mindmap-mathe i

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Mathematik I Basics + wichtige S¨ atze Wichtige atze Mengen Logarithmen Injektivit¨ at, Surjektivit¨ at Grenzwerte, de l’Hosp. Funktionen in einer Variablen Symmetrie Beschr¨ anktheit Extrema Konvexit¨ at Stetigkeit Monotonie Differential- rechnung Differenzier- barkeit Taylor- approximation Ableitung d. Umkehrfunktion Funktionen in mehreren Variablen Totales Differential Tangential- ebene (verallg.) Kettenregel Extrema Optimierung unter Nebenbed. Implizite Funktionen beschr¨ ankt, unbeschr¨ ankt Infimum, Supremum Operationen, kartesisches Produkt x> 0,y> 0,a> 0,c R : log a (x · y) = log a (x) + log a (y) log a (x/y) = log a (x) - log a (y) falls y 6=0 log a (x c )= c · log a (x) nat¨ urlicher Logarithmus: ln := log e •∀x (0, ): e ln x = x •∀x R : ln(e x )= x f : D R beschr¨ ankt ⇐⇒ W f beschr¨ ankt global, lokal, relativ f : D R, 0 D gerade ⇐⇒ ∀x D : f (-x)= f (x) f ungerade ⇐⇒ ∀x D : f (-x)= -f (x) f : D R R,I D Intervall. f konvex auf I ⇐⇒ ∀x 1 ,x 2 I α [0, 1] : f (αx 1 + (1 - α)x 2 ) αf (x 1 ) + (1 - α)f (x 2 ) f konvex = f (x + h) f (x)+ hf 0 (x) f konkav ⇐⇒ -f konvex f heisst differenzierbar an der Stelle x 0 , falls f auf dem Intervall (x 0 - δ, x 0 + δ) definiert ist f¨ ur ein δ> 0 und der Grenzwert lim xx0 f (x) - f (x 0 ) x - x 0 existiert (= Ableitung von f an der Stelle x 0 ) n-tes Taylorpolynom: P n (x)= n X k=0 f (k) (x 0 ) k! (x - x 0 ) k f invertierbar, diff.bar in x 0 , f (x 0 )= y 0 ,f 0 (x 0 ) 6=0: (f -1 ) 0 (y 0 )= 1 f 0 (x 0 ) Weierstrass Zwischenwertsatz Nullstellensatz 16. Dezember 2011 andreas puccio [email protected] v0.8ub, made with PGF/TikZ df (x 0 ,y 0 )= f x (x 0 ,y 0 )dx+f y (x 0 ,y 0 )dy Im Punkt (x 0 ,y 0 ,f (x 0 ,y 0 )): z = f (x 0 ,y 0 )+ f x (x 0 ,y 0 )(x - x 0 )+ f y (x 0 ,y 0 )(y - y 0 ) d dt (f (x(t),y(t)) = f x (x(t),y(t)) · x 0 (t)+ f y (x(t),y(t)) · y 0 (t) Notw. f¨ ur (x * ,y * ) lok. Extr.: f x (x * ,y * )= f y (x * ,y * )=0. Hinr. Krit.: Definitheit der Hesse-Matrix in (x * ,y * ). Lagrange Reduktionsmethode Unter geeign. Vor.: f (x 0 ,y 0 )=0 def. implizite Fkt. y = h(x) in Umg. von (x 0 ,y 0 ). Dann gilt: h 0 (x 0 )= - f x (x 0 ,y 0 ) f y (x 0 ,y 0 ) f 0 (x) 0= f mon. st., f 0 (x) 0= f mon. f. Str. Mon. bei > bzw. <. f konvex ⇐⇒ f 00 (x) 0 f konkav ⇐⇒ f 00 (x) 0 diff.bar in x 0 = stetig in x 0 f streng monoton = f injektiv. f stetig, injektiv = f streng monoton. f : X Y injektiv: x 6= y = f (x) 6= f (y) f : X Y surjektiv: W f = Y inj. + surj. = bijektiv ⇐⇒ Umkehrfunkt. ex. notwendig f¨ ur x * lok. Extr.: f 0 (x * )=0. f 00 (x * ) > 0 lok. Min., f 00 (x * ) < 0 lok. Max. Altern.: Vorz.wechsel von f 0 in x * .

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Page 1: mindmap-mathe I

Mathematik IBasics +

wichtige Satze

WichtigeSatze

Mengen

Logarithmen

Injektivitat,Surjektivitat

Grenzwerte,de l’Hosp.

Funktionenin einer

Variablen

Symmetrie

Beschranktheit

ExtremaKonvexitat

Stetigkeit

Monotonie

Differential-rechnung

Differenzier-barkeit

Taylor-approximation

Ableitung d.Umkehrfunktion

Funktionenin mehreren

Variablen

TotalesDifferential

Tangential-ebene

(verallg.)Kettenregel

Extrema

Optimierungunter

Nebenbed.

ImpliziteFunktionen

beschrankt,unbeschrankt

Infimum, Supremum

Operationen,kartesisches Produkt

∀x > 0, y > 0, a > 0, c ∈ R :• loga(x · y) = loga(x) + loga(y)• loga(x/y) = loga(x)− loga(y) falls y 6= 0• loga(x

c) = c · loga(x)• naturlicher Logarithmus: ln := loge• ∀x ∈ (0,∞) : eln x = x• ∀x ∈ R : ln(ex) = x

f : D → R beschrankt ⇐⇒ Wf beschrankt

global, lokal, relativ

• f : D → R, 0 ∈ D gerade ⇐⇒ ∀x ∈ D : f(−x) = f(x)• f ungerade ⇐⇒ ∀x ∈ D : f(−x) = −f(x)

f : D ⊆ R→ R, I ⊆ D Intervall.• f konvex auf I ⇐⇒ ∀x1, x2 ∈ I ∀α ∈ [0, 1] :f(αx1 + (1− α)x2) ≤ αf(x1) + (1− α)f(x2)• f konvex =⇒ f(x+ h) ≥ f(x) + hf ′(x)• f konkav ⇐⇒ −f konvex

f heisst differenzierbar an der Stelle x0, falls f aufdem Intervall (x0 − δ, x0 + δ) definiert ist fur einδ > 0 und der Grenzwert

limx→x0

f(x)− f(x0)x− x0

existiert (= Ableitung von f an der Stelle x0)

n-tes Taylorpolynom:

Pn(x) =

n∑k=0

f (k)(x0)

k!(x− x0)k

f invertierbar, diff.bar in x0,f(x0) = y0, f

′(x0) 6= 0:

(f−1)′(y0) =1

f ′(x0)

• Weierstrass• Zwischenwertsatz• Nullstellensatz

16. Dezember 2011andreas [email protected], made with PGF/TikZ

df(x0, y0) = fx(x0, y0)dx+fy(x0, y0)dy

Im Punkt (x0, y0, f(x0, y0)):z = f(x0, y0)+fx(x0, y0)(x−x0)+fy(x0, y0)(y−y0)

ddt (f(x(t), y(t)) = fx(x(t), y(t)) · x′(t) + fy(x(t), y(t)) · y′(t)

Notw. fur (x∗, y∗) lok. Extr.: fx(x∗, y∗) = fy(x

∗, y∗) = 0.Hinr. Krit.: Definitheit der Hesse-Matrix in (x∗, y∗).

• Lagrange• Reduktionsmethode

Unter geeign. Vor.: f(x0, y0) = 0 def. impliziteFkt. y = h(x) in Umg. von (x0, y0). Dann gilt:

h′(x0) = −fx(x0, y0)

fy(x0, y0)

f ′(x) ≥ 0 =⇒ f mon. st.,f ′(x) ≤ 0 =⇒ f mon. f.Str. Mon. bei > bzw. <.

f konvex ⇐⇒ f ′′(x) ≥ 0f konkav ⇐⇒ f ′′(x) ≤ 0

diff.bar in x0=⇒ stetig in x0

f streng monoton =⇒ f injektiv.

f stetig, injektiv =⇒ f streng monoton.

f : X → Y injektiv: x 6= y =⇒ f(x) 6= f(y)f : X → Y surjektiv: Wf = Yinj. + surj. = bijektiv ⇐⇒ Umkehrfunkt. ex.

notwendig fur x∗ lok. Extr.: f ′(x∗) = 0.f ′′(x∗) > 0→ lok. Min., f ′′(x∗) < 0→ lok.Max. Altern.: Vorz.wechsel von f ′ in x∗.