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Stefan Kebekus
2025-08-25 10:03:49 +02:00
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*.blg
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*.fdb_latexmk
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rubber.cache
## Build tool directories for auxiliary files
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*.alg
*.loa
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acs-*.bib
# amsthm
*.thm
# beamer
*.nav
*.pre
*.snm
*.vrb
# changes
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*.cut
# cprotect
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# TODO Uncomment the next line if you use knitr and want to ignore its generated tikz files
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TSWLatexianTemp*
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.*.swp
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*~[0-9]*
# TeXnicCenter
*.tps
# auto folder when using emacs and auctex
./auto/*
*.el
# expex forward references with \gathertags
*-tags.tex
# standalone packages
*.sta
# Makeindex log files
*.lpz
# xwatermark package
*.xwm
# REVTeX puts footnotes in the bibliography by default, unless the nofootinbib
# option is specified. Footnotes are the stored in a file with suffix Notes.bib.
# Uncomment the next line to have this generated file ignored.
#*Notes.bib
*.loa
*.lof
*.log
*.lot
*.out
*.pdf
*.synctex(busy)
*.synctex.gz
*.toc

1
.vscode/ltex.dictionary.en-US.txt vendored Normal file
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@@ -0,0 +1 @@
Kebekus

189
01-Wiederholung.tex Normal file
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@@ -0,0 +1,189 @@
% spell checker language
\selectlanguage{german}
\chapter{Wiederholung}
\section{Endomorphismen, Eigenwerte, Eigenvektoren}
\sideremark{Vorlesung 1}Am Ende der Vorlesung „Lineare Algebra I“ hatten wir
folgende Situation betrachtet.
\begin{situation}\label{sit:LA1}%
Es sei $k$ ein Körper, es sei $V$ ein endlich-dimensionaler Vektorraum und es
sei $f ∈ \End(V)$ ein Endomorphismus des Vektorraumes $V$, also eine
$k$-lineare Abbildung $f : V → V$.
\end{situation}
Das Ziel war, eine angeordnete Basis $B$ von $V$ zu finden, sodass die Matrix
$\Mat^B_B(f)$ möglichst einfach wird. Am besten wäre es, wenn die Matrix
Diagonalgestalt hat.
\begin{defn}[Diagonalisierbarer Endomorphismus]
In Situation~\ref{sit:LA1}: der Endomorphismus $f$ heißt
\emph{diagonalisierbar}\index{diagonalisierbar!Endomorphismus}, falls es eine
Basis $B$ von $V$ gibt, sodass $\Mat^B_B(f)$ eine Diagonalmatrix ist.
\end{defn}
Einen entsprechenden Begriff hatten wir auch für Matrizen definiert.
\begin{defn}[Diagonalisierbare Matrix]
Es sei $k$ ein Körper und $n ∈ $ eine Zahl. Eine $n n$-Matrix $A$ heißt
\emph{diagonalisierbar}\index{diagonalisierbar!Matrix}, falls sie einer
Diagonalmatrix ähnlich ist, d. h. $∃S ∈ Gl_n(k)$, sodass $SAS^{-1}$ eine
Diagonalmatrix ist.
\end{defn}
Die zentralen Begriffe in diesem Zusammenhang waren „Eigenwert“, „Eigenvektor“
und „Eigenraum“.
\begin{defn}[Eigenwert]
Situation wie in \ref{sit:LA1}. Ein Skalar $λ ∈ k$ heißt \emph{Eigenwert von
$f$}\index{Eigenwert}, wenn es einen Vektor $\vec{v} ∈ V \{\vec{0}\}$
gibt, sodass $f(\vec{v}) = λ\vec{v}$ ist.
\end{defn}
\begin{defn}[Eigenraum]
Situation wie in \ref{sit:LA1}. Gegeben ein Skalar $λ ∈ k$, dann nenne
$$
V_{λ} := \{ \vec{v} ∈ V \:|\: f(\vec{v}) = λ \vec{v} \}
$$
den \emph{Eigenraum von $f$ zum Eigenwert $λ$}\index{Eigenraum}.
\end{defn}
\begin{defn}[Eigenvektor]
Situation wie in \ref{sit:LA1}. Ein Vektor $\vec{v} ∈ V \{\vec{0}\}$ heißt
\emph{Eigenvektor von $f$}\index{Eigenvektor}, wenn es ein Skalar $λ ∈ k$
gibt, sodass $f(\vec{v}) = λ\vec{v}$ ist.
\end{defn}
Ich erinnere daran, dass der Eigenraum immer ein Untervektorraum von $V$ ist. In
der Vorlesung hatten wir ein Verfahren betrachtet, um die Eigenwerte
auszurechnen: Die Eigenwerte von $f$ sind genau die Nullstellen des
charakteristischen Polynoms
\[
χ_f(t) := \det \bigl( f - t \Id_V \bigr).
\]
\textbf{Achtung!} Die Definition des charakteristischen Polynoms ist in der
Literatur nicht ganz einheitlich. Manche Autoren bezeichnen auch das Polynom
$\det \bigl( t \Id_V - f \bigr)$ als charakteristisches Polynom. In der Praxis
macht das keinen Unterschied, weil sich die beiden Polynome höchstens um ein
Vorzeichen unterscheiden und wir sowieso nur an den Nullstellen interessiert
sind. Ich werde versuchen, durchgehend die Konvention $χ_f(t) := \det \bigl( f
- t \Id_V \bigr)$ zu verwenden\footnote{Wie ich mich kenne, wird das aber nicht
immer gelingen. Bitte informieren Sie mich, wenn Sie irgendwo einen
Vorzeichenfehler sehen. Ich wurde gefragt, welche Konvention in Übungsaufgaben
und in der Klausur verwendet werden sollen. Der Einheitlichkeit und Einfachheit
halber wäre es schön, wenn alle die oben angegebene Konvention nutzen, aber
eigentlich ist mir die Konvention egal. Hauptsache, ihre Lösung ist richtig und
wir können verstehen, was Sie machen! Melden Sie sich, wenn Ihnen irgendwo
Punkte abgezogen wurden.}.
\begin{erinnerung}[Komplexe Polynome zerfallen in Linearfaktoren]
Für $k = $ gilt: Jedes Polynom hat eine Nullstelle. Insbesondere gilt, dass
ich jedes Polynom über $$ als Produkt von linearen Polynomen schreiben kann.
Zum Beispiel ist
$$
g(z) = (z - i)·(z + i)·(z + i)·(z + i)·(z - 2)·(z - 3).
$$
Also ist $\deg(g) = 6$ und die Nullstellen von g sind $i$, $2$ und $3$
(jeweils mit Vielfachheit 1) sowie $-i$ (mit Vielfachheit 3).
\end{erinnerung}
\section{Algebraische und geometrische Vielfachheit}
Zurück zur Situation~\ref{sit:LA1}. Wenn ich nun ein Skalar $λ ∈ k$ gegeben
habe, kann ich die folgenden zwei Zahlen betrachten.
\begin{itemize}
\item Die \emph{algebraische Vielfachheit von
$λ$}\index{Vielfachheit!algebraische} ist die Vielfachheit von $λ$ als
Nullstelle des charakteristischen Polynoms.
\item Die \emph{geometrische Vielfachheit von
$λ$}\index{Vielfachheit!geometrische} ist die Dimension des Vektorraumes
$V_{λ}$.
\end{itemize}
\begin{bsp}\label{bsp:1.1}
Es sei $k = $, es sei $V = ℂ²$ und es sei $f : V → V$ gegeben durch die
Matrix
$$
\begin{pmatrix}
2 & 3 \\ 0 & 2
\end{pmatrix}.
$$
Dann ist $χ_f(t) = (2 - t)²$. Wir betrachten das Skalar $λ = 2$. Dies ist
eine doppelte Nullstelle des charakteristischen Polynoms und die algebraische
Vielfachheit von $λ$ ist zwei. Auf der anderen Seite ist
$$
V_2 = · \begin{pmatrix} 1 \\ 0 \end{pmatrix}.
$$
Also ist die geometrische Vielfachheit von $λ$ gleich eins.
\end{bsp}
\begin{prop}[Vergleich von alg.\ und geom.~Vielfachheit]
In Situation~\ref{sit:LA1} sei $λ ∈ k$ ein Skalar, dann gilt:
$$
\text{algebraische Vielfachheit }\text{ geometrische Vielfachheit}
$$
\end{prop}
\begin{proof}
Sei ein Skalar $λ$ gegeben. Falls geometrische Vielfachheit von $λ$ gleich
Null ist, ist nichts zu zeigen. Sei also die geometrische Vielfachheit $d$
größer als Null. Das bedeutet: Es gibt eine lineare unabhängige (angeordnete)
Teilmenge $\{ \vec{v}_1, … , \vec{v}_d \} ⊂ V$, die ich zu einer
(angeordneten) Basis $B$ von $V$ ergänzen kann. Dann ist die zugehörige
Matrix von der Form
$$
\Mat^B_B (f) = \left(
\begin{array}{lll|l}
λ & & & \\
& \ddots & & * \\
& & λ \\
\hline
& 0 & & *
\end{array}\right).
$$
Als Konsequenz ergibt sich, dass das charakteristische Polynom $χ_f$ von $f$
die folgende Form hat,
$$
χ_f (t) = (t - λ)^d · \text{(weiteres, unbekanntes Polynom)}.
$$
Also ist die algebraische Vielfachheit von $λ$ ist mindestens gleich $d$.
\end{proof}
\section{Diagonalisierbarkeit}
Wie hängen Diagonalisierbarkeit und die algebraischen/geometrischen
Vielfachheiten zusammen? Der folgende Satz gibt eine erste Antwort, zumindest
über den komplexen Zahlen. Im folgenden Kapitel werden wir eine bessere Antwort
kennenlernen.
\begin{satz}[Diagonalisierbarkeit und Vielfachheiten]\label{satz:1.1}
In Situation~\ref{sit:LA1} sind die folgenden Aussagen äquivalent.
\begin{enumerate}
\item Der Endomorphismus $f$ ist diagonalisierbar.
\item Das charakteristische Polynom $χ_f(t)$ zerfällt in Linearfaktoren und
für jeden Eigenwert $λ$ stimmen geometrische und algebraische Vielfachheit
überein. \qed
\end{enumerate}
\end{satz}
Als direkte Anwendung von Satz~\ref{satz:1.1} ergibt sich, dass die Matrix aus
Beispiel~\ref{bsp:1.1} nicht diagonalisierbar ist. Der Beweis von
Satz~\ref{satz:1.1} verwendet folgendes Lemma.
\begin{lemma}\label{lem:1.1}%
In Situation~\ref{sit:LA1} seien $λ_1, …, λ_d$ unterschiedliche Eigenwerte von
$f$. Weiter seien $\vec{v}_1, …, \vec{v}_d$ seien zugehörige Eigenvektoren.
Dann ist die Menge $\{\vec{v}_1, …, \vec{v}_d \}$ linear unabhängig. \qed
\end{lemma}
Sie sollten versuchen, Satz~\ref{satz:1.1} und Lemma~\ref{lem:1.1} selbst zu
beweisen. Der Beweis von Lemma~\ref{lem:1.1} funktioniert mit Induktion nach
$d$. Die Auflösung finden Sie in \video{1-1} und \video{1-2}.
% !TEX root = LineareAlgebra2

143
Funktionentheorie.tex Normal file
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@@ -0,0 +1,143 @@
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% Local font definitions -- need to come first
%
\usepackage{libertine}
%\usepackage[libertine]{newtxmath}
%
% Standard macro packages
%
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\usepackage{amsmath}
\usepackage{amsthm}
\usepackage{amsfonts}
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\title{Funktionentheorie}
\author{Prof.~Dr.~Stefan Kebekus}
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\makeatother
\begin{document}
% spell checker language
\selectlanguage{german}
\maketitle
\tableofcontents
\bigskip
\bigskip
\bigskip
\section*{Vorbemerkung}
Dieses Skript zur Vorlesung „Funktionentheorie“ wird ständig weiter geschrieben.
Sie finden die neueste Version dieses Skripts immer auf der
\href{https://nextcloud.cplx.vm.uni-freiburg.de/index.php/s/anr7bxB4aEdabiz}{Nextcloud}.
Beim Schreiben werden uns ganz bestimmt ein paar Fehler unterlaufen. Falls Sie
ein Problem entdecken oder sich nicht sicher sind, sprechen Sie einen
Mitarbeiter an oder melden Sie sich bitte direkt per E-Mail bei
\href{mailto:stefan.kebekus@math.uni-freiburg.de}{Stefan Kebekus}. Wir
korrigieren schnellstmöglich!
Es gibt im Internet eine große Zahl von guten Quellen, Erklärvideos und anderem.
Wenn Sie eine gute Quelle finden, melden Sie sich bitte. Wir fügen gerne einen
Link in den Text ein.
%
% Das ist Stefan's Teil. Hier bitte nur Fehlerkorrekturen.
%
\part{Endomorphismen}
\input{01-Wiederholung}
\addchap{Lizenz}
Dieser Text ist unter der Lizenz
\href{https://creativecommons.org/licenses/by/4.0}{CC-BY 4.0} verfügbar.
\printindex
\end{document}

5
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377
stdPreamble.tex Normal file
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% FONT DEFINTIONS
%
% Script Font used for sheaves
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\DeclareFontShape{OMS}{rsfs}{m}{n}{<-5>rsfs5 <5-7>rsfs7 <7->rsfs10 }{}
\DeclareSymbolFont{rsfs}{OMS}{rsfs}{m}{n}
\DeclareSymbolFontAlphabet{\scr}{rsfs}
\DeclareSymbolFontAlphabet{\scr}{rsfs}
% Code from mathabx.sty and mathabx.dcl, define macro \wcheck
\DeclareFontFamily{U}{mathx}{\hyphenchar\font45}
\DeclareFontShape{U}{mathx}{m}{n}{
<5> <6> <7> <8> <9> <10>
<10.95> <12> <14.4> <17.28> <20.74> <24.88>
mathx10
}{}
\DeclareSymbolFont{mathx}{U}{mathx}{m}{n}
\DeclareFontSubstitution{U}{mathx}{m}{n}
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%
% MATHEMATICS DEFINITIONS
%
% Operators
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% Sheaves
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% C-infty sheaves
\newcommand{\cA}{\mathcal A}
\newcommand{\cC}{\mathcal C}
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\newcommand{\cE}{\mathcal E}
\newcommand{\cM}{\mathcal M}
\newcommand{\cN}{\mathcal N}
\newcommand{\cV}{\mathcal V}
% Blackboard Bold Symbols
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% Sans serif symbols
\newcommand{\aB}{{\sf B}}
\newcommand{\aD}{{\sf D}}
\newcommand{\aE}{{\sf E}}
\newcommand{\aF}{{\sf F}}
% Theorem type environments
\theoremstyle{plain}
\newtheorem{thm}{Theorem}[section]
\newtheorem{aassumption}[thm]{Additional Assumption}
\newtheorem{conjecture}[thm]{Conjecture}
\newtheorem{cor}[thm]{Corollary}
\newtheorem{defn}[thm]{Definition}
\newtheorem{fact}[thm]{Fact}
\newtheorem{lem}[thm]{Lemma}
\newtheorem{lemDef}[thm]{Lemma and Definition}
\newtheorem{lemNot}[thm]{Lemma and Notation}
\newtheorem{problem}[thm]{Problem}
\newtheorem{prop}[thm]{Proposition}
\newtheorem{setup}[thm]{Setup}
\newtheorem{subthm}[thm]{Sub-Theorem}
\newtheorem{summary}[thm]{Summary}
\theoremstyle{remark}
\newtheorem{assumption}[thm]{Assumption}
\newtheorem{asswlog}[thm]{Assumption w.l.o.g.}
\newtheorem{claim}[thm]{Claim}
\newtheorem{c-n-d}[thm]{Claim and Definition}
\newtheorem{consequence}[thm]{Consequence}
\newtheorem{construction}[thm]{Construction}
\newtheorem{computation}[thm]{Computation}
\newtheorem{example}[thm]{Example}
\newtheorem{explanation}[thm]{Explanation}
\newtheorem{notation}[thm]{Notation}
\newtheorem{obs}[thm]{Observation}
\newtheorem{rem}[thm]{Remark}
\newtheorem{question}[thm]{Question}
\newtheorem*{rem-nonumber}{Remark}
\newtheorem{setting}[thm]{Setting}
\newtheorem{warning}[thm]{Warning}
% Numbering of equations. Number equation subordniate to theorems.
\numberwithin{equation}{thm}
% Style for enumerated lists. The following makes sure that enumerated lists are
% numbered in the same way as equations are.
\setlist[enumerate]{label=(\thethm.\arabic*), before={\setcounter{enumi}{\value{equation}}}, after={\setcounter{equation}{\value{enumi}}}}
% Shorthand notations
\newcommand{\into}{\hookrightarrow}
\newcommand{\onto}{\twoheadrightarrow}
\newcommand{\wtilde}{\widetilde}
\newcommand{\what}{\widehat}
%
% HYPENTATION
%
\hyphenation{uni-tärer}
%
% SPECIALIZED MACROS
%
% CounterStep - increases equation counter
\newcommand\CounterStep{\addtocounter{thm}{1}\setcounter{equation}{0}}
% factor - quotient groups
\newcommand{\factor}[2]{\left. \raise 2pt\hbox{$#1$} \right/\hskip -2pt\raise -2pt\hbox{$#2$}}