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Analysis 1 & Lineare Algebra für Ingenieurwissenschaften (TU Berlin) - TEIL 4
Einleitung
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Basen von Vektorräumen
Lineare Unabhängigkeit von Vektoren (9:06)
Injektivität & Surjektivität linearer Abbildungen (19:03)
Aufgabe 1: Basen des R^3 und linearer Unterräume (34:43)
Aufgabe 2: Gram-Schmidt_Orthogonalisierung mit Skalarprodukt im Polynomraum (25:41)
Aufgabe 3: Kommutatives Diagramm (Polynomraum) (53:16)
Aufgabe 4: Kommutatives Diagramm (Matrizenraum) (29:27)
Multiple Choice (21:51)
Basistransformation
Aufgabe 1: Inverser Koordinatenvektor (2:34)
Aufgabe 2: Inverse Transformationsmatrix (2:48)
Aufgabe 3: Transformationsmatrix zwischen zwei Basen linearer Unterräume (6:27)
Eigenwerte & Eigenvektoren
Was sind Eigenwerte & Eigenvektoren? (3:04)
Aufgabe 1: Charakteristisches Polynom einer (2x2)-Matrix (4:06)
Aufgabe 2: Charakteristisches Polynom einer (3x3)-Matrix (6:12)
Aufgabe 3: Eigenraum und algebraische Vielfachheit (8:56)
Aufgabe 4: Algebraische und Geometrische Vielfachheit (8:33)
Aufgabe 5: Matrix diagonalisieren aus Eigenwerte & Eigenvektoren (7:46)
Aufgabe 6: Matrix diagonalisieren aus Kern(A-lambda*I) & Eigenräumen (7:23)
Aufgabe 7: Orthonormalsystem aus EV, Matrix diagonalisieren & Matrixpotenz (14:17)
Multiple Choice (10:05)
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Aufgabe 4: Kommutatives Diagramm (Matrizenraum)
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