5: 6+6+6* Punkte Bestimme alle lokalen Extrema der folgenden Funktionen: a b c* f : R 3 R g : R 2 R
Mehr13. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas 3. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS 00/ 07.0.-.0. Aufgabe G Stetigkeit) a) Gegeben
MehrDierentialgleichungen 2. Ordnung
Dierentialgleichungen 2. Ordnung haben die allgemeine Form x = F (x, x, t. Wir beschränken uns hier auf zwei Spezialfälle, in denen sich eine Lösung analytisch bestimmen lässt: 1. reduzible Dierentialgleichungen:
MehrAnalysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME
Analysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME Dietmar A. Salamon ETH-Zürich 23. Februar 2015 1 Topologische Grundbegriffe Sei (X, d) ein metrischer Raum, d.h. X ist eine Menge und d : X X R ist
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..................................
MehrAnalysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Ingenuin Gasser Department Mathematik Universität Hamburg Technische Universität Hamburg Harburg Wintersemester 2008/2009 3.2 Konvergenzkriterien
MehrOrlicz-Räume. Toni Scharle. Zillertal / LMU München. Motivation N-Funktionen Orlicz-Räume Ausblick
Orlicz-Räume Toni Scharle LMU München Zillertal / 12.12.2013 15.12.2013 Toni Scharle Orlicz-Räume 1/14 Motivation Erinnerung: u L p () = u(x) p dx A ( u(x) ) dx < mit A : R + 0 R+ 0 t t p Mögliche Verallgemeinerung:
MehrStudiengang (Zutreffendes bitte ankreuzen):
Prof. Dr. Ulrich Schwalbe Sommersemester 2006 Klausur Mikroökonomik Matrikelnummer: Studiengang (Zutreffendes bitte ankreuzen): SozÖk Sozma AÖ WiPäd Wiwi Prof. Dr. Ulrich Schwalbe Sommersemester 2006 Klausur
Mehr2 Stetigkeit und Differenzierbarkeit
2.1) Sei D R. a) x 0 R heißt Häufungspunkt von D, wenn eine Folge x n ) n N existiert mit x n D,x n x 0 und lim n x n = x 0. D sei die Menge der Häufungspunkte von D. b) x 0 D heißt innerer Punkt von D,
MehrMusterlösungen Mikroökonomie II
Musterlösungen Mikroökonomie II Kardinaler Nutzen Aufgabe 1 Man hält den Nutzen, der aus dem Konsum von Gütern entsteht für meßbar. Konkret wird angenommen, daß man den Nutzenabstand zwischen zwei Güterbündeln
MehrLeitfaden a tx t
Leitfaden -0.7. Potenz-Reihen. Definition: Es sei (a 0, a, a 2,...) eine Folge reeller Zahlen (wir beginnen hier mit dem Index t 0). Ist x R, so kann man die Folge (a 0, a x, a 2 x 2, a 3 x 3,...) und
MehrProf. Dr. H. Rommelfanger: Entscheidungstheorie, Kapitel 3 38
Prof. Dr. H. Rommelfanger: Entscheidungstheorie, Kapitel 3 38 Offene Fragen Warum ist ein ET bereit, für eine Feuerversicherung mit einer Versicherungshöhe von 1 Million und einer Jahreseintrittswahrscheinlichkeit
MehrKapitel 7. Funktionentheorie. 7.1 Holomorphe und harmonische Funktionen. 1. Definitionen
Kapitel 7 Funktionentheorie In diesem Kapitel geht es meistens um Funktionen, die auf einem Gebiet G C definiert sind und komplexe Werte annehmen. Nach Lust, Laune und Bedarf wird C mit R identifiziert,
MehrOptimierung. Optimierung. Vorlesung 7 Lineare Programmierung II. 2013 Thomas Brox, Fabian Kuhn
Optimierung Vorlesung 7 Lineare Programmierung II 1 Lineare Programme Lineares Programm: Lineare Zielfunktion Lineare Nebenbedingungen (Gleichungen oder Ungleichungen) Spezialfall der konvexen Optimierung
MehrFlüsse, Fixpunkte, Stabilität
1 Flüsse, Fixpunkte, Stabilität Proseminar: Theoretische Physik Yannic Borchard 7. Mai 2014 2 Motivation Die hier entwickelten Formalismen erlauben es, Aussagen über das Verhalten von Lösungen gewöhnlicher
MehrStetigkeit von Funktionen
Stetigkeit von Funktionen Definition. Es sei D ein Intervall oder D = R, x D, und f : D R eine Funktion. Wir sagen f ist stetig wenn für alle Folgen (x n ) n in D mit Grenzwert x auch die Folge der Funktionswerte
MehrRegulär variierende Funktionen
KAPITEL 4 Regulär variierende Funktionen Unser nächstes Ziel ist es, die Max-Anziehungsbereiche der Extremwertverteilungen zu beschreiben. Dies wird im nächsten Kapitel geschehen. Wir haben bereits gesehen,
Mehr2. Stetigkeit und Differenzierbarkeit
2. Stetigkeit Differenzierbarkeit 9 2. Stetigkeit Differenzierbarkeit Wir wollen uns nun komplexen Funktionen zuwenden dabei zunächst die ersten in der Analysis betrachteten Eigenschaften untersuchen,
MehrEinführung in die Analysis
Ergänzungen zur Vorlesung Einführung in die Analysis Christian Schmeiser 1 Vorwort In dieser Vorlesung werden Grundbegriffe der Analysis wie Folgen und Reihen, Konvergenz und Vollständigkeit am Beispiel
MehrÜbung zu Risiko und Versicherung Entscheidungstheoretische Grundlagen
Übung zu Risiko Entscheidungstheoretische Grundlagen Christoph Lex Dominik Lohmaier http://www.inriver.bwl.lmu.de Newsletter Auf der Homepage unter http://www.inriver.bwl.uni-muenchen.de/studium/sommer_04/bachelorveranstaltungen/risiko_und_versicherungen/index.html
MehrMathematik für Wirtschaftswissenschaftler
Knut Sydsaeter Peter HammondJ Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Basiswissen mit Praxisbezug 2., aktualisierte Auflage Inhaltsverzeichnis Vorwort 13 Vorwort zur zweiten Auflage 19 Kapitel 1 Einführung,
MehrVorlesung. Funktionen/Abbildungen 1
Vorlesung Funktionen/Abbildungen 1 1 Grundlagen Hinweis: In dieser Vorlesung werden Funktionen und Abbildungen synonym verwendet. In der Schule wird eine Funktion häufig als eindeutige Zuordnung definiert.
MehrOptimierung für Nichtmathematiker
Optimierung für Nichtmathematiker Prof. Dr. R. Herzog WS/ / Inhaltsübersicht 3Einführung in die freie Optimierung 4Orakel und Modellfunktionen 5Optimalitätsbedingungen der freien Optimierung 6Das Newton-Verfahren
MehrRisiko und Versicherung - Übung
Sommer 2009 Risiko und Versicherung - Übung Entscheidungstheoretische Grundlagen Renate Bodenstaff Vera Brinkmann r.bodenstaff@uni-hohenheim.de vera.brinkmann@uni-hohenheim.de https://insurance.uni-hohenheim.de
MehrMathematik für Ökonomen 1
Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Herbstemester 2008 Mengen, Funktionen und Logik Inhalt: 1. Mengen 2. Funktionen 3. Logik Teil 1 Mengen
MehrIV. Stetige Funktionen. Grenzwerte von Funktionen
IV. Stetige Funktionen. Grenzwerte von Funktionen Definition. Seien X und Y metrische Räume und E X sowie f : X Y eine Abbildung und p ein Häufungspunkt von E. Wir schreiben lim f(x) = q, x p falls es
Mehr= (n 2 ) 1 (Kurzschreibweise: a n = n 2 ) ergibt die Zahlenfolge 1, 4, 9, 16, 25, 36,.
2 Folgen, Reihen, Grenzwerte 2.1 Zahlenfolgen Definition: Eine Folge ist eine geordnete Menge von Elementen an (den sogenannten Gliedern ), die eindeutig den natürlichen Zahlen zugeordnet sind (n N; auch
Mehr3 Folgen, Reihen, Grenzwerte 3.1 Zahlenfolgen Definition: Eine Folge ist eine geordnete Menge von Elementen an (den sogenannten Gliedern ), die
3 Folgen, Reihen, Grenzwerte 3.1 Zahlenfolgen Definition: Eine Folge ist eine geordnete Menge von Elementen an (den sogenannten Gliedern ), die eindeutig den natürlichen Zahlen zugeordnet sind ( n N, auch
MehrAllgemeine Volkswirtschaftslehre I für WiMA und andere (AVWL I)
I WiMA und andere WS 007/08 Institut Wirtschaftswissenschaften www.mathematik.uni-ulm.de/wiwi/ . Grundzüge der Mikroökonomik WS 007/08.6 Theorie des Haushalts .6 Theorie des Haushalts WS 007/08 Haushaltstheorie
MehrMathematik 2 für Wirtschaftsinformatik
für Wirtschaftsinformatik Sommersemester 2012 Hochschule Augsburg Hinreichende Bedingung für lokale Extrema Voraussetzungen Satz D R n konvex und offen Funktion f : D R zweimal stetig partiell differenzierbar
MehrDie Ackermannfunktion
Die Ackermannfunktion Slide 1 Die Ackermannfunktion Hans U. Simon (RUB) Email: simon@lmi.rub.de Homepage: http://www.ruhr-uni-bochum.de/lmi Die Ackermannfunktion Slide 2 Eine Frage zu Anfang Ist jede intuitiv
Mehr2. Stetige lineare Funktionale
-21-2. Stetige lineare Funktionale Die am Ende von 1 angedeutete Eigenschaft, die ein lineares Funktional T : D(ú) 6 verallgemeinerten Funktion macht, ist die Stetigkeit von T in jedem n 0 0 D(ú). Wenn
Mehr(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9)
(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9) Sei K ein beliebiger Körper. Ein Vektorraum über K ist eine (nichtleere) Menge V, auf der zwei Operationen deniert sind, die bestimmten Rechenregeln genügen:
MehrMengen, Funktionen und Logik
Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Mengen, Funktionen und Logik Literatur Referenz: Gauglhofer, M. und Müller, H.: Mathematik für Ökonomen,
MehrMathematik I. Vorlesung 19. Metrische Räume
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Mathematik I Vorlesung 19 Metrische Räume Euklidische Räume besitzen nach Definition ein Skalarprodukt. Darauf aufbauend kann man einfach die Norm eines Vektors
Mehr3.2 Extensive und intensive Größen. Mathematik. Zusammenfassung des physikalischen Teils:
3. Extensive und intensive Größen. Mathematik 43 3. Extensive und intensive Größen. Mathematik Zusammenfassung des physikalischen Teils: Wir untersuchen, wie sich bestimmte Größen bei Kontakt B 1 B zweier
Mehrn=1 a n mit reellen Zahlen a n einen
4 Unendliche Reihen 4. Definition und Beispiele Ein altes Problem der Analysis ist es, einer Reihe mit reellen Zahlen einen Wert zuzuordnen. Ein typisches Beispiel ist die unendliche Reihe + +..., die
MehrWirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA)
Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wintersemester 2013/14 Hochschule Augsburg : Gliederung 1 Aussagenlogik 2 Lineare Algebra 3 Lineare Programme 4 Folgen
MehrWiederholungsblatt Elementargeometrie LÖSUNGSSKIZZE
Wiederholungsblatt Elementargeometrie im SS 01 bei Prof. Dr. S. Goette LÖSUNGSSKIZZE Die Lösungen unten enthalten teilweise keine vollständigen Rechnungen. Es sind aber alle wichtigen Zwischenergebnisse
Mehr11 Optimierung von Funktionen einer Veränderlichen
11 Optimierung von Funktionen einer Veränderlichen In diesem Kapitel werden die bis hier behandelten Grundlagen der Analysis genutzt, um Methoden aus der Optimierungstheorie für eindimensionale Entscheidungsmengen
MehrDer Abschluss D ist die Menge, die durch Hinzunahme der Intervallränder entsteht, in den obigen Beispielen also
Festlegung Definitionsbereich 11.1 Festlegung Definitionsbereich Festlegung: Wir betrachten Funktionen f : D Ñ R, deren Definitionsbereich eine endliche Vereinigung von Intervallen ist, also z.b. D ra,
MehrFunktionsgrenzwerte, Stetigkeit
Funktionsgrenzwerte, Stetigkeit Häufig tauchen in der Mathematik Ausdrücke der Form lim f(x) auf. x x0 Derartigen Ausdrücken wollen wir jetzt eine präzise Bedeutung zuweisen. Definition. b = lim f(x) wenn
MehrAnalysis für Wirtschaftswissenschaftler und Ingenieure
Dieter Hoffmann 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Analysis für Wirtschaftswissenschaftler und Ingenieure
MehrKapitel V. Folgen und Konvergenz. V.1 Konvergenz von Zahlenfolgen
Kapitel V Folgen und Konvergenz V.1 Konvergenz von Zahlenfolgen Wir erinnern an den Begriff der Folge, den wir schon im Kapitel III verwenden. Eine Folge (a n ) n=1 AN in A ist eine Abbildung a ( ) : N
Mehrist reelles lineares Funktional. x(t) ϕ(t) dt ist reelles lineares Funktional für alle ϕ L 2 (0, 1).
Kapitel 4 Stetige lineare Funktionale 4.1 Der Satz von Hahn - Banach Definition 4.1. Sei X ein linearer normierter Raum über dem Körper K (R oder C). Ein linearer Operator f : X K heißt (reelles oder komplexes)
MehrWeiterbildung für Ingenieure Numerische Methoden für Differentialgleichungen Prinzipien und Praxis Taubert, Heitmann Universität Hamburg WS03/04
Weiterbildung für Ingenieure Numerische Methoden für Differentialgleichungen Prinzipien und Praxis Taubert, Heitmann Universität Hamburg WS03/04 Linearisierung 1 K. Taubert LINEARISIERUNG und das VERHALTEN
MehrKonvergenz, Filter und der Satz von Tychonoff
Abschnitt 4 Konvergenz, Filter und der Satz von Tychonoff In metrischen Räumen kann man topologische Begriffe wie Stetigkeit, Abschluss, Kompaktheit auch mit Hilfe von Konvergenz von Folgen charakterisieren.
Mehr