Probeklausur zur Analysis 2, SoSe 2017

Ähnliche Dokumente
Nachklausur zur Analysis 2, SoSe 2017

Musterlösung zu Blatt 1

Probeklausur. 1 Stetigkeit [7 Punkte] 2 Differenzierbarkeit [10 Punkte] Ferienkurs Analysis 2 für Physiker SS Karolina Stoiber Aileen Wolf

Lösung zur Klausur zur Analysis II

Topologie und Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher, SS 2009 Modulprüfung/Abschlussklausur. Aufgabe Punkte

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

Übungen zum Ferienkurs Analysis II 2014

A1: Diplomvorprüfung HM II/III WS 2007/

Teil 6. Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher

Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2012/13 Blatt

Lösungsvorschlag zur Nachklausur zur Analysis

Musterlösung. Aufgabe 1 a) Die Aussage ist falsch. Ein Gegenbeispiel ist die Funktion f : [0, 1] R, die folgendermaßen definiert ist:

BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL Fachbereich C Mathematik und Naturwissenschaften

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik SS 13 G. Bärwolff, C. Mehl, G. Penn-Karras

1. Klausur. für Studierende der Fachrichtungen phys. 2u du u(1 + u 2 ) = 2. = 1, c = 1. x= 1

Mehrdimensionale Differentialrechnung Übersicht

Lösung zu Kapitel 5 und 6

Extremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler

Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Andreas Müller-Rettkowski Dr. Vu Hoang. Sommersemester

Musterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II. x 2

1 Umkehrfunktionen und implizite Funktionen

Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS Analysis II. Vorlesung 50. Hinreichende Kriterien für lokale Extrema

B Lösungen. Aufgabe 1 (Begriffe zur Differenziation) Sei (x, y) R 2 Berechnen Sie zur Abbildung. f(x, y) := x sin(xy) f : R 2 R,

Lösungsvorschlag Klausur MA9802

Folgerungen aus dem Auflösungsatz

Extrema multivariater Funktionen

Technische Universität Berlin

Übungen zu Grundlagen der Mathematik 2 Lösungen Blatt 12 SS 14. Aufgabe 44. Bestimmen Sie die Taylor-Polynome der Funktion.

Analysis II. 8. Klausur mit Lösungen

2 Funktionen in mehreren Variablen: Differentiation

Rückblick auf die letzte Vorlesung

Rückblick auf die letzte Vorlesung. Bemerkung

Nachklausur zur Analysis 1, WiSe 2016/17

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

AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man:

Vorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009)

Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 8. Übungsblatt. ). 12x 3 Die Hessematrix von f ist gegeben durch H f (x, y) =

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

Analysis 2, Woche 9. Mehrdimensionale Differentialrechnung I. 9.1 Differenzierbarkeit

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

Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler

Mathematik II für Inf und WInf

Vorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 2008)

Nachklausur Analysis 2

f(x) f(x 0 ) lokales Maximum x U : gilt, so heißt x 0 isoliertes lokales Minimum lokales Minimum Ferner nennen wir x 0 Extremum.

Extremwertrechnung in mehreren Veränderlichen

MATHEMATIK 2 FÜR DIE STUDIENGÄNGE CHE- MIE UND LEBENSMITTELCHEMIE

Analysis II 14. Übungsblatt

Musterlösung Klausur zu Analysis II. Verständnisteil

UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009

Lösungen zu Mathematik I/II

Technische Universität Berlin

Klausur zu Analysis II - Lösungen

1 Übungsaufgaben zu Kapitel 1

(a), für i = 1,..., n.

0.1 Hauptsatz über implizite Funktionen

Umkehrfunktion. g (y) = f (x) 1, x = g(y), Umkehrfunktion 1-1

Schwerpunkte des Kapitels Differentialrechnung für skalare Felder Integralrechnung für skalare Felder Kurvenintegrale. Aufgabe 9.2 Aufgabe 9.

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)

Wenn man den Kreis mit Radius 1 um (0, 0) beschreiben möchte, dann ist. (x, y) ; x 2 + y 2 = 1 }

i j m f(y )h i h j h m

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

KLAUSUR. Analysis (E-Technik/Mechatronik/W-Ing) Prof. Dr. Werner Seiler Dr. Matthias Fetzer, Dominik Wulf

Prof. Steinwart Höhere Mathematik I/II Musterlösung A =

Musterlösung. TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Klausur Mathematik für Physiker 3 (Analysis 2) I... II...

Klausur HM II/III F 2003 HM II/III : 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.

Seite 1. sin 2 x dx. b) Berechnen Sie das Integral. e (t s)2 ds. (Nur Leibniz-Formel) c) Differenzieren Sie die Funktion f(t) = t. d dx ln(x + x3 ) dx

1, 0 < y < x 2 0, sonst f besitzt alle Richtungsableitungen in (0, 0), ist aber unstetig dort

Übungsaufgaben zu den mathematischen Grundlagen von KM

Kapitel 6 Differential- und Integralrechnung in mehreren Variablen

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 3

Technische Universität München. Probeklausur Lösung SS 2012

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik. Übungs- und Scheinklausur

1 Definition und Konstruktion vektorwertiger Funktionen und Funktionen mehrerer Variabler

Analysis I & II Lösung zur Basisprüfung

Grundlagen der Mathematik 2 Nachklausur

Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

15. Bereichsintegrale

Berechnung von Extrema

9 Höhere partielle Ableitungen und die Taylorformel

8 Extremwerte reellwertiger Funktionen

Übungen zur Analysis II Blatt 27 - Lösungen

9.2. DER SATZ ÜBER IMPLIZITE FUNKTIONEN 89

Apl. Prof. Dr. G. Herbort, Prof. Dr. M. Heilmann Bergische Universität Wuppertal. Modul: Mathematik I und II, Bachelor Maschinenbau

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 11/12 Böse, Penn-Karras, Schneider

a) Wir verwenden Partialbruchzerlegung (PBZ). Der Nenner des Integranden ist x 4 + x 2 = x 2 (x 2 + 1)

2 Extrema unter Nebenbedingungen

Aufgabe 2 (5 Punkte) y = 1 x. y + 3e 3x+2 x. von f. (ii) Für welches u in R 2 gilt f(u) = [3, 3, 4] T? x 2 + a x 3 x 1 4x 2 + a x 3 2x 4

Musterlösung Klausur zu Analysis II. Verständnisteil

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

Thema 12 Differentialrechnung, Partielle Ableitungen, Differenzierbarkeit, Taylor-Formel, Lokale Extrema

UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009

Der metrische Raum (X, d) ist gegeben. Zeigen Sie, dass auch

Prüfer: Dr. M. Lenz, Prof. Dr. M. Rumpf. Klausurdauer: 180 Minuten. Bitte Namen, Vornamen und Matrikel-Nr. einsetzen. Name:... Vorname:...

Serie 13: Online Test

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

Transkript:

BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL 21717 Fakultät 4 - Mathematik und Naturwissenschaften Prof N V Shcherbina Dr T P Pawlaschyk wwwkanauni-wuppertalde Probeklausur zur Analysis 2, SoSe 217 Hinweis Die Lösungen werden im Tutorium am 267 besprochen Aufgabe 1 (12 P (a (2 P Sei A eine Menge Wie lautet die Definition einer Metrik d : A A R auf A? (b (6 P Sei d eine Metrik auf R n Zeigen Sie, dass durch δ((x 1, X 2, (Y 1, Y 2 : max{d(x j, Y j : j 1, 2} auf dem Raum (R n 2 R n R n eine Metrik definiert wird (c (4 P Zeigen Sie, dass die Menge U : {(x, y R 2 : x < y 2 } offen ist (bezüglich der Euklidischen Metrik auf R 2 Lösungen zu Aufgabe 1 (a Eine Abbildung d: A A R heißt Metrik, wenn folgende Axiome gelten: (i Für alle x, y A gilt d(x, y Es gilt d(x, y genau dann, wenn x y (ii d(x, y d(y, x für alle x, y A (iii d(x, z d(x, y + d(y, z für alle x, y, z A (b Es müssen die Axiome aus (a überprüft werden zu (i Seien X 1, X 2, Y 1, Y 2 R n gegeben Dann gilt d(x j, Y j für j 1, 2 und damit folgt δ((x 1, X 2, (Y 1, Y 2 Außerdem gilt zu (ii Wegen der Symmetrie von d folgt δ((x 1, X 2, (Y 1, Y 2 d(x j, Y j j 1, 2 X j Y j j 1, 2 (X 1, X 2 (Y 1, Y 2 δ((x 1, X 2, (Y 1, Y 2 max{d(x j, Y j : j 1, 2} für alle X 1, X 2, Y 1, Y 2 R n (iii Für alle X 1, X 2, Y 1, Y 2, Z 1, Z 2 R n gilt max{d(y j, X j : j 1, 2} δ((y 1, Y 2, (X 1, X 2 δ((x 1, X 2, (Z 1, Z 2 max{d(x j, Z j j 1, 2} nach der Dreieckungleichung von d max{d(x j, Y j + d(y j, Z j j 1, 2} max{d(x j, Y j j 1, 2} + max{d(y j, Z j j 1, 2} δ((x 1, X 2, (Y 1, Y 2 + δ((y 1, Y 2, (Z 1, Z 2 1

(c Sei A : R 2 \U, dh das Komplement von U in R 2 Damit ist U genau dann offen, wenn A abgeschlossen ist Wir wollen nun die Abgeschlossenheit von A zeigen Sei dazu eine Folge ((x n, y n n N in A mit Grenzwert (x, y R 2 gegeben Für alle n N definieren wir a n : x n y 2 n Damit folgen a n für alle n N und a : lim n a n lim n x n lim n y2 n x y 2 aufgrund der Stetigkeit von und Polynomen Somit gilt auch a, weshalb schließlich (x, y A resultiert Demnach ist A abgeschlossen, also U offen Alternative: Definiere f : R 2 R durch f(x, y : x y 2 Sei zudem ein beliebiger Punkt (x, y U gegeben Demnach gilt f(x, y <, also ε : 1 2 f(x, y > Weil f stetig ist, existiert ein δ >, so dass für alle Punkte (x, y B((x, y, δ die Ungleichung f(x, y f(x, y f(x, y f(x, y < ε gilt Für alle (x, y B((x, y, δ gilt demnach f(x, y < ε + f(x, y 1 2 f(x, y <, Aufgabe 2 (14 P weshalb B((x, y, δ U folgt Also ist U offen (a (2 P Sei f : R n R total differenzierbar im Punkt x Wie kann man die Richtungsableitung von f an der Stelle x in Richtung v R n bestimmen? (b (4 P Sei f : R 2 R definiert durch f(x, y : { x 3 +y 2 x 2 +y 2 (x, y (, (x, y (, Ist f im Ursprung total differenzierbar? Für welche v R 2, v, existiert D v f(,? (c (8 P Bestimmen Sie die Extremstellen der Funktion f(x, y x 3 + xy 2 12x y 2 Lösungen zu Aufgabe 2 (a Die Richtungsableitung einer Abbildung f : R n R an der Stelle x in Richtung v R n ist definiert durch f(x + tv f(x D v f(x : lim t t Weil f sogar total differenzierbar ist, können wir alternativ auch D v f(x Df(x, v berechnen 2

(b Wenn f in (, total differenzierbar wäre, müssten die partiellen Ableitungen in x- und y-richtung existieren Es gilt zwar f f(t, f(, t 3 (, lim lim x t t t t t lim t t t t, weil t t für t beschränkt ist, aber für t gilt f(, t f(, t t2 t t t t Nun folgt zum Beispiel mit den Nullfolgen (1/n n N und ( 1/n n N, dass die partielle Ableitung in Richtung y nicht existiert Also ist f im Ursprung nicht total differenzierbar Sei nun ein v (v 1, v 2 R 2 mit v (, gegeben In Anlehnung an die Definition aus Teil (a berechnen wir zunächst für t f((, + tv f(, t t3 v1 3 + t2 v2 2 t 2 v1 2 + t2 v2 2 t t2 v1 3 + tv2 2 t v t t tv1 3 + v2 2 v Für v 2 folgt also D v f(, lim t t t t also existiert D v f(, Für v 2 gilt dagegen lim n 1 1 n n v3 1 + v2 2 1 n v v 3 1 v, v2 2 v v2 2 v lim n weshalb D v f(, in diesem Fall nicht existiert 1 n 1 n v3 1 + v2 2 1 n v (c Die Funktion ist als Polynom unendlich oft differenzierbar auf ihrem offenen Definitionsbereich An der Stelle (x, y R 2 berechnen wir zunächst den Gradienten f(x, y (3x 2 + y 2 12, 2xy 2y, und die Hesse-Matrix H f (x, y ( 6x 2y 2y 2x 2 Nun bestimmen wir mittels f(x, y (3x 2 + y 2 12, 2y(x 1 (, die kritischen Punkte Aus der zweiten Gleichung folgt, dass x 1 oder y gilt Im Fall x 1 wird die erste Gleichung zu y 2 9, weshalb (x, y (1, 3 und (x, y (1, 3 kritische Punkte sind Im Fall y folgt aus der ersten Gleichung x 2 4, weshalb (x, y (2, und (x, y ( 2, ebenfalls kritische Punkte sind Als nächstes setzen wir die kritischen Punkte in die Hesse-Matrix ein Es gilt H f (1, 3 ( 6 6 6 Der linke obere Eintrag ist echt positiv, und det H f (1, 3 36 echt negativ Somit ist H f (1, 3 indefinit und f hat in (1, 3 kein lokales Extremum Alternativ berechnen wir, (x 1, x 2, H f (1, 3(x 1, x 2 t 6x 1 (x 1 + 2x 2 3

Setzen wir (x 1, x 2 (1, 1, ist dies gleich 6 < Daher kann H f (1, 3 nicht positiv definit sein Setzen wir (x 1, x 2 (1,, ist dies gleich 6 > Daher kann H f (1, 3 nicht negativ definit sein Somit ist H f (1, 3 indefinit und f hat in (1, 3 kein lokales Extremum Analog folgt die Indefinitheit von ( 6 6 H f (1, 3 6 mittels der Vektoren (1, und (1, 1, weshalb f in (1, 3 ebenfalls kein lokales Extremum besitzt Des Weiteren hat ( 12 H f (2, 2 die Eigenwerte 12 > und 2 > Alternativ können auch die führenden Hauptminoren betrachtet werden, dh hier der obere linke Eintrag 12 > und det H f (2, 24 > Demnach ist H f (2, positiv definit, also nimmt f ein lokales Minimum in (2, an Oder wir berechnen (x 1, x 2, H f (2, (x 1, x 2 t 12x 2 1 + 2x 2 2 > für alle (x 1, x 2 (, Daher ist H f (2, positiv definit Zuletzt hat H f ( 2, ( 12 6 Aufgabe 3 (14 P die Eigenwerte 12 < und 6 < Alternativ kann ebenfalls über die führenden Hauptminoren argumentiert werden, dh hier über den oberen linken Eintrag 12 < und det H f ( 2, 72 > Damit ist H f ( 2, negativ definit und f nimmt in ( 2, ein lokales Maximum an Oder wir berechnen (x 1, x 2, H f ( 2, (x 1, x 2 t 12x 2 1 2x 2 2 < für alle (x 1, x 2 (, Daher ist H f ( 2, negativ definit (a (2 P Sei f : U R eine Funktion auf einer offenen Menge U R n Welche Bedingungen an die Funktion f garantieren, dass ihre Hesse-Matrix exisitiert und symmetrisch ist? (b (6 P Sei C {(x, y, z R 3 : xy z } {x 2 + y 2 2} Was ist der Abstand von C zum Ursprung? (c (6 P Zeigen Sie, dass man das folgende System von Gleichungen nahe dem Punkt (x, y, u, v (1, 1, 1, nach (u, v g(x, y auflösen kann Wie lautet das Differential von g in (1, 1? x + y 2 + 2uv x 2 xy + y 2 u 2 + v 2 Lösungen zu Aufgabe 3 4

(a Wenn eine Funktion f : U R zweimal stetig partiell differenzierbar ist, existiert die Hesse-Matrix von f nicht nur, der Satz von Schwarz sagt zudem noch aus, dass diese Matrix symmetrisch ist (b Der Abstand von C zum Ursprung ist gegeben durch d(, C inf{ (x, y, z (x, y, z C} Wir müssen also die Euklidische Norm (x, y, z x 2 + y 2 + z 2 unter den Nebenbedingung ( ( ( g1 (x, y, z xy z g(x, y, z : g 2 (x, y, z x 2 + y 2 2 zu minimieren Es reicht zur leichteren Berechnung auch die stetig differenzierbare Funktion zu minimieren Für diese gilt f(x, y, z : (x, y, z 2 x 2 + y 2 + z 2 f(x, y, z (2x, 2y, 2z in jedem Punkt (x, y, z R 3 Nun ist g : R 3 R 2 stetig differenzierbar und es gilt C {g } Für Punkte (x, y, z C gilt zudem x oder y, weshalb der Rang von ( y x 1 Dg(x, y, z 2x 2y 2 beträgt und somit voll ist Für Punkte (x, y, z C folgt aus g 2 (x, y, z bereits x 2 und y 2 Zusammen mit g 1 (x, y, z folgt demnach z xy 2, weshalb C beschränkt ist Da g stetig ist, ist C g 1 ({} zudem abgeschlossen, also nach dem Satz von Heine-Borel sogar kompakt Daher nimmt die stetige Funktion f C ein Minimum in einem Punkt (x, y, z C an Nach dem Satz über die Lagrange-Multiplikatoren existieren λ, µ R mit (2x, 2y, 2z λ(y, x, 1 + µ(2x, 2y, Aus der letzten Komponente folgt λ 2z und zusammen mit xy z werden die übrigen zwei Gleichungen zu x xy 2 + µx, y x 2 y + µy Damit gilt einerseits x oder 1+y 2 µ und andererseits y oder 1+x 2 µ Im Fall x folgt aus x 2 + y 2 2 bereits y 2 oder y 2 Des Weiteren gilt z xy Damit sind v 1 : (, 2, v 2 : (, 2, mögliche Punkte Sei nun x Falls zudem y gilt, folgen analog zum vorherigen Fall v 3 : ( 2,, v 4 : ( 2,, 5

als mögliche lokale Extrema Falls ebenfalls y gilt, folgt 1 + y 2 µ 1 + x 2, also x 2 y 2 Daher resultiert aus x 2 + y 2 2 x 1 oder x 1 Dies führt mittels x 2 y 2 und xy z zu den möglichen Punkten v 5 : (1, 1, 1 v 6 : (1, 1, 1 v 7 : ( 1, 1, 1 v 8 : ( 1, 1, 1 Nun gelten f(v 1 f(v 4 2 < 3 f(v 5 f(v 8 und weil f C in einem der Punkte v 1,, v 8 ein Minimum annehmen muss, geschieht dies in den Punkten v 1,, v 4 Damit ist der Abstand zwischen C und dem Ursprung d(, C 2 Alternative: Für Punkte (x, y, z C gilt f(x, y, z : x 2 + y 2 + z 2 2 + z 2 2, weshalb 2 eine untere Schranke der Menge {f(x, y, z (x, y, z C} ist Nun ist beispielsweise ( 2,, C und es gilt f( 2,, Somit gilt und es folgt d(, C 2 (c Definiere F : R 4 R 2 durch ( F (x, y, u, v : inf{f(x, y, z (x, y, z C} 2 x + y 2 + 2uv x 2 xy + y 2 u 2 + v 2 Damit ist F stetig differenzierbar und es gilt ( 1 2y 2v 2u DF (x, y, u, v 2x y 2y x 2u 2v Da die Matrix ( F 2 (1, 1, 1, (u, v 2 invertierbar ist, kann der Satz über implizite Funktion angewendet werden Es existieren somit offene Umgebungen U R 2 von (1, 1 und V R 2 von (1, sowie eine stetig differenzierbare Funktion g : U V mit {(x, y, u, v R 4 F (x, y, u, v } (U V {(x, y, u, v U V (u, v g(x, y} 6

Um schließlich das Differential von g zu bestimmen, benötigen wir ( F 1 ( ( 1 2 1/2 (1, 1, 1, (u, v F det (u,v (1, 1, 1, 2 1/2 und ( F 1 2 (1, 1, 1, (x, y 1 1 Aufgabe 4 (1 P Daher gilt nach dem Satz über implizite Funktionen ( F 1 ( F 1/2 1/2 Dg(1, 1 (1, 1, 1, (1, 1, 1, (u, v (x, y 1/2 1 (a (6 P Berechnen Sie das Volumen des Körpers mit Hilfe von Polarkoordinaten K : {(x, y, z R 3 : (x 2 + y 2 + z 2 2 z} (x, y, z Ψ(r, ϑ ( r sin(ϑ cos(ϕ, r sin(ϑ sin(ϕ, r cos(ϑ Hinweis: Sie müssen mit Hilfe der Ungleichung, die K definiert, das Parametergebiet P R 3 finden, auf dem Ψ definiert ist Alternativ können Sie auch Zylinderkoordinaten nehmen oder K als Normalbereich schreiben und das Integral direkt lösen (b (4 P Lösen Sie die Differentialgleichung y + 1 + y2 y(1 + x 2, y(1 1 Hinweis: Schreiben Sie die Gleichung in die Form g(yy f(x und integrieren Sie links nach y und rechts nach x Lösungen zu Aufgabe 4 (a Variante: Normalbereich Für einen beliebigen Punkt (x, y, z K folgt aus der definierenden Ungleichung bereits z [, 1] Somit kann auf beiden Seiten der Ungleichung die Wurzel gezogen werden, weshalb x 2 + y 2 + z 2 z folgt Dies führt zu x z y 2 z 2 z z 2, wobei die letzte Abschätzung nötig ist, um den maximalen Bereich für x nur in Abhängigkeit von z auszudrücken Analog folgt schließlich y z x 2 z 2, also insgesamt { } z z K (x, y, z R 3 z 1, x z 2, y x 2 z 2 Damit gilt für das Volumen von K K K 1 d(x, y, z z z 2 z z 2 z x 2 z 2 z x 2 z 2 1 dy dx dz 7

Die Berechnung der Integrale ist wegen der verschachtelten Wurzeln allerdings nicht leicht Variante: Zylinderkoordinaten Wir wählen die Transformation Ψ: (, + ( π, π] R R 3 mittels x y z Ψ(r, ϕ, h : r cos(ϕ r sin(ϕ h In diesen Koordinaten wird die K definierende Ungleichung zu (r 2 + h 2 2 h und analog zu Variante 1 folgt zunächst h 1 und anschließend r h h 2 Dies liefert den Normalbereich { } h P : (r, ϕ, h (, + ( π, π] R h 1, r h 2, ϕ ( π, π] mit Ψ(P K Mit der Transformationsformel folgt schließlich K 1 d(x, y, z K det Ψ (r, ϕ, h d(r, ϕ, h π π π π 3 P h h 2 π π r dϕ dr dh h h 2 2πr dr dh [r 2 ] h h 2 r dh h h 2 dh [ 2 3 h3/2 1 3 h3 ] 1 h Variante: Polarkoordinaten Sei Ψ: (, [, π [, 2π R 3 gegeben durch x y z Ψ(r, ϑ, ϕ : r sin(ϑ cos(ϕ r sin(ϑ sin(ϕ r cos(ϑ In diesen Koordinaten ist die K definierende Ungleichung durch r 4 r cos(ϑ gegeben Hieraus folgt zunächst ϑ [, π/2], da cos(ϑ gelten muss und anschließend r 3 cos(ϑ Mit dem Normalbereich { P : (r, ϑ, ϕ (, [, π [, 2π ϑ π/2, r 3 } cos(ϑ 8

gilt dann Ψ(P K Nach der Transformationsformel gilt somit 1 d(x, y, z r 2 sin(ϑ d(r, ϑ, ϕ K 1 3 1 3 P π/2 2π π/2 2π 3 π 3 π/2 π/2 sin(ϑ π/2 3 cos(ϑ r 2 sin(ϑ dr dϕ dϑ sin(ϑ 2π [ 1 ] 3 cos(ϑ 3 r3 r 2π cos(ϑ dϕ dϑ sin(ϑ cos(ϑ[ϕ] 2π ϕ dϑ sin(ϑ cos(ϑ dϑ dϕ dϑ (b Wegen der Bedingung y(1 1 ist die Differentialgleichung wohldefiniert y 1 + y2 y 1 1 + x 2 y 1 + y 2 } {{ } :g(y y 1 1 + x 2 }{{} :f(x wohldefiniert Die Differentialgleichung kann nun mittels getrennter Variablen als g(yy f(x geschrieben werden Damit sind die Stammfunktionen von g bzw f gegeben durch G(y : 1 2 ln(1 + y2 und F (x : arctan(x + C 1 Ziel ist es nun y(x so zu bestimmen, dass G(y(x F (x + C 1 gilt, wobei C 1 R konstant ist Einsetzen von G und F führt zu der Bedingung 1 2 ln(1 + y(x2 arctan(y(x + C 1, welche nach Anwendung der Exponentialfunktion gleichbedeutend mit y(x 2 C 2 e 2 arctan(x 1 y(x C 2 e 2 arctan(x 1 ist, wobei C 2 e 2C 1 ist Wegen der Forderung y(1 1 kommt nur die positive Lösung in Frage, dh y(x C 2 e 2 arctan(x 1 Weil ϕ(1 1 gelten soll, folgt C 2 2e 2 arctan(1 2e π 2 und damit y(x 2e 2 arctan(x+ π 2 1 als Lösung der Differentialgleichung 9