Add exam for wintersemester 2018

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\begin{document}
% Hier Klausurenbezeichnung anpassen
\examtitle
% Klausurenbezeichnung bitte im Format <Modulkürzel>: <Modul-Volltext>
{KTR-MfI-2:\\ Mathematik für Informatik 2}
% Dozent bitte vollständige Anrede verwenden
{Prof. Dr. U. Krieger}
% Semesterbezeichnung bitte vollständig ausschreiben: <Wintersemester 18/19>
% Bitte nicht <WiSe 18/19>
{Sommersemester 2018}
% Bearbeitungszeit: <90> Minuten
{90}
% Zugelassene Hilfsmittel, ansonsten bitte LEER lassen
{Taschenrechner, zwei von Hand geschriebene DIN-A4-Seiten}
%
% Dokument ab hier :)
%
\section{Lineare Gleichungssysteme (8 + 12 Punkte)}
Geben Sie die Ergebnisse der folgenden Aufgaben zu linearen Gleichungssystemen an.
\subsection{}
Betrachten Sie das folgende lineare Gleichungssystem:
\begin{align*}
4x_1 &= 4 \\
6x_1 + 6x_2 &= 0 \\
2x_1 + 2x_2 + 2x_3 &= 2
\end{align*}
\begin{enumerate}
\item Geben Sie eine Darstellung dieses linearen Gleichungssystems in der Form eines Matrix-Vektor-Produkts $A \cdot x = b$ mit Hilfe einer geeigneten Koeffizientenmatrix $A$ und dem Vektor $x$ der Variablen sowie der rechten Seite $b$ des Gleichungssystems an.
\item Berechnen Sie die Lösung
$x = \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{array} \right) \in \mathbb{R}^3$
durch die Überführung des Systems
$\left( \begin{array}{lr} A & b \end{array}\right)$
in Treppennormalform und anschließende Lösung unter Verwendung des \textit{Gaußschen Algorithmus}.
\end{enumerate}
\subsection{}
Betrachten Sie die folgende Blockmatrix-Multiplikation
$M \in \mathbb{R}^{2n \times 2n}, n \in \mathbb{N}, n >= 2$
\begin{equation*}
M = A \cdot B = \left( \begin{array}{cc}
C & D \\
E & F
\end{array}\right) \cdot \left( \begin{array}{cc}
G & H \\
J & K
\end{array}\right) = \left( \begin{array}{cc}
M11 & M12 \\
M21 & M22
\end{array}\right)
\end{equation*}
mit den Blockmatrizen $A \in \mathbb{R}^{2n \times 2n}$ und $B \in \mathbb{R}^{2n \times 2n}$ und ihren zugehörigen Matrizen
$\{ C, D, E, F \} \subseteq \mathbb{R}^{n \times n}$ und
$\{ G, H, J, K \} \subseteq \mathbb{R}^{n \times n}$.
Entwickeln und implementieren Sie einen Blockmatrix-Multiplikationsalgorithmus als Octave-Funktion \texttt{bmult}, der als Eingabeparameter die gegebenen Matrizen $\{ C, D, E, F, G, H, J, K\} \subseteq \mathbb{R}^{n \times n}$ sowie die Dimensionsvariable $n \in \mathbb{N}$ und einen Dateinamen \texttt{fileM} verwendet und
\begin{itemize}
\item die Produktmatrix $M = A \cdot B \in \mathbb{R}^{2n \times 2n}$ mit Hilfe der aus den Eingabedaten hergeleiteten einzelnen Matrizen $M11, M12, M21, M22$ berechnet,
\item sowohl die Produktmatrix $M$ als auch deren Dimension $n$ in eine Datei \texttt{fileM} abspeichert und
\item danach als Funktionsergebnis $M$ \textbf{und} die Matrizen $M11, M12, M21, M22$ zurückgibt.
\end{itemize}
\section{Vektorräume (6 + 6 + 8 Punkte)}
Geben Sie die Ergebnisse folgender Aufgaben zur Theorie der Vektorräume an.
\subsection{}
\begin{equation*}
a = \left( \begin{array}{c}
2 \\ 2 \\ 0 \\ 2
\end{array}\right),~b = \left( \begin{array}{c}
1 \\ 0 \\ 0 \\ 0
\end{array}\right),~c = \left( \begin{array}{c}
1 \\ 0 \\ 0 \\ 1
\end{array}\right)
\end{equation*}
Betrachten Sie die Vektoren a, b und c des $\mathbb{R}$-Vektorraums $\mathbb{R}^4$.
Sind diese drei Vektoren $\{a, b, c\} \subset \mathbb{R}^4$ linear unabhängig oder linear abhängig?
Begründen Sie Ihre Antwort durch geeignete algebraische Argumente.
\subsection{}
\begin{equation*}
A = \left( \begin{array}{ccc}
1 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0.6
\end{array}\right),~B = \left( \begin{array}{ccc}
0 & 0 & 0 \\
1 & 0 & 0 \\
0 & 0 & 0.4
\end{array}\right),~C = \left( \begin{array}{ccc}
-2 & 0 & 0 \\
-2 & 0 & 0 \\
0 & 0 & -2
\end{array}\right)
\end{equation*}
Betrachten Sie die Matrizen $\{ A, B, C \} \subset \mathbb{R}^{3 \times 3}$. Sind diese Matrizen linear unabhängig oder linear abhängig? Begründen Sie Ihre Antworten mit Hilfe einer geeigneten algebraischen Argumentation.
\subsection{}
\begin{equation*}
A = \left( \begin{array}{cc}
1 & -1 \\
-1 & 1
\end{array}\right) \in \mathbb{R}^{2 \times 2}.
\end{equation*}
\begin{equation*}
U = \{ y = \left( \begin{array}{c} y_1 \\ y_2 \end{array}\right) \in \mathbb{R}^2~|~A \cdot y = 2 \cdot y\} \subseteq \mathbb{R}^2
\end{equation*}
Wir betrachten die reellwertige Matrix A.
Beweisen Sie durch geeignete algebraische Argumentation, dass die Teilmenge $U$ ein Untervektorraum des reellen Vektorraums $\mathbb{R}^2$ ist.
\section{Lineare Abbildungen (6 + 5 + 3 + 6 Punkte)}
\begin{align*}
f : V &\longrightarrow W \\
v = \left( \begin{array}{c}
a \\ b \\ c \end{array}
\right) &\mapsto f(v) = \left( \begin{array}{c}
a - b \\
-3 (a - b + c) \\
a - b + c
\end{array} \right)
\end{align*}
Betrachten Sie die lineare Abbildung f zwischen den $\mathbb{R}$-Vektorräumen $V = \mathbb{R}^3$ und $W = \mathbb{R}^3$.
\begin{enumerate}
\item Wählen Sie jeweils die kanonische Basis $\mathcal{B} = \{e_1, e_2, e_3\}$ im $\mathbb{R}$-Vektorraum $V = \mathbb{R}^3$ bzw $W = \mathbb{R}^3$ aus und geben Sie die der Abbildung $f$ zugeordnete Matrix $A_f$ bzgl. dieser beiden Basen an.
\item Bestimmen Sie mit Hilfe einer geeigneten algebraischen Argumentation oder eines geeigneten Berechnungsverfahrens den Rang $rg(f)$ der Abbildung $f$.
\item Bestimmen Sie durch eine geeignete algebraische Argumentation die Dimension $k = dim(Ker(f))$ des Kerns $Ker(f)$ der Abbildung $f$.
\item Geben Sie eine Basis $\mathcal{C} = \{ v_1, \dots, v_k \}$ des Kerns $Ker(f) = U$ der Abbildung $f$ an und weisen Sie die Basiseigenschaften der Vektoren $\{ v_1, \dots, v_k \}$ für den Untervektorraum $U$ mit Hilfe geeigneter algebraischer Argumente nach.
\end{enumerate}
\section{Matrizenalgebra (6 + 6 + 8 Punkte)}
Geben Sie die Ergebnisse folgender Aufgaben zur Matrizenalgebra an.
\subsection{}
\begin{equation*}
A = \left( \begin{array}{cccc}
1 & 0 & 0 & 1 \\
1 & 1 & 0 & 1 \\
1 & 0 & 1 & 1
\end{array} \right) \in \mathbb{F}_2^{3 \times 4}
\end{equation*}
\begin{enumerate}
\item Wie lautet die transponierte Matrix $A^t$ zu $A$?
\item Bestimmen Sie den Rang $rg(A^t)$ von $A^t$ durch eine geeignete algebraische Argumentation.
\end{enumerate}
\subsection{}
\begin{equation*}
A = \left( \begin{array}{ccc}
1 & 1 & -1 \\
0 & 1 & 1
\end{array} \right),~B = \left( \begin{array}{cccc}
1 & 6 & -3 & 1 \\
1 & -4 & 0 & 1 \\
1 & 0 & 1 & 0
\end{array} \right)
\end{equation*}
\begin{enumerate}
\item Berechnen Sie das Element $C_{23}$ der Produktmatrix $C = A \cdot B$.
\item Geben Sie die Dimensionsvariablen $n, m$ der Produktmatrix $C \in \mathbb{R}^{n \times m}$ an.
\end{enumerate}
\subsection{}
Berechnen Sie die inverse Matrix $C = A^{-1}$ zu $A$.
\begin{equation*}
A = \left( \begin{array}{ccc}
2 & 2 & -2 \\
0 & 1 & 2 \\
0 & 0 & \frac{1}{2}
\end{array} \right)
\end{equation*}
\section{Eigenwerte (4 + 8 + 8 Punkte)}
Geben Sie die Ergebnisse folgender Aufgaben an.
\subsection{}
Bestimmen Sie die Determinante der folgenden Matrix:
\begin{equation*}
A = \left(\begin{array}{cccc}
4 & 1 & 0 & 1 \\
0 & 1 & 1 & 0 \\
0 & 0 & 0.3 & 0.3 \\
0 & 0 & 1 & 1
\end{array} \right)
\end{equation*}
\subsection{}
Bestimmen Sie das charakteristische Polynom $p_A(\lambda)$ der folgenden Matrix $A$ und berechnen Sie mit dessen Hilfe dann alle Eigenwerte $\sigma(A) = \{\lambda_i\ |\ i \in \{1, 2, 3\}\}$ der Matrix A:
\begin{equation*}
A = \left(\begin{array}{ccc}
0 & 2 & 0 \\
2 & 0 & 0.5 \\
0 & 0 & 0.5
\end{array} \right)
\end{equation*}
\subsection{}
Bestimmen Sie einen Eigenwert $\lambda \in \sigma(B) \subset \mathbb{R}$ und einen zugehörigen Eigenvektor $v \in \mathbb{R}^2$ der folgenden Matrix $B$:
\begin{equation}
B = \left(\begin{array}{cc}
-2 & 2 \\
2 & -2
\end{array} \right) \in \mathbb{R}^{2 \times 2}
\end{equation}
\end{document}