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201
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// Main VL template
#import "../preamble.typ": *
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#import "@preview/ctheorems:1.1.3": *
#show: thmrules
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#show: conf.with(
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num: 12,
type: 0, // 0 normal, 1 exercise
date: datetime.today().display(),
//date: datetime(
// year: 2025,
// month: 5,
// day: 1,
//).display(),
)
= Uebersicht
E: 2.6.
Eine Funktion auf einer offenen Menge $U subset RR^n $ wird als diffbar in a bezeichnet falls
$
exists L in L (V, W): f (a + h) = f (a) + L h + R (h) , space lim_(h -> oo) (R (h)) / (norm(h)) = 0.
$
Es gilt hier, dass $L = d f (a)$ und $f: U -> K^(m) $ mit $K in {RR, CC}$.
Es ist also f diffbar in a falls die Funktionen $f_1, ..., f_m $ diffbar in a sind.
#definition[
Richtungsableitung.
Seien $V,W$ endlichdimensionale normierte Vektorraeume und $U subset V$ offen mit $a in U$ und $f: U -> W$ in a diffbar.
Fuer $h in V$ definieren wir die Ableitungen von f in Richtung h im Punkt a durch
$
partial_(h) f (a) = lim_(t -> 0) (f (a + t h) - f (a))/t.
$
Im Fall von $V = K^(m) $ schreiben wir auch
$
partial_(j) f (a) = partial_(e_(j) ) f (a).
$
]
#remark[
Wie aus Satz folgt dann
$
d f (a) h = partial_(h) f (a).
$
]
#example[
Seien $U = V = W = M^(n times n) (RR)$ und $f: V -> W$ gegeben durch $A |-> A ^2 $.
Fuer $A, H in M^(n times n) (RR), t in RR$ gilt
$
(A + t H)^2 = (A + t H) (A + t H) = A ^2 + t A H + t H A + t ^2 H ^2
$
also
$
partial_(H) f (A) = A H + H A
$
und das Differential $d f (A)$ ist gegeben duch
$
d f (A) H = H A + A H space forall H in M^(n times n) (RR).
$
]
#definition[
Ist $U subset RR^(m) $ offen und $f = (f_1, ..., f_n ): U -> R^(n) $ eine Abbildung
so nennen wir f k-mal stetig differenzierbar, falls jedes der $f_(j) $ k-mal stetig differenzierbar ist. Fuer die Notation gilt dann
$
C^(k) (U, RR^(n) ) = {f: U -> RR^(n) | f "ist k-mal stetig diffbar" }.
$
]
#theorem[
Seien $X, Y, Z$ endlich dim. normierte K-VR und zwei offene Teilmengen $U subset X and U' in Y$ und $ a in U$ und $f: U -> U'$ diffbar in a und $g: U' -> Z$ diffbar in $f (a)$.
Dann ist $g compose f: U -> Z$ diffbar in a mit
$
d (g compose f) (a) = d g (f (a)) compose f (a).
$
Im Fall $X = K^(l) , Y = K ^(m) , Z = K ^(n) $ gilt
$
J_(g compose f) (a) = J_(g) (f (a)) J_(f) (a).
$
] <difc>
#proof[
Schreibe $f (a + h) = f (a) + d f (a) h + norm(h) r_(f) (h)$.
Betrachte nun
$
g (f (a)+ k) = (g compose f) (a) + d g (f (a))k + norm(k)r_(g) (k) , space lim_(h -> 0) r_(f) (h)= 0 , space lim_(k -> 0) r_(g) (k)= 0.
$
Es folgt dann
$
(g compose f)(a + h) &= g (f (a) + d f (a) h + norm(h) r_(f) (h)) \
= (g compose f) (a) &+ d g (f (a)) (d f (a) h) + d g (f (a)) (norm(h) r_(f) (h)) \
&+ norm( d f (a) h + norm(h) r_(f) (h))r_(g) (d f (a)h + norm(h)r_(f) (h)).
$
Fuer $h -> 0$ gilt
$
norm( d g (f (a))r _(f) (h)) <= norm( d g (f (a)))norm(r_(f) (h))-> 0 \
norm(d f (a) h + norm( h)r_(f) (h))<= C norm(h)\
norm(r_(g) (d f (a) h + norm(h) r_(g) (h))) -> 0.
$
Daraus folgt die Diffbarkeit von $g compose f$ in a und @difc.
]
#example[
Ist $gamma: [0, 1] -> U subset RR^(m) $ eine diffbare Kurve und $g: U -> RR^n $ eine diffbare Abbildung, so ist die Bildkurve $tilde(gamma) = g compose gamma: [0, 1]-> RR^n $ diffbar. Der Tangentialvektor ist dann gegeben durch
$
dot(tilde(gamma)) (t_0 ) = d g (gamma (t_0 )) dot(gamma) (t_0 ) = J _(g) (gamma (t_0 )) dot(gamma) (t_0 ) space forall t_0 in (0, 1).
$
]
= Der Schrankensatz
#definition[
Ist $f: U -> W, U subset V$ offen eine differenzierbare Abildung zwischen zwei endlich dim. K-VR $V, W$, so nennen wir $f$ steitg diffbar falls die
Abbildung $U -> L (V, W), a |-> d f (a)$ stetig ist.
]
#remark[
Im Fall $V = K^(m) W = K^(n)$ dann stimmt die Definition mit der Vorherigen ueberein.
]
#theorem[
Seien $V, W$ endlich dim. normierte K-VR, $U subset V$ offen und $f: U -> W$ stetig diffbar und $K subset U$ kompakt und konvex. Dann gilt $forall x, y in K$
$
norm(f (y) - f (x)) <= norm( d f )_(K) norm(y - x) "mit" norm(d f)_(K) = sup_(a in K) norm(d f (a)).
$
]
#proof[
// Dieser Beiweis wird etwas umstaendlicher durch die Komponenten der Funktion o
Betrachte die Kurve $gamma: [0, 1]-> K, t |-> x + t (y-x)$. Sei $epsilon >0$ und schreibe $L := norm(d f)_(K) $. Wir definieren $F_(epsilon) : [0, 1] -> RR$ durch
$
F_(epsilon) (t) := norm(f (gamma (t)) - f (x)) - t (L + epsilon) norm(y - x).
$
Es gilt nun zu zeigen, das $F_(epsilon) (1) <= 0 space forall epsilon > 0$. Angenommen $exists epsilon > 0: F_(epsilon) (1) > 0$. Waehle $0 < c < F_(epsilon) (1)$.
Da $F_(epsilon) $ stetig ist und $[0, 1]$ kompakt, ist auch $[0, 1] sect {t: F_(epsilon) <= c }$ kompakt und besitzt ein Maimum $t_0 in (0, 1]$.
Es gilt $F_(epsilon) (t_0 )= c$ und $F_(epsilon) (t) > c space forall t > t_0 $. Fuer $t in (t_0 ,t]$ definiere
$
phi (t) := (F_(epsilon) (t) - F_(epsilon) (t_0 )) / (t - t_0 )
$
dann ist $phi (t) > 0 space forall t in (t_0 , t]$.
Betrachte fuer $t_0 < t <= 1$ die Ungleichung
$
phi (t) <= norm((f (gamma (t)) - f (gamma (t_0 )))/(t - t_0 )) - (L + epsilon) norm(y - x) \
= norm(f (gamma (t)) - f (x) ) - norm(f (gamma (t_0 )) - f (x)) .
$
Fuer $t -> t_0 $ gilt dann
$
lim_(t -> t_0 ) norm((f (gamma (t))- f (gamma (t_0 ))) / (t - t_0 ) ) = norm( d f (gamma (t_0 )) (y -x)) <= L norm(y - x) => exists t_0 < t_1 <= 1 \
"mit" phi (t_1 ) <= 0.
$
Das steht dann im Widerspruch zu $phi (t) > 0 space forall t in (t_0, 1]$.
]
#remark[
Wir koennen in diesem Beweis nicht den Mittelwertsatz benutzen, da dieser nicht auf hoehere Dimensionen uebertragbar ist.
Betrachte z.B. die Abbildung
$
g: [0, 2 pi] -> RR ^2 , t |-> (cos t, sin t).
$
Dann gilt $g (2 pi) = g (0) = (0, 1)$ aber $dot(g) (t) != 0$.
]
= Verschiedene Formen der Differenzierbarkeit
Betrachte eine Funktion $f: U -> CC, U subset CC$ offen und $a in U$.
Ist $f $ in $a$ C-diffbar, so gilt fuer alle $h in CC$ hinreichend klein, dass $f (a + h) = f (a) + d f (a) h + r (h)$ mit $lim_(h -> 0) (r (h)) / (norm(h)) = 0$.
Diese Bedingung ist aequivalent zu $lim_(h -> 0) (f (a + h)- f (a)) / (h) = f' (a)$.
Wir koennen imt einem Isomorphismus $CC tilde.equiv RR^2 $ die Funktion f auch aufassen als Funktion von einer offenen Menge $U subset RR^2 -> RR^2 , (x,y) |-> (Re(f (x + i y)), Im(f (x + i y)))$.
Angenommen $f$ ist in $a = a_1 + i a_2 $ C-diffbar, ist dann $f$ in $(a_1, a_2 )$ auch R-diffbar als Funktion $U -> RR^2 $?
Betrachte
$
f (a_1, i a_2 + (h_1 + i h_2 )) = f (a_1, i a_2 ) + f' (a_1 + i a_2 ) (h_1, i h_2 ) + r (h_1, h_2 ) \
"mit" r (h_1, h_2 ) = o (abs(h_1 + i h_2 )) = o (norm((h_1, h_2 ))).
$
Hieraus folgt die R-diffbarkeit von $f$ in $(a_1, a_2 )$ mit
$
partial_(x) f (a) = f' (a) "und" partial_(y) f (a) = i f' (a).
$
Insbesondere gilt hier ein Zusammenhang zwischen der partiellen Ableitung nach x und nach y.
#example[
Die Funktion $g: CC -> CC, z |-> overline(z)$ ist eine lineare Abbildung auf $RR^2 $ mit
$
(x, y) |-> (x, -y)
$
ist R-diffbar aber nicht C-diffbar.
]