12(x 4 ,y 4 )000000000111111111000000000111111111000000000111111111000000000111111111000000000111111111000000000111111111000000000111111111000000111111 0000 1111000000111111 0000 1111000000111111 0000 1111y 4 −y 2y 4 −y 1(x 2 ,y 2 )(x 1 ,y 1 )x 1 −x 4 x 2 −x 1y 2 −y 1Parallelogrammfläche = Fläche des weißen Dreiecks= (y 4 −y 1 ) ( (x 2 −x 1 )+(x 1 −x 4 ) ) − 1 2 (y 2 −y 1 )(x 2 −x 1 )− 1 2 (x 1 −x 4 )(y 4 −y 1 )− 1 2 (y 4 −y 2 )(x 2 −x 4 ).Mit Hilfe von Determinanten läßt sich (13.5) schreiben als( )∣ Fläche =∣ det x2 −x 1 x 4 −x 1 ∣∣∣.y 2 −y 1 y 4 −y 1Die Fläche unseres krummen“ Parallelogramms ist also ungefähr gleich( ” )∣ ∣ det ϕ(uj +∆u j ,v k )−ϕ(u j ,v k ) ϕ(u j ,v k +∆v k )−ϕ(u j ,v n ) ∣∣∣.ψ(y j +∆u j ,v k )−ψ(u j ,v k ) ψ(u j ,v k +∆v k )−ψ(u j ,v k )Wir nehmen nun an, dass ϕ und ψ differenzierbar sind. Für kleines ∆u j ist dannϕ(u j +∆u j ,v k )−ϕ(u j ,v k ) ≈ ∂ϕ∂u (u j,v k )·∆u j .Der Ausdruck (13.4) ist daher ungefähr gleich( ∂ϕ∣ det (u ∂ϕ∂u j,v k ) (u )∣∂v j,v k ) ∣∣∣∣∂ψ(u ∂ψ∂u j,v k ) (u ∆u j ∆v k .∂v j,v k )Die hier stehende Matrix ist aber nichts anderes als die Jacobi-Matrix von g ander Stelle (u j ,v k ). Mit anderen Worten: (13.4) ist etwa gleich|detg ′ (u j ,v k )|·∆u j ∆v k .Wir erwarten daher die Näherungsgleichung∫f(x,y)d(x,y) ≈ ∑ f ( ϕ(u j ,v k ),ψ(u j ,v k ) ) |detg ′ (u j ,v k )|∆u j ∆v kBj,kund hieraus die Substitutionsregel∫ ∫f(x,y)d(x,y) = f ( ϕ(u,v),ψ(u,v) ) |detg ′ (u,v)|d(u,v).BB ′Es zeigt sich, dass die hier abgeleitete“ Formel unter entsprechenden Voraussetzungentatsächlich gilt und dass sie auch auf Funktionen mehrerer Veränderlicher”verallgemeinert werden kann.265
B Determinanten und Volumina von Parallelepipeden. Mit der Determinanteneiner 3×3–Matrix⎛ ⎞a 11 a 12 a 13det⎝a 21 a 22 a 23⎠ := a 11 a 22 a 33 +a 12 a 23 a 31 +a 13 a 21 a 32a 31 a 32 a 33−a 13 a 22 a 31 −a 12 a 21 a 33 −a 11 a 23 a 32kann man das Volumen eines Parallelepipeds im R 3 beschreiben:(x 4 ,y 4 ,z 4 )⎛⎞x 2 −x 1 x 3 −x 1 x 4 −x 1V =∣ det ⎝y 2 −y 1 y 3 −y 1 y 4 −y 1⎠(x 3 ,y 3 ,z 3 ) z 2 −z 1 z 3 −z 1 z 4 −z 1∣.(x 2 ,y 2 ,z 2 )(x 1 ,y 1 ,z 1 )DieDeterminanteeinern×n–Matrixwirdz.B.rekursivdefiniert.SeiA = (a ij ) n i,j=1eine n×n–Matrix, und A ij sei die (n−1)×(n−1)–Matrix, die aus A durch Streichender i-ten Zeile und der j-ten Spalte entsteht. Dann definiert man:detA = a 11 detA 11 −a 12 detA 12 +a 13 detA 13 +...+(−1) n−1 a 1n detA 1n .Die Determinante einer n×n–Matrix steht wie oben in engem Zusammenhangzum Volumen eines Parallelepipeds im R n .C Der allgemeine SubstitutionssatzSatz 13.35 Sei G ⊆ R n offen, und g : R n → R n sei injektiv und stetig differenzierbar.Die Determinante detg ′ (t) sei auf G entweder überall positiv oder überallnegativ. Weiter sei T eine kompakte und Jordan-messbare Teilmenge von G, undf sei eine auf g(T) stetige reellwertige Funktion. Dann ist g(T) wieder kompaktund Jordan-messbar, f ist auf g(T) Riemann-integrierbar, und es gilt∫ ∫f(x)dx = f ( g(t) ) |detg ′ (t)|dt. (13.6)g(T)TDie Formel (13.6) gilt auch dann noch, wenn – entgegen den obigen Voraussetzungen– die Determinante detg ′ (t) auf einer Teilmenge N von T verschwindetoder wenn g| N auf einer Teilmenge N von T nicht injektiv ist, sofern N denJordan-Inhalt 0 hat.Der Beweis kann z.B. mit vollständiger Induktion nach n erfolgen, ist aber rechtaufwändig (vgl. Heuser, S. 475–485).266
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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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( ∂FF ′ = ,..., ∂F )∂x 1
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ein. Ist also (gradf)(x) ≠ 0, so
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Beweis Wir zeigen zuerst mit vollst
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Anmerkung 1 Seien α,β Multiindize
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• positiv semidefinit, wenn 〈Ax
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Satz 10.28 Sei U ⊆ R n offen und
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Offenbar ist F ′ (0) = 0. Für t
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stetig. Außerdem konvergiert das I
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11 KurvenintegraleWir haben bisher
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Wir erwarten, dass sich bei Verfein
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Die durch γ beschriebene Kurve ist
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