Determinante. Die Determinante. einer quadratischen Matrix A mit Spalten a j kann durch folgende Eigenschaften definiert werden.
|
|
- Kora Berger
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Determinante Die Determinante det A = det(a 1,..., a n ) einer quadratischen Matrix A mit Spalten a j kann durch folgende Eigenschaften definiert werden. Multilineariät: det(..., αa j + βb j,...) = α det(..., a j,...) + β det(..., b j,...) Antisymmetrie: det(..., a j,..., a k,...) = det(..., a k,..., a j,...) Normierung: det(e 1,..., e n ) = 1, (e k ) l = δ kl. Determinante als antisymmetrische Multilinearform 1-1
2 Mit den definierenden Regeln lässt sich eine Determinante als Summe n-facher Produkte entwickeln: det A = i S n σ(i) a i1,1 a in,n, wobei über alle Permutationen (i 1,..., i n ) von (1,..., n) summiert wird und σ das Vorzeichen der Permutation bezeichnet. Man benutzt ebenfalls die Schreibweisen a 1,1 a 1,n det A = A =... a n,1 a n,n Wegen der hohen Anzahl der Summanden (es exisitieren n! Permutationen) ist die explizite Darstellung der Determinante für die praktische Berechnung schlecht geeignet. Sie ist jedoch unmittelbar mit den definierenden Eigenschaften verknüpft und wird zum Beweis sowie zur Herleitung einiger anderer Eigenschaften benötigt. Determinante als antisymmetrische Multilinearform 1-2
3 Beweis: (i) Eigenschaften Entwicklung der Determinante via Permutationen: Stelle Spalten von A als Linearkombinationen der Einheitsvektoren e i dar: n a j = a i,j e i i=1 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-1
4 Beweis: (i) Eigenschaften Entwicklung der Determinante via Permutationen: Stelle Spalten von A als Linearkombinationen der Einheitsvektoren e i dar: n a j = a i,j e i Multilinearität det A = n i 1 =1 n i n=1 a i 1,1 a in,n det(e i1,..., e in ) }{{} =d i i=1 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-2
5 Beweis: (i) Eigenschaften Entwicklung der Determinante via Permutationen: Stelle Spalten von A als Linearkombinationen der Einheitsvektoren e i dar: n a j = a i,j e i Multilinearität det A = n i 1 =1 n i n=1 a i 1,1 a in,n det(e i1,..., e in ) }{{} =d i Antisymmetrie det(..., e k,..., e k,...) = det(..., e k,..., e k,...), i=1 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-3
6 Beweis: (i) Eigenschaften Entwicklung der Determinante via Permutationen: Stelle Spalten von A als Linearkombinationen der Einheitsvektoren e i dar: n a j = a i,j e i Multilinearität det A = n i 1 =1 n i a n=1 i 1,1 a in,n det(e i1,..., e in ) }{{} =d i Antisymmetrie det(..., e k,..., e k,...) = det(..., e k,..., e k,...), d.h. det(e i1,..., e in ) = 0, falls nicht alle e iν verschieden sind i=1 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-4
7 Beweis: (i) Eigenschaften Entwicklung der Determinante via Permutationen: Stelle Spalten von A als Linearkombinationen der Einheitsvektoren e i dar: n a j = a i,j e i Multilinearität det A = n i 1 =1 n i a n=1 i 1,1 a in,n det(e i1,..., e in ) }{{} =d i Antisymmetrie det(..., e k,..., e k,...) = det(..., e k,..., e k,...), d.h. det(e i1,..., e in ) = 0, falls nicht alle e iν verschieden sind nur Permutationen (i 1,..., i n ) von (1,..., n) zu berücksichtigen i=1 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-5
8 Beweis: (i) Eigenschaften Entwicklung der Determinante via Permutationen: Stelle Spalten von A als Linearkombinationen der Einheitsvektoren e i dar: n a j = a i,j e i Multilinearität det A = n i 1 =1 n i a n=1 i 1,1 a in,n det(e i1,..., e in ) }{{} =d i Antisymmetrie det(..., e k,..., e k,...) = det(..., e k,..., e k,...), d.h. det(e i1,..., e in ) = 0, falls nicht alle e iν verschieden sind nur Permutationen (i 1,..., i n ) von (1,..., n) zu berücksichtigen d i = ( 1) τ(i) det(e 1,..., e n ), wobei τ(i) die modulo 2 eindeutig bestimmte Anzahl von Vertauschungen bezeichnet, um die Einheitsvektoren in die kanonische Reihenfolge zu bringen i=1 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-6
9 Beweis: (i) Eigenschaften Entwicklung der Determinante via Permutationen: Stelle Spalten von A als Linearkombinationen der Einheitsvektoren e i dar: n a j = a i,j e i Multilinearität det A = n i 1 =1 n i a n=1 i 1,1 a in,n det(e i1,..., e in ) }{{} =d i Antisymmetrie det(..., e k,..., e k,...) = det(..., e k,..., e k,...), d.h. det(e i1,..., e in ) = 0, falls nicht alle e iν verschieden sind nur Permutationen (i 1,..., i n ) von (1,..., n) zu berücksichtigen d i = ( 1) τ(i) det(e 1,..., e n ), wobei τ(i) die modulo 2 eindeutig bestimmte Anzahl von Vertauschungen bezeichnet, um die Einheitsvektoren in die kanonische Reihenfolge zu bringen Definition des Vorzeichens einer Permutation und Normierung = i=1 det(e i1,..., e in ) = σ(i) det(e 1,..., e n ) = σ(i) Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-7
10 (ii) Entwicklung Eigenschaften: Multilinearität: Produkte a i1,1 a in,n enthalten aus jeder Spalte jeweils genau ein Element. Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-8
11 (ii) Entwicklung Eigenschaften: Multilinearität: Produkte a i1,1 a in,n enthalten aus jeder Spalte jeweils genau ein Element. Antisymmetrie: Vertauschung von Spalten ändert Vorzeichen der Permutation. Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-9
12 (ii) Entwicklung Eigenschaften: Multilinearität: Produkte a i1,1 a in,n enthalten aus jeder Spalte jeweils genau ein Element. Antisymmetrie: Vertauschung von Spalten ändert Vorzeichen der Permutation. Normierung: Für die Einheitsmatrix existiert nur ein nichttrivialer Summand: a 1,1 a n,n = 1 1 = 1. Determinante als antisymmetrische Multilinearform 2-10
13 Beispiel: Determinante einer (2 2)-Matrix: a b c d = ad bc nur 2 Summanden bei der Entwicklung nach Permutationen Determinante als antisymmetrische Multilinearform 3-1
14 Beispiel: Determinante einer (2 2)-Matrix: a b c d = ad bc nur 2 Summanden bei der Entwicklung nach Permutationen alternative Herleitung mit Hilfe der definierenden Eigenschaften: det(ae 1 + ce 2, be 1 + de 2 ) = a det(e 1, be 1 + de 2 ) + c det(e 2, be 1 + de 2 ) Determinante als antisymmetrische Multilinearform 3-2
15 Beispiel: Determinante einer (2 2)-Matrix: a b c d = ad bc nur 2 Summanden bei der Entwicklung nach Permutationen alternative Herleitung mit Hilfe der definierenden Eigenschaften: det(ae 1 + ce 2, be 1 + de 2 ) = a det(e 1, be 1 + de 2 ) + c det(e 2, be 1 + de 2 ) = ab det(e 1, e 1 ) + ad det(e 1, e 2 ) + cb det(e 2, e 1 ) + cd det(e 2, e 2 ) Determinante als antisymmetrische Multilinearform 3-3
16 Beispiel: Determinante einer (2 2)-Matrix: a b c d = ad bc nur 2 Summanden bei der Entwicklung nach Permutationen alternative Herleitung mit Hilfe der definierenden Eigenschaften: det(ae 1 + ce 2, be 1 + de 2 ) = a det(e 1, be 1 + de 2 ) + c det(e 2, be 1 + de 2 ) = ab det(e 1, e 1 ) + ad det(e 1, e 2 ) + cb det(e 2, e 1 ) + cd det(e 2, e 2 ) = ab 0 + ad 1 + cb ( 1) + cd 0 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 3-4
17 Beispiel: Determinante einer (2 2)-Matrix: a b c d = ad bc nur 2 Summanden bei der Entwicklung nach Permutationen alternative Herleitung mit Hilfe der definierenden Eigenschaften: det(ae 1 + ce 2, be 1 + de 2 ) = a det(e 1, be 1 + de 2 ) + c det(e 2, be 1 + de 2 ) = ab det(e 1, e 1 ) + ad det(e 1, e 2 ) + cb det(e 2, e 1 ) + cd det(e 2, e 2 ) = ab 0 + ad 1 + cb ( 1) + cd 0 = ad bc Determinante als antisymmetrische Multilinearform 3-5
18 Beispiel: Die Determinante einer 3 3-Matrix ist eine Summe von Produkten, die den verschiedenen Diagonalen entsprechen. Dieses sogenannte Sarrus-Schema ist in der Abbildung illustriert. ½ ½ ½ ¾ ½ ¾ ½ ¾ ¾ ¾ ½ ½ ¾ ¾ ¾ ½ ¾ ½ ½ ½ ¾ ¾ ½ ¾ ¾ ½ ½ ½ ¾ ¾ ¾ ½ ½ ¾ ½ ¾ ½ ½ ½ ¾ ½ ¾ ½ ¾ Determinante als antisymmetrische Multilinearform 4-1
19 Überprüfung des Sarrus-Schemas durch Entwicklung nach Permutationen: i Vertauschungen σ(i) Produkt (1, 2, 3) + a 1,1 a 2,2 a 3,3 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 4-2
20 Überprüfung des Sarrus-Schemas durch Entwicklung nach Permutationen: i Vertauschungen σ(i) Produkt (1, 2, 3) + a 1,1 a 2,2 a 3,3 (2, 3, 1) (3, 2, 1) (1, 2, 3) + a 2,1 a 3,2 a 1,3 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 4-3
21 Überprüfung des Sarrus-Schemas durch Entwicklung nach Permutationen: i Vertauschungen σ(i) Produkt (1, 2, 3) + a 1,1 a 2,2 a 3,3 (2, 3, 1) (3, 2, 1) (1, 2, 3) + a 2,1 a 3,2 a 1,3 (3, 1, 2) (2, 1, 3) (1, 2, 3) + a 3,1 a 1,2 a 2,3 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 4-4
22 Überprüfung des Sarrus-Schemas durch Entwicklung nach Permutationen: i Vertauschungen σ(i) Produkt (1, 2, 3) + a 1,1 a 2,2 a 3,3 (2, 3, 1) (3, 2, 1) (1, 2, 3) + a 2,1 a 3,2 a 1,3 (3, 1, 2) (2, 1, 3) (1, 2, 3) + a 3,1 a 1,2 a 2,3 (3, 2, 1) (1, 2, 3) a 3,1 a 2,2 a 1,3 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 4-5
23 Überprüfung des Sarrus-Schemas durch Entwicklung nach Permutationen: i Vertauschungen σ(i) Produkt (1, 2, 3) + a 1,1 a 2,2 a 3,3 (2, 3, 1) (3, 2, 1) (1, 2, 3) + a 2,1 a 3,2 a 1,3 (3, 1, 2) (2, 1, 3) (1, 2, 3) + a 3,1 a 1,2 a 2,3 (3, 2, 1) (1, 2, 3) a 3,1 a 2,2 a 1,3 (1, 3, 2) (1, 2, 3) a 1,1 a 3,2 a 2,3 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 4-6
24 Überprüfung des Sarrus-Schemas durch Entwicklung nach Permutationen: i Vertauschungen σ(i) Produkt (1, 2, 3) + a 1,1 a 2,2 a 3,3 (2, 3, 1) (3, 2, 1) (1, 2, 3) + a 2,1 a 3,2 a 1,3 (3, 1, 2) (2, 1, 3) (1, 2, 3) + a 3,1 a 1,2 a 2,3 (3, 2, 1) (1, 2, 3) a 3,1 a 2,2 a 1,3 (1, 3, 2) (1, 2, 3) a 1,1 a 3,2 a 2,3 (2, 1, 3) (1, 2, 3) a 2,1 a 1,2 a 3,3 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 4-7
25 Überprüfung des Sarrus-Schemas durch Entwicklung nach Permutationen: i Vertauschungen σ(i) Produkt (1, 2, 3) + a 1,1 a 2,2 a 3,3 (2, 3, 1) (3, 2, 1) (1, 2, 3) + a 2,1 a 3,2 a 1,3 (3, 1, 2) (2, 1, 3) (1, 2, 3) + a 3,1 a 1,2 a 2,3 (3, 2, 1) (1, 2, 3) a 3,1 a 2,2 a 1,3 (1, 3, 2) (1, 2, 3) a 1,1 a 3,2 a 2,3 (2, 1, 3) (1, 2, 3) a 2,1 a 1,2 a 3,3 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 4-8
26 Eigenschaften von Determinanten Die Determinante einer Matrix ist genau dann nicht Null, wenn die Spalten (Zeilen) eine Basis bilden. Insbesondere ist die Determinante einer Matrix mit zwei gleichen Spalten oder Zeilen Null. Daraus folgt, dass sich die Determinante nicht ändert, wenn man ein Vielfaches einer Spalte (Zeile) zu einer anderen Spalte (Zeile) addiert. Durch Skalierung, Addition und Vertauschung von Zeilen und Spalten lässt sich eine Determinante sukzessive auf Dreiecksform transformieren und damit als Produkt der modifizierten Diagonalelemente berechnen. Es gelten die folgenden Regeln: det(ab) = (det A)(det B) det A = det A t det(a 1 ) = (det A) 1 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 5-1
27 Beweis: (i) Basistest: Die Vektoren a 1,..., a n R n sind genau dann linear unabhängig, wenn sie nicht in einer Hyperebene liegen. = Basiseigenschaft aufgrund der Interpretation von det(a 1,..., a n ) als Volumen des von a k aufgespannten Parallelepipeds. (ii) Transposition: Entwicklung nach Permutationen det A = π σ(π) a π(1),1 a π(n),1 Umordnung der Faktoren a π(1),1 a π(n),1 = a 1,π 1 (1) a n,π 1 (n) mit π 1 der inversen Permutation zu π σ(π) = σ(π 1 ) π σ(π 1 ) aπ t 1 (1),1 at π 1 (n),1 = det At Determinante als antisymmetrische Multilinearform 6-1
28 (iii) Produkte von Matrizen: det A = 0 a 1,..., a n linear abhängig = Ab 1,..., Ab n linear abhängig, da Ab k Linearkombinationen der a l sind = det(ab) = det(ab 1,..., Ab n ) = 0 = det A det B für det A 0 definiere d(b 1,..., b n ) = det(ab)/ det A und verifiziere die definierenden Eigenschaften der Determinante Antisymmetrie und Normierung unmittelbar ersichtlich zum Beweis der Linearität bemerke für b k = αu + βv d(..., αu + βv,...) = det(..., αau + βav,...)/ det A = αd(..., u,...) + βd(..., v,...) Determinante als antisymmetrische Multilinearform 6-2
29 (iv) Inverse: AA 1 = E = 1 = det E = det(aa 1 ) = det(a) det(a 1 ) Determinante als antisymmetrische Multilinearform 6-3
30 Beispiel: Transformation von Determinanten auf Dreiecksform durch Skalierung Addition Vertauschen Determinante als antisymmetrische Multilinearform 7-1
31 Beispiel: Transformation von Determinanten auf Dreiecksform durch Skalierung Addition Vertauschen Berechnung der Determinante von A = Determinante als antisymmetrische Multilinearform 7-2
32 Beispiel: Transformation von Determinanten auf Dreiecksform durch Skalierung Addition Vertauschen Berechnung der Determinante von Zeile 3-3 Zeile 1: A = det A = det Determinante als antisymmetrische Multilinearform 7-3
33 Vertauschen von Spalte 2 und Spalte 4: det A = det Determinante als antisymmetrische Multilinearform 7-4
34 Vertauschen von Spalte 2 und Spalte 4: det A = det Zeile 3 + Zeile 2, Zeile 4 - Zeile 2: det A = det = ( 2) = 24 Determinante als antisymmetrische Multilinearform 7-5
In allen Fällen spielt die 'Determinante' einer Matrix eine zentrale Rolle.
Nachschlag:Transposition von Matrizen Sei Explizit: Def: "Transponierte v. A": (tausche Zeilen mit Spalten d.h., spiegle in der Diagonale) m Reihen, n Spalten n Reihen, m Spalten z.b. m=2,n=3: Eigenschaft:
Mehr[Nächste Frage: wie wissen wir, ob Spaltenvektoren eine Basis bilden? Siehe L6.1] , enthält eine Basis v. V, nämlich und somit das ganze V.
Kriterien für Invertierbarkeit einer Matrix Eine lineare Abbildung falls und nur falls ist bijektiv, d.h. ihre Matrix ist invertierbar, (i) für jede Basis, die Bildvektoren auch eine Basis, bilden; (intuitiv
MehrKapitel 4. Determinante. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 4 Determinante 1 / 24
Kapitel 4 Determinante Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 4 Determinante 1 / 24 Was ist eine Determinante? Wir wollen messen, ob n Vektoren im R n linear abhängig sind bzw. wie weit sie davon entfernt
MehrEine lineare Abbildung ist bijektiv, d.h. ihre Matrix ist invertierbar, falls und nur falls
Kriterien für Invertierbarkeit einer Matrix Eine lineare Abbildung ist bijektiv, d.h. ihre Matrix ist invertierbar, falls und nur falls (i) für jede Basis, die Bildvektoren auch eine Basis, bilden; (intuitiv
Mehr8.2 Invertierbare Matrizen
38 8.2 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
MehrDeterminanten. I. Permutationen
Determinanten Durch Bildung der Determinante wird einer quadratischen (! Matrix eine gewisse Zahl zuordnet. Die Determinante tritt besonders bei Fragen der Flächen- bzw. Volumsberechnung auf (siehe auch
MehrDeterminanten. I. Permutationen
Determinanten Durch Bildung der Determinante wird einer quadratischen (! Matrix eine gewisse Zahl zuordnet. Die Determinante tritt besonders bei Fragen der Flächen- bzw. Volumsberechnung auf (siehe auch
Mehrmit "Skalarprodukt" aus i-tem "Zeilenvektor" und j-tem "Spaltenvektor"
Zusammenfassung Matrizen Transponierte: Addition: mit Skalare Multiplikation: Matrixmultiplikation: m x p m x n n x p mit ES "Skalarprodukt" aus i-tem "Zeilenvektor" und j-tem "Spaltenvektor" "Determinante"
Mehra 1 a 1 A = a n . det = λ det a i
49 Determinanten Für gegebene Vektoren a 1,,a n K n, betrachte die Matrix deren Zeilenvektoren a 1,,a n sind, also A = Ab sofort benutzen wir diese bequeme Schreibweise Definition Sei M : K n K }{{ n K
Mehr36 2 Lineare Algebra
6 Lineare Algebra Quadratische Matrizen a a n sei jetzt n m, A, a ij R, i, j,, n a n a nn Definition Eine quadratische Matrix A heißt invertierbar genau dann, wenn es eine quadratische Matrix B gibt, so
MehrIn diesem Abschnitt betrachten wir nur quadratische Matrizen mit Komponenten aus einem Körper K, also A K n n für ein n N. Wenn (mit einem n > 1)
34 Determinanten In diesem Abschnitt betrachten wir nur quadratische Matrizen mit Komponenten aus einem Körper K, also A K n n für ein n N Wenn (mit einem n > 1) a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A =, (1)
MehrVektoren und Matrizen
Universität Basel Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Vektoren und Matrizen Dr. Thomas Zehrt Inhalt: 1. Vektoren (a) Einführung (b) Linearkombinationen (c) Länge eines Vektors (d) Skalarprodukt (e) Geraden
MehrMathematik 2 für Naturwissenschaften
Hans Walser Mathematik 2 für Naturwissenschaften Modul 212 Determinanten Hans Walser: Modul 212, Determinanten ii Modul 212 für die Lehrveranstaltung Mathematik 2 für Naturwissenschaften Sommer 2003 Probeausgabe
Mehr3 Determinanten, Eigenwerte, Normalformen
Determinanten, Eigenwerte, Normalformen.1 Determinanten Beispiel. Betrachte folgendes Parallelogramm in der Ebene R 2 : y (a + c, b + d) (c, d) (a, b) x Man rechnet leicht nach, dass die Fläche F dieses
Mehr3 Matrizenrechnung. 3. November
3. November 008 4 3 Matrizenrechnung 3.1 Transponierter Vektor: Die Notation x R n bezieht sich per Definition 1 immer auf einen stehenden Vektor, x 1 x x =.. x n Der transponierte Vektor x T ist das zugehörige
MehrDeterminanten - II. Falls n = 1, gibt es offenbar nur die identische Permutation, und für eine 1 1 Matrix A = (a) gilt det A = a.
Determinanten - II. Berechnung von Determinanten Wir erinnern, dass für A M(n n; K) gilt : det A = σ S n signσ a σ() a 2σ(2)...a nσ(n). Falls n =, gibt es offenbar nur die identische Permutation, und für
Mehr4 Determinanten. 4.1 Eigenschaften der Determinante. ME Lineare Algebra HT
ME Lineare Algebra HT 2008 86 4 Determinanten 4. Eigenschaften der Determinante Anstatt die Determinante als eine Funktion IC n n IC durch eine explizite Formel zu definieren, bringen wir zunächst eine
Mehr8.2 Invertierbare Matrizen
38 8.2 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
Mehr9.2 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
MehrWir stellen uns das Ziel, wesentliche Information über. Determinanten haben auch eine geometrische Bedeutung: Volumenbestimmung eines Parallelepipeds
39 Determinanten 391 Motivation Wir stellen uns das Ziel, wesentliche Information über die Invertierbarkeit einer n n-matrix das Lösungsverhalten zugehöriger linearer Gleichungssysteme möglichst kompakt
Mehr1 Lineare Unabhängigkeit Äquivalente Definition Geometrische Interpretation Vektorräume und Basen 6
Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Mathematik Dr. Thomas Zehrt Vektorräume und Rang einer Matrix Inhaltsverzeichnis Lineare Unabhängigkeit. Äquivalente Definition.............................
Mehr8. Elemente der linearen Algebra 8.5 Quadratische Matrizen und Determinanten
Einheitsmatrix Die quadratische Einheitsmatrix I n M n,n ist definiert durch I n = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 (Auf der Hauptdiagonalen stehen Einsen, außerhalb Nullen Durch Ausmultiplizieren sieht man I n A = A
MehrRückwärts-Einsetzen. Bei einem linearen Gleichungssystem in oberer Dreiecksform, nacheinander bestimmt werden: r n,n x n = b n. = x n = b n /r n,n
Rückwärts-Einsetzen Bei einem linearen Gleichungssystem in oberer Dreiecksform, r 1,1 r 1,n x 1 b 1..... =., } 0 {{ r n,n } x n b n R mit det R = r 1,1 r n,n 0 können die Unbekannten x n,..., x 1 nacheinander
Mehr5.2 Rechnen mit Matrizen
52 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 97 Für Matrizen desselben Typs ist eine Addition erklärt, und zwar durch Addition jeweils entsprechender Einträge Sind genauer A = (a ij ) und B = (b ij
MehrCopyright, 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
Mehr1 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
Mehr5.2 Rechnen mit Matrizen
52 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 95 Für Matrizen desselben Typs ist eine Addition erklärt, und zwar durch Addition jeweils entsprechender Einträge Sind genauer A = (a ij ) und B = (b ij
MehrSerie 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
MehrWir verallgemeinern jetzt den Begriff bilinear zu multilinear. Unser Ziel ist dabei insbesondere die Einführung der sogenannten Determinante.
118 36 Determinanten Wir verallgemeinern jetzt den Begriff bilinear zu multilinear Unser Ziel ist dabei insbesondere die Einführung der sogenannten Determinante 361 Definition (alternierend, symmetrisch,
Mehr, c d. f + e + d. ae + bg a f + bh. ce + dg c f + dh
Die Determinante Blockmatrizen Bemerkung: Für zwei 2 2-Matrizen gilt a b e f a b c d g h c d e g a b, c d f h a c b e + d a g, c f + ae + bg a f + bh ce + dg c f + dh b d h Sind die Einträge der obigen
Mehr4.13. Permutationen. Definition. Eine Permutation der Elementen {1,..., n} ist eine bijektive Abbildung
43 Permutationen Definition Eine Permutation der Elementen {,, n} ist eine bijektive Abbildung σ : {,,n} {,,n} Es ist leicht zu sehen, dass die Hintereinanderführung zweier Permutationen ergibt wieder
Mehr3.9 Elementarmatrizen
90 Kapitel III: Vektorräume und Lineare Abbildungen 3.9 Elementarmatrizen Definition 9.1 Unter einer Elementarmatrix verstehen wir eine Matrix die aus einer n n-einheitsmatrix E n durch eine einzige elementare
MehrMusterlösungen Blatt Mathematischer Vorkurs. Sommersemester Dr. O. Zobay. Matrizen
Musterlösungen Blatt 8 34007 Mathematischer Vorkurs Sommersemester 007 Dr O Zobay Matrizen Welche Matrixprodukte können mit den folgenden Matrizen gebildet werden? ( 4 5 A, B ( 0 9 7, C 8 0 5 4 Wir können
MehrLineare Algebra. Wintersemester 2018/19. Berechnen Sie die Determinanten der folgenden Matrizen mit Einträgen in R: 4 2 = = 18.
Goethe-Universität Frankfurt Institut für Mathematik Lineare Algebra Wintersemester 218/19 Prof Dr Jakob Stix Martin Lüdtke Übungsblatt 11 15 Januar 219 Aufgabe 1 (5=1+1+1,5+1,5 Punkte) Berechnen Sie die
Mehra 11 a 12 a 1(m 1) a 1m a n1 a n2 a n(m 1) a nm Matrizen Betrachten wir das nachfolgende Rechteckschema:
Matrizen Betrachten wir das nachfolgende Rechteckschema: a 12 a 1(m 1 a 1m a n1 a n2 a n(m 1 a nm Ein solches Schema nennt man (n m-matrix, da es aus n Zeilen und m Spalten besteht Jeder einzelne Eintrag
MehrDie Determinante ist nur für beliebige quadratische Matrizen (n = m) definiert: a 11 a 12 a a 1n a 21 a 22. det. a nn.
Die Determinante ist nur für beliebige quadratische Matrizen (n = m) definiert: Definition 1.2 (Leibniz-Formel) Die Determinante einer n n-matrix ist a 11 a 12 a 13... a 1n a 11 a 12 a 13... a 1n a 21
MehrGeometrische Deutung linearer Abbildungen
Geometrische Deutung linearer Abbildungen Betrachten f : R n R n, f(x) = Ax. Projektionen z.b. A = 1 0 0 0 1 0 0 0 0 die senkrechte Projektion auf die xy-ebene in R 3. Projektionen sind weder injektiv
MehrVektorräume 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
Mehr14 Determinanten. 70 II. Lineare Gleichungssysteme. a b c d
70 II. Lineare Gleichungssysteme 14 Determinanten Aufgabe: Zeigen Sie, daß die Regularität einer quadratischen Matrix stabil gegen kleine Störungen ist: Es sei A K n n regulär. Finden Sie δ > 0, so daß
Mehr4 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,
MehrFerienkurs Mathematik für Physiker I Blatt 3 ( )
Ferienkurs Mathematik für Physiker I WS 6/7 Ferienkurs Mathematik für Physiker I Blatt 3 (9.3.7) Aufgabe : Matrizenrechung 3 (a) Ermitteln Sie für die Matrix A = 3 4 den Ausdruck A + A + A + 6 A3. 3 4
Mehr5.1 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
Mehr5.4 Basis, Lineare Abhängigkeit
die allgemeine Lösung des homogenen Systems. Wieder ist 2 0 L i = L h + 0 1 Wir fassen noch einmal zusammen: Ein homogenes lineares Gleichungssystem A x = 0 mit m Gleichungen und n Unbekannten hat n Rang(A)
MehrDeterminanten. Motivation: Man betrachte das lineare Gleichungssystem =. (1) y = Sei o.b.d.a a 0 und c 0. Dann ist (1) äquivalent zu. = ac ad y.
Determinanten Motivation: Man betrachte das lineare Gleichungssystem [ [ [ a b x u = (1) c d y v Sei obda a und c Dann ist (1) äquivalent zu [ [ ca cb x = ac ad y und ferner zu [ [ ca cb x ad cb y Falls
Mehr$Id: det.tex,v /01/08 13:59:24 hk Exp $ A = 1 3
$Id: det.tex,v 1.28 2018/01/08 13:59:24 hk Exp $ 8 Determinanten Wir kommen jetzt zum Begriff der Determinante. Determinanten sind merkwürdigerweise über hundert Jahre älter als Matrizen, und sie wurden
Mehr5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten
5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten 51 Lineare Gleichungssysteme Definition 51 Bei einem linearen Gleichungssystem (LGS) sind n Unbekannte x 1, x 2,, x n so zu bestimmen, dass ein System von
MehrMathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010
Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010 Lektion 11 1. Juni 2010 Rechenregeln für Determinanten Satz 62. (Determinanten von Dreiecksmatrizen) Es sei A eine obere oder untere n n-dreiecksmatrix.
MehrLineare Algebra. 12. Übungsstunde. Steven Battilana. stevenb student.ethz.ch battilana.uk/teaching
Lineare Algebra 12. Übungsstunde Steven Battilana stevenb student.ethz.ch battilana.uk/teaching December 14, 2017 1 Erinnerung: Determinanten, Orthogonale/unitäre Matrizen Sei A R 2 2, dann kann die Inverse
MehrKapitel 17. Determinanten
Kapitel 17. Determinanten Vorschau: Determinanten Es gibt drei Problemfelder, für die Determinanten von großem Nutzen sind: die formelmäßige Überprüfung der linearen Unabhängigkeit eines Systems von n
Mehr6.2 Rechnen mit Matrizen
62 Rechnen mit Matrizen 62 Rechnen mit Matrizen 103 Für Matrizen desselben Typs ist eine Addition erklärt, und zwar durch Addition jeweils entsprechender Einträge Sind genauer A = (a ij ) und B = (b ij
Mehr3.6 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
MehrHM II Tutorium 3. Lucas Kunz. 10. Mai 2016
HM II Tutorium 3 Lucas Kunz 10. Mai 2016 Inhaltsverzeichnis 1 Theorie für das Tutorium 2 1.1 Definition der Determinante.......................... 2 1.2 Errechnung von Determinanten........................
MehrMatrizen, 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
Mehr7 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten. Lineare Gleichungssysteme Gauß-Algorithmus Anwendungen Determinanten
7 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten Lineare Gleichungssysteme Gauß-Algorithmus Anwendungen Determinanten 7.1 Dreiecks- und Diagonalmatrizen Linke untere bzw. rechte obere Dreiecksmatrizen sind
MehrTutorium: Analysis und Lineare Algebra
Tutorium: Analysis und Lineare Algebra Vorbereitung der Bonusklausur am 14.5.218 (Teil 2) 9. Mai 218 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 218 Steven Köhler 9. Mai 218 3 c 218
MehrLineare 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
Mehr10.4 Matrizeninversion
186 104 Matrizeninversion In diesem Abschnitt behandeln wir eine Matrizenoperation, die der Kehrwertbildung a 1 := 1/a bei reellen Zahlen entspricht Nun ist eine Division durch eine Matrix nicht sinnvoll,
MehrRepetition. Lineare Algebra
Hans baute ein Boot. Urs liess einen Drachen steigen. Lutz ass einen Apfel. Beat ging über das Dach. Jochen versteckte ein Ei. Dominik setzte das Segel. Peter schrieb ein Drama. Viktor drückte den Schalter.
Mehra 21 a 22 a 21 a 22 = a 11a 22 a 21 a 12. Nun zur Denition und Berechnung von n n-determinanten: ( ) a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 A =
3 Determinanten Man bestimmt Determinanten nur von quadratischen Matrizen Wir werden die Berechnung von Determinanten rekursiv durchfuhren, dh wir denieren wie man eine 2 2-Determinante berechnet und fuhren
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Invertierung von Matrizen und Multilinearformen
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Prof Dr Friedrich Roesler Ralf Franken, PhD Max Lein Lineare Algebra WS 2006/07 en Blatt 3 2902007 Invertierung von Matrizen und Multilinearformen Zentralübungsaufgaben
Mehr6 Determinanten Pink: Lineare Algebra HS 2014 Seite 66
6 Determinanten Pink: Lineare Algebra HS 2014 Seite 66 6 Determinanten 6.1 Symmetrische Gruppe Definition: Eine bijektive Abbildung von einer Menge X auf sich selbst heisst eine Permutation von X. Satz-Definition:
MehrBC 1.2 Mathematik WS 2016/17. BC 1.2 Mathematik Zusammenfassung Kapitel II: Vektoralgebra und lineare Algebra. b 2
Zusammenfassung Kapitel II: Vektoralgebra und lineare Algebra 1 Vektoralgebra 1 Der dreidimensionale Vektorraum R 3 ist die Gesamtheit aller geordneten Tripel (x 1, x 2, x 3 ) reeller Zahlen Jedes geordnete
MehrInverse 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.
MehrLineare Algebra: Determinanten und Eigenwerte
: und Eigenwerte 16. Dezember 2011 der Ordnung 2 I Im Folgenden: quadratische Matrizen Sei ( a b A = c d eine 2 2-Matrix. Die Determinante D(A (bzw. det(a oder Det(A von A ist gleich ad bc. Det(A = a b
MehrMathematik für Anwender I
Prof Dr H Brenner Osnabrück WS 2011/2012 Mathematik für Anwender I Vorlesung 11 Rang von Matrizen Definition 111 Es sei K ein Körper und sei M eine m n-matrix über K Dann nennt man die Dimension des von
Mehr1 Bestimmung der inversen Matrix
Inhaltsverzeichnis 1 Bestimmung der inversen Matrix Die inverse Matrix A 1 zu einer Matrix A kann nur bestimmt werden, wenn die Determinante der Matrix A von Null verschieden ist. Im folgenden wird die
MehrMathematik I. Vorlesung 14. Rang von Matrizen
Prof Dr H Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Mathematik I Vorlesung 14 Rang von Matrizen Definition 141 Es sei K ein Körper und sei M eine m n-matrix über K Dann nennt man die Dimension des von den Spalten
MehrKapitel 4. Multilineare Algebra. 4.1 Determinantenfunktionen
92 Kapitel 4 Multilineare Algebra 4. Determinantenfunktionen Wir fixieren wieder einen Körper K, etwa IR oder C. Aus dem Vorkurs kennen wir das Spatprodukt dreier Vektoren des IR 3 v 3 v 2 λ v Sind v,
MehrPermutationen und symmetrische Gruppe
Permutationen und symmetrische Gruppe Für eine beliebige Menge M bilden die Bijektionen von M in M, versehen mit der Komposition von Abbildungen als Operation, eine Gruppe, die sogenannte symmetrische
MehrWirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA)
Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wintersemester 2014/15 Hochschule Augsburg Lineare : Einführung Beispiele linearer a) b) c) 2x 1 3x 2 = 1 x 1 + x 2 =
Mehr4 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
MehrKapitel 3 Lineare Algebra
Kapitel 3 Lineare Algebra Inhaltsverzeichnis VEKTOREN... 3 VEKTORRÄUME... 3 LINEARE UNABHÄNGIGKEIT UND BASEN... 4 MATRIZEN... 6 RECHNEN MIT MATRIZEN... 6 INVERTIERBARE MATRIZEN... 6 RANG EINER MATRIX UND
MehrWir lernen nun einen ganz wichtigen Ring kennen, den Polynomring: γ i = α j β k.
2.4 Polynomringe Wir lernen nun einen ganz wichtigen Ring kennen, den Polynomring: Definition 2.56. Sei R ein kommutativer Ring mit 1 (in den meisten Fällen wird R ein Körper sein). Wir betrachten die
MehrLineare 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 3 und lineare Gleichungssysteme und
MehrB - 8 Gauß - Elimination (1850) Lineare Systeme in zwei Variablen
B - 8 Die Grundlage dieses Verfahrens ist die Beobachtung, daß für zwei Funktionen f (x) und g(x) eines Vektors x und jeden beliebigen Skalar λ gilt: f (x) = 0 f (x) = 0 g(x) = 0 g(x) λf (x) = 0 } {{ }
MehrFerienkurs Mathematik für Physiker I Skript Teil 3 ( )
Ferienkurs Mathematik für Physiker I WS 2016/17 Ferienkurs Mathematik für Physiker I Skript Teil 3 (29032017) 1 Lineare Gleichungssysteme Oft hat man es in der Physik mit unbekannten Größen zu tun, für
MehrDie Determinante einer Matrix
Chr.Nelius, Lineare Algebra II (SS 2005) 6 Die Determinante einer Matrix Wir betrachten im folgenden Determinantenformen auf dem Vektorraum V = K n. Eine solche Form ist eine Abbildung von n Spaltenvektoren
MehrLineare Gleichungssysteme und Matrizen
Kapitel 11 Lineare Gleichungssysteme und Matrizen Ein lineares Gleichungssystem (lgs) mit m linearen Gleichungen in den n Unbekannten x 1, x 2,..., x n hat die Gestalt: Mit a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 13 x
Mehr$Id: det.tex,v /01/13 14:27:14 hk Exp $ 8.2 Definition und Grundeigenschaften der Determinante D 2. oder A = D r
$Id: dettex,v 126 2017/01/13 14:27:14 hk Exp $ 8 Determinanten 82 Definition und Grundeigenschaften der Determinante In der letzten Sitzung haben wir die Determinante einer allgemeinen n n-matrix definiert
Mehr7 Determinanten. f i : Mat n n (K) K. j=1 ( 1)i+j a ij D(A ij )
7 Determinanten Im folgenden betrachten wir quadratische Matrizen. Wir schreiben dabei eine n n Matrix A (über dem Körper K) primär als Zeilenvektor, dessen Elemente die Spalten von A sind; also A = (a
MehrDefinition 1 Sei π ein Element aus der symmetrischen Gruppe S n der Permutationen aller natürlichen Zahlen von 1 bis n.
1 Die Determinante Definition 1 Sei π ein Element aus der symmetrischen Gruppe S n der Permutationen aller natürlichen Zahlen von 1 bis n. a) Ein Fehlstand von π ist ein Paar (i, j) mit 1 i < j n und π(i)
Mehr7 Determinanten. D ist alternierend g.d.w. für alle i j gilt:
7 Determinanten Im folgenden betrachten wir quadratische Matrizen Wir schreiben dabei eine n n Matrix A (über dem Körper K) primär als Zeilenvektor, dessen Elemente die Spalten von A sind; also A = (a
Mehr1 Rechnen mit 2 2 Matrizen
1 Rechnen mit 2 2 Matrizen 11 Produkt Wir berechnen das allgemeine Produkt von A = Für das Produkt gilt AB = a11 a 12 a 21 a 22 a11 b 11 + a 12 b 21 a 11 b 12 + a 12 b 22 a 21 b 11 + a 22 b 21 a 21 b 12
MehrTeil I. Lineare Algebra I Vorlesung Sommersemester Olga Holtz. MA 378 Sprechstunde Fr und n.v.
Teil I Lineare Algebra I Vorlesung Sommersemester 0 Olga Holtz MA 378 Sprechstunde Fr 4-6 und nv holtz@mathtu-berlinde Sadegh Jokar MA 373 Sprechstunde, Do -4 und nv jokar@mathtu-berlinde Kapitel Die Determinante
MehrMathematik 2 für Naturwissenschaften
Hans Walser Mathematik 2 für Naturwissenschaften Modul 212 Determinanten Lernumgebung Hans Walser: Modul 212 Determinanten. Lernumgebung ii Modul 212 für die Lehrveranstaltung Mathematik 2 für Naturwissenschaften
Mehr1 Matrizenrechnung zweiter Teil
MLAN1 1 Literatur: K. Nipp/D. Stoffer, Lineare Algebra, Eine Einführung für Ingenieure, VDF der ETHZ, 4. Auflage, 1998, oder neuer. 1 Matrizenrechnung zweiter Teil 1.1 Transponieren einer Matrix Wir betrachten
MehrBerechnung der Determinante
Berechnung der Determinante Verhalten der Determinante unter elementaren Zeilenoperationen: Das Vertauschen zweier Zeilen/Spalten der Matrix A ändert nur das Vorzeichen der Determinante, d.h: i, j {1,...,
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie I
Prof Dr H Brenner Osnabrück WS 205/206 Lineare Algebra und analytische Geometrie I Vorlesung 7 Was die Menschen verbin, ist nicht der Glaube, sondern der Zweifel Peter Ustinow Universelle Eigenschaft der
Mehr$Id: det.tex,v /12/19 13:21:08 hk Exp $ A = 1 3
$Id: det.tex,v 1.24 2016/12/19 13:21:08 hk Exp $ 8 Determinanten Wir kommen jetzt zum Begriff der Determinante. Determinanten sind merkwürdigerweise über hundert Jahre älter als Matrizen, und sie wurden
MehrMathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.2 Determinanten
Mathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 8: Lineare Algebra 8.2 Determinanten www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/hs2014/other/mathematik1 BIOL Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/
MehrMathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure
Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel V SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de
MehrPrüfung Lineare Algebra , B := ( ), C := 1 1 0
1. Es seien 1 0 2 0 0 1 3 0 A :=, B := ( 1 2 3 4 ), C := 1 1 0 0 1 0. 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 Welche der folgenden Aussagen ist richtig? A. A und C haben Stufenform, B nicht. B. A und B haben Stufenform,
MehrLineare Algebra 2013 Lösungen für Test und Zusatzfragen
Lineare Algebra 3 Lösungen für Test und Zusatzfragen Test Multiple Choice. Seien Für die Lösung x x x x 3 A, b des Systems Ax b gilt x 3 5 x 3 x 3 3 x 3 / Mit elementaren Zeilenoperationen erhalten wir
MehrOrientierung der Vektoren b 1,..., b n. Volumen des von den Vektoren aufgespannten Parallelotops
15. DETERMINANTEN 1 Für n Vektoren b 1,..., b n im R n definiert man ihre Determinante det(b 1,..., b n ) Anschaulich gilt det(b 1,..., b n ) = Orientierung der Vektoren b 1,..., b n Volumen des von den
MehrCramersche Regel. Satz Es sei A R n n eine quadratische Matrix mit det(a) 0. Für ein LGS Ax = b sei. A j := (a 1,...,a j 1,b,a j+1,...
Cramersche Regel Satz 2.4. Es sei A R n n eine quadratische Matrix mit det(a) 0. Für ein LGS Ax = b sei A j := (a,...,a j,b,a j+,...,a n ) also die Matrix, die entsteht, wenn in A die j-spalte durch den
MehrLösung Serie 13: Determinanten (Teil 2)
D-MATH/D-PHYS Lineare Algebra I HS 2017 Dr Meike Akveld Lösung Serie 13: Determinanten (Teil 2 1 a Wir zeigen die gewünschten Eigenschaften: 1 Es ist 2 Es ist ε(τ σ ε(id ( ε(σ id(j id(i τ(σ(j τ(σ(i ( τ(σ(j
Mehr9 Matrizen über R und C
Mathematik für Physiker I, WS 00/0 Montag 0 $Id: matrixtex,v 6 0/0/0 :6:7 hk Exp $ $Id: dettex,v 0/0/0 ::59 hk Exp hk $ 9 Matrizen über R und C 9 Transposition von Matrizen Im letzten Abschnitt hatten
MehrQuadratische Matrizen Inverse und Determinante
Kapitel 2 Quadratische Matrizen Inverse und Determinante In diesem Abschnitt sei A M(n, n) stets eine quadratische n n Matrix. Für nicht-quadratische Matrizen ergeben die folgenden Betrachtungen keinen
Mehr32 2 Lineare Algebra
3 Lineare Algebra Definition i Die Vektoren a,, a k R n, k N, heißen linear unabhängig genau dann, wenn für alle λ,, λ k R aus der Eigenschaft λ i a i λ a + + λ k a k folgt λ λ k Anderenfalls heißen die
Mehr