estehendausm+2nGleichungenfürdiem+2nUnbekanntenx = (x 1 ,...,x n+m )und λ 1 ,...,λ n lösen und die erhaltenen extremwertverdächtigen Punkte auf ihreExtremaleigenschaften untersuchen. Es ist hilfreich, sich die FunktionG(x 1 ,..., ,x n+m ,λ 1 ,...,λ n ) := f(x)−λ 1 g 1 (x)−...−λ n g n (x)zu merken. Sucht man nämlich die extremwertverdächtigen Punkte von G durchpartielles Ableiten nach jeder der Variablen x i ,λ j und anschließendes Nullsetzen,so gelangt man gerade zum System (12.19).Beispiel 1 Gesucht sind Maximum und Minimum der Funktion f(x,y) = xy unterder Nebenbedingung g(x,y) := x 2 +y 2 −1 = 0, d.h. auf der Einheitskreislinie.Die Matrixg ′ (x,y) = (2x,2y)hat offenbar in jedem Punkt der Einheitskreislinie den Rang 1, so dass Satz 12.11anwendbar ist. Wir betrachten die FunktionG(x,y,λ) = f(x,y)−λg(x,y) = xy −λ(x 2 +y 2 −1)und setzen ihre partiellen Ableitungen Null:∂G= 0∂x⇒ y −2λx = 0,∂G= 0∂y⇒ x−2λy = 0,∂G∂λ = 0 ⇒ x2 +y 2 = 1.Wir multiplizieren die erste Gleichung mit y und die zweite mit x und findenx 2 = y 2 , woraus zusammen mit der dritten Gleichung für (x,y) die Paare( 1 1 √2 , √), 2(− 1 √2,− 1 √2),( 1√2,− 1 √2),(− √ 1 , 21)√2in Frage kommen. Diese lösen tatsächlich das System (die ersten beiden Paaremit λ = 1/2, die anderen mit λ = −1/2). Als Funktionswert ergibt sich für dieersten beiden Paare 1/2, für die anderen −1/2. Da die Funktion f Maximum undMinimum auf der Einheitskreislinie besitzen muss, ist 1/2 das Maximum und−1/2 das Minimum von f.Beispiel 2 Sei A eine symmetrische k ×k Matrix. Wir suchen die extremwertverdächtigenPunkte von f(x) = 〈Ax,x〉 auf der Sphäre S k−1 ⊆ R k , d.h. unterder Nebenbedingung g(x) = ‖x‖ 2 − 1 = 0. Hier ist n = 1 und m = k − 1, alsom+2n = k +1.243
Die Ableitung von f(x) = 〈Ax,x〉 ist f ′ (x) = 2x T A (vgl. Beispiel 5 in 12.4) unddie von g(y) = ‖x‖ 2 − 1 = 〈x,x〉 − 1 ist g ′ (x) = 2x T . Damit ist klar, dass dieRangbedingung erfüllt ist. Das zu lösende Gleichungssystem ist alsobzw. nach Transponierenf ′ (x)−λg ′ (x) = 2x T A−2λx T = 0,g(x) = ‖x‖ 2 −1 = 0,Ax = λx, ‖x‖ 2 = 1.Ein Punkt x ∈ S k−1 ist also genau dann extremwertverdächtig, wenn er Eigenvektorzum Eigenwert λ ist. Wegen f(x) = 〈Ax,x〉 ergibt sich für die zugehörigenFunktionswertef(x) = 〈Ax,x〉 = λ〈x,x〉 = λ.Folglich wird f in x genau dann minimal (maximal), wenn x ein Eigenvektorzum kleinsten (größten) Eigenwert von A ist. Man beachte: die stetige Funktionf nimmt auf der kompakten Menge S k−1 ihr Maximum an, woraus folgt, dass Amindestens einen reellen Eigenwert besitzen muss. Es ist alsomaxx≠0minx≠0〈Ax,x〉〈x,x〉〈Ax,x〉〈x,x〉= größter Eigenwert von A,= kleinster Eigenwert von A.244
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Vorlesung Analysis IISS 2013Steffen
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den Punkt ˆx und noch unendlich vi
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Sei Z eine gemeinsame Verfeinerung
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DastetigeFunktionenaufkompaktenMeng
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Man kann leicht zeigen, dass jede d
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8.5 Eigenschaften des Riemann-Integ
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Satz 8.25 (Mittelwertsatz der Integ
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∫• sinhxdx = coshx+C,∫coshxdx
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Beispiel 2∫∫ ∫lnxdx = 1·lnxd
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Rücksubstitution t = tan x 2 liefe
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folgenden Regeln müssen dazu wiede
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absolutenKonvergenzdiegewöhnliche(
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f(k)f(k +1)fkk +1Aufsummieren von k
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Beispiel 1 Für f : [0,a] → R, x
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9 Folgen und Reihen von FunktionenI
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9.2 Gleichmäßige KonvergenzSei X
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Beweis Sei (f n ) ⊆ M(X) eine Cau
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Sind insbesondere alle Funktionen f
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Beweis Wir zeigen, dass die Folge (
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für alle y im Konvergenzintervall
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und hieraus der Reihe nach a 0 = 0,
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Jede Doppelfolge (a mn ) erzeugt ei
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9.6.2 Trigonometrische ReihenEine F
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DadieReihe ∑ a n absolutkonvergie
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Ein Beweis steht in Heuser, Analysi
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Sei g = ∑ kn=0 c nu n . Dann ist
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Funktion f mit ‖f‖ ∞ ≤ 1 (o
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woraus mit C 2 := ∑ nj=1 ‖e j
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lineare Räume über R. Auch für e
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An der Stelle (x,y) = (0,0) arbeite
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existiert wegen der Stetigkeit von
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Satz 10.9 Sei U ⊆ R n offen und f
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Die Produkt- und Quotientenregel ve
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wobei wir in der dritten Zeile die
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(Man beachte, dass F(∂D) nicht mi
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14.7.3 ProduktregelnDie Vektorfelde