Nachholklausur zur Linearen Algebra I, WS 03/04

Ähnliche Dokumente
Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5

Musterlösung Klausur zur Linearen Algebra II

MC-Serie 11: Eigenwerte

3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung

Klausur Linearen Algebra 1 Musterlösung: Aufgabe A

Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger

klar. Um die zweite Bedingung zu zeigen, betrachte u i U i mit u i = 0. Das mittlere -Zeichen liefert s

Übungsaufgaben zur Linearen Algebra II. 1.) Lösen Sie das folgende lineare Gleichungssystem mit der Cramerschen Regel.

KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I MUSTERLÖSUNG

Lineare Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 10 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 13. Januar.

Mathematik für Informatiker II. Beispiellösungen zur Probeklausur. Aufgabe 1. Aufgabe 2 (5+5 Punkte) Christoph Eisinger Sommersemester 2011

Kapitel III. Lineare Abbildungen

Definitionen. Merkblatt lineare Algebra. affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht

Lineare Abbildungen und Darstellungsmatrizen

Lineare Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 11 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 20. Januar.

4 Lineare Algebra (Teil 2): Quadratische Matrizen

MATHEMATIK II FÜR STUDIERENDE DER PHYSIK

LINEARE ALGEBRA Ferienkurs. Hanna Schäfer Philipp Gadow

Lösungsvorschlag für die Probeklausuren und Klausuren zu Algebra für Informations- und Kommunikationstechniker bei Prof. Dr.

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5

Aufgabe 1. Sei A Mat(n n, R) mit Eigenwert 3. Dann gilt: Eig(A, 3) = Kern(A + 3E n ).

Lineare Algebra II 5. Übungsblatt

KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I 22. Februar 2008

Prüfung Lineare Algebra Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr?

Musterlösung zur Klausur Lineare Algebra II für Lehramt

Mat(2 2, R) Wir bestimmen das charakterische Polynom 1 f A (t) = t 2 t 2 = (t 2)(t + ( 1). ) 2 2. Eigenvektor zu EW 2 ist v 2 = 1 1

Algebra I. Zwischenprüfung. 19. Februar 2016

Division Für diesen Abschnitt setzen wir voraus, dass der Koeffizientenring ein Körper ist. Betrachte das Schema

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15

Lineare Algebra. Axiome der Linearen Algebra

11 Normalformen von Matrizen

Lineare Algebra II 9. Übungsblatt

Algebra und Diskrete Mathematik, PS3. Sommersemester Prüfungsfragen

Lineare Algebra I Klausur. Klausur - Musterlösung

Satz 25 A sei eine (n n)-matrix über K

Mathematik für Anwender I. Beispielklausur I mit Lösungen

Tutorium Mathematik II, M Lösungen

Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010

Lineare Abbildungen. Es seien V und W Vektorräume über einem Körper K. Eine Abbildung f : V W heißt linear oder Homomorphismus, falls. d.h.

Jürgen Hausen Lineare Algebra I

Eine lineare Abbildung ist bijektiv, d.h. ihre Matrix ist invertierbar, falls und nur falls

Definition 27 Affiner Raum über Vektorraum V

Grundlagen der Mathematik II

Erinnerung/Zusammenfassung zu Abbildungsmatrizen

2 Die Darstellung linearer Abbildungen durch Matrizen

2. Schriftliche Leistungskontrolle (EK)

Lineare Algebra II. Prof. Dr. Dirk Ferus. Wintersemester 2001/2

Ausgewählte Aufgaben zum Grundbereich des Staatsexamens in Mathematik. Lineare Algebra. zusammengestellt von

2 Euklidische Vektorräume

Algebraische Kurven. Vorlesung 26. Die Schnittmultiplizität

Vertraulich. Nachname: Vorname: Matrikel-Nummer: Studiengang: Datum: 30. Januar 2015

9.2 Invertierbare Matrizen

y x x y ( 2x 3y + z x + z

LINEARE ALGEBRA I, WS 2010/11. NOTIZEN ZUR VORLESUNG.



6 Affine Abbildungen Bei der Definition affiner Abbildungen gehen wir von der linearen Algebra aus und kommen aus guten Gründen erst danach zum

4.4. Rang und Inversion einer Matrix

Eigenwerte und Eigenvektoren

Analysis II. Vorlesung 48. Die Hesse-Form

Lineare Algebra II. Prof. Dr. Peter Müller

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

Kochen mit Jordan. Vorbereitungen. Schnellzubereitung. JNF für Genießer wenn s noch etwas mehr sein darf

5 Eigenwerte und die Jordansche Normalform

1 Lineare Algebra. 1.1 Matrizen und Vektoren. Slide 3. Matrizen. Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema

Einführung in die Algebra

Iterative Verfahren, Splittingmethoden

1 Mengen und Abbildungen

Information Security Management System. Klausur Wintersemester 2009/10 Hochschule Albstadt-Sigmaringen

1. Klausur. für bau immo tpbau

Lösungsvorschlag zu den Hausaufgaben der 8. Übung

Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II

8 Tangenten an Quadriken

Weitere Beweistechniken und aussagenlogische Modellierung

Kapitel 12. Lineare Abbildungen und Matrizen

Technische Universität Kaiserslautern Lehrstuhl Entwurf Mikroelektronischer Systeme Prof. Dr.-Ing. N. Wehn. Probeklausur

1 Rechnen mit 2 2 Matrizen

Halbgruppen, Gruppen, Ringe

Klausur zur Vordiplom-Prüfung

Vorlesung Diskrete Strukturen Graphen: Wieviele Bäume?

4 Elementare Vektorraumtheorie

Probeklausur zur Algebra I

Masterarbeit. vorgelegt von Marco Sobiech. Fakultät für Mathematik Lehrstuhl für Algebra TU Dortmund

Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler, WS 10/11 Musterlösungen zu Aufgabenblatt 11

Lineare Algebra II Prüfung Mathe Vordiplom II

1 Eingebettete Untermannigfaltigkeiten des R d

Grundbegriffe der Modultheorie

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Abzählbarkeit, Injektivität, Sürjektivität und Bijektivität

1 Wiederholung LA. 1.1 Vektorräume

Klausur zur Vorlesung,,Algorithmische Mathematik II

1.9 Eigenwerte und Eigenvektoren

x y f : R 2 R 3, Es gilt: Bild f = y : wobei x,y R Kern f = 0 (wird auf der nächsten Folie besprochen)

Ringe und Moduln. ausgearbeitet von. Corinna Dohle Matrikelnummer

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

(a) Zunächst benötigen wir zwei Richtungsvektoren der Ebene E; diese sind zum Beispiel gegeben durch die Vektoren

Lineare Algebra für Informatiker TUM Sommersemester 2011 Dozent: Christian Pötzsche

Lineare Algebra. Teil III. Inhaltsangabe

Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2009/10 Blatt

Technische Universität München. Lösung Montag WS 2013/14. (Einheitskreis, ohne Rechnung ersichtlich) (Einheitskreis, ohne Rechnung ersichtlich)

Fachschaft Mathematik und Informatik (FIM) LA I VORKURS. Herbstsemester gehalten von Harald Baum

Transkript:

16.4.2004 Nachholklausur zur Linearen Algebra I, WS 03/04 Prof. Dr. H. Pahlings Tragen Sie bitte auf diesem Deckblatt leserlich und in Blockbuchstaben Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer ein und unterschreiben Sie. Vorname: Eigenhändige Unterschrift: Krz Erg 9 10 11 12 Σ Punkte Nachk. Zum Ankreuzteil: Auswertung: Jedes richtige Kreuz gibt einen Pluspunkt, jedes falsche Kreuz einen Minuspunkt. Jede Aufgabe gibt immer mindestens 0 Punkte, Minuspunkte wirken also nicht über Aufgaben hinweg. Wenn Sie bei einer Frage unsicher sind, machen Sie einfach kein Kreuz. Sie brauchen Ihre Kreuze nicht zu begründen! Zum Ergebnisteil: In diesem Teil müssen Sie Ihre Aussagen nicht begründen. Es zählt nur das richtige Ergebnis. Zu den Aufgaben mit Begründungen: In diesem Teil müssen Sie alle Aussagen begründen. Natürlich brauchen Sie Aussagen aus der Vorlesung nicht noch einmal zu beweisen.

Nachholklausur, 16.4.2004 Gruppe A Lineare Algebra I, WS 2003/04, Prof. Dr. H. Pahlings Auswertung der Multiple-Choice-Aufgaben: Ein richtiges Kreuz ergibt +1 Punkt, ein falsches Kreuz ergibt 1 Punkt, keine Angabe zählt 0 Punkte. In jeder Aufgabe bekommen Sie mindestens 0 Punkte. 1 Es seien K ein Körper und V und W K-Vektorräume mit dim K V = 2 und dim K W = 3 und ϕ : V W eine injektive lineare Abbildung. Dann gibt es Basisfolgen B und B von V bzw. W mit... 1 1 0 1. [ 0 0 MB B (ϕ) =. 1 2 MB B (ϕ) = 2 4. 3 6 2 Es sei K ein Körper. Gibt es einen K-Algebrenhomomorphismus ϕ : K[X K n n mit ϕ(x 2 ) = E n? Gibt es zu jedem A K n n ein Polynom f K[X vom Grad kleiner n mit f(a) = 0? Ist K = Z 3, so ist K[X ein 3-dimensionaler K-Vektorraum. 3 Es seien n N mit n > 1 und A, B R n n. Mit µ A (bzw. µ B ) sei das Minimalpolynom von A (bzw. von B) und mit χ A (bzw. χ B ) sei das charakteristische Polynom von A (bzw. B) bezeichnet. Ist χ A = χ B und ein Produkt von n paarweise verschiedenen Linearfaktoren, dann sind A und B ähnlich. Ist A symmetrisch, dann ist µ A ein Produkt von paarweise verschiedenen Linearfaktoren. Ist µ A = µ B, dann sind A und B ähnlich. 4 Kreuzen Sie jeweils Ja an, wenn die Aussage stimmt, oder Nein, wenn sie nicht stimmt! Die Abbildung f : R R, x x 2 ist injektiv. Die Abbildung f : Z Z Z, (x, y) x + y ist surjektiv. Die Abbildung f : Q Q Q Q, (x, y) (x + y, x y) ist surjektiv. Die Abbildung f : Z Z Z, x (x, x) ist surjektiv. 5 Sind die folgenden Abbildungen K-linear, wobei [ K jeweils der angegebene Körper ist? K = R, f : K 2 2 K 2 2 1 2, T T A für A = R 2 2 3 4 K = Q, g : K 1 2 K 1 2, [x, y [y, x K = Z 2 (Körper mit 2 Elementen), h : Z 2 Z 2, x x 2

Bearbeiten Sie die folgende Rechenaufgabe und schreiben Sie die Ergebnisse in die dafür vorgesehenen Kästchen. Sie brauchen Ihre Ergebnisse nicht zu begründen, für Begründungen und Ansätze gibt es aber auch keine Punkte. Für die richtige Antwort bekommen Sie die angegebene Punktzahl. Für eine falsche Antwort gibt es Null Punkte. 6 Es sei K ein endlicher Körper mit q Elementen, in dem 1 + 1 0 ist. Das Gleichungssystem x 1 + cx 2 + x 3 = 0 x 1 + (c 1)x 2 + (c + 1)x 3 = 1 x 1 + 2cx 2 + (1 c)x 3 = c hat für c K keine Lösung, (1 Punkt) für c K genau eine Lösung und (1 Punkt) für c K mehr als eine Lösung (1 Punkt) und die Anzahl der Lösungen ist dann. (1 Punkt) 7 Berechnen Sie die Inverse der folgenden Matrix: 1 0 5 A := 2 1 8 Q 3 3. dann ist 1 0 4 A 1 = 8 Es sei A = 4 0 0 54 4 18 27 0 5 Q 3 3. Dann ist das Minimalpolynom µ A = Die Eigenwerte von A sind: (1 Punkt) Geben Sie P GL 3 (Q) an so, dass P 1 AP eine Diagonalmatrix ist: P = Beantworten Sie die folgenden Aufgaben schriftlich. Beweisen Sie alle Ihre Behauptungen. Schreiben Sie auf jedes Blatt Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer. Fangen Sie jede Aufgabe auf einer neuen Seite an. 9 Es seien ϕ und ψ zwei Endomorphismen eines K-Vektorraums V mit ϕ ψ = ψ ϕ. Zeigen Sie: Jeder Eigenraum von ψ ist ϕ-invariant. 10 Es seien K ein Körper, V ein endlichdimensionaler K-Vektorraum und ϕ End(V ) mit ϕ 2 = ϕ. Zeigen Sie: (a) ϕ ist diagonalisierbar. (b) Ist t ein Eigenwert von ϕ, dann { ist t {0, 1}. (2 Punkte) 11 Es sei A = [a i,j Z n n j falls j i + 2 durch n teilbar ist mit a i,j =. 0 sonst Berechnen Sie det A. Begründen Sie Ihr Ergebnis. 12 Es seien K = Z 3 der Körper mit 3 Elementen und V ein 4-dimensionaler K-Vektorraum. Wie viele linear abhängige Tupel (v 1, v 2 ) V V gibt es? Begründen Sie Ihr Ergebnis.

Nachholklausur, 16.4.2004 Gruppe B Lineare Algebra I, WS 2003/04, Prof. Dr. H. Pahlings Auswertung der Multiple-Choice-Aufgaben: Ein richtiges Kreuz ergibt +1 Punkt, ein falsches Kreuz ergibt 1 Punkt, keine Angabe zählt 0 Punkte. In jeder Aufgabe bekommen Sie mindestens 0 Punkte. 1 Kreuzen Sie jeweils Ja an, wenn die Aussage stimmt, oder Nein, wenn sie nicht stimmt! Die Abbildung f : Z Z Z, x (x, x) ist surjektiv. Die Abbildung f : Z Z Z, (x, y) x + y ist surjektiv. Die Abbildung f : R R, x x 2 ist injektiv. Die Abbildung f : Q Q Q Q, (x, y) (x + y, x y) ist surjektiv. 2 Es seien n N mit n > 1 und A, B R n n. Mit µ A (bzw. µ B ) sei das Minimalpolynom von A (bzw. von B) und mit χ A (bzw. χ B ) sei das charakteristische Polynom von A (bzw. B) bezeichnet. Ist χ A = χ B und ein Produkt von n paarweise verschiedenen Linearfaktoren, dann sind A und B ähnlich. Ist µ A = µ B, dann sind A und B ähnlich. Ist A symmetrisch, dann ist µ A ein Produkt von paarweise verschiedenen Linearfaktoren. 3 Es seien K ein Körper und V und W K-Vektorräume mit dim K V = 2 und dim K W = 3 und ϕ : V W eine injektive lineare Abbildung. Dann gibt es Basisfolgen B und B von V bzw. W mit... [ 1 2 2 4 3 6 1 1 0 1 0 0... 4 Sind die folgenden Abbildungen K-linear, wobei K jeweils der angegebene Körper ist? K = Q, g : K 1 2 K 1 2, [x, y [y, x [ K = R, f : K 2 2 K 2 2 1 2, T T A für A = R 2 2 3 4 K = Z 2 (Körper mit 2 Elementen), h : Z 2 Z 2, x x 2 5 Es sei K ein Körper. Ist K = Z 3, so ist K[X ein 3-dimensionaler K-Vektorraum. Gibt es einen K-Algebrenhomomorphismus ϕ : K[X K n n mit ϕ(x 2 ) = E n? Gibt es zu jedem A K n n ein Polynom f K[X vom Grad kleiner n mit f(a) = 0?

Bearbeiten Sie die folgende Rechenaufgabe und schreiben Sie die Ergebnisse in die dafür vorgesehenen Kästchen. Sie brauchen Ihre Ergebnisse nicht zu begründen, für Begründungen und Ansätze gibt es aber auch keine Punkte. Für die richtige Antwort bekommen Sie die angegebene Punktzahl. Für eine falsche Antwort gibt es Null Punkte. 6 Es sei A = 4 0 0 54 4 18 27 0 5 Q 3 3. Dann ist das Minimalpolynom µ A = Die Eigenwerte von A sind: (1 Punkt) Geben Sie P GL 3 (Q) an so, dass P 1 AP eine Diagonalmatrix ist: P = 7 Es sei K ein endlicher Körper mit q Elementen, in dem 1 + 1 0 ist. Das Gleichungssystem x 1 + cx 2 + x 3 = 0 x 1 + (c 1)x 2 + (c + 1)x 3 = 1 x 1 + 2cx 2 + (1 c)x 3 = c hat für c K keine Lösung, (1 Punkt) für c K genau eine Lösung und (1 Punkt) für c K mehr als eine Lösung (1 Punkt) und die Anzahl der Lösungen ist dann. (1 Punkt) 8 Berechnen Sie die Inverse der folgenden Matrix: 1 0 5 A := 2 1 8 Q 3 3. dann ist 1 0 4 A 1 = Beantworten Sie die folgenden Aufgaben schriftlich. Beweisen Sie alle Ihre Behauptungen. Schreiben Sie auf jedes Blatt Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer. Fangen Sie jede Aufgabe auf einer neuen Seite an. 9 Es seien ϕ und ψ zwei Endomorphismen eines K-Vektorraums V mit ϕ ψ = ψ ϕ. Zeigen Sie: Jeder Eigenraum von ψ ist ϕ-invariant. 10 Es seien K ein Körper, V ein endlichdimensionaler K-Vektorraum und ϕ End(V ) mit ϕ 2 = ϕ. Zeigen Sie: (a) ϕ ist diagonalisierbar. (b) Ist t ein Eigenwert von ϕ, dann { ist t {0, 1}. (2 Punkte) 11 Es sei A = [a i,j Z n n j falls j i + 2 durch n teilbar ist mit a i,j =. 0 sonst Berechnen Sie det A. Begründen Sie Ihr Ergebnis. 12 Es seien K = Z 3 der Körper mit 3 Elementen und V ein 4-dimensionaler K-Vektorraum. Wie viele linear abhängige Tupel (v 1, v 2 ) V V gibt es? Begründen Sie Ihr Ergebnis.