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@ -211,7 +211,7 @@ heißen \textbf{linear unabhängig}, wenn gilt:
\begin{definition}{Bilinearform}
Sei V ein reeler Vektorraum. Eine \textbf{Bilinearform} auf V ist eine
Abbildung
\[ F: V \times V \rightarrow V, ~~~ (a,b) \mapsto F(a,b), \]
\[ F: V \times V \rightarrow \mathbb{R}, ~~~ (a,b) \mapsto F(a,b), \]
die in jedem Argument linear ist, d.h. für alle $a, a_1, a_2, b, b_1, b2 \in V$
und alle $\lambda_1, \lambda_2, \mu_1, \mu_2 \in \mathbb{R}$ gilt:
\begin{align*}
@ -354,4 +354,88 @@ Sei V ein euklidischer oder unitärer Vektorraum. Dann gilt in V:
\[ a \perp b \Rightarrow \|a\| + \|b\| = \|a+b\|^2\]
\end{definition}
\begin{definition}{Orthogonalkomplement}
Die Menge $U^\perp := \{x \in V | \langle x, u \rangle = 0~~\forall u \in U\}$
heißt \textbf{Orthogonalkomplement} von U in V.
\end{definition}
\begin{definition}{Orthogonalprojektion}
Die \textbf{Orthogonalprojektion} von V auf U (in Richtung $U^\perp$)
ist die Abbildung
\[\pi_U : V \rightarrow U \subseteq V, ~~~ v = u + u^\perp \mapsto u.\]
\end{definition}
\begin{satz}{Eigenschaften der Orthogonalprojektion}
Für die Orthogonalprojektion $\pi_U$ eines Vektorraumes V auf einen
Unterraum U gilt:
\begin{enumerate}
\item $\pi_U$ ist linear und $\pi_U^2 = \pi_U \circ \pi_U = \pi_U$.
\item Bild $\pi_U = U$, Kern $\pi_U = U^\perp$.
\item $\pi_U$ verkürzt Abstände: Für alle $v, w \in V$ gilt:\\
$d(\pi_U(v), \pi_U(w)) = \| \pi_U(v) - \pi_U(w) \| \leq \| v- w \| = d(v,w)$
\end{enumerate}
\end{satz}
\begin{definition}{Abstand}
Seien $(M, d)$ ein metrischer Raum und $A, B \subseteq M$ zwei Teilmengen.
Der \textbf{Abstand} von A und B ist definiert durch
\[d(A, B) := \inf\{d(a,b) | a \in A, b \in B\}\]
\end{definition}
\begin{definition}{orthogonale und unitäre Matrizen}
Eine reele bzw. komplexe $n \times n$-Matrix A heißt
\textbf{orthogonal} bzw. \textbf{unitär}, falls gilt
\[A^T A = E_n ~~~ \text{ bzw. } ~~~ A^T \overline A = E_n\]
\end{definition}
\begin{satz}{Charakterisierung von orthogonalen Matrizen}
Sei $A \in \mathbb{R}^{n \times n}$. Folgende Aussagen sind äquivalent:
\begin{enumerate}[(a)]
\item A ist eine orthogonale Matrix.
\item A ist regulär und $A^{-1} = A^T$.
\item Die Spaltenvektoren (bzw. die Zeilenvektoren) von A bilden eine
Orthonormalbasis von $\mathbb{R}^n$ bzgl. des Standardskalarproduktes
\end{enumerate}
Analog für unitäre Matrizen.
\end{satz}
\begin{satz}{Folgerungen}
\begin{enumerate}[(a)]
\item Für eine orthogonale Matrix A gilt: $\det A = \pm 1$.
\item Für eine unitäre Matrix gilt: $| \det A | = 1$.
\end{enumerate}
\end{satz}
\begin{definition}{Adjungierte lineare Abbildung}
Es seien $(V, \langle, \rangle_V)$ und $(W, \langle, \rangle_W)$
zwei Vektorräume mit Skalarprodukt und $\Phi: V \rightarrow W$ eine
lineare Abbildung. Eine lineare Abbildung $\Phi^*: W \rightarrow V$
heißt zu $\Phi$ \textbf{adjungierte lineare Abbildung}, falls für
alle $x \in V$ und alle $y \in W$ gilt:
\[\langle \Phi(x), y \rangle_W = \langle x, \Phi^*(y) \rangle_V\]
\end{definition}
\begin{satz}{Spektralsatz}
Es sei V ein n-dimensionaler Vektorraum mit Skalarprodukt und
$\Phi: V \rightarrow V$ ein selbstadjungierter Endomorphismus. Dann
ist $\Phi$ diagonalisierbar.
Genauer: Es exisitiert eine Orthonormalbasis B von V, die aus
Eigenvektoren von $\Phi$ besteht und die Abbildung von $\Phi$ bzgl.
dieser Orthonormalbasis hat Diagonalform
\[M_B^B(\Phi) = \begin{pmatrix}
\lambda_1 & & 0\\
& \ddots & \\
0 & & \lambda_n
\end{pmatrix}\]
wobei $\lambda_1, \dots, \lambda_n$ die $n$ (reelen) Eigenwerte von
$\Phi$ sind.
\end{satz}
\begin{satz}{Kriterium für "positiv definit"}
Sei A eine reele, symmetrische Matrix.\\
A ist positiv definit $\Leftrightarrow$ alle Eigenwerte von A sind positiv.
\end{satz}
\end{document}

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@ -0,0 +1,32 @@
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# Necessary, as pdf2svg does not always create valid svgs:
inkscape $(SOURCE).svg --export-plain-svg=$(SOURCE).svg

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@ -0,0 +1,26 @@
\documentclass{article}
\usepackage[pdftex,active,tightpage]{preview}
\setlength\PreviewBorder{2mm}
\usepackage{tikz}
\usetikzlibrary{arrows,positioning,fit,shapes}
\begin{document}
\begin{preview}
\begin{tikzpicture}[scale=1,node distance=2.0cm]
\node (Phi) at (0,0) {$\Phi: V$};
\node (W) [right of=Phi] {$W$};
\node (Kn) [below of=Phi] {$K^n$};
\node (Km) [right of=Kn]{$K^m$};
\node[text=green] (TN) at (1,0.7) {Koordinatenfrei};
\node[text=orange] (TS) at (1,-2.6) {Konkretes Rechnen};
\draw[->, above] (Phi) to node {$\Theta_B$} (W);
\draw[->, below] (Kn) to node {$\Theta_{B'}$} (Km);
\draw[->, left] (Phi) to node {$\Theta_B$} (Kn);
\draw[->, right] (W) to node {$\Theta_{B'}$} (Km);
\node [ellipse,fit={(Kn) (Km) (TS)}, draw=orange, thick, text=orange]
{};
\node [ellipse,fit={(Phi) (W) (TN)}, draw=green, thick, text=green]
{};
\end{tikzpicture}
\end{preview}
\end{document}

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@ -0,0 +1,31 @@
SOURCE = cubic-function-intermediate-value-theorem
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# Necessary, as pdf2svg does not always create valid svgs:
inkscape $(SOURCE).svg --export-plain-svg=$(SOURCE).svg

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@ -0,0 +1,40 @@
\documentclass{article}
\usepackage[pdftex,active,tightpage]{preview}
\setlength\PreviewBorder{2mm}
\usepackage{pgfplots}
\usepackage{tikz}
\usetikzlibrary{arrows, positioning, calc, intersections, decorations.markings}
\begin{document}
% Define this as a command to ensure that it is same in both cases
\newcommand*{\ShowIntersection}[2]{
\fill
[name intersections={of=#1 and #2, name=i, total=\t}]
[red, opacity=1, every node/.style={above left, black, opacity=1}]
\foreach \s in {1,...,\t}{(i-\s) circle (2pt)
node [above left] {\s}};
}
\begin{preview}
\begin{tikzpicture}
\begin{axis}[
%width=15cm, height=15cm, % size of the image
%xmin= 0, % start the diagram at this x-coordinate
%xmax= 250, % end the diagram at this x-coordinate
%ymin=-7, % start the diagram at this y-coordinate
%ymax= 7, % end the diagram at this y-coordinate
ylabel=y,
xlabel=x,
axis lines=left,
tick style={draw=none},
xticklabels={,,},
yticklabels={,,}
]
\addplot[name path global=a, domain=30:250, red, thick,samples=500]
{-0.00192*x*x*x+0.85*x*x-121.92*x+5815.75};
% {-226/117649*x*x*x+100005/117649*x*x-14343768/117649*x+684216906/117649};
\end{axis}
\end{tikzpicture}
\end{preview}
\end{document}