Kurzskript: Sobolev Räume
|
|
- Ingelore Becker
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Michael Růžička Kurzskript: Sobolev Räume
2
3 1.1 Sobolev Räume Sei ein Gebiet und 1 p. Dann definieren wir die Lebesgueräume 1 L p () := {f M() f < }, wobei f p die übliche Norm ist und M() der Raum der lebesgue-messbaren Funktionen ist. Der Raum der lokalintegrierbaren Funktionen ist definiert durch L 1 loc := {f M() f L 1 (K), K }. (1.1) 1.2 Definition. Sei f L 1 loc (). Die Funktionen gi L 1 loc (), i = 1,..., n heißen schwache partielle Ableitungen in Richtung x i von f, falls für alle ϕ C () gilt: i ϕ dx = g i ϕ dx. (1.3) Die schwache Ableitung ist eindeutig. Wir bezeichnen die schwache Ableitung durch und den schwachen Gradienten durch i f = f x i := g i (1.4) f := ( 1 f,..., n f) Es handelt sich hierbei um einen Spezialfall der distributionellen Ableitung. 1.5 Definition. Sei 1 p. Die Funktion f : R gehört zum Sobolevraum W 1,p () genau dann, wenn f L p () und die schwachen Ableitungen i f, i = 1,..., n auch zum Raum L p () gehören. Als Norm auf W 1,p definieren wir u 1,p := ( u p p + n i u p p ) 1 p u 1, := ess sup x ( u + u ), 1 p <, (1.6) oder n u 1,p = u p + i u p. (1.7) 1 Man beachte, dass die Lebesgueräume eigentlich aus Klassen von Funktionen bzgl. der Äquivalenzrelation fast überall gleich bestehen. Wir werden aber nicht zwischen einer Funktion und ihrer Äquivalenzklasse unterscheiden.
4 2 (1.6) und (1.7) sind äquivalente Normen. Für p = 2 definieren wir ein Skalarprodukt auf W 1,2 (): (f, g) W 1,2 := (f, g) L 2 + n ( i f, i g) L 2 (1.8) Die durch dieses Skalarprodukt induzierte Norm ist gerade die Norm in (1.6). Beispiele: (i) Die Funktion f(x) = x ist für = R im Nullpunkt nicht differenzierbar. Allerdings gilt R x ϕ dx = xϕ dx + = xϕ + = R sgn(x)ϕ(x) dx, xϕ dx ϕ dx + xϕ ϕ dx d.h. f = sgn im schwachen Sinne. (ii) Betrachte u(x) = x β, β > auf = B 1 (), x. Als punktweise Ableitungen erhält man für x und somit Also folgt mit der Zwiebelformel i u = β x β 1 x i x, u(x) = β x β 1. 1 u p dx = ω n β p r n 1 r ( β 1)p dr = c(p, n)r n (β+1)p <, falls β < n p p. Als schwache Ableitung erhält man u i ϕ dx = i uϕ dx + uϕν i ds. \B ε() \B ε() B ε() Für das Randintegral ergibt sich
5 B ε() uϕν i ds ϕ B ε() 1.1 Sobolev Räume 3 ε β ds = cε β ε n 1 (ε ), falls β < n 1, aber dies ist schon erfüllt für β < n p p. Der Satz von Lebesgue über dominierte Konvergenz liefert für ε u i ϕ dx = i uϕ dx, d.h. die punktweisen Ableitungen sind schwache Ableitungen und es gilt u W 1,p (B 1 ()) β < n p. p (iii) Betrachte f(x) = sgn(x). Punktweise ist für x (sgn(x)) =. Die schwache Ableitung existiert nicht im Sinne von Definition 1.2. Im distributionellen Sinne ist f = 2δ, wobei δ das Dirac-Maß bezeichnet: sgn(x)ϕ (x) dx = 2ϕ(). R 1.9 Satz. Der Sobolevraum W 1,p (), versehen mit der Norm (1.6), ist ein Banachraum. Er ist reflexiv, wenn 1 < p < und separabel, falls 1 p <. Beweis. (1) Banachraum: Sei (f n ) eine Cauchyfolge in W 1,p (). Dann sind (f n ) und ( f n ) jeweils Cauchyfolgen in L p (). Da L p () vollständig ist, konvergiert (f n ) gegen eine Funktion f in L p () und i f n g i in L p (). Wir müssen zeigen, dass i f = g i ist. Für alle ϕ C () gilt: f i ϕ f n i ϕ = i f n ϕ g i ϕ. Also ist g i = i f, d.h. f W 1,p () und somit f n f in W 1,p ().
6 4 (2) reflexiv: L p () ist reflexiv, also auch (L p ()) n+1. Definiere T : W 1,p () (L p ()) n+1 : f (f, 1 f,..., n f). (1.1) Dann ist T eine Isometrie bezüglich der Norm (1.6), d.h. T (W 1,p ()) ist abgeschlossen in (L p ()) n+1. Aus FA I folgt dann, dass T (W 1,p ()) reflexiv ist und da T eine Isometrie ist, folgt weiter dass W 1,p () reflexiv ist. (3) separabel: Da L p () separabel ist, ist auch (L p ()) n+1 separabel. T (W 1,p ()) (L p ()) n+1 ist ein abgeschlossener Unterraum, also ist nach FA I dann auch T (W 1,p ()) separabel. Da T eine Isometrie ist haben wir gezeigt, dass W 1,p () separabel ist. Dichtheit glatter Funktionen Wir wollen zeigen, dass glatte Funktionen dicht in W 1,p () sind. Für ε definieren wir den Glättungsoperator u ε (x) := (ω ε u)(x) = ω ε (x y)u(y) dy (1.11) mit ω ε (x) = 1 ε n ω( x ε ), ω C ( ), supp(ω) B 1 (), Dann gilt (Ana III) und u ε C ( ). u ε u in L p () ωdx = 1, ω Lemma. Sei ein Gebiet und G. Für u W 1,p (), 1 p <, und alle < ε < dist(, G) gilt u ε W 1,p (G) C ( ). Ferner gilt: u ε u in W 1,p (G) für ε. Beweis. Aus Ana III wissen wir, dass u ε u in L p (). Es gilt i u ε (x) = i x ω ε (x y)u(y) dy = = y i ω ε(x y)u(y) dy ω ε (x y) i u(y) dy = (ω ε i u)(x) = ( i u) ε (x).
7 Da i u L p () ist, folgt auch ( i u) ε = i u ε L p (G) und 1.1 Sobolev Räume 5 i u ε i u in L p (G) Satz. Sei ein beschränktes Gebiet und sei u W 1,p (), 1 p <. Dann gibt es eine Folge (u n ) W 1,p () C () mit u n u in W 1,p (). Beweis. Sei U j := { x dist(, x) < 1 } j und V j := U j+3 \ U j+1 mit V := U 3. Dann sind die V j offen und = V j. j= Wir benutzen eine Zerlegung der Eins, d.h. β j = 1, β j 1 und β j C (V j ). j=1 Betrachte u j = uβ j. Es gilt u j W 1,p (), denn uβ j j ϕ dx = u i (β j ϕ) u( i β j )ϕ dx = i uβ j ϕ u i β j ϕ dx. Also ergibt sich i (uβ j ) = i uβ j + u i β j L p () und supp(uβ j ) V j. Sei δ >, wähle ε j > klein genug und definiere w j := ω ε (uβ j ). Dann ist w j uβ j 1,p 2 (j+1) δ und supp(w j ) V j+4 \ V j. Setze w := w j. j=
8 6 Für x sind nur endlich viele Summanden ungleich Null. Da w j C ( ) ist, ergibt sich w C (). Für Punkte x ist B R (x ) V j für unendlich viele j N. Sei nun K beliebig. Da in den Summen nur endlich viele Summanden unglrich Null sind, erhalten wir w u W 1,p (K) = δ. W w j uβ j 1,p (K) j= j= w j uβ j W 1,p (K) j= w j uβ j W 1,p () j= 2 (j+1) δ j= Wenn wir nun durch eine monoton wachsende Folge K i, i N, ausschöpfen, erhalten wir mit dem Satz von Levi über monotone Konvergenz w u p + w u p ( dx = lim χ Ki w u i p + w u p) dx δ. Da δ > belliebig war, folgt die Behauptung Satz. Sei ein beschränktes Gebiet mit Rand C 1. Sei u W 1,p (), 1 p <. Dann existieren Funktionen u n C () mit u n u in W 1,p (). Beweis. (1) Da einen C 1 -Rand hat, wissen wir aus Ana III, dass es eine Funktion γ C 1 ( 1 ) gibt, so dass sich der Rand von lokal durch γ darstellen lässt, d.h. Dann ergibt sich B r (x ) = graph(γ) B r (x ). B r (x ) = {x B r (x ) xn > γ(x 1,..., x n 1 )}.
9 1.1 Sobolev Räume 7 x n γ(x ) x x Abb. 1 Zur Vereinfachung schreiben wir x = (x 1,..., x n ) =: (x, x n ). Sei V := B r 2 (x ). Da u W 1,p () nur in definiert ist kann man nicht um Randpunkte glätten. Die Idee ist daher, dass wir die Funktion vom Rand weg nach innen verschieben. Dazu definieren wir für x V, ε >, λ > 2 x ε := x + (,...,, λε) = (x, x n + λε). Wähle < ε < r 16 und λ = r 1 4 ε. Dann erhalten wir B ε(x ε ) B r (x ) für alle x B r (x 2 ). Setze u ε (x) := u(x ε ) für alle x V und Dann ist w ε C ( ) und es gilt denn w ε (x) := (ω ε u ε )(x). w ε u in W 1,p (V ), (1.15) w ε u Lp (V ) w ε u ε Lp (V ) + u ε u Lp (V ) =: I ε 1 + I ε 2. Aus Ana III wissen wir, dass Translationen stetig in L p sind, d.h. u ε u L p (V ). Um zu zeigen, dass I ε 1 konvergiert, benutzen wir dass C -Funktionen in L p dicht sind. Es gibt also ein ϕ C () mit ϕ u L p () 1 n. Dann gilt auch für die Translationen ϕ ε, u ε I ε 1 lässt sich schreiben als ϕ ε u ε L p (V ) 1 n.
10 8 w ε u ε L p (V ) = ω ε u ε u ε L p (V ) ω ε u ε ω ε ϕ ε L p (V ) + ω ε ϕ ε ϕ ε L p (V ) + ϕ ε u ε L p (V ). Wiederum aus Ana III wissen wir, dass gilt ω ε g Lp (V ) g Lp (Ṽ ), wobei Ṽ eine entsprechend zu definierende Menge ist. Wähle g = uε ϕ ε, dann erhält man ω ε u ε ω ε ϕ ε Lp (V ) u ε ϕ ε Lp (Ṽ ) 1 n. Da ϕ gleichmäßig stetig auf kompakten Mengen ist, erhalten wir ω ε ϕ ε (x) ϕ ε (x) = ω ε (x y)(ϕ ε (y) ϕ ε (x)) dy x y ε ω ε (x y) ϕ ε (x) ϕ ε (y) dy sup ϕ ε (x) ϕ ε (y) x y ε für ε klein genug. Wir haben also gezeigt, dass sup ϕ(x) ϕ(y) < 1 x y <ε, x,y B r(x ) n ist und insgesamt I ε 1 = w ε u ε L p (V ) < 3 n w ε u Lp (V ) I ε 1 + I ε 2 (ε ). Ein analoges Vorgehen für w ε = (ω ε u ε ) = ω ε ( u ε ) liefert d.h. (1.15) gilt. w ε u ε L p (V ), (2) Da der kompakt ist, gibt es Punkte x i, i = 1,..., N und Mengen V i := B r i 2 (x i ), so dass gilt N B r i 2 (x i ).
11 1.1 Sobolev Räume 9 x B r/2 (x ) Abb. 2 Für δ > gibt es Funktionen w i C () mit w i u W 1,p (V i) δ. Wähle V, so dass sich ergibt N V i. i= Nach Lemma 1.12 gibt es ein w C () mit u w W 1,p (V ) δ. Wählt man eine Zerlegung der Eins λ i, i = 1,..., N, bezüglich der Überdeckung V i, dann ist N w = λ i w i C () i= und man erhält N N u w p = λ i u λ i w i p i= i= N λ i u w i Lp (V i) i= (N + 1)δ sowie
12 1 d.h. ( N u w p = ) ( N λ i u λ i w i) p i= i= N = λ i u w i Lp (V i) + λ i u w i Lp (V i) c i= N u w i W 1,p (V i) i= c(n + 1)δ, u w 1,p cδ. Wir wollen nun noch Kriterien angeben mit denen man entscheiden kann ob einen gegebene L p -Funktion eine Sobolev-Funktion ist Satz. Sei u L p (), 1 < p. Dann sind äquivalent: (i) u W 1,p (). (ii) Es existiert eine Konstante c >, so dass für alle ϕ C () und i = 1,..., n gilt u ϕ dx c ϕ p. x i (iii) Es existiert eine Konstante c >, so dass für alle offenen Mengen K und alle h mit h dist(k, ) gilt: wobei τ h u(x) := u(x + h). τ h u u Lp (K) c h, In (ii) und (iii) kann man c = u p wählen. Beweis. (i) (ii) : u ϕ dx = x i u ϕ dx x i u p ϕ p. Hölder (ii) (i) : Für ϕ C () definieren wir F i (ϕ) := u ϕ dx. x i Offensichtlich ist F i linear und stetig in L p (), denn F i (ϕ) c ϕ p.
13 1.1 Sobolev Räume 11 Da C () dicht in L p () ist, gibt es nach dem Satz von Hahn-Banach eine stetige, lineare Fortsetzung F i (L p ()). Nach dem Repräsentationssatz von Riesz ist (L p ()) = L p (), d.h. es gibt ein g L p () mit F i (ϕ) = gϕ dx ϕ L p (), d.h. g i = u x i nach Definition der schwachen Ableitung, also ist u W 1,p (). (i) (iii) : Sei u C ( ) W 1,p (), h, x, t R und v(t) := u(x + th). Dann ist v (t) = u(x + th)h. Nach dem Mittelwertsatz gilt τ h u(x) u(x) = v(1) v() = = 1 1 v (t) dt u(x + th)h dt. Daraus ergibt sich für h < dist(k, ) mithilfe des Satzes von Fubini und der Transformation y = x + th sowie K + th K τ h u(x) u(x) p dx h p = h p 1 K 1 1 = h p K K+th = h p u p p. u(x + th) p dt dx u(x + th) p dx dt u(y) p dy dt Insgesamt haben wir gezeigt, dass für alle u C ( ) W 1,p () gilt τ h u u L p (K) c h. Sei nun u W 1,p (), dann gibt es nach Satz 1.14 eine Folge (u n ) C ( ) W 1,p () mit u n u W 1,p (), also
14 12 τ h u u p,k τ h u n u n p,k h u n p h u p. Diese Rechnung gilt allerdings nur für p <, weil wir die Hölder-Ungleichung und die p-te Potenz der L p -Norm verwendet haben. Für u W 1, () wähle eine Folge p n. Dann gilt u 1,pn u 1, und τ h u u,k τ h u u pn,k u pn h h u. (iii) (ii) : Sei ϕ C () mit supp(ϕ) K und h < dist(k, ). Aus (iii) erhält man (τ h u u)ϕ dx τ h u u L p (K) ϕ L p () c h ϕ p (1.17) und da (Substitution y = x + h) (u(x + h) u(x))ϕ(x) dx = u(x) ( ϕ(x h) ϕ(x) ) dx folgt mit (1.17) ϕ(x h) ϕ(x) u(x) h dx c ϕ p. Wenn man nun h = te i wählt ergibt sich mit t u(x) ϕ (x) dx c ϕ p. x i Für p = 1 gilt: (i) (ii) (iii). Funktionen, bei denen (ii) (iii) gilt, heißen Funktionen mit beschränkter Variation. Fortsetzungen Wir wollen zeigen, dass man eine Sobolev-Funktion über ein gegebenes Gebiet hinaus als Sobolev-Funktion fortsetzen kann Satz. Sei ein beschränktes Gebiet des mit C 1 und G eine offene Menge mit G. Dann gibt es für alle p [1, ) einen beschränkten, linearen Fortsetzungsoperator so dass für alle u W 1,p () gilt: E : W 1,p () W 1,p ( ),
15 (i) Eu = u fast überall in, (ii) supp Eu G, (iii) Eu W 1,p ( ) c u W 1,p (), wobei c nur von p, und G abhängt. 1.1 Sobolev Räume 13 Beweis. Da einen C 1 -Rand hat, gibt es für alle x ein r >, so dass sich der Rand von in B r (x ) durch eine C 1 -Funktion γ darstellen lässt (vgl. Abb. 1). (a) Wir behandeln zuerst den Fall, dass der Rand flach nahe x ist, d.h. es gibt ein r >, so dass Sei B r (x ) = { (x, x n ) x n = }. B := B r (x ), B + := B {x n }, B := B {x n } \. Wir setzen u C () durch eine gerade Reflektion höherer Ordnung an der Geraden zwischen B + und B lokal fort durch { u(x) x B +, u(x) := 3u(x, x n ) + 4u(x, xn 2 ) x (1.19) B. Um zu beweisen, dass u C 1 (B) bezeichnen wir u := u B u + := u B +. Dann ist u = u + auf {x n = } und auch i u = i u + für i = 1,..., n 1 auf {x n = }. Außerdem gilt n u = 3 n u(x, x n ) + 4 n u(x, x n 2 )( 1 2 ) = nu + auf {x n = }. Insgesamt also u + = u und u + = u auf {x n = }, d.h. u C 1 (B). Weiter gilt u p dx = u p dx + B B + und B u p dx = u p dx + B B + B u p dx c(p) B + B + u p dx u p dx c(p) u p dx,
16 14 d.h. u W 1,p (B) c u W 1,p (B + ). (1.2) (b) Nun kommen wir zum allgemeinen Fall, d.h. der Rand von ist nicht flach nahe x. Sei der Rand nahe x durch γ C 1 ( 1 ) beschrieben. Durch die Transformation x y = Φ(x), wobei Φ i (x) = y i = x i, i = 1,..., n 1, Φ n (x) = y n = x n γ(x ), (1.21) hat das Bild Φ(B r (x ) ) einen flachen Rand nahe y bzgl. der y- Koordinaten (vgl. Plättbarkeitskriterium aus Ana III). Φ W B x y Ψ Abb. 3 Sei x = Ψ(y) die Umkehrabbildung. Wir haben det( x Φ) = det( y Ψ) = 1. Wir setzen u (y) = u(ψ(y)). Da Φ(B r (x )) kein Ball mehr ist, wählen wir uns einen neuen Ball B um y = Φ(x ), der in Φ(B) liegt. Wie in (a) erweitern wir u von B + auf B und nennen die neue Funktion u. Aus (1.2) folgt dann u W 1,p (B) c u W 1,p (B + ). (1.22) Sei W := Ψ(B), also das Urbild des Balles B um y. Für x W definieren wir u(x) = u (Φ(x)) und erhalten durch Transformation u(x) p dx = u (Φ(x)) p dx = u (y) p det y Ψ dy, sowie W Ψ(B) B
17 W 1.1 Sobolev Räume 15 x u(x) p dx = x u (Φ(x)) p dx Ψ(B) = y u (Φ(x)) p x Φ(x) p dx Ψ(B) = y u (y) p x Φ(Ψ(y)) p det( y Ψ(y)) dy B c(γ, p) y u (y) p dy. Mithilfe von (1.22) und einer analogen Rechnung erhalten wir Insgesamt haben wir gezeigt: B u W 1,p (W ) c u W 1,p (B) c u w 1,p (B + ) c u W 1,p (W + ) c u W 1,p (). u W 1,p (W ) c u W 1,p (). (1.23) (c) Da der Rand von kompakt ist, gibt es eine endliche Überdeckung mit Mengen W i, i = 1,..., N, wobei W i G. Sei u i die Fortsetzung von u auf W i. Sei W so dass N W i. Außerdem seien λ i eine Zerlegung der Eins. Setze nun u = i= N λ i u i i= wobei u = u. Dann ergibt sich mit (1.23) u W 1,p ( ) c u W 1,p (). (1.24) (d) Für u C () setze Eu = u. Zu u W 1,p () gibt es nach Satz 1.14 eine Folge u n C () mit Es ist u n u in W 1,p (). Eu k Eu n W 1,p ( ) c u n u k W 1,p (), d.h. (Eu n ) ist Cauchyfolge in W 1,p ( ) und somit Eu n v =: Eu. Der Satz gilt auch für den Fall p =.
18 16 Randwerte L p -Funktionen haben keine wohl-definierten Werte auf den Rand des Gebietes auf dem sie definiert sind. Für Sobolev-Funktionen allerdings kann man Randwerte definieren. Um dies zu zeigen benötigen wir L p -Räume auf dem Rand. Wir setzen L p ( ) := {u : R messbar, u p, < } (1.25) und versehen den Raum mit der Norm ( u p, := u p ds ) 1 p. Oberflaechenmass Sei ein beschränktes Gebiet des mit C 1. Jede Funktion u C 1 () besitzt eine Restriktion Ru auf, die definiert wird durch ( Ru)(z) := u(z), z. (1.26) 1.27 Lemma. Es gibt eine Konstante K, die nur von abhängt so, dass für alle u C 1 () gilt: Ru L p ( ) K u W 1,p () u C 1 (). Beweis. Da C 1 gibt es für jeden Punkt x des Randes einen Ball B r (x ), so dass der Rand lokal durch eine C 1 Funktion γ(x ) beschrieben werden kann (vgl. Abb. 1). Wir benutzen weiterhin die Notation x = (x 1,..., x n 1, x n ) = (x, x n ). (a) Sei x und sei der Rand nahe x flach, d.h. es gibt ein r > so, dass B r (x ) = {(x, x n ) x n = }. Sei τ eine Abschneidefunktion, d.h. τ C (B r (x )) mit τ = 1 in B r/2 (x ). Dann gilt: u p dx u p τ dx ( = xn u p τ ) dx B r/2 (x ) {x n=} = c(r) B + r (x ) B + r (x ) u p xn (τ) + p u p 1 sign(u) xn (u) τ dx u p + u p dx, B + r (x ) wobei wir in der letzten Zeile die Young-Ungleichung benutzt haben. (b) Sei nun der Rand nahe x nicht flach und lokal durch γ C 1 ( 1 ) beschrieben. Wir benutzen wiederum die Transformation x y = Φ(x) aus (1.21). Wie dort gesehen hat das Bild Φ(B r (x ) ) einen flachen Rand
19 1.1 Sobolev Räume 17 nahe y bzgl. der y-koordinaten (vgl. Abb. 3). Für die Umkehrabbildung x = Ψ(y) und die Transformation Φ gilt wieder det( x Φ) = det( y Ψ) = 1. Somit gilt für ũ(y) := u(ψ(y)) unter Berücksichtigung von (a) und γ C 1 u p ds = ũ p 1 + y γ(y ) 2 dy B r/2 (x ) Φ(B r/2 (x ) ) c ũ p + y ũ p dy Φ(B r(x ) ) c u p + x u p y Ψ(Φ(x)) p dx c B r(x ) u p + x u p dx. B r(x ) (c) Da kompakt ist existieren endlich viele Punkte x i, i = 1,..., N so, dass = N B r i /2(x i ), wobei für jedes i = 1,..., N der Rand nahe x i durch eine Funktion γ i (siehe (b)) beschrieben ist. Eine wiederholte Anwendung von (b) liefert u p ds c N u B r i (x i ) N u B r i (x i ) p dx c u p + u p dx, was gerade die Behauptung von Lemma 1.27 ist. p + u p dx 1.28 Satz. Sei ein beschränktes Gebiet des mit C 1. Dann existiert für alle p [1, ) ein beschränkter linearer Operator R R : W 1,p () L p ( ), der für Funktionen aus C 1 () mit dem Restriktionsoperator R aus (1.26) übereinstimmt. R heißt Restriktions- oder Spuroperator. Beweis. Zu u W 1,p () exitieren nach Satz 1.14 Funktionen u n C 1 () mit u n u in W 1,p (). Aus Lemma 1.27 folgt Ru n Ru k L p ( ) K u n u k 1,p
20 18 und somit ist ( Ru n ) n N eine Cauchyfolge. Also existiert ein v L p ( ) mit Ru n v in L p ( ). Man definiert Ru := v und erhält Ru L p ( ) K u 1,p. Somit haben wir gezeigt, dass man R durch Abschliessung auf ganz W 1,p () zu einer beschränkten linearen Abbildung R : W 1,p () L p ( ) fortsetzen lässt. Die Abbildung R wird verwendet, um Elementen aus W 1,p (), die eigentlich Klassen von Funktionen sind, die bis auf Nullmengen erklärt sind, dennoch Werte auf dem Rand, welcher Mass Null hat, zuzuordnen Definition. Sei ein Gebiet und 1 p <. Wir definieren W 1,p () W 1,p () durch den Abschluss von C () in der Norm von W 1,p (), d.h. W 1,p () := C. W 1,p (). (1.3) Per Definition ist W 1,p () ein abgeschlossener Unterraum von W 1,p () und somit ein Banachraum Satz. Sei ein beschränktes Gebiet mit C 1 und 1 p <. Eine Funktion u W 1,p () gehört zu W 1,p () genau dann, wenn für ihre Spur gilt: Ru =. Beweis. Zu u W 1,p () gibt es per definition eine Folge u n C () mit u n u in W 1,p (). Offenbar ist Ru n =, d.h. es gilt auch Ru = in L p ( ). Sei Ru = auf dem Rand von. Wie schon im vorherigen Beweis liefern eine Zerlegung der Eins und das Flach machen des Randes eine Funktion u W 1,p ( +), supp u +, Ru = auf 1 := +. (1.32) Da Ru = ist, liefern Satz 1.14 und Satz 1.28 eine Folge u m C ( +) mit u m u in W 1,p ( +) und Ru m in L p ( 1 ). (1.33) Sei x = (x, x n ), x 1, x n >. Dann ergibt sich x n u m (x, x n ) u m (x, ) + n u m (x, t) dt
21 und somit 1 d.h. u m (x, x n ) p dx c 1 1 c u m (x, ) p dx + c u m (x, ) p dx }{{} u(x, x n ) p dx c x p 1 n 1 x n 1.1 Sobolev Räume c x p 1 n 1 ( xn x n ) p n u m (x, t) dt dx u m (x, t) p dt dx, u(x, t) p dt dx. (1.34) Nun wollen wir u in Richtung x n verschieben. Dazu benutzen wir eine Abschneidefunktion ξ mit ξ 1, ξ = 1 auf [, 1] und ξ = auf R \ [ 1, 2]. Diese skalieren wir durch ξ m (x) := ξ m (x, x n ) = ξ(mx n ), für x + und definieren Dann ist w m (x) := u(x)(1 ξ m (x)). k w m (x) = k u(x)(1 ξ m (x)), k = 1,..., n 1, n w m (x) = n u(x)(1 ξ m (x)) u(x)ξ m(mx n )m, und somit w m u p dx c u(x) p ξ m (x) p dx c m p + =: A m + B m. u(x, x n ) p ξ (mx n ) p dx dx n Da supp(ξ m ) [, 2 m ] sowie ξ 1 sieht man leicht, dass und A m c 2 m 1 u(x) p ξ(mx n ) p dx dx n
22 2 B m (1.34) c m p 2 m c m p 1 (2m) p x p 1 n m x n u(x, t) p dt dx dx n u(x, t) p dx dt. Somit konvergiert w m u und w m u in L p ( +), d.h. und w m u in W 1,p ( +) w m (x, x n ) = für x n (, 1 m ). Wir glätten nun w m mit ω ε, ε < 1 m. Nach Lemma 1.12 ist ω ε w m C ( +) und w m := ω 1 2m w m konvergiert gegen u in W 1,p ( +), d.h. u liegt in W 1,p ( +). Für Funktionen aus W 1,p () kann man die Norm der Funktion durch die Norm des Gradienten abschätzen. Genauer gilt folgendes: 1.35 Satz (Poincaré). Sei ein beschränktes Gebies und 1 p <. Dann gibt es eine Konstante K, die nur von p und dem Durchmesser von abhängt, so dass für alle u W 1,p () gilt u p K u p. (1.36) Somit ist u p eine äquivalente Norm auf W 1,p (), d.h. u p u 1,p (1 + K) u p. (1.37) Beweis. Da C ()-Funktionen dicht sowohl in L p () als auch in W 1,p () sind, reicht es die Behauptung (1.36) für solche Funktionen zu zeigen. Sei also u C (). Es gilt u p p = 1 n = 1 n = 1 n n u p 1 dx n i u p x i dx n Da beschränkt ist, gibt es ein d, so dass p u p 1 u u iu x i dx. {x xi d, i = 1,..., n}.
23 1.1 Sobolev Räume 21 Wenn wir die obige Rechnung fortführen, erhalten wir mithilfe der Hölder Ungleichung also u p p d n n p u p 1 u dx d n p n u p 1 p u p, u p dp u p. Zu u W 1,p () gibt es eine Folge u m C () mit u m u W 1,p () und es folgt u p u m p dp u m p dp u p, d.h. (1.36). Hieraus folgt sofort (1.37), denn u p u 1,p = u p + u p K u p + u p. Die Poincaré Ungleichung ermöglicht es für schwache Lösungen der homogenen Poissongleichung eine apriori Abschätzung zu beweisen. Eine schwache Lösung u W 1,2 () erfüllt u ϕ dx = f ϕ dx. Wenn man nun ϕ = u wählt, dann erhält man mithilfe der Poincaré Ungleichung u 2 2 = u 2 dx fudx f 2 u 2 K u 2 f 2. Kürzen liefert dann die apriori Abschätzung u 2 K f 2. Einbettungen In Anwendungen werden oft sogenannte Sobolew Ungleichungen benötigt. Dies sind Ungleichungen der Form u q c u p, (1.38) wobei die Konstante c und die Zahl q nicht von u abhängen soll. Zuerst überlegen wir uns für welche q dies möglich ist im Falle von Funktionen u C ( ). Sei also u C ( ), u und sei λ >. Wir setzen
24 22 Man rechnet leicht nach u λ q dx = R n u λ p dx = λ p u λ (x) := u(λx), x. u(λx) q dx = 1 λ n Dies eingesetzt in (1.38) liefert d.h. 1 λ n q u(λx) p dx = λp λ n u q c λ λ n p u p, u q λ 1 n p + n q u p. u(y) q dy, u(y) p dy. Wenn 1 n p + n q ist, kann man λ gegen bzw. konvergieren lassen und erhält einen Widerspruch. Somit kann (1.38) nur gelten, wenn 1 q = 1 p 1 n gilt. Dies kann man auch alternativ schreiben als q = np n p. (1.39) 1.4 Satz. Sei 1 p < n. Dann existiert eine Konstante c, die nur von p und n abhängt, so dass für alle u C 1 ( ) gilt. u q c u p, q = np n p, (1.41) Wir benötigen hier wirklich u C(R 1 n ), wie u 1 zeigt. Bemerkenswert ist, dass die Konstante c nicht von der Größe des Trägers von u abhängt. Beweis. (i) Der Fall p = 1. Da u kompakten Träger hat gilt und somit u(x) = u(x) x i D xi u(x 1,..., x i 1, y i, x i+1,..., x n ) dy i u(x 1,..., y i,..., x n ) dy i, i = 1,..., n.
25 1.1 Sobolev Räume 23 Daraus folgt u(x) n n 1 n u(x 1,..., y i,..., x n ) dy 1 n 1. Diese Ungleichung wird bezüglich x 1 über R integriert, was n u n 1 dx 1 = n ( ( ( u dy i ) 1 n 1 dx1 u dy 1 ) 1 n 1 u dy 1 ) 1 n 1 ( n n ( i=2 i=2 u dy i ) 1 n 1 dx1 u dx 1 dy i ) 1 n 1, liefert. In der letzten Ungleichung wurde die verallgemeinerte Hölder-Ungleichung k f i dx k f i pi, k 1 = 1, p i angewendet. Die obige Ungleichung wird nun bzgl. x 2 über R integriert. Wir erhalten wobei n u n 1 dx 1 dx 2 I 1 = ( u dy 1, I i = u dx 1 dx 2 ) 1 n 1 Die verallgemeinerte Hölder-Ungleichung liefert n u n 1 dx 1 dx 2 ( ( n i=3 n 1 n 1 Ii dx 2, i 2 u dx 1 dy i, i = 3,..., n. ) 1 ( n 1 u dx 1 dy 2 u dx 1 dx 2 dy i ) 1 n 1. u dy 1 dx 2 ) 1 n 1
26 24 Weitere Integrationen bzgl. x 3,..., x n liefern dann n u n 1 dx n ( ( = u dx ) n n 1 u dx 1... dy i... dx n ) 1 n 1 (1.42) was (1.41) für p = 1 ist. (ii) Der Fall 1 < p < n. Wir benutzen (1.42) für v = u γ, mit γ > 1 welches später gewählt wird, und erhalten ( u ) γn n n 1 dx n 1 u γ dx = γ u γ 1 u dx ( γ u ) p p 1 (γ 1) p p 1 dx ( ) 1 u p p dx. Wir wählen nun γ derart, dass γn n 1 d.h. γ = p (n 1) n p p = (γ 1) p 1, > 1. Für dieses γ haben wir γn n 1 p = (γ 1) p 1 = was zusammen mit der obigen Rechnung u γ np n p np n p, γ u γ 1 np u p n p liefert. Hieraus folgt sofort die Behauptung Satz. Sei, ein beschränktes Gebiet mit C,1. Dann existiert eine Konstante K = K(n, ), so dass für alle u W 1,p () gilt: u q K u 1,p, q = np n p sofern 1 p < n. Ist u W 1,p (), so gilt (1.44) u q K u p, q = np n p. (1.45) Man schreibt dafür kurz: W 1,p () L np n p () bzw. W 1,p () L np n p ().
27 1.1 Sobolev Räume 25 Beweis. (i) Sei u W 1,p (). Satz 1.18 liefert, dass eine Fortsetzung Eu W 1,p ( ) gibt, die kompakten Träger hat. Somit ist Eu W 1,p ( ) und per Definition existieren Funktionen u m C ( ) mit Satz 1.4 liefert woraus folgt. Satz 1.4 liefert auch u m Eu in W 1,p ( ). (1.46) u m u k pn c (u m u k ) n p p, u m Eu was zusammen mit (1.46) und (1.47) in L pn n p ( ) (1.47) u m L np n p ( ) c u m Lp ( ) Eu L np n p ( ) c (Eu) L p ( ) ergibt. Dies und Satz 1.18 liefern die Behauptung (1.44). (ii) Sei u W 1,p (). Dann existieren Funktionen u m C () mit u m u in W 1,p (). Wir setzen die Funktionen u m durch Null auf ganz fort und erhalten aus Satz 1.4 np u m L np n p ( ) c u m L p ( ) sowie u m u in L n p ( ). Der Grenzübergang m liefert (1.45). Für p = n gibt es zahlreiche Sonderfälle, wie z.b. n = 1 : W 1,1 L n = 2 : W 1,2 L, aber W 2,1 L 1.48 Satz. Sei ein beschränktes Gebiet mit C,1. Dann existiert für alle 1 q < eine Konstante K = K(n, q, ), so dass für alle u W 1,n () gilt: u q K u W 1,n. (1.49) Für u W 1,n () gilt: u q K u n. (1.5) Beweis. Für ein beschränktes Gebiet gilt W 1,n () W 1,p () für beliebige 1 p < n, so dass Satz 1.43 die Behauptung liefert.
28 26 Für p > n gibt es Einbettungen in C,α (), d.h. u ist stetig in und es gilt u(x) u(y) u α := sup c. x y x y Zusammen mit der Norm u C,α := u C () + u α bildet C,α () den Banachraum der Hölderstetigen Funktionen Satz. Sei p > n und sei ein beschränktes Gebiet mit C,1. Dann gilt für alle u W 1,p () u C,α c u 1,p, (1.52) mit α = 1 n p. Man schreibt dafür kurz: W 1,p () C,α () Satz (Rellich). Sei ein beschränktes Gebiet mit C,1. Dann sind die Einbettungen (i) 1 p < n, q [1, np n p ) W 1,p () L q () (ii) p = n, 1 q < W 1,n () L q () (iii) p > n W 1,p () C () kompakt. Insbesondere ist die Einbettung W 1,p () L p () immer kompakt. Für kompakte Einbettungen schreibt man: W 1,p () L q () Beweis. (i) Wir wollen den Satz von Kolmogorov (vgl. FA I) anwenden, der besagt, dass eine beschränkte Menge des L q relativ kompakt ist, wenn sie gleichgradig q-stetig ist. Sei M eine beschränkte Menge im W 1,p () und seien G, G 1 beschränkte Mengen mit G G 1. Der Fortsezungsoperator E aus Satz 1.18 liefert für alle u M Funktionen Eu W 1,p ( ) mit supp Eu G. Mithilfe der Hölder Ungleichung, der Einbettung W 1,p L np n p (vgl. Satz 1.43) und Satz 1.18 folgt für alle 1 q < np n p
29 1.1 Sobolev Räume 27 Eu q L q (G 1) c(g 1) Eu q L n p np (G 1) c(g 1 ) Eu q W 1,p (G 1) c u q W 1,p () K, (1.54) d.h. E(M) ist beschränkt in L q (G 1 ). Wir benutzen die Interpolationsungleichung v L q (G 1) v 1 λ L 1 (G 1) v λ L r (G 1) (1.55) welche für 1 < q < r, v L r (G 1 ) sowie 1 q = 1 λ 1 + λ r gilt. Diese Ungleichung kann mithilfe der Hölder Ungleichung bewiesen werden. Mithilfe von (1.55) und (1.54) ergibt sich für h < dist (G, \ G 1 ) ( G ) 1 ( Eu(x + h) Eu(x) q q dx G ( G ( c G c h 1 λ, Eu(x + h) Eu(x) dx) 1 λ Eu(x + h) Eu(x) np n p dx ) λ np n p ) 1 λ Eu(x + h) Eu(x) dx wobei wir im letzten Schritt Satz 1.16 und die Beschränktheit von E(M) in W 1,1 (G 1 ) benutzt haben. Die Menge E(M) ist also q-gleichgradig stetig und wir können den Satz von Kolmogorov anwenden, d.h. {Eu u M} ist relativ kompakt in L q (G). Da Eu(x) = u(x) für fast alle x ist auch M relativ kompakt in L q (). (ii) Für p = n gilt die Einbettung W 1,n () L r () für alle 1 r <. Deshalb gilt für ein r > q und ähnlichen Argumenten wie im Teil (i) Eu( + h) Eu L q (G) Eu( + h) Eu 1 λ L 1 (G) Eu( + h) Eu λ L r (G) c h 1 λ. Die Behauptung folgt wiederum mit dem Satz von Kolmogorov. (iii) Wir wollen den Satz von Arzela Ascoli benutzen. Nach Satz 1.51 gilt die Einbettung W 1,p () C,α (). Wenn also M W 1,p () beschränkt ist, dann ist M auch in C () beschränkt. Weiterhin gilt aufgrund von (1.52) für alle u M u C,α c u 1,p K. Insbesondere gilt für u M u(x) u(y) sup x y x y α K,
30 28 d.h. für alle x y und u M ist u(x) u(y) K x y α, d.h. M ist gleichgradig stetig und nach dem Satz von Arzela-Ascoli relativ kompakt in C ().
31
D-MATH Funktionalanalysis II FS 2014 Prof. M. Struwe. Lösung 2
D-MATH Funktionalanalysis FS 214 Prof. M. Struwe Lösung 2 1. a) Wir unterscheiden zwei Fälle. Fall 1: 1 < p < : Seien u L p () und (u k ) W 1,p () eine beschränkte Folge, so dass u k u in L p () für k.
Mehr4. Fortsetzung auf R N.
4. Fortsetzung auf R N. Frage: Wann kann man Funktionen u W (Ω) zu ũ W (RN ) fortsetzen? Hier wird i.a. eine Fortsetzung durch 0 in R N \ Ω nicht zum Erfolg führen, da man die schwachen Ableitungen über
MehrMerkblatt zur Funktionalanalysis
Merkblatt zur Funktionalanalysis Literatur: Hackbusch, W.: Theorie und Numerik elliptischer Differentialgleichungen. Teubner, 986. Knabner, P., Angermann, L.: Numerik partieller Differentialgleichungen.
MehrOptimale Steuerung, Prof.Dr. L. Blank 1. II Linear-quadratische elliptische Steuerungsprobleme
Optimale Steuerung, Prof.Dr. L. Blank 1 II Linear-quadratische elliptische Steuerungsprobleme Zuerst: Zusammenstellung einiger Begriffe und Aussagen aus der Funktionalanalysis (FA), um dann etwas über
MehrZu diesem Abschnitt ist das Buch von Adams [Ada75, AF03] zu empfehlen.
Kapitel 4 Sobolev Räume Zu diesem Abschnitt ist das Buch von Adams [Ada75, AF3] zu empfehlen. 4. Elementare Ungleichungen Viele Ungleichungen der Analysis lassen sich aus einem einfachen geometrischen
MehrPartielle Differentialgleichungen Kapitel 7
Partielle Differentialgleichungen Kapitel 7 Intermezzo zu Distributionen Die Physik hat der Mathematik die Dirac-δ-Funktion gebracht. Diese δ-funktion soll folgende Eigenschaften haben: n δ (x ϕ (x dx
MehrFinite Elemente Methode für elliptische Differentialgleichungen
Finite Elemente Methode für elliptische Differentialgleichungen Michael Pokojovy 8. Oktober 2007 Das Ritzsche Verfahren Sei R n ein beschränktes offenes Gebiet mit abschnittsweise glattem Rand S. Betrachte
Mehr10 Der Integralsatz von Gauß
10 Der Integralsatz von Gauß In diesem Abschnitt beweisen wir den Integralsatz von Gauß, die mehrdimensionale Verallgemeinerung des Hauptsatzes der Differential- und Integralrechnung. Aussage des Satzes
Mehr4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM
4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und
MehrL 2 -Theorie und Plancherel-Theorem
L -Theorie und Plancherel-Theorem Seminar Grundideen der Harmonischen Analysis bei Porf Dr Michael Struwe HS 007 Vortrag von Manuela Dübendorfer 1 Wiederholung aus der L 1 -Theorie Um die Fourier-Transformation
MehrZusammenfassung Analysis 2
Zusammenfassung Analysis 2 1.2 Metrische Räume Die Grundlage metrischer Räume bildet der Begriff des Abstandes (Metrik). Definition 1.1 Ein metrischer Raum ist ein Paar (X, d), bestehend aus einer Menge
MehrBezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis
Finite Elemente I 169 A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis TU Bergakademie Freiberg, WS 2010/111 Finite Elemente I 170 A.1 Normierte Vektorräume
Mehr4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM
4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und
Mehr22 KAPITEL 1. GRUNDLAGEN. Um zu zeigen, dass diese Folge nicht konvergent ist, betrachten wir den punktweisen Limes und erhalten die Funktion
KAPITEL 1. GRUNDLAGEN Um zu zeigen, dass diese Folge nicht konvergent ist, betrachten wir den punktweisen Limes und erhalten die Funktion 1 für 0 x < 1 g 0 (x) = 1 1 für < x 1. Natürlich gibt dies von
MehrSatz von Rellich-Kondrachov
Satz von Rellich-Kondrachov Xaver Hellauer LMU Munich, Germany Haslach, 17. Februar 2012 Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 1/13 Satz von Rellich Kondrachov Sei j : (X, X ) (Y, Y ) eine stetige
MehrZusammenfassung der Lebesgue-Integrationstheorie
Zusammenfassung der Lebesgue-Integrationstheorie Das Lebesguesche Integral verallgemeinert das Riemannsche Integral. Seine Vorteile liegen für unsere Anwendungen vor allem bei den wichtigen Konvergenzsätzen,
MehrMathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure
Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel IV SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de
Mehr8 1. GEOMETRIE DIFFERENZIERBARER MANNIGFALTIGKEITEN
8 1. GEOMETRIE DIFFERENZIERBARER MANNIGFALTIGKEITEN (vi) Konvergenz von Folgen ist in topologischen Räumen folgendermaßen definiert: Ist (a n ) M eine Folge, so heißt sie konvergent gegen a M, wenn es
Mehr1 Die direkte Methode der Variationsrechnung
Die direkte Methode der Variationsrechnung Betrachte inf I(u) = f(x, u(x), u(x)) dx : u u + W,p () wobei R n, u W,p mit I(u ) < und f : R R n R. (P) Um die Existenz eines Minimierers direkt zu zeigen,
Mehr2.6 Der Satz von Fubini
1 2.6 Der Satz von Fubini Unser Ziel ist der Beweis des folgenden Ergebnisses. 6.1. Satz von Fubini Sei f : R n+m R integrierbar. Dann gibt es eine Nullmenge N R m, so dass gilt: 1. Für alle y R m \ N
MehrÜbungsaufgaben zu Partielle Differentialgleichungen Blatt III vom
Prof. Dr. M. Kaßmann Fakultät für Mathematik Wintersemester 2011/2012 Universität Bielefeld Übungsaufgaben zu Partielle Differentialgleichungen Blatt III vom 27.10.2011 Aufgabe III.1 (4 Punkte) Sei Ω R
MehrSinguläre Integrale 1 Grundideen der harmonischen Analysis
Singuläre Integrale Grundideen der harmonischen Analsis Jens Hinrichsen und Annina Saluz November 2007 Motivation Ein tpisches Beispiel für ein singuläres Integral ist die Hilbert-Transformation, welche
Mehrist reelles lineares Funktional. x(t) ϕ(t) dt ist reelles lineares Funktional für alle ϕ L 2 (0, 1).
Kapitel 4 Stetige lineare Funktionale 4.1 Der Satz von Hahn - Banach Definition 4.1. Sei X ein linearer normierter Raum über dem Körper K (R oder C). Ein linearer Operator f : X K heißt (reelles oder komplexes)
MehrSchwartz-Raum (Teil 1)
Schwartz-Raum (Teil 1) Federico Remonda, Robin Krom 10. Januar 2008 Zusammenfassung Der Schwartz-Raum ist ein Funktionenraum, der besondere Regularitätseigenschaften besitzt, die uns bei der Fouriertransformation
MehrÜbungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 4
Übungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 4 Aufgabe 13 Wie üblich sei l 1 = {x : N K x n < } mit Norm x l 1 = x n und l = {x : N K sup n N x n < } mit x l = sup n N x n Für die Unterräume d
MehrLebesgue-Integral und L p -Räume
Lebesgue-Integral und L p -Räume Seminar Integraltransformationen, WS 2012/13 1 Treppenfunktionen Grundlage jedes Integralbegriffs ist das geometrisch definierte Integral von Treppenfunktionen. Für A R
MehrNun zeigen wir: wie kann man durch eine Liftung eine neue Unterlösung konstruieren.
56 SS2016 Definition 6.17 (Unterlösung,Oberlösung). Ω R n seieingebietleinelliptischeroperator wie in Bedingung 6.1. Seien a i j, b i c stetig mit c 0 in Ω. Sei f stetig in Ω. Eine Funktion u C(Ω) heißt
MehrPartielle Differentialgleichungen Kapitel 11
Partielle Differentialgleichungen Kapitel Die Laplace- und Poisson- Gleichungen Die Struktur bei elliptischen Gleichungen zweiter Ordnung ist nicht wesentlich verschieden bei Operatoren mit konstanten
MehrLösungsvorschlag zur Klausur
FAKULTÄT FÜ MATHEMATIK Prof. Dr. Patrizio Neff Frank Osterbrink Johannes Lankeit 27.7.23 Lösungsvorschlag zur Klausur Hinweise zur Bearbeitung: - Die Bearbeitungszeit für die Klausur beträgt 8 Minuten.
Mehrx x 2 + y + 2y 2 y x 2 + y = 2 (x 2 + y 2 ) 2 = 0, (x,y) =r
Funktionentheorie, Woche 8 Harmonische Funktionen 8. Folgen der Holomorphie Im letzten Kapitel sahen wir, dass der Realteil einer holomorphen Funktion harmonisch ist, und dass es zu jeder harmonischen
Mehr9 Höhere partielle Ableitungen und die Taylorformel
Vorlesung SS 29 Analsis 2 Prof Dr Siegfried Echterhoff 9 Höhere partielle Ableitungen und die Talorformel Definition 91 Sei U R n offen, f : U R m eine Funktion Dann heißt f 2-mal partiell differenzierbar,
MehrListe wichtiger Stammfunktionen
Liste wichtiger Stammfunktionen Funktion Stammfunktion x n, x ln(x) n R \ { } n + xn+ ln( x ) x ln(x) x a x, a > sin(x) cos(x) sin 2 (x) cos 2 (x) x 2 x 2 a x ln(a) cos(x) sin(x) (x sin(x) cos(x)) 2 (x
MehrKonvergenz im quadratischen Mittel und die Parsevelsche Gleichung
Konvergenz im quadratischen Mittel und die Parsevelsche Gleichung Skript zum Vortrag im Proseminar Analysis bei Dr. Gerhard Mülich Christian Maaß 6.Mai 8 Im letzten Vortrag haben wir gesehen, dass das
MehrMusterlösung. Aufgabe 1 a) Die Aussage ist falsch. Ein Gegenbeispiel ist die Funktion f : [0, 1] R, die folgendermaßen definiert ist:
Musterlösung Aufgabe a) Die Aussage ist falsch. Ein Gegenbeispiel ist die Funktion f : [, ] R, die folgendermaßen definiert ist: f(x) := { für x R \ Q für x Q f ist offensichtlich beschränkt. Wir zeigen,
MehrImplizite Funktionen, der Umkehrsatz und Extrema unter Nebenbedingungen
Kapitel XII Implizite Funktionen, der Umkehrsatz und Extrema unter Nebenbedingungen 53 Implizite Funktionen und allgemeine partielle Differenzierbarkeit 54 Der Umkehrsatz 55 Lokale Extrema unter Nebenbedingungen,
MehrGewöhnliche Differentialgleichungen Woche 6. Existenz nach Picard-Lindelöf
d Gewöhnliche Differentialgleichungen Woche 6 Existenz nach Picard-Lindelöf 6.1 Vorbereitung für den Existenzsatz 6.1.1 Stetigkeit und Lipschitz-Stetigkeit Definition 6.1 Seien (V 1, 1 und (V 2, 2 zwei
Mehr12 Gewöhnliche Differentialgleichungen
2 2 Gewöhnliche Differentialgleichungen 2. Einleitung Sei f : D R wobei D R 2. Dann nennt man y = f(x, y) (5) eine (gewöhnliche) Differentialgleichung (DGL) erster Ordnung. Als Lösung von (5) akzeptiert
Mehr12 Der Gaußsche Integralsatz
12. Der Gaußsche Integralsatz 1 12 Der Gaußsche Integralsatz Das Ziel dieses Abschnitts ist die folgende zentrale Aussage der mehrdimensionalen Analysis und der Theorie der partiellen Differentialgleichungen:
MehrAnalysis I - Stetige Funktionen
Kompaktheit und January 13, 2009 Kompaktheit und Funktionengrenzwert Definition Seien X, d X ) und Y, d Y ) metrische Räume. Desweiteren seien E eine Teilmenge von X, f : E Y eine Funktion und p ein Häufungspunkt
Mehr20.4 Gleichmäßige Konvergenz von Folgen und Reihen von Funktionen
20 Gleichmäßige Konvergenz für Folgen und Reihen von Funktionen 20.1 Folgen und Reihen von Funktionen 20.3 Die Supremumsnorm 20.4 Gleichmäßige Konvergenz von Folgen und Reihen von Funktionen 20.7 Das Cauchy-Kriterium
Mehr15. Bereichsintegrale
H.J. Oberle Analysis III WS 212/13 15. Bereichsintegrale 15.1 Integrale über uadern Ziel ist die Berechnung des Volumens unterhalb des Graphen einer Funktion f : R n D R, genauer zwischen dem Graphen von
MehrMeßbare Funktionen. bilden die Grundlage der Integrationstheorie. Definition 24.1 :
24 Meßbare Funktionen bilden die Grundlage der Integrationstheorie. Definition 24. : Sei X eine beliebige Menge, Y ein topologischer Raum, λ ein Maß auf X. f : X Y heißt λ-messbar, falls f (Ω) λ-messbar
MehrFunktionalanalysis II. Sommersemester 2002
Funktionalanalysis II Sommersemester 2002 Prof. Dr. Michael Růžička Inhaltsverzeichnis 1 Fixpunktsätze 1 1.1 Der Banachsche Fixpunktsatz....................... 2 Gewöhnliche Differentialgleichungen....................
MehrLösung zu den Übungsaufgaben zur Lebesgueschen Integrationstheorie. Tobias Ried
Lösung zu den Übungsaufgaben zur Lebesgueschen Integrationstheorie Tobias Ried. März 2 2 Aufgabe (Messbarkeit der Komposition zweier Abbildungen). Seien (X, A), (Y, B) und (Z, C) Messräume und f : (X,
Mehrist ein n-dimensionaler, reeller Vektorraum (vgl. Lineare Algebra). Wir definieren auf diesem VR ein Skalarprodukt durch i y i i=1
24 14 Metrische Räume 14.1 R n als euklidischer Vektorraum Die Menge R n = {(x 1,..., x n ) x i R} versehen mit der Addition und der skalaren Multiplikation x + y = (x 1 + y 1,..., x n + y n ) λx = (λx
MehrAnalysis 2, Woche 9. Mehrdimensionale Differentialrechnung I. 9.1 Differenzierbarkeit
A Analysis, Woche 9 Mehrdimensionale Differentialrechnung I A 9. Differenzierbarkeit A3 =. (9.) Definition 9. Sei U R m offen, f : U R n eine Funktion und a R m. Die Funktion f heißt differenzierbar in
MehrÜbungen zu Einführung in die Numerische Mathematik (V2E2) Sommersemester 2016
Übungen zu Einführung in die Numerische Mathematik (VE) Sommersemester 6 Prof. Dr. Martin Rumpf Pascal Huber Sascha Tölkes Übungsblatt 8 Abgabe:.6.6 Aufgabe 5 (Elliptisches Randwertproblem auf einem Ring)
MehrAnalyis I -Metrische Räume - eine Einführung in die Topologie
Analyis I -Metrische Räume - eine Einführung in die Topologie E = E isolierter Punkte x 1 x 2 x 3 E ist abgeschlossen U ɛ (x) x innerer Punkt Ω Häufungspunkte Ω Metrik Metrische Räume Definition Sei X
MehrBemerkung Als Folge von Satz 6.2 kann man jede ganze Funktion schreiben als Potenzreihe. α m z m. f(z) = m=0. 2πi. re it t [0,2π] 2πi
Funktionentheorie, Woche 7 Eigenschaften holomorpher Funktionen 7.1 Ganze Funktionen Definition 7.1 Eine Funktion f : C C, die holomorph ist auf C, nennt man eine ganze Funktion. Bemerkung 7.1.1 Als Folge
MehrInhaltsverzeichnis. 1 Einleitung Konstruktion der Topologie auf D(Ω) Der Testfunktionenraum D(Ω), T... 8
Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung...................................... 2 2 Konstruktion der Topologie auf D(Ω)...................... 3 ( ) 3 Der Testfunktionenraum D(Ω), T....................... 8 1 1 Einleitung
MehrEin Blick über den Tellerrand... mit FreeFem++
Ein Blick über den Tellerrand... mit FreeFem++ Eine Einführung und etwas Theorie Steffen Weißer Universität des Saarlandes 30. Oktober 2015 Gliederung 1 Zum Seminar 2 Was ist eine PDE? 3 Etwas Funktionalanalysis
Mehrµ( k= U j,k \K j,k ) µ(u j,k \K j,k ) < 2 j ε. µ(u\k j ) < ε.
3.5. LUSIN, TITZE-URYSOHN UND RIESZ 7 3.5. Lusin, Titze-Urysohn und Riesz. Theorem 3.5. (Lusin). Sei f : X R messbar. Zu U X offen mit µ(u) < und ε > 0 gibt es ein kompaktes K U, so dass gilt: () f K stetig,
MehrWiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n
Wiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n 1 Lineare Algebra 11 Matrizen Notation: Vektor x R n : x = x 1 x n = (x i ) n i=1, mit den Komponenten x i, i {1,, n} zugehörige Indexmenge:
MehrOptimale Steuerung partieller Differentialgleichungen Optimal Control of Partial Differential Equations
Prof. Dr. H. J. Pesch Lehrstuhl für Ingenieurmathematik Universität Bayreuth Optimale Steuerung partieller Differentialgleichungen Optimal Control of Partial Differential Equations (Teil 1: SS 26) 4. Übung
MehrSchwartz Raum und gemässigte Distributionen
1 ETH Zürich (Pro)Seminar: Grundideen der Harmonischen Analysis Schwartz Raum und gemässigte Distributionen David Bernhardsgrütter und David Umbricht 18 Dezember 2007 Schwartz Raum und gemässigte Distributionen
MehrLösung zu Kapitel 5 und 6
Lösung zu Kapitel 5 und 6 (1) Sei f eine total differenzierbare Funktion. Welche Aussagen sind richtig? f ist partiell differenzierbar f kann stetig partiell differenzierbar sein f ist dann immer stetig
Mehr1 Verbandstheorie. Aufgabensammlung. Höhere Mathematik für Physiker III Wintersemester 2014
Aufgabensammlung Höhere Mathematik für Physiker III Wintersemester 2014 1 Verbandstheorie 1. Aufgabe: (a) Sei f C(R) eine stetige Funktion. Wenn Rf(x)φ(x)dx = 0 für alle Testfunktionen φ Cc (R) gilt, dann
Mehr(y ) 2 0 bis t, so erhalten wir 1 y (t) (t t 0). L sen wir diese Ungleichung nun nach y (t) auf, so folgt
0.. Lösung der Aufgabe. Wir nehmen an, es existiere eine nicht-triviale globale L sung y. Dann lesen wir direkt von der Gleichung ab, dass y 0 gilt auf ganz R, das heisst, die Funktion ist konvex. Da wir
Mehr12 Biholomorphe Abbildungen
12 Biholomorphe Abbildungen 2 Funktionenräume Wir erinnern zunächst an den Weierstraßschen Konvergenzsatz : 2.1 Satz. Sei G C ein Gebiet, (f n ) eine Folge holomorpher Funktionen auf G, die auf G kompakt
MehrMusterlösung der 1. Klausur zur Vorlesung
Prof. Dr. M. Röger Dipl.-Math. C. Zwilling Fakultät für Mathematik TU Dortmund Musterlösung der. Klausur zur Vorlesung Analysis II 6.7.6) Sommersemester 6 Aufgabe. i) Die Folge f n ) n N konvergiert genau
MehrExistenz höherer Ableitungen
Existenz höherer Ableitungen Bernhard Pfirsch LMU München Zillertal am 15.12.2012 Bernhard Pfirsch Existenz höherer Ableitungen 1/16 Definitionen: Sei der Operator L von der Form Lu = (A u), A : R n n,
MehrLösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3
Analysis I Ein Lernbuch für den sanften Wechsel von der Schule zur Uni 1 Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3 zu 3.1 3.1.1 Bestimmen Sie den Abschluss, den offenen Kern und den Rand folgender Teilmengen
MehrTopologische Grundbegriffe in metrischen und topologischen
KAPITEL 1 Topologische Grundbegriffe in metrischen und topologischen Räumen Die topologischen Grundbegriffe offene Mengen, abgeschlossene Mengen, Inneres einer Menge und Abschließung einer Menge, Stetigkeit
Mehr4 Messbare Funktionen
4 Messbare Funktionen 4.1 Definitionen und Eigenschaften Definition 4.1. Seien X eine beliebige nichtleere Menge, M P(X) eine σ-algebra in X und µ ein Maß auf M. Das Paar (X, M) heißt messbarer Raum und
Mehr(c) (a) X ist abgeschlossen. X = A,wobeiderDurchschnittüberalleabgeschlossenenMengengebildet wird, die X enthalten. (d) (e)
27 15. Metrische Räume Mit Hilfe einer Norm können wir den Abstand x y zweier Punkte x, y messen. Eine Metrik ist eine Verallgemeinerung dieses Konzepts: 15.1. Metriken. Es sei M eine beliebige Menge.
Mehr3 Bedingte Erwartungswerte
3 Bedingte Erwartungswerte 3.3 Existenz und Eindeutigkeit des bedingten Erwartungswertes E A 0(X) 3.6 Konvexitätsungleichung für bedingte Erwartungswerte 3.9 Konvergenzsätze von Levi, Fatou und Lebesgue
MehrWiederholungsklausur zur Analysis I
Wiederholungsklausur zur Analysis I Prof. Dr. C. Löh/M. Blank 5. Oktober 2011 Name: Matrikelnummer: Vorname: Übungsleiter: Diese Klausur besteht aus 8 Seiten. Bitte überprüfen Sie, ob Sie alle Seiten erhalten
MehrWiederholung. Wir wiederholen einige Begriffe und Sätze der Analysis, die in der Maßtheorie eine wichtige Rolle spielen.
Wiederholung Wir wiederholen einige Begriffe und Sätze der Analysis, die in der Maßtheorie eine wichtige Rolle spielen. Definition. Sei X eine Menge und d : X X R eine Abbildung mit den Eigenschaften 1.
MehrHolomorphe Funktionen
1 Kapitel 1 Holomorphe Funktionen 1 Komplexe Differenzierbarkeit Ist z = (z 1,..., z n ) ein Element des C n und z ν = x ν + i y ν, so können wir auch schreiben: z = x + i y, mit x = (x 1,..., x n ) und
MehrVorlesung Das Fundamentallemma der Variationsrechnung
5.. DAS FUNDAMENTALLEMMA DER VARIATIONSRECHNUNG 8 Vorlesung 5 5. Das Fundamentallemma der Variationsrechnung Es sei im Folgenden R n offen, zusammenhängend und beschränkt. Dann ist R n komakt. Wir wollen
MehrInverse Fourier Transformation
ETH Zürich HS 27 Departement Mathematik Seminararbeit Inverse Fourier Transformation Patricia Hinder Sandra König Oktober 27 Prof. M. Struwe Im Vortrag der letzten Woche haben wir gesehen, dass die Faltung
MehrAnalysis 3. Weihnachtsblatt Prof. Dr. H. Koch Dr. F. Gmeineder Besprechung: TBC, Januar Aufgabe 1: (Besonders prüfungsrelevant)
Analysis 3 04.12.2018 Prof. Dr. H. och Dr. F. Gmeineder Besprechung: TBC, Januar 2019 Weihnachtsblatt Aufgabe 1: (Besonders prüfungsrelevant) Aufgabe 2: Sei Ω eine Menge und Σ eine σ-algebra auf Ω. Seien
MehrDarstellungssatz von Riesz in vollständig regulären Räumen. Carina Pöll Wintersemester 2012
Darstellungssatz von Riesz in vollständig regulären Räumen Carina Pöll 0726726 Wintersemester 2012 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Definitionen und Resultate aus der Topologie 1 3 Der Darstellungssatz
MehrSkript Einführung in Sobolevräume. Roland Griesse. TU Chemnitz
Skript Einführung in Sobolevräume Roland Griesse TU Chemnitz Material für: begleitend für andere Vorlesungen oder zum Selbststudium Fehler und Kommentare bitte an: roland.griesse@mathematik.tu-chemnitz.de
MehrJ.M. Sullivan, TU Berlin B: Metrische Räume Analysis II, WS 2008/09
B. METRISCHE RÄUME B1. Definition Definition B1.1. Sei X eine Menge. Eine Funktion oder Abbildung d : X X R heißt dann eine Metrik auf X, falls für alle x, y, z X die folgenden (axiomatischen) Bedingungen
MehrUniversität Ulm Abgabe: Mittwoch,
Universität Ulm Abgabe: Mittwoch, 8.5.23 Prof. Dr. W. Arendt Jochen Glück Sommersemester 23 Punktzahl: 36+4* Lösungen Halbgruppen und Evolutionsgleichungen: Blatt 2. Sei X ein Banachraum und (T (t)) t
Mehr12. Trennungssätze für konvexe Mengen 83
12. Trennungssätze für konvexe Mengen 83 C_1 C_2 a Abbildung 12.4. Trennung konvexer Mengen durch eine Hyperebene mit Normalenvektor a Dann ist int(c) nicht leer (warum?) und [als Minkowski-Summe von C
MehrÜbungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 2
Übungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 2 Aufgabe 5. Beweisen Sie: Ein kompakter Hausdorffraum, welcher dem ersten Abzählbarkeitsaxiom genügt, ist folgenkompakt. Lösung. Es sei X ein kompakter
MehrAnalysis I. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching
Analysis I 7. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching April 26, 207 Erinnerung Satz. (Zwischenwertsatz) Sei f : [a, b] R stetig mit f(a) f(b). Dann gibt es zu jedem
Mehr4.5 Schranken an die Dichte von Kugelpackungen
Gitter und Codes c Rudolf Scharlau 19. Juli 2009 341 4.5 Schranken an die Dichte von Kugelpackungen Schon in Abschnitt 1.4 hatten wir die Dichte einer Kugelpackung, speziell eines Gitters bzw. einer quadratischen
MehrKapitel 16 : Differentialrechnung
Kapitel 16 : Differentialrechnung 16.1 Die Ableitung einer Funktion 16.2 Ableitungsregeln 16.3 Mittelwertsätze und Extrema 16.4 Approximation durch Taylor-Polynome 16.5 Zur iterativen Lösung von Gleichungen
Mehr7.1. SCHWACHE KONVERGENZ 49. ϕ(x n ) ϕ(x)
7.1. SCHWACHE KONVERGENZ 49 7.1. Schwache Konvergenz. 7. Schwache Konvergenz und Reflexivität Definition 7.1.1. Sei E ein normierterraum. Eine Folge(x n ) n N in E konvergiert schwach gegen x E, x n x,
MehrElemente der mengentheoretischen Topologie
Elemente der mengentheoretischen Topologie Es hat sich herausgestellt, dass das Konzept des topologischen Raumes die geeignete Struktur darstellt für die in der Analysis fundamentalen Begriffe wie konvergente
MehrAktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 3: Metrische und polnische Räume
Aktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 3: Metrische und polnische Räume Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik Oktober/November 2017
MehrIntegraldarstellung des Restgliedes; Lagrangesche Restgliedformel;
Kapitel Der Satz von Taylor. Taylor-Formel und Taylor-Reihe (Taylor-Polynom; Restglied; Integraldarstellung des Restgliedes; Lagrangesche Restgliedformel; die Klasse C ; reell analytische Funktionen) In
Mehr(1+x 2 )x α D β f C 0 ( α,β (f)+ α+2,β (f)).
5 Entwicklungen nach Hermite-Funktionen Wir zeigen in diesem Paragraphen zunächst, daß der Raum S(R m ) topologisch isomorph zum Folgenraum s m ist Zu diesem Zwecke definieren wir auf S eine äquivalente
MehrSeminar Gewöhnliche Differentialgleichungen
Seminar Gewöhnliche Differentialgleichungen Dynamische Systeme I 1 Einleitung 1.1 Nichtlineare Systeme In den vorigen Vorträgen haben wir uns mit linearen Differentialgleichungen beschäftigt. Nun werden
MehrScheinklausur zur Vorlesung Stochastik II
Institut für Mathematische Stochastik WS 2007/2008 Universität Karlsruhe 25. 02. 2008 Dr. B. Klar Scheinklausur zur Vorlesung Stochastik II Muster-Lösung Dauer: 90 Minuten Name: Vorname: Matrikelnummer:
Mehr4.1 Motivation von Variationsmethoden Variationsmethoden im Sobolevraum Motivation von Variationsmethoden
Kapitel 4 Das Dirichlet Prinzip Bevor wir uns der Lösung von Randwertproblemen mithilfe der eben entwickelten Techniken zuwenden, wollen wir uns einer Idee zur Lösung widmen, die einige Elemente dieser
Mehr5 Die Picardschen Sätze
03 5 Die Picardschen Sätze Für eine zweimal stetig differenzierbare reell- oder komplexwertige Funktion f auf einem Gebiet G C ist der Laplace-Operator definiert durch Behauptung: = 4 Beweis: Daraus folgt:
Mehri=1 i=1,...,n x K f(x).
2. Normierte Räume und Banachräume Ein normierter Raum ist ein Vektorraum, auf dem wir Längen messen können. Genauer definieren wir: Definition 2.1. Sei X ein Vektorraum über C. Eine Abbildung : X [0,
MehrAnalysis I. Guofang Wang Universität Freiburg
Universität Freiburg 30.11.2016 5. Teilmengen von R und von R n Der R n ist eine mathematische Verallgemeinerung: R n = {x = (x 1,..., x n ) : x i R} = } R. {{.. R }. n mal Für x R ist x der Abstand zum
Mehr19.2 Mittelwertsatz der Differentialrechnung
19 Mittelwertsätze der Differentialrechnung mit Anwendungen 19.1 Satz von Rolle 19.2 Mittelwertsatz der Differentialrechnung 19.4 Globaler Wachstumssatz 19.6 Verallgemeinerter Mittelwertsatz der Differentialrechnung
Mehr7 Der Gaußsche Integralsatz
7 Der Gaußsche Integralsatz Im Folgenden sei eine k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des R n und a. 7.1 Tangentialvektoren. Ein Vektor v R n heißt Tangentialvektor an in a, falls es eine stetig differenzierbare
MehrGewöhnliche Differentialgleichungen Woche 7. Globale Existenz einer Lösung
Gewöhnliche Differentialgleichungen Woche 7 Globale Existenz einer Lösung 7.1 Von lokal zu global Wir betrachten wiederum das Anfangswertproblem { y (x = f (x, y(x, y( = y 0. (7.1 Eine erste Erweiterung
Mehr12 Aufgaben zu linearen Funktionalen
266 12. Aufgaben zu linearen Funktionalen A B C 12 Aufgaben zu linearen Funktionalen 12.1 Stetige Funktionale (siehe auch 11.6.E, 12.2, 13.4.A) Sei E ein topologischer Vektorraum und ϕ: E K (ϕ ) linear.
MehrVollständiger Raum, Banachraum
Grundbegriffe beschränkte Menge Cauchyfolge Vollständiger Raum, Banachraum Kriterium für die Vollständigkeit Präkompakte Menge Kompakte Menge Entropiezahl Eigenschaften kompakter und präkompakter Mengen
MehrDarstellungsformeln für die Lösung von parabolischen Differentialgleichungen
Kapitel 8 Darstellungsformeln für die Lösung von parabolischen Differentialgleichungen Wir hatten im Beispiel 5. gesehen, dass die Wärmeleitungsgleichung t u u = f auf Ω (0, ) (8.1) eine parabolische Differentialgleichung
Mehrϕ k (t)ψ j (s) 2 ds)dt < folgt ϕ k (t)ψ j (s) δ j1,j 2 und daher handelt es sich um ein Orthonormalsystem in L 2 (Ω 1 Ω 2 ).
1) a) Wir wollen zeigen, dass {ϕ k (t)ψ j (s)} j,k N0 eine Orthonormalbasis ist. Beachte dabei zunächst, dass (t, s) ϕ k (t)ψ j (s) für alle j, k N 0 messbare Abbildungen auf Ω 1 Ω 2 sind und da Ω 1 ϕ
Mehr