restart;with(linalg):Vektoren, SkalarprodukteAufgabe 1Gleichungen werden definiert:eq1:=lambda1*1+lambda2*1 + lambda3*1;eq2:=lambda1*0+lambda2*(-1) + lambda3*1;eq3:=lambda1*0+lambda2*0 + lambda3*1;Gleichungen mit rechter Seite (alpha1,alpha2,alpha3) werden gel\366st:solve( {eq1=alpha1,eq2=alpha2,eq3=alpha3}, {lambda1,lambda2,lambda3} );Gleichungen mit rechter Seite (0,0,0) werden gel\366st:solve( {eq1=0,eq2=0,eq3=0}, {lambda1,lambda2,lambda3} );Gleichungen mit rechter Seite (2,0,1) werden gel\366st:solve( {eq1=2,eq2=0,eq3=1}, {lambda1,lambda2,lambda3} );Aufgabe 3Vektoren a und b werden definiert:a:=vector([3,2]); b:=vector([-1,4]);Skalarprodukte werden berechnet:dotprod(a,a); dotprod(a,b); dotprod(a,a+b); a:='a': b:='b':Aufgabe 4Vektoren werden definiert:a:=vector([-3,a2,1]); b:=vector([2,3,-3]);Gleichung wird aufgestellt: Skalarprodukt der Vektoren gleich 0eq:=dotprod(a,b)=0;Gleichung wird gel\366st:a2:=solve(eq,a2);Abstand von a und b wird berechnet:(Beachte: Es gibt mehrere Normen. Hier wird die \374bliche (Euklidische) Norm norm(.,2) benutzt.)evalm(b-a);norm(b-a,2);a:='a': b:='b':Matrizen, DeterminantenAufgabe 1Matrizen A,B,C werden definiert:A:=matrix( [ [a11,a12], [a21,a22] ] );B:=diag(1/3,1/3);C:=2/3 * A-2*B;evalm(C);2A-3B-3C wird berechnet:(Beachte: Auswertungen in der Linearen Algebra durch evalm.)evalm(2*A-3*B-3*C); A:='A':B:='B':C:='C':Aufgabe 2F\374r 3x3-Matrizen wird die Rechenregel getestet:A:=matrix( [ [a11,a12,a13], [a21,a22,a23], [a31,a32,a33] ] );B:=matrix( [ [b11,b12,b13], [b21,b22,b23], [b31,b32,b33] ] );Anstelle von (A*B)trans=Btrans * Atrans wird gezeigt: (A*B)trans - Btrans * Atrans = 0-MatrixBeachte: Matrizenmultiplikation ist nicht kommutativ, daher wird sie mit &* anstelle von * abgek\374rzt.Der Befehl evalm(.) sorgt f\374r die Ausf\374hrung der Matrixoperationen.evalm( transpose(A&*B)-transpose(B)&*transpose(A));A:='A':B:='B':Aufgabe 3Definition der Matrizen A,B,C,DeBeachte: Wir schreiben De, da D als Differentiationsoperator schon belegt (und gesch\374tzt) istA:=matrix( [ [1,-1,2], [0,3,4] ] ); B:=matrix( [ [4,0,-3], [-1,-2,3] ] ); C:=matrix( [ [2,-3,0,1], [5,-1,-4,2], [-1,0,0,3] ] );De:=matrix( [ [2],[-1],[3] ] );Jezt werden s\344mtliche Terme berechnet:(Beachte: Wenn dies nicht m\366glich ist, liefert Maple eine Fehlermeldung.)evalm(3*A-4*B); evalm(A+C); evalm(A&*B); evalm(A&*C); evalm(A&*De);evalm(B&*C); evalm(B&*De);evalm(C&*De);transpose(A);evalm(transpose(A)&*C);evalm(transpose(De)&*transpose(A));evalm(transpose(B)&*A);evalm(transpose(De)&*De);evalm(De&*transpose(De));evalm(B&*B);A:='A':B:='B':C:='C':De:='De':Aufgabe 4Die Matrix A wird definiert:A:=matrix( [ [1,2,3], [4,5,6], [5,7,t] ] );Die Determinante von A wird berechnet und gleich 0 gesetzt:eq:=det(A);solve(eq=0,t);A:='A':Lineare Gleichungssysteme, Rangbegriff, InverseAufgabe 1Vier Gleichungen werden definiert:eq1:=x1+2*x2+3*x3+4*x4=2; eq2:=x1+2*x2+3*x3+5*x4=2; eq3:=x1+3*x2+4*x3+5*x4=5; eq4:=3*x1+7*x2+10*x3+13*x4=9;Die Gleichungen werden gel\366st:solve({eq1,eq2,eq3,eq4},{x1,x2,x3,x4});VarianteEine Matrix (einschlie\337lich) rechter Seite wird definiert, sie wird mit Gausselimination und R\374cksubstitution gel\366st:(Beachte: Im Einzelnen kann man die Operationen mit dem Student-Package nachvollziehen.)A:=matrix( [ [1,2,3,4,2], [1,2,3,5,2], [1,3,4,5,5], [3,7,10,13,9] ] );GE:=gausselim(A);backsub(GE);A:='A':Aufgabe 2L\366sung des homogenen Systems mittels Gausselimination:A:=matrix( [ [5,-6,1,0], [0,-1,1,0], [6,-6,1,0] ] );GE:=gausselim(A);backsub(GE);L\366sung des auf a33=0 ge\344nderten homogenen Systems ebenfalls mittels Gausselimination:A:=matrix( [ [5,-6,1,0], [0,-1,1,0], [6,-6,0,0] ] );GE:=gausselim(A);backsub(GE);Aufgabe 3Definition der Matrix A und die Bestimmung ihres Ranges:A:=matrix( [ [1,2,3], [4,5,6], [5,7,9] ] );rank(A);Definition des Vektors b=(1,2,3) und Rangbestimmung der erweiterten Matrix:b:=vector( [1,2,3] );Ab:=augment(A,b);rank(Ab);Definition des Vektors b=(1,2,0) und Rangbestimmung der erweiterten Matrix:b:=vector( [1,2,0] );Ab:=augment(A,b);rank(Ab);Definition des Vektors b=(0,0,0) und Rangbestimmung der erweiterten Matrix:b:=vector( [0,0,0] );Ab:=augment(A,b);rank(Ab);Aufgabe 4Definition von A und X:A:=matrix( [ [1,0],[1,0] ] );X:=matrix( [ [w,x], [y,z] ] );evalm(A&*X);Definition der Einheitsmatrix:IMatrix:=diag(1,1);Gleichungssystem: evalm(A&*X=IMatrix);Also m\374\337te gelten: w=1,w=0 und x=0,x=1. Dies ist aber ein Widerspruch.Aufgabe 5Berechnung der Inversen der Matrix A:A:=matrix( [ [1,0,1,1], [1,1,2,1], [0,-1,0,1], [1,0,0,2] ] );inverse(A);VarianteErweiterte Matrix B (links Matrix A, rechts Einheitsmatrix) wird aufgestellt, Gauss-Jordan-Verfahren wird angewandt,so dass im Ergebnis links die Einheitsmatrix, rechts die Inverse von A steht:B:=matrix( [ [1,0,1,1,1,0,0,0], [1,1,2,1,0,1,0,0], [0,-1,0,1,0,0,1,0], [1,0,0,2,0,0,0,1] ] );GJ:=gaussjord(B);