Ana2
Basierend auf der Vorlesung der Uni Tübungen Ulrich Groh und den Analysis Vorlesungen für Physiker der HU Berlin
Vorlesung 1
Begriffe
Metrik (oder auch axiomatischer Abstandbegriff) -
- Abbildung
einer Menge
auf den
, für die gilt:
- positiv Definitheit:
- der Abstand zwischen
und
ist gleich
, bzw.
und
sind gleich und
- die Abbildung
ist immer größer-gleich 
- Symmetrie:
- es ist egal von welchem Punkt
oder
gemessen wird, die "Länge" soll immer gleich bleiben
- Dreiecksungleichung:

Das Paar
heißt metrischer Raum.
Beispiele für eine beliebige Menge
im
- Der Betrag:

- 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} }
- 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
- positiv definit:
und 
- 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.
- 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
Teilräume
Konvergenz
"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
"Sowohl die Abstände, als auch die Bilder werden klein."
stetig im
normierte Vektorräume
ist ein Vektorraum über
und sei Fehler beim Parsen (Syntaxfehler): {\displaystyle \| \cdot \|: X \rightarrow \mathbb{R} die Norm über diesen Raum. <math>\|x\| = 0 \Leftrightarrow x=0; \| \lambda x \| = | \lambda | \|x\|, \|x+y\| \leq \|x\| + \|y\| <math>d(x,y) = \|x-y\| und so ist <math>(X,d) ein metrischer Raum. Beispiele für Normen (Bild6) - aufschreiben und auf norm überprüfen (1) <math>X=\mathbb{R}, \|x\| := |x|, x \in \mathbb{R}, d(x,y)=|x-y|}
Manhattan Metrik: Blid7
--
Konvergenz:
Aufgaben 1
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:
- bilinear:


- symmetrisch:

- positiv definit:
und
genau dann, wenn 
Die Abbildung
erfüllt diese Bedingungen, wie man durch z.B. durch Einsetzen nachprüfen kann.
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 (MathML mit SVG- oder PNG-Rückgriff (empfohlen für moderne Browser und Barrierefreiheitswerkzeuge): Ungültige Antwort („Math extension cannot connect to Restbase.“) von Server „https://wikimedia.org/api/rest_v1/“:): {\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):
Fehler beim Parsen (Unbekannte Funktion „\righarrow“): {\displaystyle lim_{x \righarrow 0}ln(x) = - \infty }
und
Da die Grenzwerte verschieden sind, existiert Fehler beim Parsen (Syntaxfehler): {\displaystyle lim_{x,y \rightarrow 0 }
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
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} & für & x^2+y^2>0 \\ 0 & 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: