ein wenig polish

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Valentin Boettcher 2018-01-02 18:51:09 +01:00
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@ -92,7 +92,7 @@ colback = blue!10,
\newtheorem*{proposition}{Proposition}
\newtheorem{lemma}{Lemma}[section]
\newtheorem*{korollar}{Korollar}
\theoremstyle{proof}
\theoremstyle{definition}
\newtheorem*{prof}{Beweis}
\theoremstyle{remark}
\newtheorem*{bem}{Bemerkung}
@ -1036,25 +1036,32 @@ Folge.
\]
\end{exa}
\begin{theo}{Gauss}{}
\begin{theo}{Gausssches Eliminationsverfahren}{}
Jede Matrix kann durch elementare Zeilenumformungen auf die Stufenform gebracht
werden.
\end{theo}
\begin{prof}[] \label{}
Sei \(A=\begin{matrix}a_{11}&...&a_{nn}\end{matrix}\). \\
Wenn \(A=0\) - Bewiesen. \\
Wenn \(A\not=0\), dann gibt es eine Spalte \(\not= 0\). Sei
\(j_1\) die Nummer dieser Spalte. Durch vertausche von Zeilen erreichen wir
zun"achst \(a_{1j_1}\not= 0\). Multiplaktion der ersten Zeule mit
\(\frac{1}{j_1}\). Jetzt Subtrahiere von jeder Zeile ab der Zweiten die erste
Zeile multipliziert mit \(a_{kj_1}\) (\(k=\) Nummer der Zeile). \\
\begin{prof}[]
Sei \(A=
\begin{pmatrix}
a_{11} & \cdots & a_{1n} \\
\vdots & \ddots & \vdots \\
a_{n1} & \cdots & a_{nn} \\
Wir erhalten dann Restmatrix \(A_1<A\) und wir wenden das selbe Verfahren auf
\(A_1\) an. Da \(A_1\) weniger Zeilen hat, stoppt der ganze Prozess.
\end{pmatrix}\).
\begin{itemize}
\item Wenn \(A=0 \implies\) Bewiesen.
\item Wenn \(A\not=0\), dann gibt es eine Spalte \(\not= 0\). Sei
\(j_1\) die Nummer dieser Spalte. Durch vertausche von Zeilen erreichen wir
zun"achst \(a_{1j_1}\not= 0\). Multiplaktion der ersten Zeile mit
\(\frac{1}{a_{1j_1}}\). Jetzt Subtrahiere von jeder Zeile ab der Zweiten die erste
Zeile multipliziert mit \(a_{kj_1}\) (\(k=\) Nummer der Zeile).\\
Wir erhalten dann Restmatrix \(A_1<A\) und wir wenden das selbe Verfahren auf
\(A_1\) an. Da \(A_1\) weniger Zeilen hat, stoppt der ganze Prozess.
\end{itemize}
\begin{notte}
Nach diesem Verfahren gilt sogar: Pivotelemente sind alle \$=1\$1
Nach diesem Verfahren gilt sogar: Pivotelemente sind alle \(=1\)
\end{notte}
\end{prof}
@ -1076,12 +1083,6 @@ Nach diesem Verfahren gilt sogar: Pivotelemente sind alle \$=1\$1
\Rightarrow & \begin{gmatrix}[p]
1 & 2 \\
0 & 1
\rowops
\add[-2]{1}{0}
\end{gmatrix} \\
\Rightarrow & \begin{gmatrix}[p]
1 & 0 \\
0 & 1
\end{gmatrix}
\end{align*}
\end{exa}
@ -1089,7 +1090,7 @@ Nach diesem Verfahren gilt sogar: Pivotelemente sind alle \$=1\$1
\begin{definition}{Reduzierte Zeilenstufenform}{}
Nachdem wir die Zeilenstufenform mit Pivotelementen \(=1\) erreicht haben, k"onnen
wir durch weitere Zeilenumformungen die eintr"age zu Null f"uhren, die oberhalb
von Pivotelementen stehen; Die Finalform heisst dann \textbf{reduzierte
von Pivotelementen stehen. Die Finalform heisst dann \textbf{reduzierte
Zeilenstufenform}.
\end{definition}
@ -1114,6 +1115,7 @@ Basisvariablen werden dann durch Freie Variablen ausgedr"uckt.
\end{enumerate}
\end{relation}
\todo{Ergaenzen!!}
In unserem Beispiel l"asst sich die L"osung so aufschreiben:
@ -1124,34 +1126,58 @@ l"asst sich dann auch so aufschreiben:$\backslash$\ \(:=A\cdot x\), wobei \(x=\)
\section{Matrizenrechnung}
\label{sec:org0f3e63e}
\begin{definition}{Matrix-Spaltenvektor Produkt}{}
Das Produkt von einer \(m\times n\) Matrix \(A\) und einer Spalte (in dieser
Reihenfolge) wird definiert durch \(A\cdot x =\). In dieser Spalte wird das LGS
\(A\cdot b\).
Das Produkt von einer \(m\times n\) Matrix \(A\) und einer Spalte \(x=\begin{pmatrix}
x_1\\\vdots\\x_n
\end{pmatrix}\) (in dieser
Reihenfolge) wird definiert durch \[A\cdot x =
\begin{pmatrix}
a_{11}x_1 + \cdots + a_{1n}x_n \\
\cdots \\
a_{m1}x_1 + \cdots + a_{mn}x_n
\end{pmatrix}
=x_1\cdot\begin{pmatrix}
a_{11}\\\vdots\\a_{m1}
\end{pmatrix} + \cdots +
x_n\cdot\begin{pmatrix}
a_{n1}\\\vdots\\x_{mn}
\end{pmatrix}
\]
\end{definition}
Die Menge von Matrizen der Gr"osse \(m\times n\) mit Eintr"agen in \(K\) wird durch
\(M(m\times n, k)\) oder \(K^{m\times n}\) bezeichnet. Matrizen der Gr"osse \(1\times
n\) heissen Spalten der L"ange \(n\). Matrizen der Gr"osse \(n\times 1\) heissen
Zeilen der L"ange \(n\).
\begin{exa}
In dieser Schreibweise wird das LGS
\(A\cdot x = b\).
\end{exa}
\todo{Besipiel Ergaenzen}
\begin{notation}$ $\newline
\begin{itemize}
\item Die Menge von Matrizen der Gr"osse \(m\times n\) mit Eintr"agen in \(K\) wird durch \(M(m\times n, K)\) oder \(K^{m\times n}\) bezeichnet.
\item Matrizen der Gr"osse \(1\times
n\) heissen \textbf{Spalten} der L"ange \(n\).
\item Matrizen der Gr"osse \(n\times 1\) heissen
\textbf{Zeilen} der L"ange \(n\).
\end{itemize}
\end{notation}
\begin{definition}{Addition}{}
Matrizen gleicher Gr"osse kann man eintragsweise Addieren: \$A,B \(\in\) K\(^{\text{m}\texttimes{}\text{
n}}\) \(\rightarrow\) (A+B)\(_{\text{ij}}\):=\$A\(_{\text{ij}}\)+B\(_{\text{ij}}\)\$\$
\begin{definition}{Addition von Matrizen}{}
Matrizen gleicher Gr"osse kann man eintragsweise Addieren. Seien \(A,B \in K^{m\times n}\), dann ist ihre Summe: \[(A+B)_{ij}:=A_{ij}+B_{ij}\]
\end{definition}
\begin{definition}{Multiplikation}{}
\begin{definition}{Skalarmultiplikation von Matrizen}{}
Matrizen kann man mit Zahlen multiplizieren (indem man jeden eintrag mit dieser
Zahl multipliziert).
\((\lambda \cdot A)_{ij}:=\lambda \cdot A_{ij}\).
\[(\lambda \cdot A)_{ij}:=\lambda \cdot A_{ij}\]
\end{definition}
\begin{definition}{Produkt}{}
\begin{definition}{Matrix-Multiplikation}{}
Wenn die Breite von \(A\) mit der H"ohe von \(B\) "ubereinstimmt, kann man das
Produkt \(A\cdot B\) definieren: \\
\(A\cdot B:=(A\cdot b_1\; \cdots \; A\cdot b_n)\) mit \(B=(b_1\; \cdots\; b_n)\) (Spalten)
mit \(A\cdot B \in K^{p\times n}\)
\end{definition}
\begin{exa}
\({\begin{pmatrix}1&1\\{\color {red}0}&{\color {red}1}\\1&0\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}4&6&{\color {red}8}&2\\5&7&{\color {red}9}&3\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}9&13&17&5\\5&7&{\color {red}9}&3\\4&6&8&2\end{pmatrix}}\)
\end{exa}
\section{Eigenschaften der Matrix-Multiplikation}
\label{sec:org8eaaee0}