Beispiel: Die Sägezahnfunktion.
|
|
- Friedrich Förstner
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Beispiel: Die Sägezahnfunktion. Betrachte die Sägezahnfunktion : für t = oder t = π S(t) := 1 (π t) : für < t < π Die Sägezahnfunktion ist ungerade, also gilt (mit ω = 1) a k = und b k = π π und damit bekommt man die Fourier-Reihe S(t) sin(t) + sin(t) π t + sin(3t) 3 sin(kt)dt = 1 k +... Approximation der Sägezahnfunktion durch 1. Partialsumme S 1 (t) = 1 sin(kt). k Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 169
2 Beispiel: Die Rechteckschwingung. Betrachte die Rechteckschwingung : für t =, t = π oder t = π R(t) := 1 : für < t < π 1 : für π < t < π Die Funktion ist ungerade, also gilt: a k = b k = π π sin(kt)dt = : für k gerade; 4 kπ : für k ungerade. Die Fourier-Reihe von R(t) lautet daher R(t) 4 ( sin(t) + sin(3t) π sin(5t) 5 ) Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 17
3 Noch ein Beispiel. Betrachte f(t) = t, π < t < π mit direkter π-periodischer Fortsetzung. Die Fortsetzung ist gerade, damit folgt a k = π t cos(kt)dt = π π 3 : für k = ( 1) k 4 k : für k = 1,,... Damit bekommt man die Fourier-Reihe f(t) π 3 4cos(t) 1 + 4cos(t)... Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 171
4 Rechenregeln für Fourier-Reihen. Für f, g : R C stückweise stetig, T-periodisch mit f(t) γ k e ikωt und g(t) δ k e ikωt gelten die folgenden Rechenregeln. Linearität: αf(t) + βg(t) (αγ k + βδ k )e ikωt Konjugation: f(t) γ k e ikωt Zeitumkehr: f( t) γ k e ikωt Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 17
5 Weitere Rechenregeln für Fourier-Reihen. Streckung: f(ct) γ k e ik(cω)t für c > Verschiebung: f(t + a) ( γk e ikωa) e ikωt für a R e inωt f(t) γ k n e ikωt für n Z Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 173
6 Noch mehr Rechenregeln für Fourier-Reihen. Ableitung: Ist f(t) stetig und stückweise differenzierbar, so gilt f (t) = (ikωγ k )e ikωt (kω) [b k cos(kωt) a k sin(kωt)] Integration: Gilt a = γ = T t f(τ)dτ 1 T T τf(τ)dτ f(t)dt =, so folgt [ bk kω cos(kωt) a ] k kω sin(kωt) Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 174
7 Konvergenzsatz. Satz: Sei f : R C T-periodisch und stückweise stetig differenzierbar. Dann gelten die folgenden Konvergenzaussagen für die zugehörige Fourier-Reihe F f (t) = a + [a k cos(kωt) + b k sin(kωt)] für t R. Die Fourier-Reihe konvergiert punktweise und für alle t R gilt F f (t) = 1 [ f(t + ) + f(t ) ] für t R. In allen kompakten Intervallen [a, b], in denen f(t) stetig ist, ist die Konvergenz der Fourier-Reihe gleichmäßig. Bemerkung: Die Stetigkeit von f(t) reicht für die Konvergenz der Fourier-Reihe nicht aus. Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 175
8 Beispiel: Die Sägezahnfunktion. S(t) := : für t = oder t = π 1 (π t) : für < t < π Fehlerfunktion: Definiere für < t < π Es gilt: R n (t) := 1 sin(t) (t π) + sin(t) sin(nt) n Integration: 1 + cos(t) + cos(t)... + cos(nt) = sin [ (n + 1 )t] sin(t/) t π sin [ (n + 1 )t] sin(t/) dt = (t π) + sin(t) + sin(t) sin(nt) n Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 176
9 Daraus folgt: R n (t) = t π sin [( n + 1 sin(t/) ) t ] dt = cos [( ) ] n + 1 t (n + 1)sin(t/) + 1 n + 1 t π cos (( n + 1 ) ) d τ dτ = cos [ (n + 1 )t] (n + 1)sin(t/) + cos [ (n + 1 )ξ] ( ) 1 (n + 1) sin(t/) 1 ( 1 sin(τ/) ) dτ für ξ [π, t], und daher Ist t (, π) fest, so gilt: R n (t) (n + 1)sin(t/) R n (t) t Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 177
10 Approximation im quadratischen Mittel. Satz: Sei f : R C eine T-periodische, stückweise stetige Funktion, und seien S n (t) := a + n [a k cos(kωt) + b k sin(kωt)] die Partialsummen der zugehörigen Fourier-Reihe von f. Für den linearen Raum { } 1 T n := span,cos(ωt),...,cos(nωt),sin(ωt),...,sin(nωt) C(R) der trigonometrischen Polynome mit dem Skalarprodukt gilt u, v = T T u(t)v(t) dt f S n f ϕ für alle ϕ T n, d.h. S n ist Bestapproximation an f aus T n bezüglich. Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 178
11 Beweis: Die Funktionen ϕ (t) 1, ϕ k (t) = cos(kωt), ψ k (t) = sin(kωt) k = 1,,..., n bilden eine Orthonormalbasis des linearen Teilraums T n C(R). Dann ist die Bestapproximation s T n aus T n an f C(R) gegeben durch die orthogonale Projektion von f auf T n : s (t) = < f, ϕ > ϕ (t) + = a ϕ (t) + = S n (t), n [< f, ϕ k > ϕ k (t)+ < f, ψ k > ψ k (t)] n [a k ϕ k (t) + b k ψ k (t)] wobei a = < f, ϕ >, a k =< f, ϕ k > und b k =< f, ψ k > für k = 1,,..., n. Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 179
12 Die Besselsche Ungleichung. Satz: Es gilt die Besselsche Ungleichung S n f, d.h. a n [ + ak + b k ] T f(t) dt. T Beweis: Es gilt f S n =< f S n, f S n >= f Re < f, S n > + S n = f Re < f, a n ϕ + (a k ϕ k + b k ψ k ) > + S n ( ) = f Re < f, a n ϕ > + [a k < f, ϕ k > +b k < f, ψ k >] ( = f a n [ + ak + b k ]) + S n = f S n + S n Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 18
13 Das Riemannsche Lemma. Folgerung: Aus der Besselschen Ungleichung folgt insbesondere die Konvergenz der beiden Reihen a k und b k und damit gilt das Riemannsche Lemma lim a k = lim b k =. k k Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 181
14 Konvergenzgeschwindigkeit. Satz: Ist eine T-periodische Funktion f : R R (oder f : R C) stückweise (m + 1)-fach stetig differenzierbar, und sind die Ableitungen f (), f (1),..., f (m 1) stetig auf R, so gibt es eine Konstante C > mit γ k C k m+1 für k = ±1, ±,... Fazit: Je glatter f, desto schneller konvergiert die Fourier-Reihe F f gegen f. Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 18
15 Beweis: Reicht zu zeigen für m =. Sei f(t) stückweise stetig differenzierbar mit Unstetigkeitsstellen = t < t 1 <... < t m = T. Dann bekommt man mit partieller Integration und somit T γ k = T = 1 ikω γ k 1 T 1 k = C k, f(t)e ikωt dt 1 ω m 1 j= [ m 1 j= f(t)e ikωt t j+1 t + j [ f(t j+1 ) + f(t+ j ) ] mit C C(f). tj+1 t j + 1 ω f (t)e ikωt dt T ] f (t) dt Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 183
16 Die Parsevalsche Gleichung. Bemerkung. Für n geht die Besselsche Ungleichung in Gleichheit über, d.h. es gilt die Parsevalsche Gleichung lim n S n = f, d.h. a [ + ak + b k ] = T f(t) dt, T denn die Fourier-Reihe konvergiert im quadratischen Mittel gegen f, d.h. lim f S n =. n Beispiel: Für die Rechteckschwingung R(t) gilt T für alle k N, gilt weiterhin b k = 16 ( 1 π ) T f(t) dt =. Da a k = = 16 π π 8 =. Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 184
17 Eindeutigkeitssatz. Satz: Seien f(t) und g(t) zwei T-periodische stückweise stetige Funktionen mit f(t) = 1 g(t) = 1 ( f(t ) + f(t + ) ) für alle t [, T]; ( g(t ) + g(t + ) ) für alle t [, T]. Weiterhin besitzen f und g dieselben Fourier-Koeffizienten, d.h. es gilt T T f(t) cos(kωt) dt = f(t) sin(kωt) dt = T T g(t)cos(kωt)dt für alle k N ; g(t) sin(kωt) dt für alle k N. Dann stimmen f und g auf ganz R überein, d.h. es gilt f g. Analysis II TUHH, Sommersemester 7 Armin Iske 185
Periodische Funktionen, Fourier Reihen
Kapitel 1: Periodische Funktionen, Fourier Reihen 1.1 Grundlegende Begriffe Periodische Funktionen Definition: Eine Funktion f : R R oder f : R C) heißt periodisch mit der Periode T, falls für alle t R
Mehr11 Fourier-Analysis Grundlegende Begriffe
11 Fourier-Analysis 11.1 Grundlegende Begriffe Definition: Eine Funktion f : R R (oder f : R C) heißt periodisch mit der Periode T (oder T-periodisch), falls f(t + T) = f(t) für alle t R. Ziel: Entwicklung
Mehrf(t) = a 2 + darstellen lasst Periodische Funktionen.
7. Fourier-Reihen Viele Prozesse der Ingenieur- und Naturwissenschaften verlaufen periodisch oder annahernd periodisch, wie die Schwingungen einer Saite, Spannungs- und Stromverlaufe in Wechselstromkreisen
MehrVorlesung Mathematik 2 für Ingenieure (Sommersemester 2016)
1 Vorlesung Mathematik 2 für Ingenieure (Sommersemester 216) Kapitel 11: Potenzreihen und Fourier-Reihen Prof. Miles Simon Nach Folienvorlage von Prof. Dr. Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg.
MehrKonvergenz im quadratischen Mittel und die Parsevelsche Gleichung
Konvergenz im quadratischen Mittel und die Parsevelsche Gleichung Skript zum Vortrag im Proseminar Analysis bei Dr. Gerhard Mülich Christian Maaß 6.Mai 8 Im letzten Vortrag haben wir gesehen, dass das
MehrKonvergenz im quadratischen Mittel und Parsevalsche Gleichung
Konvergenz im quadratischen Mittel und Parsevalsche Gleichung Skript zum Vortrag im Proseminar Analysis bei Prof Dr Picard, gehalten von Helena Malinowski In vorhergehenden Vorträgen und dazugehörigen
Mehrhhhhh 8 ( x)/2, <x 0, ( x)/2, 0 <x, , ] hinaus. Diese Funktion ist ungerade, ihre Fourierreihe also eine reine Sinusreihe. Man findet 1 cos nx dx.
86 5 Fouriertheorie Für gerades f ist f (x) sin nx ungerade, somit b n = f (x) sin nx dx =. Für ungerades f ist dagegen f cos nx ungerade, also a n = f (x) cos nx dx =..Ò Beispiel Die Sägezahnfunktion
MehrPunktweise Konvergenz stückweise glatter Funktionen. 1 Vorbereitungen
Vortrag zum Seminar zur Fourieranalysis, 3.10.007 Margarete Tenhaak Im letzten Vortrag wurde die Fourier-Reihe einer -periodischen Funktion definiert. Fourier behauptete, dass die Fourier-Reihe einer periodischen
Mehr1 Fourier-Reihen und Fourier-Transformation
Fourier-Reihen und Fourier-ransformation Fourier-Reihen und Fourier-ransformation J.B.J. de Fourier beobachtete um 8, dass sich jede periodische Funktion durch Überlagerung von sin(t) und cos(t) darstellen
MehrFourier-Reihen: Definitionen und Beispiele
Fourier-Reihen: Definitionen und Beispiele Die Fourieranalysis beschäftigt sich mit dem Problem Funktionen in Kosinus und Sinus zu entwickeln. Diese Darstellungen sind in der Mathematik sowie in der Physik
MehrKarteikarten, Analysis 2, Sätze und Definitionen nach der Vorlesung von PD Hanke
Karteikarten, Analysis 2, Sätze und en nach der Vorlesung von PD Hanke Felix Müller, felix.b.mueller@physik.lmu.de Diese Karteikärtchen sollten alle en und Sätze der Vorlesung Analysis 2 bei Herrn PD Hanke
Mehr72 Orthonormalbasen und Konvergenz im quadratischen Mittel
72 Orthonormalbasen und Konvergenz im quadratischen Mittel 30 72 Orthonormalbasen und Konvergenz im quadratischen Mittel Wir untersuchen nun die Konvergenz von Fourier-Reihen im quadratischen Mittel in
MehrModellfall. Orthogonalität trigonometrischer Funktionen. Anwendungen: f : (0, L) R gegeben.
Modellfall Anwendungen: Fragen: Digitalisierung / digitale Darstellung von Funktionen, insbesondere für Ton- und Bilddaten Digitale Frequenzfilter Datenkompression: Abspeichern der unteren Frequenzen Lösung
MehrTeil III. Fourieranalysis
Teil III Fourieranalysis 3 / 3 Fourierreihen Ziel: Zerlegung einer gegebenen Funktion in Schwingungen Konkret: f : (, L) R gegebene Funktion Gesucht: Darstellung der Form ( f (x) = a + a n cos ( n L x)
MehrFourier-Reihen. Definition. Eine auf R definierte Funktion f heißt periodisch mit der Periode T 0, wenn f(x + T ) = f(x) x R.
Fourier-Reihen Sehr häufig in der Natur begegnen uns periodische Vorgänge, zb beim Lauf der Gestirne am Nachthimmel In der Physik sind Phänomene wie Schwingungen und Wechselströme periodischer Natur Zumeist
Mehr2.3 Konvergenzverhalten von Fourierreihen
24 2 Fourierreihen 2.3 Konvergenzverhalten von Fourierreihen Wir diskutieren die folgenden Fragen: Unter welchen Umständen konvergiert eine Fourierreihe einer Funktion? Wann kann man eine stückweise stetige
Mehr3 Vektorräume abstrakt
Mathematik I für inf/swt Wintersemester / Seite 7 Vektorräume abstrakt Lineare Unabhängigkeit Definition: Sei V Vektorraum W V Dann heißt W := LH(W := Menge aller Linearkombinationen aus W die lineare
MehrHöhere Mathematik 3. Apl. Prof. Dr. Norbert Knarr. Wintersemester 2016/17. FB Mathematik
Höhere Mathematik 3 Apl. Prof. Dr. Norbert Knarr FB Mathematik Wintersemester 016/17 7. Fourier-Methoden 7.1. Periodische Funktionen In der Physik und in der Technik spielen periodische Funktionen eine
MehrKapitel VII. Analysis 3. 1 Orthogonale Funktionensysteme
Kapitel VII Analysis 3 Orthogonale Funktionensysteme In diesem Abschnitt untersuchen wir Orthonormalsysteme im Raum der quadratintegrablen Funktionen. Definition: Sei I R ein Intervall. Eine komplexwertige
Mehrx, y 2 f(x)g(x) dµ(x). Es ist leicht nachzuprüfen, dass die x 2 setzen. Dann liefert (5.1) n=1 x ny n bzw. f, g = Ω
5. Hilberträume Definition 5.1. Sei H ein komplexer Vektorraum. Eine Abbildung, : H H C heißt Skalarprodukt (oder inneres Produkt) auf H, wenn für alle x, y, z H, α C 1) x, x 0 und x, x = 0 x = 0; ) x,
MehrBrückenkurs Rechentechniken
Brückenkurs Rechentechniken Dr. Jörg Horst Technische Universität Dortmund Fakultät für Mathematik SS 2014 1 Vollständige Induktion Vollständige Induktion 2 Funktionenfolgen Punktweise Konvergenz Gleichmäßige
Mehr9. Die Laplace Transformation
H.J. Oberle Differentialgleichungen I WiSe 212/13 9. Die Laplace Transformation Die Laplace Transformation gehört zur Klasse der so genannten Integraltransformationen. Diese ordnen einer vorgegebenen Funktion
Mehrcos(kx) sin(nx)dx =?
3.5 Fourierreihen 3.5.1 Vorbemerkungen cos(kx) sin(nx)dx =? cos gerade Funktion x cos(kx) gerade Funktion sin ungerade Funktion x sin(nx) ungerade Funktion x cos(kx) sin(nx) ungerade Funktion Weil [, π]
MehrOrthogonalität von Kosinus und Sinus
Orthogonalität von Kosinus und Sinus Die Funktionen 1, cos(kx), sin(kx), k >, bilden ein Orthogonalsystem im Raum der quadratintegrierbaren π-periodischen Funktionen: cos(jx) cos(kx) dx = cos(jx) sin(lx)
MehrDifferentialgleichungen und Hilberträume Sommersemester 2014 Übungsblatt 11
Institut für Analysis Prof. Dr. Wolfgang Reichel Dipl.-Math. Anton Verbitsky Aufgabe 1 Differentialgleichungen und Hilberträume Sommersemester 14 Übungsblatt 11 5 Punkte In dieser Aufgabe geht es um die
MehrOrthogonale Waveletbasen
Orthogonale Waveletbasen Johannes Stemick 12.12.08 Johannes Stemick () Orthogonale Waveletbasen 12.12.08 1 / 46 Übersicht 1 Multiskalenanalyse und Skalierungsfunktion Haar-Basis Multiskalenanalyse Konstruktion
Mehr,Faltung. Heavisidefunktion σ (t), Diracimpuls δ (t) Anwendungen. 1) Rechteckimpuls. 2) Sprungfunktionen. 3) Schaltvorgänge
Heavisidefunktion σ (t), Diracimpuls δ (t),faltung Definition Heavisidefunktion, t > 0 σ ( t) = 0, t < 0 Anwendungen ) Rechteckimpuls, t < T r( t) = = σ ( t + T ) σ ( t T ) 0, t > T 2) Sprungfunktionen,
Mehrε δ Definition der Stetigkeit.
ε δ Definition der Stetigkeit. Beweis a) b): Annahme: ε > 0 : δ > 0 : x δ D : x δ x 0 < δ f (x δ f (x 0 ) ε Die Wahl δ = 1 n (n N) generiert eine Folge (x n) n N, x n D mit x n x 0 < 1 n f (x n ) f (x
Mehr9 Folgen und Reihen von Funktionen
9 Folgen und Reihen von Funktionen In diesem Abschnitt betrachten wir verschiedene Arten der Konvergenz einer Funktionenfolge Besonders interessiert uns die Frage, ob sich Eigenschaften der einzelnen Glieder
Mehrf(x 0 ) = lim f(b k ) 0 0 ) = 0
5.10 Zwischenwertsatz. Es sei [a, b] ein Intervall, a < b und f : [a, b] R stetig. Ist f(a) < 0 und f(b) > 0, so existiert ein x 0 ]a, b[ mit f(x 0 ) = 0. Wichtig: Intervall, reellwertig, stetig Beweis.
Mehr3.5 Glattheit von Funktionen und asymptotisches Verhalten der Fourierkoeffizienten
Folgerung 3.33 Es sei f : T C in einem Punkt x T Hölder stetig, d.h. es gibt ein C > und ein < α 1 so, dass f(x) f(x ) C x x α für alle x T. Dann gilt lim N S N f(x ) = f(x ). Folgerung 3.34 Es f : T C
MehrRechenoperationen mit Folgen. Rekursion und Iteration.
Rechenoperationen mit Folgen. Die Menge aller Folgen in V bildet einen Vektorraum, V N, für den die Addition und skalare Multiplikation wie folgt definiert sind. (a n ) n N + (b n ) n N := (a n + b n )
MehrFourierreihen. Die erste dieser Aussagen folgt direkt aus der Definition. Für die zweite bemerken
Fachbereich Mathematik SS 0 J. Latschev Analysis II Fourierreihen In diesem Kapitel der Vorlesung widmen wir uns der Frage, inwieweit man jede periodische Funktion als Reihe in gewissen Standardfunktionen
MehrLeitfaden a tx t
Leitfaden -0.7. Potenz-Reihen. Definition: Es sei (a 0, a, a 2,...) eine Folge reeller Zahlen (wir beginnen hier mit dem Index t 0). Ist x R, so kann man die Folge (a 0, a x, a 2 x 2, a 3 x 3,...) und
MehrKonvergenz und Stetigkeit
Mathematik I für Biologen, Geowissenschaftler und Geoökologen 10. Dezember 2012 Konvergenz Definition Fourierreihen Geometrische Reihe Definition: Eine Funktion f : D R d heißt beschränkt, wenn es ein
Mehr9.6 Parameterabhängige Integrale
Kpitel 9: Integrtion 9.6 Prmeterbhängige Integrle Beispiel: Die Gmm-Funktion Γ(x) := f(x, t)dt = e t t x 1 dt. Zunächst: Prmeterbhängige eigentliche Integrle. Sei f : I [, b] R, I R, so dss f für festes
Mehr10 Differenzierbare Funktionen
10 Differenzierbare Funktionen 10.1 Definition: Es sei S R, x 0 S Häufungspunkt von S. Eine Funktion f : S R heißt im Punkt x 0 differenzierbar, wenn der Grenzwert f (x 0 ) := f(x 0 + h) f(x 0 ) lim h
MehrHöhere Mathematik I/II
Markus Stroppel Höhere Mathematik I/II Z. Zusätze. Z.. Skalarprodukte in Funktionenräumen. Wir wollen an einigen Beispielen zeigen, dass es nützlich sein kann, Skalarprodukte auch in ganz allgemeinen (reellen)
Mehrist reelles lineares Funktional. x(t) ϕ(t) dt ist reelles lineares Funktional für alle ϕ L 2 (0, 1).
Kapitel 4 Stetige lineare Funktionale 4.1 Der Satz von Hahn - Banach Definition 4.1. Sei X ein linearer normierter Raum über dem Körper K (R oder C). Ein linearer Operator f : X K heißt (reelles oder komplexes)
Mehr4.3 Reelle Skalarprodukte, Hermitesche Formen, Orthonormalbasen
196 KAPITEL 4. VEKTORRÄUME MIT SKALARPRODUKT 4. Reelle Skalarprodukte, Hermitesche Formen, Orthonormalbasen In diesem Abschnitt betrachten wir Vektorräume über IR und über C. Ziel ist es, in solchen Vektorräumen
MehrBeispiel. Gegeben sei die Folge (a n ) n N mit. a n := n 2 + 5n + 1 n. Es gilt. (n 2 + 5n + 1) n 2 = n2 + 5n + 1 n) n2 + 5n n, woraus folgt
Beispiel. Gegeben sei die Folge (a n ) n N mit a n := n 2 + 5n + 1 n Es gilt ( ( ) (n 2 + 5n + 1) n 2 = n2 + 5n + 1 n) n2 + 5n + 1 + n, woraus folgt a n = (n2 + 5n + 1) n 2 n2 + 5n + 1 + n = 5n + 1 n2
Mehr6 Komplexe Integration
6 Komplexe Integration Ziel: Berechne für komplexe Funktion f : D W C Integral der Form f(z)dz =? wobei D C ein Weg im Definitionsbereich von f. Fragen: Wie ist ein solches komplexes Integral sinnvollerweise
MehrApril (Voll-) Klausur Analysis I für Ingenieure. Rechenteil
April (Voll-) Klausur Analysis I für Ingenieure en Rechenteil Aufgabe 7 Punkte (a) Skizzieren Sie die 4-periodische Funktion mit f() = für und f() = für (b) Berechnen Sie für diese Funktion die Fourierkoeffizienten
MehrFerienkurs Analysis 3. Ari Wugalter März 2011
Ari Wugalter 07. - 08. März 2011 1 1 Hilberträume Im ersten Kapitel wollen wir uns mit den grundlegenden Eigenschaften von Hilberträumen beschäfitgen. Hilberträume habe die herausragende Eigenschaft, dass
MehrFourierreihen. Definition. Eine Funktion f(x) heißt periodisch mit der Periode T, wenn f(x + T ) = f(x)
Fourierreihen Einer auf dem Intervall [, ] definierten Funtion f(x) ann ein (approximierendes) trigonometrisches Polynom (Fourier-Polynom) der Gestalt S n (x) = a + n a cos x + n b sin x zugeordnet werden.
MehrFachbereich Mathematik/Informatik 16. Juni 2012 Prof. Dr. H. Brenner. Mathematik für Anwender II. Testklausur mit Lösungen
Fachbereich Mathematik/Informatik 6. Juni 0 Prof. Dr. H. Brenner Mathematik für Anwender II Testklausur mit Lösungen Aufgabe. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. () Ein Skalarprodukt
MehrFourier-Reihen Beispiele Periodenintervall T Quadratische Abweichung Amplitudenspektrum Weg zum Nichtperiodischen Komplexe Schreibweise
Fourier-Reihen Beispiele Periodenintervall T Quadratische Abweichung Amplitudenspektrum Weg zum Nichtperiodischen Komplee Schreibweise Fourier-Transformation Konvergenz einer Fourier-Reihe Dirichlet-Kerne
MehrAufgaben zu Kapitel 20
Aufgaben zu Kapitel 20 Aufgaben zu Kapitel 20 Verständnisfragen Aufgabe 20 Sind die folgenden Produkte Skalarprodukte? (( R ) 2 ( R 2 )) R : v w,, v v 2 w w 2 (( R ) 2 ( R 2 )) R : v w, 3 v v 2 w w + v
MehrZiel: Iterative Lösung der (nichtlinearen) Gleichung f(x) = 0.
6.4 Fixpunkt-Iteration Ziel: Iterative Lösung der (nichtlinearen) Gleichung f(x) = 0. Möglichkeiten: Bisektionsverfahren (Intervallhalbierung) Newton-Verfahren, x k+1 = x k f(x k) f (x k ) für k = 0, 1,
MehrKonvergenz im quadratischen Mittel - Hilberträume
CONTENTS CONTENTS Konvergenz im quadratischen Mittel - Hilberträume Contents 1 Ziel 2 1.1 Satz........................................ 2 2 Endlich dimensionale Vektorräume 2 2.1 Defintion: Eigenschaften
MehrIntegralrechnung. integral12.pdf, Seite 1
Integralrechnung Beispiel Zusammenhang WegGeschwindigkeit: Ist F (t) der zur Zeit t zurückgelegte Weg und v(t) die Geschwindigkeit, so ist v(t) = F (t) Geometrisch: Steigung der Tangente an der Kurve y
MehrINGENIEURMATHEMATIK. 8. Reihen. Sommersemester Prof. Dr. Gunar Matthies
Mathematik und Naturwissenschaften Fachrichtung Mathematik, Institut für Numerische Mathematik INGENIEURMATHEMATIK 8. Reihen Prof. Dr. Gunar Matthies Sommersemester 2016 G. Matthies Ingenieurmathematik
MehrStetigkeit vs Gleichmäßige Stetigkeit.
Stetigkeit vs Gleichmäßige Stetigkeit. Beispiel: Betrachte ie Funktion f(x) = 1/x auf em Intervall D = (0, 1]. f ist in jeem Punkt p (0, 1] stetig. Denn: Sei p (0, 1] un ε > 0 gegeben. Setze δ = min (
Mehr3 Windungszahlen und Cauchysche Integralformeln
3 3 Windungszahlen und Cauchysche Integralformeln 3. Definition: Sei geschlossener Integrationsweg oder Zyklus mit z 0 C \ Sp. Dann heißt n(, z 0 ) := dz z z 0 Windungszahl (oder: Index, Umlaufszahl) von
MehrSS 2016 Höhere Mathematik für s Studium der Physik 21. Juli Probeklausur. Die Antworten zu den jeweiligen Fragen sind in blauer Farbe notiert.
SS 6 Höhere Mathematik für s Studium der Physik. Juli 6 Probeklausur Die Antworten zu den jeweiligen Fragen sind in blauer Farbe notiert. Fragen Sei (X, d) ein metrischer Raum. Beantworten Sie die nachfolgenden
Mehr9.3 Der Hauptsatz und Anwendungen
9.3 Der Huptstz und Anwendungen Definition: Seien Funktionen F, f : [, b] R Funktionen mit F (x) = f(x), x b. Dnn heißt F(x) Stmmfunktion von f(x). Bemerkung: Ist F(x) eine Stmmfunktion von f(x), so sind
MehrÜbungen zur Funktionentheorie
Mathematisches Institut SS 29 Universität München Prof. Dr. M. Schottenloher C. Paleani M. Schwingenheuer A. Stadelmaier Übungen zur Funktionentheorie Lösungen zu Übungsblatt. Sei fz) = z ) z 2) 2 eine
MehrDie komplexen Zahlen und Skalarprodukte Kurze Wiederholung des Körpers der komplexen Zahlen C.
Die omplexen Zahlen und Salarprodute Kurze Wiederholung des Körpers der omplexen Zahlen C. Erinnerung an die Definition von exp, sin, cos als Potenzreihen C C Herleitung der Euler Formel Definition eines
MehrDie Fourier Isometrie
Prof. Dr. Michael Eisermann Höhere Mathematik 3 (vertieft) Kapitel J Die Fourier Isometrie L étude approfondie de la nature est la source la plus féconde des découvertes mathématiques. Joseph Fourier (768
Mehr30 Die Gammafunktion und die Stirlingsche Formel
3 Die Gammafunktion und die Stirlingsche Formel 35 Charakterisierung der Gammafunktion 36 Darstellung der Gammafunktion 38 Beziehung zwischen der Gammafunktion und der Zetafunktion 3 Stirlingsche Formel
MehrAnalysis I. 7. Beispielklausur mit Lösungen
Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I 7. Beispielklausur mit en Aufgabe. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. () Eine surjektive Abbildung f: L M. () Ein archimedisch
MehrMathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016
und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 5. Juni 2016 Definition 5.21 Ist a R, a > 0 und a 1, so bezeichnet man die Umkehrfunktion der Exponentialfunktion x a x als
MehrSatz 2.3. Jeder lineare normierte Raum wird durch Einführung einer Metrik
Kapitel Lineare normierte Räume.1 Allgemeiner Überblick Definition.1. Eine Menge X, in der über einem Zahlenkörper K (K = R oder K = C) die Addition und λ-multiplikation mit den üblichen Verbindungsaxiomen
MehrMathematik II für Inf und WInf
Gruppenübung Mathematik II für Inf und WInf 8. Übung Lösungsvorschlag G 28 (Partiell aber nicht total differenzierbar) Gegeben sei die Funktion f : R 2 R mit f(x, ) := x. Zeige: f ist stetig und partiell
MehrIV. Stetige Funktionen. Grenzwerte von Funktionen
IV. Stetige Funktionen. Grenzwerte von Funktionen Definition. Seien X und Y metrische Räume und E X sowie f : X Y eine Abbildung und p ein Häufungspunkt von E. Wir schreiben lim f(x) = q, x p falls es
MehrFunktion; trigonometrische Reihen; trigonometrische Polynome; gliedweise Integration; Integration und Grenzübergang; Fourier-
Kapitel 26 Fourier-Reihen 26.1 Einführung (Spektrum; harmonische Analyse; Periode einer Funktion; trigonometrische Reihen; trigonometrische Polynome; gliedweise Integration; Integration und Grenzübergang;
MehrCauchys Integralsatz und Cauchys Integralformel
Kapitel 23 Cauchys Integralsatz und Cauchys Integralformel 23. Der Cauchysche Integralsatz (einfach zusammenhängend; einfache geschlossene Kurven; Fresnelsche Integrale) Wird die Voraussetzung f habe eine
MehrGrundlagen der Fourier Analysis
KAPITEL A Grundlagen der Fourier Analysis Wir definieren wie üblich die L p -Räume { ( } 1/p L p (R) = f : R C f(x) dx) p =: f p < 1. Fourier Transformation in L 1 (R) Definition A.1. (Fourier Transformation,
Mehr12. Übungsblatt zur Analysis II
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. Steffen Roch Nada Sissouno Benno van den Berg WS 9/1 1.1.1 1. Übungsblatt zur Analysis II Gruppenübung Aufgabe G1 Kreuzen Sie die richtigen Aussagen an. Sei V C 1 (R n,
MehrSeminar Gewöhnliche Differentialgleichungen
Seminar Gewöhnliche Differentialgleichungen Dynamische Systeme I 1 Einleitung 1.1 Nichtlineare Systeme In den vorigen Vorträgen haben wir uns mit linearen Differentialgleichungen beschäftigt. Nun werden
MehrAnalysis I. 4. Beispielklausur mit Lösungen
Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I 4. Beispielklausur mit en Aufgabe 1. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. (1) Eine bijektive Abbildung f: M N. () Ein
MehrAufgabe 1 Zeigen Sie mittels vollständiger Induktion, dass für alle n N. n(n + 1)(2n + 1) 6. j 2 = gilt.
Aufgabe Zeigen Sie mittels vollständiger Induktion, dass für alle n N j 2 j n(n + )(2n + ) gilt. Der Beweis wird mit Hilfe vollständiger Induktion geführt. Wir verifizieren daher zunächst den Induktionsanfang,
MehrKonvergenz und Stetigkeit
Mathematik I für Biologen, Geowissenschaftler und Geoökologen 10. Dezember 2008 Konvergenz Definition Fourierreihen Obertöne Geometrische Reihe Definition: Eine Funktion f : D R d heißt beschränkt, wenn
MehrAufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs
Prof. Dr. H. Garcke, Dr. H. Farshbaf-Shaker, D. Depner WS 8/9 Hilfskräfte: A. Weiß, W. Thumann 6.3.29 NWF I - Mathematik Universität Regensburg Aufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs Die folgenden
Mehr4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM
4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und
Mehr8 Interpolation. 8.1 Problemstellung. Gegeben: Diskrete Werte einer Funktion f : R R an n + 1 Stützstellen. x 0 < x 1 <... < x n.
8 Interpolation 81 Problemstellung Gegeben: Diskrete Werte einer Funktion f : R R an n + 1 Stützstellen x 0 < x 1 < < x n Eingabedaten: (x 0, f 0 ),(x 1, f 1 ),,(x n, f n ) Gegebene Daten (x j, f j ) Analysis
MehrAnalysis II. 8. Klausur mit Lösungen
Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis II 8. Klausur mit en 1 2 Aufgabe 1. Definiere die folgenden kursiv gedruckten) Begriffe. 1) Eine Metrik auf einer Menge M. 2) Die Kurvenlänge
Mehr6 Weiterer Ausbau der Differentialrechnung
6 Weiterer Ausbau der Differentialrechnung 6.1 Mittelwertsätze, Extremwerte, Satz von Taylor Motivation: Wie wählt man Höhe und Durchmesser einer Konservendose, so dass bei festem Volumen V möglichst wenig
MehrHöhere Mathematik III
Blatt 9 Universität Stuttgart Fachbereich Mathematik Höhere Mathematik III el, kyb, mecha, phys Gruppenübungen Prof. Dr. J. Pöschel Dr. D. Zimmermann Dipl.-Math. K. Sanei Kashani 6..4 Aufgabe 4. (schriftlich
MehrLösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3
Analysis I Ein Lernbuch für den sanften Wechsel von der Schule zur Uni 1 Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3 zu 3.1 3.1.1 Bestimmen Sie den Abschluss, den offenen Kern und den Rand folgender Teilmengen
MehrLAPLACE Transformation
LAPLACE Transformation Bei der LAPLACE-Transformation wird einer (geeigneten) Funktion f(t) eine Funktion F (s) zugeordnet. Diese Art von Transformation hat u.a. Anwendungen bei gewissen Fragestellungen
MehrRichtungsableitungen.
Richtungsableitungen. Definition: Sei f : D R, D R n offen, x 0 D, und v R n \ {0} ein Vektor. Dann heißt D v f(x 0 f(x 0 + tv) f(x 0 ) ) := lim t 0 t die Richtungsableitung (Gateaux-Ableitung) von f(x)
Mehr4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM
4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und
MehrAnalysis II - 2. Klausur
Analysis II - 2. Klausur Sommersemester 25 Vorname: Name: Aufgabe Aufgabe 2 Aufgabe 3 Aufgabe 4 Aufgabe 5 Aufgabe 6 Aufgabe 7 Summe Analysis II - 2. Klausur 6.7.25 Aufgabe 6 Punkte Betrachten Sie die C
Mehr8. Tschebyscheff-Approximation: Theorie
HJ Oberle Approximation WS 2013/14 8 Tschebyscheff-Approximation: Theorie Im Folgenden untersuchen wir Bestapproximationen bezüglich der Maximumsnorm Die Wurzeln dieser Theorie gehen auf Pafnuti Lwowitsch
Mehr5.6 Das Gibbs-Phänomen
94 5 Fouriertheorie 5.6 Das Gibbs-Phänomen Die Fourierreihe einer stückweise glatten Funktion f konvergiert punktweise gegen f, und auf kompakten Stetigkeitsintervallen sogar gleichmäßig. In Sprungstellen
MehrKonvergenz und Stetigkeit
Mathematik I für Biologen, Geowissenschaftler und Geoökologen 12. Dezember 2007 Konvergenz Definition Fourierreihen Obertöne Geometrische Reihe Definition: Eine Funktion f : D R d heißt beschränkt, wenn
Mehr3. Übungsblatt zur Analysis II
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. Steffen Roch Nada Sissouno WS 9/ 9..9 3. Übungsblatt zur Analysis II Gruppenübung Majorantenkriterium für uneigentliche Riemann-Integrale: Es seien f : [, ) [, ) und g
MehrPolynomiale Approximation. und. Taylor-Reihen
Polynomiale Approximation und Taylor-Reihen Heute gehts um die Approximation von glatten (d.h. beliebig oft differenzierbaren) Funktionen f nicht nur durch Gerade (sprich Polynome vom Grade 1) und Polynome
Mehrx 2 y + xp(x)y + q(x)y = 0, (1) wobei p(x) = Satz: Falls ρ 1, ρ 2 R, mit ρ 1 ρ 2 so gibt es für 0 < x < R ein Fundamentalsystem von (1) der Gestalt
Kurze Zusammenfassung der Vorlesung 6 Am Anfang werden wir einbisschen mehr den Potenzreihenansatz besprechen. Abgewandelter Potenzreihenansatz In Verallgemeinerung der Eulerschen Differentialgleichung
Mehrϕ k (t)ψ j (s) 2 ds)dt < folgt ϕ k (t)ψ j (s) δ j1,j 2 und daher handelt es sich um ein Orthonormalsystem in L 2 (Ω 1 Ω 2 ).
1) a) Wir wollen zeigen, dass {ϕ k (t)ψ j (s)} j,k N0 eine Orthonormalbasis ist. Beachte dabei zunächst, dass (t, s) ϕ k (t)ψ j (s) für alle j, k N 0 messbare Abbildungen auf Ω 1 Ω 2 sind und da Ω 1 ϕ
MehrDie Interpolationsaufgabe besteht darin, eine (einfache) Funktion u n U n zu finden,
Kapitel 3 Interpolation 31 Einführung Bemerkung 31 Motivation, Aufgabenstellung Gegeben seien eine Funktion f C([a,b]) und x i [a,b], i = 0,n, mit a x 0 < x 1 < < x n b (31) Die Interpolationsaufgabe besteht
Mehr7 Fourier-Transformation
7 Fourier-Transformation Ausgangspunkt: Die bereits bekannte Fourier-Reihenentwicklung einer T-periodischen, stückweise stetig differenzierbaren Funktion f T : R R, f T (t) = k= γ k e ikωt mit Frequenz
MehrDie Fourier Isometrie
Prof. Dr. Michael Eisermann Höhere Mathematik 3 (vertieft) Inhalt dieses Kapitels J000 Kapitel J Die Fourier Isometrie Vektorräume mit Skalarprodukt Skalarprodukt und Cauchy Schwarz Ungleichung Quadrat-integrierbare
MehrKlausur zur Höheren Mathematik IV
Düll Höhere Mathematik IV 8. 1. 1 Klausur zur Höheren Mathematik IV für Fachrichtung: kyb Bitte beachten Sie die folgenden Hinweise: Bearbeitungszeit: 1 Minuten Erlaubte Hilfsmittel: 1 eigenhändig beschriebene
MehrMerkblatt zur Funktionalanalysis
Merkblatt zur Funktionalanalysis Literatur: Hackbusch, W.: Theorie und Numerik elliptischer Differentialgleichungen. Teubner, 986. Knabner, P., Angermann, L.: Numerik partieller Differentialgleichungen.
Mehr12.2 Gauß-Quadratur. Erinnerung: Mit der Newton-Cotes Quadratur. I n [f] = g i f(x i ) I[f] = f(x) dx
12.2 Gauß-Quadratur Erinnerung: Mit der Newton-Cotes Quadratur I n [f] = n g i f(x i ) I[f] = i=0 b a f(x) dx werden Polynome vom Grad n exakt integriert. Dabei sind die Knoten x i, 0 i n, äquidistant
MehrLebesgue-Integral und L p -Räume
Lebesgue-Integral und L p -Räume Seminar Integraltransformationen, WS 2012/13 1 Treppenfunktionen Grundlage jedes Integralbegriffs ist das geometrisch definierte Integral von Treppenfunktionen. Für A R
MehrVorlesung: Analysis I für Ingenieure
Vorlesung: Analysis I für Ingenieure Michael Karow Thema: Satz von Taylor Die Taylor-Entwicklung I Satz von Taylor. Sei f : R D R an der Stelle x n-mal differenzierbar. Dann gilt für x D, n f (k) (x )
MehrHöhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik. Lösungsvorschläge zum 10. Übungsblatt. < 0 für alle t > 1. tan(x) tan(0) x 0
KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE INSTITUT FÜR ANALYSIS Dr. Christoph Schmoeger Heiko Hoffmann WS 03/4 Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik Lösungsvorschläge zum 0. Übungsblatt Aufgabe
Mehr