Ein interaktiver Lernpfad

Vektoren skalieren.

Level 12 · Lineare Algebra I. Verändere die Länge eines Vektors mit einem Skalar. Mit 20 Aufgaben, Erklärvideo und interaktiven Werkzeugen.

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Lineare Algebra I · Kapitel 2/10

Level 12 / 100

Vektoren skalieren

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Die Idee

Verändere die Länge eines Vektors mit einem Skalar.

s·v = (s·v₁, s·v₂)

Wichtig: Ein negativer Skalar kehrt die Richtung um.

Warum für AI? Vektoren und Matrizen beschreiben Daten, Embeddings und lineare Schichten.

Ein Beispiel mit Lösungsweg

Berechne −2 · [3, -1].

1. Der Skalar −2 ist eine einzelne Zahl. Multipliziere damit jede Vektorkomponente.
2. Erste Position: (−2) · 3 = -6.
3. Zweite Position: (−2) · (−1) = 2. Minus mal Minus ergibt Plus.
4. Ergebnisvektor: [-6, 2].
Ergebnis: -6; 2.

Erklärvideo · mit deutscher Sprachspur

Sehen, hören und verstehen.

Animierte Grafiken zeigen den Rechenweg – mit deutscher Erklärung und Untertiteln. Pausiere jederzeit zum Nachrechnen.

Video herunterladen ↗

Jetzt bist du dran.

20 Aufgaben · 1–4 Einstieg, ab 5 langsam anspruchsvoller

Aufgabe 1 / 20

Berechne −2 · [3, -1].

Zahlen, Brüche und Ausdrücke sind erlaubt: 1/3, sqrt(2), ln(0.5), exp(1). Runde möglichst auf mindestens 6 Nachkommastellen; bei sehr kleinen Werten nutze die Exponentialschreibweise (z. B. 3e-5).

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  1. Berechne −2 · [3, -1].

  2. Berechne −2 · [4, -1].

  3. Berechne −2 · [5, -1].

  4. Berechne −2 · [6, -1].

  5. Berechne −3 · [7, -2].

  6. Berechne −3 · [8, -2].

  7. Berechne −3 · [10, -2].

  8. Berechne −4 · [11, -2].

  9. Berechne −4 · [13, -3].

  10. Berechne −4 · [14, -3].

  11. Berechne −5 · [16, -3].

  12. Berechne −5 · [17, -3].

  13. Berechne −5 · [19, -4].

  14. Berechne −6 · [20, -4].

  15. Berechne −6 · [22, -4].

  16. Berechne −6 · [23, -4].

  17. Berechne −7 · [25, -5].

  18. Berechne −7 · [26, -5].

  19. Berechne −7 · [28, -5].

  20. Berechne −8 · [29, -5].

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Mathematisch verstehen. Praktisch vertiefen.

Der Kurs verbindet Grundlagen mit anspruchsvollen Modellrechnungen. Für professionelle AI-Arbeit gehören danach eigene Implementierungen, Experimente, Datenanalyse und das Lesen von Forschungsarbeiten dazu. Eine abgeschlossene Aufgabenliste ist kein Berufsabschluss.

Zum Vertiefen: Mathematics for Machine Learning · Deep Learning · Attention Is All You Need. Die Aufgaben und Kurzvideos dieser Seite sind eigenständig erstellt.