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@ -1,36 +1,50 @@
## §1. Linear oder nicht? ##
Betrachte φ : ^3 ⟶ ^2 definiert wie folgt
und bestimme, in jedem Falle, ob φ linear ist.
In folgenden Aufgaben wird eine Funktion φ : ℝ³ ⟶ ℝ² definiert.
Bestimme in jedem Falle, ob φ linear ist.
a)
φ(x1, x2, x3) = ( 4·x1·x3 )
( 10·x2 )
nicht linear
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)
φ(x1, x2, x3) = ( x3^2 )
φ(x1, x2, x3) = ( x3² )
( 0 )
Wenn φ linear wäre, dann müsste φ(0, 0, 8) = 8·φ(0, 0, 1) gelten.
Aber:
φ(0, 0, 8) = (64, 0)^T
8·φ(0, 0, 1) = 8·(1, 0)^T = (8, 0)^T
φ(0, 0, 8) = (64, 0)
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.
c)
φ(x1, x2, x3) = ( x3 )
( 0 )
linear
d) φ(x1, x2, x3) = ( 0 )
--> linear
d)
φ(x1, x2, x3) = ( 0 )
( 0 )
linear
--> linear
e)
φ(x1, x2, x3) = ( 4 )
( 0 )
@ -39,25 +53,28 @@ Aber φ ist hier niemals der Nullvektor!
Also ist φ nicht linear.
f)
φ(x1, x2, x3) = ( 10·x3 )
( -x2 + x1 )
linear!
f')
g)
φ(x1, x2, x3) = ( 1 - 10·x3 )
( -x2 + x1 )
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.
g)
h)
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]
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.
## §2. Aufgaben ähnlich zu ÜB 10-2 ##
@ -65,17 +82,19 @@ Also ist φ nicht linear.
Seien A = (u1, u2, u3) und B = (v1, v2),
wobei
u1 = (3, 0, 1)^T
u2 = (0, -1, 0)^T
u3 = (4, 0, 0)^T
u1 = (3, 0, 1)
u2 = (0, -1, 0)
u3 = (4, 0, 0)
v1 = (4, 5)^T
v2 = (0, 1)^T
v1 = (4, 5)
v2 = (0, 1)
[√] A bildet eine Basis für ^3
[√] B bildet eine Basis für ^2
Beachte:
Sei nun φ : ^3 ⟶ ^2 definiert durch
- A bildet eine Basis für ℝ³
- B bildet eine Basis für ℝ²
Sei nun φ : ℝ³ ⟶ ℝ² definiert durch
φ(x1, x2, x3) = ( 4·x1 - x3 )
( 10·x2 + x1 )
@ -83,7 +102,7 @@ Sei nun φ : ^3 ⟶ ^2 definiert durch
### Zur Linearität ###
Seien
(x1,x2,x3), (x1',x2',x3') ∈ ^3
(x1,x2,x3), (x1',x2',x3') ∈ ³
c, c' ∈
**Zu zeigen:**
@ -100,12 +119,11 @@ Es gilt
( 10·(c·x2 + c'·x2') + (c·x1 + c'·x1') )
= ( 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' )
( 10·x2 + x1 ) ( 10·x2' + x1' )
= c·( 4·x1 - x3 )
( 10·x2 + x1 )
+ c'·( 4·x1' - x3' )
( 10·x2' + x1' )
= r. S.
Darum ist φ linear.
@ -134,14 +152,14 @@ _Zurück zur Berechnung der Darstellung..._
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
- 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
Zusammengefasst ist M genau die Matrix, für die gilt:
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
@ -186,7 +204,7 @@ Darum gilt
## §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.