# Potenzen verstehen

> For AI agents: use [llms.txt](https://nakafa.com/llms.txt) for the site index. Markdown versions are available by appending `.md` to content URLs or sending `Accept: text/markdown`.

URL: https://nakafa.com/de/faecher/mathematik/potenzen-und-logarithmen/grundlagen
Source: https://raw.githubusercontent.com/nakafaai/aksara/16d6b8e869d1a277313c65bbfc4b4a83efe77a46/packages/corpus/material/lesson/mathematics/exponential-logarithm/basic-concept/de.mdx

Von der wiederholten Multiplikation zu Potenzen mit Exponent null, negativen und gebrochenen Exponenten sowie exponentiellem Wachstum und Zerfall.

---

## Vom Papierfalten zum Wachstumsmodell

Nehmen wir an, ein Blatt Papier ist anfangs etwa $$0{,}1\text{ mm}$$ dick. In einem idealen Modell verdoppelt jede Faltung die Dicke. Nach $$42$$ Faltungen ergibt das Modell:

Visible text: Nehmen wir an, ein Blatt Papier ist anfangs etwa dick. In einem idealen Modell verdoppelt jede Faltung die Dicke. Nach Faltungen ergibt das Modell:

```math
0{,}1\text{ mm}\times 2^{42}\approx 439{.}805\text{ km}
```

Das ist mehr als die mittlere Entfernung von der Erde zum Mond. Ein echtes Blatt lässt sich nicht so oft falten. Das Modell macht aber das entscheidende Muster sichtbar: Derselbe Faktor wird immer wieder angewendet. Das ist **exponentielles Wachstum**.

Dasselbe Muster kann die Ausbreitung in einer kurzen frühen Phase eines Ausbruchs näherungsweise beschreiben. Würde jeder Fall unter unveränderten Bedingungen genau zwei neue Fälle verursachen, entstünde die Folge $$1,2,4,8,\ldots$$. Bei realen Ausbrüchen bleibt der Faktor nicht konstant. Es handelt sich also um ein Lernmodell, nicht um eine wörtliche Vorhersage.

Visible text: Dasselbe Muster kann die Ausbreitung in einer kurzen frühen Phase eines Ausbruchs näherungsweise beschreiben. Würde jeder Fall unter unveränderten Bedingungen genau zwei neue Fälle verursachen, entstünde die Folge . Bei realen Ausbrüchen bleibt der Faktor nicht konstant. Es handelt sich also um ein Lernmodell, nicht um eine wörtliche Vorhersage.

## Definition von Potenzen

Eine Potenz schreibt eine wiederholte Multiplikation kompakt. Im Verdopplungsmodell sehen die ersten Stufen so aus:

```math
1 = 2^0 \quad 2 = 2^1 \quad 4 = 2 \times 2 = 2^2 \quad 8 = 2 \times 2 \times 2 = 2^3 \quad 16 = 2 \times 2 \times 2 \times 2 = 2^4
```

In Stufe $$n$$ lautet das Modell $$m(n)=2^n$$. Zum Beispiel:

Visible text: In Stufe lautet das Modell . Zum Beispiel:

$$m(5)=2^5=32$$.

Visible text: .

## Bedeutung der Potenzschreibweise

Ein Ausdruck wie $$a^n$$ besteht aus zwei Teilen:

Visible text: Ein Ausdruck wie besteht aus zwei Teilen:

```math
a^n
```

- $$a$$ ist die **Basis**, also die Zahl, die multipliziert wird
- $$n$$ ist der **Exponent**, also die Anzahl gleicher Faktoren

Visible text: - ist die **Basis**, also die Zahl, die multipliziert wird
- ist der **Exponent**, also die Anzahl gleicher Faktoren

Ist $$a$$ reell und $$n$$ eine positive ganze Zahl, dann gilt:

Visible text: Ist reell und eine positive ganze Zahl, dann gilt:

```math
a^n = \underbrace{a \times a \times a \times \ldots \times a}_{n \text{ Faktoren}}
```

## Wichtige Definitionen

### Exponent Null

Für jede reelle Zahl $$a$$ ungleich null gilt:

Visible text: Für jede reelle Zahl ungleich null gilt:

```math
a^0=1
```

Diese Regel ist nicht willkürlich. Teilt man eine von null verschiedene Potenz durch sich selbst, erhält man sowohl $$1$$ als auch $$a^{n-n}=a^0$$. Beide Ausdrücke müssen daher übereinstimmen.

Visible text: Diese Regel ist nicht willkürlich. Teilt man eine von null verschiedene Potenz durch sich selbst, erhält man sowohl als auch . Beide Ausdrücke müssen daher übereinstimmen.

```math
\frac{a^n}{a^n}=a^{n-n}=a^0=1
```

### Negative Exponenten

Für jede reelle Zahl $$a$$ ungleich null und jede positive ganze Zahl $$n$$ gilt:

Visible text: Für jede reelle Zahl ungleich null und jede positive ganze Zahl gilt:

```math
a^{-n}=\frac{1}{a^n}=\left(\frac{1}{a}\right)^n
```

Der Grund ist $$a^n a^{-n}=a^0=1$$. Ein negativer Exponent steht also für den Kehrwert der entsprechenden positiven Potenz. Zum Beispiel:

Visible text: Der Grund ist . Ein negativer Exponent steht also für den Kehrwert der entsprechenden positiven Potenz. Zum Beispiel:

$$3^{-2}=\frac{1}{3^2}=\frac{1}{9}=0{,}111\ldots$$.

Visible text: .

### Gebrochene Exponenten

Für reelle Wurzeln betrachten wir in diesem Abschnitt $$a>0$$ und eine positive ganze Zahl $$n$$. Dann gilt:

Visible text: Für reelle Wurzeln betrachten wir in diesem Abschnitt und eine positive ganze Zahl . Dann gilt:

```math
a^{\frac{1}{n}}=\sqrt[n]{a}=p
```

Dabei ist $$p$$ die eindeutig bestimmte positive reelle Zahl mit $$p^n=a$$. Zum Beispiel gilt $$16^{\frac14}=2$$, weil $$2^4=16$$ ist.

Visible text: Dabei ist die eindeutig bestimmte positive reelle Zahl mit . Zum Beispiel gilt , weil ist.

Wurzeln mit ungeradem Wurzelexponenten sind auch für negative reelle Zahlen definiert, etwa $$(-8)^{\frac13}=-2$$. Gerade Wurzeln aus negativen Zahlen sind nicht reell. Die Definitionsmenge muss genannt werden, weil die Schreibweise nicht für jede Basis dieselbe reelle Bedeutung hat.

Visible text: Wurzeln mit ungeradem Wurzelexponenten sind auch für negative reelle Zahlen definiert, etwa . Gerade Wurzeln aus negativen Zahlen sind nicht reell. Die Definitionsmenge muss genannt werden, weil die Schreibweise nicht für jede Basis dieselbe reelle Bedeutung hat.

### Allgemeine Bruchpotenzen

Sind $$a>0$$ und $$m,n$$ positive ganze Zahlen, dann gilt:

Visible text: Sind und positive ganze Zahlen, dann gilt:

```math
a^{\frac{m}{n}}=\left(a^{\frac{1}{n}}\right)^m=\left(\sqrt[n]{a}\right)^m
```

Zuerst wird die $$n$$te Wurzel gezogen, anschließend wird das Ergebnis mit $$m$$ potenziert. Zum Beispiel:

Visible text: Zuerst wird die te Wurzel gezogen, anschließend wird das Ergebnis mit potenziert. Zum Beispiel:

$$8^{\frac23}=\left(8^{\frac13}\right)^2=2^2=4$$.

Visible text: .

## Exponentialfunktionen

Eine Exponentialfunktion hat die Form $$f(x)=a^x$$ mit $$a>0$$ und $$a\neq1$$:

Visible text: Eine Exponentialfunktion hat die Form mit und :

1. Für $$a>1$$ steigt der Funktionswert mit wachsendem $$x$$
2. Für $$0<a<1$$ fällt der Funktionswert mit wachsendem $$x$$

Visible text: 1. Für steigt der Funktionswert mit wachsendem 
2. Für fällt der Funktionswert mit wachsendem

Der erste Fall beschreibt Wachstum, der zweite Zerfall. Das Modell ist nur so lange sinnvoll, wie Faktor und Zeitintervall zur untersuchten Situation passen.

## Anwendungen

### Bakterienwachstum

In einem idealen Kulturmodell teilt sich jedes Bakterium in jedem Intervall in zwei Bakterien. Todesfälle und begrenzte Ressourcen werden dabei nicht berücksichtigt. Ist $$B_0$$ der Anfangsbestand, gilt nach $$t$$ Intervallen:

Visible text: In einem idealen Kulturmodell teilt sich jedes Bakterium in jedem Intervall in zwei Bakterien. Todesfälle und begrenzte Ressourcen werden dabei nicht berücksichtigt. Ist der Anfangsbestand, gilt nach Intervallen:

```math
B(t)=B_0\times2^t
```

Die Basis $$2$$ ist der Wachstumsfaktor. Beginnt die Kultur mit $$100$$ Bakterien und teilt sie sich alle $$30\text{ Minuten}$$, dann liegen in $$2\text{ Stunden}$$ genau $$4$$ Intervalle:

Visible text: Die Basis ist der Wachstumsfaktor. Beginnt die Kultur mit Bakterien und teilt sie sich alle , dann liegen in genau Intervalle:

```math
B(4)=100\times2^4=1{.}600
```

Component: BacterialGrowth
Props:
- formulaType: exponential
- ratio: 2
- initialCount: 100
- maxGenerations: 4
- timeInterval: 30
- timeUnit: Minuten
- labels: {
title: "Idealisiertes Bakterienwachstum",
bacterial: "Bakterien",
initialBacteria: "Anfangsbestand",
}

### Virusausbreitung

Ein vereinfachtes Modell für die frühe Ausbreitungsphase verwendet den durchschnittlichen Faktor $$R$$:

Visible text: Ein vereinfachtes Modell für die frühe Ausbreitungsphase verwendet den durchschnittlichen Faktor :

```math
C(n)=C_0\times R^n
```

Dabei ist $$C_0$$ die anfängliche Fallzahl und $$n$$ die Anzahl der Übertragungszyklen. Für $$C_0=10$$, $$R=2{,}5$$ und $$n=3$$ ergibt sich:

Visible text: Dabei ist die anfängliche Fallzahl und die Anzahl der Übertragungszyklen. Für , und ergibt sich:

```math
C(3)=10\times2{,}5^3=156{,}25\approx156
```

Das Dezimalergebnis ist ein Erwartungswert des Modells, kein Bruchteil einer Person. In der Praxis verändert sich $$R$$ durch Verhalten, Immunität, Maßnahmen und Messverfahren. Die Rechnung ist deshalb keine exakte Vorhersage.

Visible text: Das Dezimalergebnis ist ein Erwartungswert des Modells, kein Bruchteil einer Person. In der Praxis verändert sich durch Verhalten, Immunität, Maßnahmen und Messverfahren. Die Rechnung ist deshalb keine exakte Vorhersage.

### Bevölkerungswachstum

Wächst eine Bevölkerung in jedem Intervall mit derselben relativen Rate $$r$$, dann gilt:

Visible text: Wächst eine Bevölkerung in jedem Intervall mit derselben relativen Rate , dann gilt:

```math
P(t)=P_0(1+r)^t
```

Der Faktor $$1+r$$ umfasst den bisherigen Bestand und den Zuwachs. Bei einer Anfangsbevölkerung von $$1{.}000{.}000$$ und einer konstanten jährlichen Wachstumsrate von $$2\%$$ gilt:

Visible text: Der Faktor umfasst den bisherigen Bestand und den Zuwachs. Bei einer Anfangsbevölkerung von und einer konstanten jährlichen Wachstumsrate von gilt:

```math
P(10)=1{.}000{.}000(1{,}02)^{10}\approx1{.}218{.}994
```

Das ist eine Schätzung mit Zinseszinseffekt. Die tatsächliche Wachstumsrate einer Bevölkerung kann sich von Jahr zu Jahr ändern.