Aproximación constructiva: aproximantes de Padé y polinomios ortogonales

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Aproximación constructiva: aproximantes de Padé y polinomios ortogonales"

Transcripción

1 Aproximación constructiva: aproximantes de Padé y polinomios ortogonales B. de la Calle Ysern Dpto. de Matemática Aplicada, E.T.S. Ingenieros Industriales, Universidad Politécnica de Madrid Encuentro Iberoamericano p. 1/2

2 Aproximantes de Padé Sea f función analítica en un entorno de z 0 C y P n el conjunto de polinomios de grado menor o igual que n. El polinomio de Taylor T n (f) de f en z 0 es el elemento de P n que tiene mayor orden de contacto con f en z 0. Encuentro Iberoamericano p. 2/2

3 Aproximantes de Padé Sea f función analítica en un entorno de z 0 C y P n el conjunto de polinomios de grado menor o igual que n. El polinomio de Taylor T n (f) de f en z 0 es el elemento de P n que tiene mayor orden de contacto con f en z 0. Sea R n = {P/Q : gr P,Q n} el conjunto de cocientes de polinomios de grado menor o igual que n. El aproximante de Padé diagonal Π n (f) de f en z 0 es el elemento de R n que tiene mayor orden de contacto con f en z 0. Encuentro Iberoamericano p. 2/2

4 Convergencia Sea f(z) = log(1 + z) y z 0 = 0, entonces T n (f) converge uniformemente a f en compactos de { z < 1}, Encuentro Iberoamericano p. 3/2

5 Convergencia Sea f(z) = log(1 + z) y z 0 = 0, entonces T n (f) converge uniformemente a f en compactos de { z < 1}, Π n (f) converge uniform. a f en compactos de C \ (, 1]. Encuentro Iberoamericano p. 3/2

6 Convergencia Sea f(z) = log(1 + z) y z 0 = 0, entonces T n (f) converge uniformemente a f en compactos de { z < 1}, Π n (f) converge uniform. a f en compactos de C \ (, 1]. Información global de datos locales: Los aproximantes de Padé recuperan la función a partir de los coeficientes de Taylor. Encuentro Iberoamericano p. 3/2

7 Convergencia Sea f(z) = log(1 + z) y z 0 = 0, entonces T n (f) converge uniformemente a f en compactos de { z < 1}, Π n (f) converge uniform. a f en compactos de C \ (, 1]. Información global de datos locales: Los aproximantes de Padé recuperan la función a partir de los coeficientes de Taylor. Si en un entorno de z 0 (i) f se aproxima rápidamente por polinomios = f es entera. (ii) f se aproxima rápidamente por funciones racionales = f es univaluada. Encuentro Iberoamericano p. 3/2

8 Divergencia Cuidado: puede haber defecto de interpolación! q n (z)f(z) p n (z) = O((z z 0 ) 2n+1 ), z z 0. f(z) Π n (f)(z) = O((z z 0 ) 2n+1 k ), z z 0. Encuentro Iberoamericano p. 4/2

9 Divergencia Cuidado: puede haber defecto de interpolación! q n (z)f(z) p n (z) = O((z z 0 ) 2n+1 ), z z 0. f(z) Π n (f)(z) = O((z z 0 ) 2n+1 k ), z z 0. Existen funciones enteras cuyos aproximantes de Padé divergen en todo punto del plano complejo Encuentro Iberoamericano p. 4/2

10 Divergencia Cuidado: puede haber defecto de interpolación! q n (z)f(z) p n (z) = O((z z 0 ) 2n+1 ), z z 0. f(z) Π n (f)(z) = O((z z 0 ) 2n+1 k ), z z 0. Existen funciones enteras cuyos aproximantes de Padé divergen en todo punto del plano complejo No hay resultados generales de convergencia debido a la posible aparición de polos espurios. Encuentro Iberoamericano p. 4/2

11 Divergencia Gonchar (1982) Sea D un dominio cuyo complemento es un conjunto convexo. Si, para todo n N, Π n (f) es holomorfa en el dominio D, no hay defecto de interpolación, Entonces Π n (f) converge a f uniformemente en compactos de D. Encuentro Iberoamericano p. 5/2

12 Divergencia Gonchar (1982) Sea D un dominio cuyo complemento es un conjunto convexo. Si, para todo n N, Π n (f) es holomorfa en el dominio D, no hay defecto de interpolación, Entonces Π n (f) converge a f uniformemente en compactos de D. Obstáculos para converger: { Defecto de interpolación. Polos espurios. Encuentro Iberoamericano p. 5/2

13 Estrategias Debilitar la sucesión Π n (f): tomar subsucesiones. Encuentro Iberoamericano p. 6/2

14 Estrategias Debilitar la sucesión Π n (f): tomar subsucesiones. Debilitar la convergencia: convergencia en capacidad. Encuentro Iberoamericano p. 6/2

15 Estrategias Debilitar la sucesión Π n (f): tomar subsucesiones. Debilitar la convergencia: convergencia en capacidad. Debilitar la clase de funciones f que se aproximan: funciones de Markov, Stieltjes,... Encuentro Iberoamericano p. 6/2

16 Estrategias Debilitar la sucesión Π n (f): tomar subsucesiones. Debilitar la convergencia: convergencia en capacidad. Debilitar la clase de funciones f que se aproximan: funciones de Markov, Stieltjes,... Dejar fijo el grado del denominador: sea m N fijo, Cuándo lim n + p n q m es convergente? Encuentro Iberoamericano p. 6/2

17 Filas de aproximantes de Padé Sean polinomios p n,m, gr p n,m n, y q n,m, grq n,m m, elegidos de modo que q n,m (z)f(z) p n,m (z) = o ( z n+m), z 0 y Π n,m (f) = p n,m /q n,m es el aproximante de Padé de tipo (n,m) de f en 0. Encuentro Iberoamericano p. 7/2

18 Filas de aproximantes de Padé Sean polinomios p n,m, gr p n,m n, y q n,m, grq n,m m, elegidos de modo que q n,m (z)f(z) p n,m (z) = o ( z n+m), z 0 y Π n,m (f) = p n,m /q n,m es el aproximante de Padé de tipo (n,m) de f en 0. Si fijamos m N y variamos n N nos movemos por la fila m-ésima de la tabla de Padé. Encuentro Iberoamericano p. 7/2

19 Filas de aproximantes de Padé Sean polinomios p n,m, gr p n,m n, y q n,m, grq n,m m, elegidos de modo que q n,m (z)f(z) p n,m (z) = o ( z n+m), z 0 y Π n,m (f) = p n,m /q n,m es el aproximante de Padé de tipo (n,m) de f en 0. Si fijamos m N y variamos n N nos movemos por la fila m-ésima de la tabla de Padé. Teoría de convergencia similar a la de los polinomios de Taylor Encuentro Iberoamericano p. 7/2

20 Filas de aproximantes de Padé Teorema de De Montessus de Ballore (1902) Sea D m el mayor disco donde la función f es meromorfa con m polos y R m su radio. Sea K compacto de D m que no contenga ningún polo de f. Sea ρ(k) = max z K z. Encuentro Iberoamericano p. 8/2

21 Filas de aproximantes de Padé Teorema de De Montessus de Ballore (1902) Sea D m el mayor disco donde la función f es meromorfa con m polos y R m su radio. Sea K compacto de D m que no contenga ningún polo de f. Sea ρ(k) = max z K z. Entonces lim sup n f Π n,m 1/n K = ρ(k) R m Encuentro Iberoamericano p. 8/2

22 Filas de aproximantes de Padé Problema inverso (Gonchar 1981) Supongamos que existe un polinomio q m de grado m tal que lim sup n q n,m q m 1/n = r < 1. Encuentro Iberoamericano p. 8/2

23 Filas de aproximantes de Padé Problema inverso (Gonchar 1981) Supongamos que existe un polinomio q m de grado m tal que lim sup n q n,m q m 1/n = r < 1. Entonces f admite extensión meromorfa con m polos (precisamente los ceros de q m ) al disco de radio R m = max z i q m (z i )=0 r Encuentro Iberoamericano p. 8/2

24 Conjetura de Padé Siempre hay subsucesiones de Π n (f) sin defecto de interpolación. Encuentro Iberoamericano p. 9/2

25 Conjetura de Padé Siempre hay subsucesiones de Π n (f) sin defecto de interpolación. En muchos ejemplos Π n (f) admite subsucesiones que convergen a f uniformemente en compactos del dominio. Encuentro Iberoamericano p. 9/2

26 Conjetura de Padé Siempre hay subsucesiones de Π n (f) sin defecto de interpolación. En muchos ejemplos Π n (f) admite subsucesiones que convergen a f uniformemente en compactos del dominio. Conjetura de Baker-Gammel-Wills (1961) Si f es meromorfa en el disco abierto U, entonces existe una subsucesión Γ N tal que Π n (f),n Γ, converge a f uniformemente en compactos de U en la métrica de la esfera de Riemann. Encuentro Iberoamericano p. 9/2

27 Conjetura de Padé Variantes: Convergencia en capacidad (se verá más adelante). f es algebraica y el dominio es extremal (idem). Acotación uniforme del número de polos espurios. Encuentro Iberoamericano p. 10/2

28 Conjetura de Padé Variantes: Convergencia en capacidad (se verá más adelante). f es algebraica y el dominio es extremal (idem). Acotación uniforme del número de polos espurios. Avances: Funciones hiperelípticas (Stahl): f = r 1 + r 2 p, con restricciones sobre polos y ceros de r 1 y r 2. Funciones enteras de crecimiento lento (Lubinski). Encuentro Iberoamericano p. 10/2

29 Conjetura de Padé Refutada por Lubinski en Más tarde Suetin encontró un contraejemplo con una función hiperelíptica. Encuentro Iberoamericano p. 10/2

30 Conjetura de Padé Refutada por Lubinski en Más tarde Suetin encontró un contraejemplo con una función hiperelíptica. Recientemente el propio Baker ha propuesto una nueva conjetura, the patchwork convergence: afirma que utilizando un número finito de subsucesiones es posible lograr convergencia. Encuentro Iberoamericano p. 10/2

31 Capacidad logarítmica Potencial logarítmico de σ (medida en el compacto K): 1 P(σ;z) = log z ζ dσ(ζ). K Encuentro Iberoamericano p. 11/2

32 Capacidad logarítmica Potencial logarítmico de σ (medida en el compacto K): 1 P(σ;z) = log z ζ dσ(ζ). K Energía de σ: I(σ) = P(σ;z)dσ(z). K Encuentro Iberoamericano p. 11/2

33 Capacidad logarítmica Potencial logarítmico de σ (medida en el compacto K): 1 P(σ;z) = log z ζ dσ(ζ). K Energía de σ: I(σ) = P(σ;z)dσ(z). K Energía mínima sobre K: I(K) = inf σ I(σ). Encuentro Iberoamericano p. 11/2

34 Capacidad logarítmica Potencial logarítmico de σ (medida en el compacto K): 1 P(σ;z) = log z ζ dσ(ζ). K Energía de σ: I(σ) = P(σ;z)dσ(z). K Energía mínima sobre K: I(K) = inf σ I(σ). Medida de energía mínima de K: λ si I(K) = I(λ). Encuentro Iberoamericano p. 11/2

35 Capacidad logarítmica Potencial logarítmico de σ (medida en el compacto K): 1 P(σ;z) = log z ζ dσ(ζ). K Energía de σ: I(σ) = P(σ;z)dσ(z). K Energía mínima sobre K: I(K) = inf σ I(σ). Medida de energía mínima de K: λ si I(K) = I(λ). Capacidad logarítmica de K: cap (K) = exp( I(K)). Encuentro Iberoamericano p. 11/2

36 Diámetro transfinito Sea K compacto de C y n 2. El diámetro n-ésimo de K es el valor 2 δ n (K) = max a j a a 1,...,a n K k n(n 1) j,k:j<k Encuentro Iberoamericano p. 12/2

37 Diámetro transfinito Sea K compacto de C y n 2. El diámetro n-ésimo de K es el valor 2 δ n (K) = max a j a a 1,...,a n K k n(n 1) j,k:j<k lim δ n(k) = cap (K). n Encuentro Iberoamericano p. 12/2

38 Diámetro transfinito Sea K compacto de C y n 2. El diámetro n-ésimo de K es el valor 2 δ n (K) = max a j a a 1,...,a n K k n(n 1) j,k:j<k lim δ n(k) = cap (K). n Ejemplos: Si K es un disco de radio r, cap (K) = r. Si K es un intervalo de longitud h, cap (K) = h/4. Encuentro Iberoamericano p. 12/2

39 Convergencia en capacidad Sea K compacto con cap (K) = 0. Toda función armónica y acotada en G \ K (G abierto que contiene a K) admite extensión armónica a todo G. Encuentro Iberoamericano p. 13/2

40 Convergencia en capacidad Sea K compacto con cap (K) = 0. Toda función armónica y acotada en G \ K (G abierto que contiene a K) admite extensión armónica a todo G. También: generalizaciones del problema de Dirichlet y del principio del máximo de las funciones armónicas. Encuentro Iberoamericano p. 13/2

41 Convergencia en capacidad Sea K compacto con cap (K) = 0. Toda función armónica y acotada en G \ K (G abierto que contiene a K) admite extensión armónica a todo G. También: generalizaciones del problema de Dirichlet y del principio del máximo de las funciones armónicas. Convergencia en capacidad ǫ > 0, K D lim n cap {z K : f(z) f n(z) > ǫ} = 0.. Notación: f n C f en D Encuentro Iberoamericano p. 13/2

42 Convergencia en capacidad Lema de Gonchar (1975) Supongamos que f n C f en el dominio D. 1. Si f n H(D), entonces {f n } n N converge uniformemente en subconjuntos compactos de D. 2. Si f n M(D) y tiene como mucho k < + polos en D y f M(D) y tiene exactamente k polos en D, entonces todas las funciones f n, n N, tienen también k polos en D y la sucesión {f n } tiende a f uniformemente en subconjuntos compactos de D en la métrica de la esfera de Riemann. Encuentro Iberoamericano p. 14/2

43 Convergencia en capacidad Teorema de Nuttall-Pommerenke (1973) Sea K un conjunto compacto de capacidad cero y sea f analítica en C \ K. Entonces, Π n (f) C f en C. Encuentro Iberoamericano p. 14/2

44 Convergencia en capacidad Teorema de Nuttall-Pommerenke (1973) Sea K un conjunto compacto de capacidad cero y sea f analítica en C \ K. Entonces, Π n (f) C f en C. En 1982 Rakhmanov probó que la condición cap (K) = 0 es necesaria. Encuentro Iberoamericano p. 14/2

45 Convergencia en capacidad Teorema de Nuttall-Pommerenke (1973) Sea K un conjunto compacto de capacidad cero y sea f analítica en C \ K. Entonces, Π n (f) C f en C. En 1982 Rakhmanov probó que la condición cap (K) = 0 es necesaria. Previamente Gonchar había extendido el teorema a funciones que se aproximan rápidamente por funciones racionales. Encuentro Iberoamericano p. 14/2

46 Convergencia en capacidad Teorema de Nuttall-Pommerenke (1973) Sea K un conjunto compacto de capacidad cero y sea f analítica en C \ K. Entonces, Π n (f) C f en C. En 1982 Rakhmanov probó que la condición cap (K) = 0 es necesaria. Previamente Gonchar había extendido el teorema a funciones que se aproximan rápidamente por funciones racionales. Qué se puede afirmar cuando f tiene puntos de ramificación? Encuentro Iberoamericano p. 14/2

47 Convergencia en capacidad Teorema del dominio extremal (Stahl 1997) Sea K un conjunto compacto de capacidad cero y sea f analítica (posiblemente multivaluada) en C \ K. Entonces, C Π n (f) f en un dominio D que verifica: Es maximal (en sentido de capacidad) respecto a la convergencia de Π n (f). Es maximal (en sentido de capacidad) respecto a la continuación analítica univaluada de f. C \ D es esencialmente unión de arcos analíticos que unen los puntos de ramificación. Encuentro Iberoamericano p. 15/2

48 Convergencia en capacidad Polos espurios Polos de Π n (f) en regiones de analiticidad de f ( o de meromorfía pero con mayor número de polos) donde, a su vez, haya convergencia en capacidad. Asintóticamente se emparejan con ceros de Π n (f). Encuentro Iberoamericano p. 15/2

49 Convergencia en capacidad Polos espurios Polos de Π n (f) en regiones de analiticidad de f ( o de meromorfía pero con mayor número de polos) donde, a su vez, haya convergencia en capacidad. Asintóticamente se emparejan con ceros de Π n (f). La convergencia en capacidad permite entender el comportamiento global de los aproximantes de Padé, Encuentro Iberoamericano p. 15/2

50 Ortogonalidad Sea f(z) = m=0 c m analítica en un entorno de z =. zm+1 1 q n (z)f(z) p n (z) = O( zn+1), z. z k (q n f p n )(z) = O(1/z 2 ), z ; k = 0,1,,n 1. Encuentro Iberoamericano p. 16/2

51 Ortogonalidad Sea f(z) = m=0 c m analítica en un entorno de z =. zm+1 1 q n (z)f(z) p n (z) = O( zn+1), z. z k (q n f p n )(z) = O(1/z 2 ), z ; k = 0,1,,n 1. Por el teorema de Cauchy 0 = γ z k q n (z)f(z)dz, k = 0,1,,n 1. Encuentro Iberoamericano p. 16/2

52 Ortogonalidad Sea f(z) = m=0 c m analítica en un entorno de z =. zm+1 1 q n (z)f(z) p n (z) = O( zn+1), z. z k (q n f p n )(z) = O(1/z 2 ), z ; k = 0,1,,n 1. Por la fórmula integral de Cauchy f(z) Π n (f)(z) = 1 q n (z) 1 2πi γ q n (ζ) z ζ f(ζ)dζ. Encuentro Iberoamericano p. 16/2

53 Funciones de Markov Sea µ(z) = 1 1 dµ(x) z x ; µ medida con soporte en [ 1,1]. 0 = 1 1 x k q n (x)dµ(x), k = 0,1,,n 1. Encuentro Iberoamericano p. 17/2

54 Funciones de Markov Sea µ(z) = 1 1 dµ(x) z x ; µ medida con soporte en [ 1,1]. 0 = 1 1 x k q n (x)dµ(x), k = 0,1,,n 1. Π n ( µ)(z) = p n(z) q n (z) = n i=1 λ n,i z x n,i Fórmula de cuadratura Gauss-Jacobi: Si gr P < 2n entonces P(x)dµ(x) = n λ n,i P(x n,i ). i=1 Encuentro Iberoamericano p. 17/2

55 Funciones de Markov Sea µ(z) = 1 1 dµ(x) z x ; µ medida con soporte en [ 1,1]. 0 = 1 1 x k q n (x)dµ(x), k = 0,1,,n 1. Teorema de Markov (1895) Sea K compacto de C \ [ 1,1]. Entonces lim sup n µ Π n ( µ) 1/2n K z z 2 1 K Encuentro Iberoamericano p. 17/2

56 Funciones de Stieltjes Sea f analítica en C \ [0,+ ) definida por f(z) = 0 e t 1 zt dt. Encuentro Iberoamericano p. 18/2

57 Funciones de Stieltjes Sea f analítica en C \ [0,+ ) definida por f(z) = 0 e t 1 zt dt. Integrando por partes repetidamente se obtiene f(z) = 1 + z 0 e t dt = 1 + z + z2 (1 zt) 2 0 2e t (1 zt) 3 dt = 1 + 1!z + 2!z n!z n + z n+1 0 (n + 1)!e t dt. (1 zt) n+2 Encuentro Iberoamericano p. 18/2

58 Funciones de Stieltjes Sea f analítica en C \ [0,+ ) definida por f(z) = 0 e t 1 zt dt. El aproximante de Padé Π n (f) en z 0 = 0 construído usando la serie divergente converge a f uniformemente en compactos de C \ [0,+ ). Encuentro Iberoamericano p. 18/2

59 Funciones de Stieltjes Una función de Stieltjes es una función del tipo f(z) = 0 dµ(t) z t, donde µ es una medida con soporte en [0,+ ) y c n = 0 t n dµ(t) < +, n = 0,1,... Encuentro Iberoamericano p. 18/2

60 Funciones de Stieltjes Una función de Stieltjes es una función del tipo f(z) = 0 dµ(t) z t, donde µ es una medida con soporte en [0,+ ) y c n = 0 t n dµ(t) < +, n = 0,1,... Toda función de Stieltjes tiene un desarrollo asintótico dado por f(z) n=0 c n z n+1. Encuentro Iberoamericano p. 18/2

61 Funciones de Stieltjes Una función de Stieltjes es una función del tipo f(z) = 0 dµ(t) z t, donde µ es una medida con soporte en [0,+ ) y c n = 0 t n dµ(t) < +, n = 0,1,... Teorema de Stieltjes (1895) Si los números c n, n = 0,1,... determinan unívocamente la medida µ, entonces {Π n (f)} en z 0 = converge a f uniformemente en compactos de C \ [0,+ ). Encuentro Iberoamericano p. 18/2

62 Principio general Se plantea un problema de aproximación racional de funciones analíticas. Encuentro Iberoamericano p. 19/2

63 Principio general Se plantea un problema de aproximación racional de funciones analíticas. Los denominadores de los aproximantes satisfacen ciertas relaciones de ortogonalidad. Encuentro Iberoamericano p. 19/2

64 Principio general Se plantea un problema de aproximación racional de funciones analíticas. Los denominadores de los aproximantes satisfacen ciertas relaciones de ortogonalidad. Se aplican propiedades y comportamiento asintótico de polinomios ortogonales. Encuentro Iberoamericano p. 19/2

65 Principio general Se plantea un problema de aproximación racional de funciones analíticas. Los denominadores de los aproximantes satisfacen ciertas relaciones de ortogonalidad. Se aplican propiedades y comportamiento asintótico de polinomios ortogonales. Se prueba convergencia de los aproximantes racionales a la función. Encuentro Iberoamericano p. 19/2

66 Funciones de Stieltjes meromorfas Sea f(z) = de [0,+ ). 0 dµ(t) z t + s(z), donde los d polos de t están fuera t(z) Encuentro Iberoamericano p. 20/2

67 Funciones de Stieltjes meromorfas Sea f(z) = de [0,+ ). 0 dµ(t) z t + s(z), donde los d polos de t están fuera t(z) Los aproximantes de Padé diagonales Π n (f) convergen a f? Encuentro Iberoamericano p. 20/2

68 Funciones de Stieltjes meromorfas Sea f(z) = de [0,+ ). 0 dµ(t) z t + s(z), donde los d polos de t están fuera t(z) Tras un cambio de variable, el denominador q n del aproximante satisface las relaciones de ortogonalidad 1 1 x j q n (x)t(x) dν(x) = 0, j = 0,1,...,n 1 d. (1 x) 2n Encuentro Iberoamericano p. 20/2

69 Funciones de Stieltjes meromorfas Sea f(z) = de [0,+ ). 0 dµ(t) z t + s(z), donde los d polos de t están fuera t(z) Tras un cambio de variable, el denominador q n del aproximante satisface las relaciones de ortogonalidad 1 1 x j q n (x)t(x) dν(x) = 0, j = 0,1,...,n 1 d. (1 x) 2n Se consideran los polinomios ortogonales {l n,m } m N respecto dν(x) de la medida variante (1 x) 2n. Encuentro Iberoamericano p. 20/2

70 Funciones de Stieltjes meromorfas Debido a las relaciones de ortogonalidad q n t = d k= d λ k l n,n+k Encuentro Iberoamericano p. 21/2

71 Funciones de Stieltjes meromorfas Debido a las relaciones de ortogonalidad q n t = d k= d λ k l n,n+k Bajo condiciones generales lim n l n,n+k+1 (z) l n,n+k (z) = z + z 2 1, k Z. Encuentro Iberoamericano p. 21/2

72 Funciones de Stieltjes meromorfas Debido a las relaciones de ortogonalidad q n t = d k= d λ k l n,n+k Bajo condiciones generales lim n l n,n+k+1 (z) l n,n+k (z) = z + z 2 1, k Z. Entonces los polinomios q n tienen como mucho d ceros lejos del soporte = hay convergencia en capacidad = hay convergencia uniforme. Encuentro Iberoamericano p. 21/2

73 Funciones de Stieltjes meromorfas Debido a las relaciones de ortogonalidad q n t = d k= d λ k l n,n+k Bajo condiciones generales lim n l n,n+k+1 (z) l n,n+k (z) = z + z 2 1, k Z. Lagomasino (1989) Encuentro Iberoamericano p. 21/2

74 Además Aproximantes de Padé multipuntuales. Se interpola en una tabla de puntos con una cierta distribución límite. Encuentro Iberoamericano p. 22/2

75 Además Aproximantes de Padé multipuntuales. Se interpola en una tabla de puntos con una cierta distribución límite. Aproximantes tipo Padé. Parte o todos de los polos de los aproximantes se fijan de antemano. Útil cuando se conoce la geometría del conjunto de singularidades de la función. Encuentro Iberoamericano p. 22/2

76 Además Aproximantes de Padé multipuntuales. Se interpola en una tabla de puntos con una cierta distribución límite. Aproximantes tipo Padé. Parte o todos de los polos de los aproximantes se fijan de antemano. Útil cuando se conoce la geometría del conjunto de singularidades de la función. Aproximantes Hermite-Padé. Aproximación simultánea de funciones. Encuentro Iberoamericano p. 22/2

77 Además Aproximantes de Padé multipuntuales. Se interpola en una tabla de puntos con una cierta distribución límite. Aproximantes tipo Padé. Parte o todos de los polos de los aproximantes se fijan de antemano. Útil cuando se conoce la geometría del conjunto de singularidades de la función. Aproximantes Hermite-Padé. Aproximación simultánea de funciones. Aproximantes Fourier-Padé. Se consideran desarrollos ortogonales y se busca el aproximante racional que tenga el mayor orden de contacto según este desarrollo. Encuentro Iberoamericano p. 22/2

78 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Euler (1748/1755). Probó las fórmulas n=1 1 n 2k = ( 1)k 1 4k b 2k 2(2k)! π2k donde b k Q son los números de Bernoulli. Es decir x e x 1 = n=0 b n n! xn b 0 = 1, n 1 j=0 ( nj ) b j = 0. Encuentro Iberoamericano p. 23/2

79 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Euler (1748/1755). Probó las fórmulas n=1 1 n 2k = ( 1)k 1 4k b 2k 2(2k)! π2k donde b k Q son los números de Bernoulli. Qué ocurre con las sumas de exponente impar? n=1 1 n 2k+1 = q π2k+1, q Q? Encuentro Iberoamericano p. 23/2

80 Valores irracionales de la función zeta de Riemann La función zeta de Riemann se define como ζ(z) = n=1 1, si Re z > 1 nz y mediante continuación analítica en C \ {1}. Encuentro Iberoamericano p. 23/2

81 Valores irracionales de la función zeta de Riemann La función zeta de Riemann se define como ζ(z) = n=1 1, si Re z > 1 nz y mediante continuación analítica en C \ {1}. Problema abierto: Demostrar que los números ζ(2k + 1), k N, son irracionales Encuentro Iberoamericano p. 23/2

82 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Apéry (1978). ζ(3) es irracional. Usa la fórmula ζ(3) = 5 2 n=1 ( 1) n 1 n 3 [( 2n n )] 1 La demostración no es generalizable a otros valores ζ(2k + 1). Encuentro Iberoamericano p. 24/2

83 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Apéry (1978). ζ(3) es irracional. Usa la fórmula ζ(3) = 5 2 n=1 ( 1) n 1 n 3 [( 2n n )] 1 La demostración no es generalizable a otros valores ζ(2k + 1). Beukers (1981). Muestra que la sucesión de aproximantes racionales de Apéry puede obtenerse a partir de un problema generalizado de aproximación de Padé simultánea. Encuentro Iberoamericano p. 24/2

84 Valores irracionales de la función zeta de Riemann f k (z) = n=1 z n n k, k N Encuentro Iberoamericano p. 24/2

85 Valores irracionales de la función zeta de Riemann f k (z) = n=1 z n n k, k N Encontrar polinomios p n,t n,q n y q n de grado n tales que q n (z)f 1 (z) + q n (z)f 2 (z) p n (z) = o ( z 2n), z 0, q n (z)f 2 (z) + 2 q n (z)f 3 (z) t n (z) = o ( z 2n), z 0, q n (1) = 0. Encuentro Iberoamericano p. 24/2

86 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Prévost (1996) Calcula los aproximantes de Padé del término de error en el desarrollo de ζ(3). Encuentro Iberoamericano p. 25/2

87 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Prévost (1996) Calcula los aproximantes de Padé del término de error en el desarrollo de ζ(3). ζ(3) = n k=1 1 k Ψ(1/n), donde Ψ(z) tiene la expansión asintótica Ψ(z) = (n + 1)b n z n+2. n=0 Encuentro Iberoamericano p. 25/2

88 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Prévost (1996) Calcula los aproximantes de Padé del término de error en el desarrollo de ζ(3). ζ(3) = n k=1 1 k Ψ(1/n), donde Ψ(z) tiene la expansión asintótica Ψ(z) = (n + 1)b n z n+2. n=0 Prévost-Rivoal (2007) Este principio puede ser general al aparecer en otro tipo de funciones como la exponencial. Encuentro Iberoamericano p. 25/2

89 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Rivoal (2000) En el conjunto {ζ(3),ζ(5),ζ(7),... } hay infinitos números irracionales. Encuentro Iberoamericano p. 26/2

90 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Rivoal (2000) En el conjunto {ζ(3),ζ(5),ζ(7),... } hay infinitos números irracionales. Utiliza aproximación simultánea de Padé de polilogaritmos, Li p (z) = n=0 z n (n + 1) p Encuentro Iberoamericano p. 26/2

91 Valores irracionales de la función zeta de Riemann Rivoal (2000) En el conjunto {ζ(3),ζ(5),ζ(7),... } hay infinitos números irracionales. Utiliza aproximación simultánea de Padé de polilogaritmos, Li p (z) = n=0 z n (n + 1) p Zudilin (2001) Al menos uno de los siguientes números es irracional. ζ(5), ζ(7), ζ(9), ζ(11) Encuentro Iberoamericano p. 26/2

Ejemplos y problemas resueltos de análisis complejo (2014-15)

Ejemplos y problemas resueltos de análisis complejo (2014-15) Variable Compleja I (3 o de Matemáticas y 4 o de Doble Titulación) Ejemplos y problemas resueltos de análisis complejo (04-5) Teoremas de Cauchy En estos apuntes, la palabra dominio significa, como es

Más detalles

Apuntes sobre algunos teoremas fundamentales de análisis complejo, con 20 ejemplos resueltos (2007-08)

Apuntes sobre algunos teoremas fundamentales de análisis complejo, con 20 ejemplos resueltos (2007-08) Variable Compleja I (3 o de Matemáticas) Apuntes sobre algunos teoremas fundamentales de análisis complejo, con ejemplos resueltos (7-8) En estos apuntes, consideraremos las funciones anaĺıticas (holomorfas)

Más detalles

Introducción al Análisis Complejo

Introducción al Análisis Complejo Introducción al Análisis Complejo Aplicado al cálculo de integrales impropias Complementos de Análisis, I.P.A Prof.: Federico De Olivera Leandro Villar 13 de diciembre de 2010 Introducción Este trabajo

Más detalles

Variable Compleja. José Darío Sánchez Hernández Bogotá -Colombia - abril 2005 danojuanos@hotmail.com danojuanos@tutopia.com

Variable Compleja. José Darío Sánchez Hernández Bogotá -Colombia - abril 2005 danojuanos@hotmail.com danojuanos@tutopia.com Variable Compleja José Darío Sánchez Hernández Bogotá -Colombia - abril 2005 danojuanos@hotmail.com danojuanos@tutopia.com El objeto de estas notas es brindar al lector un modelo de aprendizaje. A continuación

Más detalles

Números de Bernoulli

Números de Bernoulli Números de Bernoulli Un estudio sobre su importancia, consecuencias y algunas aplicaciones en la Teoría de Números David José Fernández Bretón Escuela Superior de Física y Matemáticas Instituto Politécnico

Más detalles

Funciones analíticas CAPÍTULO 2 2.1 INTRODUCCIÓN

Funciones analíticas CAPÍTULO 2 2.1 INTRODUCCIÓN CAPÍTULO 2 Funciones analíticas 2.1 INTRODUCCIÓN Para definir las series de potencias y la noción de analiticidad a que conducen, sólo se necesitan las operaciones de suma y multiplicación y el concepto

Más detalles

Parte I. Iniciación a los Espacios Normados

Parte I. Iniciación a los Espacios Normados Parte I Iniciación a los Espacios Normados Capítulo 1 Espacios Normados Conceptos básicos Sea E un espacio vectorial sobre un cuerpo K = R ó C indistintamente. Una norma sobre E es una aplicación de E

Más detalles

Para hallar el límite de una sucesión podemos utilizar algunas técnicas como: El concepto de límite de una función:

Para hallar el límite de una sucesión podemos utilizar algunas técnicas como: El concepto de límite de una función: Tema 3 Sucesiones y Series 3.1. Sucesiones de números reales Definición 3.1.1 Una sucesión de números reales { } es una aplicación que asigna a cad N un número real: : N R a 1, a 2, a 3... son los términos

Más detalles

Aproximantes de Padé. Bernardo de la Calle Ysern. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales Universidad Politécnica de Madrid

Aproximantes de Padé. Bernardo de la Calle Ysern. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales Universidad Politécnica de Madrid Aproximantes de Padé Bernardo de la Calle Ysern Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales Universidad Politécnica de Madrid Esquema de la lección 1. Fracción continua de una función 2. Aproximación

Más detalles

March 25, 2010 CAPÍTULO 2: LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES EN EL ESPACIO EUCLÍDEO

March 25, 2010 CAPÍTULO 2: LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES EN EL ESPACIO EUCLÍDEO March 25, 2010 CAPÍTULO 2: LÍMITE Y CONTINUIDAD DE FUNCIONE EN EL EPACIO EUCLÍDEO 1. Producto Escalar en R n Definición 1.1. Dado x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) R n, su producto escalar está

Más detalles

Tema 5. Aproximación funcional local: Polinomio de Taylor. 5.1 Polinomio de Taylor

Tema 5. Aproximación funcional local: Polinomio de Taylor. 5.1 Polinomio de Taylor Tema 5 Aproximación funcional local: Polinomio de Taylor Teoría Los polinomios son las funciones reales más fáciles de evaluar; por esta razón, cuando una función resulta difícil de evaluar con exactitud,

Más detalles

Series y Probabilidades.

Series y Probabilidades. Series y Probabilidades Alejandra Cabaña y Joaquín Ortega 2 IVIC, Departamento de Matemática, y Universidad de Valladolid 2 CIMAT, AC Índice general Sucesiones y Series Numéricas 3 Sucesiones 3 2 Límites

Más detalles

Análisis de una variable real I. Tijani Pakhrou

Análisis de una variable real I. Tijani Pakhrou Análisis de una variable real I Tijani Pakhrou Índice general 1. Introducción axiomática de los números 1 1.1. Números naturales............................ 1 1.1.1. Axiomas de Peano........................

Más detalles

Límite de una función

Límite de una función Límite de una función Idea intuitiva de límite El límite de la función f(x) en el punto x 0, es el valor al que se acercan las imágenes (las y) cuando los originales (las x) se acercan al valor x 0. Es

Más detalles

(x + y) + z = x + (y + z), x, y, z R N.

(x + y) + z = x + (y + z), x, y, z R N. TEMA 1: EL ESPACIO R N ÍNDICE 1. El espacio vectorial R N 1 2. El producto escalar euclídeo 2 3. Norma y distancia en R N 4 4. Ángulo y ortogonalidad en R N 6 5. Topología en R N 7 6. Nociones topológicas

Más detalles

Dominios de factorización única

Dominios de factorización única CAPíTULO 3 Dominios de factorización única 1. Dominios euclídeos En la sección dedicada a los números enteros hemos descrito todos los ideales de Z. En este apartado introducimos una familia de anillos

Más detalles

EJERCICIOS DE FUNCIONES REALES

EJERCICIOS DE FUNCIONES REALES EJERCICIOS DE FUNCIONES REALES.- La ley que relaciona el valor del área de un cuadrado con la longitud de su lado es una función. Sabemos que la epresión que nos relacionas ambas variables es. Observa

Más detalles

Se suponen conocidos los siguientes conceptos previos desarrollados en las secciones 1, 2, 3.1 y 3.2:

Se suponen conocidos los siguientes conceptos previos desarrollados en las secciones 1, 2, 3.1 y 3.2: 112 Funciones de variable compleja. Eleonora Catsigeras. 15 Mayo 2006. TERCERA PARTE. SINGULARIDADES Y TEORÍA DE LOS RESIDUOS. Resumen Se estudian las singularidades aisladas: evitables, polos y esenciales

Más detalles

FAMILIAS NORMALES VARIABLE COMPLEJA #6

FAMILIAS NORMALES VARIABLE COMPLEJA #6 VARIABLE COMPLEJA #6 FAMILIAS NORMALES Recordemos que F C(D, C) es una familia normal cuando cada sucesión en F tiene una subsucesión que converge en C(D, C). Esto es lo mismo que decir que cerr(f) es

Más detalles

RELACIÓN DE PROBLEMAS Nº 2 CONJUNTOS Y APLICACIONES

RELACIÓN DE PROBLEMAS Nº 2 CONJUNTOS Y APLICACIONES UNIVERSIDAD DE JAÉN ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR Dpto. de Matemáticas (Área de Álgebra) 1. Sean X e Y conjuntos. Demostrar: a) X = X Y Y X. b) X = X Y X Y. RELACIÓN DE PROBLEMAS Nº 2 CONJUNTOS Y APLICACIONES

Más detalles

UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA Departamento de Matemáticas.

UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA Departamento de Matemáticas. UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA Departamento de Matemáticas. PROBLEMAS DE CÁLCULO INFORMÁTICA DE SISTEMAS . Cálculo diferencial. Probar que a si y sólo si a a, siendo a >. Utilizar estas desigualdades

Más detalles

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID MATEMÁTICAS PARA LA ECONOMÍA II PROBLEMAS (SOLUCIONES )

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID MATEMÁTICAS PARA LA ECONOMÍA II PROBLEMAS (SOLUCIONES ) UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID MATEMÁTICAS PARA LA ECONOMÍA II PROBLEMAS (SOLUCIONES ) HOJA : Límites continuidad de funciones en R n. -. Dibuja cada uno de los subconjuntos de R siguientes. Dibuja su

Más detalles

Juan Antonio González Mota Profesor de Matemáticas del Colegio Juan XIII Zaidín de Granada

Juan Antonio González Mota Profesor de Matemáticas del Colegio Juan XIII Zaidín de Granada FUNCIONES CONTINUAS. La mayor parte de las funciones que manejamos, a nivel elemental, presentan en sus gráficas una propiedad característica que es la continuidad. La continuidad de una función definida

Más detalles

1. Ecuaciones no lineales

1. Ecuaciones no lineales 1. Ecuaciones no lineales 1.1 Ejercicios resueltos Ejercicio 1.1 Dada la ecuación xe x 1 = 0, se pide: a) Estudiar gráficamente sus raíces reales y acotarlas. b) Aplicar el método de la bisección y acotar

Más detalles

Fórmula integral de Cauchy

Fórmula integral de Cauchy Fórmula integral de Cauchy Comentario: de acuerdo con esta fórmula, uno puede conocer el valor de f dentro del entorno, conociendo únicamente los valores que toma f en el contorno C! Fórmula integral de

Más detalles

Un problema sobre repetidas apuestas al azar

Un problema sobre repetidas apuestas al azar Un problema sobre repetidas apuestas al azar Eleonora Catsigeras 1 10 de marzo de 2003. Resumen En estas notas se da el enunciado y una demostración de un conocido resultado sobre la probabilidad de éxito

Más detalles

Tema 2. Espacios Vectoriales. 2.1. Introducción

Tema 2. Espacios Vectoriales. 2.1. Introducción Tema 2 Espacios Vectoriales 2.1. Introducción Estamos habituados en diferentes cursos a trabajar con el concepto de vector. Concretamente sabemos que un vector es un segmento orientado caracterizado por

Más detalles

Uniformización de dominios en la esfera de Riemann

Uniformización de dominios en la esfera de Riemann Uniformización de dominios en la esfera de Riemann María Isabel Castro Martínez 15 de marzo de 2012 Resumen En esta sección vamos a mostrar una versión del célebre teorema de uniformización de Poincaré,

Más detalles

Teorema Tauberiano para Valores Puntuales Distribucionales

Teorema Tauberiano para Valores Puntuales Distribucionales Teorema Tauberiano para Valores Puntuales Distribucionales Jasson Vindas Díaz jvindas@math.lsu.edu Louisiana State University Seminario del Departamento de Análisis Matemático y Didáctica de la Matemática

Más detalles

Teoría del Potencial. Bernardo de la Calle Ysern. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales Universidad Politécnica de Madrid

Teoría del Potencial. Bernardo de la Calle Ysern. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales Universidad Politécnica de Madrid Teoría del Potencial Bernardo de la Calle Ysern Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales Universidad Politécnica de Madrid Esquema de la lección 1. Nociones básicas 2. Polinomios extremales

Más detalles

Capítulo 2: Concepto y Cálculo de Límites

Capítulo 2: Concepto y Cálculo de Límites Capítulo : Concepto y Cálculo de Límites Geovany Sanabria Contenido Concepto de Límite Una definición intuitiva de Límite Ejercicios 6 Problemas con la utilización de sucesiones para calcular límites 7

Más detalles

Tema 3. Problemas de valores iniciales. 3.1. Teoremas de existencia y unicidad

Tema 3. Problemas de valores iniciales. 3.1. Teoremas de existencia y unicidad Tema 3 Problemas de valores iniciales 3.1. Teoremas de existencia y unicidad Estudiaremos las soluciones aproximadas y su error para funciones escalares, sin que ésto no pueda extenderse para funciones

Más detalles

RELACIONES DE RECURRENCIA

RELACIONES DE RECURRENCIA Unidad 3 RELACIONES DE RECURRENCIA 60 Capítulo 5 RECURSIÓN Objetivo general Conocer en forma introductoria los conceptos propios de la recurrencia en relación con matemática discreta. Objetivos específicos

Más detalles

Ejemplo: Resolvemos Sin solución. O siempre es positiva o siempre es negativa. Damos un valor cualquiera Siempre + D(f) =

Ejemplo: Resolvemos Sin solución. O siempre es positiva o siempre es negativa. Damos un valor cualquiera Siempre + D(f) = T1 Dominios, Límites, Asíntotas, Derivadas y Representación Gráfica. 1.1 Dominios de funciones: Polinómicas: D( = La X puede tomar cualquier valor entre Ejemplos: D( = Función racional: es el cociente

Más detalles

Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones

Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones Francisco José González Gutiérrez Cádiz, Octubre de 004 Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas ii Lección 9 Funciones Contenido 9.1 Definiciones y

Más detalles

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas Tema Representación gráfica de funciones reales de una variable real Elaborado

Más detalles

1. Producto escalar, métrica y norma asociada

1. Producto escalar, métrica y norma asociada 1. asociada Consideramos el espacio vectorial R n sobre el cuerpo R; escribimos los vectores o puntos de R n, indistintamente, como x = (x 1,..., x n ) = n x i e i i=1 donde e i son los vectores de la

Más detalles

CAPÍTULO III. FUNCIONES

CAPÍTULO III. FUNCIONES CAPÍTULO III LÍMITES DE FUNCIONES SECCIONES A Definición de límite y propiedades básicas B Infinitésimos Infinitésimos equivalentes C Límites infinitos Asíntotas D Ejercicios propuestos 85 A DEFINICIÓN

Más detalles

Tema 2 Límites de Funciones

Tema 2 Límites de Funciones Tema 2 Límites de Funciones 2.1.- Definición de Límite Idea de límite de una función en un punto: Sea la función. Si x tiende a 2, a qué valor se aproxima? Construyendo - + una tabla de valores próximos

Más detalles

Números y desigualdades

Números y desigualdades 1/59 Números y desigualdades 2/59 Distintas clases de números 3/59 Números naturales Los números naturales 1,2,3,.... El conjunto de todos ellos se representa por N. 4/59 Números enteros Los números enteros...,-2,-1,0,1,2,...

Más detalles

Estructuras algebraicas

Estructuras algebraicas Tema 2 Estructuras algebraicas básicas 2.1. Operación interna Definición 29. Dados tres conjuntos A, B y C, se llama ley de composición en los conjuntos A y B y resultado en el conjunto C, y se denota

Más detalles

Tema 5.2: Comportamiento local de una función holomorfa. Teoremas de la aplicación abierta y de la función inversa

Tema 5.2: Comportamiento local de una función holomorfa. Teoremas de la aplicación abierta y de la función inversa Tema 5.: Comportamiento local de una función holomorfa. Teoremas de la aplicación abierta y de la función inversa Facultad de Ciencias Experimentales, Curso 8-9 Enrique de Amo, Universidad de Almería En

Más detalles

Para la oblicua hacemos lo mismo, calculamos el límite en el menos infinito : = lim. 1 ( ) = = lim

Para la oblicua hacemos lo mismo, calculamos el límite en el menos infinito : = lim. 1 ( ) = = lim ) Sea la función: f(x) = ln( x ): a) Dar su Dominio y encontrar sus asíntotas verticales, horizontales y oblicuas. b) Determinar los intervalos de crecimiento y decrecimiento, los máximos y mínimos, los

Más detalles

T.1 CONVERGENCIA Y TEOREMAS LÍMITE

T.1 CONVERGENCIA Y TEOREMAS LÍMITE T.1 CONVERGENCIA Y TEOREMAS LÍMITE 1. CONVERGENCIA DE SUCESIONES DE VARIABLES ALEATORIA CONVERGENCIA CASI-SEGURA CONVERGENCIA EN PROBABILIDAD CONVERGENCIA EN MEDIA CUADRÁTICA CONVERGENCIA EN LEY ( O DISTRIBUCIÓN)

Más detalles

Tema 3: Variables aleatorias y vectores aleatorios bidimensionales

Tema 3: Variables aleatorias y vectores aleatorios bidimensionales Estadística 38 Tema 3: Variables aleatorias y vectores aleatorios bidimensionales El concepto de variable aleatoria surge de la necesidad de hacer más manejables matemáticamente los resultados de los experimentos

Más detalles

1.- Primitiva de una función (28.01.2015)

1.- Primitiva de una función (28.01.2015) 1.- Primitiva de una función (28.01.2015) 1.1. Definición. Sea f : I R. Se dice que F : I R es una primitiva de f si F es derivable y F = f en I. En ese caso escribimos F (x) = f(x)dx Si F es una primitiva

Más detalles

Aplicaciones lineales continuas

Aplicaciones lineales continuas Lección 13 Aplicaciones lineales continuas Como preparación para el cálculo diferencial, estudiamos la continuidad de las aplicaciones lineales entre espacios normados. En primer lugar probamos que todas

Más detalles

Números Reales. MathCon c 2007-2009

Números Reales. MathCon c 2007-2009 Números Reales z x y MathCon c 2007-2009 Contenido 1. Introducción 2 1.1. Propiedades básicas de los números naturales....................... 2 1.2. Propiedades básicas de los números enteros........................

Más detalles

Semana 08 [1/15] Axioma del Supremo. April 18, 2007. Axioma del Supremo

Semana 08 [1/15] Axioma del Supremo. April 18, 2007. Axioma del Supremo Semana 08 [1/15] April 18, 2007 Acotamiento de conjuntos Semana 08 [2/15] Cota Superior e Inferior Antes de presentarles el axioma del supremo, axioma de los números reales, debemos estudiar una serie

Más detalles

x : N Q 1 x(1) = x 1 2 x(2) = x 2 3 x(3) = x 3

x : N Q 1 x(1) = x 1 2 x(2) = x 2 3 x(3) = x 3 3 Sucesiones - Fernando Sánchez - - Cálculo I de números racionales 03 10 2015 Los números reales son aproximaciones que se van haciendo con números racionales. Estas aproximaciones se llaman sucesiones

Más detalles

El Teorema de existencia y unicidad de Picard

El Teorema de existencia y unicidad de Picard Tema 2 El Teorema de existencia y unicidad de Picard 1 Formulación integral del Problema de Cauchy El objetivo del presente Tema, y del siguiente, es analizar el Problema de Cauchy para un SDO de primer

Más detalles

Análisis III. Joaquín M. Ortega Aramburu

Análisis III. Joaquín M. Ortega Aramburu Análisis III Joaquín M. Ortega Aramburu Septiembre de 1999 Actualizado en julio de 2001 2 Índice General 1 Continuidad en el espacio euclídeo 5 1.1 El espacio euclídeo R n...............................

Más detalles

Sucesiones y convergencia

Sucesiones y convergencia Capítulo 2 Sucesiones y convergencia 1. Definiciones Una de las ideas fundamentales del análisis es la de límite; en particular, el límite de una sucesión. En este capítulo estudiaremos la convergencia

Más detalles

Método elemental para la evaluación de la función zeta de Riemann en los enteros pares

Método elemental para la evaluación de la función zeta de Riemann en los enteros pares Miscelánea Matemática 33 (00) 3 4 SMM Método elemental para la evaluación de la función zeta de Riemann en los enteros pares Eugenio P. Balanzario Instituto de Matemáticas, UNAM-Morelia Apartado Postal

Más detalles

TALLER DE MATEMÁTICAS NOTAS. Toda expresión algebraica del tipo. a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0. es un polinomio de grado n, si a n 0.

TALLER DE MATEMÁTICAS NOTAS. Toda expresión algebraica del tipo. a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0. es un polinomio de grado n, si a n 0. NOTAS Toda expresión algebraica del tipo es un polinomio de grado n, si a n 0. a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0 RELACIONES DE DIVISIBILIDAD 1) x n a n = (x a)(x n 1 + ax n 2 + a 2 x n 3 +... +

Más detalles

1. Definición 2. Operaciones con funciones

1. Definición 2. Operaciones con funciones 1. Definición 2. Operaciones con funciones 3. Estudio de una función: Suma y diferencia Producto Cociente Composición de funciones Función reciproca (inversa) Dominio Recorrido Puntos de corte Signo de

Más detalles

Subconjuntos destacados en la

Subconjuntos destacados en la 2 Subconjuntos destacados en la topología métrica En este capítulo, introducimos una serie de conceptos ligados a los puntos y a conjuntos que por el importante papel que juegan en la topología métrica,

Más detalles

Notas de Análisis. Dr. Richard G. Wilson Departamento de Matemáticas, Universidad Autónoma Metropolitana-Iztapalapa comentarios: rgw@xanum.uam.

Notas de Análisis. Dr. Richard G. Wilson Departamento de Matemáticas, Universidad Autónoma Metropolitana-Iztapalapa comentarios: rgw@xanum.uam. Notas de Análisis Dr. Richard G. Wilson Departamento de Matemáticas, Universidad Autónoma Metropolitana-Iztapalapa comentarios: rgw@xanum.uam.mx Marzo del 2005 2 Contenido 1 Topología de espacios métricos

Más detalles

Juan Antonio González Mota Profesor de Matemáticas del Colegio Juan XIII Zaidín de Granada

Juan Antonio González Mota Profesor de Matemáticas del Colegio Juan XIII Zaidín de Granada FUNCIONES CONOCIDAS. FUNCIONES LINEALES. Se llaman funciones lineales a aquellas que se representan mediante rectas. Su epresión en forma eplícita es y f ( ) a b. En sentido más estricto, se llaman funciones

Más detalles

CALCULO AVANZADO. Campos escalares. Límite y continuidad UCA FACULTAD DE CIENCIAS FISICOMATEMATICAS E INGENIERIA

CALCULO AVANZADO. Campos escalares. Límite y continuidad UCA FACULTAD DE CIENCIAS FISICOMATEMATICAS E INGENIERIA UCA FACULTAD DE CIENCIAS FISICOMATEMATICAS E INGENIERIA CALCULO AVANZADO SEGUNDO CUATRIMESTRE 8 TRABAJO PRÁCTICO 4 Campos escalares Límite continuidad Página de Cálculo Avanzado http://www.uca.edu.ar Ingeniería

Más detalles

UNIDAD 4: PLANO CARTESIANO, RELACIONES Y FUNCIONES. OBJETIVO DE APRENDIZAJE: Representar gráficamente relaciones y funciones en el plano cartesiano.

UNIDAD 4: PLANO CARTESIANO, RELACIONES Y FUNCIONES. OBJETIVO DE APRENDIZAJE: Representar gráficamente relaciones y funciones en el plano cartesiano. UNIDAD 4: PLANO CARTESIANO, RELACIONES Y FUNCIONES OBJETIVO DE APRENDIZAJE: Representar gráficamente relaciones y funciones en el plano cartesiano. EL PLANO CARTESIANO. El plano cartesiano está formado

Más detalles

Tema 10: Límites y continuidad de funciones de varias variables

Tema 10: Límites y continuidad de funciones de varias variables Tema 10: Límites y continuidad de funciones de varias variables 1 Funciones de varias variables Definición 1.1 Llamaremos función real de varias variables atodafunciónf : R n R. Y llamaremos función vectorial

Más detalles

CONVERGENCIA DE LAS SERIES DE FOURIER

CONVERGENCIA DE LAS SERIES DE FOURIER CONVERGENCIA DE LAS SERIES DE FOURIER Sea f(x) una función definida para todo x, con periodo. Entonces, bajo condiciones muy generales, la serie de Fourier de f converge a f(x) para todo x. Describiremos

Más detalles

Universidad Autónoma de Madrid

Universidad Autónoma de Madrid Universidad Autónoma de Madrid Máster en Matemáticas y Aplicaciones Trabajo final de Fundamentos de Análisis Matemático Espacios de Hardy y sucesiones de interpolación para funciones holomorfas Marta de

Más detalles

Grupos. Subgrupos. Teorema de Lagrange. Operaciones.

Grupos. Subgrupos. Teorema de Lagrange. Operaciones. 1 Tema 1.-. Grupos. Subgrupos. Teorema de Lagrange. Operaciones. 1.1. Primeras definiciones Definición 1.1.1. Una operación binaria en un conjunto A es una aplicación α : A A A. En un lenguaje más coloquial

Más detalles

Tema 2 Límites de Funciones

Tema 2 Límites de Funciones Tema 2 Límites de Funciones 2.1.- Definición de Límite Idea de límite de una función en un punto: Sea la función. Si x tiende a 2, a qué valor se aproxima? Construyendo - + una tabla de valores próximos

Más detalles

La obtención de la norma en espacios de funciones analíticas p. 1/?

La obtención de la norma en espacios de funciones analíticas p. 1/? La obtención de la norma en espacios de funciones analíticas Julio C. Ramos Fernández (joramos@ull.es) DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA UNIVERSIDAD DE ORIENTE - VENEZUELA - La obtención de la norma en espacios

Más detalles

Tema 2 Resolución de Ecuaciones No Lineales

Tema 2 Resolución de Ecuaciones No Lineales Tema 2 Resolución de Ecuaciones No Lineales Índice 1. Introducción 2. Método de Bisección 2.1 Algoritmo del Método de Bisección 2.2 Análisis de Método de Bisección 3. Método de Regula-Falsi 3.1 Algoritmo

Más detalles

CURSO BÁSICO DE MATEMÁTICAS PARA ESTUDIANTES DE ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES

CURSO BÁSICO DE MATEMÁTICAS PARA ESTUDIANTES DE ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES INECUACIONES NOTA IMPORTANTE: El signo de desigualdad de una inecuación puede ser,, < o >. Para las cuestiones teóricas que se desarrollan en esta unidad únicamente se utilizará la desigualdad >, siendo

Más detalles

LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES

LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Capítulo 9 LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES 9.. Introducción El concepto de ite en Matemáticas tiene el sentido de lugar hacia el que se dirige una función en un determinado punto o en el infinito. Veamos

Más detalles

Tema 3. Espacios vectoriales

Tema 3. Espacios vectoriales Tema 3. Espacios vectoriales Estructura del tema. Definición y propiedades. Ejemplos. Dependencia e independencia lineal. Conceptos de base y dimensión. Coordenadas Subespacios vectoriales. 0.1. Definición

Más detalles

1 Límites de funciones

1 Límites de funciones Héctor Palma Valenzuela. Dpto. de Matemática UdeC. 1 1 Límites de funciones En general, en la recta real R podemos considerar la noción de distancia entre dos puntos y a dada por la fórmula d (, a) = a

Más detalles

Capitán de fragata ingeniero AGUSTÍN E. GONZÁLEZ MORALES. ÁLGEBRA PARA INGENIEROS (Solucionario)

Capitán de fragata ingeniero AGUSTÍN E. GONZÁLEZ MORALES. ÁLGEBRA PARA INGENIEROS (Solucionario) Capitán de fragata ingeniero AGUSTÍN E. GONZÁLEZ MORALES ÁLGEBRA PARA INGENIEROS (Solucionario) 2 Í N D I C E CAPÍTULO : MATRICES, DETERMINANTES Y SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES CAPÍTULO 2: ESPACIOS VECTORIALES

Más detalles

Universidad de Costa Rica Escuela de Matemática CONARE-PROYECTO RAMA. Funciones

Universidad de Costa Rica Escuela de Matemática CONARE-PROYECTO RAMA. Funciones Universidad de Costa Rica Escuela de Matemática CONARE-PROYECTO RAMA Funciones José R. Jiménez F. Temas de pre-cálculo I ciclo 007 Funciones 1 Índice 1. Funciones 3 1.1. Introducción...................................

Más detalles

Fundamentos Matemáticos de la Ingeniería Ingeniería de Telecomunicación

Fundamentos Matemáticos de la Ingeniería Ingeniería de Telecomunicación Fundamentos Matemáticos de la Ingeniería Ingeniería de Telecomunicación Universidad de Alcalá José Enrique Morais San Miguel 27 de septiembre de 2004 Índice general I VARIABLE COMPLEJA 1 1. Funciones de

Más detalles

BASES Y DIMENSIÓN. Propiedades de las bases. Ejemplos de bases.

BASES Y DIMENSIÓN. Propiedades de las bases. Ejemplos de bases. BASES Y DIMENSIÓN Definición: Base. Se llama base de un espacio (o subespacio) vectorial a un sistema generador de dicho espacio o subespacio, que sea a la vez linealmente independiente. β Propiedades

Más detalles

Klausur zur Vorlesung Funktionentheorie Sommersemester 2012. Mittwoch, 1.8.2012, 9:00 12:00 Uhr

Klausur zur Vorlesung Funktionentheorie Sommersemester 2012. Mittwoch, 1.8.2012, 9:00 12:00 Uhr UNIVERSITÄT DES SAARLANDES FACHRICHTUNG 6.1 MATHEMATIK Prof. Dr. Roland Speicher M.Sc. Tobias Mai Klausur zur Vorlesung Funktionentheorie Sommersemester 2012 Mittwoch, 1.8.2012, 9:00 12:00 Uhr Bienvenido

Más detalles

LÍMITES DE FUNCIONES. CONTINUIDAD

LÍMITES DE FUNCIONES. CONTINUIDAD LÍMITES DE FUNCIONES. CONTINUIDAD Página REFLEXIONA Y RESUELVE Algunos ites elementales Utiliza tu sentido común para dar el valor de los siguientes ites: a,, b,, @ c,, 5 + d,, @ @ + e,, @ f,, 0 @ 0 @

Más detalles

Teoría geométrica de funciones: el punto de encuentro entre variable compleja y geometría

Teoría geométrica de funciones: el punto de encuentro entre variable compleja y geometría XXIII ESCUELA VENEZOLANA DE MATEMÁTICAS Teoría geométrica de funciones: el punto de encuentro entre variable compleja y geometría José Manuel Rodríguez García José María Sigarreta Almira Eva Tourís Lojo

Más detalles

ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. La aplicación de Poincaré

ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. La aplicación de Poincaré ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. SISTEMAS PLANOS. TEOREMA DE POINCARÉ-BENDIXSON. La aplicación de Poincaré Recordemos que un subconjunto H de R n es una subvariedad de codimensión uno (o una

Más detalles

VII. Estructuras Algebraicas

VII. Estructuras Algebraicas VII. Estructuras Algebraicas Objetivo Se analizarán las operaciones binarias y sus propiedades dentro de una estructura algebraica. Definición de operación binaria Operaciones como la suma, resta, multiplicación

Más detalles

PROBLEMA 1. 1. [1.5 puntos] Obtener la ecuación de la recta tangente en el punto ( 2, 1) a la curva dada implícitamente por y 3 +3y 2 = x 4 3x 2.

PROBLEMA 1. 1. [1.5 puntos] Obtener la ecuación de la recta tangente en el punto ( 2, 1) a la curva dada implícitamente por y 3 +3y 2 = x 4 3x 2. PROBLEMA. ESCUELA UNIVERSITARIA POLITÉCNICA DE SEVILLA Ingeniería Técnica en Diseño Industrial Fundamentos Matemáticos de la Ingeniería Soluciones correspondientes a los problemas del Primer Parcial 7/8.

Más detalles

TEMA 10 FUNCIONES ELEMENTALES MATEMÁTICAS I 1º Bach. 1

TEMA 10 FUNCIONES ELEMENTALES MATEMÁTICAS I 1º Bach. 1 TEMA 10 FUNCIONES ELEMENTALES MATEMÁTICAS I 1º Bach. 1 TEMA 10 - FUNCIONES ELEMENTALES 10.1 CONCEPTO DE FUNCIÓN DEFINICIÓN : f es una función de R en R si a cada número real, x Dom, le hace corresponder

Más detalles

Tema 3. Medidas de tendencia central. 3.1. Introducción. Contenido

Tema 3. Medidas de tendencia central. 3.1. Introducción. Contenido Tema 3 Medidas de tendencia central Contenido 31 Introducción 1 32 Media aritmética 2 33 Media ponderada 3 34 Media geométrica 4 35 Mediana 5 351 Cálculo de la mediana para datos agrupados 5 36 Moda 6

Más detalles

Ecuaciones Diferenciales Tema 2. Trasformada de Laplace

Ecuaciones Diferenciales Tema 2. Trasformada de Laplace Ecuaciones Diferenciales Tema 2. Trasformada de Laplace Ester Simó Mezquita Matemática Aplicada IV 1 1. Transformada de Laplace de una función admisible 2. Propiedades básicas de la transformada de Laplace

Más detalles

UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA

UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA FACULTAD DE INGENIERÍA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA CURSO: Matemática Intermedia 1 JORNADA: Vespertina SEMESTRE: 1er. Semestre AÑO: 2013 TIPO DE EXAMEN: 3er. Examen

Más detalles

Unidad V: Integración

Unidad V: Integración Unidad V: Integración 5.1 Introducción La integración es un concepto fundamental de las matemáticas avanzadas, especialmente en los campos del cálculo y del análisis matemático. Básicamente, una integral

Más detalles

Función exponencial y Logaritmos

Función exponencial y Logaritmos Eje temático: Álgebra y funciones Contenidos: Función exponencial y Logaritmos Nivel: 4 Medio Función exponencial y Logaritmos 1. Funciones exponenciales Existen numerosos fenómenos que se rigen por leyes

Más detalles

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias

Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias Módulo 9 Sistema matemático y operaciones binarias OBJETIVO: Identificar los conjuntos de números naturales, enteros, racionales e irracionales; resolver una operación binaria, representar un número racional

Más detalles

Tema 4 Funciones elementales Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1

Tema 4 Funciones elementales Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1 Tema 4 Funciones elementales Matemáticas CCSSI 1º Bachillerato 1 TEMA 4 - FUNCIONES ELEMENTALES 4.1 CONCEPTO DE FUNCIÓN DEFINICIÓN : Una función real de variable real es una aplicación de un subconjunto

Más detalles

Clase 15 Espacios vectoriales Álgebra Lineal

Clase 15 Espacios vectoriales Álgebra Lineal Espacios vectoriales Clase 5 Espacios vectoriales Álgebra Lineal Código Escuela de Matemáticas - Facultad de Ciencias Universidad Nacional de Colombia En esta sección estudiaremos uno de los conceptos

Más detalles

Tema 3: Aplicaciones de la diagonalización

Tema 3: Aplicaciones de la diagonalización TEORÍA DE ÁLGEBRA II: Tema 3. DIPLOMATURA DE ESTADÍSTICA 1 Tema 3: Aplicaciones de la diagonalización 1 Ecuaciones en diferencias Estudiando la cría de conejos, Fibonacci llegó a las siguientes conclusiones:

Más detalles

Fórmula integral de Cauchy

Fórmula integral de Cauchy Fórmula integral de Cauchy Comentario: de acuerdo con esta fórmula, uno puede conocer el valor de f dentro del entorno, conociendo únicamente los valores que toma f en el contorno C! Fórmula integral de

Más detalles

Métodos generales de generación de variables aleatorias

Métodos generales de generación de variables aleatorias Tema Métodos generales de generación de variables aleatorias.1. Generación de variables discretas A lo largo de esta sección, consideraremos una variable aleatoria X cuya función puntual es probabilidad

Más detalles

Polinomios de Taylor.

Polinomios de Taylor. Tema 7 Polinomios de Taylor. 7.1 Polinomios de Taylor. Definición 7.1 Recibe el nombre de polinomio de Taylor de grado n para la función f en el punto a, denotado por P n,a, el polinomio: P n,a (x) = f(a)

Más detalles

Jesús Getán y Eva Boj. Marzo de 2014

Jesús Getán y Eva Boj. Marzo de 2014 Optimización sin restricciones Jesús Getán y Eva Boj Facultat d Economia i Empresa Universitat de Barcelona Marzo de 2014 Jesús Getán y Eva Boj Optimización sin restricciones 1 / 32 Formulación del problema

Más detalles

Elementos de topología usados en Cálculo. R. Parte II: SUCESIONES

Elementos de topología usados en Cálculo. R. Parte II: SUCESIONES Elementos de topología usados en Cálculo. R. Parte II: SUCESIONES Eleonora Catsigeras Versión preliminar: 25 de marzo de 2004 Nota: Las partes del texto comprendidas entre dos marcas son esenciales y las

Más detalles

Clasificación de métricas.

Clasificación de métricas. Clasificación de métricas. 1. El problema de clasificación. Como bien sabemos, el par formado por una métrica T 2 (esto es, un tensor 2-covariante simétrico) sobre un espacio vectorial E, (E, T 2 ), constituye

Más detalles

Tema 2. Función compleja de una variable compleja

Tema 2. Función compleja de una variable compleja Nota: Las siguientes líneas son un resumen de las cuestiones que se han tratado en clase sobre este tema. El desarrollo de todos los tópicos tratados está recogido en la bibliografía recomendada en la

Más detalles

UNIDAD 3: ANILLOS DE POLINOMIOS

UNIDAD 3: ANILLOS DE POLINOMIOS UNIDAD 3: ANILLOS DE POLINOMIOS En nuestra educación matemática se nos introdujo muy pronto -generalmente en los primeros años de secundariaal estudio de los polinomios. Durante una temporada que parecía

Más detalles