Vorlesung Lineare Algebra 1 - Mathematik für Physiker 2, 26. Stunde

Agostini, Daniele , 04.06.2024

Table of Contents:

00:00:00 Dimension der Summe von zwei Unterräumen (Satz)
00:01:26 Dimension der Summe von zwei Unterräumen (Beweis)
00:12:37 Lineare Abbildungen und Basen
00:13:02 Seien V,W zwei endlich dimensionale K-Vektorräume B_V=(v_1,...,v_n) eine Basis von V und T=(w_1,...,w_n) ein Tupel von Vektoren in W (Proposition)
00:16:37 Seien V,W zwei endlich dimensionale K-Vektorräume B_V=(v_1,...,v_n) eine Basis von V und T=(w_1,...,w_n) ein Tupel von Vektoren in W (Beweis)
00:31:11 Seien V,W zwei endlich dimensionale K-Vektorräume, Isomorphismus genau dann, wenn dim_V=dim_W (Korollar)
00:32:22 Seien V,W zwei endlich dimensionale K-Vektorräume, Isomorphismus genau dann, wenn dim_V=dim_W (Beweis)
00:37:59 Seien V,W zwei endlich dimensionale K-Vektorräume und sei f:V->W eine lineare Abbildung, dann dimV=dimKer f + dim Im f (Satz)
00:39:13 Seien V,W zwei endlich dimensionale K-Vektorräume und sei f:V->W eine lineare Abbildung, dann dimV=dimKer f + dim Im f (Beweis)
00:49:16 Lineare Abbildungen und Matrizen
00:49:48 Matrizenmultiplikation (Definition)
00:52:16 Produkt AB ist definiert, nur wenn Anzahl von Spalten von A und Anzahl von Zeilen von B gleich ist (Bemerkung)
00:52:48 Wenn B = b Element K^nx1 ein Spaltenvektor ist, das Produkt Ab ist das übliche Matrix-Vektorprodukt; Wenn B Element K^nxl eine Matrix ist, seien B^1,...,B^l Element K^nx1 die Spalten von B, so dass B=(B^1|B^2|...|B^l) (Bemerkung)
00:57:56 Multiplikation zweier Matrizen mit dem Koeffizienten in Q (Beispiel)
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