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01/12_LA-I/files/1.tex

+\section{Gruppen, Ringe, Körper, Polynome, Matrizen}
+\begin{mdframed}
+Eine \textbf{Gruppe} ist ein Tupel $(G,*,e)$ bestehend aus einer Menge $G$, einer Verknüpfung $*$ und einem neutralem Element $e \in G$ sodass gilt:
+\begin{itemize}
+    \item[G1)]  Assoziativität: $a *(b*c) = (a*b)*c = a*b*c, \forall a,b,c \in G$
+    \item[G2)] Neutrales Element: $e*a=a, \forall a \in G$
+    \item[G3)] Inverses Element: $\exists a' \in G: a'*a = e, \forall a \in G$ 
+\end{itemize}
+    
+\end{mdframed}
+Eine Gruppe heisst \textbf{abelsch} falls 
+\begin{itemize}
+    \item[G4)] Kommutativität: $\forall a,b \in G: a*b = b*a$
+\end{itemize}
+\emph{Bemerkung:}
+\begin{enumerate}[{(}a{)}]
+    \item $e$ ist eindeutig und rechts-neutral
+    \item Das Inverse ist eindeutig und auch rechts-inverse
+    \item Es gelten die Kürzungsregeln:\\
+     $a * \tilde{x} = a * x \implies \tilde{x} = x$\\
+     $\tilde{x} * a = x * a \implies \tilde{x} = x$
+\end{enumerate}
+Sei $(G,\cdot,e)$ eine Gruppe. Eine nichtleere Teilmenge $H \subseteq G$ heisst \textbf{Untergruppe}, falls gilt
+\begin{itemize}
+    \item $\forall a, b \in H: a\cdot b \in H$
+    
+    \item $\forall a \in H: a^{-1} \in H$
+\end{itemize}
+Seien $(G,\cdot_G,e_G), (H,\cdot_H,e_H)$ Gruppen. Eine Abbildung $\phi: G \rightarrow H$ heisst Gruppenhomomorphismus, wenn gilt
+\begin{align*}
+    \forall a,b \in G: \phi(a \cdot_G b) = \phi(a)\cdot_H \phi(b)
+\end{align*}
+\emph{Bemerkung:}
+\begin{itemize}
+    \item $\phi(e_G) = e_H$
+    \item $\phi(a^{-1}) = \phi(a)^{-1}$
+    \item falls $\phi$ bijektiv ist, ist $\phi^{-1}: H \rightarrow G$ auch ein Gruppenhomomorphismus
+\end{itemize}
+
+\begin{mdframed}
+Ein \textbf{Ring} ist ein Tupel $(R,+,\mathbf{\cdot},0)$ bestehend aus einer Menge $R$, zwei Verknüpfungen $+$ und $\cdot$, und einem ausgezeichnetem Element $0 \in R$, sodass gilt:
+\begin{itemize}
+    \item[R1)] $(R,+,0)$ ist eine abelsche Gruppe
+    \item[R2)] die Multiplikation $\cdot$ ist assoziativ.
+    \item[R3)] Distributivität $a \cdot (b+c) = a\cdot b + a\cdot c$ \quad $(a+b)\cdot c = a\cdot c + b\cdot c$  
+\end{itemize}
+\end{mdframed}
+Ist die Multiplikation kommutativ, so heisst $(R,+,\mathbf{\cdot},0)$ \textbf{kommutativer Ring}. Hat ein Ring dazu noch ein Einselement $1 \in R$, sodass gilt $\forall a \in R: 1 \cdot a = a\cdot 1 = a$, so heisst es \textbf{Ring mit Eins}\\
+Ein Ring heisst \textbf{Ringteilerfrei}, wenn 
+\begin{align*}
+    \forall a,b \in R: a\cdot b = 0 \implies a= 0 \lor b = 0
+\end{align*}
+Eine Teilmenge $R' \subseteq R$ heisst \textbf{Unterring}, falls $(R',+,0)$ eine Untergruppe ist: $ (a,b \in R' \implies a + b \in R' \land - a \in R')$ 
+\begin{mdframed}
+Ein \textbf{Körper} ist ein Tupel $(K, +, \cdot, 0,1)$ mit einer Menge, zwei Verknüpfungen, $+$, $\cdot$ und zwei ausgezeichneten Elementen $0, 1 \in R$, sodass gilt:
+\begin{itemize}
+    \item[K1)] $(K,+,0)$ ist eine abelsche Gruppe
+    \item[K2)] $(K^*, \cdot,1)$ ist eine abelsche Gruppe
+    \item[K3)] Distribivgesetz  
+\end{itemize}
+\end{mdframed}
+\textbf{Rechenregeln}
+\begin{enumerate}[{(}a{)}]
+    \item $1 \neq 0$
+    \item $0 \cdot a = a \cdot 0 = 0$
+    \item Nullteilerfreiheit
+    \item $a \cdot (-b) = (-a)\cdot b = -(a\cdot b)$ \quad $(-a)\cdot (-b) = a \cdot b$
+    \item $x\cdot a = \tilde{x}\cdot a \land a \neq 0 \implies x = \tilde{x}$
+\end{enumerate}
+Ist $R$ ein Ring mit $1$, so ist seine \textbf{Charakteristik} die Zahl
+\begin{align*}
+    \text{char}(R):= \begin{cases}
+        0, \text{\quad falls } n\cdot 1 \neq 0, \forall n \in \N^*\\
+        \min\{n \in \N^*: n\cdot 1 = 0\}, \quad \text{sonst}
+    \end{cases}
+\end{align*}
+$\Z_{/p\Z}$ ist genau dann ein Körper, wenn $p$ Prim ist.
+\textbf{Lemma}: \quad ist $K$ ein Körper, so ist $\text{char}(K)$ entweder $0$ oder Prim.
+\begin{mdframed}
+
+Sei $K$ ein Körper. Ein \textbf{Polynom} $f$ in einer Variable $T$ und Koeffizienten in $K$ ist ein Ausdruck der Form
+\begin{align*}
+    f(T) = \summe{k = 0}{n} a_{k} T^{k} = a_0 \cdot T^0 + a_1\cdot T + a_2 \cdot T^2 + \ldots + a_n \cdot T^n
+\end{align*}
+\end{mdframed}
+$a_n \neq 0$ heisst Leikoeffizient.\\
+Der Grad von $f$ ist $\text{deg}(f) := \begin{cases}
+    -\infty, \quad \text{falls } f = 0 \\
+    \max\{k \in N, a_k \neq 0\}, \quad \text{sonst}
+\end{cases}$
+Man schreibt $K[T]$ für die Menge aller Polynome über $K$. \quad $K[T]$ ist mit der Polynommultiplikation und der Polynomaddition ein Kommutativer Ring (mit Eins) und es gilt $\deg(p\cdot q) = \deg(p) + \deg(q)$
+\mdfsetup{backgroundcolor=black!10}
+\begin{mdframed}
+\textbf{Satz} (Polynomdivision): \quad Sind $f,g \in K[T], g \neq 0$ So gibt es eindeutige Polynome, $q$(Quotient),$r$(Rest) $\in K[T]$, sodass $f = q \cdot g + r$ und $\text{deg}(r) <\text{deg}(g)$
+\end{mdframed}
+\boldline{Nullstellen von Polynomen} Sei $K$ ein Körper, $f \in K[T]$
+\begin{enumerate}[{(}1{.)}]
+    \item	Ist $\lambda \in K$ eine Nullstelle von $f$, so gibt es ein eindeutiges Polynom $g \in K[T]$ mit $f = (T-\lambda)\cdot g$ und $\text{deg}(g) = \text{deg}(f)-1$
+
+    \item Sei $k$ die Anzahl Nullstellen von $f$. Ist $f\neq 0$, so ist $k\leq \text{deg}(f)$. Ist $k$ unendlich, so ist die Abbildung
+    \begin{align*}
+        \tilde{\cdot}: K(T) &\rightarrow \text{Abb}(K,K)\\
+        f &\mapsto \tilde{f}
+    \end{align*}
+    injektiv. Ist $f\neq 0$ und $\lambda \in K$, so ist $\mu(f;\lambda)$ die Vielfachheit der Nullstelle $\lambda$ in $f$.
+    \begin{align*}
+        \mu(f;\lambda) := \max\{r \in \N \big\vert f(\lambda) = f^2(\lambda) = \ldots = f^{r-1}(\lambda) = 0\}
+    \end{align*}
+    \item Sind $\lambda_1, \ldots, \lambda_k \in K$ die verschiedenen Nullstellen von $f$ und $r_i = \mu(f,\lambda_i)$ ihre Vielfachheiten, so ist 
+    \begin{align*}
+        f = (T-\lambda)^{r_1} \cdots (T-\lambda_k)^{r_k}\cdot g \text{\quad mit deg}(g) = \text{deg}(f) - (r_1 + \ldots + r_k) \text{und $g$ ohne Nullstellen}
+    \end{align*}
+    Falls deg$(g) = 0$, zerfällt $f$ in Linearfaktoren. 
+    
+    \item \textbf{Fundamentalsatz der Algebra}: Jedes Polynom $f \in \C[t]$ mit deg$(f) > 0$ hat mindestens eine Nullstelle in $\C$ 
+    
+    \item Jedes Polynom über $\C$ zerfällt in Linearfaktoren.
+    
+    \item Ist $f \in \R[t]$ und $\lambda \in \C$ eine Nullstelle von $f$, so ist $\overline{\lambda}$ auch eine Nullstelle von $f$ und es gilt $\mu(\lambda) = \mu(\overline{\lambda})$
+    
+    \item Jedes Polynom $f \in \R[t]$ mit deg$(f) = n \geq 1$ besitzt eine Zerlegung
+    \begin{align*}
+        f = a \cdot (T-\lambda_1) \cdots (T - \lambda_r) \cdot g_1 \cdots g_m
+    \end{align*}
+    mit $a, \lambda_1, \ldots , \lambda_r \in \R, a \neq 0, g_1, \ldots, g_m \in \R[t]$ normierte Polynome mit Grad $2$ ohne relle Nullstellen.
+    
+    \item Jedes Polynom $f \in \R[t]$ von ungeradem Grad hat mindestens eine Nullstelle
+\end{enumerate}

01/12_LA-I/files/2.tex

+\section{Vektorräume}
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Sei $K$ ein Körper. Eine Menge $V$ zusammen mit einer inneren Verknüpfung $+: V \times V \rightarrow V$ und einer äusseren Verknüfung $\cdot : K \times V \rightarrow V$ heisst $\mathbf{K}$\textbf{-Vektorraum}, wenn gilt
+\begin{itemize}
+    \item[V1)] $(V,+,0)$ ist eine abelsche Gruppe.
+    \item[V2)] $\forall \lambda, \mu \in K, v, w \in V$ gilt:
+    \begin{align*}
+        (\lambda + \mu) \cdot v  = \lambda \cdot v + \mu \cdot v \quad \lambda \cdot (v + w) = \lambda \cdot v + \lambda \cdot w \quad
+        \lambda \cdot (\mu \cdot v) = (\lambda \mu) \cdot v \quad 1 \cdot v = v
+    \end{align*}
+\end{itemize}
+\end{mdframed}
+\textbf{Rechenregeln}
+\begin{enumerate}[{(}a{)}]
+    \item $0 \cdot v = 0_V$
+    
+    \item $\lambda \cdot 0_V = 0_V$
+    
+    \item $\lambda \cdot v = 0 \Leftrightarrow \lambda = 0 \lor v = 0$
+    
+    \item $(-1) \cdot v = -v$ (Additives Inverse)
+\end{enumerate}
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Sei $V$ ein $K$-Vektorraum, Eine Teilmenge $W \subseteq V$ heisst Untervektorraum, falls gilt
+\begin{itemize}
+    \item[UV1)] $W$ ist nicht-leer
+    
+    \item[UV2)] $\forall u, v \in W: u + v \in W$
+    
+    \item[UV3)] $\forall v \in W, \forall \lambda \in K: \lambda \cdot v \in W$
+\end{itemize}
+, wobei $+$ und $\cdot$ von $V$ auf $W$ induziert werden.
+\end{mdframed}
+\textbf{Satz}: Ein Untervektorraum ist wieder ein Vektorraum mit $+$ und $\cdot$\\
+\textbf{Lemma} Seien $W_i \subseteq V, i \in I$ Untervektorräume. Dann ist der Durchschnitt $W  = \underset{i \in I}{\bigcap} W_i$ wieder ein Untervektorraum. (Dasselbe gilt nicht für Vereinigungen)\\
+Seien, $v_1, \ldots, v_n \in V$. Ein Vektor $v \in V$ heisst \textbf{Linearkombination} von $v_1, \ldots, v_n$, falls Skalare $\lambda_1, \ldots, \lambda_n \in K$ exisiteren, sodass $v = \lambda_{1} v_{1} + \ldots + \lambda_{n} v_{n}$\\
+\mdfsetup{backgroundcolor=black!10}
+\begin{mdframed}
+Sei $V$ ein $K$-Vektorraum, $(v_i)$ eine Familie von Vektoren. 
+Der \textbf{span} der Familie $(v_i)$ ist definiert durch
+\begin{align*}
+   \text{span}_K(v_i)_{i \in I} := \{v \in V \big\vert \exists \text{ endliche Teilfamilie } J \subseteq I, \lambda_j \in K, j \in J, \quad \text{ sodass } v = \summe{j \in J}{} \lambda_j v_j\} 
+\end{align*}
+\end{mdframed}
+Ist $I =$ \o, so ist $\text{span}_K(v_i) = \{0\}$\\
+\mdfsetup{backgroundcolor=black!10}
+\begin{mdframed}
+Eine endliche Familie von Vektoren $v_1, \ldots, v_n \in V$ heisst \textbf{linear unabhängig} wenn, falls es $\lambda_1, \ldots, \lambda_n \in K$ gibt, sodass $\lambda_{1} v_{1} + \ldots + \lambda_{n} v_{n} = 0$ es folgen muss, dass $\lambda_1 = \ldots = \lambda_n = 0$ 
+\end{mdframed}
+\textbf{Lemma} Für $(v_i)_{i\in I}$ sind äquivalent:
+\begin{enumerate}[{(}i{)}]
+    \item $(v_i)$ ist linear unabhängig.
+    
+    \item $\forall v \in \text{span}(v_i)$ gibt es eine eindeutige Linearkombination, welche $v$ darstellt.
+\end{enumerate}
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Sei $V$ ein $K$-Vektorraum. Eine Familie $\mathcal{B} = (v_i)_{i \in I}$ heisst \textbf{Erzeugendensystem} von $V$, wenn $V = \text{span}_K(\mathcal{B})$\\
+Sie heisst \textbf{Basis} von $V$, falls sie ein linear unabhängiges Erzeugendensystem ist.\\
+$V$ heisst \textbf{endlich erzeugt}, falls es ein endliches Erzeugendensystem gibt.
+\end{mdframed}
+Sei $V \neq \{0\}$ und $\mathcal{B} = (v_1, \ldots, v_n) \subseteq V$. So sind äquivalent:
+\begin{enumerate}[{(}i{)}]
+    \item $\mathcal{B}$ ist eine Basis
+    
+    \item $\mathcal{B}$ ist ein \emph{unverkürzbares} Erzeugendensystem. d.h. $\forall i \in \{1, \ldots, n\}$ ist $(v_1, \ldots, v_{i-1}, v_{i+1}, \ldots, v_n)$ kein Erzeugendensystem mehr.
+    
+    \item $\forall v \in V$ gibt es eine eindeutige Linearkombination $v = \lambda_{1} v_{1} + \ldots + \lambda_{n} v_{n}$
+    
+    \item $\mathcal{B}$ ist ein \emph{unverlängerbares} Erzeugendensystem. $\forall v \in V$ ist $\tilde{\mathcal{B}} = (v_1, \ldots, v_n,v)$ nicht mehr linear unabhängig.
+\end{enumerate}
+\mdfsetup{backgroundcolor=black!10}
+\begin{mdframed}
+\begin{itemize}
+    \item \boldline{Basisauswahlsatz} Aus jedem endlichem Erzeugendensystem ist eine Basis auswählbar. Insbesondere hat jeder endlich erzeugte Vektorraum eine Basis.
+    
+    \item \boldline{Austauschlemma} Sei $V$ ein $K$-Vektorraum, $\mathcal{B} = (v_1, \ldots, v_n)$ eine Basis von $V$ und $w = \lambda_{1} v_{1} + \ldots + \lambda_{n} v_{n} \in V$. Ist $k \in \{1,\ldots,r\}$ mit $\lambda_k \neq 0$, so ist
+    $\tilde{\mathcal{B}} = (v_1, \ldots, v_{k-1}, w, v_{k+1}, v_n)$ wieder eine Basis von $V$.
+    
+    \item \boldline{Austauschsatz} Sei $V$ ein $K$-Vektorraum, $\mathcal{B} = (v_1, \ldots, v_n)$ eine Basis. Ist $(w_1, \ldots, w_r)$ linear unabhängig, so ist $r \leq n$ und nach umnummerieren der Vektoren ist dann
+    $(w_1, \ldots, w_r, v_{r+1}, \ldots v_n)$ eine Basis von $V$
+    
+    \item Hat $V$ eine endliche Basis, so ist jede andere Basis endlich. Und alle Basen sind gleich lang.
+\end{itemize}
+\end{mdframed}
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Sei $V$ ein $K$-Vektorraum, dann ist die \textbf{Dimension}:
+\begin{align*}
+    \dim_K(V) := \begin{cases}
+        n, \text{ \quad falls $V$ eine Basis mit Länge $n$ besitzt}\\
+        \infty, \quad \text{ falls $V$ keine endliche Basis besitzt}
+    \end{cases}
+\end{align*}
+\end{mdframed}
+Ist $W \subseteq V$ ein Untervektorraum und ist $V$ endlich erzeugt, so ist $W$ auch endlich erzeugt und es gilt $\dim W \leq \dim V$. Falls $\dim W = \dim V \implies W = V$\\
+\mdfsetup{backgroundcolor=black!10}
+\begin{mdframed}
+\boldline{Basisergänzungssatz:} Sei $V$ endlich Erzeugt und seien $w_1, \ldots, w_r \in V$ linear unabhängig. Dann können wir $w_{r+1}, \ldots, w_n \in V$ finden, sodass $\mathcal{B} = (w_1, \ldots, w_r, \ldots, w_n)$ eine Basis von $V$ ist. 
+\end{mdframed}
+\mdfsetup{backgroundcolor=blue!08}
+\begin{mdframed}
+Sind $v_1, \ldots, v_n$ linear unabhängig? \quad Löse $\lambda_{1} v_{1} + \ldots + \lambda_{n} v_{n} = 0$, bzw. finde $\text{Lös}(A,0)$ mit 
+\begin{align*}
+    A = \begin{pmatrix}
+    | & & |\\
+    v_1 & \ldots & v_n\\
+    | & & |
+    \end{pmatrix}
+\end{align*}
+Fall es nur die Lösung $\lambda = 0$, dann sind sie linear unabhängig.
+\end{mdframed}
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Sei $A \in M(m\times n,K)$ mit Zeilenvektoren $\begin{pmatrix}
+--a_{1}-- \\ \vdots \\	 --a_{m}--
+\end{pmatrix}$. \quad Der \textbf{Zeilenraum} von $A$ ist 
+\begin{align*}
+    \text{ZR}(A) &:= \text{span}(a_1, \ldots, a_m) \subseteq \R^n\\
+    \text{\textbf{Zeilenrang}}(A) &:= \dim \text{ZR}(A)
+\end{align*}
+Analog: \quad Sind $a_1, \ldots, a_n$ die Spalten von $A$, so ist der \textbf{Spaltenraum} $\text{SR}(A) = \text{ZR}(A^T) \subseteq K^m$ mit Spaltenrang $:= \dim \text{SR}(A)$\\
+Es gilt Zeilenrang $=$ Spaltenrang
+\end{mdframed}
+\textbf{Lemma} Ist $B$ aus $A$ durch elementare Zeilenumformungen entstanden, so ist $\text{ZR}(A) = \text{ZR}(B)$\\
+\textbf{Satz} Jede Matrix $A \in M(m\times n,K)$ kann durch elementare Zeilenumformgen auf Zeilen-Stufen-Form gebracht werden. Sind $b_1, \ldots, b_m$ die Zeilen von $B$, so bilden die nicht-Null Zeilen von $B$ eine Basis von $W \subseteq K^m$.\\
+\textbf{Satz} $\text{Zeilenrang}(A) = \text{Spaltenrang}(A) =: \text{rang}(A)$\\
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Sei $A  = (a_{ij}) \in M(m\times n,K)  = 
+\begin{pmatrix}
+a_{11} & \ldots & a_{1n} \\
+\vdots & \ddots & \vdots \\
+a_{m1} & \ldots & a_{mn}
+\end{pmatrix}$. \\
+Dann ist die zu $A$ transponierte Matrix $A^T \in M(n\times m,K)$ die Matrix mit Einträgen $a_{ij}^T = a_{ji} = \begin{pmatrix}
+a_{11} & \ldots & a_{1m} \\
+\vdots & \ddots & \vdots \\
+a_{n1} & \ldots & a_{nm}
+\end{pmatrix}$\\
+\textbf{Rechenregeln:} \quad Seien $A, B \in M(m\times n,K), \lambda \in K$, dann gilt
+\begin{itemize}
+    \item $(A + B)^T = A^T + B^T$
+    
+    \item $(\lambda \cdot A)^T = \lambda \cdot A^T$
+    
+    \item $(A^T)^T = A$
+\end{itemize}
+\end{mdframed}
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Sei $V$ ein $K$-Vektorraum, $W_1, \ldots, W_n$ Untervektorräume von $V$. Die \textbf{Summe} der Untervektorraume ist
+\begin{align*}
+    W_{1} + \ldots + W_{n}:= \{v \in V \big\vert \exists w_i \in W_i \text{ mit } v = w_{1} + \ldots + w_{n}\}
+\end{align*}
+\end{mdframed}
+\textbf{Bemerkung} Die Summe ist wieder ein Untervektorraum von $V$. \\$W_{1} + \ldots + W_{n} = \text{span}(W_1 \cup \ldots, \cup W_n)$\\
+\mdfsetup{backgroundcolor=red!10}
+\begin{mdframed}
+    Falls $\dim W_1, \dim W_2 < \infty$ gilt die \textbf{Dimensionsformel} 
+    \begin{align*}
+        \dim(W_1 + W_2) = \dim(W_1) + \dim(W_2) - \dim(W_1 \cap W_2)
+    \end{align*}
+\end{mdframed}
+\newpage
+\textbf{Lemma} Ist $V = W_1 + W_2$, so sind äquivalent
+\begin{enumerate}[{(}a{)}]
+    \item   $W_1 \cap W_2  = \{0\}$ 
+    
+    \item   Jedes $v \in V$ ist eindeutig darstellbar als Linearkombination von $w_1 + w_2$
+    
+    \item   Zwei von Null verschiedene Vektoren $w_1, w_2$ sind linear unabhängig.
+\end{enumerate}
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Ein Vektorraum $V$ heisst \textbf{direkte Summe} von zwei Untervektorräumen $W_1, W_2$ geschreiben $W_1 \oplus W_2$, falls $V = W_1 + W_2$ und $W_1 \cap W_2 = \{0\}$
+\end{mdframed}
+
+\textbf{Satz} Sei $V$ endlich dimensional und mit Untervektorräume $W_1, W_2$. So sind äquivalent:
+\begin{enumerate}[{(}a{)}]
+\item $V = W_1 \oplus W_2$
+
+\item   Es gibt Basen $(w_1, \ldots, w_k)$ von $W_1$ und $(w'_1, \ldots, w'_l)$ von $W_2$, sodass $(w_1, \ldots, w_k, w_1', \ldots , w_l')$ eine Basis von $V$ ist
+
+\item  $V = W_1 + W_2$ und $\dim V = \dim W_1 + \dim W_2$
+\end{enumerate}
+Ist $V$ endlich dimensionsional, $W$ ein Untervektorraum von $V$, so gibt es zu $W$ einen (im allgemeinen nicht eindeutig bestimmten) Untervektorraum $W' \subseteq V$, sodass $V = W \oplus W'$\\
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Ein Vektorraum $V$ heisst \textbf{direkte Summe} von Untervektorräumen $W_1, \ldots, W_n \subseteq V$, geschrieben $ V = W_1 \oplus \ldots \oplus W_n$ wenn gilt 
+\begin{itemize}
+    \item[DS1)] $V = W_1 + \ldots + W_n$
+    
+    \item[DS2)] Sind $w_1 \in W_1, \ldots, w_n \in W_n$ mit $w_{1} + \ldots + w_{n} = 0$ so folgt $w_1 = \ldots = w_n = 0$
+\end{itemize}
+\end{mdframed}
+Achtung: DS2) ist nicht äquivalent zu: $w_i \cap w_j = \{0\}, i\neq j$\\
+\textbf{Satz} Sind $W_1, \ldots, W_n$ Untervektorräume eines endlich dimensionalen Vektorraumes $V$, so sind äquivalent:
+\begin{enumerate}[{(}i{)}]
+    \item   $V = W_1 \oplus \ldots \oplus W_n$
+    
+    \item   Sind für alle Untervektorräume $W_i$ eine Basis $(w_1^{(i)}, \ldots w_{r_i}^{(i)})$ gegeben, so ist\\
+    $B = (w_1^{(1)}, \ldots w_{r_1}^{(1)}, w_1^{(2)} \ldots, w_{r_2}^{(2)}, \ldots, w_1^{(n)}, \ldots w_{r_n}^{(n)})$ eine Basis von $V$.
+    
+    \item $V = W_1 + \ldots W_k$ und $\dim V = \dim W_1 + \ldots + \dim W_k = r_{1} + \ldots + r_{n}$
+\end{enumerate}
+\section{Lineare Abbildungen}
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Eine Abbildung $F: V \rightarrow W$ zwischen zwei $K$-Vektorräumen $V$ und $W$ heisst $\mathbf{K}$\textbf{-linear} oder \emph{Vektorraumhomomorphismus}, falls $\forall u, v \in V, \lambda, \mu \in K$ gilt:
+\begin{itemize}
+    \item[L1)] $F(u + v) = F(u) + F(v)$
+    \item[L2)] $F(\lambda \cdot v) = \lambda F(v)$
+\end{itemize}
+Die Abbildung heisst auch:
+\begin{itemize}
+    \item \textbf{Isomorphismus}, falls sie bijektiv ist.
+    
+    \item \textbf{Endomorphismus}, falls $F: V \rightarrow V$ 
+    
+    \item \textbf{Automorphismus}, falls sie ein Isomorphismus und ein Endomorphismus ist.
+\end{itemize}
+\end{mdframed}
+\newpage
+\textbf{Bemerkung} Ist $F: V \rightarrow W$ linear, so gilt
+\begin{enumerate}[{(}a{)}]
+    \item $F(0) = 0$ und $F(-v) = -F(v)$ 
+    
+    \item Sind $(v_i)$ in $V$ linear abhängig, so sind $F(v_i)$ auch linear unabhängig in $W$.
+    
+    \item Sind $V' \subseteq V, W' \subseteq W$ Untervektorräume, dann sind
+    \begin{align*}
+        F(V') := \{F(v)\big\vert v \in V\} \subseteq W \quad \text{ und }  \quad F^{-1}(W') := \{v \in V \big\vert F(v) \in W'\} \subseteq V
+    \end{align*}
+    auch Untervektorräume.
+
+    \item $\dim F(V) \leq \dim V$
+    
+    \item Ist $F$ ein Isomorophismus, so ist auch $F^{-1}: W \rightarrow V$ linear.
+    
+    \item Die Komposition von linearen Abbildungen ist linear.
+\end{enumerate}
+\textbf{Satz} $\text{End}(V)$ ist ein Ring. (Genannt Endomorphismenring)
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Sei $F: V \rightarrow W$ linear, so sind:
+\begin{itemize}
+    \item $\text{Im}(F) := F(V)$ das \textbf{Bild} von $F$
+    
+    \item $F^{-1}(w) := \{v \in V \big\vert F(v) = w\}$ die \textbf{Faser} von $F$ über $w$.
+    
+    \item $\Kernel(F) := \{v \in V \big\vert F(v) = 0\}$ der \textbf{Kern} von $F$
+    
+    \item rang $F := \dim$ Im $F$ der \textbf{Rang}
+    
+    \item nullity $F := \dim \Kernel F$ \textbf{Nullity}
+\end{itemize}
+\end{mdframed}
+\begin{enumerate}[{(}a{)}]
+    \item $\text{Im}F \subseteq W$ und $\Kernel(F) \subseteq V$ sind Untervektorräume
+    
+    \item $F$ surjektiv $\Leftrightarrow$ Im$F = W$
+    
+    \item $F$ injektiv $\Leftrightarrow \Kernel F = \{0\}$
+    
+    \item Ist $F$ injektiv und sind $v_1, \ldots, v_n$ linear unabhängig, so sind $F(v_1), F(v_n)$ linear unabhängig.
+\end{enumerate}
+Sei $w \in \Image F$, und $u \in F^{-1}(w)$ belieig, so ist $F^{-1}(u) = u + \Kernel F:= \{u + v \big\vert v \in \Kernel F\}$
+\mdfsetup{backgroundcolor=red!10}
+\begin{mdframed}
+\textbf{Dimensionsformel}\quad Sei $F: V \rightarrow W$ linear und $V$ endlich dimensional. Ist $(v_1, \ldots, v_k)$ eine Basis von $\Kernel F$ und $(w_,1 \ldots, w_r)$ eine Basis von $\Image F$ seien weiterhin $u_1 \in F^{-1}(w_1), \ldots, u_r \in F^{-1}(w_r)$ beliebig, so ist $A = (u_1, \ldots, u_r, v_1, \ldots, v_k)$ eine Basis von $V$ und es gilt 
+\begin{align*}
+    \dim V = \dim \Image F + \dim \Kernel F = \rang F + \text{nullity }F
+\end{align*}
+
+\end{mdframed}
+\textbf{Korollar} 
+\begin{enumerate}[{(}a{)}]
+    \item Ist $v$ endlich dimensional, $F: V \rightarrow W$ linear, so gilt für alle \underline{nicht-leeren} Fasern $\dim F^{-1}(w) = \dim V - \rang F$
+    
+    \item Zwischen zwei endlich dimensionalen Vektorräumen $V$ und $W$ gibt es genau dann einen Isomorphismus, wenn $\dim V = \dim W$
+    
+    \item Seien $\dim V = \dim W < \infty$, $F: V \rightarrow V$ linear. Dann sind äquivalent:
+    \begin{enumerate}[{(}i{)}]
+        \item $F$ ist injektiv
+        
+        \item $F$ ist surjektiv
+        
+        \item $F$ ist bijektiv
+    \end{enumerate}
+\end{enumerate}
+
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Sei $V$ ein $K$-Vektorraum. Eine Teilmenge $X \subseteq V$ heisst \textbf{affiner Raum} falls es ein $u \in V$
+und ein Untervektorraum $W \subseteq V$ gibt, sodass $X = u + W := \{v \in V \big\vert \exists w \in W: v = u + w\}$.\\
+Die Dimensionen eines Affinen Raumes $X = v + W$ ist gegeben durch $\dim X := \dim W$
+\end{mdframed}
+Ist $v + W = v' + W'$, so ist $W = W'$ und $v - v' \in W$
+\mdfsetup{backgroundcolor=black!10}
+\begin{mdframed}
+\textbf{Faktorisiserungssatz:}\quad Sei $F: V \rightarrow W$ linear und $A = (u_1, \ldots, u_r, v_1, \ldots, v_k)$ eine Basis von $V$ mit $\Kernel F = \spn(v_1, \ldots, v_k)$ und definiere $U:= \spn(u_1, \ldots, u_r)$, dann gilt
+\begin{enumerate}[{(}1{.)}]
+    \item	$V = U \oplus \Kernel F$
+    
+    \item $F |_{u} : U \rightarrow \Image F$ ist ein Isomorphismus
+    
+    \item Sei $\rho: V = U \oplus \Kernel F \rightarrow U, v = u + v' \mapsto u$ die Projektion auf $U$. So ist $F = (F |_{u}) \circ \rho$
+\end{enumerate}
+\begin{center}
+    \begin{tikzcd}[] %\arrow[bend right,swap]{dr}{F}
+        V \arrow[swap]{r}{F}  \arrow[]{d}{\rho}& \text{Im}(F) \subseteq W\\
+        U \arrow[swap]{ur}{F|_{U}}
+    \end{tikzcd}
+\end{center}
+\end{mdframed}
+Insbesondere hat jede nicht-leere Faser $F^{-1}(w)$ mit $U$ genau einen Schnittpunkt $P(v) = F^{-1}(F(v)) \cap U$. Man kann also $F: V \rightarrow W$ in drei Teile zerlegen.\\
+Eine Projektion, einen Isomorphismus und eine Inklusion des Bildes. Die Umkehrung $(F|_{u})^{-1}: \Image F \rightarrow U$ heisst \textbf{Schnitt}. Sie schneidet aus jeder Faser genau einen Punkt $u \in v + \Kernel F \subseteq V$
+
+
+
+
+

01/12_LA-I/files/3.tex

+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+\textbf{Quotientenräume:}\quad Sei $V$ ein $K$-Vektorraum, $U \subseteq V$ ein Untervektorraum. Für $v, v' \in V$ definieren wir die Äquivalenz modulo $u$: $v \sim_U v' \Leftrightarrow v-v' \in U$.\\
+Für einen Vektor $v \in V$ ist die Äquivalenzklasse $[v]_{\sim_U}$ ein affiner Raum. 
+\begin{align*}
+    [v]_{\sim_u} = \{v' \in V \big\vert v' \sim_u V\} = v + U
+\end{align*}
+Die Menge der Äquivalenzklassen $V_{/U} = \{[v]_{\sim_U} \big\vert v \in V\} = \{v + U \big\vert v \in V\}$ heisst \textbf{Quotientenraum}
+\end{mdframed}
+Die \textbf{kanonische Abbildung} sei $\rho: V \rightarrow V_{/U}, v \mapsto v + U$\\
+\textbf{Satz} Sei $V$ ein $V$-Vektorraum, $U$ ein Untervektorraum von $V$. Dann kann man $V_{/U}$ auf genau eine Weise so zu einem $K$-Vektorraum machen, dass die Kanonische Abbildung $\rho: V \rightarrow V_{/U}$ linear wird.
+\begin{enumerate}[{(}1{.)}]
+    \item	$\rho$ ist surjektiv
+    
+    \item $\Kernel \rho = U$
+    
+    \item $\dim \left(V_{/U}\right) = \dim V - \dim U$ (Für $V$ endlich dimensional.)
+    
+    \item $V_{/U}$ hat die \textbf{universelle Eigenschaft:}\\
+    Ist $F: V \rightarrow W$ linear mit $U \subseteq \Kernel F$, so gibt es \underline{genau eine} lineare Abbildung $\overline{F}: V_{/U} \rightarrow W$ mit $F = \overline{F} \circ \rho$\\
+    %\begin{tikzcd}[]
+    %   $V$ & $W$\\
+    %   $V_{/U}$ 
+    %\end{tikzcd}
+    Weiter ist $\Kernel \overline{F} = \left(\Kernel F\right)_{/U}$ und Addition bzw. Multiplikation in $\overline{F}$ wohldefiniert. (Unabhängig von der Wahl des Repräsentanten.) 
+\end{enumerate}
+\textbf{Satz} Sei $V = V_1 \oplus V_2$ und $\rho: V \rightarrow V_{/V_2}$ die kanonische Abbildung. Dann ist $\rho':= \rho |_{V_1}: V_1 \rightarrow V_{/V_2}$ Iso.\\
+
+\newpage
+\section{Transformationen \& Matrizen}
+\mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+\begin{mdframed}
+Betrachte $A = (a_{ij}) \in M(m\times n,K)$ und $b = \begin{pmatrix}
+b_{1} \\ \vdots \\	 b_{m}
+\end{pmatrix} \in M(m\times 1,K)$
+\begin{align*}
+    (*): \quad A\cdot x = b \Leftrightarrow \summe{j = 1}{n} a_{ij}x_j = b_i, \forall i \in \{1, \ldots m\}
+\end{align*}
+man nennt $A \cdot x = 0$ das zu $(*)$ gehörige \textbf{homogene System}. Ist $b \neq 0$, so ist $(*)$ \textbf{inhomogen}.\quad 
+Die Menge $\text{Lös}(A,b) = \{x \in K^n \big\vert A \cdot x  = b\}$ heisst \textbf{Lösungsraum}.
+\end{mdframed}
+Bezeichnung zu der durch $A$ definierten Linearen Abbildung: $L_A = A = F_A : K^n \rightarrow K^m, x \mapsto A\cdot x$ ist $\textbf{Lös}(A,b) = L_A^{-1}(b) =$ Faser über b. Ist $b = 0$, so ist $\text{Lös}(A,b) = \Kernel L_A$\\
+Diese zugehörige Lineare Abbildung vererbt den Rangbegriff der Matrix: $r = \rang L_A := \rang A$\\
+\textbf{Korollar}: 
+\begin{enumerate}[{(}1{.)}]
+    \item	$\textbf{Lös}(A,0)$ ist ein Untervektorraum der Dimension $n-r$.
+    
+    \item $\textbf{Lös}(A,b)$ ist ein affiner Raum der Dimension $n-r$. Ist $v \in \textbf{Lös}(A,b)$ belibig, so gilt:
+    \mdfsetup{backgroundcolor=orange!20}
+    \begin{mdframed}
+        \begin{align*}
+            \textbf{Lös}(A,b) &= v + \textbf{Lös}(A,0)\\
+            \text{Allgemeine Lösung } &= \text{partikuläre Lösung } + \text{ homogene Lösung}
+        \end{align*}
+    \end{mdframed}    
+\end{enumerate}
+\textbf{Satz} $\text{Lös}(A,b) \neq 0 \Leftrightarrow \rang A = \rang (A,b)$\\
+\textbf{Satz} Sei $(A,b)$ in Zeilen-Stufen-Form, $\rang A = r, b \in K^m$. Dann hat die Parametrisierung $\Phi_b: K^{n-r} \rightarrow \text{Lös}(A,b) \subseteq K^n$ folgende Eigenschaften
+\begin{enumerate}[{(}1{.)}]
+    \item	$\Phi_0: K^{n-r} \rightarrow \Kernel A$ ist Iso.
+    
+    \item $\Phi_b: K^{n-r} \rightarrow \text{Lös}(A,b)$ ist  bijektiv
+    
+    \item Es gibt einen homomorphismus $\phi: K^r \rightarrow K^n$, sodass $\forall b \in K^n$ gilt
+    \begin{align*}
+        \Phi_b = \phi(b) + \Phi_0 \text{ mit } \text{Lös}(A,b) = \phi(b) + \text{Lös}(A,b)
+    \end{align*}
+\end{enumerate}
+Sucht man die allgemeine Lösung eines linearen Gleichugnssystems, so ist die Parametrisierung wie folgt gegeben:
+\begin{align*}
+    \Phi_b \begin{pmatrix}
+    \lambda_{1} \\ \vdots \\	 \lambda_{k}
+    \end{pmatrix} = D \cdot \begin{pmatrix}
+    b_{1} \\ \vdots \\	 b_{m}
+    \end{pmatrix}
+    + C \cdot \begin{pmatrix}
+    \lambda_{1} \\ \vdots \\	 \lambda_{k}
+    \end{pmatrix}
+\end{align*}
+wobei $d_{ij}$ Koeffizienten von $b_j$ bei $x_i$ sind und $c_{ij}$ die Koeffizienten von $\lambda_i$ bei $x_i$ sind. Die Spalten von $C$ werden \textbf{Fundamentalsystem} (Basis von $\text{Lös}(A,0))$ genannt und $D \cdot b$ ist eine partikuläre Lösung.\\
+\textbf{Spezialfälle:} Sei $A \in M(m\times n,K), b \in K^m$, so sind äquivalent:
+\begin{enumerate}[{(}i{)}]
+    \item Das Lineare Gleichungsystem hat genau eine Lösung
+    
+    \item $\rang A = \rang (A,b) = n$
+\end{enumerate}
+Falls $m = n$, ist die eindeutige Lösung $x = A^{-1}\cdot b$ und $A \cdot x = 0$ hat nur die triviale Lösung $x = 0$. \\
+Ist $\rang A = m$, so ist $A: K^m \rightarrow K^m$ surjektiv und $\text{Lös}(A,b)$ ist nicht-leer für alle $b \in K^m$\\
+\mdfsetup{backgroundcolor=black!10}
+\begin{mdframed}
+\textbf{Satz} \quad Seien $V, W$ endlich Dimensionale $K$-Vektorräume und $v_1, \ldots, v_n \in V, w_1, \ldots, w_n \in W$, dann gilt
+\begin{enumerate}[{(}1{.)}]
+    \item	Sind $v_1, \ldots, v_n$ linear unabhängig, so gibt es mindestens eine Lineare Abbildung $F: V \rightarrow W$ mit $F(v_i) = w_i$