(x 1, y 1, λ 1 )) = 0. In Satz 7.6 wird aber nur positive Definitheit über dem Raum U = Ker( g(x 1, y 1 ) ) gefordert. Wir berechnen also U:

Ähnliche Dokumente
Lösungsskizzen zur Klausur

Lösungsskizzen zur Klausur Mathematik II

Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2011/12 Blatt Aufgabe 25: Berechnen Sie den kritischen Punkt der Funktion

Diplom Vorprüfung bzw. Bachelor Modulprüfung Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik. Lösungsvorschläge. det

2 k k 1 k(k + 1) = 2n+1. n = 0 = k(k + 1) = 2n+1 n n. = 2 n+1 n + 2 (n + 1)(n + 2) + n. (n + 1)(n + 2)

Apl. Prof. Dr. N. Knarr Musterlösung , 120min. cos(x), y(0) = 1.

7 Anwendungen der Linearen Algebra

Lösungsvorschlag zur Nachklausur zur Analysis

Systeme von Differentialgleichungen. Beispiel 1: Chemische Reaktionssysteme. Beispiel 2. System aus n Differentialgleichungen 1. Ordnung: y 1.

fj 2 = f n f n+1. fj 2 = 0 2 = 0 = 0 1 = f 0 f 1. f 2 j = f n f n+1 +fn+1 = (f n +f n+1 )f n+1 = f n+2 f n+1 = f n+1 f (n+1)+1.

5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten

Lösungen zu Mathematik I/II

Apl. Prof. Dr. N. Knarr Höhere Mathematik III Musterlösung , 120min

Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler im WS 12/13 Lösungen zu den Übungsaufgaben Blatt 12

Lösung - Serie 25. D-MAVT/D-MATL Analysis II FS 2017 Dr. Andreas Steiger

Lösungsskizzen zur Nachklausur

Lösungen zu Mathematik I/II

Berechnung der Determinante

(n + 1)2. + n. ((n 1) + 1)2. = (n2 + 2n) A = 21 13

4x 1 + 2x 2 + 3x 3 = 1, x 2 + ax 3 = 1, ax 2 + x 3 = a 1. 0 a 1 1 Wir führen nun den Gauÿalgorithmus durch:

Höhere Mathematik III für Physik

Analysis II. Aufgaben zum Stoff der Analysis I und II Lösungsvorschlag

Prof. Steinwart Höhere Mathematik I/II Musterlösung A =

Eigenwerte und Diagonalisierung

Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler

Vermischte Aufgaben zu Mathematische Grundlagen der Ökonomie

Apl. Prof. Dr. N. Knarr Höhere Mathematik III Musterlösung , 120min

Apl. Prof. Dr. N. Knarr Musterlösung , 120min

Prof. Steinwart Höhere Mathematik I/II Musterlösung A =

Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler

Anleitung zu Blatt 4 Differentialgleichungen I für Studierende der Ingenieurwissenschaften

Tutorium Mathematik II M WM

z 2 + 2z + 10 = 0 = 2 ± 36 2 Aufgabe 2 (Lineares Gleichungssystem) Sei die reelle 3 4 Matrix

2 a 6. a 4 a Wir führen nun den Gauÿalgorithmus durch: 2 a a 2 4a 2 4a a a 2 2a 0 2 a

R 3 und U := [e 2, e 3 ] der von e 2, e 3 erzeugte

cos(x)cos(2x)cos(4x) cos(2 n x) = sin(2n+1 x) 2 n+1 sin(x) = sin(2n+2 x) 2 n+2 sin(x).

Lösungen zu Mathematik I/II

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 03/04 Eppler, Richter, Scherfner, Seiler, Zorn 25.

K. Eppler, Inst. f. Num. Mathematik Übungsaufgaben. 13. Übung: Woche vom (Lin.Alg.

= 11 ± 5, also k 1 = 3 und k 2 = 8.

Lineare Algebra: Determinanten und Eigenwerte

Lineare Algebra 2. Lösung zu Aufgabe 7.2:

Übungen zum Ferienkurs Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WiSe 2017/18 Blatt 3 - Lösung

Tutorium zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I -Bearbeitungsvorschlag-

3 a) Berechnen Sie die normierte Zeilenstufenform der Matrix A = normierte Zeilenstufenform:

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

Aufgabe 1. Berechnen Sie die absolute und die relative Kondition des Problems x f(x) für die Abbildung. x = x 2 e x 1.

6. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau

Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom

( ) Lineare Gleichungssysteme

Übung 5, Analytische Optimierung

eine vom Nullvektor verschiedene Lösung hat. r heisst in diesem Fall Eigenvektor der Matrix A zum Eigenwert λ.

Lineare Gleichungssysteme. 1-E Ma 1 Lubov Vassilevskaya

Serie a) Welche der folgenden Vektoren sind Eigenvektoren der Matrix 1 0 1? 0 1 1

sie ist also eine Lösung der Differenzialgleichung y 0 = Ay. Bei x = 0 sind diese n Spalten auch linear unabhängig, da ja

Klausur Mathematik II

6 Eigenwerte und Eigenvektoren

Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen

Apl. Prof. Dr. N. Knarr Höhere Mathematik III Musterlösung , 120min. cos y + x 2 z e z + xy. x sin x + y 2

Funktionen mehrerer Variabler

D-ITET Analysis I HS 2018 Prof. Alessandra Iozzi. Musterlösung 10. y(x) = Ae ( 3+2i)x + Be ( 3 2i)x. λ 2 2λ + 1 = (λ 1) 2. y(x) = Ae x + Bxe x.

Lösungen Serie 2. D-MAVT Lineare Algebra II FS 2018 Prof. Dr. N. Hungerbühler 1 0 1? 0 1 1

Musterlösung der Klausur zur linearen Algebra II

Sommersemester 2017 Blatt 1 von 6 Studiengänge: RMM Masterstudiengang Sem. 1 und Wiederholer

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik. Modulprüfung

Musterlösung zu Blatt 1

Prüfungsvorbereitungskurs Höhere Mathematik 3

+ x 2 y 2 = f( x 1 ) + f( x 2 ), z 1 + z 2. z 1. a jj + n bjj = SpurA + SpurB ; j=1

f f(x ɛξ) f(x) 0, d.h. f (x)ξ = 0 für alle ξ B 1 (0). Also f (x) = 0. In Koordinaten bedeutet dies gerade, dass in Extremstellen gilt: f(x) = 0.

Lösungen zur Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT

6.2. Prüfungsaufgaben zur Lösbarkeit von LGS

Stroppel Musterlösung , 180min. Aufgabe 1 (5 Punkte) Gegeben sei eine lineare Abbildung α: R 4 R 3 : x Ax mit. . Weiter sei b = A =

Lineare Algebra und Numerische Mathematik D-BAUG. Winter 2013 Prof. H.-R. Künsch. , a R. det(a) = 0 a = 1.

9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau

Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM I für Naturwissenschaftler

1 Einführung Gleichungen und 2 Unbekannte Gleichungen und 3 Unbekannte... 4

Klausur DI/LA F 2006 LA : 1

Höhere Mathematik III für die Fachrichtung Elektrotechnik und Informationstechnik

Bachelor Modulprüfung. Höhere Mathematik III für die Fachrichtung Physik. Lösungsvorschläge

05. Lineare Gleichungssysteme

Lineare Algebra und analytische Geometrie II (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG

Klausur zur Mathematik für Maschinentechniker

(1) In dieser Aufgabe kreuzen Sie bitte nur die Antworten an, die Sie für richtig halten. Eine Begründung wird nicht verlangt.

Lineare Algebra I Lösungsvorschlag

Aufgabe 1 (Komplexe Zahlen) Berechnen Sie die folgenden komplexe Zahlen:

Grundlagen der Mathematik II (LVA U)

6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen

KLAUSUR. Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.:

Lösungsvorschläge zum 4. Übungsblatt, WS 2012/2013 Höhere Mathematik III für die Fachrichtung Physik

Klausur Lineare Algebra I am Es sind insgesamt 60 Punkte bei der Klausur zu erreichen.

Mathematik für Sicherheitsingenieure I A

6 Eigenwerte und Eigenvektoren

Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II

Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2013): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Lösungsvorschlag

D-BIOL, D-CHAB, D-HEST Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II

Apl. Prof. Dr. N. Knarr Musterlösung , 120min

Stroppel Musterlösung , 180min. Aufgabe 1 (4 Punkte) Bestimmen Sie die folgenden Grenzwerte und Funktionengrenzwerte.

Transkript:

Sommersemester 6, Lösungsvorschläge zu Blatt, ohne Gewähr, Seite von 5 V.. a) Man erhält λ = und λ = 9. b) Als kritische Punkte erhält man (x, ) = ( 5, 5 ) und (x, ) = ( 5, 5 ) (beide mit dem Multiplikator λ = 9 ). c) Die Hesse-Matrix im ersten kritischen Punkte ist H = H (x,) L (x,, λ ) = 4 9 ( ) 4. Das Kriterium aus Satz 6.7 funktioniert hier nicht, denn es ist det( 6 9 ) = 6 >, aber det(h(x,) L (x,, λ )) =. 9 In Satz 7.6 wird aber nur positive Definitheit über dem Raum U = Ker( g(x, ) ) gefordert. Wir berechnen also U: ( ) 8 5 g(x, ) = 36, g(x, ) = ( 8 5, 36 5 ), 5 Damit ist u = Ker( g(x, ) ) die Lösungsmenge des LGS ( 8 5, 36 5 ) U = {t ( ) R t R}. ( ) x =, also Jetzt prüft man direkt mit der Definition 6.3 positiver/negativer Definitheit, ob der Term ( ) ( ) ( ) ( ) x x x x H für alle U \ {} ein eindeutiges Vorzeichen hat. Wegen U \ {} ist ( ) ( ) x t = für beliebige t R mit t. Man berechnet t ( t t ) H ( t t ) = ( t t ) 4 9 ( ) 8t t = 4 4t + t 9 ( ) ( ) t t t = 4 5t 9 (t + 5t ) = 9 t. Dieser Term ist (weil t ), strikt positiv. Damit ist H über U positiv definit und nach Satz 7.6 liegt ein lokales Minimum vor. Im zweiten kritischen Punkt geht man analog vor, erhält letztendlich genau die gleiche Menge U und den gleichen Term 9 t und damit einen weiteren lokalten Minimalpunkt. (Das muss aber nicht so sein: Im Normalfall erhält man unterchiedliche Hesse-Matrizen, unterschiedliche Gradienten von g und damit auch unterschiedliche Terme x Hx.)

Sommersemester 6, Lösungsvorschläge zu Blatt, ohne Gewähr, Seite von 5 S.5. Berechnen Sie zu den folgenden Vektorfeldern g : R n R m und die jeweils gegebenen Vektoren x,, z R n jeweils die Jakobimatrix (d.h. den Gradienten/die Ableitung) g(x) = ( g (x), g (x),..., g n (x)), den Rang der Matrizen g(x ), g( ), g(z ), den Kern der Matrizen g(x ), g( ), g(z ). a) g(x, x, x 3 ) = (g (x, x, x 3 ), g (x, x, x 3 )) = (x x + sin(x ) + e x 3, cos(x ) + x ex 3 ), x = (, π, ), = ( π,, ), z = (,, ). x + cos(x ) x e x 3 g(x, x, x 3 ) = x sin(x ), e x 3 x ex 3 π + g(x ) =, Rang( g(x )) =, Ker( g(x ) ) = a + b a, b R π πe π/4 g( ) = π/,rang( g( )) =, Ker( g( ) ) = e eπ a e/π a R /4 g(z ) =, Rang( g(z )) =, Ker( g(z ) ) = a + b a, b R ( ) ( ) π/ e π/4 Rechnung zu Ker( g( ) ): g( ) = πe eπ /4 e/π b) g(x, x, x 3, x 4 ) = (g (x, x, x 3 ), g (x, x, x 3 )) = (x + x, x3 3 + x x 4 ), x = (,,, ), = (,,, ), z = (,,, ). x 4 g(x, x, x 3, x 4 ) = x 3x, 3 x g(x ) = 3, Rang( g(x )) =, Ker( g(x ) ) = a + b a, b R πe π/4 g( ) = π/, Rang( g( )) =, Ker( g( ) ) = e eπ a e/π a R /4 g(z ) =, Rang( g(z )) =, Ker( g(z ) ) = a + b a, b R

Sommersemester 6, Lösungsvorschläge zu Blatt, ohne Gewähr, Seite 3 von 5 S.6. Es sei A =. a) Berechnen Sie die allgemeine Lösung (t) = ( (t), (t), 3 (t)) der Gleichung (t) = A(t). (i) Eigenwerte von A: Das charakteristische Polnom von A ist λ χ A (λ) = det(a λe 3 ) = det λ = λ 3 + 3λ λ λ = λ(λ )(λ ), dessen Nullstellen λ =, λ = und λ 3 = sind dioe Eigenwerte von A. (ii) Basis zu jedem Eigenraum: λ = Mit dem Gauß-Algorithmus bringt man A E 3 in Zeilenstufenform, A E 3 = 4, die Lösungsmenge besitzt die Dimension Anzahl Stufen= 3 =, d.h. als Basis von Eig(A, ) brauchen wir einen Lösungsvektor b, z.b. b =. λ = Mit dem Gauß-Algorithmus bringt man A E 3 in Zeilenstufenform, A E 3 = 3 die Lösungsmenge besitzt die Dimension Anzahl Stufen= 3 =, d.h. als Basis von Eig(A, ) brauchen wir wieder einen Lösungsvektor b, z.b. b =. λ 3 = Mit dem Gauß-Algorithmus bringt man A E 3 in Zeilenstufenform, A E 3 = 4 4 die Lösungsmenge besitzt wieder die Dimension Anzahl Stufen= 3 =, d.h. als Basis von Eig(A, ) brauchen wir wieder einen Lösungsvektor b 3, z.b. b 3 = 4.

Sommersemester 6, Lösungsvorschläge zu Blatt, ohne Gewähr, Seite 4 von 5 (iii) Die allgemeine Lösung ist somit h,c (t) = c e λ t b + c e λ t b + c 3 e λ3 t b 3 = c + c e t + c 3 e t 4. b) Berechnen Sie eine partikuläre die Lösung der inhomogenen Gleichung (t) = A(t) + (, t, t ). Variation der Konstanten: (i) Man setzt den Ansatz P (t) = c (t) + c (t)e t + c 3 (t)e t 4 in die Differentialgleichung (t) = A(t) + t ein: t P (t) = c (t) + c (t)e t + c 3(t)e t 4 + c (t)e t + c 3 (t)e t 4, + c (t)e t + 4c 3 (t)e t A P (t) = + c (t)e t + 8c 3 (t)e t = c (t)e t + c 3 (t)e t 4, + + c 3 (t)e t und somit kann man in der Differentialgleichung P (t) = A P (t)+ t die Terme mit c (t), c (t), c 3 (t) auf beiden Seiten subtrahieren (das ist bei diesem Ansatz immer so und muss nicht jedes Mal wieder im Detail nachgerechnet werden). Man erhält fuer die unbekannten Funktionen c (t), c (t), c 3 (t) das lineare Gleichungssstem c (t) + c (t)e t + c 3(t)e t 4 = t. t (ii) Dieses lineare Gleichungssstem lößt man beispielweise mit der Kramer schen Regel: Die e t e t Koeffizientenmatrix des Gleichungssstems ist F (t) = e t 4e t mit der Determinante e t det(f (t)) = e 3t. Die Kramer sche Regel liefert also c (t) = e3t ( + t + t ) e 3t = ( + t + t ), c (t) = et ( t + t 3) e 3t = e t (t t + 3), c 3(t) = et ( t) e 3t = e t (t ). t

Sommersemester 6, Lösungsvorschläge zu Blatt, ohne Gewähr, Seite 5 von 5 (iii) Integration liefert dann die gesuchten Funktionen c (t), c (t), c 3 (t): c (t) = (t + t + 3 ) t3, c (t) = e t (t + t + 5), c 3 (t) = 8 e t ( t). Somit ist P (t) = (t + t + 3 ) t3 e t (t + t + 5)e t + 8 e t ( t)e t 4 3 t3 5 t 7 t 9 4 = 3 t3 5 t 4t 3 t3 + 4 t + 4 t + 8 eine partikuläre Lösung der inhomogenen Differentialgleichung.