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Kurs:Mathematik für Anwender (Osnabrück 2019-2020)/Teil II/Arbeitsblatt 34

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Übungsaufgaben

Zeige, dass das Standardskalarprodukt auf dem in der Tat ein Skalarprodukt ist.



Es sei ein reeller Vektorraum mit einem Skalarprodukt und sei    ein Untervektorraum. Zeige, dass die Einschränkung des Skalarproduktes auf ebenfalls ein Skalarprodukt ist.



Es sei ein Vektorraum über mit einem Skalarprodukt und der zugehörigen Norm . Zeige, dass die Beziehung

gilt.



Was bedeutet die Polarisationsformel für ein reelles Skalarprodukt für die Multiplikation von reellen Zahlen?



Es sei ein reeller Vektorraum mit einem Skalarprodukt . Bestätige



Es sei ein Vektorraum über mit einem Skalarprodukt und der zugehörigen Norm . Zeige, dass die sogenannte Parallelogrammgleichung

gilt.



Es sei ein Vektorraum über mit einem Skalarprodukt . Zeige, dass der zugehörige Abstand die folgenden Eigenschaften besitzt (dabei sind ).

  1. Es ist .
  2. Es ist genau dann, wenn .
  3. Es ist .
  4. Es ist



Es sei  .  Zeige, dass für die Norm    auf dem kein Skalarprodukt mit der Eigenschaft    existiert.



Bestimme, welche der folgenden Vektoren im zueinander orthogonal bezüglich des Standardskalarproduktes sind.



Es sei ein reeller Vektorraum mit einem Skalarprodukt und sei    ein Untervektorraum. Zeige, dass das orthogonale Komplement ebenfalls ein Untervektorraum von ist.



Bestimme das orthogonale Komplement zu dem von und erzeugten Untervektorraum im .



Wende das Schmidtsche Orthonormalisierungsverfahren auf die Basis

des an.



Bestimme das orthogonale Komplement zu dem von erzeugten Untervektorraum im .



Der sei mit dem Standardskalarprodukt versehen. Es sei    der Kern der linearen Abbildung

versehen mit dem eingeschränkten Skalarprodukt. Man bestimme eine Orthonormalbasis für .


Es seien Vektorräume über mit Skalarprodukten und

eine lineare Abbildung. Dann heißt eine Isometrie, wenn

für alle    gilt.



Es sei ein euklidischer Vektorraum der Dimension . Zeige, dass eine Vektorfamilie    genau dann eine Orthonormalbasis von ist, wenn die zugehörige lineare Abbildung

eine Isometrie zwischen und ist.



Man gebe ein Beispiel einer bijektiven linearen Abbildung

an, die keine Isometrie ist, für die aber für alle    die Beziehung

gilt.



Betrachte die Linearform


a) Bestimme den Vektor    mit der Eigenschaft

wobei das Standardskalarprodukt bezeichnet.


b) Es sei    und es sei    die Einschränkung von auf . Bestimme den Vektor    mit der Eigenschaft

wobei die Einschränkung des Standardskalarprodukts auf bezeichnet.



Es sei ein euklidischer Vektorraum und    ein Untervektorraum, der mit dem induzierten Skalarprodukt versehen sei. Es sei

eine Linearform und    der zugehörige Gradient im Sinne von Lemma 34.18. Zeige, dass der Gradient    zur Einschränkung die orthogonale Projektion von auf ist.



Wir betrachten die Linearform

  1. Bestimme den Gradienten zu bezüglich des Standardskalarproduktes.
  2. Bestimme den Gradienten zu bezüglich des Skalarproduktes auf , das durch

    gegeben ist.




Aufgaben zum Abgeben

Aufgabe (2 Punkte)

Es sei ein reeller Vektorraum mit einem Skalarprodukt . Beweise den Satz des Pythagoras: Für zwei Vektoren , die senkrecht aufeinander stehen, gilt die Beziehung



Aufgabe (4 Punkte)

Bestimme das orthogonale Komplement zu dem von und erzeugten Untervektorraum im .



Aufgabe (3 Punkte)

Es sei ein euklidischer Vektorraum und sei    eine Orthonormalbasis von . Zeige, dass für jeden Vektor    die Beziehung

gilt.



Aufgabe (3 Punkte)

Wende das Schmidtsche Orthonormalisierungsverfahren auf die Basis

des , versehen mit dem Standardskalarprodukt, an.



Aufgabe (4 Punkte)

Der sei mit dem Standardskalarprodukt versehen. Es sei    der Kern der linearen Abbildung

versehen mit dem eingeschränkten Skalarprodukt. Man bestimme eine Orthonormalbasis für .



Aufgabe (6 Punkte)

Es sei ein euklidischer Vektorraum und sei

eine lineare Abbildung. Zeige, dass die folgenden Aussagen äquivalent sind.

  1. ist eine Isometrie.
  2. Für jeden Vektor mit    ist auch  
  3. Für jede Orthonormalbasis , ist auch , eine Orthonormalbasis.
  4. Es gibt eine Orthonormalbasis , derart, dass auch , eine Orthonormalbasis ist.



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