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War es etwas wie: «Du schaffst das doch eh nie! » oder «Depp, du doofer»? Wie wäre es mit: «Ok, bleib cool – was ist zu tun? » oder «Entspann dich – du bist halt auch nur ein Mensch. Was wäre jetzt das Beste in dieser Situation? » Freundliche Selbstansprache lässt sich (leider) nicht über Nacht entwickeln. Es ist hilfreich, einen überschaubaren Zeitraum von zwei oder drei Wochen zu bestimmen, und sich in dieser Zeit täglich zu beobachten: Welches sind die Schimpfnamen, die ich mir am liebsten gebe? Methode der Selbstverbalisation nach Meichenbach. In welchen Situationen bin ich besonders streng zu mir? Könnte ich die üble Beschimpfung durch etwas Freundlicheres ersetzen? Nehmen Sie sich morgens und/oder abends ein paar Minuten Zeit, in einem Heft oder Tagebuch festzuhalten, womit Sie sich heute wieder runtergemacht haben. Formulieren Sie jede Schimpftirade um in eine positive Selbstinstruktion. Selbstinstruktion – eine wichtige Fähigkeit auch für Kinder! Wer seinen Kindern zeigt, wie sie sich freundlich durch innere Gespräche führen, gibt ihnen etwas Wichtiges mit.
Menschen mit Ängsten rechnen in jeder Situation gleich mit dem Schlimmsten. Tatsächlich sind jedoch mindestens drei Möglichkeiten gegeben: ein negativer Ausgang (das Allerschlimmste, die Katastrophe), ein positiver Ausgang (das Allerbeste, die Wunschlösung), ein erträglicher Ausgang (belastend, jedoch aushaltbar). Spaltentechnik: Alternative Selbstinstruktionen Das Allerschlimmste (Die Katastrophe) Erträglicher Ausgang (Erleichterungsaussagen) Das Allerbeste (Positive Selbstinstruktion) M ein Herz beginnt zu rasen. Ich bekomme einen Herzinfarkt. Das Herzrasen ist lästig, in drei Minuten lässt es jedoch nach. Angststörungen ++ Positive Selbstinstruktionen. Mein Herz ist gesund und schlägt ruhig. Diese Prüfung schaffe ich nie. Wenn ich durchfalle, schaffe ich es beim zweiten Mal. Ich habe soviel gelernt, dass ich die Prüfung bestimmt schaffe. Gleich falle ich ohnmächtig um. Mir wird schwindlig, vielleicht falle ich auf, aber ich bleibe stehen. Ich bewege mich kräftig, atme tief durch und fühle mich wohl. Negative Selbstinstruktionen in einen positiven Kontext einbetten Angstgedanken sind häufig strukturiert nach dem "Wenn-dann-Muster", z.
Positive Selbstinstruktionen werden unter verschiedenen Bezeichnungen eingesetzt: als sog. "Affirmationen" (Selbstbestärkungen), als "formelhafte Vorsatzbildungen" im autogenen Training, als "Selbstsuggestionen" im Bereich der Selbsthypnose. Positive Selbstinstruktionen sollten nach folgenden Richtlinien gestaltet werden: kurze, einfache und prägnante Sätze ("Ich schaffe das"); konkrete und klare Aussagen ("Ich trete morgen auf jeden Fall zur Prüfung an"); positive Formulierungen (z. B. "Ich kann in Geschäften ruhig und sicher umhergehen" statt "Ich habe in Geschäften keine Angst mehr"); immer in der Gegenwart formuliert, und zwar möglichst so, als sei das gewünschte Verhalten bereits eingetreten ("Ich bin ganz ruhig und entspannt", "Ich atme ruhig und gleichmäßig", "Ich kann die Angst aushalten"). Hilfreiche Übungen zur Bewältigung krankheitsbedingter Belastungen Psychoonkologie - hilfreiche Strategien bei der Krankheitsbewältigung ∙ Psychoonkologie - Hilfen im Umgang mit Krebs ∙ Hilfen für die Psyche ∙ Klinik für Psychosomatik. Mit Hilfe der Spaltentechnik können Sie Ihre angstmachenden Gedanken und negativen Selbstgespräche analysieren, in positive Selbstinstruktionen umformen und sich innerlich vorsagen lernen. Jede positive Selbstaussage stärkt Ihre Selbstsicherheit, jede ängstliche Selbstinstruktion schwächt Ihre Handlungsfähigkeit.
» beschimpfte, pflegte ich immer in gespielter Empörung zu rufen: «Würdest Du bitte mein geliebtes Kind nicht beleidigen? Es ist kein Depp! » Dann lachten wir miteinander. Sofort war die Situation entschärft und das Kind bereit, nach konstruktiven Lösungen zu suchen.
Somit handelt es sich nicht um ein spezifische Behandlung, sondern vielmehr um das Trainieren anwendbarer Strategien, um Problemsituation schnell zu erkennen und durch alternative kognitive Maßnahmen zu bewältigen. → 1) Phase 1: (= Unterrichtsphase) Vorbereitung auf eine Stresssituation in Form von Orientierung, Handlungsplanung und Aufstellen von Bewältigungsstrategien. → 2) Phase 2: (= Übungsphase) Begegnung mit dem Stress und diesbezüglich konsekutive Vergegenwärtigung der Bewältigungsstrategien durch konstruktive Selbstverbalisation in sogenannten Übungssituationen. → 3) Phase 3: (= Anwendungsphase) Auseinandersetzung mit der Stresssituation (z. einen Vortrag halten) und gleichzeitige Anwendung der Bewältigungsstrategien durch Selbstinstruktion. Mögliche Rückschläge annehmen und einüben (evtl. Booster-Sessions = Auffrischsitzungen). → 4) Phase 4: Belohnende Selbstanweisungen z. in Form von belohnenden Selbstaussagen. → 5) Indikation: Angewandt wird dieses verhaltenstherapeutische Verfahren zumeist im Zusammenhang mit weiteren Verfahren bei u. a. : → A) Zwangsstörungen und Essstörungen, → B) Fast allen Angsterkrankungen, → C) Abhängigkeitserkrankungen und Depression und nicht zuletzt → D) Allgemeine Stresssituationen und chronische Schmerzen.
Schritt 1: Selbstsicherheit gewinnen Finden Sie Ihren Trigger, also den Aspekte, der es Ihnen schwer macht, selbstbewusst aufzutreten und souverän für Ihre Interessen einzustehen. Beantworten Sie dazu die Fragen in der folgenden Vorlage. Vermerken Sie die Erfolgshandlungen, die Ihren Anteil am guten Gelingen in Ihren persönlichen Erfolgsbeispielen kennzeichnen. Werten Sie alle künftigen Durchsetzungssituationen aus: Was möchten Sie beibehalten, weil Sie damit Erfolg hatten? Schritt 2: Werte- und Strategieklarheit gewinnen Wo kann eine gewünschte Veränderung oder Weiterentwicklung am besten ansetzen? Wo ist ein Problem angesiedelt? Bearbeiten Sie zur Beantwortung dieser Fragen die einzelnen Ebenen der Potenzial-Pyramide mithilfe der folgenden Vorlage. Reflektieren Sie anschließend Ihre Überlegungen und Einschätzungen mit den Analysefragen in der Vorlage. Legen Sie erste Schritte und Maßnahmen fest. Schritt 3: Schlechte Angewohnheiten umdeuten (Reframing) Notieren Sie: Was an sich mögen Sie nicht?
Man beachte folgenden Unterschied: Ist etwa eine linear unabhängige Familie, so ist offenbar eine linear abhängige Familie. Die Menge ist dann aber linear unabhängig. Andere Charakterisierungen und einfache Eigenschaften [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Die Vektoren sind (sofern nicht und) genau dann linear unabhängig, wenn sich keiner von ihnen als Linearkombination der anderen darstellen lässt. Diese Aussage gilt nicht im allgemeineren Kontext von Modulen über Ringen. Eine Variante dieser Aussage ist das Abhängigkeitslemma: Sind linear unabhängig und linear abhängig, so lässt sich als Linearkombination von schreiben. Ist eine Familie von Vektoren linear unabhängig, so ist jede Teilfamilie dieser Familie ebenfalls linear unabhängig. Ist eine Familie hingegen linear abhängig, so ist jede Familie, die diese abhängige Familie beinhaltet, ebenso linear abhängig. Elementare Umformungen der Vektoren verändern die lineare Abhängigkeit oder die lineare Unabhängigkeit nicht. Ist der Nullvektor einer der (hier: Sei), so sind diese linear abhängig – der Nullvektor kann erzeugt werden, indem alle gesetzt werden mit Ausnahme von, welches als Koeffizient des Nullvektors beliebig (also insbesondere auch ungleich null) sein darf.
Linear unabhängige Vektoren in ℝ 3 Linear abhängige Vektoren in einer Ebene in ℝ 3 In der linearen Algebra wird eine Familie von Vektoren eines Vektorraums linear unabhängig genannt, wenn sich der Nullvektor nur durch eine Linearkombination der Vektoren erzeugen lässt, in der alle Koeffizienten der Kombination auf den Wert null gesetzt werden. Äquivalent dazu ist (sofern die Familie nicht nur aus dem Nullvektor besteht), dass sich keiner der Vektoren als Linearkombination der anderen Vektoren der Familie darstellen lässt. Andernfalls heißen sie linear abhängig. In diesem Fall lässt sich mindestens einer der Vektoren (aber nicht notwendigerweise jeder) als Linearkombination der anderen darstellen. Zum Beispiel sind im dreidimensionalen euklidischen Raum die Vektoren, und linear unabhängig. Die Vektoren, und sind hingegen linear abhängig, denn der dritte Vektor ist die Summe der beiden ersten, d. h. die Differenz von der Summe der ersten beiden und dem dritten ist der Nullvektor. Die Vektoren, und sind wegen ebenfalls linear abhängig; jedoch ist hier der dritte Vektor nicht als Linearkombination der beiden anderen darstellbar.
In einem - dimensionalen Raum ist eine Familie aus mehr als Vektoren immer linear abhängig (siehe Schranken-Lemma). Ermittlung mittels Determinante [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Hat man Vektoren eines -dimensionalen Vektorraums als Zeilen- oder Spaltenvektoren bzgl. einer festen Basis gegeben, so kann man deren lineare Unabhängigkeit dadurch prüfen, dass man diese Zeilen- bzw. Spaltenvektoren zu einer -Matrix zusammenfasst und dann deren Determinante ausrechnet. Die Vektoren sind genau dann linear unabhängig, wenn die Determinante ungleich 0 ist. Basis eines Vektorraums [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Eine wichtige Rolle spielt das Konzept der linear unabhängigen Vektoren bei der Definition beziehungsweise beim Umgang mit Vektorraumbasen. Eine Basis eines Vektorraums ist ein linear unabhängiges Erzeugendensystem. Basen erlauben es, insbesondere bei endlichdimensionalen Vektorräumen mit Koordinaten zu rechnen. Beispiele [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] und sind linear unabhängig und definieren die Ebene P., und sind linear abhängig, weil sie in derselben Ebene liegen.
Die angegebenen Polynomfunktionen liegen in dem Unterraum \(U\) von \(C[X]\), der von den Polynomfunktionen \(1, z, z^2, z^3\) aufgespannt wird. Diese Monome sind bekanntermaßen linear unabhängig (bitte Bescheid sagen, wenn das noch begründet werden soll). Die Koordinatenvektoren von \(p_1, \cdots, p_4\) bzgl. der Monombasis von \(U\) sind \((1, 0, 0, 0), (0, 1, 0, 0), (-1, 0, 2, 0), (0, -3, 0, 4)\), als Zeilenvektoren geschrieben. Die Matrix, deren Zeilen diese sind, ist eine Dreiecksmatrix mit Determinante \(8\neq 0\). Damit bilden die gegebenen Polynomfunktionen eine Basis von \(U\), sind also linear unabhängig.
Dann gilt aber auch und daraus folgt, dass für alle. Funktionen als Vektoren [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Sei der Vektorraum aller Funktionen. Die beiden Funktionen und in sind linear unabhängig. Beweis: Es seien und es gelte für alle. Leitet man diese Gleichung nach ab, dann erhält man eine zweite Gleichung Indem man von der zweiten Gleichung die erste subtrahiert, erhält man Da diese Gleichung für alle und damit insbesondere auch für gelten muss, folgt daraus durch Einsetzen von, dass sein muss. Setzt man das so berechnete wieder in die erste Gleichung ein, dann ergibt sich Daraus folgt wieder, dass (für) sein muss. Da die erste Gleichung nur für und lösbar ist, sind die beiden Funktionen und linear unabhängig. Reihen [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Sei der Vektorraum aller reellwertigen stetigen Funktionen auf dem offenen Einheitsintervall. Dann gilt zwar aber dennoch sind linear unabhängig. Linearkombinationen aus Potenzen von sind nämlich nur Polynome und keine allgemeinen Potenzreihen, insbesondere also in der Nähe von 1 beschränkt, so dass sich nicht als Linearkombination von Potenzen darstellen lässt.
und sind linear abhängig, da sie parallel zueinander verlaufen., und sind linear unabhängig, da und voneinander unabhängig sind und sich nicht als lineare Kombination der beiden darstellen lässt bzw. weil sie nicht auf einer gemeinsamen Ebene liegen. Die drei Vektoren definieren einen drei-dimensionalen Raum. Die Vektoren ( Nullvektor) und sind linear abhängig, da Einzelner Vektor [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Der Vektor sei ein Element des Vektorraums über. Dann ist der einzelne Vektor für sich genau dann linear unabhängig, wenn er nicht der Nullvektor ist. Denn aus der Definition des Vektorraums folgt, dass wenn mit, nur oder sein kann! Vektoren in der Ebene [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Die Vektoren und sind in linear unabhängig. Beweis: Für gelte d. h. Dann gilt also Dieses Gleichungssystem ist nur für die Lösung, (die sogenannte triviale Lösung) erfüllt; d. h. und sind linear unabhängig. Standardbasis im n-dimensionalen Raum [ Bearbeiten | Quelltext bearbeiten] Im Vektorraum betrachte folgende Elemente (die natürliche oder Standardbasis von): Dann ist die Vektorfamilie mit linear unabhängig.