Zusammenfassung Analysis für Informatik

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Zusammenfassung Analysis für Informatik"

Transkript

1 Zusmmenfssung Anlysis für Informtik Stefn Hider Sommersemester 2012 Pnholzer Prüfungsstoff , 7.5, 7.6 und 9.1 Inhltsverzeichnis 1 Folgen reeller Zhlen Beispiele für Folgen Grenzwerte und Häufungspunkte Monotonie und Beschränktheit Rechnen mit Grenzwerten Konvergenzuntersuchung Reihen wichtige Reihen Konvergenzkriterien Cuchyprodukt Potenzreihen Asymptotischer Vergleich Lndu Symbole Elementre Funktionen Polynomfunktion Rtionle Funktion Potenzen mit reellen Exponenten Exponentilfunktion Logrithmus Winkelfunktionen Grenzwerte und Stetigkeit 9 6 Differentilrechnung Ableitungen von Funktionen Ableitungsregeln Mittelwertstz Tylorreihe Erste Ableitung Zweite Ableitung Verllgemeinerter Mittelwertstz und l Hospitl

2 7 Integrlrechnung Unbestimmtes Integrl Bestimmtes Integrl Uneigentliche Integrle Differentilrechnung in mehreren Vriblen Funktionen Grenzwerte Stetigkeit Prtielle Ableitungen Differentilrechnung Tylorentwicklung Bestimmung von Extrem Differentilgleichungen Linere DGL erster Ordnung Linere DGL zweiter Ordnung mit konstnten Koeffizienten Linere DGL k-ter Ordnung mit konstnten Koeffizienten Seprble Differentilgleichungen erster Ordnung Numerische Mthemtik Bisektion Regul flsi Newton sches Näherungsverfhren Integrlrechung in mehreren Vriblen 25 2

3 1 Folgen reeller Zhlen S 139 bis S 148 Definition Folge Unter einer Folge versteht mn eine Anordnung von reellen Zhlen 0, 1, 2,... Eine weitere Schreibweise stellt ( n ) dr. Folgen können uch ls Funktionen : N R interpretiert werden. Die Zhlen n nennt mn Folgenglieder, n ist der Index des Folgenglieds. 1.1 Beispiele für Folgen 1. konstnte Folge: n = 2 2. rithmetische Folge: n = 0 + dn 3. geometrische Folge: n = 0 q n 4. rekursive Folge: n = n 1 + n Grenzwerte und Häufungspunkte ε-umgebung U ε () = ( ε, + ε) = {x R x < ε} fst lle Eine Aussge gilt für fst lle n N wenn sie für lle ußer endlich viele Ausnhmen gilt. Definition Grenzwert Eine reelle Zhl heißt Grenzwert der Folge n flls in jeder ε-umgebung von fst lle Folgenglieder n liegen. ε > 0 N(ε) N n > N(ε) : n < ε N(ε) bezeichnet den Schwellwert für ε Definition Konvergenz lim n = n Eine Folge heißt konvergent flls sie einen Grenzwert besitzt. Nullfolge Eine Folge mit dem Grenzwert 0 nennt mn Nullfolge. Uneigentliche Konvergenz Eine Folge ist uneigentlich konvergent wenn für sie gilt: lim n = n + und nennt mn uneigentliche Grenzwerte. Definition Divergenz Eine Folge heißt divergent flls sie keinen Grenzwert besitzt. Definition Häufungspunkt so ist ein Häufungspunkt. Wenn in jeder ε-umgebung von unendlich viele Folgenglieder liegen, Limes superior Limes inferior Der größte Häufungspunkt wird ls Limes superior lim sup n bezeichnet. n Der kleinste Häufungspunkt wird ls Limes inferior lim inf n n bezeichnet. Zusmmenhng Grenzwert/Häufungspunkt lim inf n n Für konvergente Folgen gilt: lim n = lim sup n = n n 3

4 1.3 Monotonie und Beschränktheit Definitionen monoton Eine Folge n heißt monoton fllend wenn gilt: n N : n+1 n streng monoton Gilt sogr n+1 < n ist die Folge sogr streng monoton fllend. steigend Anlog werden (streng) monoton wchsende Folgen definiert. obere Schrnke Schrnke von n. Supremum Besitzt eine Folge eine reelle Zhl S für die gilt n < S nennt mn S eine obere Die kleinste obere Schrnke S 0 wird somit ls Supremum (sup n ) bezeichnet. Infimum Anlog zum Supremum wird ds Infimum ls die größte untere Schrnke definiert. Vollständigkeitsstz für reelle Zhlen Jede nch oben (unten) beschränkte nicht leere Teilemenge von R besitzt ein Supremum (Infimum). Selbiges gilt für reelle Folgen Sätze Stz Jede konvergente Folge ist beschränkt. Huptstz über monotone Folgen beschränkt ist. Eine monotone Folge ist genu dnn konvergent, wenn sie 1.4 Rechnen mit Grenzwerten n und b n sind konvergente Folgen mit lim n n = und lim n b n = b. 1. lim n ( n ± b n ) = ± b 2. lim n (λ n) = λ für λ R 3. lim n ( nb n ) = b 4. lim ( n n b n ) = b flls n N : b n 0 b Uneigentliche Grenzwerte unbestimmte Formen Ds Rechnen mit uneigentlichen Grenzwerten ist nicht immer sinnvoll, d unbestimmte Formen wie entstehen. n und b n sind konvergente Folgen mit lim n = und lim b n = b. n n 1. lim n ( n + b n ) = 2. lim n (λ n) = { if λ > 0, 3. lim n ( nb n ) = flls b > 0 4. lim ( bn n n ) = 0 flls b R if λ < 0 für λ R 4

5 Bernoulli sche Ungleichung Für n N mit n 2 und x 1, x 0 gilt: (1 + x) n > 1 + nx Euler sche Zhl e = lim n (1 + 1 n )n = 2, Konvergenzuntersuchung Um Konvergenz zu zeigen muss Monotonie und Beschränktheit einer Folge bewiesen werden. Sndwich-Theorem n und b n sind konvergente Folgen deren Grenzwerte übereinstimmen. Es gilt lso lim n = lim b n =. c n ist nun eine Folge für die gilt n c n b n. Drus folgt nun, dss n n lim c n =. n Definition Teilfolge Eine Folge ( nm ) m N nennt mn Teilfolge von ( n ). Stz Für eine Folge n mit dem Häufungspunkt gibt es eine Teilfolge, die gegen konvergiert. Flls umgekehrt eine Teilfolge eine Grenzwert besitzt ist dieser Grenzwert Häufungspunkt von n. Stz von Bolzno-Weierstrß Jede beschränkte Folge n enthält einen Häufungspunkt. Definition Cuchyfolge Eine reelle Folge heißt Cuchyfolge, wenn für lle ε > 0 ein N(ε) existiert, sodss n m < ε für lle n, m > N(ε). Ds bedeutet, dss eine Folge, für welche Glieder mit großem Index nhe beieinnderliegen, eine Cuchyfolge ist. Cuchykriterium Eine reelle Folge ist genu dnn konvergent, wenn sie eine Cuchyfolge ist. 2 Reihen S 148 bis S 158 Definition Reihe Unter einer unendlichen Reihe versteht mn eine unendliche Summe n. Dbei ist n die Folge der Reihenglieder. Die Folge s n = n k heißt Prtilsummenfolge. k=0 Unter dem Grenzwert (der Summe) der Reihe versteht mn den Grenzwert der Prtilsummenfolge. Ist die Folge s n konvergent bzw. divergent heißt die Reihe dementsprechend. Stz Nullfolge Flls die Reihe n konvergiert, so ist die Folge der Reihenglieder eine Nullfolge, d.h. lim n n = wichtige Reihen hrmonische Reihe geometrische Reihe konvergent für q < 1, divergent für q 1 n 1 1 n die Reihe ist divergent. q n die Reihe ist: 5 n=0

6 rithmetische Reihe k = n(n+1) 2 rithmetische (qudrtische) Reihe k 2 = n(n+1)(2n+1) 6 hyperhrmonische Reihe konvergent für α > 1, divergent für α 1 1 n α 2.2 Konvergenzkriterien Cuchykriterium Eine Reihe n ist genu dnn konvergent, wenn für lle ε > 0 ein N(ε) existiert, sodss m n < ε für lle m n > N(ε). k=n lternierende Reihe und negtiv sind. Eine Reihe heißt lternierend wenn die Folgenglieder n bwechselnd positiv Konvergenzkriterium von Leibniz Eine lternierende Reihe ( 1) n n ist konvergent, wenn n eine monoton fllende Nullfolge ist. bsolut konvergent Eine Reihe n heißt bsolut konvergent, wenn n konvergent ist. Eine konvergente Reihe, die nicht bsolut konvergent ist, ist bedingt kon- bedingt konvergent vergent. Stz Eine bsolut konvergente Reihe ist uch konvergent. Riemnn scher Umordnungsstz Eine bedingt konvergente Reihe lässt sich so umordnen, dss sie gegen eine beliebige Zhl (uneigentlich) konvergiert (bspw. ± ). Mjorntenkriterium Konvergenzbeweis mittels Abschätzung nch oben durch eine konvergente Reihe. 2 Reihen n und b n mit n b n für fst lle n. Flls b n konvergent ist, so ist n bsolut konvergent. In diesem Fll nennt mn b n eine Mjornte von n. Minorntenkriterium Divergenzbeweis mittels Abschätzung nch unten durch eine divergente Reihe. 2 Reihen n und b n mit 0 n b n für fst lle n. Flls n divergent ist, so ist uch b n divergent Wurzelkriterium Es gibt eine Zhl q für die gilt: n n q < 1 für fst lle n, dnn ist die Reihe bsolut konvergent. q < 1 ist wesentlich!! n n 1 für unendlich viele n, so ist die Reihe divergent. 6

7 n Limesform Aus lim sup n < 1 folgt die bsolute Konvergenz der Reihe, n n für lim sup n > 1 folgt die Divergenz. n Quotientenkriterium Es sei n 0 n N. Flls eine Zhl q existiert sodss gilt: n+1 n q < 1 für fst lle n, dnn ist die Reihe bsolut konvergent. 1 für fst lle n, dnn ist die Reihe divergent. n+1 n Limesform us lim inf n+1 n n 2.3 Cuchyprodukt Aus lim sup n+1 n n < 1 folgt die bsolute Konvergenz, > 1 hingegen die Divergenz. D die Summe einer konvergenten Reihe ls Grenzwert einer Folge definiert ist, ist es möglich die Rechenregeln für Grenzwerte direkt uf Reihen umzulegen. Rechenregeln 1. ( n + b n ) = ( n ) + (b n ) n n n 2. (λ n ) = λ ( n ) n n Definition Cuchyprodukt ( n k b n k ) k=0 Stz Sind 2 Reihen n = und b n = b bsolut konvergent, dnn ist uch deren Cuchypro- dukt bsolut konvergent und es gilt ( n k b n k ) = b k=0 2.4 Potenzreihen Eine Potenzreihe ist eine Reihe der Burt n (x x 0 ) n. x 0...Entwicklungspunkt n...koeffizienten der Potenzreihe Cuchyprodukt von Potenzreihen Stz Konvergenzrdius Sei n (x x 0 ) n b n (x x 0 ) n = ( n ) k b n k (x x 0 ) n k=0 n (x x 0 ) n eine Potenzreihe. Es existiert ein Konvergenzrdius R mit 0 R, so dss die Reihe für lle x C mit: x x 0 < R bsolut konvergent, und für x x 0 > R divergent ist. 7

8 R = 1 lim sup n n n Für lim sup = : R = 0 konvergiert die Potenzreihe nur für x = 0. Für lim sup = 0 : R = konvergiert die Potenzreihe in der gesmten Guß schen Zhlenebene. Stz Potenzreihe Es existieren Konstnten c > 0 und 0 < q < 1 für eine Potenzreihe n (x x 0 ) n mit Konvergenzrdius R, so dss n (x x 0 ) n cq n für lle x mit x x 0 r gilt. 3 Asymptotischer Vergleich S 158 bis S 160 Verwendung in der Performnce-Anlyse von Algorithmen. Mittels n bezeichnen wir die Anzhl der Vergleiche. 3.1 Lndu Symbole 2 Folgen: ( n ) und (b n ) 1. n = O(b n ): n b n C n N 2. n = o(b n ): n bn = 0 lim n 3. n b n : lim n n bn = 1 Stirling sche Formel n! ( n e )n 2πn 8

9 4 Elementre Funktionen S 160 bis S 170 Definition Monotonie Anlog zu Folgen. Stz Jede uf einem Intervll I streng monotone Funktion f : I f(i) ist bijektiv und lässt sich dher umkehren. Die Umkehrung ist im gleichen Sinne monoton wie f selbst. 4.1 Polynomfunktion f(x) = n x n + n 1 x n 1 + n 2 x n x Rtionle Funktion f(x) = p(x) q(x) dbei sind p(x) und q(x) Polynomfunktionen. Zu bechten ist, dss Nullstellen von q(x) us dem Definitionsbereich usgenommen sein müssen. 4.3 Potenzen mit reellen Exponenten Stz Stz Die Funktion f n (x) : R + R + mit f n (x) = x n und n N\{0} ist stetig. Wenn Folge n Nullfolge ist, dnn gilt: lim n xn = 1 negtive Exponenten x n = ( 1 x )n rtionle Exponenten x p q = (x 1 q ) p = ( q x) p 4.4 Exponentilfunktion Eulersche Zhl e := lim(1 + 1 n )n e 2, ntürliche Exponentilfunktion llgemeine Exponentilfunktion exp(x) = e x f(x) = x Drstellungen Grenzwert einer Folge: e x = lim(1 + x n )n Potenzreihendrstellung: x n n! Funktionlgleichung: e x e y = e x+y 4.5 Logrithmus Der Logrithmus stellt die Umkehrfunktion der Exponentilfunktion dr. ntürlicher Logrithmus y = ln x x = e y 9

10 Rechenregeln ln(b) = ln + ln b ln( b ) = b ln ln( b ) = ln ln b log x = ln x ln 4.6 Winkelfunktionen Reihendrstellung 1. sin x = ( 1) n x2n+1 (2n+1)! 2. cos x = ( 1) n x2n (2n)! Zusmmenhänge tn x = sin x cos x cos 2 x + sin 2 x = 1 cos(x + y) = cos x cos y sin x sin y sin(x + y) = sin x cos y + cos x sin y Rest: siehe diverse Formelsmmlungen Eulersche Formel e ix = cos x + i sin x 5 Grenzwerte und Stetigkeit S 170 bis S 177 Definition Stetigkeit Eine Funktion ist stetig in einem Punkt x 0 wenn gilt: f(x 0 ) = lim f(x). x x 0 Eine Funktion ist stetig in D wenn f n jeder Stelle des Definitionsbereichs stetig ist. 10

11 Stetigkeit von Potenzreihen Eine Potenzreihe n (x x 0 ) n mit dem Entwicklungspunkt x 0 ist im Konvergenzkreis mit x < R stetig. D bei elementren Funktionen der Konvergenzrdius ist sind sie uf R stetig. Nullstellenstz von Bolzno f ist im Intervll [, b] stetig und ist für f() < 0 und f(b) > 0 dnn folgt drus, ds f mindestens eine Nullstelle besitzt. Beweis erfolgt mittels Intervllhlbierung. Zwischenwertstz f ist im Intervll [, b] stetig, drus folgt, dss f jeden Wert zwischen f() und f(b) mindestens einml nnimmt. Stz Eine streng monotone stetige Funktion besitzt eine stetige Umkehrfunktion. Stz Alle elementren Funktionen sind in ihrem Definitionsbereich stetig. Drus folgt, dss uch Zusmmensetzungen elementrer Funktionen(f(x) ± g(x), f(x)g(x), f(x) g(x) ) uf geeigneten Definitionsbereich stetig sind Unstetigkeitsstellen sind Stellen einer Funktion n denen Lücken oder Sprünge bzw. Knicke uftreten. Lücken sind bspw. Ausnhmen des Definitionsbereichs. Sprünge Entsprechen Asymptoten (z.b Tngens). Knicke entstehen bei zusmmengesetzten Funktionen. 11

12 6 Differentilrechnung S 182 bis S 204 Differenzenquotient Differentilquotient f x = f(x 1) f(x 0 ) x 1 x 0 df dx = lim f x 0 x = lim f(x 1 ) f(x 0 ) x 1 x 0 x 1 x 0 Differenzierbrkeit Eine Funktion heißt differenzierbr im Punkt x 0, flls der Differentilquotient existiert. Der Grenzwert wird Ableitung von f gennnt und folgendermßen notiert f (x 0 ). Stz Aus Differenzierbrkeit in einem Punkt folgt die Stetigkeit in diesem Punkt. 6.1 Ableitungen von Funktionen f(x) = c f (x) = 0 f(x) = x + b f (x) = f(x) = x n f (x) = nx n 1 f(x) = sin x f (x) = cos x f(x) = cos x f (x) = sin x f(x) = tn x f (x) = 1 cos 2 x = 1 + tn2 x f(x) = e x f (x) = e x f(x) = ln x f (x) = 1 x Betrgsfunktion ist nicht differenzierbr. 6.2 Ableitungsregeln Konstnte Fktoren (cf(x)) = cf (x) Linere Abbildung (f(x) ± g(x)) = f (x) ± g (x) Produktregel (f(x)g(x)) = f (x)g(x) + f(x)g (x) Quotientenregel ( f(x) g(x) ) = f (x)g(x) f(x)g (x) g(x) 2 Kettenregel (f(g(x))) = f (g(x))g (x) Ableitung von Umkehrfunktionen (f 1 ) (y) = 1 f (f 1 (y)) n-te Ableitung f (n) (x) = f (n 1) (x) d dx 12

13 6.3 Mittelwertstz Extremwerte Für ein reltives Extremum n der Stelle x 0 einer Funktion gilt f (x 0 ) = 0. Diese Bedingung ist notwendig ber nicht hinreichend um ein Extremum zu bestimmen. reltives/lokles Extremum Ein reltives Mximum ist eine Stelle x 0 einer Funktion für die gilt U ε (x 0 ) : f(x) f(x 0 ), x U ε (x 0 ) D. bsolutes/globles Extremum Ein bsolutes Mximum ist eine Stelle x 0 einer Funktion für die gilt f(x) f(x 0 ), x D. Minim sind nlog zu Mxim definiert. Stz Differenzierbrkeit f(x) ist genu dnn differenzierbr n der Stelle x 0 wenn die Funktion liner pproximierbr ist. f(x) f(x 0 ) = f (x 0 )(x x 0 ) + R(x) mit R(x) = o(x x 0 ) Mittelwertstz der Differentilrechung Die Funktion f ist uf [, b] stetig und uf ], b[ differenzierbr. Dnn existiert ein ξ [, b] : f (ξ) = f(b) f() b. Stz von Rolle Die Funktion f ist uf [, b] stetig und uf ], b[ differenzierbr ußerdem ist f()=f(b). Dnn existiert ein ξ [, b] mit f (ξ) = Tylorreihe Stz Die Funktion f(x) = n (x x 0 ) n ist im Konvergenzrdius R der Potenzreihe differenzierbr. Die Ableitung erhält mn durch gliedweises Differenzieren. Dher gilt für lle x x 0 < R f (x) = n 1 n n (x x 0 ) n 1 Eindeutigkeitsstz Flls f(x) eine Potenzreihendrstellung besitzt ist diese eindeutig. Stz von Tylor f(x) = n k=0 f (k) (x 0 ) k! (x x 0 ) k + R n Restglied von Lgrnge R n = f (n+1) (ξ) (n+1)! (x x 0 ) n Erste Ableitung Monotonie Gilt f (x) 0 nennt mn die Funktion f(x) monoton steigend. Ist die strikte Ungleichung erfüllt ist die Funktion streng monoton steigen. Anloges gilt für f (x) 0 dnn nennt mn die Funktion (streng) monoton fllend Extrem Gilt f (x) = 0 und f (x) < 0 spricht mn von einem reltiven Mximum, bei f (x) > 0 von einem reltiven Minimum. 13

14 höhere Ableitungen Flls f (x) = 0 müssen höhere Ableitungen f (n) (x) betrchtet werden. 1. n gerde: f (n) (x) < 0 reltives Mximum f (n) (x) > 0 reltives Minimum 2. n ungerde: U ε dss f in U ε streng monoton ist. f (n) (x) < 0 streng monoton fllend f (n) (x) > 0 streng monoton steigend 6.6 Zweite Ableitung Die zweite Ableitung knn geometrisch ls Krümmung der Kurve gedeutet werden. Stz Ist eine Funktion f(x) 2 ml differenzierbr nennt mn die Funktion für: 1. f (x) 0 konkv/nch unten gekrümmt 2. f (x) 0 konvex/nch oben gekrümmt Die Krümmung knn uch durch eine Seknte durch die Kurve bestimmt werden Wendepunkt Mn nennt einen Punkte Wendepunkt wenn die Funktion 3 ml differenzierbr ist und gilt f (x) = 0 und f (x) Verllgemeinerter Mittelwertstz und l Hospitl Verllgemeinerter Mittelwertstz Die Funktionen f und g sind uf [, b] stetig und uf ], b[ differenzierbr. Dnn existiert eine Zwischenstelle für die gilt ξ ], b[: f (ξ) g (ξ) = f(b) f() g(b) g() Regel von de l Hospitl Die Regel von l Hospitl drf nur bei unbestimmten Formen ngewndt werden und folgt us dem verllgemeinerten Mittelwertstz. g(x) = lim g (x) f(x) lim x x 0 x x 0 f (x) Dmit die Regel ngewndt werden knn müssen f und g stetig und differenzierbr sein. 14

15 7 Integrlrechnung S 204 bis S Unbestimmtes Integrl F (x) = f(x)dx In diesem Zusmmenhng nennt mn F (x) die Stmmfunktion, f(x) den Integrnd und x die Integrtionsvrible. Ds unbestimmte Integrl wird lso dzu verwendet die Stmmfunktion zu einer Funktion zu finden. Dbei gibt es nicht nur eine Stmmfunktion sondern unendlich viele die sich lle um die Integrtionskonstnte c unterscheiden. G(x) = F (x) + c G (x) = f(x) Grundintegrle x α dx = xα+1 α+1 + c x 1 dx = 1 x dx = e x dx = e x + c sin(x)dx = cos(x) + c cos(x)dx = sin(x) + c { ln(x) + c1 für x > 0 ln( x) + c1 für x < 0 1 cos 2 (x) dx = (1 + tn 2 (x))dx = tn(x) + c 1 1+x 2 dx = rctn(x) + c für π 2 < x < π x dx = rcsin(x) + c für 1 < x < Integrtionsregeln Linerität: (f(x) + g(x))dx = f(x)dx + g(x)dx Prtielle Integrtion: (f(x)g (x))dx = f(x)g(x) f (x)g(x)dx Substitutionsregel: f(g(x))g (x)dx = F (g(x)) Leibnitz-Nottion: u = g(x) = du dx = g (x) = du = g (x)dx f(g(x))g (x)dx = F (g(x)) = f(u)du Prtilbruchzerlegung Um rtionle Funktionen der Form P (x) Q(x) integrierbre Brüche ufzusplten. zu integrieren ist es notwendig diesen Bruch in einzelne 1. Zuerst wird eine Polynomdivision durchgeführt um uf diese Weise gleich einen Teil des Bruches bzusplten. 2. Fktorisieren des Nenners. 3. Anschließend wird mittels Koeffizientenvergleich der Rest ufgesplten. 15

16 Beispiel Q(x) = x 3 3x = (x + 1)(x 2) 2 P (x) = 5x 4 A x 2 + B + C (x 2) 2 x+1 Gleichung nsetzen: 5x 4 = A(x 2)(x + 1) + B(x + 1) + C(x 2) 2 Ausmultiplizieren + Trennung der Vriblen: 0x 2 + 5x 1 4x 0 = (A + C)x 2 + ( A + B 4C)x 1 + ( 2A + B + 4C)x 0 Koeffizientenvergleich: A + C = 0 A + B 4C = 5 2A + B + 4C = 4 Lösen des Gleichungssystems führt zur Prtilbruchzerlegung. 7.2 Bestimmtes Integrl Geometrisch interpretiert entspricht ds bestimmte Integrl der Fläche unter einer Kurve. f(x)dx = f(x)dx flls > b, und f(x)dx = 0 und b nennt mn Integrtionsgrenzen, x Integrtionsvrible. Jede Funktion die ein bestimmtes Integrl besitzt nennt mn integrierbr. Riemnnsumme S n = n f(ξ i )(x i x i 1 ) i=1 Bildet mn die Riemnnsumme über unendlich viele Intervlle spricht mn vom bestimmten Integrl. 1 n f(x)dx = lim n n f(ξ i ) für eine äquidistnte Zerteilung i=1 Ober-/Untersummen Wählt mn die Zwischenstelle f(ξ i ) = mx x [xi 1,x i ] f(x) spricht mn von einer Obersumme. Anlog für ds Minimum spricht mn von der Untersumme. Stz Jede uf [, b] definierte monotone Funktion ist integrierbr. stückweise stetig Stellen unstetig ist. Eine Funktion ist stückweise stetig, wenn sie uf [, b] n höchstens endlich vielen Stz Stz Jede uf [, b] stückweise stetige Funktion ist integrierbr. Für jede integrierbre Funktion f ist uch f integrierbr Regeln für bestimmte Integrle Kf(x)dx = K f(x) + g(x)dx = c b f(x)dx = c f(x)dx x [, b]f(x) g(x) f(x)dx f(x)dx + g(x)dx f(x)dx + f(x)dx c g(x)dx 16

17 b f(x)dx (b ) inf f(x) b x [,b] f(x) dx (b ) sup f(x) x [,b] f(x)dx (b ) sup f(x) x [,b] Huptstz der Differentil und Integrlrechnung Mittelwertstz der Integrlrechnung f(x)dx = f(ξ)(b ) Huptstz f ist eine uf [, b] stetige Funktion. Dnn ist F (x) = f. Jede beliebige Stmmfunktion F von f erfüllt: f(x)dx = F (b) F () x f(t)dt eine Stmmfunktion von Substitutionsregel für bestimmte Integrle f(u)du = d f(g(x))g (x)dx c 7.3 Uneigentliche Integrle erster Art f(x)dx = uf [, b) definiert und uf [, c] [, b) integrierbr. Außerdem gilt lim f(x) = ±. x b lim c c b f(x)dx ist uneigentliches Integrl erster Art. Mn bezeichnet ds Integrl ls konvergent oder divergent je nchdem ob der Grenzwert im eigentlichen Sinn existiert oder nicht. zweiter Art uf [, b] [, ) integrierbr. f(x)dx = lim f(x)dx ist uneigentliches Integrl zweiter Art. b Gmmfunktion Γ(x) = e t t x 1 dt 0 Die Gmmfunktion stellt eine verllgemeinerung der Fkultät dr. Γ(n + 1) = n! Mjorntenkriterium für Integrle f(x) g(x): 1 g(x)dx konvergent 1 f(x)dx konvergent. Integrlkritierium f(x) konvergent. n=1 f eine nichtnegtive monoton fllende Funktion: 1 f(x)dx ist konvergent wenn 17

18 8 Differentilrechnung in mehreren Vriblen bitte bechten, dss es sich bei fst llen Vriblen in diesem Abschnitt um Vektoren und nicht Sklre hndelt. Vektoren sind nicht immer ls dergleichen gekennzeichnet, llerdings ist us dem Kontext ersichtlich ds es sich um Vektoren hndelt. S 225 bis S Funktionen Es gibt nlog zu Funktionen in einer Vrible, linere Funktionen, Polynomfunktionen sowie elementre Funktionen in mehreren Vriblen. Drstellung Die Drstellung von Funktionen in mehreren Vriblen geschieht entweder über Niveulinien (=Isohypen, vergleichbr mit Höhenschichtlinien bei Krten) oder mit Flächen im Rum. Mn unterscheidet: 1. sklrwertige Funktionen f : R n R 2. vektorwertige Funktionen f : R n R m für Funktionen wo m = n gilt nennt mn die Funktion ein Vektorfeld. 8.2 Grenzwerte ε-umgebung U ε x 0 = {x R n x x 0 < ε} Diese Definition der Umgebung lässt die geometrische Interprettion eines Kreis (für n = 2) bzw. einer Kugel (für n = 3) zu. Grenzwert Der Limes ist nlog zu Funktionen in einer Vrible definiert, nur ds mn hierbei Vektoren nsttt Sklren betrchtet. Notiert wird ds gnze folgendermßen 8.3 Stetigkeit lim f x = c x x 0 Stetigkeit in Punkt Eine Funktion heißt stetig n der Stelle x 0, wenn sowohl Grenzwert ls uch Funktionswert n dieser Stelle übereinstimmen. lim f x = f( x 0 ) x x 0 Stetigkeit uf Definitionsbereich Eine Funktion heißt stetig uf D wenn f n jeder Stelle x 0 stetig ist. Dbei ist wichtig, dss die Annäherung n x 0 nicht nur gerde von verschiedenen Richtungen erfolgen drf. Es ist notwendig sich z.b. rdil nzunähern. Etws konkreter muss der Limes für jede Annäherungsfolge übereinstimmen. offene Menge Eine Menge heißt offen, wenn us x D, dss es eine U ε ( x) D gibt. bgeschlossene Menge Eine Menge heißt bgeschlossen, wenn der Grenzwert jeder Konvergenten Folge n D wieder in D liegt. kompkte Menge Eine bgeschlossene beschränkte Menge ist kompkt. Stz ist D eine kompkte Menge und f eine stetige Funktion ist f uf D beschränkt und besitzt ein Extremum. 18

19 8.4 Prtielle Ableitungen Die prtiellen Ableitungen sind wie Ableitungen einer Funktion in einer Vrible nzuwenden. Nur leitet mn in lle verschiedenen Koordintenrichtungen b. Also bei einer Funktion in 2 Vriblen leitet mn nch x und nch y b. Die jeweiligen nderen Vriblen betrchtet mn ls Konstnten. Mn definiert nun 2 Grenzwerte ls prtielle Ableitungen: und f x (x 0, y 0 ) = f x (x 0, y 0 ) = lim x x 0 f(x, y 0 ) f(x 0, y 0 ) x x 0 f y (x 0, y 0 ) = f y (x 0, y 0 ) = lim y y 0 f(x 0, y) f(x 0, y 0 ) y y 0 Existieren beide Grenzwerte heißt die Funktion prtiell differenzierbr. Sind die Ableitungen stetig heißt sie stetig prtiell differenzierbr Prtielle Ableitungen höhere Ordnung Die höheren Ableitungen werden wieder rekursiv definiert, nur gibt es diesml eine Mischform. f xx (x, y) = 2 f x 2 (x, y) = f x (x, y) x f xy (x, y) = 2 f x y (x, y) = f x (x, y) y f yx (x, y) = 2 f y x (x, y) = f y (x, y) x f yy (x, y) = 2 f y 2 (x, y) = f y (x, y) y Tngentilebene Die Tngentilebene im Punkt x 0, y 0 ist beschrieben durch: x x y z = y 0 f(x 0, y 0 ) + λ 0 f x (x 0, y 0 ) + µ 1 f y (x 0, y 0 ) Stz von Schwrz Für eine Funktion deren prtielle Ableitungen f xy und f yx existieren und stetig sind, gilt f xy = f yx. Ist f m-ml stetig prtiell differenzierbr, so sind lle prtiellen Ableitungen bis zur Ordnung m unbhängig von der Reihenfolge der Differentition. Differenttion von vektorwertigen Funktion Eine vektorwertige Funktion ist prtiell differenzierbr wenn lle Koordintenfunktionen differenzierbr sind. 8.5 Differentilrechnung totle Ableitung Eine Funktion nennt mn im Punkt x 0 totl differenzierbr flls eine linere Abbildung f : R n R m existiert, so dss gilt: f(x) = f(x 0 ) + f (x x 0 ) + R(x) für den Rest R(x) gilt: lim x x 0 R(x) x x 0 = 0 19

20 Jcobi-Mtrix Die Mtrix A = (grd f) T der oben beschriebenen lineren Abbildung f nennt mn Jcobi-Mtrix (Funktionlmtrix). Diese Abbildung ist die Ableitung der Funktion f im Punkt x 0. Grdient Der Grdient entspricht der trnsponierten Funktionlmtrix A. f f x1 x f x2 1 f grd f =. = x 2 vollständiges Differentil f xn. f x n df = grd f( x 0 )d x = f x1 dx f xn dx n Jcobi-Mtrix für vektorwertige Funktionen A = f x = f 1 x f m x 1... f 1 x n. f m x n Ableitungsregeln (sklrwertige Funktionen) Summenregel Produktregel Kettenregel ( f + g) = f + g grd h( x 0 ) = f( x 0 ) grd g( x 0 ) + g( x 0 ) grd f( x 0 ) f x = n i=1 f dg i g i dx Kettenregel für vektorwertige Funktionen Entspricht Mtrizenmultipliktion der Jcobi-Mtrizen. Huptstz über implizite Funktionen Richtungsbleitungen y (x) = F x(x, y(x)) F y (x, y(x)) f f( x + v) f( x) ( x) = lim = grd f( x) v v t 0 t Grdientenrichtung Die Ableitung ist in Grdientenrichtung m größten und beträgt grd f 20

21 8.6 Tylorentwicklung Grundsätzlich lässt sich die Formel us der, der Tylorentwicklung in einer Vrible einfch herleiten. Mn muss jetzt nur die prtiellen Ableitungen in lle Richtungen berücksichtigen. D die Summenschreibweise bsolut unübersichtlich ist, notiere ich die Formel hier nur beispielhft: f(x, y) = f(x 0, y 0 ) + 1 1! ((x x 0) f x (x 0, y 0 ) + (y y 0 )f y (x 0, y 0 )) + 1 ( (x x0 ) 2 f xx (x 0, y 0 ) + 2(x x 0 ) f xy (x 0, y 0 ) (y y 0 ) + (y y 0 ) 2 f yy (x 0, y 0 ) ) + 2! 1 ( (x x0 ) 3 f xxx + 3(x x 0 ) 2 (y y 0 ) f xxy + 3(x x 0 ) (y y 0 ) 2 f yyx + (y y 0 ) 3 ) f yyy ! Hesse-Mtrix Die Mtrix der prtiellen Ableitungen 2. Ordnung nennt mn Hesse-Mtrix. Mn notiert sie folgendermßen: f x1 x 1 (x 1,..., x n )... f x1 x n (x 1,..., x n ) H f =..... f xnx1 (x 1,..., x n )... f xnxn (x 1,..., x n ) 8.7 Bestimmung von Extrem Stz Eine Funktionf ht in x ein reltives Extremum. Dnn gilt grd f( x) = 0 Punkte für die der Stz gilt nennt mn sttionäre Punkte. In diesen Punkten ist die Tngentilebene wgrecht. Die Anstiege in lle Koordintenrichtungen ist 0. Diese Bedingung für reltive Extrem ist llerdings nur notwendig ber noch nicht hinreichend. Stz Definitheit der Hesse-Mtrix Ist ein Punkt x 0 ein sttionärer Punkt und ist H( x 0 ) positiv definit dnn besitzt f n der Stelle x 0 ein reltives Minimum. negtiv definit dnn besitzt f n der Stelle x 0 ein reltives Mximum. indefinit dnn besitzt f n der Stelle x 0 einen Sttelpunkt Bestimmung der Definitheit Mtrix G heißt positiv definit: f( x) = x T G x > 0, x R n \ {0} Mtrix G heißt negtiv definit: f( x) = x T G x < 0, x R n \ {0} Ansonsten heißt Mtrix G indefinit. Wie feststellen ob positiv/negtiv definit? 1. Spektrlstz: positiv definit: lle Eigenwerte 0 negtiv definit: lle Eigenwerte 0 indefinit: Mischung 2. Huptminorenkriterium positiv definit: lle Huptminoren > 0 negtiv definit: lle ungerden Huptminoren < 0, lle gerden Huptminoren > 0 indefinit: det(h f ) < 0 21

22 Spektrlstz In einer symmetrischen reellen Mtrix R n n gilt: Es gibt reelle Eigenwerte und eine zugehörige Orthonormlbsis von Eigenvektoren. λ 1 0 A = P P T 0 λ n Die Huptminoren einer Mtrix bestimmen sich us den Determinn- Huptminorenkriterium ten der Untermtrizen. Beispiel A = Huptminor = det(a 1 ) = 1; 2.Huptminor = det(a 2 ) = Huptminor = det(a 3 ) = Extrem mit Nebenbedingungen Reduktionsmethode Ausdrücken einer Vrible durch die ndere. Anschließend einfche Bestimmung des Extremwertes. Methode der Lgrnge schen Multipliktoren Flls f in x 0 ein reltives Extremum unter den Nebenbedingungen g 1 ( x) = 0; g 2 ( x) = 0;... g m ( x) = 0; besitzt und flls liner unbhängig sind, dnn existieren Vektoren die die Funktion grd g 1 ( x 0 );... grd g m ( x 0 ); λ 1... λ m R m F ( x, λ 1,..., λ m ) = f( x) bilden. Diese Funktion erfüllt dnn die Gleichung m λ j g( x) j=1 grd F ( x, λ 1,..., λ m ) = 0 Drus lässt sich dnn ein lineres Gleichungssystem uslesen. Durch einsetzen in die Nebenbedinungen erhält mn dnn konkrete Kndidten-Punkte welche dnn noch näher überprüft werden müssen. 22

23 9 Differentilgleichungen S 289 bis S 302 Differentilgleichungen sind Gleichungen in denen Ableitungen der Funktion vorkommen. Wie schon bei den Differenzengleichungen gilt y(x) = y h (x) + y p (x). Die Lösung der DGL ist lso die Lösung der homogenen DGL + die Prtikulärlösung der inhomogenen DGL. Ordnung Die Ordnung der DGL ist durch die höchste uftretende Ableitung gegeben. 9.1 Linere DGL erster Ordnung y (x) + (x)y(x) = s(x) dbei ist y(x) die gesuchte Funktion, (x), s(x) sind stetige Funktionen und s(x) ist die Störfunktion. 1. s(x) = 0 homogene DGL 2. s(x) 0 inhomogene DGL Grundsätzliches Vorgehen 1. Lösung der homogenen DGL mittels Trennung der Vriblen 2. Bestimmung der prtikulären Lösung mittels Vrition der Konstnten 3. ermitteln der Lösungsgesmtheit y(x) = y h (x) + y p (x) homogene DGL (Trennung der Vriblen) In der Leibniz-Schreibweise sieht ds Gnze folgendermßen us: dy dy dy +(x)y = 0 dx y = (x)dx y = (x)dx ln( y ) = (x)dx+c y h (x) = e C e (x)dx Lösung A(x) = (x)dx und c = e C : y h (x) = ce A(x) inhomogene DGL (Vrition der Konstnten) Ersetzen der Konstnte c in der homogenen Lösung durch c(x) y p (x) = c(x)e A(x) Einsetzen der ngesetzten Prtikulärlösung in die ursprüngliche DGL c (x) + (x)y(x) = s(x) Lösen der Gleichung und einsetzen von c(x) in y p (x). Mn erhält eine Prtikulärlösung wie: y p (x) = e A(x) s(x)e A(x) dx 23

24 9.2 Linere DGL zweiter Ordnung mit konstnten Koeffizienten Exponentilnstz Bei den Differenzengleichungen gb es den Potenznstz. Dieses Konzept gibt es uch bei den DGL. Hier heißt dieser Anstz Exponentilnstz. Dzu setzt mn y h (x) = e λx n. Diesen Anstz setzt mn in die homogene DGL ein. y + y + by = 0 λ 2 e λx + λe λx + be λx = 0 λ 2 + λ + b = 0 Mittels dieser chrkteristischen Gleichung knn mn dnn die Nullstellen suchen. Dbei gibt es 3 Fälle: 1. λ 1 λ 2 2 reelle Lösungen D > 0 C 1 e λ 1x + C 2 e λ 2x 2. λ 1,2 = α ± iβ 2 konjugiert komplexe Lösungen D < 0 3. λ 1 = λ 2 1 reelle Lösung D = 0 (Resonnzfll) Methode des unbestimmten Anstzes e αx (C 1 cos βx + C 2 sin βx) (C 1 + C 2 x)e λ 1x Bei dieser Methode wird ein Versuchslösung zur entsprechenden Störfunktion gesucht. Dbei verwendet mn die Ansätze us der untenstehenden Tbelle. Dbei ist der sogennnten Resonnzfll zu bechten. Resonnzfll Vom Resonnzfll spricht mn, wenn ein Summnd der Versuchslösung bereits Lösung der homogenen Gleichung ist. Dnn ist der Lösungsnstz mit x (gegebenenflls sogr mehrfch) zu multiplizieren. Genuer wird der Exponent zu x über die Vielfchheit von r bestimmt. Zwr folgendermßen x V (r). Dbei bezeichnet V (r) die Vielfchheit von r ls Nullstelle des chrkteristischen Polynoms. Bestimmung der Vielfchheit Ht ds Polynom für r keine Nullstellen ist V (r) = 0, ht ds Polynom und die erste Ableitung eine Nullstelle für r ist V (r) = 2. Beispielsweise beim Anstz y p (x) = Ae 2x x V (r) und dem chrkteristischen Polynom λ 2 + 4λ + 4 = 0 ist die Vielfchheit V (r) = 2. Wie mn leicht durch Einsetzen von 2 ls λ überprüfen knn mögliche Versuchslösungen Störfunktion Versuchslösung 1 A e rx Ae rx sin(rx) oder cos(rx) A sin(rx) + B cos(rx) x + 2 x k x k A 0 + A 1 x + A 2 x A k x k ( x + 2 x k x k )e rx (A 0 + A 1 x + A 2 x A k x k )e rx 24

25 9.3 Linere DGL k-ter Ordnung mit konstnten Koeffizienten Anlog zu DGL zweiter Ordnung lösbr. Ds heißt ebenflls mit Exponentilnstz. Ds chrkteristische Polynom ht folgende Form: λ k + k 1 λ k λ + 0 = 0 Die Lösung in den komplexen Zhlen (P sind dbei die Polynome vom Grd k): y(x) = P 1,k1 1(x)e λ 1x P l,kl 1(x)e λ lx Bei Störfunktionen ist wiederum der unbestimmte Anstz zu verwenden. 9.4 Seprble Differentilgleichungen erster Ordnung y = f(x)g(y) Mn führt wiederum Trennung der Vriblen durch. Alle y uf eine Seite, lle x uf die ndere Seite. Anschließend knn mn uf beiden Seiten nch den jeweiligen Vriblen integrieren und erhält somit eine llgemeine Lösung der DGL. 25

26 10 Numerische Mthemtik S 388 bis S 395 kommt whrscheinlich nicht zur Prüfung m Bisektion Intervllhlbierung zum finden von Nullstellen Regul flsi x n+1 = x n 10.3 Newton sches Näherungsverfhren x n x n 1 f(x n ) f(x n 1 ) f(x n) x n+1 = x n f(x n) f (x n ) 11 Integrlrechung in mehreren Vriblen kommt nicht zur Prüfung m

Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA)

Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wirtschftsmthemtik für Interntionl Mngement (BA) und Betriebswirtschft (BA) Wintersemester 2013/14 Stefn Etschberger Hochschule Augsburg Mthemtik: Gliederung 1 Aussgenlogik 2 Linere Algebr 3 Linere

Mehr

Kapitel 10. Integration. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2015/16 10 Integration 1 / 35

Kapitel 10. Integration. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2015/16 10 Integration 1 / 35 Kpitel 0 Integrtion Josef Leydold Mthemtik für VW WS 205/6 0 Integrtion / 35 Flächeninhlt Berechnen Sie die Inhlte der ngegebenen Flächen! f (x) = Fläche: A = f (x) = +x 2 Approximtion durch Treppenfunktion

Mehr

Kapitel 13. Taylorentwicklung Motivation

Kapitel 13. Taylorentwicklung Motivation Kpitel 13 Tylorentwicklung 13.1 Motivtion Sei D R offen. Sie erinnern sich: Eine in D stetig differenzierbre Funktion f : D R wird durch die linere Funktion g(x) = f() + f ()(x ) in einer Umgebung von

Mehr

b f(x)p(x) dx = f(ξ) 2e 2 , Hess f (2, 0) =

b f(x)p(x) dx = f(ξ) 2e 2 , Hess f (2, 0) = Es seien U R n offen und ψ : U R n stetig differenzierbr. Weiter sei f : U R zweiml stetig differenzierbr. Kennzeichnen Sie whre Aussgen mit W und flsche Aussgen mit F. F Flls dψ(x) ein Isomorphismus für

Mehr

Formelsammlung. Folgen und Reihen

Formelsammlung. Folgen und Reihen Lehrstuhl für BWL, insb. Mthemtik und Sttistik Dipl.-Mth. Mrie Hielscher Mthemtik für Betriebswirte II Formelsmmlung Folgen und Reihen en Folge n ) n N0 : D R, n n := n) mit D N 0 n-te Prtilsumme von n

Mehr

6. Integration 6.1 Das Riemann-Integral

6. Integration 6.1 Das Riemann-Integral 6. Integrtion 6. Ds Riemnn-Integrl 6. Integrtion 6. Ds Riemnn-Integrl Mthemtik für Chemiker 6. Integrtion 6. Ds Riemnn-Integrl Flächenberechnung: Problemstellung und Lösungsidee Sei f : [, b] [0, ) eine

Mehr

Elemente der Analysis II: Zusammenfassung der wichtigsten Definitionen und Ergebnisse

Elemente der Analysis II: Zusammenfassung der wichtigsten Definitionen und Ergebnisse Elemente der Anlysis II: Zusmmenfssung der wichtigsten Definitionen und Ergebnisse J. Wengenroth Dies ist die einzige zugelssene Formelsmmlung, die bei der Klusur benutzt werden drf. Es dürfen Unterstreichungen

Mehr

9 Das Riemannsche Integral

9 Das Riemannsche Integral 1 9 Ds Riemnnsche Integrl 9.1 Definition und Beispiele Sei I = [, ] R mit

Mehr

Vorkurs Mathematik DIFFERENTIATION

Vorkurs Mathematik DIFFERENTIATION Vorkurs Mthemtik 6 DIFFERENTIATION Beispiel (Ableitung von sin( )). Es seien f() = sin g() = h() =f(g()) = sin. (f () =cos) (g () =) Also ist die Ableitung von h: h () =f (g())g () =cos = cos. Mn nennt

Mehr

Differenzial- und Integralrechnung III

Differenzial- und Integralrechnung III Differenzil- und Integrlrechnung III Riner Huser April 2012 1 Einleitung 1.1 Polynome und Potenzfunktionen Die Polynome oder Polynomfunktionen lssen sich durch die endliche Anzhl von n+1 Prmetern i R in

Mehr

UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009

UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009 UNIVERSIÄ KARLSRUHE Institut für Anlysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmnn Dipl.-Mth. M. Uhl Sommersemester 9 Höhere Mthemti II für die Fchrichtungen Eletroingenieurwesen, Physi und Geodäsie inlusive Komplexe Anlysis

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mthemtik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Aufge 69. Quizz Integrle. Es sei Höhere Mthemtik für Informtiker II (Sommersemester

Mehr

Analysis 2. Mitschrift von www.kuertz.name

Analysis 2. Mitschrift von www.kuertz.name Anlysis 2 Mitschrift von www.kuertz.nme Hinweis: Dies ist kein offizielles Script, sondern nur eine privte Mitschrift. Die Mitschriften sind teweilse unvollständig, flsch oder inktuell, d sie us dem Zeitrum

Mehr

Aufgaben zur Vorlesung Analysis II Prof. Dr. Holger Dette SS 2012 Lösungen zu Blatt 6

Aufgaben zur Vorlesung Analysis II Prof. Dr. Holger Dette SS 2012 Lösungen zu Blatt 6 Aufgben zur Vorlesung Anlysis II Prof. Dr. Holger Dette SS 0 Lösungen zu Bltt 6 Aufgbe. Die Funktion f : [, ) R sei in jedem endlichen Teilintervll von [, ) Riemnnintegrierbr. Für n N sei I n := f() d.

Mehr

Taylorreihen - Uneigentlische Integrale

Taylorreihen - Uneigentlische Integrale Anlysis II für M, LG und Ph, WS 2006/07, Übung 2, Lösungsskizze Gruppenübung Tylorreihen - Uneigentlische Integrle G 5 Berechnen Sie die Tylorreihe mit der Entwicklungsmitte 0 von f (x) = log(x + ), f

Mehr

Ein Aufschrieb der Vorlesung Analysis I an der Uni Karlsruhe im Wintersemester 1998/99, gelesen von Priv.-Doz. Dr. G. Herzog.

Ein Aufschrieb der Vorlesung Analysis I an der Uni Karlsruhe im Wintersemester 1998/99, gelesen von Priv.-Doz. Dr. G. Herzog. Anlysis I Ein Aufschrieb der Vorlesung Anlysis I n der Uni Krlsruhe im Wintersemester 1998/99, gelesen von Priv.-Doz. Dr. G. Herzog. GeTEXt von Andres Klöckner (k@ixion.net). Für Kommentre und Berichtigungen

Mehr

Analysis II. Universität Stuttgart, SS 06 M. Griesemer

Analysis II. Universität Stuttgart, SS 06 M. Griesemer Anlysis II Universität Stuttgrt, SS 06 M. Griesemer Inhltsverzeichnis 9 Ds Riemnnsche Integrl 3 9.1 Definition und Beispiele........................... 3 9.2 Elementre Eigenschften..........................

Mehr

Unter einer Partition oder Zerlegung eines Intervalls [a, b] verstehen wir eine endliche Menge P = {x 0, x 1,..., x n } mit der Eigenschaft ...

Unter einer Partition oder Zerlegung eines Intervalls [a, b] verstehen wir eine endliche Menge P = {x 0, x 1,..., x n } mit der Eigenschaft ... Kpitel 7 Ds Riemnn Integrl 7.1 Unter und Obersummen 7.2 Riemnn Integrl 7.3 Riemnnsche Summen 7.4 Rechenregeln 7.5 Differentition und Integrtion 7.6 Die L p Normen 7.1 Unter und Obersummen Unter einer Prtition

Mehr

4 Stetigkeit. 4.1 Intervalle

4 Stetigkeit. 4.1 Intervalle 4 Stetigkeit Der Grenzwertbegriff für Zhlenfolgen lässt sich uf Funktionen übertrgen. Funktionen (oder Abbildungen) wren bereits im Kpitel über Mengen ufgetreten. Hier wird nun der Fll betrchtet, dss Definitionsbereich

Mehr

9 Die Prinzipien der Analysis

9 Die Prinzipien der Analysis 9 Die Prinzipien der Anlysis 9. Der Huptstz der Differentil- und Integrlrechnung Ds wichtigste Prinzip der Anlysis besgt, dss die Integrtion in gewisser Weise die Umkehrung der Differentition ist. Genuer

Mehr

Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (Sommersemester 2016)

Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (Sommersemester 2016) 1 Vorlesung Mthemtik 1 für Ingenieure (Sommersemester 2016) Kpitel 10: Integrlrechnung einer Veränderlichen Prof. Miles Simon Nch Folienvorlge von Prof. Dr. Volker Kibel Otto-von-Guericke Universität Mgdeburg.

Mehr

Orientierungstest Mathematische Grundlagen

Orientierungstest Mathematische Grundlagen Orientierungstest Mthemtische Grundlgen Lösungen:. Welche Zhlenmengen git es? Beispiele? Menge der ntürlichen Zhlen N {,,, } Menge der gnzen Zhlen Z {,, 0,,, } Menge der rtionlen Zhlen Q Menge ller ls

Mehr

Bestimmtes (Riemannsches) Integral / Integral als Grenzwert einer Summe : Bedeutung: Fläche unter einer Funktion innerhalb bestimmter Grenzen

Bestimmtes (Riemannsches) Integral / Integral als Grenzwert einer Summe : Bedeutung: Fläche unter einer Funktion innerhalb bestimmter Grenzen III. Integrlrechnung : Bestimmtes (Riemnnsches Integrl / Integrl ls Grenzwert einer Summe : Bedeutung: Fläche unter einer Funktion innerhl estimmter Grenzen yf( y n y n ( Δ Berechnung der Fläche A unter

Mehr

8 Integralrechnung. 8.1 Das Riemann-Integral

8 Integralrechnung. 8.1 Das Riemann-Integral 8 Integrlrechnung Der Integrlbegriff ist wie der Ableitungsbegriff motiviert durch die physiklische Beschreibung von Bewegungsbläufen (Geschwindigkeit, Beschleunigung). Er ist u.. uch von Bedeutung bei

Mehr

Musterlösung der Präsenzaufgaben zu Mathematik I für ET/IT und ITS

Musterlösung der Präsenzaufgaben zu Mathematik I für ET/IT und ITS Musterlösung der Präsenzufgben zu Mthemtik I für ET/IT und ITS WS / Bltt 6. Bestimmen Sie zu vorgegebenem Volumen V > die Dose (Zylinder mit der kleinsten Oberfläche und ds Gls (Zylinder ohne Deckel mit

Mehr

Falls die Werte von X als Ergebnisse eines Zufallsvorgangs resultieren, wird X zu einer stetigen Zufallsvariable.

Falls die Werte von X als Ergebnisse eines Zufallsvorgangs resultieren, wird X zu einer stetigen Zufallsvariable. Sttistik I für Sttistiker, Mthemtiker und Informtiker Lösungen zu Bltt 11 Gerhrd Tutz, Jn Ulbricht, Jn Gertheiss WS 7/8 Theorie: Stetige Zufllsvriblen Begriff Stetigkeit: Eine Vrible oder ein Merkml X

Mehr

Höhere Mathematik für Elektrotechniker II

Höhere Mathematik für Elektrotechniker II Vorlesungsmnuskript zu Höhere Mthemtik für Elektrotechniker II Werner Blser Institut für Angewndte Anlysis Sommersemester 2009 Inhltsverzeichnis 1 Integrlrechnung 4 11 Riemnn-Summen und Riemnn-Integrl

Mehr

3. Ganzrationale Funktionen

3. Ganzrationale Funktionen 3. Gnzrtionle Funktionen ) Definitionen und Beispiele Definition: Eine gnzrtionle Funktion n-ten Grdes ht ls Definitionsterm ein Polynom n-ten Grdes, d.h. y = f() = n n n-1 n-1 1 0. n 0, i ( i = 1, n)

Mehr

FernUniversität Gesamthochschule in Hagen

FernUniversität Gesamthochschule in Hagen FernUniversität Gesmthochschule in Hgen FACHBEREICH MATHEMATIK LEHRGEBIET KOMPLEXE ANALYSIS Prof. Dr. Andrei Dum Proseminr 9 - Anlysis Numerische Integrtion Ulrich Telle Mtrikel-Nr. 474 Köln, den 7. Dezember

Mehr

ANALYSIS II OLIVER C. SCHNÜRER

ANALYSIS II OLIVER C. SCHNÜRER ANALYSIS II OLIVER C. SCHNÜRER Zusmmenfssung. Bei diesem Mnuskript hndelt es sich um Notizen zu einer Vorlesung Anlysis II. Ich hbe sie im Sommersemester 215 in Konstnz benutzt. Inhltsverzeichnis 4. Differentition

Mehr

ε δ Definition der Stetigkeit.

ε 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

Mehr

Thema 13 Integrale, die von einem Parameter abhängen, Integrale von Funktionen auf Teilmengen von R n

Thema 13 Integrale, die von einem Parameter abhängen, Integrale von Funktionen auf Teilmengen von R n Them 13 Integrle, die von einem Prmeter bhängen, Integrle von Funktionen uf Teilmengen von R n Wir erinnern drn, dß eine Funktion h : [, b] R eine Treppenfunktion ist, flls es eine Unterteilung x < x 1

Mehr

Funktionsgrenzwerte, Stetigkeit

Funktionsgrenzwerte, 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

Mehr

Brückenkurs Lineare Gleichungssysteme und Vektoren

Brückenkurs Lineare Gleichungssysteme und Vektoren Brückenkurs Linere Gleichungssysteme und Vektoren Dr Alessndro Cobbe 30 September 06 Linere Gleichungssyteme Ws ist eine linere Gleichung? Es ist eine lgebrische Gleichung, in der lle Vriblen nur mit dem

Mehr

Höhere Mathematik II. Universität Stuttgart, SS 09 Prof. Dr. M. Griesemer. Integration

Höhere Mathematik II. Universität Stuttgart, SS 09 Prof. Dr. M. Griesemer. Integration Höhere Mthemtik II Universität Stuttgrt, SS 09 Prof. Dr. M. Griesemer Integrtion Ds bestimmte Integrl Sei f : [, b] R stetig. Ds bestimmte Integrl von f über [, b] ist die Zhl n f (x)dx = lim f (x k )

Mehr

Grundwissen Abitur Analysis

Grundwissen Abitur Analysis GYMNASIUM MIT SCHÜLERHEIM PEGNITZ mthem-technolog u sprchl Gmnsium WILHELM-VON-HUMBOLDT-STRASSE 7 9257 PEGNITZ FERNRUF 0924/48333 FAX 0924/2564 Grundwissen Abitur Anlsis Ws sind Potenzfunktion mit ntürlichen

Mehr

Ü b u n g s b l a t t 13. Organisatorisches:

Ü b u n g s b l a t t 13. Organisatorisches: MATHEMATIK FÜ INFOMATIKE I WINTESEMESTE 7/8 POF. D. FIEDICH EISENBAND D. KAI GEHS Ü b u n g s b l t t 13 Orgnistorisches: Dieses Übungsbltt wir nicht mehr korrigiert. D ie Aufgben ennoch klusurrelevnt

Mehr

Mathe Warm-Up, Teil 1 1 2

Mathe Warm-Up, Teil 1 1 2 Mthe Wrm-Up, Teil 1 1 2 HEUTE: 1. Elementre Rechenopertionen: Brüche, Potenzen, Logrithmus, Wurzeln 2. Summen- und Produktzeichen 3. Gleichungen/Ungleichungen 1 orientiert sich n den Kpiteln 3,4,6,8 des

Mehr

Differentialgleichungen Gewöhnliche Differentialgleichungen

Differentialgleichungen Gewöhnliche Differentialgleichungen Differentilgleichungen Gewöhnliche Differentilgleichungen ( n) + + +... ++ Eplizite Form: (Gleichung lässt sich nch höchster Ableitung uflösen Implizite Form: + 0 Lösung: Durch eine Funktion Lösungsweg:

Mehr

A.25 Stetigkeit und Differenzierbarkeit ( )

A.25 Stetigkeit und Differenzierbarkeit ( ) A.5 Stetigkeit / Differenzierbrkeit A.5 Stetigkeit und Differenzierbrkeit ( ) Eine Funktion ist wenn die Kurve nicht unterbrochen wird, lso wenn mn sie zeichnen knn, ohne den Stift vom Bltt bzusetzen.

Mehr

9 Riemann-Integral für Funktionen einer Variablen

9 Riemann-Integral für Funktionen einer Variablen 9 Riemnn-Integrl für Funktionen einer Vriblen Integrl = (orientierte) Fläche zwischen Funktion f : r, bs Ñ R und der x-achse «ř n px n x n 1 qf pξ n q mit Zwischenpunkten ξ n P rx n 1, x n s x n 1 x n

Mehr

Analysis 2. Vorlesungsskript Sommersemester 2014. Bernd Schmidt. Version vom 15. Oktober 2014

Analysis 2. Vorlesungsskript Sommersemester 2014. Bernd Schmidt. Version vom 15. Oktober 2014 Anlysis 2 Vorlesungsskript Sommersemester 214 Bernd Schmidt Version vom 15. Oktober 214 Institut für Mthemtik, Universität Augsburg, Universitätsstr. 14, 86135 Augsburg, bschmidt@mth.uni-ugsburg.de 1 Inhltsverzeichnis

Mehr

Brückenkurs MATHEMATIK

Brückenkurs MATHEMATIK Brückenkurs MATHEMATIK Professor Dr. rer. nt. Bernd Bumnn Professor Dr. rer. nt. Ulrich Stein Hochschule für Angewndte Wissenschften Hmburg 5. März 008 VO R B E M E R K U N G E N Liebe Studentin, lieber

Mehr

Vorlesung Mathematik I

Vorlesung Mathematik I Vorlesung Mthemtik I Studiengng Chemieingenieurwesen/Umwelttechnik D. Oestreich 1 1 Grundlgen 1.1 Mengenlehre und mthemtische Logik 1.1.1 Mengen und Mengenopertionen Menge: Gednkliche Zusmmenfssung M von

Mehr

Vorlesung. Einführung in die mathematische Sprache und naive Mengenlehre

Vorlesung. Einführung in die mathematische Sprache und naive Mengenlehre Vorlesung Einführung in die mthemtische Sprche und nive Mengenlehre 1 Allgemeines RUD26 Erwin-Schrödinger-Zentrum (ESZ) RUD25 Johnn-von-Neumnn-Hus Fchschft Menge ller Studenten eines Institutes Fchschftsrt

Mehr

Mathematik II Mitschrift

Mathematik II Mitschrift Mthemtik II Mitschrift Thilo Fester Till Helge Helwig 19 Juli 2006 Vorlesung wurde gehlten von Dr Michel Huber im Sommersemester 2006 Ds erste Kpitel der Vorlesung bsiert uf Mthemtik für Informtiker I

Mehr

t 1 t cos(t) sin(t) haben als Spur jeweils den Einheitshalbkreis in der oberen Halbebene.

t 1 t cos(t) sin(t) haben als Spur jeweils den Einheitshalbkreis in der oberen Halbebene. Kpitel Kurvenintegrle Kurven Sei I = [, b] R ein Intervll Eine Weg ist eine Abbildung dieses Intervlls in den R d, d, : I R d Dbei nennt mn () den Anfngspunkt, (b) den Endpunkt und ds Bild ([, b]) die

Mehr

Beispiel-Abiturprüfung

Beispiel-Abiturprüfung Mthemtik BeispielAbiturprüfung Prüfungsteile A und B Bewertungsschlüssel und Lösungshinweise (nicht für den Prüfling bestimmt) Die Bewertung der erbrchten Prüfungsleistungen ht sich für jede Aufgbe nch

Mehr

Differenzialrechnung

Differenzialrechnung Mathe Differenzialrechnung Differenzialrechnung 1. Grenzwerte von Funktionen Idee: Gegeben eine Funktion: Gesucht: y = f(x) lim f(x) = g s = Wert gegen den die Funktion streben soll (meist 0 oder ) g =

Mehr

Integralrechnung. www.mathe-total.de. Aufgabe 1

Integralrechnung. www.mathe-total.de. Aufgabe 1 Integrlrechnung Aufgbe Bestimme die Fläche zwischen der Kurve der Funktion f() = und -Achse über dem Intervll I = [; 3] näherungsweise. Bestimme die Obersumme und Teile ds Intervll I in drei gleich große

Mehr

Numerische Mathematik I

Numerische Mathematik I Numerische Mthemtik I Dr. Wolfgng Metzler Universität Kssel unter Mitwirkung von Dipl.-Mth. Mrtin Steigemnn Sommersemester 2005 ii c 2005 Dr. Wolfgng Metzler, Fchbereich Mthemtik und Informtik der Universität

Mehr

2 3 x3 17. x k dx = x k x k+1 k +1. Mit jeder weiteren partiellen Integration reduziert sich der Grad des Faktors x n, induktiv erhalten wir also

2 3 x3 17. x k dx = x k x k+1 k +1. Mit jeder weiteren partiellen Integration reduziert sich der Grad des Faktors x n, induktiv erhalten wir also Universität Konstanz Fachbereich Mathematik und Statistik Repetitorium Analysis 0 Dr DK Huynh Blatt 8 Aufgabe 6 Bestimmen Sie (a) (x + x 7x+)dx (c) (f) x n exp(x)dx (n N fest) sin (x)dx (g) (b) (d) ln(x)dx

Mehr

Brückenkurs Mathematik

Brückenkurs Mathematik Prof. Dr.Ing. W. Scheideler Brückenkurs Mthemtik WS 0/ us und überrbeitet von B. Eng. Sevd Hppel und Dipl.Ing. Jun Rojs Prof. Dr.Ing. W. Scheideler Inhltsverzeichnis Brüche, Potenzen und Wurzeln. Brüche..

Mehr

Tutorübung 5. Analysis 2 für Lehramt TU Dortmund, Sommersemester 2014

Tutorübung 5. Analysis 2 für Lehramt TU Dortmund, Sommersemester 2014 Tutorübung 5 Analysis 2 für Lehramt TU Dortmund, Sommersemester 24 Aufgabe T Bestimme die Taylorreihen von (a) cos(x) um a. (b) ln(x) um a. (c) um a 2. +x Bestimme in allen Fällen das Taylorpolynom T n,a

Mehr

Definition: Differenzierbare Funktionen

Definition: 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

Mehr

Analysis I im SS 2011 Kurzskript

Analysis I im SS 2011 Kurzskript Anlysis I im SS 2011 Kurzskript Prof. Dr. C. Löh Sommersemester 2011 Inhltsverzeichnis -2 Literturhinweise 2-1 Einführung 4 0 Grundlgen: Logik und Mengenlehre 5 1 Zählen, Zhlen, ngeordnete Körper 14 2

Mehr

Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II

Übungen 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

Mehr

Wir wollen dieses Semester beginnen indem wir uns zunächst an den Mittelwertsatz I. 12.Satz 10 erinnern.

Wir wollen dieses Semester beginnen indem wir uns zunächst an den Mittelwertsatz I. 12.Satz 10 erinnern. Inhltsverzeichnis Tylorpolynome und Tylorreihen.................... Integrlrechnung............................. 6 3 Uneigentliche Integrle.......................... 9 4 Funktionenfolgen und normierte

Mehr

definiert ist, heißt an der Stelle x0

definiert ist, heißt an der Stelle x0 1 Stetigkeit 1 Stetigkeit Bei der Behndlung der bschnittsweise deinierten Funktionen km es vor, dss der Grph dieser Funktion n der Nhtstelle einen Sprung ht. Andere dgegen hben keine Sprungstelle! Doch

Mehr

- 1 - VB Inhaltsverzeichnis

- 1 - VB Inhaltsverzeichnis - - VB Inhltsverzeichnis Inhltsverzeichnis... Die Inverse einer Mtrix.... Definition der Einheitsmtrix.... Bedingung für die inverse Mtrix.... Berechnung der Inversen Mtrix..... Ds Verfhren nch Guß mit

Mehr

Mathematik-Leistungskurs

Mathematik-Leistungskurs Mthemtik-Leistungskurs Zusmmenfssung der Inhlte im Leistungskurs Mthemtik bezogen uf die Vorgben für ds Abitur in Nordrhein-Westflen für ds Jhr 2012 Erstellt von: Ptrick Robrecht http://ptrick-robrecht.de/

Mehr

Wenn man eine Folge gegeben hat, so kann man auch versuchen, eine Summe. a 0 + a 1 + a 2 +

Wenn man eine Folge gegeben hat, so kann man auch versuchen, eine Summe. a 0 + a 1 + a 2 + 8 Reihen 38 8 Reihen Wenn man eine Folge gegeben hat, so kann man auch versuchen, eine Summe a 0 + a + a 2 + zu bilden. Wir wollen nun erklären, was wir darunter verstehen wollen. Zunächst kann man die

Mehr

Repetitionsaufgaben Exponential-und Logarithmusfunktion

Repetitionsaufgaben Exponential-und Logarithmusfunktion Repetitionsufgben Eponentil-und Logrithmusfunktion Inhltsverzeichnis A) Vorbemerkungen B) Lernziele C) Eponentilfunktionen mit Beispielen 2 D) Aufgben Ep.fkt. mit Musterlösungen 6 E) Logrithmusfunktionen

Mehr

2 Stetigkeit und Differenzierbarkeit

2 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,

Mehr

Folgen und Reihen. Beschränkte Folge: Es gibt eine Zahl c = const.

Folgen und Reihen. Beschränkte Folge: Es gibt eine Zahl c = const. Folgen und Reihen Folgen: Def.: Eine Abbildung a N K, n a(n) := a n (K = R C) wird Zahlenfolge genannt. Sie heißt reelle (komplexe) Zahlenfolge, falls K = R(C) ist. Symbole: a n K: Elemente der Folge,

Mehr

Mathematik 3 für Informatik

Mathematik 3 für Informatik Gunter Ochs Wintersemester 5/6 Mathematik 3 für Informatik Lösungen zum Hausaufgabenblatt Lösungshinweise ohne Garnatie auf Fehlerfreiheit c 5. Berechnen Sie die folgenden unbestimmten Integrale: a x 4

Mehr

Grundwissen Mathematik 10. Klasse. Eigenschaften Besonderheiten - Beispiele

Grundwissen Mathematik 10. Klasse. Eigenschaften Besonderheiten - Beispiele Themen Eigenschften Besonderheiten - Beispiele Kreis beknnt us Klsse 8: U Kreis = 2 π r A Kreis = r 2 π Kreissektor Bogenlänge b Flächeninhlt Kreissektor: Die Länge b des Kreisbogens und der Flächeninhlt

Mehr

Abiturprüfung 2007. Mathematik, Leistungskurs 0,02

Abiturprüfung 2007. Mathematik, Leistungskurs 0,02 M LK HT Seite von Nme: Abiturprüfung 007 Mthemti, Leistungsurs Aufgbenstellung: Gegeben ist die Funtion f mit Ein Teil des Grphen von f ist für 0,0 t ft () = t e, t IR. 0 t 5 m Ende der Aufgbe uf Seite

Mehr

Analysis mit dem Voyage 1

Analysis mit dem Voyage 1 Anlysis mit dem Voyge 1 1. Kurvendiskussion Gegeben ist die Funktionschr Den Nenner erhält mn mit Hilfe der Funktion getdenom. Zeros liefert die Nullstellen des Nenners und dmit die Werte, die us dem Definitionsbereich

Mehr

18 Höhere Ableitungen und Taylorformel

18 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

Mehr

Die Gamma-Funktion, das Produkt von Wallis und die Stirling sche Formel. dt = lim. = lim = Weiters erhalten wir durch partielle Integration, dass

Die Gamma-Funktion, das Produkt von Wallis und die Stirling sche Formel. dt = lim. = lim = Weiters erhalten wir durch partielle Integration, dass Die Gamma-Funktion, das Produkt von Wallis und die Stirling sche Formel Zuerst wollen wir die Gamma-Funktion definieren, die eine Verallgemeinerung von n! ist. Dazu benötigen wir einige Resultate. Lemma.

Mehr

Stetigkeit von Funktionen

Stetigkeit 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

Mehr

ARBEITSBLATT 5L-6 FLÄCHENBERECHNUNG MITTELS INTEGRALRECHNUNG

ARBEITSBLATT 5L-6 FLÄCHENBERECHNUNG MITTELS INTEGRALRECHNUNG Mthemtik: Mg. Schmid WolfgngLehrerInnentem RBEITSBLTT 5L-6 FLÄHENBEREHNUNG MITTELS INTEGRLREHNUNG Geschichtlich entwickelte sich die Integrlrechnug us folgender Frgestellung: Wie knn mn den Flächeninhlt

Mehr

2.12 Potenzreihen. 1. Definitionen. 2. Berechnung 2.12. POTENZREIHEN 207. Der wichtigste Spezialfall von Funktionenreihen sind Potenzreihen.

2.12 Potenzreihen. 1. Definitionen. 2. Berechnung 2.12. POTENZREIHEN 207. Der wichtigste Spezialfall von Funktionenreihen sind Potenzreihen. 2.2. POTENZREIHEN 207 2.2 Potenzreihen. Definitionen Der wichtigste Spezialfall von Funktionenreihen sind Potenzreihen. Eine Potenzreihe mit Entwicklungspunkt x 0 ist eine Reihe a n x x 0 n. Es gilt: es

Mehr

Wir wollen den Inhalt A der Fläche bestimmen, den der Graph von f mit der x-achse und den zu a und b gehörendenden Ordinaten einschließt.

Wir wollen den Inhalt A der Fläche bestimmen, den der Graph von f mit der x-achse und den zu a und b gehörendenden Ordinaten einschließt. I. Integrlrechnung 1 ================================================================= 1.1 Oer- und Untersumme -------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Mehr

f (j) (x 0 ) (x x 0 ) j. j! j=0 Folgerung 3.1 Das k-te Taylorpolynom mit Entwicklungspunkt x 0 eines Polynoms f vom Grad höchstens k ist f selbst.

f (j) (x 0 ) (x x 0 ) j. j! j=0 Folgerung 3.1 Das k-te Taylorpolynom mit Entwicklungspunkt x 0 eines Polynoms f vom Grad höchstens k ist f selbst. 3 Tylorentwicklung In Anlysis I hben wir die Tylorentwicklung von Funktionen einer Vriblen eingeführt. Hier wollen wir die Tylorentwicklung von Funktionen mehrerer Vriblen herleiten. Der Komplettheit hlber

Mehr

4.1 Grundlegende Konstruktionen Stetigkeit von Funktionen Eigenschaften stetiger Funktionen... 92

4.1 Grundlegende Konstruktionen Stetigkeit von Funktionen Eigenschaften stetiger Funktionen... 92 Kapitel 4 Funktionen und Stetigkeit In diesem Kapitel beginnen wir Funktionen f : Ê Ê systematisch zu untersuchen. Dazu bauen wir auf den Begriff des metrischen Raumes auf und erhalten offene und abgeschlossene

Mehr

10 Anwendungen der Integralrechnung

10 Anwendungen der Integralrechnung 9 nwendungen der Integrlrechnung Der Inhlt von 9 wren die verschiedenen Verfhren zur Berechnung eines Integrls Der Inhlt von sind die verschiedenen Bedeutungen, die ein Integrl hen knn Die Integrlrechnung

Mehr

Funktionen mehrerer Variabler

Funktionen mehrerer Variabler Funktionen mehrerer Variabler Fakultät Grundlagen Juli 2015 Fakultät Grundlagen Funktionen mehrerer Variabler Übersicht Funktionsbegriff 1 Funktionsbegriff Beispiele Darstellung Schnitte 2 Partielle Ableitungen

Mehr

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.2 Partielle Differentiation

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.2 Partielle Differentiation Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.2 Partielle Differentiation www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/fs2015/other/mathematik2 biol Prof. Dr. Erich Walter

Mehr

Mathematik: Vorwissen und Selbststudium

Mathematik: Vorwissen und Selbststudium Mthemtik: Vorwissen und Selbststudium Prof. Thoms Apel Studienjhr 00/ Lerning nything chnges people; lerning mth mkes big chnge it opens minds nd opens doors. [Hirsh Cohen, SIAM president 983-984] Vorwort

Mehr

Thema 10 Gewöhnliche Differentialgleichungen

Thema 10 Gewöhnliche Differentialgleichungen Thema 10 Gewöhnliche Differentialgleichungen Viele Naturgesetze stellen eine Beziehung zwischen einer physikalischen Größe und ihren Ableitungen (etwa als Funktion der Zeit dar: 1. ẍ = g (freier Fall;

Mehr

11. Folgen und Reihen.

11. Folgen und Reihen. - Funktionen Folgen und Reihen Folgen Eine Folge reeller Zahlen ist eine Abbildung a: N R Statt a(n) für n N schreibt man meist a n ; es handelt sich also bei einer Folge um die Angabe der Zahlen a, a

Mehr

Mathematik Brückenkurs

Mathematik Brückenkurs Rumpfskript zur Vorlesung Mthemtik-Brückenkurs /86 Mthemtik Brückenkurs im Fchbereich Informtik & Elektrotechnik Rumpfskript V7 Rumpfskript zur Vorlesung Mthemtik-Brückenkurs /86 Inhltsverzeichnis Mengen...

Mehr

Einführung in Mathcad 14.0 2011 H.

Einführung in Mathcad 14.0 2011 H. Einführung in Mthc. H. Glvnik Eitieren von Termen Tet schreiben mit Shift " + + Nvigtion mit Leertste un Cursor + Löschen mit Shift + Entf + + 5 sin( ) + Arten von Gleichheitszeichen Definition eines Terms

Mehr

Analysis I Probeklausur 2

Analysis I Probeklausur 2 WS /2 Mriescu/ Ert Alysis I Probeklusur 2. Aufgbe Die Folge (x ) N sei rekursiv defiiert durch x =, x + = 2+x. () Beweise, dss die Folge (x ) N streg mooto wchsed ist. (b) Beweise, dss (x ) N durch 2 ch

Mehr

Volumen von Rotationskörpern

Volumen von Rotationskörpern Volumen von Rottionskörpern Beispiele: [ Es stellt sich die Frge: Wie entstehen solche Rottionskörper bzw wie lssen sich solche Rottionskörper er zeugen? Rotiert eine Fläche z.b. um die x-achse, so entsteht

Mehr

27 Taylor-Formel und Taylor-Entwicklungen

27 Taylor-Formel und Taylor-Entwicklungen 136 IV. Unendliche Reihen und Taylor-Formel 27 Taylor-Formel und Taylor-Entwicklungen Lernziele: Konzepte: klein o - und groß O -Bedingungen Resultate: Taylor-Formel Kompetenzen: Bestimmung von Taylor-Reihen

Mehr

1 Kurvendiskussion /40

1 Kurvendiskussion /40 009 Herbst, (Mthemtik) Aufgbenvorschlg B Kurvendiskussion /0 Gegeben ist eine Funktion f mit der Funktionsgleichung: f ( ) 0 6 = ; mit.. Untersuchen Sie ds Verhlten der Funktionswerte von f im Unendlichen.

Mehr

Canon Nikon Sony. Deutschland 55 45 25. Österreich 40 35 35. Schweiz 30 30 20. Resteuropa 60 40 30 55 45 25 40 35 35 J 30 30 20 60 40 30

Canon Nikon Sony. Deutschland 55 45 25. Österreich 40 35 35. Schweiz 30 30 20. Resteuropa 60 40 30 55 45 25 40 35 35 J 30 30 20 60 40 30 15 Mtrizenrechnung 15 Mtrizenrechnung 15.1 Mtrix ls Zhlenschem Eine Internetfirm verkuft über einen eigenen Shop Digitlkmers. Es wird jeweils nur ds Topmodel der Firmen Cnon, Nikon und Sony ngeboten. Verkuft

Mehr

Höhere Mathematik II

Höhere Mathematik II Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik Institut für Mathematik und Rechneranwendung Universität der Bundeswehr München Höhere Mathematik II (Beilagen) Univ. Prof. Dr. sc. math. Kurt Marti 2 2 L A TEX-Satz

Mehr

4.7 Der Taylorsche Satz

4.7 Der Taylorsche Satz 288 4 Differenziation 4.7 Der Taylorsche Satz Die Differenzierbarkeit, also die Existenz der ersten Ableitung einer Funktion, erlaubt bekanntlich, diese Funktion lokal durch eine affine Funktion näherungsweise

Mehr

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN. 7. Übung/Lösung Mathematik für Studierende der Biologie 25.11.2015

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN. 7. Übung/Lösung Mathematik für Studierende der Biologie 25.11.2015 LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR BIOLOGIE Prof. Anres Herz, Dr. Stefn Häusler emil: heusler@biologie.uni-muenchen.e Deprtment Biologie II Telefon: 089-280-74800 Großhernerstr. 2 Fx:

Mehr

Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA)

Wirtschaftsmathematik 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

Mehr

Wirtschaftsmathematik Plus für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA)

Wirtschaftsmathematik Plus für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wirtschaftsmathematik Plus für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wintersemester 2012/13 Hochschule Augsburg Aufgabe 98 12.12.2012 Untersuchen Sie die Funktion f W R! R mit f.x/

Mehr

4 Die rationalen Zahlen

4 Die rationalen Zahlen 4 Die rtionlen Zhlen Der Ring der gnzen Zhlen ht den Mngel, dß nicht jede Gleichung = X, 0 innerhl Z lösr ist. (Z.B. ist 1 = 2 X unlösr in Z). Zu seiner Beseitigung erweitert mn den Zhlereich zum Körper

Mehr

Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion.

Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion. Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion. Betrachte die Exponentialfunktion f(x) = exp(x). Zunächst gilt: f (x) = d dx exp(x) = exp(x). Mit dem Satz von Taylor gilt um den Entwicklungspunkt x 0 = 0 die

Mehr

Kurven und Bogenlänge

Kurven und Bogenlänge Kpitel 3 Kurven und Bogenlänge 3.1 Motivtion Der Begriff der Kurve in der Ebene oder im Rum spielt in den Nturwissenschften, insbesondere der Physik, Technik (Robotik) und der Informtik (Computergrphik)

Mehr

Lösungen zum Pflichtteil (ohne GTR und Formelsammlung) Gebrochenrationale Funktionen

Lösungen zum Pflichtteil (ohne GTR und Formelsammlung) Gebrochenrationale Funktionen www.mthe-ufgben.com Lösungen zum Pflichtteil (ohne GTR und Formelsmmlung) Gebrochenrtionle Funktionen Aufgbe : ) wgr. Asymptote: y, b) wgr. Asymptote: y 0 senkr. Asymptote: x - mit VZW senkr. Asymptote:

Mehr

Der Abschluss D ist die Menge, die durch Hinzunahme der Intervallränder entsteht, in den obigen Beispielen also

Der 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,

Mehr