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Soluciones únicas a un sistema no lineal de EDOs

Dado $A$ es un $n\times n$ matriz, y $f: R\rightarrow R^n$ es continua y acotada.

(a) Si $A$ no tiene valores propios en el eje imaginario, demuestre que $\dot{x} = Ax + f(t)$ tiene una solución única acotada en $R$ .

(b) Demuestre el contraejemplo a (a) cuando $A$ tiene valores propios en el eje imaginario.

Mi intento: (a) Puesto que $A$ no tiene valores propios en el eje imaginario, $A$ es infinitesimalmente hiperbólica. Por un teorema bien conocido, podemos reescribir una forma canónica de Jordan $J$ de $A$ tal que $J = [A_s\ 0, 0\ A_u]^T$ donde los valores propios de la matriz $A_s$ tienen todas partes reales negativas y valores propios de $A_u$ todos tienen partes reales positivas. Entonces la EDO dada es equivalente a: $\dot{x} = PJP^{-1}x + f(t)$ donde $P$ es una matriz cuyas columnas son los vectores propios asociados a cada uno de los valores propios de $A_s, A_u$ en el mismo orden.

Mi pregunta es: ¿cómo demostrar que $PJP^{-1}$ transforma $A$ en 2 matrices en bloque: una con todos los valores propios con parte real positiva y otra con todos los valores propios con parte real negativa?

(b) No he podido conseguirlo, a pesar de pasar varias horas intentando encontrar $A$ para que las soluciones tengan efecto de resonancia. ¿Puede alguien reflexionar sobre este tema?

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Jonah Braun Puntos 101

La afirmación de (a) es errónea. Es necesario tener valores propios con parte real negativa para una solución acotada para todas las posibles soluciones acotadas. $f(t)$ .

En cuanto al formulario Jordan, puede escribir $$ A = \begin{bmatrix}P_s & P_u\end{bmatrix} \begin{bmatrix}A_s & 0 \\ 0 & A_u \end{bmatrix} \begin{bmatrix}P_s & P_u\end{bmatrix}^{-1} $$

donde las columnas de $P_s$ y $P_u$ contiene los vectores propios (generalizados) de los valores propios estables e inestables respectivamente. Este hecho puede comprobarse a partir de la descomposición espectral de una matriz.

Ahora defina $P = \begin{bmatrix}P_s & P_u\end{bmatrix}$ y $y = P^{-1} x$ .

$$\dot{y} = P^{-1} \dot{x} = P^{-1} A x + P^{-1} f(t) = P^{-1} A P y + P^{-1} f(t)$$

$$\begin{bmatrix}\dot{y}_s \\ \dot{y}_u\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}A_s & 0 \\ 0 & A_u \end{bmatrix} \begin{bmatrix}y_s \\ y_u\end{bmatrix} + P^{-1} \begin{bmatrix}f_s(t) \\ f_u(t) \end{bmatrix}$$

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