aboutsummaryrefslogtreecommitdiffstats
path: root/buch/chapters/10-vektorenmatrizen/skalarprodukt.tex
diff options
context:
space:
mode:
Diffstat (limited to 'buch/chapters/10-vektorenmatrizen/skalarprodukt.tex')
-rw-r--r--buch/chapters/10-vektorenmatrizen/skalarprodukt.tex4
1 files changed, 0 insertions, 4 deletions
diff --git a/buch/chapters/10-vektorenmatrizen/skalarprodukt.tex b/buch/chapters/10-vektorenmatrizen/skalarprodukt.tex
index f89da33..c1a873d 100644
--- a/buch/chapters/10-vektorenmatrizen/skalarprodukt.tex
+++ b/buch/chapters/10-vektorenmatrizen/skalarprodukt.tex
@@ -28,7 +28,6 @@ Man kann dies interpretieren als Linearität der Abbildungen
$x\mapsto x\cdot y$ und $y\mapsto x\cdot y$.
Dies wird Bilinearität genannt und wie folgt definiert.
-% XXX Bilinearität
\begin{definition}
Seien $U,V,W$ $\Bbbk$-Vektorräume.
Eine Abbildung $f\colon U\times V\to W$ heisst {\em bilinear},
@@ -109,7 +108,6 @@ $\|x\|_2^2 = \langle x,x\rangle$.
\end{definition}
\subsubsection{Dreiecksungleichung}
-% XXX Dreiecksungleichung
Damit man sinnvoll über Abstände sprechen kann, muss die Norm
$\|\mathstrut\cdot\mathstrut\|_2$
der geometrischen Intuition folgen, die durch
@@ -227,7 +225,6 @@ genau dann ein, wenn die beiden Vektoren linear abhängig sind.
\end{proof}
\subsubsection{Polarformel}
-% XXX Polarformel
Auf den ersten Blick scheint die Norm $\|x\|_2$ weniger Information
zu beinhalten, als die symmetrische Bilinearform, aus der sie
hervorgegangen ist.
@@ -274,7 +271,6 @@ bewiesen.
\end{proof}
\subsubsection{Komplexe Vektorräume und Sesquilinearformen}
-% XXX Sesquilinearform
Eine Bilinearform auf einem komplexen Vektorraum führt nicht
auf eine Grösse, die sich als Norm eignet.
Selbst wenn $\langle x,x\rangle >0$ ist,