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Es wurden 328 Einträge gefunden
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Affine Abbildung; Eigenvektor, Beispiel 3 | M.09.02
Lineare Abbildungen von Matrizen der Form y=M*x+v wandeln einen Vektor x in einen anderen Vektor y um. M ist eine Matrix, v ist ein Verschiebungsvektor. Insgesamt kann durch die Abbildung y=M*x+v so ziemlich jede Drehung, Verschiebung, Streckung, etc.. beschrieben werden. In diesem Kapitel lüften wir das spannende Geheimnis, wie man M und v ...
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Affine Abbildung; Eigenvektor, Beispiel 1 | M.09.02
Lineare Abbildungen von Matrizen der Form y=M*x+v wandeln einen Vektor x in einen anderen Vektor y um. M ist eine Matrix, v ist ein Verschiebungsvektor. Insgesamt kann durch die Abbildung y=M*x+v so ziemlich jede Drehung, Verschiebung, Streckung, etc.. beschrieben werden. In diesem Kapitel lüften wir das spannende Geheimnis, wie man M und v ...
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Affine Abbildung; Eigenvektor, Beispiel 6 | M.09.02
Lineare Abbildungen von Matrizen der Form y=M*x+v wandeln einen Vektor x in einen anderen Vektor y um. M ist eine Matrix, v ist ein Verschiebungsvektor. Insgesamt kann durch die Abbildung y=M*x+v so ziemlich jede Drehung, Verschiebung, Streckung, etc.. beschrieben werden. In diesem Kapitel lüften wir das spannende Geheimnis, wie man M und v ...
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Affine Abbildung; Eigenvektor | M.09.02
Lineare Abbildungen von Matrizen der Form y=M*x+v wandeln einen Vektor x in einen anderen Vektor y um. M ist eine Matrix, v ist ein Verschiebungsvektor. Insgesamt kann durch die Abbildung y=M*x+v so ziemlich jede Drehung, Verschiebung, Streckung, etc.. beschrieben werden. In diesem Kapitel lüften wir das spannende Geheimnis, wie man M und v ...
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Affine Abbildung; Eigenvektor, Beispiel 2 | M.09.02
Lineare Abbildungen von Matrizen der Form y=M*x+v wandeln einen Vektor x in einen anderen Vektor y um. M ist eine Matrix, v ist ein Verschiebungsvektor. Insgesamt kann durch die Abbildung y=M*x+v so ziemlich jede Drehung, Verschiebung, Streckung, etc.. beschrieben werden. In diesem Kapitel lüften wir das spannende Geheimnis, wie man M und v ...
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Affine Abbildung; Eigenvektor, Beispiel 4 | M.09.02
Lineare Abbildungen von Matrizen der Form y=M*x+v wandeln einen Vektor x in einen anderen Vektor y um. M ist eine Matrix, v ist ein Verschiebungsvektor. Insgesamt kann durch die Abbildung y=M*x+v so ziemlich jede Drehung, Verschiebung, Streckung, etc.. beschrieben werden. In diesem Kapitel lüften wir das spannende Geheimnis, wie man M und v ...
Details { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010273" }
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Affine Abbildung; Eigenvektor, Beispiel 5 | M.09.02
Lineare Abbildungen von Matrizen der Form y=M*x+v wandeln einen Vektor x in einen anderen Vektor y um. M ist eine Matrix, v ist ein Verschiebungsvektor. Insgesamt kann durch die Abbildung y=M*x+v so ziemlich jede Drehung, Verschiebung, Streckung, etc.. beschrieben werden. In diesem Kapitel lüften wir das spannende Geheimnis, wie man M und v ...
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Ableitung von komplizierten gebrochen-rationalen Funktionen / Bruchfunktion | A.43.03
Für besonders hässliche Ableitung braucht man die Quotientenregel und zusätzlich noch Ketten- und/oder Produktregel. Na ja.. hässlich eben.
Details { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00009509" }
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Mathe-Seite.de: Themenübersicht Oberstufe
Diese Liste zeigt alle Themen der gymnasialen Oberstufe. Zu jedem Unterkapitel - zum Beispiel: [A.12.04] Mitternachtsformel gibt es Videos mit Beispielaufgaben, die Schritt für Schritt durchgerechnet und sehr verständlich erklärt werden.
Details { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00016341" }
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Senkrechte Asymptote berechnen, Beispiel 6 | A.16.01
Man kann senkrechte Asymptoten berechnen, wenn man den Nenner Null setzt (sofern man einen Bruch und damit einen Nenner hat) oder in dem man das Argument (=das Innere der Klammer) von einem Logarithmus (sofern vorhanden) Null setzt.
Details { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00008903" }