Métodos de cuadratura y energía para resolver problemas de frontera



Documentos relacionados
Tema 2 Resolución de Ecuaciones No Lineales

Anexo 1: Demostraciones

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

A estas alturas de nuestros conocimientos vamos a establecer dos reglas muy prácticas de cómo sumar dos números reales:

Matemáticas I: Hoja 3 Espacios vectoriales y subespacios vectoriales

(A) Primer parcial. si 1 x 1; x 3 si x>1. (B) Segundo parcial

CÁLCULO PARA LA INGENIERÍA 1

(Ec.1) 2α + β = b (Ec.4) (Ec.3)

Estudio de ceros de ecuaciones funcionales

Solemne I Profesor: Marcelo Leseigneur P. Ayudante: Renzo Lüttges C.

Variedades Diferenciables. Extremos Condicionados

Tema 2. Espacios Vectoriales Introducción

Diferenciabilidad. Definición 1 (Función diferenciable). Cálculo. Segundo parcial. Curso

1. Ecuaciones no lineales

MATEMÁTICAS para estudiantes de primer curso de facultades y escuelas técnicas

3. Operaciones con funciones.

1. SOLUCIONES A LOS EJERCICIOS PROPUESTOS

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

342 SOBRE FORMAS TERNARIAS DE SEGUNDO GRADO.

Ejemplos y problemas resueltos de análisis complejo ( )

4.1 El espacio dual de un espacio vectorial

MATEMÁTICAS BÁSICAS UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA - SEDE MEDELLÍN CLASES # 13 y #14

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

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

Espacios generados, dependencia lineal y bases

2. Aritmética modular Ejercicios resueltos

1. Números Reales 1.1 Clasificación y propiedades

Espacios Vectoriales

Ecuaciones semilineales con espectro discreto

Transformaciones canónicas

Matrices invertibles. La inversa de una matriz

Departamento de Matemáticas

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

Características de funciones que son inversas de otras

Calculadora ClassPad

2.2 Transformada de Laplace y Transformada Definiciones Transformada de Laplace

Funciones polinomiales de grados 3 y 4

Números Reales DESIGUALDADES DESIGUALDADES. Solución de desigualdades. 2x + 4 < 6x +1 6x + 3 8x 7 x 2 > 3x 2 5x + 8. INECUACIONES o DESIGUALDADES

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

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

INTERVALOS, DESIGUALDADES Y VALOR ABSOLUTO

Apuntes de Matemática Discreta 9. Funciones

1 Espacios y subespacios vectoriales.

ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS. HOJA 9. La aplicación de Poincaré

Algebra Matricial y Optimización Segundo Examen Parcial Maestro Eduardo Uresti, Semestre Enero-Mayo 2012

TRANSFORMADA DE LAPLACE

5 Ecuaciones lineales y conceptos elementales de funciones

1-Comportamiento de una función alrededor de un punto:

Funciones de varias variables

Aplicaciones lineales continuas

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

Jesús Getán y Eva Boj. Marzo de 2014

Matrices equivalentes. El método de Gauss

Ejercicios Resueltos del Tema 4

VII. Estructuras Algebraicas

Aplicaciones Lineales y Multilineales Continuas

Aplicaciones Lineales

Tema 3. Espacios vectoriales

Tema 1: Preliminares

TEMA 4. FUNCIONES DE VARIABLE REAL

Matemáticas 1204, 2013 Semestre II Tarea 5 Soluciones

ESTRUCTURAS ALGEBRAICAS

Divisibilidad y números primos

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

Objetivos: Al inalizar la unidad, el alumno:

EJERCICIOS RESUELTOS DE LOS TEOREMAS DEL VALOR MEDIO

Subconjuntos destacados en la

POLINOMIOS Y FRACCIONES ALGEBRAICAS

35 Facultad de Ciencias Universidad de Los Andes Mérida-Venezuela. Potencial Eléctrico

RELACIONES DE RECURRENCIA

Una desigualdad se obtiene al escribir dos expresiones numéricas o algebraicas relacionadas con alguno de los símbolos

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

EJERCICIOS DE MATEMÁTICAS I HOJA 4. Ejercicio 1. Se consideran los vectores

f( x) = ( x) x + 5 = 0 = x = 0 = No hay solución y = = 11

Grupos. Subgrupos. Teorema de Lagrange. Operaciones.

Definición Dados dos números naturales m y n, una matriz de orden o dimensión m n es una tabla numérica rectangular con m filas y n columnas.

Polinomios: Definición: Se llama polinomio en "x" de grado "n" a una expresión del tipo

CAPÍTULO III. FUNCIONES

E 1 E 2 E 2 E 3 E 4 E 5 2E 4

SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES

Un problema sobre repetidas apuestas al azar

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

4 APLICACIONES LINEALES. DIAGONALIZACIÓN

1. Dominio, simetría, puntos de corte y periodicidad

AXIOMAS DE CUERPO (CAMPO) DE LOS NÚMEROS REALES

DOMINIO Y RANGO página 89. Cuando se grafica una función existen las siguientes posibilidades:

Fundamentos de Investigación de Operaciones Investigación de Operaciones 1

Profr. Efraín Soto Apolinar. Función Inversa

FORMA CANONICA DE JORDAN Y ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES A COEFICIENTES CONSTANTES

Álgebra Lineal Ma1010

I. RELACIONES Y FUNCIONES 1.1. PRODUCTO CARTESIANO { }

DERIVADA DE UNA FUNCIÓN DEFINIDA EN FORMA PARAMÉTRICA

SOLUCIÓN DE INECUACIONES DE UNA VARIABLE

Números Reales. MathCon c

Aplicaciones Lineales

La transformada de Laplace

Función exponencial y Logaritmos

MINISTERIO DE EDUCACIÓN Concurso Nacional de Matemática Educación Preuniversitaria Curso Temario por Grados

Límite de una función

CAPÍTULO 10 Aplicaciones de la Derivada a Funciones Económicas

Transcripción:

Métodos de cuadratura y energía para resolver problemas de frontera Alfonso Castro 1 El método de cuadratura Comenzamos explicando cómo obtener información acerca de soluciones de ecuaciones de la forma: u (t)+f(λ, u(t)) =, t [, ] (1) u() = u()) = () λ R, usando cuadratura. Por cuadratura entenderemos el análisis de (1) a través de observar que si (1) se multiplica por u (t) entonces esta ecuación, queda recida a una ecuación cuadrática de primer orden. En efecto, multiplicando (1) por u (t) tenemos: donde F (λ, x) = x f(λ, s). Es decir, ( u ) (t) + (F (λ, u(t)) =, (3) (u ) + F (λ, u) = C, (4) donde C es independiente de t. La ecuación (4) es en efecto una forma de conservación de energía. Si la ecuación (1), sujeta a condiciones iniciales, tiene unicidad de soluciones (por ejemplo cuando f es localmente Lipschitziana en la segunda variable), vemos que las soluciones de (1) son simétricas con respecto a sus puntos crticos. Es decir: Lema 1. Supongamos que la ecuación (1) sujeta a condiciones iniciales tiene solución única. Si u(t) es solución y u (τ) = entonces u(t + τ) = u(τ t) para todo t R Proof. Sean v(t) = u(t + τ), y w(t) = u(t τ). Fácilmente vemos que v, w son soluciones de (1) (nótese que sólo intervienen las derivadas de orden par y que 1

f no depende de t). Como v() = w() = u(τ), y v () = u (τ) = w () =, obtenemos que v, w satisfacen la misma condición inicial. Luego por unicidad de soluciones v(t) = u(t + τ) = w(t) = u(t τ), esto prueba el lema. Aún cuando el problema de valor inicial no tenga una única solución, si se conoce una solución en un intervalo (a, b) y u (a) = u (b) = entonces simétrizando alrededor de a y de b se puede generar una solución de (1) en R. A continuación usaremos las anteriores observaciones para entender la estructura de las soluciones del problema (1)-() cuando λ > y f positiva. También las usaremos en el caso en que f es superlineal para cada λ R para probar que el problema (1)-() tiene infinitas soluciones (ver Teorema 1.4). Soluciones positivas En esta sección consideramos el caso en que el término no lineal es positivo. Demostraremos: Lema. Si f(λ, t) para todo λ > y todo t R y f es continua entonces: a) Las soluciones de (1)-() o son positivas en (, ) o son idnticamente nulas. b) Si u, v son soluciones de (1)-() y u( ) > v( ) entonces u(t) > v(t) para todo t (, ). c) Además si u v entonces F (u( )) F (v( )). Demostración. Sean G : [, ] [, ] R definida por: G(s, t) = { t( s), si s t, s( t), si t s (5) Un cálculo elemental demuestra que (1)-() es equivalente a u(t) = G(s, t)f(λ, u(s)), para todo t [, ]. (6) Como el integrando en (6) es no negativo vemos que u(t) para todo t [, ]. Ya que, para cada t [, ], G(., t) es positiva en (, ) obtenemos que si u(τ) = para algún τ [, ] entonces f(λ, u(s)) = para todo s (, ). Luego u(t) = para todo t (, ), lo que demuestra a). Sea τ punto crítico de u. De (4) tenemos: (u (t)) = F (λ, u(τ)) F (λ, u(t)), para todo t [, ]. En particular u () = u (1) = F (λ, u(τ)), donde τ es tal que u(τ) = max{u(t); t [, ]}. Si F (u(τ) =, vemos que u, luego u. Pero si F (u(τ)), tenemos que tanto u como v(t) = u( t) satisfacen: u (t) = (F (λ, u(τ)) F (λ, u(t))), u() = en [, τ 1 ), (7)

v (t) = (F (λ, v(τ)) F (λ, v(t))), v() = en [, τ ), (8) donde τ 1 = sup{t; u(t) < u(τ)}, τ = inf{t; u(t) u(τ)}. Ya que el lado derecho de las ecuaciones (7)-(8) es el mismo y es localmente Lipschitziano en [, u(τ)), por el teorema de unicidad de soluciones para problemas de valor inicial tenemos: u(t) = v(t) = u( t) en [, τ 1 ), τ 1 = τ. Ahora si τ τ 1, se puede demostrar que u(τ 1 ) = u(τ ) = u(t) (Ejercicio). Luego u(t) = u( t) también [τ 1, τ ], es decir, tenemos: Si u satisface (1)-() entonces: ( ) u = max{u(t); t [, ]} y u(t) = u( t). (9) Es decir u es simétrico con respecto a. Sean u, v dos soluciones de (1)-() tales que u( ) > v( ). De (4) tenemos: v(t) F (λ, u( )) F (λ, u) = t t [, τ 1 ] (1) dv F (λ, v( )) F (λ, v) = t t [, τ ] (11) Ya que F es creciente en la segunda variable de las igualdades (1)-(11) obtenemos: u(t) = v(t) para todo t si y sólo si F (λ, u( )) = F (λ, v( )). (1) Adems si F (λ, u( )) > F (λ, v( )) entonces u(t) > v(t) para todo t (, ), esto demuestra las partes b) y c). Ahora podemos demostrar: Teorema 1. Sean g : R R continua y positiva y f(λ, u) = λg(u). Si g(u) lim u u = entonces existe λ > tal que para < λ < λ el problema (1)-() tiene por lo menos dos soluciones, y para λ = λ por lo menos una solución. Si u, v satisfacen (1)-() y u( ) < v( ) entonces u(t) < v(t) para todo t (, ). Si además g es convexa, para λ (, λ ), el problema (1)-() tiene exactamente dos soluciones y para λ = λ una única solución. Proof. Como toda solución de (1)-() es positiva en (, ) y posee un único punto crtico en, necesariamente una tal solución es creciente en (, ). Luego de (4) concluimos: u = C λg(u), en [, ] (13) 3

donde G(u) = u g(s). Como u ( ) =, u = λ ( G(ρ) G(u(t)) ), t [, ] (14) donde ρ = u( ) = max{u(t), t [, ]. Luego: En particular = t λ (15) = λ. (16) Recíprocamente, supongamos que la pareja (ρ, λ) satisface (16). Sea H(t, u) = t λ + u. (17) Como H u para u >, por teorema de la función implícita decimos que H(u, t) = define a u como función de t con u() =, u( ) = ρ, además u es creciente y se obtiene (13). En particular u satisface (1) y u ( ) =. Luego u() =, es decir u es solución al problema (1)-(). Concluimos que (16) es condición necesaria y suficiente para que (1)-() tenga solución. Para completar la demostración de Teorema 1 basta con hallar el gráfico de la función λ = ( Para esto observamos que lim ρ ) = (γ(ρ)). (18) = (19) lim = () ρ Las demostraciones de (19)-() se dejan como ejercicio al lector. Para demostrar (19) usamos que g() > y para demostrar () usamos que: g(u) lim u u =. De la continuidad de γ (demuéstrese!) y de (19)-() se dece que si λ = (max{(σ(ρ) ; ρ (, )} entonces (1)-() tiene por lo menos dos soluciones cuando < λ < λ y por lo menos una solución cuando λ < λ. 4

Demostramos ahora que las soluciones positivas de (1)-() están ordenadas. Más exactamente: Si u( ) < v( ) entonces u(t) < v(t) para todo t (, ). En efecto, de (15) tenemos t = t = v(t) G(u( )) G(s), para todo t (, ). (1) G(v( )) G(s), para todo t (, ). () Como G(u( ) < G(v( ) (g es positiva!), vemos que le integrando (1) es menor, para cada s, que el integrando en (). Luego u(t) < v(t) para todo t (, ). Supongamos, finalmente, que g es convexa. Si (1)-() tiene tres soluciones u, v, w; de la afirmación anterior podemos suponer que u < v < w en (, ). Si z = v u y σ = w u obtenemos z + λh(t)z =, z > en (, ), z() = z() = σ + λk(t)σ =, σ > en (, ), σ() = σ() =, donde h(t) = g(v(t)) g(u(t)) v(t) u(t) y k(t) = g(w(t)) g(u(t)) w(t) u(t) Por la convexidad de g obtenemos que h < k en (, ), esto contradice el teorema de comparación de Sturm-Liouville (entre dos ceros de z debe haber un cero de σ). Esto completa la demostracin del teorema 1. 3 Soluciones Oscilatorias Consideramos ahora la existencia de soluciones, no necesariamente positivas, para el problema superlineal donde α R, y f : R R es continua y satisface u + f(u) = α t [, ], (3) u() = u() =, (4) f(u) lim u u = (5) Ya que las soluciones de (3) son simétricas con respecto de sus puntos críticos (Véase Lema 1 de sección anerior), para hallar una solución de (3)-(4) basta 5

encontrar una solución de (3) que sea positiva en (, a), negativa en (a, (a+ b)) y tal que /((a + b)) sea un entero positivo k. Es decir tenemos: b = a + k para algún entero positivo k. (6) Sean F (u) = u f(s), ρ = u(a), q = u(b). Siguiendo el análisis que conjo a (7) vemos que u = (F (ρ) αρ F (u) + αu) en [, a], (7) u = (F (q) αq F (u) + αu) en [a, a + b]. (8) Luego: t = F (ρ) αρ F (u) + αu), t [, a]. (9) (t a) =, t [a, a + b]. (3) F (q) αq F (u) + αu) Ya que u es sim trica respecto de a, calculando la derivada de u en a, usando (1.3)-(1.31) tenemos: F (q) αq = F (ρ) αρ. (31) Ahora podemos demostrar: Teorema. Si f satisface (5) entonces para cada α R existe un entero positivo K = K(α) tal que para todo k K el problema (3)-(4) tiene una solución con k máximos locales. En particular, para cada α el problema (3)- (4) tiene infinitas soluciones. Proof. Dado α R definimos H(s) = F (s) αs. Por (5) vemos que H (s) < para s < suficicentemente grande y H(s) cuando s. Por consiguiente vemos que existe A tal que: H(s) H(q) si q A y s (q, ). (3) Igualmente vemos que H(s) cuando s y que H > en vecindad de +. En particular vemos que existe A 1 tal que H > en el intervalo [A 1, ), y H(s) H(ρ) si ρ A 1 y s (, ρ), y (33) H(s) H(A). (34) Sea Q la inversa de H restringida a (, A]. Para ρ > A 1 definimos γ(ρ) = H(ρ) H(s) 6 q H(q) H(s) (35)

donde q = Q(H(ρ)). Un cálculo elemental (véase (1)), demuestra que γ(ρ) cuando ρ. Sea K el menor entero mayor que max{γ(ρ); ρ A. Por 1} teorema del valor intermedio para cada k K existe ρ k tal que Ahora definimos γ(ρ k ) = k. (36) a = k H(ρk ) H(s), b = qk H(qk ) H(s) donde q k = Q(H(ρ k )). Volviendo a (1.7) observamos que para t [, a] la frmula: u H(ρk ) H(s) = t (37) define a u como función de t. Derivando luego con respecto a t vemos que u satisface (3) en [, a]. Usando que u es simétrica con respecto de a vemos que u satisface (3) en [, a]. De igual manera vemos que: H(ρk ) H(u) = (t a) define una solucin de (1.15) en [a, a + b], que u(a) =, u (a + b) =, esto concluye demostracin del Teorema. 7