Zeige das z.B. so
1. \( 0\notin \sigma(A)\)
2. \( \lambda \in \sigma(A)~\forall \lambda\in \mathbb{R}\backslash\{0\}\)
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1. Sei \(f\) ein Eigenvektor von \(A\), insb ist \(f\) also nicht der Nullvektor (hier: Nullfunktion), dann existiert ein Eigenwert \(\lambda\) s.d. $$A(f)=\lambda f$$ Da \( f\neq 0\) existiert \( x \in \mathbb{R} \) mit $$ f(x) \neq 0. $$ Nun ist aber $$ A(f)(x-1) = f(x) \neq 0 $$ und deshalb \( A(f)\neq 0 \implies \lambda \neq 0 \).
2. Sei \( \lambda\in \mathbb{R}\backslash\{0\}\). Betrachte die stetige Funktion $$ f: \mathbb{R}\to\mathbb{R}, x\mapsto e^{ \ln(| \lambda |) x}$$dann ist $$ A(f)(x) = f(x+1) = e^{ \ln(| \lambda |) (x+1)} = e^{ \ln(| \lambda |)}e^{ \ln(| \lambda |) x} = |\lambda | f(x) $$ also ist \(f\) ein Eigenvektor von \( \lambda \) falls \( \lambda > 0 \).
Suche jetzt selbst noch einen Eigenvektor für \( \lambda < 0 \).