\documentclass{../../../lecture} \begin{document} \begin{proof} Sei $f(a) < y < f(b)$ (die Fälle $y = f(a)$ oder $y = f(b)$ sind trivial). Betrachte $g(x) := f(x) - y$. $g(x)$ stetig und $g(a) < 0, g(b) > 0$. Wir suchen die Nullstelle $c \in [a,b]$ mit $g(c) = 0$ mit dem Intervallschachtelungsprinzip in $\R$. Starte mit $I_0 = [a_0, b_0] := [a,b]$, es gilt $g(a_0)\cdot g(b_0) < 0$. Sei $c_0 := \frac{1}{2}(a_0+b_0)$ der Mittelpunkt von $[a_0, b_0]$. Falls $g(c_0) = 0$, dann ist $c_0$ Nullstelle von $g(x)$. Sonst setze \[ I_1 = [a_1, b_1] = \begin{cases} [a_0, c_0] & \text{für } g(a_0)g(c_0) < 0 \\ [c_0, b_0] & \text{für } g(c_0)g(b_0) < 0 \end{cases} .\] Es gilt $g(a_1) \cdot g(b_1) < 0$ und $|a_1 - b_1| = \frac{1}{2} |a_0-b_0|$ usw. Nach endlich vielen Schritten erhalten wir entweder eine Nullstelle $c_n$ von $g(x)$. Dann ist $c = c_n$, oder eine unendliche Folge von geschachtelten Intervallen $I_n = [a_n, b_n]$, $n \in \N$ mit den Eigenschaften $g(a_n)g(b_n) < 0$ und \[ |b_n - a_n| = \frac{1}{2}|b_{n-1} - a_{n-1}| = \ldots = \left( \frac{1}{2} \right) ^{n} |b_0 - a_0| .\] wird konstruiert. $\implies$ \[ \exists c = \bigcap_{n = 1}^{\infty} I_n \text{ und } c = \lim_{n \to \infty} a_n = \lim_{n \to \infty} b_n .\] Nach Konstruktion $g(a_n) g(b_n) < 0$. Wegen der Stetigkeit und den Eigenschaften des Limes gilt $g(a_n)g(b_n) \to g(c)g(c) \le 0, n \to \infty$\\ $\implies g(c) = 0$ \end{proof} \begin{bem} \begin{enumerate} \item Bisektionsverfahren zur Berechnung einer Nullstelle einer stetigen Funktion funktioniert wie im Beweis des Zwischenwertsatzes. \item Eine stetige Funktion $f\colon [a,b] \to \R$ mit Bildbereich $B \subset [a,b]$ besitzt einen ,,Fixpunkt'', d.h. $\exists c \in [a,b]$ mit $f(c) = c$ (Folgt aus Beweis des Zwischenwertsatzes mit $g(x) = f(x) - x$ \item Sei $I \subset \R$ ein Intervall und $f\colon I \to \R$ stetig, dann ist $f(I)$ ebenfalls ein Intervall. Konvention: $f \equiv a$ konstant, dann $f(I) = [a,a]$. \begin{proof} Setze $B := \text{sup}\{f(x) \mid x \in I\} $ falls $f$ nach oben beschränkt, sonst $B := \infty$ und $A := \text{inf}\{f(x) \mid x \in I\} $ falls $f$ nach unten beschränkt, sonst $A := -\infty$. Sei $y \in \R$ mit $A < y < B$. Nach Definition $\exists x_0, x_1 \in I$ mit $f(x_0) < y < f(x_1)$.\\ $\stackrel{\text{ZWS}}{\implies}$ $\exists x \in I$ mit $f(x) = y$ \\ $\implies \; ]A,B[ \; \subset f(I).$ Damit: \[ f(I) \in \{ ]A, B[, [A, B[, ]A, B], [A, B]\} .\] \end{proof} \end{enumerate} \end{bem} \begin{definition}[Monotone Funktionen] Sei $D \subset \R$, $f\colon D \to \R$. \[ f \text{ heißt } \begin{cases} \text{monoton wachsend} & f(x) \le f(x') \\ \text{streng monoton wachsend} & f(x) < f(x') \\ \text{monoton fallend} & f(x) \ge f(x') \\ \text{streng monoton fallend} & f(x) > f(x') \\ \end{cases} \quad \forall x, x' \in D \text{ mit } x < x' .\] \end{definition} \begin{satz}[Stetigkeit der Umkehrfunktion] Sei $I \subset \R$ ein Intervall und $f\colon I \to \R$ eine stetige streng monoton wachsende (streng monoton fallende) Funktion. Dann ist $f\colon I \to f(I)$ bijektiv und $f^{-1}\colon f(I) \to I$ ebenfalls stetig und streng monoton wachsend (bzw. fallend). \end{satz} \begin{proof} $f(I)$ ist wieder ein Intervall, $f$ ist streng monoton $\implies$ injektiv $\implies f:I \to f(I)$ bijektiv, d.h. $\exists f^{-1}$. Außerdem $f(x_1) < f(x_2) \implies$ \[ \begin{cases} f^{-1}(f(x_1)) = x_1 < x_2 = f^{-1}(f^{(x_2}) & f \text{ wachsend} \\ f^{-1}(f(x_1)) = x_1 > x_2 = f^{-1}(f^{(x_2}) & f \text{ fallend} \\ \end{cases} .\] $\implies f^{-1}$ auch streng monoton wachsend (bzw. fallend). Zu zeigen: $f^{-1}\colon f(I) \to I$ ist stetig. O.B.d.A. $f$ wachsend (sonst $\to -f$ ). Sei $y_0 \in f(I)$ mit $x_0 := f^{-1}(y_0)$ und $\epsilon > 0$. 1. Fall: $x_0$ ist kein Randpunkt, sei $\epsilon > 0$ so klein, dass $]x_0 - \epsilon, x_0 + \epsilon[ \; \subset I$. Dann \[ y_{-} := f(x_0 - \epsilon) < y_0 < f(x_0 + \epsilon) =: y_{+} .\] Definiere $\delta := \text{min}(y_{+}-y_0, y_0 - y_{-})$. $\implies$ \[ .\] \begin{align*} &B_{\delta}(y_0) \subset \; ]y_{-}, y_{+}[ \; \stackrel{\text{ZWS}}{\subset} f \; ]x_0 - \epsilon, x_0 + \epsilon[ \qquad \mid f^{-1} \implies & f^{-1}(]y_0 - \delta, y_0 + \delta[) \subset f^{-1}(f(]x_0 - \epsilon, x_0 + \epsilon[)) = ]x_0 - \epsilon, x_0 + \epsilon[ \\ &\implies f^{-1} \text{ stetig in } y_0 \text{ nach Definition} .\end{align*} 2. Fall: $x_0$ ist Randpunkt $\implies y_0$ ist Randpunkt. Gleiche Argumentation wie oben mit $[x_0 - \epsilon, x_0]$ bzw. $[x_0, x_0 + \epsilon]$ \end{proof} \begin{bsp} \begin{enumerate} \item Wurzeln sind stetig Für $k \in \N$ ist die Funktion $f: [0, \infty[ \to [0, \infty[$, $f(x) := x^{k}$ streng monoton wachsend und surjektiv.\\ $\implies$ Die Umkehrfunktion $f^{-1}\colon [0, \infty[ \to [0, \infty[$ ist stetig und streng monoton wachsend mit $f^{-1}(x) = \sqrt[k]{x} $ \item $\ln$ ist stetig \end{enumerate} \end{bsp} \begin{satz}[Logarithmus] $\exp\colon \R \to \R$, $x \mapsto e^{x}$ ist streng monoton wachsend mit $\exp(\R) = \; ]0, \infty[$. Die Umkehrfunktion $\ln\colon ]0, \infty[ \to \R$ ist stetig, streng monoton wachsend und heißt natürlicher Logarithmus. $\ln(x) = \log_e(x)$. Es gibt die Funktionalgleichung \[ \ln(x\cdot y) = \ln x + \ln y \quad \forall x, y \in ]0, \infty[ .\] \end{satz} \begin{proof} $f(x) = \exp(x) = e^{x} \stackrel{\text{Def.}}{=} \sum_{k=0}^{\infty} \frac{x^{k}}{k!}$. \begin{enumerate} \item $e^{x}$ ist streng monoton wachsend, weil für $k > 0$ gilt $e^{k} > 1$ und für $x < x'$ folgt $\exists h > 0$ s.d. $x' = x + h$.\\ $\implies e^{x} < e^{x} \cdot \underbrace{e^{h}}_{> 1} = e^{x'} \implies e^{x} $ injektiv \item $e^{x}$ surjektiv, weil: Sei $a \in \R$ beliebig. Folge $(e^{n})_{n \in \N}$ divergiert strikt, da $e > 1$ $\implies$ Folge $(e^{-n})_{n \in \N}$ ist eine Nullfolge.\\ $\implies \exists n \in \N$ mit $e^{-n} < a < e^{n}$. Die Exponentialfunktion ist auf $\R$ und auch auf $[-n, n]$ stetig $\stackrel{\text{ZWS}}{\implies}$ $\exists c \in [-n, n]$, s.d. $e^{c} = a \implies e^{x}$ surjektiv \item Nach Umkehrfunktionssatz folgt $\ln(x)$ ist stetig und strikt monoton wachsend $\forall [e^{-n}, e^{n}]$ $\forall n \in \N$ \\ $\implies \ln\colon ]0, \infty[ \to \R$ stetig und streng monoton wachsend. \item Z.z.: $\ln(x\cdot y) = \ln x + \ln y$. Für $x, y$ gilt \begin{align*} &\exp(\ln x + \ln y) = e^{\ln x} \cdot e^{\ln y} = x \cdot y \qquad \mid \ln \\ \implies & \ln(e^{\ln x + \ln y }) = \ln x + \ln y = \ln (x\cdot y) .\end{align*} \end{enumerate} \end{proof} \end{document}