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【原创】审核经验贴(请暂勿回)

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发表于 2006-6-2 00:01:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
看这里的网站受益不少,也来回报一下。

『这里是流水帐』(可以跳过的...)
5月10日       下午收到电话通知:5月17日北京审核。
                   时间很紧啊,才一周之前也混地厉害,什么都没准备呢。这天就过去了。
11日—14日   找材料,在这里翻了经验贴(之后证实确实有用的)。专业课主要上网:wiki
                  被封了。要用代理,很麻烦。成代理能用的时候,把相关网页下好。这个过程中深刻体会到大学阶段都不知道干了什么啊...
15日           下午把材料(这时刚整理好专业课内容)准备好,打印出来。打理停当傍晚上去北京的火车。在车才开始看材料,过了40%左右吧。之后太晚了,就关了灯以免影响别人
,自己也睡了。
16日           醒的挺早,精神还行。就是有点头晕。之前就有点症状了。准备了几句说明身体状态不佳的话,以防万一。下了火车坐地铁到东直门,然后傻乎乎花了一个多小时走到了亮马河大厦,踩了下点。
然后去旅馆,倒下。睡了一个小时,起来继续看材料。因为整理的太多了,感觉必须缩减一下。
直到晚上8点多,总算1-pass完了。开始紧张了。逼近还没准备毕业论文的介绍和开场的自我介绍呢。决定赌一把,剩下的时间以此为重点。
之后按照ABCDV上找到的别人的自我介绍修改了一份适合自己的(内容很简单,除了基本休息和学业就没了,事后证明也就这样了)。开始写论文的介绍,写了几句就懒了,开始想到什么词就记下来。时间不多了,就关键词吧,到时候再想办法了><
这些搞完10点多了吧,开始专业课2-pass。时间很紧了,挑了一些课先作缩减,一两句介绍,几个关键点(挑简单的)。这段时间精神高度集中效率极高。大约11点半就基本完工了。洗梳,上闹钟,休息。
17日         早晨3点就行了...心想这下完了:虽然现在精神不错,5个小时之后肯定撑不住的。不用看就知道再想睡得明天了,于是就躺在床上开始过专业课3-pass。就是在脑子里想象问到这门课时,怎么答怎么答。不知道的话怎么答,头晕怎么答,喉咙不行了怎么说。这么一过还别说信心增加了不少。知识结构也得到了巩固。
6点多起来看了一遍写的2篇介绍,然后就觉得不行了,又躺了会儿。又开始紧张怎么就赶这个时候有困有累还有点感冒,喉咙也不行呢。
由于前一天的深刻经历,7点45出门还是花钱打了车。
8点到亮马河,上楼到达。一看之下地方比想象要小不少。走廊里站着几位,故么着也是来审核的吧。没敢搭话。心跳太快了。在被叫进去之前,去『参观』了趟wc,这环境真是...(有机会大家自个儿去看看吧)
点名叫人,关在屋里,一共12位。然后快9点开始一个个被『提审』——恩。
点名时我在中间,因此提人也就不早也不晚(具体是第5,还是6,7...我给忘了)
大约9点半,轮到我了...
『接下来略过,放到后面主体部分。』
出来时10点20左右,中间没看表的缘故。感觉时间过得不寻常啊。
中午回旅馆退宿,下午去了天安门逛了圈(咱也算到过京城拉)。赶晚上的火车离京。
18日     早晨回家时在下雨,到家之后撑了一会儿就倒下了。之后不行了连续4天。后来总算缓过来。
25日     家里人打电话说收到了北京寄了的东东。我就问结果如何啊,可是家里人都看不懂啊-,-b啊
周末回到家看了证书之后,才算心里有了底,这才敢跑这儿来写这个。哈哈


『审核过程』(要感谢能耐心看完我在前面写的废话的朋友:))

就从点名开始吧。
点名的时候会问每人一个问题,由于头晕只听到自己的问题是:英语是四级吗?
问的我只能“恩——”了一声,也不知她是什么意思,毕竟我又不是用英语审。

等待室的门很高级,输密码的。(被关里面就出不去了,之前去逛wc还是明智的)
填信封,签白条(签了这个所以就只能模糊的讲述)。

有人问了证书能自取吗?
回答是可以,在信封上写电话,到时联系。

自己因为不需要就没写。不知怎么的那天没什么人聊天,搞的我很紧张。只能翻弄带去的材料。终于来提我拉~(提审有着么高兴的吗?)

主审之前介绍过自己了,叫什么...太快太多完全没听清。是位年纪大,银发苍苍,估计有60了,高瘦。然后就跟他进去,放包。

他开始说:哦,你是学数学的,我是学××××Medien什么的。大概是传媒什么的吧。
然后关在屋子里让我作题(奇怪:没问我手机什么的么)。

笔试:有两张纸:1张普通的题,1张写介绍论文
题目很简单,竟然还分4个小部分。这么简单一步就得出一般解了...
所以我写了第一句就只能划掉了。。。
论文介绍!前一天晚上准备过了,赞!开始写,好紧张啊,字都走形了。写了一半,来人了。换了个人。跟他说这个还有一点点,他说来吧来吧

面试:
首先自我介绍,紧张啊,紧张到了说一句卡一会儿,喉咙也在这时候崩溃了。
中途主考官看不下去了,还问要不要来杯水...我还就逞强了,说No Problem啊。。。
好不容易介绍完了,他问了常规的:你想去哪个大学?回答:Goettingen。之前准备时为了回答方便才选了这个的,毕竟历史了解,人物也知道不少。他说:啊,这我知道。那里曾是数学的圣地,可那是1930年之前的事了。
这我当然知道,想不出说什么我就沉默了。
之后开始点课,问:『屏蔽』
挑的是大二下和大三的明显是专业课的课。
我就回答:『屏蔽』。
也不知是紧张还是喉咙不行了,每说一个词都卡,后来只能经常写出来给他们看。
答就答了概念型,说就有着么个定理,如何如何。有这么个公式,如何如何。
问到了这里的前辈(id忘了,第一篇数学的经验贴里的)说到的那么课,由于只要说概念,很简单解释了下就过去了。中间我还问他:您这个知道不?他说不知道。那就趁机解释解释。(可别挑自己都忘了的问这个哦)

挑题完了,开始说论文。就让我说一下都是作啥的。
我就说:这样~这样~~
他说:这个问题不是很早以前就解决了么。
我说:恩,某某搞出了某某法,的确在理论上解决了。但实际中,碰到××,比如象**这么大的问题效率就很低了。
他:恩恩。跟书记官相视一笑。@@
我说:现在有个什么办法,可以如何如何。
他问:那你都干了些啥啊?
我:看书,思考。。。
他:。。。。。。
我:还没开始写呢,可不就是要准备APS么
他:笑
他:好好,这个...
书记官:时间...
他:哦,再讲讲这门课吧,都学了些啥?
我:(怎么又点课了...意犹未尽啊)...
他:『』(这是没听懂..)
我  茫然
他还给我写了出来。
我一看,啊——中文名之外就不知道了。
他:这些你们是在哪门课里学的?
我:第一次是在OO里学的
他:OO在哪个学期啊
我:指...
他:哦,那这些都是啥啊?
我:啊....都忘了
他 失望(恩,好像是有点失望的。难道真想跟我多聊聊@@)
然后就说时间到了。我就Danke了,书记官还说没啥可Danke的,balabala(以后大家就别Danke了吧)。

然后出门拿包,这次是书记官出来提人的。往回走的时候还竟朝我看,不知何意啊。

出了审核部看表才发现进去这么多时间啊。真是一晃啊。
感觉不怎么好,毕竟说的语无伦次,念个词都费老大劲。
一周之后证书就到了,看了等级之后才放心。MS:)

『总结』
首先我觉得不是热门的专业,准备的不用很细。因为人不多,也就不会有专业对口的考官。
只要知道概念,主要内容即可。我推测他们可能是接受过某种培训,即是不是专业人士其还是会对某几门课有所了解的。
然后就是快毕业的一定要准备论文啊。可能真的必考。
最后就是别太紧张,前几天最好能好好休息,准备时间放宽。别搞的象我这样发挥失常。

结果还算不错,虽然语无伦次,结结巴巴的。
自己感觉可能是因为面试时候搞的比较热闹吧,反正没冷场,不是他说就是我说。回想起来,真的挺热闹的。作为考官他说的不少。

关于绩点计算:
去之前看这里的人讨论过。据说211的,算且仅算第一学期的。
至少我得到的结果不是如此。如果算第一学期,我就可以笑了:)
好在也不是最差的那个学期。是不是平均绩点就难说了(要看他怎么算了)。

最后祝各位审核顺利~bless

==================================================
以下是我准备APS时,整理的材料。
虽然没啥大用处,你要是和我一样心里不塌实也是可以看看的。
 楼主| 发表于 2006-6-2 00:06:20 | 显示全部楼层

【原创】词汇

Woerterschatz:
Grenzwert , r,-e                        边界值
Folge , e,-n                                数列        Sequenz der Zahlen
Reihe , e,-n                级数       
Funktion , e,-en                        函数
reell                        实        reelle Zahlen
Stetigkeit,  e,-en                       连续性        Kontinuitaet
Differnzerbarkeit , e,-en        可微性       
Integration , e, en                        积分
Ungleichung , e,en                       不等式
Definition , e,en                        定义
Definitionsbereich                       定义域
Wertebereich                值域
komplexen Zahlen                        复数
Steigung                        斜率
Ableitung                         导数        Differenzenquotient
Limes                        极限        Limit
glatt                        光滑        stetig der Ableitung
Infinitesimalrechnung                        微积分        Differenzial- und Integralrechnung
Eingabewert                自变量值
Funktionswert                函数值
Exponentialfunktion                      指数函数
Logarithmus                 对数
Gesetz                        定律
konvergieren                收敛
Potenz                        幂
Partialsummen                部分和
vollstaendige Induktion                     完全归纳       
Kriterium                        准则
Formel                        公式
Polynom                        多项式
Interall                        区间
Stammfunktion                 原函数
Lehrsatz                        定理
Koordinatentransformation        坐标变换
Gerade                        直线
Eben                        平面
Kreis                        圆
Kugel                        球
Ellipse                        椭圆
Parabel                        抛物线       
Hyperbel                         双曲线
Fundamentalsatz                基本定理
Krümmung                        曲率
Tangente                        切线
Konstante                        常数
Gruppe                        群
Ring                        环
Koeper                        域
Assoziativitaet                      结合律
neutrales Element                       幺元
inverses Element                        逆元
Distributivgesetze                      分配律
Abstand                        领域
harmonisch                        调和
Potenzreihe                幂级数
Residuensatz                留数定理
Holomorphe                全纯

Permutation                排列
Kombination                组合
zuf&auml;llig                        随机,偶然
Verteilung                        分布

Konvergenzgeschwindigkeit         收敛速度
Stabilit&auml;t                        稳定性
Laufzeit                        运行时间
Robustheit                        健壮性
Gau&szlig;sche Eliminationsverfahren        高斯消去法
Algorithmus                算法


Rand- und Anfangswertprobleme         初边值问题
elliptische                                 椭圆的
parabolische                 抛物线的
hyperbolische                 双曲的
partielle Differentialgleichung        偏微分方程
Grad                        阶
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:08:13 | 显示全部楼层

数学分析

Analysis
Die Analysis ist ein Teilgebiet der Mathematik, dessen Grundlagen von Gottfried Wilhelm Leibniz und Isaac Newton unabh&auml;ngig voneinander entwickelt wurden.
Die grundlegende Analysis befasst sich mit Grenzwerten von Folgen und Reihen sowie mit Funktionen reeller Zahlen und deren Stetigkeit, Differenzierbarkeit und Integration.
Die Analysis arbeitet h&auml;ufig mit Absch&auml;tzungen und Ungleichungen. Die Ergebnisse, die durch diese Techniken gewonnen werden, sind jedoch exakt.
Die Verallgemeinerung des Funktionsbegriffes in der Analysis auf Funktionen mit Definitions- und Wertebereich in den komplexen Zahlen ist Bestandteil der Funktionentheorie.

Differentialrechnung
Bei einer Geraden
g( = mx + c
hei&szlig;t m die Steigung und c der y-Achsen-Abschnitt oder Ordinatenabschnitt der Geraden. Hat man nur 2 Punkte (x0,y0) und (x1,y1) auf einer Geraden, so kann die Steigung berechnet werden durch
.
Bei Funktionen wie z.B. f( = x2 kann die Steigung so nicht mehr berechnet werden, da die Kurve eben keine Gerade ist. Jedoch kann man an einen Punkt (x0,f(x0)) eine Tangente legen, die wieder eine Gerade darstellt. Die Frage ist nun, wie man die Steigung einer solchen Tangente an einer Stelle x0 berechnen kann. W&auml;hlt man jetzt eine Stelle x1 ganz nahe bei x0 und legt eine Gerade durch die Punkte (x0,f(x0)) und (x1,f(x1)), so ist die Steigung dieser Sekante nahezu die Steigung der Tangente. Die Steigung der Sekante ist (s.o.)
.
Diesen Quotienten nennt man den Differenzenquotient oder mittlere &Auml;nderungsrate. Wenn wir nun die Stelle x1 immer weiter an x0 ann&auml;hern, so erhalten wir per Differenzenquotient die Steigung der Tangente. Wir schreiben

und nennen dies die Ableitung oder den Differentialquotienten von f in x0. Der Ausdruck  bedeutet, dass x immer weiter an x0 angen&auml;hert wird, bzw. dass der Abstand zwischen x und x0 unendlich klein wird. Wir sagen auch: &#8222;x geht gegen x0“. Die Bezeichnung  steht für Limes.
ist der Grenzwert des Differenzenquotienten.
Es gibt auch F&auml;lle, in denen dieser Grenzwert nicht existiert. Deswegen hat man den Begriff Differenzierbarkeit eingeführt. Eine Funktion f hei&szlig;t differenzierbar an der Stelle x0, wenn der Grenzwert  existiert.

Integralrechnung
Die Integralrechnung befasst sich anschaulich mit der Berechnung von Fl&auml;chen unter Funktionsgraphen. Diese Fl&auml;che kann durch eine Summe von Teilfl&auml;chen approximiert werden und geht im Grenzwert in das Integral über.

Die obige Folge konvergiert, falls f gewisse Bedingungen (wie z. B. Stetigkeit) erfüllt. Diese anschauliche Darstellung (Approximation mittels Ober- und Untersummen) entspricht dem so genannten Riemann-Integral, das in der Schule gelehrt wird.
In der so genannten H&ouml;heren Analysis werden darüber hinaus weitere Integralbegriffe, wie z. B. das Lebesgue-Integral betrachtet.
[Bearbeiten]
Hauptsatz der Analysis
Differentialrechnung und Integralrechnung verhalten sich nach dem Hauptsatz der Analysis invers zueinander.

Viele Lehrbücher unterscheiden zwischen Analysis in einer und Analysis in mehreren Dimensionen. Diese Differenzierung berührt nicht die grundlegenden Konzepte, allerdings gibt es in mehreren Dimensionen eine reichere mathematische Vielfalt.



Die Differential- bzw. Differenzialrechnung ist ein wesentlicher Bestandteil der Analysis und eng verwandt mit der Integralrechnung, mit der sie unter der Bezeichnung Infinitesimalrechnung zusammengefasst wird. Zentrales Thema der Differenzialrechnung ist die Berechnung von lokalen Ver&auml;nderungen von Funktionen.
Hierzu dient die Ableitung, deren geometrische Entsprechung die Tangentensteigung ist. Die Ableitung ist der Proportionalit&auml;tsfaktor zwischen verschwindend kleinen (infinitesimalen) &Auml;nderungen des Eingabewertes und den daraus resultierenden, ebenfalls infinitesimalen &Auml;nderungen des Funktionswertes. Existiert ein solcher Proportionalit&auml;tsfaktor, so nennt man die Funktion differenzierbar. &Auml;quivalent wird die Ableitung in einem Punkt als diejenige lineare Abbildung definiert, die unter allen linearen Abbildungen die &Auml;nderung der Funktion lokal am besten approximiert. Entsprechend wird die Ableitung auch die Linearisierung der Funktion genannt.

Eine in ihrer Anordnung festgelegte Auflistung von endlich oder unendlich vielen Zahlen hei&szlig;t in der Mathematik Zahlenfolge oder kurz Folge. Die einzelnen Zahlen, aus denen die Folge zusammengesetzt ist, hei&szlig;en die Glieder der Folge.

In der Mathematik ist eine (unendliche) Reihe eine Folge, deren Glieder als Summe der ersten n Glieder (den Partialsummen) einer anderen Folge gegeben sind.

Der Fundamentalsatz der Analysis, auch bekannt als Hauptsatz der Differential- und Integralrechnung bringt die beiden grundlegenden Konzepte der Analysis, n&auml;mlich das der Integration und das der Differentiation, miteinander in Verbindung. Er besagt: Ist  ein reelles Intervall,  eine stetige Funktion und  ein beliebiges Element, so ist die Funktion

stetig differenzierbar und ihre Ableitung ist F ' = f.


Integralrechnung

Die Integralrechnung ist neben der Differentialrechnung der wichtigste Zweig der mathematischen Disziplin der Analysis. Das Integral ordnet einer Funktion für einen gegebenen Integrationsbereich einen Zahlwert oder im unbestimmten Fall eine Menge von Funktionen zu. Dieser Vorgang hei&szlig;t Integration.


Anschauliche Darstellung des Integrals als Fl&auml;cheninhalt unter einer Kurve
Das Integral wird im zweidimensionalen Koordinatensystem als die Fl&auml;che zwischen dem Graphen der Funktion und der x-Achse gedeutet, bei Funktionen mehrerer Ver&auml;nderlicher entspricht es einem Volumen.
Der Hauptsatz der Differential- und Integralrechnung, auch Fundamentalsatz der Analysis genannt, besagt, dass Integrale aus Stammfunktionen berechnet werden k&ouml;nnen. Das Bestimmen von Stammfunktionen ist die inverse Aufgabe (das hei&szlig;t Gegenteil) zur Differentiation.
Im Gegensatz zur Differentiation existiert allerdings für die Integration auch elementarer Funktionen kein einfacher und kein alle F&auml;lle abdeckender Algorithmus. Integration erfordert trainiertes Raten, Benutzung spezieller Umformungen (Integration durch Substitution, Partielle Integration) oder/und Nachschlagen in einer Tabelle. Oft erfolgt die Integration auch nur n&auml;herungsweise als so genannte numerische Quadratur. In der Technik benutzt man zur Integration bzw. Fl&auml;chenbestimmung so genannte Planimeter, bei welchen die Summierung der Fl&auml;chenelemente kontinuierlich erfolgt. Der Zahlenwert der so bestimmten Fl&auml;che kann an einem Z&auml;hlwerk abgelesen werden, welches zur Erh&ouml;hung der Ablesegenauigkeit mit einem Nonius versehen ist.

Integral für kompakte Intervalle
&#8222;Kompakt“ bedeutet hier, dass nur Funktionen auf Intervallen der Form [a,b] betrachtet werden. Offene oder unbeschr&auml;nkte Intervalle sind nicht zugelassen.

Motivation

Reduktion komplizierterer Fl&auml;cheninhalte auf Integrale
Ein Ziel der Integralrechnung ist die Berechnung von Fl&auml;cheninhalten krummlinig begrenzter Bereiche der Ebene. In den meisten in der Praxis auftretenden F&auml;lle sind derartige Fl&auml;chen beschrieben durch zwei Funktionen f,g auf einem endlichen Intervall [a,b], deren Graphen die Fl&auml;che begrenzen (linkes Bild).

Der Fl&auml;cheninhalt der schraffierten Fl&auml;che im linken Bild ist gleich der Differenz der schraffierten Bereiche in den beiden rechten Bildern. Es genügt also, sich auf den einfacheren Fall einer Fl&auml;che zu beschr&auml;nken, die von
&#8226;        dem Graphen einer Funktion
&#8226;        zwei vertikalen Geraden x = a und x = b
&#8226;        sowie der x-Achse
begrenzt wird.
Aufgrund seiner fundamentalen Bedeutung erh&auml;lt dieser Typ Fl&auml;cheninhalt eine spezielle Bezeichnung:

gelesen als Integral von a bis b über (oder: von)  .

Integrale negativer Funktionen
Verschiebt man den Graphen einer Funktion in Richtung der y-Achse um ein Stück c, so kommt zu der betrachteten Fl&auml;che ein Rechteck hinzu:

Das Integral &auml;ndert sich um den Fl&auml;cheninhalt dieses Rechtecks der Breite b &#8722; a und der H&ouml;he c, in Formeln

Betrachtet man eine nach unten beschr&auml;nkte Funktion, deren Werte negativ sind, so kann man stets ein c finden, so dass die Werte von f( + c alle positiv sind:

Mit der vorhergehenden &Uuml;berlegung erh&auml;lt man

das hei&szlig;t, das Integral von f ist die Differenz der Fl&auml;cheninhalte des wei&szlig;en Bereichs in der Mitte und dem umgebenden Rechteck. Diese Differenz ist aber negativ, das hei&szlig;t, soll die obige Formel für beliebige Funktionen korrekt sein, so muss man Fl&auml;chen unterhalb der x-Achse negativ z&auml;hlen. Man spricht deshalb von einem &#8222;orientierten“ Fl&auml;cheninhalt.
Wenn eine Nullstelle im zu untersuchenden Intervall vorliegt, gibt das Integral nicht mehr den Fl&auml;cheninhalt an, sondern stellt nur noch eine Rechenregel dar. Ben&ouml;tigt man in einem solchen Intervall die Fl&auml;che zwischen x-Achse und Graph der Funktion, so muss das Integral aufgeteilt werden.


Axiomatischer Zugang
Es ist nicht einfach, den Begriff des Fl&auml;cheninhaltes mathematisch pr&auml;zise zu fassen. Im Lauf der Zeit wurden dafür verschiedene Konzepte entwickelt. Für die meisten Anwendungen sind deren Details jedoch unerheblich, da sie unter anderem auf der Klasse der stetigen Funktionen übereinstimmen. Im folgenden werden einige Eigenschaften des Integrals aufgelistet, die oben motiviert wurden und unabh&auml;ngig von der genauen Konstruktion für jedes Integral gelten. Au&szlig;erdem legen sie das Integral stetiger Funktionen eindeutig fest.
Es seien a < b reelle Zahlen, und es sei  ein Vektorraum von Funktionen  , der die stetigen Funktionen umfasst. Funktionen in  werden &#8222;integrierbar“ genannt. Dann ist ein Integral eine Abbildung

geschrieben

mit den folgenden Eigenschaften:
&#8226;        Linearit&auml;t: Für Funktionen  und  gilt
o         
o         
&#8226;        Monotonie: Ist  für alle  , so ist

&#8226;        Integral der charakteristischen Funktion eines Intervalles: Ist  ein Intervall, und ist

so ist

gleich der L&auml;nge des Intervalles I.

Bezeichnungen
&#8226;        a und b hei&szlig;en Integrationsgrenzen.
&#8226;        f( hei&szlig;t Integrand.
&#8226;        Die symbolische Variable x hei&szlig;t Integrationsvariable. Ist x die Integrationsvariable, so spricht man auch von Integration über x. Die Integrationsvariable ist austauschbar, statt

kann man genauso gut
oder  
schreiben. Um Missverst&auml;ndnisse zu vermeiden sollte darauf geachtet werden, dass das für die Integrationsvariable verwendete Zeichen nicht schon mit einer anderen Bedeutung belegt ist. In dem obigen Beispiel w&auml;re es schlecht, die Buchstaben a oder b zu verwenden, da sie bereits als Bezeichner für die Integrationsgrenzen fungieren.
&#8226;        Der Bestandteil &#8222;dx“ wird Differential genannt, hat aber in diesem Kontext meist nur symbolische Bedeutung. Am Differential liest man die Integrationsvariable ab.

Herkunft der Notation
Die symbolische Schreibweise von Integralen geht auf den Mitentdecker der Differential- und Integralrechnung, Gottfried Wilhelm Leibniz, zurück. Das Integralzeichen ∫ ist aus dem Buchstaben S für lateinisch summa abgeleitet. Die multiplikativ zu lesende Notation  deutet an, wie sich das Integral aus Streifen der H&ouml;he f( und der infinitesimalen Breite dx zusammensetzt.

Alternative Schreibweise in der Physik
In der Physik hat sich eine leicht andere Schreibweise für Integrale durchgesetzt. Dort wird statt  meistens  geschrieben. Dies hat zwar den Nachteil, dass die zu integrierende Funktion f( nicht mehr durch  und dx eingeklammert wird, jedoch auch einige Vorteile:
&#8226;        Der Ausdruck  hebt hervor, dass das Integral ein linearer Operator ist, der auf alles rechts von ihm wirkt.
&#8226;        Oft tauchen in der Physik Integrale auf, bei denen die zu integrierende Funktion mehrere Zeilen lang ist oder es wird über mehrere Unbekannte  integriert. Dann wei&szlig; man bei der Schreibweise  schon zu Beginn des Integrals, welche Variablen überhaupt und über welche Grenzen integriert werden. Ferner ist dann die Zuweisung von Variablen zu Grenzen einfacher.
Beispiel:

statt


Einfache Folgerungen aus den Axiomen
&#8226;        Ist  für alle  , so ist

&#8226;        Bezeichnet man mit  das Supremum von f auf [a,b], so gilt

&#8226;        Ist  für alle  mit einer festen Zahl  , so gilt

Daraus folgt: Ist fn eine Folge von integrierbaren Funktionen, die gleichm&auml;&szlig;ig gegen eine (integrierbare) Funktion f konvergiert, so ist

Mit anderen Worten: Das Integral ist ein stetiges Funktional für die Supremumsnorm.
&#8226;        Integrale von Treppenfunktionen: Ist f eine Treppenfunktion, das hei&szlig;t, ist [a,b] eine disjunkte Vereinigung von Intervallen Ik der L&auml;ngen Lk, so dass f auf Ik konstant mit Wert ck ist, so gilt

also anschaulich gleich der Summe der Fl&auml;cheninhalte der Rechtecke unter dem Funktionsgraphen von f.

Stammfunktionen und der Hauptsatz der Differential- und Integralrechnung
In gewisser Hinsicht ist Integration die Umkehrung der Differentiation.
Um dies zu pr&auml;zisieren, wird der Begriff der Stammfunktion ben&ouml;tigt: Ist f eine Funktion, so hei&szlig;t eine Funktion F eine Stammfunktion von f, wenn die Ableitung von F gleich f ist:

Der Hauptsatz der Differential- und Integralrechnung stellt die Beziehung zwischen Stammfunktionen und Integralen her. Er besagt: Ist f eine stetige Funktion auf einem Intervall [a,b], und ist F eine Stammfunktion von f, so gilt

Die rechte Seite wird oft abkürzend als
oder  oder  o.&auml;.
geschrieben.
Dieser Zusammenhang ist die haupts&auml;chliche Methode zur expliziten Auswertung von Integralen. Die Schwierigkeit liegt meist im Auffinden einer Stammfunktion.
Die blo&szlig;e Existenz ist theoretisch gesichert: Die Integralfunktion

ist eine Stammfunktion von f.

Eigenschaften von Stammfunktionen
&#8226;        Man kann zu einer Stammfunktion eine Konstante addieren und erh&auml;lt wieder eine Stammfunktion: Ist F eine Stammfunktion zu einer Funktion f, und ist  eine Konstante, so ist (F + c)' = F' + 0 = F' = f.
&#8226;        Zwei Stammfunktionen derselben Funktion unterscheiden sich um eine Konstante: Sind F und G Stammfunktionen derselben Funktion f, so ist (F &#8722; G)' = F' &#8722; G' = f &#8722; f = 0, also ist die Differenz F &#8722; G eine Konstante.

Unbestimmtes Integral
Eine Stammfunktion wird auch als unbestimmtes Integral von f( bezeichnet – manchmal ist damit aber auch die Menge aller Stammfunktionen gemeint. Ist F( eine Stammfunktion, so schreibt man h&auml;ufig unpr&auml;zise

um anzudeuten, dass jede Stammfunktion von f die Form F( + C mit einer Konstante C hat.
Man beachte, dass die Schreibweise

jedoch auch h&auml;ufig in Formeln benutzt wird, um anzudeuten, dass Gleichungen für beliebige, konsistent gew&auml;hlte Grenzen gelten; beispielsweise ist mit

gemeint, dass

für beliebige a,b gilt.

Bestimmung von Stammfunktionen
siehe dazu den Artikel: Tabelle von Ableitungs- und Stammfunktionen
Im Gegensatz zur Ableitungsfunktion ist die explizite Berechnung einer Stammfunktion bei vielen Funktionen sehr schwierig oder nicht m&ouml;glich.
Oft schl&auml;gt man Integrale deshalb in Tabellenwerken nach. Zur h&auml;ndischen Berechnung einer Stammfunktion ist h&auml;ufig die geschickte Anwendung der folgenden Standardtechniken hilfreich.

Partielle Integration
Hauptartikel: Partielle Integration
Die partielle Integration ist die Umkehrung der Produktregel der Differentialrechnung. Sie lautet:

Diese Regel ist h&auml;ufig dann von Vorteil, wenn durch Ableiten von f( eine einfachere Funktion entsteht.
Beispiel:

Setzt man
und  ,
so ist
und  
und man erh&auml;lt



         


Integration durch Substitution
Hauptartikel: Integration durch Substitution
Die Substitutionsregel ist ein wichtiges Hilfsmittel um einige schwierige Integrale zu berechnen, da sie bestimmte &Auml;nderungen der zu integrierenden Funktion bei gleichzeitiger &Auml;nderung der Integrationsgrenzen erlaubt. Sie ist das Gegenstück zur Kettenregel in der Differentialrechnung.
Sei  und F eine Stammfunktion von f, so ist  eine Stammfunktion von  , denn es gilt:
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:09:47 | 显示全部楼层

高等代数

Lineare Algebra

Die Lineare Algebra (auch Vektoralgebra) ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit Vektorr&auml;umen und linearen Abbildungen zwischen diesen besch&auml;ftigt. Dies schlie&szlig;t insbesondere auch die Betrachtung von linearen Gleichungssystemen und Matrizen mit ein.

Lineare Gleichungssysteme
Als lineare Gleichungssysteme bezeichnet man eine Zusammenfassung von Gleichungen der Art
x1 + x2 = 1
3x1 + 6x2 = 4
Der wesentliche Abstraktionsschritt der linearen Algebra besteht nun darin, die linken Seiten als eine Funktion A der Unbekannten x = (x1,x2) aufzufassen:

Dann wird die L&ouml;sung des Gleichungssystems zu der Aufgabe: Finde ein x, so dass

gilt. Das &Uuml;bereinanderschreiben ist dabei lediglich ein Formalismus, um mit mehr als einer Zahl gleichzeitig umgehen zu k&ouml;nnen.
Statt A schreibt man auch einfach die relevanten Zahlen in Form eines Rechtecks auf und nennt das Objekt eine Matrix:
.
Man stellt fest, dass die Funktion A spezielle Eigenschaften hat, sie ist eine lineare Abbildung. Ist x eine L&ouml;sung für das Gleichungssystem A( = b, und y eine L&ouml;sung des Gleichungssystems A(y) = c, so ist

eine L&ouml;sung von A(z) = b + c. Man kann das auch in der Form A(x + y) = A( + A(y) schreiben. Ist weiter λ irgendeine reelle Zahl, so ist  ; dabei ist
.
Siehe auch: Lineares Gleichungssystem

Vektorr&auml;ume und lineare Algebra
Der Begriff des Vektorraumes entsteht als Abstraktion der obigen Beispiele: Ein Vektorraum ist eine Menge, deren Elemente Vektoren genannt werden, zusammen mit
&#8226;        einer Addition von Vektoren
&#8226;        einer Multiplikation von Vektoren mit reellen Zahlen, Skalarmultiplikation genannt.
Diese Addition und die Skalarmultiplikation müssen noch einige einfache Eigenschaften erfüllen, die auch für die Vektoren im Anschauungsraum gelten.
Man k&ouml;nnte sagen, dass Vektorr&auml;ume gerade so definiert sind, dass man von linearen Abbildungen zwischen ihnen sprechen kann.
In einer weiteren Verallgemeinerung kann man die reellen Zahlen durch andere K&ouml;rper ersetzen.
Siehe auch: Vektorraum

Vektoren und Matrizen
Vektoren k&ouml;nnen durch ihre Komponenten beschrieben werden, die (je nach Anwendung) als (hier 3-dimensionaler) Spaltenvektor

oder (hier 4-dimensionaler) Zeilenvektor

geschrieben werden.
In der Literatur werden Vektoren unterschiedlich von anderen Gr&ouml;&szlig;en unterschieden: Es werden Kleinbuchstaben, fettgedruckte Kleinbuchstaben, unterstrichene Kleinbuchstaben oder Kleinbuchstaben mit einem Pfeil darüber benutzt. Dieser Artikel verwendet Kleinbuchstaben.
Eine Matrix wird durch ein 'Raster' von Zahlen angegeben. Hier ist eine Matrix mit 4 Zeilen und 3 Spalten:

Matrizen werden meistens mit Gro&szlig;buchstaben bezeichnet.
Einzelne Elemente eines Vektors werden bei Spaltenvektoren in der Regel durch einen Index angegeben: Das 2. Element des oben angegebenen Vektors a w&auml;re dann a2=7. In Zeilenvektoren wird manchmal eine Hochzahl verwendet, wobei man aufpassen muss, ob eine Vektorindizierung oder ein Exponent vorliegt: Mit dem obigen Beispiel b hat man etwa b4=7.
Matrixelemente werden durch zwei Indizes angegeben. Dabei werden die Elemente durch Kleinbuchstaben dargestellt: m2,3=2 ist das Element in der 3. Spalte der 2. Zeile.
Der verallgemeinerte Begriff dieser Gebilde ist Tensor, Skalare sind Tensoren 0. Stufe, Vektoren Tensoren 1. Stufe, Matrizen Tensoren 2. Stufe. Ein Tensor n. Stufe kann durch einen n-dimensionalen Zahlen-Würfel repr&auml;sentiert werden.

Invertierbarkeit
Analog zur Rechenregel x0 = 1 bei Zahlen ist die nullte Potenz einer quadratischen Matrix die Diagonalmatrix E mit lauter Einsen auf der Diagonalen, sie entspricht der Identit&auml;tsabbildung jedes Vektors auf sich selbst. Negative Potenzen einer quadratischen Matrix A lassen sich nur berechnen, wenn die durch A gegebene lineare Abbildung invertierbar ist, also keine zwei unterschiedlichen Vektoren u1 und u2 auf denselben Vektor Au1 = Au2 abbildet. Anders ausgedrückt, muss für eine invertierbare Matrix A aus  stets  folgen, das lineare Gleichungssystem Au = 0 darf also nur die L&ouml;sung 0 haben. Zu einer invertierbaren Matrix A existiert eine inverse Matrix A &#8722; 1 mit A &#8722; 1A = AA &#8722; 1 = E.

Determinanten
Eine Determinante ist eine spezielle Funktion, die einer quadratischen Matrix eine Zahl zuordnet. Diese Zahl gibt Auskunft über einige Eigenschaften der Matrix. Beispielsweise l&auml;&szlig;t sich an ihr erkennen, ob eine Matrix invertierbar ist. Eine weitere wichtige Anwendung ist die Berechnung des charakteristischen Polynoms und damit der Eigenwerte der Matrix.
Es gibt geschlossene Formeln zur Berechnung der Determinanten, wie den Laplace’schen Entwicklungssatz oder die Leibniz-Formel. Diese Formeln sind jedoch eher von theoretischem Wert, da ihr Aufwand bei gr&ouml;&szlig;eren Matrizen stark ansteigt. In der Praxis kann man Determinanten am leichtesten berechnen, indem man die Matrix mit Hilfe des Gau&szlig;-Algorithmus in obere oder untere Dreiecksform bringt, die Determinante ist dann einfach das Produkt der Hauptdiagonalelemente.


Definition des Eigenwerts
Wie kommt man von der Matrix A auf die Zahl Φ? An der Diagonalmatrix erkennt man sofort, dass
,
es gibt also einen Vektor u ungleich Null, der durch Multiplikation mit der Diagonalmatrix komponentenweise vervielfacht (genauer: ver-Φ-facht) wird: (T &#8722; 1AT)u = Φu. Φ hei&szlig;t wegen dieser Eigenschaft ein Eigenwert der Matrix T &#8722; 1AT (mit Eigenvektor u). Im Fall von Diagonalmatrizen sind die Eigenwerte gleich den Diagonaleintr&auml;gen.
Φ ist aber auch zugleich Eigenwert der ursprünglichen Matrix A (mit Eigenvektor Tu), die Eigenwerte bleiben bei Transformation der Matrix n&auml;mlich unver&auml;ndert. Die Diagonalform der Matrix A ergibt sich also aus deren Eigenwerten, und um die Eigenwerte von A zu finden, muss man untersuchen, für welche Zahlen x das lineare Gleichungssystem Au = xu eine von Null verschiedene L&ouml;sung u hat (oder, anders ausgedrückt, die Matrix xE &#8722; A nicht invertierbar ist).
Die gesuchten Zahlen x sind genau diejenigen, die die Determinante der Matrix xE &#8722; A zu Null machen. Diese Determinante ist ein polynomialer Ausdruck mit x (das sogenannte charakteristische Polynom von A); im Falle der oben genannten 2-mal-2-Matrix A ergibt dies die quadratische Gleichung x2 &#8722; x &#8722; 1 = 0 mit den beiden L&ouml;sungen x = Φ und x = 1 &#8722; Φ. Die zugeh&ouml;rigen Eigenvektoren sind L&ouml;sungen der linearen Gleichungssysteme Au = Φu bzw. Au = (1 &#8722; Φ)u, aus ihnen erh&auml;lt man dann die Transformationsmatrix T.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:10:55 | 显示全部楼层

解析几何

Analytische Geometrie
Die analytische Geometrie ist ein Teilgebiet der Geometrie, das algebraische Hilfsmittel (vor allem aus der linearen Algebra) zur L&ouml;sung geometrischer Probleme bereitstellt. Sie erm&ouml;glicht es in vielen F&auml;llen, geometrische Aufgabenstellungen rein rechnerisch zu l&ouml;sen, ohne die Anschauung zu Hilfe zu nehmen.
Geometrie, die ihre S&auml;tze ohne Bezug zu einem Zahlensystem begründet, entweder aus der Anschauung heraus oder auf einer axiomatischen Grundlage, wird demgegenüber als synthetische Geometrie bezeichnet.
Entscheidendes Hilfsmittel der analytischen Geometrie ist ein Koordinatensystem. In der Praxis verwendet man meist ein kartesisches Koordinatensystem.
Ein Punkt wird beschrieben durch zwei oder mehr reelle Zahlen (Koordinaten). Gleichwertig verwendet man den so genannten Ortsvektor des Punktes, das ist der Verbindungsvektor des Ursprungs des Koordinatensystems mit dem gegebenen Punkt; die Koordinaten dieses Vektors (meist untereinander geschrieben) stimmen mit den Punktkoordinaten (meist nebeneinander notiert) überein.
Kompliziertere geometrische Gebilde wie Geraden, Ebenen, Kreise, Kugeln usw. werden als Punktmengen aufgefasst und durch Gleichungen beschrieben.
Die zusammengefassten Koordinaten von Punkten bilden im ebenen Fall geordnete Paare, im r&auml;umlichen Fall geordnete Tripel, allgemein geordnete n-Tupel von Zahlen. Heute werden solche Koordinatentupel in aller Regel als Vektoren aufgefasst. Viele Rechnungen der analytischen Geometrie werden durch die Methoden der Vektorrechnung vereinheitlicht und vereinfacht. en.
Punkte in der Ebene
Jeder Punkt P der Ebene wird durch zwei Koordinaten beschrieben, z.B. P(2|-1,5). Die Koordinaten nennt man üblicherweise (in dieser Reihenfolge) die x-Koordinate (auch: Abszisse) und die y-Koordinate (auch: Ordinate). Gebr&auml;uchlich sind auch die Bezeichnungen x1 und x2.
Geraden in der Ebene
&#8226;        Koordinatengleichung (implizit):  
Man spricht auch von der Normal(en)form der Geradengleichung, da der Vektor  senkrecht (normal) zur Geraden steht.          Parametergleichung:  
Kurven zweiter Ordnung in der Ebene
Durch eine (implizite Koordinaten-)Gleichung zweiten Grades

ist im Allgemeinen ein Kegelschnitt gegeben. Je nach den Werten der Koeffizienten kann es sich dabei um eine Ellipse (Spezialfall: Kreis), eine Parabel oder eine Hyperbel handeln.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:12:05 | 显示全部楼层

常微分方程

Differentialgleichung

Eine Differential- bzw. Differenzialgleichung (oft abgekürzt mit DGL) ist eine Gleichung, die eine Funktion und deren Ableitungen enth&auml;lt.

L&ouml;sungsmethodik von Differentialgleichungen
Um eine DGL zu l&ouml;sen (in diesem Kontext spricht man auch von integrieren, bei der L&ouml;sung auch vom Integral), muss eine Funktion y gefunden werden, die mit ihren Ableitungen der Gleichung genügt. Die dazu notwendige Methodik ist für jeden Gleichungstyp verschieden (siehe Beispiele unten) und besch&auml;ftigt die Mathematiker seit dem 17. Jahrhundert. Auch die Eigenschaften dieser L&ouml;sung(en) h&auml;ngen vom Gleichungstyp ab – z.B. die Frage, ob es Mehrdeutigkeiten gibt oder ob überhaupt eine L&ouml;sung existiert.
Als einfaches, lineares Beispiel m&ouml;ge die Differentialgleichung

dienen. Die Suche nach der Funktion, welche die DGL erfüllt, kann nach einem Standardverfahren erfolgen und ergibt die allgemeine L&ouml;sung
,
worin die Konstanten A, B aus den Randbedingungen folgen.
Wenn eine l&auml;ngere DGL linear ist, wird sie in kürzere Gleichungen zerlegt und deren einzelne L&ouml;sungen addiert. Dieses Verfahren wird oft auch als Trennung der Variablen bzw. Trennung der Ver&auml;nderlichen bezeichnet.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:13:12 | 显示全部楼层

抽象代数

Abstrakte Algebra

Die Abstrakte Algebra ist das Teilgebiet der Mathematik, das sich mit algebraischen Strukturen wie Gruppen, Ringen und K&ouml;rpern besch&auml;ftigt. Die Bezeichnung "abstrakte" Algebra dient der Abgrenzung zu anderen Teilgebieten der Mathematik, die historisch bedingt, ebenfalls als Algebra bezeichnet werden, wie etwa die elementare Algebra der Schulmathematik.

Gruppen
&Uuml;blicherweise ist eine Gruppe definiert als eine Menge A mit einer zweistelligen Verknüpfung *, wobei die folgenden drei Axiome erfüllt sind:
&#8226;        x * (y * z) = (x * y) * z (Assoziativit&auml;t)
&#8226;        es gibt ein e so dass e * x = x = x * e (neutrales Element)
&#8226;        für jedes x gibt es ein i so dass x * i = e = i * x (inverses Element)
(Manchmal findet man noch die Forderung der "Abgeschlossenheit", dass x * y wieder in A liegen soll, aber aus der Sicht eines Algebraikers beinhaltet der Begriff der "zweistelligen Verknüpfung" diese Eigenschaft bereits.)

Arten von Algebraischen Strukturen
In der folgenden Liste werden alle (2-stelligen) Verknüpfungen, neutrale Elemente (= 0-stellige Verknüpfungen), Inversenabbildungen (= 1-stellige Verknüpfungen) und Operatorbereiche angegeben.
Im normalen Gebrauch gibt man dagegen für algebraische Strukturen nur die zweistelligen Verknüpfungen und die Operatorbereiche an (manchmal noch die neutralen Elemente), für alle anderen gibt es meist Standardnotationen.
Eine nicht vollst&auml;ndige Liste verschiedener algebraischer Strukturen:
&#8226;        Abelsche Gruppe (G,+,0,-): eine kommutative Gruppe (wird meist additiv geschrieben, das "Inverse" von a ist das Negative -a)
&#8226;        Ring (R,+,0,-,&#8226;): eine Menge R mit zwei Verknüpfungen + (Addition) und &#8226; (Multiplikation), so dass (R,+,0,-) eine abelsche Gruppe, (R,&#8226;) eine Halbgruppe ist und die Distributivgesetze erfüllt sind
&#8226;        K&ouml;rper (R,+,0,-,&#8226;,1,-1): ein Ring, so dass (R\{0},&#8226;,1,-1) eine abelsche Gruppe ist
&#8226;        Vektorraum (V,+,0,-,&#8226;,K): ein Modul über einem K&ouml;rper K
&#8226;        Algebra (V,+,0,-,&#8226;,*,K): Ein Vektorraum (oder Modul) mit einer bilinearen Verknüpfung * ("Vektormultiplikation"), die die Distributivgesetze erfüllt und assoziativ mit der Skalarmultiplikation ist (sie muss nicht selbst assoziativ sein!)
&#8226;        Assoziative Algebra: eine K-Algebra, deren Multiplikation assoziativ ist



Definition
Das Tripel  mit einer Menge G, einer zweistelligen Verknüpfung  und einem Element  hei&szlig;t Gruppe, wenn folgende Axiome erfüllt sind:
&#8226;        Assoziativit&auml;t: Für alle Gruppenelemente a, b und c gilt  
&#8226;        Neutrales Element: Für alle Gruppenelemente a gilt  
&#8226;        Inverses Element: Zu jedem Gruppenelement a existiert ein Element a &#8722; 1 mit  
Eine Gruppe  hei&szlig;t abelsch oder kommutativ, wenn die Verknüpfung  symmetrisch ist, d.h. wenn zus&auml;tzlich das folgende Axiom erfüllt ist:
&#8226;        Kommutativit&auml;t: Für alle Gruppenelemente a und b gilt  .
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:14:53 | 显示全部楼层

复变函数

Funktionentheorie
Die Funktionentheorie ist ein Teilgebiet der Mathematik. Sie befasst sich mit den differenzierbaren komplexwertigen Funktionen komplexer Variablen. Gebr&auml;uchlich ist auch die Bezeichnung komplexe Analysis.

Komplexe Funktionen
Eine komplexe Funktion ordnet einer komplexen Zahl eine weitere komplexe Zahl zu. Da jede komplexe Zahl durch zwei reelle Zahlen in der Form x + iy geschrieben werden kann, sieht eine allgemeine Form einer komplexen Funktion so aus
.
Hier sind u(x,y) und v(x,y) reelle Funktionen, die von zwei reellen Variablen x und y abh&auml;ngen. u(x,y) hei&szlig;t der Realteil und v(x,y) der Imagin&auml;rteil der Funktion. Insofern unterscheidet sich eine komplexe Funktion nicht von einer reellen Abbildung von  nach  (also einer Abbildung, die zwei reellen Zahlen wieder zwei reelle Zahlen zuordnet). Tats&auml;chlich k&ouml;nnte man die ganze Funktionentheorie auch mit reeller Analysis behandeln. Der Unterschied zur reellen Analysis wird erst deutlicher, wenn man komplex differenzierbare Funktionen betrachtet.


Komplexe Differenzierbarkeit
Der Differenzierbarkeitsbegriff der eindimensionalen reellen Analysis wird in der Funktionentheorie zur komplexen Differenzierbarkeit erweitert. Analog zum reellen Fall definiert man: Eine Funktion hei&szlig;t komplex differenzierbar, falls der folgende Grenzwert existiert:
.
Für eine exakte Definition muss f dabei in einer Umgebung von a definiert sein. Für den Grenzwert muss dabei der komplexe Abstandsbegriff verwendet werden:
.
Damit sind für komplexwertige Funktionen einer komplexen Variablen zwei verschiedene Differenzierbarkeitsbegriffe definiert: die komplexe Differenzierbarkeit und die Differenzierbarkeit der zweidimensionalen reellen Analysis (reelle Differenzierbarkeit). Komplex differenzierbare Funktionen sind auch reell differenzierbar, die Umkehrung gilt im Allgemeinen nicht.

Cauchy-Riemann-Differentialgleichungen
&Auml;quivalent zur komplexen Differenzierbarkeit sind die Forderungen an die reellen partiellen Ableitungen der Funktion:



Cauchy-Formel
Durch Wahl eines geeigneten Integrationsweges kann man die Cauchy-Formel finden:

Diese besagt, dass der Wert einer komplex differenzierbaren Funktion auf einem Gebiet nur von den Funktionswerten auf dem Rand des Gebiets abh&auml;ngt.

Holomorphe Funktionen
Funktionen, die in einer Umgebung eines Punktes komplex differenzierbar sind, nennt man holomorphe oder analytische Funktionen. Diese haben eine Reihe hervorragender Eigenschaften, die es rechtfertigen, dass sich eine eigene Theorie haupts&auml;chlich damit besch&auml;ftigt - eben die Funktionentheorie. Zum Beispiel ist eine Funktion, die einmal komplex differenzierbar ist, automatisch beliebig oft komplex differenzierbar! (Im Gegensatz zum reellen Fall).

&Auml;quivalente Definitionen holomorpher Funktionen einer Variablen
In einer Umgebung einer komplexen Zahl sind folgende Eigenschaften komplexer Funktionen gleichwertig:
1.        Eine Funktion ist einmal komplex differenzierbar
2.        Eine Funktion ist beliebig oft komplex differenzierbar
3.        Real- und Imagin&auml;rteil erfüllen die Cauchy-Riemannschen Differentialgleichungen und sind zumindest einmal reell stetig differenzierbar
4.        Die Funktion l&auml;sst sich in eine komplexe Potenzreihe entwickeln
5.        Das Wegintegral der Funktion über einen beliebigen geschlossenen zusammenziehbaren Weg verschwindet.
6.        Die Funktionswerte im Inneren einer Kreisscheibe lassen sich aus den Funktionswerten am Rand mit Hilfe der Cauchyschen Integralformel ermitteln.
7.        Es gilt  mit  


Funktionentheoretische Methoden in anderen mathematischen Teilgebieten
Für holomorphe Funktionen gilt, dass Real- und Imagin&auml;rteil harmonische Funktionen sind, also die Laplace-Gleichung erfüllen. Dies verknüpft die Funktionentheorie mit den partiellen Differentialgleichungen, beide Gebiete haben sich regelm&auml;&szlig;ig gegenseitig beeinflusst.
Das Wegintegral einer holomorphen Funktione ist vom Weg unah&auml;ngig. Dies war historisch das erste Beispiel einer Homotopieinvarianz. Aus diesem Aspekt der Funktionentheorie entstanden viele Ideen der algebraischen Topologie.
Au&szlig;erdem kann man die Wegunabh&auml;ngigkeit verwenden, um reelle Integrale zu berechnen, indem man die Integration in der komplexen Ebene durchführt (siehe Residuensatz).
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:18:27 | 显示全部楼层

实变函数

Realvariable Funktion: die Funktiontheorie basiert an der Theorie der reelle Zahlen und der Mengetheorie. Das Lebesgue Mass und die Integraltheorie.


Mengenlehre
Die Mengenlehre ist ein grundlegendes Teilgebiet der Mathematik. Zahlreiche Disziplinen wie Algebra, Analysis, Ma&szlig;theorie, Stochastik oder Topologie werden auf der Mengenlehre aufgebaut. Darüber hinaus gibt es wichtige Verbindungen zur Pr&auml;dikatenlogik.

Definitionen

Gleichheit
Zwei Mengen hei&szlig;en gleich, wenn sie dieselben Elemente enthalten.
Diese Definition bezeichnet die Extensionalit&auml;t und damit die grundlegende Eigenschaft von Mengen. Formal:

Tats&auml;chlich muss eine Menge A aber meist intensional beschrieben werden. Das hei&szlig;t: Es wird eine Aussageform P( angegeben (mit einer Objektvariablen x, die eine wohlbestimmte Definitionsmenge D haben sollte), sodass x ∈ A genau dann gilt, wenn P( zutrifft. Dafür schreibt man dann:

Zu jeder Menge A gibt es viele verschiedene Aussageformen P(, die diese beschreiben. Die Frage, ob zwei gegebene Aussageformen P( und Q( die selbe Menge beschreiben, ist keineswegs trivial. Im Gegenteil: Viele Fragestellungen der Mathematik lassen sich dieser Form formulieren: "Sind  und  die gleiche Menge?".

Leere Menge
Die Menge, die kein Element enth&auml;lt, hei&szlig;t leere Menge. Sie wird mit  oder auch {} bezeichnet. Aus der Extensionalit&auml;t der Mengen folgt, dass es nur eine leere Menge gibt: Jede "andere" leere Menge enth&auml;lt die selben Elemente (n&auml;mlich keine), ist also gleich.

Teilmenge
Eine Menge A hei&szlig;t Teilmenge einer Menge B, wenn jedes Element von A auch Element von B ist.
B wird dann Obermenge (selten: &Uuml;bermenge) von A genannt. Formal:
.
&#8226;        Echte Teilmenge: A ist echte Teilmenge von B (oder B ist echte Obermenge von A), wenn A Teilmenge von B ist, aber von B verschieden,
also jedes Element aus A auch Element von B ist, aber (mindestens) ein Element in B existiert, das nicht in A enthalten ist.
Die Relation "ist Teilmenge von" bildet eine Halbordnung. Die Relation "echte Teilmenge" ist eine strenge Halbordnung.
Es gibt zwei Notationen:
&#8226;         für "Teilmenge" und  für "echte Teilmenge" oder
&#8226;         für "Teilmenge" und  für "echte Teilmenge".
In diesem Artikel wird das erstgenannte System verwendet, es sind jedoch beide weit verbreitet.

Schnittmenge


Schnittmenge von A und B
Gegeben ist eine Menge U von Mengen. Die Schnittmenge von U ist die Menge der Elemente, die in jedem Element von U enthalten sind. Formal:
.
Ist U eine Paarmenge, also  , so schreibt man für  gew&ouml;hnlich

und liest dies: A geschnitten mit B (oder: Der Durchschnitt von A und B) ist die Menge aller Elemente, die sowohl in A als auch in B enthalten sind.
Diese Schreibweise l&auml;sst sich leicht auf den Durchschnitt aus endlich vielen Mengen A1,A2,...,An verallgemeinern.
Eine &auml;ltere Bezeichnung hierfür ist inneres Produkt oder Produkt erster Art. Dieses wird dann auch geschrieben
oder  
Abweichende Schreibweise für den Durchschnitt aus beliebig vielen Mengen:
Die Elemente der Menge U, die ja selbst wieder Mengen sind, werden mit Aλ bezeichnet. Es wird eine "Indexmenge" Λ eingeführt, sodass  ist. Die Schnittmenge  wird dann geschrieben als:
,
also die Menge aller Elemente, die in s&auml;mtlichen Mengen Aλ enthalten sind.

Vereinigungsmenge


Vereinigungsmenge von A und B
Dies ist der zu Schnittmenge duale Begriff: Die Vereinigungsmenge von U ist die Menge der Elemente, die in mindestens einem Element von U enthalten sind. Formal:
.
Für  schreibt man wieder

und liest dies: A vereinigt mit B (oder: Die Vereinigung von A und B) ist die Menge aller Elemente, die in A oder in B enthalten sind. Das "oder" ist hier nicht-ausschlie&szlig;end zu verstehen. Die Vereinigung umfasst auch die Elemente, die in beiden Mengen enthalten sind.
Auch diese Schreibweise ist für die Vereinigung endlich vieler Mengen geeignet.
Als &auml;ltere Bezeichnung hierfür wird zuweilen noch Summe verwendet und dann geschrieben
A1 + A2 + ... + An oder  .
Vorsicht: Der Begriff Summe wird heute auch für die disjunkte Vereinigung von Mengen benutzt.
Unter Verwendung der Indexmenge Λ schreibt man:
.

Differenz und Komplement


A ohne B
Die Differenz wird gew&ouml;hnlich nur für zwei Mengen definiert: Die Differenzmenge von A und B ist die Menge der Elemente, die in A, aber nicht in B enthalten sind. Formal:

Ist B &#8838; A, So hei&szlig;t die Differenz A\B auch Komplement von B in A. Dieser Begriff wird vor allem dann verwendet, wenn A eine Grundmenge ist, die alle in einer bestimmten Untersuchung in Frage stehenden Mengen umfasst. Diese Menge muss dann im Folgenden nicht mehr erw&auml;hnt werden, und

hei&szlig;t einfach das Komplement von B.
Eine andere h&auml;ufige Schreibweise für  ist  . Manchmal findet man auch BC oder B'.


Symmetrische Differenz
Die Menge

wird gelegentlich als symmetrische Differenz von A und B bezeichnet. Es handelt sich um die Menge aller Elemente, die jeweils in einer, aber nicht in beiden der beiden Mengen liegen. Bei Verwendung des ausschlie&szlig;enden Oders (XOR oder  ) kann man dafür auch schreiben:


Kartesisches Produkt
Die Produktmenge oder das kartesische Produkt, in &auml;lterer Terminologie auch Verbindungsmenge oder Produkt zweiter Art, soll hier ebenfalls zun&auml;chst als Verknüpfung von zwei Mengen definiert werden:
Die Produktmenge von A und B ist die Menge aller geordneten Paare, deren erstes Element aus A und deren zweites Element aus B ist.
Die Elemente des kartesischen Produkts sind also keine Elemente der Ausgangsmengen, sondern komplexere Objekte, n&auml;mlich geordnete Paare. Formal:

Unter der Verwendung von n-Tupeln l&auml;sst sich der Begriff leicht für die Verknüpfung endlich vieler Mengen verallgemeinern:

Für die Produktmenge beliebig vieler Mengen, die durch die Indexmenge Λ benannt werden, schreibt man  oder, wenn diese Notation schon für "rodukte erster Art" verwendet wird,  . Für die Definition einer solchen Produktmenge wird ein allgemeiner Funktionsbegriff ben&ouml;tigt. Sie ist die Menge aller Funktionen, die jedem Indexelement λ ein Element der Menge Aλ zuordnen. Formal:

Siehe hierzu den Artikel kartesisches Produkt.

Potenzmenge
Die Potenzmenge  von A ist die Menge aller Teilmengen von A.
Die Potenzmenge von A enth&auml;lt jedenfalls die leere Menge und die Menge A. Somit ist  , also eine einelementige Menge. Die Potenzmenge einer einelementigen Menge {a} ist  , enth&auml;lt also zwei Elemente. Allgemein gilt: Hat A n Elemente, so hat  die Elementanzahl 2n.
Bei unendlichen Mengen ist der Begriff nicht unproblematisch: Es gibt nachweislich kein Verfahren, das alle Teilmengen auflisten k&ouml;nnte. (Siehe dazu: Cantors zweites Diagonalargument.) Bei einem axiomatischen Aufbau der Mengenlehre (etwa ZFC) muss die Existenz der Potenzmenge durch ein eigenes Potenzmengenaxiom gefordert werden. Diese Fragen h&auml;ngen eng zusammen mit der Problematik des Auswahlaxioms.
Konstruktive Mathematiker betrachten deshalb die Potenzmenge einer unendlichen Menge als einen grunds&auml;tzlich unabgeschlossenen Bereich, zu dem - je nach Fortgang der mathematischen Forschung - immer noch neue Mengen hinzugefügt werden k&ouml;nnen.

M&auml;chtigkeit und Kardinalzahl
Die M&auml;chtigkeit (Kardinalit&auml;t) einer Menge A wird mit |A| (zuweilen auch #A) bezeichnet bei endlichen Mengen die Anzahl der Elemente von A, also eine natürliche Zahl.
Der Menge  der natürlichen Zahlen l&auml;sst sich eine solche Zahl nicht zuordnen. Sie hat offenbar mehr Elemente als jede endliche Zahlenmenge; ihre Kardinalit&auml;t wird gew&ouml;hnlich mit  bezeichnet.
Betrachtet man die Menge  und ihre Potenzmenge als akutal unendliche Mengen, so ergeben sich verschiedene Grade der Unendlichkeit, die als Kardinalzahlen bezeichnet werden. Die Gesamtheit der Kardinalzahlen erweist sich dann als zu gro&szlig;, um noch als Menge begriffen zu werden.
Gleichwohl ist der Begriff Kardinalzahl eine Verallgemeinerung der Elementanzahl einer (endlichen) Menge. Die M&auml;chtigkeit der Potenzmenge von A wird, auch bei unendlichen Mengen, mit 2|A| bezeichnet.
Die Kardinalzahl der Potenzmenge von  , also die Kardinalzahl der reellen Zahlen, wird mit  bezeichnet. Die Frage, ob diese Zahl  (die n&auml;chstgr&ouml;&szlig;ere Kardinalzahl nach  ) ist, ist Gegenstand der Kontinuumshypothese

Beispiele
Wir betrachten die Mengen  , A = {1,2} und B = {1,3}. Es gelten:
&#8226;         ,  
Gesetzm&auml;&szlig;igkeiten
Die Menge  ist bezüglich der Relation  partiell geordnet, denn für alle  gilt:
&#8226;        Reflexivit&auml;t:  
&#8226;        Antisymmetrie: Aus  und  folgt A = B
&#8226;        Transitivit&auml;t: Aus  und  folgt  
Die Mengen-Operationen Schnitt  und Vereinigung  sind zueinander kommutativ, assoziativ und distributiv:
&#8226;        Kommutativgesetz:  ,  
&#8226;        Assoziativgesetz:  ,  
&#8226;        Distributivgesetz:  ,  
&#8226;        De Morgansche Gesetze:  ,  
Für die Differenzmenge gelten folgende Gesetzm&auml;&szlig;igkeiten:
&#8226;        Distributivgesetze:  ,  ,  und  
&#8226;        Assoziativgesetze:  und  
Für die symmetrische Differenz gelten folgende Gesetzm&auml;&szlig;igkeiten:
&#8226;        Kommutativgesetz:  
&#8226;        Assoziativgesetz:  
&#8226;        Distributivgesetz:  

Ma&szlig;theorie
Die Ma&szlig;theorie ist ein Teilgebiet der Mathematik, das die elementargeometrischen Begriffe Streckenl&auml;nge, Fl&auml;cheninhalt, Volumen verallgemeinert und es dadurch erm&ouml;glicht, auch komplizierteren Mengen ein Ma&szlig; zuzuordnen. Sie bildet das Fundament der modernen Integrations- und Wahrscheinlichkeitstheorie.

Als Ma&szlig; versteht man in der Ma&szlig;theorie eine Zuordnung von reellen oder komplexen Zahlen zu einem Teilmengensystem über einer Grundmenge. Die Zuordnung und das Teilmengensystem sollen dabei bestimmte Eigenschaften besitzen. In der Praxis ist h&auml;ufig nur eine partielle Zuordnung von vornherein bekannt. Zum Beispiel ordnet man in der Ebene Rechtecken das Produkt ihrer Kantenl&auml;ngen als Fl&auml;cheninhalt zu. Die Ma&szlig;theorie untersucht nun einerseits, ob sich in konsistenter Weise und eindeutig diese Zuordnung auf gr&ouml;&szlig;ere Teilmengensysteme erweitern l&auml;sst und andererseits, ob dabei zus&auml;tzliche gewünschte Eigenschaften erhalten bleiben. Im Beispiel der Ebene m&ouml;chte man natürlich auch Kreisscheiben einen sinnvollen Fl&auml;cheninhalt zuordnen und wird gleichzeitig neben den Eigenschaften, die man von Ma&szlig;en ganz allgemein verlangt, auch Translationsinvarianz fordern, das hei&szlig;t der Inhalt einer Teilmenge der Ebene ist unabh&auml;nging von ihrer Position.

Definitionen und Beispiele

Messraum, messbare Mengen
Für eine exakte Definition der Grundbegriffe der Ma&szlig;theorie beginnen wir mit einer Grundmenge Ω. Wenn eine gewisse Menge Σ von Teilmengen von Ω eine σ-Algebra bildet, dann hei&szlig;t jede Menge, die Element von Σ ist, messbar (engl. measurable), und die Grundmenge Ω mit der Struktur Σ hei&szlig;t Messraum (engl. measurable space). Eine Funktion, die die Struktur eines Messraums erh&auml;lt, hei&szlig;t messbare Funktion.
Vokabelerkl&auml;rung:
Die Forderung, dass Σ eine σ-Algebra ist, bedeutet,
&#8226;        dass Σ mit jeder Menge S auch deren Komplement Ω\S enth&auml;lt,
&#8226;        dass Σ die leere Menge (und damit auch deren Komplement Ω) enth&auml;lt, und
&#8226;        dass Σ bezüglich der abz&auml;hlbaren Vereinigung abgeschlossen ist.
Beispiele für Messr&auml;ume:
&#8226;        Jede endliche oder abz&auml;hlbar unendliche Menge, insbesondere also auch die Menge der natürlichen Zahlen N, bildet mit ihrer Potenzmenge als σ-Algebra einen Messraum.
&#8226;        Ist A eine Teilmenge von Ω, so ist {Ω,  , A, Ω\A} eine σ-Algebra.

Ma&szlig;, Ma&szlig;raum
Ein Ma&szlig; μ ist eine Funktion, die jeder Menge S aus Σ einen Wert μ(S) zuordnet. Dieser Wert ist entweder eine nichtnegative reelle Zahl oder  (siehe unten wegen m&ouml;glicher Verallgemeinerungen). Ferner muss gelten:
&#8226;        Die leere Menge hat das Ma&szlig; null:  .
&#8226;        Das Ma&szlig; ist abz&auml;hlbar additiv (auch σ-additiv), das hei&szlig;t, wenn E1, E2, E3, ... abz&auml;hlbar viele paarweise disjunkte Mengen aus Σ sind und E deren Vereinigungsmenge ist, dann ist das Ma&szlig; μ(E) gleich der Summe  .
Die Struktur (Ω, Σ, μ) eines Messraums zusammen mit einem auf diesem definierten Ma&szlig; hei&szlig;t Ma&szlig;raum (engl. measure space).
Beispiele für Ma&szlig;e:
&#8226;        Das Nullma&szlig;, das jeder Menge S den Wert μ(S)=0 zuordnet.
&#8226;        Das Z&auml;hlma&szlig; ordnet jeder Teilmenge S einer endlichen oder abz&auml;hlbar unendlichen Menge die Anzahl ihrer Elemente zu, μ(S)=|S|.
&#8226;        Das Lebesgue-Ma&szlig; auf der Menge der reellen Zahlen  mit der Borelschen σ-Algebra, definiert als translationsinvariantes Ma&szlig; mit μ([0,1])=1.
&#8226;        Das Haar-Ma&szlig; auf lokal kompakten topologischen Gruppen.
&#8226;        Wahrscheinlichkeitsma&szlig;e, mit μ(Ω)=1.

Nullmenge, vollst&auml;ndig, fast überall
Eine Nullmenge ist eine Menge S aus Σ mit dem Ma&szlig; μ(S) = 0. Ein Ma&szlig; hei&szlig;t vollst&auml;ndig, wenn jede Teilmenge jeder Nullmenge in Σ enthalten ist. Eine Eigenschaft gilt fast überall in Ω, wenn sie nur in einer Nullmenge nicht gilt.
Beispiele für Nullmengen:
&#8226;        Die leere Menge ist stets eine Nullmenge.
&#8226;        Jede h&ouml;chstens abz&auml;hlbare Teilmenge der reellen Zahlen ist eine Nullmenge bzgl. des Lebesgue-Ma&szlig;es.

endlich, σ-endlich
Ein Ma&szlig; hei&szlig;t endlich, wenn  . Ein Ma&szlig; hei&szlig;t σ-endlich, wenn Ω die Vereinigung einer abz&auml;hlbaren Folge messbarer Mengen  ist, die alle ein endliches Ma&szlig;  haben.
σ-endliche Ma&szlig;e haben einige sch&ouml;ne Eigenschaften, die gewisse Analogie zu den Eigenschaften separabler topologischer R&auml;ume aufweisen.

Beispiele
&#8226;        Das Z&auml;hlma&szlig; auf der Menge  der natürlichen Zahlen ist unendlich, aber σ-endlich.
&#8226;        Das kanonische Lebesgue-Ma&szlig; auf der Menge  der reellen Zahlen ist ebenfalls unendlich, aber σ-endlich, denn  kann als Vereinigung abz&auml;hlbar vieler endlicher Intervalle  dargestellt werden.

Verallgemeinerungen
Eine m&ouml;gliche Verallgemeinerung betrifft den Wertebereich der Funktion μ.
&#8226;        Man kann negative reelle oder komplexe Werte zulassen (komplexes oder signiertes Ma&szlig;).
&#8226;        Ein weiteres Beispiel einer Verallgemeinerung ist das Spektralma&szlig;, dessen Werte lineare Operatoren sind. Dieses Ma&szlig; wird insbesondere in der Funktionalanalysis für das Spektraltheorem benutzt.
Eine andere M&ouml;glichkeit der Verallgemeinerung ist die Definition eines Ma&szlig;es auf der Potenzmenge.
&#8226;        Siehe &auml;u&szlig;eres Ma&szlig;
Historisch wurden zuerst endlich additive Ma&szlig;e eingeführt. Die moderne Definition, derzufolge ein Ma&szlig; abz&auml;hlbar additiv ist, erwies sich jedoch als nützlicher.

Lebesgue-Integral

Das Lebesgue-Integral ist der Integralbegriff der modernen Mathematik, der die Berechnung von Integralen in beliebigen Ma&szlig;r&auml;umen erm&ouml;glicht. Im Fall der reellen Zahlen mit dem Lebesgue-Ma&szlig; stellt das Lebesgue-Integral eine echte Verallgemeinerung des Riemann-Integrals dar (jede Riemann-integrierbare Funktion ist Lebesgue-integrierbar, aber nicht umgekehrt).
So wie ein Riemann-Integral durch die Konvergenz des Fl&auml;cheninhaltes einer Folge von Treppenfunktionen definiert ist, so ist das Lebesgue-Integral durch die Konvergenz einer Folge von halbstetigen Funktionen definiert. Anschaulich gesprochen: Das Lebesgue-Integral wird durch waagrechte, das Riemann-Integral durch senkrechte Fl&auml;chen-Streifen angen&auml;hert.
Das Lebesgue-Integral ist nach Henri Léon Lebesgue benannt.

Definition
Sei (Ω, ∑, &micro;) ein Ma&szlig;raum. Eine positive Treppenfunktion

wird auch einfache Funktion oder Elementarfunktion genannt, wobei 1Ai die charakteristische Funktion, αi eine positive, reelle Zahl und Ai messbare Mengen sind.
Das Integral für einfache Funktionen wird mittels

definiert.
Eine positive Funktion  , B Borelsche σ-Algebra, ist genau dann messbar, wenn es eine Folge fn von einfachen Funktionen gibt, die punktweise und monoton wachsend gegen f konvergiert. Das Integral einer positiven, messbaren Funktion definieren wir als

wobei fn einfach sind und punktweise und monoton wachsend gegen f konvergieren. Der Limes ist von der speziellen Wahl der Folge fn unabh&auml;ngig.
Der Positivteil f+ einer Funktion f ist definiert als
f + = max(f,0).
Der Negativteil f &#8722; wird entsprechend durch f &#8722; = ( &#8722; f) + definiert.
Gilt  oder  , so nennen wir f quasiintegrierbar und definieren
∫        fdμ =        ∫        f + dμ &#8722;        ∫        f &#8722; dμ.
Ω                Ω                Ω       
Gilt  und  wird f integrierbar oder genauer &micro;-integrierbar genannt. Dies ist genau dann der Fall, falls  .
Zusammenfassend gilt also: Eine positive Treppenfunktion nennt man integrierbar, falls die "Gesamtfl&auml;che" unter der Kurve  endlich ist. Das Integral ist dann gerade die Summe. Für eine postive, messbare Funktion ist das Integral definiert als der Grenzwert vom Integral von postiven Treppenfunktionen. Für beliebige messbare Funktionen ist das Integral definiert als das Integral des Postivteils minus dem Integral des Negativteils. In beiden F&auml;llen nennt man eine Funktion integrierbar, falls das Integral endlich ist.

Satz
Satz von der monotonen Konvergenz (Beppo Levi, 1906)  
Ist  eine monoton wachsende Folge von positiven, messbaren Funktionen, so gilt
.
Satz von der majorisierten (dominierten) Konvergenz (Henri Léon Lebesgue, 1910)  
Seien  messbare Funktionen mit  &micro; fast überall (d.h. bis auf eine Nullmenge) und g integrierbar. Gilt  für alle n, so ist f integrierbar und es gilt

und

Schreibweisen
Für das Lebesgue-Integral werden zahlreiche Schreibweisen verwendet:
Das Integral über eine Teilmenge  von Ω ist definiert als  . (Das ist das gleiche wie das Integral  im eingeschr&auml;nkten Ma&szlig;raum (A,Σ',μ'), wobei Σ' aus den Mengen in Σ besteht, die Teilmengen von A sind, und μ' = μ | Σ'.) Wenn keine Menge angegeben ist, ist in der Regel das Integral über den gesamten Raum gemeint:  (nicht zu verwechseln mit dem unbestimmten Integral).
Wenn man eine Integrationsvariable x angeben will, schreibt man  oder  oder auch  . Ist μ das Lebesgue-Ma&szlig;, so schreibt man statt dμ( einfach dx, im eindimensionalen Fall  schreibt man  für das Integral über das Intervall [a,b] oder ]a,b[.
Wenn das Ma&szlig; μ eine Radon-Nikodym-Dichte h bezüglich des Lebesgue-Ma&szlig;es besitzt, gilt  . In Anwendungsgebieten wird die Schreibweise  h&auml;ufig auch dann verwendet, wenn μ formal keine Dichte besitzt. Dies ist jedoch nur dann sinnvoll, wenn man h nicht als Funktion, sondern als Distribution auffasst.
Ist das Ma&szlig; μ im Fall  durch eine kumulative Funktion F definiert, so schreibt man auch  oder  (Stieltjes-Integral).
Ist μ ein Wahrscheinlichkeitsma&szlig;, so schreibt man auch E(f) für  (Erwartungswert). In der theoretischen Physik wird die Schreibweise  verwendet, in der Funktionalanalysis manchmal die Schreibweise μ(f).
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:19:19 | 显示全部楼层

数学模型+模型论

Mathematisches Modell

Mathematische Modelle versuchen, die wesentlichen Parameter von natürlichen Ph&auml;nomenen zu erfassen und diese in einem berechenbaren Gleichungssystem, Differentialgleichungssystem o.&auml;. zur Vorhersage des beobachteten Systems zu nutzen. Berechenbarkeit meint hier sowohl die analytische Untersuchung als auch die Approximation mittels numerischer Verfahren. In der Regel sind auch die sogenannten physikalischen Modelle mathematische Modelle, allerdings solche, die sich auf physikalische Gesetzm&auml;&szlig;igkeiten stützen. Gleicherma&szlig;en finden sich auch in den Wirtschaftswissenschaften mathematische Modelle (z.B. für die Berechnung von Konjunkturzyklen), die aber nicht von der Natur, sondern von &ouml;konomischen / sozialen Systemen abstrahieren.


Modellierung eines Systems
Eine wissenschaftliche Untersuchung, die zum Ziel hat, ein System mit Hilfe eines Modells zu beschreiben, besteht aus den drei Arbeitsschritten Formulierung, Untersuchung und Validierung des Modells. Von einer Simulation spricht man tendenziell dann, wenn das Interesse nicht der Modellbildung gilt, sondern ein als valide angenommenes Modell als Hilfsmittel eingesetzt wird, um das modellierte System n&auml;her zu untersuchen.
Grundidee bei der Formulierung eines wissenschaftlichen Modells (Modellbildung, Modellierung) ist die Reduktion von Komplexit&auml;t: man versucht, Wirklichkeit beschreibbar und verstehbar zu machen, indem man sie vereinfacht. Kann das Modell quantitativ formuliert und durch einen geschlossenen Satz von Gleichungen beschrieben werden, spricht man von einem mathematischen Modell. Ist dieses Modell so komplex, dass es nur mit numerischen Methoden ausgewertet werden kann, spricht man von einem Computermodell.
Bei der Untersuchung des Modells sieht man von dem, was das Modell darstellen soll, ab; allein das Modell ist Gegenstand der Untersuchung; es ist eine dem Modell angemessene Methodik zu w&auml;hlen.
Die Validierung des Modells besteht darin, Ergebnisse der Untersuchung des Modells mit bekannten Eigenschaften des durch das Modell repr&auml;sentierten Systems zu vergleichen. Ohne Validierung bleibt die Untersuchung von Modellen l'art pour l'art.

Erl&auml;uterung anhand eines Beispiels aus der Physik
Als Beispiel für die Untersuchung eines komplexen Ph&auml;nomens mit Hilfe eines einfachen Modells mag das Heisenberg-Modell eines Ferromagneten dienen.

Formulierung des Modells
Magnetismus kann verschiedene Ursachen haben; in einem einzelnen Magneten k&ouml;nnen verschiedene Mechanismen wirken, die den Magnetismus hervorbringen, verst&auml;rken oder abschw&auml;chen; der Magnet kann aus kompliziert aufgebauten, verunreinigten Materialien bestehen; und so weiter. In dieses Durcheinander versucht man Licht zu bringen, indem man Modellsysteme untersucht. Ein physikalisches Modell für einen Ferromagneten kann etwa so lauten: eine unendlich ausgedehnte (man sieht also von Oberfl&auml;cheneffekten ab), periodische (man sieht also von Gitterfehlern und Verunreinigungen ab) Anordnung atomarer Dipole (man konzentriert sich auf den Magnetismus gebundener Elektronen und beschreibt diesen in der einfachsten mathematischen N&auml;herung).


Validierung des Modells
Man w&auml;hlt Parameter aus, die man einerseits aus experimentellen Untersuchungen an realen Ferromagneten kennt und die man andererseits auch für das Modell bestimmen kann; im konkreten Beispiel zum Beispiel die magnetische Suszeptibilit&auml;t als Funktion der Temperatur. Wenn Vorbild und Modell in diesem Parameter übereinstimmen, dann kann man zurückschlie&szlig;en, dass das Modell relevante Aspekte der Wirklichkeit korrekt wiedergibt.

Modelltheorie

Die Modelltheorie ist ein Teilgebiet der mathematischen Logik. Inhalt der Modelltheorie sind die Beziehungen zwischen den rein formalen Ausdrücken einer Logik (syntaktische Ebene) und deren Bedeutung (semantische Ebene). Diese Beziehung wird über sogenannte Interpretationen und eine als Erfüllungsrelation bezeichnete mathematische Relation hergestellt. Wichtige Bereiche der Modelltheorie betreffen die Zuordnung von Wahrheitswerten zu formalen S&auml;tzen und die Beziehung formal-logischer Systeme zur natürlichen Sprache.
Die Bedeutung der Modelltheorie für die Mathematik liegt vor allem darin, dass aus der Existenz eines Modells für ein Axiomensystem die Widerspruchsfreiheit dieses Axiomensystems folgt. Dieses Argument wird vor allem angewendet, um die Widerspruchsfreiheit der Axiome der Mengenlehre mit gewissen Zusatzannahmen zu zeigen.
Typische Fragen in der Modelltheorie sind, zu welchen Kardinalit&auml;ten sich für ein gegebenes Axiomensystem Modelle schaffen lassen. So ist diese Frage für die K&ouml;rperaxiome vollst&auml;ndig gekl&auml;rt: Primzahlen und Primzahlpotenzen sind die alleinigen Kardinalit&auml;ten endlicher Modelle. Diese Menge natürlicher Zahlen hei&szlig;t dann Spektrum der K&ouml;rperaxiome.
Offen ist die Frage, ob das Komplement eines Spektrums stets wieder ein Spektrum ist: Gesucht ist also eine Axiomenmenge dergestalt, dass alle endlichen Modelle eine Kardinalit&auml;t im Komplement des Spektrums darstellen. Interessanterweise h&auml;ngt diese Frage mit der NP=Co-NP-Frage aus der Komplexit&auml;tstheorie zusammen.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:20:23 | 显示全部楼层

拓扑

Topologie (Mathematik)

Die Topologie (von griech.: τ&#972;πo&#962; &#8222;Ort, Platz“ und λ&#972;go&#962; &#8222;Lehre, Wissen, Wort“) oder Analysis situs, wie sie früher meistens genannt wurde, ist ein Teilgebiet der Mathematik. Sie ist im wesentlichen eine Sch&ouml;pfung des 20. Jahrhunderts und trotzdem bereits seit Jahrzehnten als Grundlagenfach anerkannt. Insofern hat sie (zusammen unter anderem mit der linearen Algebra und der Ma&szlig;theorie) das Erbe der Geometrie angetreten.
Gegenst&auml;nde der Topologie sind in umfassender Weise die topologischen R&auml;ume und deren charakteristische topologische Strukturen. (Auch diese werden h&auml;ufig kurz Topologien genannt.) Topologische R&auml;ume k&ouml;nnen als radikale Verallgemeinerung des &#8222;Anschauungsraumes“ der Elementargeometrie verstanden werden, und der erstaunliche Erfolg dieses Konzeptes ist die Folge seiner F&auml;higkeit, eine Vielzahl von Ph&auml;nomenen zu integrieren.
Die Topologie als Teilgebiet l&auml;sst sich noch weiter unterteilen in mengentheoretische Topologie, die sich allgemein mit topologischen R&auml;umen besch&auml;ftigt, und algebraische Topologie, die diejenigen Eigenschaften von topologischen R&auml;umen untersucht, die unter stetigen Abbildungen erhalten bleiben.
Für die Verwendung des Begriffs Topologie in au&szlig;ermathematischem Kontext siehe die Begriffskl&auml;rungsseite Topologie. Für Begriffserkl&auml;rungen aus der mathematischen Topologie siehe das Topologie-Glossar.

Einführung
Die Topologie untersucht die Eigenschaften geometrischer K&ouml;rper (d. h. topologischer R&auml;ume), die durch Verformungen mit Hom&ouml;omorphismen nicht ver&auml;ndert werden. Dazu geh&ouml;rt das Dehnen, Stauchen, Verbiegen, Verzerren, Verdrillen eines Gegenstands; das Zerschneiden aber nur, wenn man ihn sp&auml;ter an genau der Schnittfl&auml;che wieder zusammenklebt. Zum Beispiel haben eine Kugel und ein Glas dieselbe Topologie; sie sind hom&ouml;omorph. Ebenso sind ein Torus und eine einhenkelige Tasse hom&ouml;omorph.

Der axiomatische Aufbau der modernen Topologie beruht auf dem grundlegenen Konzept der "Nachbarschaft", formalisiert als offene Umgebung. Neben offen und abgeschlossen gibt es als weitere fundamentale topologische Begriffe stetig, kompakt, separabel, zusammenh&auml;ngend, dicht, Rand, Inneres, Weg. Neben der Algebra kann die Topologie als zweiter Stützpfeiler für alle anderen Felder der Mathematik angesehen werden; sie ist besonders wichtig für die Geometrie, die Analysis (Ma&szlig;- und Integrationstheorie), die Funktionalanalysis, die Theorie der Lie-Gruppen, die Graphentheorie usw.
Untergebiete der Topologie sind die algebraische Topologie, die Differentialtopologie.


Exaktere Darstellung
Die Topologie formalisiert den Begriff der "N&auml;he" (besser: Umgebung. Oder: infinitesimale N&auml;he).
Als Beispiel betrachte man z. B. die topologischen R&auml;ume der ganzen Zahlen  und die der rationalen Zahlen  (mit der aus der Metrik induzierten Topologie). Da es bijektive Abbildungen zwischen  und  gibt, sind sie als Mengen ununterscheidbar. Aber die topologische Struktur sieht für beide Objekte anders aus: In  liegen alle Punkte diskret, d. h. im Gegensatz zu  gibt es um jeden Punkt eine kleine Umgebung, in der kein weiterer Punkt liegt. Deshalb gibt es keinen Hom&ouml;omorphismus zwischen beiden.
In unserem Beispiel kann man für je zwei Punkte aus  oder  den Abstand angeben. Eine Umgebung eines Punktes p besteht mindestens aus all den Punkten, deren Abstand zu p kleiner als eine Zahl c ist. Auf den ganzen Zahlen gibt es also kleine Umgebungen, die keinen weiteren Punkt enthalten, w&auml;hrend für die rationalen Zahlen jede Umgebung eines Punktes unendlich viele weitere Elemente aus  enth&auml;lt, unabh&auml;ngig davon, wie klein die Zahl c und damit die Umgebung gew&auml;hlt wird.
W&auml;hrend die beiden obigen Beispiele den Begriff des Abstandes verwenden, besteht die Leistung der (mengentheoretischen) Topologie darin, das Konzept der N&auml;he auf den Kern reduziert zu haben.
Dies gelingt, indem man statt der Abstandsfunktion nur noch die Menge aller Umgebungen betrachtet (bzw. in einer beliebigen Menge M zu jedem Punkt einen Satz von Teilmengen ausw&auml;hlt, die man als die Umgebungen dieses Punktes definiert). Man findet so viele Beispiele von topologischen R&auml;umen, auf denen es nicht mehr m&ouml;glich ist, den Abstand zwischen den Punkten anzugeben.
Es gibt zwei Gründe, die für die Betrachtung dieser Struktur sprechen: Zun&auml;chst gibt es natürliche Beispiele von R&auml;umen, auf denen keine Abstandsfunktion definiert werden kann (z. B. manche Quotientenr&auml;ume). Andererseits ist man oft nicht an dem konkreten Abstand interessiert: Man stelle sich einen K&ouml;rper im  vor, den man ausbeult und verformt (ohne ihn aber zu zerrei&szlig;en). Der Abstand zweier Punkte in diesem Objekt hat sich ge&auml;ndert, aber wichtige Grundeigenschaften sind geblieben, z. B. kann man zwei Punkte, die man vor der Verformung verbinden konnte, auch weiterhin verbinden, oder ein Punkt im Innern des K&ouml;rpers bleibt im Innern.
Nicht jede Abbildung zwischen topologischen R&auml;umen ist vertr&auml;glich mit der zus&auml;tzlichen Struktur (z.B. gibt es bijektive Abbildungen zwischen den ganzen und den rationalen Zahlen, aber die beiden R&auml;ume sehen ganz verschieden aus). Eine Abbildung ist in diesem Sinne gutartig und wird stetig genannt, &#8222;wenn sie die N&auml;he erh&auml;lt“. Eine Funktion  , die  auf 0 und 0 auf 1 abbildet, ist z. B. nicht stetig, denn Zahlen, die "in der N&auml;he von 0 liegen", werden "weit weg" von f(0) abgebildet.
Die mengentheoretische Topologie erlaubt die Konstruktion von sehr vielen Pathologien. Dies macht sie in der gr&ouml;&szlig;ten Allgemeinheit zu einem relativ fruchtlosen Gebiet. Topologen besch&auml;ftigen sich deshalb mit spezielleren R&auml;umen, z. B. Mannigfaltigkeiten oder CW-Komplexen.

Topologie-Glossar

Dies ist ein Glossar von einigen Begriffen, die in dem Bereich der Mathematik vorkommen, der als Topologie bekannt ist.
Dieses Glossar besteht aus zwei Teilen. Der erste Teil besch&auml;ftigt sich mit allgemeinen Konzepten und der zweite Teil erkl&auml;rt Typen von topologischen R&auml;umen. Alle R&auml;ume in diesem Glossar werden als topologische R&auml;ume angenommen.

Teil 1 -- Topologische Konzepte
&#8226;        Stetig: Eine Funktion von einem Raum in einen anderen ist stetig, wenn das Urbild jeder offenen Menge offen ist.
&#8226;        Hom&ouml;omorph: Zwei R&auml;ume X und Y sind hom&ouml;omorph, falls es eine bijektive Abbildung f: X -> Y gibt, so dass f und f -1 stetig sind. Vom Standpunkt der Topologie aus sind X und Y gleich. Die Funktion f wird Hom&ouml;omorphismus genannt.
&#8226;        Berührpunkt: Ein Punkt x eines topologischen Raumes X hei&szlig;t Berührpunkt der Teilmenge M von X, wenn jede Umgebung von x mit M einen nichtleeren Durchschnitt hat.
&#8226;        Abschluss: Der Abschluss einer Teilmenge M eines Raumes R ist die Schnittmenge aller abgeschlossenen Mengen in R, die M enthalten. Der Abschluss ist die kleinste abgeschlossene Menge, die die ursprüngliche Menge enth&auml;lt. Alternativ kann man den Abschluss von M in R auch als die Menge aller Berührpunkte von M in R definieren.
&#8226;        Innerer Kern: Der innere Kern einer Teilmenge M des Raumes R ist die Vereinigung aller offenen Mengen von R, die in M enthalten sind. Er ist die gr&ouml;&szlig;te offene Menge, die in der ursprünglichen Menge enthalten ist.
&#8226;        Innerer Punkt: Ein innerer Punkt einer Teilmenge M des Raumes R ist ein Element des inneren Kerns, also ein Punkt x, für den es einen offene Menge O gibt, die zur G&auml;nze in M enthalten ist und x enth&auml;lt.
&#8226;        Rand: Der Rand einer Menge ist der Abschluss der Menge minus ihrem inneren Kern.
&#8226;        Dicht: Eine dichte Menge ist eine Menge, deren Abschluss der ganze Raum ist.
&#8226;        Nirgends dicht: Eine nirgends dichte Menge ist eine Menge, deren Abschluss einen leeren inneren Kern hat.
&#8226;        Umgebung: Eine Umgebung einer Menge S ist eine Menge, die eine offene Menge enth&auml;lt, die wiederum die Menge S enth&auml;lt. Eine Umgebung eines Punktes p ist eine Umgebung der einelementigen Menge {p}, also eine offene Menge, die p enth&auml;lt.
&#8226;        isolierter Punkt: Ein Punkt p eines topologischen Raums X hei&szlig;t isoliert, wenn die Menge {p} offen ist. Ein Punkt p einer Teilmenge B eines topologischen Raums X hei&szlig;t isoliert in B, wenn es eine offene Menge U in X gibt, die mit B den Schnitt {p} hat.
&#8226;        H&auml;ufungspunkt: Ein Punkt p eines topologischen Raums X hei&szlig;t H&auml;ufungspunkt einer Teilmenge B von X, wenn jede Umgebung von p mindestens einen Punkt von B enth&auml;lt, der ungleich p ist. (&Auml;quivalent: Wenn p im Abschluss von  liegt.)
&#8226;        Subbasis: Ein System von offenen Mengen ist eine Unter-Basis einer Topologie, falls jede offene Menge eine Vereinigung von endlichen Schnitten von Mengen in der Unter-Basis ist.
&#8226;        Basis: Ein System von offenen Mengen ist eine Basis einer Topologie, falls jede offene Menge eine Vereinigung von Mengen der Basis ist.
&#8226;        Umgebungsbasis: Ein System B von Umgebungen eines Punktes x aus einem topologischen Raum X ist eine lokale Basis auf x, falls jede Umgebung von x ein Element von B enth&auml;lt.
&#8226;        Lokal endlich: Ein System von Teilmengen eines Raumes ist lokal endlich, falls jeder Punkt eine Umgebung hat, die nur endlich viele der Teilmengen schneidet.
&#8226;        Lokale Basis: Siehe Umgebungsbasis
&#8226;        &Uuml;berdeckung: Ein System {Ui} von Mengen ist eine &Uuml;berdeckung, falls ihre Vereinigung der ganze Raum ist. Eine offene &Uuml;berdeckung ist eine &Uuml;berdeckung {Ui}, in der jedes Ui eine offene Menge ist.
&#8226;        Teilüberdeckung: Eine &Uuml;berdeckung K ist eine Teilüberdeckung einer &Uuml;berdeckung L, falls jedes Element von K auch ein Element von L ist.
&#8226;        Verfeinerung: Eine &Uuml;berdeckung K ist eine Verfeinerung einer &Uuml;berdeckung L, falls jedes Element von K eine Teilmenge eines Elementes von L ist.
&#8226;        Durch Funktionen trennbar: Zwei Mengen A und B in einem Raum sind durch Funktionen trennbar getrennt, falls es eine stetige Funktion von dem Raum auf das Intervall [0,1] gibt mit der Eigenschaft, dass A auf 0 abgebildet wird und B auf 1.
&#8226;        Homotope Abbildungen: Zwei stetige Abbildungen f, g: X -> Y sind homotop, falls es eine stetige Abbildung H: X × [0,1] -> Y gibt, so dass H(x,0) = f( und H(x,1) = g( für alle x aus X. Die Funktion H wird eine Homotopie zwischen f und g genannt.
n-Mannigfaltigkeit
Ein Hausdorff-Raum, in dem jeder Punkt eine zum Einheitsball Dn hom&ouml;omorphe Umgebung besitzt.
Topologische Invariante
Eine Kenngr&ouml;&szlig;e topologischer R&auml;ume, die sich bei einer hom&ouml;omorphen Abbildung nicht &auml;ndert.
Zerlegung der Eins
Eine Menge von stetigen Funktionen von einem Raum nach [0,1], so dass jeder Punkt eine Umgebung besitzt, in der nur endlich viele der Funktionen einen von 0 verschiedenen Wert haben, und die Summe aller Funktionswerte in jedem Punkt 1 ist.

Teil 2 -- Arten von topologischen R&auml;umen
Topologische R&auml;ume k&ouml;nnen klassifiziert werden unter Berücksichtigung des Grades, in dem ihre Punkte getrennt sind, unter Berücksichtigung ihrer Kompaktheit, ihrer gesamten Gr&ouml;&szlig;e und ihres Zusammenhangs.

Trennungsaxiome
Für eine detaillierte Behandlung, siehe Trennungsaxiom. Einige dieser Begriffe werden in &auml;lterer mathematischer Literatur anders definiert; siehe Geschichte der Trennungsaxiome.
&#8226;        Kolmogoroff oder T0: Ein Raum ist T0, falls es zu jedem Paar von unterschiedlichen Punkten in dem Raum eine offene Menge gibt, die einen Punkt enth&auml;lt, jedoch nicht den anderen. Verschiedene Punkte haben also verschiedene Umgebungsfilter.
&#8226;        T1: Ein Raum ist T1, falls jede einelementige Teilmenge (engl. singleton) abgeschlossen ist. T1 R&auml;ume sind immer T0.
&#8226;        Hausdorff oder T2: Ein Raum ist Hausdorffsch, falls jedes Paar von unterschiedlichen Punkten disjunkte Umgebungen besitzt. Hausdorff-R&auml;ume sind immer T1.
&#8226;        Nüchtern (engl. sober), falls jede irreduzible abgeschlossene Menge Abschluss genau eines Punktes ist. Hausdorff-R&auml;ume sind nüchtern; nüchterne R&auml;ume sind T0.
&#8226;        Regul&auml;r: Ein Raum ist regul&auml;r, falls für alle abgeschlossenen Mengen C und Punkte p nicht in C, C und p disjunkte Umgebungen besitzen. Regul&auml;re T0-R&auml;ume sind immer Hausdorffsch.
&#8226;        Tychonoff: Ein Hausdorff-Raum ist Tychonoffsch, falls für alle abgeschlossenen Mengen C und Punkte p nicht in C, C und {p} funktionell getrennt sind. Tychonoff-R&auml;ume sind immer regul&auml;r.
&#8226;        Normal: Ein Raum ist normal, falls zwei beliebige disjunkte abgeschlossene Mengen disjunkte offene Umgebungen haben. Normale R&auml;ume erlauben Zerlegungen der Eins. Normale T1-R&auml;ume sind immer Tychonoffsch.

Kompaktheit
&#8226;        Parakompakt: Ein Raum ist parakompakt, falls jede offene &Uuml;berdeckung eine offene, lokal endliche Verfeinerung besitzt. Parakompakte Hausdorff-R&auml;ume sind normal.
&#8226;        Lindel&ouml;f: Ein Raum ist lindel&ouml;fsch, falls jede offene &Uuml;berdeckung eine abz&auml;hlbare Teilüberdeckung besitzt.
&#8226;        Kompakt: Ein Raum ist kompakt, falls jede offene &Uuml;berdeckung eine endliche Teilüberdeckung besitzt. Kompakte R&auml;ume sind immer lindel&ouml;f und parakompakt. Kompakte Hausdorff-R&auml;ume sind somit normal.
&#8226;        Lokal kompakt: Ein Raum ist lokal kompakt, falls jeder Punkt eine lokale Basis bestehend aus kompakten Umgebungen hat. Lokal kompakte Hausdorff-R&auml;ume sind immer Tychonoffsch.
&#8226;        relativ kompakt: Eine Menge ist relativ kompakt, falls ihr Abschluss kompakt ist.

Gr&ouml;&szlig;e
&#8226;        Separabel: Ein Raum ist separabel, falls er eine abz&auml;hlbare dichte Teilmenge hat.
&#8226;        Erst-abz&auml;hlbar: Ein Raum ist erst-abz&auml;hlbar, falls jeder Punkt eine abz&auml;hlbare lokale Basis hat.
&#8226;        Zweit-abz&auml;hlbar: Ein Raum ist zweit-abz&auml;hlbar, falls er eine abz&auml;hlbare Basis als Topologie besitzt. Zweit-abz&auml;hlbare R&auml;ume sind immer separabel, erst-abz&auml;hlbar und lindel&ouml;fsch.

Zusammenhang
Für eine detaillierte Behandlung und Beispiele siehe Zusammenhang (Topologie).
&#8226;        Zusammenh&auml;ngend: Ein Raum X ist zusammenh&auml;ngend, falls er nicht die Vereinigung von zwei disjunkten, nicht-leeren offenen Mengen ist.
&#8226;        Lokal zusammenh&auml;ngend: Ein Raum ist lokal zusammenh&auml;ngend, falls jeder Punkt eine lokale Basis bestehend aus zusammenh&auml;ngenden Mengen besitzt.
&#8226;        Total unzusammenh&auml;ngend: Ein Raum ist total unzusammenh&auml;ngend, falls er keine zusammenh&auml;ngende Teilmenge mit mehr als einem Punkt besitzt.
&#8226;        Wegzusammenh&auml;ngend: Ein Raum X ist wegzusammenh&auml;ngend (oder pfad-zusammenh&auml;ngend), falls es für jedes Paar von Punkten x,y aus X einen Weg p von x nach y gibt, d.h. eine stetige Abbildung p : [0,1] -> X mit p(0) = x, und p(1) = y. Wegzusammenh&auml;ngende R&auml;ume sind immer zusammenh&auml;ngend.
&#8226;        Lokal wegzusammenh&auml;ngend: Ein Raum ist lokal wegzusammenh&auml;ngend, falls jeder Punkt eine lokale Basis bestehend aus wegzusammenh&auml;ngenden Mengen besitzt. Ein lokal wegzusammenh&auml;ngender Raum ist zusammenh&auml;ngend genau dann, wenn er wegzusammenh&auml;ngend ist.
&#8226;        Einfach zusammenh&auml;ngend: Ein Raum X ist einfach zusammenh&auml;ngend, falls er wegzusammenh&auml;ngend ist und jede stetige Abbildung f : S1 -> X homotop zu einer konstanten Abbildung ist (dabei ist S1 der Einheitskreis im R2). Einfacher ausgedrückt: X besitzt keine "L&ouml;cher".
&#8226;        Semilokal einfach zusammenh&auml;ngend: Ein Raum X ist semilokal einfach zusammenh&auml;ngend, falls jeder Punkt eine Umgebung U besitzt, so dass sich jede Schleife in U in X zusammenziehen l&auml;sst (in U muss sie nicht notwendigerweise zusammenziehbar sein, daher nur semilokal).
&#8226;        Zusammenziehbar: Ein Raum X ist zusammenziehbar/kontrahierbar, falls die Identit&auml;tsabbildung auf X homotop zu einer konstanten Abbildung ist. Zusammenziehbare R&auml;ume sind immer einfach zusammenh&auml;ngend.
&#8226;        Irreduzibel: Ein Raum X ist irreduzibel, falls er nicht die Vereinigung zweier echter abgeschlossener Teilmengen ist.

Verschiedenes
&#8226;        Metrisierbar: Ein Raum ist metrisierbar, falls er hom&ouml;omorph zu einem metrischen Raum ist. Metrisierbare R&auml;ume sind immer Hausdorff und parakompakt (und daher normal und Tychonoff) und erst-abz&auml;hlbar.
&#8226;        Lokal metrisierbar: Ein Raum ist lokal metrisierbar, falls jeder Punkt eine metrisierbare Umgebung besitzt.
&#8226;        Homogen: Ein Raum X ist homogen, falls es für alle x und y aus X einen Hom&ouml;omorphismus f : X -> X gibt, so dass f( = y. Anschaulich gesagt bedeutet dies, dass der Raum an jedem Punkt gleich aussieht. Alle topologischen Gruppen sind homogen.
&#8226;        Fixpunkteigenschaft: Ein Raum X hat die Fixpunkteigenschaft, wenn jede stetige Abbildung  einen Fixpunkt besitzt. Die Sph&auml;re Sn hat diese Eigenschaft nicht, da die Punktspiegelung am Mittelpunkt keine Fixpunkte besitzt. Für Vollkugeln Dn besagt der Fixpunktsatz von Brouwer, dass sie diese Eigenschaft besitzt.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:21:25 | 显示全部楼层

概率论

Topologie (Mathematik)

Die Topologie (von griech.: τ&#972;πo&#962; &#8222;Ort, Platz“ und λ&#972;go&#962; &#8222;Lehre, Wissen, Wort“) oder Analysis situs, wie sie früher meistens genannt wurde, ist ein Teilgebiet der Mathematik. Sie ist im wesentlichen eine Sch&ouml;pfung des 20. Jahrhunderts und trotzdem bereits seit Jahrzehnten als Grundlagenfach anerkannt. Insofern hat sie (zusammen unter anderem mit der linearen Algebra und der Ma&szlig;theorie) das Erbe der Geometrie angetreten.
Gegenst&auml;nde der Topologie sind in umfassender Weise die topologischen R&auml;ume und deren charakteristische topologische Strukturen. (Auch diese werden h&auml;ufig kurz Topologien genannt.) Topologische R&auml;ume k&ouml;nnen als radikale Verallgemeinerung des &#8222;Anschauungsraumes“ der Elementargeometrie verstanden werden, und der erstaunliche Erfolg dieses Konzeptes ist die Folge seiner F&auml;higkeit, eine Vielzahl von Ph&auml;nomenen zu integrieren.
Die Topologie als Teilgebiet l&auml;sst sich noch weiter unterteilen in mengentheoretische Topologie, die sich allgemein mit topologischen R&auml;umen besch&auml;ftigt, und algebraische Topologie, die diejenigen Eigenschaften von topologischen R&auml;umen untersucht, die unter stetigen Abbildungen erhalten bleiben.
Für die Verwendung des Begriffs Topologie in au&szlig;ermathematischem Kontext siehe die Begriffskl&auml;rungsseite Topologie. Für Begriffserkl&auml;rungen aus der mathematischen Topologie siehe das Topologie-Glossar.

Einführung
Die Topologie untersucht die Eigenschaften geometrischer K&ouml;rper (d. h. topologischer R&auml;ume), die durch Verformungen mit Hom&ouml;omorphismen nicht ver&auml;ndert werden. Dazu geh&ouml;rt das Dehnen, Stauchen, Verbiegen, Verzerren, Verdrillen eines Gegenstands; das Zerschneiden aber nur, wenn man ihn sp&auml;ter an genau der Schnittfl&auml;che wieder zusammenklebt. Zum Beispiel haben eine Kugel und ein Glas dieselbe Topologie; sie sind hom&ouml;omorph. Ebenso sind ein Torus und eine einhenkelige Tasse hom&ouml;omorph.

Der axiomatische Aufbau der modernen Topologie beruht auf dem grundlegenen Konzept der "Nachbarschaft", formalisiert als offene Umgebung. Neben offen und abgeschlossen gibt es als weitere fundamentale topologische Begriffe stetig, kompakt, separabel, zusammenh&auml;ngend, dicht, Rand, Inneres, Weg. Neben der Algebra kann die Topologie als zweiter Stützpfeiler für alle anderen Felder der Mathematik angesehen werden; sie ist besonders wichtig für die Geometrie, die Analysis (Ma&szlig;- und Integrationstheorie), die Funktionalanalysis, die Theorie der Lie-Gruppen, die Graphentheorie usw.
Untergebiete der Topologie sind die algebraische Topologie, die Differentialtopologie.


Exaktere Darstellung
Die Topologie formalisiert den Begriff der "N&auml;he" (besser: Umgebung. Oder: infinitesimale N&auml;he).
Als Beispiel betrachte man z. B. die topologischen R&auml;ume der ganzen Zahlen  und die der rationalen Zahlen  (mit der aus der Metrik induzierten Topologie). Da es bijektive Abbildungen zwischen  und  gibt, sind sie als Mengen ununterscheidbar. Aber die topologische Struktur sieht für beide Objekte anders aus: In  liegen alle Punkte diskret, d. h. im Gegensatz zu  gibt es um jeden Punkt eine kleine Umgebung, in der kein weiterer Punkt liegt. Deshalb gibt es keinen Hom&ouml;omorphismus zwischen beiden.
In unserem Beispiel kann man für je zwei Punkte aus  oder  den Abstand angeben. Eine Umgebung eines Punktes p besteht mindestens aus all den Punkten, deren Abstand zu p kleiner als eine Zahl c ist. Auf den ganzen Zahlen gibt es also kleine Umgebungen, die keinen weiteren Punkt enthalten, w&auml;hrend für die rationalen Zahlen jede Umgebung eines Punktes unendlich viele weitere Elemente aus  enth&auml;lt, unabh&auml;ngig davon, wie klein die Zahl c und damit die Umgebung gew&auml;hlt wird.
W&auml;hrend die beiden obigen Beispiele den Begriff des Abstandes verwenden, besteht die Leistung der (mengentheoretischen) Topologie darin, das Konzept der N&auml;he auf den Kern reduziert zu haben.
Dies gelingt, indem man statt der Abstandsfunktion nur noch die Menge aller Umgebungen betrachtet (bzw. in einer beliebigen Menge M zu jedem Punkt einen Satz von Teilmengen ausw&auml;hlt, die man als die Umgebungen dieses Punktes definiert). Man findet so viele Beispiele von topologischen R&auml;umen, auf denen es nicht mehr m&ouml;glich ist, den Abstand zwischen den Punkten anzugeben.
Es gibt zwei Gründe, die für die Betrachtung dieser Struktur sprechen: Zun&auml;chst gibt es natürliche Beispiele von R&auml;umen, auf denen keine Abstandsfunktion definiert werden kann (z. B. manche Quotientenr&auml;ume). Andererseits ist man oft nicht an dem konkreten Abstand interessiert: Man stelle sich einen K&ouml;rper im  vor, den man ausbeult und verformt (ohne ihn aber zu zerrei&szlig;en). Der Abstand zweier Punkte in diesem Objekt hat sich ge&auml;ndert, aber wichtige Grundeigenschaften sind geblieben, z. B. kann man zwei Punkte, die man vor der Verformung verbinden konnte, auch weiterhin verbinden, oder ein Punkt im Innern des K&ouml;rpers bleibt im Innern.
Nicht jede Abbildung zwischen topologischen R&auml;umen ist vertr&auml;glich mit der zus&auml;tzlichen Struktur (z.B. gibt es bijektive Abbildungen zwischen den ganzen und den rationalen Zahlen, aber die beiden R&auml;ume sehen ganz verschieden aus). Eine Abbildung ist in diesem Sinne gutartig und wird stetig genannt, &#8222;wenn sie die N&auml;he erh&auml;lt“. Eine Funktion  , die  auf 0 und 0 auf 1 abbildet, ist z. B. nicht stetig, denn Zahlen, die "in der N&auml;he von 0 liegen", werden "weit weg" von f(0) abgebildet.
Die mengentheoretische Topologie erlaubt die Konstruktion von sehr vielen Pathologien. Dies macht sie in der gr&ouml;&szlig;ten Allgemeinheit zu einem relativ fruchtlosen Gebiet. Topologen besch&auml;ftigen sich deshalb mit spezielleren R&auml;umen, z. B. Mannigfaltigkeiten oder CW-Komplexen.

Topologie-Glossar

Dies ist ein Glossar von einigen Begriffen, die in dem Bereich der Mathematik vorkommen, der als Topologie bekannt ist.
Dieses Glossar besteht aus zwei Teilen. Der erste Teil besch&auml;ftigt sich mit allgemeinen Konzepten und der zweite Teil erkl&auml;rt Typen von topologischen R&auml;umen. Alle R&auml;ume in diesem Glossar werden als topologische R&auml;ume angenommen.

Teil 1 -- Topologische Konzepte
&#8226;        Stetig: Eine Funktion von einem Raum in einen anderen ist stetig, wenn das Urbild jeder offenen Menge offen ist.
&#8226;        Hom&ouml;omorph: Zwei R&auml;ume X und Y sind hom&ouml;omorph, falls es eine bijektive Abbildung f: X -> Y gibt, so dass f und f -1 stetig sind. Vom Standpunkt der Topologie aus sind X und Y gleich. Die Funktion f wird Hom&ouml;omorphismus genannt.
&#8226;        Berührpunkt: Ein Punkt x eines topologischen Raumes X hei&szlig;t Berührpunkt der Teilmenge M von X, wenn jede Umgebung von x mit M einen nichtleeren Durchschnitt hat.
&#8226;        Abschluss: Der Abschluss einer Teilmenge M eines Raumes R ist die Schnittmenge aller abgeschlossenen Mengen in R, die M enthalten. Der Abschluss ist die kleinste abgeschlossene Menge, die die ursprüngliche Menge enth&auml;lt. Alternativ kann man den Abschluss von M in R auch als die Menge aller Berührpunkte von M in R definieren.
&#8226;        Innerer Kern: Der innere Kern einer Teilmenge M des Raumes R ist die Vereinigung aller offenen Mengen von R, die in M enthalten sind. Er ist die gr&ouml;&szlig;te offene Menge, die in der ursprünglichen Menge enthalten ist.
&#8226;        Innerer Punkt: Ein innerer Punkt einer Teilmenge M des Raumes R ist ein Element des inneren Kerns, also ein Punkt x, für den es einen offene Menge O gibt, die zur G&auml;nze in M enthalten ist und x enth&auml;lt.
&#8226;        Rand: Der Rand einer Menge ist der Abschluss der Menge minus ihrem inneren Kern.
&#8226;        Dicht: Eine dichte Menge ist eine Menge, deren Abschluss der ganze Raum ist.
&#8226;        Nirgends dicht: Eine nirgends dichte Menge ist eine Menge, deren Abschluss einen leeren inneren Kern hat.
&#8226;        Umgebung: Eine Umgebung einer Menge S ist eine Menge, die eine offene Menge enth&auml;lt, die wiederum die Menge S enth&auml;lt. Eine Umgebung eines Punktes p ist eine Umgebung der einelementigen Menge {p}, also eine offene Menge, die p enth&auml;lt.
&#8226;        isolierter Punkt: Ein Punkt p eines topologischen Raums X hei&szlig;t isoliert, wenn die Menge {p} offen ist. Ein Punkt p einer Teilmenge B eines topologischen Raums X hei&szlig;t isoliert in B, wenn es eine offene Menge U in X gibt, die mit B den Schnitt {p} hat.
&#8226;        H&auml;ufungspunkt: Ein Punkt p eines topologischen Raums X hei&szlig;t H&auml;ufungspunkt einer Teilmenge B von X, wenn jede Umgebung von p mindestens einen Punkt von B enth&auml;lt, der ungleich p ist. (&Auml;quivalent: Wenn p im Abschluss von  liegt.)
&#8226;        Subbasis: Ein System von offenen Mengen ist eine Unter-Basis einer Topologie, falls jede offene Menge eine Vereinigung von endlichen Schnitten von Mengen in der Unter-Basis ist.
&#8226;        Basis: Ein System von offenen Mengen ist eine Basis einer Topologie, falls jede offene Menge eine Vereinigung von Mengen der Basis ist.
&#8226;        Umgebungsbasis: Ein System B von Umgebungen eines Punktes x aus einem topologischen Raum X ist eine lokale Basis auf x, falls jede Umgebung von x ein Element von B enth&auml;lt.
&#8226;        Lokal endlich: Ein System von Teilmengen eines Raumes ist lokal endlich, falls jeder Punkt eine Umgebung hat, die nur endlich viele der Teilmengen schneidet.
&#8226;        Lokale Basis: Siehe Umgebungsbasis
&#8226;        &Uuml;berdeckung: Ein System {Ui} von Mengen ist eine &Uuml;berdeckung, falls ihre Vereinigung der ganze Raum ist. Eine offene &Uuml;berdeckung ist eine &Uuml;berdeckung {Ui}, in der jedes Ui eine offene Menge ist.
&#8226;        Teilüberdeckung: Eine &Uuml;berdeckung K ist eine Teilüberdeckung einer &Uuml;berdeckung L, falls jedes Element von K auch ein Element von L ist.
&#8226;        Verfeinerung: Eine &Uuml;berdeckung K ist eine Verfeinerung einer &Uuml;berdeckung L, falls jedes Element von K eine Teilmenge eines Elementes von L ist.
&#8226;        Durch Funktionen trennbar: Zwei Mengen A und B in einem Raum sind durch Funktionen trennbar getrennt, falls es eine stetige Funktion von dem Raum auf das Intervall [0,1] gibt mit der Eigenschaft, dass A auf 0 abgebildet wird und B auf 1.
&#8226;        Homotope Abbildungen: Zwei stetige Abbildungen f, g: X -> Y sind homotop, falls es eine stetige Abbildung H: X × [0,1] -> Y gibt, so dass H(x,0) = f( und H(x,1) = g( für alle x aus X. Die Funktion H wird eine Homotopie zwischen f und g genannt.
n-Mannigfaltigkeit
Ein Hausdorff-Raum, in dem jeder Punkt eine zum Einheitsball Dn hom&ouml;omorphe Umgebung besitzt.
Topologische Invariante
Eine Kenngr&ouml;&szlig;e topologischer R&auml;ume, die sich bei einer hom&ouml;omorphen Abbildung nicht &auml;ndert.
Zerlegung der Eins
Eine Menge von stetigen Funktionen von einem Raum nach [0,1], so dass jeder Punkt eine Umgebung besitzt, in der nur endlich viele der Funktionen einen von 0 verschiedenen Wert haben, und die Summe aller Funktionswerte in jedem Punkt 1 ist.

Teil 2 -- Arten von topologischen R&auml;umen
Topologische R&auml;ume k&ouml;nnen klassifiziert werden unter Berücksichtigung des Grades, in dem ihre Punkte getrennt sind, unter Berücksichtigung ihrer Kompaktheit, ihrer gesamten Gr&ouml;&szlig;e und ihres Zusammenhangs.

Trennungsaxiome
Für eine detaillierte Behandlung, siehe Trennungsaxiom. Einige dieser Begriffe werden in &auml;lterer mathematischer Literatur anders definiert; siehe Geschichte der Trennungsaxiome.
&#8226;        Kolmogoroff oder T0: Ein Raum ist T0, falls es zu jedem Paar von unterschiedlichen Punkten in dem Raum eine offene Menge gibt, die einen Punkt enth&auml;lt, jedoch nicht den anderen. Verschiedene Punkte haben also verschiedene Umgebungsfilter.
&#8226;        T1: Ein Raum ist T1, falls jede einelementige Teilmenge (engl. singleton) abgeschlossen ist. T1 R&auml;ume sind immer T0.
&#8226;        Hausdorff oder T2: Ein Raum ist Hausdorffsch, falls jedes Paar von unterschiedlichen Punkten disjunkte Umgebungen besitzt. Hausdorff-R&auml;ume sind immer T1.
&#8226;        Nüchtern (engl. sober), falls jede irreduzible abgeschlossene Menge Abschluss genau eines Punktes ist. Hausdorff-R&auml;ume sind nüchtern; nüchterne R&auml;ume sind T0.
&#8226;        Regul&auml;r: Ein Raum ist regul&auml;r, falls für alle abgeschlossenen Mengen C und Punkte p nicht in C, C und p disjunkte Umgebungen besitzen. Regul&auml;re T0-R&auml;ume sind immer Hausdorffsch.
&#8226;        Tychonoff: Ein Hausdorff-Raum ist Tychonoffsch, falls für alle abgeschlossenen Mengen C und Punkte p nicht in C, C und {p} funktionell getrennt sind. Tychonoff-R&auml;ume sind immer regul&auml;r.
&#8226;        Normal: Ein Raum ist normal, falls zwei beliebige disjunkte abgeschlossene Mengen disjunkte offene Umgebungen haben. Normale R&auml;ume erlauben Zerlegungen der Eins. Normale T1-R&auml;ume sind immer Tychonoffsch.

Kompaktheit
&#8226;        Parakompakt: Ein Raum ist parakompakt, falls jede offene &Uuml;berdeckung eine offene, lokal endliche Verfeinerung besitzt. Parakompakte Hausdorff-R&auml;ume sind normal.
&#8226;        Lindel&ouml;f: Ein Raum ist lindel&ouml;fsch, falls jede offene &Uuml;berdeckung eine abz&auml;hlbare Teilüberdeckung besitzt.
&#8226;        Kompakt: Ein Raum ist kompakt, falls jede offene &Uuml;berdeckung eine endliche Teilüberdeckung besitzt. Kompakte R&auml;ume sind immer lindel&ouml;f und parakompakt. Kompakte Hausdorff-R&auml;ume sind somit normal.
&#8226;        Lokal kompakt: Ein Raum ist lokal kompakt, falls jeder Punkt eine lokale Basis bestehend aus kompakten Umgebungen hat. Lokal kompakte Hausdorff-R&auml;ume sind immer Tychonoffsch.
&#8226;        relativ kompakt: Eine Menge ist relativ kompakt, falls ihr Abschluss kompakt ist.

Gr&ouml;&szlig;e
&#8226;        Separabel: Ein Raum ist separabel, falls er eine abz&auml;hlbare dichte Teilmenge hat.
&#8226;        Erst-abz&auml;hlbar: Ein Raum ist erst-abz&auml;hlbar, falls jeder Punkt eine abz&auml;hlbare lokale Basis hat.
&#8226;        Zweit-abz&auml;hlbar: Ein Raum ist zweit-abz&auml;hlbar, falls er eine abz&auml;hlbare Basis als Topologie besitzt. Zweit-abz&auml;hlbare R&auml;ume sind immer separabel, erst-abz&auml;hlbar und lindel&ouml;fsch.

Zusammenhang
Für eine detaillierte Behandlung und Beispiele siehe Zusammenhang (Topologie).
&#8226;        Zusammenh&auml;ngend: Ein Raum X ist zusammenh&auml;ngend, falls er nicht die Vereinigung von zwei disjunkten, nicht-leeren offenen Mengen ist.
&#8226;        Lokal zusammenh&auml;ngend: Ein Raum ist lokal zusammenh&auml;ngend, falls jeder Punkt eine lokale Basis bestehend aus zusammenh&auml;ngenden Mengen besitzt.
&#8226;        Total unzusammenh&auml;ngend: Ein Raum ist total unzusammenh&auml;ngend, falls er keine zusammenh&auml;ngende Teilmenge mit mehr als einem Punkt besitzt.
&#8226;        Wegzusammenh&auml;ngend: Ein Raum X ist wegzusammenh&auml;ngend (oder pfad-zusammenh&auml;ngend), falls es für jedes Paar von Punkten x,y aus X einen Weg p von x nach y gibt, d.h. eine stetige Abbildung p : [0,1] -> X mit p(0) = x, und p(1) = y. Wegzusammenh&auml;ngende R&auml;ume sind immer zusammenh&auml;ngend.
&#8226;        Lokal wegzusammenh&auml;ngend: Ein Raum ist lokal wegzusammenh&auml;ngend, falls jeder Punkt eine lokale Basis bestehend aus wegzusammenh&auml;ngenden Mengen besitzt. Ein lokal wegzusammenh&auml;ngender Raum ist zusammenh&auml;ngend genau dann, wenn er wegzusammenh&auml;ngend ist.
&#8226;        Einfach zusammenh&auml;ngend: Ein Raum X ist einfach zusammenh&auml;ngend, falls er wegzusammenh&auml;ngend ist und jede stetige Abbildung f : S1 -> X homotop zu einer konstanten Abbildung ist (dabei ist S1 der Einheitskreis im R2). Einfacher ausgedrückt: X besitzt keine "L&ouml;cher".
&#8226;        Semilokal einfach zusammenh&auml;ngend: Ein Raum X ist semilokal einfach zusammenh&auml;ngend, falls jeder Punkt eine Umgebung U besitzt, so dass sich jede Schleife in U in X zusammenziehen l&auml;sst (in U muss sie nicht notwendigerweise zusammenziehbar sein, daher nur semilokal).
&#8226;        Zusammenziehbar: Ein Raum X ist zusammenziehbar/kontrahierbar, falls die Identit&auml;tsabbildung auf X homotop zu einer konstanten Abbildung ist. Zusammenziehbare R&auml;ume sind immer einfach zusammenh&auml;ngend.
&#8226;        Irreduzibel: Ein Raum X ist irreduzibel, falls er nicht die Vereinigung zweier echter abgeschlossener Teilmengen ist.

Verschiedenes
&#8226;        Metrisierbar: Ein Raum ist metrisierbar, falls er hom&ouml;omorph zu einem metrischen Raum ist. Metrisierbare R&auml;ume sind immer Hausdorff und parakompakt (und daher normal und Tychonoff) und erst-abz&auml;hlbar.
&#8226;        Lokal metrisierbar: Ein Raum ist lokal metrisierbar, falls jeder Punkt eine metrisierbare Umgebung besitzt.
&#8226;        Homogen: Ein Raum X ist homogen, falls es für alle x und y aus X einen Hom&ouml;omorphismus f : X -> X gibt, so dass f( = y. Anschaulich gesagt bedeutet dies, dass der Raum an jedem Punkt gleich aussieht. Alle topologischen Gruppen sind homogen.
&#8226;        Fixpunkteigenschaft: Ein Raum X hat die Fixpunkteigenschaft, wenn jede stetige Abbildung  einen Fixpunkt besitzt. Die Sph&auml;re Sn hat diese Eigenschaft nicht, da die Punktspiegelung am Mittelpunkt keine Fixpunkte besitzt. Für Vollkugeln Dn besagt der Fixpunktsatz von Brouwer, dass sie diese Eigenschaft besitzt.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:22:06 | 显示全部楼层

泛函分析

泛函分析:度量空间、巴拿赫空间、希尔伯特空间。
Funktionanalysis: der Matrixraum, der Banach Raum, der Hilbert Raum.


Funktionalanalysis

Die Funktionalanalysis ist der Zweig der Mathematik, der sich mit dem Studium von Funktionenr&auml;umen besch&auml;ftigt. Die Funktionalanalysis kann als Teil oder als Erweiterung der Analysis angesehen werden.
Die historischen Wurzeln der Funktionalanalysis liegen im Studium der Fourier-Transformation (und &auml;hnlicher Transformationen) und der Untersuchung von Differential- und Integralgleichungen. Der Wortbestandteil "funktional" geht zurück auf die Variationsrechnung: Funktionale sind Funktionen, deren Argumente wiederum Funktionen sind.
Aus moderner Sicht besteht die Funktionalanalysis aus dem Studium vollst&auml;ndiger Vektorr&auml;ume über den reellen oder komplexen Zahlen. Solche R&auml;ume hei&szlig;en Banachr&auml;ume. Ein wichtiges Beispiel sind Hilbertr&auml;ume, bei denen die Norm von einem Skalarprodukt erzeugt wird. Diese R&auml;ume sind von grundlegender Bedeutung für die mathematische Formulierung der Quantenmechanik. Etwas allgemeiner werden in der Funktionalanalysis auch Fréchet-R&auml;ume und andere topologische Vektorr&auml;ume untersucht, die keine Norm haben.
Ein wichtiger Untersuchungsgegenstand sind stetige lineare Operatoren auf Banach- oder Hilbert-R&auml;umen.
Hilbertr&auml;ume k&ouml;nnen vollst&auml;ndig klassifiziert werden: Für jede M&auml;chtigkeit einer Basis existiert (bis auf Isomorphie) genau ein Hilbertraum zu einem K&ouml;rper. Da endlich-dimensionale Hilbertr&auml;ume von der linearen Algebra erfasst werden und jeder Morphismus zwischen Hilbertr&auml;umen zerlegt werden kann in Morphismen von Hilbertr&auml;umen der Dimension  (Aleph Null, siehe Abz&auml;hlbarkeit), betrachtet man in der Funktionalanalysis haupts&auml;chlich den Hilbertraum der Dimension Aleph Null und seine Morphismen. Dies ist der Raum  aller Folgen mit der Eigenschaft, dass die Summe der Quadrate aller Folgenglieder endlich ist.
Banachr&auml;ume sind dagegen viel komplexer. Es gibt zum Beispiel keine praktisch nutzbare allgemeine Definition einer Basis (z.B. ist eine Basis vom unter Basis (Vektorraum) beschriebenen Typ (auch Hamelbasis genannt) hier meist nicht-konstruktiv, l&auml;sst sich also nicht explizit angeben).
Für jede reelle Zahl p ≥ 1 gibt es den Banachraum "aller Lebesgue-messbaren Funktionen, deren p-te Potenz des Betrags ein endliches Integral hat" (siehe Lp-Raum).
Beim Studium von Banachr&auml;umen ist die Untersuchung des Dualraumes ein wichtiger Teil. Der Dualraum besteht aus allen stetigen linearen Funktionen vom Banachraum in die reellen (oder komplexen) Zahlen. Wie in der linearen Algebra muss auch hier der Dualraum des Dualraums nicht isomorph zum ursprünglichen Raum sein, aber es gibt stets einen Monomorphismus von einem Raum in das Dual seines Dualraums.
Der Begriff der Ableitung l&auml;sst sich auf Funktionen zwischen Banachr&auml;umen so verallgemeinern, dass die Ableitung in einem Punkt eine stetige lineare Abbildung ist.

Vollst&auml;ndiger Raum

Ein vollst&auml;ndiger Raum ist in der Analysis ein metrischer Raum M, in dem jede Cauchy-Folge von Punkten aus M gegen ein Element von M konvergiert.
Anschaulich ist ein Raum vollst&auml;ndig, wenn er keine "L&ouml;cher" hat, also keine "unkte fehlen". Zum Beispiel ist der Raum der rationalen Zahlen nicht vollst&auml;ndig, weil z.B. √2 nicht rational ist. Es ist aber stets m&ouml;glich, die L&ouml;cher auszufüllen, einen unvollst&auml;ndigen metrischen Raum zu vervollst&auml;ndigen.

Beispiele
Die Menge  der rationalen Zahlen mit der Betragsmetrik (erzeugt vom reellen Absolutbetrag) ist unvollst&auml;ndig. Oben wurde bereits √2 als irrationale Zahl genannt, und die Folge rationaler Zahlen

ist eine Cauchy-Folge, die innerhalb von Q nicht konvergiert, denn ihr Grenzwert ist gerade √2.
Das offene Intervall (0,1), ebenfalls mit der Betragsmetrik, ist ebenfalls nicht vollst&auml;ndig, denn die Cauchy-Folge  hat keinen Grenzwert in diesem Intervall. Das abgeschlossene Intervall [0,1] dagegen ist vollst&auml;ndig, der Grenzwert 0 dieser Folge liegt darin.
Der Raum der reellen Zahlen und der der komplexen Zahlen (beide mit der Betragsmetrik) sind beide vollst&auml;ndig, ebenso wie der euklidische Vektorraum Rn. Viele Vektorr&auml;ume sind vollst&auml;ndig, andere nicht; die vollst&auml;ndigen Vektorr&auml;ume nennt man Banachr&auml;ume.
Der Raum  der p-adischen Zahlen ist vollst&auml;ndig für jede Primzahl p. Dieser Raum ist die Vervollst&auml;ndigung von Q bezüglich der Metrik des p-adischen Betrags, so wie  die Vervollst&auml;ndigung von Q für die Metrik des Absolutbetrags ist.
Ist S eine beliebige nichtleere Menge, dann kann man die Menge SN aller Folgen in S zu einem metrischen Raum machen, indem man den Abstand zweier verschiedener Folgen (xn),(yn) auf den Wert 1 / N setzt, wobei N der kleinste Index ist, für den xN verschieden ist von yN, und den Abstand einer Folge von sich selbst auf 0 setzt. Dieser metrische Raum ist dann vollst&auml;ndig (und ultrametrisch). Er ist hom&ouml;omorph zum Produkt abz&auml;hlbar vieler Kopien des diskreten Raums S.

Vervollst&auml;ndigung
Für jeden metrischen Raum M gibt es einen vollst&auml;ndigen metrischen Raum M' , der M als dichten Teilraum enth&auml;lt. Diesen Raum nennt man eine Vervollst&auml;ndigung von M. Da alle Vervollst&auml;ndigungen von M metrisch isomorph sind, spricht man auch von der Vervollst&auml;ndigung von M.
Die Vervollst&auml;ndigung von M kann man konstruieren als Menge von &Auml;quivalenzklassen von Cauchy-Folgen in M. Für zwei Cauchy-Folgen (xn)n und (yn)n in M definieren wir ihren Abstand durch  . Dieser Abstand existiert, er ist aber nur eine Pseudometrik, denn verschiedene Cauchy-Folgen k&ouml;nnen den Abstand 0 haben. Diese Eigenschaft, "x,y haben Abstand 0", ist eine &Auml;quivalenzrelation auf der Menge der Cauchy-Folgen, und die Menge aller &Auml;quivalenzklassen M' ist mit diesem Abstandsbegriff ein metrischer Raum, und zwar ein vollst&auml;ndiger. Identifiziert man jedes Element x aus M mit der &Auml;quivalenzklasse der konstanten Folge (n, so erh&auml;lt man eine isometrische Einbettung von M in M' .
Cantors Konstruktion der reellen Zahlen aus den rationalen ist ein Spezialfall hiervon. Wie oben schon gesagt, erh&auml;lt man andere metrische R&auml;ume Qp, wenn man statt der gew&ouml;hnlichen Betragsmetrik eine p-adische Metrik verwendet und Q vervollst&auml;ndigt.
Vervollst&auml;ndigt man einen normierten Vektorraum, so erh&auml;lt man einen Banachraum, der den ursprünglichen Raum als dichten Teilraum enth&auml;lt, und vervollst&auml;ndigt man einen euklidischen Vektorraum, so erh&auml;lt man einen Hilbertraum, in dem der ursprüngliche Raum dicht liegt.
Stetige Abbildungen von M in einen vollst&auml;ndigen Raum lassen sich eindeutig zu stetigen Abbildungen auf M' fortsetzen. Insbesondere stimmen die R&auml;ume der stetigen reell- oder komplexwertigen Funktionen auf M und M' überein.


Ein Banach-Raum, benannt nach dem Mathematiker Stefan Banach, ist ein vollst&auml;ndiger normierter linearer Raum.
Ein Banach-Raum ist also ein Vektorraum V über einem K&ouml;rper K (normalerweise die reellen oder komplexen Zahlen) mit einer Norm und einer durch diese Norm induzierten Metrik, bezüglich der jede Cauchy-Folge aus Elementen von V gegen ein Element von V konvergiert.
Banach-R&auml;ume geh&ouml;ren zu den zentralen Studienobjekten der Funktionalanalysis. Die interessantesten Banach-R&auml;ume sind unendlich-dimensionale Funktionenr&auml;ume.


Ein Hilbert-Raum (auch Hilbertraum), benannt nach dem Mathematiker David Hilbert, ist eine Verallgemeinerung des euklidischen Raums auf unendlich viele Dimensionen.
Der Hilbert-Raum ist ein Spezialfall eines Innenproduktraums (=Pr&auml;hilbertraums), d.h. ein Vektorraum über den reellen Zahlen oder den komplexen Zahlen mit einem Skalarprodukt (=Innenprodukt). Das Skalarprodukt induziert eine Norm und eine Metrik.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:23:31 | 显示全部楼层

微分几何

微分几何:用数学分析的思想研究空间曲线和曲面的局部性质。
Differentialgeometrie: Sie basiert an der Analysis, die Teilbeschaffenheit von der Kurve und der Oberflaeche im Raum zu forschen.


Differentialgeometrie

Die Differentialgeometrie stellt als Teilgebiet der Mathematik die Synthese von Analysis und Geometrie dar.

Klassische Differentialgeometrie
Die elementare Differentialgeometrie besch&auml;ftigt sich mit Kurven und Fl&auml;chen im dreidimensionalen Anschauungsraum und ihren Krümmungseigenschaften. Zu den klassischen Studienobjekten geh&ouml;ren beispielsweise die Minimalfl&auml;chen, die in der Natur als Formen von Seifenh&auml;uten entstehen.

Methoden

Koordinatentransformationen
Koordinatentransformationen sind ein wichtiges Werkzeug der Differentialgeometrie, um die Anpassung einer Problemstellung an geometrischen Objekte zu erm&ouml;glichen.
Will man Abst&auml;nde auf einer Kugeloberfl&auml;che untersuchen, so wird man Kugelkoordinaten verwenden, betrachtet man euklidische Abst&auml;nde im Raum, so verwendet man kartesische Koordinaten.
Ein einfacheres Beispiel ist der &Uuml;bergang von kartesischen Koordinaten in der Ebene zu Polarkoordinaten, mit denen man eine Kreislinie einfacher beschreiben kann.
f(r,Φ) = (rcosΦ,rsinΦ) = (x,y)
Die Koordinaten (x,y) berechnen sich aus (r,Φ) folgenderma&szlig;en:
&#8226;        x(r,Φ) = rcosΦ
&#8226;        y(r,Φ) = rsinΦ
x und y werden auch als Komponentenfunktionen von f bezeichnet. Hierfür lassen sich die (totalen) Differentiale angeben:


Man bezeichnet dx,dy,dr, dφ als Koordinatendifferentiale. Bei diesem Beispiel f&auml;llt die Bedeutung von d als Differentialoperator mit der Bedeutung eines infinitesimalen Abstandes zusammen.
Kugelkoordinaten werden auch als krummlinige Koordinaten bezeichnet, da sie die Abstandberechnung auf einer gekrümmten Fl&auml;che, der Kugeloberfl&auml;che, erm&ouml;glichen.
Ein wesentliches Hilfsmittel der klassische Differentialgeometrie sind Koordinatentransformationen zwischen beliebigen Koordinaten, um geometrische Strukturen beschreiben zu k&ouml;nnen. Oft werden krummlinige Koordinaten verwendet.
Die aus der Analysis bekannten Differentialoperatoren werden auf krummlinige Differentialoperatoren erweitert.

Kovariante Ableitung
Ein krummliniger Differentialoperator ist z.B. die kovariante Ableitung, die im Riemannschen Raum verwendet wird.
Krummlinige Differentialoperatoren erm&ouml;glichen die Definition von Verbindungslinien in gekrümmten R&auml;umen, z.B. die Definition von Geod&auml;ten im Riemannschen Raum. Geod&auml;tische Linien sind die kürzesten Verbindungen zwischen zwei Punkten auf einer Kugeloberfl&auml;che. Die L&auml;ngenkreise auf einer Kugel sind Beispiele für geod&auml;tische Liníen, nicht aber die Breitenkreise (Ausnahme: &Auml;quator).
Mit Hilfe allgemeiner Koordinatentransformationen werden im Riemannschen Raum die Christoffelsymbole  definiert.
Die Christoffelsymbole gehen in die Definition der kovarianten Ableitung eines Vektorfeldes ein.
Die kovariante Ableitung ist eine Verallgemeinerung der partiellen Ableitung des flachen (euklidischen) Raumes für gekrümmte R&auml;ume. Sie reduziert sich im euklidischen Raum zur partiellen Ableitung. Im gekrümmten Raum sind die kovarianten Ableitungen eines Vektorfeldes im Allgemeinen nicht miteinander vertauschbar, ihre Nichtvertauschbarkeit wird zur Definition des Riemannschen Krümmungstensors verwendet.
Ein weiterer wichtiger Begriff im Zusammenhang mit gekrümmten R&auml;umen ist die Parallelverschiebung. Die Parallelverschiebung eines Vektors entlang einer geschlossenen Kurve führt im gekrümmten Raum dazu, dass sich der verschobene Vektor mit seinem Ausgangsvektor nicht deckt.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:24:29 | 显示全部楼层

偏微分方程

Partielle Differentialgleichung

Eine Partielle Differentialgleichung (Abkürzung PDGL oder PDE für eng. partial differential equation) ist eine Differentialgleichung, die partielle Ableitungen enth&auml;lt.

Definition
Etwas genauer gesagt ist eine PDE eine Gleichung (oder ein Gleichungssystem) für eine oder mehrere unbekannte Funktionen, die folgende Kriterien erfüllt:
&#8226;        die unbekannte Funktion h&auml;ngt von mindestens zwei Variablen ab (wenn sie nur von einer Variable abh&auml;ngt, bezeichnet man sie als gew&ouml;hnliche Differentialgleichung, oder kurz nur Differentialgleichung)
&#8226;        in der PDE kommen partielle Ableitungen nach mindestens 2 Variablen vor
&#8226;        in der Gleichung kommen nur die Funktion, sowie deren partielle Ableitungen, jeweils am gleichen Punkt ausgewertet vor.
Die implizite Form einer partiellen Differentialgleichung für eine Funktion u, die von zwei Variablen x und y abh&auml;ngt, lautet

wobei F eine beliebige Funktion ist.

Einteilung
Bei linearen PDG unterscheidet man weiter zwischen hyperbolischen (z.B. die Wellengleichung), parabolischen (z.B. die W&auml;rmeleitungsgleichung) und elliptischen (z.B. die Poisson-Gleichung) Differentialgleichungen. Anschaulich betrachtet unterscheiden sich die Typen durch die Art der Ausbreitung von St&ouml;rungen in der L&ouml;sung. Diese Klassifizierung ist allerdings nicht mehr eindeutig, es gibt also partielle Differentialgleichungen, die einen gemischten Charakter haben. Als Beispiel für die Einteilung in elliptisch, parabolisch und hyperbolisch sei eine partielle Differentialgleichung der Ordnung 2 in 2 Variablen herangezogen:

Bei der Einteilung werden immer nur die Koeffizienten der h&ouml;chsten Ableitungen (hier 2. Ordnung) in der Gleichung betrachtet:
Wenn a(x,y)c(x,y) &#8722; b(x,y)2 / 4 > 0 ist die Gleichung in (x,y) elliptisch
Wenn a(x,y)c(x,y) &#8722; b(x,y)2 / 4 = 0 ist die Gleichung in (x,y) parabolisch
Wenn a(x,y)c(x,y) &#8722; b(x,y)2 / 4 < 0 ist die Gleichung in (x,y) hyperbolisch
Diese Unterscheidung kann man auch darauf zurückführen, ob die Matrix (a(x,y) b(x,y)/2; b(x,y)/2 c(x,y) ) positiv definit (&#8658;elliptisch), positiv semidefinit, aber nicht definit(singul&auml;r) (&#8658;parabolisch), oder indefinit (mit genau einem negativen Eigenwert) (&#8658;hyperbolisch) ist. Da a,b und c von x und y abh&auml;ngen h&auml;ngt der Typ der Differentialgleichung vom Ort ab.Für mehr als drei Ver&auml;nderliche ist diese Einteilung nicht mehr vollst&auml;ndig, d.h. man kann z.B im  leicht Beispiele konstruieren die nicht elliptisch, parabolisch oder hyperbolisch sind.
Rand- und Anfangswertprobleme
Eine partielle Differentialgleichung per se hat im Allgemeinen mehrere L&ouml;sungen. Um eine eindeutige L&ouml;sung zu bekommen braucht es gewisse Zusatzbedingungen, n&auml;mlich Rand- und/oder Anfangsbedingungen. Diese Situation ist &auml;hnlich wie bei den gew&ouml;hnlichen Differentialgleichungen, wo man Anfangsbedingungen in einem Punkt braucht. Bei PDGen reicht die Vorgabe eines Funktionswertes an einem Punkt nicht aus, man muss Funktionswerte (und/oder Ableitungen) auf einer Mannigfaltigkeit vorgeben.
Nicht jede Zusatzbedingung führt zu einer vernünftigen L&ouml;sung, das Ganze h&auml;ngt von der Art der Gleichung ab. Typische Beispiele sind
&#8226;        Dirichlet-Randbedingungen (für elliptische Probleme)
&#8226;        Neumann-Randbedingungen (für elliptische Probleme)
&#8226;        Anfangs- und Randbedingungen (für parabolische Probleme)
&#8226;        Cauchy-Probleme (für hyperbolische Probleme)

Elliptische partielle Differentialgleichungen
Diese treten typischerweise in Zusammenhang mit zeitunabh&auml;ngigen (station&auml;ren) Problemen auf. Ein weiteres Kennzeichen ist, dass elliptische Gleichungen oftmals einen Zustand minimaler Energie beschreiben, also von Variationsproblemen her kommen. Das Paradebeispiel ist die Laplace-Gleichung, bzw die Poisson-Gleichung. Diese Gleichungen beschreiben etwa die (station&auml;re) Temperaturverteilung in einem K&ouml;rper, oder auch die elektrostatische Ladungsverteilung in einem K&ouml;rper. Au&szlig;erdem ist das (Newtonsche) Gravitationspotential eine L&ouml;sung der Poisson-Gleichung.
Bei elliptischen Gleichungen sind die am h&auml;ufigsten auftretenden Randbedingungen entweder Dirichlet-Randbedingungen oder Neumann-Randbedingungen. Die erstere bedeutet, dass die Werte der gesuchten Funktion auf dem Rand vorgegeben sind, w&auml;hrend die zweite eine Vorgabe der Normalenableitung der gesuchten Funktion ist. Am Beispiel der Temperaturverteilung soll der Unterschied klargemacht werden: Steckt man ein Objekt in Eiswasser, dann ist die Temperatur am Rand 0 Grad. Damit ist die Temperaturverteilung im Inneren die L&ouml;sung eines Dirichlet-Randwertproblems. Ein anderer Fall tritt auf, wenn man den K&ouml;rper isoliert. Hier ist zwar nicht die Temperatur bekannt, aber durch Isolation ist der W&auml;rmeflu&szlig; am Rand 0. Da der Fluss mit der Normalableitung in Verbindung gebracht werden kann, führt dies auf ein Neumann-Problem. &Auml;hnliches gilt in der Elektrostatik: Kennt man die Spannung die am Rand angelegt wird, kommt man zu einem Dirichlet-Problem, kennt man hingegen die Stromst&auml;rke am Rand kommt man zu einem Neumann-Problem.
Eine nichtlineare Gleichung, die elliptisch ist, ist die Gleichung für Minimalfl&auml;chen (Minimal surface equation), diese beschreibt eine Seifenhaut, die sich bildet, wenn man ein Drahtgestell in Seifenlauge taucht.

Parabolische partielle Differentialgleichungen
Dieser Typ von Gleichungen beschreibt &auml;hnliche Ph&auml;nomene wie elliptische Gleichungen, aber im instation&auml;ren Fall. Das bei weitem wichtigste Beispiel einer parabolischen Gleichung ist die W&auml;rmeleitungsgleichung, die das Abkühlen und Aufheizen eines K&ouml;rpers beschreibt. Diffusionsprozesse werden ebenfalls durch diese Gleichung beschreiben. Parabolische Gleichungen führen auf ein Anfangs-Randwertproblem. Beispielsweise müssen bei der W&auml;rmeleitungsgleichung am (r&auml;umlichen) Rand des Gebietes für alle Zeiten entweder die Temperatur oder der Temperaturflu&szlig; vorgegeben werden. Dies entspricht dem Fall von Dirichlet- oder Neumannbedingungen im elliptischen Fall. Zus&auml;tzlich muss noch die Temperaturverteilung am Anfang (zum Zeitpunkt 0) vorgegeben werden. Insgesamt ben&ouml;tigen also parabolische Gleichungen Bedingung am r&auml;umlichen Rand und zum Anfangszeitpunkt. Ein weiterer (nichtlinearer) Vertreter von parabolischen Gleichungen ist die Korteweg-de Vries-Gleichung, die Wasserwellen in Ufern&auml;he beschreibt.

Hyperbolische partielle Differentialgleichungen
Die typische hyperbolische Gleichung ist die Wellengleichung. Allgemein werden durch diese Art von Gleichungen Wellen und deren Ausbreitung beschrieben. Au&szlig;erdem sind Gleichungen erster Ordnung immer hyperbolische. Im Unterschied zu parabolischen und elliptischen Gleichung werden L&ouml;sungen von hyperbolischen Gleichungen wenig bis gar nicht ged&auml;mpft. Das führt einerseits dazu, dass die L&ouml;sungstheorie schwieriger wird, da mit weniger Differenzierbarkeit gerechnet werden kann. Anderseits k&ouml;nnen sich Wellen erst durch diese fehlende D&auml;mpfung über weite Strecken ausbreiten.
Die zu diesem Typ geh&ouml;rigen Anfangs- und Randwerte führen auf Cauchy-Probleme: Das bedeutet, dass wie im parabolischen Fall zus&auml;tzlich zu r&auml;umlichen Randbedingungen Anfangswerte ben&ouml;tigt werden. Bei hyperbolischen Gleichungen zweiter Ordnung ben&ouml;tigt man aber zwei Anfangswerte: Den Funktionswert und die zeitliche Ableitung desselben am Anfang. Am Beispiel einer eingespannten Saite soll dies verdeutlicht werden: Die Auslenkung der Saite erfüllt die Wellengleichung. Wenn die Saite an den Enden eingespannt ist, führt dies auf die r&auml;umlichen Randbedingungen, in diesem Fall ist die Auslenkung am Rand 0 (weil eingespannt), damit ist der Funktionswert am Rand bekannt und es ergeben sich Dirichlet-Randbedingungen. (Im Fall von frei schwingenden Objekten, wie in Holzblasinstrumenten kommt man dementsprechen auf Neumannbedingungen). Zus&auml;tzlich müssen jetzt noch zwei Anfangsbedingungen vorgegeben werden: Die Auslenkung (entspricht dem Funktionswert) am Anfang, und die Geschwindigkeit mit der die Saite am Anfang angezupft wird (entspricht der zeitlichen Ableitung). Mit diesem Bedingungen kann die Auslenkung zu allen sp&auml;teren Zeitpunkten eindeutig gel&ouml;st werden.
Hyperbolische Gleichungen mit paarweise verschiedenen Eigenwerten hei&szlig;en strikt hyperbolisch. Hier ist die L&ouml;sungstheorie auch für nichtlineare Systeme wohlbekannt, ist die Gleichung nichtstrikt hyperbolisch, wie beispielsweise die mehrdimensionalen Euler-Gleichungen oder die Gleichungen der Magneto-Hydrodynamik, ist dies nicht mehr der Fall.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:25:21 | 显示全部楼层

计算机图形学

Computergrafik

Die Computergrafik ist ein Teilbereich der Informatik, der sich mit der künstlichen Erzeugung von Bildern mit Hilfe von Computern besch&auml;ftigt. Mit derartigen Verfahren erzeugte Bilder nennt man auch Computergrafiken. Verwandte, aber abgegrenzte Fachrichtungen sind Bildverarbeitung, Computer Vision und Mensch-Maschine-Kommunikation.

Geschichte
&#8226;        ca.1950: Erste Nadeldrucker und Kathodenstrahlr&ouml;hren-Bildschirme.
&#8226;        Anfang der 1950er: Erste Animation eines &#8222;springenden Balls“ auf einem Oszilloskopen von Jay W. Forrester am MIT.
&#8226;        1961: Sketchpad. Ein Programm zum Erstellen von Grafiken mit Lichtgriffel und Tastatur. Entstanden im Rahmen der Dissertation von Ivan Sutherland am MIT.
&#8226;        1973: Erste SIGGRAPH-Tagung der ACM.
&#8226;        1976: Im Film Futureworld wird zum ersten Mal eine Computergrafik verwendet: Das animierte Drahtgittermodell einer Hand.
&#8226;        1980: Erste IBM- und Apple-Rechner mit grafischer Oberfl&auml;che.
&#8226;        1981: IBM führt den CGA-Standard ein. Damit lassen sich 320x200 Pixel bei 4 Farben darstellen.
&#8226;        1982: Der Film Tron kommt in die amerikanischen Kinos, der erste Film, in dem reine Computeranimationen verwendet werden. Gründung der Firma Silicon Graphics.
&#8226;        1984: Cindy Goral entwickelt das Radiosity-Verfahren.
&#8226;        1986: Die Firma Pixar wird gegründet und wird im selben Jahr mit dem vollst&auml;ndig im Computer erzeugten Film Luxo Jr. für den Oscar für den besten animierten Kurzfilm nominiert.
&#8226;        1993: OpenGL tr&auml;gt erheblich zur Standardisierung und damit der Verbreitung von 3D-Computergrafik bei.


2D-Computergrafik


Ann&auml;herung eines Viertelkreises durch Bildpunkte
Hauptartikel: 2D-Computergrafik
Die 2D-Computergrafik besch&auml;ftigt sich mit der Erzeugung von Bildern, deren Bestandteile sich in der Ebene beschreiben lassen. Bei diesen Bestandteilen, auch Primitiven genannt, handelt es sich meist um mathematisch einfach zu beschreibende Objekte wie Linien, Kreise oder Polygone.
Die beiden gro&szlig;en Bereiche der 2D-Computergrafik arbeiten mit Vektor- beziehungsweise mit Rastergrafiken. Bei ersteren besteht das Bild aus einer mathematischen Beschreibung der Primitiven, bei letzteren aus vielen Bildpunkten (Pixeln), die die Primitiven ann&auml;hern. Beide Darstellungsformen haben Vor- und Nachteile.

3D-Computergrafik


Ein gerendertes Bild
Hauptartikel: 3D-Computergrafik
Im Gegensatz zur 2D-Computergrafik werden die Primitiven der 3D-Computergrafik (etwa Kugeln oder Dreiecke) im dreidimensionalen Raum beschrieben. Die erzeugten Bilder k&ouml;nnen echte stereoskopische 3D-Bilder sein; meistens handelt es sich jedoch um zweidimensionale Rastergrafiken.
Die Gesamtheit von Primitiven, Materialeigenschaften und Lichtquellen nennt man Szene. Die 3D-Computergrafik besch&auml;ftigt sich sowohl mit dem Entwurf und der Beschreibung (Modellierung) der Szene als auch mit der Erzeugung eines Bildes oder Films aus dieser Szene (Rendern). Ein Teil der 3D-Computergrafik ist auf – m&ouml;glicherweise interaktive – Echtzeitanwendungen spezialisiert. Bei Nicht-Echtzeit-Verfahren wird oft auf bestm&ouml;gliche Bildqualit&auml;t oder Realismus wert gelegt; man spricht auch von fotorealistischem Rendern oder Bildsynthese.
Die beiden gro&szlig;en Familien von Renderverfahren sind Raytracing und Radiosity; für zeitkritische Anwendungen eignet sich Scanline Rendering.

Anwendungen
Anwendungen der Computergrafik reichen von der Industrie über die Wissenschaft bis zur Kunst.
Bei nahezu allen privat und gesch&auml;ftlich sowie bei vielen in der Industrie genutzten Computern kommt die Computergrafik als Bestandteil von grafischen Benutzeroberfl&auml;chen vor. Auch in zahlreichen Ver&ouml;ffentlichungen, vom World Wide Web bis hin zu professionellen Druckwerken, werden Computergrafiken verwendet.
Zur Visualisierung von Daten, sowohl im gesch&auml;ftlichen als auch im industriellen und wissenschaftlichen Bereich, kommt vielfach die 2D- oder 3D-Computergrafik zum Einsatz. In der Industrie kommt der Computergrafik im Rahmen der Steuerung, &Uuml;berwachung und Konzeption eine besondere Bedeutung zu; in letzterem Bereich ist sie ein Fundament des Computer Aided Design (CAD). Einen neueren Bereich bilden Smart Graphics.
In der Architektur erlaubt die 3D-Computergrafik, das Aussehen von Bauwerken vor ihrer Errichtung zu simulieren. Echtzeitanwendungen findet die Computergrafik in der virtuellen oder erweiterten Realit&auml;t, beispielsweise für medizinische oder milit&auml;rische Zwecke.
In der Unterhaltungs- und Werbebranche reicht das Spektrum der Computergrafik von der Erstellung einfacher Cartoons bis zu computergenerierten Werbespots oder ganzen Filmen mit vielen Spezialeffekten; in der Filmtechnik bezeichnet man gerenderte Bilder auch als Computer Generated Imagery (CGI). In modernen Computerspielen kommt Computergrafik systematisch zum Einsatz. Die Computergrafik ist heute nicht selten auch ein künstlerisches Ausdrucksmittel (Computerkunst).
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:26:03 | 显示全部楼层

控制论

Kybernetik

Die Kybernetik (zu altgr. kybernetiké téchne, &#8222;Steuermannskunst“, zu kybernétes, "Steuermann", lat. kybernesis "Leitung") ist die Wissenschaft von der Struktur komplexer Systeme, insbesondere der Kommunikation und Steuerung einer Rückkopplung (engl. Feedback) bzw. eines Regelkreises (siehe auch Regelungstechnik).
Weitere Kernbegriffe der Kybernetik sind
&#8226;        Ausl&ouml;sen, Steuern, Regeln,
&#8226;        Istwert und Sollwert,
&#8226;        Neuronale Netze,
&#8226;        Entropie,
&#8226;        Entscheidung und Spieltheorie sowie
&#8226;        Rezeptor und Effektor.
Das verbindende Konzept dieser zun&auml;chst als unzusammenh&auml;ngend erscheinenden Elemente ist der Begriff der Navigation, die dynamischen, selbstregulierenden Systemen dazu dient, ein Gleichgewicht aufrechtzuerhalten und ein vorgegebenes oder immanentes Ziel zu erreichen.
Ein typisches und zugleich einfaches kybernetisches System ist eine durch einen Thermostat gesteuerte Heizung. Der Thermostat misst die Raumtemperatur mit einem Sensor und vergleicht diesen Wert (Istwert) mit einem vorgegebenen Sollwert. Eine Diskrepanz zwischen diesen beiden Werte veranlasst den Thermostat dazu über den Effektor die Heizung so zu regulieren, dass der Ist-Wert den Soll-Wert erreicht. Die Steuerungsakte werden wiederum über den Sensor rückgekoppelt (m.a.W. der Thermostat erh&auml;lt ein Feedback über die Wirkung seiner Steuerungsakte).


Rückkopplung
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Der Begriff der Rückkopplung (auch: die Rückkoppelung) stammt aus der elektrischen Schaltungstechnik. Inzwischen wird er aber, synonym auch das englische Feedback, in einem gr&ouml;&szlig;eren Zusammenhang zur Bezeichnung von Vorg&auml;ngen verwendet, die sich auf ihre eigenen Ursachen oder Eingangsgr&ouml;&szlig;en auswirken.

Elektrische Schaltungstechnik
1913 entwickelte Edwin Howard Armstrong (* 1890 - &#8224; 1954) aufgrund des Ph&auml;nomens der Rückkopplung bei einer Triode eine Sender- beziehungsweise Empf&auml;ngerschaltung. Diese Entwicklung geschah zeitgleich mit sechs anderen Technikern, was weltweite Rechtsstreitigkeiten um Patente zur Folge hatte. 1927 entdeckte der Telefoningenieur Harold Stephen Black, dass man die Qualit&auml;t eines Signalverst&auml;rkers erheblich verbessern kann, indem man einen Teil des Ausgangssignals vom Eingangssignal subtrahiert (Gegenkopplung).

Von der Kybernetik und Systemtheorie wurde das Konzept der Rückkopplung auf beliebige Wirkzusammenh&auml;nge verallgemeinert. Rückkopplung wurde sowohl in &auml;lteren technischen Erfindungen (z.B. 1788 der Fliehkraftregler von James Watt) als auch in biologischen und sozialen Systemen gefunden.
Negative und positive Rückkopplung
Je nach der Wirkungsbeziehung der verkoppelten Elemente hat ein solcher Wirkungskreislauf dann:
&#8226;        selbstverst&auml;rkende Eigenschaften (positive Rückkopplung, Mitkopplung), wenn er eine Kette sich verst&auml;rkender Elemente enth&auml;lt. Dies ist eine Gefahr, da dann die beteiligten Gr&ouml;&szlig;en über alle Ma&szlig;en anwachsen, und durch die Endlichkeit der Umwelt solche Wirkungskreisl&auml;ufe nicht dauerhaft stabil sein k&ouml;nnen (umgangssprachlich auch Teufelskreis).
o        Beispiele: Schuldenfalle, Explosionen, Resonanzkatastrophe, Kettenreaktion
&#8226;        selbstschw&auml;chende Eigenschaften (negative Rückkopplung, Gegenkopplung), wenn er eine Kette sich vermindernder Elemente enth&auml;lt. Dieses führt zu einem Minimum bzw. Verschwinden von Aktivit&auml;t.
o        Beispiel: Die oben erw&auml;hnte gegengekoppelte Verst&auml;rkerschaltung von Harold Stephen Black
&#8226;        selbstbegrenzende, regelnde Eigenschaften, wenn verst&auml;rkende und schw&auml;chende Kopplungen so zusammengebracht sind, dass sie gerade so ansprechen, dass sie die Abweichung eines Istwertes von einem Sollwert messen und zu dieser Abweichung gegensteuern, also die Abweichung minimieren. Mit anderen Worten, sie stabilisieren den Sollwert. Rückkopplungsschleifen mit Selbstregulationseigenschaften, der F&auml;higkeit zur Hom&ouml;ostase, nennt man Regelkreise, ihre Anwendung finden sie in der Regelungstechnik und in allen Lebewesen.
o        Beispiele: K&auml;figl&auml;ufermotor, Warmwassererhitzer mit Thermostat
&#8226;        selbstschwingende Eigenschaften, wenn er eine Mischung aus st&auml;rkenden und schw&auml;chenden Kopplungen enth&auml;lt, wobei mindestens eine Rückkopplungsart zeitversetzt anspricht. Die Werte pendeln also zwischen bestimmten Minima und Maxima, je nach aktueller Wertlage. Dies ist die Standardsituation in einem System verkoppelter Elemente, die ja zum allergr&ouml;&szlig;ten Teil immer eine Mischung f&ouml;rdernder und hemmender Einflüsse darstellt und ein Spezialfall des idealen Regelkreises, der Abweichungen von einem Sollwert instantan korrigiert.
o        Beispiele: R&auml;uber-Beute-Beziehung, Sinus-Oszillatoren, Schwingkreis, Rhythmus der Cortison-Sekretion, zirkadiane biologische Rhythmen, Menstruationszyklus
Die Begrenzung einer unerwünschten Aufschwingung durch Rückkopplung in einem Regelkreis kann durch eine Hysterese-Funktion erfolgen, die eine Verz&ouml;gerung der Soll/Ist-Reaktion bewirkt.
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 楼主| 发表于 2006-6-2 00:35:26 | 显示全部楼层

啊,贴完才发现可看性很差。版式也乱了,图也没了。
还有刚发现的附件功能。
就打个包上传吧。
晕,不能传rar还限的这么小啊。。。
其他大的就传不了了。
晕附件呢...
好吧,正文标题改了列表里也是不变的哦...就这样吧。。。
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