CDS401-Mathematics-I/formulas/Formelsammlung.md
2025-04-17 13:17:21 +02:00

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# Analysis
# Formelsammlung
## Grundlagen: Mengen
- **Menge**: Sammlung unterschiedlicher Objekte.
- **Teilmenge**: $A \subseteq B$ bedeutet, jedes Element von $A$ liegt in $B$.
- **Vereinigungsmenge**: $A \cup B = \{x \mid x \in A \text{ oder } x \in B\}$.
- **Schnittmenge**: $A \cap B = \{x \mid x \in A \text{ und } x \in B\}$.
- **Grundmenge** (Universalmenge): $\Omega$, umfasst alle relevanten Elemente.
- **Komplementärmenge**: $A^c = \Omega \setminus A$.
- **Zahlenmengen**:
- $\mathbb{N}$: natürliche Zahlen
- $\mathbb{Z}$: ganze Zahlen
- $\mathbb{Q}$: rationale Zahlen
- $\mathbb{R}$: reelle Zahlen
- $\mathbb{C}$: komplexe Zahlen
---
## Kartesisches Produkt
$$
A \times B = \{(a,b) \mid a \in A, b \in B\}
$$
---
## Abbildung/Funktion
- **Abbildung**: Zuordnungsvorschrift von einer **Definitionsmenge** (Domain) in eine **Zielmenge** (Codomain).
- **Funktion**: Spezielle Abbildung, z.B. $f: \mathbb{R} \to \mathbb{R}$.
- **Definitionsmenge (D)**: $D_f$
- **Zielmenge (Z)**: Codomain
- **Bildmenge (Wertebereich)**: $\mathrm{Im}(f)$ (alle tatsächlich angenommenen Werte).
- **Abbildungsvorschrift**: Vorschrift, wie $x \mapsto f(x)$.
- **abhängige/unabhängige Variable**: $y=f(x)$, $x$ ist unabhängig, $y$ abhängig.
- **Argument**: Wert, der in die Funktion eingesetzt wird ($x$).
---
## Eigenschaften von Abbildungen
- **Injektiv** (eineindeutig): $f(x_1) = f(x_2) \implies x_1 = x_2$.
- Ein y hat höchstens ein x
- nicht injektiv, sind funktionen die lokale Extrema haben
- **Surjektiv** (auf): Jedes Element der Zielmenge wird getroffen.
- Jedes y hat mindestens ein x
- Globales verhalten muss von -unendlich nach + unendlich, oder umgekehrt sein.
- Also jedes Y muss belegt sein
- **Bijektiv**: Injektiv und surjektiv.
- **Bild** eines Teilbereichs $A$: $f(A)$.
- **Urbild** eines Bereichs $B$: $f^{-1}(B)$.
- **Umkehrabbildung** (Inverse): $f^{-1}$, existiert nur bei Bijektion.
---
## Folgen
- **Folge** $(a_n)$: Geordnete Liste von Werten.
- **Folgeglied**: $a_n$.
- **arithmetische Folge**: $a_{n+1} = a_n + d$.
- **geometrische Folge**: $a_{n+1} = a_n \cdot q$.
- **untere/obere Schranke**: Kleinster/größter Wert, der die Folge begrenzt.
- **beschränkt**: Folge hat obere und/oder untere Schranke.
- **(streng) monoton steigend/fallend**: $a_{n+1} \ge a_n$ bzw. $a_{n+1} > a_n$ (oder umgekehrt fallend).
- **Konvergenz**: Folge nähert sich einem Grenzwert.
- **Divergenz**: Kein endlicher Grenzwert.
- **Grenzwert** $L$: $\lim_{n \to \infty} a_n = L$.
---
## Summen und Reihen
- **Summe**: $\sum_{k=1}^{n} a_k$.
- **Summenzeichen**: $\sum$.
- **geometrische Summe**: $S_n = a\,\frac{1-r^n}{1-r}$ (für $r \neq 1$).
- **Reihe**: Unendliche Summe: $\sum_{k=0}^{\infty} a_k$.
- **geometrische Reihe**: $\sum_{k=0}^{\infty} ar^k$.
---
## Betrag und Vorzeichen
- **Betrag**: $|x|$.
- **Vorzeichenfunktion**: $\mathrm{sgn}(x)$.
---
## Wichtige Funktionen
- **Potenzfunktion**: $f(x) = x^n$.
- **Exponentialfunktion** (eigentliche): $f(x) = e^x$.
- **Logarithmusfunktion**: $f(x) = \log_a(x)$.
- **hyperbolische Funktionen**: $\sinh x, \cosh x, \ldots$
- **Parität**: $f(-x) = f(x)$ (gerade), $f(-x) = -f(x)$ (ungerade).
- **lineare Funktion**: $f(x) = m x + b$.
- **verallgemeinerte Exponentialfunktion**: $a^x = e^{x \ln a}$.
---
## Steigung und Differenzquotient
- **Steigung** $m$ einer Geraden: $m = \tan(\alpha)$ (Steigungswinkel $\alpha$).
- **Differenzquotient**: $\frac{f(x+h) - f(x)}{h}$.
---
## Ableitung
$$
f'(x) = \lim_{h \to 0} \frac{f(x+h) - f(x)}{h}
$$
### Ableitungsregeln
- **Faktorregel**: $(c \cdot f(x))' = c \cdot f'(x)$.
- **Summenregel**: $(f(x) + g(x))' = f'(x) + g'(x)$.
- **Produktregel**: $(f \cdot g)' = f' g + f g'$.
- **Kettenregel**: $(f(g(x)))' = f'(g(x)) \cdot g'(x)$.
- **Quadratregel**: $(x^2)' = 2x$.
- **Reziprokenregel**: $\bigl(\tfrac{1}{x}\bigr)' = -\tfrac{1}{x^2}$.
- **Quotientenregel**: $\left(\frac{f}{g}\right)' = \frac{f'g - fg'}{g^2}$.
---
## Exponential- und Logarithmusableitungen
- **Eulersche Zahl**: $e \approx 2{.}71828$.
- **natürliche Exponentialfunktion**: $(e^x)' = e^x$.
- **natürlicher Logarithmus**: $(\ln x)' = \frac{1}{x}$.
- **Allgemeines**: $(a^x)' = a^x \ln(a)$, $(\log_a x)' = \frac{1}{x \ln(a)}$.
---
## Ableitungen trigonometrischer und hyperbolischer Funktionen
- **Trigonometrisch**: $(\sin x)' = \cos x$, $(\cos x)' = -\sin x$, $(\tan x)' = \sec^2 x$, …
- **Hyperbolisch**: $(\sinh x)' = \cosh x$, $(\cosh x)' = \sinh x$, $(\tanh x)' = \mathrm{sech}^2 x$, …
- **Arkusfunktionen**: $(\arcsin x)' = \frac{1}{\sqrt{1-x^2}}$, …
- **Areafunktionen**: $(\mathrm{arsinh}\,x)' = \frac{1}{\sqrt{1+x^2}}$, …
---
## Aufleitung und Integration
- **Aufleitung / Stammfunktion**: $F'(x) = f(x)$.
- **unbestimmtes Integral**: $\int f(x)\,dx = F(x) + C$.
- **bestimmtes Integral**: $\int_{a}^{b} f(x)\,dx = F(b) - F(a)$.
- **Integrand**: $f(x)$.
- **Integrationsgrenzen**: $[a,b]$.
---
## Differenzialrechnung: kritische Stellen und Extrempunkte
- **kritische Stelle**: $x_0$, bei dem $f'(x_0)=0$ oder $f'(x_0)$ undefiniert.
- **kritischer Punkt**: $(x_0, f(x_0))$.
- **lokales/globales Extremum**: Minimum oder Maximum (lokal/global).
- **Hoch-/Tief-/Sattelpunkt**: Punkt mit $f'(x_0)=0$; Klassifizierung via $f''(x_0)$.
---
## Krümmung und Wendepunkt
- **analytische/geometrische Krümmung**: Vorzeichen von $f''(x)$ oder spezielle Krümmungsformeln.
- **Wendepunkt**: Stelle, an der $f''(x)$ Vorzeichen wechselt (Krümmungswechsel).
# Stochastik
# Formelsammlung
## Binomialkoeffizient
$$
\binom{n}{k} = \frac{n!}{k!\,(n-k)!}
$$
---
## Pascalsches Dreieck
Dreieckige Anordnung der Binomialkoeffizienten:
Zeile $n$ enthält $\binom{n}{0}, \binom{n}{1}, \ldots, \binom{n}{n}$.
---
## Fakultät
$$
n! = n \times (n-1) \times \dots \times 1
$$
---
## Kombination (ohne Wiederholung)
$$
\binom{n}{k}
$$
---
## Variation
- Ohne Wiederholung:
$$
\frac{n!}{(n-k)!}
$$
- Mit Wiederholung:
$$
n^k
$$
---
## Permutation
$$
n!
$$
---
## Kombinationsmöglichkeiten Entscheidungsbaum
1. **Wird die Reihenfolge beachtet?**
- **Ja → Variation** (evtl. Permutation, wenn alle Elemente benutzt werden)
- **Nein → Kombination**
2. **Mit oder ohne Wiederholung?**
- **Ohne → \binom{n}{k} oder \frac{n!}{(n-k)!}**
- **Mit → n^k**
---
## Zufallsexperiment
Ein Vorgang mit zufälligem Ausgang, bei dem alle möglichen Ergebnisse bekannt sind, aber nicht vorhergesagt werden können.
---
## Elementarereignis
Einzelnes, unzerlegbares Ereignis (genau ein Ergebnis).
---
## Ereignisse
Mengen von Elementarereignissen.
---
## Ergebnisse
Die möglichen Resultate eines Zufallsexperiments (Elementarereignisse).
---
## Wahrscheinlichkeitsraum
$$(\Omega, \mathcal{A}, P)$$
- $\Omega$: Ergebnismenge
- $\mathcal{A}$: Ereignissystem
- $P$: Wahrscheinlichkeitsfunktion
---
## Laplace-Experiment
Gleichwahrscheinliche Elementarereignisse:
$$
P(E) = \frac{\text{Anzahl günstiger}}{\text{Anzahl aller}}
$$
---
## Laplace-Wahrscheinlichkeit
$$
P(E) = \frac{|E|}{|\Omega|}
$$
---
## Absolute/Relative Häufigkeit
- **Absolute Häufigkeit**: Anzahl der Auftretensfälle eines Ergebnisses.
- **Relative Häufigkeit**:
$$
\frac{\text{Absolute Häufigkeit}}{\text{Gesamtanzahl}}
$$
---
## Wahrscheinlichkeitsaxiome (Kolmogorov)
1. $P(E) \ge 0$
2. $P(\Omega) = 1$
3. $$P(E_1 \cup E_2) = P(E_1) + P(E_2) - P(E_1 \cap E_2)$$
---
## Additionssatz
$$
P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)
$$
---
## Multiplikationssatz
$$
P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B \mid A)
$$
Bei Unabhängigkeit:
$$
P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)
$$
---
## Bedingte Wahrscheinlichkeit
$$
P(B \mid A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)}
$$
---
## Totale Wahrscheinlichkeit
$$
P(B) = \sum_i \bigl[P(B \mid A_i)\cdot P(A_i)\bigr]
$$
wenn $\{A_i\}$ vollständige Zerlegung von $\Omega$ ist.
---
## Abhängige/Unabhängige Ereignisse
- **Unabhängig**:
$$
P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)
$$
- **Abhängig**: Obige Gleichung gilt nicht.
---
## Ereignisbaum
Grafische Darstellung von Ereignissen, deren Abzweigungen mit den jeweiligen Wahrscheinlichkeiten beschriftet sind.
---
## Satz von Bayes
$$
P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A)\,P(A)}{P(B)}
$$
---
## Zufallsvariable
Funktion $X: \Omega \to \mathbb{R}$, die jedem Ergebnis eine reelle Zahl zuordnet.
---
## Verteilungsfunktion
$$
F_X(x) = P(X \le x)
$$
---
## Wahrscheinlichkeitsverteilung
Zuordnung von Wahrscheinlichkeiten zu den möglichen Werten einer Zufallsvariable.
---
## Wahrscheinlichkeitsfunktion (diskrete Zufallsvariable)
$$
p_X(x) = P(X = x)
$$
---
## Stabdiagramm
Grafische Darstellung $x$ gegen $p_X(x)$ (diskrete Verteilung).
---
## Erwartungswert (diskret)
$$
E(X) = \sum_x \bigl[x \cdot p_X(x)\bigr]
$$
---
## Mittelwert (Stichprobe)
$$
\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i
$$
---
## Varianz
$$
\mathrm{Var}(X) = E\bigl[(X - E(X))^2\bigr] = E(X^2) - [E(X)]^2
$$
---
## Standardabweichung
$$
\sigma = \sqrt{\mathrm{Var}(X)}
$$
---
## Gleichverteilung
Alle Ausgänge gleich wahrscheinlich, z.B.
$$
p(x) = \frac{1}{n} \quad \text{für } x \in \{1,\dots,n\}
$$
---
## Bernoulli-Verteilung
$$
P(X=1)=p,\quad P(X=0)=1-p
$$
---
## Binomialverteilung
$$
P(X = k) = \binom{n}{k}\,p^k\,(1-p)^{n-k}
$$
# Lineare Algebra
# Formelsammlung
## Binomialkoeffizient
$$
\binom{n}{k} = \frac{n!}{k!\,(n-k)!}
$$
---
## Pascalsches Dreieck
Dreieckige Anordnung der Binomialkoeffizienten:
Zeile $n$ enthält $\binom{n}{0}, \binom{n}{1}, \ldots, \binom{n}{n}$.
---
## Fakultät
$$
n! = n \times (n-1) \times \dots \times 1
$$
---
## Kombination (ohne Wiederholung)
$$
\binom{n}{k}
$$
---
## Variation
- Ohne Wiederholung:
$$
\frac{n!}{(n-k)!}
$$
- Mit Wiederholung:
$$
n^k
$$
---
## Permutation
$$
n!
$$
---
## Kombinationsmöglichkeiten Entscheidungsbaum
1. **Wird die Reihenfolge beachtet?**
- **Ja → Variation** (evtl. Permutation, wenn alle Elemente benutzt werden)
- **Nein → Kombination**
2. **Mit oder ohne Wiederholung?**
- **Ohne → \binom{n}{k} oder \frac{n!}{(n-k)!}**
- **Mit → n^k**
---
## Zufallsexperiment
Ein Vorgang mit zufälligem Ausgang, bei dem alle möglichen Ergebnisse bekannt sind, aber nicht vorhergesagt werden können.
---
## Elementarereignis
Einzelnes, unzerlegbares Ereignis (genau ein Ergebnis).
---
## Ereignisse
Mengen von Elementarereignissen.
---
## Ergebnisse
Die möglichen Resultate eines Zufallsexperiments (Elementarereignisse).
---
## Wahrscheinlichkeitsraum
$$(\Omega, \mathcal{A}, P)$$
- $\Omega$: Ergebnismenge
- $\mathcal{A}$: Ereignissystem
- $P$: Wahrscheinlichkeitsfunktion
---
## Laplace-Experiment
Gleichwahrscheinliche Elementarereignisse:
$$
P(E) = \frac{\text{Anzahl günstiger}}{\text{Anzahl aller}}
$$
---
## Laplace-Wahrscheinlichkeit
$$
P(E) = \frac{|E|}{|\Omega|}
$$
---
## Absolute/Relative Häufigkeit
- **Absolute Häufigkeit**: Anzahl der Auftretensfälle eines Ergebnisses.
- **Relative Häufigkeit**:
$$
\frac{\text{Absolute Häufigkeit}}{\text{Gesamtanzahl}}
$$
---
## Wahrscheinlichkeitsaxiome (Kolmogorov)
1. $P(E) \ge 0$
2. $P(\Omega) = 1$
3. $$P(E_1 \cup E_2) = P(E_1) + P(E_2) - P(E_1 \cap E_2)$$
---
## Additionssatz
$$
P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)
$$
---
## Multiplikationssatz
$$
P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B \mid A)
$$
Bei Unabhängigkeit:
$$
P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)
$$
---
## Bedingte Wahrscheinlichkeit
$$
P(B \mid A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)}
$$
---
## Totale Wahrscheinlichkeit
$$
P(B) = \sum_i \bigl[P(B \mid A_i)\cdot P(A_i)\bigr]
$$
wenn $\{A_i\}$ vollständige Zerlegung von $\Omega$ ist.
---
## Abhängige/Unabhängige Ereignisse
- **Unabhängig**:
$$
P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)
$$
- **Abhängig**: Obige Gleichung gilt nicht.
---
## Ereignisbaum
Grafische Darstellung von Ereignissen, deren Abzweigungen mit den jeweiligen Wahrscheinlichkeiten beschriftet sind.
---
## Satz von Bayes
$$
P(A \mid B) = \frac{P(B \mid A)\,P(A)}{P(B)}
$$
---
## Zufallsvariable
Funktion $X: \Omega \to \mathbb{R}$, die jedem Ergebnis eine reelle Zahl zuordnet.
---
## Verteilungsfunktion
$$
F_X(x) = P(X \le x)
$$
---
## Wahrscheinlichkeitsverteilung
Zuordnung von Wahrscheinlichkeiten zu den möglichen Werten einer Zufallsvariable.
---
## Wahrscheinlichkeitsfunktion (diskrete Zufallsvariable)
$$
p_X(x) = P(X = x)
$$
---
## Stabdiagramm
Grafische Darstellung $x$ gegen $p_X(x)$ (diskrete Verteilung).
---
## Erwartungswert (diskret)
$$
E(X) = \sum_x \bigl[x \cdot p_X(x)\bigr]
$$
---
## Mittelwert (Stichprobe)
$$
\bar{x} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i
$$
---
## Varianz
$$
\mathrm{Var}(X) = E\bigl[(X - E(X))^2\bigr] = E(X^2) - [E(X)]^2
$$
---
## Standardabweichung
$$
\sigma = \sqrt{\mathrm{Var}(X)}
$$
---
## Gleichverteilung
Alle Ausgänge gleich wahrscheinlich, z.B.
$$
p(x) = \frac{1}{n} \quad \text{für } x \in \{1,\dots,n\}
$$
---
## Bernoulli-Verteilung
$$
P(X=1)=p,\quad P(X=0)=1-p
$$
---
## Binomialverteilung
$$
P(X = k) = \binom{n}{k}\,p^k\,(1-p)^{n-k}
$$