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authorAndreas Müller <andreas.mueller@ost.ch>2021-06-14 07:26:10 +0200
committerGitHub <noreply@github.com>2021-06-14 07:26:10 +0200
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diff --git a/buch/chapters/10-vektorenmatrizen/gruppen.tex b/buch/chapters/10-vektorenmatrizen/gruppen.tex
index 9848469..cb37d05 100644
--- a/buch/chapters/10-vektorenmatrizen/gruppen.tex
+++ b/buch/chapters/10-vektorenmatrizen/gruppen.tex
@@ -182,7 +182,7 @@ begegnet, wo wir nur gezeigt haben, dass $AA^{-1}=E$ ist.
Da aber die invertierbaren Matrizen eine Gruppe
bilden, folgt jetzt aus dem Satz automatisch, dass auch $A^{-1}A=E$.
-\subsubsection{Homomorphismen}
+\subsubsection{Homomorphismen} \label{buch:gruppen:subsection:homomorphismen}
Lineare Abbildung zwischen Vektorräumen zeichnen sich dadurch aus,
dass sie die algebraische Struktur des Vektorraumes respektieren.
Für eine Abbildung zwischen Gruppen heisst dies, dass die Verknüpfung,
@@ -313,14 +313,14 @@ auf einem geeigneten Vektorraum.
\begin{definition}
\label{buch:vektorenmatrizen:def:darstellung}
Eine Darstellung einer Gruppe $G$ ist ein Homomorphismus
-$G\to\operatorname{GL}_(\mathbb{R})$.
+$G\to\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$.
\index{Darstellung}
\end{definition}
\begin{beispiel}
Die Gruppen $\operatorname{GL}_n(\mathbb{Z})$,
$\operatorname{SL}_n(\mathbb{Z})$ oder $\operatorname{SO}(n)$
-sind alle Teilmengen von $\operatorname{GL}_n(\mathbb{R}$.
+sind alle Teilmengen von $\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$.
Die Einbettungsabbildung $G\hookrightarrow \operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$
ist damit automatisch eine Darstellung, sie heisst auch die
{\em reguläre Darstellung} der Gruppe $G$.
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/euklid.tex b/buch/chapters/30-endlichekoerper/euklid.tex
index db326f8..0bf3016 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/euklid.tex
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/euklid.tex
@@ -431,6 +431,7 @@ zur Bestimmung des grössten gemeinsamen Teilers von $76415$ und $23205$
zur Berechnung der Koeffizienten $c_k$ und $d_k$
Wir schreiben die gefundenen Zahlen in eine Tabelle:
\begin{center}
+\label{buch:endlichekoerper:beispiel1erweitert}
\renewcommand{\arraystretch}{1.1}
\begin{tabular}{|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}|}
\hline
@@ -518,6 +519,7 @@ Insbesondere ist der euklidische Algorithmus genauso wie die
Matrixschreibweise auch für Polynome durchführbar.
\begin{beispiel}
+\label{buch:endlichekoerper:eqn:polynomggt}
Wir berechnen als Beispiel den grössten gemeinsamen Teiler
der Polynome
\[
@@ -614,4 +616,368 @@ Aus den letzten zwei Zeilen folgt
$ua-vb = ab/g - ab/g = 0$, wie erwartet.
\end{beispiel}
+%
+% Das kleinste gemeinsame Vielfache
+%
+\subsection{Das kleinste gemeinsame Vielfache
+\label{buch:subsection:daskgv}}
+Das kleinste gemeinsame Vielfache zweier Zahlen $a$ und $b$ ist
+\[
+\operatorname{kgV}(a,b)
+=
+\frac{ab}{\operatorname{ggT}(a,b)}.
+\]
+Wir suchen nach einen Algorithmus, mit dem man das kleinste gemeinsame
+Vielfache effizient berechnen kann.
+
+Die Zahlen $a$ und $b$ sind beide Vielfache des grössten gemeinsamen
+Teilers $g=\operatorname{ggT}(a,b)$, es gibt also Zahlen $u$ und $v$ derart,
+dass $a=ug$ und $b=vg$.
+Wenn $t$ ein gemeinsamer Teiler von $u$ und $v$ ist, dann ist $tg$ ein
+grösserer gemeinsamer Teiler von $a$ und $b$.
+Dies kann nicht sein, also müssen $u$ und $v$ teilerfremd sein.
+Das kleinste gemeinsame Vielfache von $a$ und $b$ ist dann $ugv=av=ub$.
+Die Bestimmung des kleinsten gemeinsamen Vielfachen ist also gleichbedeutend
+mit der Bestimmung der Zahlen $u$ und $v$.
+
+Die definierende Eigenschaften von $u$ und $v$ kann man in Matrixform als
+\begin{equation}
+\begin{pmatrix}
+a\\b
+\end{pmatrix}
+=
+\underbrace{
+\begin{pmatrix}
+u&?\\
+v&?
+\end{pmatrix}}_{\displaystyle =K}
+\begin{pmatrix}
+\operatorname{ggT}(a,b)\\ 0
+\end{pmatrix}
+\label{buch:eindlichekoerper:eqn:uvmatrix}
+\end{equation}
+geschrieben werden, wobei wir die Matrixelemente $?$ nicht kennen.
+Diese Elemente müssen wir auch nicht kennen, um $u$ und $v$ zu bestimmen.
+
+Bei der Bestimmung des grössten gemeinsamen Teilers wurde der Vektor auf
+der rechten Seite von~\eqref{buch:eindlichekoerper:eqn:uvmatrix} bereits
+gefunden.
+Die Matrizen $Q(q_i)$, die die einzelne Schritte des euklidischen
+Algorithmus beschreiben, ergeben ihn als
+\[
+\begin{pmatrix}
+\operatorname{ggT}(a,b)\\0
+\end{pmatrix}
+=
+Q(q_n)Q(q_{n-1}) \dots Q(q_1)Q(q_0)
+\begin{pmatrix}a\\b\end{pmatrix}.
+\]
+Indem wir die Matrizen $Q(q_n)$ bis $Q(q_0)$ auf die linke Seite der
+Gleichung schaffen, erhalten wir
+\[
+\begin{pmatrix}a\\b\end{pmatrix}
+=
+Q(q_0)^{-1}
+Q(q_1)^{-1}
+\dots
+Q(q_{n-1})^{-1}
+Q(q_n)^{-1}
+\begin{pmatrix}\operatorname{ggT}(a,b)\\0\end{pmatrix}.
+\]
+Eine mögliche Lösung für die Matrix $K$ in
+\eqref{buch:eindlichekoerper:eqn:uvmatrix}
+ist der die Matrix
+\[
+K
+=
+Q(q_0)^{-1}
+Q(q_1)^{-1}
+\dots
+Q(q_{n-1})^{-1}
+Q(q_n).
+\]
+Insbesondere ist die Matrix $K$ die Inverse der früher gefundenen
+Matrix $Q$.
+
+Die Berechnung der Matrix $K$ als Inverse von $Q$ ist nicht sehr
+effizient.
+Genauso wie es möglich war, das Produkt $Q$ der Matrizen
+$Q(q_k)$ iterativ zu bestimmen, muss es auch eine Rekursionsformel
+für das Produkt der inversen Matrizen $Q(q_k)^{-1}$ geben.
+
+Schreiben wir die gesuchte Matrix
+\[
+K_k
+=
+Q(q_0)^{-1}\dots Q(q_{k-1})^{-1}
+=
+\begin{pmatrix}
+e_k & e_{k-1}\\
+f_k & f_{k-1}
+\end{pmatrix},
+\]
+dann kann man $K_k$ durch die Rekursion
+\begin{equation}
+K_{k+1}
+=
+K_{k} Q(q_k)^{-1}
+=
+K_k K(q_k)
+\qquad\text{mit}\qquad
+K_0 = \begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix} = I
+\label{buch:endlichekoerper:eqn:kgvrekursion}
+\end{equation}
+berechnen.
+Die Inverse von $Q(q)$ ist
+\[
+K(q)
+=
+Q(q)^{-1}
+=
+\frac{1}{\det Q(q)}
+\begin{pmatrix}
+q&1\\
+1&0
+\end{pmatrix}
+\quad\text{denn}\quad
+K(q)Q(q)
+=
+\begin{pmatrix}
+q&1\\
+1&0
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
+0&1\\
+1&-q
+\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+1&0\\
+0&1
+\end{pmatrix}.
+\]
+Da die zweite Spalte von $K(q)$ die erste Spalte einer Einheitsmatrix
+ist, wird die zweite Spalte des Produktes $AK(q)$ immer die erste Spalte
+von $A$ sein.
+In $K_{k+1}$ ist daher nur die erste Spalte neu, die zweite Spalte ist
+die erste Spalte von $K_k$.
+
+Aus der Rekursionsformel \eqref{buch:endlichekoerper:eqn:kgvrekursion}
+für die Matrizen $K_k$ kann man jetzt eine Rekursionsbeziehung
+für die Folgen $e_k$ und $f_k$ ablesen, es gilt
+\begin{align*}
+e_{k+1} &= q_ke_k + e_{k-1} \\
+f_{k+1} &= q_kf_k + f_{k-1}
+\end{align*}
+für $k=0,1,\dots ,n$.
+Damit können $e_k$ und $f_k$ gleichzeitig mit den Zahlen $c_k$ und $d_k$
+in einer Tabelle berechnen.
+
+\begin{beispiel}
+Wir erweitern das Beispiel von
+Seite~\pageref{buch:endlichekoerper:beispiel1erweitert}
+um die beiden Spalten zur Berechnung von $e_k$ und $f_k$:
+\begin{center}
+\renewcommand{\arraystretch}{1.1}
+\begin{tabular}{|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}|}
+\hline
+k& a_k& b_k& q_k& r_k& c_k& d_k& e_k& f_k\\
+\hline
+ & & & & & 1& 0& 0& 1\\
+0& 76415& 23205& 3& 6800& 0& 1& 1& 0\\
+1& 23205& 6800& 3& 2805& 1& -3& 3& 1\\
+2& 6800& 2805& 2& 1190& -3& 10& 10& 3\\
+3& 2805& 1190& 2& 425& 7& -23& 23& 7\\
+4& 1190& 425& 2& 340& -17& 56& 56& 17\\
+5& 425& 340& 1& 85& 41& -135& 135& 41\\
+6& 340& 85& 4& 0& -58& 191& 191& 58\\
+7& 85& 0& & & 273& -899& 899& 273\\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{center}
+Der grösste gemeinsame Teiler ist $\operatorname{ggT}(a,b)=85$.
+Aus der letzten Zeile der Tabelle kann man jetzt die Zahlen $u=e_7=899$
+und $v=f_7=273$ ablesen, und tatsächlich ist
+\[
+a=76415 = 899\cdot 85
+\qquad\text{und}\qquad
+b=23205 = 273 \cdot 85.
+\]
+Daraus kann man dann auch das kleinste gemeinsame Vielfache ablesen, es ist
+\[
+\operatorname{kgV}(a,b)
+=
+\operatorname{kgV}(76415,23205)
+=
+\left\{
+\begin{aligned}
+ub
+&=
+899\cdot 23205\\
+va
+&=
+273\cdot 76415
+\end{aligned}
+\right\}
+=
+20861295.
+\qedhere
+\]
+\end{beispiel}
+
+Der erweiterte Algorithmus kann auch dazu verwendet werden,
+das kleinste gemeinsame Vielfache zweier Polynome zu berechnen.
+Dies wird zum Beispiel bei der Decodierung des Reed-Solomon-Codes in
+Kapitel~\ref{chapter:reedsolomon} verwendet.
+
+\subsubsection{Polynome
+\label{buch:endlichekoerper:eqn:polynomkgv}}
+Im Beispiel auf Seite~\pageref{buch:endlichekoerper:eqn:polynomggt}
+wird der grösste gemeinsame Teiler der Polynome
+\[
+a
+=
+X^4 - 2X^3 -7 X^2 + 8X + 12,
+\qquad
+b = X^4 + X^3 -7X^2 -X + 6
+\]
+berechnet.
+Dies kann jetzt erweitert werden für die Berechnung des kleinsten
+gemeinsamen Vielfachen.
+
+\begin{beispiel}
+Die Berechnungstabelle nur für die Spalten $e_k$ und $f_k$ ergibt
+\begin{center}
+\renewcommand{\arraystretch}{1.4}
+\begin{tabular}{|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}|}
+\hline
+k& q_k& e_k& f_k\\
+\hline
+ & & 0& 1\\
+0& 1& 1& 0\\
+1&-\frac13X-\frac13& 1& 1\\
+2& \frac34X+\frac34& -\frac13X+\frac23& -\frac13X-\frac13\\
+ & &-\frac14X^2+\frac14X+\frac32&-\frac14X^2-\frac12X+\frac34\\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{center}
+Daraus kann man ablesen, dass
+\[
+u
+=
+-\frac14X^2+\frac14X+\frac32
+\qquad\text{und}\qquad
+v
+=
+-\frac14X^2-\frac12X+\frac34.
+\]
+Daraus ergibt sich das kleinste gemeinsame Vielfache auf zwei verschiedene Weisen:
+\[
+\operatorname{ggT}(a,b)
+=
+\left\{
+\begin{aligned}
+\textstyle
+(-\frac14X^2+\frac14X+\frac32)&\cdot(X^4 - 2X^3 -7 X^2 + 8X + 12)
+\\
+\textstyle
+(-\frac14X^2-\frac12X+\frac34)&\cdot(X^4 + X^3 -7X^2 -X + 6)
+\end{aligned}
+\right\}
+=
+-\frac14X^6+\frac72X^4-\frac{49}4X^2+9.
+\]
+Die beiden Berechnungsmöglichkeiten stimmen wie erwartet überein.
+\end{beispiel}
+
+\subsubsection{Anwendung: Decodierung des Reed-Solomon-Codes}
+Der Reed-Solomon-Code verwendet Polynome zur Codierung der Daten,
+dies wird in Kapitel~\ref{chapter:reedsolomon} im Detail beschrieben.
+Bei der Decodierung muss der Faktor $u$ für zwei gegebene Polynome
+$n(X)$ und $r(X)$ bestimmt werden.
+Allerdings ist das Polynom $r(X)$ nicht vollständig bekannt, nur die
+ersten paar Koeffizienten sind gegeben.
+Dafür weiss man zusätzlich, wieviele Schritte genau der Euklidische
+Algorithmus braucht.
+Daraus lässt sich genügend Information gewinnen, um die Faktoren $u$
+und $v$ zu bestimmen.
+Das Video \url{https://youtu.be/uOLW43OIZJ0} von Edmund Weitz
+erklärt die Theorie hinter dieser Teilaufgabe anhand von Beispielen.
+
+\begin{beispiel}
+Wir berechnen also die Faktoren $u$ und $v$ für die beiden Polynome
+\begin{align*}
+n(X)
+&=
+X^{12}+12
+\\
+r(X)
+&=
+7 X^{11} + 4 X^{10} + X^9 + 12 X^8 + 2 X^7 + 12 X^6 + w(X)
+\end{align*}
+in $\mathbb{F}_{13}[X]$, wobei $w(X)$ ein unbekanntes Polynom vom Grad $5$ ist.
+Man weiss zusätzlich noch, dass der euklidische Algorithmus genau drei
+Schritte braucht, es gibt also genau drei Quotienten, die in die
+Berechnung der Zahlen $e_k$ und $f_k$ einfliessen.
+
+Im ersten Schritt des euklidischen Algorithmus ist der Quotient
+$n(X) / r(X)$ zu bestimmen, der Grad $1$ haben muss.
+\begin{align*}
+a_0=n(X) &= X^{12}+12
+\\
+b_0=r(X) &= 7 X^{11} + 4 X^{10} + X^9 + 12 X^8 + 2 X^7 + 12 X^6 + \dots
+\\
+q_0 &= 2X+10
+\\
+r_0 = a_0-b_0\cdot q_0 &= 10X^{10} + 5X^9 + 6X^8 + 8X^7 + \dots
+\\
+a_1 &= 7 X^{11} + 4 X^{10} + X^9 + 12 X^8 + 2 X^7 + 12 X^6 + \dots
+\\
+b_1 &= 10X^{10} + 5X^9 + 6X^8 + 8X^7 + \dots
+\\
+q_1 &= 2X+2
+\\
+r_1 = a_1 - b_1q_1 &= 5X^9 + 10 X^8 + \dots
+\\
+a_2 &= 10X^{10} + 5X^9 + 6X^8 + 8X^7 + \dots
+\\
+b_2 &= 5X^9 + 10 X^8 + \dots
+\\
+q_2 &= 2X+10
+\end{align*}
+Aus den Polynomen $q_k$ können jetzt die Faktoren $u$ und $v$
+bestimmt werden:
+\begin{center}
+\begin{tabular}{|>{$}c<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|>{$}r<{$}|}
+\hline
+k& q_k& e_k& f_k\\
+\hline
+ & & 0& 1\\
+0& 2X+10& 1& 0\\
+1& 2X+2 & 2X+10& 1\\
+2& 2X+10& 4X^2+11X+8& 2X+2\\
+ & & 8X^3+10X^2+11X+12& 4X^2+11X+8\\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{center}
+Die Faktorisierung des Polynoms
+\[
+u
+=
+8X^3+10X^2+11X+12
+\]
+kann bestimmt werden, indem man alle Zahlen $1,2,\dots,12\in\mathbb{F}_{13}$
+einsetzt.
+Man findet so die Nullstellen $3$, $4$ und $8$, also muss das Polynom
+$u$ faktorisiert werden können als
+\[
+u=
+8(X-3)(X-4)(X-8)
+=
+8X^3 - 120X^2+544X-768
+=
+8X^3 +10X^2+11X+12.
+\qedhere
+\]
+\end{beispiel}
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/galois.tex b/buch/chapters/30-endlichekoerper/galois.tex
index fbacba6..2f8117e 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/galois.tex
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/galois.tex
@@ -27,7 +27,7 @@ Primzahlpotenz $p^n$ von Elementen haben und die die Basis wichtiger
kryptographischer Algorithmen sind.
%
-% Arithmetik module $o$
+% Arithmetik modulo $o$
%
\subsection{Arithmetik modulo $p$
\label{buch:subsection:arithmetik-modulo-p}}
@@ -413,7 +413,7 @@ Elemente.
\begin{figure}
\centering
\includegraphics{chapters/30-endlichekoerper/images/binomial2.pdf}
-\caption{Binomialkoeffizienten module $2$ im Pascal-Dreieck.
+\caption{Binomialkoeffizienten modulo $2$ im Pascal-Dreieck.
Auf den rot hinterlegten Zeilen, die zu Exponenten der Form $2^k$ gehören,
sind alle Koeffizienten ausser dem ersten und letzten durch $2$ teilbar.
\label{buch:endliche-koerper:fig:binomial2}}
@@ -423,7 +423,7 @@ sind alle Koeffizienten ausser dem ersten und letzten durch $2$ teilbar.
\begin{figure}
\centering
\includegraphics{chapters/30-endlichekoerper/images/binomial5.pdf}
-\caption{Binomialkoeffizienten module $5$ im Pascal-Dreieck.
+\caption{Binomialkoeffizienten modulo $5$ im Pascal-Dreieck.
Die von $0$ verschiedenen Reste werden durch Farben dargestellt:
$1=\text{schwarz}$,
$2=\text{\color{farbe2}rot}$,
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial2.pdf b/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial2.pdf
index 92be742..0a07c92 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial2.pdf
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial2.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial2.tex b/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial2.tex
index 77ccb57..1856844 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial2.tex
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial2.tex
@@ -279,6 +279,25 @@
\dreieck{32}{0}
\dreieck{32}{32}
+\dreieck{33}{0}
+\dreieck{33}{1}
+\dreieck{33}{32}
+\dreieck{33}{33}
+
+\dreieck{34}{0}
+\dreieck{34}{2}
+\dreieck{34}{32}
+\dreieck{34}{34}
+
+\dreieck{35}{0}
+\dreieck{35}{1}
+\dreieck{35}{2}
+\dreieck{35}{3}
+\dreieck{35}{32}
+\dreieck{35}{33}
+\dreieck{35}{34}
+\dreieck{35}{35}
+
\def\etikett#1#2#3{
\node at ({\xs*(-#1+2*#2)},{-\ys*(#1+0.5)}) {$#3$};
}
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial5.pdf b/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial5.pdf
index 1b2a813..a4bdf51 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial5.pdf
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial5.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial5.tex b/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial5.tex
index 750b7e0..815e611 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial5.tex
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/images/binomial5.tex
@@ -358,6 +358,64 @@
\dreieck{32}{31}{2}
\dreieck{32}{32}{1}
+\dreieck{33}{0}{1}
+\dreieck{33}{1}{3}
+\dreieck{33}{2}{3}
+\dreieck{33}{3}{1}
+\dreieck{33}{5}{1}
+\dreieck{33}{6}{3}
+\dreieck{33}{7}{3}
+\dreieck{33}{8}{1}
+\dreieck{33}{25}{1}
+\dreieck{33}{26}{3}
+\dreieck{33}{27}{3}
+\dreieck{33}{28}{1}
+\dreieck{33}{30}{1}
+\dreieck{33}{31}{3}
+\dreieck{33}{32}{3}
+\dreieck{33}{33}{1}
+
+\dreieck{34}{0}{1}
+\dreieck{34}{1}{4}
+\dreieck{34}{2}{1}
+\dreieck{34}{3}{4}
+\dreieck{34}{4}{1}
+\dreieck{34}{5}{1}
+\dreieck{34}{6}{4}
+\dreieck{34}{7}{1}
+\dreieck{34}{8}{4}
+\dreieck{34}{9}{1}
+\dreieck{34}{25}{1}
+\dreieck{34}{26}{4}
+\dreieck{34}{27}{1}
+\dreieck{34}{28}{4}
+\dreieck{34}{29}{1}
+\dreieck{34}{30}{1}
+\dreieck{34}{31}{4}
+\dreieck{34}{32}{1}
+\dreieck{34}{33}{4}
+\dreieck{34}{34}{1}
+
+\dreieck{35}{0}{1}
+\dreieck{35}{5}{2}
+\dreieck{35}{10}{1}
+\dreieck{35}{25}{1}
+\dreieck{35}{30}{2}
+\dreieck{35}{35}{1}
+
+\dreieck{36}{0}{1}
+\dreieck{36}{1}{1}
+\dreieck{36}{5}{2}
+\dreieck{36}{6}{2}
+\dreieck{36}{10}{1}
+\dreieck{36}{11}{1}
+\dreieck{36}{25}{1}
+\dreieck{36}{26}{1}
+\dreieck{36}{30}{2}
+\dreieck{36}{31}{2}
+\dreieck{36}{35}{1}
+\dreieck{36}{36}{1}
+
\def\etikett#1#2#3{
\node at ({\xs*(-#1+2*#2)},{-\ys*(#1+0.5)}) {$#3$};
}
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/rechnungen/rs.maxima b/buch/chapters/30-endlichekoerper/rechnungen/rs.maxima
new file mode 100644
index 0000000..9116023
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/rechnungen/rs.maxima
@@ -0,0 +1,29 @@
+n: X^12 + 12;
+r: 7*X^11 + 4*X^10 + X^9 + 12*X^8 + 2*X^7 + 12*X^6;
+
+q0: 2*X+10;
+q1: 2*X+2;
+q2: 2*X+10;
+
+a0: n;
+b0: r;
+r0: expand(a0 - q0 * b0);
+
+a1: b0;
+b1: r0;
+r1: expand(a1 - q1 * b1);
+
+a2: b1;
+b2: r1;
+r2: expand(a2 - q2 * b2);
+
+K: matrix([1,0],[0,1]);
+
+K: expand(K . matrix([q0,1],[1,0]));
+K: expand(K . matrix([q1,1],[1,0]));
+K: expand(K . matrix([q2,1],[1,0]));
+
+u: 8*X^3+10*X^2+11*X+12;
+v: 4*X^2+11*X+8;
+
+factor(u), modulus:13;
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3003.tex b/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3003.tex
index 8a83256..5dea881 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3003.tex
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3003.tex
@@ -46,7 +46,7 @@ Q(2)Q(1)Q(3)Q(4)
\begin{pmatrix} 4&-17\\ -11&47 \end{pmatrix}.
\end{align*}
Daraus kann man ablesen, dass $s=4$ und $t=-17$, tatsächlich ist
-$4\cdot 47-47\cdot 11=188-187=1$.
+$4\cdot 47-17\cdot 11=188-187=1$.
Wir schliessen daraus, dass $-17=30\in\mathbb{F}_{47}$ die multiplikative
Inverse von $b=11$ ist.
Die Rechnung $11\cdot 30 = 330 = 7\cdot 47 + 1$ zeigt, dass dies
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3004.tex b/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3004.tex
index 046ac94..deb15dc 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3004.tex
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3004.tex
@@ -65,19 +65,19 @@ Die Gauss-Tableaux sind
\begin{align*}
\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|>{$}c<{$}|}
\hline
- 1 & 1 & 0 & 0 & 1\\
- 0 & 1 & 1 & 1 & 0\\
- 1 & 1 & 1 & 1 & 0\\
- 0 & 1 & 1 & 0 & 1\\
+ 1 & 1 & 0 & 0 & 0\\
+ 0 & 1 & 1 & 1 & 1\\
+ 1 & 1 & 1 & 1 & 1\\
+ 0 & 1 & 1 & 0 & 0\\
\hline
\end{tabular}
&\to
\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|>{$}c<{$}|}
\hline
- 1 & 1 & 0 & 0 & 1\\
- 0 & 1 & 1 & 1 & 0\\
+ 1 & 1 & 0 & 0 & 0\\
+ 0 & 1 & 1 & 1 & 1\\
0 & 0 & 1 & 1 & 1\\
- 0 & 1 & 1 & 0 & 1\\
+ 0 & 1 & 1 & 0 & 0\\
\hline
\end{tabular}
%\\
@@ -85,8 +85,8 @@ Die Gauss-Tableaux sind
\to
\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|>{$}c<{$}|}
\hline
- 1 & 1 & 0 & 0 & 1\\
- 0 & 1 & 1 & 1 & 0\\
+ 1 & 1 & 0 & 0 & 0\\
+ 0 & 1 & 1 & 1 & 1\\
0 & 0 & 1 & 1 & 1\\
0 & 0 & 0 & 1 & 1\\
\hline
@@ -95,8 +95,8 @@ Die Gauss-Tableaux sind
\to
\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|>{$}c<{$}|}
\hline
- 1 & 1 & 0 & 0 & 1\\
- 0 & 1 & 1 & 0 & 1\\
+ 1 & 1 & 0 & 0 & 0\\
+ 0 & 1 & 1 & 0 & 0\\
0 & 0 & 1 & 0 & 0\\
0 & 0 & 0 & 1 & 1\\
\hline
@@ -106,8 +106,8 @@ Die Gauss-Tableaux sind
\to
\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|>{$}c<{$}|}
\hline
- 1 & 1 & 0 & 0 & 1\\
- 0 & 1 & 0 & 0 & 1\\
+ 1 & 1 & 0 & 0 & 0\\
+ 0 & 1 & 0 & 0 & 0\\
0 & 0 & 1 & 0 & 0\\
0 & 0 & 0 & 1 & 1\\
\hline
@@ -118,7 +118,7 @@ Die Gauss-Tableaux sind
\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|>{$}c<{$}|}
\hline
1 & 0 & 0 & 0 & 0\\
- 0 & 1 & 0 & 0 & 1\\
+ 0 & 1 & 0 & 0 & 0\\
0 & 0 & 1 & 0 & 0\\
0 & 0 & 0 & 1 & 1\\
\hline
@@ -128,7 +128,7 @@ In der ersten Zeile stehen die Schritt der Vorwärtsreduktion, in der
zweiten die Schritte des Rückwärtseinsetzens.
Als Lösung liest man ab
\[
-x=\begin{pmatrix}0\\1\\0\\1 \end{pmatrix},
+x=\begin{pmatrix}0\\0\\0\\1 \end{pmatrix},
\]
die Korrektheit kann man leicht durch Einsetzen überprüfen.
\item
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3005.tex b/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3005.tex
index 28f4d2c..65c18a2 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3005.tex
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/uebungsaufgaben/3005.tex
@@ -1,10 +1,12 @@
-Das Polynom $m(X)=X^2+X+1$ ist als Polynom in $\mathbb{F}_3[X]$ irreduzibel.
+% !TeX spellcheck = de_CH
+Das Polynom $m(X)=X^2+2X+2$ ist als Polynom in $\mathbb{F}_3[X]$ irreduzibel.
Dies bedeutet, dass der Ring der Polynome $\mathbb{F}_3[X] / (m(X))$
-ein Körper ist, man bezeichnet ihn auch mit $\mathbb{F}_3(\alpha)$,
-wobei man sich $\alpha$ als eine Nullstelle von $m(X)$
+ein Körper ist.
+Man bezeichnet ihn auch mit $\mathbb{F}_3(\alpha)$,
+wobei man sich $\alpha$ als Nullstelle von $m(X)$
oder als die Matrix
\[
-\alpha = \begin{pmatrix} 0&2\\1&2\end{pmatrix}
+\alpha = \begin{pmatrix} 0&1\\1&1\end{pmatrix}
\]
vorstellen kann.
\begin{teilaufgaben}
@@ -70,17 +72,30 @@ Die Additions- und Multiplikationstabelle von $\mathbb{F}_3$ ist
\end{tikzpicture}
\end{center}
\item
-Wegen $m(\alpha)=\alpha^2+\alpha+1=0$ folgt $\alpha+1+\alpha^{-1}=0$
-oder $\alpha^{-1} = -\alpha - 1 = 2+2\alpha$.
+Aus $m(\alpha)=\alpha^2+2\alpha+2=0$ folgt
+\begin{align*}
+ \alpha + 2 + 2\alpha^{-1}
+ &=
+ 0
+ \\
+ 2\alpha^{-1}
+ &=
+ 2\alpha + 1
+ \\
+ \alpha^{-1}
+ &=
+ \alpha + 2
+ .
+\end{align*}
Als Matrix kann man
\[
\alpha^{-1}
=
-2\alpha + 2
+\alpha + 2
=
\begin{pmatrix}
-0&4\\
-2&4
+0&1\\
+1&1
\end{pmatrix}
+
\begin{pmatrix}
@@ -88,10 +103,10 @@ Als Matrix kann man
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
-2&4\\2&2
+2&1\\1&3
\end{pmatrix}
\equiv
-\begin{pmatrix}2&1\\2&0\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}2&1\\1&0\end{pmatrix}
\mod 3
\]
schreiben und durch Nachrechnen verifizieren dass, tatsächlich gilt
@@ -99,17 +114,17 @@ schreiben und durch Nachrechnen verifizieren dass, tatsächlich gilt
\alpha\alpha^{-1}
=
\begin{pmatrix}
-0&2\\
-1&2
+0&1\\
+1&1
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
2&1\\
-2&0
+1&0
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
-4&0\\
-6&1
+1&0\\
+3&1
\end{pmatrix}
\equiv
\begin{pmatrix}
@@ -125,9 +140,11 @@ Im ersten Schritt ist es
\[
\arraycolsep=1.4pt
\begin{array}{rcrcrcrcrcr}
- \llap{$($}X^2&+&X&+&1\rlap{$)$}&\;:&(X&+&1)&=&X = q_1\\
-\llap{$-($}X^2&+&X\rlap{$)$}& & & & & & & & \\ \cline{1-3}
- & &0&+&1 &\rlap{$\mathstrut = r_1$}\phantom{)}& & & & & \\
+ \llap{$($}X^2&+&2X&+&2\rlap{$)$}&\;:&(X&+&1)&=&X + 1 = q_1\\
+ \llap{$-($}X^2&+&X\rlap{$)$}& & & & & & & & \\ \cline{1-3}
+ & &X&+&2 & & & & & & \\
+ & & \llap{$-($}X&+&1\rlap{$)$} & & & & & & \\ \cline{3-5}
+ & & & &1 &\rlap{$\mathstrut = r_1$}\phantom{)}& & & & &\\
\end{array}
\]
Die nächste Division ist $(X+1) : 1$, die als Quotient $q_2=X+1$ und den
@@ -152,53 +169,77 @@ Q(q_1)
0&1\\1&2X+2
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
-0&1\\{\color{red}1}&{\color{red}2X}
+0&1\\1&2X+2
\end{pmatrix}
=
\begin{pmatrix}
-{\color{red}1}&{\color{red}2X}\\
-2X&X^2+X+1
+1&2X+2\\
+2X+2&X^2+X+2
\end{pmatrix}.
\end{align*}
-Die gesuchten Polynome sind $s=1$ und $t=2X$ und man kann nachrechnen,
+Die gesuchten Polynome sind $s=1$ und $t=2X+2$ und man kann nachrechnen,
dass
\begin{align*}
s\cdot m(X) + t\cdot (X+1)
&=
-X^2+X+1 + 2X\cdot (X+1)
-=
-X^2+X+1 + 2X^2 + 2X
+X^2+2X+2 + (2X+2)\cdot (X+1)
\\
-&= 3X^2+3X+1\equiv 1 \mod 3.
+&=
+X^2+2X+2 + 2X^2 + 4X + 2
+\\
+&= 3X^2+6X+1\\
+&\equiv 1 \mod 3.
\end{align*}
Natürlich kann man $s$ und $t$ auch mit der erweiterten Tabelle
finden:
\begin{center}
\begin{tabular}{|>{$}c<{$}|>{$}c<{$}>{$}c<{$}|>{$}c<{$}|>{$}c<{$}|>{$}c<{$}>{$}c<{$}|}
\hline
-k& a_k&b_k& q_k&r_k& c_k& d_k\\
+k& a_k&b_k & q_k&r_k& c_k& d_k\\
\hline
- & & & & & 1& 0\\
-0&X^2+X+1&X+1& X & 1& 0& 1\\
-1& X+1& 1& X+1& 0&{\color{red} 1}&{\color{red} 2X}\\
-2& 1& 0& & 0&2X+2& 2X^2+2X\\
+ & & & & & 1& 0\\
+0&X^2+2X+2&X+1& X+1& 1& 0& 1\\
+1& X+1& 1& X+1& 0& 1& 2X+2\\
+2& 1& 0& & 0&2X+2&X^2+2X+2\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
-In allen Fällen ist also $(1+X)^{-1} = 2X$.
+In allen Fällen ist also $(X+1)^{-1} = 2X+2$.
\item
-Wegen $m(\alpha)=0$ ist $\alpha^2=-\alpha-1=2\alpha+2$ und damit
+Wegen $m(\alpha)=\alpha^2 + 2\alpha + 2 = 0$ ist
+$\alpha^2=-2\alpha-2=\alpha+1$ und damit
\begin{align*}
\alpha^3
&=
-\alpha\cdot \alpha^2 = \alpha (2\alpha +2) =
-2\alpha^2 + 2\alpha
-=
-2(\underbrace{\alpha^2 + \alpha + 1}_{\displaystyle=0} + 2)
-=
-2\cdot 2
+\alpha\cdot \alpha^2 = \alpha (\alpha +1) =
+\alpha^2 + \alpha
=
-1.
+2\alpha+1
+.
+\end{align*}
+Die restlichen Potenzen von $\alpha$ sind
+\begin{align*}
+ \alpha^4
+ &=
+ \alpha (2\alpha+1)
+ = 2\alpha^2 + \alpha
+ = 2\alpha + 2 + \alpha = 2
+ \\
+ \alpha^5
+ &=
+ 2\alpha
+ \\
+ \alpha^6
+ &=
+ 2\alpha^2
+ =
+ 2\alpha + 2
+ \\
+ \alpha^7
+ &=
+ 2\alpha^2 + 2\alpha
+ =
+ \alpha + 2
\qedhere
\end{align*}
\end{teilaufgaben}
diff --git a/buch/chapters/30-endlichekoerper/wurzeln.tex b/buch/chapters/30-endlichekoerper/wurzeln.tex
index 02429dc..600336c 100644
--- a/buch/chapters/30-endlichekoerper/wurzeln.tex
+++ b/buch/chapters/30-endlichekoerper/wurzeln.tex
@@ -731,7 +731,7 @@ dass
sf+tm=1.
\]
Reduzieren wir modulo $m$, wird daraus $af=1$ in $\Bbbk[X]/m\Bbbk[X]$.
-Das Polynom $a$, reduziert module $m$, ist also die multiplikative
+Das Polynom $a$, reduziert modulo $m$, ist also die multiplikative
Inverse von $f$.
Bei der praktischen Durchführung des euklidischen Algorithmus ist der
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/Makefile.inc b/buch/chapters/40-eigenwerte/Makefile.inc
index b15f476..5f30ab5 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/Makefile.inc
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/Makefile.inc
@@ -12,4 +12,7 @@ CHAPTERFILES = $(CHAPTERFILES) \
chapters/40-eigenwerte/spektraltheorie.tex \
chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4001.tex \
chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4002.tex \
+ chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4003.tex \
+ chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4004.tex \
+ chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4005.tex \
chapters/40-eigenwerte/chapter.tex
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/chapter.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/chapter.tex
index e769b38..24ea57d 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/chapter.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/chapter.tex
@@ -34,8 +34,8 @@ Dies wird in Abschnitt~\ref{buch:section:spektraltheorie} beschrieben.
\input{chapters/40-eigenwerte/grundlagen.tex}
\input{chapters/40-eigenwerte/normalformen.tex}
\input{chapters/40-eigenwerte/spektralradius.tex}
-\input{chapters/40-eigenwerte/numerisch.tex}
\input{chapters/40-eigenwerte/spektraltheorie.tex}
+%\input{chapters/40-eigenwerte/numerisch.tex}
\section*{Übungsaufgaben}
\rhead{Übungsaufgaben}
@@ -44,5 +44,8 @@ Dies wird in Abschnitt~\ref{buch:section:spektraltheorie} beschrieben.
\uebungsaufgabe{4001}
\uebungsaufgabe{4002}
\uebungsaufgabe{4003}
+\uebungsaufgabe{4004}
+\uebungsaufgabe{4005}
+\uebungsaufgabe{4006}
\end{uebungsaufgaben}
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/grundlagen.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/grundlagen.tex
index d984452..69618a9 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/grundlagen.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/grundlagen.tex
@@ -16,6 +16,36 @@ gestreckt werden.
Gelingt es, eine Basis aus solchen sogenanten {\em Eigenvektoren} zu finden,
dann kann man die Matrix $A$ durch Basiswechsel in diese Form bringen.
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/40-eigenwerte/images/kernbild.pdf}
+\caption{Iterierte Kerne und Bilder einer $3\times 3$-Matrix mit Rang~2.
+Die abnehmend geschachtelten iterierten Bilder
+$\mathcal{J}^1(A) \subset \mathcal{J}^2(A)$
+sind links dargestellt, die zunehmen geschachtelten iterierten Kerne
+$\mathcal{K}^1(A) \subset \mathcal{K}^2(A)$ rechts.
+\label{buch:eigenwerte:img:kernbild}}
+\end{figure}
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/40-eigenwerte/images/kombiniert.pdf}
+\caption{Iterierte Kerne und Bilder einer $3\times 3$-Matrix mit Rang~2.
+Da $\dim\mathcal{J}^2(A)=1$ und $\dim\mathcal{J}^1(A)=2$ ist, muss es
+einen Vektor in $\mathcal{J}^1(A)$ geben, der von $A$ auf $0$ abgebildet
+wird, der also auch im Kern $\mathcal{K}^1(A)$ liegt.
+Daher ist $\mathcal{K}^1(A)$ die Schnittgerade von $\mathcal{J}^1(A)$ und
+$\mathcal{K}^2(A)$.
+Man kann auch gut erkennen, dass
+$\mathbb{R}^3
+=
+\mathcal{K}^1(A)\oplus \mathcal{J}^1(A)
+=
+\mathcal{K}^2(A) \oplus \mathcal{J}^2(A)$
+ist.
+\label{buch:eigenwerte:img:kombiniert}}
+\end{figure}
+
%
% Kern und Bild von Matrixpotenzen
%
@@ -183,6 +213,24 @@ Somit können sich $\mathcal{K}^i(A)$ und $\mathcal{J}^i(A)$ für $i>n$
nicht mehr ändern.
\end{proof}
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/40-eigenwerte/images/dimjk.pdf}
+\caption{Entwicklung der Dimension von $\dim\mathcal{K}^k(A)$ (grün)
+und $\dim\mathcal{J}^k(A)$ (orange) in Abhängigkeit vom Exponenten $k$.
+Für $k\ge l$ ändern sich die Dimensionen nicht mehr, $A$ eingeschränkt
+auf $\mathcal{J}^l(A)=\mathcal{J}(A)$ ist injektiv.
+\label{buch:eigenwerte:fig:dimjk}}
+\end{figure}
+
+Abbildung~\ref{buch:eigenwerte:fig:dimjk} zeigt die Abhängigkeit der
+Dimensionen $\dim\mathcal{K}^k(A)$ und $\dim\mathcal{J}^k(A)$ von $k$.
+Die Dimension $\dim\mathcal{J}^k(A)$ nimmt ab bis zu $k=l$, danach ändert
+sie sich nicht mehr und die Einschränkung von $A$ auf $\mathcal{J}^l(A)$
+ist injektiv.
+Die Dimension $\dim\mathcal{K}^k(A)$ nimmt zu bis zu $k=l$, danach
+ändert sie sich nicht mehr.
+
\begin{definition}
\label{buch:eigenwerte:def:KundJ}
Die gemäss Satz~\ref{buch:eigenwerte:satz:ketten} identischen Unterräume
@@ -198,6 +246,7 @@ $\mathcal{J}^i(A)$ für $i\ge k$ werden mit
bezeichnet.
\end{definition}
+
%
% Inveriante Unterräume
%
@@ -369,6 +418,7 @@ Mit vollständiger Induktion folgt, dass $a_{ij}^s=0$ für $i+s>j$.
Insbesondere ist $A^n=0$, die Matrix $A$ ist nilpotent.
\end{beispiel}
+
Man kann die Konstruktion der Unterräume $\mathcal{K}^i(A)$ weiter
dazu verwenden, eine Basis zu finden, in der eine nilpotente Matrix
eine besonders einfach Form erhält.
@@ -457,6 +507,178 @@ Nach Satz~\ref{buch:eigenwerte:satz:allgnilpotent} kann man in
$\mathcal{K}(A)$ eine Basis so wählen, dass die Matrix die Blockform
\eqref{buch:eigenwerte:eqn:allgnilpotent} erhält.
+
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/40-eigenwerte/images/jknilp.pdf}
+\caption{Entwicklung der Dimensionen von Kern und Bild von $A^k$ in
+Abhängigkeit von $k$
+\label{buch:eigenwte:fig:jknilp}}
+\end{figure}
+
+\begin{beispiel}
+In der Abbildung~\ref{buch:eigenwte:fig:jknilp} sind die Dimensionen
+von Kern und Bild der Matrix
+\[
+\setcounter{MaxMatrixCols}{12}
+A=\begin{pmatrix}
+0& & & & & & & & & & & \\
+ &0& & & & & & & & & & \\
+ & &0& & & & & & & & & \\
+ & & &0& & & & & & & & \\
+ & & & &0&1& & & & & & \\
+ & & & & &0& & & & & & \\
+ & & & & & &0&1& & & & \\
+ & & & & & & &0&1& & & \\
+ & & & & & & & &0&1& & \\
+ & & & & & & & & &0&1& \\
+ & & & & & & & & & &0&
+\end{pmatrix}
+\]
+dargestellt.
+Die Matrix $A^k$ ist in den kleinen Quadraten am unteren Rand der Matrix
+symbolisch dargestellt.
+Grüne Spalten bestehen aus lauter Nullen, die zugehörigen
+Standardbasisvektoren werden von diesem $A^k$ auf $0$ abgebildet.
+Die orangen Felder enthalten Einsen, die entsprechenden Standardbasisvektoren
+bilden daher eine Basis des Bildes von $A^k$.
+\end{beispiel}
+
+%
+% Basis für die Jordan-Normalform einer nilpotenten Matrix
+%
+\subsection{Basis für die Normalform einer nilpotenten Matrix bestimmen
+\label{buch:subsection:normalform-einer-nilpotenten-matrix}}
+Die Zerlegung in die invarianten Unterräume $\mathcal{J}^k(f)$ und
+$\mathcal{K}^k(f)$ ermöglichen, eine Basis zu finden, in der die
+Matrix von $f$ die Blockform \eqref{buch:eigenwerte:eqn:allgnilpotent}
+hat.
+In diesem Abschnitt soll die Konstruktion einer solchen Basis
+etwas ausführlicher beschrieben werden.
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/40-eigenwerte/images/normalform.pdf}
+\caption{Konstruktion der Basis für die Jordansche Normalform einer
+nilpotenten Matrix.
+Die Vektoren werden in der Reihenfolge von rechts nach links in die
+Matrix gefüllt.
+\label{buch:eigenwerte:fig:normalform}}
+\end{figure}
+
+Abbildung~\ref{buch:eigenwerte:fig:normalform} illustriert den Prozess
+an einer nilpotenten Matrix $A$ mit $A^3=0$
+Die vertikalen Rechtecke im linken Teil der Abbildung symbolisieren
+die Unterräume $\mathcal{K}^k(A)$.
+Es ist bekannt, dass $\mathcal{K}^k(A) \subset \mathcal{K}^{k+1}(A)$ ist,
+die Einbettung wird in der Abbildung durch graue Rechtecke dargestellt.
+Es sei wieder $l$ der Exponent, für den $\mathcal{K}^l(A)=\Bbbk^n$ wird.
+Da $\mathcal{K}^{l-1}(A)\ne \mathcal{K}^l(A)$ ist, muss es einen
+komplementären Unterraum geben, in dem eine Basis gewählt wird.
+Jeder der Vektoren $b_1,\dots,b_s$ dieser Basis gibt Anlass zu einem
+Block der Form $N_l$, der auf dem Unterraum
+$\langle b_i,Ab_i,\dots,A^{l-1}b_i\rangle$ operiert.
+In der Abbildung ist $b_i$ durch einen roten Punkt symbolisiert und
+die Bilder $Ab_i,\dots,A^{l-1}b_i$ werden durch blaue Pfeile untereinander
+verbunden.
+
+Der Raum $\mathcal{K}^{l-1}(A)$ enthält dann $\mathcal{K}^{l-2}(A)$ und
+die Vektoren $Ab_1,\dots,Ab_s$.
+Es ist aber möglich, dass diese Vektoren nicht den ganzen Raum
+$\mathcal{K}^{l-1}(A)$ erzeugen.
+In diesem Fall lassen sich die Vektoren mit Hilfe weiterer Vektoren
+$b_{s+1},\dots,b_{s+r}$ zu einer Basisi von $\mathcal{K}^{l-1}(A)$
+ergänzen.
+Wie vorhin gibt jeder der Vektoren $b_{s+i}$ Anlass zu einem Block
+der Form $N_{l-1}$, der auf dem Unterraum
+$\langle b_{s+i},Ab_{s+i}\dots,A^{l-2}b_{s+i}\rangle$
+operiert.
+
+Durch Wiederholung dieses Prozesses können schrittweise Basisvektoren
+$b_i$ erzeugt werden.
+Die Matrix der Abbildung $f$ in der Basis $\{b_i,Ab_i,\dots,A^kb_i\}$
+ist ein Block der Form $N_k$.
+Für $0\le k\le l-1$ sind die Vektoren $A^kb_i$,
+solange sie von $0$ verschieden sind,
+alle nach Konstruktion linear unabhängig, sie bilden eine Basis
+von $\mathcal{K}^l(A)=\mathbb{R}^n$.
+
+\begin{beispiel}
+Die Basis für die Zerlegung der Matrix
+\[
+A
+=
+\begin{pmatrix*}[r]
+ 3& 1&-2\\
+-21&-7&14\\
+ -6&-2& 4
+\end{pmatrix*}
+\]
+in Blockform soll nach der oben beschriebenen Methode ermittelt werden.
+Zunächst kann man nachrechnen, dass $A^2=0$ ist.
+Der Kern von $A$ ist der Lösungsraum der Gleichung $Ax=0$, da alle Zeilen
+Vielfache der ersten Zeile sind, recht es zu verlangen, dass die
+Komponenten $x_i$ der Lösung die Gleichung
+\[
+3x_1+x_2-2x_3=0
+\]
+erfüllen.
+Jetzt muss ein Vektor $b_1$ ausserhalb von $\mathbb{L}$ gefunden werden,
+der erste Standardbasisvektor $e_1$ kann dazu verwendet werden.
+Es ist auch klar, dass $Ae_1\ne 0$ ist.
+Wir verwenden daher die beiden Vektoren
+\[
+b_3=e_1=\begin{pmatrix} 1\\0\\0 \end{pmatrix}
+,\qquad
+b_2=Ab_3=\begin{pmatrix*}[r] 3\\-21\\-6 \end{pmatrix*},
+\]
+in dieser Basis hat $A$ die Matrix $N_2$.
+Jetzt muss noch ein Basisvektor $b_1$ gefunden werden,
+der in $\ker A=\mathbb{L}$ liegt und so, dass $b_1$ und $b_2$
+linear unabhängig sind.
+Die zweite Bedingung kann leicht dadurch sichergestellt werden,
+dass man die erste Komponente von $b_1$ als $0$ wählt.
+Eine mögliche Lösung ist dann
+\[
+b_1=\begin{pmatrix}0\\2\\1\end{pmatrix}
+\]
+Die Matrix
+\[
+B=\begin{pmatrix*}[r]
+ 0& 1& 3\\
+ 2& 0& -21\\
+ 1& 0& -6
+\end{pmatrix*}
+\qquad\text{mit Inverser}
+\qquad
+B^{-1}=\begin{pmatrix*}[r]
+0&-\frac23& \frac73\\
+0&-\frac19& \frac29\\
+1& \frac13&-\frac23
+\end{pmatrix*}
+\]
+transformiert die Matrix $A$ auf den Block $N_3$:
+\[
+B^{-1}AB
+=
+B^{-1}\begin{pmatrix*}[r]
+0&0& 3\\
+0&0&-21\\
+0&0& -6
+\end{pmatrix*}
+=
+\begin{pmatrix}
+0&0&0\\
+0&0&1\\
+0&0&0
+\end{pmatrix}
+=
+N_3.
+\qedhere
+\]
+\end{beispiel}
+
%
% Begriff des Eigenwertes und Eigenvektors
%
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/Makefile b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/Makefile
index db00dac..54b36d5 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/Makefile
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/Makefile
@@ -3,7 +3,9 @@
#
# (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rappersil
#
-all: sp.pdf nilpotent.pdf
+all: sp.pdf nilpotent.pdf kernbild.pdf kombiniert.pdf \
+ wurzelapprox.pdf wurzel.pdf dimjk.pdf jknilp.pdf \
+ normalform.pdf minmax.pdf
sp.pdf: sp.tex sppaths.tex
pdflatex sp.tex
@@ -14,3 +16,29 @@ sppaths.tex: spbeispiel.m
nilpotent.pdf: nilpotent.tex
pdflatex nilpotent.tex
+kernbild.pdf: kernbild.tex bild2.jpg kern2.jpg
+ pdflatex kernbild.tex
+
+kombiniert.pdf: kombiniert.tex kombiniert.jpg
+ pdflatex kombiniert.tex
+
+wurzelapprox.pdf: wurzelapprox.tex wa.tex
+ pdflatex wurzelapprox.tex
+
+wa.tex: wa.m
+ octave wa.m
+
+wurzel.pdf: wurzel.tex
+ pdflatex wurzel.tex
+
+dimjk.pdf: dimjk.tex
+ pdflatex dimjk.tex
+
+jknilp.pdf: jknilp.tex
+ pdflatex jknilp.tex
+
+normalform.pdf: normalform.tex
+ pdflatex normalform.tex
+
+minmax.pdf: minmax.tex
+ pdflatex minmax.tex
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/bild1.jpg b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/bild1.jpg
new file mode 100644
index 0000000..879fae8
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/bild1.jpg
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/bild2.jpg b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/bild2.jpg
new file mode 100644
index 0000000..2597c95
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/bild2.jpg
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/dimjk.pdf b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/dimjk.pdf
new file mode 100644
index 0000000..fcfe4da
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/dimjk.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/dimjk.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/dimjk.tex
new file mode 100644
index 0000000..28e0f9f
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/dimjk.tex
@@ -0,0 +1,78 @@
+%
+% dimjk.tex -- dimensionen von K^l und J^l
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1.2}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\def\pfad{
+ ({0*\sx},{6-6}) --
+ ({1*\sx},{6-4.5}) --
+ ({2*\sx},{6-3.5}) --
+ ({3*\sx},{6-2.9}) --
+ ({4*\sx},{6-2.6}) --
+ ({5*\sx},{6-2.4}) --
+ ({8*\sx},{6-2.4})
+}
+\def\sx{1.2}
+
+\fill[color=orange!20] \pfad -- ({6*\sx},6) -- (0,6) -- cycle;
+\fill[color=darkgreen!20] \pfad -- ({6*\sx},0) -- cycle;
+
+\fill[color=orange!40] ({5*\sx},6) rectangle ({8*\sx},{6-2.4});
+\fill[color=darkgreen!40] ({5*\sx},0) rectangle ({8*\sx},{6-2.4});
+
+\draw[color=darkgreen,line width=2pt] ({3*\sx},{6-6}) -- ({3*\sx},{6-2.9});
+\node[color=darkgreen] at ({3*\sx},{6-4.45}) [rotate=90,above] {$\dim\mathcal{K}^k(A)$};
+\draw[color=orange,line width=2pt] ({3*\sx},{6-0}) -- ({3*\sx},{6-2.9});
+\node[color=orange] at ({3*\sx},{6-1.45}) [rotate=90,above] {$\dim\mathcal{J}^k(A)$};
+
+\node[color=orange] at ({6.5*\sx},{6-1.2}) {bijektiv};
+\node[color=darkgreen] at ({6.5*\sx},{6-4.2}) {konstant};
+
+\fill ({0*\sx},{6-6}) circle[radius=0.08];
+\fill ({1*\sx},{6-4.5}) circle[radius=0.08];
+\fill ({2*\sx},{6-3.5}) circle[radius=0.08];
+\fill ({3*\sx},{6-2.9}) circle[radius=0.08];
+\fill ({4*\sx},{6-2.6}) circle[radius=0.08];
+\fill ({5*\sx},{6-2.4}) circle[radius=0.08];
+\fill ({6*\sx},{6-2.4}) circle[radius=0.08];
+\fill ({7*\sx},{6-2.4}) circle[radius=0.08];
+\fill ({8*\sx},{6-2.4}) circle[radius=0.08];
+
+\draw \pfad;
+
+\draw[->] (-0.5,0) -- ({8*\sx+0.5},0) coordinate[label={$k$}];
+\draw[->] (-0.5,6) -- ({8*\sx+0.5},6);
+
+\foreach \x in {0,...,8}{
+ \draw ({\x*\sx},-0.05) -- ({\x*\sx},0.05);
+}
+\foreach \x in {0,...,3}{
+ \node at ({\x*\sx},-0.05) [below] {$\x$};
+}
+\node at ({4*\sx},-0.05) [below] {$\dots\mathstrut$};
+\node at ({5*\sx},-0.05) [below] {$l$};
+\node at ({6*\sx},-0.05) [below] {$l+1$};
+\node at ({7*\sx},-0.05) [below] {$l+2$};
+\node at ({8*\sx},-0.05) [below] {$l+3$};
+
+\node[color=orange] at ({1.2*\sx},5.6)
+ {$\mathcal{J}^k(A)\supset\mathcal{J}^{k+1}(A)$};
+\node[color=darkgreen] at ({1.2*\sx},0.4)
+ {$\mathcal{K}^k(A)\subset\mathcal{K}^{k+1}(A)$};
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/drei.jpg b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/drei.jpg
new file mode 100644
index 0000000..35f9034
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/drei.jpg
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/jknilp.pdf b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/jknilp.pdf
new file mode 100644
index 0000000..9293263
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/jknilp.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/jknilp.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/jknilp.tex
new file mode 100644
index 0000000..e8e8e14
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/jknilp.tex
@@ -0,0 +1,181 @@
+%
+% jknilp.tex -- Dimensionen von K^l und J^l für nilpotente Matrizen
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\def\s{0.15}
+\def\punkt#1#2{({#1*\s},{#2*\s})}
+
+\def\vektor#1{
+ \fill[color=darkgreen!30] \punkt{#1}{0} rectangle \punkt{(#1+1)}{12};
+}
+\def\feld#1#2{
+ \fill[color=orange!60] ({#1*\s},{(12-#2)*\s}) rectangle
+ ({(#1+1)*\s},{(11-#2)*\s});
+}
+
+\def\quadrat#1{
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{12}{12};
+
+ \draw \punkt{0}{11} -- \punkt{2}{11} -- \punkt{2}{9} -- \punkt{4}{9}
+ -- \punkt{4}{6} -- \punkt{12}{6};
+
+ \draw \punkt{1}{12} -- \punkt{1}{10} -- \punkt{3}{10}
+ -- \punkt{3}{8} -- \punkt{6}{8} -- \punkt{6}{0};
+ \node at ({6*\s},0) [below] {#1\strut};
+}
+
+\begin{scope}[xshift=-0.9cm,yshift=-3cm]
+\foreach \n in {0,...,11}{
+ \feld{\n}{\n}
+}
+\quadrat{$A^0=I$}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=1.1cm,yshift=-3cm]
+\vektor{0}
+\vektor{1}
+\vektor{2}
+\vektor{3}
+\vektor{4}
+\vektor{6}
+\feld{5}{4}
+\feld{7}{6}
+\feld{8}{7}
+\feld{9}{8}
+\feld{10}{9}
+\feld{11}{10}
+\quadrat{$A$}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=3.1cm,yshift=-3cm]
+\vektor{0}
+\vektor{1}
+\vektor{2}
+\vektor{3}
+\vektor{4}
+\vektor{5}
+\vektor{6}
+\vektor{7}
+\feld{8}{6}
+\feld{9}{7}
+\feld{10}{8}
+\feld{11}{9}
+\quadrat{$A^2$}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=5.1cm,yshift=-3cm]
+\vektor{0}
+\vektor{1}
+\vektor{2}
+\vektor{3}
+\vektor{4}
+\vektor{5}
+\vektor{6}
+\vektor{7}
+\vektor{8}
+\feld{9}{6}
+\feld{10}{7}
+\feld{11}{8}
+\quadrat{$A^3$}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=7.1cm,yshift=-3cm]
+\vektor{0}
+\vektor{1}
+\vektor{2}
+\vektor{3}
+\vektor{4}
+\vektor{5}
+\vektor{6}
+\vektor{7}
+\vektor{8}
+\vektor{9}
+\feld{10}{6}
+\feld{11}{7}
+\quadrat{$A^4$}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=9.1cm,yshift=-3cm]
+\vektor{0}
+\vektor{1}
+\vektor{2}
+\vektor{3}
+\vektor{4}
+\vektor{5}
+\vektor{6}
+\vektor{7}
+\vektor{8}
+\vektor{9}
+\vektor{10}
+\feld{11}{6}
+\quadrat{$A^5$}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=11.1cm,yshift=-3cm]
+\vektor{0}
+\vektor{1}
+\vektor{2}
+\vektor{3}
+\vektor{4}
+\vektor{5}
+\vektor{6}
+\vektor{7}
+\vektor{8}
+\vektor{9}
+\vektor{10}
+\vektor{11}
+\quadrat{$A^6$}
+\end{scope}
+
+\def\pfad{
+ (0,0) -- (2,3) -- (4,4) -- (6,4.5) -- (8,5) -- (10,5.5) -- (12,6)
+}
+
+
+\fill[color=orange!20] \pfad -- (-1,6) -- (-1,0) -- cycle;
+\fill[color=darkgreen!20] \pfad -- (13,6) -- (13,0) -- cycle;
+\draw[line width=1.3pt] \pfad;
+
+\fill (0,0) circle[radius=0.08];
+\fill (2,3) circle[radius=0.08];
+\fill (4,4) circle[radius=0.08];
+\fill (6,4.5) circle[radius=0.08];
+\fill (8,5) circle[radius=0.08];
+\fill (10,5.5) circle[radius=0.08];
+\fill (12,6) circle[radius=0.08];
+
+\foreach \y in {0.5,1,...,5.5}{
+ \draw[line width=0.3pt] (-1.1,\y) -- (13.0,\y);
+}
+\foreach \y in {0,2,4,...,12}{
+ \node at (-1.1,{\y*0.5}) [left] {$\y$};
+}
+\foreach \x in {0,...,6}{
+ \draw ({2*\x},0) -- ({2*\x},-1.2);
+ \node at ({2*\x},-0.6) [above,rotate=90] {$k=\x$};
+}
+
+\draw[->] (-1.1,0) -- (13.4,0) coordinate[label={$k$}];
+\draw[->] (-1.1,6) -- (13.4,6);
+\draw[->] (-1.0,0) -- (-1.0,6.5);
+
+\node[color=darkgreen] at (8,1.95) [above] {$\dim \mathcal{K}^k(A)$};
+\node[color=orange] at (2,4.95) [above] {$\dim \mathcal{J}^k(A)$};
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kern1.jpg b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kern1.jpg
new file mode 100644
index 0000000..5c99664
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kern1.jpg
Binary files differ
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new file mode 100644
index 0000000..87d18ac
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kern2.jpg
Binary files differ
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new file mode 100644
index 0000000..2a321b2
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kernbild.pdf
Binary files differ
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index 0000000..4eced84
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kernbild.tex
@@ -0,0 +1,40 @@
+%
+% kernbild.tex -- Kern und Bild einer Matrix
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.4,0}
+\definecolor{turqoise}{rgb}{0,0.3,0.6}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\begin{scope}[xshift=-3.5cm]
+\node at (0,0) {\includegraphics[width=6.8cm]{bild2.jpg}};
+
+\fill[color=white,opacity=0.8] (-3,-2.75) rectangle (-2,-2.3);
+\node[color=orange] at (-2.5,-2.5) {$\mathcal{J}^1(A)$};
+\node at (3.3,0) {$x_1$};
+\node at (0.3,3.2) {$x_3$};
+\node[color=purple] at (2.3,0.6) [rotate=8] {$\mathcal{J}^2(A)$};
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=3.5cm]
+\node at (0,0) {\includegraphics[width=6.8cm]{kern2.jpg}};
+\node[color=darkgreen] at (1.8,2.2) [rotate=58] {$\mathcal{K}^1(A)$};
+\fill[color=white,opacity=0.8] (-1.5,0.8) rectangle (-0.5,1.2);
+\node[color=turqoise] at (-1,1) {$\mathcal{K}^2(A)$};
+\node at (3.3,0) {$x_1$};
+\node at (0.3,3.2) {$x_3$};
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kernbild1.jpg b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kernbild1.jpg
new file mode 100644
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--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kernbild1.jpg
Binary files differ
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--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kernbild2.jpg
Binary files differ
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--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kombiniert.jpg
Binary files differ
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new file mode 100644
index 0000000..91cee0b
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kombiniert.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kombiniert.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kombiniert.tex
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--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/kombiniert.tex
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+%
+% kombiniert.tex -- Iterierte Kerne und Bilder
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.4,0}
+\definecolor{turqoise}{rgb}{0,0.3,0.6}
+\def\skala{1}
+\newboolean{showgrid}
+\setboolean{showgrid}{false}
+\def\breite{7}
+\def\hoehe{7}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\node at (0,0) {\includegraphics[width=13.8cm]{kombiniert.jpg}};
+
+\node at (6.6,-0.1) {$x_1$};
+\node at (0.3,6.7) {$x_3$};
+
+\node[color=purple] at (4.8,1) [rotate=8] {$\mathcal{J}^2(A)$};
+\node[color=darkgreen] at (3.5,4.6) [rotate=58] {$\mathcal{K}^1(A)$};
+
+\fill[color=white,opacity=0.8] (-2.3,3.8) rectangle (-1.3,4.2);
+\node[color=turqoise] at (-1.8,4) {$\mathcal{K}^2(A)$};
+
+\fill[color=white,opacity=0.8] (2.5,-5.75) rectangle (3.5,-5.3);
+\node[color=orange] at (3,-5.5) {$\mathcal{J}^1(A)$};
+
+%\node at G
+% Gitter
+\ifthenelse{\boolean{showgrid}}{
+\draw[step=0.1,line width=0.1pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe);
+\draw[step=0.5,line width=0.4pt] (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe);
+\draw (-\breite,-\hoehe) grid (\breite, \hoehe);
+\fill (0,0) circle[radius=0.05];
+}{}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/minmax.pdf b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/minmax.pdf
new file mode 100644
index 0000000..46ed28a
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/minmax.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/minmax.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/minmax.tex
new file mode 100644
index 0000000..f661d5b
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/minmax.tex
@@ -0,0 +1,134 @@
+%
+% minmax.tex -- minimum und maximum
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.5,0}
+
+\def\mittellinie{
+ plot[domain=0:6.2832,samples=400]
+ ({\x},{0.5*(sin(180*\x/3.14159)+cos(180*\x/3.14159))})
+}
+
+\begin{scope}
+ \fill[color=darkgreen!20]
+ plot[domain=0:6.2832,samples=360]
+ ({\x},{sin(180*\x/3.1415)})
+ --
+ plot[domain=6.2832:0,samples=360]
+ ({\x},{cos(180*\x/3.1415)})
+ -- cycle;
+ \foreach \x in {0.5,1,...,6}{
+ \draw[color=darkgreen]
+ ({\x},{sin(180*\x/3.1415)})
+ --
+ ({\x},{cos(180*\x/3.1415)});
+ }
+
+ \node[color=darkgreen] at (2,-0.8) [left] {$|f(x)-g(x)|$};
+ \draw[color=darkgreen,line width=0.3pt] (2,-0.8) -- (2.5,-0.7);
+
+ \draw[color=blue,line width=1.4pt] plot[domain=0:6.29,samples=360]
+ ({\x},{sin(180*\x/3.1415)});
+ \draw[color=red,line width=1.4pt] plot[domain=0:6.29,samples=360]
+ ({\x},{cos(180*\x/3.1415)});
+ \draw[color=purple!50,line width=1.4pt] \mittellinie;
+ \node[color=purple!50] at (6.2832,0.5) [right] {$\frac12(f(x)+g(x))$};
+
+ \draw[->] (-0.1,0) -- (6.5,0) coordinate[label={below:$x$}];
+ \draw[->] (0,-1.1) -- (0,1.3) coordinate[label={right:$y$}];
+
+
+ \xdef\x{2}
+ \node[color=blue] at (\x,{sin(180*\x/3.1415)}) [above right] {$f(x)$};
+ \pgfmathparse{2.5*3.14159-\x}
+ \xdef\x{\pgfmathresult}
+ \node[color=red] at (\x,{cos(180*\x/3.1415)}) [above left] {$g(x)$};
+
+\end{scope}
+
+\draw[->,line width=4pt,color=gray!40] ({3.1415-1},-1.3) -- ({3.1415-2.3},-3);
+\draw[->,line width=4pt,color=gray!40] ({3.1415+1},-1.3) -- ({3.1415+2.3},-3);
+
+\node at ({3.1415-1.75},-2.15) [left] {$\frac12(f(x)+g(x))+\frac12|f(x)-g(x)|$};
+\node at ({3.1415+1.75},-2.15) [right] {$\frac12(f(x)+g(x))-\frac12|f(x)-g(x)|$};
+
+\def\s{(-0.1)}
+
+\begin{scope}[xshift=-3.4cm,yshift=-4.6cm]
+ \fill[color=darkgreen!20]
+ \mittellinie
+ --
+ plot[domain=6.2832:0,samples=400]
+ ({\x},{0.5*(sin(180*\x/3.14159)+cos(180*\x/3.14159)+abs(sin(180*\x/3.14159)-cos(180*\x/3.14159)))})
+ -- cycle;
+ \foreach \x in {0.5,1,...,6}{
+ \draw[color=darkgreen]
+ ({\x},{0.5*(sin(180*\x/3.14159)+cos(180*\x/3.14159)+abs(sin(180*\x/3.14159)-cos(180*\x/3.14159)))})
+ --
+ ({\x},{0.5*(sin(180*\x/3.14159)+cos(180*\x/3.14159))});
+ }
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.4pt]
+ plot[domain=6.2832:0,samples=400]
+ ({\x},{0.5*(sin(180*\x/3.14159)+cos(180*\x/3.14159)+abs(sin(180*\x/3.14159)-cos(180*\x/3.14159)))});
+
+ \node[color=darkgreen] at (2,-0.3) [left] {$|f(x)-g(x)|$};
+ \draw[color=darkgreen,line width=0.3pt] (2,-0.3) -- (2.5,0.2);
+
+ \draw[color=purple!50,line width=1.4pt] \mittellinie;
+ \pgfmathparse{0.75*3.1415+\s}
+ \xdef\x{\pgfmathresult}
+ \node[color=darkgreen] at (\x,{sin(180*\x/3.1415)}) [above right]
+ {$\max(f(x),g(x))$};
+ \node[color=purple!50] at ({1.25*3.1415},-0.7) [below]
+ {$\frac12(f(x)+g(x))$};
+ \draw[->] (-0.1,0) -- (6.5,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-1.1) -- (0,1.3) coordinate[label={right:$y$}];
+\end{scope}
+
+
+\begin{scope}[xshift=+3.4cm,yshift=-4.6cm]
+ \fill[color=darkgreen!20]
+ \mittellinie
+ --
+ plot[domain=6.2832:0,samples=400]
+ ({\x},{0.5*(sin(180*\x/3.14159)+cos(180*\x/3.14159)-abs(sin(180*\x/3.14159)-cos(180*\x/3.14159)))})
+ -- cycle;
+ \foreach \x in {0.5,1,...,6}{
+ \draw[color=darkgreen]
+ ({\x},{0.5*(sin(180*\x/3.14159)+cos(180*\x/3.14159)-abs(sin(180*\x/3.14159)-cos(180*\x/3.14159)))})
+ --
+ ({\x},{0.5*(sin(180*\x/3.14159)+cos(180*\x/3.14159))});
+ }
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.4pt]
+ plot[domain=6.2832:0,samples=400]
+ ({\x},{0.5*(sin(180*\x/3.14159)+cos(180*\x/3.14159)-abs(sin(180*\x/3.14159)-cos(180*\x/3.14159)))});
+
+ \node[color=darkgreen] at (3,0.3) [right] {$|f(x)-g(x)|$};
+ \draw[color=darkgreen,line width=0.3pt] (3,0.3) -- (2.5,-0.4);
+
+ \draw[color=purple!50,line width=1.4pt] \mittellinie;
+ \pgfmathparse{0.75*3.1415-\s}
+ \xdef\x{\pgfmathresult}
+ \node[color=darkgreen] at (\x,{cos(180*\x/3.1415)}) [below left]
+ {$\min(f(x),g(x))$};
+ \node[color=purple!50] at ({0.25*3.1415},0.7) [above right]
+ {$\frac12(f(x)+g(x))$};
+ \draw[->] (-0.1,0) -- (6.5,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-1.1) -- (0,1.3) coordinate[label={right:$y$}];
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/normalform.pdf b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/normalform.pdf
new file mode 100644
index 0000000..c5bdb61
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/normalform.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/normalform.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/normalform.tex
new file mode 100644
index 0000000..f3cb532
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/normalform.tex
@@ -0,0 +1,214 @@
+%
+% normalform.tex -- Normalform einer Matrix ermitteln
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\def\b{0.025}
+
+\def\s{2.5}
+\def\t{0.7}
+\def\T{0.5}
+
+\fill[color=darkgreen!20]
+ ({-3*\s-0.5*\t},{8*\t})
+ --
+ ({-3*\s+0.5*\t},{8*\t})
+ --
+ ({-2*\s-0.5*\t},{7*\t})
+ --
+ ({-2*\s+0.5*\t},{7*\t})
+ --
+ ({-1*\s-0.5*\t},{4*\t})
+ --
+ ({-1*\s+0.5*\t},{4*\t})
+ --
+ ({-0.5*\t},0)
+ --
+ ({-3*\s-0.5*\t},{0*\t})
+ -- cycle;
+
+
+\fill[color=white,rounded corners=3pt]
+ ({-0.5*\t-\b},{-\b}) rectangle ({0.5*\t+\b},{\b+0.15});
+\draw[rounded corners=3pt]
+ ({-0.5*\t-\b},{-\b}) rectangle ({0.5*\t+\b},{\b+0.15});
+\node at (0,0) [below] {$\mathcal{K}^0(A)$};
+
+\fill[color=white,rounded corners=3pt]
+ ({-1*\s-0.5*\t-\b},{-\b}) rectangle ({-1*\s+0.5*\t+\b},{4*\t+\b});
+\draw[rounded corners=3pt]
+ ({-1*\s-0.5*\t-\b},{-\b}) rectangle ({-1*\s+0.5*\t+\b},{4*\t+\b});
+\fill[color=blue!20,rounded corners=2pt]
+ ({-1*\s-0.5*\t+\b},{1*\t+\b}) rectangle ({-1*\s+0.5*\t-\b},{3*\t-\b});
+\draw[color=blue!40,rounded corners=2pt]
+ ({-1*\s-0.5*\t+\b},{1*\t+\b}) rectangle ({-1*\s+0.5*\t-\b},{3*\t-\b});
+\fill[color=blue!20,rounded corners=2pt]
+ ({-1*\s-0.5*\t+\b},{3*\t+\b}) rectangle ({-1*\s+0.5*\t-\b},{4*\t-\b});
+\draw[color=blue!40,rounded corners=2pt]
+ ({-1*\s-0.5*\t+\b},{3*\t+\b}) rectangle ({-1*\s+0.5*\t-\b},{4*\t-\b});
+\fill[color=red!20,rounded corners=2pt]
+ ({-1*\s-0.5*\t+\b},{\b}) rectangle ({-1*\s+0.5*\t-\b},{1*\t-\b});
+\draw[color=red,rounded corners=2pt]
+ ({-1*\s-0.5*\t+\b},{\b}) rectangle ({-1*\s+0.5*\t-\b},{1*\t-\b});
+\fill[color=red] ({-1*\s},{0.5*\t}) circle[radius=0.1];
+\fill[color=red,opacity=0.5] ({-1*\s},{1.5*\t}) circle[radius=0.1];
+\fill[color=red,opacity=0.5] ({-1*\s},{2.5*\t}) circle[radius=0.1];
+\fill[color=red,opacity=0.5] ({-1*\s},{3.5*\t}) circle[radius=0.1];
+\node at ({-1*\s},0) [below] {$\mathcal{K}^1(A)$};
+
+\fill[color=white,rounded corners=3pt]
+ ({-2*\s-0.5*\t-\b},{-\b}) rectangle ({-2*\s+0.5*\t+\b},{7*\t+\b});
+\draw[rounded corners=3pt]
+ ({-2*\s-0.5*\t-\b},{-\b}) rectangle ({-2*\s+0.5*\t+\b},{7*\t+\b});
+\fill[color=gray!20,rounded corners=2pt]
+ ({-2*\s-0.5*\t+\b},{+\b}) rectangle ({-2*\s+0.5*\t-\b},{4*\t-\b});
+\draw[color=gray,rounded corners=2pt]
+ ({-2*\s-0.5*\t+\b},{+\b}) rectangle ({-2*\s+0.5*\t-\b},{4*\t-\b});
+\node[color=black!70] at ({-2*\s},{2*\t}) [rotate=90] {$\mathcal{K}^1(A)$};
+\fill[color=red!20,rounded corners=2pt]
+ ({-2*\s-0.5*\t+\b},{4*\t+\b}) rectangle ({-2*\s+0.5*\t-\b},{6*\t-\b});
+\draw[color=red,rounded corners=2pt]
+ ({-2*\s-0.5*\t+\b},{4*\t+\b}) rectangle ({-2*\s+0.5*\t-\b},{6*\t-\b});
+\fill[color=blue!20,rounded corners=2pt]
+ ({-2*\s-0.5*\t+\b},{6*\t+\b}) rectangle ({-2*\s+0.5*\t-\b},{7*\t-\b});
+\draw[color=blue!40,rounded corners=2pt]
+ ({-2*\s-0.5*\t+\b},{6*\t+\b}) rectangle ({-2*\s+0.5*\t-\b},{7*\t-\b});
+\fill[color=red] ({-2*\s},{4.5*\t}) circle[radius=0.1];
+\fill[color=red] ({-2*\s},{5.5*\t}) circle[radius=0.1];
+\fill[color=red,opacity=0.5] ({-2*\s},{6.5*\t}) circle[radius=0.1];
+\draw[->,color=blue,line width=1.2pt,shorten >= 0.15cm,shorten <= 0.15cm]
+ ({-2*\s},{6.5*\t}) -- ({-1*\s},{3.5*\t});
+\draw[->,color=blue,line width=1.2pt,shorten >= 0.15cm,shorten <= 0.15cm]
+ ({-2*\s},{5.5*\t}) -- ({-1*\s},{2.5*\t});
+\draw[->,color=blue,line width=1.2pt,shorten >= 0.15cm,shorten <= 0.15cm]
+ ({-2*\s},{4.5*\t}) -- ({-1*\s},{1.5*\t});
+\node at ({-2*\s},0) [below] {$\mathcal{K}^2(A)$};
+
+\fill[color=white,rounded corners=3pt]
+ ({-3*\s-0.5*\t-\b},{-\b}) rectangle ({-3*\s+0.5*\t+\b},{8*\t+\b});
+\draw[rounded corners=3pt]
+ ({-3*\s-0.5*\t-\b},{-\b}) rectangle ({-3*\s+0.5*\t+\b},{8*\t+\b});
+\fill[color=gray!20,rounded corners=2pt]
+ ({-3*\s-0.5*\t+\b},{+\b}) rectangle ({-3*\s+0.5*\t-\b},{7*\t-\b});
+\draw[color=gray,rounded corners=2pt]
+ ({-3*\s-0.5*\t+\b},{+\b}) rectangle ({-3*\s+0.5*\t-\b},{7*\t-\b});
+\node[color=black!70] at ({-3*\s},{3.5*\t}) [rotate=90] {$\mathcal{K}^2(A)$};
+\fill[color=red!20,rounded corners=2pt]
+ ({-3*\s-0.5*\t+\b},{7*\t+\b}) rectangle ({-3*\s+0.5*\t-\b},{8*\t-\b});
+\draw[color=red,rounded corners=2pt]
+ ({-3*\s-0.5*\t+\b},{7*\t+\b}) rectangle ({-3*\s+0.5*\t-\b},{8*\t-\b});
+\fill[color=red] ({-3*\s},{7.5*\t}) circle[radius=0.1];
+\draw[->,color=blue,line width=1.2pt,shorten >= 0.15cm,shorten <= 0.15cm]
+ ({-3*\s},{7.5*\t}) -- ({-2*\s},{6.5*\t});
+\node at ({-3*\s},0) [below] {$\mathcal{K}^3(A)$};
+
+\def\xo{1}
+\def\yo{-1}
+
+\def\punkt#1#2{
+ ({\xo+(#1)*\T},{\yo-(#2)*\T})
+}
+
+\fill[color=red!20] \punkt{0}{0} rectangle \punkt{1}{8};
+\fill[color=red!20] \punkt{2}{0} rectangle \punkt{3}{8};
+\fill[color=red!20] \punkt{4}{0} rectangle \punkt{5}{8};
+\fill[color=red!20] \punkt{7}{0} rectangle \punkt{8}{8};
+
+\fill[color=blue!20] \punkt{2}{1} rectangle \punkt{3}{2};
+\fill[color=blue!20] \punkt{4}{3} rectangle \punkt{5}{4};
+\fill[color=blue!20] \punkt{6}{5} rectangle \punkt{7}{6};
+\fill[color=blue!20] \punkt{7}{6} rectangle \punkt{8}{7};
+
+\draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{8};
+
+\draw[color=gray] \punkt{0}{1} -- \punkt{3}{1} -- \punkt{3}{5} -- \punkt{8}{5};
+\draw[color=gray] \punkt{1}{0} -- \punkt{1}{3} -- \punkt{5}{3} -- \punkt{5}{8};
+
+\draw[->,color=red]
+ ({-3*\s+0.5*\t+\b},{7.5*\t})
+ --
+ ({0*\s+0.5*\t},{7.5*\t})
+ to[out=0,in=90]
+ ({\xo+7.5*\T},{\yo});
+
+\draw[->,color=blue]
+ ({-2*\s+0.5*\t+\b},{6.5*\t})
+ --
+ ({0*\s+0.5*\t},{6.5*\t})
+ to[out=0,in=90]
+ ({\xo+6.5*\T},{\yo});
+
+\draw[->,color=blue]
+ ({-1*\s+0.5*\t+\b},{3.5*\t})
+ --
+ ({0*\s+0.5*\t},{3.5*\t})
+ to[out=0,in=90]
+ ({\xo+5.5*\T},{\yo});
+
+\draw[->,color=red]
+ ({-2*\s+0.5*\t+\b},{5.5*\t})
+ --
+ ({0*\s+0.5*\t},{5.5*\t})
+ to[out=0,in=90]
+ ({\xo+4.5*\T},{\yo});
+
+\draw[->,color=red]
+ ({-2*\s+0.5*\t+\b},{4.5*\t})
+ --
+ ({0*\s+0.5*\t},{4.5*\t})
+ to[out=0,in=90]
+ ({\xo+2.5*\T},{\yo});
+
+\draw[->,color=blue]
+ ({-1*\s+0.5*\t+\b},{2.5*\t})
+ --
+ ({0*\s+0.5*\t},{2.5*\t})
+ to[out=0,in=90]
+ ({\xo+3.5*\T},{\yo});
+
+\draw[->,color=red]
+ ({-1*\s+0.5*\t+\b},{0.5*\t})
+ --
+ ({0*\s+0.5*\t},{0.5*\t})
+ to[out=0,in=90]
+ ({\xo+0.5*\T},{\yo});
+
+\draw[->,color=blue]
+ ({-1*\s+0.5*\t+\b},{1.5*\t})
+ --
+ ({0*\s+0.5*\t},{1.5*\t})
+ to[out=0,in=90]
+ ({\xo+1.5*\T},{\yo});
+
+\node at \punkt{0.5}{0.5} {$0$};
+\node at \punkt{1.5}{1.5} {$0$};
+\node at \punkt{2.5}{2.5} {$0$};
+\node at \punkt{3.5}{3.5} {$0$};
+\node at \punkt{4.5}{4.5} {$0$};
+\node at \punkt{5.5}{5.5} {$0$};
+\node at \punkt{6.5}{6.5} {$0$};
+\node at \punkt{7.5}{7.5} {$0$};
+
+\node[color=blue] at \punkt{2.5}{1.5} {$1$};
+\node[color=blue] at \punkt{4.5}{3.5} {$1$};
+\node[color=blue] at \punkt{6.5}{5.5} {$1$};
+\node[color=blue] at \punkt{7.5}{6.5} {$1$};
+
+\node at \punkt{-0.5}{4} [left] {$A=$};
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/sp.pdf b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/sp.pdf
index d4de984..b93b890 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/sp.pdf
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/sp.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wa.m b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wa.m
new file mode 100644
index 0000000..3d6d2c3
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wa.m
@@ -0,0 +1,80 @@
+#
+# wa.m -- Wurzelapproximation
+#
+# (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+#
+global u;
+global N;
+global t;
+global s;
+
+N = 100;
+n = 10;
+s = 1;
+
+u = zeros(N + 2, n);
+t = (0:N+1)' / N;
+t = t.^2;
+
+for i = (2:n)
+ u(:,i) = u(:,i-1) + 0.5 * (t-u(:,i-1).^2);
+end
+
+u
+
+global f;
+f = fopen("wa.tex", "w");
+fprintf(f, "%%\n");
+fprintf(f, "%% Approximation der Wurzelfunktion\n");
+fprintf(f, "%%\n");
+
+function pfad(i, name)
+ global f;
+ global u;
+ global t;
+ global N;
+ fprintf(f, "\\def\\pfad%s{\n", name);
+ fprintf(f, "(%.4f,%.4f)\n", t(1,1), u(1,i));
+ for j = (2:N+1)
+ fprintf(f, "--(%.4f,%.4f)\n", t(j,1), u(j,i));
+ end
+ fprintf(f, "}\n");
+end
+
+pfad( 1, "a")
+pfad( 2, "b")
+pfad( 3, "c")
+pfad( 4, "d")
+pfad( 5, "e")
+pfad( 6, "f")
+pfad( 7, "g")
+pfad( 8, "h")
+pfad( 9, "i")
+pfad(10, "j")
+
+function fehler(i, name)
+ global f;
+ global u;
+ global t;
+ global N;
+ global s;
+ fprintf(f, "\\def\\fehler%s{\n", name);
+ fprintf(f, "(%.4f,%.4f)\n", t(1,1), s*(sqrt(t(1,1))-u(1,i)));
+ for j = (2:N+2)
+ fprintf(f, "--(%.4f,%.4f)\n", t(j,1), s*(sqrt(t(j,1))-u(j,i)));
+ end
+ fprintf(f, "}\n");
+end
+
+fehler( 1, "a")
+fehler( 2, "b")
+fehler( 3, "c")
+fehler( 4, "d")
+fehler( 5, "e")
+fehler( 6, "f")
+fehler( 7, "g")
+fehler( 8, "h")
+fehler( 9, "i")
+fehler(10, "j")
+
+fclose(f);
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzel.pdf b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzel.pdf
new file mode 100644
index 0000000..751cf33
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzel.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzel.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzel.tex
new file mode 100644
index 0000000..ca2825a
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzel.tex
@@ -0,0 +1,94 @@
+%
+% wurzel.tex -- Wurzel
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{10}
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\def\a{0.8}
+\def\U{0}
+
+\fill[color=blue!20] (0,\a) rectangle (1.00,1.03);
+\draw[line width=0.4pt] (0,1) -- (1,1) -- (1,0);
+
+\draw[->] (0,{-0.01}) -- (0,{1.06}) coordinate[label={right:$y$}];
+
+\begin{scope}
+\clip (0,0) rectangle (1,1);
+\draw[color=blue,line width=1.4pt] plot[domain=0:1.01,samples=100]
+ ({\x},{\x*\x});
+\end{scope}
+
+%\draw[color=purple,line width=0.5pt] (0.48,-0.01) -- (1,1);
+%\fill[color=purple] (1,1) circle[radius=0.008];
+
+\node[color=blue] at (0,{\a}) [left] {$a$};
+
+\def\schritt#1#2{
+ \xdef\u{\U}
+ \pgfmathparse{0.5*(\a-\u*\u)}
+ \xdef\d{\pgfmathresult}
+ \pgfmathparse{\u+\d}
+ \xdef\U{\pgfmathresult}
+
+ \fill[color=purple!10] (\u,{\u*\u}) -- (\U,\a) -- (\u,\a) -- cycle;
+
+ \node[color=darkgreen] at (\u,0) [below] {$u_#1$};
+ \draw[color=darkgreen,line width=0.1pt] (\u,0)--(\u,\a);
+
+ \fill[color=darkgreen] (\u,{\u*\u}) circle[radius=0.006];
+
+ \draw[<->,color=darkgreen] (\u,{\u*\u}) -- (\u,\a);
+
+ \draw[color=purple,shorten <= 0.6mm]
+ (\u,{\u*\u}) -- (\U,\a);
+}
+\def\marke#1#2{
+ \node[color=orange] at ({0.5*(\u+\U)},\a) [#2] {$\frac12(a-u_#1^2)$};
+ \draw[<->,color=orange,shorten >= 0mm,shorten <= 0mm]
+ (\u,\a) -- (\U,\a);
+}
+
+\def\hoehe#1{
+ \node[color=darkgreen] at ({\u+0.01},{\a-\d-0.01})
+ [above,rotate=90] {$a-u_#1^2$};
+}
+
+\schritt{0}{1}
+\hoehe{0}
+\marke{0}{above}
+
+\schritt{1}{2}
+\hoehe{1}
+\marke{1}{above}
+\node[color=darkgreen] at (\u,{\u*\u-0.02}) [above left] {$u_1^2$};
+
+\schritt{2}{3}
+\hoehe{2}
+%\marke{2}{right,rotate=90}
+\marke{2}{above}
+\node[color=darkgreen] at (\u,{\u*\u-0.02}) [above left] {$u_2^2$};
+
+\schritt{3}{4}
+
+\draw[color=blue] ({sqrt(\a)},-0.01) -- ({sqrt(\a)},\a);
+\node[color=blue] at ({sqrt(\a)-0.02},0) [below right] {$\sqrt{a}$};
+
+\draw[->] (-0.01,0) -- (1.05,0) coordinate[label={$u$}];
+\node at (1,0) [below] {$1$};
+\node at (0,1) [left] {$1$};
+\draw (1,-0.01) -- (1,0.01);
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzelapprox.pdf b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzelapprox.pdf
new file mode 100644
index 0000000..01fa714
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzelapprox.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzelapprox.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzelapprox.tex
new file mode 100644
index 0000000..676c7e9
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/images/wurzelapprox.tex
@@ -0,0 +1,107 @@
+%
+% wurzelapprox.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{5.7}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\input{wa.tex}
+
+\begin{scope}[xshift=-0.63cm]
+
+\draw[->] (-0.01,0) -- (1.05,0) coordinate[label={$t$}];
+
+\begin{scope}
+ \clip (0,0) rectangle (1,1.01);
+ \draw[color=blue,line width=1.6pt] \pfada;
+ \draw[color=blue,line width=1.2pt] \pfadb;
+ \draw[color=blue,line width=1.2pt] \pfadc;
+ \draw[color=blue,line width=1.2pt] \pfadd;
+ \draw[color=blue,line width=1.2pt] \pfade;
+ \draw[color=blue,line width=1.2pt] \pfadf;
+ \draw[color=blue,line width=1.2pt] \pfadg;
+ \draw[color=blue,line width=1.2pt] \pfadh;
+ \draw[color=blue,line width=1.2pt] \pfadi;
+ \draw[color=blue,line width=1.2pt] \pfadj;
+
+ \draw[color=red,line width=1.6pt]
+ plot[domain=0:1.01,samples=100] ({\x*\x},{\x});
+\end{scope}
+
+\node[color=red] at (0.5,0.707) [above,rotate={atan(0.5)}] {$\sqrt{t}$};
+
+\draw[->] (0,-0.01) -- (0,1.05) coordinate[label={right:$u_n(t)$}];
+
+\foreach \x in {2,4,...,8}{
+ \draw ({0.1*\x},-0.01) -- ({0.1*\x},0.01);
+ \node at ({0.1*\x},-0.01) [below] {0.\x\strut};
+ \draw (-0.01,{0.1*\x}) -- (0.01,{0.1*\x});
+ \node at (-0.01,{0.1*\x}) [left] {0.\x\strut};
+}
+\draw (1,-0.01) -- (1,0.01);
+\node at (1,-0.01) [below] {1.0\strut};
+\node at (0,-0.01) [below] {0\strut};
+
+\draw (-0.01,1) -- (0.01,1);
+\node at (-0.01,1) [left] {1.0\strut};
+
+\node[color=blue] at (1.01,0) [above left] {$u_0(t)$};
+\node[color=blue] at (1,0.51) [below left,rotate={atan(0.5)}] {$u_1(t)$};
+\node[color=blue] at (1,{0.86+0.03}) [below left,rotate={atan(0.86)}] {$u_2(t)$};
+\node[color=blue] at (1,1.00) [below left,rotate={atan(0.5)}] {$u_3(t)$};
+
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=0.63cm]
+
+\begin{scope}
+ \clip (0,0) rectangle (1,1.01);
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehlera;
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehlerb;
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehlerc;
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehlerd;
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehlere;
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehlerf;
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehlerg;
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehlerh;
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehleri;
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.2pt] \fehlerj;
+\end{scope}
+
+\draw[->] (0,-0.01) -- (0,1.05) coordinate[label={right:${\color{red}\sqrt{t}}-{\color{blue}u_n(t)}$}];
+\draw[->] (-0.01,0) -- (1.05,0) coordinate[label={$t$}];
+
+\foreach \x in {2,4,...,9}{
+ \draw ({0.1*\x},-0.01) -- ({0.1*\x},0.01);
+ \node at ({0.1*\x},-0.01) [below] {0.\x\strut};
+ \draw (-0.01,{0.1*\x}) -- (0.01,{0.1*\x});
+ \node at (-0.01,{0.1*\x}) [left] {0.\x\strut};
+}
+\draw (1,-0.01) -- (1,0.01);
+\node at (1,-0.01) [below] {1.0\strut};
+\node at (0,-0.01) [below] {0\strut};
+
+\draw (-0.01,1) -- (0.01,1);
+\node at (-0.01,1) [left] {1.0\strut};
+
+\node[color=darkgreen] at (1,1) [below left,rotate={atan(0.5)}] {$n=0$};
+\node[color=darkgreen] at (1,0.5) [above left] {$n=1$};
+\node[color=darkgreen] at (1,0.13) [above left,rotate=-13] {$n=2$};
+\node[color=darkgreen] at (1,0.00) [above left,rotate=-9] {$n=3$};
+
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/normalformen.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/normalformen.tex
index c21c403..9169f65 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/normalformen.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/normalformen.tex
@@ -330,9 +330,259 @@ Es ist das Polynom geringsten Grades über $\Bbbk'$, welches $m(A)=0$ erfüllt.
\subsection{Reelle Normalform
\label{buch:subsection:reelle-normalform}}
+Wenn eine reelle Matrix $A$ komplexe Eigenwerte hat, ist die Jordansche
+Normalform zwar möglich, aber die zugehörigen Basisvektoren werden ebenfalls
+komplexe Komponenten haben.
+Für eine rein reelle Rechnung ist dies nachteilig, da der Speicheraufwand
+dadurch verdoppelt und der Rechenaufwand für Multiplikationen vervierfacht
+wird.
-\subsection{Obere Hessenberg-Form
-\label{buch:subsection:obere-hessenberg-form}}
+Die nicht reellen Eigenwerte von $A$ treten in konjugiert komplexen Paaren
+$\lambda_i$ und $\overline{\lambda}_i$ auf.
+Wir betrachten im Folgenden nur ein einziges Paar $\lambda=a+ib$ und
+$\overline{\lambda}=a-ib$ von konjugiert komplexen Eigenwerten mit
+nur je einem einzigen $n\times n$-Jordan-Block $J$ und $\overline{J}$.
+Ist $\mathcal{B}=\{b_1,\dots,b_n\}$ die Basis für den Jordan-Block $J$,
+dann kann man die Vektoren
+$\overline{\mathcal{B}}=\{\overline{b}_1,\dots,\overline{b}_n\}$ als Basis für
+$\overline{J}$ verwenden.
+Die vereinigte Basis
+$\mathcal{C} = \mathcal{B}\cup\overline{\mathcal{B}}
+= \{b_1,\dots,b_n,\overline{b}_1,\dots,\overline{b}_n\}$
+erzeugen einen $2n$-dimensionalen Vektorraum,
+der direkte Summe der beiden von $\mathcal{B}$ und $\overline{\mathcal{B}}$
+erzeugen Vektorräume $V=\langle\mathcal{B}\rangle$ und
+$\overline{V}=\langle\overline{\mathcal{B}}\rangle$ ist.
+Es ist also
+\[
+U=\langle \mathcal{C}\rangle
+=
+V\oplus \overline{V}.
+\]
+Wir bezeichnen die lineare Abbildung mit den Jordan-Blöcken
+$J$ und $\overline{J}$ wieder mit $A$.
+
+Auf dem Vektorraum $U$ hat die lineare Abbildung in der Basis
+$\mathcal{C}$ die Matrix
+\[
+A=
+\begin{pmatrix}
+J&0\\
+0&\overline{J}
+\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+\lambda& 1 & & & &&&&&\\
+ &\lambda& 1 & & &&&&&\\
+ & &\lambda&\ddots& &&&&&\\
+ & & &\ddots& 1 &&&&&\\
+ & & & &\lambda&&&&&\\
+&&&& &\overline{\lambda}&1&& & \\
+&&&& &&\overline{\lambda}&1& & \\
+&&&& &&&\overline{\lambda} &\dots& \\
+&&&& &&& &\dots&1\\
+&&&& &&& &&\overline{\lambda}\\
+\end{pmatrix}.
+\]
+
+Die Jordan-Normalform bedeutet, dass
+\[
+\begin{aligned}
+Ab_1&=\lambda b_1 &
+ A\overline{b}_1 &= \overline{\lambda} \overline{b}_1 \\
+Ab_2&=\lambda b_2 + b_1 &
+ A\overline{b}_2 &= \overline{\lambda} \overline{b}_2 +\overline{b_1}\\
+Ab_3&=\lambda b_3 + b_2 &
+ A\overline{b}_3 &= \overline{\lambda} \overline{b}_3 +\overline{b_2}\\
+ &\;\vdots &
+ &\;\vdots \\
+Ab_n&=\lambda b_n + b_{n-1} &
+ A\overline{b}_n &= \overline{\lambda} \overline{b}_n +\overline{b_{n-1}}
+\end{aligned}
+\]
+Für die Linearkombinationen
+\begin{equation}
+\begin{aligned}
+c_i &= \frac{b_i+\overline{b}_i}{\sqrt{2}},
+&
+d_i &= \frac{b_i-\overline{b}_i}{i\sqrt{2}}
+\end{aligned}
+\label{buch:eigenwerte:eqn:reellenormalformumrechnung}
+\end{equation}
+folgt dann für $k>1$
+\begin{align*}
+Ac_k
+&=
+\frac{Ab_k+A\overline{b}_k}{2}
+&
+Ad_k
+&=
+\frac{Ab_k-A\overline{b}_k}{2i}
+\\
+&=
+\frac1{\sqrt{2}}(\lambda b_k + b_{k-1}
++ \overline{\lambda}\overline{b}_k + \overline{b}_{k-1})
+&
+&=
+\frac1{i\sqrt{2}}(\lambda b_k + b_{k-1}
+- \overline{\lambda}\overline{b}_k - \overline{b}_{k-1})
+\\
+&=
+\frac1{\sqrt{2}}(\alpha b_k + i\beta b_k + \alpha \overline{b}_k -i\beta \overline{b}_k)
++
+c_{k-1}
+&
+&=
+\frac1{i\sqrt{2}}(
+\alpha b_k + i\beta b_k - \alpha \overline{b}_k +i\beta \overline{b}_k)
++
+d_{k-1}
+\\
+&=
+\alpha
+\frac{b_k+\overline{b}_k}{\sqrt{2}}
++
+i \beta \frac{b_k-\overline{b}_k}{\sqrt{2}}
++
+c_{k-1}
+&
+&=
+\alpha
+\frac{b_k-\overline{b}_k}{i\sqrt{2}}
++
+i \beta \frac{b_k+\overline{b}_k}{i\sqrt{2}}
++
+d_{k-1}
+\\
+&= \alpha c_k -\beta d_k
++
+c_{k-1}
+&
+&= \alpha d_k + \beta c_k
++
+d_{k-1}.
+\end{align*}
+Für $k=1$ fallen die Terme $c_{k-1}$ und $d_{k-1}$ weg.
+In der Basis $\mathcal{D}=\{c_1,d_1,\dots,c_n,d_n\}$ hat die Matrix
+also die {\em reelle Normalform}
+\begin{equation}
+\def\temp#1{\multicolumn{1}{|c}{#1\mathstrut}}
+\def\semp#1{\multicolumn{1}{c|}{#1\mathstrut}}
+A_{\text{reell}}
+=
+\left(
+\begin{array}{cccccccccccc}
+\cline{1-4}
+\temp{\alpha}& \beta&\temp{ 1}& 0&\temp{} & & & & & &&\\
+\temp{-\beta}&\alpha&\temp{ 0}& 1&\temp{} & & & & & &&\\
+\cline{1-6}
+ & &\temp{\alpha}& \beta&\temp{ 1}& 0&\temp{} & & & &&\\
+ & &\temp{-\beta}&\alpha&\temp{ 0}& 1&\temp{} & & & &&\\
+\cline{3-6}
+ & & & &\temp{\alpha}& \beta&\temp{} & & & &&\\
+ & & & &\temp{-\beta}&\alpha&\temp{} & & & &&\\
+\cline{5-8}
+ & & & & & &\temp{\phantom{0}}&\phantom{0}&\temp{ }& &&\\
+ & & & & & &\temp{\phantom{0}}&\phantom{0}&\temp{ }& &&\\
+\cline{7-12}
+ & & & & & & & &\temp{\alpha}& \beta&\temp{ 1}&\semp{ 0}\\
+ & & & & & & & &\temp{-\beta}&\alpha&\temp{ 0}&\semp{ 1}\\
+\cline{9-12}
+ & & & & & & & & & &\temp{\alpha}&\semp{ \beta}\\
+ & & & & & & & & & &\temp{-\beta}&\semp{\alpha}\\
+\cline{11-12}
+\end{array}\right).
+\label{buch:eigenwerte:eqn:reellenormalform}
+\end{equation}
+
+Wir bestimmen noch die Transformationsmatrix, die $A$ in die reelle
+Normalform bringt.
+Dazu beachten wir, dass die Vektoren $c_k$ und $d_k$ in der Basis
+$\mathcal{B}$ nur in den Komponenten $k$ und $n+k$ von $0$ verschiedene
+Koordinaten haben, nämlich
+\[
+c_k
+=
+\frac1{\sqrt{2}}
+\left(
+\begin{array}{c}
+\vdots\\ 1 \\ \vdots\\\hline \vdots\\ 1\\\vdots
+\end{array}\right)
+\qquad\text{und}\qquad
+d_k
+=
+\frac1{i\sqrt{2}}
+\left(\begin{array}{c}
+\vdots\\ 1 \\ \vdots\\\hline\vdots\\-1\\\vdots
+\end{array}\right)
+=
+\frac1{\sqrt{2}}
+\left(\begin{array}{c}
+\vdots\\-i \\ \vdots\\\hline \vdots\\ i\\\vdots
+\end{array}\right)
+\]
+gemäss \eqref{buch:eigenwerte:eqn:reellenormalformumrechnung}.
+Die Umrechnung der Koordinaten von der Basis $\mathcal{B}$ in die Basis
+$\mathcal{D}$
+wird daher durch die Matrix
+\[
+S
+=
+\frac{1}{\sqrt{2}}
+\left(\begin{array}{cccccccccc}
+1&-i& & & & & & & & \\
+ & &1&-i& & & & & & \\
+ & & & &1&-i& & & & \\
+ & & & & & &\dots&\dots& & \\
+ & & & & & & & &1&-i\\
+\hline
+1& i& & & & & & & & \\
+ & &1& i& & & & & & \\
+ & & & &1& i& & & & \\
+ & & & & & &\dots&\dots& & \\
+ & & & & & & & &1& i\\
+\end{array}\right)
+\]
+vermittelt.
+Der Nenner $\sqrt{2}$ wurde so gewählt, dass die
+Zeilenvektoren der Matrix $S$ als komplexe Vektoren orthonormiert sind,
+die Matrix $S$ ist daher unitär und hat die Inverse
+\[
+S^{-1}
+=
+S^*
+=
+\frac{1}{\sqrt{2}}
+\left(\begin{array}{ccccc|ccccc}
+ 1& & & & & 1& & & & \\
+ i& & & & &-i& & & & \\
+ & 1& & & & & 1& & & \\
+ & i& & & & &-i& & & \\
+ & & 1& & & & & 1& & \\
+ & & i& & & & &-i& & \\
+ & & &\dots& & & & &\dots& \\
+ & & &\dots& & & & &\dots& \\
+ & & & & 1& & & & & 1\\
+ & & & & i& & & & &-i\\
+\end{array}\right).
+\]
+Insbesondere folgt jetzt
+\[
+A
+=
+S^{-1}A_{\text{reell}}S
+=
+S^*A_{\text{reell}}S
+\qquad\text{und}\qquad
+A_{\text{reell}}
+=
+SAS^{-1}
+=
+SAS^*.
+\]
+
+%\subsection{Obere Hessenberg-Form
+%\label{buch:subsection:obere-hessenberg-form}}
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/spektralradius.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/spektralradius.tex
index bdc725f..a36dc33 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/spektralradius.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/spektralradius.tex
@@ -3,9 +3,9 @@
%
% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswi
%
-\section{Funktionen einer Matrix
-\label{buch:section:funktionen-einer-matrix}}
-\rhead{Funktionen einer Matrix}
+\section{Analytische Funktionen einer Matrix
+\label{buch:section:analytische-funktionen-einer-matrix}}
+\rhead{Analytische Funktionen einer Matrix}
Eine zentrale Motivation in der Entwicklung der Eigenwerttheorie
war das Bestreben, Potenzen $A^k$ auch für grosse $k$ effizient
zu berechnen.
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/spektraltheorie.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/spektraltheorie.tex
index 4146505..466b99e 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/spektraltheorie.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/spektraltheorie.tex
@@ -5,7 +5,798 @@
%
\section{Spektraltheorie
\label{buch:section:spektraltheorie}}
-% Matrix-Exponentialfunktion
-% Wurzel einer Matrix
-% Beliebige Funktion f(A) für normale Matrizen
+Aufgabe der Spektraltheorie ist, Bedingungen an eine Matrix $A$ und eine
+Funktion $f(z)$ zu finden, unter denen es möglich ist, $f(A)$ auf
+konsistente Art und Weise zu definieren.
+Weiter müssen Methoden entwickelt werden, mit denen $f(A)$ berechnet
+werden kann.
+Für ein Polynom $p(z)$ ist $p(A)$ durch einsetzen definiert.
+Für Funktionen, die sich nicht durch ein Polynom darstellen lassen,
+muss eine Approximation der Funktion durch Polynome verwendet werden.
+Sei also $p_n(z)$ eine Folge von Polynomen, die als Approximation der
+Funktion $f(z)$ verwendet werden soll.
+Das Ziel ist, $f(A)$ als den Grenzwert der Matrixfolge $p_n(A)$
+zu definieren.
+
+Zunächst ist nicht klar, wie eine solche Folge gewählt werden muss.
+Es muss eine Teilmenge von $K\subset\mathbb{C}$ spezifiziert werden,
+auf der die Funktionenfolge $p_n(z)$ konvergieren muss,
+damit auch die Konvergenz der Matrizenfolge $p_n(A)$ garantiert ist.
+Auch die Art der Konvergenz von $p_n(z)$ auf der Menge $K$ ist noch
+unklar.
+Da der Abstand zweier Matrizen $A$ und $B$ in der Operatornorm
+mit der grössten Abweichung $\|(A-B)v\|$ für Einheitsvektoren $v$
+gemessen wird, ist es einigermassen plausibel, dass
+die grösse Abweichung zwischen zwei Polynomen $|p(z) - q(z)|$ auf
+der Menge $K$ kleine sein muss, wenn $\|p(A)-q(A)\|$ klein
+sein soll.
+Da die Differenz $p(z)-q(z)$ für beliebige Polynome, die sich nicht
+nur um eine Konstante unterscheiden, mit $z$ über alle Grenzen wächst,
+muss $K$ beschränkt sein.
+Gesucht ist also eine kompakte Menge $K\subset\mathbb{C}$ und eine
+Folge $p_n(z)$ von Polynomen, die auf $K$ gleichmässig gegen $f(z)$
+konvergieren.
+Die Wahl von $K$ muss sicherstellen, dass für jede gleichmässig
+konvergente Folge von Polynomen $p_n(z)$ auch die Matrizenfolge
+$p_n(A)$ konvergiert.
+
+Es wird sich zeigen, dass die Menge $K$ das Spektrum von $A$ ist,
+also eine endliche Teilmenge von $\mathbb{C}$.
+Jede Funktion kann auf so einer Menge durch Polynome exakt wiedergegeben
+werden.
+Es gibt insbesondere Folgen von Polynomen, die eingeschränkt
+auf das Spektrum gleich sind, also $p_n(z)=p_m(z)$ für alle $z\in K$,
+die aber ausserhalb des Spektrums alle verschieden sind.
+Als Beispiel kann die Matrix
+\[
+N=\begin{pmatrix}0&1\\0&0\end{pmatrix}
+\]
+herangezogen werden.
+Ihr Spektrum ist $\operatorname{Sp}(N)=\{0\}\subset\mathbb{C}$.
+Zwei Polynome stimmen genau dann auf $\operatorname{Sp}(N)$ überein,
+wenn der konstante Koeffizient gleich ist.
+Die Polynome $p(z)=z$ und $q(z)=z^2$ stimmen daher auf dem Spektrum
+überein.
+Für die Matrizen gilt aber $p(N)=N$ und $q(N)=N^2=0$, die Matrizen
+stimmen also nicht überein.
+Es braucht also zusätzliche Bedingungen an die Matrix $A$, die
+sicherstellen, dass $p(A)=0$ ist, wann immer $p(z)=0$ für
+$z\in\operatorname{Sp}(A)$ gilt.
+
+In diesem Abschnitt sollen diese Fragen untersucht werden.
+In Abschnitt~\ref{buch:subsection:approximation-durch-polynome}
+wird gezeigt, wie sich Funktionen durch Polynome approximieren
+lassen, woraus sich dann Approximationen von $f(A)$ für diagonalisierbare
+Matrizen mit reellen Eigenwerten ergeben.
+
+Der Satz von Stone-Weierstrass, der in
+Abschnitt~\ref{buch:subsetion:stone-weierstrass} dargestellt wird,
+ist ein sehr allgemeines Approximationsresultat, welches nicht nur
+zeigt, dass die Approximation unter sehr natürlichen Voraussetzungen
+beliebig genau möglich ist, sondern uns im komplexen Fall auch
+weitere Einsicht dafür geben kann, welche Voraussetzungen an eine
+komplexe Matrix gestellt werden müssen, damit man damit rechnen kann,
+dass die Approximation zu einer konsistenten Definition von $f(A)$ führt.
+
+%
+% Approximation
+%
+\subsection{Approximation durch Polynome
+\label{buch:subsection:approximation-durch-polynome}}
+Die der Berechnung von $f(A)$ für eine beleibige stetige Funktion,
+die sich nicht als Potenzreihe schreiben lässt, verwendet Approximationen
+von Polynomen.
+Die numerische Mathematik hat eine grosse Menge von solchen
+Approximationsverfahren entwickelt, wovon zwei kurz (ohne Beweise)
+vorgestellt werden sollen.
+
+\subsubsection{Das Legendre-Interpolationspolynom}
+Zu vorgegebenen, verschiedenen Zahlen $z_i\in\mathbb{C}$, $0\le i\le n$,
+die auch die {\em Stützstellen} genannt werden,
+gibt es immer ein Polynom vom Grade $n$, welches in den $z_i$ vorgegebene
+Werte $f(z_i)$ annimmt.
+Ein solches Polynom lässt sich im Prinzip mit Hilfe eines linearen
+Gleichungssystems finden, man kann aber auch direkt eine Lösung
+konstruieren.
+Dazu bildet man erst die Polynome
+\begin{align*}
+l(z) &= (z-z_0)(z-z_1)\dots (z-z_n) \qquad\text{und}
+\\
+l_i(z) &= (z-z_0)\dots \widehat{(z-z_i)}\dots (z-z_n).
+\end{align*}
+Darin bedeutet der Hut, dass dieser Term weggelassen werden soll.
+Für $z\ne z_i$ ist $l_i(z)=l(z)/(z-z_i)$.
+Die Polynome
+\[
+k_i(z)
+=
+\frac{l_i(z)}{l_i(z_i)}
+=
+\frac{(z-z_0)\dots \widehat{(z-z_i)}\dots (z-z_n)}{(z_i-z_0)\dots \widehat{(z_i-z_i)}\dots (z_i-z_n)}
+\]
+haben die Eigenschaft
+$k_i(z_j)=\delta_{ij}$.
+Damit lässt sich jetzt ein Polynom
+\[
+p(z) = \sum_{j=0}^n f(z_j) \frac{l_j(z)}{l_j(z_j)}
+\]
+vom Grad $n$ konstruieren, welches die Werte
+\[
+p(z_i)
+=
+\sum_{j=0}^n f(z_j) \frac{l_j(z_i)}{l_j(z_j)}
+=
+\sum_{j=0}^n f(z_j) \delta_{ij}
+=
+f_(z_i)
+\]
+annimmt.
+Das Polynom $p(z)$ heisst das {\em Legendre-Interpolationspolynom}.
+
+Zwar lässt sich also für eine endliche Menge von komplexen Zahlen immer
+ein Polynom finden, welches vorgeschriebene Wert in allen diesen Zahlen
+annimmt, doch ist die Stabilität für grosse $n$ eher beschränkt.
+
+
+\subsubsection{Gleichmassige Approximation mit Bernstein-Polynomen}
+Das Legendre-Interpolationspolynom nimmt in den Stützstellen die
+verlangten Werte an, aber ausserhalb der Stützstellen ist nicht
+garantiert, dass man eine gute Approximation einer Funktion $f(z)$
+erhält.
+
+Für die Approximation auf einem reellen Interval $[a,b]$ hat
+Sergei Natanowitsch Bernstein ein
+Dazu werden zuerst die reellen Bernsteinpolynome vom Grad $n$
+durch
+\begin{align*}
+B_{i,n}(t) = \binom{n}{i} t^i(1-t)^{n-i}.
+\end{align*}
+definiert.
+Als Approximationspolynom für die auf dem Interval
+$[0,1]$ definierte, stetige Funktion $f(t)$ kann man dann
+\[
+B_n(f)(t)
+=
+\sum_{i=0}^n B_{i,n}(t) f\biggl(\frac{i}{n}\biggr)
+\]
+verwenden.
+Die Polynome $B_n(f)(t)$ konvergieren gleichmässig auf $[0,1]$
+gegen die Funktion $f(t)$.
+Über die Konvergenz ausserhalb des reellen Intervalls wird nichts
+ausgesagt.
+Die Approximation mit Bernstein-Polynomen ist daher nur sinnvoll,
+wenn man weiss, dass die Eigenwerte der Matrix reell sind, was im
+wesentlichen auf diagonalisierbare Matrizen führt.
+
+Für ein anderes Interval $[a,b]$ kann man ein Approximationspolynom
+erhalten, indem man die affine Transformation
+$s\mapsto (s-a)/(b-a)$
+von $[a,b]$ auf $[0,1]$
+verwendet.
+
+%
+% Der Satz von Stone-Weierstrass
+%
+\subsection{Der Satz von Stone-Weierstrasss
+\label{buch:subsetion:stone-weierstrass}}
+Der Satz von Stone-Weierstrass behandelt im Gegensatz zu den in
+Abschnitt~\ref{buch:subsection:approximation-durch-polynome}
+besprochenen Approximationsmethoden nicht nur Funktionen von
+reellen Variablen durch Polynome.
+Vielmehr kann das Definitionsgebiet irgend eine abgeschlossene
+und beschränkte Teilmenge eines reellen oder komplexen Vektorraumes
+sein und die Funktionen können Polynome aber auch viel allgemeinere
+Funktionen verwendet werden, wie zum Beispiel die Funktionen
+$x\mapsto \cos nx$ und $x\mapsto \sin nx$ definiert auf dem
+Intervall $[0,2\pi]$.
+In diesem Fall liefert der Satz von Stone-Weierstrass die Aussage,
+dass sich jede stetige periodische Funktion gleichmässig durch
+trigonometrische Polynome approximieren lässt.
+
+Die Aussage des Satz von Stone-Weierstrass über reelle Funktionen
+lässt sich nicht auf komplexe Funktionen erweitern.
+Von besonderem Interesse ist jedoch, dass der Beweis des Satz
+zeigt, warum solche Aussagen für komplexe Funktionen nicht mehr
+zutreffen.
+Im Falle der Approximation von komplexen Funktionen $f(z)$ durch Polynome
+zwecks Definition von $f(A)$ werden sich daraus Bedingungen an die
+Matrix ableiten lassen, die eine konsistente Definition überhaupt
+erst ermöglichen werden.
+
+\subsubsection{Punkte trennen}
+Aus den konstanten Funktionen lassen sich durch algebraische
+Operationen nur weitere konstante Funktionen erzeugen.
+Die konstanten Funktionen sind also nur dann eine genügend
+reichhaltige Menge, wenn die Menge $K$ nur einen einzigen Punkt
+enthält.
+Damit sich Funktionen approximieren lassen, die in zwei Punkten
+verschiedene Werte haben, muss es auch unter den zur Approximation
+zur Verfügung stehenden Funktionen solche haben, deren Werte sich
+in diesen Punkten unterscheiden.
+Diese Bedingung wird in der folgenden Definition formalisiert.
+
+\begin{definition}
+Sei $K$ eine beliebige Menge und $A$ eine Menge von Funktionen
+$K\to \mathbb{C}$.
+Man sagt, $A$ {\em trennt die Punkte von $K$}, wenn es für jedes Paar
+\index{Punkte trennen}%
+von Punkten $x,y\in K$ eine Funktion $f\in A$ gibt derart, dass
+$f(x)\ne f(y)$.
+\end{definition}
+
+Man kann sich die Funktionen $f$, die gemäss dieser Definition die Punkte
+von $K$ trennen, als eine Art Koordinaten der Punkte in $K$ vorstellen.
+Die Punkte der Teilmenge $K\subset \mathbb{R}^n$ werden zum Beispiel
+von den Koordinatenfunktionen $x\mapsto x_i$ getrennt.
+Wir schreiben für die $i$-Koordinate daher auch als Funktion $x_i(x)=x_i$.
+Zwei verschiedene Punkte $x,y\in K$ unterscheiden sich in mindestens
+einer Koordinate.
+Für diese Koordinate sind dann die Werte der zugehörigen
+Koordinatenfunktion $x_i=x_i(x)\ne x_i(y)=y_i$ verschieden, die
+Funktionen $x_1(x)$ bis $x_n(x)$ trennen also die Punkte.
+
+\begin{beispiel}
+Wir betrachten einen Kreis in der Ebene, also die Menge
+\[
+S^1
+=
+\{(x_1,x_2)\;|\; x_1^2 + x_2^2=1\}
+\]
+$S^1$ ist eine abgeschlossene und beschränkte Menge in $\mathbb{R}^2$.
+Die Funktion $x\mapsto x_1$ trennt die Punkte nicht, denn zu jedem
+Punkt $(x_1,x_2)\in S^2$ gibt es den an der ersten Achse
+gespiegelten Punkt $\sigma(x)=(x_1,-x_2)$, dessen erste Koordinate
+den gleichen Wert hat.
+Ebenso trennt die Koordinatenfunktion $x\mapsto x_2$ die Punkte nicht.
+Die Menge $A=\{ x_1(x), x_2(x)\}$ bestehend aus den beiden
+Koordinatenfunktionen trennt dagegen die Punkte von $S^1$, da die Punkte
+sich immer in mindestens einem Punkt unterscheiden.
+
+Man könnte auch versuchen, den Kreis in Polarkoordinaten zu beschreiben.
+Die Funktion $\varphi(x)$, die jedem Punkt $x\in S^1$ den Polarwinkel
+zuordnet, trennt sicher die Punkte des Kreises.
+Zwei verschiedene Punkte auf dem Kreis haben verschieden Polarwinkel.
+Die Menge $\{\varphi\}$ trennt also die Punkte von $S^1$.
+Allerdings ist die Funktion nicht stetig, was zwar der Definition
+nicht widerspricht aber ein Hindernis für spätere Anwendungen ist.
+\end{beispiel}
+
+
+\subsubsection{Der Satz von Stone-Weierstrass für reelle Funktionen}
+Die Beispiele von Abschnitt~\ref{buch:subsection:approximation-durch-polynome}
+haben bezeigt, dass sich reellwertige Funktionen einer reellen
+Variable durch Polynome beliebig genau approximieren lassen.
+Es wurde sogar eine Methode vorgestellt, die eine auf einem Intervall
+gleichmässig konvergente Polynomefolge produziert.
+Die Variable $x\in[a,b]$ trennt natürlich die Punkte, die Algebra der
+Polynome in der Variablen $x$ enthält also sicher Funktionen, die in
+verschiedenen Punkten des Intervalls auch verschiedene Werte annehmen.
+Nicht ganz so selbstverständlich ist aber, dass sich daraus bereits
+ergibt, dass jede beliebige Funktion sich als Polynome in $x$
+approximieren lässt.
+Dies ist der Inhalt des folgenden Satzes von Stone-Weierstrass.
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/40-eigenwerte/images/wurzel.pdf}
+\caption{Konstruktion einer monoton wachsenden Approximationsfolge für
+$\sqrt{a}$
+\label{buch:eigenwerte:fig:wurzelverfahren}}
+\end{figure}
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/40-eigenwerte/images/wurzelapprox.pdf}
+\caption{Monoton wachsende Approximation der Funktion $t\mapsto\sqrt{t}$ mit
+Polynomen $u_n(t)$ nach
+\eqref{buch:eigenwerte:eqn:wurzelapproximation}
+(links) und der Fehler der Approximation
+(rechts).
+\label{buch:eigenwerte:fig:wurzelapproximation}}
+\end{figure}
+
+\begin{satz}[Stone-Weierstrass]
+\label{buch:satz:stone-weierstrass}
+Enthält eine $\mathbb{R}$-Algebra $A$ von stetigen, rellen Funktionen
+auf einer kompakten Menge $K$ die konstanten Funktionen und trennt sie
+Punkte, d.~h.~für zwei verschiedene Punkte $x,y\in K$ gibt es
+immer eine Funktion $f\in A$ mit $f(x)\ne f(y)$, dann ist jede stetige,
+reelle Funktion auf $K$ gleichmässig approximierbar durch Funktionen
+in $A$.
+\end{satz}
+
+Für den Beweis des Satzes wird ein Hilfsresultat benötigt, welches wir
+zunächst ableiten.
+Es besagt, dass sich die Wurzelfunktion $t\mapsto\sqrt{t}$
+auf dem Interval $[0,1]$ gleichmässig
+von unten durch Polynome approximieren lässt, die in
+Abbildung~\ref{buch:eigenwerte:fig:wurzelapproximation} dargestellt
+sind.
+
+\begin{satz}
+Die rekursiv definierte Folge von Polynomen
+\begin{equation}
+u_{n+1}(t)
+=
+u_n(t) + \frac12(t-u_n(t)^2),
+\qquad
+u_0(t)=0
+\label{buch:eigenwerte:eqn:wurzelapproximation}
+\end{equation}
+ist monoton wachsend und approximiert die Wurzelfunktion $t\mapsto\sqrt{t}$
+gleichmässig auf dem Intervall $[0,1]$.
+\end{satz}
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/40-eigenwerte/images/minmax.pdf}
+\caption{Graphische Erklärung der
+Identitäten~\eqref{buch:eigenwerte:eqn:minmax} für
+$\max(f(x),g(x))$ und $\min(f(x),g(x))$.
+Die purpurrote Kurve stellt den Mittelwert von $f(x)$ und $g(x)$ dar,
+die vertikalen grünen Linien haben die Länge der Differenz $|f(x)-g(x)|$.
+Das Maximum erhält man, indem man den halben Betrag der Differenz zum
+Mittelwert hinzuaddiert, das Minimum erhält man durch Subtraktion
+der selben Grösse.
+\label{buch:eigenwerte:fig:minmax}}
+\end{figure}
+
+\begin{proof}[Beweis]
+Wer konstruieren zunächst das in
+Abbildung~\ref{buch:eigenwerte:fig:wurzelverfahren}
+visualierte Verfahren, mit dem für jede Zahl $a\in[0,1]$
+die Wurzel $\sqrt{a}$ berechnet werden kann.
+Sei $u < \sqrt{a}$ eine Approximation der Wurzel.
+Die Approximation ist der exakte Wert der Lösung, wenn $a-u^2=0$.
+In jedem anderen Fall muss $u$ um einen Betrag $d$ vergrössert werden.
+Natürlich muss immer noch $u+d<\sqrt{a}$ sein.
+Man kann die maximal zulässige Korrektur $d$ geometrisch abschätzen,
+wie dies in Abbildung~\ref{buch:eigenwerte:fig:wurzelverfahren}
+skizziert ist.
+Die maximale Steigung des Graphen der Funktion $u\mapsto u^2$ ist $2$,
+daher darf man $u$ maximal um die Hälfte der Differenz $a-u^2$ (grün)
+vergrössern, also $d=\frac12(a-u^2)$.
+Die Rekursionsformel
+\[
+u_{n+1} = u_n + d = u_n + \frac12(a-u_n^2)
+\]
+mit dem Startwert $u_0=0$ liefert daher eine
+Folge, die gegen $\sqrt{a}$ konvergiert.
+\end{proof}
+
+\begin{proof}[Beweis des Satzes von Stone-Weierstrass]
+Da $A$ eine Algebra ist, ist mit jeder Funktion $f\in A$ für jedes Polynome
+$p\in\mathbb{R}[X]$ auch $p(f)$ eine Funktion in $A$.
+\begin{enumerate}
+\item Schritt: Für jede Funktion $f\in A$ lässt sich auch $|f|$ durch
+Funktionen in $A$ beliebig genau durch eine monoton wachsende Folge
+von Funktionen approximieren.
+
+Da $A$ eine Algebra ist, ist $f^2\in A$.
+Sei ausserdem $m^2=\sup \{f(x)^2\;|\;x\in K\}$, so dass $f^2/m^2$ eine Funktion
+mit Werten im Intervall $[0,1]$ ist.
+Die Funktionen $f_n(x)=mu_n(f(x)^2/m^2)$ sind ebenfalls in $A$ und
+approximieren gleichmässig $\sqrt{f(x)^2}=|f(x)|$.
+\item Schritt: Für zwei Funktionen $f,g\in A$ gibt es eine monoton wachsende
+Folge, die $\max(f,g)$ gleichmässig beliebig genau approximiert
+und eine monoton fallende Folge, die $\min(f,g)$ gleichmässig beliebig
+genau approximiert.
+
+
+Diese Folgen können aus der Approximationsfolge für den Betrag einer
+Funktion und den Identitäten
+\begin{equation}
+\begin{aligned}
+\max(f,g) &= \frac12(f+g+|f-g|) \\
+\min(f,g) &= \frac12(f+g-|f-g|)
+\end{aligned}
+\label{buch:eigenwerte:eqn:minmax}
+\end{equation}
+gefunden werden, die in Abbildung~\ref{buch:eigenwerte:fig:minmax}
+graphisch erklärt werden.
+\item Schritt: Zu zwei beliebigen Punkten $x,y\in K$ und Werten
+$\alpha,\beta\in\mathbb{R}$ gibt es immer eine Funktion in $A$,
+die in den Punkten $x,y$ die vorgegebenen Werte $\alpha$ bzw.~$\beta$
+annimmt.
+Da $A$ die Punkte trennt, gibt es eine Funktion $f_0$ mit $f_0(x)\ne f_0(y)$.
+Dann ist die Funktion
+\[
+f(t)
+=
+\beta + \frac{f_0(t)-f_0(y)}{f_0(x)-f_0(y)}(\alpha-\beta)
+\]
+wohldefiniert und nimmt die verlangten Werte an.
+\item Schritt: Zu jeder stetigen Funktion $f\colon K\to\mathbb{R}$, jedem
+Punkt $x\in K$ und jedem $\varepsilon>0$ gibt es eine Funktion $g\in A$ derart,
+dass $g(x)=f(x)$ und $g(y) \le f(y)+\varepsilon$ für alle $y\in K$.
+
+Zu jedem $z\in K$ gibt es eine Funktion in $A$ mit
+$h_z(x)=f(x)$ und $h_z(z) \le f(z)+\frac12\varepsilon$.
+Wegen der Stetigkeit von $h_z$ gibt es eine Umgebung $V_z$ von $z$, in der
+immer noch gilt $h_z(y)\le f(y)+\varepsilon$ für $y\in V_z$.
+Wegen der Kompaktheit von $K$ kann man endlich viele Punkte $z_i$ wählen
+derart, dass die $V_{z_i}$ immer noch $K$ überdecken.
+Dann erfüllt die Funktion
+\(
+g(z) = \inf h_{z_i}
+\)
+die Bedingungen $g(x) = f(x)$ und für $z\in V_{z_i}$
+\[
+g(z) = \inf_{j} h_{z_j}(z) \le h_{z_i}(z) \le f(z)+\varepsilon.
+\]
+Ausserdem ist $g(z)$ nach dem zweiten Schritt beliebig genau durch
+Funktionen in $A$ approximierbar.
+\item Schritt: Jede stetige Funktion $f\colon K\to\mathbb{R}$ kann
+beliebig genau durch Funktionen in $A$ approximiert werden.
+Sei $\varepsilon > 0$.
+
+Nach dem vierten Schritt gibt es für jedes $y\in K$ eine Funktion $g_y$
+derart, dass $g_y(y)=f(y)$ und $g_y(x) \le f(x) + \varepsilon$ für
+$x\in K$.
+Da $g_y$ stetig ist, gilt ausserdem $g_y(x) \ge f(x) -\varepsilon$ in
+einer Umgebung $U_y$ von $y$.
+Da $K$ kompakt ist, kann man endlich viele $y_i$ derart, dass die $U_{y_i}$
+immer noch ganz $K$ überdecken.
+Die Funktion $g=\sup g_{y_i}$ erfüllt dann überall $g(x) \le f(x)+\varepsilon$,
+weil jede der Funktionen $g_y$ diese Ungleichung erfüllt.
+Ausserdem gilt für $x\in V_{x_j}$
+\[
+g(x) = \sup_i g_{x_i}(x) \ge g_{x_j}(x) \ge f(x)-\varepsilon.
+\]
+Somit ist
+\[
+|f(x)-g(x)| \le \varepsilon.
+\]
+Damit ist $f(x)$ beliebig nahe an der Funktion $g(x)$, die sich
+beliebig genau durch Funktionen aus $A$ approximieren lässt.
+\qedhere
+\end{enumerate}
+\end{proof}
+
+Im ersten Schritt des Beweises ist ganz entscheidend, dass man die
+Betragsfunktion konstruieren kann.
+Daraus leiten sich dann alle folgenden Konstruktionen ab.
+
+\subsubsection{Anwendung auf symmetrische und hermitesche Matrizen}
+Für symmetrische und hermitesche Matrizen $A$ ist bekannt, dass die
+Eigenwerte reell sind, also das Spektrum $\operatorname{A}\subset\mathbb{R}$
+ist.
+Für eine Funktion $\mathbb{R}\to \mathbb{R}$ lässt sich nach dem
+Satz~\ref{buch:satz:stone-weierstrass} immer eine Folge $p_n$ von
+approximierenden Polynomen in $x$ finden, die auf $\operatorname{Sp}(A)$
+gleichmässig konvergiert.
+Die Matrix $f(A)$ kann dann definiert werden also der Grenzwert
+\[
+f(A) = \lim_{n\to\infty} p_n(A).
+\]
+Da diese Matrizen auch diagonalisierbar sind, kann man eine Basis
+aus Eigenvektoren verwenden.
+Die Wirkung von $p_n(A)$ auf einem Eigenvektor $v$ zum Eigenwert $\lambda$
+ist
+\[
+p_n(A)v
+=
+(a_kA^k + a_{k-1}A^{k-1}+\dots +a_2A^2+a_1A+a_0I)v
+=
+(a_k\lambda^k + a_{k-1}\lambda^{k-1}+\dots + a_2\lambda^2 + a_1\lambda + a_0)v
+=
+p_n(\lambda)v.
+\]
+Im Grenzwert wirkt $f(A)$ daher durch Multiplikation eines Eigenvektors
+mit $f(\lambda)$, die Matrix $f(A)$ hat in der genannten Basis die
+Diagonalform
+\[
+A=\begin{pmatrix}
+\lambda_1& & & \\
+ &\lambda_2& & \\
+ & &\ddots& \\
+ & & &\lambda_n
+\end{pmatrix}
+\qquad\Rightarrow\qquad
+f(A)=\begin{pmatrix}
+f(\lambda_1)& & & \\
+ &f(\lambda_2)& & \\
+ & &\ddots& \\
+ & & &f(\lambda_n)
+\end{pmatrix}.
+\]
+
+\begin{satz}
+\label{buch:eigenwerte:satz:spektralsatz}
+Ist $A$ symmetrische oder selbstadjungiert Matrix und $f$ eine Funktion
+auf dem Spektrum $\operatorname{Sp}(A)$ von $A$.
+Dann gibt es genau eine Matrix $f(A)$, die Grenzwert jeder beliebigen
+Folge $p_n(A)$ für Polynomfolgen, die $\operatorname{Sp}(A)$ gleichmässig
+gegen $f$ konvergieren.
+\end{satz}
+
+\subsubsection{Unmöglichkeit der Approximation von $z\mapsto \overline{z}$
+in $\mathbb{C}[z]$}
+Der Satz~\ref{buch:satz:stone-weierstrass} von Stone-Weierstrass für
+reelle Funktionen gilt nicht für komplexe Funktionen.
+In diesem Abschnitt zeigen wir, dass sich die Funktion $z\mapsto\overline{z}$
+auf der Einheitskreisscheibe $K=\{z\in\mathbb{C}\;|\; |z|\le 1\}$ nicht
+gleichmässig durch Polynome $p(z)$ mit komplexen Koeffizienten approximieren
+lässt.
+
+Wäre eine solche Approximation möglich, dann könnte man $\overline{z}$
+auch durch eine Potenzreihe
+\[
+\overline{z}
+=
+\sum_{k=0}^\infty a_kz^k
+\]
+darstellen.
+Das Wegintegral beider Seiten über den Pfad $\gamma(t) = e^{it}$
+in der komplexen Ebene ist
+\begin{align*}
+\oint_\gamma z^k\,dz
+&=
+\int_0^{2\pi} e^{ikt} ie^{it}\,dt
+=
+i\int_0^{2\pi} e^{it(k+1)}\,dt
+=
+i\biggl[ \frac{1}{i(k+1)} e^{it(k+1)}\biggr]_0^{2\pi}
+=
+0
+\\
+\oint_\gamma
+\sum_{k=0}^\infty a_kz^k
+\,dz
+&=
+\sum_{k=0}^\infty a_k \oint_\gamma z^k\,dz
+=
+\sum_{k=0}^\infty a_k\cdot 0
+=
+0
+\\
+\oint_\gamma \overline{z}\,dz
+&=
+\int_0^{2\pi} e^{it} ie^{it}\,dt
+=
+i\int_0^{2\pi} \,dt = 2\pi i,
+\end{align*}
+dabei wurde $\overline{\gamma}(t)=e^{-it}$ verwendet.
+Insbesondere widersprechen sich die beiden Integrale.
+Die ursprüngliche Annahmen, $\overline{z}$ lasse sich durch Polynome
+gleichmässig approximieren, muss daher verworfen werden.
+
+\subsubsection{Der Satz von Stone-Weierstrass für komplexe Funktionen}
+Der Satz von Stone-Weierstrass kann nach dem vorangegangene Abschnitt
+also nicht gelten.
+Um den Beweis des Satzes~\ref{buch:satz:stone-weierstrass}
+auf komplexe Zahlen zu übertragen, muss im ersten Schritt ein Weg
+gefunden werden, den Betrag einer Funktion zu approximieren.
+
+Im reellen Fall geschah dies, indem zunächst eine Polynom-Approximation
+für die Quadratwurzel konstruiert wurde, die dann auf das Quadrat einer
+Funktion angewendet wurde.
+Der Betrag einer komplexen Zahl $z$ ist aber nicht allein aus $z$
+berechenbar, man braucht in irgend einer Form Zugang zu Real-
+und Imaginärteil.
+Zum Beispiel kann man Real- und Imaginärteil als
+$\Re z= \frac12(z+\overline{z})$ und $\Im z = \frac12(z-\overline{z})$
+bestimmen.
+Kenntnis von Real- und Imaginärteil ist als gleichbedeutend mit
+der Kenntnis der komplex Konjugierten $\overline{z}$.
+Der Betrag lässt sich daraus als $|z|^2 = z\overline{z}$ finden.
+Beide Beispiele zeigen, dass man den im Beweis benötigten Betrag
+nur dann bestimmen kann, wenn mit jeder Funktion aus $A$ auch die
+komplex konjugierte Funktion zur Verfügung steht.
+
+\begin{satz}[Stone-Weierstrass]
+Enthält eine $\mathbb{C}$-Algebra $A$ von stetigen, komplexwertigen
+Funktionen auf einer kompakten Menge $K$ die konstanten Funktionen,
+trennt sie Punkte und ist ausserdem mit jeder Funktion $f\in A$ auch
+die komplex konjugiert Funktion $\overline{f}\in A$,
+dann lässt sich jede stetige, komplexwertige Funktion
+auf $K$ gleichmässig durch Funktionen aus $A$ approximieren.
+\end{satz}
+
+Mit Hilfe der konjugiert komplexen Funktion lässt sich immer eine
+Approximation für die Betragsfunktion finden, so dass sich der
+Beweis des reellen Satzes von Stone-Weierstrass übertragen lässt.
+
+%
+% Normale Matrizen
+%
+\subsection{Normale Matrizen
+\label{buch:subsection:normale-matrizen}}
+Aus dem Satz von Stone-Weierstrass für komplexe Matrizen kann man
+jetzt einen Spektralsätze für eine etwas grössere Klasse von Matrizen
+ableiten, als im Satz~\ref{buch:eigenwerte:satz:spektralsatz}
+möglich war.
+Der Satz besagt, dass für eine beliebige Funktion $f$ auf dem Spektrum
+$\operatorname{Sp}(A)$ eine Folge von auf $\operatorname{Sp}(A)$
+gleichmässig konvergenten, approximierenden Polynomen
+$p_n(z,\overline{z})$ gefunden werden kann.
+Doch wie soll jetzt aus dieser Polynomfolge ein Kandidat von $f(A)$
+gefunden werden?
+
+Zunächst stellt sich die Frage, was für die Variable $\overline{z}$
+eingesetzt werden soll.
+$1\times 1$-Matrizen sind notwendigerweise diagonal, also muss
+man in diesem Fall die Matrix $\overline{A}$ für die Variable
+$\overline{z}$ eingesetzt werden.
+Dies erklärt aber noch nicht, wie für $n\times n$-Matrizen
+vorzugehen ist, wenn $n>1$ ist.
+
+Die Notwendigkeit, die Variable $\overline{z}$ hinzuzunehmen
+ergab sich aus der Anforderung, dass der Betrag aus $|z|^2=z\overline{z}$
+konstruiert werden können muss.
+Insbesondere muss beim Einsetzen eine Matrix entstehen, die nur
+positive Eigenwerte hat.
+Für eine beliebige komplexe $n\times n$-Matrix $A$ ist aber
+$A\overline{A}$ nicht notwendigerweise positiv, wie das Beispiel
+\[
+A
+=
+\begin{pmatrix}0&i\\i&0\end{pmatrix}
+\qquad
+\Rightarrow
+\qquad
+A\overline{A}
+=
+\begin{pmatrix}0&i\\-i&0\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}0&-i\\i&0\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+-1&0\\
+ 0&-1
+\end{pmatrix}
+=
+-I
+\]
+zeigt.
+Eine positive Matrix entsteht dagegen immer, wenn man statt
+$A$ die Adjungierte $A^*=\overline{A}^t$ verwendet.
+
+Die Substitution von $A$ für $z$ und $A^*$ für $\overline{z}$
+in einem Polynom $p(z,\overline{z})$ ist nicht unbedingt eindeutig.
+Schon das Polynom $p(z,\overline{z})=z\overline{z}$ kann man auch
+als $\overline{z}z$ schreiben.
+Damit die Substition eindeutig wird, muss man also fordern, dass
+$AA^* = A^*A$ ist.
+
+\begin{definition}
+Eine Matrix $A\in M_n(\mathbb{C})$ heisst {\em normal}, wenn $AA^*=A^*A$ gilt.
+\end{definition}
+
+\subsubsection{Beispiele normaler Matrizen}
+
+\begin{enumerate}
+\item
+Hermitesche und Antihermitesche Matrizen sind normal, denn solche
+Matrizen erfüllen $A^*=\pm A$ und damit
+\(
+AA^* = \pm A^2 = A^*A.
+\)
+\item
+Symmetrische und antisymmetrische Matrizen sind normal,
+denn aus $A=A^t$ folgt $A^*=\overline{A}^t$ und damit
+\begin{align*}
+AA^* &= A\overline{A}^t =
+\\
+A^*A &=
+\end{align*}
+\item
+Unitäre Matrizen $U$ sind normal, das $UU^*=I=U^*U$ gilt.
+\item
+Orthogonale Matrizen sind normal wegen $O(n) = U(n) \cap M_n(\mathbb{R})$.
+\end{enumerate}
+
+Jede Matrix lässt sich durch Wahl einer geeigneten Basis in Jordansche
+Normalform bringen.
+Allerdings sind Jordan-Blöcke keine normalen Matrizen, wie der folgende
+Satz zeigt.
+
+\begin{satz}
+Eine Dreiecksmatrix ist genau dann normal, wenn sie diagonal ist.
+\end{satz}
+
+\begin{proof}[Beweis]
+Sei $A$ eine obere Dreiecksmatrix, das Argument für eine untere Dreiecksmatrix
+funktioniert gleich.
+Wir berechnen ein Diagonalelement für beide Produkte $AA^*$ und $A^*A$.
+Dazu brauchen wir die Matrixelemente von $A$ und $A^*$.
+Bezeichnen wir die Matrixelemente von $A$ mit $a_{ij}$, dann hat $A^*$
+die Matrixelemente $(A^*)_{ij}=\overline{a}_{ji}$.
+Damit kann man die Diagonalelemente der Produkte als
+\begin{align*}
+(AA^*)_{ii}
+&=
+\sum_{j=1}^n a_{ij}\overline{a}_{ij}
+=
+\sum_{j=i}^n |a_{ij}|^2
+\\
+(A^*A)_{ii}
+&=
+\sum_{j=1}^n \overline{a}_{ji}a_{ji}
+=
+\sum_{j=1}^i |a_{ji}|^2
+\end{align*}
+ausrechnen.
+Der obere Ausdruck ist die quadrierte Länge der Zeile $i$ der Matrix $A$,
+der untere ist die quadrierte Länge der Spalte $i$.
+Da die Matrix eine obere Dreiecksmatrix ist, hat die erste Spalte höchstens
+ein einziges von $0$ verschiedenes Element.
+Daher kann auch die erste Zeile höchstens dieses eine Elemente haben.
+Die Matrix hat daher Blockstruktur mit einem $1\times 1$-Block in der
+linken obere Ecke und einem $n-1$-dimensionalen Block für den Rest.
+Durch Wiederholen des Arguments für den $(n-1)\times (n-1)$-Block
+kann man so schrittweise schliessen, dass die Matrix $A$ diagonal sein muss.
+\end{proof}
+
+
+\begin{satz}
+Sind $A$ und $B$ normale Matrizen und $AB^*=B^*A$, dann sind auch $A+B$
+und $AB$ normal.
+\end{satz}
+
+\begin{proof}[Beweis]
+Zunächst folgt aus $AB^*=B^*A$ auch
+$A^*B = (B^*A)^* = (AB^*)^* = BA^*$.
+Der Beweis erfolgt durch Nachrechnen:
+\begin{align*}
+(A+B)(A+B)^*
+&=
+AA^* + AB^* + BA^*+BB^*
+\\
+(A+B)^*(A+B)
+&=
+A^*A + A^*B + B^*A + B^*B
+\end{align*}
+Die ersten und letzten Terme auf der rechten Seite stimmen überein, weil
+$A$ und $B$ normal sind.
+Die gemischten Terme stimmen überein wegen der Vertauschbarkeit von
+$A$ und $B^*$.
+
+Für das Produkt rechnet man
+\begin{align*}
+(AB)(AB)^*
+&= ABB^*A^* = AB^*BA^*
+= B^*AA^*B
+=
+B^*A^*AB
+=
+(AB)^*(AB),
+\end{align*}
+was zeigt, dass auch $AB$ normal ist.
+\end{proof}
+
+\subsubsection{Äquivalente Bedingungen}
+Es gibt eine grosse Zahl äquivalenter Eigenschaften für normale Matrizen.
+Die folgenden Eigenschaften sind äquivalent:
+\begin{enumerate}
+\item
+Die Matrix $A$ ist mit einer unitären Matrix diagonalisierbar
+\item
+Es gibt eine orthonormale Basis von Eigenvektoren von $A$ für $\mathbb{C}^n$
+\item
+Für jeden Vektor $x\in\mathbb{C}^n$ gilt $\|Ax\|=\|A^*x\|$
+\item
+Die Forbenius-Norm der Matrix $A$ kann mit den Eigenwerten $\lambda_i$
+von $A$ berechnet werden:
+$\operatorname{Spur}(A^*A) = \sum_{i=1}^n |\lambda_i|^2$
+\item
+Der hermitesche Teil $\frac12(A+A^*)$ und der antihermitesche Teil
+$\frac12(A-A^*)$ von $A$ vertauschen.
+\item
+$A^*$ ist ein Polynom vom Grad $n-1$ in $A$.
+\item
+Es gibt eine unitäre Matrix $U$ derart, dass $A^*=AU$
+\item
+Es gibt eine Polarzerlegugn $A=UP$ mit einer unitären Matrix $U$ und
+einer postiv semidefiniten Matrix $P$, die untereinander vertauschen.
+\item
+Es gibt eine Matrix $N$ mit verschiedenen Eigenwerten, mit denen $A$
+vertauscht.
+\item
+Wenn $A$ die (absteigend geordneten) singulärwerte $\sigma_i$ und
+die absteigend geordneten Eigenwerte $\lambda_i$ hat,
+dann it $\sigma_i=|\lambda_i|$.
+\end{enumerate}
+
+
+
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4001.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4001.tex
index 2fab61a..dd82067 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4001.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4001.tex
@@ -2,7 +2,7 @@ Verwenden Sie die Matrixdarstellung komplexer Zahlen, um $i^i$ zu
berechnen.
\begin{hinweis}
-Verwenden Sie die eulersche Formel um $\log J$ zu bestimmen.
+Verwenden Sie die Eulersche Formel um $\log J$ zu bestimmen.
\end{hinweis}
\begin{loesung}
@@ -14,11 +14,11 @@ Zunächst erinnern wir an die Eulersche Formel
=
\sum_{k=0}^\infty \frac{t^k J^k}{k!}
=
-\sum_{i=0}^\infty \frac{t^{2i}(-1)^i}{(2i)!}\cdot E
+\sum_{i=0}^\infty \frac{t^{2i}(-1)^i}{(2i)!}\cdot I
+
\sum_{i=0}^\infty \frac{t^{2i+1}(-1)^i}{(2i+1)!}\cdot J
=
-\cos t\cdot E
+\cos t\cdot I
+
\sin t\cdot J.
\]
@@ -49,7 +49,7 @@ J = \begin{pmatrix}
Als nächstes müssen wir $J\log J$ berechnen.
Aus \eqref{4001:logvalue} folgt
\[
-J\log J = J\cdot \frac{\pi}2J = - \frac{\pi}2 \cdot E.
+J\log J = J\cdot \frac{\pi}2J = - \frac{\pi}2 \cdot I.
\]
Darauf ist die Exponentialreihe auszuwerten, also
\[
@@ -57,7 +57,7 @@ J^J
=
\exp (J\log J)
=
-\exp(-\frac{\pi}2 E)
+\exp(-\frac{\pi}2 I)
=
\exp
\begin{pmatrix}
@@ -70,7 +70,7 @@ e^{-\frac{\pi}2}&0\\
0&e^{-\frac{\pi}2}
\end{pmatrix}
=
-e^{-\frac{\pi}2} E.
+e^{-\frac{\pi}2} I.
\]
Als komplexe Zahlen ausgedrückt folgt also $i^i = e^{-\frac{\pi}2}$.
\end{loesung}
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4003.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4003.tex
index 3cd9959..b749356 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4003.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4003.tex
@@ -78,11 +78,11 @@ Ab_1 =
3b_1
\]
ab.
-Diesen Vektor können wir auch finden, indem wir $\mathcal{J}(A-eE)$
+Diesen Vektor können wir auch finden, indem wir $\mathcal{J}(A-2I)$
bestimmen.
-Die vierte Potenz von $A-2E$ ist
+Die vierte Potenz von $A-2I$ ist
\begin{equation}
-(A-2E)^4
+(A-2I)^4
=
\begin{pmatrix}
0& 0& 0& 0\\
@@ -108,13 +108,13 @@ b_4
=
\begin{pmatrix}0\\0\\1\\2\end{pmatrix}
\]
-für den Kern $\mathcal{K}(A-2E)$ ablesen.
-Da $\lambda=2$ der einzige andere Eigenwert ist, muss $\mathcal{K}(A-2E)
-= \mathcal{J}(A-3E)$ sein.
-Dies lässt sich überprüfen, indem wir die vierte Potenz von $A-2E$
+für den Kern $\mathcal{K}(A-2I)$ ablesen.
+Da $\lambda=2$ der einzige andere Eigenwert ist, muss $\mathcal{K}(A-2I)
+= \mathcal{J}(A-3I)$ sein.
+Dies lässt sich überprüfen, indem wir die vierte Potenz von $A-2I$
berechnen, sie ist
\[
-(A-2E)^4
+(A-2I)^4
=
\begin{pmatrix}
79& -26& 152& -152\\
@@ -124,7 +124,7 @@ berechnen, sie ist
\end{pmatrix}.
\]
Die Spaltenvektoren lassen sich alle durch die Vektoren $b_2$, $b_3$
-und $b_4$ ausdrücken, also ist $\mathcal{J}(A-2E)=\langle b_2,b_3,b_4\rangle$.
+und $b_4$ ausdrücken, also ist $\mathcal{J}(A-2I)=\langle b_2,b_3,b_4\rangle$.
Indem die Vektoren $b_i$ als Spalten in eine Matrix $T$ schreibt, kann man
jetzt berechnen, wie die Matrix der linearen Abbildung in dieser neuen
@@ -154,16 +154,16 @@ A_1
\end{pmatrix}
\]
in der rechten unteren Ecke hat den dreifachen Eigenwert $2$,
-und die Potenzen von $A_1-2E$ sind
+und die Potenzen von $A_1-2I$ sind
\[
-A_1-2E
+A_1-2I
\begin{pmatrix}
-15 & 5& 29\\
-27 & 9& 51\\
-3 & 1& 6
\end{pmatrix}
,\qquad
-(A_1-2E)^2
+(A_1-2I)^2
=
\begin{pmatrix}
3 & -1 & -6\\
@@ -171,10 +171,10 @@ A_1-2E
0 & 0 & 0\\
\end{pmatrix}
,\qquad
-(A_1-2E)^3=0.
+(A_1-2I)^3=0.
\]
Für die Jordan-Normalform brauchen wir einen von $0$ verschiedenen
-Vektor im Kern von $(A_1-2E)^2$, zum Beispiel den Vektor mit den
+Vektor im Kern von $(A_1-2I)^2$, zum Beispiel den Vektor mit den
Komponenten $1,3,1$.
Man beachte aber, dass diese Komponenten jetzt in der neuen Basis
$b_2,\dots,b_4$ zu verstehen sind, d.~h.~der Vektor, den wir suchen, ist
@@ -185,7 +185,7 @@ b_1+ 3b_2+b_3
=
\begin{pmatrix}1\\3\\1\\2\end{pmatrix}.
\]
-Jetzt berechnen wir die Bilder von $c_3$ unter $A-2E$:
+Jetzt berechnen wir die Bilder von $c_3$ unter $A-2I$:
\[
c_2
=
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4004.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4004.tex
new file mode 100644
index 0000000..5940b46
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4004.tex
@@ -0,0 +1,72 @@
+Berechnen Sie $\sin At$ für die Matrix
+\[
+A=\begin{pmatrix}
+\omega& 1 \\
+ 0 &\omega
+\end{pmatrix}.
+\]
+Kontrollieren Sie Ihr Resultat, indem Sie den Fall $\omega = 0$ gesondert
+ausrechnen.
+\begin{hinweis}
+Schreiben Sie $A=\omega I + N$ mit einer nilpotenten Matrix.
+\end{hinweis}
+
+\begin{loesung}
+Man muss $At$ in die Potenzreihe
+\[
+\sin z = z - \frac{z^3}{3!} + \frac{z^5}{5!} - \frac{z^7}{7!} + \dots
+\]
+für die Sinus-Funktion einsetzen.
+Mit der Schreibweise $A=\omega I + N$, wobei $N^2=0$ können die Potenzen etwas
+leichter berechnet werden:
+\begin{align*}
+A^0 &= I
+\\
+A^1 &= \omega I + N
+\\
+A^2 &= \omega^2 I + 2\omega N
+\\
+A^3 &= \omega^3 I + 3\omega^2 N
+\\
+A^4 &= \omega^4 I + 4\omega^3 N
+\\
+&\phantom{a}\vdots
+\\
+A^k &= \omega^k I + k\omega^{k-1} N
+\end{align*}
+Damit kann man jetzt $\sin At$ berechnen:
+\begin{align}
+\sin At
+&=
+At - \frac{A^3t^3}{3!} + \frac{A^5t^5}{5!} - \frac{A^7t^7}{7!}
+\dots
+\notag
+\\
+&=
+\biggl(
+\omega t - \frac{\omega^3t^3}{3!} + \frac{\omega^5t^5}{5!} - \frac{\omega^7t^7}{7!}
++\dots
+\biggr)I
++
+\biggl(
+t -\frac{3\omega^2t^3}{3!} + \frac{5\omega^4t^5}{5!} - \frac{7\omega^6t^7}{7!}+\dots
+\biggr)N
+\notag
+\\
+&=
+I\sin\omega t
++tN\biggl(1-\frac{\omega^2t^2}{2!} +\frac{\omega^4t^4}{4!}
+- \frac{\omega^6t^6}{6!}
++\dots\biggr)
+\notag
+\\
+&=I\sin\omega t + tN\cos\omega t.
+\label{4004:resultat}
+\end{align}
+Im Fall $\omega=0$ ist $A=N$ und $A^2=0$, so dass
+\[
+\sin At = tN,
+\]
+dies stimmt mit \eqref{4004:resultat} für $\omega=0$ überein, da
+$\cos\omega t = \cos 0=1$ in diesem Fall.
+\end{loesung}
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4005.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4005.tex
new file mode 100644
index 0000000..ec76c34
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4005.tex
@@ -0,0 +1,151 @@
+Rechnen Sie nach, dass die Matrix
+\[
+A
+=
+\begin{pmatrix}
+2&1&0\\
+0&2&1\\
+1&0&2
+\end{pmatrix}
+\]
+normal ist.
+\begin{teilaufgaben}
+\item
+Berechnen Sie die Eigenwerte, indem Sie das charakteristische Polynom
+von $A$ und seine Nullstellen bestimmen.
+\item
+Das Polynom
+\[
+p(z,\overline{z})
+=
+\frac{(3-\sqrt{3})z\overline{z}-9(1-\sqrt{3})}{6}
+\]
+hat die Eigenschaft, dass
+\begin{align*}
+p(\lambda,\lambda) &= |\lambda|
+\end{align*}
+für alle drei Eigenwerte von $A$.
+Verwenden Sie dieses Polynom, um $B=|A|$ zu berechen.
+\item
+Überprüfen Sie Ihr Resultat, indem Sie mit einem Computeralgebra-Programm
+die Eigenwerte von $B$ bestimmen.
+\end{teilaufgaben}
+
+\begin{loesung}
+Die Matrix $A$ ist von der Form $2I+O$ mit $O\in\operatorname{SO}(3)$,
+für solche Matrizen wurde gezeigt, dass sie normal sind.
+Man kann aber auch direkt nachrechnen:
+\begin{align*}
+AA^t
+&=
+\begin{pmatrix}
+2&1&0\\
+0&2&1\\
+1&0&2
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
+2&0&1\\
+1&2&0\\
+0&1&2
+\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+5&2&2\\
+2&5&2\\
+2&2&5
+\end{pmatrix}
+\\
+A^tA
+&=
+\begin{pmatrix}
+2&0&1\\
+1&2&0\\
+0&1&2
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
+2&1&0\\
+0&2&1\\
+1&0&2
+\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+5&2&2\\
+2&5&2\\
+2&2&5
+\end{pmatrix}
+\end{align*}
+Es gilt also $AA^t=A^tA$, die Matrix ist also normal.
+\begin{teilaufgaben}
+\item Das charakteristische Polynom ist
+\begin{align}
+\chi_A(\lambda)
+&=\left|
+\begin{matrix}
+2-\lambda & 1 & 0  \\
+ 0 & 2-\lambda & 1 \\
+ 1 & 0 & 2-\lambda
+\end{matrix}
+\right|
+=
+(2-\lambda)^3+1
+\label{4005:charpoly}
+\\
+&=-\lambda^3 -6\lambda^2 + 12\lambda +9.
+\notag
+\end{align}
+Mit einem Taschenrechner kann man die Nullstellen finden,
+aber man kann das auch die Form \eqref{4005:charpoly}
+des charakteristischen Polynoms direkt faktorisieren:
+\begin{align*}
+\chi_A(\lambda)
+&=
+(2-\lambda)^3+1
+\\
+&=
+((2-\lambda)+1)
+((2-\lambda)^2 -(2-\lambda)+1)
+\\
+&=
+(3-\lambda)
+(\lambda^2-3\lambda +4-2+\lambda +1)
+\\
+&=
+(3-\lambda)
+(\lambda^2-2\lambda +3)
+\end{align*}
+Daraus kann man bereits einen Eigenwert $\lambda=3$ ablesen,
+die weiteren Eigenwerte sind die Nullstellen des zweiten Faktors, die
+man mit der Lösungsformel für quadratische Gleichungen finden kann:
+\begin{align*}
+\lambda_{\pm}
+&=
+\frac{3\pm\sqrt{9-12}}{2}
+=
+\frac{3}{2} \pm\frac{\sqrt{-3}}{2}
+=
+\frac{3}{2} \pm i\frac{\sqrt{3}}{2}
+\end{align*}
+\item
+Wir müssen $z=A$ und $\overline{z}=A^t$ im Polynom $p(z,\overline{z})$
+substituieren und erhalten
+\begin{align*}
+B
+&=
+\frac{3-\sqrt{3}}6 \begin{pmatrix}5&2&2\\2&5&2\\2&2&5\end{pmatrix}
++\frac{\sqrt{3}-1}{2}I
+\\
+&=
+\begin{pmatrix}
+ 2.1547005& 0.42264973& 0.42264973 \\
+ 0.4226497& 2.15470053& 0.42264973 \\
+ 0.4226497& 0.42264973& 2.15470053
+\end{pmatrix}
+\end{align*}
+\item
+Tatsächlich gibt die Berechnung der Eigenwerte
+den einfachen Eigenwert $\mu_0=3=|\lambda_0|$
+und
+den doppelten Eigenwert $\mu_{\pm} = \sqrt{3}=1.7320508=|\lambda_{\pm}|$.
+\qedhere
+\end{teilaufgaben}
+\end{loesung}
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4006.maxima b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4006.maxima
new file mode 100644
index 0000000..9c97a2b
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4006.maxima
@@ -0,0 +1,121 @@
+/*
+ * 4006.maxima
+ *
+ * (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+ */
+
+A: matrix([ a+b*%i, 1, 0, 0 ],
+ [ 0, a+b*%i, 0, 0 ],
+ [ 0, 0, a-b*%i, 1 ],
+ [ 0, 0, 0, a-b*%i ]);
+
+expand(charpoly(A, x));
+
+S: (1/sqrt(2)) * matrix([ 1, -%i, 0, 0 ],
+ [ 0, 0, 1, -%i ],
+ [ 1, %i, 0, 0 ],
+ [ 0, 0, 1, %i ]);
+
+B: expand(invert(S).A.S);
+
+
+C: subst(2, a, B);
+C: subst(3, b, C);
+A: subst(2, a, A);
+A: subst(3, b, A);
+
+U: matrix([ 1, 0, 1, 0 ],
+ [ 0, 1, 1, 2 ],
+ [ 0, 0, 1, 0 ],
+ [ 0, 0, 0, 1 ]);
+V: matrix([ 1, 0, 0, 0 ],
+ [ 0, 1, 0, 0 ],
+ [ 0, 1, 1, 0 ],
+ [ 1, 0, 0, 1 ]);
+T: U.V;
+invert(T);
+
+D: T.C.invert(T);
+
+p: expand(charpoly(D, x));
+
+factor(p);
+
+lambda: 2+3*%i;
+
+Dlambda: ratsimp(expand(D - lambda * identfor(D)));
+rank(Dlambda);
+/* D2: expand(Dlambda.Dlambda); */
+/* rank(D2); */
+
+load(functs);
+
+/*
+E: Dlambda;
+E[1]: (rational(1/E[1,1]))*E[1]$
+E[2]: E[2] - E[2,1] * E[1]$
+E[3]: E[3] - E[3,1] * E[1]$
+E[4]: E[4] - E[4,1] * E[1]$
+E: ratsimp(E)$
+
+E[2]: (rational(1/E[2,2])) * E[2]$
+E[3]: E[3] - E[3,2] * E[2]$
+E[4]: E[4] - E[4,2] * E[2]$
+E: ratsimp(E)$
+
+E[3]: (rational(1/E[3,3])) * E[3]$
+E[4]: E[4] - E[4,3] * E[3]$
+E: ratsimp(E)$
+
+E[2]: E[2] - E[2,3] * E[3]$
+E[1]: E[1] - E[1,3] * E[3]$
+E: ratsimp(E)$
+
+E[1]: E[1] - E[1,2] * E[2]$
+E: ratsimp(E)$
+
+E;
+*/
+
+b1: matrix([1+%i],[2+2*%i],[%i],[1]);
+ratsimp(D.b1 - lambda*b1);
+
+G: Dlambda;
+G: addcol(G, b1);
+G[1]: (rational(1/G[1,1]))*G[1]$
+G[2]: G[2] - G[2,1] * G[1]$
+G[3]: G[3] - G[3,1] * G[1]$
+G[4]: G[4] - G[4,1] * G[1]$
+G: ratsimp(G)$
+
+G[2]: (rational(1/G[2,2])) * G[2]$
+G[3]: G[3] - G[3,2] * G[2]$
+G[4]: G[4] - G[4,2] * G[2]$
+G: ratsimp(G)$
+
+G[3]: (rational(1/G[3,3])) * G[3]$
+G[4]: G[4] - G[4,3] * G[3]$
+G: ratsimp(G)$
+
+G[2]: G[2] - G[2,3] * G[3]$
+G[1]: G[1] - G[1,3] * G[3]$
+G: ratsimp(G)$
+
+G[1]: G[1] - G[1,2] * G[2]$
+G: ratsimp(G)$
+
+G;
+
+b2: matrix([ G[1,5] ], [ G[2,5] ], [ G[3,5] ], [ G[4,5] ]);
+
+expand(D.b2 - lambda * b2 - b1);
+
+c1: 2 * realpart(b1);
+d1: 2 * imagpart(b1);
+c2: 2 * realpart(b2);
+d2: 2 * imagpart(b2);
+
+D.c1 - 2 * c1 + 3 * d1;
+D.d1 - 3 * c1 - 2 * d1;
+D.c2 - 2 * c2 + 3 * d2 - c1;
+D.d2 - 3 * c2 - 2 * d2 - d1;
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4006.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4006.tex
new file mode 100644
index 0000000..7ccc065
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/uebungsaufgaben/4006.tex
@@ -0,0 +1,97 @@
+Man findet eine Basis, in der die Matrix
+\[
+A=\begin{pmatrix*}[r]
+ -5& 2& 6& 0\\
+-11& 12& -3& -15\\
+ -7& 0& 9& 4\\
+ 0& 5& -7& -8
+\end{pmatrix*}
+\]
+die relle Normalform bekommt.
+
+\begin{loesung}
+Das charakteristische Polynom der Matrix ist
+\[
+\chi_{A}(\lambda)
+=
+\lambda^4-8\lambda^3+42\lambda^2-104\lambda+169
+=
+(\lambda^2-4\lambda+13)^2.
+\]
+Es hat die doppelten Nullstellen
+\[
+\lambda_\pm
+=
+2\pm \sqrt{4-13}
+=
+2\pm \sqrt{-9}
+=
+2\pm 3i.
+\]
+Zur Bestimmung der Basis muss man jetzt zunächst den Kern von
+$A_+=A-\lambda_+I$ bestimmen, zum Beispiel mit Hilfe des Gauss-Algorithmus,
+man findet
+\[
+b_1
+=
+\begin{pmatrix}
+1+i\\
+2+2i\\
+i\\
+1
+\end{pmatrix}.
+\]
+Als nächstes braucht man einen Vektor $b_1\in \ker A_+^2$, der
+$b_1$ auf $b_1+\lambda_+b_2$ abbildet.
+Durch Lösen des Gleichungssystems $Ab_2-\lambda_+ b_2=b_1$ findet man
+\[
+b_2
+=
+\begin{pmatrix}
+2-i\\3\\2\\0
+\end{pmatrix}
+\qquad\text{und damit weiter}\qquad
+\overline{b}_1
+=
+\begin{pmatrix}
+1-i\\
+2-2i\\
+-i\\
+1
+\end{pmatrix},\quad
+\overline{b}_2
+=
+\begin{pmatrix}
+2+i\\3\\2\\0
+\end{pmatrix}.
+\]
+Als Basis für die reelle Normalform von $A$ kann man jetzt die Vektoren
+\begin{align*}
+c_1
+&=
+b_1+\overline{b}_1 = \begin{pmatrix}2\\4\\0\\2\end{pmatrix},&
+d_1
+&=
+\frac{1}{i}(b_1-\overline{b}_1) = \begin{pmatrix}2\\4\\2\\0\end{pmatrix},&
+c_2
+&=
+b_2+\overline{b}_2 = \begin{pmatrix}4\\6\\4\\0\end{pmatrix},&
+d_2
+&=
+\frac{1}{i}(b_2-\overline{b}_2) = \begin{pmatrix}-2\\0\\0\\0\end{pmatrix}
+\end{align*}
+verwenden.
+In dieser Basis hat $A$ die Matrix
+\[
+A'
+=
+\begin{pmatrix*}[r]
+ 2& 3& 1& 0\\
+-3& 2& 0& 1\\
+ 0& 0& 2& 3\\
+ 0& 0&-3& 2
+\end{pmatrix*},
+\]
+wie man einfach nachrechnen kann.
+\end{loesung}
+
diff --git a/buch/chapters/50-permutationen/transpositionen.tex b/buch/chapters/50-permutationen/transpositionen.tex
index 604e010..748b2e9 100644
--- a/buch/chapters/50-permutationen/transpositionen.tex
+++ b/buch/chapters/50-permutationen/transpositionen.tex
@@ -111,7 +111,7 @@ Permutationen.
\end{definition}
Die alternierende Gruppe $A_n$ ist tatsächlich eine Untergruppe.
-Zunächst ist $\operatorname{sign}(e)=(-1)^0=1$, also ist $e\in A_n$.
+Zunächst ist $\operatorname{sgn}(e)=(-1)^0=1$, also ist $e\in A_n$.
Es wurde schon gezeigt, dass mit jedem Element $\sigma\in A_n$ auch
das inverse Element $\sigma^{-1}\in A_n$ ist.
Es muss aber noch sichergestellt werden, dass das Produkt von zwei
@@ -120,17 +120,17 @@ geraden Transpositionen wieder gerade ist:
\begin{aligned}
\sigma_1,\sigma_2&\in A_n
&\Rightarrow&&
-\operatorname{sign}(\sigma_1)
+\operatorname{sgn}(\sigma_1)
&=
-\operatorname{sign}(\sigma_2)
+\operatorname{sgn}(\sigma_2)
=
1
\\
&&\Rightarrow&&
-\operatorname{sign}(\sigma_1\sigma_2)
+\operatorname{sgn}(\sigma_1\sigma_2)
&=
-\operatorname{sign}(\sigma_1)
-\operatorname{sign}(\sigma_2)
+\operatorname{sgn}(\sigma_1)
+\operatorname{sgn}(\sigma_2)
=
1\cdot 1=1
&&\Rightarrow&
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/chapter.tex b/buch/chapters/60-gruppen/chapter.tex
index d07db3f..3b1abc1 100644
--- a/buch/chapters/60-gruppen/chapter.tex
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/chapter.tex
@@ -7,11 +7,41 @@
\label{buch:chapter:matrizengruppen}}
\lhead{Matrizengruppen}
\rhead{}
+Matrizen können dazu verwendet werden, Symmetrien von geometrischen oder
+physikalischen Systemen zu beschreiben.
+Neben diskreten Symmetrien wie zum Beispiel Spiegelungen gehören dazu
+auch kontinuierliche Symmetrien wie Translationen oder Invarianz einer
+phyisikalischen Grösse über die Zeit.
+Solche Symmetrien müssen durch Matrizen beschrieben werden können,
+die auf stetige oder sogar differenzierbare Art von der Zeit abhängen.
+Die Menge der Matrizen, die zur Beschreibung solcher Symmetrien benutzt
+werden, muss also eine zusätzliche Struktur haben, die ermöglicht,
+sinnvoll über Stetigkeit und Differenzierbarkeit bei Matrizen
+zu sprechen.
+
+Die Menge der Matrizen bilden zunächst eine Gruppe,
+die zusätzliche differenziarbare Struktur macht daraus
+eine sogenannte Lie-Gruppe.
+Die Ableitungen nach einem Parameter liegen in der sogenannten
+Lie-Algebra, einer Matrizen-Algebra mit dem antisymmetrischen
+Lie-Klammer-Produkt $[A,B]=AB-BA$, auch Kommutator genannt.
+Lie-Gruppe und Lie-Algebra sind eng miteinander verknüpft,
+so eng, dass sich die meisten Eigenschaften der Gruppe aus den Eigenschaften
+der Lie-Gruppe aus der Lie-Algebra ableiten lassen.
+Die Verbindung wird hergestellt durch die Exponentialabbildung.
+Ziel dieses Kapitels ist, die Grundzüge dieses interessanten
+Zusammenhangs darzustellen.
\input{chapters/60-gruppen/symmetrien.tex}
\input{chapters/60-gruppen/lie-gruppen.tex}
\input{chapters/60-gruppen/lie-algebren.tex}
-\input{chapters/60-gruppen/homogen.tex}
-
+%\input{chapters/60-gruppen/homogen.tex}
+\section*{Übungsaufgaben}
+\rhead{Übungsaufgaben}
+\aufgabetoplevel{chapters/60-gruppen/uebungsaufgaben}
+\begin{uebungsaufgaben}
+\uebungsaufgabe{6002}
+\uebungsaufgabe{6001}
+\end{uebungsaufgaben}
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/Makefile b/buch/chapters/60-gruppen/images/Makefile
new file mode 100644
index 0000000..3ed39e5
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/Makefile
@@ -0,0 +1,25 @@
+#
+# Makefile
+#
+# (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+#
+all: phasenraum.pdf kartenkreis.pdf karten.pdf sl2.pdf scherungen.pdf
+
+phasenraum.pdf: phasenraum.tex
+ pdflatex phasenraum.tex
+
+kartenkreis.pdf: kartenkreis.tex
+ pdflatex kartenkreis.tex
+
+torus.png: torus.pov
+ povray +A0.1 -W1920 -H1080 -Otorus.png torus.pov
+
+karten.pdf: karten.tex torus.png
+ pdflatex karten.tex
+
+sl2.pdf: sl2.tex
+ pdflatex sl2.tex
+
+scherungen.pdf: scherungen.tex
+ pdflatex scherungen.tex
+
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/castle.jpeg b/buch/chapters/60-gruppen/images/castle.jpeg
new file mode 100644
index 0000000..bf90a36
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/castle.jpeg
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/karten.pdf b/buch/chapters/60-gruppen/images/karten.pdf
new file mode 100644
index 0000000..d769cca
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/karten.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/karten.tex b/buch/chapters/60-gruppen/images/karten.tex
new file mode 100644
index 0000000..c8eb4a3
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/karten.tex
@@ -0,0 +1,112 @@
+%
+% karten.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\node at (0,0) {\includegraphics[width=10cm]{torus.png}};
+
+\def\s{3}
+
+\node at (-3.5,-0.4) {$U_\alpha$};
+\node at (2.0,-0.4) {$U_\beta$};
+
+\draw[->] (-2,-2.2) -- (-3,-4.3);
+\node at (-2.5,-3.25) [left] {$\varphi_\alpha$};
+
+\draw[->] (1.4,-1.7) -- (3,-4.3);
+\node at (2.5,-3.25) [right] {$\varphi_\beta$};
+
+\begin{scope}[xshift=-4.5cm,yshift=-8cm]
+ \begin{scope}
+ \clip (0,{-0.2*\s}) rectangle ({1*\s},{1.2*\s});
+ \begin{scope}[xshift=1.8cm,yshift=0.6cm,rotate=30]
+ \fill[color=gray!20]
+ (0,{-0.2*\s}) rectangle ({1*\s},{1.2*\s});
+ \foreach \x in {0,0.2,...,1}{
+ \draw[color=darkgreen]
+ ({\x*\s},{-0.2*\s})
+ --
+ ({\x*\s},{1.2*\s});
+ }
+ \foreach \y in {-0.2,0,...,1.2}{
+ \draw[color=orange]
+ (0,{\y*\s})
+ --
+ ({1*\s},{\y*\s});
+ }
+ \end{scope}
+ \end{scope}
+
+ \foreach \x in {0,0.2,...,1}{
+ \draw[color=blue,line width=1.4pt]
+ ({\x*\s},{-0.2*\s}) -- ({\x*\s},{1.2*\s});
+ }
+ \foreach \y in {-0.2,0,...,1.2}{
+ \draw[color=red,line width=1.4pt]
+ (0,{\y*\s}) -- ({1*\s},{\y*\s});
+ }
+
+ \draw[->] ({\s*(-0.1)},0) -- ({1.1*\s},0) coordinate[label={$x_1$}];
+ \draw[->] (0,{-0.3*\s}) -- (0,{1.3*\s}) coordinate[label={left:$x_2$}];
+
+ \node at ({1*\s},{1.2*\s}) [above right] {$\mathbb{R}^2$};
+
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=1.5cm,yshift=-8cm]
+ \begin{scope}
+ \clip (0,{-0.2*\s}) rectangle ({1*\s},{1.2*\s});
+ % x = - [ (sqrt(3)/2)*0.6+(1/2)*0.2 ] = -0.6196
+ % y = - [ (-1/2)*0.6 + (sqrt(3)/2)*0.2 ] =
+ \begin{scope}[xshift=-1.8588cm,yshift=0.3804cm,rotate=-30]
+ \fill[color=gray!20]
+ (0,{-0.2*\s}) rectangle ({1*\s},{1.2*\s});
+ \foreach \x in {0,0.2,...,1}{
+ \draw[color=blue]
+ ({\x*\s},{-0.2*\s})
+ --
+ ({\x*\s},{1.2*\s});
+ }
+ \foreach \y in {-0.2,0,...,1.2}{
+ \draw[color=red]
+ (0,{\y*\s})
+ --
+ ({1*\s},{\y*\s});
+ }
+ \end{scope}
+ \end{scope}
+
+ \foreach \x in {0,0.2,...,1}{
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.4pt]
+ ({\x*\s},{-0.2*\s}) -- ({\x*\s},{1.2*\s});
+ }
+ \foreach \y in {-0.2,0,...,1.2}{
+ \draw[color=orange,line width=1.4pt] (0,{\y*\s}) -- ({1*\s},{\y*\s});
+ }
+ \draw[->] ({\s*(-0.1)},0) -- ({1.1*\s},0) coordinate[label={$x_1$}];
+ \draw[->] (0,{-0.3*\s}) -- (0,{1.3*\s}) coordinate[label={left:$x_2$}];
+ \node at ({1*\s},{1.2*\s}) [above right] {$\mathbb{R}^2$};
+\end{scope}
+
+\draw[<-,color=white,opacity=0.8,line width=5pt] (2.5,-6.5) arc (55:100:6.5);
+\draw[<-,shorten >= 0.1cm,shorten <= 0.3cm] (2.5,-6.5) arc (55:100:6.5);
+
+\node at (0,-5.9)
+ {$\varphi_{\beta\alpha}=\varphi_\beta\circ\varphi_\alpha^{-1}$};
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/kartenkreis.pdf b/buch/chapters/60-gruppen/images/kartenkreis.pdf
new file mode 100644
index 0000000..4619b56
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/kartenkreis.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/kartenkreis.tex b/buch/chapters/60-gruppen/images/kartenkreis.tex
new file mode 100644
index 0000000..4f19937
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/kartenkreis.tex
@@ -0,0 +1,189 @@
+%
+% kartenkreis.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{3}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\fill[color=red!20] (0,-1) rectangle (1.5,1);
+\fill[color=blue!20] (-1.5,-1) rectangle (0,1);
+\fill[color=darkgreen!40,opacity=0.5] (-1,0) rectangle (1,1.5);
+\fill[color=orange!40,opacity=0.5] (-1,-1.5) rectangle (1,0);
+\fill[color=white] (0,0) circle[radius=1];
+
+\fill[color=gray!20]
+ (0,-1.5) -- (0.02,-1.6) -- (0.5,-1.8) -- (0.98,-1.6) -- (1,-1.5)
+ -- cycle;
+\fill[color=gray!20]
+ (0,1.5) -- (0.02,1.6) -- (0.5,1.8) -- (0.98,1.6) -- (1,1.5)
+ -- cycle;
+\fill[color=gray!20]
+ (0,-1.5) -- (-0.02,-1.6) -- (-0.5,-1.8) -- (-0.98,-1.6) -- (-1,-1.5)
+ -- cycle;
+\fill[color=gray!20]
+ (0,1.5) -- (-0.02,1.6) -- (-0.5,1.8) -- (-0.98,1.6) -- (-1,1.5)
+ -- cycle;
+
+\fill[color=gray!20]
+ (1.5,0) -- (1.6,0.02) -- (1.8,0.5) -- (1.6,0.98) -- (1.5,1)
+ -- cycle;
+\fill[color=gray!20]
+ (-1.5,0) -- (-1.6,0.02) -- (-1.8,0.5) -- (-1.6,0.98) -- (-1.5,1)
+ -- cycle;
+\fill[color=gray!20]
+ (1.5,0) -- (1.6,-0.02) -- (1.8,-0.5) -- (1.6,-0.98) -- (1.5,-1)
+ -- cycle;
+\fill[color=gray!20]
+ (-1.5,0) -- (-1.6,-0.02) -- (-1.8,-0.5) -- (-1.6,-0.98) -- (-1.5,-1)
+ -- cycle;
+
+\draw[->] (0.5,-1.8) arc (-180:-90:0.1) arc (-90:0:1.3) arc (0:90:0.1);
+\draw[->] (1.8,0.5) arc (-90:0:0.1) arc (0:90:1.3) arc (90:180:0.1);
+\draw[->] (-0.5,1.8) arc (0:90:0.1) arc (90:180:1.3) arc (180:270:0.1);
+\draw[->] (-1.8,-0.5) arc (90:180:0.1) arc (180:270:1.3) arc (270:360:0.1);
+
+\node at (1.01,1.32)
+ [right] {$\varphi_3\circ \varphi_1^{-1}(y)=\sqrt{1-y^2}$};
+\node at (1.6,1.6) {$\varphi_{31}$};
+
+\node at (1.01,-1.28)
+ [right] {$\varphi_1\circ \varphi_4^{-1}(x)=-\sqrt{1-x^2}$};
+\node at (1.6,-1.6) {$\varphi_{14}$};
+
+\node at (-1.24,1.32)
+ [left] {$\varphi_2\circ\varphi_3^{-1}(x)=\sqrt{1-x^2}$};
+\node at (-1.6,1.6) {$\varphi_{23}$};
+
+\node at (-1.18,-1.28)
+ [left] {$\varphi_4\circ\varphi_2^{-1}(y)=-\sqrt{1-y^2}$};
+\node at (-1.6,-1.6) {$\varphi_{42}$};
+
+
+\foreach \y in {0.1,0.3,...,0.9}{
+ \draw[->,color=red,shorten >= 0.1cm,shorten <= 0.3cm]
+ ({sqrt(1-\y*\y)},{\y}) -- (1.5,\y);
+ \draw[->,color=red,shorten >= 0.1cm,shorten <= 0.3cm]
+ ({sqrt(1-\y*\y)},{-\y}) -- (1.5,-\y);
+ \draw[->,color=blue,shorten >= 0.1cm,shorten <= 0.3cm]
+ ({-sqrt(1-\y*\y)},{\y}) -- (-1.5,\y);
+ \draw[->,color=blue,shorten >= 0.1cm,shorten <= 0.3cm]
+ ({-sqrt(1-\y*\y)},{-\y}) -- (-1.5,-\y);
+}
+\foreach \x in {0.1,0.3,...,0.9}{
+ \draw[->,color=darkgreen,shorten >= 0.1cm,shorten <= 0.3cm]
+ ({\x},{sqrt(1-\x*\x)}) -- ({\x},1.5);
+ \draw[->,color=darkgreen,shorten >= 0.1cm,shorten <= 0.3cm]
+ ({-\x},{sqrt(1-\x*\x)}) -- ({-\x},1.5);
+ \draw[->,color=orange,shorten >= 0.1cm,shorten <= 0.3cm]
+ ({\x},{-sqrt(1-\x*\x)}) -- ({\x},-1.5);
+ \draw[->,color=orange,shorten >= 0.1cm,shorten <= 0.3cm]
+ ({-\x},{-sqrt(1-\x*\x)}) -- ({-\x},-1.5);
+}
+
+%\draw[color=gray!50,line width=3pt] (0,0) circle[radius=1];
+\draw[color=yellow!30,line width=3pt] (0,0) circle[radius=1];
+\node[color=yellow] at ({1/sqrt(2)},{1/sqrt(2)}) [above right] {$S^1$};
+
+\def\r{1.02}
+
+\begin{scope}
+ \clip (0,-1.1) rectangle (1.1,1.1);
+ \draw[color=red,line width=1.4pt] (-89:\r) arc (-89:89:\r);
+ \draw[color=red,line width=1.4pt] (0,-\r) circle[radius=0.02];
+ \draw[color=red,line width=1.4pt] (0,\r) circle[radius=0.02];
+\end{scope}
+
+\begin{scope}
+ \clip (-1.1,-1.1) rectangle (0,1.1);
+ \draw[color=blue,line width=1.4pt] (91:\r) arc (91:269:\r);
+ \draw[color=blue,line width=1.4pt] (0,-\r) circle[radius=0.02];
+ \draw[color=blue,line width=1.4pt] (0,\r) circle[radius=0.02];
+\end{scope}
+
+\xdef\r{0.98}
+
+\begin{scope}
+ \clip (-1.1,0) rectangle (1.1,1.1);
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.4pt] (1:\r) arc (1:179:\r);
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.4pt] (\r,0) circle[radius=0.02];
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.4pt] (-\r,0) circle[radius=0.02];
+\end{scope}
+
+\begin{scope}
+ \clip (-1.1,-1.1) rectangle (1.1,0);
+ \draw[color=orange,line width=1.4pt] (181:\r) arc (181:359:\r);
+ \draw[color=orange,line width=1.4pt] (\r,0) circle[radius=0.02];
+ \draw[color=orange,line width=1.4pt] (-\r,0) circle[radius=0.02];
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=1.5cm]
+ \draw[->] (-1.1,0) -- (1.15,0) coordinate[label={$\mathbb{R}$}];
+ \begin{scope}
+ \clip (-1,-0.1) rectangle (1,0.1);
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.4pt] (-0.98,0) -- (0.98,0);
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.4pt] (-1,0)
+ circle[radius=0.02];
+ \draw[color=darkgreen,line width=1.4pt] (1,0)
+ circle[radius=0.02];
+ \end{scope}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-1.5cm]
+ \draw[->] (-1.1,0) -- (1.15,0) coordinate[label={below:$\mathbb{R}$}];
+ \begin{scope}
+ \clip (-1,-0.1) rectangle (1,0.1);
+ \draw[color=orange,line width=1.4pt] (-0.98,0) -- (0.98,0);
+ \draw[color=orange,line width=1.4pt] (-1,0) circle[radius=0.02];
+ \draw[color=orange,line width=1.4pt] (1,0) circle[radius=0.02];
+ \end{scope}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=1.5cm]
+ \draw[->] (0,-1.1) -- (0,1.15) coordinate[label={right:$\mathbb{R}$}];
+ \begin{scope}
+ \clip (-0.1,-1) rectangle (0.1,1);
+ \draw[color=red,line width=1.4pt] (0,-0.98) -- (0,0.98);
+ \draw[color=red,line width=1.4pt] (0,-1) circle[radius=0.02];
+ \draw[color=red,line width=1.4pt] (0,1) circle[radius=0.02];
+ \end{scope}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=-1.5cm]
+ \draw[->] (0,-1.1) -- (0,1.15) coordinate[label={left:$\mathbb{R}$}];
+ \begin{scope}
+ \clip (-0.1,-1) rectangle (0.1,1);
+ \draw[color=blue,line width=1.4pt] (0,-0.98) -- (0,0.98);
+ \draw[color=blue,line width=1.4pt] (0,-1) circle[radius=0.02];
+ \draw[color=blue,line width=1.4pt] (0,1) circle[radius=0.02];
+ \end{scope}
+\end{scope}
+
+\node[color=red] at (23:1) [right] {$U_{x>0}$};
+\node[color=red] at (1.25,0) [right] {$\varphi_1$};
+
+\node[color=blue] at (157:1) [left] {$U_{x<0}$};
+\node[color=blue] at (-1.25,0) [left] {$\varphi_2$};
+
+\node[color=darkgreen] at (115:1) [below right] {$U_{y>0}$};
+\node[color=darkgreen] at (0,1.25) [above] {$\varphi_3$};
+
+\node[color=orange] at (-115:1) [above right] {$U_{y<0}$};
+\node[color=orange] at (0,-1.25) [below] {$\varphi_4$};
+
+\draw[->] (-1.1,0) -- (1.15,0) coordinate[label={$x$}];
+\draw[->] (0,-1.1) -- (0,1.15) coordinate[label={right:$y$}];
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/phasenraum.pdf b/buch/chapters/60-gruppen/images/phasenraum.pdf
new file mode 100644
index 0000000..adfb0c6
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/phasenraum.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/phasenraum.tex b/buch/chapters/60-gruppen/images/phasenraum.tex
new file mode 100644
index 0000000..2bccc27
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/phasenraum.tex
@@ -0,0 +1,93 @@
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+% phasenraum.tex --
+%
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+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\def\m{1}
+\def\K{0.444}
+
+\pgfmathparse{sqrt(\K/\m)}
+\xdef\o{\pgfmathresult}
+
+\def\punkt#1#2{ ({#2*cos(#1)},{\o*#2*sin(#1)}) }
+
+\foreach \r in {0.5,1,...,6}{
+ \draw plot[domain=0:359,samples=360]
+ ({\r*cos(\x)},{\o*\r*sin(\x)}) -- cycle;
+}
+
+\def\tangente#1#2{
+ \pgfmathparse{#2/\m}
+ \xdef\u{\pgfmathresult}
+
+ \pgfmathparse{-#1*\K}
+ \xdef\v{\pgfmathresult}
+
+ \pgfmathparse{sqrt(\u*\u+\v*\v)}
+ \xdef\l{\pgfmathresult}
+
+ \fill[color=blue] (#1,#2) circle[radius=0.03];
+ \draw[color=blue,line width=0.5pt]
+ ({#1-0.2*\u/\l},{#2-0.2*\v/\l})
+ --
+ ({#1+0.2*\u/\l},{#2+0.2*\v/\l});
+}
+
+\foreach \x in {-6.25,-5.75,...,6.3}{
+ \foreach \y in {-4.25,-3.75,...,4.3}{
+ \tangente{\x}{\y}
+ }
+}
+
+%\foreach \x in {0.5,1,...,5.5,6}{
+% \tangente{\x}{0}
+% \tangente{-\x}{0}
+% \foreach \y in {0.5,1,...,4}{
+% \tangente{\x}{\y}
+% \tangente{-\x}{\y}
+% \tangente{\x}{-\y}
+% \tangente{-\x}{-\y}
+% }
+%}
+%\foreach \y in {0.5,1,...,4}{
+% \tangente{0}{\y}
+% \tangente{0}{-\y}
+%}
+
+\fill[color=white,opacity=0.7] \punkt{60}{4} rectangle \punkt{59}{5.8};
+\fill[color=white,opacity=0.7] \punkt{0}{4} rectangle \punkt{18}{4.9};
+
+\draw[->,color=red,line width=1.4pt]
+ plot[domain=0:60,samples=360]
+ ({4*cos(\x)},{\o*4*sin(\x)});
+
+\draw[->] (-6.5,0) -- (6.7,0) coordinate[label={$x$}];
+\draw[->] (0,-4.5) -- (0,4.7) coordinate[label={right:$p$}];
+
+\fill[color=red] \punkt{60}{4} circle[radius=0.08];
+\node[color=red] at \punkt{60}{4} [above right]
+ {$\begin{pmatrix}x(t)\\p(t)\end{pmatrix}$};
+
+\fill[color=red] \punkt{0}{4} circle[radius=0.08];
+\node[color=red] at \punkt{0}{4} [above right]
+ {$\begin{pmatrix}x_0\\0\end{pmatrix}$};
+
+\fill[color=white] (4,0) circle[radius=0.05];
+\node at (3.9,0) [below right] {$x_0$};
+\fill (0,{\o*4}) circle[radius=0.05];
+\node at (0.1,{\o*4+0.05}) [below left] {$\omega x_0$};
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/scherungen.pdf b/buch/chapters/60-gruppen/images/scherungen.pdf
new file mode 100644
index 0000000..c7f4988
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/scherungen.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/scherungen.tex b/buch/chapters/60-gruppen/images/scherungen.tex
new file mode 100644
index 0000000..893bd12
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/scherungen.tex
@@ -0,0 +1,157 @@
+%
+% scherungen.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{blau}{rgb}{0,0.8,1}
+\definecolor{blau}{rgb}{0,0.6,0}
+\def\s{1.1}
+
+\begin{scope}[xshift=-4.6cm]
+
+ \fill[color=blue!20] (0,0) rectangle (2,2);
+ \fill[color=red!40,opacity=0.5] (0,0) -- (2,\s) -- (2,{2+\s}) -- (0,2)
+ -- cycle;
+
+ \foreach \x in {-1,...,3}{
+ \draw[color=blau] (\x,-1) -- (\x,3);
+ \draw[color=blau] (-1,\x) -- (3,\x);
+ }
+
+ \begin{scope}
+ \clip (-1,-1) rectangle (3,3);
+ \foreach \x in {-1,...,3}{
+ \draw[color=orange] (\x,-1) -- (\x,3);
+ \draw[color=orange] (-1,{\x-0.5*\s}) -- (3,{\x+1.5*\s});
+ }
+ \end{scope}
+
+ \draw[->] (-1.1,0) -- (3.3,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-1.1) -- (0,3.5) coordinate[label={right:$y$}];
+
+ \node[color=blue] at (0,2) [above left] {$1$};
+ \node[color=blue] at (2,0) [below right] {$1$};
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (2,0);
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (0,2);
+
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- (2,\s);
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- (0,2);
+
+ \node[color=red] at (2,\s) [below right] {$(1,t)$};
+
+ \node at (0,0) [below right] {$O$};
+ \node at (1,-1.1) [below] {$\displaystyle
+ \begin{aligned}
+ M &= \begin{pmatrix}0&0\\1&0 \end{pmatrix}
+ \\
+ e^{Mt}
+ &=
+ \begin{pmatrix}1&0\\t&1 \end{pmatrix}
+ \end{aligned}
+ $};
+\end{scope}
+
+\begin{scope}
+ \fill[color=blue!20] (0,0) rectangle (2,2);
+ \fill[color=red!40,opacity=0.5] (0,0) -- (2,0) -- ({2+\s},2) -- (\s,2)
+ -- cycle;
+
+ \foreach \x in {-1,...,3}{
+ \draw[color=blau] (\x,-1) -- (\x,3);
+ \draw[color=blau] (-1,\x) -- (3,\x);
+ }
+
+ \begin{scope}
+ \clip (-1,-1) rectangle (3,3);
+ \foreach \x in {-1,...,3}{
+ \draw[color=orange] (-1,\x) -- (3,\x);
+ \draw[color=orange] ({\x-0.5*\s},-1) -- ({\x+1.5*\s},3);
+ }
+ \end{scope}
+
+ \draw[->] (-1.1,0) -- (3.3,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-1.1) -- (0,3.5) coordinate[label={right:$y$}];
+
+ \node[color=blue] at (0,2) [above left] {$1$};
+ \node[color=blue] at (2,0) [below right] {$1$};
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (2,0);
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (0,2);
+
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- (2,0);
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- (\s,2);
+
+ \node[color=red] at (\s,2) [above left] {$(t,1)$};
+
+ \node at (0,0) [below right] {$O$};
+
+ \node at (1,-1.1) [below] {$\displaystyle
+ \begin{aligned} N &= \begin{pmatrix}0&1\\0&0 \end{pmatrix}
+ \\
+ e^{Nt}
+ &=
+ \begin{pmatrix}1&t\\0&1 \end{pmatrix}
+ \end{aligned}
+ $};
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=3.6cm,yshift=0cm]
+ \def\punkt#1#2{({1.6005*(#1)+0.4114*(#2)},{-0.2057*(#1)+0.5719*(#2)})}
+ \fill[color=blue!20] (0,0) rectangle (2,2);
+ \fill[color=red!40,opacity=0.5]
+ (0,0) -- \punkt{2}{0} -- \punkt{2}{2} -- \punkt{0}{2} -- cycle;
+
+ \foreach \x in {0,...,4}{
+ \draw[color=blau] (\x,-1) -- (\x,3);
+ }
+ \foreach \y in {-1,...,3}{
+ \draw[color=blau] (0,\y) -- (4,\y);
+ }
+
+ \begin{scope}
+ \clip (-0,-1) rectangle (4,3);
+ \foreach \x in {-1,...,6}{
+ \draw[color=orange] \punkt{\x}{-3} -- \punkt{\x}{6};
+ \draw[color=orange] \punkt{-3}{\x} -- \punkt{6}{\x};
+ }
+ \end{scope}
+
+ \draw[->] (-0.1,0) -- (4.3,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-1.1) -- (0,3.5) coordinate[label={right:$y$}];
+
+ \node[color=blue] at (0,2) [above left] {$1$};
+ \node[color=blue] at (2,0) [below right] {$1$};
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (2,0);
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (0,2);
+
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- \punkt{2}{0};
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- \punkt{0}{2};
+
+ \node at (0,0) [below right] {$O$};
+
+ \node at (2,-1.1) [below] {$\displaystyle
+ \begin{aligned} D &= \begin{pmatrix}0.5&0.4\\-0.2&-0.5 \end{pmatrix}
+ \\
+ e^{D\cdot 1}
+ &=
+ \begin{pmatrix}
+ 1.6005 & 0.4114\\
+ -0.2057 & 0.5719
+ \end{pmatrix}
+ \end{aligned}
+ $};
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/sl2.pdf b/buch/chapters/60-gruppen/images/sl2.pdf
new file mode 100644
index 0000000..ffc0759
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/sl2.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/sl2.tex b/buch/chapters/60-gruppen/images/sl2.tex
new file mode 100644
index 0000000..0e44aa9
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/sl2.tex
@@ -0,0 +1,146 @@
+%
+% sl2.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\begin{scope}[xshift=-4.5cm]
+ \fill[color=blue!20]
+ (1.4,0) -- (0,1.4) -- (-1.4,0) -- (0,-1.4) -- cycle;
+ \fill[color=red!40,opacity=0.5]
+ (1.96,0) -- (0,1) -- (-1.96,0) -- (0,-1) -- cycle;
+
+ \begin{scope}
+ \clip (-2.1,-2.1) rectangle (2.3,2.3);
+ \draw[color=darkgreen]
+ plot[domain=-1:1,samples=100]
+ ({(1/1.4)*exp(\x)},{(1/1.4)*exp(-\x)});
+ \draw[color=darkgreen]
+ plot[domain=-1:1,samples=100]
+ ({(1/1.4)*exp(\x)},{-(1/1.4)*exp(-\x)});
+ \draw[color=darkgreen]
+ plot[domain=-1:1,samples=100]
+ ({-(1/1.4)*exp(\x)},{(1/1.4)*exp(-\x)});
+ \draw[color=darkgreen]
+ plot[domain=-1:1,samples=100]
+ ({-(1/1.4)*exp(\x)},{-(1/1.4)*exp(-\x)});
+ \end{scope}
+
+ \draw[->] (-2.1,0) -- (2.3,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-2.1) -- (0,2.3) coordinate[label={right:$y$}];
+
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (1.4,0);
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (0,1.4);
+
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- (1.96,0);
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- (0,1);
+ \node at (0,-3.2)
+ {$\displaystyle
+ \begin{aligned}
+ A&=\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix}
+ \\
+ e^{At}
+ &=\begin{pmatrix}e^t&0\\0&e^{-t}\end{pmatrix}
+ \end{aligned}
+ $};
+
+\end{scope}
+
+
+\begin{scope}
+ \fill[color=blue!20]
+ (0:1.4) -- (90:1.4) -- (180:1.4) -- (270:1.4) -- cycle;
+ \fill[color=red!40,opacity=0.5]
+ (33:1.4) -- (123:1.4) -- (213:1.4) -- (303:1.4) -- cycle;
+
+ \draw[color=darkgreen] (0,0) circle[radius=1.4];
+
+ \draw[->] (-2.1,0) -- (2.3,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-2.1) -- (0,2.3) coordinate[label={right:$y$}];
+
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (1.4,0);
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (0,1.4);
+
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- (33:1.4);
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- (123:1.4);
+
+ \node at (0,-3.2)
+ {$\displaystyle
+ \begin{aligned}
+ B
+ &=\begin{pmatrix}0&-1\\1&0 \end{pmatrix}
+ \\
+ e^{Bt}
+ &=
+ \begin{pmatrix}
+ \cos t&-\sin t\\
+ \sin t& \cos t
+ \end{pmatrix}
+ \end{aligned}$};
+\end{scope}
+
+
+\begin{scope}[xshift=4.5cm]
+ \fill[color=blue!20]
+ (0:1.4) -- (90:1.4) -- (180:1.4) -- (270:1.4) -- cycle;
+ \def\x{0.5}
+ \fill[color=red!40,opacity=0.5]
+ ({1.4*cosh(\x)},{1.4*sinh(\x})
+ --
+ ({1.4*sinh(\x},{1.4*cosh(\x)})
+ --
+ ({-1.4*cosh(\x)},{-1.4*sinh(\x})
+ --
+ ({-1.4*sinh(\x},{-1.4*cosh(\x)})
+ -- cycle;
+
+ \begin{scope}
+ \clip (-2.1,-2.1) rectangle (2.2,2.2);
+ \draw[color=darkgreen]
+ plot[domain=-1:1,samples=100] ({1.4*cosh(\x)},{1.4*sinh(\x)});
+ \draw[color=darkgreen]
+ plot[domain=-1:1,samples=100] ({1.4*sinh(\x)},{1.4*cosh(\x)});
+ \draw[color=darkgreen]
+ plot[domain=-1:1,samples=100] ({-1.4*cosh(\x)},{1.4*sinh(\x)});
+ \draw[color=darkgreen]
+ plot[domain=-1:1,samples=100] ({1.4*sinh(\x)},{-1.4*cosh(\x)});
+ \end{scope}
+
+ \draw[->] (-2.1,0) -- (2.3,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-2.1) -- (0,2.3) coordinate[label={right:$y$}];
+
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (1.4,0);
+ \draw[->,color=blue] (0,0) -- (0,1.4);
+
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- ({1.4*cosh(\x)},{1.4*sinh(\x)});
+ \draw[->,color=red] (0,0) -- ({1.4*sinh(\x)},{1.4*cosh(\x)});
+
+ \node at (0,-3.2) {$\displaystyle
+ \begin{aligned}
+ C&=\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}
+ \\
+ e^{Ct}
+ &=
+ \begin{pmatrix}
+ \cosh t&\sinh t\\
+ \sinh t&\cosh t
+ \end{pmatrix}
+ \end{aligned}
+ $};
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/torus.png b/buch/chapters/60-gruppen/images/torus.png
new file mode 100644
index 0000000..c42440f
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/torus.png
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/images/torus.pov b/buch/chapters/60-gruppen/images/torus.pov
new file mode 100644
index 0000000..3a8e327
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/images/torus.pov
@@ -0,0 +1,189 @@
+//
+// diffusion.pov
+//
+// (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostscheizer Fachhochschule
+//
+#version 3.7;
+#include "colors.inc"
+
+global_settings {
+ assumed_gamma 1
+}
+
+#declare imagescale = 0.034;
+#declare N = 100;
+#declare r = 0.43;
+#declare R = 1;
+
+camera {
+ location <43, 25, -20>
+ look_at <0, -0.01, 0>
+ right 16/9 * x * imagescale
+ up y * imagescale
+}
+
+light_source {
+ <10, 20, -40> color White
+ area_light <1,0,0> <0,0,1>, 10, 10
+ adaptive 1
+ jitter
+}
+
+sky_sphere {
+ pigment {
+ color rgb<1,1,1>
+ }
+}
+
+#macro rotiere(phi, vv)
+ < cos(phi) * vv.x - sin(phi) * vv.z, vv.y, sin(phi) * vv.x + cos(phi) * vv.z >
+#end
+
+#macro punkt(phi,theta)
+ rotiere(phi, < R + r * cos(theta), r * sin(theta), 0 >)
+#end
+
+mesh {
+ #declare phistep = 2 * pi / N;
+ #declare thetastep = 2 * 2 * pi / N;
+ #declare phi = 0;
+ #while (phi < 2 * pi - phistep/2)
+ #declare theta = 0;
+ #while (theta < 2 * pi - thetastep/2)
+ triangle {
+ punkt(phi , theta ),
+ punkt(phi + phistep, theta ),
+ punkt(phi + phistep, theta + thetastep)
+ }
+ triangle {
+ punkt(phi , theta ),
+ punkt(phi + phistep, theta + thetastep),
+ punkt(phi , theta + thetastep)
+ }
+ #declare theta = theta + thetastep;
+ #end
+ #declare phi = phi + phistep;
+ #end
+ pigment {
+ color Gray
+ }
+ finish {
+ specular 0.9
+ metallic
+ }
+}
+
+#declare thetastart = -0.2;
+#declare thetaend = 1.2;
+#declare phistart = 5;
+#declare phiend = 6;
+
+union {
+ #declare thetastep = 0.2;
+ #declare theta = thetastart;
+ #while (theta < thetaend + thetastep/2)
+ #declare phistep = (phiend-phistart)/N;
+ #declare phi = phistart;
+ #while (phi < phiend - phistep/2)
+ sphere { punkt(phi,theta), 0.01 }
+ cylinder {
+ punkt(phi,theta),
+ punkt(phi+phistep,theta),
+ 0.01
+ }
+ #declare phi = phi + phistep;
+ #end
+ sphere { punkt(phi,theta), 0.01 }
+ #declare theta = theta + thetastep;
+ #end
+
+ pigment {
+ color Red
+ }
+ finish {
+ specular 0.9
+ metallic
+ }
+}
+
+union {
+ #declare phistep = 0.2;
+ #declare phi = phistart;
+ #while (phi < phiend + phistep/2)
+ #declare thetastep = (thetaend-thetastart)/N;
+ #declare theta = thetastart;
+ #while (theta < thetaend - thetastep/2)
+ sphere { punkt(phi,theta), 0.01 }
+ cylinder {
+ punkt(phi,theta),
+ punkt(phi,theta+thetastep),
+ 0.01
+ }
+ #declare theta = theta + thetastep;
+ #end
+ sphere { punkt(phi,theta), 0.01 }
+ #declare phi = phi + phistep;
+ #end
+ pigment {
+ color Blue
+ }
+ finish {
+ specular 0.9
+ metallic
+ }
+}
+
+#macro punkt2(a,b)
+ punkt(5.6+a*sqrt(3)/2-b/2,0.2+a/2 + b*sqrt(3)/2)
+#end
+
+#declare darkgreen = rgb<0,0.6,0>;
+
+#declare astart = 0;
+#declare aend = 1;
+#declare bstart = -0.2;
+#declare bend = 1.2;
+union {
+ #declare a = astart;
+ #declare astep = 0.2;
+ #while (a < aend + astep/2)
+ #declare b = bstart;
+ #declare bstep = (bend - bstart)/N;
+ #while (b < bend - bstep/2)
+ sphere { punkt2(a,b), 0.01 }
+ cylinder { punkt2(a,b), punkt2(a,b+bstep), 0.01 }
+ #declare b = b + bstep;
+ #end
+ sphere { punkt2(a,b), 0.01 }
+ #declare a = a + astep;
+ #end
+ pigment {
+ color darkgreen
+ }
+ finish {
+ specular 0.9
+ metallic
+ }
+}
+union {
+ #declare b = bstart;
+ #declare bstep = 0.2;
+ #while (b < bend + bstep/2)
+ #declare a = astart;
+ #declare astep = (aend - astart)/N;
+ #while (a < aend - astep/2)
+ sphere { punkt2(a,b), 0.01 }
+ cylinder { punkt2(a,b), punkt2(a+astep,b), 0.01 }
+ #declare a = a + astep;
+ #end
+ sphere { punkt2(a,b), 0.01 }
+ #declare b = b + bstep;
+ #end
+ pigment {
+ color Orange
+ }
+ finish {
+ specular 0.9
+ metallic
+ }
+}
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/lie-algebren.tex b/buch/chapters/60-gruppen/lie-algebren.tex
index 69d4b1d..cee8510 100644
--- a/buch/chapters/60-gruppen/lie-algebren.tex
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/lie-algebren.tex
@@ -6,3 +6,642 @@
\section{Lie-Algebren
\label{buch:section:lie-algebren}}
\rhead{Lie-Algebren}
+Im vorangegangenen Abschnitt wurde gezeigt, dass alle beschriebenen
+Matrizengruppen als Untermannigfaltigkeiten im $n^2$-dimensionalen
+Vektorraum $M_n(\mathbb{R}9$ betrachtet werden können.
+Die Gruppen haben damit nicht nur die algebraische Struktur einer
+Matrixgruppe, sie haben auch die geometrische Struktur einer
+Mannigfaltigkeit.
+Insbesondere ist es sinnvoll, von Ableitungen zu sprechen.
+
+Eindimensionale Untergruppen einer Gruppe können auch als Kurven
+innerhalb der Gruppe angesehen werden.
+In diesem Abschnitt soll gezeigt werden, wie man zu jeder eindimensionalen
+Untergruppe einen Vektor in $M_n(\mathbb{R})$ finden kann derart, dass
+der Vektor als Tangentialvektor an diese Kurve gelten kann.
+Aus einer Abbildung zwischen der Gruppe und diesen Tagentialvektoren
+erhält man dann auch eine algebraische Struktur auf diesen Tangentialvektoren,
+die sogenannte Lie-Algebra.
+Sie ist charakteristisch für die Gruppe.
+Insbesondere werden wir sehen, wie die Gruppen $\operatorname{SO}(3)$
+und $\operatorname{SU}(2)$ die gleich Lie-Algebra haben und dass die
+Lie-Algebra von $\operatorname{SO}(3)$ mit dem Vektorprodukt in $\mathbb{R}^3$
+übereinstimmt.
+
+%
+% Die Lie-Algebra einer Matrizengruppe
+%
+\subsection{Lie-Algebra einer Matrizengruppe
+\label{buch:section:lie-algebra-einer-matrizengruppe}}
+Zu jedem Tangentialvektor $A$ im Punkt $I$ einer Matrizengruppe gibt es
+eine Einparameteruntergruppe, die mit Hilfe der Exponentialfunktion
+$e^{At}$ konstruiert werden kann.
+Für die folgende Konstruktion arbeiten wir in der Gruppe
+$\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$, in der jede Matrix auch ein
+Tangentialvektor ist.
+Wir werden daraus die Lie-Klammer ableiten und später verifizieren,
+dass diese auch für die Tangentialvektoren der Gruppen
+$\operatorname{SO}(n)$ oder $\operatorname{SL}_n(\mathbb{R})$ funktioniert.
+
+\subsubsection{Lie-Klammer}
+Zu zwei verschiedenen Tagentialvektoren $A\in M_n(\mathbb{R})$ und
+$B\in M_n(\mathbb{R})$ gibt es zwei verschiedene Einparameteruntergruppen
+$e^{At}$ und $e^{Bt}$.
+Wenn die Matrizen $A$ und $B$ oder die Einparameteruntergruppen
+$e^{At}$ und $e^{Bt}$ vertauschbar sind, dann stimmen
+$e^{At}e^{Bt}$ und $e^{Bt}e^{At}$ nicht überein.
+Die zugehörigen Potenzreihen sind:
+\begin{align*}
+e^{At}
+&=
+I+At + \frac{A^2t^2}{2!} + \frac{A^3t^3}{3!} + \dots
+\\
+e^{Bt}
+&=
+I+Bt + \frac{B^2t^2}{2!} + \frac{B^3t^3}{3!} + \dots
+\\
+e^{At}e^{Bt}
+&=
+\biggl(I+At + \frac{A^2t^2}{2!} + \dots\biggr)
+\biggl(I+Bt + \frac{B^2t^2}{2!} + \dots\biggr)
+\\
+&=
+I+(A+B)t + \biggl(\frac{A^2}{2!}+AB+\frac{B^2}{2!}\biggr)t^2 +\dots
+\\
+e^{Bt}e^{At}
+&=
+\biggl(I+Bt + \frac{B^2t^2}{2!} + \dots\biggr)
+\biggl(I+At + \frac{A^2t^2}{2!} + \dots\biggr)
+\\
+&=
+I+(B+A)t + \biggl(\frac{B^2}{2!}+BA+\frac{A^2}{2!}\biggr)t^2 +\dots
+\intertext{%
+Die beiden Kurven $e^{At}e^{Bt}$ und $e^{Bt}e^{At}$ haben zwar den gleichen
+Tangentialvektor für $t=0$, sie unterscheiden
+sich aber untereinander, und sie unterscheiden sich von der
+Einparameteruntergruppe von $A+B$}
+e^{(A+B)t}
+&=
+I + (A+B)t + \frac{t^2}{2}(A^2 + AB + BA + B^2) + \ldots
+\intertext{Für die Unterschiede finden wir}
+e^{At}e^{Bt} - e^{(A+B)t}
+&=
+\biggl(AB-\frac{AB+BA}2\biggr)t^2
++\ldots
+=
+(AB-BA) \frac{t^2}{2} + \ldots
+=
+[A,B]\frac{t^2}{2}+\ldots
+\\
+e^{Bt}e^{At} - e^{(A+B)t}
+&=
+\biggl(BA-\frac{AB+BA}2\biggr)t^2
++\ldots
+=
+(BA-AB)
+\frac{t^2}{2}
++\ldots
+=
+-[A,B]\frac{t^2}{2}
+\\
+e^{At}e^{Bt}-e^{Bt}e^{At}
+&=
+(AB-BA)t^2+\ldots
+=
+\phantom{-}[A,B]t^2+\ldots
+\end{align*}
+wobei mit $[A,B]=AB-BA$ abgekürzt wird.
+
+\begin{definition}
+\label{buch:gruppen:def:kommutator}
+Der Kommutator zweier Matrizen $A,B\in M_n(\mathbb{R})$ ist die Matrix
+$[A,B]=AB-BA$.
+\end{definition}
+
+Der Kommutator ist bilinear und antisymmetrisch, da
+\begin{align*}
+[\lambda A+\mu B,C]
+&=
+\lambda AC+\mu BC-\lambda CA -\mu CB
+=
+\lambda[A,C]+\mu[B,C]
+\\
+[A,\lambda B+\mu C]
+&=
+\lambda AB + \mu AC - \lambda BA - \mu CA
+=
+\lambda[A,B]+\mu[A,C]
+\\
+[A,B]
+&=
+AB-BA = -(BA-AB) = -[B,A].
+\end{align*}
+Aus der letzten Bedingung folgt insbesodnere $[A,A]=0$
+
+Der Kommutator $[A,B]$ misst in niedrigster Ordnung den Unterschied
+zwischen den $e^{At}$ und $e^{Bt}$.
+Der Kommutator der Tangentialvektoren $A$ und $B$ bildet also die
+Nichtkommutativität der Matrizen $e^{At}$ und $e^{Bt}$ ab.
+
+
+\subsubsection{Die Jacobi-Identität}
+Der Kommutator hat die folgende zusätzliche algebraische Eigenschaft:
+\begin{align*}
+[A,[B,C]]
++
+[B,[C,A]]
++
+[C,[A,B]]
+&=
+[A,BC-CB]
++
+[B,CA-AC]
++
+[C,AB-BA]
+\\
+&=\phantom{+}
+ABC-ACB-BCA+CBA
+\\
+&\phantom{=}+
+BCA-BAC-CAB+ACB
+\\
+&\phantom{=}+
+CAB-CBA-ABC+BAC
+\\
+&=0.
+\end{align*}
+Diese Eigenschaft findet man auch bei anderen Strukturen, zum Beispiel
+bei Vektorfeldern, die man als Differentialoperatoren auf Funktionen
+betrachten kann.
+Man kann dann einen Kommutator $[X,Y]$ für zwei Vektorfelder
+$X$ und $Y$ definieren.
+Dieser Kommutator von Vektorfeldern erfüllt ebenfalls die gleiche
+Identität.
+
+\begin{definition}
+\label{buch:gruppen:def:jacobi}
+Ein bilineares Produkt $[\;,\;]\colon V\times V\to V$ auf dem Vektorraum
+erfüllt die {\em Jacobi-Identität}, wenn
+\[
+[u,[v,w]] + [v,[w,u]] + [w,[u,v]]=0
+\]
+ist für beliebige Vektoren $u,v,w\in V$.
+\end{definition}
+
+\subsubsection{Lie-Algebra}
+Die Tangentialvektoren einer Lie-Gruppe tragen also mit dem Kommutator
+eine zusätzliche Struktur, nämlich die Struktur einer Lie-Algebra.
+
+\begin{definition}
+Ein Vektorraum $V$ mit einem bilinearen, Produkt
+\[
+[\;,\;]\colon V\times V \to V : (u,v) \mapsto [u,v],
+\]
+welches zusätzlich die Jacobi-Identität~\ref{buch:gruppen:def:jacobi}
+erfüllt, heisst eine {\em Lie-Algebra}.
+\end{definition}
+
+Die Lie-Algebra einer Lie-Gruppe $G$ wird mit $LG$ bezeichnet.
+$LG$ besteht aus den Tangentialvektoren im Punkt $I$.
+Die Exponentialabbildung $\exp\colon LG\to G:A\mapsto e^A$
+ist eine differenzierbare Abbildung von $LG$ in die Gruppe $G$.
+Insbesondere kann die Inverse der Exponentialabbildung als eine
+Karte in einer Umgebung von $I$ verwendet werden.
+
+Für die Lie-Algebren der Matrizengruppen, die früher definiert worden
+sind, verwenden wir die als Notationskonvention, dass der Name der
+Lie-Algebra der mit kleinen Buchstaben geschrieben Name der Lie-Gruppe ist.
+Die Lie-Algebra von $\operatorname{SO}(n)$ ist also
+$L\operatorname{SO}(n) = \operatorname{os}(n)$,
+die Lie-Algebra von $\operatorname{SL}_n(\mathbb{R})$ ist
+$L\operatorname{SL}_n(\mathbb{R})=\operatorname{sl}_n(\mathbb{R})$.
+
+
+%
+% Die Lie-Algebra von SO(3)
+%
+\subsection{Die Lie-Algebra von $\operatorname{SO}(3)$
+\label{buch:subsection:die-lie-algebra-von-so3}}
+Zur Gruppe $\operatorname{SO}(3)$ der Drehmatrizen gehört die Lie-Algebra
+$\operatorname{so}(3)$ der antisymmetrischen $3\times 3$-Matrizen.
+Solche Matrizen haben die Form
+\[
+\Omega
+=
+\begin{pmatrix}
+ 0 & \omega_3&-\omega_2\\
+-\omega_3& 0 & \omega_1\\
+ \omega_2&-\omega_1& 0
+\end{pmatrix}
+\]
+Der Vektorraum $\operatorname{so}(3)$ ist also dreidimensional.
+
+Die Wirkung von $I+t\Omega$ auf einem Vektor $x$ ist
+\[
+(I+t\Omega)
+\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+ 1 & t\omega_3&-t\omega_2\\
+-t\omega_3& 1 & t\omega_1\\
+ t\omega_2&-t\omega_1& 1
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+x_1-t(-\omega_3x_2+\omega_2x_3)\\
+x_2-t( \omega_3x_1-\omega_1x_3)\\
+x_3-t(-\omega_2x_1+\omega_1x_2)
+\end{pmatrix}
+=
+x- t\begin{pmatrix}\omega_1\\\omega_2\\\omega_3\end{pmatrix}\times x
+=
+x+ tx\times \omega.
+\]
+Die Matrix $\Omega$ ist als die infinitesimale Version einer Drehung
+um die Achse $\omega$.
+
+Wir können die Analogie zwischen Matrizen in $\operatorname{so}(3)$ und
+Vektoren in $\mathbb R^3$ noch etwas weiter treiben. Zu jedem Vektor
+in $\mathbb R^3$ konstruieren wir eine Matrix in $\operatorname{so}(3)$
+mit Hilfe der Abbildung
+\[
+\mathbb R^3\to\operatorname{so}(3)
+:
+\begin{pmatrix}v_1\\v_2\\v_3\end{pmatrix}
+\mapsto
+\begin{pmatrix}
+ 0 & v_3&-v_1\\
+-v_3& 0 & v_2\\
+ v_1&-v_2& 0
+\end{pmatrix}.
+\]
+Der Kommutator von zwei so aus Vektoren $\vec u$ und $\vec v$
+konstruierten Matrizen $U$ und $V$ ist:
+\begin{align*}
+[U,V]
+&=
+UV-VU
+\\
+&=
+\begin{pmatrix}
+ 0 & u_3&-u_1\\
+-u_3& 0 & u_2\\
+ u_1&-u_2& 0
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
+ 0 & v_3&-v_1\\
+-v_3& 0 & v_2\\
+ v_1&-v_2& 0
+\end{pmatrix}
+-
+\begin{pmatrix}
+ 0 & v_3&-v_1\\
+-v_3& 0 & v_2\\
+ v_1&-v_2& 0
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
+ 0 & u_3&-u_1\\
+-u_3& 0 & u_2\\
+ u_1&-u_2& 0
+\end{pmatrix}
+\\
+&=
+\begin{pmatrix}
+u_3v_3+u_1v_1 - u_3v_3 - u_1v_1
+ & u_1v_2 - u_2v_1
+ & u_3v_2 - u_2v_3
+\\
+u_2v_1 - u_1v_2
+ & -u_3v_3-u_2v_2 + u_3v_3+u_2v_2
+ & u_3v_1 - u_1v_3
+\\
+u_2v_3 - u_3v_2
+ & u_1v_3 - u_3v_1
+ &-u_1v_1-u_2v_2 u_1v_1+u_2v_2
+\end{pmatrix}
+\\
+&=
+\begin{pmatrix}
+0
+ & u_1v_2 - u_2v_1
+ &-(u_2v_3-u_3v_2)
+\\
+-( u_1v_2 - u_2v_1)
+ & 0
+ & u_3v_1 - u_1v_3
+\\
+u_2v_3 - u_3v_2
+ &-( u_3v_1 - u_1v_3)
+ & 0
+\end{pmatrix}
+\end{align*}
+Die Matrix $[U,V]$ gehört zum Vektor $\vec u\times\vec v$.
+Damit können wir aus der Jacobi-Identität jetzt folgern, dass
+\[
+\vec u\times(\vec v\times w)
++
+\vec v\times(\vec w\times u)
++
+\vec w\times(\vec u\times v)
+=0
+\]
+für drei beliebige Vektoren $\vec u$, $\vec v$ und $\vec w$ ist.
+Dies bedeutet, dass der dreidimensionale Vektorraum $\mathbb R^3$
+mit dem Vektorprodukt zu einer Lie-Algebra wird.
+In der Tat verwenden einige Bücher statt der vertrauten Notation
+$\vec u\times \vec v$ für das Vektorprodukt die aus der Theorie der
+Lie-Algebren entlehnte Notation $[\vec u,\vec v]$, zum Beispiel
+das Lehrbuch der Theoretischen Physik \cite{skript:landaulifschitz1}
+von Landau und Lifschitz.
+
+Die Lie-Algebren sind vollständig klassifiziert worden, es gibt
+keine nicht trivialen zweidimensionalen Lie-Algebren.
+Unser dreidimensionaler Raum ist also auch in dieser Hinsicht speziell:
+es ist der kleinste Vektorraum, in dem eine nichttriviale Lie-Algebra-Struktur
+möglich ist.
+
+Die antisymmetrischen Matrizen
+\[
+\omega_{23}
+=
+\begin{pmatrix} 0&1&0\\-1&0&0\\0&0&0\end{pmatrix}
+\quad
+\omega_{31}
+=
+\begin{pmatrix} 0&0&-1\\0&0&0\\1&0&0\end{pmatrix}
+\quad
+\omega_{12}
+=
+\begin{pmatrix} 0&0&0\\0&0&1\\0&-1&0\end{pmatrix}
+\]
+haben die Kommutatoren
+\begin{equation}
+\begin{aligned}
+[\omega_{23},\omega_{31}]
+&=
+\begin{pmatrix}
+0&0&0\\
+0&0&1\\
+0&-1&0
+\end{pmatrix}
+=
+\omega_{12}
+\\
+[\omega_{31},\omega_{12}]
+&=
+\begin{pmatrix}
+0&1&0\\
+-1&0&0\\
+0&0&0
+\end{pmatrix}
+=
+\omega_{23}
+\\
+[\omega_{12},\omega_{23}]
+&=
+\begin{pmatrix}
+0&0&-1\\
+0&0&0\\
+1&0&0
+\end{pmatrix}
+=
+\omega_{31}
+\end{aligned}
+\label{buch:gruppen:eqn:so3-kommutatoren}
+\end{equation}
+
+\subsection{Die Lie-Algebra von $\operatorname{SL}_n(\mathbb{R})$}
+Die Lie-Algebra von $\operatorname{SL}_n(\mathbb{R})$ besteht aus den
+spurlosen Matrizen in $M_n(\mathbb{R})$.
+Der Kommutator solcher Matrizen erfüllt
+\[
+\operatorname{Spur}([A,B])
+=
+\operatorname{Spur}(AB-BA)
+=
+\operatorname{Spur}(AB)-\operatorname{Spur}(BA)
+=
+0,
+\]
+somit ist
+\[
+\operatorname{sl}_n(\mathbb{R})
+=
+\{
+A\in M_n(\mathbb{R})\;|\; \operatorname{Spur}(A)=0
+\}
+\]
+mit dem Kommutator eine Lie-Algebra.
+
+%
+% Die Lie-Algebra von U(n)
+%
+\subsection{Die Lie-Algebra von $\operatorname{U}(n)$}
+Die Lie-Gruppe
+\[
+U(n)
+=
+\{
+A\in M_n(\mathbb{C}
+\;|\;
+AA^*=I
+\}
+\]
+heisst die unitäre Gruppe, sie besteht aus den Matrizen, die
+das sesquilineare Standardskalarprodukt auf dem komplexen
+Vektorraum $\mathbb{C}^n$ invariant lassen.
+Sei eine $\gamma(t)$ ein differenzierbare Kurve in $\operatorname{U}(n)$
+derart, dass $\gamma(0)=I$.
+Die Ableitung der Identität $AA^*=I$ führt dann auf
+\begin{align*}
+0
+=
+\frac{d}{dt}
+\gamma(t)\gamma(t)^*
+\bigg|_{t=0}
+=
+\dot{\gamma}(0)\gamma(0)^*
++
+\gamma(0)\dot{\gamma}(0)^*
+=
+\dot{\gamma}(0)
++
+\dot{\gamma}(0)^*
+\quad\Rightarrow\quad
+\dot{\gamma}(0)&=-\dot{\gamma}(0)^*.
+A&=-A^*
+\end{align*}
+Die Lie-Algebra $\operatorname{u}(n)$ besteht daher aus den antihermiteschen
+Matrizen.
+
+Wir sollten noch verifizieren, dass der Kommutator zweier antihermiteschen
+Matrizen wieder anithermitesch ist:
+\begin{align*}
+[A,B]^*
+&=
+(AB-BA)^*
+=
+B^*A^*-A^*B^*
+=
+BA - AB
+=
+-[B,A].
+\end{align*}
+
+Eine antihermitesche Matrix erfüllt $a_{ij}=-\overline{a}_{ji}$,
+für die Diagonalelemente folgt daher $a_{ii} = -\overline{a}_{ii}$
+oder $\overline{a}_{ii}=-a_{ii}$.
+Der Realteil von $a_{ii}$ ist
+\[
+\Re a_{ii}
+=
+\frac{a_{ii}+\overline{a}_{ii}}2
+=
+0,
+\]
+die Diagonalelemente einer antihermiteschen Matrix sind daher rein
+imaginär.
+
+
+%
+% Die Lie-Algebra SU(2)
+%
+\subsection{Die Lie-Algebra von $\operatorname{SU}(2)$}
+Die Lie-Algebra $\operatorname{su}(n)$ besteht aus den
+spurlosen antihermiteschen Matrizen.
+Sie erfüllen daher die folgenden Bedingungen:
+\[
+A=\begin{pmatrix}a&b\\c&d\end{pmatrix}
+\qquad
+\text{mit}
+\qquad
+\left\{
+\begin{aligned}
+a+d&=0&&\Rightarrow& a=is = -d
+\\
+b^*&=-c
+\end{aligned}
+\right.
+\]
+Damit hat $A$ die Form
+\begin{align*}
+A=\begin{pmatrix}
+is&u+iv\\
+-u+iv&-is
+\end{pmatrix}
+&=
+s
+\begin{pmatrix}
+i&0\\
+0&-i
+\end{pmatrix}
++
+u
+\begin{pmatrix}
+ 0&1\\
+-1&0
+\end{pmatrix}
++
+v
+\begin{pmatrix}
+0&i\\
+i&0
+\end{pmatrix}
+\\
+&=
+iv\underbrace{\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}}_{\displaystyle=\sigma_1}
++
+iu\underbrace{\begin{pmatrix}0&-i\\i&0\end{pmatrix}}_{\displaystyle=\sigma_2}
++
+is\underbrace{\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix}}_{\displaystyle=\sigma_3}
+\end{align*}
+Diese Matrizen heissen die {\em Pauli-Matrizen}, sie haben die Kommutatoren
+\begin{align*}
+[\sigma_1,\sigma_2]
+&=
+\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}0&-i\\i&0\end{pmatrix}
+-
+\begin{pmatrix}0&-i\\i&0\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}
+=
+2\begin{pmatrix}i&0\\0&-i \end{pmatrix}
+=
+2i\sigma_3,
+\\
+[\sigma_2,\sigma_3]
+&=
+\begin{pmatrix}0&-i\\i&0\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix}
+-
+\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}0&-i\\i&0\end{pmatrix}
+=
+2
+\begin{pmatrix}0&i\\i&0\end{pmatrix}
+=
+2i\sigma_1.
+\\
+[\sigma_1,\sigma_3]
+&=
+\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix}
+-
+\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}
+=
+2i
+\begin{pmatrix}0&-1\\1&0\end{pmatrix}
+=
+2i\sigma_2,
+\end{align*}
+Bis auf eine Skalierung stimmt dies überein mit den Kommutatorprodukten
+der Matrizen $\omega_{23}$, $\omega_{31}$ und $\omega_{12}$
+in \eqref{buch:gruppen:eqn:so3-kommutatoren}.
+Die Matrizen $-\frac12i\sigma_j$ haben die Kommutatorprodukte
+\begin{align*}
+\bigl[-{\textstyle\frac12}i\sigma_1,-{\textstyle\frac12}i\sigma_2\bigr]
+&=
+-{\textstyle\frac14}[\sigma_1,\sigma_2]
+=
+-{\textstyle\frac14}\cdot 2i\sigma_3
+=
+-{\textstyle\frac12}i\sigma_3
+\\
+\bigl[-{\textstyle\frac12}i\sigma_2,-{\textstyle\frac12}i\sigma_3\bigr]
+&=
+-{\textstyle\frac14}[\sigma_2,\sigma_3]
+=
+-{\textstyle\frac14}\cdot 2i\sigma_1
+=
+-{\textstyle\frac12}i\sigma_1
+\\
+\bigl[-{\textstyle\frac12}i\sigma_3,-{\textstyle\frac12}i\sigma_1\bigr]
+&=
+-{\textstyle\frac14}[\sigma_3,\sigma_1]
+=
+-{\textstyle\frac14}\cdot 2i\sigma_2
+=
+-{\textstyle\frac12}i\sigma_2
+\end{align*}
+Die lineare Abbildung, die
+\begin{align*}
+\omega_{23}&\mapsto -{\textstyle\frac12}i\sigma_1\\
+\omega_{31}&\mapsto -{\textstyle\frac12}i\sigma_2\\
+\omega_{12}&\mapsto -{\textstyle\frac12}i\sigma_3
+\end{align*}
+abbildet ist daher ein Isomorphismus der Lie-Algebra $\operatorname{so}(3)$
+auf die Lie-Algebra $\operatorname{su}(2)$.
+Die Lie-Gruppen $\operatorname{SO}(3)$ und $\operatorname{SU}(2)$
+haben also die gleiche Lie-Algebra.
+
+Tatsächlich kann man Hilfe von Quaternionen die Matrix $\operatorname{SU}(2)$
+als Einheitsquaternionen beschreiben und damit eine Darstellung der
+Drehmatrizen in $\operatorname{SO}(3)$ finden.
+Dies wird in Kapitel~\ref{chapter:clifford} dargestellt.
+
+
+
+
+
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/lie-gruppen.tex b/buch/chapters/60-gruppen/lie-gruppen.tex
index cb1ca84..e92c254 100644
--- a/buch/chapters/60-gruppen/lie-gruppen.tex
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/lie-gruppen.tex
@@ -6,3 +6,876 @@
\section{Lie-Gruppen
\label{buch:section:lie-gruppen}}
\rhead{Lie-Gruppen}
+Die in bisherigen Beispielen untersuchten Matrizengruppen zeichnen sich
+durch zusätzliche Eigenschaften aus.
+Die Gruppe
+\[
+\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})
+=
+\{ A \in M_n(\mathbb{R})\;|\; \det A \ne 0\}
+\]
+besteht aus den Matrizen, deren Determinante nicht $0$ ist.
+Da die Menge der Matrizen mit $\det A=0$ eine abgeschlossene Menge
+in $M_n(\mathbb{R}) \simeq \mathbb{R}^{n^2}$ ist, ist
+$\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$ eine offene Teilmenge in $\mathbb{R}^{n^2}$,
+sie besitzt also automatisch die Struktur einer $n^2$-Mannigfaltigkeit.
+Dies gilt jedoch auch für alle anderen Matrizengruppen, die in diesem
+Abschnitt genauer untersucht werden sollen.
+
+\subsection{Mannigfaltigkeitsstruktur der Matrizengruppen
+\label{buch:subsection:mannigfaltigkeitsstruktur-der-matrizengruppen}}
+Eine Matrizengruppe wird automatsich zu einer Mannigfaltigkeit,
+wenn es gelingt, eine Karte für eine Umgebung des neutralen Elements
+zu finden.
+Dazu muss gezeigt werden, dass sich aus einer solchen Karte für jedes
+andere Gruppenelement eine Karte für eine Umgebung ableiten lässt.
+Sei also $\varphi_e\colon U_e \to \mathbb{R}^N$ eine Karte für die Umgebung
+$U_e\subset G$ von $e\in G$.
+Für $g\in G$ ist dann die Abbildung
+\[
+\varphi_g
+\colon
+U_g
+=
+gU_e
+\to
+\mathbb{R}
+:
+h\mapsto \varphi_e(g^{-1}h)
+\]
+eine Karte für die Umgebung $U_g$ des Gruppenelementes $g$.
+schreibt man $l_{g}$ für die Abbildung $h\mapsto gh$, dann
+kann man die Kartenabbildung auch $\varphi_g = \varphi_e\circ l_{g^{-1}}$
+schreiben.
+
+\subsubsection{Kartenwechsel}
+Die Kartenwechsel-Abbildungen für zwei Karten $\varphi_{g_1}$
+und $\varphi_{g_2}$ ist die Abbildung
+\[
+\varphi_{g_1,g_2}
+=
+\varphi_{g_1}\circ \varphi_{g_2}^{-1}
+=
+\varphi_e\circ l_{g_1^{-1}} \circ (\varphi_e\circ l_{g_2^{-1}})^{-1}
+=
+\varphi_e\circ l_{g_1^{-1}} \circ l_{g_2^{-1}}^{-1} \varphi_e^{-1}
+=
+\varphi_e\circ l_{g_1^{-1}} \circ l_{g_2}\varphi_e^{-1}
+=
+\varphi_e\circ l_{g_1^{-1}g_2}\varphi_e^{-1}
+\]
+mit der Ableitung
+\[
+D\varphi_e\circ Dl_{g_1^{-1}g_2} D\varphi_e^{-1}
+=
+D\varphi_e\circ Dl_{g_1^{-1}g_2} (D\varphi_e)^{-1}.
+\]
+Die Abbildung $l_{g_1^{-1}g_2}$ ist aber nur die Multiplikation mit
+einer Matrix, also eine lineare Abbildung, so dass der Kartenwechsel
+nichts anderes ist als die Darstellung der Matrix der Linksmultiplikation
+$l_{g_1^{-1}g_2}$ im Koordinatensystem der Karte $U_e$ ist.
+Differenzierbarkeit der Kartenwechsel ist damit sichergestellt,
+die Matrizengruppen sind automatisch differenzierbare Mannigfaltigkeiten.
+
+Die Konstruktion aller Karten aus einer einzigen Karte für eine
+Umgebung des neutralen Elements zeigt auch, dass es für die Matrizengruppen
+reicht, wenn man die Elemente in einer Umgebung des neutralen
+Elementes parametrisieren kann.
+Dies ist jedoch nicht nur für die Matrizengruppen möglich.
+Wenn eine Gruppe gleichzeitig eine differenzierbare Mannigfaltigkeit
+ist, dann können Karten über die ganze Gruppe transportiert werden,
+wenn die Multiplikation mit Gruppenelementen eine differenzierbare
+Abbildung ist.
+Solche Gruppen heissen auch Lie-Gruppen gemäss der folgenden Definition.
+
+\begin{definition}
+\index{Lie-Gruppe}%
+Eine {\em Lie-Gruppe} ist eine Gruppe, die gleichzeitig eine differenzierbare
+Mannigfaltigkeit ist derart, dass die Abbildungen
+\begin{align*}
+G\times G \to G &: (g_1,g_2)\mapsto g_1g_2
+\\
+G\to G &: g \mapsto g^{-1}
+\end{align*}
+differenzierbare Abbildungen zwischen Mannigfaltigkeiten sind.
+\end{definition}
+
+Die Abstraktheit dieser Definition täuscht etwas über die
+Tatsache hinweg, dass sich mit Hilfe der Darstellungstheorie
+jede beliebige Lie-Gruppe als Untermannigfaltigkeit einer
+Matrizengruppe verstehen lässt.
+Das Studium der Matrizengruppen erlaubt uns daher ohne grosse
+Einschränkungen ein Verständnis für die Theorie der Lie-Gruppen
+zu entwickeln.
+
+\subsubsection{Tangentialvektoren und die Exponentialabbildung}
+Die Matrizengruppen sind alle in der
+$n^2$-dimensionalen Mannigfaltigkeit $\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$
+enthalten.
+Diffferenzierbare Kurven $\gamma(t)$ in $\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$
+haben daher in jedem Punkt Tangentialvektoren, die als Matrizen in
+$M_n(\mathbb{R})$ betrachtet werden können.
+Wenn $\gamma(t)$ die Matrixelemente $\gamma_{ij}(t)$ hat, dann ist der
+Tangentialvektor im Punkt $\gamma(t)$ durch
+\[
+\frac{d}{dt}
+\gamma(t)
+=
+\begin{pmatrix}
+\dot{\gamma}_{11}(t)&\dots &\dot{\gamma}_{1n}(t)\\
+\vdots &\ddots&\vdots \\
+\dot{\gamma}_{n1}(t)&\dots &\dot{\gamma}_{nn}(t)
+\end{pmatrix}
+\]
+gegeben.
+
+Im Allgemeinen kann man Tangentialvektoren in verschiedenen Punkten
+einer Mannigfaltigkeit nicht miteinander vergleichen.
+Die Multiplikation $l_g$, die den Punkt $e$ in den Punkt $g$ verschiebt,
+transportiert auch die Tangentialvektoren im Punkt $e$ in
+Tangentialvektoren im Punkt $g$.
+
+\begin{aufgabe}
+Gibt es eine Kurve $\gamma(t)\in\mathbb{GL}_n(\mathbb{R})$ mit
+$\gamma(0)=e$ derart, dass der Tangentialvektor im Punkt $\gamma(t)$
+für $t>0$ derselbe ist wie der Tangentialvektor im Punkt $e$, transportiert
+durch Matrixmultiplikation mit $\gamma(t)$?
+\end{aufgabe}
+
+Eine solche Kurve muss die Differentialgleichung
+\begin{equation}
+\frac{d}{dt}\gamma(t)
+=
+\gamma(t)\cdot A
+\label{buch:gruppen:eqn:expdgl}
+\end{equation}
+erfüllen, wobei $A\in M_n(\mathbb{R})$ der gegebene Tangentialvektor
+in $e=I$ ist.
+
+Die Matrixexponentialfunktion
+\[
+e^{At}
+=
+1+At+\frac{A^2t^2}{2!}+\frac{A^3t^3}{3!}+\frac{A^4t^4}{4!}+\dots
+\]
+liefert eine Einparametergruppe
+$\mathbb{R}\to \operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$ mit der Ableitung
+\[
+\frac{d}{dt} e^{At}
+=
+\lim_{h\to 0} \frac{e^{A(t+h)}-e^{At}}{h}
+=
+\lim_{h\to 0} e^{At}\frac{e^{Ah}-I}{h}
+=
+e^{At} A.
+\]
+Sie ist also Lösung der Differentialgleichung~\eqref{buch:gruppen:eqn:expdgl}.
+
+\subsection{Drehungen in der Ebene
+\label{buch:gruppen:drehungen2d}}
+Die Drehungen der Ebene sind die orientierungserhaltenden Symmetrien
+des Einheitskreises, der in Abbildung~\ref{buch:gruppen:fig:kartenkreis}
+als Mannigfaltigkeit erkannt wurde.
+Sie bilden eine Lie-Gruppe, die auf verschiedene Arten als Matrix
+beschrieben werden kann.
+
+\subsubsection{Die Untergruppe
+$\operatorname{SO}(2)\subset \operatorname{GL}_2(\mathbb{R})$}
+Drehungen der Ebene können in einer orthonormierten Basis durch
+Matrizen der Form
+\[
+D_{\alpha}
+=
+\begin{pmatrix}
+\cos\alpha&-\sin\alpha\\
+\sin\alpha& \cos\alpha
+\end{pmatrix}
+\]
+dargestellt werden.
+Wir bezeichnen die Menge der Drehmatrizen in der Ebene mit
+$\operatorname{SO}(2)\subset\operatorname{GL}_2(\mathbb{R})$.
+Die Abbildung
+\[
+D_{\bullet}
+\colon
+\mathbb{R}\to \operatorname{SO}(2)
+:
+\alpha \mapsto D_{\alpha}
+\]
+hat die Eigenschaften
+\begin{align*}
+D_{\alpha+\beta}&= D_{\alpha}D_{\beta}
+\\
+D_0&=I
+\\
+D_{2k\pi}&=I\qquad \forall k\in\mathbb{Z}.
+\end{align*}
+Daraus folgt zum Beispiel, dass $D_{\bullet}$ eine $2\pi$-periodische
+Funktion ist.
+$D_{\bullet}$ bildet die Menge der Winkel $[0,2\pi)$ bijektiv auf
+die Menge der Drehmatrizen in der Ebene ab.
+
+Für jedes Intervall $(a,b)\subset\mathbb{R}$ mit Länge
+$b-a < 2\pi$ ist die Abbildung $\alpha\mapsto D_{\alpha}$ umkehrbar,
+die Umkehrung kann als Karte verwendet werden.
+Zwei verschiedene Karten $\alpha_1\colon U_1\to\mathbb{R}$ und
+$\alpha_2\colon U_2\to\mathbb{R}$ bilden die Elemente $g\in U_1\cap U_2$
+in Winkel $\alpha_1(g)$ und $\alpha_2(g)$ ab, für die
+$D_{\alpha_1(g)}=D_{\alpha_2(g)}$ gilt.
+Dies ist gleichbedeutend damit, dass $\alpha_1(g)=\alpha_2(g)+2\pi k$
+mit $k\in \mathbb{Z}$.
+In einem Intervall in $U_1\cap U_2$ muss $k$ konstant sein.
+Die Kartenwechselabblidung ist also nur die Addition eines Vielfachen
+von $2\pi$, mit der identischen Abbildung als Ableitung.
+Diese Karten führen also auf besonders einfache Kartenwechselabbildungen.
+
+\subsubsection{Die Untergruppe $S^1\subset\mathbb{C}$}
+Ein alternatives Bild für die Drehungen der Ebene kann man in der komplexen
+Ebene $\mathbb{C}$ erhalten.
+Die Multiplikation mit der komplexen Zahl $e^{i\alpha}$ beschreibt eine
+Drehung der komplexen Ebene um den Winkel $\alpha$.
+Die Zahlen der Form $e^{i\alpha}$ haben den Betrag $1$ und die Abbildung
+\[
+f\colon \mathbb{R}\to \mathbb{C}:\alpha \mapsto e^{i\alpha}
+\]
+hat die Eigenschaften
+\begin{align*}
+f(\alpha+\beta) &= f(\alpha)f(\beta)
+\\
+f(0)&=1
+\\
+f(2\pi k)&=1\qquad\forall k\in\mathbb{Z},
+\end{align*}
+die zu den Eigenschaften der Abbildung $\alpha\mapsto D_{\alpha}$
+analog sind.
+
+Jede komplexe Zahl $z$ vom Betrag $1$ kann geschrieben werden in der Form
+$z=e^{i\alpha}$, die Abbildung $f$ ist also eine Parametrisierung des
+Einheitskreises in der Ebene.
+Wir bezeichen $S^1=\{z\in\mathbb{C}\;|\; |z|=1\}$ die komplexen Zahlen vom
+Betrag $1$.
+$S^1$ ist eine Gruppe bezüglich der Multiplikation, da für jede Zahl
+$z,w\in S^1$ gilt
+$|z^{-1}|=1$ und $|zw|=1$ und damit $z^{-1}\in S^1$ und $zw\in S^1$.
+
+Zu einer komplexen Zahl $z\in S^1$ gibt es einen bis auf Vielfache
+von $2\pi$ eindeutigen Winkel $\alpha(z)$ derart, dass $e^{i\alpha(z)}=z$.
+Damit kann man jetzt die Abbildung
+\[
+\varphi
+\colon
+S^1\to \operatorname{SO}(2)
+:
+z\mapsto D_{\alpha(z)}
+\]
+konstruieren.
+Da $D_{\alpha}$ $2\pi$-periodisch ist, geben um Vielfache
+von $2\pi$ verschiedene Wahlen von $\alpha(z)$ die gleiche
+Matrix $D_{\alpha(z)}$, die Abbildung $\varphi$ ist daher
+wohldefiniert.
+$\varphi$ erfüllt ausserdem die Bedingungen
+\begin{align*}
+\varphi(z_1z_2)
+&=
+D_{\alpha(z_1z_2)}
+=
+D_{\alpha(z_1)+\alpha(z_2)}
+=
+D_{\alpha(z_1)}D_{\alpha(z_2)}
+=
+\varphi(z_1)\varphi(z_2)
+\\
+\varphi(1)
+&=
+D_{\alpha(1)}
+=
+D_0
+=
+I
+\end{align*}
+Die Abbildung $\varphi$ ist ein Homomorphismus der Gruppe $S^1$
+in die Gruppe $\operatorname{SO}(2)$.
+Die Menge der Drehmatrizen in der Ebene kann also mit dem Einheitskreis
+in der komplexen Ebene identifiziert werden.
+
+\subsubsection{Tangentialvektoren von $\operatorname{SO}(2)$}
+Da die Gruppe $\operatorname{SO}(2)$ eine eindimensionale Gruppe
+ist, kann jede Kurve $\gamma(t)$ durch den Drehwinkel $\alpha(t)$
+mit $\gamma(t) = D_{\alpha(t)}$ beschrieben werden.
+Die Ableitung in $M_2(\mathbb{R})$ ist
+\begin{align*}
+\frac{d}{dt} \gamma(t)
+&=
+\frac{d}{d\alpha}
+\begin{pmatrix}
+\cos\alpha(t) & - \sin\alpha(t)\\
+\sin\alpha(t) & \cos\alpha(t)
+\end{pmatrix}
+\cdot
+\frac{d\alpha}{dt}
+\\
+&=
+\begin{pmatrix}
+-\sin\alpha(t)&-\cos\alpha(t)\\
+ \cos\alpha(t)&-\sin\alpha(t)
+\end{pmatrix}
+\cdot
+\dot{\alpha}(t)
+\\
+&=
+\begin{pmatrix}
+\cos\alpha(t) & - \sin\alpha(t)\\
+\sin\alpha(t) & \cos\alpha(t)
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
+0&-1\\
+1&0
+\end{pmatrix}
+\cdot
+\dot{\alpha}(t)
+=
+D_{\alpha(t)}J\cdot\dot{\alpha}(t).
+\end{align*}
+Alle Tangentialvektoren von $\operatorname{SO}(2)$ im Punkt $D_\alpha$
+entstehen aus $J$ durch Drehung mit der Matrix $D_\alpha$ und Skalierung
+mit $\dot{\alpha}(t)$.
+
+%
+% Isometrien von R^n
+%
+\subsection{Isometrien von $\mathbb{R}^n$
+\label{buch:gruppen:isometrien}}
+
+\subsubsection{Skalarprodukt}
+Lineare Abbildungen des Raumes $\mathbb{R}^n$ können durch
+$n\times n$-Matrizen beschrieben werden.
+Die Matrizen, die das Standardskalarprodukt $\mathbb{R}^n$ erhalten,
+bilden eine Gruppe, die in diesem Abschnitt genauer untersucht werden soll.
+Eine Matrix $A\in M_{n}(\mathbb{R})$ ändert das Skalarprodukt, wenn
+für jedes beliebige Paar $x,y$ von Vektoren gilt
+$\langle Ax,Ay\rangle = \langle x,y\rangle$.
+Das Standardskalarprodukt kann mit dem Matrixprodukt ausgedrückt werden:
+\[
+\langle Ax,Ay\rangle
+=
+(Ax)^tAy
+=
+x^tA^tAy
+=
+x^ty
+=
+\langle x,y\rangle
+\]
+für jedes Paar von Vektoren $x,y\in\mathbb{R}$.
+
+Mit dem Skalarprodukt kann man auch die Matrixelemente einer Matrix
+einer Abbildung $f$ in der Standardbasis bestimmen.
+Das Skalarprodukt $\langle e_i, v\rangle$ ist die Länge der Projektion
+des Vektors $v$ auf die Richtung $e_i$.
+Die Komponenten von $Ae_j$ sind daher $a_{ij}=\langle e_i,f(e_j)\rangle$.
+Die Matrix $A$ der Abbildung $f$ hat also die Matrixelemente
+$a_{ij}=e_i^tAe_j$.
+
+\subsubsection{Die orthogonale Gruppe $\operatorname{O}(n)$}
+Die Matrixelemente von $A^tA$ sind
+$\langle A^tAe_i, e_j\rangle =\langle e_i,e_j\rangle = \delta_{ij}$
+sind diejenigen der Einheitsmatrix,
+die Matrix $A$ erfüllt $AA^t=I$ oder $A^{-1}=A^t$.
+Dies sind die {\em orthogonalen} Matrizen.
+Die Menge $\operatorname{O}(n)$ der isometrischen Abbildungen besteht
+daher aus den Matrizen
+\[
+\operatorname{O}(n)
+=
+\{ A\in M_n(\mathbb{R})\;|\; AA^t=I\}.
+\]
+Die Matrixgleichung $AA^t=I$ liefert $n(n+1)/2$ unabhängige Bedingungen,
+die die orthogonalen Matrizen innerhalb der $n^2$-dimensionalen
+Menge $M_n(\mathbb{R})$ auszeichnen.
+Die Menge $\operatorname{O}(n)$ der orthogonalen Matrizen hat daher
+die Dimension
+\[
+n^2 - \frac{n(n+1)}{2}
+=
+\frac{2n^2-n^2-n}{2}
+=
+\frac{n(n-1)}2.
+\]
+Im Spezialfall $n=2$ ist die Gruppe $O(2)$ eindimensional.
+
+\subsubsection{Tangentialvektoren}
+Die orthogonalen Matrizen bilden eine abgeschlossene Untermannigfaltigkeit
+von $\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$, nicht jede Matrix $M_n(\mathbb{R})$
+kann also ein Tangentialvektor von $O(n)$ sein.
+Um herauszufinden, welche Matrizen als Tangentialvektoren in Frage
+kommen, betrachten wir eine Kurve $\gamma\colon\mathbb{R}\to O(n)$
+von orthogonalen Matrizen mit $\gamma(0)=I$.
+Orthogonal bedeutet
+\[
+\begin{aligned}
+&&
+0
+&=
+\frac{d}{dt}I
+=
+\frac{d}{dt}
+(\gamma(t)^t\gamma(t))
+=
+\dot{\gamma}(t)^t\gamma(t))
++
+\gamma(t)^t\dot{\gamma}(t))
+\\
+&\Rightarrow&
+0
+&=
+\dot{\gamma}(0)^t \cdot I + I\cdot \dot{\gamma(0)}
+=
+\dot{\gamma}(0)^t + \dot{\gamma}(0)
+=
+A^t+A=0
+\\
+&\Rightarrow&
+A^t&=-A
+\end{aligned}
+\]
+Die Tangentialvektoren von $\operatorname{O}(n)$ sind also genau
+die antisymmetrischen Matrizen.
+
+Für $n=2$ sind alle antisymmetrischen Matrizen Vielfache der Matrix
+$J$, wie in Abschnitt~\ref{buch:gruppen:drehungen2d}
+gezeigt wurde.
+
+Für jedes Paar $i<j$ ist die Matrix $A_{ij}$ mit den Matrixelementen
+$(A_{ij})_{ij}=-1$ und $(A_{ij})_{ji}=1$
+antisymmetrisch.
+Für $n=2$ ist $A_{12}=J$.
+Die $n(n-1)/2$ Matrizen $A_{ij}$ bilden eine Basis des
+$n(n-1)/2$-dimensionale Tangentialraumes von $\operatorname{O}(n)$.
+
+Tangentialvektoren in einem anderen Punkt $g\in\operatorname{O}(n)$
+haben die Form $gA$, wobei $A$ eine antisymmetrische Matrix ist.
+Diese Matrizen sind nur noch in speziellen Fällen antisymmetrisch,
+zum Beispiel im Punkt $-I\in\operatorname{O}(n)$.
+
+\subsubsection{Die Gruppe $\operatorname{SO}(n)$}
+Die Gruppe $\operatorname{O}(n)$ enhält auch Isometrien, die
+die Orientierung des Raumes umkehren, wie zum Beispiel Spiegelungen.
+Wegen $\det (AA^t)=\det A\det A^t = (\det A)^2=1$ kann die Determinante
+einer orthogonalen Matrix nur $\pm 1$ sein.
+Orientierungserhaltende Isometrien haben Determinante $1$.
+
+Die Gruppe
+\[
+\operatorname{SO}(n)
+=
+\{A\in\operatorname{O}(n)\;|\; \det A=1\}
+\]
+heisst die {\em spezielle orthogonale Gruppe}.
+Die Dimension der Gruppe $\operatorname{O}(n)$ ist $n(n-1)/2$.
+
+\subsubsection{Die Gruppe $\operatorname{SO}(3)$}
+Die Gruppe $\operatorname{SO}(3)$ der Drehungen des dreidimensionalen
+Raumes hat die Dimension $3(3-1)/2=3$.
+Eine Drehung wird festgelegt durch die Richtung der Drehachse und den
+Drehwinkel.
+Die Richtung der Drehachse ist ein Einheitsvektor, also ein Punkt
+auf der zweidimensionalen Kugel.
+Der Drehwinkel ist der dritte Parameter.
+
+Drehungen mit kleinen Drehwinkeln können zusammengesetzt werden
+aus den Matrizen
+\begin{align*}
+D_{x,\alpha}
+&=
+\begin{pmatrix}
+1&0&0\\
+0&\cos\alpha&-\sin\alpha\\
+0&\sin\alpha& \cos\alpha
+\end{pmatrix},
+&
+D_{y,\beta}
+&=
+\begin{pmatrix}
+ \cos\beta&0&\sin\beta\\
+ 0 &1& 0 \\
+-\sin\beta&0&\cos\beta
+\end{pmatrix},
+&
+D_{z,\gamma}
+&=
+\begin{pmatrix}
+\cos\gamma&-\sin\gamma&0\\
+\sin\gamma& \cos\gamma&0\\
+ 0 & 0 &1
+\end{pmatrix}
+\\
+&=
+e^{A_{23}t}
+&
+&=
+e^{-A_{13}t}
+&
+&=
+e^{A_{21}t}
+\end{align*}
+die Drehungen um die Koordinatenachsen um den Winkel $\alpha$
+beschreiben.
+Auch die Winkel $\alpha$, $\beta$ und $\gamma$ können als die
+drei Koordinaten der Mannigkfaltigkeit $\operatorname{SO}(3)$
+angesehen werden.
+
+%
+% Spezielle lineare Gruppe
+%
+\subsection{Volumenerhaltende Abbildungen und
+die Gruppe $\operatorname{SL}_n(\mathbb{R})$
+\label{buch:gruppen:sl}}
+Die Elemente der Gruppe $SO(n)$ erhalten Längen, Winkel und die
+Orientierung, also auch das Volumen.
+Es gibt aber volumenerhaltende Abbildungen, die Längen oder Winkel
+nicht notwendigerweise erhalten.
+Matrizen $A\in M_n(\mathbb{R})$, die das Volumen erhalten,
+haben die Determinante $\det A=1$.
+Wegen $\det(AB)=\det A\det B$ ist das Produkt zweier Matrizen mit
+Determinante $1$ wieder eine solche, sie bilden daher eine Gruppe.
+
+\begin{definition}
+Die volumenerhaltenden Abbildungen bilden die Gruppe
+\[
+\operatorname{SL}_n(\mathbb{R})
+=
+\{
+A\in M_n(\mathbb{R})
+\;|\;
+\det (A) = 1
+\}
+\]
+sie heisst die {\em spezielle lineare Gruppe}.
+\end{definition}
+
+Wir wollen jetzt die Tangentialvektoren von $\operatorname{SL}_n(\mathbb{R})$
+bestimmen.
+Dazu sei $A(t)$ eine Kurve in $\operatorname{SL}_n(\mathbb{R})$
+mit $A(0)=I$.
+Für alle $t\in\mathbb{R}$ ist $\det A(t)=1$, daher ist die Ableitung
+\[
+\frac{d}{dt} \det A(t) = 0
+\quad\text{an der Stelle $t=0$.}
+\]
+Für $n=2$ ist
+\begin{align*}
+A(t)
+&=
+\begin{pmatrix}
+a(t)&b(t)\\
+c(t)&d(t)
+\end{pmatrix}
+\in
+\operatorname{SL}_2(\mathbb{R})
+&&\Rightarrow&
+\frac{d}{dt}
+\det A(t)\bigg|_{t=0}
+&=
+\dot{a}(0) d(0)+a(0)\dot{d}(0)
+-
+\dot{b}(0) c(0)-b(0)\dot{c}(0)
+\\
+&&&&
+&=
+\dot{a}(0) + \dot{d}(0)
+\\
+&&&&
+&=
+\operatorname{Spur}\frac{dA}{dt}.
+\end{align*}
+Dies gilt nicht nur im Falle $n=2$, sondern ganz allgemein für beliebige
+$n\times n$-Matrizen.
+
+\begin{satz}
+Ist $A(t)$ eine differenzierbare Kurve in $\operatorname{SL}_n(\mathbb{B})$
+mit $A(0)=I$, dann ist $\operatorname{Spur}\dot{A}(0)=0$.
+\end{satz}
+
+\begin{proof}[Beweis]
+Die Entwicklung der Determinante von $A$ nach der ersten Spalte ist
+\[
+\det A(t) = \sum_{i=1}^n (-1)^{i+1} a_{i1}(t) \det A_{i1}(t).
+\]
+Die Ableitung nach $t$ ist
+\[
+\frac{d}{dt} \det A(t)
+=
+\sum_{i=1}^n (-1)^{i+1} \dot{a}_{i1}(t) \det A_{i1}(t).
++
+\sum_{i=1}^n (-1)^{i+1} a_{i1}(t) \frac{d}{dt}\det A_{i1}(t).
+\]
+An der Stelle $t=0$ enthält $\det A_{i1}(0)$ für $i\ne 1$
+eine Nullzeile, der einzige nichtverschwindende Term in der ersten
+Summe ist daher der erste.
+In der zweiten Summe ist das einzige nicht verschwindende $a_{i1}(0)$
+jenes für $i=1$, somit ist die Ableitung von $\det A(t)$
+\begin{equation}
+\frac{d}{dt} \det A(t)
+=
+\dot{a}_{11}(t) \det A_{11}(t).
++
+\frac{d}{dt}\det A_{11}(t)
+=
+\dot{a}_{11}(0)
++
+\frac{d}{dt}\det A_{11}(t).
+\label{buch:gruppen:eqn:detspur}
+\end{equation}
+Die Beziehung \eqref{buch:gruppen:eqn:detspur} kann für einen Beweis mit
+vollständiger Induktion verwendet werden.
+
+Die Induktionsverankerung für $n=1$ besagt, dass $\det A(t)=a_{11}(t)$
+genau dann konstant $=1$ ist, wenn $\dot{a}_{11}(0)=\operatorname{Spur}A(0)$
+ist.
+Unter der Induktionsannahme, dass für eine $(n-1)\times(n-1)$-Matrix
+$\tilde{A}(t)$ mit $\tilde{A}(0)=I$ die Ableitung der Determinante
+\[
+\frac{d}{dt}\tilde{A}(0)
+=
+\operatorname{Spur}\dot{\tilde{A}}(0)
+\]
+ist, folgt jetzt mit
+\eqref{buch:gruppen:eqn:detspur}, dass
+\[
+\frac{d}{dt}A(0)
+=
+\dot{a}_{11}(0)
++
+\frac{d}{dt} \det A_{11}(t)\bigg|_{t=0}
+=
+\dot{a}_{11}(0)
++
+\operatorname{Spur}\dot{A}_{11}(0)
+=
+\operatorname{Spur}\dot{A}(0).
+\]
+Damit folgt jetzt die Behauptung für alle $n$.
+\end{proof}
+
+\begin{beispiel}
+Die Tangentialvektoren von $\operatorname{SL}_2(\mathbb{R})$ sind
+die spurlosen Matrizen
+\[
+A=\begin{pmatrix}a&b\\c&d\end{pmatrix}
+\quad\Rightarrow\quad
+\operatorname{Spur}A=a+d=0
+\quad\Rightarrow\quad
+A=\begin{pmatrix}a&b\\c&-a\end{pmatrix}.
+\]
+Der Tangentialraum ist also dreidimensional.
+Als Basis könnte man die folgenden Vektoren verwenden:
+\begin{align*}
+A
+&=
+\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix}
+&&\Rightarrow&
+e^{At}
+&=
+\begin{pmatrix} e^t & 0 \\ 0 & e^{-t} \end{pmatrix}
+\\
+B
+&=
+\begin{pmatrix}0&-1\\1&0\end{pmatrix}
+&&\Rightarrow&
+e^{Bt}
+&=
+\begin{pmatrix}
+\cos t & -\sin t\\
+\sin t & \cos t
+\end{pmatrix}
+\\
+C
+&=
+\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix}
+&&\Rightarrow&
+e^{Ct}
+&=
+I + Ct + \frac{C^2t^2}{2!} + \frac{C^3t^3}{3!} + \frac{C^4t^4}{4!}+\dots
+\\
+&&&&
+&=
+I\biggl(1 + \frac{t^2}{2!} + \frac{t^4}{4!}+\dots \biggr)
++
+C\biggl(t + \frac{t^3}{3!} + \frac{t^5}{5!}+\dots \biggr)
+\\
+&&&&
+&=
+I\cosh t + C \sinh t
+=
+\begin{pmatrix}
+\cosh t & \sinh t\\
+\sinh t & \cosh t
+\end{pmatrix},
+\end{align*}
+wobei in der Auswertung der Potenzreihe für $e^{Ct}$ verwendet wurde,
+dass $C^2=I$.
+
+Die Matrizen $e^{At}$ Streckungen der einen Koordinatenachse und
+Stauchungen der anderen derart, dass das Volumen erhalten bleibt.
+Die Matrizen $e^{Bt}$ sind Drehmatrizen, die Längen und Winkel und
+damit erst recht den Flächeninhalt erhalten.
+Die Matrizen der Form $e^{Ct}$ haben die Vektoren $(1,\pm1)$ als
+Eigenvektoren:
+\begin{align*}
+\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}
+&\mapsto
+e^{Ct}
+\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}
+=
+(\cosh t +\sinh t)
+\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}
+=
+\biggl(
+\frac{e^t+e^{-t}}2
++
+\frac{e^t-e^{-t}}2
+\biggr)
+\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}
+=
+e^t
+\begin{pmatrix}1\\1\end{pmatrix}
+\\
+\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}
+&\mapsto
+e^{Ct}
+\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}
+=
+(\cosh t -\sinh t)
+\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}
+=
+\biggl(
+\frac{e^t+e^{-t}}2
+-
+\frac{e^t-e^{-t}}2
+\biggr)
+\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}
+=
+e^{-t}
+\begin{pmatrix}1\\-1\end{pmatrix}
+\end{align*}
+Die Matrizen $e^{Ct}$ strecken die Richtung $(1,1)$ um $e^t$ und
+die dazu orthogonale Richtung $(1,-1)$ um den Faktor $e^{-t}$.
+Dies ist die gegenüber $e^{At}$ um $45^\circ$ verdrehte Situation,
+auch diese Matrizen sind flächenerhaltend.
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/60-gruppen/images/sl2.pdf}
+\caption{Tangentialvektoren und die davon erzeugen Einparameteruntergruppen
+für die Lie-Gruppe $\operatorname{SL}_2(\mathbb{R})$ der flächenerhaltenden
+linearen Abbildungen von $\mathbb{R}^2$.
+In allen drei Fällen wird ein blauer Rhombus mit den Ecken in den
+Standardbasisvektoren von einer Matrix der Einparameteruntergruppe zu
+zum roten Viereck verzerrt, der Flächeninhalt bleibt aber erhalten.
+In den beiden Fällen $B$ und $C$ stellen die grünen Kurven die Bahnen
+der Bilder der Standardbasisvektoren dar.
+\label{buch:gruppen:fig:sl2}}
+\end{figure}%
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/60-gruppen/images/scherungen.pdf}
+\caption{Weitere Matrizen mit Spur $0$ und ihre Wirkung
+Die inken beiden Beispiele $M$ und $N$ sind nilpotente Matrizen,
+die zugehörigen Einparameter-Untergruppen beschreiben Schwerungen.
+\label{buch:gruppen:fig:scherungen}}
+\end{figure}
+\end{beispiel}
+
+%
+% Die Gruppe SU(2)
+%
+\subsection{Die Gruppe $\operatorname{SU}(2)$
+\label{buch:gruppen:su2}}
+Die Menge der Matrizen
+\[
+\operatorname{SU}(2)
+=
+\left\{
+\left.
+A=\begin{pmatrix} a&b\\c&d\end{pmatrix}
+\;\right|\;
+a,b,c,d\in\mathbb{C},\det(A)=1, AA^*=I
+\right\}
+\]
+heisst die {\em spezielle unitäre Gruppe}.
+Wegen $\det(AB)=\det(A)\det(B)=1$ und $(AB)^*AB=B^*A^*AB=B^*B=I$ ist
+$\operatorname{SU}(2)$ eine Untergruppe von $\operatorname{GL}_2(\mathbb{C})$.
+Die Bedingungen $\det A=1$ und $AA^*=I$ schränken die möglichen Werte
+von $a$ und $b$ weiter ein.
+Aus
+\[
+A^*
+=
+\begin{pmatrix}
+\overline{a}&\overline{c}\\
+\overline{b}&\overline{d}
+\end{pmatrix}
+\]
+und den Bedingungen führen die Gleichungen
+\[
+\begin{aligned}
+a\overline{a}+b\overline{b}&=1
+&&\Rightarrow&|a|^2+|b|^2&=1
+\\
+a\overline{c}+b\overline{d}&=0
+&&\Rightarrow&
+\frac{a}{b}&=-\frac{\overline{d}}{\overline{c}}
+\\
+c\overline{a}+d\overline{b}&=0
+&&\Rightarrow&
+\frac{c}{d}&=-\frac{\overline{b}}{\overline{a}}
+\\
+c\overline{c}+d\overline{d}&=1&&\Rightarrow&|c|^2+|d|^2&=1
+\\
+ad-bc&=1
+\end{aligned}
+\]
+Aus der zweiten Gleichung kann man ableiten, dass es eine Zahl $t\in\mathbb{C}$
+gibt derart, dass $c=-t\overline{b}$ und $d=t\overline{a}$.
+Damit wird die Bedingung an die Determinante zu
+\[
+1
+=
+ad-bc = at\overline{a} - b(-t\overline{b})
+=
+t(|a|^2+|b|^2)
+=
+t,
+\]
+also muss die Matrix $A$ die Form haben
+\[
+A
+=
+\begin{pmatrix}
+a&b\\
+-\overline{b}&\overline{a}
+\end{pmatrix}
+\qquad\text{mit}\quad |a|^2+|b|^2=1.
+\]
+Schreibt man $a=a_1+ia_2$ und $b=b_1+ib_2$ mit rellen $a_i$ und $b_i$,
+dann besteht $SU(2)$ aus den Matrizen der Form
+\[
+A=
+\begin{pmatrix}
+ a_1+ia_2&b_1+ib_2\\
+-b_1+ib_2&a_1-ia_2
+\end{pmatrix}
+\]
+mit der zusätzlichen Bedingung
+\[
+|a|^2+|b|^2
+=
+a_1^2 + a_2^2 + b_1^2 + b_2^2 = 1.
+\]
+Die Matrizen von $\operatorname{SU}(2)$ stehen daher in einer
+eins-zu-eins-Beziehung zu den Vektoren $(a_1,a_2,b_1,b_2)\in\mathbb{R}^4$
+eines vierdimensionalen reellen Vektorraums mit Länge $1$.
+Geometrisch betrachtet ist also $\operatorname{SU}(2)$ eine dreidmensionalen
+Kugel, die in einem vierdimensionalen Raum eingebettet ist.
+
+
+
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/symmetrien.tex b/buch/chapters/60-gruppen/symmetrien.tex
index 8d5c0e0..7364c85 100644
--- a/buch/chapters/60-gruppen/symmetrien.tex
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/symmetrien.tex
@@ -7,4 +7,719 @@
\section{Symmetrien
\label{buch:section:symmetrien}}
\rhead{Symmetrien}
+Der geometrische Begriff der Symmetrie meint die Eigenschaft eines
+geometrischen Objektes, dass es bei einer Bewegung auf sich selbst
+abgebildet wird.
+Das Wort stammt aus dem altgriechischen, wo es {\em Gleichmass}
+bedeutet.
+Spiegelsymmetrische Objekte zeichnen sich zum Beispiel dadurch aus,
+dass Messungen von Strecken die gleichen Werte ergeben wie die Messungen
+der entsprechenden gespiegelten Strecken (siehe auch
+Abbildung~\ref{buch:lie:bild:castlehoward}, was die Herkunft des
+Begriffs verständlich macht.
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/60-gruppen/images/castle.jpeg}
+\caption{Das Castle Howard in Yorkshire war in dieser ausgeprägt symmetrischen
+Form geplant, wurde dann aber in modifizeirter Form gebaut.
+Messungen zwischen Punkten in der rechten Hälfte des Bildes
+ergeben die gleichen Werte wie Messungen entsprechenden Strecken
+in der linken Hälfte, was den Begriff Symmetrie rechtfertigt.
+\label{buch:lie:bild:castlehoward}}
+\end{figure}
+In der Physik wird dem Begriff der Symmetrie daher auch eine erweiterte
+Bedeutung gegeben.
+Jede Transformation eines Systems, welche bestimmte Grössen nicht
+verändert, wird als Symmetrie bezeichnet.
+Die Gesetze der Physik sind typischerweise unabhängig davon, wo man den
+den Nullpunkt der Zeit oder das räumlichen Koordinatensystems ansetzt,
+eine Transformation des Zeitnullpunktes oder des Ursprungs des
+Koordinatensystems ändert daher die Bewegungsgleichungen nicht, sie ist
+eine Symmetrie des Systems.
+
+Umgekehrt kann man fragen, welche Symmetrien ein System hat.
+Da sich Symmetrien zusammensetzen und umkehren lassen, kann man in davon
+ausgehen, dass die Symmetrietransformationen eine Gruppe bilden.
+Besonders interessant ist dies im Falle von Transformationen, die
+durch Matrizen beschrieben weren.
+Eine unter der Symmetrie erhaltene Eigenschaft definiert so eine
+Untergruppe der Gruppe $\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$ der
+invertierbaren Matrizen.
+Die erhaltenen Eigenschaften definieren eine Menge von Gleichungen,
+denen die Elemente der Untergruppe genügen müssen.
+Als Lösungsmenge einer Gleichung erhält die Untergruppe damit eine
+zusätzliche geometrische Struktur, man nennt sie eine differenzierbare
+Mannigfaltigkeit.
+Dieser Begriff wird im Abschnitt~\ref{buch:subsection:mannigfaltigkeit}
+eingeführt.
+Es wird sich zum Beispiel zeigen, dass die Menge der Drehungen der
+Ebene mit den Punkten eines Kreises parametrisieren lassen,
+die Lösungen der Gleichung $x^2+y^2=1$ sind.
+
+Eine Lie-Gruppe ist eine Gruppe, die gleichzeitig eine differenzierbare
+Mannigfaltigkeit ist.
+Die Existenz von geometrischen Konzepten wie Tangentialvektoren
+ermöglicht zusätzliche Werkzeuge, mit denen diese Gruppe untersucht
+und verstanden werden können.
+Ziel dieses Abschnitts ist, die Grundlagen für diese Untersuchung zu
+schaffen, die dann im Abschnitt~\ref{buch:section:lie-algebren}
+durchgeführt werden soll.
+
+\subsection{Algebraische Symmetrien
+\label{buch:subsection:algebraische-symmetrien}}
+Mit Matrizen lassen sich Symmetrien in einem geometrischen Problem
+oder in einem physikalischen System beschreiben.
+Man denkt dabei gerne zuerst an geometrische Symmetrien wie die
+Symmetrie unter Punktspiegelung oder die Spiegelung an der $x_1$-$x_2$-Ebene,
+wie sie zum Beispiel durch die Abbildungen
+\[
+\mathbb{R}^3\to\mathbb{R}^3 : x\mapsto -x
+\qquad\text{oder}\qquad
+\mathbb{R}^3\to\mathbb{R}^3 :
+\begin{pmatrix}x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}
+\mapsto
+\begin{pmatrix}-x_1\\x_2\\x_3\end{pmatrix}
+\]
+dargestellt werden.
+Beide haben zunächst die Eigenschaft, dass Längen und Winkel und damit
+das Skalarprodukt erhalten sind.
+Diese Eigenschaft allein erlaubt aber noch nicht, die beiden Transformationen
+zu unterscheiden.
+Die Punktspiegelung zeichnet sich dadurch aus, das alle Geraden und alle
+Ebenen durch den Ursprung auf sich selbst abgebildet werden.
+Dies funktioniert für die Ebenenspiegelung nicht, dort bleibt nur die
+Spiegelungsebene (die $x_1$-$x_2$-Ebene im vorliegenden Fall) und
+ihre Normale erhalten.
+Die folgenden Beispiele sollen zeigen, wie solche Symmetriedefinitionen
+auf algebraische Bedingungen an die Matrixelemente führen.
+
+Zu jeder Abbildung $f\colon\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^n$, unter der
+ein geometrisches Objekt in $\mathbb{R}^n$ symmetrisch ist, können wir
+sofort weitere Abbildungen angeben, die ebenfalls Symmetrien sind.
+Zum Beispiel sind die iterierten Abbildungen $f\circ f$, $f\circ f\circ f$
+u.~s.~w., die wir auch $f^n$ mit $n\in\mathbb{N}$ schreiben werden,
+ebenfalls Symmetrien.
+Wenn die Symmetrie auch umkehrbar ist, dann gilt dies sogar für alle
+$n\in\mathbb{Z}$.
+Wir erhalten so eine Abbildung
+$\varphi\colon \mathbb{Z}\to \operatorname{GL}_n(\mathbb{R}):n\mapsto f^n$
+mit den Eigenschaften $\varphi(0)=f^0 = I$ und
+$\varphi(n+m)=f^{n+m}=f^n\circ f^m = \varphi(n)\circ\varphi(m)$.
+$\varphi$ ist ein Homomorphismus der Gruppe $\mathbb{Z}$ in die Gruppe
+$\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$.
+Wir nennen dies eine {\em diskrete Symmetrie}.
+
+\subsection{Kontinuierliche Symmetrien
+\label{buch:subsection:kontinuierliche-symmetrien}}
+Von besonderem Interesse sind kontinuierliche Symmetrien.
+Dies sind Abbildungen eines Systems, die von einem Parameter
+abhängen.
+Zum Beispiel können wir Drehungen der Ebene $\mathbb{R}^2$ um den
+Winkel $\alpha$ durch Matrizen
+\[
+D_{\alpha}
+=
+\begin{pmatrix}
+\cos\alpha&-\sin\alpha\\
+\sin\alpha& \cos\alpha
+\end{pmatrix}
+\]
+beschrieben werden.
+Ein Kreis um den Nullpunkt bleibt unter jeder dieser Drehungen invariant.
+Im Gegensatz dazu sind alle $3n$-Ecke mit Schwerpunkt $0$ nur invariant
+unter der einen Drehung $D_{\frac{2\pi}3}$ invariant.
+Die kleinste Menge, die einen vorgegebenen Punkt enthält und unter
+allen Drehungen $D_\alpha$ invariant ist, ist immer ein Kreis um
+den Nullpunkt.
+
+\begin{definition}
+Ein Homomorphismus $\varphi\colon\mathbb{R}\to\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$
+von der additiven Gruppe $\mathbb{R}$ in die allgemeine lineare Gruppe
+heisst eine {\em Einparameter-Untergruppe} von
+$\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$.
+\end{definition}
+
+Die Abbildung
+\[
+\varphi
+\colon
+\mathbb{R}\to\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})
+:
+\alpha \mapsto
+D_{\alpha}
+=
+\begin{pmatrix}
+\cos\alpha&-\sin\alpha\\
+\sin\alpha& \cos\alpha
+\end{pmatrix}
+\]
+ist also eine Einparameter-Untergruppe von $\operatorname{GL}_2(\mathbb{R})$.
+
+\subsubsection{Der harmonische Oszillator}
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/60-gruppen/images/phasenraum.pdf}
+\caption{Die Lösungen der
+Differentialgleichung~\eqref{chapter:gruppen:eqn:phasenraumdgl}
+im Phasenraum sind Ellipsen mit Halbachsenverhältnis $\omega^{-1}$.
+\label{chapter:gruppen:fig:phasenraum}}
+\end{figure}
+Eine Masse $m$ verbunden mit einer Feder mit der Federkonstanten $K$
+schwingt um die Ruhelage $x=0$ entsprechend der Differentialgleichung
+\[
+m\frac{d^2}{dt^2} x(t) = -Kx(t).
+\]
+Die Kreisfrequenz der Schwingung ist
+\[
+\omega = \sqrt{\frac{K}{m}}.
+\]
+Das System kann als zweidimensionales System im Phasenraum mit den
+Koordinaten $x_1=x$ und $x_2=p=m\dot{x}$ beschrieben werden.
+Die zweidimensionale Differentialgleichung ist
+\begin{equation}
+\left.
+\begin{aligned}
+\dot{x}(t) &= \frac{1}{m}p(t)\\
+\dot{p}(t) &= -Kx(t)
+\end{aligned}
+\quad
+\right\}
+\qquad\Rightarrow\qquad
+\frac{d}{dt}
+\begin{pmatrix}x(t)\\p(t)\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+0&\frac{1}{m}\\
+-K&0
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}x(t)\\p(t)\end{pmatrix}.
+\label{chapter:gruppen:eqn:phasenraumdgl}
+\end{equation}
+Die Lösung der Differentialgleichung für die Anfangsbedingung $x(0)=1$ und
+$p(0)=0$ ist
+\[
+x(t)
+=
+\cos \omega t
+\qquad\Rightarrow\qquad
+p(t)
+=
+-\omega \sin\omega t,
+\]
+die Lösung zur Anfangsbedingung $x(0)=0$ und $p(0)=1$ ist
+\[
+x(t) = \frac{1}{\omega} \sin\omega t,
+\qquad
+p(t) = \cos \omega t.
+\]
+In Matrixform kann man die allgemeine Lösung zur Anfangsbedingun $x(0)=x_0$
+und $p(0)=p_0$
+\begin{equation}
+\begin{pmatrix}
+x(t)\\
+p(t)
+\end{pmatrix}
+=
+\underbrace{
+\begin{pmatrix}
+ \cos \omega t & \frac{1}{\omega} \sin\omega t \\
+-\omega \sin\omega t & \cos\omega t
+\end{pmatrix}
+}_{\displaystyle =\Phi_t}
+\begin{pmatrix}x_0\\p_0\end{pmatrix}
+\label{buch:gruppen:eqn:phi}
+\end{equation}
+schreiben.
+Die Matrizen $\Phi_t$ bilden eine Einparameter-Untergruppe von
+$\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$, da
+\begin{align*}
+\Phi_s\Phi_t
+&=
+\begin{pmatrix}
+ \cos\omega s & \frac{1}{\omega} \sin\omega s \\
+-\omega \sin\omega s & \cos\omega s
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}
+ \cos\omega t & \frac{1}{\omega} \sin\omega t \\
+-\omega \sin\omega t & \cos\omega t
+\end{pmatrix}
+\\
+&=
+\begin{pmatrix}
+\cos\omega s \cos\omega t - \sin\omega s \sin\omega t
+& \frac{1}{\omega} ( \cos\omega s \sin\omega t + \sin\omega s \cos \omega t)
+\\
+-\omega (\sin\omega s \cos\omega t + \cos\omega s \sin\omega t )
+& \cos\omega s \cos\omega t -\sin\omega s \sin\omega t
+\end{pmatrix}
+\\
+&=
+\begin{pmatrix}
+ \cos\omega(s+t) & \frac{1}{\omega}\sin\omega(s+t) \\
+-\omega \sin\omega(s+t) & \cos\omega(s+t)
+\end{pmatrix}
+=
+\Phi_{s+t}
+\end{align*}
+gilt.
+Die Lösungen der
+Differentialgleichung~\eqref{chapter:gruppen:eqn:phasenraumdgl}
+sind in Abbildung~\ref{chapter:gruppen:fig:phasenraum}
+Die Matrizen $\Phi_t$ beschreiben eine kontinuierliche Symmetrie
+des Differentialgleichungssystems, welches den harmonischen Oszillator
+beschreibt.
+
+\subsubsection{Fluss einer Differentialgleichung}
+Die Abbildungen $\Phi_t$ von \eqref{buch:gruppen:eqn:phi} sind jeweils
+Matrizen in $\operatorname{GL}_n(\mathbb{R})$.
+Der Grund dafür ist, dass die
+Differentialgleichung~\eqref{chapter:gruppen:eqn:phasenraumdgl}
+linear ist.
+Dies hat zur Folge, dass für zwei Anfangsbedingungen $x_1,x_2\in\mathbb{R}^2$
+die Lösung für Linearkombinationen $\lambda x_1+\mu x_2$ durch
+Linearkombination der Lösungen erhalten werden kann, also
+aus der Formel
+\[
+\Phi_t (\lambda x_1 + \mu x_2) = \lambda \Phi_t x_1 + \mu \Phi_t x_2.
+\]
+Dies zeigt, dass $\Phi_t$ für jedes $t$ eine lineare Abbildung sein muss.
+
+Für eine beliebige Differentialgleichung kann man immer noch eine Abbildung
+$\Phi$ konstruieren, die aber nicht mehr linear ist.
+Sei dazu die Differentialgleichung erster Ordnung
+\begin{equation}
+\frac{dx}{dt}
+=
+f(t,x)
+\qquad\text{mit}\qquad
+f\colon \mathbb{R}\times\mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n
+\label{buch:gruppen:eqn:dgl}
+\end{equation}
+gegeben.
+Für jeden Anfangswert $x_0\in\mathbb{R}^n$ kann man mindestens für eine
+gewisse Zeit $t <\varepsilon$ eine Lösung $x(t,x_0)$ finden mit $x(t,x_0)=x_0$.
+Aus der Theorie der gewöhnlichen Differentialgleichungen ist auch
+bekannt, dass $x(t,x_0)$ mindestens in der Nähe von $x_0$ differenzierbar von
+$x_0$ abhängt.
+Dies erlaubt eine Abbildung
+\[
+\Phi\colon \mathbb{R}\times \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^n
+:
+(t,x_0) \mapsto \Phi_t(x_0) = x(t,x_0)
+\]
+zu definieren, die sowohl von $t$ als auch von $x_0$ differenzierbar
+abhängt.
+Aus der Definition folgt unmittelbar, dass $\Phi_0(x_0)=x_0$ ist, dass
+also $\Phi_0$ die identische Abbildung von $\mathbb{R}^n$ ist.
+
+Aus der Definition lässt sich auch ableiten, dass
+$\Phi_{s+t}=\Phi_s\circ\Phi_t$ gilt.
+$\Phi_t(x_0)=x(t,x_0)$ ist der Endpunkt der Bahn, die bei $x_0$ beginnt
+und sich während der Zeit $t$ entwickelt.
+$\Phi_s(x(t,x_0))$ ist dann der Endpunkt der Bahn, die bei $x(t,x_0)$
+beginnt und sich während der Zeit $s$ entwickelt.
+Somit ist $\Phi_s\circ \Phi_t(x_0)$ der Endpunkt der Bahn, die bei
+$x_0$ beginnt und sich über die Zeit $s+t$ entwickelt.
+In Formeln bedeutet dies
+\[
+\Phi_{s+t} = \Phi_s\circ \Phi_t.
+\]
+Die Abbildung $t\mapsto \Phi_t$ ist also wieder ein Homomorphismus
+von der additiven Gruppe $\mathbb{R}$ in eine Gruppe von differenzierbaren
+Abbildungen $\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^n$.
+
+\begin{definition}
+Die Abbildung
+\[
+\Phi\colon \mathbb{R}\times\mathbb{R}^n\to\mathbb{R}^n
+:
+(t,x_0) \mapsto \Phi_t(x_0) = x(t,x_0)
+\]
+heisst der {\em Fluss} der Differentialgleichung
+\eqref{buch:gruppen:eqn:dgl},
+wenn für jedes $x_0\in\mathbb{R}^n$ die Kurve $t\mapsto \Phi_t(x_0)$
+eine Lösung der Differentialgleichung ist mit Anfangsbedingung $x_0$.
+\end{definition}
+
+Die Abbildung $\Phi_t$ von \eqref{buch:gruppen:eqn:phi} ist also
+der Fluss der Differentialgleichung des harmonischen Oszillators.
+
+\subsection{Mannigfaltigkeiten
+\label{buch:subsection:mannigfaltigkeit}}
+Eine Differentialgleichung der Form~\eqref{buch:gruppen:eqn:dgl}
+stellt einen Zusammenhang her zwischen einem Punkt $x$ und der
+Tangentialrichtung einer Bahnkurve $f(t,x)$.
+Die Ableitung liefert die lineare Näherung der Bahkurve
+\[
+x(t_0+h) = x(t_0) + h f(t_0,x_0) + o(h)
+\]
+für $h$ in einer kleinen Umgebung von $0$.
+Das funktioniert auch, weil $f(t_0,x_0)$ selbst ein Vektor von
+$\mathbb{R}^n$ ist, in dem die Bahnkurve verläuft.
+
+Diese Idee funktioniert nicht mehr zum Beispiel für eine
+Differentialgleichung auf einer Kugeloberfläche, weil alle Punkte
+$x(t_0)+hf(t_0,x_0)$ für alle $h\ne 0$ nicht mehr auf der Kugeloberfläche
+liegen.
+Physikalisch äussert sich das ein einer zusätzlichen Kraft, die nötig
+ist, die Bahn auf der Kugeloberfläche zu halten.
+Diese Kraft stellt zum Beispiel sicher, dass die Vektoren $f(t,x)$ für
+Punkte $x$ auf der Kugeloberfläche immer tangential an die Kugel sind.
+Trotzdem ist der Tangentialvektor oder der Geschwindigkeitsvektor
+nicht mehr ein Objekt, welches als Teil der Kugeloberfläche definiert
+werden kann, er kann nur definiert werden, wenn man sich die Kugel als
+in einen höherdimensionalen Raum eingebettet vorstellen kann.
+
+Um die Idee der Differentialgleichung auf einer beliebigen Fläche
+konsistent zu machen ist daher notwendig, die Idee einer Tagentialrichtung
+auf eine Art zu definieren, die nicht von der Einbettung der Fläche
+in den $n$-dimensionalen Raum abhängig ist.
+Das in diesem Abschnitt entwickelte Konzept der {\em Mannigfaltigkeit}
+löst dieses Problem.
+
+\subsubsection{Karten}
+Die Navigation auf der Erdoberfläche verwendet das Koordinatensystem
+der geographischen Länge und Breite.
+Dieses Koordinatensystem funktioniert gut, solange man sich nicht an
+den geographischen Polen befindet, denn deren Koordinaten sind
+nicht mehr eindeutig.
+Alle Punkte mit geographischer Breite $90^\circ$ und beliebiger
+geographischer Länge beschreiben den Nordpol.
+Auch die Ableitung funktioniert dort nicht mehr.
+Bewegt man sich mit konstanter Geschwindigkeit über den Nordpol,
+springt die Ableitung der geographischen Breite von einem positiven
+Wert auf einen negativen Wert, sie kann also nicht differenzierbar sein.
+Diese Einschränkungen sind in der Praxis nur ein geringes Problem dar,
+da die meisten Reisen nicht über die Pole erfolgen.
+
+Der Polarforscher, der in unmittelbarer Umgebung des Poles arbeitet,
+kann das Problem lösen, indem er eine lokale Karte für das Gebiet
+um den Pol erstellt.
+Dafür kann er beliebige Koordinaten verwenden, zum Beispiel auch
+ein kartesisches Koordinatensystem, er muss nur eine Methode haben,
+wie er seine Koordinaten wieder auf geographische Länge und Breite
+umrechnen will.
+Und wenn er über Geschwindigkeiten kommunizieren will, dann muss
+er auch Ableitungen von Kurven in seinem kartesischen Koordinatensystem
+umrechnen können auf die Kugelkoordinaten.
+Dazu muss seine Umrechnungsformel von kartesischen Koordinaten
+auf Kugelkoordinaten differenzierbar sein.
+
+Diese Idee wird durch das Konzept der Mannigfaltigkeit verallgemeinert.
+Eine $n$-dimensionale {\em Mannigfaltigkeit} ist eine Menge $M$ von Punkten,
+die lokal, also in der Umgebung eines Punktes, mit möglicherweise mehreren
+verschiedenen Koordinatensystemen versehen werden kann.
+Ein Koordinatensystem ist eine umkehrbare Abbildung einer offenen Teilmenge
+$U\subset M$ in den Raum $\mathbb{R}^n$.
+Die Komponenten dieser Abbildung heissen die {\em Koordinaten}.
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/60-gruppen/images/karten.pdf}
+\caption{Karten
+$\varphi_\alpha\colon U_\alpha\to \mathbb{R}^2$
+und
+$\varphi_\beta\colon U_\beta\to \mathbb{R}^2$
+auf einem Torus.
+Auf dem Überschneidungsgebiet $\varphi_\alpha^{-1}(U_\alpha\cap U_\beta)$
+ist der Kartenwechsel $\varphi_\beta\circ\varphi_\alpha^{-1}$ wohldefiniert
+und muss differnzierbar sein, wenn eine differenzierbare Mannigfaltigkeit
+entstehen soll.
+\label{buch:gruppen:fig:karten}}
+\end{figure}
+
+\begin{definition}
+Eine Karte auf $M$ ist eine umkehrbare Abbildung
+$\varphi\colon U\to \mathbb{R}^n$ (siehe auch
+Abbildung~\ref{buch:gruppen:fig:karten}).
+Ein differenzierbarer Atlas ist eine Familie von Karten $\varphi_\alpha$
+derart, dass die Definitionsgebiete $U_\alpha$ die ganze Menge $M$
+überdecken, und dass die Kartenwechsel Abbildungen
+\[
+\varphi_{\beta\alpha}=\varphi_\beta\circ\varphi_\alpha^{-1}
+\colon
+\varphi_\alpha(U_\alpha\cap U_\beta)
+\to
+\varphi_\beta(U_\alpha\cap U_\beta)
+\]
+als Abbildung von offenen Teilmengen von $\mathbb{R}^n$ differenzierbar
+ist.
+Eine {$n$-dimensionale differenzierbare Mannigfaltigkeit} ist eine
+Menge $M$ mit einem differenzierbaren Atlas.
+\end{definition}
+
+Karten und Atlanten regeln also nur, wie sich verschiedene lokale
+Koordinatensysteme ineinander umrechnen lassen.
+
+\begin{beispiel}
+$M=\mathbb{R}^n$ ist eine differenzierbare Mannigfaltigkeit denn
+die identische Abbildung $M\to \mathbb{R}^n$ ist eine Karte und ein
+Atlas von $M$.
+\end{beispiel}
+
+\begin{beispiel}
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/60-gruppen/images/kartenkreis.pdf}
+\caption{Karten für die Kreislinie $S^1\subset\mathbb{R}^2$.
+\label{buch:gruppen:fig:kartenkreis}}
+\end{figure}
+Die Kreislinie in in der Ebene ist eine $1$-dimensionale Mannigfaltigkeit.
+Natürlich kann sie nicht mit einer einzigen Karte beschrieben werden,
+da es keine umkehrbaren Abbildungen zwischen $\mathbb{R}$ und der Kreislinie
+gibt.
+Die Projektionen auf die einzelnen Koordinaten liefern die folgenden
+vier Karten:
+\begin{align*}
+\varphi_1&\colon U_{x>0}\{(x,y)\;|\;x^2+y^2=1\wedge x>0\} \to\mathbb{R}
+:
+(x,y) \mapsto y
+\\
+\varphi_2&\colon U_{x<0}\{(x,y)\;|\;x^2+y^2=1\wedge x<0\} \to\mathbb{R}
+:
+(x,y) \mapsto y
+\\
+\varphi_3&\colon U_{y>0}\{(x,y)\;|\;x^2+y^2=1\wedge y>0\} \to\mathbb{R}
+:
+(x,y) \mapsto x
+\\
+\varphi_4&\colon U_{y<0}\{(x,y)\;|\;x^2+y^2=1\wedge y<0\} \to\mathbb{R}
+:
+(x,y) \mapsto x
+\end{align*}
+Die Werte der Kartenabbildungen sind genau die $x$- und $y$-Koordinaten
+auf der in den Raum $\mathbb{R}^2$ eingebetteten Kreislinie.
+
+Für $\varphi_1$ und $\varphi_2$ sind die Definitionsgebiete disjunkt,
+hier gibt es also keine Notwendigkeit, Koordinatenumrechnungen vornehmen
+zu können.
+Dasselbe gilt für $\varphi_3$ und $\varphi_4$.
+
+Die nichtleeren Schnittmengen der verschiedenen Kartengebiete beschreiben
+jeweils die Punkte der Kreislinie in einem Quadranten.
+Die Umrechnung zwischen den Koordinaten und ihre Ableitung
+ist je nach Quadrant durch
+\begin{align*}
+&\text{1.~Quadrant}&
+\varphi_{31}
+&=
+\varphi_3\circ\varphi_1^{-1}\colon y\mapsto\phantom{-}\sqrt{1-y^2\mathstrut}
+&
+D\varphi_{31}
+&=
+-\frac{y}{\sqrt{1-y^2\mathstrut}}
+\\
+&\text{2.~Quadrant}&
+\varphi_{24}
+&=
+\varphi_3\circ\varphi_1^{-1}\colon x\mapsto\phantom{-}\sqrt{1-x^2\mathstrut}
+&
+D\varphi_{24}
+&=
+-\frac{x}{\sqrt{1-x^2\mathstrut}}
+\\
+&\text{3.~Quadrant}&
+\varphi_{42}
+&=
+\varphi_3\circ\varphi_1^{-1}\colon y\mapsto-\sqrt{1-y^2\mathstrut}
+&
+D\varphi_{42}
+&=
+\phantom{-}\frac{y}{\sqrt{1-y^2\mathstrut}}
+\\
+&\text{4.~Quadrant}&
+\varphi_{14}
+&=
+\varphi_3\circ\varphi_1^{-1}\colon x\mapsto-\sqrt{1-x^2\mathstrut}
+&
+D\varphi_{14}
+&=
+\phantom{-}\frac{x}{\sqrt{1-x^2\mathstrut}}
+\end{align*}
+gegeben.
+Diese Abbildungen sind im offenen Intervall $(-1,1)$ differenzierbar,
+Schwierigkeiten mit der Ableitungen ergeben sich nur an den Stellen
+$x=\pm1$ und $y=\pm 1$, die in einem Überschneidungsgebiet von Karten
+nicht vorkommen können.
+Somit bilden die vier Karten einen differenzierbaren Atlas für
+die Kreislinie (Abbildung~\ref{buch:gruppen:fig:kartenkreis}).
+\end{beispiel}
+
+\begin{beispiel}
+Ganz analog zum vorangegangenen Beispiel über die Kreisline lässt sich
+für eine $n$-di\-men\-sio\-nale Sphäre
+\[
+S^n = \{ (x_1,\dots,x_{n+1})\;|\; x_0^2+\dots+x_n^2=1\}
+\]
+immer ein Atlas aus $2^{n+1}$ Karten mit den Koordinatenabbildungen
+\[
+\varphi_{i,\pm}
+\colon
+U_{i,\pm}
+=
+\{p\in S^n\;|\; \pm x_i >0\}
+\to
+\mathbb{R}^n
+:
+p\mapsto (x_1,\dots,\hat{x}_i,\dots,x_{n+1})
+\]
+konstruieren, der $S^n$ zu einer $n$-dimensionalen Mannigfaltigkeit macht.
+\end{beispiel}
+
+\subsubsection{Tangentialraum}
+Mit Hilfe einer Karte $\varphi_\alpha\colon U_\alpha\to\mathbb{R}^n$
+kann das Geschehen in einer Mannigfaltigkeit in den vertrauten
+$n$-dimensionalen Raum $\mathbb{B}^n$ transportiert werden.
+Eine Kurve $\gamma\colon \mathbb{R}\to M$, die so parametrisiert sein
+soll, dass $\gamma(t)\in U_\alpha$ für $t$ in einer Umgebung $I$ von $0$ ist,
+wird von der Karte in eine Kurve
+$\gamma_\alpha=\varphi_\alpha\circ\gamma\colon I\to \mathbb{R}^n$
+abgebildet,
+deren Tangentialvektor wieder ein Vektor in $\mathbb{R}^n$ ist.
+
+Eine zweite Karte $\varphi_\beta$ führt auf eine andere Kurve
+mit der Parametrisierung
+$\gamma_\beta=\varphi_\beta\circ\gamma\colon I \to \mathbb{R}^n$
+und einem anderen Tangentialvektor.
+Die beiden Tangentialvektoren können aber mit der Ableitung der
+Koordinatenwechsel-Abbildung
+$\varphi_{\beta\alpha}=\varphi_\beta\circ\varphi_\alpha^{-1}\colon
+\varphi_\alpha(U_\alpha\cap U_\beta)\to \mathbb{R}^n$
+ineinander umgerechnet werden.
+Aus
+\[
+\gamma_\beta
+=
+\varphi_\beta\circ \gamma
+=
+(
+\varphi_\beta
+\circ
+\varphi_\alpha^{-1}
+)
+\circ
+\varphi_\alpha\circ\gamma
+=
+\varphi_{\beta\alpha}
+\circ
+\varphi_\alpha\circ\gamma
+=
+\varphi_{\beta\alpha}\circ\gamma_\alpha
+\]
+folgt durch Ableitung nach dem Kurvenparameter $t$, dass
+\[
+\frac{d}{dt}\gamma_\beta(t)
+=
+D\varphi_{\beta\alpha}
+\cdot
+\frac{d}{dt}\gamma_\alpha(t).
+\]
+Die Ableitung $D\varphi_{\beta\alpha}$ von $\varphi_{\beta\alpha}$
+an der Stelle $\gamma_\alpha(t)$ berechnet also aus dem Tangentialvektor
+einer Kurve in der Karte $\varphi_\alpha$ den Tangentialvektor der
+Kurve in der Karte $\varphi_\beta$.
+
+Die Forderung nach Differenzierbarkeit der Kartenwechselabbildungen
+$\varphi_{\beta\alpha}$ stellt also nur sicher, dass die Beschreibung
+eines Systemes mit Differentialgleichungen in verschiedenen
+Koordinatensystemen auf die gleichen Lösungskurven in der
+Mannigfaltigkeit führt.
+Insbesondere ist die Verwendung von Karten ist also nur ein Werkzeug,
+mit dem die Unmöglichkeit einer globalen Besschreibung einer
+Mannigfaltigkeit $M$ mit einem einzigen globalen Koordinatensystem
+ohne Singularitäten umgangen werden kann.
+
+\begin{beispiel}
+Das Beispiel des Kreises in Abbildung~\ref{buch:gruppen:fig:kartenkreis}
+zeigt, dass die Tangentialvektoren je nach Karte sehr verschieden
+aussehen können.
+Der Tangentialvektor der Kurve $\gamma(t) = (x(t), y(t))$ im Punkt
+$\gamma(t)$ ist $\dot{y}(t)$ in den Karten $\varphi_1$ und $\varphi_2$
+und $\dot{x}(t)$ in den Karten $\varphi_3$ und $\varphi_4$.
+
+Die spezielle Kurve $\gamma(t) = (\cos t,\sin t)$ hat in einem Punkt
+$t\in (0,\frac{\pi}2)$.
+in der Karte $\varphi_1$ den Tangentialvektor $\dot{y}(t)=\cos t$,
+in der Karte $\varphi_3$ aber den Tangentialvektor $\dot{x}=-\sin t$.
+Die Ableitung des Kartenwechsels in diesem Punkt ist die $1\times 1$-Matrix
+\[
+D\varphi_{31}(\gamma(t))
+=
+-\frac{y(t)}{\sqrt{1-y(t)^2}}
+=
+-\frac{\sin t}{\sqrt{1-\sin^2 t}}
+=
+-\frac{\sin t}{\cos t}
+=
+-\tan t.
+\]
+Die Koordinatenumrechnung ist gegeben durch
+\[
+\dot{x}(t)
+=
+D\varphi_{31}(\gamma(t))
+\dot{y}(t)
+\]
+wird für die spezielle Kurve $\gamma(t)=(\cos t,\sin t)$ wird dies zu
+\[
+D\varphi_{31}(\gamma(t))
+\cdot
+\dot{y}(t)
+=
+-\tan t\cdot \cos t
+=
+-\frac{\sin t}{\cos t}\cdot \cos t
+=
+-\sin t
+=
+\dot{x}(t).
+\qedhere
+\]
+\end{beispiel}
+
+Betrachtet man die Kreislinie als Kurve in $\mathbb{R}^2$,
+dann ist der Tangentialvektor durch
+$\dot{\gamma}(t)=(\dot{x}(t),\dot{y}(t))$ gegeben.
+Da die Karten Projektionen auf die $x$- bzw.~$y$-Achsen sind,
+entsteht der Tangentialvektor in der Karte durch Projektion
+von $(\dot{x}(t),\dot{y}(t))$ auf die entsprechende Komponente.
+
+Die Tangentialvektoren in zwei verschiedenen Punkten der Kurve können
+im Allgemeinen nicht miteinander verglichen werden.
+Darüber hinweg hilft auch die Tatsache nicht, dass die Kreislinie
+in den Vektorraum $\mathbb{R}^2$ eingebettet sind, wo sich Vektoren
+durch Translation miteinander vergleichen lassen.
+Ein nichtverschwindender Tangentialvektor im Punkt $(1,0)$ hat,
+betrachtet als Vektor in $\mathbb{R}^2$ verschwindende $x$-Komponente,
+für Tangentialvektoren im Inneren eines Quadranten ist dies nicht
+der Fall.
+
+Eine Möglichkeit, einen Tangentialvektor in $(1,0)$ mit einem
+Tangentialvektor im Punkt $(\cos t,\sin t)$ zu vergleichen, besteht
+darin, den Vektor um den Winkel $t$ zu drehen.
+Dies ist möglich, weil die Kreislinie eine kontinuierliche Symmetrie,
+nämlich die Drehung um den Winkel $t$ hat, die es erlaubt, den Punkt $(1,0)$
+in den Punkt $(\cos t,\sin t)$ abzubilden.
+Erst diese Symmetrie ermöglicht den Vergleich.
+Dieser Ansatz ist für alle Matrizen erfolgreich, wie wir später sehen werden.
+
+Ein weiterer Ansatz, Tangentialvektoren zu vergleichen, ist die Idee,
+einen sogenannten Zusammenhang zu definieren, eine Vorschrift, wie
+Tangentialvektoren infinitesimal entlang von Kurven in der Mannigfaltigkeit
+transportiert werden können.
+Auf einer sogenannten {\em Riemannschen Mannigfaltigkeit} ist zusätzlich
+zur Mannigfaltigkeitsstruktur die Längenmessung definiert.
+Sie kann dazu verwendet werden, den Transport von Vektoren entlang einer
+Kurve so zu definieren, dass dabei Längen und Winkel erhalten bleiben.
+Dieser Ansatz ist die Basis der Theorie der Krümmung sogenannter
+Riemannscher Mannigfaltigkeiten.
+
+\subsection{Der Satz von Noether
+\label{buch:subsection:noether}}
+
+
+
+
+
+
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/uebungsaufgaben/6001.tex b/buch/chapters/60-gruppen/uebungsaufgaben/6001.tex
new file mode 100644
index 0000000..2acf6f6
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/uebungsaufgaben/6001.tex
@@ -0,0 +1,233 @@
+Eine Drehung eines Vektors $\vec{x}$ der Ebene $\mathbb{R}^2$
+um den Winkel $\alpha$ gefolgt von einer Translation um $\vec{t}$
+ist gegeben durch $D_\alpha\vec{x}+\vec{t}$.
+Darauf lässt sich jedoch die Theorie der Matrizengruppen nicht
+darauf anwenden, weil die Operation nicht die Form einer Matrixmultiplikation
+schreiben.
+Die Drehung und Translation kann in eine Matrix zusammengefasst werden,
+indem zunächst die Ebene mit
+\[
+\mathbb{R}^2\to\mathbb{R}^3
+:
+\begin{pmatrix}x\\y\end{pmatrix}
+\mapsto
+\begin{pmatrix}x\\y\\1\end{pmatrix}
+\qquad\text{oder in Vektorschreibweise }\qquad
+\vec{x}\mapsto\begin{pmatrix}\vec{x}\\1\end{pmatrix}
+\]
+in den dreidimensionalen Raum eingebettet wird.
+Die Drehung und Verschiebung kann damit in der Form
+\[
+\begin{pmatrix}D_\alpha\vec{x}+\vec{t}\\1
+\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}D_\alpha&\vec{t}\\0&1\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}\vec{x}\\1\end{pmatrix}
+\]
+als Matrizenoperation geschrieben werden.
+Die Gruppe der Drehungen und Verschiebungen der Ebene ist daher
+die Gruppe
+\[
+G
+=
+\left\{
+\left.
+A
+=
+\begin{pmatrix}
+D_\alpha&\vec{t}\\
+0&1
+\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+\cos\alpha & -\sin\alpha & t_x \\
+\sin\alpha & \cos\alpha & t_y \\
+ 0 & 0 & 1
+\end{pmatrix}
+\;
+\right|
+\;
+\alpha\in\mathbb{R},\vec{t}\in\mathbb{R}^2
+\right\}
+\]
+Wir kürzen die Elemente von $G$ auch als $(\alpha,\vec{t})$ ab.
+\begin{teilaufgaben}
+\item
+Verifizieren Sie, dass das Produkt zweier solcher Matrizen
+$(\alpha_1,\vec{t}_1)$ und $(\alpha_2,\vec{t}_2)$
+wieder die selbe Form $(\alpha,\vec{t})$ hat und berechnen Sie
+$\alpha$ und $\vec{t}_j$.
+\item
+Bestimmen Sie das inverse Element zu $(\alpha,\vec{t}) \in G$.
+\item
+Die Elemente der Gruppe $G$ sind parametrisiert durch den Winkel $\alpha$
+und die Translationskomponenten $t_x$ und $t_y$.
+Rechnen Sie nach, dass
+\[
+\alpha\mapsto \begin{pmatrix} D_{\alpha}&0\\0&1\end{pmatrix},
+\quad
+t_x\mapsto
+\begin{pmatrix} I&\begin{pmatrix}t_x\\0\end{pmatrix}\\0&1\end{pmatrix},
+\qquad
+t_y\mapsto
+\begin{pmatrix} I&\begin{pmatrix}0\\t_y\end{pmatrix}\\0&1\end{pmatrix}
+\]
+Einparameteruntergruppen von $G$ sind.
+\item
+Berechnen Sie die Tangentialvektoren $D$, $X$ und $Y$,
+die zu den Einparameteruntergruppen von c) gehören.
+\item
+Berechnen Sie die Lie-Klammer für alle Paare von Tangentialvektoren.
+\end{teilaufgaben}
+
+\begin{loesung}
+\begin{teilaufgaben}
+\item
+Die Wirkung beider Gruppenelemente auf dem Vektor $\vec{x}$ ist
+\begin{align*}
+\begin{pmatrix}D_{\alpha_1}&\vec{t}_1\\0&1\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}D_{\alpha_2}&\vec{t}_2\\0&1\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}\vec{x}\\1\end{pmatrix}
+&=
+\begin{pmatrix}D_{\alpha_1}&\vec{t}_1\\0&1\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}D_{\alpha_2}\vec{x}+\vec{t}_2\\1\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+D_{\alpha_1}(D_{\alpha_2}\vec{x}+\vec{t}_2)+\vec{t}_1\\1
+\end{pmatrix}
+\\
+&=
+\begin{pmatrix}
+D_{\alpha_1}D_{\alpha_2}\vec{x} + D_{\alpha_1}\vec{t}_2+\vec{t}_1\\1
+\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+D_{\alpha_1+\alpha_2}&D_{\alpha_1}\vec{t}_2+\vec{t}_1\\
+0&1
+\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}\vec{x}\\1\end{pmatrix}.
+\end{align*}
+Das Produkt in der Gruppe $G$ kann daher
+\[
+(\alpha_1,\vec{t}_1) (\alpha_2,\vec{t}_2)
+=
+(\alpha_1+\alpha_2,\vec{t}_1+D_{\alpha_1}\vec{t}_2)
+\]
+geschrieben werden.
+\item
+Die Inverse der Abbildung $\vec{x}\mapsto \vec{y}=D_\alpha\vec{x}+\vec{t}$
+kann gefunden werden, indem man auf der rechten Seite nach $\vec{x}$
+auflöst:
+\begin{align*}
+\vec{y}&=D_\alpha\vec{x}+\vec{t}
+&&\Rightarrow&
+D_{\alpha}^{-1}( \vec{y}-\vec{t}) &= \vec{x}
+\\
+&&&& \vec{x} &= D_{-\alpha}\vec{y} + (-D_{-\alpha}\vec{t})
+\end{align*}
+Die Inverse von $(\alpha,\vec{t})$ ist also $(-\alpha,-D_{-\alpha}\vec{t})$.
+\item
+Da $D_\alpha$ eine Einparameteruntergruppe von $\operatorname{SO}(2)$ ist,
+ist $\alpha\mapsto (D_\alpha,0)$ ebenfalls eine Einparameteruntergruppe.
+Für die beiden anderen gilt
+\[
+\biggl(I,\begin{pmatrix}t_{x1}\\0\end{pmatrix}\biggr)
+\biggl(I,\begin{pmatrix}t_{x2}\\0\end{pmatrix}\biggr)
+=
+\biggl(I,\begin{pmatrix}t_{x1}+t_{x2}\\0\end{pmatrix}\biggr)
+\quad\text{und}\quad
+\biggl(I,\begin{pmatrix}0\\t_{y1}\end{pmatrix}\biggr)
+\biggl(I,\begin{pmatrix}0\\t_{y2}\end{pmatrix}\biggr)
+=
+\biggl(I,\begin{pmatrix}0\\t_{y1}+t_{y2}\end{pmatrix}\biggr),
+\]
+also sind dies auch Einparameteruntergruppen.
+\item
+Die Ableitungen sind
+\begin{align*}
+D
+&=
+\frac{d}{d\alpha}\begin{pmatrix}D_\alpha&0\\0&1\end{pmatrix}\bigg|_{\alpha=0}
+=
+\begin{pmatrix}J&0\\0&0\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}
+0&-1&0\\
+1& 0&0\\
+0& 0&0
+\end{pmatrix}
+\\
+X
+&=
+\frac{d}{dt_x}
+\left.
+\begin{pmatrix}I&\begin{pmatrix}t_x\\0\end{pmatrix}\\0&1\end{pmatrix}
+\right|_{t_x=0}
+=
+\begin{pmatrix}
+0&0&1\\
+0&0&0\\
+0&0&0
+\end{pmatrix}
+&
+Y
+&=
+\frac{d}{dt_y}
+\left.
+\begin{pmatrix}I&\begin{pmatrix}0\\t_y\end{pmatrix}\\0&1\end{pmatrix}
+\right|_{t_y=0}
+=
+\begin{pmatrix}
+0&0&0\\
+0&0&1\\
+0&0&0
+\end{pmatrix}
+\end{align*}
+\item
+Die Vertauschungsrelationen sind
+\begin{align*}
+[D,X]
+&=
+DX-XD
+=
+\begin{pmatrix}
+0&0&0\\
+0&0&1\\
+0&0&0
+\end{pmatrix}
+-
+\begin{pmatrix}
+0&0&0\\
+0&0&0\\
+0&0&0
+\end{pmatrix}
+=
+Y
+\\
+[D,Y]
+&=
+DY-YD
+=
+\begin{pmatrix}
+0&0&-1\\
+0&0&0\\
+0&0&0
+\end{pmatrix}
+-
+\begin{pmatrix}
+0&0&0\\
+0&0&0\\
+0&0&0
+\end{pmatrix}
+=
+-X
+\\
+[X,Y]
+&=
+XY-YX
+=
+0-0=0
+\qedhere
+\end{align*}
+\end{teilaufgaben}
+\end{loesung}
diff --git a/buch/chapters/60-gruppen/uebungsaufgaben/6002.tex b/buch/chapters/60-gruppen/uebungsaufgaben/6002.tex
new file mode 100644
index 0000000..14fbe2b
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/60-gruppen/uebungsaufgaben/6002.tex
@@ -0,0 +1,162 @@
+Die Elemente der Gruppe $G$ der Translationen und Streckungen von
+$\mathbb{R}$ kann durch Paare $(\lambda,t)\in\mathbb{R}^+\times\mathbb{R}$
+beschrieben werden,
+wobei $\lambda$ durch Streckung und $t$ durch Translation wirkt:
+\[
+(\lambda,t)\colon \mathbb{R}\to\mathbb{R}: x\mapsto \lambda x+t.
+\]
+Dies ist allerdings noch keine Untergruppe einer Matrizengruppe.
+Dazu bettet man $\mathbb{R}$ mit Hilfe der Abbildung
+\[
+\mathbb{R}\to\mathbb{R}^2 : x\mapsto \begin{pmatrix}x\\1\end{pmatrix}
+\]
+in $\mathbb{R}^2$ ein.
+Die Wirkung von $(\lambda,t)$ ist dann
+\[
+\begin{pmatrix}(\lambda,t)\cdot x\\1\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix} \lambda x + t\\1\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}\lambda&1\\0&1\end{pmatrix}\begin{pmatrix}x\\1\end{pmatrix}.
+\]
+Die Wirkung des Paares $(\lambda,t)$ kann also mit Hilfe einer
+$2\times 2$-Matrix beschrieben werden.
+Die Abbildung
+\[
+G\to \operatorname{GL}_2(\mathbb{R})
+:
+(\lambda,t)
+\mapsto
+\begin{pmatrix}\lambda&t\\0&1\end{pmatrix}
+\]
+bettet die Gruppe $G$ in $\operatorname{GL}_2(\mathbb{R})$ ein.
+\begin{teilaufgaben}
+\item
+Berechnen Sie das Produkt $g_1g_2$ zweier Elemente
+$g_j=(\lambda_j,t_j)$.
+\item
+Bestimmen Sie das inverse Elemente von $(\lambda,t)$ in $G$.
+\item
+Der sogenannte Kommutator zweier Elemente ist $g_1g_2g_1^{-1}g_2^{-1}$,
+berechnen Sie den Kommutator für die Gruppenelemente von a).
+\item
+Rechnen Sie nach, dass
+\[
+s\mapsto \begin{pmatrix}e^s&0\\0&1\end{pmatrix}
+,\qquad
+t\mapsto \begin{pmatrix}1&t\\0&1\end{pmatrix}
+\]
+Einparameteruntergruppen von $\operatorname{GL}_2(\mathbb{R})$ sind.
+\item
+Berechnen Sie die Tangentialvektoren $S$ und $T$ dieser beiden
+Einparameteruntergruppen.
+\item
+Berechnen Sie den Kommutator $[S,T]$
+\end{teilaufgaben}
+
+\begin{loesung}
+\begin{teilaufgaben}
+\item
+Die beiden Gruppenelemente wirken auf $x$ nach
+\[
+(\lambda_1,t_1)
+(\lambda_2,t_2)
+\cdot
+x
+=
+(\lambda_1,t_1)(\lambda_2x+t_2)
+=
+\lambda_1(\lambda_2x+t_2)+t_1)
+=
+\lambda_1\lambda_2 x + (\lambda_1t_2+t_1),
+\]
+also ist $g_1g_2=(\lambda_1\lambda_2,\lambda_1t_2+t_1)$.
+\item
+Die Inverse von $(\lambda,t)$ kann erhalten werden, indem man die
+Abbildung $x\mapsto y=\lambda x +t$ nach $x$ auflöst:
+\[
+y=\lambda x+t
+\qquad\Rightarrow\qquad
+\lambda^{-1}(y-t)
+=
+\lambda^{-1}y - \lambda^{-1}t.
+\]
+Daraus liest man ab, dass $(\lambda,t)^{-1}=(\lambda^{-1},-\lambda^{-1}t)$
+ist.
+\item
+Mit Hilfe der Identität $g_1g_2g_1^{-1}g_2^{-1}=g_1g_2(g_2g_1)^{-1}$
+kann man den Kommutator leichter berechnen
+\begin{align*}
+g_1g_2&=(\lambda_1\lambda_2,t_1+\lambda_1t_2)
+\\
+g_2g_1&= (\lambda_2\lambda_1,t_2+\lambda_2t_1)
+\\
+(g_2g_1)^{-1}
+&=
+(\lambda_1^{-1}\lambda_2^{-1},
+ -\lambda_2^{-1}\lambda_1^{-1}(t_2+\lambda_2t_1))
+\\
+g_1g_2g_1^{-1}g_2^{-1}
+&=
+(\lambda_1\lambda_2,t_1+\lambda_1t_2)
+(\lambda_1^{-1}\lambda_2^{-1},
+ -\lambda_2^{-1}\lambda_1^{-1}(t_2+\lambda_2t_1))
+\\
+&=(1,t_1+\lambda_1t_2 + \lambda_1\lambda_2(
+ -\lambda_2^{-1}\lambda_1^{-1}(t_2+\lambda_2t_1))
+)
+\\
+&=(1, t_1+\lambda_1t_2 - t_2 -\lambda_2t_1)
+=
+(1,(1-\lambda_2)(t_1-t_2)).
+\end{align*}
+Der Kommutator ist also das neutrale Element, wenn $\lambda_2=1$ ist.
+\item
+Dies ist am einfachsten in der Matrixform nachzurechnen:
+\begin{align*}
+\begin{pmatrix} e^{s_1}&0\\0&1\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix} e^{s_2}&0\\0&1\end{pmatrix}
+&=
+\begin{pmatrix}e^{s_1+s_2}&0\\0&1\end{pmatrix}
+&
+\begin{pmatrix} 1&t_1\\0&1\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix} 1&t_2\\0&1\end{pmatrix}
+&=
+\begin{pmatrix} 1&t_1+t_2\\0&1\end{pmatrix}
+\end{align*}
+\item
+Die Tangentialvektoren werden erhalten durch ableiten der
+Matrixdarstellung nach dem Parameter
+\begin{align*}
+S
+&=
+\frac{d}{ds} \begin{pmatrix}e^s&0\\0&1\end{pmatrix}\bigg|_{s=0}
+=
+\begin{pmatrix}1&0\\0&0\end{pmatrix}
+\\
+T
+&=
+\frac{d}{dt} \begin{pmatrix}1&t\\0&1\end{pmatrix}\bigg|_{t=0}
+=
+\begin{pmatrix}0&1\\0&0\end{pmatrix}
+\end{align*}
+\item Der Kommutator ist
+\[
+[S,T]
+=
+\begin{pmatrix}1&0\\0&0\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}0&1\\0&0\end{pmatrix}
+-
+\begin{pmatrix}0&1\\0&0\end{pmatrix}
+\begin{pmatrix}1&0\\0&0\end{pmatrix}
+=
+\begin{pmatrix}0&1\\0&0\end{pmatrix}
+-
+\begin{pmatrix}0&0\\0&0\end{pmatrix}
+=
+T.
+\qedhere
+\]
+\end{teilaufgaben}
+\end{loesung}
+
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/Makefile.inc b/buch/chapters/70-graphen/Makefile.inc
index d8fe742..2a7d9a6 100644
--- a/buch/chapters/70-graphen/Makefile.inc
+++ b/buch/chapters/70-graphen/Makefile.inc
@@ -7,5 +7,6 @@
CHAPTERFILES = $(CHAPTERFILES) \
chapters/70-graphen/beschreibung.tex \
chapters/70-graphen/spektral.tex \
+ chapters/70-graphen/waerme.tex \
chapters/70-graphen/wavelets.tex \
chapters/70-graphen/chapter.tex
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/beschreibung.tex b/buch/chapters/70-graphen/beschreibung.tex
index 25cfcc0..a0f46da 100644
--- a/buch/chapters/70-graphen/beschreibung.tex
+++ b/buch/chapters/70-graphen/beschreibung.tex
@@ -401,7 +401,7 @@ Sie hat für $i\ne j$ die Einträge
\\
&=\text{Anzahl der Kanten, die $i$ mit $j$ verbinden}
\\
-&=a_{ij}
+&=a_{ij}.
\end{align*}
Die Adjazenzmatrix eines Graphen lässt sich also aus der
Inzidenzmatrix berechnen.
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/chapter.tex b/buch/chapters/70-graphen/chapter.tex
index b6e02c9..6def393 100644
--- a/buch/chapters/70-graphen/chapter.tex
+++ b/buch/chapters/70-graphen/chapter.tex
@@ -65,5 +65,6 @@ Basis zur Beschreibung von Funktionen auf dem Graphen.
\input{chapters/70-graphen/beschreibung.tex}
\input{chapters/70-graphen/spektral.tex}
+\input{chapters/70-graphen/waerme.tex}
\input{chapters/70-graphen/wavelets.tex}
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/Makefile b/buch/chapters/70-graphen/images/Makefile
index b42cbae..5db54c8 100644
--- a/buch/chapters/70-graphen/images/Makefile
+++ b/buch/chapters/70-graphen/images/Makefile
@@ -3,11 +3,14 @@
#
# (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
#
-all: peterson.pdf adjazenzu.pdf adjazenzd.pdf kreis.pdf
+all: peterson.pdf adjazenzu.pdf adjazenzd.pdf kreis.pdf fundamental.pdf \
+ petersonchrind.pdf nine.pdf gh.pdf
peterson.pdf: peterson.tex
pdflatex peterson.tex
+petersonchrind.pdf: petersonchrind.tex
+ pdflatex petersonchrind.tex
adjazenzu.pdf: adjazenzu.tex
pdflatex adjazenzu.tex
@@ -17,3 +20,12 @@ adjazenzd.pdf: adjazenzd.tex
kreis.pdf: kreis.tex
pdflatex kreis.tex
+fundamental.pdf: fundamental.tex
+ pdflatex fundamental.tex
+
+nine.pdf: nine.tex
+ pdflatex nine.tex
+
+gh.pdf: gh.tex
+ pdflatex gh.tex
+
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/fundamental.pdf b/buch/chapters/70-graphen/images/fundamental.pdf
new file mode 100644
index 0000000..66b82ca
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/70-graphen/images/fundamental.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/fundamental.tex b/buch/chapters/70-graphen/images/fundamental.tex
new file mode 100644
index 0000000..b7fe9c4
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/70-graphen/images/fundamental.tex
@@ -0,0 +1,54 @@
+%
+% fundamental.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\begin{scope}[xshift=-4.6cm]
+ \draw[color=red,line width=2pt] (1.8,0) -- (1.8,2);
+ \draw[color=red,line width=2pt] (0,0) -- (4,0);
+ \node at (1.8,0) [below] {$i$};
+ \draw[->] (-0.1,0) -- (4.3,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-2.1) -- (0,2.3) coordinate[label={right:$y$}];
+
+ \node at (2,-2.3) [below] {Standarbasis};
+\end{scope}
+
+\begin{scope}
+ \draw[color=red,line width=1.4pt]
+ plot[domain=0:360,samples=100] ({\x/90},{2*sin(\x)});
+ \draw[color=blue,line width=1.4pt]
+ plot[domain=0:360,samples=100] ({\x/90},{2*cos(\x)});
+ \node[color=blue] at (1,-1) {$\Re f_i$};
+ \node[color=red] at (2,1) {$\Im f_i$};
+ \draw[->] (-0.1,0) -- (4.3,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-2.1) -- (0,2.3) coordinate[label={right:$y$}];
+ \node at (2,-2.3) [below] {Eigenbasis};
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=4.6cm]
+ \foreach \t in {0.02,0.05,0.1,0.2,0.5}{
+ \draw[color=red,line width=1.0pt]
+ plot[domain=-1.8:2.2,samples=100]
+ ({\x+1.8},{exp(-\x*\x/(4*\t))/(sqrt(4*3.1415*\t))});
+ }
+ \fill[color=red] (1.8,0) circle[radius=0.08];
+ \node at (1.8,0) [below] {$\xi$};
+ \draw[->] (-0.1,0) -- (4.3,0) coordinate[label={$x$}];
+ \draw[->] (0,-2.1) -- (0,2.3) coordinate[label={right:$y$}];
+ \node at (2,-2.3) [below] {Fundamentallösung};
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/gh.pdf b/buch/chapters/70-graphen/images/gh.pdf
new file mode 100644
index 0000000..c6e48d7
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/70-graphen/images/gh.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/gh.tex b/buch/chapters/70-graphen/images/gh.tex
new file mode 100644
index 0000000..fcceb5f
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/70-graphen/images/gh.tex
@@ -0,0 +1,55 @@
+%
+% gh.tex -- Lokalsierungsfunktionen für Wavelets auf einem Graphen
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\def\kurve#1#2{
+ \draw[color=#2,line width=1.4pt]
+ plot[domain=0:6.3,samples=400]
+ ({\x},{7*\x*exp(-(\x/#1)*(\x/#1))/#1});
+}
+
+\begin{scope}
+
+\draw[->] (-0.1,0) -- (6.6,0) coordinate[label={$\lambda$}];
+
+\kurve{1}{red}
+\foreach \k in {0,...,4}{
+ \pgfmathparse{0.30*exp(ln(2)*\k)}
+ \xdef\l{\pgfmathresult}
+ \kurve{\l}{blue}
+}
+
+\node[color=red] at ({0.7*1},3) [above] {$g(\lambda)$};
+\node[color=blue] at ({0.7*0.3*16},3) [above] {$g_i(\lambda)$};
+
+\draw[->] (0,-0.1) -- (0,3.3);
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=7cm]
+
+\draw[->] (-0.1,0) -- (6.6,0) coordinate[label={$\lambda$}];
+
+\draw[color=darkgreen,line width=1.4pt]
+ plot[domain=0:6.3,samples=100]
+ ({\x},{3*exp(-(\x/0.5)*(\x/0.5)});
+
+\draw[->] (0,-0.1) -- (0,3.3) coordinate[label={right:$\color{darkgreen}h(\lambda)$}];
+
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/nine.pdf b/buch/chapters/70-graphen/images/nine.pdf
new file mode 100644
index 0000000..2ae9f68
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/70-graphen/images/nine.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/nine.tex b/buch/chapters/70-graphen/images/nine.tex
new file mode 100644
index 0000000..f214c1e
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/70-graphen/images/nine.tex
@@ -0,0 +1,67 @@
+%
+% nine.tex -- Nine node graph to illustrate Wilf's theorem
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\def\kante#1#2{
+ \draw[shorten >= 0.2cm,shorten <= 0.2cm] (#1) -- (#2);
+}
+\def\knoten#1#2{
+ \fill[color=#2!30] (#1) circle[radius=0.2];
+ \draw[color=#2] (#1) circle[radius=0.2];
+ \draw (#1) circle[radius=0.2];
+}
+\def\R{1.5}
+\definecolor{rot}{rgb}{1,0,0}
+\definecolor{gruen}{rgb}{0,0.6,0}
+\definecolor{blau}{rgb}{0,0,1}
+
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\coordinate (A) at (0:\R);
+\coordinate (B) at (40:\R);
+\coordinate (C) at (80:\R);
+\coordinate (D) at (120:\R);
+\coordinate (E) at (160:\R);
+\coordinate (F) at (200:\R);
+\coordinate (G) at (240:\R);
+\coordinate (H) at (280:\R);
+\coordinate (I) at (320:\R);
+
+\knoten{A}{rot}
+\knoten{B}{blau}
+\knoten{C}{gruen}
+\knoten{D}{blau}
+\knoten{E}{rot}
+\knoten{F}{blau}
+\knoten{G}{rot}
+\knoten{H}{gruen}
+\knoten{I}{blau}
+
+\kante{A}{B}
+\kante{B}{C}
+\kante{C}{D}
+\kante{D}{E}
+\kante{E}{F}
+\kante{F}{G}
+\kante{G}{H}
+\kante{H}{I}
+\kante{I}{A}
+
+\kante{A}{C}
+\kante{A}{D}
+\kante{D}{G}
+
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/petersonchrind.pdf b/buch/chapters/70-graphen/images/petersonchrind.pdf
new file mode 100644
index 0000000..23ef6e9
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/70-graphen/images/petersonchrind.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/images/petersonchrind.tex b/buch/chapters/70-graphen/images/petersonchrind.tex
new file mode 100644
index 0000000..4ae9f39
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/70-graphen/images/petersonchrind.tex
@@ -0,0 +1,142 @@
+%
+% tikztemplate.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\def\Ra{2}
+\def\Ri{1}
+\def\e{1.0}
+\def\r{0.2}
+
+\begin{scope}[xshift=-3.5cm]
+
+\definecolor{rot}{rgb}{0.8,0,0.8}
+\definecolor{gruen}{rgb}{0.2,0.6,0.2}
+\definecolor{blau}{rgb}{1,0.6,0.2}
+
+\coordinate (PA) at ({\Ri*sin(0*72)},{\e*\Ri*cos(0*72)});
+\coordinate (PB) at ({\Ri*sin(1*72)},{\e*\Ri*cos(1*72)});
+\coordinate (PC) at ({\Ri*sin(2*72)},{\e*\Ri*cos(2*72)});
+\coordinate (PD) at ({\Ri*sin(3*72)},{\e*\Ri*cos(3*72)});
+\coordinate (PE) at ({\Ri*sin(4*72)},{\e*\Ri*cos(4*72)});
+
+\coordinate (QA) at ({\Ra*sin(0*72)},{\e*\Ra*cos(0*72)});
+\coordinate (QB) at ({\Ra*sin(1*72)},{\e*\Ra*cos(1*72)});
+\coordinate (QC) at ({\Ra*sin(2*72)},{\e*\Ra*cos(2*72)});
+\coordinate (QD) at ({\Ra*sin(3*72)},{\e*\Ra*cos(3*72)});
+\coordinate (QE) at ({\Ra*sin(4*72)},{\e*\Ra*cos(4*72)});
+
+\draw (PA)--(PC)--(PE)--(PB)--(PD)--cycle;
+\draw (QA)--(QB)--(QC)--(QD)--(QE)--cycle;
+\draw (PA)--(QA);
+\draw (PB)--(QB);
+\draw (PC)--(QC);
+\draw (PD)--(QD);
+\draw (PE)--(QE);
+
+\fill[color=blau] (PA) circle[radius=\r];
+\fill[color=rot] (PB) circle[radius=\r];
+\fill[color=rot] (PC) circle[radius=\r];
+\fill[color=gruen] (PD) circle[radius=\r];
+\fill[color=gruen] (PE) circle[radius=\r];
+
+\fill[color=rot] (QA) circle[radius=\r];
+\fill[color=blau] (QB) circle[radius=\r];
+\fill[color=gruen] (QC) circle[radius=\r];
+\fill[color=rot] (QD) circle[radius=\r];
+\fill[color=blau] (QE) circle[radius=\r];
+
+\draw (PA) circle[radius=\r];
+\draw (PB) circle[radius=\r];
+\draw (PC) circle[radius=\r];
+\draw (PD) circle[radius=\r];
+\draw (PE) circle[radius=\r];
+
+\draw (QA) circle[radius=\r];
+\draw (QB) circle[radius=\r];
+\draw (QC) circle[radius=\r];
+\draw (QD) circle[radius=\r];
+\draw (QE) circle[radius=\r];
+
+\node at (0,{-\Ra}) [below] {$\operatorname{chr}P=3\mathstrut$};
+
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=3.5cm]
+\definecolor{rot}{rgb}{0.8,0,0.8}
+\definecolor{gruen}{rgb}{0.2,0.6,0.2}
+\definecolor{blau}{rgb}{1,0.6,0.2}
+\definecolor{gelb}{rgb}{0,0,1}
+
+\coordinate (PA) at ({\Ri*sin(0*72)},{\e*\Ri*cos(0*72)});
+\coordinate (PB) at ({\Ri*sin(1*72)},{\e*\Ri*cos(1*72)});
+\coordinate (PC) at ({\Ri*sin(2*72)},{\e*\Ri*cos(2*72)});
+\coordinate (PD) at ({\Ri*sin(3*72)},{\e*\Ri*cos(3*72)});
+\coordinate (PE) at ({\Ri*sin(4*72)},{\e*\Ri*cos(4*72)});
+
+\coordinate (QA) at ({\Ra*sin(0*72)},{\e*\Ra*cos(0*72)});
+\coordinate (QB) at ({\Ra*sin(1*72)},{\e*\Ra*cos(1*72)});
+\coordinate (QC) at ({\Ra*sin(2*72)},{\e*\Ra*cos(2*72)});
+\coordinate (QD) at ({\Ra*sin(3*72)},{\e*\Ra*cos(3*72)});
+\coordinate (QE) at ({\Ra*sin(4*72)},{\e*\Ra*cos(4*72)});
+
+\draw (PA)--(PC)--(PE)--(PB)--(PD)--cycle;
+\draw (QA)--(QB)--(QC)--(QD)--(QE)--cycle;
+\draw (PA)--(QA);
+\draw (PB)--(QB);
+\draw (PC)--(QC);
+\draw (PD)--(QD);
+\draw (PE)--(QE);
+
+\fill[color=rot] (QA) circle[radius={1.5*\r}];
+\fill[color=rot!40] (QB) circle[radius=\r];
+\fill[color=rot!40] (QE) circle[radius=\r];
+\fill[color=rot!40] (PA) circle[radius=\r];
+
+\fill[color=blau] (PB) circle[radius={1.5*\r}];
+\fill[color=blau!40] (PD) circle[radius=\r];
+\fill[color=blau!40] (PE) circle[radius=\r];
+\fill[color=blau!80,opacity=0.5] (QB) circle[radius=\r];
+
+\fill[color=gruen] (PC) circle[radius={1.5*\r}];
+\fill[color=gruen!40] (QC) circle[radius=\r];
+\fill[color=gruen!80,opacity=0.5] (PA) circle[radius=\r];
+\fill[color=gruen!80,opacity=0.5] (PE) circle[radius=\r];
+
+\fill[color=gelb] (QD) circle[radius={1.5*\r}];
+\fill[color=gelb!80,opacity=0.5] (QC) circle[radius=\r];
+\fill[color=gelb!80,opacity=0.5] (QE) circle[radius=\r];
+\fill[color=gelb!80,opacity=0.5] (PD) circle[radius=\r];
+
+\draw (PA) circle[radius=\r];
+\draw (PB) circle[radius={1.5*\r}];
+\draw (PC) circle[radius={1.5*\r}];
+\draw (PD) circle[radius=\r];
+\draw (PE) circle[radius=\r];
+
+\draw (QA) circle[radius={1.5*\r}];
+\draw (QB) circle[radius=\r];
+\draw (QC) circle[radius=\r];
+\draw (QD) circle[radius={1.5*\r}];
+\draw (QE) circle[radius=\r];
+
+\node at (0,{-\Ra}) [below] {$\operatorname{ind}P=4\mathstrut$};
+
+\end{scope}
+
+
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/spektral.tex b/buch/chapters/70-graphen/spektral.tex
index 9349f41..5fb3056 100644
--- a/buch/chapters/70-graphen/spektral.tex
+++ b/buch/chapters/70-graphen/spektral.tex
@@ -1,8 +1,465 @@
%
-% spektral.tex
+% spektral.tex -- spektrale Graphentheorie
%
% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil
%
\section{Spektrale Graphentheorie
\label{buch:section:spektrale-graphentheorie}}
\rhead{Spektrale Graphentheorie}
+Die Adjazenz-Matrix, die Grad-Matrix und damit natürlich auch
+die Laplace-Matrix codieren alle wesentliche Information eines
+ungerichteten Graphen.
+Sie operiert auf Vektoren, die für jeden Knoten des Graphen eine
+Komponente haben.
+Dies eröffnet die Möglichkeit, den Graphen über die linearalgebraischen
+Eigenschaften dieser Matrizen zu studieren.
+Dieser Abschnitt soll diese Idee an dem ziemlich übersichtlichen Beispiel
+der chromatischen Zahl eines Graphen illustrieren.
+
+\subsection{Chromatische Zahl und Unabhängigkeitszahl
+\label{buch:subsection:chromatische-zahl}}
+Der Grad eines Knotens ist ein mass dafür, wie stark ein Graph
+``vernetzt'' ist.
+Je höher der Grad, desto mehr direkte Verbindungen zwischen Knoten gibt es.
+Noch etwas präziser können diese Idee die beiden mit Hilfe der
+chromatischen zahl und der Unabhängigkeitszahl erfasst werden.
+
+\begin{definition}
+Die {\em chromatische Zahl} $\operatorname{chr}G$ eines Graphen $G$ ist
+die minimale Anzahl von Farben, die Einfärben der Knoten eines Graphen
+nötig sind, sodass benachbarte Knoten verschiedene Farben haben.
+\index{chromatische Zahl}
+\end{definition}
+
+\begin{definition}
+Eine Menge von Knoten eines Graphen heisst {\em unabhängig}, wenn
+keine zwei Knoten im Graphen verbunden sind.
+Die {\em Unabhängigkeitszahl} $\operatorname{ind}G$ eines Graphen $G$
+ist die maximale Anzahl Knoten einer unabhängigen Menge.
+\index{Unabhängigkeitszahl}
+\end{definition}
+
+Zwischen der chromatischen Zahl und der Unabhängigkeitszahl eines Graphen
+muss es einen Zusammenhang geben.
+Je mehr Verbingungen es im Graphen gibt, desto grösser wird die chromatische
+Zahl.
+Gleichzeitig wird es schwieriger für Mengen von Knoten, unabhängig zu sein.
+
+\begin{satz}
+\label{buch:satz:chrind}
+Ist $G$ ein Graph mit $n$ Knoten, dann gilt
+$\operatorname{chr}G\cdot\operatorname{ind}G\ge n$.
+\end{satz}
+
+\begin{proof}[Beweis]
+Eine minimale Färbung des Graphen mit $\operatorname{chr}G$ Farben
+teilt die Knoten in $\operatorname{chr}G$ Mengen $V_f$ von Knoten mit
+gleicher Farbe $f$ ein.
+Da diese Mengen einfarbig sind, sind sie unabhängig, enthalten also
+höchstens so viele Knoten, wie die Unabhängigkeitszahl erlaubt,
+also $|V_f|\le \operatorname{ind}G$.
+Da die Menge aller Knoten die Vereinigung der Mengen $V_f$ ist,
+ist die Gesamtzahl der Knoten
+\begin{align*}
+V
+&=
+\bigcup_{\text{$f$ eine Farbe}} V_f
+&&\Rightarrow&
+n
+&=
+\sum_{\text{$f$ eine Farbe}} |V_f|
+\\
+&
+&&&
+&\le
+\sum_{\text{$f$ eine Farbe}} \operatorname{ind}G
+=
+(\text{Anzahl Farben})\cdot \operatorname{ind}G
+=
+\operatorname{chr}G \cdot \operatorname{ind}G.
+\end{align*}
+Damit ist $n\le \operatorname{chr}G\cdot\operatorname{ind}G$ gezeigt.
+\qedhere
+\end{proof}
+
+\begin{beispiel}
+In einem vollständigen Graphen ist jeder Knoten mit jedem anderen verbunden.
+Jede Menge mit zwei oder mehr Knoten kann daher nicht unabhängig sein, die
+Unabhängigkeitszahl ist daher $\operatorname{ind}G=1$.
+Andererseits ist für jeden Knoten eine eigene Farbe nötig, daher ist die
+chromatische Zahl $\operatorname{chr}G=n$.
+Die Ungleichung von Satz~\ref{buch:satz:chrind} ist erfüllt, sogar mit
+Gleichheit.
+Das Beispiel zeigt, dass die Ungleichung nicht ohne zusätzliche Annahmen
+verbessert werden kann.
+\end{beispiel}
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/70-graphen/images/petersonchrind.pdf}
+\caption{Chromatische Zahl und Unabhängigkeitszahl des Peterson-Graphen.
+Die chromatische Zahl ist $3$, da der Graph sich mit drei Farben einfärben
+lässt (links).
+Die Unabhängigkeitszahl ist $4$, die vier grösseren Knoten im rechten
+Graphen sind unabhängig.
+Die Farben der kleinen Knoten sind die additive Mischung der Farben
+der grossen Knoten, mit denen sie verbunden sind.
+\label{buch:graphen:fig:chrindpeterson}}
+\end{figure}
+
+\begin{beispiel}
+Der Peterson-Graph $P$ von Abbildung~\ref{buch:graphen:fig:chrindpeterson}
+hat chromatische Zahl $\operatorname{chr}P=3$ und unabhängigkeitszahl
+$\operatorname{ind}P=4$.
+Die Ungleichung von Satz~\ref{buch:satz:chrind} ist erfüllt, sogar als
+Ungleichung: $\operatorname{chr}P\cdot\operatorname{ind}P=3\cdot 4=12>10=n$.
+\end{beispiel}
+
+Nach Definition ist Unabhängigkeitszahl ein Mass für die Grösse einer
+unabhängigen Menge von Punkten.
+Der Beweis von Satz~\ref{buch:satz:chrind} zeigt, dass man sich die
+chromatische Zahl als ein Mass dafür, wieviele solche anabhängige
+Mengen in einem Graphen untergebracht werden können.
+
+%
+% Chromatische Zahl und maximaler Grad
+%
+\subsection{Chromatische Zahl und maximaler Grad
+\label{buch:subsection:chr-und-maximaler-grad}}
+Wenn kein Knoten mehr als $d$ Nachbarn hat, dann reichen
+$d+1$ Farben immer, um diesen Knoten und seine Nachbarn einzufärben.
+Das heisst aber noch nicht, dass dann auch $d+1$ Farben zur
+Einfärbung des ganzen Graphen reichen.
+Genau dies garantiert jedoch der folgende Satz.
+
+\begin{definition}
+Der maximale Grad
+\(
+\max_{v\in V} \deg(v)
+\)
+wird mit $d$ bezeichnet.
+\end{definition}
+
+\begin{satz}
+\label{buch:graphen:satz:chrmaxgrad}
+Ist $G$ ein Graph mit maximalem Grad $d$, dann gilt
+$\operatorname{chr}G \le d+1$.
+\end{satz}
+
+\begin{proof}[Beweis]
+Wir führen den Beweis mit Hilfe von vollständiger Induktion nach der
+Anzahl Knoten eines Graphen.
+Ein Graph mit nur einem Knoten hat keine Kanten, der maximale Grad ist
+daher $0$ und $d+1=1$ Farbe reicht auch tatsächlich zur Einfärbung des
+einen Knotens.
+
+Wir nehmen jetzt an, die Behaupt sei für Graphen mit $n-1$ Knoten bereits
+bewiesen, ein Graph $G'$ mit $n-1$ Knoten und maximalem Grad $d'$ erfüllt
+also die Ungleichung $\operatorname{chr}G'\le d'+1$.
+
+Wir wählen jetzt einen beleibigen Knoten $v$ des Graphen $G$ und bilden
+den Graphen $G'$, der aus $G$ entsteht, indem man den Knoten $v$
+entfernt: $G'=G\setminus\{v\}$.
+Der maximale Grad $d'$ von $G'$ kann dabei nicht grösser werden, es ist
+also $d'\le d$.
+Da $G'$ genau $n-1$ Knoten hat, lässt er sich mit höchstens $d'+1\le d+1$
+Farben einfärben.
+Es muss jetzt also nur noch eine Farbe für den Knoten $v$ gefunden werden.
+Da $d$ der maximale Grad ist, hat $v$ höchstens $d$ Nachbarn, die höchstens
+$d$ verschiedene Farben haben können.
+Von den $d+1$ zur Verfügung stehenden Farben bleibt also mindestens eine
+übrig, mit der man den Knoten $v$ einfärben kann.
+Damit ist der Induktionsschritt gelungen und somit der Satz bewiesen.
+\end{proof}
+
+Das Argument im Beweis von Satz~\ref{buch:graphen:satz:chrmaxgrad}
+ist für alle Begriffe anwendbar, die sich bei der Bildung eines
+Untergraphen auf ``monotone'' Art ändern.
+Die chromatische Zahl eines Untergraphen ist höchstens so gross wie die
+des ganzen Graphen.
+Dann kann man eine Ungleichung für grosse Graphen schrittweise aus
+entsprechenden Ungleichungen für die kleineren Teilgraphen gewinnen.
+Ziel der folgenden Abschnitte ist zu zeigen, dass sich eine Grösse
+mit ähnlichen Eigenschaften aus dem Eigenwertspektrum der Adjazenzmatrix
+ablesen lässt.
+Daraus ergibt sich dann eine bessere Abschätzung der chromatischen Zahl
+eines Graphen.
+
+%
+% maximaler Eigenwert und maximaler Grad
+%
+\subsection{Maximaler Eigenwert von $A(G)$ und maximaler Grad
+\label{buch:subsection:maximaler-eigenwert}}
+Die Adjazenzmatrix $A(G)$ eines Graphen $G$ mit $n$ Knoten enthält unter
+anderem auch die Information über den Grad eines Knotens.
+Die Summe der Elemente einer Zeile oder einer Spalte ergibt einen Vektor,
+der die Grade der Knoten als Komponenten enthält.
+Ist $U$ ein $n$-dimensionaler Vektor aus lauter Einsen, dann ist
+ist $A(G)U$ ein Spaltenvektor bestehend aus den Zeilensummen der Matrix
+$A(G)$ und
+$U^tA(G)$ ein Zeilenvektor bestehend aus den Spaltensummen.
+$A(G)U$ ist also der Vektor der Grade der Knoten.
+
+Das Skalarprodukt von $A(G)U$ mit $U$ ist die Summe der Grade.
+Somit ist
+\begin{equation}
+\frac{\langle A(G)U,U\rangle}{\langle U,U\rangle}
+=
+\frac{1}{\langle U,U\rangle}\sum_{v\in V}\deg(v)
+=
+\frac{1}{n}(d_1+\dots+d_n)
+\label{buch:graphen:eqn:AUdavg}
+\end{equation}
+der mittlere Grad, der mit $\overline{d}$ bezeichnet werden soll.
+
+Da $A(G)$ eine symmetrische Matrix ist, ist $A(G)$ diagonalisierbar,
+die Eigenwerte sind also alle reell.
+Es ist ausserdem bekannt, dass der Eigenvektor $f$ zum grössten Eigenwert
+$\alpha_{\text{max}}$ von $A(G)$
+den Bruch
+\[
+\frac{\langle A(G)f,f\rangle}{\langle f,f\rangle}
+\]
+für Vektoren $f\ne 0$ maximiert.
+Aus~\eqref{buch:graphen:eqn:AUdavg} folgt damit, dass
+\begin{equation}
+\overline{d}
+\le
+\alpha_{\text{max}}
+\label{buch:graphen:eqn:dqueramax}
+\end{equation}
+ist.
+
+In Abschnitt~\ref{buch:section:positive-vektoren-und-matrizen}
+des nächsten Kapitels wird die Perron-Frobenius-Theorie positiver
+Matrizen vorgestellt, welche einer Reihe interessanter Aussagen
+über den betragsgrössten Eigenwert und den zugehörigen Eigenvektor
+macht.
+Die Adjazenz-Matrix ist eine nichtnegative Matrix und $\alpha_{\text{max}}$
+ist der grösste Eigenwert, also genau die Grösse, auf die die
+Sätze~\ref{buch:wahrscheinlichkeit:satz:perron-frobenius}
+und \label{buch:wahrscheinlichkeit:satz:perron-frobenius2}
+anwendbar sind.
+Dazu muss die Matrix allerdings primitiv sein, was gleichbedeutend
+ist damit, dass der Graph zusammenhängend ist.
+Im folgenden soll dies daher jeweils angenommen werden.
+
+\begin{satz}
+Ist $G$ ein zusammenhänger Graph mit $n$ Knoten und maximalem Grad $d$,
+dann gilt
+\[
+\frac1n\sum_{v\in V} \deg(v)
+=
+\overline{d}
+\le \alpha_{\text{max}} \le d.
+\]
+\end{satz}
+
+\begin{proof}[Beweis]
+Wir wissen aus \eqref{buch:graphen:eqn:dqueramax} bereits, dass
+$\overline{d}\le\alpha_{\text{max}}$ gilt, es bleibt also nur noch
+$\alpha_{\text{max}}\le d$ zu beweisen.
+
+Sei $f$ der Eigenvektor zum Eigenwert $\alpha_{\text{max}}$.
+Nach Satz~\label{buch:wahrscheinlichkeit:satz:perron-frobenius2}
+ist $f$ ein positiver Vektor mit der Eigenschaft $A(G)f=\alpha_{\text{max}}f$.
+Der Eigenvektor $f$ ist eine Funktion auf den Knoten des Graphen,
+die $v$-Komponente des Vektors $f$ für einen Vertex $v\in V$ ist $f(v)$.
+Die Eigenvektoreigenschaft bedeutet $(A(G)f)(v)=\alpha_{\text{max}} f(v)$.
+Die Adjazenzmatrix $A(G)$ enthält in Zeile $v$ Einsen genau für diejenigen
+Knoten $u\in V$, die zu $v$ benachbart sind.
+Schreiben wir $u\sim v$ für die Nachbarschaftsrelation, dann ist
+\[
+(A(G)f)(v)
+=
+\sum_{u\sim v} f(u).
+\]
+Die Summe der Komponenten $A(G)f$ kann man erhalten durch Multiplikation
+von $A(G)f$ mit einem Zeilenvektor $U^t$ aus lauter Einsen, also
+\begin{equation}
+\begin{aligned}
+\sum_{v\in V}\sum_{u\sim v}f(v)
+&=
+U^tA(G)f
+=
+(U^tA(G))f
+=
+\begin{pmatrix}d_1&d_2&\dots&d_n\end{pmatrix} f
+\\
+&=
+\sum_{v\in V}\deg (v) f(v)
+\le
+\sum_{v\in V}df(v)
+=
+d
+\sum_{v\in V}f(v).
+\end{aligned}
+\label{buch:graphen:eqn:sumkomp}
+\end{equation}
+Andererseits ist $A(G)f=\alpha_{\text{max}}f$, die linke Seite
+von~\eqref{buch:graphen:eqn:sumkomp} ist daher
+\begin{equation}
+\sum_{v\in V}\sum_{u\sim v}f(v)
+=
+U^tA(G)f
+=
+\alpha_{\text{max}}
+U^tf
+=
+\alpha_{\text{max}} \sum_{v\in V}f(v).
+\label{buch:graphen:eqn:sumkomp2}
+\end{equation}
+Die Ungleichung~\eqref{buch:graphen:eqn:sumkomp}
+und die Gleichung~\eqref{buch:graphen:eqn:sumkomp2} ergeben zusammen
+die Ungleichung
+\[
+\alpha_{\text{max}} \sum_{v\in V}f(v)
+\le d\sum_{v\in V}f(v)
+\qquad\Rightarrow\qquad
+\alpha_{\text{max}} \le d,
+\]
+da die Summe der Komponenten des positiven Vektors $f$ nicht verschwinden
+kann.
+Damit ist die Ungleichung bewiesen.
+\end{proof}
+
+%
+% alpha_max eines Untergraphen
+%
+\subsection{$\alpha_{\text{max}}$ eines Untergraphen
+\label{buch:subsection:alphamax-eines-untergraphen}}
+Der grösste Eigenwert $\alpha_{\text{max}}$ ist ein potentieller
+Anwärter für eine bessere Abschätzung der chromatischen Zahl.
+Bereits früher wurde bemerkt, dass dies auch bedeutet, dass man
+das Verhalten des grössten Eigenwerts bei einem Übergang zu einem
+Untergraphen verstehen muss.
+
+\begin{satz}
+\label{buch:graphen:satz:amaxuntergraph}
+Sei $G'$ ein echter Untergraph von $G$ mit Adjazenzmatrix $A(G')$ und
+grösstem Eigenwert $\alpha_{\text{max}}'=\varrho(A(G'))$, dann ist
+$\alpha_{\text{max}}' \le \alpha_{\text{max}}$.
+\end{satz}
+
+\begin{proof}[Beweis]
+Sei $f'$ der positive Eigenvektor zum Eigenwert $\alpha_{\text{max}}'$
+der Matrix $A(G')$.
+$f'$ ist definiert auf der Menge $V'$ der Knoten von $G'$.
+Aus $f'$ lässt sich ein Vektor $g$ mit den Werten
+\[
+g(v)
+=
+\begin{cases}
+f'(v)&\qquad v\in V'\\
+ 0&\qquad\text{sonst}
+\end{cases}
+\]
+konstruieren, der auf ganz $V$ definiert ist.
+
+Die Vektoren $f'$ und $g$ haben die gleichen Komponenten, also ist auch
+$\langle f',f'\rangle = \langle g,g\rangle$.
+Die Matrixelemente von $A(G')$ und $A(G)$ auf gemeinsamen Knoten $u,v\in V'$
+erfüllen $A(G')_{uv}\le A(G)_{uv}$, da jede Kante von $G'$ auch in $G$ ist.
+Daher gilt
+\[
+\langle A(G')f',f'\rangle
+\le
+\langle A(G)g,g\rangle,
+\]
+woraus sich die Ungleichung
+\[
+\alpha_{\text{max}}'
+=
+\frac{\langle A(G')f',f'\rangle}{\langle f',f'\rangle}
+=
+\frac{\langle A(G)g,g\rangle}{\langle g,g\rangle}
+\le
+\alpha_{\text{max}}
+\]
+ergibt, da $\alpha_{\text{max}}$ das Maximum von
+$\langle A(G)h,h\rangle/\langle h,h\rangle$ für alle Vektoren $h\ne 0$ ist.
+\end{proof}
+
+%
+% Der Satz von Wilf
+%
+\subsection{Chromatische Zahl und $\alpha_{\text{max}}$: Der Satz von Wilf
+\label{buch:subsection:chr-und-alpha-max}}
+Die in Satz~\ref{buch:graphen:satz:amaxuntergraph} beschriebene
+Eigenschaft von $\alpha_{\text{max}}$ beim Übergang zu einem Untergraphen
+ermöglich jetzt, eine besser Abschätzung für die chromatische Zahl
+zu finden.
+
+\begin{satz}[Wilf]
+\label{buch:graphen:satz:wilf}
+Sie $G$ ein zusammenhängder Graph und $\alpha_{\text{max}}$ der grösste
+Eigenwert seiner Adjazenzmatrix. Dann gilt
+\[
+\operatorname{chr}G\le \alpha_{\text{max}}+1.
+\]
+\end{satz}
+
+\begin{proof}[Beweis]
+Wie der Satz~\ref{buch:graphen:satz:chrmaxgrad} kann auch der Satz von Wilf
+mit Hilfe von vollständiger Induktion über die Anzahl $n$ der Knoten
+bewiesen werden.
+
+Ein Graph mit nur einem Knoten hat die $0$-Matrix als Adjazenzmatrix,
+der maximale Eigenwert ist $\alpha_{\text{max}}=0$, und tatsächlich reicht
+$\alpha_{\text{max}}+1=1$ Farbe, um den einen Knoten einzufärben.
+
+Wir nehmen jetzt an, der Satz sei für Graphen mit $n-1$ Knoten bereits
+beweisen.
+Wir müssen dann zeigen, dass der Satz dann auch für Graphen mit $n$ Knoten
+gilt.
+
+Sei $v\in V$ ein Knoten minimalen Grades und $G'=G\setminus{v}$ der
+Untergraph, der entsteht, wenn der Knoten $v$ entfernt wird.
+Da $G'$ genau $n-1$ Knoten hat, gilt der Satz von Wilf für $G'$
+und daher kann $G'$ mit höchstens
+\[
+\operatorname{chr}G' \le 1 + \alpha_{\text{max}}'
+\]
+Farben eingefärbt werden.
+Nach Satz~\ref{buch:graphen:satz:amaxuntergraph} ist
+$\alpha_{\text{max}}'\le \alpha_{\text{max}}$,
+Also kann $G'$ mit höchstens $\alpha_{\text{max}}+1$ Farben eingefärbt werden.
+
+Da $v$ ein Knoten minimalen Grades ist, ist sein Grad
+$d(v)\le \overline{d}\le \alpha_{\text{max}}$.
+Die Nachbarn von $v$ haben also hächstens $\alpha_{\text{max}}$ verschiedene
+Farben, mit einer weiteren Farbe lässt sich also auch $G$ einfärben.
+Daraus folgt $\operatorname{chr}G\le \alpha_{\text{max}}+1$.
+\end{proof}
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/70-graphen/images/nine.pdf}
+\caption{Beispiel für einen Graphen, für den der
+Satz~\ref{buch:graphen:satz:wilf} von Wilf die bessere
+Abschätzung für die chromatische Zahl eines Graphen gibt als der
+maximale Grad.
+\label{buch:graphen:fig:wilfexample}}
+\end{figure}
+
+\begin{beispiel}
+Der Graph in Abbildung~\ref{buch:graphen:fig:wilfexample} 12 Kanten und 9
+Knoten, daher ist $\overline{d}\le \frac{24}{9}$.
+Der maximale Grad ist $4$ und durch explizite Rechnung mit Hilfe zum Beispiel
+von Octave ergibt, dass $\alpha_{\text{max}}\approx 2.9565$.
+Aus dem Satz von Wilf folgt, dass
+$\operatorname{chr}G\le \alpha_{\text{max}}+1$, und daraus ergibt sich
+$\operatorname{chr}G\le 3$.
+Tatsächlich ist die chromatische Zahl $\operatorname{chr}G=3$, da
+der Graph mindestens ein Dreieck enthält.
+Der maximale Grad ist 4, somit gibt der
+Satz~\ref{buch:graphen:satz:chrmaxgrad}
+die Schranke
+$\operatorname{chr}G\le 4+1=5$
+für die chromatische Zahl.
+Der Satz von Wilf ist also eine wesentliche Verbesserung, er liefert in
+diesem Fall den exakten Wert der chromatischen Zahl.
+\end{beispiel}
+
+
+
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/waerme.tex b/buch/chapters/70-graphen/waerme.tex
new file mode 100644
index 0000000..e7fc023
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/70-graphen/waerme.tex
@@ -0,0 +1,184 @@
+%
+% waerme.tex
+%
+% (c) 2020 Prof Dr Andreas Müller, Hochschule Rapperswil
+%
+\section{Wärmeleitung auf einem Graphen
+\label{buch:section:waermeleitung-auf-einem-graphen}}
+Die Vektoren, auf denen die Laplace-Matrix operiert, können betrachtet
+werden als Funktionen, die jedem Knoten einen Wert zuordnen.
+Eine mögliche physikalische Interpretation davon ist die Temperaturverteilung
+auf dem Graphen.
+Die Kanten zwischen den Knoten erlauben der Wärmeenergie, von einem Knoten
+zu einem anderen zu fliessen.
+Je grösser die Temperaturdifferenz zwischen zwei Knoten ist, desto
+grösser ist der Wärmefluss und desto schneller ändert sich die Temperatur
+der beteiligten Knoten.
+Die zeitliche Änderung der Temperatur $T_i$ im Knoten $i$ ist proportional
+\[
+\frac{dT_i}{dt}
+=
+\sum_{\text{$j$ Nachbar von $i$}} \kappa (T_j-T_i)
+=
+-
+\kappa
+\biggl(
+d_iT_i
+-
+\sum_{\text{$j$ Nachbar von $i$}} T_j
+\biggr)
+\]
+Der Term auf der rechten Seite ist genau die Wirkung der
+Laplace-Matrix auf dem Vektor $T$ der Temperaturen:
+\begin{equation}
+\frac{dT}{dt}
+=
+-\kappa L T.
+\label{buch:graphen:eqn:waermeleitung}
+\end{equation}
+Der Wärmefluss, der durch die
+Wärmeleitungsgleichung~\eqref{buch:graphen:eqn:waermeleitung} beschrieben
+wird, codiert ebenfalls wesentliche Informationen über den Graphen.
+Je mehr Kanten es zwischen verschiedenen Teilen eines Graphen gibt,
+desto schneller findet der Wärmeaustausch zwischen diesen Teilen
+statt.
+Die Lösungen der Wärmeleitungsgleichung liefern also Informationen
+über den Graphen.
+
+\subsection{Eigenwerte und Eigenvektoren
+\label{buch:subsection:ein-zyklischer-graph}}
+Die Wärmeleitungsgleichung~\eqref{buch:graphen:eqn:waermeleitung}
+ist eine lineare Differentialgleichung mit konstanten Koeffizienten,
+die mit der Matrixexponentialfunktion gelöst werden.
+Die Lösung ist
+\[
+f(t) = e^{-\kappa Lt}f(0).
+\]
+
+Die Berechnung der Lösung mit der Matrixexponentialreihe ist ziemlich
+ineffizient, da grosse Matrizenprodukte berechnet werden müssen.
+Da die Matrix $L$ symmetrisch ist, gibt es eine Basis aus
+orthonormierten Eigenvektoren und die Eigenwerte sind reell.
+Wir bezeichnen die Eigenvektoren mit $f_1,\dots,f_n$ und die
+zugehörigen Eigenwerte mit $\lambda_i$.
+Die Funktion $f_i(t)= e^{-\kappa\lambda_it}f_i$ ist dann eine Lösung
+der Wärmeleitungsgleichung, denn die beiden Seiten
+\begin{align*}
+\frac{d}{dt}f_i(t)
+&=
+-\kappa\lambda_ie^{-\kappa\lambda_it}f_i
+=
+-\kappa\lambda_i f_i(t)
+\\
+-\kappa Lf_i(t)
+&=
+-\kappa e^{-\kappa\lambda_it} Lf_i
+=
+-\kappa e^{-\kappa\lambda_it} \lambda_i f_i
+=
+-\kappa \lambda_i f_i(t)
+\end{align*}
+von \eqref{buch:graphen:eqn:waermeleitung} stimmen überein.
+
+Eine Lösung der Wärmeleitungsgleichung zu einer beliebigen
+Anfangstemperaturverteilung $f$ kann durch Linearkombination aus
+den Lösungen $f_i(t)$ zusammengesetzt werden.
+Dazu ist nötig, $f$ aus den Vektoren $f_i$ linear zu kombinieren.
+Da aber die $f_i$ orthonormiert sind, ist dies besonders einfach,
+die Koeffizienten sind die Skalarprodukte mit den Eigenvektoren:
+\[
+f=\sum_{i=1}^n \langle f_i,f\rangle f_i.
+\]
+Daraus kann man die allgmeine Lösungsformel
+\begin{equation}
+f(t)
+=
+\sum_{i=1}^n \langle f_i,f\rangle f_i(t)
+=
+\sum_{i=1}^n \langle f_i,f\rangle e^{-\kappa\lambda_i t}f_i
+\label{buch:graphen:eqn:eigloesung}
+\end{equation}
+ableiten.
+
+\subsection{Beispiel: Ein zyklischer Graph}
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/70-graphen/images/kreis.pdf}
+\caption{Beispiel Graph zur Illustration der verschiedenen Basen auf einem
+Graphen.
+\label{buch:graphen:fig:kreis}}
+\end{figure}
+Wir illustrieren die im folgenden entwickelte Theorie an dem Beispielgraphen
+von Abbildung~\ref{buch:graphen:fig:kreis}.
+Besonders interessant sind die folgenden Funktionen:
+\[
+\left.
+\begin{aligned}
+s_m(k)
+&=
+\sin\frac{2\pi mk}{n}
+\\
+c_m(k)
+&=
+\cos\frac{2\pi mk}{n}
+\end{aligned}
+\;
+\right\}
+\quad
+\Rightarrow
+\quad
+e_m(k)
+=
+e^{2\pi imk/n}
+=
+c_m(k) + is_m(k).
+\]
+Das Skalarprodukt dieser Funktionen ist
+\[
+\langle e_m, e_{m'}\rangle
+=
+\frac1n
+\sum_{k=1}^n
+\overline{e^{2\pi i km/n}}
+e^{2\pi ikm'/n}
+=
+\frac1n
+\sum_{k=1}^n
+e^{\frac{2\pi i}{n}(m'-m)k}
+=
+\delta_{mm'}
+\]
+Die Funktionen bilden daher eine Orthonormalbasis des Raums der
+Funktionen auf $G$.
+Wegen $\overline{e_m} = e_{-m}$ folgt, dass für gerade $n$
+die Funktionen
+\[
+c_0, c_1,s_1,c_2,s_2,\dots c_{\frac{n}2-1},c_{\frac{n}2-1},c_{\frac{n}2}
+\]
+eine orthonormierte Basis.
+
+
+Die Laplace-Matrix kann mit der folgenden Definition zu einer linearen
+Abbildung auf Funktionen auf dem Graphen gemacht werden.
+Sei $f\colon V\to \mathbb{R}$ und $L$ die Laplace-Matrix mit
+Matrixelementen $l_{vv'}$ wobei $v,v'\in V$ ist.
+Dann definieren wir die Funktion $Lf$ durch
+\[
+(Lf)(v)
+=
+\sum_{v'\in V} l_{vv'}f(v').
+\]
+
+\subsection{Standardbasis und Eigenbasis
+\label{buch:subsection:standardbasis-und-eigenbasis}}
+Die einfachste Basis, aus der siche Funktionen auf dem Graphen linear
+kombinieren lassen, ist die Standardbasis.
+Sie hat für jeden Knoten $v$ des Graphen eine Basisfunktion mit den Werten
+\[
+e_v\colon V\to\mathbb R:v'\mapsto \begin{cases}
+1\qquad&v=v'\\
+0\qquad&\text{sonst.}
+\end{cases}
+\]
+
+
diff --git a/buch/chapters/70-graphen/wavelets.tex b/buch/chapters/70-graphen/wavelets.tex
index 0739f14..ef1520e 100644
--- a/buch/chapters/70-graphen/wavelets.tex
+++ b/buch/chapters/70-graphen/wavelets.tex
@@ -6,127 +6,327 @@
\section{Wavelets auf Graphen
\label{buch:section:wavelets-auf-graphen}}
\rhead{Wavelets auf Graphen}
-Graphen werden oft verwendet um geometrische Objekte zu approximieren.
-Funktionen auf einem Graphen können dann Approximationen von physikalischen
-Grössen wie zum Beispiel der Temperatur auf dem geometrischen Objekt
-interpretiert werden.
-Verschiedene Basen für die Beschreibung solcher Funktionen sind im Laufe
-der Zeit verwendet worden, doch Wavelets auf einem Graphen sind eine
-neuere Idee, mit der man aus der Laplace-Matrix Basen gewinnen kann,
-die die Idee von langsam sich ausbreitenden Störungen besonders gut
-wiederzugeben in der Lage sind.
-
-In diesem Abschnitt werden erst Funktionen auf einem Graphen genauer
-definiert.
-In Abschnitt~\ref{buch:subsection:standardbasis-und-eigenbasis}
-wird die Eigenbasis mit dem Laplace-Operator konstruiert und mit
-der Standarbasis verglichen.
-Schliesslich werden in Abschnitt~\ref{buch:subsection:wavelet-basen}
-verschiedene Wavelet-Basen konstruiert.
-
-\subsection{Funktionen auf einem Graphen und die Laplace-Matrix}
-Sei $G$ ein Graph mit der Knotenmenge $V$.
-Eine Funktion $f$ auf einem Graphen ist eine Funktion $f\colon V\to\mathbb{R}$.
-Funktionen auf $G$ sind also Vektoren, die mit den Knoten $V$ indiziert
-sind.
-
-Es gibt auch ein Skalarprodukt für Funktionen auf dem Graphen.
-Sind $f$ und $g$ zwei Funktionen auf $G$, dann ist das Skalarprodukt
-definiert durch
+In Abschnitt~\ref{buch:subsection:standardbasis-und-eigenbasis} wurde
+gezeigt dass die Standardbasis den Zusammenhang zwischen den einzelnen
+Teilen des Graphen völlig ignoriert, während die Eigenbasis Wellen
+beschreibt, die mit vergleichbarer Amplitude sich über den ganzen
+Graphen entsprechen.
+Die Eigenbasis unterdrückt also die ``Individualität'' der einzelnen
+Knoten fast vollständig.
+
+Wenn man einen Standardbasisvektor in einem Knoten $i$
+als Anfangstemperaturverteilung verwendet, erwartet man eine Lösung,
+die für kleine Zeiten $t$ die Energie immer in der Nähe des Knotens $i$
+konzentriert hat.
+Weder die Standardbasis noch die Eigenbasis haben diese Eigenschaft.
+
+\subsection{Vergleich mit der Wärmeleitung auf $\mathbb{R}$}
+Ein ähnliches Phänomen findet man bei der Wärmeausbreitung gemäss
+der partiellen Differentialgleichung
\[
-\langle f,g\rangle
+\frac{\partial T}{\partial t} = -\kappa \frac{\partial^2 T}{\partial x^2}.
+\]
+Die von Fourier erfundene Methode, die Fourier-Theorie, verwendet die
+Funktionen $e^{ik x}$, die Eigenvektoren der zweiten Ableitung
+$\partial^2/\partial x^2$ sind.
+Diese haben das gleiche Problem, der Betrag von $e^{ikx}$ ist $1$, die
+Entfernung von einem Punkt spielt überhaupt keine Rolle.
+Die Funktion
+\[
+F(x,t)
=
-\frac{1}{|V|}\sum_{v\in V} \overline{f}(v) g(v)
+\frac{1}{\sqrt{4\pi\kappa t}}e^{-x^2/4\kappa t}
\]
-Dies ist das bekannte Skalarprodukt der Vektoren mit Komponenten $f(v)$.
+ist eine Lösung der Wärmeleitungsgleichung mit einem Maximum an
+der Stelle $0$.
+Sie heisst die Fundamentallösung der Wärmeleitungsgleichung.
+Durch Überlagerung von Translaten in eine Funktion
+\begin{equation}
+f(x,t)
+=
+\int_{-\infty}^\infty f(\xi) F(x-\xi,t)\,d\xi
+\label{buch:graphen:eqn:fundamentalueberlagerung}
+\end{equation}
+kann man die allgemeine Lösung aus Fundamentallösungen zusammensetzen.
+Die Fundamentallösungen $f(x-\xi,t)$ sind für kleine Zeiten immer noch
+deutlich in einer Umgebung von $\xi$ konzentriert.
+% XXX Ausbreitung der Fundamentallösung illustrieren
\begin{figure}
\centering
-\includegraphics{chapters/70-graphen/images/kreis.pdf}
-\caption{Beispiel Graph zur Illustration der verschiedenen Basen auf einem
-Graphen.
-\label{buch:graphen:fig:kreis}}
+\includegraphics{chapters/70-graphen/images/fundamental.pdf}
+\caption{Vergleich der verschiedenen Funktionenfamilien, mit denen
+Lösungenfunktionen durch Linearkombination erzeugt werden können.
+In der Standarbasis (links) ist es am einfachsten, die Funktionswerte
+abzulesen, in der Eigenbasis (Mitte) kann die zeitliche Entwicklung
+besonders leicht berechnet werden.
+Dazuwischen liegen die Fundamentallösungen (rechts), die eine einigermassen
+übersichtliche Zeitentwicklung haben, die Berechnung der Temperatur an
+einer Stelle $x$ zur Zeit $t$ ist aber erst durch das Integral
+\eqref{buch:graphen:eqn:fundamentalueberlagerung} gegeben.
+\label{buch:graphen:fig:fundamental}}
\end{figure}
-\begin{beispiel}
-Wir illustrieren die im folgenden entwickelte Theorie an dem Beispielgraphen
-von Abbildung~\ref{buch:graphen:fig:kreis}.
-Besonders interessant sind die folgenden Funktionen:
-\[
-\left.
-\begin{aligned}
-s_m(k)
-&=
-\sin\frac{2\pi mk}{n}
-\\
-c_m(k)
-&=
-\cos\frac{2\pi mk}{n}
-\end{aligned}
-\;
-\right\}
-\quad
-\Rightarrow
-\quad
-e_m(k)
+
+\subsection{Fundamentallösungen auf einem Graphen}
+Die Wärmeleitungsgleichung auf einem Graphen kann für einen
+Standardbasisvektor mit Hilfe der
+Lösungsformel~\eqref{buch:graphen:eqn:eigloesung}
+gefunden werden.
+Aus physikalischen Gründen ist aber offensichtlich, dass die
+Wärmeenergie Fundamentallösungen $F_i(t)$ für kurze Zeiten $t$
+in der Nähe des Knoten $i$ konzentriert ist.
+Dies ist aber aus der expliziten Formel
+\begin{equation}
+F_i(t)
=
-e^{2\pi imk/n}
+\sum_{j=1}^n \langle f_j,e_i\rangle e^{-\kappa \lambda_i t} f_j
=
-c_m(k) + is_m(k).
-\]
-Das Skalarprodukt dieser Funktionen ist
+\sum_{j=1}^n \overline{f}_{ji} e^{-\kappa \lambda_i t},
+\label{buch:graphen:eqn:fundamentalgraph}
+\end{equation}
+nicht unmittelbar erkennbar.
+
+Man kann aber aus~\eqref{buch:graphen:eqn:fundamentalgraph} ablesen,
+dass für zunehmende Zeit die hohen Frequenzen sehr schnell gedämpft
+werden.
+Die hohen Frequenzen erzeugen also den scharfen Peak für Zeiten nahe
+beim Knoten $i$, die zu kleineren $\lambda_i$ beschreiben die Ausbreitung
+über grössere Distanzen.
+Die Fundamentallösung interpoliert also in einem gewissen Sinne zwischen
+den Extremen der Standardbasis und der Eigenbasis.
+Die ``Interpolation'' geht von der Differentialgleichung aus,
+sie ist nicht einfach nur ein Filter, der die verschiedenen Frequenzen
+auf die gleiche Art bearbeitet.
+
+Gesucht ist eine Methode, eine Familie von Vektoren zu finden,
+aus der sich alle Vektoren linear kombinieren lassen, in der aber
+auch auf die für die Anwendung interessante Längenskala angepasste
+Funktionen gefunden werden können.
+
+\subsection{Wavelets auf einem Graphen}
+Die Fourier-Theorie analysiert Funktionen nach Frequenzen, wobei die
+zeitliche Position von interessanten Stellen der Funktion in der Phase
+der einzelnen Komponenten verschwindet.
+Die Lokalisierung geht also für viele praktische Zwecke verloren.
+Umgekehrt haben einzelne Ereignisse wie eine $\delta$-Funktion keine
+charakteristische Frequenz, sie sind daher im Frequenzraum überhaupt
+nicht lokalisierbar.
+Die Darstellung im Frequenzraum und in der Zeit sind also extreme
+Darstellungen, entweder Frequenzlokalisierung oder zeitliche Lokalisierung
+ermöglichen, sich aber gegenseitig ausschliessen.
+
+\subsubsection{Dilatation}
+Eine Wavelet-Basis für die $L^2$-Funktionen auf $\mathbb{R}$ erlaubt
+eine Funktion auf $\mathbb{R}$ auf eine Art zu analysieren, die eine
+ungenaue zeitliche Lokalisierung bei entsprechend ungenauer
+Frequenzbestimmung ermöglicht.
+Ausserdem entstehen die Wavelet-Funktionen aus einer einzigen Funktion
+$\psi(t)$ durch Translation um $b$ und Dilatation mit dem Faktor $a$:
\[
-\langle e_m, e_{m'}\rangle
+\psi_{a,b}(t)
=
-\frac1n
-\sum_{k=1}^n
-\overline{e^{2\pi i km/n}}
-e^{2\pi ikm'/n}
+\frac{1}{\sqrt{|a|}} \psi\biggl(\frac{t-b}a\biggr)
=
-\frac1n
-\sum_{k=1}^n
-e^{\frac{2\pi i}{n}(m'-m)k}
-=
-\delta_{mm'}
+T_bD_a\psi(t)
\]
-Die Funktionen bilden daher eine Orthonormalbasis des Raums der
-Funktionen auf $G$.
-Wegen $\overline{e_m} = e_{-m}$ folgt, dass für gerade $n$
-die Funktionen
+in der Notation von \cite{buch:mathsem-wavelets}.
+Auf einem Graphen ist so eine Konstruktion grundsätzlich nicht möglich,
+da es darauf weder eine Translations- noch eine Streckungsoperation gibt.
+
+In der Theorie der diskreten Wavelet-Transformation ist es üblich, sich
+auf Zweierpotenzen als Streckungsfaktoren zu beschränken.
+Ein Gitter wird dadurch auf sich selbst abgebildet, aber auf einem
+Graphen gibt es keine Rechtfertigung für diese spezielle Wahl von
+Streckungsfaktoren mehr.
+Es stellt sich daher die Frage, ob man für eine beliebige Menge
+\(
+T= \{ t_1,t_2,\dots\} \}
+\)
+von Streckungsfaktoren eine Familie von Funktionen $\chi_j$ zu finden
+derart, dass man sich die $\chi_j$ in einem gewissen Sinn als aus
+$\chi_0$ durch Dilatation entstanden vorstellen kann.
+
+Die Dilatation kann natürlich nicht von einer echten
+Dilatation im Ortsraum herstammen, aber man kann wenigstens versuchen, die
+Dilatation im Frequenzraum nachzubilden.
+Für Funktionen in $L^2(\mathbb{R})$ entspricht die Dilatation mit dem
+Faktor $a$ im Ortsraum der Dilatation mit dem Faktor $1/a$ im Frequenzraum:
\[
-c_0, c_1,s_1,c_2,s_2,\dots c_{\frac{n}2-1},c_{\frac{n}2-1},c_{\frac{n}2}
+\widehat{D_af}(\omega) = D_{1/a}\hat{f}(\omega).
\]
-eine orthonormierte Basis.
-\end{beispiel}
+\cite[Satz~3.14]{buch:mathsem-wavelets}.
+Es bleibt aber das Problem, dass sich auch die Skalierung im Frequenzraum
+nicht durchführen lässt, da auch das Frequenzspektrum des Graphen nur eine
+Menge von reellen Zahlen ohne innere algebraische Struktur ist.
+\subsubsection{Mutterwavelets}
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/70-graphen/images/gh.pdf}
+\caption{Lokalisierungsfunktion $g(\lambda)$ für die Dilatation (links).
+Die Dilatierten Funktionen $g_i=\tilde{D}_{1/a_i}g$ lokalisieren
+die Frequenzen jeweils um die Frequenzen $a_i$ im Frequenzraum.
+Der Konstante Vektor ist vollständig delokalisiert, die Funktion $h$
+in der rechten Abbildung entfernt die hohen Frequenzen und liefert Funktionen,
+die in der Umgebung eines Knotens wie die Konstante Funktion aussehen.
+\label{buch:graphs:fig:lokalisierung}}
+\end{figure}
+Das Mutter-Wavelet einer Wavelet-Analyse zeichnet definiert, in welchem Mass
+sich Funktionen im Orts- und im Frequenzraum lokalisieren lassen.
+Die Standardbasis der Funktionen auf einem Graphen repräsentieren die
+perfekte örtliche Lokalisierung, Eigenbasis der Laplace-Matrix $L$ repräsentiert
+die perfekte Lokalisierung im Frequenzraum.
+Sei $g(\lambda)\ge 0$ eine Funktion im Frequenzraum, die für $\lambda\to0$ und
+$\lambda\to\infty$ rasch abfällt mit einem Maximum irgendwo dazwischen
+(Abbildung~\ref{buch:graphs:fig:lokalisierung}).
+Sie kann als eine Lokalisierungsfunktion im Frequenzraum betrachtet werden.
-Die Laplace-Matrix kann mit der folgenden Definition zu einer linearen
-Abbildung auf Funktionen auf dem Graphen gemacht werden.
-Sei $f\colon V\to \mathbb{R}$ und $L$ die Laplace-Matrix mit
-Matrixelementen $l_{vv'}$ wobei $v,v'\in V$ ist.
-Dann definieren wir die Funktion $Lf$ durch
-\[
-(Lf)(v)
+Die Matrix $g(L)$ bildet entfernt aus einer Funktion die ganz hohen und
+die ganz tiefen Frequenz, lokalisiert also die Funktionen im Frequenzraum.
+Die Standardbasisvektoren werden dabei zu Funktionen, die nicht mehr nur
+auf einem Knoten von $0$ verschieden sind, aber immer noch einigermassen
+auf dem Graphen lokalisiert sind.
+Natürlich sind vor allem die Werte auf den Eigenwerten
+$\lambda_0 < \lambda_1\le \dots\le \lambda_n$ der Laplace-Matrix
+von Interesse.
+
+Die Matrix $g(L)$ kann mit Hilfe der Spektraltheorie berechnet werden,
+was im vorliegenden Fall naheliegend ist, weil ja die Eigenvektoren von
+der Laplace-Matrix bereits bekannt sind.
+Die Matrix $\chi^t$ bildet die Standardbasisvektoren in die
+Eigenbasis-Vektoren ab, also in eine Zerlegung im Frequenzraum ab,
+$\chi$ vermittelt die Umkehrabbildung.
+Mit der Spektraltheorie findet man für die Abbildung $g(L)$ die Matrix
+\begin{equation}
+g(L)
=
-\sum_{v'\in V} l_{vv'}f(v').
-\]
+\chi
+\begin{pmatrix}
+g(\lambda_0)&0&\dots&0\\
+0&g(\lambda_1)&\dots&0\\
+\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\
+0&0&\dots&g(\lambda_n)
+\end{pmatrix}
+\chi^t.
+\label{buch:graphen:eqn:mutterwavelet}
+\end{equation}
-\subsection{Standardbasis und Eigenbasis
-\label{buch:subsection:standardbasis-und-eigenbasis}}
-Die einfachste Basis, aus der siche Funktionen auf dem Graphen linear
-kombinieren lassen, ist die Standardbasis.
-Sie hat für jeden Knoten $v$ des Graphen eine Basisfunktion mit den Werten
+\subsubsection{Dilatation}
+Die Dilatation um $a$ im Ortsraum wird zu einer Dilatation um $1/a$ im
+Frequenzraum.
+Statt also nach einer echten Dilatation der Spaltenvektoren in $g(L)$
+zu suchen, kann man sich darauf verlegen, Funktionen zu finden, deren
+Spektrum von einer Funktionen lokalisiert worden ist, die eine Dilatation
+von $g$ ist.
+Man wählt daher eine ansteigende Folge $A=(a_1,\dots)$ von Streckungsfaktoren
+und betrachtet anstelle von $g$ die dilatierten Funktionen
+$g_i=\tilde{D}_{1/a_i}g$.
+Die zugehörigen Wavelet-Funktionen auf dem Graphen können wieder mit
+der Formel~\eqref{buch:graphen:eqn:mutterwavelet} berechnet werden,
+man erhält
+\begin{equation}
+\tilde{D}_{1/a_i}g(L)
+=
+g_i(L)
+=
+\chi
+\begin{pmatrix}
+g(a_i\lambda_0)&0&\dots&0\\
+0&g(a_i\lambda_1)&\dots&0\\
+\vdots&\vdots&\ddots&\vdots\\
+0&0&\dots&g(a_i\lambda_n)
+\end{pmatrix}
+\chi^t .
+\end{equation}
+Die Spalten von $g_i(L)$ bilden wieder eine Menge von Funktionen, die
+eine gemäss $g_i$ lokalisiertes Spektrum haben.
+
+\subsubsection{Vater-Wavelet}
+Wegen $g(0)=0$ wird die konstante Funktion, die Eigenvektor zum Eigenwert
+$\lambda_0=0$ ist, von den Abbildungen $g_i(L)$ auf $0$ abgebildet.
+Andererseits ist diese Funktion nicht lokalisiert, man möchte Sie also
+für die Analyse nicht unbedingt verwenden.
+Man wählt daher eine Funktion $h(\lambda)$ mit $h(0)=1$ so, dass
+für $\lambda\to \infty$ der Wert $h(\lambda)$ genügend rasch gegen $0$
+geht.
+Die Matrix $h(L)$ bildet daher den konstanten Vektor nicht auf $0$ ab,
+sondern lokalisiert ihn im Ortsraum.
+Wir erhalten daher in den Spalten von $h(L)$ Vektoren, die um die
+einzelnen Knoten lokalisiert sind.
+
+\subsubsection{Rekonstruktion}
+Die Operatoren $h(L)$ und $g_i(L)$ erzeugen analysieren eine Funktion
+nach den verschiedenen Frequenzen mit den Skalierungsfaktoren $a_i$,
+aber die Rekonstruktion ist noch nicht klar.
+Diese wäre einfacher, wenn die Operatoren zusammen die identische
+Abbildung ergäben, wenn also
\[
-e_v\colon V\to\mathbb R:v'\mapsto \begin{cases}
-1\qquad&v=v'\\
-0\qquad&\text{sonst.}
-\end{cases}
+h(L) + \sum_{i}g_i(L)=I
\]
+gelten würde.
+Nach der Spektraltheorie gilt das nur, wenn für alle Eigenwerte
+$\lambda_k$, $k=1,\dots,n$
+\[
+h(\lambda_k) + \sum_ig(a_i\lambda_k)=1
+\]
+gilt.
+Für beleibige Funktionen $g$ und $h$ kann man nicht davon ausgehen,
+aber man kann erwarten.
+Man muss daher zusätzlich verlangen, dass
+\[
+h(\lambda_k) + \sum_{i} g(a_i\lambda_k) > 0
+\]
+ist für alle Eigenwerte $\lambda_k$.
+\subsubsection{Frame}
+Die Menge von Vektoren, die in der vorangegangenen Konstruktion gefunden
+wurden, ist zu gross, um eine Basis zu sein.
+Vektoren lassen sich darin auf verschiedene Art darstellen.
+Wir verlangen aber auch keine eindeutige Darstellung, nur eine
+Darstellung, in der wir die ``dominierenden'' Komponenten in jeder
+Frequenzskala identifizieren können.
-\subsection{Wavelet-Basen
-\label{buch:subsection:wavelet-basen}}
-
+\begin{definition}
+\label{buch:graphen:def:frame}
+Ein Frame des Vektorraumes $\mathbb{R}^n$ ist eine Menge
+$F=\{e_k\;|\; k=1,\dots,N\}$ von Vektoren mit der Eigenschaft
+\begin{equation}
+A\|v\|^2
+\le
+\sum_{k=1}^N |\langle v,e_k\rangle|^2
+\le
+B\|v\|^2
+\label{buch:graphen:eqn:frame}
+\end{equation}
+Die Zahlen $A$ und $B$ heissen die {\em Frame-Konstanten} des Frames.
+\end{definition}
+Die oben gefundenen Vektoren, die Spalten Vektoren von $h(L)$ und $g_i(L)$
+bilden daher ein Frame.
+Die Frame-Konstanten kann man unmittelbar ausrechnen.
+Der mittlere Term von \eqref{buch:graphen:eqn:frame} ist
+\[
+\|h(L) v\|^2
++
+\sum_{i} \|g_i(L)v\|^2,
+\]
+die durch die Funktion
+\[
+f(\lambda)
+=
+h(\lambda)^2 + \sum_i g_i(\lambda)^2
+\]
+abgeschätzt werden kann.
+Die Frame-Konstanten sind daher
+\begin{align*}
+A&=\min_{k} f(\lambda_k)
+&
+&\text{und}&
+B&=\max_{k} f(\lambda_k).
+\end{align*}
+Die Konstruktion hat also ein Frame für die Funktionen auf dem Graphen
+etabliert, die viele Eigenschaften einer Multiskalenanalyse in diese
+wesentlich weniger symmetrische Situation rettet.
diff --git a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex
index a62d813..50e7fda 100644
--- a/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex
+++ b/buch/chapters/80-wahrscheinlichkeit/parrondo.tex
@@ -24,15 +24,15 @@ Je nach Ausgang gewinnt oder verliert der Spieler eine Einheit.
Sei $X$ die Zufallsvariable, die den gewonnen Betrag beschreibt.
Für eine faire Münze ist die Gewinnerwartung in diesem Spiel natürlich
$E(X)=0$.
-Wenn die Wahrscheinlichkeit für einen Gewinn $1+e$ ist, dann muss
-die Wahrscheinlichkeit für einen Verlust $1-e$ sein, und die
+Wenn die Wahrscheinlichkeit für einen Gewinn $\frac12+e$ ist, dann muss
+die Wahrscheinlichkeit für einen Verlust $\frac12-e$ sein, und die
Gewinnerwartung ist
\(
E(X)
=
1\cdot P(X=1) + (-1)\cdot P(X=-1)
=
-1+e + (-1)(1-e)
+\frac12+e + (-1)\biggl(\frac12-e\biggr)
=
2e.
\)
@@ -763,7 +763,7 @@ Eigenwert $1$ finden, die Rechnung mit dem Gauss-Algorithmus liefert
p=
\frac{1}{709}
\begin{pmatrix}
-245\\180\\84
+245\\180\\284
\end{pmatrix}.
\]
Damit kann man jetzt die Gewinnwahrscheinlichkeit im iterierten Spiel
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/aes.tex b/buch/chapters/90-crypto/aes.tex
index 6004dde..acdda22 100644
--- a/buch/chapters/90-crypto/aes.tex
+++ b/buch/chapters/90-crypto/aes.tex
@@ -32,4 +32,402 @@ Sicherheit.
In diesem Abschnitt soll gezeigt werde, wie sich die AES
spezifizierten Operationen als mit der Arithmetik der
endlichen Körper beschreiben lassen.
+Im Abschnitt~\ref{buch:subsection:byte-operationen} werden
+Bytes als Elemente in einem endlichen Körper $\mathbb{F}_{2^8}$
+interpretiert.
+Damit kann dann die sogenannte $S$-Box konstruiert werden und
+es ist leicht zu verstehen, dass sie invertierbar ist.
+Aus den Byte-Operationen können dann Mischoperationen erzeugt
+werden, die Bytes untereinander verknüpfen, die aber auch wieder
+als Operationen in einem endlichen Körper verstanden werden können.
+
+\subsection{Byte-Operationen
+\label{buch:subsection:byte-operationen}}
+Moderne Prozessoren operieren auf Wörtern, die Vielfache von Bytes sind.
+Byte-Operationen sind besonders effizient in Hardware zu realisieren.
+AES verwendet daher als Grundelemente Operationen auf Bytes, die als
+Elemente eines endlichen Körpers $\mathbb{F}_{2^8}$ interpretiert werden.
+
+\subsubsection{Bytes als Elemente von $\mathbb{F}_{2^8}$}
+Das Polynom $m(X)=X^8+X^4+X^3+X+1\in \mathbb{F}_2[X]$ ist irreduzibel,
+somit ist $\mathbb{F}_{2^8} = \mathbb{F}_2[X]/(m)$ ein Körper.
+Die Elemente können dargestellt werden als Polynome, das Byte
+$\texttt{63}_{16}$ bekommt die Form
+\[
+p(X) = p_7X^7 + p_6X^6 + \dots + p_2X^2+p_1X + p_0,
+\]
+sie bestehen daher aus den $8$ Bits $p_7,\dots,p_0$.
+
+Die Interpretation der Bytes als Elemente eines Körpers bedeutet,
+dass jede Multiplikation mit einem nicht verschwindenden Byte
+invertierbar ist.
+Ausserdem mischen diese Operationen die einzelnen Bits auf einigermassen
+undurchsichtige, aber umkehrbare Art durcheinander, wie dies für ein
+Verschlüsselungsverfahren wünschenswert ist.
+
+\subsubsection{$S$-Box}
+Für die Operation der $S$-Box wird wie folgt zusammengesetzt.
+Zunächst wird ein Byte $x$ durch das zugehörige multiplikative
+inverse Element
+\[
+x\mapsto \bar{x} = \begin{cases}
+x^{-1}&\qquad \text{für $x\in \mathbb{F}_{2^8}^*$}\\
+0 &\qquad \text{für $x=0$}
+\end{cases}
+\]
+ersetzt.
+
+Im zweiten Schritt betrachten wir $\mathbb{F}_{2^8}$ als einen
+$8$-dimensionalen Vektorraum über $\mathbb{F}_2$.
+Einem Polynom $p(X)=p_7X^7 + \dots + p_1X+p_0$ wird der Spaltenvektor
+mit den Komponenten $p_0$ bis $p_7$ zugeordnet.
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/90-crypto/images/sbox.pdf}
+\caption{Berechnung der Inversen der Matrix $A$ in der $S$-Box des
+AES-Algorithmus mit dem Gauss-Algorithmus
+\label{buch:crypto:fig:sbox}}
+\end{figure}
+
+Eine lineare Transformation in diesem Vektorraum kann durch eine
+$8\times 8$-Matrix in $M_8(\mathbb{F}_2)$ betrachtet werden.
+In der $S$-Box wird die Matrix
+\[
+A=
+\begin{pmatrix}
+1&0&0&0&1&1&1&1\\
+1&1&0&0&0&1&1&1\\
+1&1&1&0&0&0&1&1\\
+1&1&1&1&0&0&0&1\\
+1&1&1&1&1&0&0&0\\
+0&1&1&1&1&1&0&0\\
+0&0&1&1&1&1&1&0\\
+0&0&0&1&1&1&1&1
+\end{pmatrix},
+\qquad
+A^{-1}
+=
+\begin{pmatrix}
+0&0&1&0&0&1&0&1\\
+1&0&0&1&0&0&1&0\\
+0&1&0&0&1&0&0&1\\
+1&0&1&0&0&1&0&0\\
+0&1&0&1&0&0&1&0\\
+0&0&1&0&1&0&0&1\\
+1&0&0&1&0&1&0&0\\
+0&1&0&0&1&0&1&0
+\end{pmatrix}
+\]
+verwendet.
+Mit dem Gauss-Algorithmus, schematisch dargestellt in
+Abbildung~\ref{buch:crypto:fig:sbox}, kann man die Inverse
+bestimmen, die Multiplikation mit $A$ ist also eine invertierbare
+Abbildung.
+
+Der letzte Schritt ist dann wieder eine Addition von
+$q(X)=X^7+X^6+X+1\in \mathbb{F}_{2^8}$, durch Subtraktion
+von $q(X)$ invertiert werden kann.
+Die $S$-Box-Operation kann also bektoriell geschrieben werden also
+\[
+ S(x) = A\overline{x}+q.
+\]
+
+Die Implementation ist möglicherweise mit einer Tabelle am schnellsten,
+es sind ja nur 256 Bytes im Definitionsbereich der $S$-Box-Abbildung
+und ebenso nur 256 möglich Werte.
+
+\subsection{Block-Operationen
+\label{buch:subsection:block-operationen}}
+Die zu verschlüsselnden Daten werden in in Blöcke aufgeteilt, deren
+Länge Vielfache von $32$ bit sind.
+Die kleinste Blockgrösse ist 128\,Bit, die grösste ist 256\,Bit.
+Die Bytes eines Blockes werden dann in einem Rechteck angeordnet
+als
+\begin{equation}
+\begin{tabular}{|>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}>{$}c<{$}|}
+\hline
+ b_{0} & b_{4} & b_{8} & b_{12} & b_{16} & b_{20} & b_{24} & b_{28} \\
+ b_{1} & b_{5} & b_{9} & b_{13} & b_{17} & b_{21} & b_{25} & b_{29} \\
+ b_{2} & b_{6} & b_{10} & b_{14} & b_{18} & b_{22} & b_{26} & b_{30} \\
+ b_{3} & b_{7} & b_{11} & b_{15} & b_{19} & b_{23} & b_{27} & b_{31} \\
+\hline
+\end{tabular}
+\label{buch:crypto:eqn:block}
+\end{equation}
+für eine Blocklänge von 256\,Bits.
+
+
+
+\subsubsection{Zeilenshift}
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/90-crypto/images/shift.pdf}
+\caption{Zeilenshift in einem Block von 256 bits
+\label{buch:crypto:fig:shift}}
+\end{figure}
+Die Verschlüsselung muss sicherstellen, dass die Bytes des Blockes
+untereinander gut gemischt werden.
+Die bisher beschriebenen Operationen operieren immer nur auf einzelnen
+Bytes während
+die im nächsten Abschnitt beschriebene Spalten-Mischoperation
+nur auf Spalten wird.
+Die Zeilenmischoperation permutiert die Zeilen in den vier Zeilen
+eines Blocks zyklisch, die erste Zeile bleibt an Ort, die zweite
+Zeile wird um ein Byte rotiert, die dritte um zwei und die letzte
+um 3 Bytes, wie in Abbildung~\ref{buch:crypto:fig:zeilenshift}
+dargestellt.
+Diese Operation könnte mit einer Permutationsmatrix beschrieben werden,
+dies wäre jedoch keine effiziente Implementation.
+Der Zeilenschift hat ansonsten keine elegante algebraische Beschreibung.
+
+\subsubsection{Spalten mischen}
+Jede Spalte von \eqref{buch:crypto:eqn:block} kann als Vektor des
+vierdimensionalen Vektorraumes $\mathbb{F}_{2^8}^4$.
+Die Zeilenmischoperation wendet ein lineare Abbildung auf jeden
+Spaltenvektor von~\eqref{buch:crypto:eqn:block}.
+Die Koeffizienten der Matrix sind Elemente von $\mathbb{F}_{2^8}$.
+Die Matrix ist
+\[
+C=\begin{pmatrix}
+\texttt{02}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{01}_{16}&\texttt{02}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{01}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{02}_{16}&\texttt{03}_{16}\\
+\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{02}_{16}
+\end{pmatrix}.
+\]
+Um nachzuprüfen, dass die Matrix $C$ invertierbar ist, könnte man den
+Gauss-Algorithmus verwenden und damit die Inverse berechnen.
+Dazu müsste man die multiplikativen Inversen kennen, was etwas mühsam
+ist.
+Man kann aber aber auch die Determinante bestimmen, dazu braucht man
+nur multiplizieren zu können, was in diesem Fall sehr leicht möglich ist,
+weil kein Überlauf entsteht.
+Dabei hilft es zu beachten, dass die Multiplikation mit $\texttt{02}_{16}$
+nur eine Einbit-Shiftoperation nach links ist.
+Nur die Multiplikation $\texttt{03}_{16}\cdot\texttt{03}_{16}=\text{05}_{16}$
+gibt etwas mehr zu überlegen.
+Mit geeigneten Zeilen-Operationen kann man die Berechnung der Determinante
+von $C$ mit dem Entwicklungssatz etwas vereinfachen.
+Man erhält
+\begin{align*}
+\det(C)
+&=
+\left|
+\begin{matrix}
+\texttt{02}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{01}_{16}&\texttt{02}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{00}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{02}_{16}\\
+\texttt{00}_{16}&\texttt{00}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{02}_{16}
+\end{matrix}
+\right|
+\\
+&=
+\texttt{02}_{16}
+\left|
+\begin{matrix}
+\texttt{02}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{02}_{16}\\
+\texttt{00}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{02}_{16}
+\end{matrix}
+\right|
++
+\texttt{01}_{16}
+\left|
+\begin{matrix}
+\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{02}_{16}\\
+\texttt{00}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{02}_{16}
+\end{matrix}
+\right|
+\\
+&=
+\texttt{02}_{16}
+\left|
+\begin{matrix}
+\texttt{02}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{01}_{16}&\texttt{02}_{16}&\texttt{03}_{16}\\
+\texttt{00}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{02}_{16}
+\end{matrix}
+\right|
++
+\texttt{01}_{16}
+\left|
+\begin{matrix}
+\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{00}_{16}&\texttt{00}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{00}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{02}_{16}
+\end{matrix}
+\right|
+\\
+&=
+\texttt{02}_{16}
+\left(
+\texttt{02}_{16}
+\left|
+\begin{matrix}
+\texttt{02}_{16}&\texttt{03}_{16}\\
+\texttt{03}_{16}&\texttt{02}_{16}
+\end{matrix}
+\right|
++
+\texttt{01}_{16}
+\left|
+\begin{matrix}
+\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{03}_{16}&\texttt{02}_{16}
+\end{matrix}
+\right|
+\right)
++
+\texttt{01}_{16}
+\left|
+\begin{matrix}
+\texttt{03}_{16}&\texttt{01}_{16}&\texttt{01}_{16}\\
+\texttt{00}_{16}&\texttt{03}_{16}&\texttt{02}_{16}\\
+\texttt{00}_{16}&\texttt{00}_{16}&\texttt{01}_{16}
+\end{matrix}
+\right|
+\\
+&=
+\texttt{02}_{16}
+(
+\texttt{02}_{16}(\texttt{04}_{16}+\texttt{05}_{16})
++
+(\texttt{06}_{16}+\texttt{03}_{16})
+)
++
+\texttt{03}_{16}\texttt{03}_{16}
+\\
+&=
+\texttt{02}_{16}
+(
+\texttt{02}_{16}
++
+\texttt{05}_{16}
+)
++
+\texttt{05}_{16}
+=
+\texttt{0e}_{16}+\texttt{05}_{16}
+=
+\texttt{0a}_{16}
+\ne 0.
+\end{align*}
+Damit ist gezeigt, dass die Matrix $C$ invertierbar auf den
+Spaltenvektoren wirkt.
+Die Inverse der Matrix kann einmal berechnet und anschliessend
+für die Entschlüsselung verwendet werden.
+
+Alternativ kann man die Multiplikation mit der Matrix $C$ auch
+interpretieren als eine Polynommultiplikation.
+Dazu interpretiert man die Spalten des Blocks als Polynom vom Grad~3
+mit Koeffizienten in $\mathbb{F}_{2^8}$.
+Durch Reduktion mit dem irreduziblen Polynom
+$n(Z)=Z^4+1\in\mathbb{F}_{2^8}[X]$ entsteht aus dem Polynomring
+wieder ein Körper.
+Die Wirkung der Matrix $C$ ist dann nichts anderes als Multiplikation
+mit dem Polynom
+\[
+c(Z) = \texttt{03}_{16}Z^3 + Z^2+Z^1+\texttt{02}_{16},
+\]
+die natürlich ebenfalls umkehrbar ist.
+
+\subsection{Schlüssel
+\label{buch:subsection:schlüssel}}
+Die von den Byte- und Blockoperationen mischen die einzelnen Bits
+der Daten zwar ganz schön durcheinander, aber es wird noch kein
+Schlüsselmaterial eingearbeitet, welches den Prozess einzigartig
+macht.
+
+\subsubsection{Schlüsseladdition}
+Nach jeder Spaltenmischoperation wird ein Rundenschlüssel
+zum Blockhinzuaddiert.
+Beim ersten Mal wird dazu einfach das Schlüsselmaterial verwendet.
+Für die folgenden Runden muss aus diesem Schlüssel neues
+Material, die sogenannten Rundenschlüssel, gewonnen werden.
+
+\subsubsection{Rundenschlüssel}
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/90-crypto/images/keys.pdf}
+\caption{Erzeugung der erweiterten Schlüsseldaten aus dem Schlüssel
+$K_0,\dots,K_7$ für Schlüssellänge 256\,bit.
+Die mit $S$ beschrifteten Blöcke wenden die $S$-Box auf jedes einzelne
+Byte an.
+$\pi$ ist die zyklische Vertauschung der Bytes eines Wortes.
+Die Operation $r_i$ ist eine Addition einer Konstanten, die in jeder
+Runde anders ist.
+\label{buch:crypto:fig:keys}}
+\end{figure}
+Die Erzeugung der Rundenschlüssel ist in Abbildung
+\ref{buch:crypto:fig:keys}
+schematisch dargestellt.
+Die Blöcke beschreiben wieder Spaltenvektoren im vierdimensionalen
+Raum $\mathbb{F}_{2^8}^4$.
+Die Blöcke $K_0$ bis $K_7$ stellen den ursprünglichen Schlüssel dar.
+Die Erzeugung eines neuen Blocks Schlüsselmatrial beginnt damit,
+dass der letzte Vektor des vorangegangenblocks drei Operationen
+unterworfen werden.
+\begin{itemize}
+\item
+Die Operation $\pi$ vertauscht die Bytes des Vektors zyklisch:
+\begin{center}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick]
+\def\s{0.6}
+\begin{scope}
+\draw (0,0) rectangle (\s,{4*\s});
+\foreach \y in {1,...,3}{
+ \draw (0,{\y*\s}) (\s,{\y*\s});
+}
+\node at ({0.5*\s},{0.5*\s}) {$b_3$};
+\node at ({0.5*\s},{1.5*\s}) {$b_2$};
+\node at ({0.5*\s},{2.5*\s}) {$b_1$};
+\node at ({0.5*\s},{3.5*\s}) {$b_0$};
+\end{scope}
+\draw[->] ({1.1*\s},{2*\s}) -- ({4.9*\s},{2*\s});
+\node at ({3*\s},{2*\s}) [above] {$\pi$};
+\begin{scope}[xshift=3cm]
+\draw (0,0) rectangle (\s,{4*\s});
+\foreach \y in {1,...,3}{
+ \draw (0,{\y*\s}) (\s,{\y*\s});
+}
+\node at ({0.5*\s},{0.5*\s}) {$b_0$};
+\node at ({0.5*\s},{1.5*\s}) {$b_3$};
+\node at ({0.5*\s},{2.5*\s}) {$b_2$};
+\node at ({0.5*\s},{3.5*\s}) {$b_1$};
+\end{scope}
+\end{tikzpicture}
+\end{center}
+\item
+Die $S$-Operation wendet die $S$-Box auf alle Bytes eines Vektors an.
+\item
+Die $r_i$ Operation addiert in Runde eine Konstante $r_i$ zur $0$-Komponente.
+\end{itemize}
+Die Konstante $r_i$ ist wieder ein einzelnes Byte und es ist daher
+naheliegend, diese Bytes mit Hilfe der Arithmetik in $\mathbb{F}_{2^8}$
+zu erzeugen.
+Man kann daher $r_i$ definieren als
+$(\texttt{02}_{16})^{i-1}\in\mathbb{F}_{2^8}$.
+
+\subsection{Runden}
+Der AES-Verschlüsselungsalgorithmus besteht jetzt darin, die bisher
+definierten Operationen wiederholt anzuwenden.
+Eine einzelne Runde besteht dabei aus folgenden Schritten:
+\begin{enumerate}
+\item Wende die $S$-Box auf alle Bytes des Blocks an.
+\item Führe den Zeilenshift durch.
+\item Mische die Spalten (wird in der letzten Runde)
+\item Erzeuge den nächsten Rundenschlüssel
+\item Addiere den Rundenschlüssel
+\end{enumerate}
+Der AES-Verschlüsselungsalgorithmus beginnt damit, dass der Schlüssel
+zum Datenblock addiert wird.
+Anschliessend werden je nach Blocklänge verschiedene Anzahlen von
+Runden durchgeführt, 10 Runden für 128\,bit, 12 Runden für 192\,bit und
+14 Runden für 256\,bit.
+
+
+
+
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/arith.tex b/buch/chapters/90-crypto/arith.tex
index b6f2fd8..dcc31b8 100644
--- a/buch/chapters/90-crypto/arith.tex
+++ b/buch/chapters/90-crypto/arith.tex
@@ -6,20 +6,290 @@
\section{Arithmetik für die Kryptographie
\label{buch:section:arithmetik-fuer-kryptographie}}
\rhead{Arithmetik für die Kryptographie}
+Die Algorithmen der mathematischen Kryptographie basieren
+auf den Rechenoperationen in grossen, aber endlichen Körpern.
+Für die Division liefert der euklidische Algorithmus eine
+Methode, der in so vielen Schritten die Inverse findet,
+wie Dividend und Divisor Binärstellen haben.
+Dies ist weitgehend optimal.
+
+Die Division ist umkehrbar, in der Kryptographie strebt man aber an,
+Funktionen zu konstruieren, die nur mit grossem Aufwand umkehrbar sind.
+Eine solche Funktion ist das Potenzieren in einem endlichen Körper.
+Die Berechnung von Potenzen durch wiederholte Multiplikation ist jedoch
+prohibitiv aufwendig, daher ist ein schneller Potenzierungsalgorithmus
+nötig, der in Abschnitt~\ref{buch:subsection:potenzieren} beschrieben
+wird.
+Bei der Verschlüsselung grosser Datenmengen wie zum Beispiel bei
+der Verschlüsselung ganzer Harddisks mit Hilfe des AES-Algorithmus
+kommt es auf die Geschwindigkeit auch der elementarsten Operationen
+in den endlichen Körpern an.
+Solche Methoden werden in den Abschnitten
+\ref{buch:subsection:rechenoperationen-in-fp}
+und
+\ref{buch:subsection:rechenoperatione-in-f2l}
+besprochen.
\subsection{Potenzieren
\label{buch:subsection:potenzieren}}
-% XXX Divide-and-Conquer Algorithmus
+Wir gehen davon aus, dass wir einen schnellen Algorithmus zur
+Berechnung des Produktes zweier Elemente $a,b$ in einer
+beliebigen Gruppe $G$ haben.
+Die Gruppe $G$ kann die Multiplikation der ganzen oder reellen Zahlen
+sein, dies wird zum Beispiel in Implementation der Potenzfunktion
+verwendet.
+Für kryptographische Anwendungen ist $G$ die multiplikative Gruppe
+eines endlichen Körpers oder eine elliptische Kurve.
+
+Zur Berechnung von $a^k$ sind bei einer naiven Durchführung des
+Algorithmus $k-1$ Multiplikationen nötig, immer sofort gefolgt
+von einer Reduktion $\mod p$ um sicherzustellen, dass die Resultate
+nicht zu gross werden.
+Ist $l$ die Anzahl der Binärstellen von $k$, dann benötigt dieser
+naive Algorithmus $O(2^l)$ Multiplikationen, die Laufzeit wächst
+also exponentiell mit der Bitlänge von $k$ an.
+Der nachfolgend beschriebene Algorithmus reduziert die Laufzeit auf
+die $O(l)$.
+
+Zunächst schreiben wir den Exponenten $k$ in binärer Form als
+\[
+k = k_l2^l + k_{l-1}2^{l-1} + \dots k_22^2+k_12^1 k_02^0.
+\]
+Die Potenz $a^k$ kann dann geschrieben werden als
+\[
+a^k
+=
+a^{k_l2^l} \cdot a^{k_{l-1}2^{l-1}} \cdot \dots \cdot
+a^{k_22^2} \cdot a^{k_12^1} \cdot a^{k_02^0}
+\]
+Nur diejenigen Faktoren tragen etwas bei, für die $k_i\ne 0$ ist.
+Die Potenz kann man daher auch schreiben als
+\[
+a^k
+=
+\prod_{k_i\ne 0} a^{2^i}.
+\]
+Es sind also nur so viele Faktoren zu berücksichtigen, wie $k$
+Binärstellen $1$ hat.
+
+Die einzelnen Faktoren $a^{2^i}$ können durch wiederholtes Quadrieren
+erhalten werden:
+\[
+a^{2^i} = a^{2\cdot 2^{i-1}} = (a^{2^{i-1}})^2,
+\]
+also durch maximal $l-1$ Multiplikationen.
+Wenn $k$ keine Ganzzahl ist sondern binäre Nachkommastellen hat, also
+\[
+k=k_l2^l + \dots + k_12^1 + k_02^0 + k_{-1}2^{-1} + k_{-2}2^{-2}+\dots,
+\]
+dann können die Potenzen $a^{2^{-i}}$ durch wiederholtes Wurzelziehen
+\[
+a^{2^{-i}} = a^{\frac12\cdot 2^{-i+1}} = \sqrt{a^{2^{-i+1}}}
+\]
+gefunden werden.
+Die Berechnung der Quadratwurzel lässt sich in Hardware effizient
+implementieren.
+
+\begin{algorithmus}
+Der folgende Algorithmus berechnet $a^k$ in $O(\log_2(k))$
+Multiplikationen
+\begin{enumerate}
+\item Initialisiere $p=1$ und $q=a$
+\item Falls $k$ ungerade ist, setze $p:=p\cdot q$
+\item Setze $q:=q^2$ und $k := k/2$, wobei die ganzzahlige Division durch $2$
+am effizientesten als Rechtsshift implementiert werden kann.
+\item Falls $k>0$, fahre weiter bei 2.
+\end{enumerate}
+\end{algorithmus}
+
+\begin{beispiel}
+Die Berechnung von $1.1^{17}$ mit diesem Algorithmus ergibt
+\begin{enumerate}
+\item $p=1$, $q=1.1$
+\item $k$ ist ungerade: $p:=1.1$
+\item $q:=q^2=1.21$, $k := 8$
+\item $k$ ist gerade
+\item $q:=q^2=1.4641$, $k := 4$
+\item $k$ ist gerade
+\item $q:=q^2=2.14358881$, $k := 2$
+\item $k$ ist gerade
+\item $q:=q^2=4.5949729863572161$, $k := 1$
+\item $k$ ist ungerade: $p:=1.1\cdot p = 5.05447028499293771$
+\item $k:=0$
+\end{enumerate}
+Multiplikationen sind nur nötig in den Schritten 3, 5, 7, 9, 10, es
+werden also genau $5$ Multiplikationen ausgeführt.
+\end{beispiel}
\subsection{Rechenoperationen in $\mathbb{F}_p$
\label{buch:subsection:rechenoperationen-in-fp}}
-% XXX Multiplikation: modulare Reduktion mit jedem Digit
-% XXX Divide-and-Conquer
+Die Multiplikation macht aus zwei Faktoren $a$ und $b$ ein
+Resultat mit Bitlänge $\log_2 a+\log_2 b$, die Bitlänge wird
+also typischerweise verdoppelt.
+In $\mathbb{F}_p$ muss anschliessend das Resultat $\mod p$
+reduziert werden, so dass die Bitlänge wieder höchstens
+$\log_2p$ ist.
+In folgenden soll gezeigt werden, dass dieser Speicheraufwand
+für eine Binärimplementation deutlich reduziert werden kann,
+wenn die Reihenfolge der Operationen modifiziert wird.
+
+Für die Multiplikation von $41\cdot 47$ rechnet man im Binärsystem
+\begin{center}
+\begin{tabular}{>{$}r<{$}}
+\texttt{{\color{darkgreen}1}0{\color{red}1}001}\cdot\texttt{101111}\\
+\hline
+\texttt{101111}\\
+\texttt{{\color{red}101111}\phantom{000}}\\
+\texttt{{\color{darkgreen}101111}\phantom{00000}}\\
+\hline
+\texttt{11110000111}\\
+\hline
+\end{tabular}
+\end{center}
+In $\mathbb{F}_{53}$ muss im Anschluss Modulo $p=53$ reduziert werden.
+
+Der Speicheraufwand entsteht zunächst dadurch, dass durch die Multiplikation
+mit $2$ die Summanden immer länger werden.
+Man kann den die Sumanden kurz halten, indem man jedesmal, wenn
+der Summand nach der Multiplikation mit $2$ grösser als $p$ geworden ist,
+$p$ subtrahiert (Abbildung~\ref{buch:crypto:fig:reduktion}).
+Ebenso kann bei nach jeder Addition das bereits reduzierten zweiten
+Faktors wieder reduziert werden.
+Die Anzahl der nötigen Reduktionsoperationen wird durch diese
+frühzeitig durchgeführten Reduktionen nicht teurer als bei der Durchführung
+des Divisionsalgorithmus.
+
+\begin{figure}
+\begin{center}
+\begin{tabular}{>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}|>{$}r<{$}>{$}r<{$}>{$}r<{$}}
+\text{Multiplikation mit $2$}&\text{Reduktion?}&\text{reduziert}
+ &\text{Summanden}&\text{Summe}&\text{reduziert}
+\\
+\hline
+\texttt{101111} & &\texttt{101111}
+ &\texttt{101111}&\texttt{101111}&\texttt{101111}
+\\
+\texttt{101111\phantom{0}} &\texttt{{\color{red}1011110}}&\texttt{101001}
+ & & &
+\\
+\texttt{101111\phantom{00}} &\texttt{0{\color{red}111010}}&\texttt{011101}
+ & & &
+\\
+\texttt{101111\phantom{000}} &\texttt{0001010}&\texttt{000101}
+ &\texttt{000101}&\texttt{110100}&\texttt{110100}
+\\
+\texttt{101111\phantom{0000}} &\texttt{0010100}&\texttt{001010}
+ & & &
+\\
+\texttt{101111\phantom{00000}}&\texttt{0101000}&\texttt{010100}
+ &\texttt{010100}&\texttt{{\color{red}1001000}}&\texttt{10011}\rlap{$\mathstrut=19$}
+\end{tabular}
+\end{center}
+\caption{Multiplikation von $41=\texttt{101001}_2$ mit $47=\texttt{101111}_2$,
+Reduktion nach jeder Multiplikation mit $2$: falls das Resultat
+$>p$ ist, wie in den rot markierten Zeilen $p=53=\texttt{110101}_2$
+durchgeführt.
+Bei der Bildung der Summe wird ebenfalls in jedem Schritt falls nötig
+reduziert, angezeigt durch die roten Zahlen in der zweitletzten
+Spalte.
+Die Anzahl der Subtraktionen, die für die Reduktionen nötig sind, ist
+von der selben Grössenordnung wie bei der Durchführung des
+Divisionsalgorithmus.
+\label{buch:crypto:fig:reduktion}}
+\end{figure}
+
+Es ist also möglich, mit gleichem Aufwand an Operationen
+aber mit halbe Speicherplatzbedarf die Multiplikationen in $\mathbb{F}_p$
+durchzuführen.
+Die Platzeinsparung ist besonders bei Implementationen in Hardware
+hilfreich, wo on-die Speicherplatz teuer sein kann.
\subsection{Rechenoperationen in $\mathbb{F}_{2^l}$
\label{buch:subsection:rechenoperatione-in-f2l}}
-% XXX Darstellung eines Körpers der Art F_{2^l}
-% XXX Addition (XOR) und Multiplikation
-% XXX Beispiel F_{2^8}
+Von besonderem praktischem Interesse sind die endlichen Körper
+$\mathbb{F}_{2^l}$.
+Die arithmetischen Operationen in diesen Körpern lassen sich besonders
+effizient in Hardware realisieren.
+
+\subsubsection{Zahldarstellung}
+Ein endlicher Körper $\mathbb{F}_{2^l}$ ist definiert durch ein
+irreduzibles Polynom in $\mathbb{F}_2[X]$ vom Grad $2^l$
+\[
+m(X)
+=
+X^l + m_{l-1}X^{l-1} + m_{l-2}X^{l-2} + \dots + m_2X^2 + m_1X + m_0
+\]
+gegeben.
+Ein Element in $\mathbb{F}_2[X]/(m)$ kann dargestellt werden durch ein
+Polynom vom Grad $l-1$, also durch
+\[
+a = a_{l-1}X^{l-1} + a_{l-2}X^{l-2} +\dots + a_2X^2 + a_1X + a_0.
+\]
+In einer Maschine kann eine Zahl also als eine Bitfolge der Länge $l$
+dargestellt werden.
+
+\subsubsection{Addition}
+Die Addition in $\mathbb{F}_2$ ist in Hardware besonders leicht zu
+realisieren.
+Die Addition ist die XOR-Operation, die Multiplikation ist die UND-Verknüfung.
+Ausserdem stimmen in $\mathbb{F}_2$ Addition und Subtraktion überein.
+
+Die Addition zweier Polynome erfolgt komponentenweise.
+Die Addition von zwei Elemente von $\mathbb{F}_{2^l}$ kann also
+durch die bitweise XOR-Verknüpfung der Darstellungen der Summanden
+erfolgen.
+Diese Operation ist in einem einzigen Maschinenzyklus realisierbar.
+Die Subtraktion, die für die Reduktionsoperation module $m(X)$ nötig
+ist, ist mit der Addition identisch.
+
+\subsubsection{Multiplikation}
+Die Multiplikation zweier Polynome benötigt zunächst die Multiplikation
+mit $X$, wodurch der Grad des Polynoms ansteigt und möglicherweise so
+gross wird, dass eine Reduktionsoperation modulo $m(X)$ nötig wird.
+Die Reduktion wird immer dann nötig, wenn der Koeffizient von $X^l$
+nicht $0$ ist.
+Der Koeffizient kann dann zum Verschwinden gebracht werden, indem
+$m(X)$ addiert wird.
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics{chapters/90-crypto/images/schieberegister.pdf}
+\caption{Implementation der Multiplikation mit $X$ in einem
+endlichen Körper $\mathbb{F}_{2^l}$ mit dem Minimalpolynom
+$m(X) = X^8+X^4+X^3+X^+1$ als Feedback-Schieberegister.
+\label{buch:crypto:fig:schieberegister}}
+\end{figure}
+
+In Abbildung~\ref{buch:crypto:fig:schieberegister} wird gezeigt,
+wie die Reduktion erfolgt, wenn die Multiplikation mit $X$, also der
+Shift nach links, einen Überlauf ergibt.
+Das Minimalpolynom $m(X)=X^8+X^4+X^3+X+1$ bedeutet, dass in $\mathbb{F}_{2^l}$
+$X^8=X^4+X^3+X+1$ gilt, so dass man das Überlaufbit durch
+$X^4+X^3+X+1$ ersetzen und addieren kann.
+
+Ein Produktes $p(X)\cdot q(X)$, wobei $p(X)$ und
+$q(X)$ Repräsentaten von Elementen $\mathbb{F}_{2^l}$ sind, kann jetzt
+wie folgt berechnet werden.
+Mit dem Schieberegister werden die Vielfachen $X^k\cdot p(X)$
+für $k=0,\dots,l-1$ berechnet.
+Diejenigen Vielfachen, für die der Koeffizient von $X^k$ in $q(X)$
+von $0$ verschieden ist werden aufsummiert und ergeben das Produkt.
+Der Prozess in Abbildung~\ref{buch:crypto:fig:multiplikation}
+dargestellt.
+
+\begin{figure}
+\centering
+\includegraphics[width=\textwidth]{chapters/90-crypto/images/multiplikation.pdf}
+\caption{Multiplikation zweier Elemente von $\mathbb{F}_{2^l}$.
+Mit Hilfe des Schieberegisters am linken Rand werden die Produkte
+$X\cdot p(X)$, $X^2\cdot p(X),\dots,X^7\cdot p(X)$ nach der in
+Abbildung~\ref{buch:crypto:fig:schieberegister} dargestellten
+Methode berechnet.
+Am rechten Rand werden diejenigen $X^k\cdot p(X)$ aufaddiert,
+für die der $X^k$-Koeffizient von $q(X)$ von $0$ verschieden ist.
+\label{buch:crypto:fig:multiplikation}}
+\end{figure}
+
+
% XXX Beispiel F einer Oakley-Gruppe
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/chapter.tex b/buch/chapters/90-crypto/chapter.tex
index 43ac8de..d2fcbbf 100644
--- a/buch/chapters/90-crypto/chapter.tex
+++ b/buch/chapters/90-crypto/chapter.tex
@@ -20,7 +20,7 @@ In diesem Abschnitt soll dies an einigen Beispielen gezeigt werden.
\input{chapters/90-crypto/arith.tex}
\input{chapters/90-crypto/ff.tex}
\input{chapters/90-crypto/aes.tex}
-\input{chapters/90-crypto/rs.tex}
+%\input{chapters/90-crypto/rs.tex}
\section*{Übungsaufgaben}
\rhead{Übungsaufgaben}
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/ff.tex b/buch/chapters/90-crypto/ff.tex
index 4ab9c34..535b359 100644
--- a/buch/chapters/90-crypto/ff.tex
+++ b/buch/chapters/90-crypto/ff.tex
@@ -26,7 +26,7 @@ In der Praxis werden aber $g$ und $a$ Zahlen mit vielen Binärstellen
sein, die die wiederholte Multiplikation ist daher sicher nicht
effizient, das Kriterium der einfachen Berechenbarkeit scheint
also nicht erfüllt.
-Der folgende Algorithmus berechnet die Potenz in $O(\log_2 a$
+Der folgende Algorithmus berechnet die Potenz in $O(\log_2 a)$
Multiplikationen.
\begin{algorithmus}[Divide-and-conquer]
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/Makefile b/buch/chapters/90-crypto/images/Makefile
index 9480163..f4bed14 100644
--- a/buch/chapters/90-crypto/images/Makefile
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/Makefile
@@ -3,7 +3,8 @@
#
# (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
#
-all: dh.pdf elliptic.pdf
+all: dh.pdf elliptic.pdf schieberegister.pdf multiplikation.pdf sbox.pdf \
+ shift.pdf keys.pdf
dh.pdf: dh.tex
pdflatex dh.tex
@@ -11,3 +12,18 @@ dh.pdf: dh.tex
elliptic.pdf: elliptic.tex
pdflatex elliptic.tex
+schieberegister.pdf: schieberegister.tex
+ pdflatex schieberegister.tex
+
+multiplikation.pdf: multiplikation.tex
+ pdflatex multiplikation.tex
+
+sbox.pdf: sbox.tex
+ pdflatex sbox.tex
+
+shift.pdf: shift.tex
+ pdflatex shift.tex
+
+keys.pdf: keys.tex
+ pdflatex keys.tex
+
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/dh.pdf b/buch/chapters/90-crypto/images/dh.pdf
index 67b95a5..eede4bd 100644
--- a/buch/chapters/90-crypto/images/dh.pdf
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/dh.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/elliptic.pdf b/buch/chapters/90-crypto/images/elliptic.pdf
index d408f1e..e58639f 100644
--- a/buch/chapters/90-crypto/images/elliptic.pdf
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/elliptic.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/keys.pdf b/buch/chapters/90-crypto/images/keys.pdf
new file mode 100644
index 0000000..2c6b4b9
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/keys.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/keys.tex b/buch/chapters/90-crypto/images/keys.tex
new file mode 100644
index 0000000..d556b7c
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/keys.tex
@@ -0,0 +1,121 @@
+%
+% keys.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+\def\s{0.5}
+\def\punkt#1#2{({(#1)*\s},{(#2)*\s})}
+\def\wort#1#2#3{
+ \fill[color=#3] \punkt{#1}{#2} rectangle \punkt{(#1+1)}{(#2+4)};
+ \draw \punkt{#1}{#2} rectangle \punkt{(#1+1)}{(#2+4)};
+}
+
+\def\summe{
+ \foreach \x in {0,3,...,21}{
+ \draw[->] \punkt{(\x+0.5)}{-0.1} -- \punkt{(\x+0.5)}{-2.1};
+ \draw \punkt{(\x+0.5)}{-2.5} circle[radius={0.3*\s}];
+ \draw \punkt{(\x+0.5-0.2)}{-2.5}
+ --
+ \punkt{(\x+0.5+0.2)}{-2.5};
+ \draw \punkt{(\x+0.5)}{-2.5+0.2}
+ --
+ \punkt{(\x+0.5)}{-2.5-0.2};
+ \draw[->] \punkt{(\x+0.5)}{-2.9} -- \punkt{(\x+0.5)}{-4.9};
+ }
+ \foreach \x in {0,3,...,18}{
+ \draw[->] \punkt{(\x+1.1)}{-7} -- \punkt{(\x+2)}{-7}
+ -- \punkt{(\x+2)}{-2.5} -- \punkt{(\x+3.1)}{-2.5};
+ }
+ \fill[color=white]
+ \punkt{(9+1.25)}{-5.5}
+ rectangle
+ \punkt{(9+2.75)}{-4.00};
+ \draw
+ \punkt{(9+1.25)}{-5.5}
+ rectangle
+ \punkt{(9+2.75)}{-4.00};
+ \node at \punkt{(9+2)}{-4.75} {$S$};
+}
+
+\def\blocks#1{
+ \foreach \x in {0,3,...,21}{
+ \wort{\x}{0}{#1}
+ }
+}
+
+\def\schlange#1{
+ \draw[->] \punkt{22.1}{2} -- \punkt{23}{2}
+ -- \punkt{23}{-1.0} -- \punkt{-3}{-1.0}
+ -- \punkt{-3}{-8} -- \punkt{-1}{-8} -- \punkt{-1}{-2.5}
+ -- \punkt{0.1}{-2.5};
+ ;
+ \fill[color=white] \punkt{-3.75}{-1.75} rectangle \punkt{-2.25}{-3.25};
+ \draw \punkt{-3.75}{-1.75} rectangle \punkt{-2.25}{-3.25};
+ \node at \punkt{-3}{-2.5} {$\pi$};
+
+ \fill[color=white] \punkt{-3.75}{-3.75} rectangle \punkt{-2.25}{-5.25};
+ \draw \punkt{-3.75}{-3.75} rectangle \punkt{-2.25}{-5.25};
+ \node at \punkt{-3}{-4.5} {$S$};
+
+ \fill[color=white] \punkt{-3.75}{-5.75} rectangle \punkt{-2.25}{-7.25};
+ \draw \punkt{-3.75}{-5.75} rectangle \punkt{-2.25}{-7.25};
+ \node at \punkt{-3}{-6.5} {$r_{#1}$};
+}
+
+\begin{scope}
+ \blocks{blue!20}
+ \foreach \x in {0,...,7}{
+ \node at \punkt{(3*\x+0.5)}{2} {$K_\x$};
+ }
+ \schlange{1}
+ \summe
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-4.5cm]
+ \blocks{darkgreen!20}
+ \foreach \x in {8,...,15}{
+ \node at \punkt{(3*(\x-8)+0.5)}{2} {$K_{\x}$};
+ }
+ \schlange{2}
+ \summe
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-9cm]
+ \blocks{darkgreen!20}
+ \foreach \x in {16,...,23}{
+ \node at \punkt{(3*(\x-16)+0.5)}{2} {$K_{\x}$};
+ }
+ \schlange{3}
+ \summe
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-13.5cm]
+ \blocks{darkgreen!20}
+ \foreach \x in {24,...,31}{
+ \node at \punkt{(3*(\x-24)+0.5)}{2} {$K_{\x}$};
+ }
+ \foreach \x in {0,3,...,21}{
+ \draw[->,color=gray]
+ \punkt{(\x+0.5)}{-0.1} -- \punkt{(\x+0.5)}{-2.1};
+ \node[color=gray] at \punkt{(\x+0.5)}{-2.1} [below] {$\vdots$};
+ }
+ \draw[color=gray] \punkt{22.1}{2} -- \punkt{23}{2}
+ -- \punkt{23}{-1.0} -- \punkt{-3}{-1.0}
+ -- \punkt{-3}{-2.1};
+ \node[color=gray] at \punkt{-3}{-2.1} [below] {$\vdots$};
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/multiplikation.pdf b/buch/chapters/90-crypto/images/multiplikation.pdf
new file mode 100644
index 0000000..86345b8
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/multiplikation.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/multiplikation.tex b/buch/chapters/90-crypto/images/multiplikation.tex
new file mode 100644
index 0000000..27c4329
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/multiplikation.tex
@@ -0,0 +1,464 @@
+%
+% multiplikation.tex --
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\def\s{0.45}
+
+\def\punkt#1#2{({#1*\s},{#2*\s})}
+
+\def\pfeile{
+ \foreach \x in {0.5,1.5,...,7.5}{
+ \draw[->,color=blue] \punkt{\x}{-2.1} -- \punkt{(\x-1)}{-3.3};
+ }
+}
+
+\begin{scope}[yshift=0.1cm]
+ \node at \punkt{0}{0.5} [left] {$p(X)=\mathstrut$};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \foreach \x in {0.5,1.5,...,7.5}{
+ \draw[->,color=blue] \punkt{\x}{-0.1} -- \punkt{(\x-1)}{-1.3};
+ }
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-1cm]
+ \draw[<-] \punkt{8.2}{-1.3} arc (-30:30:1.8);
+ \node at \punkt{9.3}{0.6} {$\mathstrut\cdot X$};
+ \fill[color=blue!20] \punkt{-1}{0} rectangle \punkt{0}{1};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{-0.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{0}};
+
+ \draw[->,color=darkgreen]
+ \punkt{-0.5}{0.1} -- \punkt{-0.5}{-0.5} -- \punkt{3.1}{-0.5};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{3.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{4.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{6.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{7.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+
+ \draw \punkt{0}{-2} rectangle \punkt{8}{-1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-2} -- \punkt{\x}{-1};
+ }
+ \node at \punkt{0.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{4.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{6.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{7.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+
+ \pfeile
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-3cm]
+ \draw[<-] \punkt{8.2}{-1.3} arc (-30:30:1.8);
+ \node at \punkt{9.3}{0.6} {$\mathstrut\cdot X$};
+ \fill[color=blue!20] \punkt{-1}{0} rectangle \punkt{0}{1};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{-0.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{0}};
+
+% \draw[->,color=darkgreen]
+% \punkt{-0.5}{0.1} -- \punkt{-0.5}{-0.5} -- \punkt{3.1}{-0.5};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{3.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{4.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{6.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{7.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{4}{-0.5} {$\|$};
+
+ \draw \punkt{0}{-2} rectangle \punkt{8}{-1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-2} -- \punkt{\x}{-1};
+ }
+ \node at \punkt{0.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{2.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{4.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{6.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{7.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+
+ \pfeile
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-5cm]
+ \draw[<-] \punkt{8.2}{-1.3} arc (-30:30:1.8);
+ \node at \punkt{9.3}{0.6} {$\mathstrut\cdot X$};
+ \fill[color=blue!20] \punkt{-1}{0} rectangle \punkt{0}{1};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{-0.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{0}};
+
+% \draw[->,color=darkgreen]
+% \punkt{-0.5}{0.1} -- \punkt{-0.5}{-0.5} -- \punkt{3.1}{-0.5};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{3.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{4.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{6.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{7.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{4}{-0.5} {$\|$};
+
+ \draw \punkt{0}{-2} rectangle \punkt{8}{-1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-2} -- \punkt{\x}{-1};
+ }
+ \node at \punkt{0.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{1.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{2.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{3.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{4.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{6.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{7.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+
+ \pfeile
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-7cm]
+ \draw[<-] \punkt{8.2}{-1.3} arc (-30:30:1.8);
+ \node at \punkt{9.3}{0.6} {$\mathstrut\cdot X$};
+ \fill[color=blue!20] \punkt{-1}{0} rectangle \punkt{0}{1};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{-0.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{0}};
+
+ \draw[->,color=darkgreen]
+ \punkt{-0.5}{0.1} -- \punkt{-0.5}{-0.5} -- \punkt{3.1}{-0.5};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{3.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{4.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{6.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{7.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{4}{-0.5} {$\|$};
+
+ \draw \punkt{0}{-2} rectangle \punkt{8}{-1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-2} -- \punkt{\x}{-1};
+ }
+ \node at \punkt{0.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{1.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{3.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{4.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{6.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{7.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+
+ \pfeile
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-9cm]
+ \draw[<-] \punkt{8.2}{-1.3} arc (-30:30:1.8);
+ \node at \punkt{9.3}{0.6} {$\mathstrut\cdot X$};
+ \fill[color=blue!20] \punkt{-1}{0} rectangle \punkt{0}{1};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{-0.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{0}};
+
+ \draw[->,color=darkgreen]
+ \punkt{-0.5}{0.1} -- \punkt{-0.5}{-0.5} -- \punkt{3.1}{-0.5};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{3.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{4.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{6.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{7.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{4}{-0.5} {$\|$};
+
+ \draw \punkt{0}{-2} rectangle \punkt{8}{-1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-2} -- \punkt{\x}{-1};
+ }
+ \node at \punkt{0.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{4.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{5.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{6.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{7.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+
+ \pfeile
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-11cm]
+ \draw[<-] \punkt{8.2}{-1.3} arc (-30:30:1.8);
+ \node at \punkt{9.3}{0.6} {$\mathstrut\cdot X$};
+ \fill[color=blue!20] \punkt{-1}{0} rectangle \punkt{0}{1};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{-0.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{0}};
+
+% \draw[->,color=darkgreen]
+% \punkt{-0.5}{0.1} -- \punkt{-0.5}{-0.5} -- \punkt{3.1}{-0.5};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{3.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{4.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{6.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{7.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{4}{-0.5} {$\|$};
+
+ \draw \punkt{0}{-2} rectangle \punkt{8}{-1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-2} -- \punkt{\x}{-1};
+ }
+ \node at \punkt{0.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{4.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{5.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{6.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{7.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+
+ \pfeile
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-13cm]
+ \draw[<-] \punkt{8.2}{-1.3} arc (-30:30:1.8);
+ \node at \punkt{9.3}{0.6} {$\mathstrut\cdot X$};
+ \fill[color=blue!20] \punkt{-1}{0} rectangle \punkt{0}{1};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{-0.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{0}};
+
+% \draw[->,color=darkgreen]
+% \punkt{-0.5}{0.1} -- \punkt{-0.5}{-0.5} -- \punkt{3.1}{-0.5};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{3.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{4.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{6.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+% \node[color=darkgreen] at \punkt{7.5}{-0.5} {\texttt{1}};
+ \node[color=darkgreen] at \punkt{4}{-0.5} {$\|$};
+
+ \draw \punkt{0}{-2} rectangle \punkt{8}{-1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-2} -- \punkt{\x}{-1};
+ }
+ \node at \punkt{0.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{1.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{2.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{-1.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{4.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{5.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{6.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{7.5}{-1.5} {\texttt{1}};
+
+% \pfeile
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=9cm]
+
+\begin{scope}[yshift=0.1cm]
+ \draw[->] \punkt{-11.8}{0.5} -- \punkt{-0.1}{0.5};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \draw \punkt{4}{-0.1} -- \punkt{4}{-3};
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{1}};
+\end{scope}
+
+\def\summation#1#2#3#4#5#6#7#8{
+ \draw[->] \punkt{4}{2.3} -- \punkt{4}{1};
+
+ \draw[->] \punkt{-11.8}{0.5} -- \punkt{3.5}{0.5};
+
+ \draw \punkt{4}{0.5} circle[radius=0.2];
+ \draw \punkt{4}{0.20} -- \punkt{4}{0.80};
+ \draw \punkt{3.7}{0.5} -- \punkt{4.3}{0.5};
+
+ \draw[->] \punkt{4}{-0.05} -- \punkt{4}{-0.95};
+ \draw \punkt{0}{-2} rectangle \punkt{8}{-1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-2} -- \punkt{\x}{-1};
+ }
+
+ \node at \punkt{0.5}{-1.5} {\texttt{#1}};
+ \node at \punkt{1.5}{-1.5} {\texttt{#2}};
+ \node at \punkt{2.5}{-1.5} {\texttt{#3}};
+ \node at \punkt{3.5}{-1.5} {\texttt{#4}};
+ \node at \punkt{4.5}{-1.5} {\texttt{#5}};
+ \node at \punkt{5.5}{-1.5} {\texttt{#6}};
+ \node at \punkt{6.5}{-1.5} {\texttt{#7}};
+ \node at \punkt{7.5}{-1.5} {\texttt{#8}};
+}
+
+\begin{scope}[yshift=-1.9cm]
+ \summation{1}{0}{0}{1}{0}{1}{0}{1}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-3.9cm]
+ \summation{1}{1}{1}{1}{0}{1}{1}{1}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-5.9cm]
+ \summation{1}{1}{1}{1}{0}{1}{1}{1}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-7.9cm]
+ \summation{0}{1}{1}{0}{0}{1}{0}{0}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-9.9cm]
+ \summation{0}{1}{0}{1}{1}{0}{0}{1}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-11.9cm]
+ \summation{0}{1}{0}{1}{1}{0}{0}{1}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[yshift=-13.9cm]
+ \summation{0}{0}{1}{1}{0}{1}{1}{0}
+ \node at \punkt{0}{-1.5} [left] {$p(X)\cdot q(X)=\mathstrut$};
+\end{scope}
+
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=5cm]
+
+\begin{scope}[yshift=2cm]
+ \node at \punkt{0}{0.5} [left] {$q(X)=\mathstrut$};
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+ }
+ \node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{1}};
+ \node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{0}};
+ \node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{1}};
+
+ \draw[->] \punkt{7.5}{-0.1} -- ({7.5*\s},{-1.3});
+ \node at ({7.5*\s},{-1.2}) [below] {$\mathstrut\cdot\texttt{1}$};
+
+ \def\y{1.2}
+
+ \draw[->] \punkt{6.5}{-0.1} -- ({6.5*\s},{-1*2-\y-0.1});
+ \node at ({6.5*\s},{-1*2-\y}) [below] {$\mathstrut\cdot\texttt{0}$};
+
+ \draw[->] \punkt{5.5}{-0.1} -- ({5.5*\s},{-2*2-\y-0.1});
+ \node at ({5.5*\s},{-2*2-\y}) [below] {$\mathstrut\cdot\texttt{1}$};
+
+ \draw[->] \punkt{4.5}{-0.1} -- ({4.5*\s},{-3*2-\y-0.1});
+ \node at ({4.5*\s},{-3*2-\y}) [below] {$\mathstrut\cdot\texttt{0}$};
+
+ \draw[->] \punkt{3.5}{-0.1} -- ({3.5*\s},{-4*2-\y-0.1});
+ \node at ({3.5*\s},{-4*2-\y}) [below] {$\mathstrut\cdot\texttt{1}$};
+
+ \draw[->] \punkt{2.5}{-0.1} -- ({2.5*\s},{-5*2-\y-0.1});
+ \node at ({2.5*\s},{-5*2-\y}) [below] {$\mathstrut\cdot\texttt{1}$};
+
+ \draw[->] \punkt{1.5}{-0.1} -- ({1.5*\s},{-6*2-\y-0.1});
+ \node at ({1.5*\s},{-6*2-\y}) [below] {$\mathstrut\cdot\texttt{0}$};
+
+ \draw[->] \punkt{0.5}{-0.1} -- ({0.5*\s},{-7*2-\y-0.1});
+ \node at ({0.5*\s},{-7*2-\y}) [below] {$\mathstrut\cdot\texttt{1}$};
+\end{scope}
+
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/sbox.m b/buch/chapters/90-crypto/images/sbox.m
new file mode 100644
index 0000000..973ffc9
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/sbox.m
@@ -0,0 +1,52 @@
+#
+# sbox.m
+#
+# (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+#
+A=[
+1,0,0,0,1,1,1,1;
+1,1,0,0,0,1,1,1;
+1,1,1,0,0,0,1,1;
+1,1,1,1,0,0,0,1;
+1,1,1,1,1,0,0,0;
+0,1,1,1,1,1,0,0;
+0,0,1,1,1,1,1,0;
+0,0,0,1,1,1,1,1;
+]
+
+R = zeros(8,16);
+R(:,1:8) = A;
+R(:,9:16) = eye(8);
+
+for k = (1:5)
+ for i=(k+1:8)
+ pivot = R(i,k);
+ R(i,:) = R(i,:) + pivot * R(k,:);
+ end
+ R = mod(R, 2)
+end
+
+P = [
+1,0,0,0,0,0,0,0;
+0,1,0,0,0,0,0,0;
+0,0,1,0,0,0,0,0;
+0,0,0,1,0,0,0,0;
+0,0,0,0,1,0,0,0;
+0,0,0,0,0,0,0,1;
+0,0,0,0,0,1,0,0;
+0,0,0,0,0,0,1,0;
+]
+
+R = P * R
+
+for k = (8:-1:2)
+ for i = (1:k-1)
+ pivot = R(i,k);
+ R(i,:) = R(i,:) + pivot * R(k,:);
+ end
+ R = mod(R, 2)
+end
+
+B = R(:,9:16)
+
+A * B
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/sbox.pdf b/buch/chapters/90-crypto/images/sbox.pdf
new file mode 100644
index 0000000..7a5bdf3
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/sbox.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/sbox.tex b/buch/chapters/90-crypto/images/sbox.tex
new file mode 100644
index 0000000..41f8812
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/sbox.tex
@@ -0,0 +1,241 @@
+%
+% sbox.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\def\s{0.2}
+\def\punkt#1#2{({#1*\s},{(8-(#2))*\s})}
+
+\definecolor{b}{rgb}{0,0,0}
+\definecolor{w}{rgb}{1,1,1}
+
+\def\feld#1#2#3{
+ \fill[color=#3] \punkt{#1}{#2} rectangle \punkt{(#1+1)}{(#2-1)};
+}
+
+\def\zeile#1#2#3#4#5#6#7#8#9{
+ \feld{0}{#1}{#2}
+ \feld{1}{#1}{#3}
+ \feld{2}{#1}{#4}
+ \feld{3}{#1}{#5}
+ \feld{4}{#1}{#6}
+ \feld{5}{#1}{#7}
+ \feld{6}{#1}{#8}
+ \feld{7}{#1}{#9}
+}
+\def\inverse#1#2#3#4#5#6#7#8#9{
+ \feld{8}{#1}{#2}
+ \feld{9}{#1}{#3}
+ \feld{10}{#1}{#4}
+ \feld{11}{#1}{#5}
+ \feld{12}{#1}{#6}
+ \feld{13}{#1}{#7}
+ \feld{14}{#1}{#8}
+ \feld{15}{#1}{#9}
+}
+\def\rechteck{
+ \draw (0,{1*\s}) rectangle ({16*\s},{(8+1)*\s});
+ \draw ({8*\s},{1*\s}) -- ({8*\s},{(8+1)*\s});
+}
+
+\def\pivot#1#2{
+ \draw[color=red,line width=1.2pt]
+ \punkt{(#1+\inset)}{(#2-\inset)}
+ rectangle
+ \punkt{(#1+1-\inset)}{(#2-1+\inset)};
+}
+\def\inset{0.1}
+\def\cleanup#1#2#3{
+ \pgfmathparse{(#3-#2)/abs(#3-#2)}
+ \xdef\signum{\pgfmathresult}
+ \draw[color=blue!50,line width=1.2pt]
+ \punkt{(#1+\inset)}{#3}
+ --
+ \punkt{(#1+\inset)}{(#2-1+\inset*\signum)}
+ --
+ \punkt{(#1+1-\inset)}{(#2-1+\inset*\signum)}
+ --
+ \punkt{(#1+1-\inset)}{#3}
+ ;
+}
+
+\begin{scope}
+ \zeile0bwwwbbbb \inverse0bwwwwwww
+ \zeile1bbwwwbbb \inverse1wbwwwwww
+ \zeile2bbbwwwbb \inverse2wwbwwwww
+ \zeile3bbbbwwwb \inverse3wwwbwwww
+ \zeile4bbbbbwww \inverse4wwwwbwww
+ \zeile5wbbbbbww \inverse5wwwwwbww
+ \zeile6wwbbbbbw \inverse6wwwwwwbw
+ \zeile7wwwbbbbb \inverse7wwwwwwwb
+ \rechteck
+ \pivot{0}{0}
+ \cleanup{0}{1}{7}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=4cm]
+ \draw[->,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{-4}{3} -- \punkt{0}{3};
+ \zeile0bwwwbbbb \inverse0bwwwwwww
+ \zeile1wbwwbwww \inverse1bbwwwwww
+ \zeile2wbbwbbww \inverse2bwbwwwww
+ \zeile3wbbbbbbw \inverse3bwwbwwww
+ \zeile4wbbbwbbb \inverse4bwwwbwww
+ \zeile5wbbbbbww \inverse5wwwwwbww
+ \zeile6wwbbbbbw \inverse6wwwwwwbw
+ \zeile7wwwbbbbb \inverse7wwwwwwwb
+ \rechteck
+ \pivot{1}{1}
+ \cleanup{1}{2}{7}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=8cm]
+ \draw[->,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{-4}{3} -- \punkt{0}{3};
+ \zeile0bwwwbbbb \inverse0bwwwwwww
+ \zeile1wbwwbwww \inverse1bbwwwwww
+ \zeile2wwbwwbww \inverse2wbbwwwww
+ \zeile3wwbbwbbw \inverse3wbwbwwww
+ \zeile4wwbbbbbb \inverse4wbwwbwww
+ \zeile5wwbbwbww \inverse5bbwwwbww
+ \zeile6wwbbbbbw \inverse6wwwwwwbw
+ \zeile7wwwbbbbb \inverse7wwwwwwwb
+ \rechteck
+ \pivot{2}{2}
+ \cleanup{2}{3}{7}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=12cm,yshift=0cm]
+ \draw[->,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{-4}{3} -- \punkt{0}{3};
+ \zeile0bwwwbbbb \inverse0bwwwwwww
+ \zeile1wbwwbwww \inverse1bbwwwwww
+ \zeile2wwbwwbww \inverse2wbbwwwww
+ \zeile3wwwbwwbw \inverse3wwbbwwww
+ \zeile4wwwbbwbb \inverse4wwbwbwww
+ \zeile5wwwbwwww \inverse5bwbwwbww
+ \zeile6wwwbbwbw \inverse6wbbwwwbw
+ \zeile7wwwbbbbb \inverse7wwwwwwwb
+ \rechteck
+ \pivot{3}{3}
+ \cleanup{3}{4}{7}
+ \draw[->,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{8}{7} -- \punkt{8}{11};
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=12cm,yshift=-2.4cm]
+ \draw[<-,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{-4}{3} -- \punkt{0}{3};
+ \zeile0bwwwbbbb \inverse0bwwwwwww
+ \zeile1wbwwbwww \inverse1bbwwwwww
+ \zeile2wwbwwbww \inverse2wbbwwwww
+ \zeile3wwwbwwbw \inverse3wwbbwwww
+ \zeile4wwwwbwwb \inverse4wwwbbwww
+ \zeile5wwwwwwbw \inverse5bwwbwbww
+ \zeile6wwwwbwww \inverse6wbwbwwbw
+ \zeile7wwwwbbwb \inverse7wwbbwwwb
+ \rechteck
+ \pivot{4}{4}
+ \cleanup{4}{5}{7}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=8cm,yshift=-2.4cm]
+ \draw[<-,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{-4}{3} -- \punkt{0}{3};
+ \zeile0bwwwbbbb \inverse0bwwwwwww
+ \zeile1wbwwbwww \inverse1bbwwwwww
+ \zeile2wwbwwbww \inverse2wbbwwwww
+ \zeile3wwwbwwbw \inverse3wwbbwwww
+ \zeile4wwwwbwwb \inverse4wwwbbwww
+ \zeile5wwwwwwbw \inverse5bwwbwbww
+ \zeile6wwwwwwwb \inverse6wbwwbwbw
+ \zeile7wwwwwbww \inverse7wwbwbwwb
+ \rechteck
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=4cm,yshift=-2.4cm]
+ \draw[<-,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{-4}{3} -- \punkt{0}{3};
+ \zeile0bwwwbbbb \inverse0bwwwwwww
+ \zeile1wbwwbwww \inverse1bbwwwwww
+ \zeile2wwbwwbww \inverse2wbbwwwww
+ \zeile3wwwbwwbw \inverse3wwbbwwww
+ \zeile4wwwwbwwb \inverse4wwwbbwww
+ \zeile5wwwwwbww \inverse5wwbwbwwb
+ \zeile6wwwwwwbw \inverse6bwwbwbww
+ \zeile7wwwwwwwb \inverse7wbwwbwbw
+ \rechteck
+ \cleanup{7}{7}{-1}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=0cm,yshift=-2.4cm]
+ \zeile0bwwwbbbw \inverse0bbwwbwbw
+ \zeile1wbwwbwww \inverse1bbwwwwww
+ \zeile2wwbwwbww \inverse2wbbwwwww
+ \zeile3wwwbwwbw \inverse3wwbbwwww
+ \zeile4wwwwbwww \inverse4wbwbwwbw
+ \zeile5wwwwwbww \inverse5wwbwbwwb
+ \zeile6wwwwwwbw \inverse6bwwbwbww
+ \zeile7wwwwwwwb \inverse7wbwwbwbw
+ \rechteck
+ \cleanup{6}{6}{-1}
+ \draw[->,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{8}{7} -- \punkt{8}{11};
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=0cm,yshift=-4.8cm]
+ \zeile0bwwwbbww \inverse0wbwbbbbw
+ \zeile1wbwwbwww \inverse1bbwwwwww
+ \zeile2wwbwwbww \inverse2wbbwwwww
+ \zeile3wwwbwwww \inverse3bwbwwbww
+ \zeile4wwwwbwww \inverse4wbwbwwbw
+ \zeile5wwwwwbww \inverse5wwbwbwwb
+ \zeile6wwwwwwbw \inverse6bwwbwbww
+ \zeile7wwwwwwwb \inverse7wbwwbwbw
+ \rechteck
+ \cleanup{5}{5}{-1}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=4cm,yshift=-4.8cm]
+ \draw[->,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{-4}{3} -- \punkt{0}{3};
+ \zeile0bwwwbwww \inverse0wbbbwbbb
+ \zeile1wbwwbwww \inverse1bbwwwwww
+ \zeile2wwbwwwww \inverse2wbwwbwwb
+ \zeile3wwwbwwww \inverse3bwbwwbww
+ \zeile4wwwwbwww \inverse4wbwbwwbw
+ \zeile5wwwwwbww \inverse5wwbwbwwb
+ \zeile6wwwwwwbw \inverse6bwwbwbww
+ \zeile7wwwwwwwb \inverse7wbwwbwbw
+ \rechteck
+ \cleanup{4}{4}{-1}
+\end{scope}
+
+\begin{scope}[xshift=8cm,yshift=-4.8cm]
+ \draw[->,shorten >= 0.05cm,shorten <= 0.05cm]
+ \punkt{-4}{3} -- \punkt{0}{3};
+ \zeile0bwwwwwww \inverse0wwbwwbwb
+ \zeile1wbwwwwww \inverse1bwwbwwbw
+ \zeile2wwbwwwww \inverse2wbwwbwwb
+ \zeile3wwwbwwww \inverse3bwbwwbww
+ \zeile4wwwwbwww \inverse4wbwbwwbw
+ \zeile5wwwwwbww \inverse5wwbwbwwb
+ \zeile6wwwwwwbw \inverse6bwwbwbww
+ \zeile7wwwwwwwb \inverse7wbwwbwbw
+ \rechteck
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/schieberegister.pdf b/buch/chapters/90-crypto/images/schieberegister.pdf
new file mode 100644
index 0000000..30b675b
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/schieberegister.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/schieberegister.tex b/buch/chapters/90-crypto/images/schieberegister.tex
new file mode 100644
index 0000000..7c24e52
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/schieberegister.tex
@@ -0,0 +1,120 @@
+%
+% schieberegister.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\def\s{0.8}
+
+\def\punkt#1#2{({#1*\s},{#2*\s})}
+
+\fill[color=blue!20] \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+
+\node at \punkt{0.5}{1} [above] {$X^7\mathstrut$};
+\node at \punkt{3}{1} [above] {$+\mathstrut$};
+\node at \punkt{3.5}{1} [above] {$X^4\mathstrut$};
+\node at \punkt{5}{1} [above] {$+\mathstrut$};
+\node at \punkt{5.5}{1} [above] {$X^2\mathstrut$};
+\node at \punkt{7}{1} [above] {$+\mathstrut$};
+\node at \punkt{7.5}{1} [above] {$1\mathstrut$};
+
+\node at \punkt{0}{1} [above left] {\llap{$p(X)=\mathstrut$}};
+
+\node at \punkt{0.5}{0.5} {\texttt{1}};
+\node at \punkt{1.5}{0.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{2.5}{0.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{3.5}{0.5} {\texttt{1}};
+\node at \punkt{4.5}{0.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{5.5}{0.5} {\texttt{1}};
+\node at \punkt{6.5}{0.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{7.5}{0.5} {\texttt{1}};
+
+\draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{1};
+\foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{1};
+}
+
+\fill[color=blue!20] \punkt{-1}{-3} rectangle \punkt{7}{-2};
+\fill[color=darkgreen!20] \punkt{0}{-4} rectangle \punkt{8}{-3};
+
+\node[color=darkgreen] at \punkt{-1}{-1.5} [left]
+ {$m(X) = X^8+X^4+X^3+X+1$};
+
+\node[color=darkgreen] at \punkt{-1}{-2.7} [left]
+ {$\underbrace{X^4+X^3+X+1}_{}= X^8=\mathstrut$};
+
+\coordinate (A) at ({-4.15*\s},{-3*\s});
+\coordinate (B) at ({0*\s},{-3.5*\s});
+
+\draw[->,color=red,shorten >= 0.1cm] (A) to[out=-90,in=180] (B);
+\node[color=red] at \punkt{-3.1}{-3.8} [below] {Feedback};
+
+\node at \punkt{-0.5}{-2.5} {\texttt{1}};
+\node at \punkt{0.5}{-2.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{1.5}{-2.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{2.5}{-2.5} {\texttt{1}};
+\node at \punkt{3.5}{-2.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{4.5}{-2.5} {\texttt{1}};
+\node at \punkt{5.5}{-2.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{6.5}{-2.5} {\texttt{1}};
+\node at \punkt{7.5}{-2.5} {\texttt{0}};
+
+\node[color=darkgreen] at \punkt{0.5}{-3.5} {\texttt{0}};
+\node[color=darkgreen] at \punkt{1.5}{-3.5} {\texttt{0}};
+\node[color=darkgreen] at \punkt{2.5}{-3.5} {\texttt{0}};
+\node[color=darkgreen] at \punkt{3.5}{-3.5} {\texttt{1}};
+\node[color=darkgreen] at \punkt{4.5}{-3.5} {\texttt{1}};
+\node[color=darkgreen] at \punkt{5.5}{-3.5} {\texttt{0}};
+\node[color=darkgreen] at \punkt{6.5}{-3.5} {\texttt{1}};
+\node[color=darkgreen] at \punkt{7.5}{-3.5} {\texttt{1}};
+
+\draw \punkt{0}{-4} rectangle \punkt{8}{-2};
+\draw \punkt{0}{-3} -- \punkt{8}{-3};
+\foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-4} -- \punkt{\x}{-2};
+}
+
+\foreach \x in {0.5,1.5,...,7.5}{
+ \draw[->,color=blue] \punkt{\x}{-0.1} -- \punkt{(\x-1)}{-1.9};
+}
+
+\draw \punkt{0}{-6} rectangle \punkt{8}{-5};
+\foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{-6} -- \punkt{\x}{-5};
+}
+
+\node at \punkt{0.5}{-5.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{1.5}{-5.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{2.5}{-5.5} {\texttt{1}};
+\node at \punkt{3.5}{-5.5} {\texttt{1}};
+\node at \punkt{4.5}{-5.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{5.5}{-5.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{6.5}{-5.5} {\texttt{0}};
+\node at \punkt{7.5}{-5.5} {\texttt{1}};
+
+\node at \punkt{4}{-4.5} {$\|$};
+
+\node at \punkt{10.3}{-3} [left]
+ {$\left.\begin{matrix}\\ \\ \\ \end{matrix}\right\} + = \text{XOR}$};
+
+\draw[<-,shorten >= 0.1cm, shorten <= 0.1cm]
+ \punkt{8.0}{-2.0} arc (-30:30:{2.0*\s});
+\node at \punkt{8.3}{-1} [right] {$\mathstrut \cdot X$};
+
+\node at \punkt{8.1}{-5.5} [right] {$=X\cdot p(X)\mathstrut$};
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/shift.pdf b/buch/chapters/90-crypto/images/shift.pdf
new file mode 100644
index 0000000..b007378
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/shift.pdf
Binary files differ
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/images/shift.tex b/buch/chapters/90-crypto/images/shift.tex
new file mode 100644
index 0000000..bcdf819
--- /dev/null
+++ b/buch/chapters/90-crypto/images/shift.tex
@@ -0,0 +1,131 @@
+%
+% shift.tex -- template for standalon tikz images
+%
+% (c) 2021 Prof Dr Andreas Müller, OST Ostschweizer Fachhochschule
+%
+\documentclass[tikz]{standalone}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{times}
+\usepackage{txfonts}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{csvsimple}
+\usetikzlibrary{arrows,intersections,math}
+\begin{document}
+\def\skala{1}
+\begin{tikzpicture}[>=latex,thick,scale=\skala]
+
+\definecolor{darkgreen}{rgb}{0,0.6,0}
+
+\def\s{0.8}
+\def\punkt#1#2{({#1*\s},{#2*\s})}
+
+\def\feld#1#2#3#4{
+ \fill[color=#3] \punkt{#1}{#2} rectangle \punkt{(#1+1)}{(#2+1)};
+ \node at \punkt{(#1+0.5)}{(#2+0.5)} {$\mathstrut #4$};
+}
+\def\gitter{
+ \draw \punkt{0}{0} rectangle \punkt{8}{4};
+ \foreach \x in {1,...,7}{
+ \draw \punkt{\x}{0} -- \punkt{\x}{4};
+ }
+ \foreach \y in {1,...,3}{
+ \draw \punkt{0}{\y} -- \punkt{8}{\y};
+ }
+}
+
+\begin{scope}
+ \feld{0}{3}{red!20}{b_{0}}
+ \feld{0}{2}{red!20}{b_{1}}
+ \feld{0}{1}{red!20}{b_{2}}
+ \feld{0}{0}{red!20}{b_{3}}
+
+ \feld{1}{3}{red!10}{b_{4}}
+ \feld{1}{2}{red!10}{b_{5}}
+ \feld{1}{1}{red!10}{b_{6}}
+ \feld{1}{0}{red!10}{b_{7}}
+
+ \feld{2}{3}{yellow!20}{b_{8}}
+ \feld{2}{2}{yellow!20}{b_{9}}
+ \feld{2}{1}{yellow!20}{b_{10}}
+ \feld{2}{0}{yellow!20}{b_{11}}
+
+ \feld{3}{3}{yellow!10}{b_{12}}
+ \feld{3}{2}{yellow!10}{b_{13}}
+ \feld{3}{1}{yellow!10}{b_{14}}
+ \feld{3}{0}{yellow!10}{b_{15}}
+
+ \feld{4}{3}{darkgreen!20}{b_{16}}
+ \feld{4}{2}{darkgreen!20}{b_{17}}
+ \feld{4}{1}{darkgreen!20}{b_{18}}
+ \feld{4}{0}{darkgreen!20}{b_{19}}
+
+ \feld{5}{3}{darkgreen!10}{b_{20}}
+ \feld{5}{2}{darkgreen!10}{b_{21}}
+ \feld{5}{1}{darkgreen!10}{b_{22}}
+ \feld{5}{0}{darkgreen!10}{b_{23}}
+
+ \feld{6}{3}{blue!20}{b_{24}}
+ \feld{6}{2}{blue!20}{b_{25}}
+ \feld{6}{1}{blue!20}{b_{26}}
+ \feld{6}{0}{blue!20}{b_{27}}
+
+ \feld{7}{3}{blue!10}{b_{28}}
+ \feld{7}{2}{blue!10}{b_{29}}
+ \feld{7}{1}{blue!10}{b_{30}}
+ \feld{7}{0}{blue!10}{b_{31}}
+
+ \gitter
+
+ \draw[->] \punkt{8.1}{2} -- \punkt{9.3}{2};
+\end{scope}
+
+
+\begin{scope}[xshift=7.5cm]
+
+ \feld{0}{3}{red!20}{b_{0}}
+ \feld{1}{2}{red!20}{b_{1}}
+ \feld{2}{1}{red!20}{b_{2}}
+ \feld{3}{0}{red!20}{b_{3}}
+
+ \feld{1}{3}{red!10}{b_{4}}
+ \feld{2}{2}{red!10}{b_{5}}
+ \feld{3}{1}{red!10}{b_{6}}
+ \feld{4}{0}{red!10}{b_{7}}
+
+ \feld{2}{3}{yellow!20}{b_{8}}
+ \feld{3}{2}{yellow!20}{b_{9}}
+ \feld{4}{1}{yellow!20}{b_{10}}
+ \feld{5}{0}{yellow!20}{b_{11}}
+
+ \feld{3}{3}{yellow!10}{b_{12}}
+ \feld{4}{2}{yellow!10}{b_{13}}
+ \feld{5}{1}{yellow!10}{b_{14}}
+ \feld{6}{0}{yellow!10}{b_{15}}
+
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+ \feld{7}{0}{darkgreen!20}{b_{19}}
+
+ \feld{5}{3}{darkgreen!10}{b_{20}}
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+
+ \feld{6}{3}{blue!20}{b_{24}}
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+ \feld{0}{1}{blue!20}{b_{26}}
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+
+ \feld{7}{3}{blue!10}{b_{28}}
+ \feld{0}{2}{blue!10}{b_{29}}
+ \feld{1}{1}{blue!10}{b_{30}}
+ \feld{2}{0}{blue!10}{b_{31}}
+
+ \gitter
+
+\end{scope}
+
+\end{tikzpicture}
+\end{document}
+
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/uebungsaufgaben/9001.tex b/buch/chapters/90-crypto/uebungsaufgaben/9001.tex
index 5bf4558..7ed1e57 100644
--- a/buch/chapters/90-crypto/uebungsaufgaben/9001.tex
+++ b/buch/chapters/90-crypto/uebungsaufgaben/9001.tex
@@ -6,7 +6,7 @@ Welchen gemeinsamen Schlüssel verwenden $A$ und $B$?
\begin{loesung}
Der zu verwendende gemeinsame Schlüssel ist
-$g^{ab}=(g^b)^a = y^a\in\mathbb{F}_2027$.
+$g^{ab}=(g^b)^a = y^a\in\mathbb{F}_{2027}$.
Diese Potenz kann man mit dem Divide-and-Conquer-Algorithmus effizient
berechnen.
Die Binärdarstellung des privaten Schlüssels von $A$ ist
diff --git a/buch/chapters/references.bib b/buch/chapters/references.bib
index 2eed953..a5d0201 100644
--- a/buch/chapters/references.bib
+++ b/buch/chapters/references.bib
@@ -21,6 +21,12 @@ abstract = "In this paper, we present Google, a prototype of a large-scale searc
}
+@book{buch:mathsem-wavelets,
+ title = {Mathematisches Seminar Wavelets},
+ author = { Andreas M"uller and others },
+ year = {2019},
+}
+
@book{buch:mathsem-dgl,
title = {Mathematisches Seminar Differentialgleichungen},
author = { Andreas M"uller and others },
@@ -123,3 +129,13 @@ abstract = "In this paper, we present Google, a prototype of a large-scale searc
year = 2021
}
+@book{skript:landaulifschitz1,
+ author = {Landau, L. D. and Lifschitz, E. M.},
+ title = {Mechanik},
+ series = {Lehrbuch der theoretischen Physik},
+ volume = {1},
+ publisher = {Akademie-Verlag},
+ year = {1981},
+ language = {german},
+}
+