Lineare Algebra II FS 20n.ethz.ch/~leniklau/download/linalgfs20II/praesentation...ย ยท 2020. 5....

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1 Lineare Algebra II โ€“ FS 20 รœbung 13

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  • 1

    Lineare Algebra II โ€“ FS 20

    รœbung 13

  • 2

    Ablauf

    Einfรผhrung

    Recap einiger Sachen

    Besprechung von 3 Aufgaben der Lernkontrolle

    Theorie

    โ€ข Inhomogene lineare Systeme (hรคufiger Fall)

    Tipps Serie 13

  • 3

    Recap

    Fragen

    Fรผr reelle Matrizen gilt

    Wenn A symmetrisch ist โ†’ Es existiert eine orthonormale Eigenbasis.

    Es existiert eine orthonormale Eigenbasis.โ†’ A ist symmetrisch.

  • 4

    Recap

    Lรคnge vom | ๐‘Ÿ | Vektor

    ๐‘Ÿ = ๐ด๐‘ฅ โˆ’ ๐‘

  • 5

    Recap

    Lรคnge vom | ๐‘Ÿ | Vektor

    ๐‘Ÿ = ๐ด๐‘ฅ โˆ’ ๐‘

    ๐‘… = ๐‘„๐‘‡๐ด โ†’ ๐ด = ๐‘„๐‘…๐‘‘ = ๐‘„๐‘‡๐‘ โ†’ ๐‘ = ๐‘„๐‘‘

    Orthogonale Matrix

    ๐‘„๐‘‡๐‘„ = ๐•€๐‘›

  • 6

    Recap

    Lรคnge vom | ๐‘Ÿ | Vektor

    ๐‘Ÿ = ๐ด๐‘ฅ โˆ’ ๐‘

    ๐‘… = ๐‘„๐‘‡๐ด โ†’ ๐ด = ๐‘„๐‘…๐‘‘ = ๐‘„๐‘‡๐‘ โ†’ ๐‘ = ๐‘„๐‘‘

    Orthogonale Matrix

    ๐‘„๐‘‡๐‘„ = ๐•€๐‘›

    ๐‘… =9 30 30 0

    ๐‘ฅ =13/97/3

    ๐‘‘ =2071

    ๐‘…0

    ๐‘ฅ

    ๐‘‘0

    ๐‘‘1

  • 7

    Recap

    Lรคnge vom | ๐‘Ÿ | Vektor

    ๐‘Ÿ = ๐ด๐‘ฅ โˆ’ ๐‘

    ๐‘… = ๐‘„๐‘‡๐ด โ†’ ๐ด = ๐‘„๐‘…๐‘‘ = ๐‘„๐‘‡๐‘ โ†’ ๐‘ = ๐‘„๐‘‘

    ๐‘Ÿ = ๐‘„๐‘…๐‘ฅ โˆ’ ๐‘„๐‘‘ = | ๐‘„ ๐‘…๐‘ฅ โˆ’ ๐‘‘ |

    Orthogonale Matrix

    ๐‘„๐‘‡๐‘„ = ๐•€๐‘›

  • 8

    Recap

    Lรคnge vom | ๐‘Ÿ | Vektor

    ๐‘Ÿ = ๐ด๐‘ฅ โˆ’ ๐‘

    ๐‘… = ๐‘„๐‘‡๐ด โ†’ ๐ด = ๐‘„๐‘…๐‘‘ = ๐‘„๐‘‡๐‘ โ†’ ๐‘ = ๐‘„๐‘‘

    ๐‘Ÿ = ๐‘„๐‘…๐‘ฅ โˆ’ ๐‘„๐‘‘ = | ๐‘„ ๐‘…๐‘ฅ โˆ’ ๐‘‘ |

    Eine orthogonale Matrix verรคndert die Lรคnge eines Vektors nicht.

    ๐‘Ÿ = ๐‘…๐‘ฅ โˆ’ ๐‘‘

    Orthogonale Matrix

    ๐‘„๐‘‡๐‘„ = ๐•€๐‘›

  • 9

    Recap

    Lรคnge vom | ๐‘Ÿ | Vektor

    ๐‘Ÿ = ๐ด๐‘ฅ โˆ’ ๐‘

    ๐‘… = ๐‘„๐‘‡๐ด โ†’ ๐ด = ๐‘„๐‘…๐‘‘ = ๐‘„๐‘‡๐‘ โ†’ ๐‘ = ๐‘„๐‘‘

    ๐‘Ÿ = ๐‘„๐‘…๐‘ฅ โˆ’ ๐‘„๐‘‘ = | ๐‘„ ๐‘…๐‘ฅ โˆ’ ๐‘‘ |

    Eine orthogonale Matrix verรคndert die Lรคnge eines Vektors nicht.

    ๐‘Ÿ = ๐‘…๐‘ฅ โˆ’ ๐‘‘ =9 30 30 0

    13/97/3

    โˆ’2071

    =2070

    โˆ’2071

    =00โˆ’1

    =| ๐‘‘1 |

    ๐‘Ÿ = | ๐‘‘1 |

    Orthogonale Matrix

    ๐‘„๐‘‡๐‘„ = ๐•€๐‘›

    ๐‘…0 ๐‘ฅ ๐‘‘0

    ๐‘‘1

  • 10

    Recap

    System 1.Ordnung

    ๐‘Œโ€ฒ = ๐ด๐‘ŒEigenwerte und Eigenvektoren sind berechnet.

    Weg 1 Weg 2

    Allgemeine Lรถsung direkt hinschreiben

    ๐‘Œ ๐‘ก = ๐‘1๐‘’1๐œ†๐‘ก๐ธ๐‘‰๐œ†1 + ๐‘2๐‘’2

    ๐œ†๐‘ก๐ธ๐‘‰๐œ†2

    Allgemeine Lรถsung schreiben als

    ๐‘Œ ๐‘ก = ๐‘‡๐‘’๐ท๐‘ก๐ถ = ๐ธ๐‘‰๐œ†1 ๐ธ๐‘‰๐œ†2

    ๐‘‡

    ๐‘’๐œ†1๐‘ก 0

    0 ๐‘’๐œ†2๐‘ก

    ๐‘1๐‘2

    Koeffizienten aus ๐’š(๐ŸŽ) berechnen๐‘Œ 0 = ๐‘1๐ธ๐‘‰๐œ†1 + ๐‘2๐ธ๐‘‰๐œ†2

    โ†’ Wir erhalten das genau gleiche LGS.

    Koeffizienten als ๐‘ป๐‘ช = ๐’€(๐ŸŽ) berechnen.Lineares Gleichungssystem

    T: Matrix, Y(0): rechte Seite, C: unbekannte

    Lรถsung mit den Anfangsbedingungen

    Berechnete Koeffizienten einsetzen.

    Lรถsung mit den Anfangsbedingungen

    ๐‘Œ ๐‘ก = ๐‘‡๐‘’๐ท๐‘ก ๐‘‡โˆ’1๐‘Œ(0)=๐ถ

  • 11

    Recap

    System 1.Ordnung

    ๐‘Œโ€ฒ = ๐ด๐‘ŒEigenwerte und Eigenvektoren sind berechnet.

    Weg 1 Weg 2

    Allgemeine Lรถsung direkt hinschreiben

    ๐‘Œ ๐‘ก = ๐‘1๐‘’1๐œ†๐‘ก๐ธ๐‘‰๐œ†1 + ๐‘2๐‘’2

    ๐œ†๐‘ก๐ธ๐‘‰๐œ†2

    Allgemeine Lรถsung schreiben als

    ๐‘Œ ๐‘ก = ๐‘‡๐‘’๐ท๐‘ก๐ถ = ๐ธ๐‘‰๐œ†1 ๐ธ๐‘‰๐œ†2

    ๐‘‡

    ๐‘’๐œ†1๐‘ก 0

    0 ๐‘’๐œ†2๐‘ก

    ๐‘1๐‘2

    Koeffizienten aus ๐’š(๐ŸŽ) berechnen๐‘Œ 0 = ๐‘1๐ธ๐‘‰๐œ†1 + ๐‘2๐ธ๐‘‰๐œ†2

    โ†’ Wir erhalten das genau gleiche LGS.

    Koeffizienten als ๐‘ป๐‘ช = ๐’€(๐ŸŽ) berechnen.Lineares Gleichungssystem

    T: Matrix, Y(0): rechte Seite, C: unbekannte

    Lรถsung mit den Anfangsbedingungen

    Berechnete Koeffizienten einsetzen.

    Lรถsung mit den Anfangsbedingungen

    ๐‘Œ ๐‘ก = ๐‘‡๐‘’๐ท๐‘ก ๐‘‡โˆ’1๐‘Œ(0)=๐ถ

  • 12

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

  • 13

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

    Eigenwertgleichung

    ๐ต๐‘ฃ1 = ๐œ†1๐‘ฃ1๐ต๐‘ฃ2 = ๐œ†2๐‘ฃ2

  • 14

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

    Eigenwertgleichung

    ๐ต๐‘ฃ1 = ๐œ†1๐‘ฃ1๐ต๐‘ฃ2 = ๐œ†2๐‘ฃ2

    Der Eigenvektor mit der

    Matrix multipliziert.

  • 15

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

    Eigenwertgleichung

    ๐ต๐‘ฃ1 = ๐œ†1๐‘ฃ1๐ต๐‘ฃ2 = ๐œ†2๐‘ฃ2

    Der Eigenvektor mit der

    Matrix multipliziert.

    Ein Vielfaches des

    Eigenvektors.=

  • 16

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

    Eigenwertgleichung

    ๐ต๐‘ฃ1 = ๐œ†1๐‘ฃ1๐ต๐‘ฃ2 = ๐œ†2๐‘ฃ2

    Der Eigenvektor mit der

    Matrix multipliziert.

    Ein Vielfaches des

    Eigenvektors.=

  • 17

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

    a) Dieser Fall ist nicht mรถglich, da ๐ต๐‘ฃ1 nicht mehr in die Richtung von ๐‘ฃ1 zeigt.

  • 18

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

    b)

    Dieser Fall ist mรถglich,

    die Eigenwerte wรคren.

    ๐œ†1 = 1, ๐œ†2 = โˆ’1

  • 19

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

    c) Dieser Fall ist mรถglich, die

    Eigenwerte wรคren.

    ๐œ†1 = 0, ๐œ†2 = 1

  • 20

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

    d)

    Dieser Fall ist

    mรถglich, die

    Eigenwerte

    wรคren.

    ๐œ†1 = 0.5, ๐œ†2 = 2

  • 21

    Recap

    Aufgabe 2 โ€“ Eigenvektoren einer Matrix

    a) b)

    c) d)

    Dieser Fall ist mรถglich, die

    Eigenwerte wรคren.

    ๐œ†1 = 1, ๐œ†2 = โˆ’1

    Dieser Fall ist

    mรถglich, die

    Eigenwerte wรคren.

    ๐œ†1 = 0.5, ๐œ†2 = 2

    Dieser Fall ist

    mรถglich, die

    Eigenwerte

    wรคren.

    ๐œ†1 = 0, ๐œ†2 = 1

    Dieser Fall ist nicht mรถglich,

    da ๐ต๐‘ฃ1 nicht mehr in die Richtung von ๐‘ฃ1 zeigt.

    Diese Grafik kann

    keine Darstellung

    sein.

  • 22

    Recap

    Aufgabe 3

  • 23

    Recap

    Aufgabe 3 Erklรคrung

    Wir sehen, dass die 2. und die 4. sowie die 3. und die 5. Spalte linear abhรคngig sind.

    Das heisst, der Rang unserer Matrix ist ๐‘…๐‘Ž๐‘›๐‘” ๐ถ = 5 โˆ’ 2 = 3. (wir kรถnnten zwei Nullzeilen erzeugen)

    Die Dimension des Bildes ist also dim ๐‘–๐‘š ๐ถ = ๐‘…๐‘Ž๐‘›๐‘” ๐ถ = 3.

    Die Dimension des Kerns ist deshalb: dim ker ๐ด = 5 โˆ’ 3 = 2.

    Die geom.Vf von ๐œ† = 0 ist also 2.

    Die alg.Vf von ๐œ† = 0 ist also โ‰ฅ 2.

    Die Spur von ๐ถ ist ๐‘†๐‘๐‘ข๐‘Ÿ ๐ถ = 0 + 4 + 10 + 24 + 1 = 39

    (II)

    2โ‹…(II)

    (III)

    0.5โ‹…(III)

  • 24

    Recap

    Aufgabe 3 Erklรคrung

    a) ๐ถ hat nur einen einzigen Eigenwert.

    Falsch, da die Spur die Summe der Eigenwerte ist und hier die Spur nicht null ist gibt es also sicher also noch einen anderen Eigenwert als 0.

    a) 0 ist ein Eigenwert von C mit alg. Vf = 2.

    Richtig, das ist die einzige Aussage die รผbrig bleibt.

    a) C hat 5 paarweise verschiedene Eigenwerte.

    Falsch, Da der Eigenwert 0 mindestens alg.Vf = 2 hat, gibt es hรถchstens 4 paarweise verschiedene Eigenwerte.

    a) 1 ist eine Eigenwert von C mit alg.Vf = 4.

    Falsch, Da der Eigenwert 0 mindestens alg.Vf = 2 hat, kann eine anderer Eigenwert hรถchstens alg.Vf = 3 (5-2) haben.

  • 25

    Recap

    Aufgabe 8

  • 26

    Theorie

    Inhomogene Systeme

    Allgemein๐‘Œโ€ฒ = ๐ด ๐‘ฅ ๐‘Œ + ๐ต ๐‘ฅ

    Beispiel

    ๐‘Œโ€ฒ =1 ๐‘ฅ๐‘ฅ 1

    ๐‘Œ +sin(๐‘ฅ)cos(๐‘ฅ)

  • 27

    Theorie

    Inhomogene Systeme hรคufiger Fall

    Konstante Koeffizienten, konstanter Stรถrterm

    ๐‘Œโ€ฒ = ๐ด๐‘Œ + ๐ต

    Beispiel Prรผfung S16

    ๐‘Œโ€ฒ =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ +555

    ๐’€ ๐ŸŽ =โˆ’๐Ÿ‘๐Ÿ’๐ŸŽ

  • 28

    Theorie

    Schritt 1 โ€“ Lรถsen des homogenen Systems

    ๐‘Œโ€ฒ = ๐ด๐‘Œ

    ๐‘Œโ€ฒ =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ

    Eigenwerte๐œ†1 = 1, ๐œ†2 = 1 + 2๐‘–, ๐œ†3 = 1 โˆ’ 2๐‘–

    Eigenvektoren

  • 29

    Theorie

    Schritt 1 โ€“ Lรถsen des homogenen Systems

    Lรถsung hinschreiben

    ๐‘Œโ„Ž ๐‘ก

    = ๐‘1๐‘’๐‘ก

    2โˆ’32

    + ๐‘’๐‘ก ๐‘2 cos(2๐‘ก) โˆ’ ๐‘3sin(2๐‘ก)001

    โˆ’ ๐‘2 sin 2๐‘ก + ๐‘3cos(2๐‘ก)010

  • 30

    Theorie

    Schritt 2 โ€“ Eine partikulรคre Lรถsung finden.

    ๐‘Œโ€ฒ =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ +เธ–

    555๐‘

  • 31

    Theorie

    Schritt 2 โ€“ Eine partikulรคre Lรถsung finden.

    ๐‘Œโ€ฒ =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ +เธ–

    555๐‘

    Ansatz

    Da b konstant ist wรคhlen wir ๐‘Œ๐‘ =

    ๐›ผ๐›ฝ๐›พ

    = ๐‘๐‘œ๐‘›๐‘ ๐‘ก. als Ansatz.

  • 32

    Theorie

    Schritt 2 โ€“ Eine partikulรคre Lรถsung finden.

    ๐‘Œโ€ฒ =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ +เธ–

    555๐‘

    Ansatz

    Da b konstant ist wรคhlen wir ๐‘Œ๐‘ =

    ๐›ผ๐›ฝ๐›พ

    = ๐‘๐‘œ๐‘›๐‘ ๐‘ก. als Ansatz.

    Einsetzen000

    =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ๐‘ +555

  • 33

    Theorie

    Schritt 2 โ€“ Eine partikulรคre Lรถsung finden.

    ๐‘Œโ€ฒ =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ +เธ–

    555๐‘

    Ansatz

    Da b konstant ist wรคhlen wir ๐‘Œ๐‘ =

    ๐›ผ๐›ฝ๐›พ

    = ๐‘๐‘œ๐‘›๐‘ ๐‘ก. als Ansatz.

    Einsetzen000

    =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ๐‘ +555

    Die linke Seite ist null, weil ein

    konstanter Vektor (hier der

    Ansatz ๐‘Œ๐‘) abgeleitet 0 ergibt.

  • 34

    Theorie

    Schritt 2 โ€“ Eine partikulรคre Lรถsung finden.

    Einsetzen000

    =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ๐‘ +555

  • 35

    Theorie

    Schritt 2 โ€“ Eine partikulรคre Lรถsung finden.

    Einsetzen000

    =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ๐‘ +555

    anders geschrieben ist das ein lineares Gleichungssystem.1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ๐‘ =โˆ’5โˆ’5โˆ’5

  • 36

    Theorie

    Schritt 2 โ€“ Eine partikulรคre Lรถsung finden.

    Einsetzen000

    =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ๐‘ +555

    anders geschrieben ist das ein lineares Gleichungssystem.1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ๐‘ =โˆ’5โˆ’5โˆ’5

    Mit Gauss finden wir die Zeilenstufenform.1 0 00 1 โˆ’20 0 5

    ๐‘Œ๐‘ =โˆ’550

  • 37

    Theorie

    Schritt 2 โ€“ Eine partikulรคre Lรถsung finden.

    Einsetzen000

    =1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ๐‘ +555

    anders geschrieben ist das ein lineares Gleichungssystem.1 0 02 1 โˆ’23 2 1

    ๐‘Œ๐‘ =โˆ’5โˆ’5โˆ’5

    Mit Gauss finden wir die Zeilenstufenform.1 0 00 1 โˆ’20 0 5

    ๐‘Œ๐‘ =โˆ’550

    โ†’ ๐’€๐’‘ =โˆ’๐Ÿ“๐Ÿ“๐ŸŽ

  • 38

    Theorie

    Schritt 3 โ€“ Allgemeine Lรถsung des inhomogenen Systems

    Allgemeine inhomogene Lรถsung

    = allgemeine homogene Lรถsung + 1 partikulรคre Lรถsung

  • 39

    Theorie

    Schritt 3 โ€“ Allgemeine Lรถsung des inhomogenen Systems

    Allgemeine inhomogene Lรถsung

    = allgemeine homogene Lรถsung + 1 partikulรคre Lรถsung

    ๐‘Œ ๐‘ก = ๐’€๐’‰ ๐’• + ๐’€๐’‘ ๐’•

    = ๐’†๐’• ๐’„๐Ÿ

    ๐Ÿโˆ’๐Ÿ‘๐Ÿ

    + ๐’„๐Ÿ ๐’„๐’๐’”(๐Ÿ๐’•) โˆ’ ๐’„๐Ÿ‘๐’”๐’Š๐’(๐Ÿ๐’•)๐ŸŽ๐ŸŽ๐Ÿ

    โˆ’ ๐’„๐Ÿ ๐’”๐’Š๐’ ๐Ÿ๐’• + ๐’„๐Ÿ‘๐’„๐’๐’”(๐Ÿ๐’•)๐ŸŽ๐Ÿ๐ŸŽ

    +โˆ’๐Ÿ“๐Ÿ“๐ŸŽ

  • 40

    Theorie

    Schritt 3 โ€“ Allgemeine Lรถsung des inhomogenen Systems

    Allgemeine inhomogene Lรถsung

    = allgemeine homogene Lรถsung + 1 partikulรคre Lรถsung

    ๐‘Œ ๐‘ก = ๐’€๐’‰ ๐’• + ๐’€๐’‘ ๐’•

    = ๐‘’๐‘ก ๐’„๐Ÿ

    2โˆ’32

    + ๐’„๐Ÿ ๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก) โˆ’ ๐’„๐Ÿ‘๐‘ ๐‘–๐‘›(2๐‘ก)001

    โˆ’ ๐’„๐Ÿ ๐‘ ๐‘–๐‘› 2๐‘ก + ๐’„๐Ÿ‘๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก)010

    +โˆ’550

  • 41

    Theorie

    Schritt 4 โ€“ Konstanten mit der Anfangsbedingung bestimmen

    = ๐‘’๐‘ก ๐’„๐Ÿ

    2โˆ’32

    + ๐’„๐Ÿ ๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก) โˆ’ ๐’„๐Ÿ‘๐‘ ๐‘–๐‘›(2๐‘ก)001

    โˆ’ ๐’„๐Ÿ ๐‘ ๐‘–๐‘› 2๐‘ก + ๐’„๐Ÿ‘๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก)010

    +โˆ’550

  • 42

    Theorie

    Schritt 4 โ€“ Konstanten mit der Anfangsbedingung bestimmen

    = ๐‘’๐‘ก ๐’„๐Ÿ

    2โˆ’32

    + ๐’„๐Ÿ ๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก) โˆ’ ๐’„๐Ÿ‘๐‘ ๐‘–๐‘›(2๐‘ก)001

    โˆ’ ๐’„๐Ÿ ๐‘ ๐‘–๐‘› 2๐‘ก + ๐’„๐Ÿ‘๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก)010

    +โˆ’550

    Wir wollen ๐’„๐Ÿ, ๐’„๐Ÿ und ๐’„๐Ÿ‘ bestimmen.

    ๐‘Œ 0 = ๐’„๐Ÿ

    2โˆ’32

    + ๐’„๐Ÿ

    001

    + ๐’„๐Ÿ‘

    010

    +โˆ’550

    =โˆ’๐Ÿ‘๐Ÿ’๐ŸŽ

  • 43

    Theorie

    Schritt 4 โ€“ Konstanten mit der Anfangsbedingung bestimmen

    = ๐‘’๐‘ก ๐’„๐Ÿ

    2โˆ’32

    + ๐’„๐Ÿ ๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก) โˆ’ ๐’„๐Ÿ‘๐‘ ๐‘–๐‘›(2๐‘ก)001

    โˆ’ ๐’„๐Ÿ ๐‘ ๐‘–๐‘› 2๐‘ก + ๐’„๐Ÿ‘๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก)010

    +โˆ’550

    Wir wollen ๐’„๐Ÿ, ๐’„๐Ÿ und ๐’„๐Ÿ‘ bestimmen.

    ๐‘Œ 0 = ๐’„๐Ÿ

    2โˆ’32

    + ๐’„๐Ÿ

    001

    + ๐’„๐Ÿ‘

    010

    +โˆ’550

    =โˆ’๐Ÿ‘๐Ÿ’๐ŸŽ

    ๐‘Œ 0 =

    2๐’„๐Ÿ โˆ’ 5โˆ’3๐’„๐Ÿ + ๐’„๐Ÿ‘ + 5

    2๐’„๐Ÿ + ๐’„๐Ÿ

    =โˆ’340

    2 0 0โˆ’3 0 12 1 0

    ๐’„๐Ÿ๐’„๐Ÿ๐’„๐Ÿ‘

    =2โˆ’10

    โ†’

    ๐’„๐Ÿ๐’„๐Ÿ๐’„๐Ÿ‘

    =1โˆ’22

  • 44

    Theorie

    Schritt 4 โ€“ Konstanten mit der Anfangsbedingung bestimmenEingesetzt in die Lรถsung erhalten wir also

    = ๐‘’๐‘ก ๐Ÿ2โˆ’32

    + โˆ’๐Ÿ๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก) โˆ’ ๐Ÿ๐‘ ๐‘–๐‘›(2๐‘ก)001

    โˆ’ โˆ’๐Ÿ๐‘ ๐‘–๐‘› 2๐‘ก + ๐Ÿ๐‘๐‘œ๐‘ (2๐‘ก)010

    +โˆ’550

  • 45

    Theorie

    Tipps Serie 13

    1) (b) ist eine gute รœbung

    2) (a) Normalengleichungen aufstellen โ†’ lรถsen(b) (i) QR-Zerlegung in Matlab (von Hand zu aufwendig) โ†’lรถsen(b) (ii) Normalengleichungen mit ยซ\ Operatorยป lรถsen

    3) Gute Aufgabe, auch als Prรผfungsvorbereitung

    4) Auch diese Aufgabe ist gut als Prรผfungsvorbereitung

    5) (c) Welchen Rang hat die Matrix in diesem Fall?

    6) (c) ๐ด๐‘˜๐‘ฅ = (โ€ฆ ) Verwende: ๐ด๐‘ฅ = ๐œ†๐‘ฅ

    7) Die Eigenwerte sind ziemlich mรผhsam. Rang von A berechnen. โ†’ Aussage รผber Eigenwert 0Spur von A ist die Summer der Eigenwerte.Schaue sonst auch in den Zusatztipps.

  • 46

    Theorie

    Tipps Serie 13

    8) (a) Gib die gesuchte T und D-Matrix an.

    9) (c) Ansatz fรผr ein allgemeines Polynom aus ๐‘ƒ2๐‘ž ๐‘ฅ = ๐‘Ž๐‘ฅ2 + ๐‘๐‘ฅ + ๐‘

    10) (a) Zeige dass๐น ๐›ผ๐‘ ๐‘ฅ + ๐›ฝ๐‘ž ๐‘ฅ = ๐›ผ๐น ๐‘ ๐‘ฅ + ๐›ฝ๐น ๐‘ž ๐‘ฅ

    (c) entweder analog zu (b) oder mit einem Basiswechsel.Fรผr die Lรถsung mit dem Basiswechsel kรถnnt ihr die Musterlรถsung anschauen. Fรผr die Schnelle kรถnnte der Weg analog zu (b) aber einfacher sein.

  • 47

    Theorie

    Tipps Serie 13

    11) (a) Schaut euch die Bedinungen fรผr einen Unterraum nach. Prรผft diese fรผr die drei Vektorrรคume.

    Fรผr die Basis: รผberlegt euch wie viele freie Parameter ihr zur Verfรผgung habt. Das ist die Anzahl an Basisยปvektorenยป die ihr braucht. Wรคhlt dann eine solche Anzahl linear unabhรคngiger Vektor aus.

    12) Sehr schwierige und mรผhsame Aufgabe

    Schreibe mir direkt ein Mail mit deiner Frage fรผr Tipps an [email protected] dann kann ich dir konkrete Tipps geben.

    mailto:[email protected]

  • 48

    Theorie

    Tipps Serie 13

    13) Schreibe mir direkt ein Mail mit deiner Frage fรผr Tipps an [email protected] dann kann ich dir konkrete Tipps geben.

    (a) ๐ด๐œ™ = ๐œ™โ€ฒโ€ฒ = ๐œ†๐œ™, nehmt ๐œ™ โ‰  0 an. Dann kรถnnt ihr die DGL entweder direkt als System 2. Ordnung oder durch Rรผckfรผhrung auf 1. Ordnung berechnen. (Musterlรถsung macht Rรผckfรผhrung)

    Weil die Funktionen in ๐ถ02 0, ๐œ‹ sind muss

    ๐œ™ 0 = 0๐œ™ ๐œ‹ = 0

    gelten.

    (b) Einsetzen, wobei ๐ด๐‘“, ๐‘” = โŸจ๐‘“โ€ฒโ€ฒ, ๐‘”โŸฉโ†’ partielle Integration

    (c) Fรผr die Berechnung von ๐œ™๐‘˜ , ๐œ™๐‘˜ kรถnnt ihr sin2 ๐›ผ =

    1โˆ’cos(2๐›ผ)

    2benutzen.

    mailto:[email protected]

  • 49

    Theorie

    Tipps Serie 13