in der Mathematik-Ausbildung

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "in der Mathematik-Ausbildung"

Transkript

1 Fehler-korrigierende in der Mathematik-Ausbildung Institut für Informatik & Automation, IIA Fakultät E&I, Hochschule Bremen, HSB DMV-Jahrestagung, Erlangen

2 Agenda

3 Bedeutung ECC-Speicher HDD CD/DVD LAN/WLAN DECT Mobilfunk... Einbettung in Kodierung Kryptographie, s.a. [3] und puzzles.pdf in Kompression nicht ohne (lineare) Algebra! nicht ohne endliche Körper!

4 den, anknüpfen bit, bit-raten, Fehler-Raten, Kanal, (Block-) Beispiele: ISBN, Parität, Wiederholungscode, TMR Hamming-Abstand d mißt den Abstand zweier Code-Wörter d min := min u,v d(u, v) d min 1 Fehler detektierbar, dmin 1 Fehler korrigierbar 2 Fehler-Modell Arithmetik in GF(2) Shannon Euklidischer Abstand (Korrigier-) Kugeln in R n, C n Unabhängigkeit, Bernoulli Arithmetik in Q, R, C

5 lineare, binäre Block- C = V GF(2) n v = ug = u(i, P) mit span(g) = V (Zeilen-weise) systematisch G = (I, P) H = span(v ) v V vh = 0 j v jh ij = 0 mit GH = 0, H = ( P, I) ist Paritätsmatrix : lineare V, V sind die dualen Symmetrie V hat d min je d min 1 Spalten von H sind l.u. z.b. (erw.) Hamming Syndrom s=hy =He lineare (Unter-) Vektorräume, l.u., Basen Matrix-Multiplikation, Block- Matrizen, Gauß Permutationsmatrizen Skalarprodukt, V V Verbindung Rang(H) und Distanz d Äquivalenzrelation, LUT, N P block codes have a considerably better developed theory (than tree codes) (because they) are more closely related to established, well-understood mathematical structures, [2]

6 GF(2 m ), GF(2 m ) = GF(2 m ) \ {0} ist zyklisch z.b. H Hamming GF(2 4 ) = GF(2)[X]/(X 4 + X + 1) ergänzen liefert Code d min = 5 H = (α 0, α 2,..., α n k 1 ) mit Spalten/locators α GF n d min n k + 1 Singleton maximum distance separable code d min = n k + 1 z.b. Reed-Solomon ist MDS Euklid, Polynom-Division, (irreduzible) Polynome Dekodieren: quadratische Gleichung in GF(2 m ) lösen Vandermonde-Matrizen, Polynom-Interpolation Vandermonde-Determinante z.b. (verallgemeinerte) Reed-Solomon- auf CD, DVD

7 z.b. CRC in LAN, DECT zyklische C sind invariant unter (zyklischen) shifts z.b. parity, Wiederholung, RS Generator-Polynom minimalen Grades, Produkt- Darstellung Zeilen von G, H sind zyklisch g(x) (X n + 1) y(x) = a(x)g(x) + s(x) mit Syndrom s(x) liefert e(x) Fehlerbündel mit Struktur anreichern Minimalität, Wechsel der Darstellung Band-Matrizen Konstruktion (von ) Euklid, Schieberegister

8 Faltungscodes im digitalen Richtfunk, GSM, UMTS, usw. [5] un1 D1 D2 D3 semiinfinite Block-Band- Matrizen Zustandsautomat, FSM v = ug geht für endliche u in linearen Block-Code über Signalflußgraph, Netzdiagramm & Fundamentalwege Bewertung der Fundamentalwege durch d(u, 0), d(v, 0) und #Zustandsübergänge Viterbi + + vn2 Verzögerungskette mit Verschränkung und verschiedenen In- und Out-Takten Metrik TSP, maximum likelihood

9 Was fehlt? z.b. arithmetische, BCH-, CRC-, Golay-, Goppa-, Reed-Muller-, verallgemeinerte RS-, Trellis-... z.b. burst-error-correction, synchronisation recovery, additive white noise, erasure z.b. Implementierung mit Schieberegistern (LFSR) z.b. Schranken, Fehlerwahrscheinlichkeiten... unabdingbares Handwerkszeug (lineare) Algebra endliche Körper GF(2), GF(p), GF(2 m ) Wahrscheinlichkeitsrechnung Faltung, Z-Transformation...

10 Literatur [1] Wilfried Dankmeier: Codierung; Vieweg 2001 [2] W. Peterson, E. Weldon: Error-Correcting ; MIT Press 1972 [3] : Teaching Elliptic Curves Cryptography Reflecting Some Experiences; 24th Scientific Colloquium, Bremen [4] Ron M. Roth: Introduction to Coding Theory; Cambridge University Press 2006 [5] Martin Werner: Information und Codierung; Vieweg 2002

Index. Chien-Suche, 220 CIRC, 234 Code, 2, 9 äquidistanter, 81

Index. Chien-Suche, 220 CIRC, 234 Code, 2, 9 äquidistanter, 81 Index Abelsche Gruppe, 140 Abgeschlossenheit, 47, 140, 143 Abhängigkeit lineare, 53 Abtastfolge, 226 ACS-Operation, 279 Addition, 46, 163 Alphabet, 1 ARQ, 6, 174 Assoziativität, 47, 52, 140, 143 Audio-CD,

Mehr

Codierungsverfahren SS 2011. Reed-Solomon-Codes zur Mehrblock-Bündelfehler-Korrektur

Codierungsverfahren SS 2011. Reed-Solomon-Codes zur Mehrblock-Bündelfehler-Korrektur Reed-Solomon-Codes zur Mehrblock-Bündelfehler-Korrektur Wie die zyklischen BCH-Codes zur Mehrbitfehler-Korrektur eignen sich auch die sehr verwandten Reed-Solomon-Codes (= RS-Codes) zur Mehrbitfehler-Korrektur.

Mehr

Einführung in die Kodierungstheorie

Einführung in die Kodierungstheorie Einführung in die Kodierungstheorie Einführung Vorgehen Beispiele Definitionen (Code, Codewort, Alphabet, Länge) Hamming-Distanz Definitionen (Äquivalenz, Coderate, ) Singleton-Schranke Lineare Codes Hamming-Gewicht

Mehr

Die Mathematik in der CD

Die Mathematik in der CD Lehrstuhl D für Mathematik RWTH Aachen Lehrstuhl D für Mathematik RWTH Aachen St.-Michael-Gymnasium Monschau 14. 09. 2006 Codes: Definition und Aufgaben Ein Code ist eine künstliche Sprache zum Speichern

Mehr

KANALCODIERUNG AUFGABEN. Aufgabe 1. Aufgabe 2

KANALCODIERUNG AUFGABEN. Aufgabe 1. Aufgabe 2 AUFGABEN KANALCODIERUNG Aufgabe Wir betrachten den Hamming-Code mit m = 5 Prüfbits. a) Wie gross ist die Blocklänge n dieses Codes? b) Wie viele gültige Codewörter umfasst dieser Code? c) Leiten Sie die

Mehr

6 Fehlerkorrigierende Codes

6 Fehlerkorrigierende Codes R. Reischuk, ITCS 35 6 Fehlerkorrigierende Codes Wir betrachten im folgenden nur Blockcodes, da sich bei diesen das Decodieren und auch die Analyse der Fehlertoleranz-Eigenschaften einfacher gestaltet.

Mehr

Übung zu Drahtlose Kommunikation. 7. Übung

Übung zu Drahtlose Kommunikation. 7. Übung Übung zu Drahtlose Kommunikation 7. Übung 03.12.2012 Aufgabe 1 (Cyclic Redundancy Check) Gegeben ist das Generator-Polynom C(x) = x 4 + x 3 + 1 a) Zeichnen Sie die Hardware-Implementation zum obigen Generator-Polynom

Mehr

Fehler-korrigierende Codes

Fehler-korrigierende Codes Fehler-korrigierende Codes Prof. Dr. Thomas Risse Institut für Informatik & Automation, IIA Fakultät E&I, Hochschule Bremen, HSB 8. April 2013 Nummerierung der Kapitel und Abschnitte in [15] sind beibehalten,

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Grundlagen

Inhaltsverzeichnis. Grundlagen Grundlagen 1 Logik und Mengen... 1 1.1 Elementare Logik... 1 1.2 Elementare Mengenlehre... 10 1.3 Schaltalgebra... 15 1.3.1 Anwendung: Entwurf von Schaltkreisen... 21 1.4 Mit dem digitalen Rechenmeister...

Mehr

Lehrveranstaltung Speichersysteme Sommersemester 2009

Lehrveranstaltung Speichersysteme Sommersemester 2009 Lehrveranstaltung Speichersysteme Sommersemester 2009 Kapitel 6: Double Disk Failures André Brinkmann Data CorrupDon in the Storage Stack Was sind Latent Sector Errors Was ist Silent Data CorrupDon Checksum

Mehr

4.0.2 Beispiel (Einfacher Wiederholungscode). Im einfachsten Fall wird die Nachricht einfach wiederholt. D.h. man verwendet die Generatorabbildung

4.0.2 Beispiel (Einfacher Wiederholungscode). Im einfachsten Fall wird die Nachricht einfach wiederholt. D.h. man verwendet die Generatorabbildung Wir beschäftigen uns mit dem Problem, Nachrichten über einen störungsanfälligen Kanal (z.b. Internet, Satelliten, Schall, Speichermedium) zu übertragen. Wichtigste Aufgabe in diesem Zusammenhang ist es,

Mehr

3 Der Hamming-Code. Hamming-Codes

3 Der Hamming-Code. Hamming-Codes 3 Der Hamming-Code Hamming-Codes Ein binärer Code C heißt ein Hamming-Code Ha s, wenn seine Kontrollmatrix H als Spalten alle Elemente in Z 2 s je einmal hat. Die Parameter eines n-k-hamming-codes sind:

Mehr

Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010

Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010 Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2, Version vom 7. Mai 2 I Aufgabe I Teschl / K 3 Zerlegen Sie die Zahl 8 N in ihre Primfaktoren. Aufgabe II Teschl / K 3 Gegeben sind die natürliche Zahl 7 und

Mehr

Ein (7,4)-Code-Beispiel

Ein (7,4)-Code-Beispiel Ein (7,4)-Code-Beispiel Generator-Polynom: P(X) = X 3 + X 2 + 1 Bemerkung: Es ist 7 = 2^3-1, also nach voriger Überlegung sind alle 1-Bit-Fehler korrigierbar Beachte auch d min der Codewörter ist 3, also

Mehr

2.1 Codes: einige Grundbegriffe

2.1 Codes: einige Grundbegriffe Gitter und Codes c Rudolf Scharlau 2. Mai 2009 51 2.1 Codes: einige Grundbegriffe Wir stellen die wichtigsten Grundbegriffe für Codes über dem Alphabet F q, also über einem endlichen Körper mit q Elementen

Mehr

Rechnernetze Übung 5. Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai Wo sind wir?

Rechnernetze Übung 5. Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai Wo sind wir? Rechnernetze Übung 5 Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai 2012 Wo sind wir? Quelle Nachricht Senke Sender Signal Übertragungsmedium Empfänger Quelle Nachricht Senke Primäres

Mehr

Kapitel 3 Kanalcodierung

Kapitel 3 Kanalcodierung Kapitel 3 Kanalcodierung Prof. Dr. Dirk W. Hoffmann Hochschule Karlsruhe w University of Applied Sciences w Fakultät für Informatik Übersicht Quelle Senke Kompression Huffman-, Arithmetische-, Lempel-Ziv

Mehr

Übungen zur Vorlesung Diskrete Strukturen

Übungen zur Vorlesung Diskrete Strukturen Abt. Reine Mathematik SS 06 Blatt 1 Di., 02.05.2006 um 14:15 Uhr vor Beginn der Vorlesung 1. Beweisen Sie: Ist n N mit n > 4 keine Primzahl, so gilt (n 1)! 0 mod n. 2. Berechnen Sie den größten gemeinsamen

Mehr

Orthonormalisierung. ein euklidischer bzw. unitärer Vektorraum. Wir setzen

Orthonormalisierung. ein euklidischer bzw. unitärer Vektorraum. Wir setzen Orthonormalisierung Wie schon im Falle V = R n erwähnt, erhalten wir durch ein Skalarprodukt eine zugehörige Norm (Länge) eines Vektors und in weiterer Folge eine Metrik (Abstand zwischen zwei Vektoren).

Mehr

Definitionen. Merkblatt lineare Algebra. affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht

Definitionen. Merkblatt lineare Algebra. affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht Seite 1 Definitionen affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht ähnliche Matrizen Matrizen, die das gleiche charakteristische Polynom haben

Mehr

Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai 2011

Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai 2011 Rechnernetze Übung 5 Frank Weinhold Professur VSR Fakultät für Informatik TU Chemnitz Mai 2011 Ziel: Nachrichten fehlerfrei übertragen und ökonomisch (wenig Redundanz) übertragen Was ist der Hamming-Abstand?

Mehr

Proseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt

Proseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt Blatt 1 1. Berechnen Sie die Determinante der Matrix 0 0 4 1 2 5 1 7 1 2 0 3 1 3 0 α. 2. Stellen Sie folgende Matrix als Produkt von Elementarmatrizen dar: 1 3 1 4 2 5 1 3 0 4 3 1. 3 1 5 2 3. Seien n 2

Mehr

Codierung zur Fehlerkorrektur und Fehlererkennung

Codierung zur Fehlerkorrektur und Fehlererkennung Codierung zur Fehlerkorrektur und Fehlererkennung von Dr.-techn. Joachim Swoboda Mit 39 Bildern und 24 Tafeln R. OLDENBOURG VERLAG MÜNCHEN WIEN 1973 Inhalt Vorwort 9 1. Einführung 11 1.1 Redundante Codierung

Mehr

Michael Artin. Algebra. Aus dem Englischen übersetzt von Annette A'Campo. Birkhäuser Verlag Basel Boston Berlin

Michael Artin. Algebra. Aus dem Englischen übersetzt von Annette A'Campo. Birkhäuser Verlag Basel Boston Berlin Michael Artin Algebra Aus dem Englischen übersetzt von Annette A'Campo Birkhäuser Verlag Basel Boston Berlin INHALTSVERZEICHNIS Vorwort Hinweise viii x Kapitel 1 MATRIZEN 1 1. Matrizenkalkül 1 2. Zeilenreduktion

Mehr

Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9

Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9 Prof Dr Katrin Wendland Priv Doz Dr Katrin Leschke Christoph Tinkl SS 27 Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9 Aufgabe (4 Punkte) Sei 2 3 4 A = 5 6 Berechnen Sie A k für alle k N und verifizieren

Mehr

Lineare Algebra für D-ITET, D-MATL, RW. Beispiellösung für Serie 10. Aufgabe ETH Zürich D-MATH. Herbstsemester Dr. V. Gradinaru D.

Lineare Algebra für D-ITET, D-MATL, RW. Beispiellösung für Serie 10. Aufgabe ETH Zürich D-MATH. Herbstsemester Dr. V. Gradinaru D. Dr. V. Gradinaru D. Devaud Herbstsemester 5 Lineare Algebra für D-ITET, D-MATL, RW ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie Aufgabe..a Bezüglich des euklidischen Skalarprodukts in R ist die Orthogonalprojektion

Mehr

Codierungstheorie, Vorlesungsskript

Codierungstheorie, Vorlesungsskript Codierungstheorie, Vorlesungsskript Irene I. Bouw Sommersemester 2014 Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Codes 2 1.1 Einführung.............................. 2 1.2 Eigenschaften linearer Codes....................

Mehr

Kanalkodierung. Fachschaftsrat Informatik. Dr. Schönfeld. Fragen. Bemerkungen TECHNISCHE UNIVERSITÄT DRESDEN

Kanalkodierung. Fachschaftsrat Informatik. Dr. Schönfeld. Fragen. Bemerkungen TECHNISCHE UNIVERSITÄT DRESDEN LDPC (Kontrollmatrix, Berechnung der Iterationen) BCH (primitive, nicht primitive, d min, G(x), M(x), Zyklen) Faltungskode (Viterbi) Die Prüfer springen sehr stark zwischen den einzelnen Themen des Fachgebiets

Mehr

Ι. Einführung in die Codierungstheorie

Ι. Einführung in die Codierungstheorie 1. Allgemeines Ι. Einführung in die Codierungstheorie Codierung: Sicherung von Daten und Nachrichten gegen zufällige Fehler bei der Übertragung oder Speicherung. Ziel der Codierung: Möglichst viele bei

Mehr

DEUTSCHE SCHULE MONTEVIDEO BIKULTURELLES DEUTSCH-URUGUAYISCHES ABITUR ( AUF SPANISCH )

DEUTSCHE SCHULE MONTEVIDEO BIKULTURELLES DEUTSCH-URUGUAYISCHES ABITUR ( AUF SPANISCH ) Grundlegende Bemerkungen : Der Begriff des Vektors wurde in den vergangenen Jahren im Geometrieunterricht eingeführt und das mathematische Modell des Vektors wurde vor allem auch im Physikunterricht schon

Mehr

Zusammenfassung zu Codierungstheorie

Zusammenfassung zu Codierungstheorie Zusammenfassung zu Codierungstheorie Proseminar Mathematische Modelle in den Naturwissenschaften WS 09/10 Thomas Holzer 0755600 Sandra Sampl 0755049 Kathrin Oberradter 0755123 1 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung

Mehr

Einführung in die Codierungstheorie

Einführung in die Codierungstheorie 11. Dezember 2007 Ausblick Einführung und Definitionen 1 Einführung und Definitionen 2 3 Einführung und Definitionen Code: eindeutige Zuordnung von x i X = {x 1,.., x k } und y j Y = {y 1,..., y n } Sender

Mehr

Lineare Algebra - alles was man wissen muß

Lineare Algebra - alles was man wissen muß Statistik für Bioinformatiker SoSe 3 Rainer Spang Lineare Algebra - alles was man wissen muß Der Titel ist natürlich gelogen, aber was wir hier zusammengetragen haben ist zumindest ein Anfang. Weniger

Mehr

Endliche Körper Seminar: Diskrete Mathematik Leitung: Prof. Dr. Rainer Lang Von: Steffen Lohrke (ii5105) SS2005

Endliche Körper Seminar: Diskrete Mathematik Leitung: Prof. Dr. Rainer Lang Von: Steffen Lohrke (ii5105) SS2005 Endliche Körper Seminar: Diskrete Mathematik Leitung: Prof. Dr. Rainer Lang Von: Steffen Lohrke (ii5105) SS2005 Inhaltsverzeichnis Abelsche Gruppe 3 Kommutativer Ring 5 Körper 6 Endliche Körper 7 Endliche

Mehr

2 Die Dimension eines Vektorraums

2 Die Dimension eines Vektorraums 2 Die Dimension eines Vektorraums Sei V ein K Vektorraum und v 1,..., v r V. Definition: v V heißt Linearkombination der Vektoren v 1,..., v r falls es Elemente λ 1,..., λ r K gibt, so dass v = λ 1 v 1

Mehr

Übung zu Drahtlose Kommunikation. 9. Übung

Übung zu Drahtlose Kommunikation. 9. Übung Übung zu Drahtlose Kommunikation 9. Übung 07.01.2012 (n,k,k) k -> Eingangsbit (Informationszeichen ist 1 Bit lang) K -> Begrenzungsfaktor (Länge des Schieberegisters ist k*k) n -> Ausgangsbit (für jedes

Mehr

Lineare Codes. Dipl.-Inform. Wolfgang Globke. Institut für Algebra und Geometrie Arbeitsgruppe Differentialgeometrie Universität Karlsruhe 1 / 19

Lineare Codes. Dipl.-Inform. Wolfgang Globke. Institut für Algebra und Geometrie Arbeitsgruppe Differentialgeometrie Universität Karlsruhe 1 / 19 Lineare Codes Dipl.-Inform. Wolfgang Globke Institut für Algebra und Geometrie Arbeitsgruppe Differentialgeometrie Universität Karlsruhe 1 / 19 Codes Ein Code ist eine eindeutige Zuordnung von Zeichen

Mehr

GF(2 2 ) Beispiel eines Erweiterungskörpers (1)

GF(2 2 ) Beispiel eines Erweiterungskörpers (1) GF(2 2 ) Beispiel eines Erweiterungskörpers (1) Im Kapitel 2.1 wurde bereits gezeigt, dass die endliche Zahlenmenge {0, 1, 2, 3} q = 4 nicht die Eigenschaften eines Galoisfeldes GF(4) erfüllt. Vielmehr

Mehr

Lineare Algebra I Zusammenfassung

Lineare Algebra I Zusammenfassung Prof. Dr. Urs Hartl WiSe 10/11 Lineare Algebra I Zusammenfassung 1 Vektorräume 1.1 Mengen und Abbildungen injektive, surjektive, bijektive Abbildungen 1.2 Gruppen 1.3 Körper 1.4 Vektorräume Definition

Mehr

Prüfung Lineare Algebra Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr?

Prüfung Lineare Algebra Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr? 1. Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr? A. Wenn n = 3 ist, sind mindestens zwei der drei Euler-Winkel einer Drehung kleiner oder gleich π. B. Wenn n = 2

Mehr

Algebraische Kurven. Holger Grzeschik

Algebraische Kurven. Holger Grzeschik Algebraische Kurven Holger Grzeschik 29.04.2004 Inhaltsübersicht 1.Einführung in die Theorie algebraischer Kurven 2.Mathematische Wiederholung Gruppen, Ringe, Körper 3.Allgemeine affine Kurven 4.Singuläre

Mehr

SAGE, ein open source CAS vor allem für die diskrete Mathematik?

SAGE, ein open source CAS vor allem für die diskrete Mathematik? SAGE, ein open source CAS vor allem für die diskrete Mathematik? Institut für Informatik & Automation, IIA Fakultät E&I, Hochschule Bremen, HSB Mathematik für Ingenieure, 23.6.2010 Agenda 1 Einführung

Mehr

6 Hauptachsentransformation

6 Hauptachsentransformation 6 Hauptachsentransformation A Diagonalisierung symmetrischer Matrizen (6.1) Satz: Sei A M(n n, R) symmetrisch. Dann gibt es eine orthogonale n n-matrix U mit U t AU = D Diagonalmatrix Es folgt: Die Spalten

Mehr

Information und Codierung

Information und Codierung Richard W. Hamming Information und Codierung Technische Universität Darmstadt FACHBEREICH INFORMATIK BIBLIOTHEK Invantar-Nr.: Sachgebiete:. Standort: VCH Inhalt Vorwort zur 1. Auflage der Originalausgabe

Mehr

9.2 Invertierbare Matrizen

9.2 Invertierbare Matrizen 34 9.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen

Mehr

1.3 Gruppen. Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau,

1.3 Gruppen. Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau, Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau, 2002 2008 18 1.3 Gruppen Der Begriff der Gruppe ordnet sich in gewisser Weise dem allgemeineren Konzept der Verknüpfung (auf einer Menge) unter. So ist zum Beispiel

Mehr

Jürgen Hausen Lineare Algebra I

Jürgen Hausen Lineare Algebra I Jürgen Hausen Lineare Algebra I 2. korrigierte Auflage Shaker Verlag Aachen 2009 Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation

Mehr

Die Lineare Algebra-Methode. Mahir Kilic

Die Lineare Algebra-Methode. Mahir Kilic Die Lineare Algebra-Methode Mahir Kilic 23. Juni 2004 1 Einführung 1.1 Überblick Im Allgemein benutzt man die Lineare Algebra-Methode in der Kombinatorik wie folgt: Für die Bestimmung einer Obergrenze

Mehr

Mathematik für Informatik 3

Mathematik für Informatik 3 Mathematik für Informatik 3 - ANALYSIS - Folgen, Reihen und Funktionen - Funktionen mehrerer Veränderlicher - Extremwertaufgaben - Normen und Approximationen - STATISTIK - WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG Literaturempfehlungen:

Mehr

C orthogonal und haben die Länge 1). Dann ist die Länge von w = x u + y v gegeben durch w 2 Def. = w,w =

C orthogonal und haben die Länge 1). Dann ist die Länge von w = x u + y v gegeben durch w 2 Def. = w,w = 1 v Die Länge Def. Sei (V,, ) ein Euklidscher Vektorraum. Für jeden Vektor v V heißt die Zahl v,v die Länge von v und wird v bezeichnet. Bemerkung. Die Länge des Vektors ist wohldefiniert, da nach Definition

Mehr

Verallgemeinerte Dreiecksungleichungen Michael Kapovich

Verallgemeinerte Dreiecksungleichungen Michael Kapovich Verallgemeinerte Dreiecksungleichungen Michael Kapovich Wir alle wissen, dass eine gerade Linie die kürzeste Verbindung von einem Punkt zu einem anderen Punkt ist. Dieses Wissen scheint in den Jahrmillionen

Mehr

Geometrie von Flächen und Algebraischen Kurven Der Satz von Pascal

Geometrie von Flächen und Algebraischen Kurven Der Satz von Pascal Geometrie von Flächen und Algebraischen Kurven Der Satz von Pascal Laura Hinsch November 005 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 Algebraische Kurven 1 3 Singularitäten 3 4 Der Satz von Pascal 5 i 1 Einleitung

Mehr

Zusammenfassung Mathe III. Themenschwerpunkt 3: Analytische Geometrie / lineare Algebra (ean) 1. Rechenregeln mit Vektoren

Zusammenfassung Mathe III. Themenschwerpunkt 3: Analytische Geometrie / lineare Algebra (ean) 1. Rechenregeln mit Vektoren Zusammenfassung Mathe III Themenschwerpunkt 3: Analytische Geometrie / lineare Algebra (ean) 1. Rechenregeln mit Vektoren Definition: (1) anschaulich: Ein Vektor ist eine direkt gerichtete Verbindung zweier

Mehr

Das Kryptosystem von McEliece. auf der Basis von linearen Codes

Das Kryptosystem von McEliece. auf der Basis von linearen Codes Das Kryptosystem von McEliece auf der Basis von linearen Codes Anforderungen Public-Key Kryptosysteme E e (m) = c Verschlüsselung D d (c) = m Entschlüsselung mit Schl. effizient effizient 2/25 Anforderungen

Mehr

Galoiskörper GF(2 n ) (Teschl/Teschl 4)

Galoiskörper GF(2 n ) (Teschl/Teschl 4) Galoiskörper GF(2 n ) (Teschl/Teschl 4) auch Galois-Felder (englisch Galois elds), benannt nach Evariste Galois (18111832). Körper (in der Mathematik) allgemein: Zahlenbereich, in dem die vier Grundrechenarten

Mehr

Grundlagen exakter Methoden zur Verschlüsselung von Codewörtern mittels linearer Codes*

Grundlagen exakter Methoden zur Verschlüsselung von Codewörtern mittels linearer Codes* Grundlagen exakter Methoden zur Verschlüsselung von Codewörtern mittels linearer Codes* Andrea Kraft andreakraft@gmx.at Elisabeth Pilgerstorfer elisabeth_pilg@hotmail.com Johannes Kepler Universität Linz

Mehr

Decodierung von Faltungscode- und Turbocode-basierten 2D-Barcodes unter Ausnutzung des Matched-Filter Ansatzes

Decodierung von Faltungscode- und Turbocode-basierten 2D-Barcodes unter Ausnutzung des Matched-Filter Ansatzes Decodierung von Faltungscode- und Turbocode-basierten 2D-Barcodes unter Ausnutzung des Matched-Filter Ansatzes Andreas Weinand 1, Wolfgang Sauer-Greff 2, Hans D. Schotten 1 1 Lehrstuhl für Funkkommunikation

Mehr

Fehlerkorrigierende Codes

Fehlerkorrigierende Codes Fehlerkorrigierende Codes SS 2013 Gerhard Dorfer 2 Inhaltsverzeichnis 1 Fehlerkorrigierende Codes 4 1.1 Einführende Beispiele................................. 4 1.2 Mathematische Grundlagen..............................

Mehr

FiM Fit in Mathematik ein Fitness-Programm

FiM Fit in Mathematik ein Fitness-Programm FiM Fit in Mathematik ein Fitness-Programm Institut für Informatik & Automation, IIA FB E&I, Hochschule Bremen, HSB BNMC, 8. Februar im Jahr der Mathematik 2008 im CeVis Agenda 1 bestimmung 2 Gegenstand

Mehr

1 ALLGEMEINE HINWEISE Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Bisheriger Aufbau der Klausur...

1 ALLGEMEINE HINWEISE Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Bisheriger Aufbau der Klausur... Grundlagen Mathe V Inhaltsverzeichnis 1 ALLGEMEINE HINWEISE... 1-1 1.1 Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler... 1-1 1.2 Bisheriger Aufbau der Klausur... 1-1 1.3 Zugelassene Hilfsmittel und

Mehr

Arithmetik auf elliptischen Kurven

Arithmetik auf elliptischen Kurven Arithmetik auf elliptischen Kurven Christian enger, Dejan Lazich Institut für Algorithmen und Kognitive steme Fakultät für Informatik Universität Karlsruhe TH Karlsruhe, 2005 Elliptische Kurven EK über

Mehr

Anhang I zur Vorlesung Kryptologie: Elementare Zahlentheorie

Anhang I zur Vorlesung Kryptologie: Elementare Zahlentheorie Anhang I zur Vorlesung Kryptologie: Elementare Zahlentheorie von Peter Hellekalek Fakultät für Mathematik, Universität Wien, und Fachbereich Mathematik, Universität Salzburg Tel: +43-(0)662-8044-5310 Fax:

Mehr

Codierungstheorie Teil 1: Fehlererkennung und -behebung

Codierungstheorie Teil 1: Fehlererkennung und -behebung Codierungstheorie Teil 1: Fehlererkennung und -behebung von Manuel Sprock 1 Einleitung Eine Codierung ist eine injektive Abbildung von Wortmengen aus einem Alphabet A in über einem Alphabet B. Jedem Wort

Mehr

Übungen zur Vorlesung Grundlagen der Rechnernetze. Zusätzliche Übungen

Übungen zur Vorlesung Grundlagen der Rechnernetze. Zusätzliche Übungen Übungen zur Vorlesung Grundlagen der Rechnernetze Zusätzliche Übungen Hamming-Abstand d Der Hamming-Abstand d zwischen zwei Codewörtern c1 und c2 ist die Anzahl der Bits, in denen sich die beiden Codewörter

Mehr

Mathematik für Informatiker II. Beispiellösungen zur Probeklausur. Aufgabe 1. Aufgabe 2 (5+5 Punkte) Christoph Eisinger Sommersemester 2011

Mathematik für Informatiker II. Beispiellösungen zur Probeklausur. Aufgabe 1. Aufgabe 2 (5+5 Punkte) Christoph Eisinger Sommersemester 2011 Mathematik für Informatiker II Christoph Eisinger Sommersemester 211 Beispiellösungen zur Probeklausur Aufgabe 1 Gegeben sind die Polynome f, g, h K[x]. Zu zeigen: Es gibt genau dann Polynome h 1 und h

Mehr

Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger

Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Stefan Lell 2. Juli 2 Aufgabe. Sei t Q und A t = t 4t + 2 2t + 2 t t 2t 2t Mat 3Q a Bestimmen Sie die Eigenwerte von A t in Abhängigkeit

Mehr

DIPLOMARBEIT. Titel der Diplomarbeit. Die Golay Codes. Verfasser. Daniel Eiwen. angestrebter akademischer Grad

DIPLOMARBEIT. Titel der Diplomarbeit. Die Golay Codes. Verfasser. Daniel Eiwen. angestrebter akademischer Grad DIPLOMARBEIT Titel der Diplomarbeit Die Golay Codes Verfasser Daniel Eiwen angestrebter akademischer Grad Magister der Naturwissenschaften (Mag.rer.nat) Wien, im Mai 2008 Studienkennzahl lt. Studienblatt:

Mehr

Mathematik für Informatiker

Mathematik für Informatiker Dirk Hachenberger Mathematik für Informatiker 2., aktualisierte Auflage ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don Mills, Ontario Sydney Mexico City Madrid Amsterdam

Mehr

Empfänger. Sender. Fehlererkennung und ggf. Fehlerkorrektur durch redundante Informationen. Längssicherung durch Paritätsbildung (Blockweise)

Empfänger. Sender. Fehlererkennung und ggf. Fehlerkorrektur durch redundante Informationen. Längssicherung durch Paritätsbildung (Blockweise) Datensicherung Bei der digitalen Signalübertragung kann es durch verschiedene Einflüsse, wie induktive und kapazitive Einkopplung oder wechselnde Potentialdifferenzen zwischen Sender und Empfänger zu einer

Mehr

Eine Menge K, auf der eine Addition. + und eine Multiplikation definiert sind, nennt man einen Körper, wenn folgende Eigenschaften gelten: Körper 1-1

Eine Menge K, auf der eine Addition. + und eine Multiplikation definiert sind, nennt man einen Körper, wenn folgende Eigenschaften gelten: Körper 1-1 Körper Eine Menge K, auf der eine Addition + und eine Multiplikation definiert sind, nennt man einen Körper, wenn folgende Eigenschaften gelten: Körper 1-1 Körper Eine Menge K, auf der eine Addition +

Mehr

1 Vektoren, Vektorräume, Abstände: 2D

1 Vektoren, Vektorräume, Abstände: 2D Vektoren, Vektorräume, Astände: D Definition: Die Menge aller (geordneten Paare reeller Zahlen (oder allgemeiner: Elemente eines elieigen Körpers, als Spalten geschrieen, ezeichnen wir als Vektoren: R

Mehr

Vektorräume und Rang einer Matrix

Vektorräume und Rang einer Matrix Universität Basel Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Vektorräume und Rang einer Matrix Dr. Thomas Zehrt Inhalt:. Lineare Unabhängigkeit 2. Vektorräume und Basen 3. Basen von R n 4. Der Rang und Rangbestimmung

Mehr

Lineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag

Lineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr E Schörner WS / Blatt 6 Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag Wir verwenden das Unterraumkriterium,

Mehr

Grundsätzliches Rechnen mit Matrizen Anwendungen. Matrizenrechnung. Fakultät Grundlagen. Juli 2015

Grundsätzliches Rechnen mit Matrizen Anwendungen. Matrizenrechnung. Fakultät Grundlagen. Juli 2015 Matrizenrechnung Fakultät Grundlagen Juli 2015 Fakultät Grundlagen Matrizenrechnung Übersicht Grundsätzliches 1 Grundsätzliches Matrixbegriff Rechenregeln Spezielle Matrizen 2 Matrizenrechnung Determinanten

Mehr

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5 Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5 Aufgabe. Man betrachte die Matrix A := über dem Körper R und über dem Körper F und bestimme jeweils die Jordan- Normalform. Beweis. Das charakteristische

Mehr

Einführung in die Codierungstheorie. Rudolf Schürer

Einführung in die Codierungstheorie. Rudolf Schürer Einführung in die Codierungstheorie Rudolf Schürer 8. Februar 2008 Vorwort Dieses Skript entstand im Zuge der gleichnamigen Vorlesung, die ich im Wintersemester 2007/08 am Fachbereich Mathematik der Universität

Mehr

Einleitung 19. Teil I Einführung 23. Kapitel 1 Motivation 25

Einleitung 19. Teil I Einführung 23. Kapitel 1 Motivation 25 Inhaltsverzeichnis Einleitung 19 Konventionen in diesem Buch 19 Törichte Annahmen über den Leser 20 Was Sie in diesem Buch finden 20 Was Sie in diesem Buch nicht finden 20 Wie dieses Buch aufgebaut ist

Mehr

:= 1. Der affine Unterraum Γ heißt Punkt, Gerade, Ebene oder Hyperebene, wenn dim K dim K

:= 1. Der affine Unterraum Γ heißt Punkt, Gerade, Ebene oder Hyperebene, wenn dim K dim K apitel II Lineare Algebra und analytische Geometrie 4 Punkte, Geraden, Ebenen, affine Unterräume in einem Vektorraum. Wie bisher ist V ein endlichdimensionaler Vektorraum über dem örper, oft ist V = n

Mehr

Lineare Algebra II 6. Übungsblatt

Lineare Algebra II 6. Übungsblatt Lineare Algebra II 6 Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 2011 Prof Dr Kollross 18/19 Mai 2011 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Minimalpolynom) Bestimmen Sie das Minimalpolynom der

Mehr

Theoretische Grundlagen der Informatik WS 09/10

Theoretische Grundlagen der Informatik WS 09/10 Theoretische Grundlagen der Informatik WS 09/10 - Tutorium 6 - Michael Kirsten und Kai Wallisch Sitzung 13 02.02.2010 Inhaltsverzeichnis 1 Formeln zur Berechnung Aufgabe 1 2 Hamming-Distanz Aufgabe 2 3

Mehr

4. Woche Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes. 4. Woche: Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes 69/ 140

4. Woche Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes. 4. Woche: Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes 69/ 140 4 Woche Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes 4 Woche: Decodierung; Maximale, Perfekte und Optimale Codes 69/ 140 Szenario für fehlerkorrigierende Codes Definition (n, M)-Code Sei C {0, 1}

Mehr

Konstruktion und Struktur endlicher Körper

Konstruktion und Struktur endlicher Körper Université du Luxembourg Faculté des Sciences, de la Technologie et de la Communication Bachelorarbeit Konstruktion und Struktur endlicher Körper Hoeltgen Laurent Luxemburg den 28. Mai 2008 Betreuer: Prof.

Mehr

Ralph-Hardo Schulz. Codiemngstheorie

Ralph-Hardo Schulz. Codiemngstheorie Ralph-Hardo Schulz Codiemngstheorie --Aus dem Programm Mathematik Albrecht Beutelspacher Kryptologie Gerd Fischer Lineare Algebra Gerhard Frey Elementare Zahlentheorie Manfred Knebusch und Claus Scheiderer

Mehr

Proseminar: Primzahlen 1. Vortrag Der erweiterte euklidische Algorithmus

Proseminar: Primzahlen 1. Vortrag Der erweiterte euklidische Algorithmus Proseminar: Primzahlen 1. Vortrag Der erweiterte euklidische Algorithmus Max Zoller 14. April 8 1 Der klassische euklidische Algorithmus Beispiel: ggt 15, 56? 15 = 1 56 + 49 56 = 1 49 + 7 49 = 7 7 + =

Mehr

Übungsaufgaben. Grundkurs Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Teil 1: Lineare Algebra und Optimierung.

Übungsaufgaben. Grundkurs Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Teil 1: Lineare Algebra und Optimierung. Übungsaufgaben Grundkurs Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Teil : Lineare Algebra und Optimierung Wintersemester Matrizenrechnung Aufgabe ( 3 0 Gegeben sind die Matrizen A = 2 5 2 4 D =

Mehr

(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9)

(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:

Mehr

Übungsblatt 13. Lineare Algebra I, Prof. Dr. Plesken, SS (β α) tr = α tr β tr.

Übungsblatt 13. Lineare Algebra I, Prof. Dr. Plesken, SS (β α) tr = α tr β tr. Übungsblatt 13 Lineare Algebra I, Prof Dr Plesen, SS 2008 Aufgabe 1 (Transponierte lineare Abbildung) Sei α : V W linear Zeige: α tr ist injetiv (surjetiv) genau dann, wenn α surjetiv (injetiv) ist Ist

Mehr

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15 Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15 Linearkombinationen, Basen, Lineare Abbildungen 2.1 Lineare Unabhängigkeit Sind die folgenden Vektoren linear unabhängig? (a) 1, 2, 3 im Q Vektorraum R (b)

Mehr

P (x i ) log 2 = P (x. i ) i=1. I(x i ) 2 = log 1. bit H max (X) = log 2 MX = log 2 2 = 1. Symbol folgt für die Redundanz. 0.9 = 0.

P (x i ) log 2 = P (x. i ) i=1. I(x i ) 2 = log 1. bit H max (X) = log 2 MX = log 2 2 = 1. Symbol folgt für die Redundanz. 0.9 = 0. 7. Diskretes Kanalmodell I 7. a Aussagen über das digitale Übertragungsverfahren Bis auf die bereitzustellende Übertragungsrate [vgl. c)] sind keine Aussagen über das digitale Übertragungsverfahren möglich.

Mehr

Grundlagen der Technischen Informatik. Codierung und Fehlerkorrektur. Kapitel 4.2

Grundlagen der Technischen Informatik. Codierung und Fehlerkorrektur. Kapitel 4.2 Codierung und Fehlerkorrektur Kapitel 4.2 Prof. Dr.-Ing. Jürgen Teich Lehrstuhl für Hardware-Software-Co-Design Technische Informatik - Meilensteine Informationstheorie Claude Elwood Shannon (geb. 1916)

Mehr

5. Woche Perfekte und Optimale Codes, Schranken. 5. Woche: Perfekte und Optimale Codes, Schranken 88/ 142

5. Woche Perfekte und Optimale Codes, Schranken. 5. Woche: Perfekte und Optimale Codes, Schranken 88/ 142 5 Woche Perfekte und Optimale Codes, Schranken 5 Woche: Perfekte und Optimale Codes, Schranken 88/ 142 Packradius eines Codes (Wiederholung) Definition Packradius eines Codes Sei C ein (n, M, d)-code Der

Mehr

1 Lineare Algebra. 1.1 Matrizen und Vektoren. Slide 3. Matrizen. Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema

1 Lineare Algebra. 1.1 Matrizen und Vektoren. Slide 3. Matrizen. Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema 1 Lineare Algebra 1.1 Matrizen und Vektoren Slide 3 Matrizen Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema eine n m-matrix A besteht aus n Zeilen und m Spalten mit den Matrixelementen a ij, i=1...n und

Mehr

Grundlagen der Mathematik

Grundlagen der Mathematik Frederick H.Young Grundlagen der Mathematik Eine Einführung in die mathematischen Methoden Verlag Chemie John Wiley& Sons Inhalt 1. Die historische Entwicklung 1 1.1. Die Anfänge 1 1.2. Die antike Geometrie

Mehr

Elemente von S n = Aut([1, n]) heißen Permutationen. Spezielle Permutationen sind Transpositionen und Zyklen. (Vergl. Skript S

Elemente von S n = Aut([1, n]) heißen Permutationen. Spezielle Permutationen sind Transpositionen und Zyklen. (Vergl. Skript S Begriffe Faser: Es sei f : M N eine Abbildung von Mengen. Es sei n N. Die Menge f 1 ({n}) M nennt man die Faser in n. (Skript Seite 119). Parallel: Zwei Vektoren v und w heißen parallel, wenn für einen

Mehr

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur Musterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur Aufgabe. Sei A R 3 3. Welche der folgenden Aussagen sind richtig? a Ist det(a =, dann ist A eine orthogonale Matrix. b Ist A eine orthogonale Matrix,

Mehr

Copyright, Page 1 of 5 Die Determinante

Copyright, Page 1 of 5 Die Determinante wwwmathematik-netzde Copyright, Page 1 of 5 Die Determinante Determinanten sind ein äußerst wichtiges Instrument zur Untersuchung von Matrizen und linearen Abbildungen Außerhalb der linearen Algebra ist

Mehr

1 0 1, V 3 = M, und λ A = λa

1 0 1, V 3 = M, und λ A = λa Aufgabe 57. Magische Quadrate Eine reelle 3 3-Matrix A = a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 heißt magisches Quadrat, falls alle Zeilensummen, alle Spaltensummen und die beiden Diagonalsummen a 11 + a 22 + a

Mehr

Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7

Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7 Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7 Timo Stöcker Erstsemestereinführung Informatik TU Dortmund 22. März 2011 Heute Themen Lineare Gleichungssysteme Matrizen Timo Stöcker https://fsinfo.cs.tu-dortmund.de/studis/ese/vorkurse/mathe

Mehr

3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung

3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung 3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung Definition und Lemma 3.3.1. Sei V ein K-Vektorraum, φ End K (V ), λ K. Wir defnieren den zu λ gehörigen Eigenraum von φ als Dies ist ein Unterraum von V.

Mehr

Mathematisch-algorithmische Grundlagen für Big Data

Mathematisch-algorithmische Grundlagen für Big Data Mathematisch-algorithmische Grundlagen für Big Data Numerische Algorithmen für Datenanalyse und Optimierung Prof. Dr. Peter Becker Fachbereich Informatik Hochschule Bonn-Rhein-Sieg Sommersemester 2016

Mehr