matheraum.de
Raum für Mathematik
Offene Informations- und Nachhilfegemeinschaft

Für Schüler, Studenten, Lehrer, Mathematik-Interessierte.
Hallo Gast!einloggen | registrieren ]
Startseite · Forum · Wissen · Kurse · Mitglieder · Team · Impressum
Forenbaum
^ Forenbaum
Status Hochschulmathe
  Status Uni-Analysis
    Status Reelle Analysis
    Status UKomplx
    Status Uni-Kompl. Analysis
    Status Differentialgl.
    Status Maß/Integrat-Theorie
    Status Funktionalanalysis
    Status Transformationen
    Status UAnaSon
  Status Uni-Lin. Algebra
    Status Abbildungen
    Status ULinAGS
    Status Matrizen
    Status Determinanten
    Status Eigenwerte
    Status Skalarprodukte
    Status Moduln/Vektorraum
    Status Sonstiges
  Status Algebra+Zahlentheo.
    Status Algebra
    Status Zahlentheorie
  Status Diskrete Mathematik
    Status Diskrete Optimierung
    Status Graphentheorie
    Status Operations Research
    Status Relationen
  Status Fachdidaktik
  Status Finanz+Versicherung
    Status Uni-Finanzmathematik
    Status Uni-Versicherungsmat
  Status Logik+Mengenlehre
    Status Logik
    Status Mengenlehre
  Status Numerik
    Status Lin. Gleich.-systeme
    Status Nichtlineare Gleich.
    Status Interpol.+Approx.
    Status Integr.+Differenz.
    Status Eigenwertprobleme
    Status DGL
  Status Uni-Stochastik
    Status Kombinatorik
    Status math. Statistik
    Status Statistik (Anwend.)
    Status stoch. Analysis
    Status stoch. Prozesse
    Status Wahrscheinlichkeitstheorie
  Status Topologie+Geometrie
  Status Uni-Sonstiges

Gezeigt werden alle Foren bis zur Tiefe 2

Navigation
 Startseite...
 Neuerdings beta neu
 Forum...
 vorwissen...
 vorkurse...
 Werkzeuge...
 Nachhilfevermittlung beta...
 Online-Spiele beta
 Suchen
 Verein...
 Impressum
Das Projekt
Server und Internetanbindung werden durch Spenden finanziert.
Organisiert wird das Projekt von unserem Koordinatorenteam.
Hunderte Mitglieder helfen ehrenamtlich in unseren moderierten Foren.
Anbieter der Seite ist der gemeinnützige Verein "Vorhilfe.de e.V.".
Partnerseiten
Weitere Fächer:

Open Source FunktionenplotterFunkyPlot: Kostenloser und quelloffener Funktionenplotter für Linux und andere Betriebssysteme
StartseiteMatheForenReelle Analysis mehrerer VeränderlichenGradienten/Hessematrix
Foren für weitere Schulfächer findest Du auf www.vorhilfe.de z.B. Philosophie • Religion • Kunst • Musik • Sport • Pädagogik
Forum "Reelle Analysis mehrerer Veränderlichen" - Gradienten/Hessematrix
Gradienten/Hessematrix < mehrere Veränderl. < reell < Analysis < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Reelle Analysis mehrerer Veränderlichen"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien

Gradienten/Hessematrix: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 15:16 Sa 19.04.2008
Autor: matheja

Aufgabe
Guten Tag.Bei folgender Aufgabe braüchte ich eure Hilfe.

Aufgabe:
Betrachten Sie die Funktion u: [mm] \IR^d \to \IR [/mm] mit
[mm] u(x_1,...,x_d)=\summe_{k=1}^{d}a_k{x_k}^{n} [/mm]
mit Koeffizienten [mm] a_k \in \IR [/mm] \ {0} und n [mm] \in \IN. [/mm] Bestimmen Sie den Gradineten von u und ie Hessematrix [mm] H_u.Bestimmen [/mm] Sie ferner in Abhängigkeit von n und den Koeffizienten [mm] a_k [/mm] die stationären Punkte und entscheiden sie in Abhängigkeit von n und [mm] a_k, [/mm] ob es sich um Extrema oder Sattelpunkte handelt.Beachte sie hierbei , dass die hinreichende Bedingung für Extremwerte aus der Vorlesung hier nicht für alle n benüztbar ist.

)Mein Lösungsansatz:
Es hapert schon gleich bei der Bestimmung des Gradienten von u:
grad u [mm] (x_1,..x_d)=\vektor{na_1{x_1 }^{n-1}\\ na_2{x_2 }^{n-1}\\...\\na_d{x_d }^{n-1}} [/mm]

Hessematrix:
[mm] H_u=\bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_i \delta x_j } =\pmat{ \bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_1 \delta x_1}& \bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_1 \delta x_2 }&...&\bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_1 \delta x_n} \\ ...\\ \bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_2 \delta x_n }&\bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_n \delta x_1} &...&\bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_n \delta x_n }} [/mm]

Nebenrechnung:
[mm] u(x_1,...,x_d)=\summe_{k=1}^{d}a_k{x_k}^{n} [/mm]
[mm] u_x_1 =na_1*{x_1}^{n-1} [/mm]
[mm] u_x_2=na_2*{x_2}^{n-1} [/mm]
[mm] u_x_d=na_d*{x_d}^{n-1} [/mm]
[mm] u_x_1x_1=(n-1)a_1*{x_1}^{n-2} [/mm]
[mm] u_x_2x_2=(n-1)a_2*{x_2}^{n-2} [/mm]
[mm] u_x_dx_d=(n-1)a_d*{x_d}^{n-2} [/mm]
Ich bin mir nicht sicher ob die Ableitungen korrekt sind.

Stationäre Punkte
grad [mm] (u)=0=\vektor{na_1{x_1 }^{n-1}\\ na_2{x_2 }^{n-1}\\...\\na_d{x_d }^{n-1}} [/mm]  <=> [mm] x_k=0 [/mm] oder [mm] a_k [/mm] =0

Dann müsste ich die Determinate ausrechnen und schauen ob diese:
1.det [mm] H_f [/mm] <0 => Sattelpunkt
2.det [mm] H_f [/mm] >0 => Extremum
Ich hab aber Probleme damit den Gradienten und die Hessemmatrix zu bestimmen

Danke für eure Hilfe

matheja






        
Bezug
Gradienten/Hessematrix: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 16:22 Sa 19.04.2008
Autor: MathePower

Hallo matheja,

> Guten Tag.Bei folgender Aufgabe braüchte ich eure Hilfe.
>  
> Aufgabe:
>  Betrachten Sie die Funktion u: [mm]\IR^d \to \IR[/mm] mit
>  [mm]u(x_1,...,x_d)=\summe_{k=1}^{d}a_k{x_k}^{n}[/mm]
>  mit Koeffizienten [mm]a_k \in \IR[/mm] \ {0} und n [mm]\in \IN.[/mm]
> Bestimmen Sie den Gradineten von u und ie Hessematrix
> [mm]H_u.Bestimmen[/mm] Sie ferner in Abhängigkeit von n und den
> Koeffizienten [mm]a_k[/mm] die stationären Punkte und entscheiden
> sie in Abhängigkeit von n und [mm]a_k,[/mm] ob es sich um Extrema
> oder Sattelpunkte handelt.Beachte sie hierbei , dass die
> hinreichende Bedingung für Extremwerte aus der Vorlesung
> hier nicht für alle n benüztbar ist.
>  )Mein Lösungsansatz:
>  Es hapert schon gleich bei der Bestimmung des Gradienten
> von u:
>  grad u [mm](x_1,..x_d)=\vektor{na_1{x_1 }^{n-1}\\ na_2{x_2 }^{n-1}\\...\\na_d{x_d }^{n-1}}[/mm]

Das stimmt. [ok]

Auch der Gradient gilt nur für [mm]n\ge1[/mm].
Da aber [mm]n \in \IN[/mm] gilt das für alle [mm]n \in \IN[/mm].

>  
> Hessematrix:
>  [mm]H_u=\bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_i \delta x_j } =\pmat{ \bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_1 \delta x_1}& \bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_1 \delta x_2 }&...&\bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_1 \delta x_n} \\ ...\\ \bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_2 \delta x_n }&\bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_n \delta x_1} &...&\bruch{{\delta}^{2}}{\delta x_n \delta x_n }}[/mm]
>  
> Nebenrechnung:
>  [mm]u(x_1,...,x_d)=\summe_{k=1}^{d}a_k{x_k}^{n}[/mm]
>  [mm]u_x_1 =na_1*{x_1}^{n-1}[/mm]
> [mm]u_x_2=na_2*{x_2}^{n-1}[/mm]
>  [mm]u_x_d=na_d*{x_d}^{n-1}[/mm]
>  [mm]u_x_1x_1=(n-1)a_1*{x_1}^{n-2}[/mm]
>  [mm]u_x_2x_2=(n-1)a_2*{x_2}^{n-2}[/mm]
>  [mm]u_x_dx_d=(n-1)a_d*{x_d}^{n-2}[/mm]

Hier ist der Faktor n verlorengegangen:

[mm]u_{x_ {k}x_{k}}=\left(n-1}\right)\red{*n*}a_{k}*{x_{k}}^{ n-2}, \ k=1, \ \dots \ , d [/mm]

Dies gilt natürlich nur, wenn [mm]n\ge2[/mm] ist.

>  Ich bin mir nicht sicher ob die Ableitungen korrekt sind.
>  
> Stationäre Punkte
>  grad [mm](u)=0=\vektor{na_1{x_1 }^{n-1}\\ na_2{x_2 }^{n-1}\\...\\na_d{x_d }^{n-1}}[/mm]
>  <=> [mm]x_k=0[/mm] oder [mm]a_k[/mm] =0

Und da [mm]a_{k} \not= 0[/mm] bleibt nur [mm]x_{k}=0[/mm] für [mm]n>1[/mm].

>  
> Dann müsste ich die Determinate ausrechnen und schauen ob
> diese:
>  1.det [mm]H_f[/mm] <0 => Sattelpunkt

>  2.det [mm]H_f[/mm] >0 => Extremum

> Ich hab aber Probleme damit den Gradienten und die
> Hessemmatrix zu bestimmen

Den Gradienten hast ja schon ausgerechnet.
Bleibt also nur noch die Hessematrix.

Die Hessematrix ist hier eine Diagonalmatrix.

Wie schon in der Aufgabenstellung erwähnt musst Du hier eine
Fallunterscheidung hinsichtlich n machen.

Je nach n sieht die Hessematrix unterschiedlich aus.

>  
> Danke für eure Hilfe
>  
> matheja
>  
>
>
>
>  

Gruß
MathePower

Bezug
                
Bezug
Gradienten/Hessematrix: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 16:44 Sa 19.04.2008
Autor: matheja

Aufgabe
Danke Mathepower für die schnelle Antwort.

> Den Gradienten hast ja schon ausgerechnet.
>  Bleibt also nur noch die Hessematrix.
>  
> Die Hessematrix ist hier eine Diagonalmatrix.
>  
> Wie schon in der Aufgabenstellung erwähnt musst Du hier
> eine
> Fallunterscheidung hinsichtlich n machen.
>  
> Je nach n sieht die Hessematrix unterschiedlich aus.

> Gruß
>  MathePower

für n=0 [mm] =>det(H_u)=0 [/mm] => Sattelpunkt?
für n>0=> [mm] det(H_u)>=0 [/mm] =>Extremum?

Gruß

matheja


Bezug
                        
Bezug
Gradienten/Hessematrix: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 17:00 Sa 19.04.2008
Autor: MathePower

Hallo matheja,

> Danke Mathepower für die schnelle Antwort.
>  > Den Gradienten hast ja schon ausgerechnet.

>  >  Bleibt also nur noch die Hessematrix.
>  >  
> > Die Hessematrix ist hier eine Diagonalmatrix.
>  >  
> > Wie schon in der Aufgabenstellung erwähnt musst Du hier
> > eine
> > Fallunterscheidung hinsichtlich n machen.
>  >  
> > Je nach n sieht die Hessematrix unterschiedlich aus.
>  
> > Gruß
>  >  MathePower
>
> für n=0 [mm]=>det(H_u)=0[/mm] => Sattelpunkt?

Den Fall n=0 hast Du hier nicht zu betrachten, da [mm]n \in \IN=\left\{1, \ 2, \ \dots \right\}[/mm]

>  für n>0=> [mm]det(H_u)>=0[/mm] =>Extremum?

Hier hast Du eine Fallunterscheidung zu machen:

Gibt es für n=1 Kandidaten für stationäre Punkte?

Für n>1 sind die Koeffizienten [mm]a_{k}[/mm] mit zu betrachten.

>  
> Gruß
>  
> matheja
>  

Gruß
MathePower

Bezug
                                
Bezug
Gradienten/Hessematrix: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 17:25 Sa 19.04.2008
Autor: matheja

Aufgabe
Danke Mathepower!

[mm] u(x_1,..x_d)=\vektor{na_1{x_1 }^{n-1}\\ na_2{x_2 }^{n-1}\\...\\na_d{x_d }^{n-1}} [/mm]

grad (u)=0 (notwendige Bedingung)

für n=1 ist diese Bedingung nicht erfüllt da [mm] u_x1(x_1,..x_d)=1a_1x^{0}=a_1 [/mm] mit [mm] a_1 \ne [/mm] 0 für k=2 gilt das gleiche
für n>1 erhalte ich positive Werte mit einer psitiven Determinate => Es müsste also dann Extremum sein?

Gruß

matheja


Bezug
                                        
Bezug
Gradienten/Hessematrix: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 18:08 Sa 19.04.2008
Autor: MathePower

Hallo matheja,

> Danke Mathepower!
>  [mm]u(x_1,..x_d)=\vektor{na_1{x_1 }^{n-1}\\ na_2{x_2 }^{n-1}\\...\\na_d{x_d }^{n-1}}[/mm]
>
> grad (u)=0 (notwendige Bedingung)
>  
> für n=1 ist diese Bedingung nicht erfüllt da
> [mm]u_x1(x_1,..x_d)=1a_1x^{0}=a_1[/mm] mit [mm]a_1 \ne[/mm] 0 für k=2 gilt

Ja, für n=1 gibt es keine stationären Punkte. [ok]

> das gleiche
>  für n>1 erhalte ich positive Werte mit einer psitiven
> Determinate => Es müsste also dann Extremum sein?

Es sind hier Fälle n=2 und n>2 zu unterscheiden.

Für den Fall n=2 musst Du das Produkt [mm]a_{1} * \ \dots \ * a_{d}[/mm] betrachten.

Für n>2 ist der Fall klar.

>  
> Gruß
>  
> matheja
>  

Gruß
MathePower

Bezug
                                                
Bezug
Gradienten/Hessematrix: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 18:15 Sa 19.04.2008
Autor: matheja

Nochmals Danke Mathepower für deine Geduld und Hilfe :)

gruß

matheja

Bezug
                                                
Bezug
Gradienten/Hessematrix: Frage (beantwortet)
Status: (Frage) beantwortet Status 
Datum: 14:40 So 20.04.2008
Autor: katerkarlo

Für [mm]n \ge 2[/mm] erhalte ich wegen
[mm] u_x_k = n * a_k * x_k^(n-2) = 0 [/mm]
als einzige stationäre Stelle [mm] P = (0,...,0)[/mm] richtig?

Für [mm] n > 2[/mm] ist nun [mm] det(H_u(0,...,0)) = 0 [/mm], richtig? Aber was sagt mir das?
Für [mm] n = 2[/mm] ist [mm]det(H_u(0,...,0)) = a_1 * a_2 * a_d[/mm]

Ist die Hesse-Matrix eine 2x2 Matrix, dann weiß ich, dass wenn det(A) > 0 und Eintrag 1,1> 0, A positiv definit ist und ein Minimun vorliegt. Wie übertrage ich dies aber auf nxn-Matrizen?

Bezug
                                                        
Bezug
Gradienten/Hessematrix: Antwort
Status: (Antwort) fertig Status 
Datum: 15:03 So 20.04.2008
Autor: MathePower

Hallo katerkarlo,

> Für [mm]n \ge 2[/mm] erhalte ich wegen
>  [mm] u_x_k = n * a_k * x_k^(n-2) = 0 [/mm]
> als einzige stationäre Stelle [mm]P = (0,...,0)[/mm] richtig?

Ja. [ok]

>  
> Für [mm]n > 2[/mm] ist nun [mm]det(H_u(0,...,0)) = 0 [/mm], richtig? Aber was
> sagt mir das?

Es liegt wohl ein Extremum vor, aber welcher Art dies ist, kann nicht entschieden werden.

[]Mehrdimensionaler Fall

>  Für [mm]n = 2[/mm] ist [mm]det(H_u(0,...,0)) = a_1 * a_2 * a_d[/mm]

Jetzt kommt es darauf an, ob die [mm]a_{k}, \ 1 \le k \le d[/mm] alle ein Vorzeichen haben oder unterschiedliche Vorzeichen.

Damit charakterisierst Du die Art des Extremums.

>  
> Ist die Hesse-Matrix eine 2x2 Matrix, dann weiß ich, dass
> wenn det(A) > 0 und Eintrag 1,1> 0, A positiv definit ist
> und ein Minimun vorliegt. Wie übertrage ich dies aber auf
> nxn-Matrizen?  

Siehe: []Hesse-Matrix

Gruß
MathePower

Bezug
                                                                
Bezug
Gradienten/Hessematrix: Mitteilung
Status: (Mitteilung) Reaktion unnötig Status 
Datum: 15:54 So 20.04.2008
Autor: katerkarlo

Ist ein wenig traurig, dass ein paar Seiten Foren und Wikipedia mehr Klarheit bringen als 4 Stunden Vorlesung, aber das ist ein anderes Thema...

Mit dem Board werde ich auf jeden Fall den Stoff verstehen.

Ich habe die (In)Definitheit nun über Eigenwerte bestimmt, was ja in diesem Fall dasselbe ist.
Den Fall n>2 habe ich als ungeklärt stehen lassen.

Danke MP!


Bezug
Ansicht: [ geschachtelt ] | ^ Forum "Reelle Analysis mehrerer Veränderlichen"  | ^^ Alle Foren  | ^ Forenbaum  | Materialien


^ Seitenanfang ^
www.unimatheforum.de
[ Startseite | Forum | Wissen | Kurse | Mitglieder | Team | Impressum ]