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Stefan Kebekus 2025-06-24 13:59:10 +02:00
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@ -84,3 +84,7 @@ Stryker
Gallup-Test Gallup-Test
OCEAN-Modell OCEAN-Modell
PCA PCA
massebehafteter
Sylvester
Hurwitz-Kriteriums
Hurwitz-Kriterium

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@ -56,3 +56,4 @@
{"rule":"UPPERCASE_SENTENCE_START","sentence":"^\\Qin \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\QStandardskalarprodukt Folgern Sie mithilfe von Beispiel \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q messerscharf, dass die Abbildung \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q genau dann selbstadjungiert ist, wenn \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q eine symmetrische oder Hermitesche Matrix ist.\\E$"} {"rule":"UPPERCASE_SENTENCE_START","sentence":"^\\Qin \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\QStandardskalarprodukt Folgern Sie mithilfe von Beispiel \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q messerscharf, dass die Abbildung \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q genau dann selbstadjungiert ist, wenn \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q eine symmetrische oder Hermitesche Matrix ist.\\E$"}
{"rule":"DOPPELTE_SATZZEICHEN","sentence":"^\\QWie kommt man auf die Zahl „fünf“?.\\E$"} {"rule":"DOPPELTE_SATZZEICHEN","sentence":"^\\QWie kommt man auf die Zahl „fünf“?.\\E$"}
{"rule":"DOPPELTE_SATZZEICHEN","sentence":"^\\Q… und weiter?.\\E$"} {"rule":"DOPPELTE_SATZZEICHEN","sentence":"^\\Q… und weiter?.\\E$"}
{"rule":"GERMAN_WORD_REPEAT_BEGINNING_RULE","sentence":"^\\QDie Skalare \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q sind alle reell.\\E$"}

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@ -0,0 +1,2 @@
{"rule":"ADMIT_ENJOY_VB","sentence":"^\\QConverting risks to be represented as those to factor loadings (or multipliers) provides assessments and understanding beyond that available to simply collectively viewing risks to individual 30-500 buckets.\\E$"}
{"rule":"MORFOLOGIK_RULE_EN_US","sentence":"^\\QConverting risks to be represented as those to factor loadings (or multipliers) provides assessments and understanding beyond that available to simply collectively viewing risks to individual 30-500 buckets.\\E$"}

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@ -4,21 +4,21 @@
\chapter{Hauptachsentransformation} \chapter{Hauptachsentransformation}
\sideremark{Vorlesung 16}Dieser Abschnitt passt eigentlich gar nicht in das \sideremark{Vorlesung 16}Dieser Abschnitt passt eigentlich gar nicht in das
Kapitel ``Euklidische und Hermitesche Vektorräume'', denn hier geht es nicht um Kapitel „Euklidische und Hermitesche Vektorräume“, denn hier geht es nicht um
reelle oder komplexe Vektorräume mit Skalarprodukt, sondern um reelle oder reelle oder komplexe Vektorräume mit Skalarprodukt, sondern um reelle oder
komplexe Vektorräume mit Skalarprodukt mit einer beliebigen symmetrischen oder komplexe Vektorräume mit Skalarprodukt mit einer beliebigen symmetrischen oder
Hermiteschen Form, die nicht notwendigerweise ein Skalarprodukt ist. Hermiteschen Form, die nicht notwendigerweise ein Skalarprodukt ist.
Funktioniert die Methode von Gram-Schmidt dann immer noch? Die Antwort ist: Funktioniert die Methode von Gram-Schmidt dann immer noch? Die Antwort ist:
``fast''. Durch eine geeignete Abwandlung der Methode erhalten wir den „fast“. Durch eine geeignete Abwandlung der Methode erhalten wir den folgenden
folgenden Satz: die Matrix einer symmetrischen oder Hermiteschen Form lässt sich Satz: die Matrix einer symmetrischen oder Hermiteschen Form lässt sich immer in
immer in besonders einfache Gestalt bringen! besonders einfache Gestalt bringen!
\begin{satz}[Satz über die Hauptachsentransformation]\label{satz:11-0-1} \begin{satz}[Satz über die Hauptachsentransformation]\label{satz:11-0-1}%
Es sei $V$ ein endlich-dimensionaler Vektorraum über $k=$ oder über $k=$ und Es sei $V$ ein endlich-dimensionaler Vektorraum über $k=$ oder über $k=$ und
es sei $s: V V → k$ eine symmetrische oder Hermitesche Form. Weiter sei es sei $s: V V → k$ eine symmetrische oder Hermitesche Form. Weiter sei
$\mathcal{A}$ eine angeordnete Basis von $V$ und $A = \Mat_{\mathcal{A}}(s)$ $\mathcal{A}$ eine angeordnete Basis von $V$ und $A = \Mat_{\mathcal{A}}(s)$
die zugehörende Matrix. Dann gibt es eine Basis $\mathcal{B} ⊂ V$, so die zugehörende Matrix. Dann gibt es eine Basis $\mathcal{B} ⊂ V$, sodass
dass Folgendes gilt. Folgendes gilt.
\begin{enumerate} \begin{enumerate}
\item Die Matrix $B := \Mat_{\mathcal{B}}(s)$ ist diagonal, \item Die Matrix $B := \Mat_{\mathcal{B}}(s)$ ist diagonal,
\[ \[
@ -27,7 +27,7 @@ immer in besonders einfache Gestalt bringen!
λ_1 && 0\\ λ_1 && 0\\
&\ddots\\ &\ddots\\
0 && λ_n 0 && λ_n
\end{pmatrix} \end{pmatrix}.
\] \]
\item Die Koordinatenwechselmatrix \item Die Koordinatenwechselmatrix
@ -42,20 +42,20 @@ immer in besonders einfache Gestalt bringen!
\end{proof} \end{proof}
\begin{notation}[Hauptachsen und Hauptachsentransformation] \begin{notation}[Hauptachsen und Hauptachsentransformation]
In der Situation von Satz~\ref{satz:11-0-1} schreibe In der Situation von Satz \ref{satz:11-0-1} schreibe $\mathcal B = \{
$\mathcal B = \{ \vec{v}_1, …, \vec{v}_n\}$. Dann nennt man die von den \vec{v}_1, …, \vec{v}_n\}$. Dann nennt man die von den Vektoren $\vec{v}_$
Vektoren $\vec{v}_{}$ aufgespannten 1-dimensionalen Untervektorräume aufgespannten 1-dimensionalen Untervektorräume von $V$ die
von $V$ die \emph{Hauptachsen}\index{Hauptachsen} von $s$. Den Wechsel von \emph{Hauptachsen}\index{Hauptachsen} von $s$. Den Wechsel von der Basis
der Basis $\mathcal{A}$ zur Basis $\mathcal{B}$ bezeichnet man als $\mathcal{A}$ zur Basis $\mathcal{B}$ bezeichnet man als
\emph{Hauptachsentransformation}\index{Hauptachsentransformation}. \emph{Hauptachsentransformation}\index{Hauptachsentransformation}.
\end{notation} \end{notation}
Der Satz über die Hauptachsentransformation und sein (konstruktiver!) Beweis Der Satz über die Hauptachsentransformation und sein (konstruktiver!) Beweis
haben viele Anwendungen. Wir stellen hier lediglich fest, dass das Satz ein haben viele Anwendungen. Wir stellen hier lediglich fest, dass der Satz ein
sehr bequemes Kriterium dafür liefert, dass eine gegebene Form positiv definit sehr bequemes Kriterium dafür liefert, dass eine gegebene Form positiv definit
ist. ist.
\begin{kor}[Kriterium für positive Definitheit]\label{cor:11-0-3} \begin{kor}[Kriterium für positive Definitheit]\label{cor:11-0-3}%
In der Situation von Satz~\ref{satz:11-0-1} sind folgende Aussagen äquivalent. In der Situation von Satz~\ref{satz:11-0-1} sind folgende Aussagen äquivalent.
\begin{enumerate} \begin{enumerate}
\item Die Form $s$ ist positiv definit. \item Die Form $s$ ist positiv definit.
@ -63,40 +63,44 @@ ist.
\end{enumerate} \end{enumerate}
\end{kor} \end{kor}
Die Aussage ``Alle Eigenwerte von $A$ sind größer als Null'' ist sinnvoll, weil Die Aussage „Alle Eigenwerte von $A$ sind größer als Null“ ist sinnvoll, weil
wir nach Satz~\ref{satz:11-0-1} ja schon wissen, dass alle Eigenwerte reell wir nach Satz~\ref{satz:11-0-1} ja schon wissen, dass alle Eigenwerte reell
sind. sind.
\begin{proof}[Beweis von Korollar~\ref{cor:11-0-3}] \begin{proof}[Beweis von Korollar~\ref{cor:11-0-3}]
Wir wissen bereits, dass eine Basis $\mathcal{B}$ existiert, sodass Wir wissen bereits, dass eine Basis $\mathcal{B}$ existiert, sodass $B =
$B = \Mat_{\mathcal{B}}(s)$ diagonal ist und dieselben Eigenwerte $λ_i$ wie \Mat_{\mathcal{B}}(s)$ diagonal ist und dieselben Eigenwerte $λ_i$ wie $A$
$A$ hat. Es ist aber klar, dass die durch $B$ definierte Form auf $^n$ hat. Es ist aber klar, dass die durch $B$ definierte Form auf $^n$ bzw.
bzw. $^n$ positiv definit ist genau dann, wenn alle diese Eigenwerte $λ_i$ $^n$ positiv definit ist genau dann, wenn alle diese Eigenwerte $λ_i$ größer
größer als Null sind. als Null sind.
\end{proof} \end{proof}
Korollar~\ref{cor:11-0-3} sagt insbesondere, dass die Eigenschaft ``alle Korollar~\ref{cor:11-0-3} sagt insbesondere, dass die Eigenschaft alle
Eigenwerte von $A$ sind größer als Null'' nicht von der Wahl der Basis Eigenwerte von $A$ sind größer als Null“ nicht von der Wahl der Basis $\mathcal
$\mathcal A$ abhängt\footnote{Vielleicht sind Sie an dieser Stelle ein wenig A$ abhängt\footnote{Vielleicht sind Sie an dieser Stelle ein wenig verwirrt,
verwirrt, weil Sie meinen ``Die Eigenwerte einer Matrix hängen doch sowieso weil Sie meinen „Die Eigenwerte einer Matrix hängen doch sowieso nie von der
nie von der Wahl der Basis ab.'' Überlegen Sie sich aber, was Sie mit ``einer Wahl der Basis ab.“ Überlegen Sie sich aber, was Sie mit „einer Matrix“ meinen.
Matrix'' meinen. Vielleicht denken Sie an den Fall, wo man einen Vielleicht denken Sie an den Fall, wo man einen Endomorphismus eines
Endomorphismus eines Vektorraumes hat, eine Basis wählt und dann die Matrix Vektorraumes hat, eine Basis wählt und dann die Matrix des Endomorphismus
des Endomorphismus betrachtet. Dann hängen die Eigenwerte tatsächlich nicht betrachtet. Dann hängen die Eigenwerte tatsächlich nicht von der Wahl der Basis
von der Wahl der Basis ab. Hier machen wir aber etwas ganz Anderes: wir ab. Hier machen wir aber etwas ganz Anderes: wir betrachten nicht die Matrix
betrachten nicht die Matrix eines Endomorphismus, sondern die Matrix einer eines Endomorphismus, sondern die Matrix einer Form.}. Der folgende Satz
Form.}. Der folgende Satz verallgemeinert diese Beobachtung: auch wenn $s$ verallgemeinert diese Beobachtung: auch wenn $s$ nicht unbedingt positiv definit
nicht unbedingt positiv definit ist, hängt die Wahl der positiven/negativen ist, hängt die Wahl der positiven/negativen Eigenwerte nicht von der Wahl der
Eigenwerte nicht von der Wahl der Basis ab. Der Satz~\ref{satz:11-0-5} heißt Basis ab. Der Satz~\ref{satz:11-0-5} heißt „Trägheitssatz“, weil er in der
``Trägheitssatz'', weil er in der klassischen Mechanik, wo es um die Bewegung klassischen Mechanik, wo es um die Bewegung massebehafteter (=träger) starrer
massebehafteter (=träger) starrer Körper geht, eine besondere Rolle spielt. Ich Körper geht, eine besondere Rolle spielt. Ich komme im folgenden Kapitel noch
komme im folgenden Kapitel noch einmal auf diesen Punkt zurück. einmal auf diesen Punkt zurück.
\begin{satz}[Trägheitssatz von Sylvester\footnote{\href{https://de.wikipedia.org/wiki/James_Joseph_Sylvester}{James Joseph Sylvester} (* 3. September 1814 in London; † 15. März 1897 in Londen) war ein britischer Mathematiker. Er war der erste gläubige Jude, der zum Studium in Cambridge zugelassen wurde. }]\label{satz:11-0-5} \begin{satz}[Trägheitssatz von
Es sei $V$ ein endlich-dimensionaler Vektorraum über $k=$ oder über $k=$ und Sylvester\footnote{\href{https://de.wikipedia.org/wiki/James_Joseph_Sylvester}{James
es sei $s: V V → k$ eine symmetrische oder Hermitesche Form. Weiter seien Joseph Sylvester} (* 3.~September 1814 in London; † 15.~März 1897 in London)
$\mathcal{A}_1, \mathcal{A}_2 ⊂ V$ zwei angeordnete Basen mit zugehörenden war ein britischer Mathematiker. Er war der erste gläubige Jude, der zum
Matrizen $A_{} = \Mat_{\mathcal{A}_{}}(s)$. Dann gilt folgendes. Studium in Cambridge zugelassen wurde.}]\label{satz:11-0-5} Es sei $V$ ein
endlich-dimensionaler Vektorraum über $k=$ oder über $k=$ und es sei $s: V
V → k$ eine symmetrische oder Hermitesche Form. Weiter seien $\mathcal{A}_1,
\mathcal{A}_2 ⊂ V$ zwei angeordnete Basen mit zugehörenden Matrizen $A_• =
\Mat_{\mathcal{A}_}(s)$. Dann gilt Folgendes.
\begin{enumerate} \begin{enumerate}
\item Die Anzahlen der positiven Eigenwerte von $A_1$ und $A_2$ sind gleich. \item Die Anzahlen der positiven Eigenwerte von $A_1$ und $A_2$ sind gleich.
@ -113,16 +117,16 @@ komme im folgenden Kapitel noch einmal auf diesen Punkt zurück.
Der Trägheitssatz von Sylvester stellt sicher, dass folgende Definition sinnvoll ist. Der Trägheitssatz von Sylvester stellt sicher, dass folgende Definition sinnvoll ist.
\begin{defn}[Index und Signatur]\label{def:11-0-5} \begin{defn}[Index und Signatur]\label{def:11-0-5}%
Es sei $V$ ein endlich-dimensionaler Vektorraum über $k=$ oder über $k=$ und Es sei $V$ ein endlich-dimensionaler Vektorraum über $k=$ oder über $k=$ und
es sei $s: V V → k$ eine symmetrische oder Hermitesche Form. Dann nennt man es sei $s: V V → k$ eine symmetrische oder Hermitesche Form. Die Anzahl der
wird die Anzahl der positiver Eigenwerte als \emph{Index von $s$}\index{Index positiven Eigenwerte wird als \emph{Index von $s$}\index{Index einer Form}
einer Form} bezeichnet. Die Differenz bezeichnet. Die Differenz
\[ \[
\text{Anzahl positiver Eigenwerte - Anzahl negativer Eigenwerte} \text{Anzahl positiver Eigenwerte - Anzahl negativer Eigenwerte}
\] \]
wird die \emph{Signatur von $s$}\index{Signatur einer wird die \emph{Signatur von $s$}\index{Signatur einer Form} genannt. Der
Form} genannt. Der Untervektorraum Untervektorraum
\[ \[
V⁰_s := \{ \vec{v} ∈ V \:|\: s(\vec{v}, \vec{w}) = 0 \text{ für alle } V⁰_s := \{ \vec{v} ∈ V \:|\: s(\vec{v}, \vec{w}) = 0 \text{ für alle }
\vec{w} ∈ V \} ⊆ V \vec{w} ∈ V \} ⊆ V
@ -164,14 +168,14 @@ Matrix positive definit ist.
\end{pmatrix} \end{pmatrix}
\Mat(m m, k). \Mat(m m, k).
\] \]
Dann gilt: die Matrix $A$ ist genau dann positiv definit, wenn für alle $m$ Dann gilt: Die Matrix $A$ ist genau dann positiv definit, wenn für alle $m$
gilt, dass $\det A_m > 0$ ist. gilt, dass $\det A_m > 0$ ist.
\end{satz} \end{satz}
\begin{proof} \begin{proof}
Der Beweis involviert ein wenig unangenehme Rechnerei. Sie finden einen Der Beweis involviert ein wenig unangenehme Rechnerei. Sie finden einen
Beweis, den ich selbst auch nicht besser bringen könnte, auf Seite 9 des Beweis, den ich selbst auch nicht besser bringen könnte, auf Seite 9 des
\href{http://www.blu7.com/Skripte/Lineare_Algebra_II_SS02_Skript.pdf}{Skriptes \href{http://www.blu7.com/Skripte/Lineare_Algebra_II_SS02_Skript.pdf}{Skriptes
von Kollegen Klaus Hulek aus Hannover}. von Kollegen Klaus Hulek aus Hannover}.
\end{proof} \end{proof}
Sie finden im Internet viele gute Erklärvideos zur Anwendung des Sie finden im Internet viele gute Erklärvideos zur Anwendung des
@ -182,11 +186,11 @@ Hurwitz-Kriteriums. Zum Beispiel
In Klausuren und mündlichen Prüfungen sehe ich immer wieder Studenten, die das In Klausuren und mündlichen Prüfungen sehe ich immer wieder Studenten, die das
Hurwitz-Kriterium falsch anwenden, wenn gezeigt werden soll, dass eine Matrix Hurwitz-Kriterium falsch anwenden, wenn gezeigt werden soll, dass eine Matrix
\emph{negativ} definit ist. Setzten Sie sich \emph{sofort} hin und zeigen Sie \emph{negativ} definit ist. Setzten Sie sich \emph{sofort} hin und zeigen Sie
mit Hilfe eines Gegenbeispiels, dass die Aussage ``die Matrix $A$ ist genau mithilfe eines Gegenbeispiels, dass die Aussage „die Matrix $A$ ist genau dann
dann negativ definit, wenn für alle $m$ gilt, dass $\det A_m < 0$ ist'' negativ definit, wenn für alle $m$ gilt, dass $\det A_m < 0$ ist“ einfach
einfach nicht stimmt. Bonusfrage: natürlich kann man das Hurwitz-Kriterium nicht stimmt. Bonusfrage: Natürlich kann man das Hurwitz-Kriterium verwenden,
verwenden, um eine Matrix auf negative Definitheit zu testen. Wie muss ich um eine Matrix auf negative Definitheit zu testen. Wie muss ich das richtig
das richtig machen? machen?
\end{bemerkung} \end{bemerkung}
% !TEX root = LineareAlgebra2 % !TEX root = LineareAlgebra2