Aufgabe 1: Entscheiden Sie, ob die folgenden Aussagen über Vektoren im wahr oder falsch sind. a) Die Vektoren, und sind linear unabhängig in. b) bilden ein Erzeugendensystem des. c) bilden eine Basis des. d) Die Vektoren können zu einer Basis des ergänzt werden. e) Der Vektor liegt in der linearen Hülle der Vektoren und. f) Die Dimension des von den Vektoren, aufgespannten Untervektorraums des ist 3. Antwort: wahr falsch Aufgabe 2: Gegeben sind die Vektoren Bestimmen Sie so, dass die Vektoren linear abhängig sind und stellen Sie als Linearkombination aus und dar. Www.mathefragen.de - Ergänze Vektoren zu einer Basis - Vorgangsweise?. Wie muss gewählt werden, dass die Vektoren linear abhängig sind? Aufgabe 3: Wieviele Möglichkeiten gibt es, aus den 5 Vektoren eine Basis des auszuwählen? Anzahl der Möglichkeiten: Aufgabe 4: Normieren Sie die Vektoren und ergänzen Sie sie zu einer Orthonormalbasis. Antwort:, Aufgabe 5: #. / Sie auf möglichst einfache Weise: a),, c),, Aufgabe 6: Berechnen Sie für den Tetraeder mit den Eckpunkten die Inhalte der Seitenflächen und das Volumen.
Gegenvektor Ein Vektor $\vec{b}$ heißt Gegenvektor zu einem Vektor $\vec{a}$, wenn $\vec{a}$ und $\vec{b}$ zueinander parallel, gleich lang und entgegengesetzt orientiert sind. Es gilt: $\vec{b}=-\vec{a}$. Abb. 9 / Gegenvektoren Parallele Vektoren Zwei Vektoren $\vec{a}$ und $\vec{b}$ heißen parallel, wenn sie die gleiche Richtung haben. Symbolische Schreibweise: $\vec{a}\parallel\vec{b}$ Parallele Vektoren können wir unterscheiden in gleichsinnig parallele Vektoren ( $\vec{a}\uparrow\uparrow\vec{b}_1$) und gegensinnig parallele Vektoren ( $\vec{a}\uparrow\downarrow\vec{b}_2$). Abb. Erzeugendensystem, Basis | Aufgabensammlung mit Lösungen & Theorie. 10 / Parallele Vektoren Koordinatendarstellung Im Folgenden beschränken wir uns der Einfachheit halber auf den zweidimensionalen Raum. Um mit Vektoren praktisch rechnen zu können, ist eine Koordinatendarstellung zweckmäßig. In der Schule lernen wir das kartesische Koordinatensystem kennen, mit dessen Hilfe wir die Lage jedes Punktes in der Ebene durch seine beiden kartesischen Koordinaten beschreiben können.
Mit wird die durch das Skalarprodukt induzierte Norm bezeichnet. Definition und Existenz Unter einer Orthonormalbasis eines -dimensionalen Innenproduktraums versteht man eine Basis von, die ein Orthonormalsystem ist, das heißt: Jeder endlichdimensionale Vektorraum mit Skalarprodukt besitzt eine Orthonormalbasis. Mit Hilfe des Gram-Schmidtschen Orthonormalisierungsverfahrens lässt sich jedes Orthonormalsystem zu einer Orthonormalbasis ergänzen. Da Orthonormalsysteme stets linear unabhängig sind, bildet in einem -dimensionalen Innenproduktraum ein Orthonormalsystem aus Vektoren bereits eine Orthonormalbasis. Händigkeit der Basis Gegeben sei eine geordnete Orthonormalbasis von. Dann ist die Matrix gebildet aus den als Spaltenvektoren notierten Vektoren orthogonal und hat deshalb die Determinante +1 oder −1. Falls bilden die Vektoren ein Rechtssystem. Vektoren zu basis ergänzen en. Beispiele Die Orthonormalbasis im und ein mit ihr dargestellter Vektor Beispiel 1 Die Standardbasis des, bestehend aus den Vektoren ist eine Orthonormalbasis des dreidimensionalen euklidischen Vektorraums (ausgestattet mit dem Standardskalarprodukt): Sie ist eine Basis des, jeder dieser Vektoren hat die Länge 1, und je zwei dieser Vektoren stehen senkrecht aufeinander, denn ihr Skalarprodukt ist 0.
Allgemeiner ist im Koordinatenraum bzw., versehen mit dem Standardskalarprodukt, die Standardbasis eine Orthonormalbasis. Beispiel 2 Die zwei Vektoren und bilden in mit dem Standardskalarprodukt ein Orthonormalsystem und daher auch eine Orthonormalbasis von. Koordinatendarstellung bezüglich einer Orthonormalbasis Vektoren Ist eine Orthonormalbasis von, so lassen sich die Komponenten eines Vektors bezüglich dieser Basis besonders leicht als Orthogonalprojektionen berechnen. Hat bezüglich der Basis die Darstellung so gilt für denn und damit Im Beispiel 2 oben gilt für den Vektor: Das Skalarprodukt In Koordinaten bezüglich einer Orthonormalbasis hat jedes Skalarprodukt die Form des Standardskalarprodukts. Genauer: eine Orthonormalbasis von und haben die Vektoren bezüglich die Koordinatendarstellung und, im reellen Fall, bzw. im komplexen Fall. Vektoren zu basis ergänzen. Orthogonale Abbildungen eine orthogonale (im reellen Fall) bzw. eine unitäre Abbildung (im komplexen Fall) und ist so ist die Darstellungsmatrix von bzw. eine unitäre Matrix.