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  • Partielle Ableitung, Beispiel 4 | A.51.01

    Wenn eine Funktion von mehreren Variablen abhängt, kann man eigentlich nicht mehr von der „Ableitung“ sprechen, denn man muss schließlich präzisieren, ob man nach „x“, nach „y“ oder was auch immer ableitet. Also spricht man von der „partiellen Ableitung nach x“, oder der „partiellen Ableitung nach y“, usw. Betrachtet man z.B. die Ableitung nach x (oder ...

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    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00009656" }

  • Partielle Ableitung, Beispiel 7 | A.51.01

    Wenn eine Funktion von mehreren Variablen abhängt, kann man eigentlich nicht mehr von der „Ableitung“ sprechen, denn man muss schließlich präzisieren, ob man nach „x“, nach „y“ oder was auch immer ableitet. Also spricht man von der „partiellen Ableitung nach x“, oder der „partiellen Ableitung nach y“, usw. Betrachtet man z.B. die Ableitung nach x (oder ...

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00009659" }

  • Partielle Ableitung | A.51.01

    Wenn eine Funktion von mehreren Variablen abhängt, kann man eigentlich nicht mehr von der „Ableitung“ sprechen, denn man muss schließlich präzisieren, ob man nach „x“, nach „y“ oder was auch immer ableitet. Also spricht man von der „partiellen Ableitung nach x“, oder der „partiellen Ableitung nach y“, usw. Betrachtet man z.B. die Ableitung nach x (oder ...

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00009652" }

  • Partielle Ableitung, Beispiel 6 | A.51.01

    Wenn eine Funktion von mehreren Variablen abhängt, kann man eigentlich nicht mehr von der „Ableitung“ sprechen, denn man muss schließlich präzisieren, ob man nach „x“, nach „y“ oder was auch immer ableitet. Also spricht man von der „partiellen Ableitung nach x“, oder der „partiellen Ableitung nach y“, usw. Betrachtet man z.B. die Ableitung nach x (oder ...

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    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00009658" }

  • Matrizengleichung: Gleichungen mit einer Matrix als Unbekannte lösen | M.03.04

    Eine Matrizengleichung ist einfach eine Gleichung, in welcher die Unbekannte „X“ keine Zahl ist, sondern eine Matrix. Die auftauchenden Parameter „A“ und „B“ stehen dementsprechend ebenfalls nicht für Zahlen sondern für Matrizen. Es gibt de facto zum Schluss nur lineare Gleichungen (also am Ende kein „X²“ oder so), so dass die Vorgehensweise immer die gleiche ist: ...

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    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010186" }

  • Partielle Ableitung, Beispiel 3 | A.51.01

    Wenn eine Funktion von mehreren Variablen abhängt, kann man eigentlich nicht mehr von der „Ableitung“ sprechen, denn man muss schließlich präzisieren, ob man nach „x“, nach „y“ oder was auch immer ableitet. Also spricht man von der „partiellen Ableitung nach x“, oder der „partiellen Ableitung nach y“, usw. Betrachtet man z.B. die Ableitung nach x (oder ...

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00009655" }

  • Partielle Ableitung, Beispiel 2 | A.51.01

    Wenn eine Funktion von mehreren Variablen abhängt, kann man eigentlich nicht mehr von der „Ableitung“ sprechen, denn man muss schließlich präzisieren, ob man nach „x“, nach „y“ oder was auch immer ableitet. Also spricht man von der „partiellen Ableitung nach x“, oder der „partiellen Ableitung nach y“, usw. Betrachtet man z.B. die Ableitung nach x (oder ...

    Details  
    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00009654" }

  • worksheeps - unendlich viele Matheaufgaben und -Lösungen

    Durch Zusammenarbeit der Mathelehrer des HMGs in Leutkirch mit einem Studenten wurde die e-Learning Mathematik-Plattform ins Leben gerufen. Die Webseite bietet die Möglichkeit sich selbst Übungsblätter/Übungsaufgaben mit Lösungen zu verschiedensten Themen aus dem Bereich Mathematik zu erstellen. Nachdem eine Übungsseite erstellt wurde, bleibt diese, z.B. für ...

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    { "DBS": "DE:DBS:35648" }

  • Affine Abbildung; Eigenvektor | M.09.02

    Lineare Abbildungen von Matrizen der Form y=M*x+v wandeln einen Vektor „x“ in einen anderen Vektor „y“ um. „M“ ist eine Matrix, „v“ ist ein Verschiebungsvektor. Insgesamt kann durch die Abbildung „y=M*x+v“ so ziemlich jede Drehung, Verschiebung, Streckung, etc.. beschrieben werden. In diesem Kapitel lüften wir das spannende Geheimnis, wie man „M“ und „v“ ...

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    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010269" }

  • Affine Abbildung; Eigenvektor, Beispiel 5 | M.09.02

    Lineare Abbildungen von Matrizen der Form y=M*x+v wandeln einen Vektor „x“ in einen anderen Vektor „y“ um. „M“ ist eine Matrix, „v“ ist ein Verschiebungsvektor. Insgesamt kann durch die Abbildung „y=M*x+v“ so ziemlich jede Drehung, Verschiebung, Streckung, etc.. beschrieben werden. In diesem Kapitel lüften wir das spannende Geheimnis, wie man „M“ und „v“ ...

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    { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010274" }

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