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Stefan Kebekus 2025-05-07 14:17:36 +02:00
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@ -27,3 +27,12 @@ Cayley-Hamilton
TFAE
Jordanblocks
Einsetzungsmorphismus
Abstandserhaltende
abstandserhaltend
metrikerhaltend
abstandserhaltenden
abstandserhaltender
abstandserhaltende
Definitheit
ONB
Kronecker-Delta

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@ -10,3 +10,10 @@
{"rule":"DE_COMPOUND_COHERENCY","sentence":"^\\QAls nächstes überlegen wir uns, wie die Potenzen von beliebigen Jordan-Blöcken ausrechnen.\\E$"}
{"rule":"KLEINSCHREIBUNG_KEIN_NAME","sentence":"^\\QIch wiederhole die Warnung aus „Lineare Algebra I“.\\E$"}
{"rule":"UPPERCASE_SENTENCE_START","sentence":"^\\Qden Grad des Polynoms, in Formeln \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Linearität im ersten Argument] Für alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q und \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q und alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q gilt \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Linearität im zweiten Argument] Für alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q und \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q und alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q gilt \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Positive Definitheit] Für alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q gilt \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Satz des Pythagoras] Für alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q und \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q gilt \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+$"}
{"rule":"KOMMA_ZWISCHEN_HAUPT_UND_NEBENSATZ","sentence":"^\\QDann gilt \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Pythagoras \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Definition \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q ist abstandserhaltend \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Definition \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QKpte.\\E$"}
{"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\Q[Linearität im zweiten Argument] Für alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q und \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q und alle \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q gilt \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q.\\E$"}

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@ -7,12 +7,12 @@
\section{Die Euklidische Norm und der Euklidische Abstand}
\label{sec:end}
\sideremark{Vorlesung 7}Bislang hatten wir in der Vorlesung ``nur'' Vektorräume
\sideremark{Vorlesung 7}Bislang hatten wir in der Vorlesung „nur“ Vektorräume
und lineare Abbildungen betrachtet. Viele Vektorräume, die einem in der freien
Wildbahn begegnen haben aber noch mehr Struktur: es existiert oft ein Begriff
von ``Länge'' oder ``Norm'' eines Vektors. Ich diskutiere diesen Begriff zuerst
anhand der bekannten Euklidischen Länge des $^n$. Später diskutieren wir
dann beliebige Vektorräume.
von „Länge“ oder „Norm“ eines Vektors. Ich diskutiere diesen Begriff zuerst
anhand der bekannten Euklidischen Länge des $^n$. Später diskutieren wir dann
beliebige Vektorräume.
\begin{defn}[Euklidische Norm auf dem $^n$]
Es sei $n ∈ $ eine Zahl. Die Abbildung
@ -49,17 +49,16 @@ Konkret rechnet man also $\|x-y\| = \sqrt{ \sum_{i=1}^n (x_i-y_i)²}$.
\section{Abstandserhaltende Abbildungen}
Ähnlich wie bei den linearen Abbildungen (die die Struktur des Vektorraumes
Ähnlich wie bei den linearen Abbildungen (welche die Struktur des Vektorraumes
respektieren) interessiere ich mich für Abbildungen, die die Euklidische Norm
beziehungsweise den Euklidischen Abstand respektieren.
\begin{defn}
Es sei $n ∈ $ eine Zahl. Eine Abbildung $φ: ^n → ^n$ heißt
\emph{abstandserhaltend bezüglich der Euklidischen
Norm}\index{abstandserhaltende Abbildung|see{metrikerhaltende Abbildung}}
oder \emph{metrikerhaltend bezüglich der Euklidischen
Norm}\index{metrikerhaltende Abbildung!bezüglich der Euklidischen Norm},
falls gilt:
Norm}\index{abstandserhaltende Abbildung|see{metrikerhaltende Abbildung}} oder
\emph{metrikerhaltend bezüglich der Euklidischen Norm}\index{metrikerhaltende
Abbildung!bezüglich der Euklidischen Norm}, falls gilt:
\[
d \bigl( φ(\vec{x}), φ(\vec{y}) \bigr) = d(\vec{x},\vec{y}), \quad \text{für alle } \vec{x},
\vec{y}^n.
@ -87,8 +86,8 @@ Wir nennen gleich einige einfache Eigenschaften von abstandserhaltenden
Abbildungen.
\begin{lem}[Einfache Eigenschaften abstandserhaltender Abbildungen]
Es sei $n ∈ $ eine Zahl und $φ: ^n → ^n$ sei abstandserhaltend
bezüglich der Euklidischen Norm. Dann gilt Folgendes.
Es sei $n ∈ $ eine Zahl und $φ: ^n → ^n$ sei abstandserhaltend bezüglich
der Euklidischen Norm. Dann gilt Folgendes.
\begin{enumerate}
\item\label{il:5-2-4-1} Die Abbildung $φ$ ist bijektiv.
@ -102,20 +101,20 @@ Abbildungen.
\end{enumerate}
\end{lem}
\begin{proof}
Wir beweisen die Teilaussage ``$φ$ ist injektiv'' von \ref{il:5-2-4-1}:
angenommen $\vec{v}_1$ und $\vec{v}_2$ seien zwei Vektoren mit
$φ(\vec{v}_1) = φ(\vec{v}_2)$. Dann ist
Wir beweisen die Teilaussage $φ$ ist injektiv“ von \ref{il:5-2-4-1}:
angenommen $\vec{v}_1$ und $\vec{v}_2$ seien zwei Vektoren mit $φ(\vec{v}_1) =
φ(\vec{v}_2)$. Dann ist
\[
d(\vec{v}_1,\vec{v}_2) = d\bigl( φ(\vec{v}_1), φ(\vec{v}_2) \bigr) = 0.
\]
Also ist $\vec{v}_1 = \vec{v}_2$, was zu beweisen war. Die Teilaussage `` $φ$
ist surjektiv'' beweise ich nicht. Die Beweise von \ref{il:5-2-4-2} und
Also ist $\vec{v}_1 = \vec{v}_2$, was zu beweisen war. Die Teilaussage $φ$
ist surjektiv beweise ich nicht. Die Beweise von \ref{il:5-2-4-2} und
\ref{il:5-2-4-3} lasse ich Ihnen als Übungsaufgabe.
\end{proof}
\begin{kor}[Abstandserhaltenden Abbildungen bilden Gruppe]\label{kor:5-2-5}
Die abstandserhaltenden Abbildungen bilden mit der Verknüpfung eine
Untergruppe der Gruppe der bijektiven Selbstabbildungen $\Bij(^n)$. \qed
Abstandserhaltende Abbildungen bilden mit der Verknüpfung eine Untergruppe der
Gruppe der bijektiven Selbstabbildungen $\Bij(^n)$. \qed
\end{kor}
@ -131,16 +130,16 @@ enorm.
abstandserhaltende Abbildung und $\vec{c} := φ(\vec{0})$. Dann ist die
Abbildung
\[
ψ: ^n → ^n, \quad \vec{x} ↦ φ(\vec{x}) - \vec{c} .
ψ: ^n → ^n, \quad \vec{x} ↦ φ(\vec{x}) - \vec{c}
\]
wieder abstandserhaltend. Zusätzlich gilt: $ψ(\vec{0}) = \vec{0}$.
\end{beobachtung}
Um alle abstandserhaltenden Abbildungen zu kennen, genügt es also, diejenigen
abstandserhaltenden Abbildungen zu verstehen, die den Nullvektor wieder auf den
Nullvektor abbilden. Solche Abbildungen heißen ``orthogonale Transformation''.
Nullvektor abbilden. Solche Abbildungen heißen „orthogonale Transformation“.
\begin{defn}[Orthogonale Transformation]\label{defn-orthoTraf}
\begin{defn}[Orthogonale Transformation]\label{defn-orthoTraf}%
Es sei $n ∈ $ eine Zahl. Eine \emph{orthogonale Transformation des $^n$
bezüglich des Euklidischen Abstands}\index{Transformation des
$^n$!orthogonal bezüglich des Euklidischen Abstands} ist eine
@ -162,10 +161,10 @@ Transformation eine Gruppe bilden.
\end{defn}
\section{Das Standard-Skalarprodukt auf dem $^n$}
\section{Das Standardskalarprodukt auf dem $^n$}
Wir wollen alle orthogonalen Transformationen beschreiben. Das wesentliche
Hilfsmittel dabei ist das ``Standardskalarprodukt auf dem $^n$.
Hilfsmittel dabei ist das Standardskalarprodukt auf dem $^n$.
\begin{defn}[Standardskalarprodukt $^n$]
Es sei $n ∈ $ eine Zahl. Die Abbildung
@ -197,30 +196,30 @@ Beweis. Vielleicht beweisen Sie zu Übungszwecken die eine oder andere
Eigenschaft einmal selbst?
\begin{lem}[Einfache Eigenschaften des Standard-Skalarprodukts]
Es sei $n ∈ $ eine Zahl. Dann gilt folgendes:
Es sei $n ∈ $ eine Zahl. Dann gilt Folgendes.
\begin{description}
\item[Linearität im ersten Argument] Für alle $\vec{x}, \vec{y}$ und
$\vec{z}^n$ und alle $λ ∈ $ gilt
\[
\langle \vec{x} + λ·\vec{y}, \vec{z} \rangle = \langle \vec{x}, \vec{z}
\rangle + λ·\langle \vec{y}, \vec{z} \rangle
\rangle + λ·\langle \vec{y}, \vec{z} \rangle.
\]
\item[Linearität im zweiten Argument] Für alle $\vec{x}, \vec{y}$ und
$\vec{z}^n$ und alle $λ ∈ $ gilt
\[
\langle \vec{x}, \vec{y} + λ·\vec{z} \rangle = \langle \vec{x}, \vec{y}
\rangle + λ·\langle \vec{x}, \vec{z} \rangle
\rangle + λ·\langle \vec{x}, \vec{z} \rangle.
\]
\item[Positive Definitheit] Für alle $\vec{x}^n$ gilt
$\langle \vec{x}, \vec{x} \rangle0$. Außerdem gilt
$\langle \vec{x}, \vec{x} \rangle = 0\vec{x} = \vec{0}$.
\item[Positive Definitheit] Für alle $\vec{x}^n$ gilt $\langle \vec{x},
\vec{x} \rangle ≥ 0$. Außerdem gilt $\langle \vec{x}, \vec{x} \rangle = 0 ⇔
\vec{x} = \vec{0}$.
\item[Symmetrie] Für alle $\vec{x}$ und $\vec{y}^n$ gilt
$\langle \vec{x}, \vec{y} \rangle = \langle \vec{y}, \vec{x} \rangle$.
\item[Satz von Pythagoras]\index{Pythagoras!für $^n$} Für alle $\vec{x}$
\item[Satz des Pythagoras]\index{Pythagoras!für $^n$} Für alle $\vec{x}$
und $\vec{y}^n$ gilt
\[
\| \vec{x} + \vec{y} \|² = \| \vec{x} \|² + 2·\langle \vec{x}, \vec{y}
@ -242,9 +241,9 @@ scheint.
\begin{defn}[Orthonormalbasis]
Eine Basis $\{\vec{v}_1, …, \vec{v}_n\}^n$ heißt \emph{Orthonormalbasis
bezüglich des Standardskalarprodukts}\index{Orthonormalbasis} (unter
Freunden: ONB), falls für alle $i, j$ gilt, dass
$\langle \vec{v}_i, \vec{v}_j \rangle = δ_{ij}$, wobei $δ_{ij}$ wie üblich das
Kronecker-Delta bezeichnet.
Freunden: ONB), falls für alle $i, j$ gilt, dass $\langle \vec{v}_i,
\vec{v}_j \rangle = δ_{ij}$, wobei $δ_{ij}$ wie üblich das Kronecker-Delta
bezeichnet.
\end{defn}
\begin{bsp}
@ -296,12 +295,12 @@ Eine Menge, wie wir sofort sehen werden.
&= -\frac{1}{2} \Bigl( d(\vec{x},\vec{y})² - d \bigl(\vec{x},\vec{0}\bigr)² - d\bigl(\vec{y},\vec{0}\bigr\Bigr) && \text{Definition}\\
&= -\frac{1}{2} \Bigl( d\bigl(φ(\vec{x}),φ(\vec{y})\bigr)² - d\bigl(φ(\vec{x}),\vec{0}\bigr)² - d\bigl(φ(\vec{y}),\vec{0}\bigr\Bigr) && φ\text{ ist abstandserhaltend}\\
&= -\frac{1}{2} \Bigl( \| φ(\vec{x}) - φ(\vec{y}) \|² - \| φ(\vec{x}) \|² - \|-φ(\vec{y}) \|² \Bigr) && \text{Definition}\\
&= -\bigl\langle φ(\vec{x}), -φ(\vec{y}) \bigr\rangle = \bigl\langle φ(\vec{x}), φ(\vec{y}) \bigr\rangle. && \text{Pythagoras}
&= -\bigl\langle φ(\vec{x}), -φ(\vec{y}) \bigr\rangle = \bigl\langle φ(\vec{x}), φ(\vec{y}) \bigr\rangle. && \text{Pythagoras.}
\end{align*}
Damit ist das Lemma bewiesen.
\end{proof}
\begin{lem}[Bild von ONB unter orthogonaler Transformation ist ONB]\label{claim:5-4-8}
\begin{lem}[Bild von ONB unter orthogonaler Transformation ist ONB]\label{claim:5-4-8}%
Es sei $φ: ^n → ^n$ eine orthogonale Transformation des $^n$ bezüglich des
Euklidischen Abstands und es sei $\vec{v}_1, …, \vec{v}_n$ eine
Orthonormalbasis des $^n$. Dann ist $φ(\vec{v}_1), …, φ(\vec{v}_n)$ wieder
@ -315,9 +314,9 @@ Eine Menge, wie wir sofort sehen werden.
\section{Beschreibung der orthogonalen Transformationen}
\label{sec:5-5}
Mit Hilfe unserer Vorbereitungen können wir jetzt die orthogonalen
Transformationen des $^n$ (und damit auch die abstandserhaltenden
Abbildungen) vollständig beschreiben.
Mithilfe unserer Vorbereitungen können wir jetzt die orthogonalen
Transformationen des $^n$ (und damit auch die abstandserhaltenden Abbildungen)
vollständig beschreiben.
\begin{satz}[Linearität orthogonaler Transformationen]\label{satz:5-5-1}
Es sei $φ: ^n → ^n$ eine orthogonale Transformation des $^n$ bezüglich des
@ -337,7 +336,7 @@ Abbildungen) vollständig beschreiben.
η_j(\vec{x}+λ·\vec{y}) &= \langle φ(\vec{x} + λ·\vec{y}), \vec{v}_j \rangle \\
&= \langle φ(\vec{x} + λ·\vec{y}), φ(\vec{e}_j) \rangle\\
&= \langle \vec{x} + λ·\vec{y}, \vec{e}_j \rangle && \text{Lemma~\ref{lem:5-4-7}} \\
&= \langle \vec{x}, \vec{e}_j \rangle + λ·\langle \vec{y}, \vec{e}_j \rangle && \text{Linearität in der 2. Kpte.}\\
&= \langle \vec{x}, \vec{e}_j \rangle + λ·\langle \vec{y}, \vec{e}_j \rangle && \text{Linearität in der 2.~Kpte.}\\
&= \langle φ(\vec{x}), φ(\vec{e}_j) \rangle + λ·\langle φ(\vec{y}), φ(\vec{e}_j) \rangle && \text{Lemma~\ref{lem:5-4-7}} \\
&= \langle φ(\vec{x}), \vec{v}_j \rangle + λ·\langle φ(\vec{y}), \vec{v}_j \rangle \\
&= η_j(\vec{x}) + λ·η_j(\vec{y}).
@ -374,8 +373,8 @@ keine Gleichungssysteme und keinen langwierigen Gauß-Algorithmus.
\emph{Gruppe der orthogonalen Matrizen}\index{orthogonale Gruppe!Matrizen}.
\end{defn}
Es ist üblich, die Gruppe der orthogonalen Matrizen auch kurz mit ``orthogonale
Gruppe'' zu bezeichnen, obwohl sich das mit der Definition~\vref{def:5-3-3}
überschneidet. Um Verwirrung zu vermeiden bevorzuge ich die ausführliche Form.
Es ist üblich, die Gruppe der orthogonalen Matrizen auch kurz mit orthogonale
Gruppe zu bezeichnen, obwohl sich das mit der Definition~\vref{def:5-3-3}
überschneidet. Um Verwirrung zu vermeiden, bevorzuge ich die ausführliche Form.
% !TEX root = LineareAlgebra2