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@ -1,63 +1,80 @@
## §1. Linear oder nicht? ## ## §1. Linear oder nicht? ##
Betrachte φ : ^3 ⟶ ^2 definiert wie folgt In folgenden Aufgaben wird eine Funktion φ : ℝ³ ⟶ ℝ² definiert.
und bestimme, in jedem Falle, ob φ linear ist. Bestimme in jedem Falle, ob φ linear ist.
a) a)
φ(x1, x2, x3) = ( 4·x1·x3 )
( 10·x2 )
nicht linear φ(x1, x2, x3) = ( 4·x1·x3 )
( 10·x2 )
Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(2, 0, 2) = 2·φ(1, 0, 1) gelten.
Aber:
φ(2, 0, 2) = (16, 0)ᵀ
2·φ(1, 0, 1) = 2·(4, 0)ᵀ = (8, 0)ᵀ ≠ φ(2, 0, 2)
Also ist φ nicht linear, weil Homogenität verletzt wird.
b) b)
φ(x1, x2, x3) = ( x3^2 )
( 0 ) φ(x1, x2, x3) = ( x3² )
( 0 )
Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(0, 0, 8) = 8·φ(0, 0, 1) gelten. Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(0, 0, 8) = 8·φ(0, 0, 1) gelten.
Aber: Aber:
φ(0, 0, 8) = (64, 0)^T φ(0, 0, 8) = (64, 0)
8·φ(0, 0, 1) = 8·(1, 0)^T = (8, 0)^T 8·φ(0, 0, 1) = 8·(1, 0)ᵀ = (8, 0)ᵀ ≠ φ(0, 0, 8)
Also ist φ nicht linear, weil Homogenität verletzt wird. Also ist φ nicht linear, weil Homogenität verletzt wird.
c) c)
φ(x1, x2, x3) = ( x3 ) φ(x1, x2, x3) = ( x3 )
( 0 ) ( 0 )
linear
d) φ(x1, x2, x3) = ( 0 ) --> linear
( 0 )
linear d)
φ(x1, x2, x3) = ( 0 )
( 0 )
--> linear
e) e)
φ(x1, x2, x3) = ( 4 )
( 0 ) φ(x1, x2, x3) = ( 4 )
( 0 )
Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(0) = 0 gelten. [Siehe Lemma 6.1.2] Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(0) = 0 gelten. [Siehe Lemma 6.1.2]
Aber φ ist hier niemals der Nullvektor! Aber φ ist hier niemals der Nullvektor!
Also ist φ nicht linear. Also ist φ nicht linear.
f) f)
φ(x1, x2, x3) = ( 10·x3 )
( -x2 + x1 ) φ(x1, x2, x3) = ( 10·x3 )
( -x2 + x1 )
linear! linear!
f') g)
φ(x1, x2, x3) = ( 1 - 10·x3 )
( -x2 + x1 ) φ(x1, x2, x3) = ( 1 - 10·x3 )
( -x2 + x1 )
Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(0) = 0 gelten. [Siehe Lemma 6.1.2] Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(0) = 0 gelten. [Siehe Lemma 6.1.2]
Aber φ(0) = (1, 0)^T. Aber φ(0) = (1, 0).
Also ist φ nicht linear. Also ist φ nicht linear.
g) h)
φ(x1, x2, x3) = ( exp(-(7·x2 + 8·x1)) )
( 0 ) φ(x1, x2, x3) = ( exp(-(7·x2 + 8·x1)) )
( 0 )
Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(0) = 0 gelten. [Siehe Lemma 6.1.2] Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(0) = 0 gelten. [Siehe Lemma 6.1.2]
Aber φ(0) = (exp(0), 0)^T = (1, 0)^T. Aber φ(0) = (exp(0), 0)ᵀ = (1, 0)ᵀ.
Also ist φ nicht linear. Also ist φ nicht linear.
## §2. Aufgaben ähnlich zu ÜB 10-2 ## ## §2. Aufgaben ähnlich zu ÜB 10-2 ##
@ -65,25 +82,27 @@ Also ist φ nicht linear.
Seien A = (u1, u2, u3) und B = (v1, v2), Seien A = (u1, u2, u3) und B = (v1, v2),
wobei wobei
u1 = (3, 0, 1)^T u1 = (3, 0, 1)
u2 = (0, -1, 0)^T u2 = (0, -1, 0)
u3 = (4, 0, 0)^T u3 = (4, 0, 0)
v1 = (4, 5)^T v1 = (4, 5)
v2 = (0, 1)^T v2 = (0, 1)
[√] A bildet eine Basis für ^3 Beachte:
[√] B bildet eine Basis für ^2
Sei nun φ : ^3 ⟶ ^2 definiert durch - A bildet eine Basis für ℝ³
- B bildet eine Basis für ℝ²
φ(x1, x2, x3) = ( 4·x1 - x3 ) Sei nun φ : ℝ³ ⟶ ℝ² definiert durch
( 10·x2 + x1 )
φ(x1, x2, x3) = ( 4·x1 - x3 )
( 10·x2 + x1 )
### Zur Linearität ### ### Zur Linearität ###
Seien Seien
(x1,x2,x3), (x1',x2',x3') ∈ ^3 (x1,x2,x3), (x1',x2',x3') ∈ ³
c, c' ∈ c, c' ∈
**Zu zeigen:** **Zu zeigen:**
@ -92,30 +111,29 @@ Seien
Es gilt Es gilt
l. S. = φ(c(x1, x2, x3) +c'(x1',x2',x3')) l. S. = φ(c(x1, x2, x3) +c'(x1',x2',x3'))
= φ(c(x1·e1 + x2·e2 + x3·e3) +c'(x1'·e1 + x2'·e2 + x3'·e3)) = φ(c(x1·e1 + x2·e2 + x3·e3) +c'(x1'·e1 + x2'·e2 + x3'·e3))
= φ((c·x1 + c'·x1)·e1 + (c·x2 + c'·x2)·e2 + (c·x3 + c'·x3)·e3) = φ((c·x1 + c'·x1)·e1 + (c·x2 + c'·x2)·e2 + (c·x3 + c'·x3)·e3)
= φ(c·x1 + c'·x1', c·x2 + c'·x2', c·x3 + c'·x3') = φ(c·x1 + c'·x1', c·x2 + c'·x2', c·x3 + c'·x3')
= ( 4·(c·x1 + c'·x1') - (c·x3 + c'·x3') ) = ( 4·(c·x1 + c'·x1') - (c·x3 + c'·x3') )
( 10·(c·x2 + c'·x2') + (c·x1 + c'·x1') ) ( 10·(c·x2 + c'·x2') + (c·x1 + c'·x1') )
= ( c·(4·x1 - x3) + c'·(4·x1' - x3') ) = ( c·(4·x1 - x3) + c'·(4·x1' - x3') )
( c·(10·x2 + x1) + c'·(10·x2' + x1')) ( c·(10·x2 + x1) + c'·(10·x2' + x1') )
= c·( 4·x1 - x3 ) = c·( 4·x1 - x3 ) + c'·( 4·x1' - x3' )
( 10·x2 + x1 ) ( 10·x2 + x1 ) ( 10·x2' + x1' )
+ c'·( 4·x1' - x3' )
( 10·x2' + x1' ) = r. S.
= r. S.
Darum ist φ linear. Darum ist φ linear.
### Darstellung ### ### Darstellung ###
Zunächst beobachten wir: Zunächst beobachten wir:
φ(x1, x2, x3) = ( 4 0 -1 ) ( x1 ) φ(x1, x2, x3) = ( 4 0 -1 ) ( x1 )
( 1 10 0 ) ( x2 ) ( 1 10 0 ) ( x2 )
( x3 ) ( x3 )
= C·x = C·x
= φ_C(x) siehe [Skript, Bsp 6.2.2], = φ_C(x) siehe [Skript, Bsp 6.2.2],
@ -134,14 +152,14 @@ _Zurück zur Berechnung der Darstellung..._
Die zu berechnende Matrix M := M_A^B(φ), ist diejenige, die erfüllt: Die zu berechnende Matrix M := M_A^B(φ), ist diejenige, die erfüllt:
- ist x der Form x = ∑ α_j·u_j = (α_j) <--- als Vektor über Basis A - ist x der Form x = ∑ α_j·u_j = (α_j) <--- als Vektor über Basis A
- und ist M·(α_j) = (β_i) für einen Vektor (β_i) ∈ ^2 - und ist M·(α_j) = (β_i) für einen Vektor (β_i) ∈ ²
- dann gilt φ(x) = y, wobei y = ∑ β_i·v_i - dann gilt φ(x) = y, wobei y = ∑ β_i·v_i
Zusammengefasst ist M genau die Matrix, für die gilt: Zusammengefasst ist M genau die Matrix, für die gilt:
B·M·α = φ(A·α) B·M·α = φ(A·α)
für alle α^3. Da φ = φ_C, ist die äquivalent zu für alle α³. Da φ = φ_C, ist die äquivalent zu
B·M·α = C·A·α B·M·α = C·A·α
@ -165,9 +183,9 @@ Also ist das augmentiere System
( B | C·A ) ( B | C·A )
= ( 4 0 | 11 0 16 ) = ( 4 0 | 11 0 16 )
( 5 1 | 3 -10 4 ) ( 5 1 | 3 -10 4 )
Zeile2 <- 4*Zeile2 - 5*Zeile1 Zeile2 <- 4*Zeile2 - 5*Zeile1
~> ( 4 0 | 11 0 16 ) ~> ( 4 0 | 11 0 16 )
( 0 4 | -43 -40 -64 ) ( 0 4 | -43 -40 -64 )
@ -186,7 +204,7 @@ Darum gilt
## §3. Lineare Fortsetzung von partiell definierten Funktionen ## ## §3. Lineare Fortsetzung von partiell definierten Funktionen ##
Sei φ : ^5 ⟶ ^3 Sei φ : ^5 ⟶ ³
Seien u1, u2, u3, u4, u5 eine Basis für ^5. Seien u1, u2, u3, u4, u5 eine Basis für ^5.