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Igualdad de dos propiedades para J(x):=B(x,x)2l(x)J(x):=B(x,x)2l(x)

Sea H un espacio de Hilbert real, lH que es el espacio dual de H, y B:H×HR una forma bilineal simétrica, acotada y coercitiva. Definimos J:HR como J(x):=B(x,x)2l(x) . Mostrar:

Para uH : i)J(u)J(x)xHii)B(u,x)=l(x)xH

Así que u es el mínimo de J . No sé cómo empezar de cualquier manera. Supongo que ii) i) utiliza la derivada. ¿Puede alguien ayudarme?

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Calculemos la primera variación de J en un punto uH aplicado a un vector vH :

[δJ(u)](v):=ddt(J(u+tv))|t=0=ddt(B(u,u)+t2B(v,v)+2t(Bu,v)2l(u+tv))|t=0==2(B(u,v)l(v)).

Desde l es lineal, por las hipótesis sobre B tenemos que J es estrictamente convexa, de hecho para t[0,1] que tenemos:

B(tx+(1t)y,tx+(1t)y)=t2B(x,x)+(1t)2B(y,y)+2t(1t)B(x,y)t2B(x,x)+(1t)2B(y,y)+2t(1t)B(x,x)B(y,y)==(tB(x,x)+(1t)B(y,y))2tB(x,x)+(1t)B(y,y),

donde la primera desigualdad es la de Cauchy-Schwarz sobre la forma simétrica bilineal definida positiva B(,) (es positiva por la hipótesis de coercitividad), mientras que la segunda desigualdad es la convexidad estricta de ()2 . Junto con la linealidad de l tenemos la convexidad estricta de J .

Entonces por convexidad tenemos que para todo u,vH se mantiene:

J(u+v)J(u)+[δJ(u)](v)=J(u)+2(B(u,v)l(v)).

Ahora bien uH es tal que i) se cumple, entonces por minimalidad la primera variación en u es tal que [δJ(u)](x)=0 para todos xH es decir B(u,x)=l(x) para todos xH por el primer cálculo.

Mientras que si uH es tal que ii) se cumple, entonces utilizando la convexidad de J para todos xH que tenemos:

J(x)=J(u+xu)J(u)+[δJ(u)](xu)=J(u)+2(B(u,xu)l(xu))=J(u),

donde en la última igualdad utilizamos la hipótesis ii).

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