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@ -18,6 +18,12 @@
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pdftitle = {Lineare Algebra - Definitionen}
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}
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% Define command \transpose for transposing matrices (commonly $^T$)%
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% http://tex.stackexchange.com/a/217624/5645 %
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\newcommand*{\transpose}{\top}
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% Custom definition style, by %
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% http://mathoverflow.net/questions/46583/what-is-a-satisfactory-way-to-format-definitions-in-latex/58164#58164
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@ -263,13 +269,13 @@ heißt (V, F) ein \textbf{unitärer Vektorraum}.
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\begin{definition}{hermitesche Matrix}
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Sei $A \in \mathbb{C}^{n \times n}$ eine Matrix.\\
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$A$ heiß hermitesch $: \Leftrightarrow \overline{A}^T = A$
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$A$ heiß hermitesch $: \Leftrightarrow \overline{A}^\transpose = A$
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\end{definition}
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\begin{definition}{positiv definite Matrix}
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Sei A eine symmetrische (bzw. hermitesche) Matrix. \\
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A heißt \textbf{positiv definit} $: \Leftrightarrow x^T G x > 0 $
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für alle $x \in \mathbb{R}^n, x \neq 0$ bzw. $z^T G \overline z > 0$ für
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A heißt \textbf{positiv definit} $: \Leftrightarrow x^\transpose G x > 0 $
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für alle $x \in \mathbb{R}^n, x \neq 0$ bzw. $z^\transpose G \overline z > 0$ für
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alle $x \in \mathbb{C}^n, z \neq 0 $.
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\end{definition}
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@ -385,14 +391,14 @@ Der \textbf{Abstand} von A und B ist definiert durch
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\begin{definition}{orthogonale und unitäre Matrizen}
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Eine reele bzw. komplexe $n \times n$-Matrix A heißt
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\textbf{orthogonal} bzw. \textbf{unitär}, falls gilt
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\[A^T A = E_n ~~~ \text{ bzw. } ~~~ A^T \overline A = E_n\]
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\[A^\transpose A = E_n ~~~ \text{ bzw. } ~~~ A^\transpose \overline A = E_n\]
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\end{definition}
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\begin{satz}{Charakterisierung von orthogonalen Matrizen}
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Sei $A \in \mathbb{R}^{n \times n}$. Folgende Aussagen sind äquivalent:
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\begin{enumerate}[(a)]
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\item A ist eine orthogonale Matrix.
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\item A ist regulär und $A^{-1} = A^T$.
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\item A ist regulär und $A^{-1} = A^\transpose$.
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\item Die Spaltenvektoren (bzw. die Zeilenvektoren) von A bilden eine
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Orthonormalbasis von $\mathbb{R}^n$ bzgl. des Standardskalarproduktes
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\end{enumerate}
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