4.5 Funciones de Lipschitz

Documentos relacionados
Cambio de Variables en la Integral Múltiple

Tema 2: Teorema de estructura de los grupos abelianos finitamente generados.

En primer lugar, vamos a precisar un concepto al que ya nos hemos referido anteriormente, el de σ-álgebra.

Notas del Primer Capítulo del Libro Análisis Funcional de W. Rudin

6. Ortogonalidad. Universidad de Chile Conjuntos ortogonales y ortonormales. Ingeniería Matemática SEMANA 12: ORTOGONALIDAD

Principio de acotación uniforme

Transformación adjunta a una transformación lineal

TEOREMA DE HAHN-BANACH.

Espacios vectoriales

Espacios vectoriales con producto interno

1. Espacio vectorial. Subespacios vectoriales

x i x io V no V n+1 ; y no x = x io x V n+1. Por tanto x i x V n+1 + V n+1 V n,

Teoremas de Tonelli y Fubini

El espacio euclideano

2. Problemas. Espacios Vectoriales. Álgebra Lineal- Propedéutico Mayo de 2012

58 7. ESPACIOS COCIENTE

Índice general. 4. Subgrupos de Lie Subgrupos de Lie Subvariedades Teorema de Cartan... 7

Integral de Lebesgue

Geometría afín y proyectiva, 2016 SEMANA 2

Ba s e, d i M e n s i ó n y Mat r i z

Cambio de base. Objetivos. Estudiar la relación entre las coordenadas de un vector en dos bases.

Comisión de Pedagogía - Diego Chamorro Análisis Funcional (Nivel 2).

2.3. Aplicaciones del teorema de Baire a espacios de Banach

IN Guía de Problemas Resueltos de Geometría de Programación Lineal v1.0

Podemos pues formular los dos problemas anteriores en términos de matrices.

Ejercicios de teoría de la medida

F-ESPACIOS. 1.- Introducción

Espacios vectoriales reales

La Medida de Lebesgue. Problema de la Medida

Matrices. Álgebra de matrices.

Teoremas de la función inversa, función implícita y del rango constante

Espacios Topológicos 1. Punto de Acumulación. Al conjunto de puntos de acumulación de A se le denomina el conjunto derivado de A (A a Notación).

Variedades diferenciables

Capítulo V. Valores y vectores propios. Diagonalización de operadores lineales.

Conjuntos Medibles. Preliminares

Variedades diferenciables

PROBLEMAS RESUELTOS del espacio vectorial curso

Apuntes sobre la integral de Lebesgue

DIAGONALIZACIÓN DE MATRICES

CÁLCULO INTEGRAL. HOJA 1. v(q) = Π n i=1(b i a i ). Definimos también el volumen de un rectángulo cerrado como el volumen de su interior.

Clase No. 13: Factorización QR MAT 251. Joaquín Peña (CIMAT) Métodos Numéricos (MAT 251) / 16

Integración de Funciones Reales

Departamento de Ingeniería Matemática - Universidad de Chile

Parte 5: Integración en espacios producto.

0 a b X = b c 0. f X (A) = AX XA.

Algebra Lineal. Gustavo Rodríguez Gómez. Verano 2011 INAOE. Gustavo Rodríguez Gómez (INAOE) Algebra Lineal Verano / 21

Espacios de Fréchet Urysohn *

Ejemplo 1 Sea V un espacio con producto interno sobre un cuerpo K. A las transformaciones lineales T : V K las llamamos funcionales lineales.

Una matriz es un arreglo rectangular de números. Los números en el arreglo se llaman elementos de la matriz. ) ( + ( ) ( )

ESPACIOS VECTORIALES Y APLICACIONES LINEALES

TERCER EXAMEN PARCIAL ALGEBRA LINEAL I 23 DE MAYO DE 2014 (CON SOLUCIONES)

2 Espacios vectoriales

Álgebra Lineal Capítulo 11. Tópicos Especiales y Aplicaciones Producto tensorial de espacios vectoriales y matrices

Valores y Vectores Propios

Aplicaciones lineales

Determinantes. Problemas teóricos. i=1. 2. De la fórmula general (1) deduzca la fórmula para el determinante de orden 3.

Volumen y conjuntos de medida cero

Cubierta de Vitali y el Teorema de Diferenciación de Lebesgue

Espacios L p con 0 <p<1

Medidas. Problemas para examen. Estos problemas están redactados por Egor Maximenko y Breitner Arley Ocampo Gómez.

Dualidad. 1. Dual de una transformación lineal

Parte III. Medida e Integración en R n

Problemas de VC para EDVC elaborados por C. Mora, Tema 4

Extensión de medidas

Geometría afín y proyectiva, 2016 SEMANA 4

ÁLGEBRA LINEAL I NOTAS DE CLASE UNIDAD 2

Teorema de Cayley-Hamilton

ap l i c a c i o n e s d e l a s

Algebra Lineal XIX: Espacio Nulo y Rango de una Matriz y Matriz Inversa.

ALGEBRA 1- GRUPO CIENCIAS- TURNO TARDE- Espacios vectoriales

1. El espacio del shift y su topología.

Tema 1. Espacios Vectoriales. Sistemas de ecuaciones.

f(x, y, z, t) = (x + y t, x + 2y z 3t, 3x + 5y 2z 7t).

1. Unicidad de Medidas

2. El Teorema del Valor Medio

Axiomas de recubrimiento

Propiedades de la integral

Teoremas de Convergencia

Espacios compactos. 7.1 Espacios compactos

1. Medida Exterior. Medida de Lebesgue en R n

El Teorema de Recurrencia de Poincaré

Espacios compactos. Se pretenden alcanzar las siguientes competencias específicas:

Sistemas de Ecuaciones Lineales y Matrices

Transcripción:

1 4.5 Funciones de Lipschitz El siguiente resultado corresponde al teorema 4.5.1 del libro. Teorema 1 Sea D IR N. Si f : D IR N es una función de Lipschitz, entonces: i) Existe K > 0 tal que µ (f(a)) Kµ (A), A IR N. ii) f preserva conjuntos de medida cero. iii) f preserva conjuntos medibles. Demostración Sea A D. Consideremos una colección de cubos en IR N, {Q k : k IN}, tal que A k=1 Q k. Luego, A k=1 (Q k A). Lo cual implica que f(a) k=1 f(q k A). Por lo tanto, µ (f(a)) µ (f(q k A)). (4.4) k=1 Sea C una constante de Lipschitz para f. Resulta entonces diam f(q k A) Cdiam Q k. Por el lema anterior, esto implica que µ(f(q k A)) 2 N C N (diam Q k ) N = 2 N C N N n 2 µ(qk ). De aquí, por (4.4), se obtiene µ (f(a)) 2 N C N N N 2 µ(q k ). k=1 En virtud de ii) en el lema 4.5.1, esto implica lo afirmado. ii) Sea E D tal que µ(e) = 0. A partir de lo establecido en ii), esto implica que µ (f(e)) = 0. iii) Finalmente, sea E D un conjunto medible. De acuerdo al corolario 4.1 y a la observación que le sigue, existe un conjunto σ-compacto K E tal que µ(e \ K) = 0. Por la continuidad de f, notemos que f(k) también es σ-compacto. En particular, f(k) es medible. Ya que, por lo establecido en ii), f(e \K) tiene medida cero, concluimos que f(e) = f(k) f(e \K) es medible. Corolario 1 Sea V IR N un subespacio vectorial. Si dim V N 1, entonces x + V, x IR N, tiene medida cero.

2 Demostración Consideraremos primero el caso en que x = 0. Si dim V = 0, la conclusión es clara. Supongamos ahora que 0 < dim V y elijamos como {v 1,..., v s } una base de V. Por hipótesis, se cumple s N 1. A continuación añadamos a esta base otros vectores, w 1,..., w r, para obtener una base de IR N. Notemos que r > 0 y N = s + r. Sea {e 1,..., e N } la base canónica de IR N. Definamos en seguida T : IR N IR N por N T ( a j e j ) := j=1 s a j v j + j=1 r a s+j w j. (4.5) Observemos que T es lineal. Por lo tanto, T es de Lipschitz en IR N. Sea W = IR N 1 0. Ya que s N 1, de (4.5) resulta que V T (W ). Puesto que µ(w ) = 0, el teorema anterior implica ahora que µ(v ) µ(t (W )) = 0. El caso general se obtiene a partir del caso anterior teniendo presente que la medida de Lebesgue es invariante bajo traslaciones. j=1 Funciones localmente de Lipschitz Sea D IR N. Una función f : D IR M es localmente de Lipschitz, si para cada x D, existe r > 0 tal que f es de Lipschitz en D V r (x). Ya que cualquier función de Lipschitz es continua, se sigue que si f es localmente de Lipschitz, entonces f es continua. Para continuar necesitamos del siguiente resultado. Lema 1 Si D IR N, entonces de cualquier cubierta abierta suya se puede extraer una subcubierta numerable. Demostración Fijemos D IR N y consideremos una cubierta {V α : α J} de D formada por conjuntos abiertos. Sea x D y elijamos α J tal que x V α. Por la densidad de IQ N en IR n, notemos que existe una bola abierta V r (q), donde q IQ N, r IQ +, tal que x V r (q) V α. Denotemos por C la colección formada por todas las bolas abiertas {V r (q) tales que q IQ N, r IQ + y V r (q) V α, para algún α I} Claramente C es numerable y de lo anterior podemos notar que C es una cubierta de D. Para cada V C elijamos α(v ) J tal que V V α(v ). Entonces olección de abiertos {V α(v ) : V C} es una subcubierta numerable de D. Corolario 2 Sea E IR N un conjunto medible. Si f : E IR M es localmente de Lipschitz, entonces f preserva conjuntos de medida cero y conjuntos medibles.

4.6. MEDIDA Y TRANSFORMACIONES LINEALES 3 Demostración De acuerdo a la hipótesis, para cada x E existe r(x) > 0 tal que f es de Lipschitz en V r(x) (x) D. Así, la colección {V r(x) (x) : x E} es una cubierta abierta de E. Por el lema anterior, existe entonces una subcubierta numerable, digamos {V n : n IN}. Sea A E un conjunto de medida cero. Ya que f es de Lipschitz en cada conjunto E V n, se sigue del teorema 1 que µ(f(a V n )) = 0. Luego, µ(f(a)) = µ( n=1 f(a V n)) = 0. Argumentando de forma similar a la anterior, concluimos que si A E es medible, entonces también lo es f(a) 4.6 Medida y transformaciones lineales Teorema 1 Si T : IR N IR N es una transformación lineal, entonces, µ (T (A)) = det T µ (A), A IR N. (4.6) Demostración Supongamos primero que det T = 0. Entonces, T no es sobre. Luego, dim T (IR N ) N 1. Por el corolario 4.5.1, esto implica que la medida de T (IR N ) es cero. Se sigue entonces que µ (T (A)) = 0, A IR N. Por consiguiente, se satisface (1). Denotemos por G la colección de operadores lineales T : IR N IR N tales que det T 0 y cumplen con (1). Probaremos primero que si R, S G, entonces RS G. (4.7) Sean pues R, S G. Claramente RS es lineal y det RS = det R det S 0. Consideremos A IR N. Entonces µ (RS(A)) = det R µ (S(A)) = det R det S µ (A) = det RS µ (A). Lo cual señala que RS G. A continuación probaremos que los siguientes tipos de transformaciones lineales pertenecen a G. a) Sea 1 j < k N y T k,j la transformación lineal que intercambia las coordenadas j y k, esto es, T k,j (x 1,..., x j,..., x k,..., x N ) := (x 1,..., x k,..., x j,..., x N ). Tomemos S := T k,j. Empezaremos calculando det S. Para ello notemos que la matriz de S (respecto de la base canónica) se obtiene permutando las columnas j y k de la matriz identidad I. Luego, det S = 1. Debemos probar entonces que µ (S(A)) = µ (A), A IR N. (4.8)

4 Esto nos lleva a considerar el lema 4.4.2. Sea R = I 1... I j... I k... I N, donde I j es un intervalo acotado, j = 1,..., N. Entonces S(R) = I 1... I k... I j... I N es otro rectángulo acotado y µ(s(r)) = µ(r). Como S 1 = S, podemos aplicar el lema 4.4.2 para obtener (3). b) Sea 1 j N, c 0 y M j,c la transformación lineal que multiplica la coordenada j por c, esto es, M j,c (x 1,..., x j,..., x N ) := (x 1,..., cx j,..., x N ). Tomemos S := M j,c. Calcularemos primero det S. Para ello notemos que la matriz de S se obtiene multiplicando por c la j-ésima columna de I Luego, det S = c. Debemos probar entonces que µ (S(A)) = c µ (A), A IR N. (4.9) Sea R = I 1... I j... I k... I N, donde I j es un intervalo acotado, j = 1,..., N. Entonces S(R) = I 1... ci k... I N es otro rectángulo acotado y µ(s(r)) = c µ(r). En este caso se tiene que S 1 = M j,c 1, por lo que también se cumple µ(s 1 (R)) = c 1 µ(r). Esto permite aplicar el lema 4.4.2 para obtener (4). c) Sea j, k {1,..., N}, j k y S j,k la transformación lineal definida por S j,k (x 1,..., x j,..., x k,..., x N ) := (x 1,..., x j + x k,..., x k,..., x N ). (Para fijar ideas hemos supuesto que j < k.) Tomemos S := S j,k. Para calcular det S notemos que su matriz se obtiene de la matriz identidad variando únicamente la fila j. En ésta aparecen ahora la suma de las filas j y k de la matriz identidad. Luego, det S = 1. Debemos probar entonces que µ (S(A)) = µ (A), A IR N. (4.10) En este caso S no preserva rectángulos, lo cual se apreciará a continuación. Sin embargo, trabajando con cubos es todavía posible usar el lema 4.4.2. Ya que S es un homeomorfismo, notemos que si C es un cubo, entonces S(C) es compacto y, en consecuencia, medible.

4.6. MEDIDA Y TRANSFORMACIONES LINEALES 5 Estableceremos en seguida que µ(s(c)) = µ(c), C Q. (4.11) Sea C Q. Como µ es invariante bajo traslaciones, podemos suponer que C es de la forma C = [0, r] N = {(x 1,..., x j,..., x k,..., x N ) : 0 x l r, l = 1,..., N}, donde r > 0. Luego, S(C) = {(x 1,..., x j + x k,..., x k,..., x N ) : 0 x l r, l = 1,..., N} donde = {(x 1,..., y j,..., x k,..., x N ) : 0 x l r, l j, x k y j x k + r} = A B, (4.12) A := {{(x 1,..., y j,..., x k,..., x N ) : 0 x l r, l j, x k < y j r} B := {(x 1,..., y j,..., x k,..., x N ) : 0 x l r, l j, r y j x k + r}. Como B es compacto y A = S(C) \ B, notemos que tanto A como B son medibles. Denotemos por e j el j-ésimo vector canónico. Luego B re j = {(x 1,..., y j,..., x k,..., x N ) : 0 x l r, l j, 0 y j x k }, y, por lo tanto (B re j ) A = C. (4.13) Notemos que A B = y µ(a (B re j )) = 0. Luego, teniendo presente que µ es invariante bajo traslaciones, de (7) y (8) se obtiene (6). Notemos a continuación que S 1 = M k, 1 SM k, 1. Ya que M k, 1 preserva cubos, de (4) y (5) se sigue que µ(s 1 (C)) = µ(c), C Q. (4.14) A partir de (6) y (9), podemos aplicar ahora el lema 4.4.2 y obtener (5). Finalmente, consideremos T : IR N IR N, det T 0. Entonces, por un resultado de Algebra Lineal, T = S 1... S m donde los S j, j = 1,..., m son transformaciones lineales del tipo a), b) o c). En virtud de (2), esto prueba que T G.

6 Ejemplo 1 µ(v r (0)) = r n µ(v 1 (0)), r > 0. Demostración Sea T : IR N IR N definida por T x = rx. Consideremos x IR N. Entonces, x < 1 si, y sólo si, rx < r. Esto indica que T (V 1 (0)) = V r (0). (4.15) Observemos que T es lineal y det T = r n. Luego, de (10) y el teorema anterior se concluye que µ(v r (0)) = r n µ(v 1 (0)). Fernando Galaz Fontes Mayo 12, 2014.