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196
S2/DiffII/VL/DiIIVL8.typ Normal file
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@@ -0,0 +1,196 @@
// Main VL template
#import "../preamble.typ": *
// Fix theorems to be shown the right way in this document
#import "@preview/ctheorems:1.1.3": *
#show: thmrules
// Main settings call
#show: conf.with(
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num: 8,
type: 0, // 0 normal, 1 exercise
date: datetime.today().display(),
//date: datetime(
// year: 2025,
// month: 5,
// day: 1,
//).display(),
)
= Wiederholung
Betrachte eine Funktion $f: U subset RR^n -> RR$ und $a,b in U$.
Angenommen ${a+t (b -a), 0 <= t <= 1} subset U$ und $g: [0, 1] -> RR$ mit $g' (xi) = arrow(nabla) f (gamma (xi)) dot(gamma) (xi)$.
Betrachte
$
f (b) - f (a) = d f (xi) (b - a).
$
Es ist bereits bekannt, dass wenn $n = 1 and f' (c) = 0 space forall c in I$ fuer eine Funktion $f: I -> RR$, dann ist $f$ konstant.
Gilt dies auch fuer $RR^n $, also ist $f: U -> RR$ diffbar $and d f (xi) = 0 space forall xi in U ==> f "konstant"$?
Ein Problem kann bei nicht zusammenhaengenden Mengen enstehen.
= Zusammenhaengend
#definition[
Wir nennen einen metrischen Raum $(X, d)$ *zusammenhaengend* falls es nicht zwei offene Mengen gibt, welche eine Zerlegung von $X$ mit $U union V = X$ mit $U,V != emptyset $ offen und $U sect V = emptyset $ bilden.
]
#definition[
Wir nennen einen metrischen Raum $(X, d)$ *wegzusammenhaengend* falls es fuer zwei Punkte $a,b in X$ eine stetige Abbildung $gamma: [0, 1] -> X$ mit $gamma (0) = a$ und $gamma (1) = b$ gibt.
]
Diese Begriffe sind im allgemeinen nicht aequivalent, wobei der Zusammenhang staerker ist.
#theorem[
Sei $(X, n)$ ein normierter Raum und $U subset X$ offen. Dann ist $U$ genau dann zusammenhaengend wenn $U$ wegzusammenhaengend ist.
] <s8>
Fuer $a,b in X$ schreibe $[a,b] = {a + t (b -a): 0 <= t <= 1} $ fuer das Stueck was $a$ und $b$ verbindet. Dies wird *Streckenzug* genannt.
Im allgemeinen muss dies nicht ein gerader Streckenzug sein sondern kann beliebig gekruennt sein. Dieser ist eine Folge von Punkten mit $a_0 = a, a_n = b$, sodass $[a_j, a_(j +1) ] subset U$.
#proof[
Wie zeigen, dass Zusammenhang auch Wegzusammenhang impliziert.
Sei $U subset X$ offen und zusammenhaengend. Ist $U != subset $, so waehle $a in U$ und $tilde(U) = {x in U: "es gibt einen Streckenzug in" U "von" a "nach" x}$. Sei $y in tilde(U)$, dann existiert eine Kugel mit $epsilon>0$ um $y$ welche eine Teilmenge von $U$ ist durch deren Offenheit. Nun kann ein Streckenzug von allen Elementen in der Kugel zu $x$ gebildet werden und so gibt es einen Streckenzug von $a$ zu allen Elementen aus $B_(epsilon) (y)$.
Betrachte nun $y in U\\tilde(U)$ und $r>0$ mit $B_(r) (y) subset U$. Angenommen $B_(r) (y) sect tilde(U) != emptyset $, so folgt wie zuvor, dass $B_(r) (y) subset tilde(U)$ $==>$ $y in.not tilde(U)$. Widerspruch.
Es gilt also $U = tilde(U) union (U\\tilde(U))$ mit $tilde(U), U\\tilde(U)$ offen und $tilde(U) != subset $ d.h. $U\\tilde(U) = emptyset $ $==>$ $tilde(U) = U$.
]
#remark[
Wir haben in @s8 gezeigt, dass zwei Punkte in einer offenen zusammenhaengenden Menge in einem normierten Raum mit einem Streckenzug
verbunden werden koennen.
]
Betrachte auf dem Uebungsblatt die oszilierende Funktion, welche immer schneller oszilliert $sin (1/x)$ um etwas zu zeigen mit zusammenhaengend.
#theorem[
Sei $U subset RR^n $ zusammenhaengend $<==> $ wegzusammenhaengend und offen und $f: U -> CC$ diffbar mit $arrow(nabla) f (a) = 0 space forall u in U$. Dann ist $f$ konstant.
]
#proof[
Betrachte $R (f)$ und $I (f)$ separat, d.h. wir koennen annehmen, dass $f: U -> RR$ reell ist. Fuer $a,b in U$ waehle einen Streckenzug $[a, a_1 ]union ... union [a_n , b] subset U$. Nach Satz wahle $xi in [a_i, a_(i+1) ], 0 <= i <= n$ mit
$
f (a_(i+1) ) - f (a_(i) ) = underbrace(d f (xi_(i) ), =0) (a_(i + 1) - a_(i) ) space forall 0 <= i <= n.
$
Es folgt, dass $f (a) = f (a_(1) ) = f (a_(2) ) = ... = f (a_n ) = f (b)$.
Hier wurde ausgenutzt, dass sich die Funktionswerte auf dem Streckenzug nicht veraendern.
]
#definition[
Ist $U subset RR^n $ offen und $f: U -> CC$ differenzierbar, so nennen wir $f$ *stetig differenzierbar* (auf $U$) falls die Abbildung
$
f': U -> CC^(n), x |-> (partial / (partial x_1 ) f (x), ..., partial / (partial x_(n) ) f (x) )
$
stetig ist.
]
Wir schreiben $C^(1) (U)$ fuer den $CC$-Vektorraum der stetig differenzierbaren Funktionen $f: U -> CC$.
Differenzierbarkeit wird nur auf offenen Mengen diskutiert.
#theorem[
Sei $U subset RR^n $ offen mit $f in C^(1) (U)$ und $K subset U$ eine kompakte und konvexe Teilmenge. Setze
$
norm(f')_(K) := max_(x in K) (abs(partial / (partial x_1 ) f (x)) + ... + abs(partial / (partial x_n) f (x))).
$
Fuer $x,y in K$ gilt dann
$
abs( f (y) - f (x)) <= norm(f')_(K) norm(y - x)_(oo).
$
]
#proof[
Da $K$ konvex ist, dgilt fuer $x, y in K$ auch $[a,b] subset K$. Wende den bekannten an Schrankensatz auf die Funktion
$
g: [0, 1] -> CC, t |-> f(x + t (y -x)).
$
Es folgt
$
abs(f (y) - f (x)) = abs( g (1) - g (0)) <= sup_(t in [0, 1]) abs(g' (t)).
$
Verwende fuer $0 <= t <= 1$ die Abschaetzung
$
abs(g' (t)) &= abs(d f (x + t (y - x)) (y-x)) \
&= abs(sum_(k = 1)^(n) partial / (partial x_k ) f (x + t (y -x))(y_k - x_k )) \
&<= norm(y-x)_(oo) underbrace(sum_(k = 1)^(n) abs(partial / (partial x_k ) f (x + t (y -x))), <= norm(f')_(K) ).
$
]
= Hoehere Ableitungen
Sei $f: U -> CC$ diffbar mit $U subset RR^n $ offen. Wie koennen wir den Begriff einer zweiten Ableitung definieren?
+ Betrachte $U -> L (RR^n, CC ), a |-> d f (a)$
+ Betrachte fuer $1 <= k <= n$ die partiellen Ableitungen $partial / (partial x_k ) f: U -> CC, a |-> partial / (partial x_k ) f (a)$
#definition[
Ist $U subset RR^n $ offen und $f: U -> CC$ sodass
$
partial / (partial x_(i) ) f: U -> CC
$
existiert fuer ein $1 <= i <= n$ und partiell in Richtung $x_j $ diffbar ist. Dann definieren wir
$
partial^2 / (partial x_j x_(i) ) f := partial / (partial x_j) (partial / (partial x_(i) ) f)
$
und nennen dann $partial^2 / (partial x_(i) x_(j) ) $ eine partielle Ableitung zweiter Ordnung von $f$.
Ist $k in NN$, so definieren wir die
partielle Ableitung $k$-ter Ordnung als
$
partial / (partial x_(i_1) ) ... partial / (partial x_(i_k) ) f := "Hintereinanderausfuehrung der partiellen Ableitungen".
$
]
Jetzt koennen wir nach der Vertauschbarkeit fragen.
#example[
Fuer die nichtvertauschbarkeit der partiellen Ableitungen.
Betrachte
$
f: RR^2 -> RR, (x,y) |-> cases(x y (x^2 - y^2 ) / (x^2 + y^2 ) \, (x, y) != (0,0), 0 \, (x,y) = (0,0)).
$
Diese Abbildung hat verschiedene Werte fuer die Ableitung zweiter Ordnung an der Stelle $(0, y) "bzw." (x, 0)$.
#highlight[TODO: calculate this]
]
#theorem[
Satz von Schwarz.
Sei $U subset RR^n $ und $a in U$ und $f: U -> CC$ eine Funktion sodass die partiellen Ableitungen auf U existieren und
$partial / (partial x_(i) ) partial / (partial x_j ) f$ in $a$ stetig ist. Dann exisitiert $partial / (partial x_j ) partial / (partial x_(i) ) f (a)$ und es gilt
$
partial / (partial x_j ) partial / (partial x_(i) ) f (a) = partial / (partial x_(i) ) partial / (partial x_j ) f (a).
$
]
#proof[
Betrachten wir den Realteil und den Imaginaerteil von $f$ separat und die Abbildung
$
g: RR^2 -> RR, V subset R^2, (x,y) |-> f (a + x e_i + y e_j )
$
fuer $(0, 0) in V$ offen und hinreichend klein, so genuegt es dem Satz fuer $n = 2, a = (0, 0), g: V -> RR, (x.y)|-> g (x,y), i = 2, j = 1$ zu beweisen. Da $partial / (partial x_(1) x_2 ) g$ in 0 stetig ist, gibt es fuer jedes $epsilon > 0$ eine Umgebung $B_(delta) (0) subset V$ sodass
$
abs(partial_(2 1) g (x,y) - partial_(2 1) g (0,0)) < epsilon space forall (x,y) in B_(delta) (0).
$
Seien $h, k != 0$ mit $Q_(h, k) := {(t h, s k), 0 <= t, s <= 1} <= B_(delta) (0)$.
Setze $phi (x) = g (x,y) - g (x, 0)$. Dann ist
$
D_(Q h, k) g := g (h, k) - g (h, 0) - g (0, k) + g (0, 0) \
= phi (h) - phi (0).
$
Nach dem Mittelwertsatz gibt es $xi in {t h: 0 <= t <= 1}$ auf $phi (h) - phi (0) = h phi' (xi)$.
Es folgt $D_(Q h, k) g = h (partial_(1) g (xi, k) - partial_(1) g (xi, 0))$.
Genauso gibt es $nu in {s k: 0 <= s <= 1}$ mit
$
D_(Q h k ) g = h k (partial_(2) partial_(1) g (xi, nu)).
$
#highlight[TODO: finish and understand this proof]
]

194
S2/DiffII/VL/DiIIVL9.typ Normal file
View File

@@ -0,0 +1,194 @@
// Main VL template
#import "../preamble.typ": *
// Fix theorems to be shown the right way in this document
#import "@preview/ctheorems:1.1.3": *
#show: thmrules
// Main settings call
#show: conf.with(
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num: 9,
type: 0, // 0 normal, 1 exercise
date: datetime.today().display(),
//date: datetime(
// year: 2025,
// month: 5,
// day: 1,
//).display(),
)
= Wiederholung Schwarz
Wir betrachten eine Funtion $f: U subset RR^(n) -> CC $ wobei die partiellen Ableitungen exisiieren und die
zweiten partiellen Ableitungen in einem Punkt a stetig sind. Dann gilt auch
$
partial_(j i) f (a) = partial_(i j) f (a).
$
#definition[
Sei $k >= 1$. ist $U subset RR^n $ offen und $f: U -> CC$ eine Funtktion fuer welche alle partiellen Ableitungen
der Ordnung k auf der Menge U existieren uns stetig sind, so nennen wir f k-Mal stetig differenzierbar und setzen
$
C^(k) (U) := {f: U -> CC | f "k-Mal stetig differenzierbar"}
$
sowie
$
C^(oo) (U):= sect.big _(k = 1) ^(oo) C^(k) (U).
$
]
Partielle Ableitungen sind unsere Definition der Richtungsableitung.
= Differentiale hoeheren Ordnungen
Ist eine Funktion $f: U subset RR^n -> CC$ stetig diffbar, so erhalten wir das Differential $d f (a)$ fuer $a in U$ aus den partiellen Ableitungen von f wie folgt
$
d f (a) h = sum_(i=1)^(n) partial_(i) f (a) h_(i) = partial_(h) f (a) , space h in RR^n
$
das bedeutet das Differential beschreibt die lineare Abbildung $d f (a): RR^n -> CC, h |-> partial_(h) f (a)$.
Ist f zwei mal stetig differenzierbar und $h,k in RR^n $ so exisitert $partial_(h) (partial_(k ) f) (a)$ fuer ein $a in U$ und es gilt
$
partial_(h) (partial_(k) f) (a) &= partial_(h) (sum_(i=1)^(n) k_i partial_(i) f)(a) = sum_(i=1)^(n) k_i partial_(h) (partial_(i) f)(a) \
&= sum_(i=1)^(n) k_i sum_(j = 1)^(n) h_(j) partial_(j i ) f (a) = underbrace(sum_(i, j = 1)^(n) partial_(j) partial_(i) f (a) h_(j) k_(i), "Bilinearform in h,k").
$
Q: Koennen die Differentiale in Integralen und der Alternativen schreibweise auch als diese Differentiale aufgefasst werden und wenn ja
wie genau funktioniert das, bzw. wie sehen diese aus?
#definition[
Ist $U subset RR^n $ offen, $f in C^(2) (U)$ und $a in U$, so definieren wir das Differential zweiter Ordnung $d^((2)) f (a)$ als die symetrische bilieare Abbildung
$
d^((2)) f (a) : RR^n times RR^n -> CC, (h,k)|-> partial_(h) partial_(k) f (a)
$
und die Hesse-Matrix $H_(f) (a)$ von f in a durch
$
H_(f) (a) := mat(
partial_(1) partial_(1) f (a), partial_(1) partial_(2) f (a), ..., partial_(1) partial_(n) f (a);
partial_(2) partial_(1) f (a), , ;
, , , ;
, , , partial_(n) partial_(n) f (a);
).
$
]
#remark[
Nach dem Satz von Schwarz gilt dann
$
H_(f) (a)^(t) = H_(f) (a)
$
und fuer $h, k in RR^n $ ist
$
d ^((n)) f (h,k) = h^(t) H_(f) (a) k.
$
]
#example[
Betrachte die symetrische komplexe Matrix A und $f: RR^n -> CC, x |-> x^(t) A x = sum_(i, j = 1)^(n) a_(i j) x_(i) x_j $. \ Dann gilt $H_(f) (x_0 ) = 2 A$ fuer $x_0 in RR^n $.
]
#definition[
Sei $k >= 1$ und $U subset RR^n $ offen und $f in C^(k) (U)$ und $a in U$. Wir definieren das Differential k-ter Ordnung $d ^((k)) f (a)$ von f in a durch die Abbildung
$
d^((k)) f (a): RR^n times ... times RR^n, (h^((1)), ..., h^((k)) ) |-> partial_(h^((1)) ) ... partial_(h^((k)) ) f (a).
$
]
#remark[
Wie im Fall $n = 2$ gilt
$
d ^((k)) f (a) (h^((1)) , ..., h ^((k)) ) = sum_(i_(1) \, ..., i_(k) = 1)^(n) h_(i_(1) ) ^((1)) ... h_(i_(k) ) ^((k)) partial_(i_1 ... i_k ) f (a).
$
Nach dem Satz von Schwarz ist dies eine symetrische Mutlilinearform.
]
= Satz von Taylor
Das Ziel ist hier eine Verallgemeinerung der Taylor-Approximation aus der Diff I fuer Funktionen $f in C^(k) (U), U subset RR^n, k in NN$.
Die Idee ist, dass im Fall von $n = 1$ f im Punkt $x_0 $ durch ein Polynom vom Grad $k$ approximiert werden kann. Diese Methode ist bereits bekannt.
Nun kann die Funktion durch ein multidimensionales Polynom angenaehert werden. Dabei sind die ersten drei Terme zuerst der konstante Funktionswert, dann der Gradient und dann die Quadrik.
=== Reduktion auf den eindimensionalen Fall
Sei $U subset RR^n $ offen und $f in C^(k + 1) (U)$ fuer ein $k in NN, x_0 in U $ und $h in RR^n $ mit $[x_0 , x_0 + h] subset U$.
Betrachte fuer $t in [0, 1]$ die Funktion $g (t) := f (x_0 + t h$.
Da dieses Funktion g hinreichend oft diffbar ist kann dort der Satz von Taylor angwendet werden es existiert also $xi in [0, 1]$ sodass gilt
$
g (1) = sum_(j = 0)^(k) (1) / (j!) g^((j)) (0) + underbrace((g^(k + 1) ) / ((k + 1)!), "Restterm").
$
Nach der Kettenregel aus Satz gilt dann noch
$
g' (t) &= arrow(nabla) f (x_0 + t h) * h = sum_(i=1)^(n) partial_(i ) f (x_0 + t h) h_(i) \
g ^((2)) (t) &= sum_(i=1)^(n) (arrow(nabla) partial_(i) f (x_0 + t h) h) h_i = sum_(i=1)^(n) sum_(k = 1)^(n) partial_(k) partial_(i) f (x_0 + t h) h_(i) h_(j) \
g ^((j)) (t) &= sum_(i_(1) )^(n) ... sum_(i_(j) )^(n) partial_(i_1 ) ... partial_(i_j) f (x_0 + t h) h_(i_(1) ) ... h_(i_(j) ) , space 1 <= j <= k \
&= d ^((j)) f (x_0 + t h) (h, ..., h) := d ^((j)) f (a) h^(j) .
$
#theorem[
Verallgemeinerter Taylor.
Sei $U subset RR^n $ offen und $f in C^(k + 1) (U), k in NN, x_0 in U, h in RR^n $ mit $[x_0 , x_0 + h] subset U$. Dann gilt es ein $xi in [x_0, x_0 + h]$ sodass gilt
$
f (x_0 + h) = sum_(i=1)^(k) (1) / (i!) d ^((i)) f (x_0 )h^(i) + (d ^(k + 1) f (xi) h ^(k + 1) ) / ((k + 1)!).
$
]
#remark[
Wie nennen das Polynom
$
T_(k) f (x_0 , h):= sum_(i=1)^(n) 1/i! d ^((i)) f (x_0 ) h^(i)
$
das *Taylorpolynom* von f in $x_0 $ von Ordnung $k$.
]
#example[
Im Fall $k = 2$ erhalten wir
$
T_(2) f (x_0, h) = f (x_0 ) + underbrace(sum_(i=1)^(n) partial_(i) f (x_0 ) h_(i), arrow(nabla) f (x_0 ) h) + 1/2 underbrace(sum_(i,j=1)^(n) partial_(j) partial_(i) f (x_0 )h_(i) h_(j), h^(t) H_(f) (x_0 ) h )
$
]
#corollary([ohne Beweis])[
Ist $U subset RR^n $ offen $f in C^(k) (U)$ fuer ein $k in NN$ und $x_0 in U$ so gilt fuer $h in RR^n, h -> 0 $, dass
$
f (x_0 + h) = T_(k) f (x_0 , h) + o (norm(h)^(k) ).
$
Wenn zwei Funktionen $f, g: U -> RR$ auf einer offenen Umgebung von der Null und $g >= 0$, so schreiben wir, dass
$
f (x) = o ((g x)) "fuer" x -> 0
$
falls es fuer jedes $epsilon > 0: exists delta > 0: abs(f (x)) < epsilon g (x) space forall x : norm(x) < delta$.
]
== Anwendung fuer Maxima und Minima
#definition[
Ist $X subset RR^n , f: X -> RR$ eine Funktion und $a in X$ so nennen wir $a$ ein lokales Maximum bzw. lokales Minimum falls
$
exists U subset X: a in U: f (x) >= f (a) space forall x in U "bzw." f (x) <= f (a) space forall x in V.
$
Der Punkt $a$ wird dann auch als lokales Extremum bezeichnet.
]
Lemmas sind auch Beobachtungen.
#lemma[
Sei $U subset RR^n $ offen und $f: U -> R$ in $a in U$ diffbar und $a$ ein lokales Extremum von f. Dann gilt
$
arrow(nabla) f (a) = 0.
$
]
#proof[
Fuer $h in RR^n $ betrachte die Funktion $g (t) = f (a + t h), t in RR$. Dann
ist $a$ lokales Extremum von $g$ und es ist bekannt, dass $g' (0) = 0$. Nach der Kettenregel
erhalten wir
$
arrow(nabla) f (a) h = 0 space forall h in RR^n => arrow(nabla) f (a) = arrow(0).
$
]

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@@ -1,8 +1,6 @@
#import "../../data/default.typ": *
#import "../../data/theorems.typ": *
#let rot = math.op("rot")
#let grad = math.op("grad")
#let conf(num: none, date: "", type: none, body) = {
// Global settings