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Equivalencia de 2 definiciones de Diferenciabilidad

Sean X,Y espacios de Banach. Me gustaría demostrar la equivalencia de las siguientes definiciones de diferenciabilidad. Sea f:XY y $a\in X

  1. Existe una aplicación Δ:XL(X,Y) continua en a, tal que f(x)=f(a)+Δ(x)(xa)

  2. Existe una aplicación DafL(X,Y) tal que

lim

La implicación 1 => 2 es fácil escogiendo D_af=\Delta(a). Sin embargo, estoy atascado en la otra dirección, ¿tengo que asumir que X,Y son de dimensional finita?

1 => 2: Supongamos que se cumple 1, entonces

\begin{align*}\frac{f(x)-f(a)-\Delta(a)(x-a)}{\|x-a\|_X}&=\frac{\Delta(x)(x-a)-\Delta(a)(x-a)}{\|x-a\|_x}\\ &=[\Delta(x)-\Delta(a)]\left(\frac{x-a}{\|x-a\|_X}\right)\to0\end{align*} ya que \Delta es continua en $a.

Para 2 => 1 puedo hacer el caso de 1 dimensión. Entonces la aplicación D_af es simplemente la multiplicación por el elemento f'(a). Si dejo R(x):= \frac{f(x)-f(a)-D_af(x-a)}{x-a} Y defino la aplicación \Delta(x) como la multiplicación por el elemento (f'(a) + R(x)) (para x\neq a y D_af en otro caso) todo funciona bien.

Así que pensé que el caso general de dimensional finita debería funcionar de manera similar definiendo \Delta(x) como la aplicación dada por la matriz Jacobi de D_af con cada entrada aumentada por R(x):=\frac{\|f(x)-f(a)-D_af(x-a)\|_Y}{\|x-a\|_X}. Esto seguramente da continuidad en a pero no veo cómo se sigue la igualdad en 1.

Para el caso de dimensional infinita no tengo idea de cómo proceder.

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Oh sí, lo siento, leí mal una letra.

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La finitud de la dimensionalidad no es necesaria, creo. ¿Qué has intentado para la dirección de 2 -> 1?

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@epimorphic He editado algunos pensamientos para 2 => 1

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EverTheLearner Puntos 1517

Aquí hay una generalización de tu enfoque para el caso unidimensional a todos los casos, haciendo un uso intensivo del axioma de elección.

Para mayor comodidad, establece \eta(x):= f(x) - f(a) - D_a f(x-a). Define R \colon X \to L(X, Y) eligiendo en cada x \in X un R(x) \in L(X, \operatorname{span}\{\eta(x)\}) \subset L(X,Y) tal que R(x)(x-a) = \eta(x) y \|\eta(x)\|_Y = \|R(x)\|_{L(X,Y)} \cdot \|x-a\|_X; esto es posible gracias al teorema de Hahn–Banach. Nota que R(a) = 0. Tomamos \Delta := D_a f + R, que satisface la igualdad en 1.

Según 2 (que es la definición habitual de diferenciabilidad de Fréchet), para cada \epsilon > 0 existe un \delta > 0 tal que \|x-a\|_X < \delta implica \|\Delta(x) - \Delta(a)\|_{L(X,Y)} = \|R(x)\|_{L(X,Y)} < \epsilon. Esta es la continuidad de \Delta en a. (Nota que no hay garantía de continuidad en ningún otro lugar).

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Gracias. ¿Podrías ampliar un poco más sobre el uso del teorema de Hahn-Banach? ¿Por qué podemos elegir R(x) de manera que se cumpla esta igualdad de normas?

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¿O dicho de otra manera, también podría argumentar de esta manera? En lugar del teorema de Hahn Banach, uso el lema de Zorn para extender \{(x-a)\} a una base de X y definir R(x) en esta base como R(x)(x-a)=\eta(x) y cero en todos los otros vectores de la base, de donde se sigue la igualdad.

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@Sebastian Tendrías razón si estuviéramos tratando con una base ortogonal en un espacio de Hilbert. El problema en el caso Banach / no ortogonal es que tu método en realidad no logra acotar la norma de la extensión. Esto se debe a que el punto de norma mínima de los conjuntos de nivel [R(x)]^{-1}(y) de tu extensión podría no encontrarse en el subespacio \operatorname{span}\{x-a\} donde se definió antes la extensión. Podrías tener un punto x' que esté más cerca del origen que x-a pero R(x)(x') = R(x)(x-a), lo que lleva a \|R(x)\| > \|\eta(x)\| / \|x-a\| en lugar de igualdad.

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