Tutorübung 5. Analysis 2 für Lehramt TU Dortmund, Sommersemester 2014

Ähnliche Dokumente
Brückenkurs Rechentechniken

Übersicht. 1. Motivation. 2. Grundlagen

27 Taylor-Formel und Taylor-Entwicklungen

g(x) := (x 2 + 2x + 4) sin(x) für z 1 := 1 + 3i und z 2 := 1 + i. Geben Sie das Ergebnis jeweils

Polynomiale Approximation. und. Taylor-Reihen

P n (1) P j (1) + ε 2, j=0. P(1) P j (1) + ε 2 < ε. log(1+x) =

Analysis I. 6. Beispielklausur mit Lösungen

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure

Der Satz von Taylor. Kapitel 7

Mathematik II für Studierende der Informatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2018

Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II

e x e x x e x + e x (falls die Grenzwerte existieren), e x e x 1 e 2x = lim x 1

(1 + z 2j ) = 1 z2n+2. 1 z. (1 + z)(1 z) 1 z. 1 z. (1 + z 2j ) = 1 z. 1 z 1 z

Analysis für Informatiker und Statistiker Nachklausur

ANALYSIS 2 VERSION 26. Juni 2018

Höhere Mathematik III für die Fachrichtung Physik Wintersemester 2016/17. Lösungsvorschlag zu Übungsblatt 5

Satz von Taylor, Taylor-Reihen

Ferienkurs der TU München- - Analysis 2 Fourierreihen und Taylorreihen. Marcus Jung, Jonas J. Funke

Aufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs

Analysis I. 1. Beispielklausur mit Lösungen

Musterlösung Klausur zu Analysis II. Verständnisteil

Übungen zu Analysis, SS 2015

Aufgabe V1. Ermitteln Sie, ob folgende Grenzwerte existieren und berechnen Sie diese gegebenenfalls. n 2n n 3 b) lim. n n 7 c) lim 1 1 ) 3n.

Taylorentwicklung von Funktionen einer Veränderlichen

18 Höhere Ableitungen und Taylorformel

Integraldarstellung des Restgliedes; Lagrangesche Restgliedformel;

SS 2016 Höhere Mathematik für s Studium der Physik 21. Juli Probeklausur. Die Antworten zu den jeweiligen Fragen sind in blauer Farbe notiert.

Kapitel 5 Differential- und Integralrechnung in einer Variablen

Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 9

Formelsammlung zum Starterstudium Mathematik

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik

Wiederholungsklausur zur Analysis I

Lösungen zur Klausur zur Analysis 1, WiSe 2016/17

Nachklausur zur Analysis 1, WiSe 2016/17

1.1 Vorbemerkung: Konvergenz von Reihen. g = lim. n=0. n=0 a n sei konvergent und schreibt. a n = g. (2) n=0

Nachklausur Analysis 2

Klausur - Analysis 1

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

2 3 x3 17. x k dx = x k x k+1 k +1. Mit jeder weiteren partiellen Integration reduziert sich der Grad des Faktors x n, induktiv erhalten wir also

Universität Stuttgart Fakultät Mathematik und Physik Institut für Analysis, Dynamik und Modellierung. Lösungen zur Probeklausur 2.

Tutorium: Analysis und lineare Algebra. Regeln von de l Hospital, Reihen, Funktionen mehrerer Variablen, komplexe Zahlen

Musterlösung Klausur zu Analysis II. Verständnisteil

Tutorium: Analysis und lineare Algebra

REIHENENTWICKLUNGEN. [1] Reihen mit konstanten Gliedern. [2] Potenzreihen. [3] Reihenentwicklung von Funktionen. Eine kurze Einführung Herbert Paukert

Analysis für Informatiker und Statistiker Modulprüfung

Vorlesung Analysis I WS 07/08

Differentiation und Taylorentwicklung. Thomas Fehm

Klausur Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Physik

Vorlesung: Analysis I für Ingenieure

Mathematik für Betriebswirte II (Analysis) 1. Klausur Sommersemester

Lösungsvorschlag Klausur MA9802

( ) Dann gilt f(x) g(x) in der Nähe von x 0, das heisst. Für den Fehler r(h) dieser Näherung erhält man unter Verwendung von ( )

10 Aus der Analysis. Themen: Konvergenz von Zahlenfolgen Unendliche Reihen Stetigkeit Differenzierbarkeit

Aufgabe 1. Multiple Choice (4 Punkte). Kreuzen Sie die richtige(n) Antwort(en) an.

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik

Klausur Analysis II

Nachklausur Analysis I

Definition: Differenzierbare Funktionen

KLAUSUR. Analysis (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure) Dr. habil. Sebastian Petersen Dr. Anen Lakhal. Version mit Lösungsskizzen

Die Gamma-Funktion, das Produkt von Wallis und die Stirling sche Formel. dt = lim. = lim = Weiters erhalten wir durch partielle Integration, dass

Tutorium: Analysis und lineare Algebra

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Differential und Integralrechnung 3

4 Differenzierbarkeit

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)

Mathematik I HM I A. SoSe Variante A

Freie Universität Berlin Wintersemester 11/12 Fachbereich Mathematik und Informatik Institut für Mathematik Dr. A. Linke

Lösungen zu Aufgabenblatt 10P

Thema 5 Differentiation

Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion.

Karteikarten, Analysis 2, Sätze und Definitionen nach der Vorlesung von PD Hanke

Wiederholungsklausur zur Analysis I

Inhalt. Vorwort Mittelwertsatz der Integralrechnung... 31

Mathematik für Betriebswirte II (Analysis) 1. Klausur Sommersemester

Dierentialrechnung mit einer Veränderlichen

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 6. (n+1)!. Daraus folgt, dass e 1/x < (n+

Funktionsgrenzwerte, Stetigkeit

Stetige Funktionen. Definition. Seien (X, d) und (Y, D) metrische Räume und f : X Y eine Abbildung. i) f heißt stetig in x 0 (x 0 D(f)), wenn

(a), für i = 1,..., n.

6 Weiterer Ausbau der Differentialrechnung

Analysis I. 4. Beispielklausur mit Lösungen

Übungsaufgaben zu den mathematischen Grundlagen von KM

Name: Matrikel-Nr.: 1

Kapitel 6 Differential- und Integralrechnung in mehreren Variablen

Modulprüfung Analysis I für Ingenieurwissenschaften

Die Ableitung einer Funktion

Kapitel 16 : Differentialrechnung

Mathematik für Anwender I. Beispielklausur 2 mit Lösungen

Kleine Formelsammlung zu Mathematik für Ingenieure IIA

Übungen zum Ferienkurs Analysis II

Folgen und Reihen von Funktionen

Technische Universität Berlin. Klausur Analysis I

n A n = A ist nun folgendermaßen:

Analysis I. 3. Beispielklausur mit Lösungen

Analysis II 13. Übungsblatt

Mathematik A Musterlösung Nachholprüfung Herbstsemester 2016

16. Differentialquotient, Mittelwertsatz

10 Differenzierbare Funktionen

Mathematik zum Mitnehmen

Transkript:

Tutorübung 5 Analysis 2 für Lehramt TU Dortmund, Sommersemester 24 Aufgabe T Bestimme die Taylorreihen von (a) cos(x) um a. (b) ln(x) um a. (c) um a 2. +x Bestimme in allen Fällen das Taylorpolynom T n,a (x) für n N, und schätze mit der Lagrangeform des Restgliedes die Differenz T n,a (x) ab. Sei I R offenes Intervall, a I, n N und f C n (I). Dann kann man die Funktion f schreiben als T n,a (x) + R n+,a (x), () wobei R n+,a (x) o((x a) n R ) für x a lim n+,a(x) x a (x a) n T n,a (x) ist und f (k) (a) (x a) k für f C n (I). (2) k! das n-te Taylorpolynom um den Entwicklungspunkt a bezeichne. Dabei ist f (k) (a) d k f dx n (a) die k-te Ableitung von f nach x ausgewertet an der Stelle a. Ist f sogar eine C n+ Funktion und ξ I mit ξ a < x a, so kann man das Restglied folgendermaßen schreiben R n+,a (x) n! R n+,a (x) x a f (n+) (t)(x t) n dt (Integralform des Restgliedes) () (n + )! f (n+) (ξ)(x a) n+ (Lagrangeform des Restgliedes). (4) a) Aus Analysis ist bekannt, dass cos(x) ( ) k x2k (2k)! x R. Also ist (nach Vl. 5.) T 2n, (x) ( ) k x2k (2k)!

das 2n-te Taylorpolynom um den Entwicklungspunkt a von cos(x). Für < ξ < x ergibt sich die Abschätzung des Restgliedes mit Hilfe der Lagrangeform R 2n+2, (x) cos(x) T 2n, (x) (2n + 2)! cos(2n+2) (ξ)(x ) 2n+2 }{{} x 2n+2 (2n + 2)! für x. Das 2n + 2-te Restglied konvergiert also schneller gegen als x 2n, also gilt R 2n+2, (x) o(x 2n ). b) Aus Analysis (Vl. 2.5) ist bekannt, dass k+ (x )k ln(x) ln( + (x )) ( ) für < x 2. k Also ist (nach Vl. 5.) T n, (x) k+ (x )k ( ) k das n-te Taylorpolynom um den Entwicklungspunkt a von ln(x). k Um das Restglied in Lagrangeform hinschreiben zu können, benötigt man die n + -te Ableitung des ln: ln (x) x, ln (x) x 2, ln() (x) 2 x, ln(4) (x) 6 x 4,..., ln(n+) (x) ( ) n n! x n+ Induktionsanfang n : ( )! x + x ln (x) ln (+) (x). Induktionsvoraussetzung (I.V.): Die Aussage gelte bereits für beliebiges aber festes n. Induktionsschluss n n + : ln (n+2) (x) d dx ln(n+) (x) I.V. d n! (n + )! ( )n ( )n+. dx xn+ x n+2 Für ξ zwische x und ergibt sich nun für das Restglied in Lagrangeform R n+, (x) ln(x) T n, (x) (n + )! ln(n+) (ξ)(x ) n+ n! ( )n (x )n+ (n + )! ξn+ x n+ ξ } n+ n + {{} für x für x. 2

Das n + -te Restglied konvergiert also schneller gegen als (x ) n, also gilt R n+, (x) o((x ) n ). c) Mit Hilfe der Summe der geometrischen Reihe q k für q < folgt q + x + x 2 (2 x) 2 x für 2 x < x 2 <. Also ist (nach Vl. 5.) T n,2 (x) ( ) k (x 2)k k+ ( ) k 2 x das n-te Taylorpolynom um den Entwicklungspunkt a 2 von +x. ( ) k (x 2)k k+ Um das Restglied in Lagrangeform hinschreiben zu können, benötigt man die n + -te Ableitung von f: f (x) d dx ( + x) ( + x) 2, f (x) 2( + x), f (x) 6( + x) 4,..., f (n+) (x) ( ) n+ (n + )!( + x) (n+2) n+ (n + )! ( ) ( + x) n+2 Induktionsanfang n : ( ) + (+)!(+x) (+2) (+x) 2 f (x) f (+) (x). Induktionsvoraussetzung (I.V.): Die Aussage gelte bereits für beliebiges aber festes n. Induktionsschluss n n + : f (n+2) (x) d dx f (n+) (x) I.V. d dx ( )n+ (n+)!(+x) (n+2) ( ) n+2 (n+2)!(+x) (n+). Für ξ zwische x und ergibt sich nun für das Restglied in Lagrangeform R n+,2 (x) + x T n,2(x) (n + )! f (n+) (ξ)(x 2) n+ (n + )! ( )n+ (x 2)n+ (n + )! ( + ξ) n+2 ( )n+ ( + ξ) n+2 (x 2) n+ für x 2. }{{} n+2 für x 2 Das n + -te Restglied konvergiert also schneller gegen als (x 2) n, also gilt R n+,2 (x) o((x 2) n ).

Aufgabe T2 (Produktregel für uneigentliche Integrale) Es seien f, g C [, ) derart, dass das uneigentliche Integral f (x)g(x)dx existiert. Man formuliere eine Bedingung an die Funktionen f und g, die notwendig und hinreichend dafür ist, dass das uneigentliche Integral g (x)dx existiert, und die Regel zur partiellen Integration in einer geeigneten Form gültig bleibt. Für < b < folgt mit partieller Integration b f (x)g(x)dx [g(x)] b b g (x)dx Das Integral auf der rechten Seite existiert nun genau dann, wenn lim b [g(x)] b existiert. Aufgabe T Es seien f, g : R R Funktionen und m, n N. Betrachte die Landau-Symbole O und o für x. Zeige oder widerlege: (a) Seien O(x n ) und g(x) O(x m ), dann folgt + g(x) O(x min(n,m) ) und g(x) O(x n+m ). (b) Seien o(x n ) und g(x) o(x m ), dann folgt + g(x) o(x min(n,m) ) und g(x) o(x n+m ). (c) Seien O(x n ) und g(x) O(x n ). Für welche k N gilt dann stets g(x) O(x k ) bzw. g(x) O(xk ), wobei g(x) > für x. Sei I R ein offenes Intervall, a I und f, g : I\{a} C Funktionen. Definiere die Landausymbole o(g(x)) für x a : lim x a g(x) und O(g(x)) für x a : δ >, M > x I\{a} (a δ, a + δ) : g(x) < M. 4

Das kleine o bedeutet, dass die Funktion f gegenüber g bei Annäherung an a vernachlässigbar klein wird. Das große O bedeutet, dass sich die Funktion f auf einer kleinen Umgebung um a ungefähr so ähnlich verhält wie die Funktion g. Für die Landausymbole gilt die wichtige Implikation woraus sofort lim x a g(x) < O(g(x)) für x a, (5) o(g(x)) für x a O(g(x)) für x a (6) folgt. Aussage 6 gilt, denn l : lim < ε > δ > x I : < x a < δ x a g(x) g(x) l < ε Es existiert also ein δ >, sodass für alle x I\{a} (a δ, a + δ) gilt g(x) l < ε. Also existiert auch ein M >, sodass g(x) < M. a) Sei O(x n ) und g(x) O(x m ) für x. Dann existiert δ >, M >, sodass für x ( δ, δ) stets < M x n und g(x) < M x m gilt. Dann folgt + g(x) + g(x) < M x n + M x m M( x n + x m ) M x min{n,m} ( x max{n,m} min{n,m} + ) M x min{n,m} (δ max{n,m} min{n,m} + ) M x min{n,m}. Also ist (f + g)(x) + g(x) O( x min{n,m} ) für x. Für das Produkt ergibt sich g(x) < M x n M x m M 2 x n+m M x n+m Also ist (f g)(x) g(x) O( x n+m ) für x. b) Sei o(x n ) und g(x) o(x m ) für x. Dann existiert zu jedem ε > ein 5

δ >, sodass für alle x I mit < x < δ stets < ε x n und g(x) < ε x m gilt. Dann folgt + g(x) + g(x) < ε x n + ε x m ε( x n + x m ) ε x min{n,m} ( x max{n,m} min{n,m} + ) ε x min{n,m} (δ max{n,m} min{n,m} + ) ε x min{n,m}. Also ist (f + g)(x) + g(x) o( x min{n,m} ) für x. Für das Produkt ergibt sich g(x) < ε x n ε x m ε 2 x n+m ε x n+m Also ist (f g)(x) g(x) o( x n+m ) für x. c) Sei O(x n ) und g(x) O(x n ) für x. Dann existiert δ >, M >, sodass für x ( δ, δ) stets < M x n und g(x) < M x n gilt. Dann folgt g(x) + g(x) < 2M x n. Sei k > n, dann folgt für 2x n und g(x) x n g(x) x n M x k M x k n x ( δ, δ). Also gilt stets g(x) O(x k ) nur, wenn k n ist. Die Aussage g(x) O(xk ) gilt für gar kein k, denn betrachte x n und g(x) x n+. Offenbar gilt g(x) für x. x Also existiert kein δ > und k N, sodass für x ( δ, δ) und M > stets < M x k gilt. g(x) Aufgabe T4 Sei f C (R) und η R ein sogenannter anziehender Fixpunkt von f, d.h. f(η) η mit f (η) <. Zeige: Es existiert ein offenes Intervall I R mit η I, so dass für jedes x I alle Glieder der rekursiv defnierten Folge x n+ : f(x n )(n ) in I liegen, und dass (x n ) gegen η konvergiert. 6

Mittelwertsatz der Integralrechnung: Sei a < b, f : [a, b] R stetig, dann existiert ein ξ [a, b] mit b a dx f(ξ)(b a). (7) a) Sei ε >, dann folgt für alle x [η ε, η + ε] mit dem MWS der Integralrechnung x η f(η) f (7) (x)dx f (ξ)(x η) max f (ξ) x η. ξ [η ε,η+ε] η Wegen der Stetigkeit von f und f (η) < kann ε klein genug gewählt werden, sodass auch L : max f (ξ) < ist. Man erhält also die Abschätzung ξ [η ε,η+ε] η L x η x [η ε, η + ε] (8) für < L <. b) Sei nun x (η ε, η + ε). Definiere rekursiv die Folge x n+ : f(x n ) für n. Nach Teil a) folgt induktiv x η f(x ) η (8) L x η x 2 η f(x ) η (8) L x η L 2 x η... x n+ η f(x n ) η (8) L x n η L n+ x η. Da < L < folgt x n η für n. Also konvergiert die Folge (x) n (η ε, η + ε) gegen den Fixpunkt η. 7