Lösungen Test 1 - Lineare Algebra

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Lösungen Test 1 - Lineare Algebra"

Transkript

1 Name: Seite: Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) Hochschule für Technik Lösungen Test - Lineare Algebra Dozent: R. Burkhardt Büro: 4. Klasse:. Studienjahr Semester: Datum: HS 8/9 Bemerkung Alle Aufgaben werden ohne elektronische Hilfsmittel gelöst, beliebige schriftliche Unterlagen sind zugelassen. Jede Aufgabe wird mit Punkten bewertet, zusätzlich werden maximal 8 Punkte ( Punkte/Aufgabe) für gute Notation und saubere Darstellung angerechnet.. Aufgabe Gegeben sei das folgende lineare Gleichungssystem: x x x + x + ax c x + ax a (a) Schreibe das lineare Gleichungssystem in Matrizenschreibweise (Ax b) und bestimme die Koeffizientenmatrix und die erweiterte Koeffizientenmatrix. (P) Gleichungssystem in Matrizenschreibweise: a x x c a x a Erweiterte Koeffizientenmatrix: a c a a (b) Für welche Parameterwerte ist das lineare Gleichungssystem regulär? Gib für diesen Fall die Lösungsmenge an. (4P) Determinante: det (A) a ++a +8 a a a 8 (a 4) (a +) Das System ist regulär, wenn die Determinante ungleich Null ist - also a R\{, 4} Lösungsmenge: Gauss-Elimination: a c a c + a a a 4 a a c + a 8 ac a +4 Berechnung: a 8 ac a +4 x ac a +4 x (a 4) (a +) ac a +4 x +(a ) (a 4) (a +) c + x a 4a 4c (a 4) (a +). Studienjahr Lösungen Test - Lineare Algebra HS 8/9

2 Name: Seite: ac a +4 x (a 4) (a +) x a 4a +ac (a 4) (a +) Lösungsmenge: a L (x,x,x ) R 4a +ac : (a 4) (a +), 4a 4c (a 4) (a +), ac a +4 (a 4) (a +) (c) Für welche Parameterwerte hat das lineare Gleichungssystem eine unendliche bzw. eine leere Lösungsmenge? (P) Das System wird für a oder a 4singulär: a : c 4 c c + c Für c stimmen die Ränge überein und das System hat unendlich viele Lösungspunkte und für c ist der Rang der erweiterten Koeffizientenmatrix grösser als derjenige der Koeffizientenmatrix, d.h. das System hat eine leere Lösungsmenge! a 4: 4 c c c + c Für c stimmen die Ränge überein und das System hat unendlich viele Lösungspunkte und für c ist der Rang der erweiterten Koeffizientenmatrix grösser als derjenige der Koeffizientenmatrix, d.h. das System hat eine leere Lösungsmenge! (d) Bestimme für den Fall, dass das System eine unendliche Lösungsmenge besitzt die Lösungsmenge. (P) a und c : 4 4 L (x,x,x ) R :(+x, +x,x ) a 4und c : L. Aufgabe Gegeben seien die Matrizen A (a) Bestimme A. (P) (x,x,x ) R : +x, x,x ; B λ λ λ λ. Studienjahr Lösungen Test - Lineare Algebra HS 8/9

3 Name: Seite: A (b) Bestimme die Inverse der Matrixen A und B. (P) Inverses von A (Gauss-Jordan-Verfahren): (A E 4 ) 4 A 4 4 E 4 A Inverse von B (Adiunkten-Methode): B C T C C C C C det (B) C C C λ C C C C C C λ C C C λ λ M M M ++ λ M M M + λ M M M λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ. Studienjahr Lösungen Test - Lineare Algebra HS 8/9

4 Name: Seite: 4 λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ λ (c) Bestimme die Determinante von A. (P) Z.B. mit Laplace schem Entwicklungssatz: det (A) ( ( )) 4 (d) Für welche Werte von λ wird die Matrix B regulär? (P) Die Matrix B ist regulär, wenn die Determinante der Matrix ungleich Null ist: det (B) λ λ λ λ ++ λ + λ λ + λ λ (λ ) (λ +) Die Determinante wird für λ {,, } gleich Null! Also ist die Matrix B für alle anderen Werte (λ R\{,, }) regulär!. Aufgabe Auf dem Graphen einer kubischen Funktion y x + x + a x + a liegen die vier Punkte P (, ), P (, ), P (, ) und P 4 (, 5). (a) Setze die vier Punkte in der Funktionsgleichung ein und bestimme so das lineare Gleichungssystem für die vier Parameter a, a, und der kubischen Funktion. Stelle das lineare Gleichungssystem mit Matrizen (Aa b)dar.(p) Gleichungssystem: 8 4 erweiterte Koeffizientenmatrix: a a (b) Löse das lineare Gleichungssystem mit dem Gauss-Jordan-Verfahren. Beschreibe dabei jeden Umformungsschritt durch Multiplikation mit einer Umformungsmatrix Z (also Aa b ZAa Zb). (P) 5. Studienjahr Lösungen Test - Lineare Algebra HS 8/9

5 Name: Seite: 5 Erster Schritt: Z Zweiter Schritt: Z Dritter Schritt: Z Z Z 9 Vierter Schritt: Z 4 Z Z 4 8 a a a a Z a a a a Z a a a a Z a a a a Z 4 5. Studienjahr Lösungen Test - Lineare Algebra HS 8/9

6 Name: Seite: Fünfter Schritt: Gesuchtes Polynom: Z 5 a a a a a a y x + x (c) Bestimme mittels gefundener Umformungsmatrizen Z, Z,... die Inverse der Koeffizientenmatrix A. (P) A Z 5 Z 4 Z Z Z Z 5 Z 4 Z Z 5 Z 4 Z Aufgabe (a) Bestimme alle Matrizen B, so dass das Produkt AB die Nullmatrix ergibt. (P) A Ansatz: B b b b b b b b b b. Studienjahr Lösungen Test - Lineare Algebra HS 8/9

7 Name: Seite: 7 Einsetzen: AB b b b b b b b b b Ergibt die drei Gleichungssysteme: b b b b b b b b b Mit der super erweiterten Koeffizientenmatrix: 8 Die Gleichungssysteme sind regulär und es gibt (homogene Systeme) nur die Nulllösung: B (b) Bestimme alle Matrizen B, so dass das Produkt AB die Nullmatrix ergibt. Gib zudem an, für welche Parameterwerte a es nur eine solche Matrix gibt. (P) a A Ansatz: b b B b b Einsetzen: a AB Ergibt die zwei Gleichungssysteme: a a b b b b b b b b. Studienjahr Lösungen Test - Lineare Algebra HS 8/9

8 Name: Seite: 8 Mit der super erweiterten Koeffizientenmatrix: a a a Die Gleichungssysteme ist für 4singulär, also a ±. Ista R\{, } ist das System regulär und es gibt (homogene Systeme) nur die Nulllösung: B Sonderfälle: a : b b b b b b B b b a : b b b b b b B b b. Studienjahr Lösungen Test - Lineare Algebra HS 8/9

Lösungen Serie 6 (Vektorräume, Skalarprodukt)

Lösungen Serie 6 (Vektorräume, Skalarprodukt) Name: Seite: 1 Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) Hochschule für Technik Lösungen Serie 6 (Vektorräume, Skalarprodukt) Dozent: R. Burkhardt Büro: 4.613 Klasse: 1. Studienjahr Semester: 1 Datum: HS 28/9

Mehr

( ) Lineare Gleichungssysteme

( ) Lineare Gleichungssysteme 102 III. LINEARE ALGEBRA Aufgabe 13.37 Berechne die Eigenwerte der folgenden Matrizen: ( ) 1 1 0 1 1 2 0 3 0 0, 2 1 1 1 2 1. 1 1 0 3 Aufgabe 13.38 Überprüfe, ob die folgenden symmetrischen Matrizen positiv

Mehr

Lösungen Serie 2 (Lineare Gleichungssysteme, Matrizen)

Lösungen Serie 2 (Lineare Gleichungssysteme, Matrizen) Fachhochschule Nordwestschwei (FHNW Hochschule für Technik Institut für Geistes- und Naturwissenschaft Lösungen Serie 2 (Lineare Gleichungsssteme, Matrien Doent: Roger Burkhardt Klasse: Studiengang ST

Mehr

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 7

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 7 Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 7 Hausaufgaben Aufgabe 7. Für n N ist die Matrix-Exponentialfunktion

Mehr

Lineare Algebra 1. Roger Burkhardt

Lineare Algebra 1. Roger Burkhardt Lineare Algebra 1 Roger Burkhardt roger.burkhardt@fhnw.ch Fachhochschule Nordwestschweiz Hochschule für Technik Institut für Geistes- und Naturwissenschaft HS 2010/11 Roger Burkhardt roger.burkhardt@fhnw.ch

Mehr

4 Lineare Algebra (Teil 2): Quadratische Matrizen

4 Lineare Algebra (Teil 2): Quadratische Matrizen 4 Lineare Algebra (Teil : Quadratische Matrizen Def.: Eine (n n-matrix, die also ebensoviele Zeilen wie Spalten hat, heißt quadratisch. Hat sie außerdem den Rang n, sind also ihre n Spalten linear unabhängig,

Mehr

Aussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2015/2016

Aussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2015/2016 Aussagenlogik 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl B: a + b < a + b, a, b R C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7 E: a + 1 b, a, b R F: 3 ist Teiler von 9 Bestimmen Sie den Wahrheitswert

Mehr

Besteht eine Matrix nur aus einer Spalte (Zeile), so spricht man auch von einem Spaltenvektor (Zeilenvektor)

Besteht eine Matrix nur aus einer Spalte (Zeile), so spricht man auch von einem Spaltenvektor (Zeilenvektor) Matrizenrechnung. Matrizen Matrizen sind bereits im Kapitel Lineare Gleichungssysteme aufgetreten. Unter einer (m n) -Matrix A verstehen wir ein rechteckiges Zahlenschema mit m Zeilen und n Spalten. Der.

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 25. April 2016 Die Dimensionsformel Definition 3.9 Sei f : V W eine lineare Abbildung zwischen zwei K-Vektorräumen. Der Kern

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

Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme

Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme 1 Matrizen Definition 1. Eine Matrix A vom Typ m n (oder eine m n Matrix, A R m n oder A C m n ) ist ein rechteckiges Zahlenschema mit m Zeilen und n

Mehr

4 Vorlesung: 21.11. 2005 Matrix und Determinante

4 Vorlesung: 21.11. 2005 Matrix und Determinante 4 Vorlesung: 2111 2005 Matrix und Determinante 41 Matrix und Determinante Zur Lösung von m Gleichungen mit n Unbekannten kann man alle Parameter der Gleichungen in einem rechteckigen Zahlenschema, einer

Mehr

3.6 Eigenwerte und Eigenvektoren

3.6 Eigenwerte und Eigenvektoren 3.6 Eigenwerte und Eigenvektoren 3.6. Einleitung Eine quadratische n n Matrix A definiert eine Abbildung eines n dimensionalen Vektors auf einen n dimensionalen Vektor. c A x c A x Von besonderem Interesse

Mehr

Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) Hochschule Technik Lösungen Serie 10 (Lineare Abbildungen)

Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) Hochschule Technik Lösungen Serie 10 (Lineare Abbildungen) Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) Hochschule Technik Lösungen Serie (Lineare Abbildungen) Dozent/in: R. Burkhardt Büro:.6 Klasse: Semester: Datum: HS 8/9. Aufgabe Zeige, dass die folgenden Abbildungen

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

Aufgaben zu Kapitel 14

Aufgaben zu Kapitel 14 Aufgaben zu Kapitel 14 1 Aufgaben zu Kapitel 14 Verständnisfragen Aufgabe 14.1 Haben (reelle) lineare Gleichungssysteme mit zwei verschiedenen Lösungen stets unendlich viele Lösungen? Aufgabe 14.2 Gibt

Mehr

Beispiele 1. Gegeben sei das lineare Gleichungssystem mit erweiterter Matrix (A

Beispiele 1. Gegeben sei das lineare Gleichungssystem mit erweiterter Matrix (A 133 e 1. Gegeben sei das lineare Gleichungssystem mit erweiterter Matrix 1 3 2 1 1 2 3 0. 1 3 2 1 2. Gegeben sei das lineare Gleichungssystem mit erweiterter Matrix 1 3 2 1 1 2 3 0. 1 3 2 1 Schritte des

Mehr

5.1 Determinanten der Ordnung 2 und 3. a 11 a 12 a 21 a 22. det(a) =a 11 a 22 a 12 a 21. a 11 a 21

5.1 Determinanten der Ordnung 2 und 3. a 11 a 12 a 21 a 22. det(a) =a 11 a 22 a 12 a 21. a 11 a 21 5. Determinanten 5.1 Determinanten der Ordnung 2 und 3 Als Determinante der zweireihigen Matrix A = a 11 a 12 bezeichnet man die Zahl =a 11 a 22 a 12 a 21. Man verwendet auch die Bezeichnung = A = a 11

Mehr

37 Gauß-Algorithmus und lineare Gleichungssysteme

37 Gauß-Algorithmus und lineare Gleichungssysteme 37 Gauß-Algorithmus und lineare Gleichungssysteme 37 Motivation Lineare Gleichungssysteme treten in einer Vielzahl von Anwendungen auf und müssen gelöst werden In Abschnitt 355 haben wir gesehen, dass

Mehr

Allgemeines Gleichungssystem mit zwei Gleichungen und zwei Variablen. Der erste Index bezeichnet die Nummer der Zeile, der zweite die der Spalte.

Allgemeines Gleichungssystem mit zwei Gleichungen und zwei Variablen. Der erste Index bezeichnet die Nummer der Zeile, der zweite die der Spalte. Lineare Gleichungssysteme. Einleitung Lineare Gleichungssysteme sind in der Theorie und in den Anwendungen ein wichtiges Thema. Theoretisch werden sie in der Linearen Algebra untersucht. Die Numerische

Mehr

Lineare Algebra I (WS 13/14)

Lineare Algebra I (WS 13/14) Lineare Algebra I (WS 13/14) Alexander Lytchak Nach einer Vorlage von Bernhard Hanke 29.11.2013 Alexander Lytchak 1 / 13 Wiederholung Der Rang einer linearen Abbildung ist gleich dem Spaltenrang der darstellenden

Mehr

A2.3 Lineare Gleichungssysteme

A2.3 Lineare Gleichungssysteme A2.3 Lineare Gleichungssysteme Schnittpunkte von Graphen Bereits weiter oben wurden die Schnittpunkte von Funktionsgraphen mit den Koordinatenachsen besprochen. Wenn sich zwei Geraden schneiden, dann müssen

Mehr

1 Geometrie - Lösungen von linearen Gleichungen

1 Geometrie - Lösungen von linearen Gleichungen Übungsmaterial Geometrie - Lösungen von linearen Gleichungen Lineare Gleichungen sind von der Form y = f(x) = 3x + oder y = g(x) = x + 3. Zwei oder mehr Gleichungen bilden ein Gleichungssystem. Ein Gleichungssystem

Mehr

Lösungen zum 5. Aufgabenblatt

Lösungen zum 5. Aufgabenblatt SS 2012, Lineare Algebra 1 Die Lösungen wurden erstellt von: Isabel Voigt, Vanessa Lamm und Matthias Rehder Hinweis: Eine Liste der zur Bearbeitung verwendeten Literatur ist unter www.mathematiwelt.com

Mehr

Corinne Schenka Vorkurs Mathematik WiSe 2012/13

Corinne Schenka Vorkurs Mathematik WiSe 2012/13 4. Lineare Gleichungssysteme Ein lineares Gleichungssystem ist ein System aus Gleichungen mit Unbekannten, die nur linear vorkommen. Dieses kann abkürzend auch in Matrizenschreibweise 1 notiert werden:

Mehr

Analytische Geometrie

Analytische Geometrie Analytische Geometrie Übungsaufgaben Lineare Gleichungssysteme Oberstufe Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com Oktober 05 Pflichtteilaufgaben (ohne GTR) Aufgabe : Löse die folgenden linearen Gleichungssysteme:

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

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015 4. April 2016 Zu der Vorlesung wird ein Skript erstellt, welches auf meiner Homepage veröffentlicht wird: http://www.math.uni-hamburg.de/home/geschke/lehre.html

Mehr

Skript zur Vorlesung. Lineare Algebra. Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf. 2. Oktober 2014

Skript zur Vorlesung. Lineare Algebra. Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf. 2. Oktober 2014 Skript zur Vorlesung Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf 2. Oktober 2014 erstellt von Sindy Engel erweitert von Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf Inhaltsverzeichnis 1 Vektoren 4 1.1 Grundbegriffe.................................

Mehr

MC-Serie 11: Eigenwerte

MC-Serie 11: Eigenwerte D-ERDW, D-HEST, D-USYS Mathematik I HS 14 Dr. Ana Cannas MC-Serie 11: Eigenwerte Einsendeschluss: 12. Dezember 2014 Bei allen Aufgaben ist genau eine Antwort richtig. Lösens des Tests eine Formelsammlung

Mehr

Serie 10: Inverse Matrix und Determinante

Serie 10: Inverse Matrix und Determinante D-ERDW, D-HEST, D-USYS Mathematik I HS 5 Dr Ana Cannas Serie 0: Inverse Matrix und Determinante Bemerkung: Die Aufgaben dieser Serie bilden den Fokus der Übungsgruppen vom und 5 November Gegeben sind die

Mehr

Matrizen und Determinanten

Matrizen und Determinanten Matrizen und Determinanten 1 Matrizen und Determinanten 1 Einführung in den Matrizenbegriff Zur Beschreibung und Lösung vieler physikalischer Probleme ist die Vektorrechnung vonnöten Durch Verwendung von

Mehr

Kurs über Lineare Gleichungssysteme. PD Dr. Karin Halupczok

Kurs über Lineare Gleichungssysteme. PD Dr. Karin Halupczok Kurs über Lineare Gleichungssysteme PD Dr. Karin Halupczok Mathematisches Institut Albert-Ludwigs-Universität Freiburg http://home.mathematik.unifreiburg.de/halupczok/diverses.html karin.halupczok@math.uni-freiburg.de

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

Lineare Gleichungssysteme Kapitel 5 aus meinem Lehrgang ALGEBRA

Lineare Gleichungssysteme Kapitel 5 aus meinem Lehrgang ALGEBRA Lineare Gleichungssysteme Kapitel 5 aus meinem Lehrgang ALGEBRA Ronald Balestra CH - 7028 St. Peter www.ronaldbalestra.ch e-mail: theorie@ronaldbalestra.ch 19. Oktober 2009 Überblick über die bisherigen

Mehr

Lineare Algebra. Teil III. Inhaltsangabe

Lineare Algebra. Teil III. Inhaltsangabe Teil III Lineare Algebra Inhaltsangabe 3 Lineare Algebra 22 3.1 Einführung.......................... 22 3.2 Matrizen und Vektoren.................... 23 3.3 Spezielle Matrizen...................... 24

Mehr

Spezialfall: Die Gleichung ax = b mit einer Unbekannten x kann mit Hilfe des Kehrwerts 1 a = a 1 gelöst werden:

Spezialfall: Die Gleichung ax = b mit einer Unbekannten x kann mit Hilfe des Kehrwerts 1 a = a 1 gelöst werden: Inverse Matritzen Spezialfall: Die Gleichung ax b mit einer Unbekannten x kann mit Hilfe des Kehrwerts 1 a a 1 gelöst werden: ax b x b a a 1 b. Verallgemeinerung auf Ax b mit einer n nmatrix A: Wenn es

Mehr

Lineare Gleichungssysteme - Grundlagen

Lineare Gleichungssysteme - Grundlagen Lineare Gleichungssysteme - Grundlagen Betrachtet wird ein System linearer Gleichungen (im deutschen Sprachraum: lineares Gleichungssystem mit m Gleichungen für n Unbekannte, m, n N. Gegeben sind m n Elemente

Mehr

Mathematischer Vorkurs Lösungen zum Übungsblatt 5

Mathematischer Vorkurs Lösungen zum Übungsblatt 5 Mathematischer Vorkurs Lösungen zum Übungsblatt 5 Prof. Dr. Norbert Pietralla/Sommersemester 2012 c.v.meister@skmail.ikp.physik.tu-darmstadt.de Aufgabe 1: Berechnen Sie den Abstand d der Punkte P 1 und

Mehr

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Andreas Cap Sommersemester 2010 Kapitel 1: Einleitung (1) Für a, b Z diskutiere analog zur Vorlesung das Lösungsverhalten der Gleichung ax = b

Mehr

Folgerungen aus dem Auflösungsatz

Folgerungen aus dem Auflösungsatz Folgerungen aus dem Auflösungsatz Wir haben in der Vorlesung den Satz über implizite Funktionen (Auflösungssatz) kennen gelernt. In unserer Formulierung lauten die Resultate: Seien x 0 R m, y 0 R n und

Mehr

LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME. Wir besprechen hier, wie MathematikerInnen an das Lösen linearer Gleichungssysteme wie. x + y + z = 1

LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME. Wir besprechen hier, wie MathematikerInnen an das Lösen linearer Gleichungssysteme wie. x + y + z = 1 LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME 1. Ein kurzes Vorwort Wir besprechen hier, wie MathematikerInnen an das Lösen linearer Gleichungssysteme wie 2 x 1 + 2 x 2 = 3 6 a + 4 b = 3 (a) (b) 4 x 1 + 3 x 2 = 8 3 a + 2

Mehr

Inverse Matrix. 1-E Ma 1 Lubov Vassilevskaya

Inverse Matrix. 1-E Ma 1 Lubov Vassilevskaya Inverse Matrix -E Ma Lubov Vassilevskaya Inverse Matrix Eine n-reihige, quadratische Matrix heißt regulär, wenn ihre Determinante einen von Null verschiedenen Wert besitzt. Anderenfalls heißt sie singulär.

Mehr

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme Lineare Gleichungssysteme Eine Familie von Gleichungen der Form a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... + a 2n x n = b 2............ a m1 x 1 + a m2 x 2 +... + a mn x n = b m

Mehr

Lineare Gleichungssysteme (Teschl/Teschl 11.1)

Lineare Gleichungssysteme (Teschl/Teschl 11.1) Lineare Gleichungssysteme (Teschl/Teschl.) Ein Lineares Gleichungssystem (LGS) besteht aus m Gleichungen mit n Unbekannten x,...,x n und hat die Form a x + a 2 x 2 +... + a n x n b a 2 x + a 22 x 2 +...

Mehr

6. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau

6. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas 6. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS 2/ 25..-.2. Aufgabe G (Lineare Gleichungssysteme)

Mehr

Aufgabe 1: Bestimmen Sie Zahlen a b. ,, für die. = b. und gleichzeitig a + b + 1 = 0 gilt. Lösung zu Aufgabe 1:

Aufgabe 1: Bestimmen Sie Zahlen a b. ,, für die. = b. und gleichzeitig a + b + 1 = 0 gilt. Lösung zu Aufgabe 1: WS 99/99 Aufgabe : Bestimmen Sie Zahlen a b,, für die 6 b a und gleichzeitig a + b + gilt. Lösung zu Aufgabe : WS 99/99 Aufgabe : Ein Unernehmen stellt aus ohstoffen (,,, ) Zwischenprodukte ( Z, Z, Z )

Mehr

Aufgabensammlung zur Vorlesung. Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Algebra

Aufgabensammlung zur Vorlesung. Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Algebra Aufgabensammlung zur Vorlesung Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Algebra Freiberg, den 3 November 0 Inhaltsverzeichnis Kapitel Lineare Algebra 5 Operationen mit Matrizen 5 Lineare Gleichungssysteme

Mehr

Gegeben sei eine Menge V sowie die Verknüpfung der Addition und die skalare Multiplikation der Elemente von V mit reellen Zahlen.

Gegeben sei eine Menge V sowie die Verknüpfung der Addition und die skalare Multiplikation der Elemente von V mit reellen Zahlen. 1. Der Vektorraumbegriff...1 2. Unterräume...2. Lineare Abhängigkeit/ Unabhängigkeit... 4. Erzeugendensystem... 5. Dimension...4 6. Austauschlemma...5 7. Linearität von Abbildungen...6 8. Kern und Bild

Mehr

3 Elementare Umformung von linearen Gleichungssystemen und Matrizen

3 Elementare Umformung von linearen Gleichungssystemen und Matrizen 3 Elementare Umformung von linearen Gleichungssystemen und Matrizen Beispiel 1: Betrachte das Gleichungssystem x 1 + x 2 + x 3 = 2 2x 1 + 4x 2 + 3x 3 = 1 3x 1 x 2 + 4x 3 = 7 Wir formen das GLS so lange

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

Kapitel 2: Matrizen. 2.1 Matrizen 2.2 Determinanten 2.3 Inverse 2.4 Lineare Gleichungssysteme 2.5 Eigenwerte 2.6 Diagonalisierung

Kapitel 2: Matrizen. 2.1 Matrizen 2.2 Determinanten 2.3 Inverse 2.4 Lineare Gleichungssysteme 2.5 Eigenwerte 2.6 Diagonalisierung Kapitel 2: Matrizen 2.1 Matrizen 2.2 Determinanten 2.3 Inverse 2.4 Lineare Gleichungssysteme 2.5 Eigenwerte 2.6 Diagonalisierung 2.1 Matrizen M = n = 3 m = 3 n = m quadratisch M ij : Eintrag von M in i-ter

Mehr

WS 2010/ Januar Mathematisches Institut der Universität München Prof. Dr. Rudolf Fritsch

WS 2010/ Januar Mathematisches Institut der Universität München Prof. Dr. Rudolf Fritsch Mathematisches Institut der Universität München Prof. Dr. Rudolf Fritsch WS 2010/2011 14. Januar 2011 Geometrie mit Übungen Übungsblatt 9, Musterlösungen Aufgabe 33. Es werden Kreise in der Euklidischen

Mehr

Lösen linearer Gleichungssysteme

Lösen linearer Gleichungssysteme Lösen linearer Gleichungssysteme Eine Aufgabe aus einem alten chinesischen Rechenbuch (600 v. Chr.) In einem Käfig sind Hasen und Hühner eingesperrt. Die Tiere haben zusammen 5 Köpfe und 94 Füße. Wie viele

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

Aufgabe 1: Gleichungssystem mit Parameter ( / 12) Für welche Werte des reellen Parameters α besitzt das lineare Gleichungssystem

Aufgabe 1: Gleichungssystem mit Parameter ( / 12) Für welche Werte des reellen Parameters α besitzt das lineare Gleichungssystem 1 Hochschule München Fakultät 03 FA SS 2008 Diplomvorprüfung in Mathematik I (Lineare Algebra) Fahrzeugtechnik Arbeitszeit: Hilfsmittel: Aufgabensteller: 90 Minuten Formelsammlung, Skripten, Bücher, Taschenrechner

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

Mathematik II Frühjahrssemester 2013

Mathematik II Frühjahrssemester 2013 Mathematik II Frühjahrssemester 2013 Prof Dr Erich Walter Farkas Kapitel 7: Lineare Algebra 73 Ergänzungen Prof Dr Erich Walter Farkas Mathematik I+II, 73 Ergänzungen 1 / 17 1 Reguläre Matrizen Prof Dr

Mehr

Eigenwerte und Eigenvektoren

Eigenwerte und Eigenvektoren Ergänzung Eigenwerte und Eigenvektoren Motivation Definitionen Beispiele im IR 2 Beispiele im IR 3 Eigenwerte und Eigenvektoren Motivation Lineare Abbildungen, Ausgangsvektor und Bildvektor Lineare Abbildungen

Mehr

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Lineare Algebra: Lineare Gleichungssysteme und Matrizen

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Lineare Algebra: Lineare Gleichungssysteme und Matrizen Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form Auszug aus: Lineare Algebra: Lineare Gleichungssysteme und Matrizen Das komplette Material finden Sie hier: School-Scout.de Thema: Lineare Algebra:

Mehr

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme Brückenkurs Mathematik TU Dresden 2016 Lineare Gleichungssysteme Schwerpunkte: Interpretation und Verständnis der Gleichungen Lösungsmethoden Prof. Dr. F. Schuricht TU Dresden, Fachbereich Mathematik unter

Mehr

LINEARE ALGEBRA Ferienkurs. Hanna Schäfer Philipp Gadow

LINEARE ALGEBRA Ferienkurs. Hanna Schäfer Philipp Gadow LINEARE ALGERA Ferienkurs Hanna Schäfer Philipp Gadow INHALT Lineare Gleichungssysteme und Determinanten. Lineare Gleichungssysteme.2 Determinanten 3 iii 2 LINEARE GLEIHUNGSSYSTEME UND DETERMINANTEN KAPITEL

Mehr

Länge eines Vektors und Abstand von zwei Punkten 2. 4 = 6. Skalarprodukt und Winkel zwischen Vektoren

Länge eines Vektors und Abstand von zwei Punkten 2. 4 = 6. Skalarprodukt und Winkel zwischen Vektoren Länge eines Vektors und Abstand von zwei Punkten Aufgabe Bestimme die Länge des Vektors x. Die Länge beträgt: x ( ) =. Skalarprodukt und Winkel zwischen Vektoren Aufgabe Es sind die Eckpunkte A(; ), B(

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort Kapitel 1 Einführung, I: Algebra Kapitel 2 Einführung, II: Gleichungen... 57

Inhaltsverzeichnis. Vorwort Kapitel 1 Einführung, I: Algebra Kapitel 2 Einführung, II: Gleichungen... 57 Vorwort... 13 Vorwort zur 3. deutschen Auflage... 17 Kapitel 1 Einführung, I: Algebra... 19 1.1 Die reellen Zahlen... 20 1.2 Ganzzahlige Potenzen... 23 1.3 Regeln der Algebra... 29 1.4 Brüche... 34 1.5

Mehr

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren Mathematik II Frühlingsemester 215 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.5 Eigenwerte und Eigenvektoren www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/fs215/other/mathematik2 biol Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/

Mehr

Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen

Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen Das Eigenwertproblem Sei A eine quadratische Matrix vom Typ m,m. Die Aufgabe, eine Zahl λ und einen dazugehörigen Vektor x zu finden, damit Ax = λx ist, nennt

Mehr

7 Lineare Gleichungssysteme

7 Lineare Gleichungssysteme 118 7 Lineare Gleichungssysteme Lineare Gleichungssysteme treten in vielen mathematischen, aber auch naturwissenschaftlichen Problemen auf; zum Beispiel beim Lösen von Differentialgleichungen, bei Optimierungsaufgaben,

Mehr

1.2 Gauß-Algorithmus zum Lösen linearer Gleichungssysteme

1.2 Gauß-Algorithmus zum Lösen linearer Gleichungssysteme . Gauß-Algorithmus zum Lösen linearer Gleichungssysteme. Gauß-Algorithmus zum Lösen linearer Gleichungssysteme Die Bestimmung einer Polynomfunktion zu gegebenen Eigenschaften erfordert oft das Lösen eines

Mehr

Lineare Algebra I Klausur. Klausur - Musterlösung

Lineare Algebra I Klausur. Klausur - Musterlösung Prof. Dr. B. Hanke Dr. J. Bowden Lineare Algebra I Klausur Klausur - Musterlösung 20. Februar 203 Aufgabe - Lösung Aussage wahr falsch (Z, +, 0) ist eine abelsche Gruppe. Der Ring Z/24Z ist nullteilerfrei.

Mehr

Diagonalisieren. Nikolai Nowaczyk Lars Wallenborn

Diagonalisieren. Nikolai Nowaczyk  Lars Wallenborn Diagonalisieren Nikolai Nowaczyk http://mathniknode/ Lars Wallenborn http://wwwwallenbornnet/ 16-18 März 01 Inhaltsverzeichnis 1 Matrizen 1 11 Einschub: Invertierbarkeit

Mehr

Lineare Algebra. I. Vektorräume. U. Stammbach. Professor an der ETH-Zürich

Lineare Algebra. I. Vektorräume. U. Stammbach. Professor an der ETH-Zürich Lineare Algebra U Stammbach Professor an der ETH-Zürich I Vektorräume Kapitel I Vektorräume 1 I1 Lineare Gleichungssysteme 1 I2 Beispiele von Vektorräumen 7 I3 Definition eines Vektorraumes 8 I4 Linearkombinationen,

Mehr

Rückblick auf die letzte Vorlesung. Bemerkung

Rückblick auf die letzte Vorlesung. Bemerkung Bemerkung 1) Die Bedingung grad f (x 0 ) = 0 T definiert gewöhnlich ein nichtlineares Gleichungssystem zur Berechnung von x = x 0, wobei n Gleichungen für n Unbekannte gegeben sind. 2) Die Punkte x 0 D

Mehr

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme KAPITEL 2 Lineare Gleichungssysteme Lernziele dieses Abschnitts sind: Begrie: Matrix, Vektor spezielle Matrix, transponierte Matrix, inverse Matrix nur fur quadratische Matrizen erklart, Determinante,

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

6 Eigenwerte und Eigenvektoren

6 Eigenwerte und Eigenvektoren 6.1 Eigenwert, Eigenraum, Eigenvektor Definition 6.1. Es sei V ein Vektorraum und f : V V eine lineare Abbildung. Ist λ K und v V mit v 0 und f(v) = λv gegeben, so heißt die Zahl λ Eigenwert (EW) von f,

Mehr

3 Matrizen und Determinanten

3 Matrizen und Determinanten 31 Matrizen 311 Matrizen und Gleichungssysteme Grundlegende Begriffe der linearen Algebra und linearen Optimierung sind die Begriffe Matrix, Vektor, Determinante und lineares Gleichungssystem Beispiel

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 Spezialfälle und Rechenregeln Spezialfälle der Matrimultiplikation A = (m

Mehr

Lineare Algebra und Lösung linearer zeitinvarianter Differentialgleichungssysteme

Lineare Algebra und Lösung linearer zeitinvarianter Differentialgleichungssysteme Übung Lineare Algebra und Lösung linearer zeitinvarianter Differentialgleichungssysteme Diese Übung beschäftigt sich mit Grundbegriffen der linearen Algebra. Im Speziellen werden lineare Abbildungen, sowie

Mehr

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme Mathematik I für Biologen, Geowissenschaftler und Geoökologen 28. November 2011 Definition Beispiel: Wassermengen und Konzentrationen in einem Fluss Beispiel Zeilenstufenform Beispiel (Fortsetzung) Anhang

Mehr

Definition, Rechenoperationen, Lineares Gleichungssystem

Definition, Rechenoperationen, Lineares Gleichungssystem Bau und Gestaltung, Mathematik, T. Borer Aufgaben / Aufgaben Matrizen Definition, Rechenoperationen, Lineares Gleichungssystem Lernziele - die Bezeichnung der Matrixelemente kennen und verstehen. - den

Mehr

Übungen zur Linearen Algebra 1

Übungen zur Linearen Algebra 1 Übungen zur Linearen Algebra 1 Wintersemester 2014/2015 Universität Heidelberg - IWR Prof. Dr. Guido Kanschat Dr. Dörte Beigel Philipp Siehr Blatt 10 Abgabetermin: Freitag, 16.01.2015, 11 Uhr Auf diesem

Mehr

Spezialgebiet Mathematik(Christian Behon ) 1. Matrizen. Kapitel 1 Definitionen und Herleitung von Matrizen. Kapitel 2 Matrizenoperation

Spezialgebiet Mathematik(Christian Behon ) 1. Matrizen. Kapitel 1 Definitionen und Herleitung von Matrizen. Kapitel 2 Matrizenoperation . Inhaltsverzeichnis.............. Spezialgebiet Mathematik(Christian Behon ) 1 Matrizen Kapitel 1 Definitionen und Herleitung von Matrizen 1.1 Was sind Matrizen 1.2 Arten von Matrizen Kapitel 2 Matrizenoperation

Mehr

Brückenkurs Mathematik

Brückenkurs Mathematik Brückenkurs Mathematik 6.10. - 17.10. Vorlesung 3 Geometrie Doris Bohnet Universität Hamburg - Department Mathematik Mi 8.10.2008 1 Geometrie des Dreiecks 2 Vektoren Länge eines Vektors Skalarprodukt Kreuzprodukt

Mehr

Mathematik 1, Teil B. Inhalt:

Mathematik 1, Teil B. Inhalt: FH Emden-Leer Fachb. Technik, Abt. Elektrotechnik u. Informatik Prof. Dr. J. Wiebe www.et-inf.fho-emden.de/~wiebe Mathematik 1, Teil B Inhalt: 1.) Grundbegriffe der Mengenlehre 2.) Matrizen, Determinanten

Mehr

Vorlesung 12 22. bzw. 23. Januar 2014. Determinanten 1. Cramersche Regel

Vorlesung 12 22. bzw. 23. Januar 2014. Determinanten 1. Cramersche Regel Vorlesung 2 22 bzw 23 Januar 204 Lineares Gleichungssystem a a 2 b b 2 = F a a 2 a 3 b b 2 b 3 c c 2 c 3 = V V =< a, b c > c b a b a F V Seite 70 a x + a 2 x 2 + a 3 x 3 b = 0 < a x + a 2 x 2 + a 3 x 3

Mehr

Lössungen Serie 3 (Komplexe Zahlen in der Elektrotechnik)

Lössungen Serie 3 (Komplexe Zahlen in der Elektrotechnik) Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW) Hochschule für Technik Institut für Geistes- und Naturwissenschaft Lössungen Serie 3 Komplexe Zahlen in der Elektrotechnik) Dozent: Roger Burkhardt Klasse: Studiengang

Mehr

5 Eigenwerte und die Jordansche Normalform

5 Eigenwerte und die Jordansche Normalform Mathematik für Physiker II, SS Mittwoch 8.6 $Id: jordan.tex,v.6 /6/7 8:5:3 hk Exp hk $ 5 Eigenwerte und die Jordansche Normalform 5.4 Die Jordansche Normalform Wir hatten bereits erwähnt, dass eine n n

Mehr

Einführung in die Vektor- und Matrizenrechnung. Matrizen

Einführung in die Vektor- und Matrizenrechnung. Matrizen Einführung in die Vektor- und Matrizenrechnung Matrizen Definition einer Matrix Unter einer (reellen) m x n Matrix A versteht man ein rechteckiges Schema aus reellen Zahlen, die wie folgt angeordnet sind:

Mehr

Themenheft mit viel Trainingsmaterial (Siehe Vorwort!) Unabhänge Vektoren und Erzeugung von Vektoren Gauß-Algorithmus Rang einer Matrix.

Themenheft mit viel Trainingsmaterial (Siehe Vorwort!) Unabhänge Vektoren und Erzeugung von Vektoren Gauß-Algorithmus Rang einer Matrix. LINEARE ALGEBRA Lösbarkeit von linearen Gleichungssystemen Themenheft mit viel Trainingsmaterial (Siehe Vorwort!) Unabhänge Vektoren und Erzeugung von Vektoren Gauß-Algorithmus Rang einer Matrix Gleichungssysteme

Mehr

II. Lineare Gleichungssysteme. 10 Matrizen und Vektoren. 52 II. Lineare Gleichungssysteme

II. Lineare Gleichungssysteme. 10 Matrizen und Vektoren. 52 II. Lineare Gleichungssysteme 52 II Lineare Gleichungssysteme II Lineare Gleichungssysteme 10 Matrizen und Vektoren 52 11 Der Gaußsche Algorithmus 58 12 Basen, Dimension und Rang 62 13 Reguläre Matrizen 66 14 Determinanten 69 15 Skalarprodukte

Mehr

Mathematik I Übungsblatt 5 WS 12/13 Prof. Dr. W. Konen, Dr.A.Schmitter

Mathematik I Übungsblatt 5 WS 12/13 Prof. Dr. W. Konen, Dr.A.Schmitter Bereiten Sie die Aufgaben parallel zu den in der Vorlesung besprochenen Themen für die nächsten Übungsstunden jeweils vor! Aufgabe 5.1 Vektoroperationen Gegeben sind die folgenden Vektoren: u = 3 1 2 v

Mehr

Prof. Dr. G. Wagner Ingenieurmathematik Begleittext Seite 1

Prof. Dr. G. Wagner Ingenieurmathematik Begleittext Seite 1 Prof. Dr. G. Wagner Ingenieurmathematik Begleittext Seite 1 Kapitel 3 Lineare Gleichungssysteme 3.1. Einleitung Beispiel 1 3 Kinder haben eingekauft. Franz hat 4 Lakritzen, 2 Schokoriegel und 5 Kaugummis

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

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme Fakultät Grundlagen Juli 2015 Fakultät Grundlagen Übersicht Lineare Gleichungssystem mit 2 Variablen 1 Lineare Gleichungssystem mit 2 Variablen Beispiele 2 Fakultät Grundlagen Folie: 2 Beispiel I Lineare

Mehr

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme Poelchau-Oberschule Berlin A. Mentzendorff September 2007 Lineare Gleichungssysteme Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen 2 2 Das Lösungsverfahren von Gauß 4 3 Kurzschreibweise und Zeilensummenkontrolle 6 4

Mehr

Tutorium Mathematik II, M Lösungen

Tutorium Mathematik II, M Lösungen Tutorium Mathematik II, M Lösungen März 03 *Aufgabe Bestimmen Sie durch Hauptachsentransformation Lage und Typ der Kegelschnitte (a) 3x + 4x x + 3x 4x = 0, (b) 3x + 4x x + 3x 4x 6 = 0, (c) 3x + 4x x +

Mehr

Wirtschaftsmathematik Formelsammlung

Wirtschaftsmathematik Formelsammlung Wirtschaftsmathematik Formelsammlung Binomische Formeln Stand März 2015 (a + b) 2 = a 2 +2ab + b 2 (a b) 2 = a 2 2ab + b 2 (a + b) (a b) =a 2 b 2 Fakultät (Faktorielle) n! =1 2 3 4 (n 1) n Intervalle Notation

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

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