6 Vektorräume und Komplexe Zahlen
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6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
6.1 <strong>Vektorräume</strong><br />
<strong>Vektorräume</strong> sind in gewisser Weise Verallgemeinerungen der <strong>Zahlen</strong>mengen. So gibt es<br />
in einem Vektorraum eine Addition mit Eigenschaften analog der für die reellen <strong>Zahlen</strong>.<br />
Außerdem kann man Vektoren durch die Multiplikation mit reellen <strong>Zahlen</strong> stauchen oder<br />
dehnen. Eine Multiplikation mit den von den reellen <strong>Zahlen</strong> gewohnten Eigenschaften gibt es<br />
jedoch im allgemeinen nicht. Daher werden verschiedene Arten von Ersatz-Multiplikationen<br />
(<strong>Zahlen</strong> mit Vektoren oder Vektoren mit Vektoren) betrachtet.<br />
Vektoren erlauben vielfältige innermathematische Anwendungen wie in der Geometrie oder<br />
Analysis, sowie auch außermathematische Anwendungen z. B. in der Mechanik. Je nach<br />
Anwendung haben sie unterschiedliche Formen.<br />
Ziel dieses Abschnittes ist einerseits die Wiederholung von Begriffen, welche von der Schule<br />
her bekannt sein sollten, <strong>und</strong> eine allgemeinere Einordnung.<br />
6.1.1 <strong>Zahlen</strong>körper<br />
Seien K eine Menge mit einer Addition „+“ <strong>und</strong> die Multiplikation „·“ mit folgenden<br />
Eigenschaften:<br />
∀x,y ∈ K: x + y = y + x<br />
(Kommutativgesetze)<br />
∀x,y ∈ K: x · y = y · x<br />
∀x,y, z ∈ K: x + (y + z) = (x + y) + z (Assoziativgesetze)<br />
∀x,y, z ∈ K: x · (y · z) = (x · y) · z<br />
∀x,y, z ∈ K: x · (y + z) = x · y + x · z (Distributivgesetz)<br />
∀x ∈ K: x + 0 = x, 1 · x = x (neutrale Elemente 0 bzw. 1<br />
∀x ∈ K: ∃ =1 − x ∈ K: x + (−x) = 0 (additiv inverse Zahl)<br />
∀x ∈ K \ {0}∃ =1 x −1 ∈ K: x −1 · x = 1) (multiplikativ inverse Zahl)<br />
Definition 6.1. Eine Menge K mit Operationen + <strong>und</strong> · <strong>und</strong> Elementen 0 ≠ 1 <strong>und</strong> obigen<br />
Gesetzen heißt (<strong>Zahlen</strong>-) Körper.<br />
Bemerkung 6.2. Die Menge N der natürlichen <strong>Zahlen</strong> <strong>und</strong> die Menge der ganzen <strong>Zahlen</strong><br />
Z bilden mit der üblichen Addition <strong>und</strong> Multiplikation keinen <strong>Zahlen</strong>körper, da Inverse<br />
Elemente zu Addition bzw. Multiplikation fehlen.<br />
105
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
Beispiel 6.3. Die Menge Q der rationalen <strong>Zahlen</strong> p q<br />
mit p, q ∈ Z, q ≠ 0 ausgestatter mit<br />
der üblichen Addition <strong>und</strong> der üblichen Multiplikation bildet einen <strong>Zahlen</strong>körper, wobei<br />
• rationale <strong>Zahlen</strong> p q <strong>und</strong> r s<br />
genau dann als gleich gelten, wenn ps = qr gilt,<br />
p<br />
q = r s<br />
⇐⇒ ps = qr ,<br />
• rationale <strong>Zahlen</strong> p q <strong>und</strong> r s<br />
addiert werden, indem beide <strong>Zahlen</strong> auf den gemeinsamen<br />
Hauptnenner gebarcht werden <strong>und</strong> dann die Zähler addiert werden,<br />
p<br />
q + r s = ps<br />
qs + qr<br />
qs<br />
=<br />
ps + qr<br />
qs<br />
• rationale <strong>Zahlen</strong> p q <strong>und</strong> r s<br />
addiert werden, indem Zähler <strong>und</strong> Nenner multipliziert werden,<br />
p<br />
q · r<br />
s = pr<br />
qs .<br />
Beispiel 6.4. Die Menge R der reellen <strong>Zahlen</strong> ausgestattet mit der üblichen Addition <strong>und</strong><br />
der üblichen Multiplikation bildet einen <strong>Zahlen</strong>körper, wobei mir den uns hier in der Vorlesung<br />
zur Verfügung stehenden Mitteln weder definiert werden kann, was reelle <strong>Zahlen</strong><br />
sind, noch wie sie addiert oder multipliziert werden. (Reelle <strong>Zahlen</strong> werden als Äquivalenzklassen<br />
von Intervallschachtelungen, als Dedekind-Schnitte, als Äquivalenzklassen von<br />
Cauchy-Folgen eingeführt. Die Einführung reeller <strong>Zahlen</strong> als Dezimalbrüche mangelt daran,<br />
dass Dezimalbrüche als formale Reihen betrachtet werden müssten <strong>und</strong> es sehr kompliziert<br />
ist, für diese Addition <strong>und</strong> Multiplikation zu definieren.)<br />
Beispiel 6.5. Sei M = {0,1} mit folgender Addition <strong>und</strong> Multiplikation:<br />
0 + 0 = 0 , 0 + 1 = 1 , 1 + 0 = 1 , 1 + 1= 0 ,<br />
0 · 0 = 0 , 0 · 1 = 1 , 1 · 0 = 1 , 1 · 1= 1 .<br />
Wir erhalten den zweielementigen <strong>Zahlen</strong>körper F 2 .<br />
Beispiel 6.6. Die Menge R n der reellen n-Tupel bildet für n > 1 zusammen mit der üblichen<br />
komponentenweisen Addition keinen <strong>Zahlen</strong>körper, da eine geeignete Multiplikation fehlt:<br />
Zum Skalarprodukt fehlen Inverse, das Vektorprodukt im R 3 ist nicht kommutativ.<br />
Beispiel 6.7. Die Menge R n×n der n-reihigen Matrizen bildet für n > 1 zusammen mit der<br />
üblichen Matrizenaddition <strong>und</strong> -multiplikation keinen <strong>Zahlen</strong>körper: Die Muliplikation ist<br />
nicht kommutativ <strong>und</strong> es mangelt an der Existenz inverser Matrizen.<br />
,<br />
6.1.2 Vektorraum R n<br />
Sei n ∈ N >0 . Wir betrachten die Menge<br />
\pst{}}R n := X n i=1R =<br />
}<br />
R × ·<br />
{{<br />
· · × R<br />
}<br />
= {(x 1 ,...,x n ) | x i ∈ R}<br />
n−mal<br />
106
6.1 <strong>Vektorräume</strong><br />
der reellen n-Tupel.<br />
In R n definiert man die Addition von Elementen x = (x 1 ,...,x n ), y = (y 1 ,...,y n ) <strong>und</strong><br />
die Multiplikation mit einem Skalar (reeller Zahl) λ ∈ R durch<br />
x + y := (x 1 + y 1 ,...,x n + y n ) <strong>und</strong> λ · x := (λx 1 ,...,λx n ) .<br />
x + y heißt Summe von x <strong>und</strong> y, λx heißt Vielfaches, konkret λ-Faches von x.<br />
Insbesondere betrachtet man die Räume R 2 <strong>und</strong> R 3 der Paare bzw. Tripel reeller <strong>Zahlen</strong> zur<br />
Beschreibung von Punkten in der Ebene oder im (drei-dimensionalen) Raum.<br />
Algebraische Eigenschaften: Seien<br />
0 := (0,...,0) (Null) ,<br />
−x := (−x 1 ,...,−x n ) (entgegengesetztes Element) .<br />
Dann gelten (für x,y, z ∈ R n ,λ, µ ∈ R):<br />
x + y = y + x , (x + y) + z = x + (y + z) , (6.1)<br />
λ · (x + y) = λ · x + λ · y , (λ + µ) · x = λ · x + µ · x , λ(µ · x) = (λµ) · x , (6.2)<br />
x + 0 = x , x + (−x) = 0 , 0 · x = 0 , 1 · x = x , (−1) · x = −x . (6.3)<br />
Wir setzen:<br />
x − y := x + (−y) = (x 1 − y 1 ,...,x n − y n ) .<br />
Schreibweise: Wir schreiben ein n-Tupel (x 1 ,...,x n ) auch als so genannten Spaltenvektor.<br />
Beachte den Unterschied zum Zeilenvektor (ohne Kommas!):<br />
(x 1 ,...,x n ) =<br />
⎛<br />
⎜<br />
⎝<br />
⎞<br />
x 1<br />
⎟<br />
für n>1<br />
. ⎠ ≠ (x 1 · · · x n ).<br />
x n<br />
Spezielle Vektoren sind der Nullvektor 0 = (0,...,0) <strong>und</strong> die i-ten Einheitsvektoren<br />
e i := (0,...,0,1,0,...,0) ,<br />
bei denen genau an der i-ten Stelle eine 1 steht.<br />
Ist dann x = (x 1 ,...,x n ) ein Vektor aus R n , so kann man ihn als<br />
x = x 1 e 1 + x 2 e 2 + · · · + x n e n =<br />
n∑<br />
x i e i ,<br />
i=1<br />
107
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
d. h., als eine Linearkombination der e i darstellen. Außerdem ist (e 1 ,...,e n ) minimal<br />
in folgendem Sinne: keiner der Vektoren e i lässt sich als Linearkombination der übrigen<br />
Einheitsvektoren darstellen.<br />
(e 1 ,...,e n ) heißt kanonische Basis <strong>und</strong> x 1 , . . . ,x n heißen die Koordinaten von x bezüglich<br />
der kanonischen Basis.<br />
6.1.3 Allgemeine <strong>Vektorräume</strong><br />
Definition 6.8. Sei K ein Körper. Eine Menge V mit einer Addition + <strong>und</strong> einer Multiplikation<br />
· mit <strong>Zahlen</strong> aus K heißt Vektorraum, wenn genau ein Nullvektor 0 ∈ V <strong>und</strong><br />
für jedes x ∈ V genau ein additives Inverses (entgegengesetzter Vektor) −x ∈ V<br />
existieren, so dass (6.1), (6.2), (6.3) für alle x,y, z ∈ V , λ, µ ∈ K gelten. Die Elemente eines<br />
Vektorraumes heißen Vektoren.<br />
Bemerkung 6.9. Ein Vektorraum ist also eine algebraische Struktur, in der Summe <strong>und</strong><br />
Vielfaches mit „vernünftigen“ Eigenschaften definiert sind.<br />
Beispiele von <strong>Vektorräume</strong>n:<br />
1. Der Raum R n der reellen n-Tupel ist ein Vektorraum über dem Körper R, siehe oben.<br />
2. Wir betrachten die Menge R m×n der reellen m × n-Matrizen mit üblicher Summe <strong>und</strong><br />
üblichen reellen Vielfachen. Dann ist auch R m×n ein Vektorraum<br />
3. Wir betrachten die Lösungsmenge L ⊆ R eines linearen, homogenen Gleichungssystems<br />
mit reellen Koeffizienten. Dann ist L ein reeller Vektorraum.<br />
4. Wir betrachten die Lösungsmenge L ⊆ Q eines linearen, homogenen Gleichungssystems<br />
mit rationalen Koeffizienten. Dann ist L ein rationaler Vektorraum.<br />
5. Wir betrachten die Menge F aller Funktionen f : R → R. Für f,g ∈ F definieren wir<br />
Summe <strong>und</strong> Vielfaches durch<br />
(f + g)(x) := f(x) + g(x) , (λf)(x) := λf(x) (x ∈ R) .<br />
Damit bildet F einen Vektorraum über R.<br />
108
6.1 <strong>Vektorräume</strong><br />
Definition 6.10. Seien n Vektoren b 1 , . . . , b n in einem Vektorraum V über K gegeben.<br />
Das n-Tupel (b 1 ,...,b n ) heißt linear unabhängig, wenn der Nullvektor 0 nur trivial als<br />
Linearkombination der b i darstellbar ist:<br />
λ 1 b 1 + · · · + λ n b n = 0 ⇒ λ 1 = · · · = λ n = 0 .<br />
Das n-Tupel (b 1 ,...,b n ) heißt vollständig, wenn jeder Vektor v ∈ V als Linearkombination<br />
der b i darstellbar ist:<br />
∀v ∈ V ∃x 1 ,...,x n ∈ K: v = x 1 b 1 + x 2 b 2 + ... + x n b n . (6.4)<br />
Ein linear unabhängiges <strong>und</strong> vollständiges n-Tupel (b 1 ,...,b n ) heißt Basis von V .<br />
Bemerkung 6.11. Die Darstellung (6.4) bezüglich (b 1 ,...,b n ) ist eindeutig.<br />
Definition 6.12. Ist (b 1 ,...,b n ) eine Basis, so heißt V ein n-dimensionaler Vektorraum.<br />
Die <strong>Zahlen</strong> x 1 ,...,x n (in dieser Reihenfolge) in (6.4) heißen die Koordinaten von v bezüglich<br />
der Basis (b 1 ,...,b n ).<br />
Der Vektor (x 1 ,...,x n ) ∈ R n in (6.4) heißt Koordinatenvektor von v bezüglich dieser<br />
Basis.<br />
Existiert also eine Basis (b 1 ,...,b n ), so entspricht jedem Vektor v ∈ V genau ein Koordinatenvektor<br />
x ∈ R n <strong>und</strong> umgekehrt, wobei<br />
V ∋ v = x 1 b 1 + x 2 b 2 + · · · + x n b n ←→ (x 1 ,...,x n ) = x ∈ R n .<br />
Außerdem entsprechen sich Addition <strong>und</strong> Multiplikation mit Skalar in V <strong>und</strong> R n .<br />
Bemerkung 6.13. Anstelle eines n-dimensionalen Vektorraumes V über R kann stets der<br />
isomorphe Vektorraum R n der n-Tupel betrachtet werden.<br />
6.1.4 Skalarprodukt <strong>und</strong> Norm<br />
Definition 6.14. Für Vektoren x,y ∈ R n definieren wir das euklidische Skalarprodukt<br />
n∑<br />
〈x,y〉 := x 1 y 1 + · · · + x n y n = x i y i = x ⊤ y .<br />
i=1<br />
109
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
Das Skalarprodukt ordnet Vektoren x,y ∈ R n eine reelle Zahl zu <strong>und</strong> hat folgende Eigenschaften<br />
(α, β ∈ R, x,y, z ∈ R n ):<br />
Offensichtlich gilt<br />
〈x,y〉 = 〈y, x〉<br />
(Symmetrie)<br />
〈x,αy + βz〉 = α〈x,y〉 + β〈x,z〉 (Bilinearität)<br />
〈x,x〉 ≥ 0 , 〈x,x〉 = 0⇔ x = 0 (positive Definitheit) .<br />
x i = 〈x,e i 〉 für i = 1,...,n .<br />
(6.5)<br />
Definition 6.15. Eine Abbildung 〈·, ·〉: V × V → R, (v,w) ↦→ 〈v,w〉 heißt Skalarprodukt<br />
in V , wenn (6.5) für alle α, β ∈ R <strong>und</strong> alle x,y ∈ V gilt.<br />
Andere Bezeichnungen:<br />
v · w , (v | w) , (v,w) .<br />
Definition 6.16. Die Zahl<br />
‖x‖ := √ 〈x,x〉 =<br />
√<br />
x 2 1 + · · · + x2 n<br />
heißt (euklidischer) Betrag, Länge oder euklidische Norm von x.<br />
Die Länge hat folgende Eigenschaften (λ ∈ R, x,y ∈ R n ):<br />
‖x‖ ≥ 0 , ‖x‖ = 0 ⇔ x = 0 (positive Definitheit)<br />
‖λx‖ = |λ| · ‖x‖<br />
(Homogenität)<br />
‖x + y‖ ≤ ‖x‖ + ‖y‖<br />
(Dreiecksungleichung)<br />
(6.6)<br />
Definition 6.17. Der Vektorraum (R n ,+, ·) ausgestattet mit der Länge ‖ · ‖ heißt euklidischer<br />
Raum.<br />
Definition 6.18. Eine Abbildung ‖ · ‖: V → R, v ↦→ ‖v‖ heißt Norm in V , wenn (6.6)<br />
entsprechend für alle λ ∈ R <strong>und</strong> alle x,y ∈ V gilt.<br />
Definition 6.19. v ∈ V heißt normiert oder Einheitsvektor, wenn ‖v‖ = 1.<br />
Bemerkung 6.20. Wenn 〈·, ·〉 ein Skalarprodukt in V ist, dann ist durch ‖v‖ := √ 〈v,v〉 für<br />
v ∈ V eine Norm in V definiert.<br />
110
6.1 <strong>Vektorräume</strong><br />
Es gilt die Cauchy-Schwarz-Bunjakowski-Ungleichung<br />
|〈v,w〉| ≤ ‖v‖ · ‖w‖ für allev,w ∈ V .<br />
Sei (b 1 ,...,b n ) eine Basis in V <strong>und</strong> seien v,w ∈ V mit<br />
v =<br />
n∑<br />
x i b i , w =<br />
i=1<br />
n∑<br />
y i b i .<br />
i=1<br />
Dann gilt<br />
〈v,w〉 =<br />
n∑ n∑<br />
g ij x i y j mit g ij := 〈b i ,b j 〉 .<br />
i=1 j=1<br />
Definition 6.21. Zwei Vektoren a,b ∈ V heißen orthogonal zueinander, wenn<br />
gilt.<br />
〈a,b〉 = 0<br />
Wenn 〈b i ,b i 〉 = 1, 〈b i ,b j 〉 = 0 für i ≠ j, dann sind die Vektoren b 1 , . . . , b n normiert <strong>und</strong><br />
paarweise orthogonal (d. h., orthonormal) <strong>und</strong> es gilt g ii = 1 <strong>und</strong> g ij = 0 für i ≠ j. Daher<br />
gilt dann<br />
n∑<br />
〈v,w〉 = x i y i .<br />
i=1<br />
Bemerkung 6.22. Die Einheitsvektoren e 1 , . . . , e n in R n sind orthonormal bezüglich des<br />
euklidischen Skalarproduktes.<br />
Definition 6.23. Für zwei Vektoren v,w ∈ V \ {0} eines euklidischen Raumes V wird der<br />
Winkel ∡(v,w) ∈ [0,π] definiert durch<br />
cos ∡(v,w) =<br />
〈v,w〉<br />
‖v‖ · ‖w‖ .<br />
Bemerkung 6.24. Durch obige Defintion wird der Winkelbegriff vom Zweidimensionalen her<br />
verallgemeinert <strong>und</strong> ist nun auch allgemein in euklidischen <strong>Vektorräume</strong>n verfügbar.<br />
Bemerkung 6.25. Zwei Vektoren v,w ∈ V \{0} sind genau dann orthogonal zueinander (d. h.<br />
〈v,w〉 = 0), wenn der Winkel zwischen ihnen π 2 (also 90◦ ) ist.<br />
111
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
6.1.5 Analytische Geometrie<br />
Aus der Schule sollte die Anwendung des R 2 <strong>und</strong> des R 3 für die analytische Geometrie,<br />
Gr<strong>und</strong>aufgaben der analytischen Geometrie <strong>und</strong> deren Lösung bekannt sein:<br />
• Darstellungen von Geraden <strong>und</strong> Ebenen,<br />
• Orthogonalprojektion,<br />
• Schnittpunkte von Geraden <strong>und</strong> Ebenen,<br />
• Winkel zwischen Geraden <strong>und</strong> Ebenen,<br />
• Lotfußpunkte <strong>und</strong> Lotgeraden.<br />
Zum Skalarprodukt kommen im R 3 noch Kreuzprodukt <strong>und</strong> Spatprodukt hinzu. Für eine<br />
ausführlichere Darstellung der analytischen Geometrie wird auf andere Vorlesungen bzw.<br />
Bücher verwiesen.<br />
6.2 <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
Ziel ist, die Menge R 2 so mit einer Addition „+“ <strong>und</strong> einer Multiplikation „·“ auszustatten,<br />
dass ein <strong>Zahlen</strong>körper entsteht.<br />
Wenn dies geht, so können wir mit Punkten in der Ebene R 2 richtig rechnen – im Unterschied<br />
zur Vektorrechnung, bei der eine Division fehlt.<br />
6.2.1 Körper der komplexen <strong>Zahlen</strong><br />
Wir vewenden für den R 2 die schon bekannte Addition<br />
(a,b) + (c,d) := (a + c,b + d) . (6.7)<br />
Sie erfüllt alle an sie forderten Eigenschaften für einen <strong>Zahlen</strong>körper.<br />
Beispiel 6.26. Es seien z 1 = (2, −1), z 2 = (1,3). Dann gelten<br />
z 1 + z 2 =(2, −1) + (1,3) = (3,2) ,<br />
z 1 − z 2 =(2, −1) − (1,3) = (1, −4) .<br />
Benötigt wird noch Multiplikation im R 2 , d. h., wir haben<br />
(a,b) · (c,d)<br />
so zu definieren, dass wieder ein Element des R 2 entsteht, <strong>und</strong> so, dass das Produkt vernünftige<br />
Eigenschaften hat (Kommutativgesetz, Assoziativgesetz, Distributivgesetz, Existenz von<br />
neutralem Element <strong>und</strong> von inversen Elementen).<br />
112
6.2 <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
Insbesondere wollen wir ein Paar (x,0) ∈ R 2 mit der reellen Zahl x ∈ R identifizieren:<br />
(x,0) = x für x ∈ R .<br />
Außerdem soll die Multiplikation mit einer reellen Zahl die schon vom R 2 bekannten Eigenschaften<br />
haben.<br />
Damit sind schon festgelegt:<br />
• 0 = (0,0) als Null <strong>und</strong> 1 = (1,0) als Eins,<br />
• (a,0) · (c,d) = (ac,ad) <strong>und</strong> somit<br />
(a,b) · (c,d) = (a,0) · (c,d) + (0,b) · (c,d)<br />
= (a,0) · (c,0) + (a,0) · (0,d) + (0,b) · (c,0) + (0,b) · (0,d)<br />
= ac(1,0) 2 + ad(1,0)(0,1) + bc(1,0)(0,1) + bd(0,1) 2<br />
= ac(1,0) + (bc + ad)(0,1) + bd(0,1) 2<br />
= (ac, ad + bc) + bd(0,1) 2 .<br />
Offen ist somit nur noch die geeignete Definition von<br />
(0,1) 2 .<br />
Potentielle (einfachste) Elemente wären<br />
(0,0) , (1,0) , (0,1) , (−1,0) , (0, −1) , (1,1) , (−1, −1) ,<br />
wovon aber nur (−1,0) die gewünschten Eigenschaften hat:<br />
Setzen wir<br />
(0,1) 2 := (−1,0) = −1 ,<br />
so haben wir die Multiplikation vollständig definiert durch<br />
(a,b) · (c,d) := (ac − bd,ad + bc) . (6.8)<br />
Die so definierte Multiplikation hat vernünftige Eigenschaften:<br />
• Sie genügt dem Kommutativ- <strong>und</strong> dem Assoziativgesetz.<br />
• Gemeinsam mit der Addition genügt sie dem Distributivgesetz.<br />
• 0 = (0,0) <strong>und</strong> 1 = (1,0) sind die neutralen Elemente bezüglich Addition bzw. Multiplikation.<br />
113
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
• Für jedes (a,b) ≠ (0,0) gilt<br />
( ) a −b<br />
(a,b) ·<br />
a 2 + b 2, a 2 + b 2 = (1,0) = 1 , wenn (a,b) ≠ 0 ,<br />
genauer: (a,b) ≠ (0,0) gibt es genau ein (c,d) mit (a,b) · (c,d) = 1.<br />
Beispiel 6.27. Es seien z 1 = (2, −1), z 2 = (1,3). Dann gelten<br />
z 1 · z 2 =(2 · 1 − (−1) · (3),2 · 3 + (−1) · 1) = (5,5) ,<br />
(<br />
) (<br />
1 2 −(−1) 2<br />
=<br />
z 1 2 2 + (−1) 2, 2 2 + (−1) 2 =<br />
5 5)<br />
, 1 .<br />
Satz 6.28. Die Menge R 2 zusammen mit der Addition + <strong>und</strong> der Multiplikation · entsprechend<br />
(6.7) <strong>und</strong> (6.8) bildet einen <strong>Zahlen</strong>körper.<br />
Definition 6.29. Die Menge R 2 zusammen mit der Addition + <strong>und</strong> der Multiplikation ·<br />
entsprechend (6.7) <strong>und</strong> (6.8) heißt Körper der komplexen <strong>Zahlen</strong> C. Die Elemente von<br />
C heißen komplexe <strong>Zahlen</strong> C.<br />
6.2.2 Algebraische Darstellung komplexer <strong>Zahlen</strong><br />
Bemerkung 6.30. C ist ein zweidimensionaler Vektorraum über R mit der Basis<br />
(e 1 ,e 2 ) = ((1,0),(0,1)) ,<br />
d. h., für jede komplexe Zahl (x,y) gilt<br />
(x,y) = x · (1,0) + x · (0,1) = x · e 1 + y · e 2 . (6.9)<br />
y · e 2<br />
(x, y) = x · e 1 + y · e 2<br />
e 2<br />
e 1 x · e 1<br />
Wir können uns daher die Elemente von C auch als Punkte in der Ebene vorstellen, nachdem<br />
wir einen Nullpunkt <strong>und</strong> zwei aufeinander senkrecht stehende Koordinatenachsen ausgewählt<br />
haben: Die waagerechte Achse gehört zum Basisvektor e 1 = (1,0), d. h., zu den reellen <strong>Zahlen</strong>,<br />
die vertikale Achse gehört zum Basisvektor e 2 = (0,1). <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong> können auch<br />
114
6.2 <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
als Zeiger (Ortsvektoren) in der Ebene, Gaußsche <strong>Zahlen</strong>ebene genannt, interpretiert<br />
werden.<br />
Bemerkung 6.31. Addition der komplexen <strong>Zahlen</strong> (a,b) <strong>und</strong> (c,d) heißt Verschiebung des<br />
Punktes (a,b) um den Vektor (c,d) in den Punkt (a + c,b + d).<br />
Wir haben schon<br />
1 = e 1 = (1,0) .<br />
Wir setzen<br />
i := e 2 = (0,1) .<br />
Wegen (6.9) haben wir damit<br />
(x,y) = x + iy .<br />
yi<br />
(x, y) = x + yi<br />
i<br />
1 x<br />
Wir können uns daher nun die Elemente von C als Punkte in der Ebene vorstellen, nachdem<br />
wir einen Nullpunkt <strong>und</strong> zwei aufeinander senkrecht stehende Koordinatenachsen ausgewählt<br />
haben: Die waagerechte, reelle Achse gehört zum Basisvektor 1 = (1,0), d. h., zu den reellen<br />
<strong>Zahlen</strong>, die vertikale, imaginäre Achse gehört zum Basisvektor i = (0,1).<br />
Definition 6.32. Für eine komplexe Zahl z = x + yi nennen wir y := Re(z) den Realteil<br />
<strong>und</strong> y := Im(z) den Imaginärteil von z.<br />
Für die Multiplikation gilt nun<br />
(a + bi)(c + di) = ac − bd + (ad + bc)i .<br />
Beispiel 6.33. Es gelten<br />
(2 + 3i) · (3 − 4i)= 2 · 3 − 3 · (−4) + (2 · (−4) + 3 · 3)i= 18 + 1i ,<br />
(0 + 1i) · (0 + 1i)= 0 · 0 − 1 · 1 + (0 · 1 + 1 · 0)i= −1 .<br />
Insbesondere haben wir<br />
115
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
i 2 = i · i = −1 = (−i) · (−i) = (−i) 2 .<br />
Damit hat die Gleichung x 2 = −1 in C zwei Lösungen!<br />
Da C ein <strong>Zahlen</strong>körper ist, kann man mit komplexen <strong>Zahlen</strong> im Sinne von Addition <strong>und</strong><br />
Subtraktion, Multiplikation <strong>und</strong> Division genau so rechnen wie mit reellen <strong>Zahlen</strong>. Beachtet<br />
man i 2 = −1, so wird einfach ausmultipliziert.<br />
Beispiel 6.34. Es gelten<br />
(2 + 3i) · (3 − 4i)= 2 · 3 + 2 · (−4i) + 3i3 + 3i · (−4i)= 6 − 8i + 9i − 12i 2 = 18 + 1i ,<br />
(3 + 4i)(2 − i) = 6 − 3i + 8i − 4i 2 = 10 + 5i.<br />
Definition 6.35. Die komplexen <strong>Zahlen</strong> z = x + iy <strong>und</strong> ¯z := x − iy, die gleichen Realteil<br />
<strong>und</strong> zueinander negativen Imaginärteil haben, heißen komplex konjugiert zueinander.<br />
z = x + iy<br />
x<br />
y<br />
z + z<br />
z = x − iy<br />
Bemerkung 6.36. Das Konjugieren einer komplexen Zahl z = x + iy zu ¯z := x − iy ist das<br />
Spiegeln des Punktes (x,y) an der reellen Achse.<br />
Bemerkung 6.37. Das Produkt zweier zueinander konjugiert komplexer <strong>Zahlen</strong> ist eine reelle<br />
Zahl:<br />
z · ¯z = (x + iy) · (x − iy) = x 2 + ixy − ixy − i 2 y 2 = x 2 + y 2 .<br />
Dies wird ausgenutzt zum Reellmachen des Nenners <strong>und</strong> zur Division komplexer <strong>Zahlen</strong>:<br />
a + ib<br />
c + id = a + ib<br />
c + id · c − id ac + bd + (bc − ad)i<br />
=<br />
c − id c 2 + d 2 =<br />
Beispiel 6.38. Es gilt<br />
ac + bd bc − ad<br />
c 2 +<br />
+ d2 c 2 + d 2 i .<br />
3 + 4i<br />
2 − i<br />
= 3 + 4i ·2 + i 6 + 3i + 8i + 4i2<br />
=<br />
2 − i 2 + i 4 + 2i − 2i − i 2 = 2 + 11i<br />
4 + 1 = 2 5 + 11<br />
5 i .<br />
116
6.2 <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
Für Elemente des R 2 kennen wir schon den Betrag.<br />
Definition 6.39. Für eine komplexe Zahl z = x+iy wird der Betrag einer komplexen Zahl<br />
|z| definiert durch<br />
|z| := |x + iy| = √ x 2 + y 2 = √ zz .<br />
Wir notieren noch die folgenden Rechenregeln:<br />
z 1 · z 2 = z 1 · z 2 , z 1 + z 2 = z 1 + z 2 , z = z , z · z = |z| 2<br />
|z| = |z| , |z 1 z 2 | = |z 1 | · |z 2 | , |z 1 + z 2 | ≤ |z 1 | + |z 2 | ,<br />
Re(z) = 1 2 (z + z) , Im(z) = 1 2i<br />
(z − z) .<br />
Beachte: Die letzten beiden Formeln lassen sich in der Gaußschen <strong>Zahlen</strong>ebene gut verstehen.<br />
Zu einer komplexen Zahl z erhält man die komplex Konjugierte nämlich (nach Definition)<br />
einfach durch Spiegelung an der reellen Achse. Insbesondere gelten auch<br />
z −1 =<br />
z<br />
z · z = 1<br />
|z| 2z ,<br />
w<br />
z = w · ¯z<br />
|z| 2 ,<br />
Beispiel 6.40. Es seien z 1 = 2 − i, z 2 = 1 + 3i, vergleiche die Beispiele 6.26, 6.27. Dann<br />
gelten<br />
z 1 + z 2 = 3 + 2i , z 1 − z 2 = 1 − 4i ,<br />
¯z 1 = 2 + i , ¯z 2 = 1 − 3i ,<br />
|z 1 | = √ 2 2 + (−1) 2 = √ 5 , |z 2 | = √ 1 2 + 3 2 = √ 10 ,<br />
z 1 · z 2 = 2 + 6i − i + 3 = 5 + 5i<br />
z 1 (2 − i)(1 − 3i)<br />
= √ = 2 − 6i √ − i − 3<br />
z 2 10 10<br />
=<br />
−1 − 7i<br />
√<br />
10<br />
= −<br />
√<br />
10<br />
10 − 7√ 10<br />
10 i .<br />
Bemerkung 6.41. Im Unterschied zu den reellen <strong>Zahlen</strong> haben wir keine Ordnungsrelation<br />
mit den vom Reellen bekannten Eigenschaften.<br />
6.2.3 Polardarstellung<br />
Betrachtet man eine komplexe Zahl z ≠ 0 als Zeiger in der komplexen <strong>Zahlen</strong>ebene, so kann<br />
z offenbar auch in folgender Form dargestellt werden:<br />
z = |z|cos ϕ + i|z|sinϕ = |z|(cos ϕ + isinϕ) ,<br />
wobei ϕ = arg(z) ein Winkel sei, den der Zeiger mit der reellen Achse bildet.<br />
117
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
yi<br />
i<br />
(x, y) = x + yi<br />
r<br />
ϕ<br />
1 x<br />
Dieser Winkel wird Argument von z genannt. Üblicherweise wird für eine eindeutige Darstellung<br />
der Hauptwert des Winkels im Intervall ] − π,π] gesucht, d. h.,<br />
Arg(z) ∈ ] − π,π] .<br />
Für z = x + iy setzen wir<br />
Arg(z) := ϕ<br />
mit cos ϕ = x<br />
|z|<br />
wenn z ≠ 0. Weiter sei Arg(0) := 0.<br />
<strong>und</strong><br />
{ 0 ≤ ϕ ≤ π, falls y ≥ 0<br />
−π < ϕ < 0, falls y < 0<br />
}<br />
,<br />
Zusammengefasst haben wir die eindeutige trigonometrische Form oder Polardarstellung<br />
einer komplexen Zahl z mit<br />
z = |z|(cos Arg(z) + i sinArg(z)),<br />
wobei sich ein beliebiges Argument ϕ von z von Arg(z) nur durch Vielfache von 2π unterscheidet.<br />
6.2.4 <strong>Komplexe</strong> Sinus-, Cosinus- <strong>und</strong> Exponential-Funktionen<br />
Ein Vorteil der komplexen <strong>Zahlen</strong> besteht darin, dass man bestimmte reelle Funktionen unter<br />
Erhaltung ihrer wichtigsten Eigenschaften auf C erweitern kann. Außer den (natürlichen)<br />
Potenzfunktionen <strong>und</strong> damit den Polynomen sind dies die Exponential- <strong>und</strong> Hyperbelfunktionen<br />
sowie die trigonometrischen Funktionen:<br />
exp: C → C ,<br />
sin: C → C ,<br />
expz := e z := e Re(z) (cos Im(z) + i sinIm(z)),<br />
sinz := 1 (<br />
e iz − e −iz) , cos: C → C , cos z := 1 (<br />
e iz + e −iz) ,<br />
2i<br />
2<br />
sinh: C → C , sinhz := 1 2<br />
(<br />
e z − e −z) , cosh: C → C , coshz := 1 2<br />
(<br />
e z + e −z) .<br />
Diese Funktionen erfüllen die aus dem Reellen bekannten Additionstheoreme. Insbesondere<br />
gelten<br />
118
6.2 <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
e z 1+z 2<br />
= e z 1<br />
e z 2<br />
, e −z = 1 e z , enz = (e z ) n .<br />
Für z = iy mit y ∈ R erhalten wir die Euler-Formel bzw. Moivre-Formel<br />
e iy = cos y + isiny , e iny = (cos y + isiny) n = cos ny + isinny .<br />
Die Moivre-Formel ermöglicht zum Beispiel die Berechnung von cos 3ϕ:<br />
cos 3ϕ = Re (cos ϕ + isinϕ) 3<br />
= Re ( cos 3 ϕ + 3 · cos 2 ϕ · isinϕ + 3 · cos ϕ · i 2 sin 2 ϕ + i 3 sin 3 ϕ )<br />
= cos 3 ϕ − 3 cos ϕ sin 2 ϕ .<br />
6.2.5 Exponential-Darstellung<br />
Aus der Polardarstellung<br />
z = |z|(cos Arg(z) + i sinArg(z))<br />
<strong>und</strong> der Euler-Formel erhalten wir nun die Exponentialdarstellung<br />
z = |z|e iArg(z) .<br />
Die komplexen <strong>Zahlen</strong> z <strong>und</strong> w werden multipliziert, indem ihre Beträge multipliziert <strong>und</strong><br />
ihre Argumente addiert werden:<br />
z · w = |z|e iArg(z) · |w|e iArg(w) = |z||w|e i(Arg(z)+Arg(w)) .<br />
Bemerkung 6.42. Multiplikation der komplexen <strong>Zahlen</strong> z <strong>und</strong> w heißt also Dehnen des<br />
Vektors z = (x,y) um den Betrag |w| <strong>und</strong> Drehen um den Nullpunkt um den Winkel<br />
Arg(w) .<br />
Bemerkung 6.43. Die Multiplikation mit der komplexen <strong>Zahlen</strong> e iϕ ist das Drehen um den<br />
Nullpunkt mit dem Winkel ϕ.<br />
Zwei komplexe <strong>Zahlen</strong> z <strong>und</strong> w ≠ 0 werden dividiert, indem ihre Beträge dividiert <strong>und</strong><br />
ihre Argumente subtrahiert werden:<br />
z<br />
w = |z|eiArg(z) |z|<br />
=<br />
|w|eiArg(w) |w| ei(Arg(z)−Arg(w)) .<br />
119
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
Eine komplexe Zahl z wird potenziert, indem ihr Betrag potenziert <strong>und</strong> ihr Argument<br />
vervielfacht wird:<br />
(<br />
z n = |z|e iArg(z)) n<br />
= |z| n e inArg(z) .<br />
Beispiel 6.44. Wegen 1 + i = √ 2e i π 4 <strong>und</strong> i − 1 = √ 2e i3π 4<br />
gilt<br />
(√ )<br />
(1 + i) 5 · (i − 1) 7 = 2e<br />
i π 5 (√<br />
4 · 2e<br />
i 3 π) 7 (√ ) 12<br />
4 = 2 · e<br />
i(5· π +7·3 π) 4 4<br />
= 2 6 · e i26 4 π = 64 · e i(6π+1 2 π) = 64e i π 2 = 64i .<br />
Bemerkung 6.45. Während die algebraische Darstellung sehr gut geeignet ist für die Addition<br />
<strong>und</strong> Subtraktion, ist die Exponentialdarstellung besser geeignet für Multiplikation, Division<br />
<strong>und</strong> Potenzierung.<br />
6.2.6 <strong>Komplexe</strong> Faktorisierung eines Polynoms<br />
Wir betrachten eine quadratische Gleichung<br />
im Fall D = p2<br />
4<br />
Seien<br />
x 2 + px + q = 0 (6.10)<br />
− q < 0, d. h., in dem Fall, indem keine reelle Lösung existiert.<br />
x 1 := − p 2 − i√ −D , x 2 := − p 2 + i√ −D .<br />
Dann gilt<br />
(x − x 1 )(x − x 2 ) =<br />
(<br />
[x + p ) (<br />
2 ] − i√ −D [x + p )<br />
2 ] + i√ −D<br />
= (x + p 2 )2 − i 2 (−D) = x 2 + px + p2<br />
4 − p2<br />
4 + q<br />
= x 2 + px + q .<br />
Damit sind obige x 1 <strong>und</strong> x 2 komplexe Lösungen der Gleichung (6.10) im Falle p2<br />
4 − q < 0.<br />
Insbesondere hat also jede quadratische Gleichung (6.10) mit reellen Koeffizienten genau<br />
zwei Lösungen.<br />
Man kann zeigen:<br />
Satz 6.46 (F<strong>und</strong>amentalsatz der Algebra). Lässt man auch komplexe Nullstellen zu, so<br />
besitzt jedes Polynom eine Faktorisierung nur in Linearfaktoren. Insbesondere hat jedes Polynom<br />
n-ten Grades, n ≥ 1, genau n komplexe Nullstellen, wenn mehrfache Nullstellen<br />
entsprechend oft gezählt werden.<br />
Beispiel 6.47. x 2 + 1 = (x + i)(x − i) .<br />
120
6.2 <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
6.2.7 n-te Wurzeln in C<br />
Wir suchen die (reellen <strong>und</strong>) komplexen Nullstellen des Polynoms f(x) = x n − 1, also die<br />
Wurzeln der Gleichung x n = 1. Nach dem F<strong>und</strong>amentalsatz der Algebra wissen wir, dass f<br />
genau n komplexe Nullstellen besitzt (Vielfachheiten mitgezählt). Über die Exponentialdarstellung<br />
können wir unmittelbar n Lösungen der Gleichung angeben. Wegen e ik·2π = 1 für<br />
beliebiges k ∈ Z sind (die voneinander verschiedenen komplexen <strong>Zahlen</strong>)<br />
x k := e i k n ·2π , k = 0,1,2,...,n − 1<br />
genau n Lösungen der Gleichung, mithin die n komplexen Nullstellen von f(x) = x n − 1.<br />
Wir erweitern die Überlegung auf die Gleichung<br />
z n = a ,<br />
mit a ∈ C vorgegeben.<br />
Sei etwa a = |a| · e iArg(a) . Dann sind die <strong>Zahlen</strong><br />
√<br />
n |a| · e<br />
i Arg(a)+2kπ<br />
n , k = 0,1,2,...,n − 1<br />
genau die n Wurzeln (Lösungen) der Gleichung z n = a.<br />
Damit können wir Gleichungen der Form<br />
in C lösen.<br />
(z − a) n + b = 0 a,b ∈ C, n ∈ N >0<br />
Beispiel 6.48. Wir bestimmen alle Lösungen der Gleichung (z − 2i) 3 − 64 = 0 in algebraischer<br />
Form: Mit w = z − 2i haben wir w 3 = 64 <strong>und</strong> damit<br />
w 1 = 4 , w 2 = 4e 2π 3 i = −2 + 2 √ 3i , w 3 = 4e −2π 3 i = −2 − 2 √ 3i<br />
bzw.<br />
Somit sind<br />
[<br />
w k = 4 cos 2kπ ]<br />
2kπ<br />
+ isin , k = 0,1,2 .<br />
3 3<br />
die gesuchten Lösungen.<br />
z 1 = 4 + 2i , z 2 = −2 + 2( √ 3 + 1)i , z 3 = −2 − 2( √ 3 − 1)i<br />
Beispiel 6.49. Wir bestimmen alle Lösungen der Gleichung (z − 2) 3 + √ 8 = 0 für z ∈ C in<br />
algebraischer Form: Sei w = z − 2. Dann gilt |w| = 3 √| √ 8| = √ 2 <strong>und</strong><br />
arg w = 1 3 arg(−√ 8) + 2kπ<br />
3 = π 3 + 2kπ<br />
3 , 121
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
woraus<br />
folgt.<br />
z 0 = 2 + √ 2 cos π 3 + i√ 2 sin π 3 = 2 + √<br />
2<br />
2 + i √<br />
6<br />
2 ,<br />
z 1 = 2 + √ 2 cos( π 3 + 2π 3 ) + i√ 2 sin( π 3 + 2π 3 ) = 2 − √<br />
2<br />
2 ,<br />
z 2 = 2 + √ 2 cos( π 3 + 4π 3 ) + i√ 2 sin( π 3 + 4π √ √<br />
2 6<br />
3 ) = 2 + 2 − i 2<br />
6.2.8 Geometrische Anwendungen<br />
Da C bzw. R 2 mit der geometrischen Ebene identifiziert werden kann, können wir die geometrischen<br />
Anwendungen der Vektoranalysis wie Projektion, Schnitt von Geraden, Lot auf eine<br />
Gerade <strong>und</strong> Winkel zwischen Geraden auch mit Hilfe der komplexen <strong>Zahlen</strong> durchführen.<br />
Wir müssen hierzu nur noch<br />
〈z,w〉 = Re z · Re w + Im z · Im w = Re(zw) = Re(zw)<br />
für das (reelle) Skalarprodukt der Vektoren z, w <strong>und</strong><br />
det(z,w) = Re z · Im w − Im z · Re w = Im(zw)<br />
für die Determinante der Vektoren z, w bemerken.<br />
Hinzu kommen aber zusätzliche Anwendungen, die sich aus der Anwendung der Multiplikation<br />
<strong>und</strong> des komplex Konjugiertem ergeben.<br />
Beispiel 6.50. Eine Gerade g durch die Punkte z 0 <strong>und</strong> z 1 gegeben durch<br />
g = {z 0 + t · (z 1 − z 0 ) | t ∈ R} .<br />
Eine Gerade g durch den Punkt z 0 in Richtung r ist gegeben durch<br />
g = {z 0 + t · r) | t ∈ R} = {z ∈ C | 〈z,ri〉 = 〈z 0 ,ri〉}<br />
= {z ∈ C | Re(z¯ri) = Re(z 0¯ri〉} = {z ∈ C | Im(z¯r) = Im(z 0¯r〉}<br />
Lemma 6.51. Es seien g <strong>und</strong> h zwei Geraden durch die Punkte a ∈ C <strong>und</strong> b ∈ C mit den<br />
Richtungen p ∈ C bzw. q ∈ C.<br />
1. Wenn 〈p, qi〉 = 0 gilt (d. h. wenn Im(p¯q) = 0 gilt), dann sind g <strong>und</strong> h parallel.<br />
2. Wenn 〈p, qi〉 ≠ 0 gilt, dann sind g <strong>und</strong> h nicht parallel <strong>und</strong> ihr Schnittpunkt s ist gegeben<br />
durch<br />
〈a,qi〉p − 〈b, pi〉q Im(a¯q〉p − Im(b¯p)q<br />
s = = .<br />
〈p, qi〉 Im(p¯q〉<br />
122
6.2 <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
Beispiel 6.52. Eine Kreislinie K mit Radius R <strong>und</strong> Mittelpunkt z 0 ist gegeben durch<br />
K = {z ∈ C | |z − z 0 | = R} .<br />
Mit z = x + iy, z 0 = x 0 + iy 0 entspricht dies<br />
{(x,y) ∈ R 2 : (x − x 0 ) 2 + (y − y 0 ) 2 = R 2 } .<br />
Der Schnitt eines Kreises mit einer Geraden führt zu einer quadratischen Gleichung für eine<br />
reelle Unbekannte.<br />
Beispiel 6.53. Die obere Halbebene ist gegeben durch<br />
Die rechte Halbebene ist gegeben durch<br />
{z | Imz ≥ 0} .<br />
{z | Rez ≥ 0} .<br />
Beispiel 6.54. Die Menge<br />
{z | |z + 2 − i| > 2}<br />
stellt das Äußere eines Kreises um −2 + i mit dem Radius 2 dar.<br />
Multiplizieren wir eine komplexe Zahl z mit e iϕ , ϕ ∈ R, so wird ϕ zum Argument von z<br />
addiert, der Betrag ändert sich aber nicht:<br />
|ze iϕ | = |ze iArg(z) e iϕ | = |z||e i(Arg(z)+ϕ | = |z||cos(Arg(z) + ϕ) + i sin(Arg(z) + ϕ)|<br />
√<br />
= |z| cos 2 (Arg(z) + ϕ) + sin 2 (Arg(z) + ϕ) = |z| .<br />
Die Multiplikation mit e iϕ bewirkt also eine Drehung um 0 mit dem Winkel ϕ.<br />
Die Multiplikation mit e iπ/2 = i ist also eine Drehung um 0 mit dem Winkel 90 ◦ .Betrachten<br />
wir nun die Spiegelung an der reellen Achse. Diese ist durch<br />
gegeben.<br />
z = Rez + iImz ↦→ Rez − iImz = z<br />
Als dritte elementare Kongruenztransformation fehlt uns nur noch die Verschiebung um<br />
|a| in Richtung e iArg(a) :<br />
z ↦→ z + a .<br />
Eine beliebige Kongruenztransformation in der Ebene setzt sich stets aus Drehung um<br />
0, Spiegelung an der reellen Achse <strong>und</strong> Verschiebung zusammen.<br />
123
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong><br />
Beispiel 6.55. Eine Spiegelung an einer Geraden<br />
g = {a + te iα | t ∈ R} , α ∈ R<br />
durch den Punkt a erhält man in folgender Weise:<br />
Zuerst verschieben wir die Gerade g so, dass ihr Bild durch den Nullpunkt verläuft,<br />
z ↦→ z − a ,<br />
dann drehen wir um den Winkel −α, so dass das Bild der Gerade nun mit der reellen Achse<br />
zusammenfällt,<br />
z ↦→ ze −iα ,<br />
dann wird an der reellen Achse gespiegelt,<br />
z ↦→ z ,<br />
<strong>und</strong> schließlich wieder zurück gedreht <strong>und</strong> zurück verschoben:<br />
z ↦→ ze iα , z ↦→ z + a .<br />
Insgesamt erhalten wir durch Verkettung dieser fünf Abbildungen die Spiegelung an g durch<br />
z ↦→ (z − a)e −iα e iα + a = (z − a)e −iα e iα + a = (z − a)e 2iα + a .<br />
Bemerkung 6.56. Im Unterschied zur analytischen Geometrie haben wir hier zusätzliche<br />
Möglichkeiten z. B. durch Verwendung der Division, der Multiplikation mit e iϕ zur Drehung<br />
um ϕ, der Spiegelung an der reellen Achse (durch komplexes Konjugieren) <strong>und</strong> durch Verwendung<br />
n-ter Einheitswurzeln zur Konstruktion von regulären n-Ecken. Andererseits kann<br />
dies so nur auf ebene Geometrie angewandt werden.<br />
Bemerkung 6.57. <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong> finden außer in der ebenen Geometrie <strong>und</strong> bei Nullstellen<br />
von Polynomen weitere Anwendungen in Algebra <strong>und</strong> Analysis, die in vielen Fällen die<br />
Theorie durch Nutzung komplexer <strong>Zahlen</strong> einfacher wird.<br />
124
Inhaltsverzeichnis<br />
1 Mengen <strong>und</strong> Funktionen 5<br />
1.1 Gr<strong>und</strong>lagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5<br />
1.1.1 Logik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5<br />
1.1.2 Äquivalenz von aussagenlogischen Ausdrücken . . . . . . . . . . . . . . 6<br />
1.1.3 Prädikative Ausdrücke, Quantifikatoren . . . . . . . . . . . . . . . . . 6<br />
1.1.4 Mengen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7<br />
1.1.5 Teilmengen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9<br />
1.1.6 Leere Menge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9<br />
1.1.7 Potenzmengen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10<br />
1.2 Mengenalgebra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11<br />
1.2.1 Komplement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12<br />
1.2.2 Regeln für das Rechnen mit Mengen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12<br />
1.2.3 Mengenfamilien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13<br />
1.3 Kartesisches Produkt <strong>und</strong> Relationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14<br />
1.4 Abbildungen <strong>und</strong> Funktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15<br />
1.4.1 Abbildungsbegriff . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15<br />
1.4.2 Verkettung von Funktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18<br />
1.4.3 Umkehrabbildung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20<br />
2 <strong>Zahlen</strong> 25<br />
2.1 Natürliche <strong>Zahlen</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25<br />
2.1.1 Menge der natürlichen <strong>Zahlen</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25<br />
2.1.2 Induktionsprinzip . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25<br />
2.1.3 Prinzip der rekursiven Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26<br />
2.2 Kombinatorik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26<br />
2.2.1 Permutationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26<br />
2.2.1.1 Anordnung ohne Wiederholung . . . . . . . . . . . . . . . . . 26<br />
2.2.1.2 Anordnung mit Wiederholung . . . . . . . . . . . . . . . . . 27<br />
2.2.2 Variationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28<br />
2.2.2.1 Auswahl mit Beachtung der Reihenfolge <strong>und</strong> ohne Wiederholung<br />
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28<br />
2.2.2.2 Auswahl mit Beachtung der Reihenfolge <strong>und</strong> mit Wiederholung 29<br />
2.2.3 Kombinationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29<br />
2.2.3.1 Auswahl ohne Beachtung der Reihenfolge <strong>und</strong> ohne Wiederholung<br />
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29<br />
2.2.3.2 Auswahl ohne Beachtung der Reihenfolge <strong>und</strong> mit Wiederholung<br />
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31<br />
2.2.4 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31<br />
125
Inhaltsverzeichnis<br />
2.3 Rationale <strong>und</strong> Reelle <strong>Zahlen</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31<br />
2.3.1 Weitere <strong>Zahlen</strong>bereiche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31<br />
2.3.2 Gemeinsame Eigenschaften der rationalen <strong>und</strong> reellen <strong>Zahlen</strong> . . . . . 32<br />
2.3.2.1 Algebraische Eigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32<br />
2.3.2.2 Ordnungseigenschaften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32<br />
2.3.3 Unterschiede der rationalen <strong>und</strong> reellen <strong>Zahlen</strong> . . . . . . . . . . . . . 33<br />
2.4 Rechnen mit Gleichungen <strong>und</strong> Ungleichungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34<br />
2.4.1 Äquivalente Umformungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34<br />
2.4.2 Rechnen mit Beträgen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35<br />
2.5 Weitere Definitionen <strong>und</strong> Aussagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36<br />
2.5.1 Summen <strong>und</strong> Produkte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36<br />
2.5.2 Potenzen <strong>und</strong> Wurzeln . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37<br />
2.5.3 Logarithmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38<br />
3 Matrizen <strong>und</strong> Determinanten 39<br />
3.1 Matrizen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39<br />
3.1.1 Matrizen <strong>und</strong> Gleichungssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39<br />
3.1.2 Spezielle Matrizen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43<br />
3.1.3 Addition <strong>und</strong> Subtraktion von Matrizen . . . . . . . . . . . . . . . . . 45<br />
3.1.4 Multiplikation mit einer reellen Zahl (Skalar) . . . . . . . . . . . . . . 46<br />
3.1.5 Multiplikation von Matrizen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47<br />
3.1.6 Lineare Gleichungssysteme in Matrizen-Darstellung . . . . . . . . . . . 49<br />
3.1.7 Die inverse Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50<br />
3.2 Determinanten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51<br />
3.2.1 Der Begriff der Determinante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51<br />
3.2.2 Das Rechnen mit Determinanten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53<br />
3.2.3 Anwendungen auf lineare Gleichungssysteme im Fall m = n . . . . . . 55<br />
3.3 Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58<br />
4 Das Austauschverfahren 59<br />
4.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59<br />
4.2 Das Austauschverfahren als Algorithmus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61<br />
4.2.1 Vorbereitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61<br />
4.2.2 Theoretische Durchführung des ersten Austauschschrittes . . . . . . . 62<br />
4.2.3 Praktische Durchführung des ersten Austauschschrittes . . . . . . . . 63<br />
4.2.4 Fortsetzung des Austauschverfahrens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65<br />
4.3 Anwendungen des Austauschverfahrens (AV) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68<br />
4.3.1 Inversion von Matrizen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68<br />
4.3.2 Lösung Linearer Gleichungssysteme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72<br />
4.3.3 Berechnung von Determinanten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79<br />
5 Lineare Optimierung 81<br />
5.1 Lineare Optimierungsprobleme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81<br />
5.2 Normalform der linearen Optimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86<br />
5.2.1 Die Normalform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86<br />
126
Inhaltsverzeichnis<br />
5.2.2 Überführung in die Normalform . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86<br />
5.3 Lösung einer Normalform der linearen Optimierung . . . . . . . . . . . . . . . 88<br />
5.3.1 Bestimmung einer zulässigen Basisdarstellung von (G) . . . . . . . . . 88<br />
5.3.2 Simplextableau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92<br />
5.3.3 Optimalität <strong>und</strong> Simplexkriterium . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93<br />
5.3.4 Bestimmung des Minimums . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95<br />
5.4 Ermittlung eines ersten Simplextableaus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100<br />
6 <strong>Vektorräume</strong> <strong>und</strong> <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong> 105<br />
6.1 <strong>Vektorräume</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105<br />
6.1.1 <strong>Zahlen</strong>körper . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105<br />
6.1.2 Vektorraum R n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106<br />
6.1.3 Allgemeine <strong>Vektorräume</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108<br />
6.1.4 Skalarprodukt <strong>und</strong> Norm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109<br />
6.1.5 Analytische Geometrie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112<br />
6.2 <strong>Komplexe</strong> <strong>Zahlen</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112<br />
6.2.1 Körper der komplexen <strong>Zahlen</strong> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112<br />
6.2.2 Algebraische Darstellung komplexer <strong>Zahlen</strong> . . . . . . . . . . . . . . . 114<br />
6.2.3 Polardarstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117<br />
6.2.4 <strong>Komplexe</strong> Sinus-, Cosinus- <strong>und</strong> Exponential-Funktionen . . . . . . . . 118<br />
6.2.5 Exponential-Darstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119<br />
6.2.6 <strong>Komplexe</strong> Faktorisierung eines Polynoms . . . . . . . . . . . . . . . . 120<br />
6.2.7 n-te Wurzeln in C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121<br />
6.2.8 Geometrische Anwendungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122<br />
127
Inhaltsverzeichnis<br />
128
Index<br />
Äquivalenz, 5<br />
Äquivalenzrelation, 14<br />
äquivalent, 6<br />
Abbildung, 14, 16<br />
Abbildung, affin-lineare, 60<br />
Abbildung, identische, 20<br />
Abbildung, lineare, 59<br />
Abbildung, surjektive, 18<br />
Addition, 32, 105, 107, 109<br />
Addition, komplexe, 112<br />
Additionstheorem, 118<br />
All-Quator, 7<br />
Antisymmetrie, 33<br />
Argument, 17, 118–120<br />
Argument, 123<br />
Assoziativgesetz, 6, 12, 32, 105, 112, 113<br />
Aussage, 5<br />
Aussageform, 5<br />
Aussagevariable, 5<br />
Austauschregeln, 62<br />
Basen, negative, 38<br />
Basis, 109, 111<br />
Basis, 90<br />
Basis, kanonische, 108<br />
Basisdarstellung, 90<br />
Basisdarstellung, zulässige, 92<br />
Basislösung, 90<br />
Basisvariable, 90<br />
Bereich, zulässiger, 81<br />
Betrag, 35, 119, 120<br />
Betrag, 123<br />
Betrag einer komplexen Zahl, 117<br />
Betrag, (euklidischer), 110<br />
Betragsungleichung, 36<br />
Bijektion, 21<br />
bijektiv, 21<br />
Bild, 18<br />
Darstellung, 112<br />
Definition, rekursive, 26<br />
Definitionsbereich, 17<br />
Determinante, 42, 51–53, 56, 57<br />
Determinante, Eigenschaften, 54<br />
Determinate, 122<br />
Differenz, 11<br />
Differenz von Matrizen, 45<br />
Differenz, symmetrische, 11<br />
disjunkt, 11<br />
Disjunktion, 5<br />
Distributivgesetz, 6, 12, 112, 113<br />
Division, 32<br />
Drehung, 123<br />
Dreieck, Pascalsches, 30<br />
Dreiecksmatrix, 52<br />
Dreiecksungleichung, 37<br />
Durchschnitt, 11, 13<br />
durchschnittsfremd, 11<br />
Einheitsmatrix, 44<br />
Einheitsvektor, 107, 110<br />
Einheitsvektoren, 111<br />
Element, 112<br />
Entwicklung, 53<br />
Euler-Formel, 119<br />
Existenz-Quantor, 7<br />
Exponential-Darstellung, 119<br />
Exponentialdarstellung, 119–121<br />
Exponentialfunktion, 118<br />
Fallunterscheidung, 36<br />
Funktion, 14, 16<br />
Funktion, eineindeutige, 18<br />
Funktion, gleichheit, 17<br />
Funktion, injektive, 18<br />
Funktion, komplexe, 118<br />
129
Index<br />
Funktion, surjektive, 18<br />
Funktion, trigonometrische, 118<br />
Gaußsche <strong>Zahlen</strong>ebene, 115, 117<br />
Gerade, 122–124<br />
Gleichung, quadratische, 120<br />
Gleichungssystem, allgemeines lineares, 59<br />
Gleichungssystem, homogenes lineares, 56<br />
Gleichungssystem, inhomogenes lineares, 56<br />
Gleichungssystem, lineares, 42, 55, 58<br />
Graph, 17<br />
Halbebene, obere, 123<br />
Halbebene, rechte, 123<br />
Hauptstützelement, 62<br />
Hilfsproblem, 100<br />
Hyperbelfunktion, 118<br />
Identität, 20<br />
Imaginärteil, 115<br />
Implikation, 5<br />
Indexmenge, 13<br />
Input-Output-Koeffizient, 41<br />
Inverses, additives, 108<br />
invertierbar, 50<br />
Körper, 32, 105<br />
Körper der komplexen <strong>Zahlen</strong>, 114<br />
Körper, total angeordneter, 33<br />
Kellerzeile, 64<br />
Koeffizientenmatrix, 42<br />
Kombination, 29<br />
Kombinationen, 29<br />
Kommutativgesetz, 6, 12, 112, 113<br />
Komplement, 12<br />
komplex konjugiert, 117<br />
Komposition, 19<br />
Kongruenztransformation, 123<br />
konjugiert, 116<br />
Konjunktion, 5<br />
Koordinate, 108, 109<br />
Koordinatenvektor, 109<br />
Kreislinie, 123<br />
Länge, 110<br />
Lösung, 42, 82<br />
Lösung, maximale, 82<br />
Lösung, minimale, 82<br />
Lösung, optimale, 82<br />
Lehrsatz, binomischer, 37<br />
linear unabhängig, 109<br />
Linearkombination, 108, 109<br />
linkseindeutig, 15<br />
linkstotal, 15<br />
Logarithmengesetze, 38<br />
Logarithmus, 38<br />
Matrix, 39, 51, 53, 56<br />
Matrix, inverse, 50<br />
Matrix, invertierbare, 55–57<br />
Matrix, quadratische, 44<br />
Matrix, Rechenregeln, 51<br />
Matrix, symmetrische, 44<br />
Matrix, transponierte, 43<br />
Matrixgleichung, 51<br />
Matrizenaddition, 106<br />
Matrizenmultiplikation, 106<br />
Menge, 7<br />
Menge, leere, 10<br />
Mengengleichheit, 9<br />
Moivre-Formel, 119<br />
Multiplikation, 32, 105, 107, 109<br />
Multiplikation, komplexe, 113<br />
Nebenbedingung, 81<br />
Negation, 5<br />
Nichtbasisvariable, 90<br />
Nichtnegativitätsbedingungen, 81<br />
Norm, 109, 110<br />
Norm,euklidische, 110<br />
Normalform, 59<br />
Normalform der linearen Optimierung, 86<br />
Nullmatrix, 43<br />
Nullpunkt, 124<br />
Nullstelle, 121<br />
Nullvektor, 107, 108<br />
Optimierungsproblem, lineares, 81<br />
Ordnung, totale, 33<br />
Ordnungsrelation, 14, 32<br />
Ortsvektoren, 115<br />
130
Index<br />
Output-Bilanz, 41<br />
Paar, geordnetes, 14<br />
paarweise orthogonal, 111<br />
Permutation, 26<br />
Pivotelement, 62<br />
Pivotspalte, 62<br />
Pivotzeile, 62<br />
Polardarstellung, 119<br />
Polardarstellung komplexer <strong>Zahlen</strong>, 117, 118<br />
Polynom, 118, 121<br />
Potenz, n-te, 37<br />
Potenzen mit natürlichen Exponenten, 26<br />
Potenzen mit rationalen Exponenten, 38<br />
Potenzfunktion, 118<br />
Potenzgesetze, 38<br />
Potenzmenge, 37<br />
Potenzmenge, 10<br />
Prädikat, einstufiges, 6<br />
Prädikat, zweistufiges, 6<br />
Prinzip der vollständigen Induktion, 25<br />
Produkt von Matrizen, 47<br />
Produkt, kartesisches, 14<br />
Produktionskoeffizient, 41<br />
Produktmatrix, 47<br />
Produktzeichen, 36<br />
Quantifikator, restringierter, 7<br />
Raum, euklidischer, 110<br />
Realteil, 115<br />
rechtseindeutig, 15<br />
Reflexivität, 33<br />
Regel, Cramersche, 57, 58<br />
Regeln, de Morgansche, 6, 12<br />
Reihenfolge, 26, 29<br />
Relation, 14<br />
Sarrus-Regel, 43<br />
Seite, rechte, 42<br />
Simplex, 85<br />
Simplex-Regel, 95<br />
Simplextableau, 92<br />
Simplextableau, entscheidbares, 94<br />
Simplextableau, nicht-entscheidbares, 94<br />
Simplextableau, optimales, 93<br />
Simplexverfahren, 95<br />
Skalarprodukt, 106, 109, 110, 122<br />
Skalarprodukt, 47<br />
Skalarprodukt, euklidisches, 109, 111<br />
Spalte, 40<br />
Spaltenvektor, 107<br />
Spaltenvektor, 40<br />
Spiegeln, 116<br />
Spiegelung, 117<br />
Spiegelung, 123, 124<br />
Subtraktion, 32<br />
Summe, 107, 108<br />
Summe von Matrizen, 45<br />
Summenzeichen, 36<br />
System linearer Funktionen, 60<br />
Teilmenge, 9<br />
Teilmengen, 30<br />
Transitivgesetz, 33<br />
Trichotomie-Eigenschaft, 33<br />
trigonometrische Form, 118<br />
Tupel, 107<br />
Typ einer Matrix, 39<br />
Umformungen, äquivalente, 34<br />
Umkehrabbildung, 20<br />
Ungleichung, Cauchy-Schwarz-Bunjakowski,<br />
111<br />
Urbild, 18<br />
Variation, 28<br />
Vektor, 108–111<br />
Vektor, 40<br />
Vektor der Absolutglieder, 42<br />
Vektor der Unbekannten, 42<br />
Vektor, entgegengesetzter, 108<br />
Vektor, normiert, 111<br />
Vektor, normierter, 110<br />
Vektor, orthogonal, 111<br />
Vektor, orthonormal, 111<br />
Vektorprodukt, 106<br />
Vektorraum, 105, 106, 108, 110, 114<br />
Vektorraum der Koordinatenvektoren, 109<br />
Vektorraum, n-dimensionaler, 109<br />
131
Index<br />
Vereinigung, 11, 13<br />
Verkettung, 19<br />
Verschiebung, 115<br />
Verschiebung, 123<br />
Vielfaches, 107, 108<br />
vollständig, 109<br />
Wahrheitswert, 5<br />
Wertebereich, 17<br />
werteverlaufsgleich, 6<br />
Wiederholung, 26, 29<br />
Winkel, 123<br />
Wurzel, 121<br />
Wurzel, n-te, 37<br />
Wurzeln, komplexe, 121<br />
Zahl, irrationale, 38<br />
Zahl, komplexe, 114, 116<br />
Zahl, negative, 33<br />
Zahl, nichtnegative, 33<br />
Zahl, nichtpositive, 33<br />
Zahl, positive, 33<br />
Zahl, reelle, 113<br />
<strong>Zahlen</strong>geraden, 36<br />
Zeiger, 115<br />
Zeile, 40<br />
Zeilenvektor, 107<br />
Zeilenvektor, 40<br />
Zielfunktion, lineare, 81<br />
132