Benutzer:Siliurp/Ana2

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Ana2[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Basierend auf der Vorlesung der Uni Tübungen Ulrich Groh und den Analysis Vorlesungen für Physiker der HU Berlin

Vorlesung 1[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Begriffe[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Metrik (oder auch axiomatischer Abstandbegriff) - - Abbildung einer Menge auf den , für die gilt:

  1. positiv Definitheit: - der Abstand zwischen und ist gleich , bzw. und sind gleich und - die Abbildung ist immer größer-gleich
  2. Symmetrie: - es ist egal von welchem Punkt oder gemessen wird, die "Länge" soll immer gleich bleiben
  3. Dreiecksungleichung:

Das Paar heißt metrischer Raum.

Beispiele für eine beliebige Menge im

  1. Der Betrag:
  2. diskrete Metrik: Fehler beim Parsen (Unbekannte Funktion „\begin{array}“): {\displaystyle d(x, y): \left\{ \begin{array} 0 für x = y \\ 1 für x = y \end{array} }
  3. französische Eisenbahn-Metrik: Fehler beim Parsen (Unbekannte Funktion „\begin{array}“): {\displaystyle P,x,y \in X d(x,y): \left\{ \begin{array} 0 für x = y \\ \overline{xy} = \overline{xP} + \overline{Py} \end{array} }


offene Kugel mit Radius um (bei reellen Zahlen entspricht dies gerade dem offenen Intervall

abgeschlossene Kugel um ist gleich

Sphäre: Fehler beim Parsen (Unbekannte Funktion „\B“): {\displaystyle S(x_0,r)=B[x_0,r]\B(x_0,r)={x:d(x,x_0)=r}}

Übung: Was ist und für oder , für die Beispielmetriken?

Die Norm - Die Norm ist eine Abbildung, die in einem Vektorraum den Abstand eines beliebigen Punktes in diesem Vektorraum zum Ursprung beschreibt. Sie ist eine gewichtete (also mit einer Länge versehen), orientierte (also ein Vektor mit definierter Richtung) Strecke mit den folgenden Eigenschaften: - Vektorraum im

  1. positiv definit: und
  2. Homogenität: - die Länge der Norm eines bestimmten Punktes mal eimem Skalar ist genauso groß wie die Norm von diesem Punkt mal dem Skalar . Die Länge des -Vektors bleibt also auch bei Multiplikation mit einem Skalar gleich.
  3. Dreiecksungleichung:

In einem normierten Vektorraum ist immer schon eine Metrik vorhanden, allerdings setzt ein metrischer Raum keine Norm voraus. Eine Metrik ist also immer allgemeiner als eine Norm. Dieses Blatt wird sich allerdings mehr mit Normen, denn mit Metriken befassen.

Skalarprodukt (aka. euklidischer Vektorraum oder Hilbert Raum) gibt Auskunft darüber, wie Vektoren im Raum zueinander liegen, also wie der Winkel zwischen ihnen ist.

offene Menge: -> zu jedem x findet sich eine Umgebung epsylon

abgeschlossene Menge: -> komplment ist offen

Vorlesung 3[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Teilräume[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

Konvergenz[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

"Die Abstände werder klein."

heißt konvergent gegen :

im ist eine Nullfolge.

Beispiel 1: Fehler beim Parsen (Syntaxfehler): {\displaystyle (X, d_{diskret}), d(x,y) = \left{ \begin{array}{l l} 1 & x \neq y\\ 0 & x=y \end{array}}

Stetigkeit[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

"Sowohl die Abstände, als auch die Bilder werden klein."

stetig im


normierte Vektorräume[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

ist ein Vektorraum über und sei die Norm über diesen Raum. und so ist ein metrischer Raum.

Beispiele für Normen (Bild6) - aufschreiben und auf norm überprüfen (1)

Manhattan Metrik: Blid7

--

Konvergenz:

Aufgaben 1[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

1) Zeige ob die folgenden Abbildungen Normen sind:

a)


Allgemein ist eine solche Abbildung dann als Norm definiert, wenn die folgenden Bedingungen erfüllt sind:

Die ersten beiden Bedingungen sind erfüllt, bleibt noch zu zeigen, dass die Dreiecksunglechung gilt. Wir nehmen uns hier zu Probe einen möglichst einfachen, signifikanten Punkt heraus:

Es ergibt sich:

ist nicht kleiner-gleich . Daher handelt es sich um keine Norm.

b)

Betrachtet man die abgefragte Abbildung so erkennt man die Ähnlichkeit zu der durch ein Skalarprodukt induzierten Norm (vgl. Norm_(Mathematik)#Induzierte_Normen. Wenn man nun zeigen kann, dass es sich bei dem Term unter der Wurzel um ein Skalarprodukt handelt, so handelt es sich bei der o.g. Abbildung um eine Norm.

Die Bedingungen für ein Skalarprodukt lauten wie folgt:

  1. bilinear:
  2. symmetrisch:
  3. positiv definit: und genau dann, wenn

Die Abbildung erfüllt diese Bedingungen, wie man durch z.B. durch Einsetzen nachprüfen kann.

  • Für Biliniarität:

Fehler beim Parsen (Unbekannte Funktion „\begin{pmatrix}“): {\displaystyle \langle x+y,z\rangle = \begin{pmatrix} x_1+y_1 \\ 2x_2+y_2 \\3x_3+y_3 \end{pmatrix} \cdot \begin{pmatrix} z_1\\z_2\\z_3 \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} x_1z_1\\2x_2z_2\\3x_3z_3 \end{pmatix} + \begin{pmatrix} y_1z_1\\y_2z_2\\y_3z_3 \end{pmatrix} = \langle x,z\rangle + \langle y,z \rangle _\blacksquare}


  • Symmetrie:
  • positiv definit: und genau dann, wenn ist erfüllt, wie man durch einsetzen leicht nachprüfen kann.

Dadurch ergibt sich, dass eine Norm auf ist.

2) Kontraktion von Abbildungen Eine Abbildung ist kontraktiv, wenn sie die Menge auf sich selbst abbildet und lipschitz stetig ist, also folgende Bedingung erfüllt: und .


a) Die folgende Abbildung ist keine Kontraktion, da sie den Banachschen Fixpunksatz nicht erfüllt:

Banachscher Fixpunksatz: Existenz und Eindeutigkeit: Eine Kontraktion eines (nichtleeren) vollständigen metrischen Raumes besitzt genau einen Fixpunkt, also einen Punkt mit .

Dabei ist:

  • zum Beispiel jeder Banachraum, und unter diesen jeder normierte endlichdimensionale reelle oder komplexe Vektorraum, ein vollständiger metrischer Raum,
  • eine Kontraktion eine Abbildung , welche Lipschitz-stetig mit einer Konstanten ist.

Konstruktion: Für jeden Startwert konvergiert die Folge mit gegen Fehler beim Parsen (Unbekannte Funktion „\x“): {\displaystyle \x_i} .

Stellt man nun die Fixpunktgleichung, für die , auf, so findet man den folgenden Fixpunkt:

Da ist die Abbildung keine Kontraktion auf .

b) Die folgende Abbildung ist kontraktiv, d.h.:

Da die und Funktion um den Nullpunkt oszilleren, machen wir eine Abschätzung mithilfe des Mitterwertsatzes für Differentialrechnung. Der Mittelwertsatz besagt, dass: und

Daraus folgt für die Ursprungsgleichung:


c) Die folgende Abbildung ist kontraktiv:

Mit der Cauchy-Schwarzen Ungleichung ist weiter:

d) Der jeweilige Wert für ist gegeben durch: (vgl. Maximumsnorm)

Wir überprüfen also zunächst Stichprobenartig, ob die Fixpunktgleichung für einige Punkte erfüllt ist: Setzen wir hier die Punkte und ein, so ist die Gleichung nur mit einem erfüllt, woraus folgt, dass die Abbildung auf der unendlichen P-Norm nicht knotraktiv ist.


Iterative Grenzwerte

Überprüfung ob die Funktionen einen Grenzwert bzgl. einer (und folglich jeder) Norm in besitzt, und Berechnung dieses Grenzwertes.


a)

Man schreibt die Funktion als Skalarprodukt um, da gilt: . Ein Grenzwert für die gesamte Funktion existier immer dann, wenn beide Einzelgrenzwerte existieren.

Da für die Folge kein Grenzwert existiert, existiert für die gesamte Funktion kein Grenzwert.

b)

Auch hier werden die Grenzwerte der Variablen wieden getrennt bestimmt, und, so vorhanden miteinander mulitpliziert:

c) Ebenso für:

Da für  kein Grenzwert existiert hat die Funktion keinen Grenzwert.

d)

Multiplizieren wir diese Grenzwerte, so erhalten wir als Grenzwert für die ganze Funktion

e) Wir wenden die Regel von l'Hospital an, um ggf. einen Grenzwert zu finden. Es ergibt sich (vgl. Bronstein S. 57): und Da die Grenzwerte verschieden sind, existiert nicht.

f) Wir schätzen den Grenzwert nach oben ab, um dann nacheinender gegen laufen zu lassen: Wegen des Ergebnisses wenden wir die Regel von l'Hospital an und erhalten:

g) Daher wenden wir die Regel von l'Hospital an und erhalten: und Die Funktion konvergiert also nicht.

h) Daher wenden wir die Regel von l'Hospital an und erhalten: und Die Funktion konvergiert also nicht.

Aufgabe 4*) ....

Aufgaben 2[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]

1) zunächst berechnet man die Ableitung:

Für einzelne Werte ergibt sich dann, wie folgt:

2) Um die Ableitugng der Funktion zu finden bildet man die Stammfunktionen der einzelnen Funktionen: und

Damit die Randbedingung erfüllt ist, müssen die Konstanten so gewählt werden, dass .

Somit gibt es genau eine differenzierbare Abbildung mit den geforderten Eigenschaften:

3) Zu überprüfen ist, ob die Funktionen 1. im Nullpunkt Stetig sind, 2. im Nullpunkt beide partielle Ableitungen existieren, 3. ob sie im Nullpunkt differenzierbar sind und für welche Werte von die Richtungsableitung existiert.

a) Fehler beim Parsen (Syntaxfehler): {\displaystyle f(x,y) = \left{ \begin{matrix} \frac{xy}{x^2+y^2} & \text{für} & x^2+y^2>0 \\ 0 & \text{für} & x=y=0 \\ \end{matrix} }

1. Stetigkeit im Nullpunkt:

Es gilt das Epsilon-Delta-Kriterium: Die Funktion ist stetig in , wenn zu jedem ein existiert, so dass für alle mit gilt:

Daher lassen wir den Abstand zwischen und klein werden, bilden also den Limes von und wenn dieser entspricht, dann ist in stetig.

Für die o.g. Funktion bilden wir also den Grenzwert entsprechend: mit .Also ist in stetig.

2. partielle Ableitung im Nullpunkt: Die partielle Ableitung ist definiert durch:


Wir setzen also entsprechend ein: