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Por cada fL1(R) ¿tenemos sup para a.e. x ?

Sea K: \mathbb{R} \to \mathbb{R} viene dada por K(x) := \dfrac {\sqrt {|x|}} {1 + x^2} y para n \in \mathbb{N} , K_n(x) := nK(nx) . Para f \in L^1(\mathbb{R}) defina T_n (f)(x) := \int \limits _\mathbb{R} K_n(x - y)\,f(y)\,dy . ¿Tenemos que para cada f \in L^1(\mathbb{R}) , \sup \limits _{n \in \mathbb{N}}|T_nf(x)| < \infty para a.e. x ?

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Prueba a introducir una función integrable no limitada, como f=x^{-1/2} \chi_{|x|\le 1} .

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Luke Puntos 41

Sí. Sólo tenemos que utilizar el hecho de que el máximo de la función (Mf)(x):=\sup_{r>0}\frac{\int_{B(x,r)}|f(y)|\,dy}{|B(x,r)|} es finito para una.e. x (para cualquier f\in L^1). Este es implícita a partir de la clásica de Hardy-Littlewood, la máxima desigualdad.

Lo que usted pide de la siguiente manera a partir de esta afirmación:

Reclamo: Si f\in L^1, entonces para cualquier \Phi:\mathbb{R}\to\mathbb{R} satisfactorio

  • \Phi\in C_0(\mathbb{R}), es decir, es continua y \lim_{|x|\to\infty}\Phi(x)=0
  • \Phi\ge 0
  • \Phi es par, es decir, \Phi(x)=\Phi(-x)
  • \Phi es nonincreasing en [0,+\infty)

y cualquier x\in\mathbb{R} tenemos |\Phi\ast f(x)|\le (\int\Phi(y)\,dy)(Mf)(x).

De hecho, si se calcula la derivada de las K te darás cuenta de que K es el aumento en \left[0,\frac{1}{\sqrt{3}}\right], mientras que disminuye en \left[\frac{1}{\sqrt{3}},+\infty\right). Por lo que puede ser escrito como K=\Phi-\Psi donde \Phi \Psi satisfacer la hipótesis de la demanda y se summable. La definición de \Phi_n \Psi_n en la misma manera como K_n, se observa que la \int \Phi_n=\int \Phi<\infty es independiente de n, y de forma análoga para \Psi_n. Así |T_n(f)(x)|=|\Phi_n\ast f(x)-\Psi_n\ast f(x)|\le|\Phi_n\ast f(x)|+|\Psi_n\ast f(x)|\le ({\textstyle\int}\Phi+{\textstyle\int}\Psi)(Mf)(x).

La prueba de la demanda: La idea básica es que el \Phi es una superposición de funciones características de las bolas centradas en 0 (y el reclamo es claro si reemplazamos \Phi con una tal función característica).
Ahora los detalles: elija un número entero n>0 y los números reales 0<\alpha_1<\cdots<\alpha_n, \beta_1\ge\cdots\beta_n\ge 0 y definir el paso correspondiente de la función S:\mathbb{R}\to\mathbb{R} como sigue: S(y)=\begin{cases}\beta_1 & y\in(-\alpha_1,\alpha_1) \\ \beta_2 & y\in(-\alpha_2,\alpha_2)\setminus(-\alpha_1,\alpha_1) \\ \cdots \\ \beta_n & y\in (-\alpha_n,\alpha_n)\setminus(-\alpha_{n-1},\alpha_{n-1}) \\ 0 & y\in\mathbb{R}\setminus(-\alpha_n,\alpha_n)\end{casos} (dibujo de una imagen podría ayudar). Tenemos la desigualdad |S\ast f(x)|\le ({\textstyle\int} S)(Mf)(x) porque se puede escribir S=\sum_{i=1}^n(\beta_i-\beta_{i+1})\mathbf{1}_{B(0,\alpha_i)} donde \beta_{n+1}:=0, y recuerda que \beta_i-\beta_{i+1}\ge 0) |S\ast f(x)|\le S\ast |f|(x)=\sum_{i=1}^n(\beta_i-\beta_{i+1})\mathbf{1}_{B(0,\alpha_i)}\ast|f|(x) \\ =\sum_{i=1}^n(\beta_i-\beta_{i+1})\int_{B(x,\alpha_i)}|f| \le\sum_{i=1}^n(\beta_i-\beta_{i+1})|B(x,\alpha_i)|(Mf)(x) \\ =(Mf)(x)\sum_{i=1}^n(\beta_i-\beta_{i+1})\int\mathbf{1}_{B(0,\alpha_i)} =(Mf)(x)\int S. Ahora, para cada \epsilon>0 podemos aproximar \Phi, con una función de paso de S de la forma anterior, de tal manera que \Phi-\epsilon\le S\le\Phi. Así que, finalmente, |\Phi\ast f(x)|\le\Phi\ast|f|(x)\le (S+\epsilon)\ast|f|(x)=S\ast|f|(x)+\epsilon\|f\|_1 \\ \le ({\estilo de texto\int}S)(Mf)(x)+\epsilon\|f\|_1\le({\estilo de texto\int}\Phi)(Mf)(x)+\epsilon\|f\|_1 y dejando \epsilon\to 0 obtenemos la tesis. \blacksquare

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