FUNCIONES UNIVALENTES Y LA CONJETURA DE BIEBERBACH

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

Download "FUNCIONES UNIVALENTES Y LA CONJETURA DE BIEBERBACH"

Transcripción

1 FUNCIONES UNIVALENTES Y LA CONJETURA DE BIEBERBACH RODRIGO HERNÁNDEZ 1. INTRODUCCIÓN La teoría de funciones univalentes es un tópico clásico dentro de la teoría geométrica de funciones, la cual da cuenta de la relación entre aspectos geométricos y analíticos de ellas. Desde los inicios del siglo pasado y siendo en la década de los sesenta un campo muy prolífico para muchos matemáticos. El tema principal de este cursillo es introducir la clase de funciones univalentes S la cual consta de todas las funciones analíticas inyectivas definidas en el disco unitario D cuya serie de potencia esta dado por f(z) = z + a 2 z 2 +. Uno de los problemas centrales en este tema fue la famosa Conjetura de Bieberbach [3]. Guiado por el ejemplo de una función extremal (la función de Koebe), Bieberbach se preguntó en 1916 si (1.1) a n n, n N, f S. La función de Koebe, que veremos con alguna frecuencia viene dada por z (1.2) k(z) = (1 z) = z + 2 2z2 + + nz n, y es extremal en varios aspectos. La conjetura de Bierberbach motivó gran interés, y permitió el desarrollo de importantes técnicas en la Teoría Geométrica de Funciones. Este problema fue finalmente resuelto afirmativamente en 1985 por L. des Branges [5], en una celebrada demostración. Algunas de las técnicas desarrolladas fueron: el método paramétrico de Loewner [11], el método de Milin y FitzGerald de exponenciación de las desigualdades de Grunsky, el método de Baernstein de funciones maximales, y los importantes métodos variacionales. Con varios de éstos es posible establecer a n < en, a n < 1, 243n, a n < (7/6)n, a n < e 2 n. Históricamente, a 2 2 fue la primera en demostrarse. En 1923 Loewner probó que a 3 3 usando su método paramétrico y treinta años más tarde (1955), a 4 4 fue demostrada por Garabedian y Schiffer. Dos libros 1

2 2 RODRIGO HERNÁNDEZ excelentes en el tema de funciones univalentes son los de P. Duren y C. Pommerenke. [6], [13] 2. La Clase de Funciones Univalentes Sea D = {z : z < 1}, decimos que f es univalente (Schilcht mapping) en un dominio de C si nunca toma un valor dos veces, es decir si f(z) = f(w) entonces z = w. La función f se dirá localmente univalente en un punto z si existe una vecindad del punto en la que f es univalente. Esto último es equivalente con que f. Así definimos la clase S como todas las funciones analíticas univalentes definidas en D con las normalizaciones f() =, f () = 1, así, cada f S tiene una representación en serie de la forma (2.1) f(z) = z + a 2 z a n z 2 +. Observación: En vista del Teorema del Mapeo de Riemann, la mayor parte de los teoremas geométricos concernientes a la clase S pueden ser trasladados a cualquier dominio del plano complejo simplemente conexo con más de un punto de frontera. Un ejemplo importante de una función en S es la función de Koebe z k(z) = (1 z) = z + 2 2z2 + 3z 3 +. Esta función mapea el disco unitario D sobre el plano complejo menos la parte del eje real comprendido entre 1/4 a. Una manera de ver esto es escribir la función de Koebe como k(z) = 1 ( ) 1 + z z 4, observando que la función g(z) = (1 + z)/(1 z) mapea D conformemente (g es analítica y univalente) sobre el semiplano derecho Re{z} >. La clase S es invariante ante las siguientes operaciones: (i) conjugación: si f S entonces f( z) = z + ā 2 z 2 + S; (ii) rotación: si f S entonces g(z) = e iθ f(e iθ z) S; (iii) dilatación: si f S entonces g(z) = r 1 f(rz) S para todo < r 1;

3 FUNCIONES UNIVALENTES Y LA CONJETURA DE BIEBERBACH 3 (iv) automorfismos del disco: si f S entonces para todo a < 1 ( ) z + a f f(a) 1 + āz g(z) = S; (1 a 2 )f (a) (v) transformación del rango: si f S y ψ es univalente en f(d) con ψ() =, ψ () = 1, entonces ψ f S; (vi) valor omitido: si f S y w f(d) entonces g = wf/(w f) S; (vii) raíz cuadrada: si f S entonces g(z) = f(z 2 ) S. Intimamente ligada a la clase S está la clase Σ, que consiste en todas las funciones g univalentes en el complemento = { z > 1}, normalizadas de modo que (2.2) g(z) = z + b + b 1 z 1 +. Así, g( ) = es un polo simple con residuo 1. Cada f S produce una g Σ vía inversión: g(z) = 1 f( 1 z ). Sin embargo, la función g así definida no asume el valor, lo cual resulta una condición necesaria para poder definir f S en términos de una g Σ. La univalencia de g impone una severa restricción sobre los coeficientes b n en su desarrollo de Laurent. Teorema del Area: Si g Σ entonces (2.3) n b n 2 1. n=1 Este teorema es original de Gronwall (1914). [8]. Proof. Sea E el conjunto omitido por g. Para r > 1 sea C r la imagen bajo g del círculo { z = r}. Dado que g es univalente, C r es una curva cerrada simple que encierra un conjunto E r que contiene a E. El teorema de Green establece que el área de E r es A r = 1 wdw = 1 g(z)g (z)dz. 2i 2i C r { z =r}

4 4 RODRIGO HERNÁNDEZ Un cálculo directo con la serie muestra que A r = π(r 2 n b n 2 r 2n ). Dado que A r, haciendo tender r 1 se obtiene el resultado. n=1 Una consecuencia inmediata es que b n < 1 n. Corolario 2.1. Si g Σ entonces b 1 1, con igualdad si y sólo si g es de la forma (2.4) g(z) = z + b + b 1 z, b 1 = 1. Las funciones con b 1 = 1 mapean al complemento de un segmento de línea de largo 1/4. Cuando b 1 = 1 y b = 2, la función g no toma el valor, y vía inversión produce f(z) = 1 g( 1) = z (1 z) = k(z), z 2 la función de Koebe. Del Teorema del Area es posible también deducir la primera desigualdad en la Conjetura de Bieberbach. Teorema: (Bieberbach). Si f S entonces a 2 2, con igualdad si y sólo si f es una rotación de la función de Koebe. Proof. Consideramos la función g(z) = {f( 1 z 2 )} 1/2 = z ( a 2 2 )z 1 + que pertenece a la clase Σ. Entonces a 2 2 por el corolario. Si a 2 = 2 tenemos g(z) = z eiθ z de donde z f(z) = (1 e iθz ) = 2 e iθ k(e iθ z). Un importante corolario de esta desigualdad es el Teorema 1 de Koebe, 4 que establece que toda f S cubre al menos un disco de radio 1 centrado 4 en el origen. El resultado original de Koebe demostraba el teorema para un cierto ρ > fijo pero que no determinó (197) [9]. Más tarde fue Bieberbach quién probó el teorema para el valor óptimo de ρ = 1. [3] 4 Teorema }. 4 de Koebe. La imagen de toda f S contiene el disco { w <

5 FUNCIONES UNIVALENTES Y LA CONJETURA DE BIEBERBACH 5 Proof. Supongamos que w (D). Entonces g(z) = wf(z) w f(z) = z + (a w )z2 + pertenece a S, por lo tanto a Esto, combinado con a w 2 2 implica que 1 4, de donde se deduce la tesis. w La demostración muestra además que si w = 1/4 entonces f debe ser una rotación de la función de Koebe. En otras palabras, toda otra f cubrirá un disco de radio mayor que 1 4. Teorema de Littlewood. Sea f S, entonces a n < en para todo n = 2, 3,.... Littlewood probó este teorema en 1925 [1] y desde esa fecha hasta la demostración de la conjetura de Bieberbach, la constante e fue sucesivamente mejorada, sin embargo sus demostraciones fueron menos elegantes que la simple demostración de este teorema, que se basa en el siguiente lema. Lema 2.2. Sea f S, entonces M 1 (r, f) = ( 1 2π 2π f(re iθ ) p dθ Proof. (Teorema de Littlewood) ) 1 p r 1 r, r < 1, < p <. La representación integral de Cauchy implica que a n M 1(r, f) r n 1 r n 1 (1 r), cuyo mínimo se alcanza en r = 1 1/n, de donde se obtiene que ( a n n ) n 1 < en. n 1 Un argumento similar utilizó Baernstein [2] para probar que a n < (e/2)n, el cual se basa en que M p (r, f) M p (r, k) para toda f S y k la función de Koebe Crecimiento y Distorsión en S. Veremos en esta sección otras dos consecuencias de la desigualdad a 2 2 para la clase S. Teorema 2.3. Si f S entonces (2.5) z f f (z) 2 z 2 1 z 2 4 z 1 z 2.

6 6 RODRIGO HERNÁNDEZ Proof. Sea f S y sea ζ D fijo. automorfismo del disco F (z) = Consideramos la transformación de f( z+ζ 1+ ζz ) f(ζ) (1 ζ 2 )f (ζ) = z + A 2(ζ)z 2 + que también pertenece a la clase S. Se calcula que A 2 (ζ) = 1 2 {(1 ζ 2 ) f de donde se deduce (2.5) ya que A 2 (ζ) 2. Teorema de Distorsión: Si f S entonces (2.6) (ζ) 2 ζ}, f 1 z (1 + z ) f (z) 1 + z 3 (1 z ). 3 Se tiene igualdad para algún z en una de las desigualdades si y sólo si f es una rotación de la función de Koebe. Omitiremos la demostración, indicando solamente que el teorema se establece usando (2.5) para estimar Re{f /f } apropiadamente, de donde integrando se obtienen desigualdades para log f. Exponenciando estas últimas se deduce (2.6). Los casos de igualdad a los que se refiere el teorema pueden ocurrir únicamente en el caso de igualdad A 2 (ζ) = 2 en el Teorema 2. Teorema de Crecimiento: Si f S entonces (2.7) z (1 + z ) 2 f(z) z (1 z ) 2. Se tiene igualdad para algún z en una de las desigualdades si y sólo si f es una rotación de la función de Koebe. La demostración se basa en una apropiada integración de las desigualdades en (2.6). Una importante consecuencia de los teoremas de crecimiento y distorsión es que la clase S es normal en la topología de convergencia localmente uniforme. Esto es, dada una sucesión {f n } en S existe una subsucesión {f nk } y una f S tal que f nk f, localmente uniforme en D. En efecto, los teoremas muestran que las funciones de S y sus derivadas están localmente, uniformemente acotadas en el disco, por ende S es una familia equicontinua y localmente acotada. El teorema de Arzela Ascoli garantiza que existen límites continuos. Pero estos límites deben ser de hecho analíticos y debido a la normalización f n() = 1, el teorema de Hurwitz garantiza ahora que el límite también será univalente. Para ver una demostración de este teorema pueden ver [6], [7] y [13].

7 FUNCIONES UNIVALENTES Y LA CONJETURA DE BIEBERBACH Subclases de S. Dos importantes subclases de S son las llamadas Estrelladas y Convexas. Ambas clases son definidas por consideraciones geométricas, pero ambas tienen una caracterización analítica. Decimos que Ω C es estrellado con respecto a z Ω si el segmento lineal que une z con cualquier punto de Ω está totalmente contenido en Ω, es decir, cada punto del dominio debe estar visible para z. Decimos que Ω es convexo si es estrellado con respecto a cada punto de Ω, es decir, la definción usual de convexidad. Así una función convexa es aquella que mapea conformente el disco D en un dominio convexo. De igual modo se dice que f es estrellada si mapea el disco unitario conformemente en un dominio estrellado con respecto al origen. Denotamos estas subclases como C y S respectivamente. De la definición se desprende que C S S y que k S pero no es convexa. Estrechamente ligada a estas clases de funciones está la clase P la cual consiste de todas las funciones ϕ analíticas en D, con parte real positiva y ϕ() = 1. Usando teoremas del análisi complejo, se puede probar que cada ϕ P puede ser representada como (2.8) ϕ(z) = 2π e it + z e it z dµ(t), donde dµ(t) y dµ(t) = 1. Así Carathéodory estableció el siguiente lema. [4]. Lema de Carathéodory: Si ϕ P y ϕ(z) = 1 + c n z n, entonces c n 2. n=1 Esta desigualdad no se puede mejorar. Proof. Sabemos que e it + z e it z = e int z n, n=1 pero por la representación de ϕ antes descrita, se tiene que c n = 2 2π Tomando módulo se suigue que 2π 2π c n = 2 e int dµ(t) 2 e int dµ(t), n = 1, 2,... 2π e int dµ(t) = 2 dµ(t) = 2.

8 8 RODRIGO HERNÁNDEZ Observación 2.4. Una observación importante es que si f es estrellada (por lo tanto univalente), entonces mapea todo subdisco de radio r < 1 sobre un dominio estrellado. En efecto, esto es equivalente con probar que la función g(z) = f(rz) es estrellada en D, lo cual siginifica que para cada t (, 1) y para cada z D, tg(z) está en el recorrido de g. Pero f es estrellada y por el lema de Schwarz tenemos que tf(z) = f(ω(z)) para alguna función ω analítica en D y tal que ω(z) z. Con esto, donde ζ = ω(rz)/r con ζ z. tg(z) = tf(rz) = f(ω(rz)) = g(ζ), Teorema 2.5. Sea f analítica en D con las normailizaciones f() = y f () = 1. Entonces f S si y sólo si zf (z)/f(z) P. Proof. Sea f S y r < 1, luego f({z : z < r}) es la forntera de un dominio estrellado, entonces el argumento de f(z) es creciente cuando z se mueve en z = r, en el sentido positivo. Es decir Pero θ arg{f(reiθ )} >. θ arg{f(reiθ )} = Im{ θ log(f(reiθ ))} { } { } izf (z) zf. (z) = Im = Re f(z) f(z) Pero esto es para todo r < 1, luego por el principio del máximo para funciones armónicas, tenemos que zf (z)/f(z) P. Recíprocamente, supongamos f normalizada, analítica y tal que zf(z)/f(z) P. Entonces f tiene un cero simple en el origen y en ninguna otra parte. Por lo anterior, para cada r < 1 tenemos que θ arg{f(reiθ )} >, < θ < 2π. Como f se anula solo una vez en el interior del disco z = r, por el principio del argumento, la curva C r, imagen bajo f de este disco, da una sola vuelta alrededor del origen. Pero el argumento es creciente, por lo que la curva C r no tiene autointersecciones, es decir, es una curva simple la cual es la frontera de un dominio Ω r estrellado y f asume cada valor de este dominio solo una vez en el disco z < 4. Como esto es verdad para cada r < 1, se sigue que f es univalente y estrellada en D. De manera similar se puede caracterizar la clase de funciones convexas. Teorema 2.6. Sea f analítica en D con las normalizaciones f() = y f () = 1. Entonces f C si y sólo si 1 + zf (z)/f(z) P.

9 FUNCIONES UNIVALENTES Y LA CONJETURA DE BIEBERBACH 9 Proof. La demostración quedará como ejercicios al lector. Una conección importante entre estas dos clases está dada por el Teorema de Alexander ([1]) que establece que bajo las mismas hipótesis de los teoremas anteriores f C si y sólo si zf (z) S. Teoremas de crecimiento y distorsión, además de establecer la conjetura de Bieberbach para estas subclases de S. En efecto, se tiene el siguiente teorema establecido por R. Nevanlinna en 192, [12]. Teorema 2.7. S satisface la conjetura de Bieberbach. Es decir, si f S entonces a n n. La igualdad sólo se alcanza cuando f es la función de Koebe. Proof. Sea f S, definimos ϕ(z) = zf (z) f(z) = 1 + c n, ya que ϕ P. Usando el lema de Carathéodory, tenemos que c n 2. Así zf (z) = ϕ(z)f(z) y comparando los ceficientes en las series de potencias tenemos que n 1 na n = a n + c n k a k, n = 2, 3,..., k=1 donde a 1 = 1. Por inducción si a k k para k = 2,..., n 1, entonces n=1 n 1 n 1 (n 1) a n c n k a k 2 k = (n 1)n, k=1 concluyéndose que a n n. Usando el teorema de Bieberbach ( a 2 2), tenemos que si f S no es una rotación de la función de Koebe, entonces a n < n para todo n 2. Una consecuencia inmediata de este teorema es que si f C entonces (usando el teorema de Alexander) a n 1 para todo n = 1, 2,.... La desigualdad es estricta a menos que f sea una rotación de l(z) = z(1 z) 1 la cual satisface que zl (z) = k(z). Además se puede probar que la imagen k=1 de toda función f C contiene un disco de radio Cadenas de Loewner Una de las herramientas más poderosas en el estudio de funciones univalentes son las cadenas de Loewner. Charles Loewnner en 1923 [11], desarrollo esta teoría siendo uno de los primeros métodos no elementales en el estudio

10 1 RODRIGO HERNÁNDEZ de problemas extremales para las funciones univalentes tal como la conjetura de Bieberbach. Luego no es sorprendente que de Branges ([5]) haya utlizado (en parte) este método en la demostración de la conjetura. El método de Loewner se basa en las funciones llamadas single-slit mappings las cuales son funciones que mapean el disco sobre el complemento de una arco de Jordan. Estas funciones son un conjunto denso en S, así las estimaciones sobre cualquier funcional definido sobre S se reduce a estimaciones del funcional sobre esta subclase. Sea f S una función que mapea el disco unitario sobre un dominio Ω el cual es el complemento de un arco de Jordan Γ que se extiende desde w (punto finito) hasta el infinito. Sea w = φ(t), t < T una representación paramétrica continua de Γ con φ() = w y φ(s) = φ(t) con t s. Sea Γ t la porción de Γ desde φ(t) hasta y Ω t el complemento de Γ t. Entonces Ω = Ω y Ω s Ω t si s < t. Sea g(z, t) = β(t)(z + b 2 (t)z 2 + b 3 (t)z 3 + ) el mapeo conforme de D sobre Ω t para el cual g(, t) = y g (, t) = β(t) >. Teniendo en cuenta resultados clásicos del análisis complejo (necesitaríamos otro cursillo para verlos) podemos asumir que β(t) = e t y T =. Así, hemos escogido la parametrización w = φ(t) tal que ) g(z, t) = e (z t + b n (t)z n, t <. n=2 Esta será llamada la parametrización estandar de Γ. Cada coeficiente b n (t) es una función continua de t. Consideremos la función f(z, t) = g 1 (f(z), t) = e t (z + ) a n (t)z n, t <, la cual mapea D conformemente sobre D menos un arco que se extiende hacia adentro desde la frontera. Es claro que f(z, ) = z ya que g(z, ) = f(z) y que cada coeficiente a n (t) es una función continua en t. Presentaremos el siguiente resultado sin su demsotración. Teorema 3.1. Sea f S una single-slit mapping que omite el arco Γ. Sea w = φ(t), t <, la parametrización estandar de Γ y sea f(z, t) definida como antes. Entonces f(z, t) satisface la equación diferencial f t n=2 = f 1 + κf 1 κf,

11 FUNCIONES UNIVALENTES Y LA CONJETURA DE BIEBERBACH 11 donde κ = κ(t) es una función continua compleja con κ = 1 para todo t. Además lim t et f(z, t) = f(z), z < 1, siendo la convergencia uniforme sobre cada subconjunto compacto de D. Esto significa que, en algún sentido, e t f(z, t) es el fluido desde z hasta f(z) cuya dinámica está gobernada por la ecuación diferencial antes descrita. Esta ecuación es conocida como la ecuación diferencial de Loewner. El siguiente teorema es la herramienta fundamental en esta teoría. Teorema 3.2. Sea p(w, t) definida para w D y t < siendo integrable para cada intervalo t T < para cada w D y para cada t, p(w, t) P, entonces la ecuación w (3.1) = wp(w, t) t tiene solución única w = f(z, t) para t < con la condición inicial f(z, ) = z. Para cada t, f(z, t) es analítica y univalente en D, y e t f(z, t) S. Cuando t, e t f(z, t) converge uniformemente en compactos de D a una función f S. Observación: Recordemos que la clase P es el conjunto de todas las funciones analíticas ϕ definidas en D con Re{ϕ} > y ϕ() = 1. Observemos que para cada t la función pertenece a P si κ(t) = 1. p(w, t) = 1 + κ(t)w 1 κ(t)w, La demostración ha sido omitada por razones de espacio y tiempo, sin embargo ésta se encuentra en [6], [7] y [13]. Una aplicación directa del método de Loewner es la comprobación de la conjetura de Bieberbach para a 3. En años posteriores, Z. Nehari [] usando estas ideas probó que a 4 4. Como S es invariante bajo rotaciones, es suficiente probar que Re{a 3 } 3. La teoría de Loewner reduce este problema a estudiar las funciones de la forma f(z) = lim t e t f(z, t), donde f(z, t) es la solución de alguna ecuación diferencial de Loewner f t 1 + κf = f, f(z, ) = z, 1 κf

12 12 RODRIGO HERNÁNDEZ correspondiente a una función continua κ de módulo 1. Como antes Así es claro que a n () = y que f(z, t) = e t (z + a 2 (t)z 2 + a 3 (t)z 3 + ). lim a n(t) = a n, t donde f(z) = z + a 2 z 2 + a 3 z 3 +. Derivando y usando la ecuación diferencial obtenemos que a 2(t) = 2e t κ(t), a 3(t) = 2e 2t (κ(t)) 2 4e t κ(t)a 2 (t). Integrando nos podemos dar cuenta de que a 2 = a 2(t)dt = 2 e t κ(t)dt, y como κ(t) = 1 se tiene que a 2 2. Con igualdad sólo si κ λ en cuyo caso la ecuación de Loewner nos lleva a f(z) = z(1 + λz) 2, la cual es una rotación de la función de Koebe. Integrando la segunda ecuación obtenemos que [ 2 a 3 = 2 e 2t κ 2 (t)dt + 4 e κ(t)dt] t. Sea κ(t) = e iθ(t), de donde se tiene que [ 2 Re{a 3 } 2 e 2t [1 2 cos 2 (θ(t))]dt + 4 e cos(θ(t))dt] t. Usando la desigualdad de Cauchy-Schwarz (inteligentemente) se llega a Re{a 3 } 1 4 = e 2t cos 2 (θ(t))dt + 4 (e t e 2t ) cos 2 (θ(t))dt (e t e 2t )dt = 3. References e t dt e t cos 2 (θ(t))dt [1] J. W. Alexander. Functions which map the interior of the unit circle upon simple region. Ann. of Math., 17:12 22, [2] A. Bernstein. Integral means, univalent functions and circular symmetrization. Acta Math., 133: , [3] L. Bieberbach. Uber die Koeffizienten derjenigen Potenzreihen, welche eine schlichte Abbildung des einheitskreiss vermitteln. S.-B.Preuss.Akad.Wiss, pages , 1916.

13 FUNCIONES UNIVALENTES Y LA CONJETURA DE BIEBERBACH 13 [4] C. Carathéodory. Uber den variabilitatsbereich der fourier schen konstanten von positiven harmonischen funktionen. Rend. Circ. Mat. Palermo, 32: , [5] L. de Branges. A proof of the bieberbach conjecture. Acta Math., 154: , [6] Peter. Duren. Univalent Functions. Springer-Verlag, [7] I. Graham and G. Kohr. Geometric function theory in one and higher dimensions, volume Pure and Applied Math.255. Marcel Dekker, 23. [8] T.H. Gronwall. Some remarks on conformal representation. Ann. of Math., 16:72 76, [9] P. Koebe. Uber die uniformisierung beliebiger analytischer kurven. Nach. Akad. Wiss. Gottingen, Math.-Phys. Kl., pages , 197. [1] J. E. Littlewood. On inequality in the theory of functions. Proc. London Math. Soc., 23: , [11] C. Loewner. Untersuchungen uber schlichte konforme abbildungen des einheitskreises, i. Math. Ann., 89:13 121, [12] R. Nevanlina. Uber die konforme abbildung von sterngebieten. Oversikt av Finska Vatenskaps-Soc. Forh., 63(A). no 6.:1 21, [13] Ch. Pommerenke. Univalent Functions. Vandenhoeck and Ruprecht, Gottingen, Facultad de Ingeniería y Ciencias, Universidad Adolfo Ibáñez, Av. Balmaceda 1625, Viña del Mar, CHILE. address: rodrigo.hernandez@uai.cl

Matemáticas: Enseñanza Universitaria ISSN: 0120-6788 reviserm@univalle.edu.co Escuela Regional de Matemáticas Colombia

Matemáticas: Enseñanza Universitaria ISSN: 0120-6788 reviserm@univalle.edu.co Escuela Regional de Matemáticas Colombia Matemáticas: Enseñanza Universitaria ISSN: 12-6788 reviserm@univalle.edu.co Escuela Regional de Matemáticas Colombia Giraldo, Diana C. Distorsiones de la longitud por aplicaciones conformes y convexas

Más detalles

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

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

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

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

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

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

Aplicaciones Lineales y Multilineales Continuas

Aplicaciones Lineales y Multilineales Continuas Capítulo 4 Aplicaciones Lineales y Multilineales Continuas La conexión entre las estructuras vectorial y topológica de los espacios normados, se pone claramente de manifiesto en el estudio de las aplicaciones

Más detalles

Las Funciones Analíticas. f (z 0 + h) f (z 0 ) lim. h=z z 0. = lim

Las Funciones Analíticas. f (z 0 + h) f (z 0 ) lim. h=z z 0. = lim Las Funciones Analíticas 1 Las Funciones Analíticas Definición 12.1 (Derivada de una función compleja). Sea D C un conjunto abierto. Sea z 0 un punto fijo en D y sea f una función compleja, f : D C C.

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

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

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

Tema 8.3: Teorema de Riemann (fundamental) de la Representación Conforme. Clasi cación de los abiertos simplemente conexos del plano

Tema 8.3: Teorema de Riemann (fundamental) de la Representación Conforme. Clasi cación de los abiertos simplemente conexos del plano Tema 8.3: Teorema de Riemann (fundamental) de la Representación Conforme. Clasi cación de los abiertos simplemente conexos del plano Facultad de Ciencias Experimentales, Curso 2008-09 Enrique de Amo, Universidad

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

Campos conservativos. f(x) = f (x) = ( f x 1

Campos conservativos. f(x) = f (x) = ( f x 1 Capítulo 1 Campos conservativos En este capítulo continuaremos estudiando las integrales de linea, concentrándonos en la siguiente pregunta: bajo qué circunstancias la integral de linea de un campo vectorial

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

Teorema de Green. 6.1. Curvas de Jordan

Teorema de Green. 6.1. Curvas de Jordan Lección 6 Teorema de Green En la lección anterior, previa caracterización de los campos conservativos, hemos visto que un campo irrotacional puede no ser conservativo. Tenemos por tanto una condición fácil

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

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

(3) Regla del cociente: Si g(z 0 ) 0, f/g es derivable en z 0 y. (z 0 ) = f (z 0 )g(z 0 ) f(z 0 )g (z 0 ) . g

(3) Regla del cociente: Si g(z 0 ) 0, f/g es derivable en z 0 y. (z 0 ) = f (z 0 )g(z 0 ) f(z 0 )g (z 0 ) . g Funciones holomorfas 2.1. Funciones variable compleja En este capítulo vamos a tratar con funciones f : Ω C C, donde Ω C es el dominio de definición. La forma habitual de expresar estas funciones es como

Más detalles

2.2 Transformada de Laplace y Transformada. 2.2.1 Definiciones. 2.2.1.1 Transformada de Laplace

2.2 Transformada de Laplace y Transformada. 2.2.1 Definiciones. 2.2.1.1 Transformada de Laplace 2.2 Transformada de Laplace y Transformada 2.2.1 Definiciones 2.2.1.1 Transformada de Laplace Dada una función de los reales en los reales, Existe una función denominada Transformada de Laplace que toma

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

Variedades Diferenciables. Extremos Condicionados

Variedades Diferenciables. Extremos Condicionados Capítulo 16 Variedades Diferenciables. Extremos Condicionados Vamos a completar lo visto en los capítulos anteriores sobre el teorema de las Funciones Implícitas y Funciones Inversas con un tema de iniciación

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

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

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

1. Teorema del Valor Medio

1. Teorema del Valor Medio 1. l Valor Medio Uno de los teoremas más importantes del cálculo diferencial de funciones reales de una variable real es el l Valor Medio, del que se obtienen consecuencias como el Taylor y el estudio

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

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

1. El teorema de la función implícita para dos y tres variables.

1. El teorema de la función implícita para dos y tres variables. GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL. CURSO. Lección. Aplicaciones de la derivación parcial.. El teorema de la función implícita para dos tres variables. Una ecuación con dos incógnitas. Sea f :( x, ) U f(

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

Apuntes de Matemática Discreta 1. Conjuntos y Subconjuntos

Apuntes de Matemática Discreta 1. Conjuntos y Subconjuntos Apuntes de Matemática Discreta 1. Conjuntos y Subconjuntos Francisco José González Gutiérrez Cádiz, Octubre de 2004 Universidad de Cádiz Departamento de Matemáticas ii Lección 1 Conjuntos y Subconjuntos

Más detalles

Anexo 1: Demostraciones

Anexo 1: Demostraciones 75 Matemáticas I : Álgebra Lineal Anexo 1: Demostraciones Espacios vectoriales Demostración de: Propiedades 89 de la página 41 Propiedades 89- Algunas propiedades que se deducen de las anteriores son:

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

AXIOMAS DE CUERPO (CAMPO) DE LOS NÚMEROS REALES

AXIOMAS DE CUERPO (CAMPO) DE LOS NÚMEROS REALES AXIOMASDECUERPO(CAMPO) DELOSNÚMEROSREALES Ejemplo: 6 INECUACIONES 15 VA11) x y x y. VA12) x y x y. Las demostraciones de muchas de estas propiedades son evidentes de la definición. Otras se demostrarán

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

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

Una función f es derivable en un punto a de su dominio si existe el límite. f(x) f(a) Si f y g son derivables en a, entonces fg es derivable en a y

Una función f es derivable en un punto a de su dominio si existe el límite. f(x) f(a) Si f y g son derivables en a, entonces fg es derivable en a y 4. Derivabilidad 1 Una función f es derivable en un punto a de su dominio si existe el límite f (a) = lím x a f(x) f(a) x a f(a + h) f(a) = lím, h 0 h y es un número real. El número f (a) se denomina derivada

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

SEMANAS 07 Y 08 CLASES 05 Y 06 VIERNES 25/05/12 Y 01/06/12

SEMANAS 07 Y 08 CLASES 05 Y 06 VIERNES 25/05/12 Y 01/06/12 CÁLCULO IV (7) SEMANAS 7 Y 8 CLASES 5 Y 6 VIERNES 5/5/1 Y 1/6/1 1 Observación Las propiedades de una función real de una variable real se reflejan en su gráfica Pero para w = f(), con w complejos, no es

Más detalles

Aplicaciones Lineales

Aplicaciones Lineales Aplicaciones Lineales Primeras definiciones Una aplicación lineal de un K-ev de salida E a un K-ev de llegada F es una aplicación f : E F tal que f(u + v) = f(u) + f(v) para todos u v E f(λ u) = λ f(u)

Más detalles

La nueva criba de Eratóstenes Efraín Soto Apolinar 1 F.I.M.E. U.A.N.L. San Nicolás, N.L. México. efrain@yalma.fime.uanl.mx

La nueva criba de Eratóstenes Efraín Soto Apolinar 1 F.I.M.E. U.A.N.L. San Nicolás, N.L. México. efrain@yalma.fime.uanl.mx La nueva criba de Eratóstenes Efraín Soto Apolinar 1 F.I.M.E. U.A.N.L. San Nicolás, N.L. México. efrain@yalma.fime.uanl.mx Resumen Se dan algunas definiciones básicas relacionadas con la divisibilidad

Más detalles

Teoría global de Cauchy

Teoría global de Cauchy CAPÍTULO 7 Teoría global de Cauchy 7.1 INTRODUCCIÓN Los éxitos logrados con la teoría local de Cauchy invitan a refinar las herramientas básicas teorema de Cauchy, fórmula de Cauchy para ampliar su alcance.

Más detalles

3. Operaciones con funciones.

3. Operaciones con funciones. GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL. CURSO 00. Lección. Funciones derivada. 3. Operaciones con funciones. En esta sección veremos cómo podemos combinar funciones para construir otras nuevas. Especialmente

Más detalles

Transformaciones canónicas

Transformaciones canónicas apítulo 29 Transformaciones canónicas 29.1 Introducción onsideremos una transformación arbitraria de las coordenadas en el espacio de las fases de dimensión 2(3N k) (con el tiempo como un parámetro) Q

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

(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

Tema III. Capítulo 2. Sistemas generadores. Sistemas libres. Bases.

Tema III. Capítulo 2. Sistemas generadores. Sistemas libres. Bases. Tema III Capítulo 2 Sistemas generadores Sistemas libres Bases Álgebra Lineal I Departamento de Métodos Matemáticos y de Representación UDC 2 Sistemas generadores Sistemas libres Bases 1 Combinación lineal

Más detalles

Cómo?: Resolviendo el sistema lineal homógeneo que satisfacen las componentes de cualquier vector de S. x4 = x 1 x 3 = x 2 x 1

Cómo?: Resolviendo el sistema lineal homógeneo que satisfacen las componentes de cualquier vector de S. x4 = x 1 x 3 = x 2 x 1 . ESPACIOS VECTORIALES Consideremos el siguiente subconjunto de R 4 : S = {(x, x 2, x 3, x 4 )/x x 4 = 0 x 2 x 4 = x 3 a. Comprobar que S es subespacio vectorial de R 4. Para demostrar que S es un subespacio

Más detalles

a < b y se lee "a es menor que b" (desigualdad estricta) a > b y se lee "a es mayor que b" (desigualdad estricta)

a < b y se lee a es menor que b (desigualdad estricta) a > b y se lee a es mayor que b (desigualdad estricta) Desigualdades Dadas dos rectas que se cortan, llamadas ejes (rectangulares si son perpendiculares, y oblicuos en caso contrario), un punto puede situarse conociendo las distancias del mismo a los ejes,

Más detalles

1. Funciones de varias variables: representaciones gráficas, límites y continuidad.

1. Funciones de varias variables: representaciones gráficas, límites y continuidad. GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL. CURSO 0.. Funciones de varias variables: representaciones gráficas, límites y continuidad. En el análisis de los problemas de la ciencia y de la técnica, las cantidades

Más detalles

Espacios generados, dependencia lineal y bases

Espacios generados, dependencia lineal y bases Espacios generados dependencia lineal y bases Departamento de Matemáticas CCIR/ITESM 14 de enero de 2011 Índice 14.1. Introducción............................................... 1 14.2. Espacio Generado............................................

Más detalles

Aplicaciones Lineales

Aplicaciones Lineales Aplicaciones Lineales Concepto de aplicación lineal T : V W Definición: Si V y W son espacios vectoriales con los mismos escalares (por ejemplo, ambos espacios vectoriales reales o ambos espacios vectoriales

Más detalles

1. Derivadas parciales

1. Derivadas parciales Análisis Matemático II. Curso 2009/2010. Diplomatura en Estadística/Ing. Téc. en Inf. de Gestión. Universidad de Jaén TEMA 3. ABLES DIFERENCIACIÓN DE FUNCIONES DE VARIAS VARI- 1. Derivadas parciales Para

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

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

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

4 APLICACIONES LINEALES. DIAGONALIZACIÓN

4 APLICACIONES LINEALES. DIAGONALIZACIÓN 4 APLICACIONES LINEALES DIAGONALIZACIÓN DE MATRICES En ocasiones, y con objeto de simplificar ciertos cálculos, es conveniente poder transformar una matriz en otra matriz lo más sencilla posible Esto nos

Más detalles

C 4 C 3 C 1. V n dσ = C i. i=1

C 4 C 3 C 1. V n dσ = C i. i=1 apítulo 2 Divergencia y flujo Sea V = V 1 i + V 2 j + V 3 k = (V 1, V 2, V 3 ) un campo vectorial en el espacio, por ejemplo el campo de velocidades de un fluido en un cierto instante de tiempo, en un

Más detalles

Tema 07. LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES

Tema 07. LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Tema 07 LÍMITES Y CONTINUIDAD DE FUNCIONES Límite de una función en un punto Vamos a estudiar el comportamiento de las funciones f ( ) g ( ) ENT[ ] h ( ) i ( ) en el punto Para ello, damos a valores próimos

Más detalles

, o más abreviadamente: f ( x)

, o más abreviadamente: f ( x) TEMA 5: 1. CONCEPTO DE FUNCIÓN Observa los siguientes ejemplos: El precio de una llamada telefónica depende de su duración. El consumo de gasolina de un coche depende de la velocidad del mismo. La factura

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

FUNCIONES DE VARIABLE COMPLEJA UNA INTRODUCCIÓN Joaquim Ortega Cerdà Roberto Scotto Julio 2012 Prólogo Este texto está basado en las notas que el primer autor redactó para el dictado de un curso cuatrimestral

Más detalles

1. Dominio, simetría, puntos de corte y periodicidad

1. Dominio, simetría, puntos de corte y periodicidad Estudio y representación de funciones 1. Dominio, simetría, puntos de corte y periodicidad 1.1. Dominio Al conjunto de valores de x para los cuales está definida la función se le denomina dominio. Se suele

Más detalles

ANÁLISIS DE DATOS NO NUMERICOS

ANÁLISIS DE DATOS NO NUMERICOS ANÁLISIS DE DATOS NO NUMERICOS ESCALAS DE MEDIDA CATEGORICAS Jorge Galbiati Riesco Los datos categóricos son datos que provienen de resultados de experimentos en que sus resultados se miden en escalas

Más detalles

Espacios Vectoriales

Espacios Vectoriales Espacios Vectoriales Departamento de Matemáticas, CCIR/ITESM 4 de enero de 2 Índice 3.. Objetivos................................................ 3.2. Motivación...............................................

Más detalles

1.4.- D E S I G U A L D A D E S

1.4.- D E S I G U A L D A D E S 1.4.- D E S I G U A L D A D E S OBJETIVO: Que el alumno conozca y maneje las reglas empleadas en la resolución de desigualdades y las use para determinar el conjunto solución de una desigualdad dada y

Más detalles

1 Espacios y subespacios vectoriales.

1 Espacios y subespacios vectoriales. UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CARTAGENA Departamento de Matemática Aplicada y Estadística Espacios vectoriales y sistemas de ecuaciones 1 Espacios y subespacios vectoriales Definición 1 Sea V un conjunto

Más detalles

Subespacios vectoriales en R n

Subespacios vectoriales en R n Subespacios vectoriales en R n Víctor Domínguez Octubre 2011 1. Introducción Con estas notas resumimos los conceptos fundamentales del tema 3 que, en pocas palabras, se puede resumir en técnicas de manejo

Más detalles

Funciones, x, y, gráficos

Funciones, x, y, gráficos Funciones, x, y, gráficos Vamos a ver los siguientes temas: funciones, definición, dominio, codominio, imágenes, gráficos, y algo más. Recordemos el concepto de función: Una función es una relación entre

Más detalles

Tema 6: Morfología. Primera parte

Tema 6: Morfología. Primera parte Tema 6: Morfología Primera parte Morfología La morfología matemática se basa en operaciones de teoría de conjuntos. En el caso de imágenes binarias, los conjuntos tratados son subconjuntos de Z 2 y en

Más detalles

Matrices equivalentes. El método de Gauss

Matrices equivalentes. El método de Gauss Matrices equivalentes. El método de Gauss Dada una matriz A cualquiera decimos que B es equivalente a A si podemos transformar A en B mediante una combinación de las siguientes operaciones: Multiplicar

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

2. Vector tangente y gráficas en coordenadas polares.

2. Vector tangente y gráficas en coordenadas polares. GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL CURSO 0 Vector tangente y gráficas en coordenadas polares De la misma forma que la ecuación cartesiana y = yx ( ) define una curva en el plano, aquella formada por los

Más detalles

Contracción Hiperbólica

Contracción Hiperbólica Contracción Hiperbólica 1 Métricas Inducidas Sean U, V C abiertos, π : U V un cubriente clase C. Sea g ρ la métrica hiperbólica sobre D y ρ(z) = 2/(1 z 2 ) su densidad hiperbólica. Pullback de la métrica

Más detalles

Anexo 2: Demostraciones

Anexo 2: Demostraciones 0 Matemáticas I : Cálculo diferencial en IR Aneo : Demostraciones Funciones reales de variable real Demostración de: Propiedades del valor absoluto 79 de la página 85 Propiedades del valor absoluto 79.-

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

Integrales y ejemplos de aplicación

Integrales y ejemplos de aplicación Integrales y ejemplos de aplicación I. PROPÓSITO DE ESTOS APUNTES Estas notas tienen como finalidad darle al lector una breve introducción a la noción de integral. De ninguna manera se pretende seguir

Más detalles

CONTINUIDAD DE FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES

CONTINUIDAD DE FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES CAPÍTULO II. CONTINUIDAD DE FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES SECCIONES 1. Dominios y curvas de nivel. 2. Cálculo de ites. 3. Continuidad. 55 1. DOMINIOS Y CURVAS DE NIVEL. Muchos problemas geométricos y físicos

Más detalles

CÁLCULO PARA LA INGENIERÍA 1

CÁLCULO PARA LA INGENIERÍA 1 CÁLCULO PARA LA INGENIERÍA 1 PROBLEMAS RESUELTOS Tema 3 Derivación de funciones de varias variables 3.1 Derivadas y diferenciales de funciones de varias variables! 1. Derivadas parciales de primer orden.!

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

I. RELACIONES Y FUNCIONES 1.1. PRODUCTO CARTESIANO { }

I. RELACIONES Y FUNCIONES 1.1. PRODUCTO CARTESIANO { } I. RELACIONES Y FUNCIONES PAREJAS ORDENADAS Una pareja ordenada se compone de dos elementos x y y, escribiéndose ( x, y ) donde x es el primer elemento y y el segundo elemento. Teniéndose que dos parejas

Más detalles

Integrales paramétricas e integrales dobles y triples.

Integrales paramétricas e integrales dobles y triples. Integrales paramétricas e integrales dobles y triples. Eleonora Catsigeras * 19 de julio de 2006 PRÓLOGO: Notas para el curso de Cálculo II de la Facultad de Ingeniería. Este texto es complementario al

Más detalles

3.1 DEFINICIÓN. Figura Nº 1. Vector

3.1 DEFINICIÓN. Figura Nº 1. Vector 3.1 DEFINICIÓN Un vector (A) una magnitud física caracterizable mediante un módulo y una dirección (u orientación) en el espacio. Todo vector debe tener un origen marcado (M) con un punto y un final marcado

Más detalles

1. Resolver el sistema de dos ecuaciones con dos incógnitas AX = B, donde 1 0,999 1,999 A = 1,999 . 0,999 1 1 0,999 A = . 0,999 1. AX = αo 1 + βo 2.

1. Resolver el sistema de dos ecuaciones con dos incógnitas AX = B, donde 1 0,999 1,999 A = 1,999 . 0,999 1 1 0,999 A = . 0,999 1. AX = αo 1 + βo 2. Instituto de Matemática y Estadística Prof Ing Rafael Laguardia Facultad de Ingeniería Universidad de la República C1 y GAL1 anuales 2009 Trabajo: número de condición y SVD El objetivo de este trabajo

Más detalles

Universidad Nacional de Quilmes Ing. en Automatización y Control Industrial Cátedra: Visión Artificial Agosto de 2005

Universidad Nacional de Quilmes Ing. en Automatización y Control Industrial Cátedra: Visión Artificial Agosto de 2005 Extracción de Frontera (Boundary Extraction) La frontera de un conjunto A, escrita como β(a), se puede obtener erosionando A por B y luego calcular la diferencia entre A y su erosión. Esto es β ( A) =

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

Nota 2. Luis Sierra. Marzo del 2010

Nota 2. Luis Sierra. Marzo del 2010 Nota 2 Luis Sierra Marzo del 2010 Cada mecanismo de definición de conjuntos que hemos comentado sugiere mecanismos para definir funciones y probar propiedades. Recordemos brevemente qué son las funciones

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

Universidad de la Frontera. Geometría Anaĺıtica: Departamento de Matemática y Estadística. Cĺınica de Matemática. J. Labrin - G.

Universidad de la Frontera. Geometría Anaĺıtica: Departamento de Matemática y Estadística. Cĺınica de Matemática. J. Labrin - G. Universidad de la Frontera Departamento de Matemática y Estadística Cĺınica de Matemática 1 Geometría Anaĺıtica: J. Labrin - G.Riquelme 1. Los puntos extremos de un segmento son P 1 (2,4) y P 2 (8, 4).

Más detalles

Estudio de ceros de ecuaciones funcionales

Estudio de ceros de ecuaciones funcionales Capítulo 1 Estudio de ceros de ecuaciones funcionales Problema 1.1 Calcular el número de ceros de la ecuación arctang(x) = 4 x, dando un intervalo 5 donde se localicen. Solución: Denimos f(x) = arctan(x)

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

Tema 3.1: Interpretación geométrica de la derivada. Aplicaciones conformes

Tema 3.1: Interpretación geométrica de la derivada. Aplicaciones conformes Tema 3.1: Interpretación geométrica de la derivada. Aplicaciones conformes Facultad de Ciencias Experimentales, Curso 2008-09 E. de Amo En esta lección pretendemos conectar la derivabilidad de las funciones

Más detalles

Departamento de Matemáticas

Departamento de Matemáticas MA5 Clase 9: Campos Direccionales, Curvas Integrales. Eistencia y Unicidad Elaborado por los profesores Edgar Cabello y Marcos González La ecuación y = f(, y) determina el coeficiente angular de la tangente

Más detalles

Ejemplo 1.2 En el capitulo anterior se demostró que el conjunto. V = IR 2 = {(x, y) : x, y IR}

Ejemplo 1.2 En el capitulo anterior se demostró que el conjunto. V = IR 2 = {(x, y) : x, y IR} Subespacios Capítulo 1 Definición 1.1 Subespacio Sea H un subconjunto no vacio de un espacio vectorial V K. Si H es un espacio vectorial sobre K bajo las operaciones de suma y multiplicación por escalar

Más detalles

Escenas de episodios anteriores

Escenas de episodios anteriores Clase 16/10/2013 Tomado y editado de los apuntes de Pedro Sánchez Terraf Escenas de episodios anteriores objetivo: estudiar formalmente el concepto de demostración matemática. caso de estudio: lenguaje

Más detalles

Métodos Matemáticos I

Métodos Matemáticos I Métodos Matemáticos I Curso 203-4 Hoja de Problemas #2. Dados los siguientes conjuntos: () + 2i (2) 3 + i < 6 (3) + 2i < (4) 0 arg π/3, 0 (5) Re( 2 ) 0 (6) Re( 2 ) < 0 Represéntalos gráficamente. (b) Cuáles

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