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2025-04-16 10:50:38 +02:00
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@@ -0,0 +1,184 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "2")
= Aufgabe 1
Abgabe in Papierform.
// TODO Weiterschreiben der ersten Aufgabe wenn alles andere gut ist
//Für $1 <= i < j <= n$ ist $tau_(i j)$ durch $tau_i j(l) = l$, falls $l in.not {i, j}$ sowie $tau_(i j) (i) = j$ und $tau_(i j)(j) = i$ ein Element von $S_n$ definiert. Zeigen Sie: $ angle.l {tau_(i j) : 1 <= i < j <= n} angle.r = S_n $
//
//Hinweis: Wie würden Sie ein Bücherregal sortieren.
//
//Da $S_n$ genau alle bijektiven Abbildungen der Menge $N = {1, 2, 3, ..., n}$ auf sich selbst enthaelt und $tau_(i, j) in S_n$ ist $tau_(i j)$ bijektiv.
//
//Fuer $G := angle.l{tau_(i j) : 1 <= i < j <= n}angle.r$ gelten die Gruppenaxiome.
//Also ist $i d_N$ Element der Gruppe als neutrales Element. $tau_(i j)^2$ ist das inverse Element der Gruppe.
//
//
//Jede Verknuepfung von bijektiven Abbildungen auf eine Gruppe $G$ ist wieder eine bijektive Abbildung auf $G$. Daher ist $angle.l {tau_(i j) : 1 <= i < j <= n} angle.r subset S_n$
//
//Nun gilt es zu zeigen, dass $S_n subset angle.l { tau_(i j) : 1 <= i < j <= n}angle.r$. Also, dass $ forall f in S_n: f in angle.l{ tau_(i j) : 1 <= i < j <= n}angle.r $
//
//Der Defintionsbereich von $f in S_n$ und $g in G$ ist identisch. Es bleibt also zu zeigen, dass $ forall f in S_n exists g in G: f(N) = g(N) $
//
//Stets laesst sich $g$ wie folgt konstruieren:
//
//Sei $g_0 = id_N$. Fuer das kleinste $n_k$ mit $f(n_k) != n_k$ kann man stets $g_1 = tau_(g_0 (n_k) f (n_k)) compose g_0$ konstruieren, da $tau_(i j) = tau_(j i)$.
//
//Man erhaelt nun also $f(n) = g_1 (n)$
= Aufgabe 2
Sei $G$ eine beliebige Untergruppe der ganzen Zahlen $(ZZ, +)$. Zeigen Sie, dass eine ganze Zahl $n >= 0$ mit $G = n Z$ existiert.
Hinweis: Jede nicht-leere Teilmenge der natürlichen Zahlen hat ein kleinstes Element.
Sei $G$ eine beliebige Untergruppe der ganzen Zahlen $(ZZ, +)$.
Falls $G$ eine triviale Untergruppe ist, dann liefert $n = 0$ bzw. $n = 1$ die Loesung.
Da $G$ nun eine nicht-leere Untergruppe ist, enthält $G$ mindestens ein Element ungleich Null.
Da $G$ eine Gruppe unter der Addition ist, enthält $G$ auch entsprechende inverse Elemente, wenn es positive enthält.
Wir betrachten die Menge $G sect NN = S$, also die positiven Elemente, die in $G$ liegen.
Nach dem Hinweis hat jede nicht-leere Teilmenge der natürlichen Zahlen ein kleinstes Element.
Sei $d$ das kleinste Element, das in $S$ enthalten ist.
Jetzt zeigen wir, dass $G = d ZZ$.
Wenn $s$ ein beliebiges Element in $S$ ist, können wir $s$ in der maximal gekuerzten Form $s = k d + r$ schreiben, wobei $0 <= r < d$ und $k in ZZ$.
Aus der Gruppeneigenschaft von $G$ ist $r in G$, da $r = s - k d$ und $s, k d in G$.
Da $d$ das kleinste Element in $S$ ist, muss $r$ gleich Null sein, sonst würde $0 < r < d$, was im Widerspruch zu unserer Annahme, dass $d = min(S)$ ist, wäre.
Somit haben wir $s = k d$, was zeigt, dass $S$ von $d$ erzeugt wird.
Da $s$ beliebig war, folgt $S = d ZZ$.
Daher existiert eine ganze Zahl $n >= 0$, sodass $G = n ZZ$, da G alle Elemente von S und deren Inverse enthaelt.
$qed$
= Aufgabe 3
Eine ausfuerliche Begruendung warum der angesprochene Isomorphismus existiert steht auf der Abgabe in Papierform.
1. Wie viele verschiedene Gruppen mit 4 Elementen gibt es?
Es gibt zwei Gruppen. Namentlich die Klein-4-Gruppe und die zyklische $Z_4$ Gruppe.
Jede weitere Gruppe mit $|G| = 4$ ist isomorph zu einer dieser beiden Gruppen.
#stack(
dir: ltr,
table(
columns: 5,
[*$Z_4$*], [*0*], [*1*], [*2*], [*3*],
[*0*], [0], [1], [2], [3],
[*1*], [1], [2], [3], [0],
[*2*], [2], [3], [0], [1],
[*3*], [3], [0], [1], [2],
),
h(10pt),
table(
columns: 5,
[*$K_4$*], [*0*], [*1*], [*2*], [*3*],
[*0*], [0], [1], [2], [3],
[*1*], [1], [0], [3], [2],
[*2*], [2], [3], [0], [1],
[*3*], [3], [2], [1], [0],
),
)
2. Wie viele verschiedene Gruppen mit 6 Elementen gibt es?
Es gibt zwei Gruppen. Namentlich die zyklische $Z_6$ Gruppe und die $S_3$ Gruppe.
Jede weitere Gruppe mit $|G| = 6$ ist isomorph zu einer dieser beiden Gruppen.
#stack(
dir: ltr,
table(
columns: 7,
[*$Z_6$*], [*0*], [*1*], [*2*], [*3*], [*4*], [*5*],
[*0*], [0], [1], [2], [3], [4], [5],
[*1*], [1], [2], [3], [4], [5], [0],
[*2*], [2], [3], [0], [1], [0], [1],
[*3*], [3], [4], [5], [0], [1], [2],
[*4*], [4], [5], [0], [1], [2], [3],
[*5*], [5], [0], [1], [2], [3], [4],
),
h(10pt),
table(
columns: 7,
[*$S_3$*], [*0*], [*1*], [*2*], [*3*], [*4*], [*5*],
[*0*], [0], [1], [2], [3], [4], [5],
[*1*], [1], [2], [0], [4], [5], [3],
[*2*], [2], [0], [1], [5], [3], [4],
[*3*], [3], [5], [4], [0], [2], [1],
[*4*], [4], [3], [5], [1], [0], [2],
[*5*], [3], [4], [5], [0], [1], [2],
))
3. Finden Sie alle Normalteiler der Permutationsgruppe $S_3$.
Sei $S_3 = {e, (12), (13), (23), (123), (132)} = G$
Nach Lagrange gilt $|G| = |G slash H||H|$. Da $|G| = 6$ muss $|H| in {1, 2, 3, 6}$.
Kandidaten fuer Normalteiler sind somit die trivialen Untergruppen ${e}, G$ und ${(12), e}, {(13), e}, {(23), e}, {e, (123), (132)}$
Die trivialen Untergruppen sind immer ein Normalteiler.
Sei $H$ eine Untergruppe von $G$ mit $|H| = 2$. Dann kann H kein Normalteiler von $G$ sein, da eine Spiegelung nicht kommutativ ist mit einer anderen Spiegelung ist.
$A_3$ ist ein Normalteiler, da eine Spiegelung und dann eine Drehung des Dreiecks gleich zu einer Drehung in die andere Richtung und dann der Spiegelung ist.
Eigenschaft eines Normalteilers: $g H = H g$
Die Normalteiler sind somit:
- ${e}$
- $A_3 = {e, (123), (132)}$
- $S_3 = G$
= Aufgabe 4
// Schritte der Argumentation
//
// - Gitter begruenden
// - Jede Zelle ist zueneinander symetrisch
// - Falls ein Punkt in dieser Zelle liegt, dann auch in der am Urspung (durch Gruppeneigenschaft)
// - Die Zelle hat die Form eines Parralelogramms
// - Jeder Punkt in einem Parralelogramm hat einen kleineren Abstand zu einem der Eckpunkte als die groesste Seitenlaenge (Siehe Lemma L1)
//
Laut Vorlesung ist $Z^2 = {(x, y) : x, y ZZ}$ eine Gruppe. Sei $U Z^2$ eine nicht triviale Untergruppe. In dieser gibt es ein Element $v != 0$ mit minimalem Abstand zum Ursprung $(0, 0)$. Angenommen $v != U$. Dann gibt es ein weiteres Element $0 != w in U$, dass nicht in $v$ enthalten ist und minimalen Abstand zum Ursprung hat. Zeigen Sie, dass ${v, w}= U$ ist.
Hinweis: Der Abstand von $(x, y)$ zum Ursprung ist $ sqrt(x^2 + y^2 )$.
Sei $a = vec(a, b)$ ein beliebiges Element von $U$. Nun gilt es zu zeigen, dass $a = z_1 v + z_2 w$ (Darstellung durch Linearkombination von $v, w$) gilt, wobei $z_1, z_2 in ZZ$.
Zuerst laesst sich feststellen, dass $v$ und $w$ linearunabhaengig voneinander sein muessen, da sonst nach dem Argument aus Aufgabe 2 die Annahme, dass $v, w$ minimalen Abstand vom Ursprung haben und $w in.not angle.l v angle.r$, ein Widerspruch erzeugen wuerde.
Angenommen $a in.not angle.l v, w angle.r$. Dann liegt $a$ in einem durch $v$ und $w$, ausgehend von einem Punkt $p in angle.l v, w angle.r$, aufgespanntem Parralelogramm. Dies folgt aus der Gitterstuktur von $U$, welche durch Kombination von $w$ und $v$ erzeugt wird. Da $a$ ein Element der Untergruppe $U$ ist, existiert $a'$ auch in dem Parralelogramm welches ausgehend vom Ursprung durch $v$ und $w$ aufgespannt wird. Die beiden Parralelogramme und die relativen Positionen von $a, a'$ sind hier, wider durch die Gruppeneigenschaft, identisch.
/// Geometrisches Lemma fuer Punkte in einem Parralelogramm //////////////////////////
Nun wird folgendes Lemma gezeigt:
Jeder Punkt in einem Parralelogramm hat einen kuerzeren Abstand zu einem der vier Punkte, welche es aufspannen, als $max(a, b)$ wobei $a, b$ die Seitenlaengen sind.
Fuer den Beweis laesst sich feststellen, dass um jeden Eckpunkt des Parralelogramms eine offene Kreisscheibe mit Radius $r = max(|v|, |w|)$ gelegt werden kann. Diese Kreisscheiben ueberdecken das Parralelogramm vollstaendig. Das kommt daher, dass ein Parralelogramm sich durch die verbindenden Geraden von jeweils gegenueberliegenden Eckpunkten in vier Dreieicke aufteilen laesst.
Nun liegt jedes dieser Dreiecke vollstaendig in der jeweiligen Kreisscheibe bis auf maximal zwei Eckpunkte, welche aber in einer anderen Scheibe liegen.
Die Aussage, dass der Punkt in einer offenen Kreisscheibe um einen Eckpunkt liegt ist aequivalent zu der, welche wir zeigen wollten.
///////////////////////////////////////
Nach Lemma existiert ein Vektor $t$, sodass $|t| < max(|v|, |w|)$ und $a' = vec(t_x, t_y)$. Dies steht im Wiederspruch zu der Annahme, dass $v$ und $w$ die Elemente der Gruppe sind, welche den kleinsten Abstand zum Urspung haben.
Also muss $t = 0$ gelten. Wodurch jedes Element in $U$ sich als Linarkombination von $v$ und $w$ darstellen laesst.
$qed$

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@@ -0,0 +1,292 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "3")
// Aufgabe 1
= Ringe mit Addition und Multiplikation
+ Zeigen Sie, dass
$ (ZZ slash 5 ZZ)^* := {1+ 5 ZZ, 2 + 5 ZZ, 3 + 5 ZZ, 4 + 5 ZZ} subset ZZ slash 5 ZZ $
$ (ZZ slash 9 ZZ)^* := {1+ 9 ZZ, 2 + 9 ZZ, 4 + 9 ZZ, 5 + 9 ZZ, 7 + 9 ZZ, 8 + 9 ZZ} subset ZZ slash 9 ZZ $
jeweils eine Gruppe bezueglich Multiplikation sind.
//////////////////////////////
Geforderte Eigenschaften an eine Gruppe:
- Abgeschlossenheit: Das Produkt zweier Elemente muss wieder in der Gruppe sein.
- Inverses Element: Jedes Element muss ein multiplikatives Inverses in der Gruppe haben.
- Assoziativität: Diese Eigenschaft wird von den ganzen Zahlen vererbt. $checkmark$
- Neutrales Element: Es muss ein neutrales Element in der Gruppe geben. Dieses ist hier die 1. $checkmark$
Für $(ZZ slash 5 ZZ)^*$ gibt es durch Modulo-Rechnen folgende Elemente in der Gruppe $E = {1, 2, 3, 4}$.
Das Produkt zweier Elemente aus $E$ ergibt wieder ein Element in dieser Menge:
$ 1 dot 1 = 1, 1 dot 2 = 2, 1 dot 3 = 3, 1 dot 4 = 4 $
$ 2 dot 2 = 4, 2 dot 3 = 1, 2 dot 4 = 3 $
$ 3 dot 3 = 4, 3 dot 4 = 2 $
$ 4 dot 4 = 1 $
Jedes Element hat ein Inverses:
$ 1^(-1) = 1, 2^(-1) = 3, 3^(-1) = 2, 4^(-1) = 4 $
Für $(ZZ slash 9 ZZ)^*$ gibt es durch Modulo-Rechnen folgende Elemente in der Gruppe $E = {1, 2, 4, 5, 7, 8}$.
Das Produkt zweier Elemente aus $E$ ergibt wieder ein Element in dieser Menge:
$ 1 dot 1 = 1, 1 dot 2 = 2, 1 dot 4 = 4, 1 dot 5 = 5, 1 dot 7 = 7, 1 dot 8 = 8 $
$ 2 dot 2 = 4, 2 dot 4 = 8, 2 dot 5 = 1, 2 dot 7 = 5, 2 dot 8 = 7 $
$ 4 dot 4 = 7, 4 dot 5 = 2, 4 dot 7 = 1, 4 dot 8 = 5 $
$ 5 dot 5 = 7, 5 dot 7 = 8, 5 dot 8 = 4 $
$ 7 dot 7 = 4, 7 dot 8 = 2 $
$ 8 dot 8 = 1 $
Jedes Element hat ein Inverses:
$ 1^(-1) = 1, 2^(-1) = 5, 4^(-1) = 7, 5^(-1) = 2, 7^(-1) = 4, 8^(-1) = 8 $
Damit ist alles gezeigt. $qed$
+ Finden Sie ein Element $x in (ZZ slash 9 ZZ)^*$, sodass $angle.l {x} angle.r = (ZZ slash 9 ZZ)^*$ gilt.
Nach Aufgabe 1a ist hat die Gruppe $(ZZ slash 9 ZZ)^*$ folgende Elemente $1, 2, 4, 5, 7, 8$. Es gilt $abs((ZZ slash 9 ZZ)^*) = 6$.
Durch Testen jedes Elements finden wir, dass $x = 2$ die
gesamte Gruppe erzeugt, da:
$ 2^1 = 2 , quad 2^2 = 4 , quad 2^3 = 8 , quad 2^4 = 7 , quad 2^5 = 5 , quad 2^6 = 1 . $
Somit ist $x = 2$ ein Generator von $(bb(Z) \/ 9 bb(Z))^(\*)$, und wir haben
$angle.l 2 angle.r = (bb(Z) \/ 9 bb(Z))^(\*)$.
+ Geben Sie einen Isomorphismus zwischen $(ZZ slash 9 ZZ, dot.op)$ und $(ZZ slash 6 ZZ, +)$ an.
Ein Isomorphismus zwischen den Gruppen $(bb(Z) \/ 9 bb(Z) , dot.op)$ und
$(bb(Z) \/ 6 bb(Z) , +)$ kann durch die Funktion
$ phi : (bb(Z) \/ 9 bb(Z))^(\*) arrow.r bb(Z) \/ 6 bb(Z) $ gegeben
werden, wobei $phi (x)$ die Ordnung von $x$ in $(bb(Z) \/ 9 bb(Z))^(\*)$
modulo 6 ist.
Wählen wir nach Aufgabe 1b $x = 2$ als Generator von $(bb(Z) \/ 9 bb(Z))^(\*)$, so
laesst sich $phi$ definieren durch $ phi (2^k) = k mod 6 . $
Diese Zuordnung ist ein Isomorphismus, da sie bijektiv ist und die
Gruppenoperationen respektiert:
$ phi (2^k dot.op 2^m) = phi (2^(k + m)) = (k + m) mod med 6 = phi (2^k) + phi (2^m) . $
Ist $(ZZ slash 5 ZZ)^$ auch zu einer Gruppe der Form $ZZ slash n ZZ$ für ein $n N$ isomorph? Falls ja, geben Sie einen Isomorphismus an.
Die Gruppe $(bb(Z) \/ 5 bb(Z))^(\*)$ ist also isomorph zu
$bb(Z) \/ 4 bb(Z)$, da beide Gruppen die gleiche Ordnung haben und
zyklisch sind.
Ein Isomorphismus zwischen $(bb(Z) \/ 5 bb(Z))^(\*)$ und
$bb(Z) \/ 4 bb(Z)$ ist durch die Abbildung
$ phi : (bb(Z) \/ 5 bb(Z))^(\*) arrow.r bb(Z) \/ 4 bb(Z) , quad phi (1) = 0 , quad phi (2) = 1 , quad phi (3) = 3 , quad phi (4) = 2 $
gegeben.
// Aufgabe 2
= Homomorphismen
Seien $G$ und $H$ Gruppen. Angenommen $G$ ist endlich und ihre Ordnung eine Primzahl $p$. Zeigen Sie:
+ Jeder Homomorphismus $phi: G arrow H$ ist entweder trivial oder injektiv.
Sei $phi.alt : G arrow.r H$ ein Homomorphismus. Da $G$ endlich und
$lr(|G|) = p$ eine Primzahl ist, gilt nach Lagrange für jede Untergruppe von $G$
entweder $lr(|H|) = 1$ oder $lr(|H|) = p$.
Fuer den Kern gilt:
$ phi (e_G) = e_H ==> ker (phi) != emptyset $
Sei $a, b in ker (phi)$. Dann:
$ phi (a) = e_H "und" phi (b) = e_H $
Da $phi$ ein Homomorphismus ist, folgt:
$ phi (a dot b) = phi (a) dot phi (b) = e_H dot e_H = e_H $
Also ist $a dot b in ker (phi)$
Sei $a in ker (phi)$. Dann:
$ phi (a) = e_H $
Da $e_H = e^(-1)_H$ folgt:
$ phi (a^(-1)) = phi (a)^(-1)) = e_H^(-1) = e_H $
Da alle Eigenschaften fuer eine Untergruppe, namentlich nicht Leerheit, Abgeschlossenheit und die Existenz eines Inversen gegeben sind, ist das Kernbild des Homomorphismus, $ker (phi)$, eine Untergruppe von $G$.
Falls $abs(ker (phi)) = G$, ist $phi$ trivial. Andernfalls ist
$lr(|ker (phi)|) = 1$, was bedeutet, dass $ker (phi) = { e }$,
das neutrale Element.
Angenommen $phi (a) = phi (b)$ fuer beliebige $a, b in G$, dann:
Wir betrachten das Element $a dot b^(-1) in G$ fuer beliebige $a, b in G$.
$ phi (a dot b^(1))=phi (a) dot phi (b^(1)) $
Da $phi (a) = phi (b)$ und $phi (b^(-1)) = phi (b)^(-1)$, folgt:
$ phi (a dot b^(1))=phi (a) dot phi (a)^(1) = e_H $
Da $a dot b^(-1)$ nun im Kern ist, aber $ker (phi) = {e}$, folgt:
$ a dot b^(-1) = e ==> a = b $
Da $phi (a) = phi (b) ==> a = b$ ist $phi$ injektiv.
+ Jeder Homomorphismus $phi: H arrow G$ ist entweder trivial oder surjektiv.
Sei $phi : H arrow.r G$ ein Homomorphismus. Da $G$ die
Ordnung $p$ hat, ist jede echte Untergruppe von $G$ trivial. Das
Bild $"im"(phi)$ ist nach dem selben Argument wie in 2a eine Untergruppe von $G$, daher gilt
$lr(|"im"(phi)|) = 1$ oder $lr(|"im"(phi)|) = p$.
Falls $lr(|"im"(phi)|) = 1$, ist $phi$ trivial. Sonst ist
$lr(|"im"(phi)|) = p$, was bedeutet, dass $"im"(phi) = G$.
Fuer surjektivitaet gilt es jetzt zu zeigen, dass
$ yG: xG: ϕ(x)=y. $
Dabei gilt:
$ im (phi) = G ==> forall y in G: y in im (phi) $
$ y in im (phi) ==> exists x in G: phi (x) = y $
also ist $phi$ surjektiv.
// Aufgabe 3
= Vektorraeume I
Wir betrachten den Vekorraum $V = RR^4$ mit den folgenden Unterraeumen:
$ U_1 = angle.l {(0, 1, 0, 2), (1, 0, 1, 0), (-1, 0, 1, 0)} angle.r, U_2 = angle.l {(1, 0, 3, 0), (0, 1, 0, 0), (1, 3, 3, 3)} angle.r $
+ Bestimmen Sie $U_1 sect U_2$.
*Loesung* in Papierform.
// Pruefen auf lineare Unabhaengigkeit der beiden Unterraeume:
//
// $ U_1: a vec(0, 1, 0, 2) + b vec(1, 0, 1, 0) + c vec(-1, 0, 1, 0) =^! 0 $
//
// $ U_2: a vec(1, 0, 3, 0) + b vec(0, 1, 0, 0) + c vec(1, 3, 3, 3) =^! 0 $
//
// Das Loesen mithilfe eines CAS liefert nur die triviale Loesung.
//
// Da jeweils alle drei Vektoren voneinander linear unabhaengig sind, koennen wir keinen verwerfen.
//
// Aufstellen des Gleichungssystems:
//
// $ mat(0, 1, -1, -1, 0, -1, 0;
// 1, 0, 0, 0, -1, -3, 0;
// 0, 1, 1, -3, 0, -3, 0;
// 2, 0, 0, 0, 0, -3, 0) $
//
// Loesen durch ein CAS ergibt folgenden Loesungsvektor:
//
// $ X = vec(3/2 b, 2 a+2 b, a+b, a, -3/2 b, b) $
//
// Einsetzen in die Gleichung von $U_2$ oder $U_1$ gibt:
//
// $ a vec(1, 0, 3, 0) + b vec(2, 3, 6, 6) $
//
// Also gilt:
//
// $ U_1 sect U_2 = angle.l {(1, 0, 3, 0), (2, 3, 6, 6)} angle.r $
+ Ist $U_1 union U_2 = V$?
//TODO
*Loesung* in Papierform.
// Aufgabe 4
= Vektorraeume II
+ Zeigen Sie, dass die Menge
$ V = {(x_1, x_2, x_3) in QQ^3: 7x_1 + 2x_2 - 3x_3 = 0} $
ein Untervektorraum von $QQ^3$ ist.
Sei $V = { (x_1 , x_2 , x_3) in bb(Q)^3 : 7 x_1 + 2 x_2 - 3 x_3 = 0 }$.
Um zu zeigen, dass $V$ ein Untervektorraum ist, prüfen wir die drei
Bedingungen:
$V$ ist nicht leer: Es gilt $vec(0, 0, 0) in V ==> V != emptyset$.
Abgeschlossenheit unter Addition:
Fuer $arrow(v) = (x_1 , x_2 , x_3) in V$ und
$arrow(w) = (y_1 , y_2 , y_3) in V$ gilt:
$ 7 (x_1 + y_1) + 2 (x_2 + y_2) - 3 (x_3 + y_3) = (7 x_1 + 2 x_2 - 3 x_3) + (7 y_1 + 2 y_2 - 3 y_3) = 0 , $
also ist $arrow(v) + arrow(w) in V$.
Abgeschlossenheit unter skalarer Multiplikation:
Fuer $arrow(v) = (x_1 , x_2 , x_3) in V$ und $lambda in bb(Q)$ gilt:
$ 7 (lambda x_1) + 2 (lambda x_2) - 3 (lambda x_3) = lambda (7 x_1 + 2 x_2 - 3 x_3) = 0 , $
also ist $lambda arrow(v) in V$.
Restliche Eigenschaften, wie die Assoziativitaet oder Kommutativitaet werden vom Koerper der rationalen Zahlen $QQ$ vererbt.
Da sonst alle drei Bedingungen erfüllt sind, ist $V$ ein Untervektorraum von
$bb(Q)^3$.
+ Zeigen Sie, dass $V = angle.l {(2, -7, 0), (0, 3, 2), (1, 1, 3)} angle.r$ ist.
*Loesung* in Papierform.
// Damit $V$ durch die drei Vektoren $r = vec(2, -7, 0), v = vec(0, 3, 2), w = vec(1, 1, 3)$ vollstaendig aufgespannt wird muessen die Vektoren Elemente von V sein.
//
// // Was wenn V nur 2dimensional ist?
//
// Fuer $r: 7 dot 2 + 2 dot -7 - 3 dot 0 = 14 - 14 = 0$
//
// Fuer $v: 7 dot 0 + 2 dot 3 - 3 dot 2 = 0 + 6 - 6 = 0$
//
// Fuer $w: 7 dot 1 + 2 dot 1 - 3 dot 3 = 7 + 2 - 9 = 0$
//
// Es gilt also $r, v, w, in V$.
//
// Da $w$ linear abhaengig von $v$ und $r$ ist muessen wir diesen nicht betrachten. Berechnen des Kreuzproduktes von $v$ und $r$ liefert:
//
// $ v times r = vec(7, 2, -3) $
//
// Deshalb wird die Gesamte Ebene $V$ durch die Vektoren aufgespannt.
+ Ist die Menge
$ W = {(x_1, x_2, x_3) in QQ^3: 7x_1 + 2x_2 - 3x_3 = 1} $
ein Untervektorraum von $QQ^3$?
Zuerst pruefe ich ob das neutrale Element in $W$ enthalten ist durch einsezten von $vec(0, 0, 0)$ in das Aussonderungsaxiom der Menge:
$ 7 dot 0 + 2 dot 0 - 3 dot 0 = 0 != 1 $
So kann $W$ kein Untervektorraum von $QQ^3$ sein, da diese Menge kein neutrales Element enthaelt.

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@@ -0,0 +1,226 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "4")
= Basis von Vektorraeumen
Sei $V$ ein $RR$-Vektorraum und $b_1, b_2, b_3, b_4$ eine Basis von $V$. Definiere
$ v_1 = b_1 + 2b_2 + b, $
$ v_2 = 2b_1 + b_3 + b_4 , $
$ v_3 = b_1 + b_2 + b_3 + b_4 , $
$ v_4 = b_2 + b_3 + b_4 , $
$ w = 2b_1 b_3 . $
+ Zeigen Sie, dass $v_1, v_2, v_3, v_4$ eine Basis von $V$ ist.
*Abgabe in Papierform.*
// Jede Basis von $V$ kann durch Kombination von $v_i$ dargestellt werden.
//
// $ b_1 = v_3 - v_4 \
// b_2 = v_4 - v_2 + 2 b_1 \
// b_3 = v_4 - b_2 - b_4 \
// b_4 = v_1 - b_1 - 2 b_2 $
//
// Es gilt $dim(V) = 4$. Angenommen, $dim(angle.l v_1, v_2, v_3, v_4 angle.r) = n != dim(V)$. Falls $n > dim(V)$, dann steht dies im Widerspurch zu der Annahme, dass $v_i$ nur durch 4 Basisvektoren konstruiert werden koennen.
//
//TODO Zweiter FALL
//
+ Definiere die beiden Unterräume $U_1 = {v_1, v_2, v_3}$ und $U_2 = {v_4, w}$.
Bestimmen Sie jeweils eine Basis von $U_1 U_2$ und $U_1 + U_2$.
*Abgabe in Papierform.*
//$A = U_1 + U_2 := {a, b: a in U_1, b in U_2}$
//$BB_A = {v_1, v_2, v_3, v_4, w}$, da alle 5 Vektoren linear unabhaengig sind.
//$B= U_1 sect U_2$
//Aufstellen einer Matrix:
//$ mat(2, 0, 1, 2, 1, 0; 0, 1, 1, 0, 2, 0; -1, 1, 1, 1, 0, 0; 0, 1, 1, 1, 1, 0) $
//Dies ergibt folgenden Loesungsvektor:
//$ X = vec(1, 1, -1, 1, 1) $
//Also folgt: $BB_B = {(2, 1, 0, 1)}$
= Lineare Unabhaengigkeit
Im $QQ^4$ definieren wir die Vektoren
$ v_1 = (1, 0, 0, 1), v_2 = (1, 2, 3, 4), v_3 = (4, 3, 2, 1), v_4 = (0, 1, 1, 0), $
$ w_1 = (1, 2, 1, 2), w_2 = (1, 0, 1, 0), w_3 = (0, 1, 0, 1) "und" w_4 = (1, 1, 1, 1). $
Entscheiden Sie jeweils, ob die $v_i$ bzw. $w_i$ linear unabhängig sind.
*Abgabe in Papierform.*
//Aufstellen einer Matrix:
//
//$ M_v = mat(1, 0, 0, 1; 1, 2, 3, 4; 4, 3, 2, 1; 0, 1, 1, 0) M_w = mat(1, 2, 1, 2; -1, 0, 1, 0; 0, 1, 0, 1; 1, 1, 1, -1) $
//
//Ermitteln der Determinanten:
//
//#image("Media/mat_v.png")
//#image("Media/mat_w.png")
//
//$therefore$ Die $v_i$ sind nicht linear unabhaengig, wohingegen die $w_i$ linear unabhaengig sind.
//
= Vektorraum von Funktionen
Sei $KK$ ein Körper und $V$ der Vektorraum aller Funktionen $f : KK KK$.
Definiere $U_1 = {f V | f (x) = f (x)}$ und $U_2 = {f V | f (x) = f (x)}$.
+ Zeigen Sie, dass $U_1$ und $U_2$ Unterräume von $V$ sind.
Ein Unterraum $U subset.eq V$ braucht drei Eigenschaften:
1. $f (x) = 0 in U$ .
2. $f , g in U: f + g in U$.
3. $f in U, lambda in K: lambda f in U$.
== $U_1 = { f in V divides f (x) = f (- x) }$
Nullfunktion: $f (x) = 0$ gehört zu $U_1$, da $0 = 0, quad forall x in K$ gilt.
Abg. unter Addition: Für $f , g in U_1$ gilt:
$ (f + g) (x) = f (x) + g (x) $ <sum1>
$ (f + g) (- x) = f (- x) + g (- x) $ <sum2>
$ therefore f (x) = f (- x) and g (x) = g (- x) &==>^(#[@sum1, @sum2]) (f + g) (x) = (f + g) (- x) \
&<==>^("Def.") f + g in U_1 $
Abg. unter sk. Mult. : Für $f in U_1$ und $lambda in K$ gilt:
$ (lambda f) (x) = lambda f (x) $
$ (lambda f) (- x) = lambda f (- x) $
$ therefore f(x ) = f(-x) ==> (lambda f) (x) = (lambda f) (- x) <==> lambda f in U_1 $
Damit ist $U_1$ ein Unterraum.
== $U_2 = { f in V divides f (x) = - f (- x) }$
Nullfunktion: $f (x) = 0$ gehört zu $U_2$, da $0 = - 0, quad forall x in K$ gilt.
Abg. unter Addition: Für $f , g in U_2$ gilt:
$ (f + g) (x) = f (x) + g (x) $
$ (f + g) (- x) = f (- x) + g (- x) $
$ f (x) = - f (- x) and g (x) = - g (- x) $
$ therefore (f + g) (- x) = - f (x) - g (x) = - (f (x) + g (x)) = - (f + g) (x) <==> f + g in U_2 $
Abg. unter sk. Mult.: Für $f in U_2$ und $lambda in K$ gilt:
$ (lambda f) (x) = lambda f (x) $
$ (lambda f) (- x) = lambda f (- x) $
$ f (x) = - f (- x) $
$ therefore (lambda f) (- x) = - lambda f (x) = - (lambda f) (x) <==> lambda f in U_2 $
Damit ist $U_2$ ein Unterraum.
////////////////////////////////////////////////////
+ Angenommen in $KK$ gilt $-1 != 1$. Zeigen Sie, dass $V = U_1 U_2$ ist.
Die Bedingung $V = U_1 xor U_2$ bedeutet:
+ $V = U_1 + U_2 <==> f = f_1 + f_2, f_1 in U_1 and f_2 in U_2$.
+ $U_1 sect U_2 = { 0 }$
Für $f in V$, definiere:
$ f_1 (x) = frac(f (x) + f (- x), 2) , quad f_2 (x) = frac(f (x) - f (- x), 2) . $
Es gilt:
$ f_1 (- x) = frac(f (- x) + f (x), 2) = frac(f (x) + f (- x), 2) = f_1 (x) ==> f_1 in U_1 $
$ f_2 (- x) = frac(f (- x) - f (x), 2) = - frac(f (x) - f (- x), 2) = - f_2 (x) ==> f_2 in U_2 $
$ f_1 (x) + f_2 (x) = frac(f (x) + f (- x), 2) + frac(f (x) - f (- x), 2) = f (x) $
Damit ist $V = U_1 + U_2$.
Sei $f in U_1 sect U_2$.
Dann gilt:
$ f (x) = f (- x) quad upright("und") quad f (x) = - f (- x) . $
$ f (x) = - f (x) arrow.r.double.long 2 f (x) = 0 . $
$ - 1 eq.not 1 <==> 0 eq.not 2 ==> f (x) = 0, forall x in K <==> f = 0 $
Da beide Bedingungen erfüllt sind, folgt: $V = U_1 xor U_2$.
= Polynome
Sei $KK$ ein Körper und $f K[X]$ gegeben durch
$ f(X) = sum_(j=0)^n a_j X_j $
mit $n >= 1 "und" a_n != 0$.
Zeigen Sie: Zu einem $c KK$ gibt es genau dann ein Polynom $g K[X]$ mit
$ f = (X c)g , $
wenn gilt
$ f(c) = sum_(j=0)^n a_j c_j = 0 $
// [=>]
+ Angenommen $f = (X -c)g$. Dann gilt:
$ f(c) = (c-c)g = 0 quad checkmark $
+ Angenommen $f(c) = 0$.
Sei $X = Y + c <==> Y = X - c$.
$ f &= sum_(j=0)^n a_j (Y+c)^j $
Falls $Y=0$, dann gilt:
$ f &= sum_(j=0)^n a_j c^j = 0 = 0g $
nach Vorraussetzung.
Sonst gilt:
$ f &= sum_(j=0)^n a_j (Y+c)^j = sum_(j=0)^n a_j (Y+c)^j - a_j c^j + a_j c^j \
&= sum_(j=0)^n a_j (Y+c)^j - a_j c^j + underbrace(sum_(j=0)^n a_j c^j, f(c) = 0) $
Wobei in der expandierten Form von $(Y+c)^j$ nach dem Binomial Satz, jeder Summand den Faktor $Y$ entaehlt, ausser $c^j$, was sich hier aber kuerzt.
Da jeder Summand von $f$ den Faktor $Y = X - c$ mindestens einmal enthaelt ist $f$ restlos durch $X - c$ teilbar. Damit laesst sich $f$ wie folgt schreiben:
$ f = (X-c)g <==> g = f/(X-c) quad checkmark $
$qed$

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@@ -0,0 +1,232 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "5")
= $CC$-Vektorraum
Betrachte den $CC$-Vektorraum $V = CC^4$ und
$ w_1 = (1, i, 0, i), w_2 = (i, 1, 0, i), w_3 = (0, 2i, 0, i + 1) in CC^4 . $
Sei $W = {w_1, w_2, w_3}$. Bestimmen Sie einen zu $W$ komplementären Unterraum vom $V$ und geben Sie jeweils eine Basis von $U$ und $W$ an.
*Abgabe in Papierform*.
//$ W_B = angle.l {w_1, w_2} angle.r $
//
//$ U_B = angle.l {(0, 0, 1 ,0), (i - 1, 1 - i, 0, 2)} angle.r $
//
//Es gilt:
//
//$ V = W plus.circle U $
//
//was aus der linearen Unabhaengigkeit von den Basisvektoren von $W$ und $U$ folgt und da
//
//$ dim(V) = dim(W) + dim(U) = 4 . $
= Komplementaere Unterraeume
Sei $K$ ein Körper und $V$ ein K-Vektorraum mit $m$ Unterräumen $W_1, . . . , W_m V$.
+ Zeigen Sie, dass die folgenden zwei Aussagen äquivalent sind:
#enum(numbering: "(i)",
enum.item(1)[Es gilt $V = W_1 . . . W_m$.],
enum.item(2)[Für jedes $v V$ gibt es eindeutige $w_1 W_1, . . . , w_m W_m "mit" v = w_1 + . . . + w_m$. ])
Angenommen (i). Dann folgt:
Also ist hier die Null auf genau eine Weise darstellbar:
$ 0 = w_1 + w_2 + ... <==> 0 = 0 + 0 ... $ <null>
Sei $v in V$.
$ v = w_1 + w_2 + ... = w'_1 + w'_2 + ... \
<==> 0 = (w_1 - w'_1) + (w_2 - w'_2) + ... $
Nach @null muss also $w_i = w'_i$, wodurch die Darstellung von $v$ eindeutig ist.
Angenommen (ii). Dann gilt:
$ v = w_1 + . . . + w_m <==> V = W_1 plus ... plus W_m . $ <comp>
Sei $A(n) :<==> U = W_1 + ... + W_(n), O = W_(n+1) + ... + W_m: U plus.circle O$
Induktionsanfang (IA): Sei $V$ wie hier mit $n=1$ folgt:
$ underbrace(W_1, U) plus underbrace(W_2 plus ... plus W_(m), O) = V $
Sei nun $v in U sect O$, dann folgt:
$ v = u_1 = o_m $
Da $v$ jedoch eindeutig dargestellt werden muss, folgt $u_1 = o_m = 0$.
Also ist:
$ U_1 sect W_m = 0 ==>^("mit" #[@comp]) U_1 plus.circle W_m $
Induktionshypothese (IH): Angenommen A(n), fuer $n in N$.
Induktionsschritt (IS): Nun gilt es zu zeigen, dass A(n+1) auch gilt.
...
*Der Rest ist in Papierform*
+ Ist die folgende Aussage ebenfalls äquivalent zu den ersten beiden? Geben Sie einen Beweis oder ein Gegenbeispiel an.
(iii) Es gilt $V = W_1 + . . . + W_m$ und $W_i W_j = {0}$ für alle $1 i < j m$.
Gegenbeispiel:
$ V = RR^2, quad W_1 = angle.l (0, 1) angle.r , angle.l (1, 0) angle.r, angle.l (1, 1) angle.r $
Dann gilt:
$ V = W_1 + W_2 \
sect.big W_i = 0 $
da $W_1$ und $W_2$ linear unabhaengig sind und sich die drei Geraden im Ursprung schneiden.
Sei $v = (1, 1)$, dann folgt:
$ v = w_1 + w_2 = w_3 = vec(1, 0) + vec(0, 1) = vec(1, 1) $
Also ist die Darstellung von $v in V$ nicht eindeutig.
= Projektionen
Sei $K$ ein Körper und $V$ ein K-Vektorraum.
Angenommen $ϕ: V V$ ist eine lineare Abbildung mit der Eigenschaft $ϕ ϕ = ϕ$ <2b1> .
Zeigen Sie, dass es zwei Untervektorräume $W_1, W_2 V$ mit $V = W_1 W_2$ gibt, sodass die Gleichungen $ϕ(w_1) = w_1$ für alle $w_1 W_1$ und $ϕ(w_2) = 0$ für alle $w_2 W_2$ gelten.
Setze folgenden UVR von $V$:
$ W_1 = im(phi.alt), quad W_2 = ker(phi.alt) $
Nun gilt fuer $v in V$:
$ phi.alt(phi.alt(v)) &=^(#[@2b1]) phi.alt(v) \
<==> phi.alt(phi.alt(v)) - phi.alt(v) &= 0 \
<==>^("lin.") phi.alt(phi.alt(v) - v) &= 0 $
Also folgt:
$ k &= phi.alt(v) - v, quad k in ker(phi.alt) \
<==> v &= phi.alt(v) - k, quad k in W_2, quad phi.alt(v) in W_1 $
Da $v$ beliebig war, gilt: $V = W_1 + W_2$.
Sei $x in W_1 sect W_2$.
Dann gilt:
$ x in W_1 &==> phi.alt(x) = x \
x in W_2 &==> phi.alt(x) = 0 \
therefore x &= 0 $
Da $x$ beliebig war, folgt: $W_1 sect W_2 = 0$.
Also ist $V = W_1 plus.circle W_2$. Die Eigenschaften von $phi.alt$ gelten nach Konstruktion.
$qed$
= Fibonacci
Sei $V := {(a_i)_(iN) : a_i R}$ der R-Vektorraum aller reellen Folgen.
Wir definieren die lineare Abbildung $ϕ$ durch
$ ϕ: V V, (a_1, a_2, a_3, . . .) |-> (a_2, a_3, . . .) . $
Definiere nun
$ psi = ϕ ϕ ϕ id(V) . $ <fib>
+ Bestimmen Sie die Dimension von $ker(ψ)$.
Zuerst bestimme ich den Kern von $psi$:
$ ker(psi) = {v in V: psi(v) = 0 <==> phi(phi(v)) - phi(v) - v = 0} $
Die Funktion $phi$ verschiebt alle Elemente von $v in V$ um einen Index nach links.
Aus der Definition von $phi$ folgt, dass folgendes gelten muss:
$ forall k in ker(psi): k_n = k_(n-1) + k_(n-2), quad n > 2 $ <ker>
Also gilt: Damit ein $v in V$ im Kern von $psi$ liegt muessen alle Elemente durch die ersten Beiden eindeutig bestimmt sein.
Eine moegliche Basis fuer den Kern ist:
$ bold(b'_1) = (1, 0, a_3, a_4, ...) \
bold(b'_2) = (0, 1, a_3, a_4, ...) $
Diese Basisvektoren sind linear unabhaengig und jedes Element laesst sich durch Linearkombination dieser beiden Vektoren darstellen.
Da sich der Kern durch zwei Basisvektoren darstellen laesst, folgt:
$ dim(ker(psi)) = 2 $
+ Finden Sei eine Basis $b_1, . . . , b_m$ von ker(ψ), die die Form $b_i = (α_i, α_i^2 , α_i^3 , . . .)$ für reelle Zahlen $α_1, . . . , α_m$ hat.
Jeder Basisvektor vom Kern muss im Kern liegen, also:
$ alpha^n = alpha^(n-1) + alpha^(n-2), quad forall n > 2 $
Hier waehlen wir $n=2$ o.E.d.A, da wir die Gleichung immer durch $alpha^t$ teilen koennen, da $alpha != 0$, da der Nullvektor kein Basisvektor vom Kern sein kann.
Wir wollen also die folgende Gleichung loesen:
$ alpha^2 - alpha - 1 = 0 $
Nach der Lösungsformel für die allgemeine quadratische Gleichung folgt fuer $alpha$:
$ alpha = (1+ sqrt(5))/2, quad dash(alpha) = (1- sqrt(5))/2 $
Da der Kern zweidimensional ist und $bold(b_1)$ und $bold(b_2)$ linear unabhaengig sind, folgt:
Also folgt fuer diese spezifische Basis von $ker(psi)$:
$ bold(b)_1 = (alpha, alpha^2, alpha^3, ...), quad bold(b)_2 = (dash(alpha), dash(alpha)^2, dash(alpha)^3, ...) $
+ Sei die Fibonacci-Folge $(F_n)_(nN)$ definiert durch: $F_1 = 1, F_2 = 1, F_(n+2) = F_(n+1) + F_n$ für alle $n N$. Zeigen Sie, dass $F_n ker(ψ)$ liegt und schreiben Sie $(F_n)$ als Linearkombination ihrer Basis $b_1, . . . , b_m$.
$ F_(n+2) &= F_(n+1) + F_n \
<==> F_(n) &= F_(n-1) + F_(n-2), forall n > 2 $
Damit liegt $F_n$ nach @ker im Kern von $psi$.
Wir wissen, dass $F_1 = 1$ und $F_2 = 1$, wodurch $F_((0)) = 0$ sein muesste.
Ermitteln von $c_1, c_2$, durch einsetzen in die bekannte Gleichung fuer ein Element des Kerns:
$ 0 &= c_1 ((1+ sqrt(5))/2)^0 + c_2 ((1- sqrt(5))/2)^0 <==> c_1 = - c_2 \
1 &= c_1 (1+ sqrt(5))/2 + c_2 (1- sqrt(5))/2 \
<==> 1 &= c_2 (1- sqrt(5))/2 - c_2 (1+ sqrt(5))/2 <==> 1 = (-2 sqrt(5))/2 c_2 ==> c_2 = -1/sqrt(5) \
therefore &underline(c_2 &= -1/sqrt(5)) = - c_1 ==> underline(c_1 = 1/sqrt(5)) $
Also:
$ (F_n) = 1/sqrt(5) bold(b)_1 - 1/sqrt(5) bold(b)_2 $
+ Bestimmen Sie eine Formel $F_n = sum^m_(i=1) c_i alpha_i^n$ , mit der die Fibonacci-Folge direkt berechnet werden kann.
Wir wissen aus den Vorherigen Aufgabenteilen alles um eine geschlossene Form fuer die Fibonaccifolge aufzuschreiben.
Wir muessen nur das Element der beiden Basisvektoren an $n$ Stelle ermitteln, was wir durch die Eigenschaft der Basisvektoren von Aufgabenteil b) tun koennen.
Also ergibt sich die geschlossene Formel als:
#rect($ F_n = 1/sqrt(5) ((1+ sqrt(5))/2)^n - 1/sqrt(5) ((1- sqrt(5))/2)^n $)

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@@ -0,0 +1,361 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "6")
#import "@preview/pavemat:0.1.0": pavemat
= Vektorraeume
+ Zeigen Sie, dass die Menge
$ V := {x+y sqrt(2) | x, y in QQ} $
mit der Addition auf $RR$ und der durch
$ lambda dot (x + y sqrt(2)) := lambda x + lambda y sqrt(2) $
definierten Multiplikation mit Skalaren zu einem Vektorraum ueber $QQ$ wird und bestimmen Sie die Dimension von $V$.
Eigenschaften wie Distributivitaet und Assoziativitaet werden von $QQ$ vererbt.
Seien $v, w in VV$ und $lambda in QQ$.
$ v + w &= (a + b sqrt(2)) + (c + d sqrt(2)) \
&= a + c + b sqrt(2) + d sqrt(2) \
&= x + (b + d) sqrt(2) \
&= x + y sqrt(2) in V $
da $a+c in QQ$ ud $b+d in QQ$.
$ lambda dot v &= lambda dot (x + y sqrt(2)) \
&= lambda x + lambda y sqrt(2) in QQ $
da $lambda x in QQ$ und $lambda y in QQ$
Da $1$ und $sqrt(2)$ linear unabhaengig sind (ueber $QQ$) folgt:
$ dim(V) = 2 $
+ Zeigen Sie, dass $V$ mit der Multiplikation auf $RR$ ein Koerper ist.
Es gilt zu zeigen:
*Addition*:
- Kommutative Addition
_Wird vererbt_
- Assoziative Addition
_Wird vererbt_
- Inverses der Addition
Sei $v = a + b sqrt(2)$.
$ v + v' = 0 => v' &= -v \
&= -(a + b sqrt(2)) \
&=^(#[@dist]) underline(underline(-a - b sqrt(2))) $
- Neutrales der Addition
Das Neutrale ist hier $0 + 0 sqrt(2)$.
*Multiplikation*:
- Kommutative Multiplikation
_Wird vererbt_
- Assoziative Multiplikation
_Wird vererbt_
- Inverses der Multiplikation
Sei $v = a + b sqrt(2)$.
$ v v' = 1 => v' &= 1/v \
&= 1/(a + b sqrt(2)) = (a - b sqrt(2))/((a + b sqrt(2))(a-b sqrt(2)))\
&= (a - b sqrt(2))/(a^2 + 2 b^2) \
&= underline(underline(underbrace(a/(a^2 + 2 b^2), c in QQ) - (b )/underbrace(a^2 + 2 b^2, d in QQ)sqrt(2))) $
- Neutrales der Multiplikation
Das Neutrale ist hier $1 + 0 sqrt(2)$.
*Distributivitaet*:
$ (x + y sqrt(2)) (z + u sqrt(2)) &= x z + 2y u + x u sqrt(2) + z y sqrt(2) \
&= 2y u + x z + (x u + z y)sqrt(2) \
&= a + b sqrt(2)
$ <dist>
Wobei $a = 2y u + x z in QQ$ und $b = x u + z y in QQ$.
$qed$
+ Sei $W$ der von $1, sqrt(2), sqrt(3)$ und $sqrt(6)$ in $RR$ erzeugte $QQ$-Vektorraum. Bestimmen Sie die Dimension. Zeigen Sie, dass $W$ auch ein Vektorraum ueber dem Koerper $V$ aus Teil (b) ist. Bestimmen Sie wieder die Dimensionen.
Unabhaengigkeit der Basen von $W$ zeigen:
Es muss gelten (mit $a, b, c, d in QQ$ und $a b c d != 0$):
$ a + b sqrt(2) + c sqrt(3) + d sqrt(6) = 0 \
b sqrt(2) + c sqrt(3) = -1 dot (d sqrt(6) + a) \
2 b^2 + 3 c^2 + 2 b c sqrt(6) = 6 d^2 + a^2 + 2 a d sqrt(6) \
2 b c sqrt(6) - 2 a d sqrt(6) = - (2 b^2 + 3 c^2) + 6 d^2 + a^2 \
sqrt(6) (2 b c - 2 a d ) = 6 d^2 + a^2 - (2 b^2 + 3 c^2) \
sqrt(6) = (6 d^2 + a^2 - (2 b^2 + 3 c^2))/(2 b c - 2 a d ) =: l \
$ <lind>
damit die Basen voneinander linear unabhaengig sind.
Da $QQ$ ein Koerper ist, gilt $l in QQ$. Somit muss $sqrt(6) in QQ$ damit die Gleichung eine Loesung hat.
Angenommen $sqrt(6) = p/q$, wobei $p, q$ teilerfremde positive natuerliche Zahlen sind.
Die Quadratwurzel von 6 kann keine natuerliche Zahl sein, da $4 < 6 < 9 => 2 < sqrt(6) < 3$.
$ sqrt(6) = p/q \
6 q = p^2/q $
wobei $6 q in NN$. Es gilt $p^2/q in.not NN$, da sie teilerfremd sind $arrow.zigzag$.
Es folgt also $sqrt(6) in.not QQ$. Also kann @lind nicht geloest werden.
Da so $1, sqrt(2), sqrt(3)$ und $sqrt(6)$ linear unabhaengig sind (ueber $QQ$) folgt:
$ dim(W_QQ) = 4 $
Wenn wir nun $V$ als unseren Koerper betrachten, dann faellt direkt auf, dass $1 "und" sqrt(2)$ nicht mehr linear unabhaengig sind, da ($a + b sqrt(2), c + d sqrt(2) in V$):
$ a + b sqrt(2) &= (c + d sqrt(2)) sqrt(2) \
&= 2 d + c sqrt(2) $
Auch sind $sqrt(3), sqrt(6)$ voneinander linear abhaengig:
$ sqrt(3)(a + b sqrt(2)) &= sqrt(6) (c + d sqrt(2)) \
a sqrt(3) + b sqrt(6) &= 2 d sqrt(3) + c sqrt(6) $
Das gleiche laesst sich auch beim Einsetzen der Eigenschaften von $v in V$ und unter Betrachtung des ersten Teilergebnisses erkennen ($lambda_i in V$):
$ lambda_1 + lambda_2 sqrt(2) + lambda_3 sqrt(3) + lambda_4 sqrt(6) \
<==> undershell((a_1 + a_2 sqrt(2)) + (2 b_1 + b_2 sqrt(2)), #[lin. abh.]) + undershell((c_1 sqrt(3) + c_2 sqrt(6)) + ( 2 d_1 sqrt(3) + d_2 sqrt(6)), #[lin. abh.]) $
Nach dem Selben Argument wie oben sind die beiden Bloecke, durch betrachten der jeweiligen Bassen, voneinander linear unabhaengig.
Es folgt also:
$ dim(W_V) = 2 $
= Gleichungssystem
Loesen Sie das folgende lineare Gleichungssystem
$ x+y &=-1 \
-x + y &= -1 \
x+y -z &= 0 $
sowohl ueber dem koerper $QQ$ als auch ueber dem Koerper $FF_3$.
Zuerst wird als Koerper $QQ$ angenommen.
Umformen in eine Matrix mit Loesungsspalte:
$ mat(1, 0, 1, -1; -1, 1, 0, -1; 1, 1, -1, 0; augment: #(-1)) $
Gaussverfahren anwenden:
#grid(columns: 4,
$ mat(1, 0, 1, -1; 0, 1, 1, -2; 0, 1, -2, 1; augment: #(-1)) $,
$ mat(1, 0, 1, -1; 0, 1, 1, -2; 0, 0, -3, 3; augment: #(-1)) $,
$ mat(1, 0, 1, -1; 0, 1, 1, -2; 0, 0, 1, -1; augment: #(-1)) $,
$ mat(1, 0, 1, -1; 0, 1, 0, -1; 0, 0, 1, -1; augment: #(-1)) $,
)
Loesungsmatrix:
$ mat(1, 0, 0, 0; 0, 1, 0, -1; 0, 0, 1, -1; augment: #(-1)) $
Es folgt also:
$ x &= 0 \
y &= -1 \
z &= -1 $
Definiere den Koerper $FF_3 = {0, 1, 2}$.
Betrachten Matrix (Welche mit dem Gaussverfahren bistimmt wurde):
$ mat(1, 0, 1, -1; 0, 1, 1, -2; 0, 0, -3, 3; augment: #(-1)) $,
Hier duerfen wir nicht durch 3 teilen, da $3 = 0$ in $FF_3$ gilt.
Also machen wir eine Fallunterscheidung fuer $z$:
Auch kann $z$ jeden Wert annehmen, da
$ -3 dot 0 = 0 \
-3 dot 1 = 0 \
- 3 dot 2 = 0 $
Fall 1: ($z = 0$)
Es muss gelten:
$ x = -1 = 2 \
y = -2 = 1 $
Fall 2: ($z = 1$)
$ x + 1 = -1 = 2 => x = 1 \
y + 1 = -2 = 1 => y = 0 $
Fall 3: ($z = 2$)
$ x + 2 = -1 = 2 => x = 0 \
y + 2 = -2 = 1 => y = 2 $
Die Loesungsmenge ist hier also:
$ LL = {(0, 2, 2), (1, 0, 1), (2, 1, 0)} $
= Matrix invertieren
Ist die Matrix $A in QQ^(4 times 4)$ mit $A = mat(1, 1, 0, 1; 0, 1, 0, 3; -1, 0, 1, 2; 0, 1, 1, 4)$ invertierbar?
Benutzen Sie nur die Hilfsmittel die einschliesslich der Vorlesung vom 29.1 zur Verfuegung stehen.
Bijektive Umformungen mit dem Gaussverfahren:
#grid(
columns: 2,
row-gutter: 10pt,
$ mat(1, 1, 0, 1;
0, 1, 0, 3;
-1, 0, 1, 2;
0, 1, 1, 4) $,
$ mat(1, 1, 0, 1;
0, 1, 0, 3;
0, 1, 1, 3;
0, 1, 1, 4) $,
$ mat(1, 1, 0, 1;
0, 1, 0, 3;
0, 0, 1, 0;
0, 0, 1, 1) $,
$ mat(1, 1, 0, 1;
0, 1, 0, 3;
0, 0, 1, 0;
0, 0, 0, 1) $,
$ mat(1, 1, 0, 1;
0, 1, 0, 0;
0, 0, 1, 0;
0, 0, 0, 1) $,
$ mat(1, 0, 0, 0;
0, 1, 0, 0;
0, 0, 1, 0;
0, 0, 0, 1) $,
)
Da der $A$ eine $4 times 4$ Matrix ist und einen Rank von $4$ hat, ist $A$ invertierbar.
$qed$
= Polynome II
Sei $V_n := {f in K[X]: deg(f) <= n}$ die Menge der Polynome von Grad hoechstens $n$ ueber einem Koerper $K$.
+ Zeigen Sie, dass $V_n$ ein Untervektorraum der Dimension $n+1$ von $K[X]$ ist.
Pruefen der Eigenschaften fuer einen Unterraum:
Abgeschlossenheit unter Addition:
Seien $f, g in V_n$, also $deg(f), deg(g) <= n$.
Nun gilt:
$ deg(f+g) = max({deg(f), deg(g)}) <= n ==> f+g in V_n $
Abgeschlossenheit unter skalarer Multiplikation:
Fuer $c in K$ und $c != 0$, gilt:
$ deg(c f ) = deg(f) ==> c f in V_n $
Das Nullpolynom ist in $V_n$ enthalten, da
$ deg(0) = 0 <= n, quad forall n in NN $
Eine Basis von $V_n$ ist gegeben durch:
$ B_(V_n) = {X^0, X^1, X^2, ... , X^n} $
Diese Basis hat $n+1$ Elemenente, weshalb die gilt:
$ dim(V_n) = n+1 $
+ Zeigen Sie weiter, dass die Abbildung
$ phi: V_n -> V_(n+2), quad f |-> (X^2 + 1)f $
eine lineare Abbildung ist.
Zuerst pruefen der ersten Eigenschaft:
Seien $f, g in V_n$ und $lambda in K$.
$ phi(f + g) &= (X^2 + 1)(f + g) \
&= X^2 dot f + f + X^2 dot g + g \
&= (X^2 + 1)f + (X^2 + 1)g \
&= phi(f) + phi(g) $
$ lambda dot phi(f) &= lambda dot (X^2 + 1) dot f \
&= (X^2 + 1) dot lambda f \
&= phi(lambda f) $
$qed$
Ein Polynom kann problemlos mit einem Skalar multipliziert werden.
Auch ist die Multiplikation mit einem Anderen Polynom anderer Ordnung moeglich.
+ In allen $V_n$ sei die Basis $X^0, X^1, ..., X^n$ gegeben.
Ist $f=a_n X^n + ... + a_0 X^0$ und $(X^2 + 1)f = b_(n+2) X^(n+2) + ... + b_0 X^0$, dann ist durch $phi_n$
auch eine Abbildung $Phi_n: K^(n+1) -> K^(n+3)$ mit
$ (a_0, a_1, ..., a_n) |-> (b_0, b_1, ..., b_(n+2)) $
gegeben. Zeigen Sie, dass $Phi_n$ linear ist und bestimmen Sie die zugehoerige Matrix.
Sei $f,g in V^n$ und $lambda in K$.
$ Phi(f+g) &= Phi(f) + Phi(g) $
$ lambda dot Phi(f) &= Phi(lambda dot f) $
nach dem selben Argument wie in Teil (b).
Die zugehoerige Matrix sieht wie folgt aus:
#{
set text(size: 1.1em)
pavemat(
delim: "[",
)[$ mat(1, 0, 0, 0, 0, ..., 0;
0, 1, 0, 0, 0, ..., 0;
1, 0, 1, 0, 0, ..., 0;
0, 1, 0, 1, 0, ..., 0;
0, 0, 1, 0, 1, ..., 0;
dots.v, dots.v, dots.v, dots.down, dots.down, dots.down, 0;
0, 0, 0, 0, 1, 0, 1;) $]
}
wobei sie $n+1$ Spalten und $n+3$ Reihen hat.

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@@ -0,0 +1,81 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "7")
= Vektorraeume
Fuer eine Matrix $A = (a_(i j)) in K^(n times n)$ definieren wir die Reiehen- und Spaltensummen durch
$ R_r (A) := sum^n_(i = 1) a_(r i) quad "und" quad S_s (A) := sum^n_(i = 1) a_(i s) . $
Sei $V$ die Menge aller $n times n$- Matrizen fuer die alle Reiehen- und Spaltensummen gleich sind.
Also
$ V:= {A in K^(n times n):R_r (A) = S_s (A) "fuer alle" r, s = 1, ..., n} $
+ Zeigen Sie, dass $V$ ein Untervektorraum von $K^(n times n)$ ist.
Seien $v, w in V$.
Bei der Matrixaddition werden alle Reiehen und Spalten addiert. Dabei gilt:
$ v_(i j) = c_1, quad w_(i j) = c_2 $
Also
$ v_(i j) + w_(i j) = c_1 + c_2 = c => v + w in V $
$ lambda v = lambda v_(i j) = lambda c_1 = c => lambda v in V $
+ Bestimmen Sie die Dimension und eine Basis von $V$.
Wir koennen alle Eintraege von $v in V$ beliebig waehlen, bis auf jeweils die letzen innerhalb einer Zeile oder Spalte. Daraus muss folgen:
$ dim(V) = (n-1)(n-1) = (n-1)^2 $
= Einheitsmatrix
Sei $A in K^(n times n)$ mit der Eigenschaft, dass $A B = B A, quad forall B in K^(n times n)$ gilt.
Zeigen Sie, dass $A = lambda E_n$ fuer ein $lambda in K$ ist.
Hier gilt es zu zeigen, dass nur ein Vielfaches der Einheitsmatrix die Kommutativit mit einer beliebigen Matrix $B$ erfuellt.
Sei $B = bb(1)$. Falls $A = bb(1)$ dann waehle $B != bb(1) and B != bb(0)$.
Angenommen fuer $A$ gilt, dass $exists a_(i j): i != j: a = lambda != 0$.
Nach Matrixmultiplikationsvorschrift ist diese nicht kommutativ $arrow.zigzag$.
Wir wissen also, dass $A = mat(a, 0, 0, 0, ...;0, b, 0, 0, ...; 0, 0, c, 0, ...; 0, 0, 0, d, ...; dots.v, dots.v, dots.v, dots.v, dots.down)$ sein muss.
Angenommen $a, b, c, ...$ sind ungleich. Dann laesst sich wieder durch Matrixmultiplikation ein Widerspruch erzeugen.
Falls nun aber $a = b = c = ...$, dann ist $A = lambda E_n$.
$qed$
= Inverse einer Matrix
Bestimmen Sie das Inverse der Matrix $A = mat(1, -1, 0, 1; 1, 0, -1, 1; 2, 3, -4, 1; 1, 0, 0, 1)$.
Anwenden des Gaussverfahrens mit der Erweiterten Matrix:
$ mat(1, -1, 0, 1, 1, 0, 0, 0;
1, 0, -1, 1, 0, 1, 0, 0;
2, 3, -4, 1, 0, 0, 1, 0;
1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1; augment: #4) $
= Abbildungsmatrix
Sei $frak(B)_1 = {(1, 0, 1), (1, 1, 0), (0, 1, 1)}$ eine Basis von $QQ^3$ und $frak(B)_2 = {(1,1), (-1, 1)}$ eine Basis von $QQ^2$. Sei $phi: QQ^3 -> QQ^2$ gegeben durch die Abbildungsmatrix
$ A = mat(1, 2, 3; 4, 5, 6) $
+ Bestimmen Sie die Abbildungsmatrix $A'$ von $phi$ bezueglich der Basen $frak(B_1)$ und $frak(B_2)$.
+ Nach der Vorlesung gibt es $X in Q^(3 times 3)$ und $Y in QQ^(2 times 2)$, sodass $A = X A' Y$ gilt.
Bestimmen Sie $X$ und $Y$.

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@@ -0,0 +1,21 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "8")
= Determinanten I
Sei $K$ ein Koerper mit $"char"(K) != 2$.
+ Seien $A, B$ zwei $n times n$ Matrizen mit Eintraegen in $K$. Definiere $b_(i j) := (-1)^(i+j) a_(i j)$.
Zeigen Sie, dass $A = det(B)$.
+ Bestimmen Sie abhaengig von $n$ die Determinante der Matrix:
$ C = mat(0, 1, ..., 1; 1, dots.down, dots.down, dots.v; dots.v, dots.down, dots.down, 1; 1, dots, 1, 0) $
= Determinanten II
= Lineare Abbildung
= Dualraeume

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@@ -0,0 +1,11 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "9")
=
=
=
=

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@@ -0,0 +1,11 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "10")
=
=
=
=

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@@ -0,0 +1,11 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "11")
=
=
=
=

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@@ -0,0 +1,11 @@
// Load the preamble
#import "../conf.typ": conf
#show: conf.with(week: "12")
=
=
=
=

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@@ -0,0 +1,30 @@
= Der Homomorphiesatz
Seien $V, W$ VR ueber den Koerper $KK$ und $phi: V -> W$ linear mit Kern $K$. Dann ist durch
$ Phi : V slash K -> W, quad v + K |-> phi(v) $
ein Isomorphismus zwischen $V slash K$ und $phi(V)$ gegeben.
df
Lemma:
$phi: V -> W$ linear injektiv $<==>$ $ker(phi) = {0}$.
Es kommt nicht drauf an, welches $v$ ich waehle um eine Nebenklasse zu definieren!
Bew: Eigenschaft Kern, und Nebenklassen von v1 und v2
Noch zu zeigen ist die surjektivitaet und die injektivitaet von $Phi$.
Mit dem Umwegsargument ist Jeder Vektorraum zu jedem isomorph?? Wo scheitert das Argument.
Nutzen der Definition von liearitaet
FRAGEN:
Seien V,W K-VR und phi linear was genau ist der Kern von phi??
Was ist eine lineare Abbildung zwischen zwei VR

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@@ -0,0 +1,21 @@
// 2024-11-26 10:19
//
= Complex Numbers
$ (RR^2, +), quad (a, b) dot.circle (c, d) = (a c - b d, a d + b c) $
Mit diesem Produkt wird $RR^2$ zum Koerper $CC$, wir verstehen $RR$ als Teil von $CC$, naemlich $(a, 0); quad (0, 1) dot (0, 1) = (-1, 0)$.
//#grid(columns: 2, [sd], [dsf])
//
$ (a, b) = a + ib \
Ist $z=x+iy, quad (x, y) in RR^2$, dann sei
Produkt von zwei Matrizen

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@@ -0,0 +1,21 @@
- Das Objekt Matrix $A in K^(r times s)$
- Zeilen und Spaltenvektor sind Teil von jeder Matrix
- Hauptdiagonale einer Matrix Nebendiagonale wenn quadratisch
- r = s <==> quadratische Matrix
= Saetze
Ezaine lineare Abbildung $Phi: K^s -> K^r$ ist gleichbedeutend zu einer Matrix mit s spalten und k reihen.
bash
$dim(L(K^s, K^r)) = rs$; und es gilt dass die Summe der linearen Abbildungen gleich des Summe der Matritzen ist.
Es gelten folgende Rechenregeln:
- Distributivitaet (Achtung; die Seiten sind unterschiedlich.)

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@@ -0,0 +1,13 @@
= Matrizen
Die Multiplikation ist im allgemeinen nicht kommutativ.
Aufgrund der Gruppeneigenschaft, jedoch die Mult. mit der Inversen.
Der Gauss Algorithmus ist vollstaendig reversibel.
- Rekursive Vorschrift fuer den Algo.
$G L_n (K)$ general linear group over $K$ with $n$ rows.
Wie schreibt man ein LGS formal richtig auf (mit der Summensschreibweisse.)

115
S1/AGLA/Vorlesungen/VL7.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,115 @@
= Vektorraeume
Ein Vektorraum ueber einem Koerper $K$ ist eine abelische Gruppe $(V, +)$ mit einer Abbildung $K times K arrow V$ (Mult. mit Skalaren), die die Bedingungen
$ (lambda + mu)v = lambda v + mu v, lambda(v+w) = lambda v + lambda w | forall lambda, mu in K, v, w, in V $
$ (lambda mu)v = lambda(mu v), 1 v = v $
erfuellt.
== Bsp
$K^n = K times ... times K = {(x_1, ..., x_j): x_j in K}, lambda (x_1, ..., x_n) = (lambda x_1, ..., lambda x_n)$
$RR$ ist ein $QQ$-Vektorraum
$V_1, V_2$ seien K-Vektorraum. $V_1 times V_2 = {(v_1, v_2): v_j in V_j}$
$K times (V_1 times V_2) arrow V_1 times V_2, (lambda, (v_1, v)2)) arrow.flat (lambda v_1, lambda v_2).
$(V_i)_(i in I)$ sumtlich K-Vektorraum.
$V:= bigX_under(i in I) V_i = {f: I arrow bigU_under(i in I) V_i: f(i) in V_i}
in V bildet
$ W = {f: I arrow bigU_under(i in I) V_i, f(i) in V_i, f(i) != 0 nur fuer endlich viele i in I} $
einen Untervektorraum. Ist $I$ endlich, dann $W = V$. Sei $f, g in W$ und $I(f) = {i in I: f(i) !=0}$.
////////////////
Lemma 1: Sei $V$ ein K-Vektorraum $lambda in K, v in K$. Dann ist $lambda v = 0 <==> lambda = 0 or v = 0$
Ist $lambda = 0$, dann benutze $0 v = (0+0)v = 0v + 0v <=> 0 = 0 v + 0v v + (-0 v) = 0 v$. Genauso: $V=0 => lambda v = 0$.
Ist $lambda != 0$ aber $lambda v = 0$, dann $v = 11 v = lambda^(-1) (lambda v) = lambda(-1) 0 = 0 = 11 v = v$
$ v + (-w) = v -w $
///////////////
Lemma 2:
$V$ ein K-Vektorraum und $lambda in K, v in V$. Kann ist $(- lambda) v = - (lambda) v = - (lambda v), wir schreiben deshalb kurz $- lambda v$
denn: $0 = (lambda - lambda) v = lambda v + (- lambda) v = lambda v - (lambda v)$
///////////
Mehr zu Untervektorraeumen. Gegeben $V$ ein K-Vektorraum. Hat die "tivialen Untervektorraeume" ${0}$ (Nullraum) und $V$.
Lemma 3:
Ist $(W_i)_(i in I)$ eine Familie von Untervektorraeumen von $V$, dann ist $sect.bigU_under(i in I) W_i$ ein Untervektorraum.
Idee: $M subset V$ eine beliebige Teilmenge. Dann $GrosserSchnitt (W subset V UVR; M subset W) W = angle.l M angle.r$ die von $M$ erzeugte UVR von $V$. Es ist $M subset angle.l M angle.r$ und $angle.l M angle.r$ hat kienen nicht trivialen UVR, der $M$ enthaelt.
$v in V, M = {v}, angle.l {w} angle.r in.reverse lambda v, lambda in K$. Da die ${lambda v, lambda in K}$
einen Untervektorraum bilden, ist $angle.l {v} angle.r = {lambda v: lambda in K}.
$angle.l {0} angle.r = {0}, Ist v != 0, dann gibt es eine Bijektion (Ue)
$ K arrow angle.l {u} angle.r; lambda arrow.flat lambda v$
$angle.l {v, w} angle.r = {lambda v + mu w: lambda, mu in K}$
Seien $W_1, W_2$ Untervektorraeume von K-Vektorraum $V$.
$ W_1 + W_2 := angle.l W_1 union W_2 angle.r$ heisst Summe von $W_1, W_2$.
$ = {w_1 + w_2: w_j in W_j}$
$ lambda (w_1 + w_2) = (lambda w_1) + (lambda w_2) $
$ w_1 + w_2 + w_1' + w_2' = (w_1 + w_1') + (w_2 + w_2') $
Frage: Sei $w in W_1 + W_2$. Wie viele Darstellungen $w = w_1 + w_2, w_j in W_j$ gibt es?
Sei $w_1 + w_2 = w_1' + w_2' <==> w_1 = w_1' = w_2 - w_2' in W_1 sect W_2$
Antwort: Es gibt unendlich viele Optionen?. Aber wenn $W_1 sect W_2 = {0}$, dann $w_1 = w_1', w_2 = w_2'$, also sind $w_1$ und $w_2$ eindeutig bestimmt. In diesem Fall heisst $W_1 + W_2$ die innere dierkte Summe von $W_1$ und W_2, in Zeichen $W_1 plus W_2$.
Def: $M subset V$ heisst Eruzeugendensystem, wenn $angle.l M angle.r = V$.
Ist M endlich, und Eruzeugendensystem, ann heisst V endlich erzeugt.
Bsp: $e_1 = (1, 0, ..., 0), e_2 = (0, 1, 0, ... , 0), ... , e_n = (0, ... , 0, 1) in K^n$
ist ein Eruzeugendensystem fuer $K^n$. DAnn fuer jedes v = (v_1, ..., v_n) in K^n$ ist v = v_1 e_1 + ... + v_n e_n in angle.l e_1, ... , e_n angle.r$
2) $M subset V$. Dann ist $M$ Eruzeugendensystem $angle.l M angle.r$
Def: $V$ ein K-Vektorraum, $v_1 , ... , v_n in V$ heissen linear unabhaengig, wenn aus
$ lambda_1 v_1 + ... + lambda_n v_n = 0 => lambda_1 = ... = lambda_n = 0 . $
Beispiele: $n =1$ Gegeben $v in V$. Test: $lambda v = 0 =>^? lambda = 0. Weil $1 0 = 0$, ist $v=0$ nicht linear unabhaengig. Aber: $v + v != 0, "dann" lambda = 0$. Also: jedes $v != 0 $ ist linear unabhaengig.
$n = 2$ (Ue); $v_1, v_2 in V \ {0}$. ist $v_2 in angle.l v_1 angle.r, "dann"" v_2 = lambda v_1, "also" 0 = lambda v_1 - v_2 "also" v_1, v_2 nicht linear unabhaengig. _Sonst_ schon!
Lemma 5:
Sei $V$ ein K-Vektorraum, und $(v_i)_(i in I)$ eine Familie von $v_i in V$.
$(v_i)_(i in I)$ ist linear unabhaengig genau dann, wenn jedes $v in V$ hoechstens eine Darstellungen $v = sum(lambda_i v_i)'_(i in I)$ hat.
Hier heisst $sum()'_(i in I), dass nur endlich viele $lambda_i != 0$ sind.
Allgemeiner nennen wir $(v_i)_(i in I)$ linear unabhaengig, wenn aus $sum(lambda_i v_i)'_(i in I) = 0 "stets folgt" lambda_i = 0 forall i in I$.
$v_1, v_2 linear unabhaengig <==> angle.l v_1 angle.r sect$

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S1/AGLA/Zettel/Blatt_03.pdf Normal file
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S1/AGLA/Zettel/blatt_02.pdf Normal file
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BIN
S1/AGLA/conf.pdf Normal file
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72
S1/AGLA/conf.typ Normal file
View File

@@ -0,0 +1,72 @@
#import "@preview/problemst:0.1.0": pset
// Adding scores to the document
#let wrapper(doc) = {
set rect(stroke: 0.3pt)
grid(
columns: (auto, auto, auto, 1fr, auto),
..range(4).map(n => rect(width: 80pt, height: 40pt, text([A#(n+1)]))),
rect(width: 100pt, height: 40pt, text($sum$))
)
line(length: 100% )
// Reset the rect stroke
set rect(stroke: auto)
// Doc wrapper
outline()
doc
}
// Configuration for the Sheets
#let conf(week: "?", doc) = {
// Global configs
set enum(numbering: "a)")
set line(stroke: 1pt)
set math.equation(numbering: "(1)")
// Wrap the doc before passing it to the template
// Addiung score boxes
let doc = wrapper(doc)
// Setting the references right
show ref: it => {
let eq = math.equation
let el = it.element
if el != none and el.func() == eq {
// Override equation references.
link(el.location(),numbering(
el.numbering,
..counter(eq).at(el.location())
))
} else {
// Other references as usual.
it
}
}
// Show the template for ease of use
// Do this at last
show: pset(
class: "AGLA",
student: "Max Offermann, Tom Witjes und Jonas Hahn",
title: [Woche #week],
date: datetime.today(),
doc
)
}
// Configuration for the Vorlesungen (vl)
#let vl(doc) = {
// Global settings
set page(numbering: "1")
set heading(numbering: "1.1")
// Add some content to the docs
outline()
// Load the document
doc
}

31
S1/AGLA/lectures.txt Normal file
View File

@@ -0,0 +1,31 @@
Nummer Woche Starttag
1 Woche 0 21
2
3 Woche 1 28
4
5 Woche 2 4
6
7 Woche 3 11
8
9 Woche 4 18
10
11 Woche 5 25
12
13 Woche 6
14
15 Woche 7
16
17 Woche 8
18
19 Woche 9
20

7
S1/AGLA/scores.txt Normal file
View File

@@ -0,0 +1,7 @@
1. 48
2. 43
3.
MAX: 578
GRENZE: 288

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@@ -0,0 +1,58 @@
= Aufgabe 1 Freier Fall mit Reibung (10 Punkte)
In der Vorlesung wurde der freie Fall von Körpern unter Vernachlässigung der Luftreibung besprochen.
Dabei wirkt nur die (konstante) Erdanziehungskraft $F_g = (0,0, m g)$ auf das Teilchen. Den Effekt der Luftreibung können wir (für nicht zu hohe Geschwindigkeiten) mit Stokesscher Reibung modellieren; dabei wirkt eine zweite, abbremsende Kraft $F_r = (0,0, β v)$ mit Parameter $beta$ (Abhängig unter anderem von der Gröûe und Form des Teilchens, aber auch von Eigenschaften der Luft).
Die Trajektorie kann dann geschrieben werden als:
$z_r (t) = z_0 - (g m)/β (t - m/beta (1-e^((-beta t)/m))$
(a) Bestimmen Sie daraus die Geschwindigkeiten $v(t)$ des Teilchens.
$v_r (t) = -(g e^((-beta t)/m) +(g m)/β)$
(b) Leiten Sie nun die Beschleunigung $a(t)$ des Teilchens her.
$a_r (t) = (g beta)/m e^((-beta t)/m)$
(c) Nähern Sie für $x = (β t)/m << 1 $ die Exponentialfunktion bis zur zweiten Ordnung in $x$, und zeigen Sie, dass zu Beginn die Trajektorie mit der für den reibungsfreien Fall übereinstimmt.
(d) Skizzieren Sie $z_g (t)$ (freier Fall ohne Reibung) und $z_r (t)$ (mit Reibung) in einem gemeinsamen Graphen.
(e) Skizzieren Sie separat $v_r (t)$ und $a_r (t)$.
= Aufgabe 3.2 Zugkraft (5 Punkte)
Wir betrachten ein von der Decke herunterhängendes Seil mit linearer Massendichte $rho$ (Einheit: Kilogramm pro Meter) und Länge $L$. Bestimmen Sie die Zugkraft $T(z)$ (Einheit: Kilogramm × Meter / $"Sekunde"^2$) als Funktion der Höhe $z$. Hier ist die stationäre Lösung gesucht, d.h. alle Kräfte gleichen sich aus.
(a) Fertigen Sie zunächst eine Skizze an.
Das Seil endet genau im Ursprung des Koordinatensystems.
(b) Definieren Sie ein Koordinatensystem (die z-Achse genügt hier).
(c) Beschreiben Sie in Worten die Zugkraft: Was sind ihre Ursachen, was bewirkt sie?
Ursachen fuer die Zugkraft sind die Masse $m$ des Seils kombiniert mit der Erdbeschleunigung $g$. Nun ist es so, dass Die Zugkraft an der Aufhaengung des Seils maximal ist und bei kleinerem $z$ linear abnimmt.
Das liegt daran, dass nur die Masse des Seils unter dem Aufhaengungspunkt (Fixierpunkt) zur Zugkraft $T$ beitraegt.
(d) Berechnen Sie $T(z)$ und überprüfen Sie die Einheiten.
Man definiere die Masse als $m(z) = (L - z) rho$, wobei $0 <= z <= L$.
Dann folgt fuer aus der Kraftbeziehung $F = m a$ die Zugkraft $T(z) = m(z) g = (L - z) rho g$.
Einheiten der verwendeten Groessen sind gegeben als:
$[T] = N$;
$[rho] = (k g)/m$;
$[L - z] = m$;
$[m] = k g$;
$[g] = m/s^2$;
Einsetzen liefert folgende Aequivalenz:
$[(L - z) rho g] = [L - z] [rho] [g] = m (k g)/m m/s^2 = (m k g)/s^2 = N = [T]$

BIN
S1/ExPhyI/VL10.pdf Normal file
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Binary file not shown.

38
S1/ExPhyI/VL10.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,38 @@
//2024-11-22
//
= Inertialsysteme
Zunaechst: keine Rotation
Zwei Bezugssysteme $S(x,y,z) quad S'(x',y',z')$ (Relativbewegung mit $arrow(u)$)
Die Relativbewegung muss sehr viel kleiner als die Lichtgeschwindigkeit sein (Zeitdiletation?)
Ort, geschwindigkeit und Beschleunigung koennen in abhaengigkeit von u berechnet werden.
Die Beschleunigung bleibt gleich.
#rect([Transformation: Galilei-Transformation])
Beide Systeme sind fuer die Beschreibung der physikalischen Gesetze aequivalent (Inertialsysteme)
== Geradlinig beschleunigte Bezugssteme
$ arrow(u) = arrow(u) (t) quad arrow(a) != arrow(a)' $
Beobachter im beschleunigten BS kann dies feststellen und miteinbeziehen -> die gleichen physikalischen Gesetze gelten.
$S'$ ist jetzt kein Interalsystem!
$ x = x' + u_0 t + 1/2 a t^2 $
BS eines fallenden Koerpers
$ y = y' \
t = t' $
=== Gedanken-Experiemente
+ Beispiel:

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24
S1/ExPhyI/VL11.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,24 @@
#import "@preview/pinit:0.2.2": *
#set math.equation(numbering: "(1)")
= Behaelter mit Wasser
Freie #pin(5)Oberflaeche des Wassers ist $perp arrow(g)$
Im rotierenden System gilt wieder Oberflaeche $perp arrow(F)_"ges"$
// Add graphic with ticx
// Use the physicspackage
$ tan(alpha) = (omega^2 r)/2#pin(4) = (d z (r))/(d r) $
A simple #pin(1)highlighted text#pin(2).
#pinit-highlight(1, 2)
#pinit-point-from((1, 2))[It is simple.]
#pinit-point-from(5)[It is simple.]
#pinit-point-from(4)[It is simple.]
he:

BIN
S1/ExPhyI/VL12.pdf Normal file
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70
S1/ExPhyI/VL12.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,70 @@
= Stoesse
JES: $arrow(p_1)' + arrow(p_2)' = arrow(p_1) + arrow(p_2)$ #h(10pt) (' $->$ #underline([nach]) dem Stoss)
EES: ("innere Energie")
Wir unterscheiden:
$U = 0$: elastischer Stoss
$U < 0, E_("kin")' < E_("kin"): inelastischer Stoss
- zentraler Stoss
- nicht zentraler Stoss
Beispiel:
- zentraler, elastischer Stoss
- Impuls wird sukzessiv weitergegeben
- Warum fliegt nicht 1 Kugel mit 2v weg, wenn vorne 2 Kugeln stossen? IES und EES muessen erfuellt sein (EES ist quadratisch mit der Geschwindigkeit)
- Nur 2 Kugeln: elastischer vs. inelastischer Stoss
= Elastische Stoesse
Geg: $m_1, m_2, arrow(v)_1, arrow(v)_2$ #h(10pt) (vor dem Stoss)
Ges: $arrow(v)'_1, arrow(v)'_2$ (nach dem Stoss)
Wahl des Koordinatensystems: mitbewegt, $v_2 = 0$
EES: $ 1/2 m_1 v_1^2 = 1/2 m_1 v'_1^2 + 1/2 m_2 v'_2^2 $ <ees>
JES: $ m_1 arrow(v_1) = m_1 arrow(v') + m_2 arrow(v'_2) $ <jes>
Man berechne:
@jes quadrieren
@ees ($dot 2 m_1$)
Es folgt:
$ 2 m_1 arrow(v_1)' dot arrow(v_2)' + m_2 v_2'^2 = m_1 v'_2^2 $
$ arrow(v_1)' dot arrow(v'_2) = (m_1 - m_2)/(2 m_1) v'_2^2 $ <green>
+ $m_1 = m_2; arrow(v')_1 dot arrow(v')_2 = 0 --> v'_1 = 0$
zentraler Stoss
+ $m_1 = m_2$ $arrow(v')_1 perp arrow(v')_2$
nicht zentral
Teile die Geschwindigkeiten der beiden Massen in seine Komponenten auf.
Dabei behaelt $m_1$ die Tangentialkomponente, wohingegen $m_2$ Zentralkomponente bekommt.
+ $m_1 != m_2$, zentraler Stoss
$ v'_1 = (m_1 - m_2)/(2 m_1) v'_2 $
+ $m_1 < m_2 -> v'_1 < 0$ ($m_1$ wird reflektiret)
+

BIN
S1/ExPhyI/VL17.pdf Normal file
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71
S1/ExPhyI/VL17.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,71 @@
// 12/18/2024
= Gekoppelte Schwingungen
Zwei Fadenbendel mit Kopplungsfeder.
Es gelten die Bewegungsleichungen:
$ m_1 dot.double(x_1) = - D_1 x_1 - D_(1 2) (x_1 - x_2) \
m_2 dot.double(x_2) = - D_2 x_2 - D_(12) (x_2-x_1) $
diese stellen ein gekoppeltes DLG-System dar und koennen nur gemeinsam geloest werden.
Spezialfall: $m_1 = m_2 = m$
Fall: $A_1 = A_2 = A$
$ x_1 = (psi^+ + psi^-) = ... = 2A &cos((omega_1 - omega_2)/2 t + (phi_1 - phi_2)/2) dot \ &cos((omega_1 + omega_2)/2 t + (phi_1 + phi_2)/2) $
d.h. die Schwingungsenergie wird zwischen den beiden Pendeln hin- und hergereicht.
#table(
columns:2,
[*gleichphasige Schwingung*], [*gegenphasige Schwingung*],
[Feder nicht beansprucht], [],
$psi^- = 0$, [],
[phi_1 - phi_2 = phi]
)
Bemerkung: bei nicht-identischen Pedeln: unvollstaendiger Energie-Uebertrag
== Beispiele
Zwei Massen $m_1, m_2$ mit zwei Faeden mit laenge $l$ miteinander verbunden und haengend.
$ l = l_1 = l_2 \
m_1 >> m_2 $
Energiebetrachtung $m_1/2 v_(1_"max")^2 =^"EES" m_2/2 v_(2_max)^2$
= Mechanische Wellen
MP $m_1$ gekoppelt an $m_i$ ($k$ MP).
+ Schwingung breitet sich im Raum aus
+ Schwingungsenergie wird transportiert (keine Materie)
z.B. Schallwellen, Wasserwellen
Wir betrachten die Ausbreitung in #underline[einer Richtung].
== Darstellung harmonischer Wellen
$ xi(z, t) = A sin(omega(t-z/v)) = A sin(omega t - k z), quad k = 2 pi/lambda, v eq "Phasengeschwindigkeit" $
Hier ist $xi$ i.A. nicht der Ort, kann z.B auch der Schallauch sein, el. Feldstaerke.
Wellenlaenge $lambda$: Abstand $Delta z$ zweier Punkte, fuer die die Auslenkung $xi(z_1, t) = xi(z_2,t)$ zur gleichen Zeit $t$
Phasengeschwindigkeit: Geschwindigkeit, mit der sich die Phase ausbreitet $v = omega/k = 2 pi v lambda/(2 pi) = v lambda$
$ xi(z,t)&=c e^(i(omega z - k z)) + c^* e^(-i(omega t - k z)) \ &=A cos(omega t-k z)+B sin(omega t-k z) \ "mit" A&=c+c^* quad B=i(c-c^*) $
an jedem festen Ort $z=z_0$: zeitlich periodische harmoische Schwingung
$ xi(t)=A sin(omega t-k z_0)=A sin(omega t-phi) $
zu jedem festen Zeitpunkt:

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S1/ExPhyI/VL6.pdf Normal file
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142
S1/ExPhyI/VL6.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,142 @@
= Arbeit, Leistung, Energie
Arbeit ist ein Skalarprodukt von der Kraft und dem Weg.
Leistung ist die Ableitung der Arbeit nach der Zeit.
Energie ist eigentlich das Gleiche wie die Arbeit.
Beispiele: Flaschenzug, Schraege Rampe
== Wegunabhaengige Arbeit und konservative Kraftfelder
- Falls $W_a = W_b$ fuer beliebige Wege $a, b$, ist das Weg-Integral *wegunabhaengig* und das Kraftfeld *konservativ*.
aequivalent dazu sind folgende Aussagen:
- $integral.cont arrow(F) d arrow(r) = 0$
== Einschub: der Nabla-Operator $nabla$
$ nabla = {delta/(delta x), delta/(delta y), delta/(delta z)} $
partielle Ableitung
+ *Gradient* (Anwendung auf ein Skalar)
$ nabla f = op("grad") f = {delta/(delta x), delta/(delta y), delta/(delta z)} $
Der Gradient gibt die Richtung der groessten Aenderung von $f$ an
// Insert here a 2d graphic of Heightlines with
// a perpendicular gradient vector on them in red
der Gradient steht senkrecht auf den Hoehenlinien und ist tangential an der Falllinie.
+ *Divergenz* (Skalarprodukt mit einem Vektor) $arrow(u) = {u_x, u_y, u_z}$
$ nabla dot arrow(u) = "div" arrow(u) = {delta/(delta x), delta/(delta y), delta/(delta z)} $
anschaulich: Quellen und Senken eines Vektorfeldes
+ *Rotationen* (Vektorprodukt mit einem Vektor)
$ nabla times arrow(u) = "rot" arrow(u) $ (siehe oben)
anschaulich: Wirbel im Stroemungsfeld
+ *Kombinationen* $"div grad" f = nabla (nabla f) = Delta f$ (Laplace)
$= (delta^2 f)/(delta x^2), (delta^2 f)/(delta y^2), (delta^2 f)/(delta z^2)$
Energie = gespeicherte Arbeit $[E] = J$
$=$ die Faehigkeit, Arbeit zu verrichten
Beispiel: Hubarbeit $m dot g dot h arrow$ potientielle Energie $m dot g dot h arrow "loslassen" arrow "kinetische Energie" 1/2 m v^2$
== Der Energie-Erhaltungs-Satz (EES)
2. Newtonsches Gesetz: $arrow(F) = m (d arrow(v))/(d t)$
$ integral arrow(F) dot arrow(v) d t = m integral (d arrow(v))/(d t) arrow(v) d t$
$I = integral arrow(F) dot arrow(v) d t = integral arrow(F) d arrow(r) = E_p^1 - E_p^2$ (Arbeit, potientielle Energie)
$II = m integral arrow(v) d arrow(r) = m/2 v^2_2 = m/2 v_1^2 = E_("kin")^2 - E_("kin")^1$
$ --> E_("kin")^1 + E_p^1 = E_("kin")^2 + E_p^2$ (EES der Mechanik)
Beschleunigungsarbiet (2.NG) wird als Zuwachs kinetischer Energie gespeichert.
- Energie wird nicht "erzeugt" oder "verbraucht"
- Energieformen werden ineinander umgewandelt
Beispiel: Pendel
// Skizze einfuegen
1. $v = 0 arrow E_("kin") = 0, h = h_("max") arrow E_("pot") = m g h_("max")$
2. $v = v_("max") arrow E_("kin") = 1/2 m v_("max")^2, h = 0 arrow E_("pot") = 0$
3. Siehe 1
= Kraftfelder und Potential
Wir nehmen ein konservatives Kraftfeld an und gehen von Punkt $P$ um $delta arrow(r)$ zu Punkt $P'$
// Skizze von verschiedenen Wegen von Punkt P zu P' in 2D und der Steitung dy
// Vektoren fuer die Kraefte sind eingezeichnet
es aendert sich die potientielle Energie $E_p (x, y, z) = E_p (P)$ um $delta E_p = (delta E_p)/(delta x) delta x + (delta E_p)/(delta y) delta y + (delta E_p)/(delta z) delta z$
da wir eine Strecke in einem Kraftfeld zuruecklegen, verrichten wir Arbeit $delta W = arrow(F) dot d arrow(r) = - delta E_p$ $delta W = arrow(F) dot d arrow(r) = - delta E_p$ (gespeichert als potientielle Energie)
--> $F_x delta x + F_y delta y + F_z delta z =^"von oben" - (delta E_p)/(delta x) delta x - (delta E_p)/(delta y) delta y - (delta E_p)/(delta z) delta z$
daher $F_x = - (delta E_p)/(delta x) delta x F_y = - (delta E_p)/(delta y) delta y F_z = - (delta E_p)/(delta z) delta z$
$arrow(F) = - "grad" E_p = - nabla E_p$
Nachtrag: Es existiert ein Skalarfeld DURCHSCHNITT $(arrow(r))$ (Potential), sodass $arrow(F) = - k nabla o (arrow(r))$
($<--> arrow(F)(arrow(r))$ ist ein konservatives Kraftfeld)
== Drehimpuls und Drehmoment
MP mit Impuls $arrow(p)$ auf Bahn $arrow(r) (t)$
Definition: $arrow(L) = arrow(r) times arrow(p) = m (arrow(r) times arrow(v))$ Drehimpuls
wichtig: immer in Bezug auf den Koordinatenursprung $O$.
wir zerlegen $arrow(v) "in" arrow(v)_r || arrow(r)$ und $arrow(v)_phi "senkrecht" r$ (Polarkoordinaten)
$ --> arrow(L) = m [ arrow(r) times (arrow(v)_r + arrow(v)_phi)] = m arrow(r) times arrow(v)_phi$
$abs(arrow(L)) = m r omega r sin(90 degree) = m r^2 dot(phi)$
$dot(arrow(L)) = (d arrow(L))/(d t) = [(d arrow(r))/(d t) times arrow(p)] + [arrow(r) times (d arrow(p))/(d t)]$
$= arrow(v) times arrow(p) + arrow(r) times dot(arrow(p)) = arrow(r) times arrow(F)$
Definition: $arrow(D) = dot(arrow(L)) = arrow(r) times arrow(F)$ (Drehmoment)
=== Analogie
#table(
columns: 2,
[Translation], [Rotation],
[Impuls $arrow(p)$], [Drehimpuls $arrow(L) = arrow(r) times arrow(p)$],
[Kraft $arrow(F) = dot(arrow(p))$], [Drehmoment $arrow(D) = dot(arrow(L)) = arrow(r) times arrow(F)$],
[1. NG $arrow(p) = "const" <--> arrow(F) = 0$], [$arrow(L) "const" <--> arrow(D) = 0$],
[Position $arrow(r)$], [Winkel $phi$],
[Geschwindigkeit $arrow(v) = dot(arrow(r))$], [Winkelgeschwindigkeit $arrow(omega) = dot(phi) arrow(e)_z$],
)
Beispiel: Zentralkraftfelder $arrow(F) = f(r) arrow(e)_r$
$ arrow(D) = f(r) arrow(r) times arrow(e)_r = 0 = dot(arrow(L))$
$ --> arrow(L) = "const"$

BIN
S1/ExPhyI/VL9.pdf Normal file
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56
S1/ExPhyI/VL9.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,56 @@
//2024-11-20
#import "@preview/physica:0.9.3": curl, grad, tensor, pdv
#import "@preview/unify:0.6.1": num,qty,numrange,qtyrange
////////////////////////
= Bestimmung von G mit der "Torsionsdrehwaage"
$ s^* = 1/2 a^* t^2 $
$ a = l/L (s^*)/(2t^2) = F/m = G M/r^2 $
Wir haben gemessen $s^* (t)$
Wir berechnen: $G = (r^2)/M l/(2L) (s^*)/t^2 = "3,53 x 10^-6 m^2/kg s^* t^2"$
Tafelaufschrieb letzte Stunde: #table(columns: 2, $(s^*)/(c m)$, $t/s$, [1], [24], [4], [50], [9], [79])
df
- Wertepaar einsetzen $G = qty("6.13e-11", "m^3/kg/s^2)")$
//////////////////////////
= Planetenbahnen
Hello
- im Gravitationsfeld der Sonne ist die Gesamtenergie konstant
$ E = E_p + E_("kin") $
- der Drehimpuls $arrow(L) = arrow(r) times arrow(p)$ eines Planeten ist zeitlich konstant
- ebene Polarkoordinaten $(r, phi)$, Ursprung in der Sonne
$ E_("kin") = 1/2 m v^2 = 1/2 m (v_r^2 + v_phi^2) = m/2 (dot(r)^2 + (r dot(phi)^2)) $ // *
$ arrow(L) = m ( arrow(r) times arrow(p)) = m[(arrow(r) times arrow(v)_r) + (arrow(r) times arrow(v)_phi)] = m (arrow(r) times arrow(v)_phi)) $
$ abs(arrow(L)) = m r^2 dot(phi) = L $
// * ->
$ E_p + m/2 dot(r)^2 + L^2/(2 m r^2) = E = "const." $
- Das effektive Potential (Potientelle Energie plus die Zentrifugal "energie")
= Das Gravitationsfeld ausgedehnter Koerper
Motivation: Rechtfertigung fuer das Benutzen von Massepunkten
Hohle Kugeln
hal
ha
this

311
S1/ExPhyI/ha3.ipynb Normal file
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98
S1/ExPhyI/ha3.py Normal file
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@@ -0,0 +1,98 @@
"""
"# Hausaufgabe Blatt 3\n",
"## Gleichförmig beschleunigte, geradlinige Bewegung - Revisited\n",
"In dieser Aufgabe werden wir die Bahnkurve eines gleichförmig beschleunigten Objektes in einer Dimension berechnen und dieses mal auch visualisieren. Die Position $x$ zum Zeitpunkt $t$ ist, wie auf dem Blatt 2, gegeben durch folgende Gleichung:\n",
"\\begin{equation*}\n",
"x\\!\\left( t \\right) = x_0 + v_0 t + \\frac{1}{2} a t^2 \n",
"\\end{equation*}\n",
"wobei $x_0$ und $v_0$ die Anfangsposition und -geschwindigkeit sind und $a$ die konstante Beschleunigung, die auf das Objekt wirkt. \n",
"## 1. Numpy Arrays: Linspace\n",
"Anstelle, dass wir die Einträge in numpy arrays \"per Hand\" definieren, können wir eine nützliche Funktion verwenden. \n",
"**a)**",
"Machen Sie sich mit der nachstehenden Zelle vertraut. Verstehen Sie die Syntax?"
"""
import numpy as np
x = np.linspace(0, 1, 5)
print(x)
"""
"**b)** Erstellen sie ein numpy array für die Zeit `t`
indem sie `np.linspace()` korrekt verwenden.
Dabei soll gelten $t_0 = 0$
und $t_N = 5$ mit der Anzahl der Einträge $N = 50$."
"""
t = np.linspace(0, 5, 50)
"""
"**c)** Benutzen Sie die in ha2 Aufgabe 2 definierte Funktion `printBahnkurve()`
um sich nun die Bahnkurve für das gerade erstellte array `t` ausgeben zu lassen.
Verwenden Sie die Werte $x_0=3$ und $v_0=10$ wie auf Blatt 2."
"""
def printBahnkurve(x0, v0, t):
g = -9.81
x = x0 + v0 * t + 1/2 * g * t ** 2
print(x)
x0 = 3
v0 = 10
printBahnkurve(x0, v0, t)
"""
"## Return\n",
"Bisher hat unsere definierte Funktion lediglich einen `print()` Befehl ausgeführt.
Wir wollen nun, dass unsere Funktion einen Wert zurück gibt.
Dadurch kann der Wert in einer Variablen gespeichert und somit weiterverarbeitet werden. Dazu verwenden wir das `return` Statement. \n",
"**d)** Betrachten Sie die folgenden zwei Funktionen. Beschreiben Sie kurz (1-2 Sätze), was hier geschieht. "
"""
# Funktion nimmt ein Argument und gibt es wieder zurueck
def identity(x):
return x
# Funktion nimmt ein Argument und probiert das Quadrat dieses zurueckzugeben
def square(x):
return x**2
# Weise dem Namen 'id2' den Rueckgabewert der Identityfunktion mit dem Argument 2 zu. id2 = 2
id2 = identity(2) # definiere id2 über Zugriff auf identity
# Weise dem Namen 'square2' den Rueckgabewert der squarefunktion mit dem Argument 2 zu. square2 = 4
square2 = square(2)# definiere square über Zugriff auf square
print(id2, square2) # Ausgabe der Werte
"""
"**e)** Schreiben Sie eine neue Funktion,
indem Sie den `print()` Befehl in der Funktion `printBahnkurve()` durch das `return` Statement ersetzen.
Wählen Sie einen geeigneten Namen für die neue Funktion. "
"""
def returnBahnkurve(x0, v0, t):
g = -9.81
x = x0 + v0 * t + 1/2 * g * t ** 2
return x
"""
"## Visualisierung\n",
"Da Sie nun dazu in der Lage sind,
viele Datenpunkte zu erzeugen,
wollen wir als nächsten Schritt die berechnete Bahnkurve in einem plot mithilfe von `matplotlib.pyplot` visualisieren. `Matplotlib` ist eine beliebte und sehr vielseitige plot Bibliothek,
die es uns ermöglicht Daten zu visualisieren. Wer einen Eindruck davon gewinnen möchte, was alles mit `matplotlib` möglich ist, kann ja mal [hier](https://matplotlib.org/3.1.1/gallery/index.html) vorbeischauen!\n",
"Wir haben folgendes Grundgerüst vorbereitet, in dem die Funktion $f(x) = x^2$ beispielhaft geplottet wird."
"""

8
S1/ExPhyI/scores.txt Normal file
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@@ -0,0 +1,8 @@
1. 20
2. 19,5
3.
4.
MAX. 240
GRENZE. 120

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1034
S1/ReMe/RM_WS2425_HA1.pdf Normal file
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1014
S1/ReMe/RM_WS2425_UE1-1.pdf Normal file
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S1/ReMe/RM_WS2425_UE1.pdf Normal file
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S1/ReMe/Uebung.pdf Normal file
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17
S1/ReMe/Uebung.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,17 @@
= Uebung 2
$ min $
$max$
what hte $==> $
- Herleitung der Quotientenregel
Um eine Gleichung der Form $a^x$ zu verschoenern, kann man $op(ln) ln $ auf beiden Seiten anwenden.
Splittrick $(x-1)/(x+1) = (x-1+1-1)/(x+1) = (x+1)/(x+1) + (-1-1)/(x+1) = 1 - 2/(x+1)$
Herleitung von der Reihe von $sin$ sin

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S1/ReMe/VL17.pdf Normal file
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12
S1/ReMe/VL17.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,12 @@
= Kreuzprodukt
= Skalarprodukt
== Spatsprodukt
= Matrizen
sdf
d
dsf

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S1/ReMe/VL18.pdf Normal file
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57
S1/ReMe/VL18.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,57 @@
// 2025-01-06 09:05
= Lineare Abbildungen
Eine Abb. $f: V -> W$, zwischen VR $V$ und $W$ ueber $K$ ist linear wenn
$ forall x, y in V space forall lambda in K: f(x+y) = f(x) + f(y) and f(lambda x) = lambda f(x) $
= Matrizen und lineare Gleichungssysteme
Eine Matrix ist gleichbedeutend zu einer linearen Abbildung.
== Inhomogene LGS
Sei $arrow(x)_"hom"$ Lsg. des homogenen LGS $A arrow(x)_"hom" = bb(0)$.
Sei $arrow(x)_"part"$ Lsg. des inhomogenen LGS $A arrow(x)_"part" = arrow(c)$.
$ A(arrow(x)_"hom" + arrow(x)_"part") = arrow(c) $
$arrow.r.curve$ Ein inhomogenes LGS hat genau dann eine eindeutige Lsg., wenn hom. Lsg. und inhom. Lsg. existieren.
== Inverse
Eine Matrix $A$ heisst invertierbar, wenn die zug. Abb. ein Isomorphismus ist. Die Matrix der Umkehrabb. heisst dann inverse Matrix $A^(-1)$.
=== Eigenschaften
+ jede invertierbare Matrix ist quadratisch
+ sind $A, B in K^(n times n)$, dann ist $ B = A^(-1) <=> A B = B A = E_n, quad E_n = (delta_(i j)) $
+ ist $A$ invertierbar, so auch $A^(-1)$
+ sind $A,B in K^(n times n)$ invertierbar, so auch $A B$
$arrow.r.curve$ Existiert inverse Matrix zur Kopf-Matrix eines inhom. LGS, so ist diese geloest durch $arrow(x) = A^(-1) arrow(c)$.
== Determinante
Diese ist relevant fuer das Loesen von LGS, invertieren von Matrizen, Subst. von Funktionen mehrerer Veraenderlicher und Eigenwertproblemen.
$ n = 2, quad det(A) = abs(mat(a, b;c, d)) = a d - b c $
$ n = 3, quad det(A) = abs(mat(a, b, c;d, e, f; g, h, i)) $
=== Laplace'scher Entwicklungssatz
Determinante kannn nach beliebiger Zeile oder Spalte entickelt werden.
$ det(A) = abs(mat(a_11, a_12, a_13;a_21, a_22, a_23; a_31, a_32, a_33)) = a_11 abs(mat(a_22, a_23; a_32, a_33)) - a_21 abs(mat(a_12, a_13; a_32, a_33)) + a_31 abs(mat(a_12, a_13;, a_22, a_23)) $
Allgemein gilt fuer $n >= 2$, $A in K^(n times n)$
$ det(A) = sum^n_(i=1) (-1)^(i+1) a_(i 1) U_(i 1), quad U:="Unterdeterminante an der Stelle" (i 1) $
== Transponierte
Ist $A = (a_(i j))$, so ist die transponierte Matrix gegeben durch $a_(i j)^T = a_(j i)$.T
Fuer quadrasiche Matrizen bleibt die Determinante beim Transponieren gleich. Ferner gilt $(A B)^T = B^T A^T$.

BIN
S1/ReMe/VL19.pdf Normal file
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17
S1/ReMe/VL19.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,17 @@
// 2025-01-07 13:02
= Lineare Gleichungssysteme
Das homogene LGS fuer $arrow(x)$ laesst sich nicht trivial loesen,
wenn die Spalten von A linear abhaengig sind.
okay
df
sdf
d
d
d
= Mehr Determinanten

BIN
S1/ReMe/VL4.pdf Normal file
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21
S1/ReMe/VL4.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,21 @@
= 2024-11-04 08:42
d
== Stetigkeit und Diffbarkeit
sdf
Beispiel anhand der Funktion x^2 (bilden des Differenzenquotienten von Hand).
Verschiedene Ableitungsregeln:
- Additionsregel
- Produktregel
- Quotientenregel NAZ ZAN N^2
- Kettenregel
- Umkehrregel (Nacharbeiten)
== Ableitugn von Potenzreihen
Sei f(x) eine Potenzreihe in Standardform.
Dann ist die Ableitung die Summe von der Potenzableitung angewendet.

24
S1/ReMe/VL6.md Normal file
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@@ -0,0 +1,24 @@
# 2024-11-11 08:19
## Potenzreihen
Um einen Punkt x0.
Die Konvergenz ist ggf. auf ein Intervall beschraenkt.
Ein Konvergenzkriterium ist bspw. das Wurzel oder Quotientenkriterium.
> BSP: e^x = Die Reihe ueber x^n/n! -> r = oo
Innerhalb des Konvergenzbereichs definiert die Potenzreihe eindeutig eine Funktion.
## Entwickeln von Funktionen
Blueprint:
- Betrachten der Funktion
- Ansatz fuer Potenzreihe
- f(x) = a0 + a1x + a2 x**2 + ...
- Einsetzen des Entwicklungspunkts
- Ableitungen bilden
- Zusammenfassung in eine Reihe
- Konvergenzradius pruefen
Zum Ableiten koennen wieder die Allgemeinen Ableitungen von Potenzreihen gebildet werden und dann einfach den Entwicklungspunkt einsetzen.