Kapitel I. Vorspann zum Begriff Vektorraum

Slides:



Advertisements
Ähnliche Präsentationen
Definition [1]: Sei S eine endliche Menge und sei p eine Abbildung von S in die positiven reellen Zahlen Für einen Teilmenge ES von S sei p definiert.
Advertisements

Programmierung 1 - Repetitorium
Polynomial Root Isolation
3. 3D-Betrachtungstransformationen
Schnelle Matrizenoperationen von Christian Büttner
Prof. Dr. W. Conen 15. November 2004
13. Transformationen mit Matrizen
Lösung von linearen Gleichungssystemen - Grundlagen
Kapitel 5 Stetigkeit.
Kapitel 1 Die natürlichen und die ganze Zahlen. Kapitel 1: Die natürlichen und die ganzen Zahlen © Beutelspacher/Zschiegner April 2005 Seite 2 Inhalt.
Kapitel 2 Die rationalen und die irrationalen Zahlen.
Kapitel 3 Analytische Geometrie
Folie 1 Kapitel II. Vom Raumbegriff zu algebraischen Strukturen Neubeginn: Herleitung des Begriffs Vektorraum aus intuitiven Vorstellungen über den Raumbegriff.
§14 Basis und Dimension (14.1) Definition: V sei wieder ein K-Vektorraum. Eine Menge B von Vektoren aus V heißt Basis von V, wenn B ist Erzeugendensystem.
Folie 1 § 30 Erste Anwendungen (30.2) Rangberechnung: Zur Rangberechnung wird man häufig die elementaren Umformungen verwenden. (30.1) Cramersche Regel:
§9 Der affine Raum – Teil 2: Geraden
§ 28 Multilineare und Alternierende Abbildungen
§9 Der affine Raum – Teil 2: Geraden
§14 Basis und Dimension  (14.1) Definition: V sei wieder ein K-Vektorraum. Eine Menge B von Vektoren aus V heißt Basis von V, wenn B ist Erzeugendensystem.
§11 Skalarprodukt. Euklidische Räume
§8 Gruppen und Körper (8.1) Definition: Eine Gruppe G ist eine Menge zusammen mit einer Verknüpfung, die jedem Paar (a,b) von Elementen aus G ein weiteres.
Kapitel V. Determinanten
Folie 1 § 29 Determinanten: Eigenschaften und Berechnung (29.1) Definition: Eine Determinantenfunktion auf K nxn ist eine Abbildung (im Falle char(K) ungleich.
§ 29 Determinanten: Eigenschaften und Berechnung
Matrix-Algebra Grundlagen 1. Matrizen und Vektoren
§10 Vektorraum. Definition und Beispiele
§17 Produkte und Quotienten von Vektorräumen
§24 Affine Koordinatensysteme
Vektoren Grundbegriffe für das Information Retrieval
5. Erweiterungen der Zahlenmenge
§10 Vektorraum. Definition und Beispiele
§20 Der Rang einer Matrix Jede (m,n)-Matrix kann auch als ein n-Tupel von Spaltenvektoren geschrieben werden: wobei (20.1) Definition:
Folie 1 §15 Lineare Abbildungen (15.1) Definition: Eine Abbildung f zwischen K-Vektorräumen V und W ist linear (oder ein Vektorraumhomomorphismus), wenn.
§15 Lineare Abbildungen (15.1) Definition: Eine Abbildung f zwischen K-Vektorräumen V und W ist linear (oder ein Vektorraumhomomorphismus), wenn für alle.
Folie 1 § 28 Multilineare und Alternierende Abbildungen (28.1) Definition: V und W seien wieder ein K-Vektorräume. Eine Abbildung von V nach W stets linear.
Folie 1 Kapitel IV. Matrizen Inhalt: Matrizen als eigenständige mathematische Objekte Zusammenhang zwischen Matrizen und linearen Abbildungen Produkt von.
§23 Basiswechsel und allgemeine lineare Gruppe
§3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme
Institut für Theoretische Informatik
Institut für Theoretische Informatik
Lineare Algebra, Teil 2 Abbildungen
Inhalt Vorbemerkung Vorstellung einer Unterrichtssequenz Kritik
Determinanten und Cramer‘sche Regel
ENDLICHE KÖRPER RSA – VERFAHREN.
§ 27 Permutationen Zur Beschreibung von alternierenden multilinearen Abbildungen und insbesondere für den begriff der Determinante benötigen wir die Permutationen.
Nichtlineare Optimierung
Folie 1 §21 Das Produkt von Matrizen (21.1) Definition: Für eine (m,n)-Matrix A und eine (n,s)-Matrix B ist das (Matrizen-) Produkt AB definiert als (21.2)
Grundlagen01Logik 02Mengen 03Relationen Arithmetik04Die natürlichen Zahlen 05Erweiterungen der Zahlenmenge Elementare Geometrie06Ebene Geometrie 07Trigonometrie.
Prof. Dr. Walter Kiel Fachhochschule Ansbach
Syntax, Semantik, Spezifikation - Grundlagen der Informatik R. Hartwig Kapitel 10 / 1 Kapitel 10 Initialität Eine beliebige gleichungsdefinierbare Klasse.
Graphische Datenverarbeitung
Folie 1 §8 Gruppen und Körper (8.1) Definition: Eine Gruppe G ist eine Menge zusammen mit einer Verknüpfung, die jedem Paar (a,b) von Elementen aus G ein.
Didaktik III : Der GTR im Mathematikunterricht Klassenstufe 8: Lineare Gleichungen und Gleichungssysteme Referentinnen: Nadine Ackermann & Christina Loch.
1 Matrizenrechnung 1Einführung 2Begriff der Matrix und spezielle Matrizen 3Relationen 4Operationen 1Transponierte Matrix 2Addition (Subtraktion) 3Multiplikation.
§8 Gruppen und Körper (8.1) Definition: Eine Gruppe G ist eine Menge zusammen mit einer Verknüpfung, die jedem Paar (a,b) von Elementen aus G ein weiteres.
Einführung. Einführung Mengenlehre Beziehungen zwischen Mengen Einführung Definition: Menge Darstellungsarten von Mengen Definition: Leere Menge Beziehungen.
Ausgleich nach der Methode der kleinsten Quadrate
Fundamentalräume einer Matrix
Ebenen im Raum 1. Koordinatengleichung einer Ebene
Wiederholung Größte gemeinsame Teiler Satz von Bezout:
Kapitel IV. Matrizen Inhalt:
§17 Produkte und Quotienten von Vektorräumen
§23 Basiswechsel und allgemeine lineare Gruppe
§ 25 Bilinearformen und spezielle Koordinaten
§ 27 Permutationen Zur Beschreibung von alternierenden multilinearen Abbildungen und insbesondere für den begriff der Determinante benötigen wir die Permutationen.
§11 Skalarprodukt. Euklidische Räume
§19 Matrizen als lineare Abbildungen
Kapitel II. Vom Raumbegriff zu algebraischen Strukturen
Rechenausdrücke (Terme) – Fachbegriffe - Rechenregeln
 Präsentation transkript:

Kapitel I. Vorspann zum Begriff Vektorraum

§1 Lineare Gleichungssysteme in zwei Unbestimmten a, b, c, ... stehen im folgenden für Zahlen, x, y, ... für Unbestimmte. (1.1) Beispiel ... (1.2) Definition: Allgemeine Systeme von 2 (linearen) Gleichungen in 2 Unbestimmten: ax + by = e  cx + dy = f Gesucht sind Zahlen x und y, die  erfüllen, sie heißen die Lösungen von  .

(1.3) Satz: Lösungstheorie zu ax + by = e  cx + dy = f : 1. Fall: a = b = c = d = 0 :  hat nur dann eine Lösung, wenn e = f = 0. In diesem Falle sind alle Paare (x,y) Lösungen. 2. Fall: Δ(a,b,c,d) = 0, aber nicht alle a,b,c,d sind Null (Dabei ist Δ(a,b,c,d) := ad – bc .) :  hat nur dann eine Lösung, wenn Δ(a,e,c,f) = 0 und Δ(e,b,f,d) = 0. In diesem Falle: Wenn a ≠ 0 gilt, so sind die Lösungen: (1/a(e – bt), t), t beliebig. Wenn b ≠ 0 gilt, so sind die Lösungen: (t, 1/b(e – at)), t beliebig. Wenn c ≠ 0 gilt, so sind die Lösungen: (1/c(f – dt), t), t beliebig. Wenn d ≠ 0 gilt, so sind die Lösungen: (t, 1/d(f – ct)), t beliebig.

3. Fall (der wesentliche Fall): Δ(a,b,c,d) ≠ 0 :  hat dann die eindeutig bestimmte Lösung x = Δ(e,b,f,d)/Δ(a,b,c,d) , y = Δ(a,e,c,f)/Δ(a,b,c,d) . Bemerkung 1: Lösungsgesamtheit stets ‚linear‘: Punkt, Gerade, ganze Ebene. Bemerkung 2: Fallunterscheidung!

§2 Der Standardraum ℝn Wichtiges Beispiel eines konkreten Vektorraumes, den wir zunächst nicht als Vektorraum einstufen. Wir führen ℝn nur als Schreibweise für den nächsten Paragraphen ein, in dem wir allgemeine lineare Gleichungssysteme einführen wollen. Mit ℝ bezeichnen wir die Menge der reellen Zahlen zusammen mit der Addition und der Multiplikation. Wir fixieren eine feste natürliche Zahl n größer als Null. (2.1) Definition: Ein n-Tupel von Elementen ist ein Objekt

mit der folgenden entscheidenden Regel für die Gleichheit: Zwei solche n-Tupel und sind genau dann gleich, wenn alle Komponenten gleich sind, das heißt wenn gilt. (2.2) Definition: ℝ sei die Menge der n-Tupel reeller Zahlen als Spalten, die wir auch Spaltenvektoren nennen:

ℝn := Es werden zwei Verknüpfungen definiert auf ℝn, die Addition von Spaltenvektoren durch

Also für und Die Skalarmultiplikation wird definiert durch für und . (2.3) Rechenregeln: Für alle ℝn und sind die folgenden Gleichungen erfüllt:

1o (x + y) + z = x + (y + z) 2o Für den Vektor o aus ℝn mit lauter Nullen als Komponenten gilt: x + o = x = o + x . 3o Zu jedem x aus ℝn existiert -x aus ℝn mit x+(-x) = o. 4o x + y = y + x 5o r(sx) = (rs)x 6o 1x = x 7o r(x + y) = rx + ry 8o (r+s)z = rz + sz Der Nullvektor o wird auch mit 0 bezeichnet. Vorsicht!