Satz zur inversen Abbildung
About points...
We associate a certain number of points with each exercise.
When you click an exercise into a collection, this number will be taken as points for the exercise, kind of "by default".
But once the exercise is on the collection, you can edit the number of points for the exercise in the collection independently, without any effect on "points by default" as represented by the number here.
That being said... How many "default points" should you associate with an exercise upon creation?
As with difficulty, there is no straight forward and generally accepted way.
But as a guideline, we tend to give as many points by default as there are mathematical steps to do in the exercise.
Again, very vague... But the number should kind of represent the "work" required.
When you click an exercise into a collection, this number will be taken as points for the exercise, kind of "by default".
But once the exercise is on the collection, you can edit the number of points for the exercise in the collection independently, without any effect on "points by default" as represented by the number here.
That being said... How many "default points" should you associate with an exercise upon creation?
As with difficulty, there is no straight forward and generally accepted way.
But as a guideline, we tend to give as many points by default as there are mathematical steps to do in the exercise.
Again, very vague... But the number should kind of represent the "work" required.
About difficulty...
We associate a certain difficulty with each exercise.
When you click an exercise into a collection, this number will be taken as difficulty for the exercise, kind of "by default".
But once the exercise is on the collection, you can edit its difficulty in the collection independently, without any effect on the "difficulty by default" here.
Why we use chess pieces? Well... we like chess, we like playing around with \(\LaTeX\)-fonts, we wanted symbols that need less space than six stars in a table-column... But in your layouts, you are of course free to indicate the difficulty of the exercise the way you want.
That being said... How "difficult" is an exercise? It depends on many factors, like what was being taught etc.
In physics exercises, we try to follow this pattern:
Level 1 - One formula (one you would find in a reference book) is enough to solve the exercise. Example exercise
Level 2 - Two formulas are needed, it's possible to compute an "in-between" solution, i.e. no algebraic equation needed. Example exercise
Level 3 - "Chain-computations" like on level 2, but 3+ calculations. Still, no equations, i.e. you are not forced to solve it in an algebraic manner. Example exercise
Level 4 - Exercise needs to be solved by algebraic equations, not possible to calculate numerical "in-between" results. Example exercise
Level 5 -
Level 6 -
When you click an exercise into a collection, this number will be taken as difficulty for the exercise, kind of "by default".
But once the exercise is on the collection, you can edit its difficulty in the collection independently, without any effect on the "difficulty by default" here.
Why we use chess pieces? Well... we like chess, we like playing around with \(\LaTeX\)-fonts, we wanted symbols that need less space than six stars in a table-column... But in your layouts, you are of course free to indicate the difficulty of the exercise the way you want.
That being said... How "difficult" is an exercise? It depends on many factors, like what was being taught etc.
In physics exercises, we try to follow this pattern:
Level 1 - One formula (one you would find in a reference book) is enough to solve the exercise. Example exercise
Level 2 - Two formulas are needed, it's possible to compute an "in-between" solution, i.e. no algebraic equation needed. Example exercise
Level 3 - "Chain-computations" like on level 2, but 3+ calculations. Still, no equations, i.e. you are not forced to solve it in an algebraic manner. Example exercise
Level 4 - Exercise needs to be solved by algebraic equations, not possible to calculate numerical "in-between" results. Example exercise
Level 5 -
Level 6 -
Question
Solution
Short
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Exercise:
Sei Usubseteq mathbbR^n offen und f:Urightarrow mathbbR^n eine d-mal stetig differenzierbare Funktion mit dgeq . Sei x_in U mit invertierbarer totaler Ableitung textD_x_fin textMat_nnmathbbR das heisst x_ ist ein regulärer Punkt von f. Dann gibt es eine offene Umgebung U_subseteq U von x_ und eine offene Umgebung V_subseteq fU von y_fx_ so dass f|_U_:U_rightarrow V_ bijektiv ist und die Umkehrabbildung ebenso d-mal stetig differenzierbar ist lokaler C^d-Diffeomorphismus. Des Weiteren gilt textD_yf^-textD_xf^- für alle xin U_ und yfxin V_. Zentrale Aussage ist Invertierbarkeit der totalen Ableitung bei x_.
Solution:
Beweis. Sei r ein Radius mit B_rx_subseteq U. Man definiert F:B_rx_times B_ry_rightarrow mathbbR^n durch Fxy fx-y für xyin B_rx_times B_ry_ und man will die Gleichung Fxy nach x auflöst. Hierzu bemerkt man dass F d-mal stetig differenzierbar ist dass Fx_y_ ist und dass partial_xFx_y_textD_x_f per Annahme invertierbar ist. Daher erfüllt F alle Voraussetzungen des Satzes über implizite Funktionen Satz . und Satz . wobei x und y vertauschte Rollen einnehmen. Es folgt dass es Radien alpha betain r und eine d-mal stetig differenzierbare Funktion g:V_B_betay_rightarrow tildeUB_alphax_ gibt sodass für alle xyin tildeUtimes V_ die Äquivalenzen yfxiff Fxyiff xgy * gelten. Man definiert U_tildeUcap f^-V_ welche als Durchschnitt zweier offener Mengen wieder offen ist. Aus * folgt nun dass f|_U_:U_rightarrow V_ invertierbar ist und insbesondere V_subseteq fU ist und dass gf|_U_^-:V_rightarrow U_ die inverse Abbildung ist. Aus Satz . folgt weiters dass g d-mal stetig differenzierbar ist und dass für xin U_ und yfxin V_ textD_ygtextD_xf^- was auch aus der Kettenregel und gcirc f|_U_I_U_ folgt. Dies beet den Beweis des Satzes.
Sei Usubseteq mathbbR^n offen und f:Urightarrow mathbbR^n eine d-mal stetig differenzierbare Funktion mit dgeq . Sei x_in U mit invertierbarer totaler Ableitung textD_x_fin textMat_nnmathbbR das heisst x_ ist ein regulärer Punkt von f. Dann gibt es eine offene Umgebung U_subseteq U von x_ und eine offene Umgebung V_subseteq fU von y_fx_ so dass f|_U_:U_rightarrow V_ bijektiv ist und die Umkehrabbildung ebenso d-mal stetig differenzierbar ist lokaler C^d-Diffeomorphismus. Des Weiteren gilt textD_yf^-textD_xf^- für alle xin U_ und yfxin V_. Zentrale Aussage ist Invertierbarkeit der totalen Ableitung bei x_.
Solution:
Beweis. Sei r ein Radius mit B_rx_subseteq U. Man definiert F:B_rx_times B_ry_rightarrow mathbbR^n durch Fxy fx-y für xyin B_rx_times B_ry_ und man will die Gleichung Fxy nach x auflöst. Hierzu bemerkt man dass F d-mal stetig differenzierbar ist dass Fx_y_ ist und dass partial_xFx_y_textD_x_f per Annahme invertierbar ist. Daher erfüllt F alle Voraussetzungen des Satzes über implizite Funktionen Satz . und Satz . wobei x und y vertauschte Rollen einnehmen. Es folgt dass es Radien alpha betain r und eine d-mal stetig differenzierbare Funktion g:V_B_betay_rightarrow tildeUB_alphax_ gibt sodass für alle xyin tildeUtimes V_ die Äquivalenzen yfxiff Fxyiff xgy * gelten. Man definiert U_tildeUcap f^-V_ welche als Durchschnitt zweier offener Mengen wieder offen ist. Aus * folgt nun dass f|_U_:U_rightarrow V_ invertierbar ist und insbesondere V_subseteq fU ist und dass gf|_U_^-:V_rightarrow U_ die inverse Abbildung ist. Aus Satz . folgt weiters dass g d-mal stetig differenzierbar ist und dass für xin U_ und yfxin V_ textD_ygtextD_xf^- was auch aus der Kettenregel und gcirc f|_U_I_U_ folgt. Dies beet den Beweis des Satzes.
Meta Information
Exercise:
Sei Usubseteq mathbbR^n offen und f:Urightarrow mathbbR^n eine d-mal stetig differenzierbare Funktion mit dgeq . Sei x_in U mit invertierbarer totaler Ableitung textD_x_fin textMat_nnmathbbR das heisst x_ ist ein regulärer Punkt von f. Dann gibt es eine offene Umgebung U_subseteq U von x_ und eine offene Umgebung V_subseteq fU von y_fx_ so dass f|_U_:U_rightarrow V_ bijektiv ist und die Umkehrabbildung ebenso d-mal stetig differenzierbar ist lokaler C^d-Diffeomorphismus. Des Weiteren gilt textD_yf^-textD_xf^- für alle xin U_ und yfxin V_. Zentrale Aussage ist Invertierbarkeit der totalen Ableitung bei x_.
Solution:
Beweis. Sei r ein Radius mit B_rx_subseteq U. Man definiert F:B_rx_times B_ry_rightarrow mathbbR^n durch Fxy fx-y für xyin B_rx_times B_ry_ und man will die Gleichung Fxy nach x auflöst. Hierzu bemerkt man dass F d-mal stetig differenzierbar ist dass Fx_y_ ist und dass partial_xFx_y_textD_x_f per Annahme invertierbar ist. Daher erfüllt F alle Voraussetzungen des Satzes über implizite Funktionen Satz . und Satz . wobei x und y vertauschte Rollen einnehmen. Es folgt dass es Radien alpha betain r und eine d-mal stetig differenzierbare Funktion g:V_B_betay_rightarrow tildeUB_alphax_ gibt sodass für alle xyin tildeUtimes V_ die Äquivalenzen yfxiff Fxyiff xgy * gelten. Man definiert U_tildeUcap f^-V_ welche als Durchschnitt zweier offener Mengen wieder offen ist. Aus * folgt nun dass f|_U_:U_rightarrow V_ invertierbar ist und insbesondere V_subseteq fU ist und dass gf|_U_^-:V_rightarrow U_ die inverse Abbildung ist. Aus Satz . folgt weiters dass g d-mal stetig differenzierbar ist und dass für xin U_ und yfxin V_ textD_ygtextD_xf^- was auch aus der Kettenregel und gcirc f|_U_I_U_ folgt. Dies beet den Beweis des Satzes.
Sei Usubseteq mathbbR^n offen und f:Urightarrow mathbbR^n eine d-mal stetig differenzierbare Funktion mit dgeq . Sei x_in U mit invertierbarer totaler Ableitung textD_x_fin textMat_nnmathbbR das heisst x_ ist ein regulärer Punkt von f. Dann gibt es eine offene Umgebung U_subseteq U von x_ und eine offene Umgebung V_subseteq fU von y_fx_ so dass f|_U_:U_rightarrow V_ bijektiv ist und die Umkehrabbildung ebenso d-mal stetig differenzierbar ist lokaler C^d-Diffeomorphismus. Des Weiteren gilt textD_yf^-textD_xf^- für alle xin U_ und yfxin V_. Zentrale Aussage ist Invertierbarkeit der totalen Ableitung bei x_.
Solution:
Beweis. Sei r ein Radius mit B_rx_subseteq U. Man definiert F:B_rx_times B_ry_rightarrow mathbbR^n durch Fxy fx-y für xyin B_rx_times B_ry_ und man will die Gleichung Fxy nach x auflöst. Hierzu bemerkt man dass F d-mal stetig differenzierbar ist dass Fx_y_ ist und dass partial_xFx_y_textD_x_f per Annahme invertierbar ist. Daher erfüllt F alle Voraussetzungen des Satzes über implizite Funktionen Satz . und Satz . wobei x und y vertauschte Rollen einnehmen. Es folgt dass es Radien alpha betain r und eine d-mal stetig differenzierbare Funktion g:V_B_betay_rightarrow tildeUB_alphax_ gibt sodass für alle xyin tildeUtimes V_ die Äquivalenzen yfxiff Fxyiff xgy * gelten. Man definiert U_tildeUcap f^-V_ welche als Durchschnitt zweier offener Mengen wieder offen ist. Aus * folgt nun dass f|_U_:U_rightarrow V_ invertierbar ist und insbesondere V_subseteq fU ist und dass gf|_U_^-:V_rightarrow U_ die inverse Abbildung ist. Aus Satz . folgt weiters dass g d-mal stetig differenzierbar ist und dass für xin U_ und yfxin V_ textD_ygtextD_xf^- was auch aus der Kettenregel und gcirc f|_U_I_U_ folgt. Dies beet den Beweis des Satzes.
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