ZAGADNIENIA OKRESOWE DLA NIELINIOWYCH RÓWNAŃ EWOLUCYJNYCH. Piotr Kokocki UNIWERSYTET MIKOŁAJA KOPERNIKA W TORUNIU
|
|
- Janina Łukasik
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 UNIWERSYTET MIKOŁAJA KOPERNIKA W TORUNIU Piotr Kokocki ZAGADNIENIA OKRESOWE DLA NIELINIOWYCH RÓWNAŃ EWOLUCYJNYCH Praca magisterska przygotowana na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Mikołaja Kopernika w Toruniu Promotor : dr Aleksander Ćwiszewski TORUŃ 29
2
3 Spis treści Wstęp 4 Oznaczenia 8 1 Operatory liniowe Ogólne własności operatorów liniowych Własności spektralne operatorów liniowych zwartych Własności spektralne operatorów liniowych o zwartych rezolwentach Generatory C półgrup Operatory wycinkowe Operatory eliptyczne rzędu drugiego Stopień topologiczny Stopień topologiczny dla zaburzeń generatorów zwartych C półgrup Stopień topologiczny dla zaburzeń operatorów wycinkowych Zagadnienia różniczkowe z warunkiem poczatkowym Istnienie i jednoznaczność rozwiązań Nieliniowe zaburzenia generatorów zwartych C półgrup Nieliniowe zaburzenia operatorów wycinkowych Własności operatora przesunięcia wzdłuż trajektorii Zaburzenia nieliniowe generatorów zwartych C półgrup Zaburzenia nieliniowych operatorów wycinkowych Wzór indeksowy typu Krasnosielskiego Wzór indeksowy dla zaburzeń generatorów zwartych C półgrup Wzór indeksowy dla zaburzeń operatorów wycinkowych Zagadnienia okresowe Metody uśredniania dla zaburzeń operatorów wycinkowych Metody uśredniania względem jądra operatora liniowego Kryteria z warunkami typu Landesmana Lazera Dodatek Stopień topologiczny dla pełnociągłych zaburzeń identyczności Przestrzenie funkcyjne Twierdzenia o zwartości i zbieżności Nierówności Literatura 16 2
4
5 Wstęp Nieliniowe równania ewolucyjne postaci (P ) u(t) = Au(t) + F (t, u(t)), t > gdzie A : X D(A) X jest operatorem liniowym określonym na przestrzeni Banacha X, zaś odwzorowanie ciągłe F : [, + ) X X jest nieliniowym i ciągłym zaburzeniem, stanowią abstrakcyjne sformułowanie bardzo wielu zagadnień zarówno z równań jak i układów równań różniczkowych cząstkowych, w tym modeli zjawisk przyrodniczych. Zazwyczaj A jest operatorem różniczkowym, zaś X stanowi odpowiednią przestrzeń funkcyjną. Tak jak w przypadku równań autonomicznych, dla opisu dynamiki istotne jest znalezienie rozwiązań stacjonarnych, to w równaniach nieautonomicznych bardzo ważne jest znajdowanie rozwiązań okresowych przy założeniu, że F jest T okresowe ( T > ) ze względu na czas. Jeśli przyjmiemy, że operator A jest generatorem C półgrupy, to przy dodatkowych założeniach dotyczących istnienia rozwiązań, z zagadnieniem (P ) można stowarzyszyć odwzorowanie Φ T : X X dane wzorem Φ T (x) := u(t ), gdzie u : [, + ) X jest rozwiązaniem zagadnienia (P ), z warunkiem początkowym u() = x. Powyższe odwzorowanie nosi nazwę operatora przesunięcia wzdłuż trajektorii. Zauważmy, że jeśli F jest T okresowe i x X jest punktem stałym odwzorowania Φ T, to jest również początkiem rozwiązania okresowego powyższego zagadnienia. W przypadku równań różniczkowych zwyczajnych, jedną z technik znajdowania rozwiązań okresowych zagadnień nieautonomicznych jest metoda uśredniania, którą między innymi rozważali M. Furi i P. Pera w pracy [24], w przypadku gdy przestrzeń stanów jest skończenie wymiarowa. W przypadku nieskończenie wymiarowym, A. Ćwiszewski w pracach [16, 17] rozszerzył tę zasadę na zagadnienia postaci (P ), gdzie A jest generatorem zwartej półgrupy, zaś F jest odwzorowaniem ciągłym. Następnie, A. Ćwiszewski wraz z autorem, w pracach [18] i [19] rozszerzyli zasadę uśredniania w sytuacji, gdy A generuje C półgrupę kontrakcji, a zaburzenie F jest zwarte lub kontraktywne ze względu na miarę niezwartości. Idea metody uśredniania polega na rozważaniu rodziny zagadnień postaci (P λ ) u(t) = λau(t) + λf (t, u(t)), t > gdzie parametr λ jest z przedziału [, 1] oraz rodziny ( P ) u(t) = λau(t) + λ F (u(t)), t > gdzie F (x) = 1 T T F (s, x)ds dla x X. 4
6 Jeśli przez Φ λ T oznaczmy operator przesunięcia wzdłuż trajektorii dla zagadnienia (P λ), to przy założeniu, że A generuje zwartą C półgrupę i standardowych założeniach na F, odwzorowanie Φ λ T jest pełnociągłe dla dowolnego λ (, 1]. Zasada uśredniania mówi, że dla dowolnego otwartego i ograniczonego zbioru U X takiego, że / ( A + F )( U D(A)), istnieje dostatecznie małe λ > takie, że Φ λ T (x) x dla x U oraz deg(i Φ λ T, U) = deg( A + F, U), gdzie w powyższej równości deg oznacza odpowiedni stopień topologiczny. Wówczas, jest jasne, że wiedza dotycząca punktów stacjonarnych dla ( P ) prowadzi do rozwiązań okresowych dla (P λ ). Dowód zasady uśredniania składa się z dwóch zasadniczych etapów. W pierwszym wykazuje się, że dla dostatecznie małych λ >, istnieje homotopia łącząca Φ λ T z odwzorowaniem Φ λ T, które jest operatorem przesunięcia wzdłuż trajektorii dla zagadnienia co implikuje, że u(t) = λau(t) + λ F (u(t)), t > deg(i Φ λ T, U) = deg(i Φ λ T, U). Następnym etapem jest wykorzystanie wzoru indeksowego typu Krasnosielskiego, który mówi, że deg(i Φ 1 t, U) = deg( A + F, U) dla dostatecznie małych czasów t >, co kończy dowód, gdyż z autonomiczności wynika, że Φ λ T = Φ 1 λt. W pracy przedstawię metodę uśredniania dla zaburzeń operatorów wycinkowych (z ang. sectorial operators) oraz metodę uśredniania dla zagadnień z rezonansem, wraz z przykładem zastosowań do konkretnych równań różniczkowych cząstkowych. Narzędziem będzie wzór indeksowy Krasnosielskiego, który zostanie udowodniony dla autonomicznych zaburzeń operatorów wycinkowych. Motywacji dostarczy nam następujący przykład obejmujący szeroką klasę zagadnień różniczkowych u t = u + f(t, u) dla t, x Ω, gdzie Ω R n jest zbiorem otwartym, zaś f : R R n R jest odwzorowaniem ciągłym. Fakt, że zaburzenie nieliniowe jest zależne również od u nie pozwala na rozważanie tego równania na przestrzeni L 2 (Ω) i tym samym nie pozwala na zastosowanie poprzednich wyników. Następnie rozważmy zagadnienie z rezonansem postaci (P ε ) u(t) = Au(t) + εf (t, u(t)), t > gdzie ε [, 1] jest dodatkowym parametrem, A generuje zwartą C półgrupę oraz jest wartością własną A, zaś F jest ciągłym zaburzeniem. Zagadnienie (P ε ) było przedmiotem rozważań A. Schiaffino i K. Schmitt a w pracy [4], gdzie rozwiązań okresowych szukano za pomocą odpowiednich operatorów w przestrzeniach funkcji ciągłych o wartościach w X. 5
7 W pracy zastosuję podejście oparte na operatorze przesunięcia wzdłuż trajektorii, co pozwoli na pominięcie stosowanych przez autorów niewygodnych założeń i uzyskanie wyników w formie wygodnej do zastosowań. Podejście to, wydaje się być również prostsze. Uzyskane wyniki znajdują zastosowania w badaniu równań parabolicznych z rezonansem przy użyciu tzw. warunków typu Landesmana Lazera. Mianowicie, H. Brezis i L. Nirenberg w pracy [11] rozpatrywali zagadnienia paraboliczne postaci u t = u + λ k u + f(t, u) w (, T ] Ω u(t, x) = na [, T ] Ω u(, x) = u(t, x) w [, T ] Ω, gdzie T >, zaś λ k jest pewną wartością własną operatora, gdzie jest operatorem Laplace a z warunkami brzegowymi Dirichleta. Jeden z głównych rezultatów ich pracy mówi, że jeśli spełniona jest wersja warunku typu Landesmana Lazera dla równań parabolicznych, to powyższe zagadnienie ma rozwiązanie (rozumiane w pewnym sensie). Wykorzystując otrzymane wcześniej wyniki dotyczące metod uśredniania w sytuacji rezonansu, udowodnimy rezultat korespondujący z twierdzeniem Brezisa Nirenberga. Zaletą tego podejścia jest fakt, że otrzymane metody pozwolą na dokładne wyliczenia stopnia topologicznego operatora przesunięcia wzdłuż trajektorii, co może mieć znaczenie, na przykład przy badaniu ilości rozwiązań. Niniejsza praca zorganizowana jest w następujący sposób w Rozdziale 1 wprowadzimy i omówimy podstawowe pojęcia i fakty związane z operatorami liniowymi, które będziemy wykorzystywać w dalszej części pracy; w Rozdziale 2 naszkicujemy teorię stopnia topologicznego dla zaburzeń generatorów zwartych C półgrup, po czym skonstruujemy ten niezmiennik topologiczny dla przypadku zaburzeń operatorów wycinkowych; w Rozdziale 3 będziemy rozpatrywać zagadnienia początkowe, w przypadku gdy prawa strona równania jest nieliniowym zaburzeniem generatora zwartej C półgrupy, jak i w przypadku, gdy prawa strona jest nieliniowym zaburzeniem operatora wycinkowego, zaś same zaburzenie jest określone na przestrzeni ułamkowej wyznaczonej przez operator wycinkowy. Następnie podamy twierdzenia mówiące o ciągłej zależności słabych rozwiązań w zależności od parametru i warunku początkowego, jak również udowodnimy zwartość operatorów przesunięcia wzdłuż trajektorii; w Rozdziale 4 podamy ogólną wersję wzoru typu Krasnosielskiego dla zaburzeń generatorów zwartych C półgrup, po czym udowodnimy wersję tego wzoru dla zaburzeń operatorów wycinkowych; w Rozdziale 5 zajmiemy się zasadą uśredniania dla nieautonomicznych zaburzeń operatorów wycinkowych, w dowodzie której użyjemy udowodnionego w poprzednim rozdziale wzoru Krasnosielskiego. Ponadto będziemy rozważać metody uśredniania względem jądra operatora liniowego, które posłużą nam do szukania rozwiązań okresowych zagadnień z rezonansem. 6
8 Zdaniem autora do najważniejszych wyników tej pracy należą konstrukcja stopnia topologicznego dla zaburzeń operatorów wycinkowych, czyli Twierdzenie 2.8, wersja wzoru indeksowego Krasnosielskiego dla zaburzeń operatorów wycinkowych, czyli Twierdzenie 4.3 i Twierdzenie 4.4, zasada uśredniania dla nieautonomicznych zaburzeń operatorów wycinkowych, czyli Twierdzenie 5.3, zasada uśredniania względem jądra operatora liniowego wraz ze wzorem indeksowym, czyli Twierdzenie 5.8, twierdzenia dotyczące zagadnień okresowych z rezonansem wraz ze wzorem indeksowymi, czyli Twierdzenie 5.13 i Twierdzenie W tym miejscu autor składa podziękowania Panu dr Aleksandrowi Ćwiszewskiemu za liczne dyskusje, okazaną życzliwość oraz za cenne porady dotyczące zagadnień poruszanych w tej pracy. 7
9 Oznaczenia Przez C i R będziemy oznaczać odpowiednio ciała liczb zespolonych i rzeczywistych. Jeśli z C, to przez re z oznaczamy część rzeczywista liczby zespolonej z, zaś przez im z jej część urojona. Moduł liczby zespolonej z będziemy oznaczać jako z := ( re z) 2 + ( im z) 2. Argumentem liczby zespolonej z, z nazywamy zbiór arg (z) := {ϕ R z (cos ϕ + i sin ϕ) = z}, podczas gdy argumentem głównym jest funkcja Arg : C \ {} ( π, π] dana jako Arg (z) := arg (z) ( π, π]. Niech (X, d) będzie przestrzenią metryczną. Jeśli dane są zbiór A X, punkt x X oraz liczba r >, to B(x, r) := {y X d(x, y) < r}, D(x, r) := {y X d(x, y) r}, O ε (A) := {y X istnieje x A takie, że d(x, y) ε}, dist(x, A) := inf d(x, y). y A Ponadto przez cl A (cl X A) lub A będziemy oznaczać domknięcie zbioru A względem przestrzeni X, zaś przez A ( X A) będziemy rozumieć brzeg zbioru A względem tej przestrzeni. Jeśli (X, d 1 ), (Y, d 2 ) są przestrzeniami metrycznymi takimi, że X jest zwarta, to przez C(X, Y ) będziemy rozumieć przestrzeń metryczna funkcji ciagłych daną jako zbiór wraz z metryka jednostajna C(X, Y ) := {u : X Y u jest funkcją ciągłą } d (u, v) := sup d 2 (u(x), v(x)). x X Niech teraz (X, ) będzie przestrzenią unormowaną nad ciałem K, gdzie K = C lub K = R. Jeśli dane są zbiory A, B X oraz skalar λ K, to A + B := {x + y x A, y B}, λ A := {λ x x A}. Jeśli M, N są dwiema podprzestrzeniami liniowymi przestrzeni X takimi, że M N = {}, to przez M N oznaczamy sumę prosta przestrzeni M i N. Jeśli dodatkowo U M oraz V N są podzbiorami tych przestrzeni, to przyjmujemy U V := U + V. Uwypukleniem domkniętym zbioru A X nazywamy zbiór conva := {B X B jest zbiorem domkniętym wypukłym oraz A B}. 8
10 Niech A : X D(A) X będzie operatorem liniowym. Wówczas przyjmujemy, że KerA := {x X Ax = }, Im A := {Ax x D(A)}. Ponadto przez przestrzeń operatorów ograniczonych rozumiemy zbiór wraz z normą L(X) := {B : X X B jest ciągłym operatorem liniowym } B := sup Bx. x 1 Załóżmy teraz, że na przestrzeni X mamy dodatkowo określony iloczyn skalarny (, ), który wyznacza wyjściową normę. Jeśli N X jest podprzestrzenią X, to możemy określić dopełnienie ortogonalne przestrzeni N jako N := {x X (x, y) =, y N}. 9
11 1 Operatory liniowe W tym rozdziale opiszemy najważniejsze elementy teorii operatorów. Zaczniemy od podania podstawowych definicji, a następnie omówimy własności spektralne zwartych operatorów liniowych, które następnie przeniesiemy na przypadek dowolnych, niekoniecznie ograniczonych, operatorów liniowych o zwartych rezolwentach. Ważną klasą operatorów, na której będą opierać się nasze rozważania będą stanowić generatory C półgrup wśród, których wyróżniamy operatory wycinkowe wyznaczające skalę przestrzeni ułamkowych. Na koniec omówimy przykłady operatorów liniowych jakimi będą dla nas symetryczne operatory eliptyczne drugiego rzędu. 1.1 Ogólne własności operatorów liniowych Niech X będzie przestrzenią Banacha z normą nad ciałem K = C lub R oraz niech A : X D(A) X będzie operatorem liniowym, być może nieograniczonym, na przestrzeni X. Wykresem operatora A będziemy nazywać podprzestrzeń liniową przestrzeni X X daną jako Γ(A) = {(x, y) X X x D(A), y = Ax}. Powiemy, że operator A jest domknięty, jeśli Γ(A) X X jest domkniętą podprzestrzenią. Na przestrzeni liniowej D(A) zdefiniujmy normę wykresowa D(A) wzorem x D(A) := x + Ax dla x D(A). Nietrudno zauważyć, że D(A) z normą D(A) jest przestrzenią Banacha wtedy i tylko wtedy, gdy operator A jest domknięty. Dodatkowo, jeśli operator A jest domknięty i jest bijekcją, działającą z D(A) do X, to norma 1 dana wzorem x 1 := Ax dla x D(A) jest równoważna z D(A). Rzeczywiście, z twierdzenia Banacha o domkniętym wykresie mamy, że A 1 : X X jest operatorem ciągłym, czyli A 1 x A 1 x dla x X. Dlatego, dla x D(A) x 1 x D(A) = x + Ax A 1 Ax + Ax = ( A 1 + 1) x 1, co dowodzi równoważności powyższych norm. Niech H będzie teraz przestrzenią Hilberta z iloczynem skalarnym (, ) : H H K, zaś A : D(A) H operatorem liniowym takim, że D(A) H jest gęstą podprzestrzenią. Przez operator hilbertowsko sprzężony lub po prostu sprzężony z operatorem A będziemy rozumieć operator liniowy A : H D(A ) H taki, że D(A ) := {x H istnieje y H takie, że (Az, x) = (z, y) dla z D(A)}, A x := y, gdzie y jest jak w definicji D(A ). 1
12 Wobec założenia D(A) = H, operator sprzężony A jest poprawnie określony. Powiemy, że operator A jest samosprzężony (odpowiednio symetryczny), jeśli A = A (odpowiednio A A ), przy czym inkluzje rozumiane są w sensie wykresów. Nietrudno zauważyć, że jeśli D(A) = H oraz A : D(A) H jest ograniczony, to symetryczność operatora A automatycznie implikuje jego samosprzężoność. Ponadto jeśli A : D(A) H jest gęsto określonym, niekoniecznie domkniętym operatorem liniowym na przestrzeni Hilberta H, to A jest już operatorem domkniętym. Wynika stąd, że operator samosprzężony jest zawsze domknięty. Lemat 1.1 Jeśli operator liniowy A : H D(A) H, gdzie H przestrzenia Hilberta H, jest gęsto określony, symetryczny oraz Im (λi A) = X dla pewnej liczby λ R, to jest samosprzężony. Dowód. Zgodnie z definicją operatora sprzężonego mamy, że (λv Av, u) = (v, λu A u) dla v D(A), u D(A ). (1.1) Wynika stąd, że λi A jest różnowartościowy. Istotnie, jeśli λw A w = dla pewnego w D(A ), to korzystając z (1.1) mamy, że (λv Av, w) = dla v D(A). Zgodnie z założeniem możemy wybrać v D(A) takie, że λv Av = w. Stąd (w, w) = (λv Av, w) = i w konsekwencji w =. Niech teraz u D(A ). Istnieje u D(A) taki, że λu Au = λu A u. Skoro A A, mamy wtedy λu A u = λu A u, co w związku z różnowartościowością operatora λi A implikuje, że u = u i Au = A u. Dlatego (u, A u) A i w konsekwencji A = A. Niech teraz X będzie przestrzenią Banacha nad ciałem K = C i niech, tak jak poprzednio, A: D(A) X będzie operatorem liniowym. Zbiorem rezolwenty operatora A nazywamy zbiór ϱ(a) := {λ C λi A: D(A) X jest bijekcją oraz (λi A) 1 L(X)}. Dla λ ϱ(a) będziemy oznaczać R(λ : A) := (λi A) 1 : X X. Nietrudno sprawdzić, że zachodzi następująca tożsamość rezolwenty (λi A) 1 (µi A) 1 = (µ λ)(λi A) 1 (µi A) 1 dla λ, µ ϱ(a). Przez spektrum (widmo) operatora A, będziemy rozumieć dopełnienie zbioru rezolwenty w płaszczyźnie zespolonej σ(a) := C \ ϱ(a). W spektrum σ(a) operatora A możemy wyróżnić trzy wzajemnie rozłączne zbiory: spektrum punktowe σ p (A), spektrum ciągłe σ c (A) i spektrum residualne σ r (A) zdefiniowane odpowiednio jako σ p (A) := {λ σ(a) λx Ax = dla pewnego x } σ c (A) := {λ σ(a) Ker(I A) =, Im (I A) X jest gęsty, Im (I A) X} σ r (A) := {λ σ(a) Ker(I A) =, Im (I A) X nie jest gęsty }. 11
13 W przypadku gdy operator A jest domknięty, można sprawdzić, że σ(a) = σ p (A) σ c (A) σ r (A). Niech X będzie przestrzenią Banacha nad ciałem K = R oraz niech A : D(A) X będzie operatorem liniowym. W tym przypadku również możliwe jest rozpatrywanie zespolonego spektrum i zbioru rezolwenty operatora A. Przedstawioną poniżej metodę można znaleźć między innymi w [3] lub [2]. Dla rzeczywistej przestrzeni Banacha X zdefiniujmy przestrzeń liniową X C nad ciałem liczb zespolonych C w następujący sposób. Przyjmujemy, że X C := X X wraz z działaniami + : X C X C C oraz : C X C C danymi jako (x 1, y 1 ) + (x 2, y 2 ) := (x 1 + x 2, y 1 + y 2 ) dla (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ) X C, (α + βi) (x, y) := (αx βy, αy + βx) dla α + βi C, (x, y) X C. Przestrzeń X C będziemy nazywać kompleksyfikacja rzeczywistej przestrzeni liniowej X. Dowolny element (x, y) X C będziemy formalnie oznaczać przez x + yi. Zauważmy, że X jest w naturalny sposób podprzestrzenią liniową przestrzeni X C, w tym sensie że, istnieją odwzorowania i, j, gdzie j : R C jest monomorfizmem ciał, zaś i: X X C jest odwzorowaniem różnowartościowym takie, że i(x + y) = i(x) + i(y) dla x, y X, i(λ x) = j(λ) j(x) dla λ R, x X. W naszym przypadku odwzorowania i oraz j są dane jako i(x) := x (= x + i) oraz j(λ) := λ (= λ + i). Na przestrzeni X C określamy normę x + yi C := sup sin θx + cos θy. (1.2) θ [ π,π] W przypadku gdy H jest rzeczywistą przestrzenią Hilberta wraz z iloczynem skalarnym (, ) : H H R, normę kompleksyfikacji można zdefiniować w bardziej naturalny sposób. W tym celu kładziemy x + yi C := x 2 + y 2 dla x + yi H C. (1.3) Nietrudno sprawdzić, że (1.3) zadaje normę na H C, która pochodzi od iloczynu skalarnego (, ) C : H C H C C danego wzorem (x 1 + y 1 i, x 2 + y 2 i) C := (x 1, x 2 ) + (y 1, y 2 ) (x 1, y 2 )i + (y 1, x 2 )i, dla (x 1, y 1 ), (x 2, y 2 ) H C i ponadto normy zadane przez wzory (1.2) i (1.3) są równoważne. Niemniej jednak należy pamiętać, że w przypadku dowolnej przestrzeni Banacha, wzór (1.3) nie zadaje normy ponieważ nie jest spełniony warunek jednorodności. Warto również odnotować, że jeśli X z normą jest przestrzenią Banacha, to jej kompleksyfikacja X C z normą C również okazuje się być przestrzenią Banacha. 12
14 Jeśli X jest przestrzenią liniową nad ciałem K = R oraz F X jest jej skończenie wymiarową podprzestrzenią, to w naturalny sposób F C jest podprzestrzenią X C. Ponadto jeśli zbiór {e 1, e 2,..., e k }, gdzie k = dim F jest bazą przestrzeni F, to zbiór jest bazą przestrzeni F C. Wynika stąd, że {e 1 + e 1 i, e 2 + e 2 i,..., e k + e k i} dim R F = dim C F C. (1.4) Niech teraz A: D(A) X będzie operatorem liniowym. Definiujemy operator liniowy A C : X C D(A C ) X C jako D(A C ) := {x + yi X C x, y D(A)} A C (x + yi) := Ax + Ayi. Nietrudno sprawdzić, że odwzorowanie A C jest operatorem liniowym na X C, który będziemy nazywać kompleksyfikacja operatora A. Jeśli założymy, że B : X X jest operatorem ograniczonym na rzeczywistej przestrzeni Banacha X, to B C jest również operatorem ograniczonym na przestrzeni X C oraz B C C = B, gdzie B C C = sup Bz C. z C 1 Podobnie, jeśli B : X X jest zwartym operatorem, to zwarty jest również operator B C. Jeśli A : H D(A) H jest operatorem samosprzężonym określonym na rzeczywistej przestrzeni Hilberta H, to jego kompleksyfikacja A C jest również operatorem samosprzężonym. W dalszym ciągu zakładamy, że A: D(A) X jest operatorem liniowym określonym przestrzeni Banacha X nad ciałem K = R. Przez zespolony zbiór rezolwenty operatora A : D(A) X określonego na rzeczywistej przestrzeni Banacha X będziemy rozumieć ϱ(a) := ϱ(a C ). Podobnie przez spektrum zespolone operatora A rozumiemy σ(a) := σ(a C ), zaś przez zespolone spektrum punktowe operatora A rozumiemy σ p (A) := σ p (A C ). Przez rzeczywisty zbiór rezolwenty operatora A będziemy rozumieć ϱ R (A) := {λ R λi A: D(A) X jest bijekcją oraz (λi A) 1 L(X)}. Dopełnieniem tego zbioru na osi rzeczywistej jest rzeczywiste spektrum operatora A określone jako σ R (A) := R \ ϱ R (A). 13
15 Ponadto rzeczywistym spektrum punktowym nazywamy zbiór σ p,r (A) := {λ R λx Ax dla pewnego x X}. Jak nietrudno się przekonać, dla operatora liniowego A : D(A) X określonego na rzeczywistej przestrzeni Banacha X jego rzeczywiste i zespolone zbiory rezolwenty są ze sobą powiązane. Jeśli λ ϱ R (A), to również λ ϱ(a) = ϱ(a C ) oraz R(λ : A C ) = R(λ : A) C. (1.5) Niech teraz X będzie przestrzenią Banacha nad ciałem K = C lub R. Izomorfizmem przestrzeni X będziemy nazywać dowolne odwzorowanie B : X X, które jest liniowe, ciągłe i odwracalne. Symbolem G(X) będziemy oznaczać zbiór wszystkich izomorfizmów przestrzeni X. Jeśli B G(X), to B 1 L(X), co jest konsekwencją twierdzenia Banacha o odwzorowaniu odwrotnym. Przydatny będzie następujący Lemat 1.2 [23] Niech przestrzeń X będzie taka jak powyżej. Wówczas (a) zbiór G(X) jest otwarty w L(X), (b) jeśli B L(X) jest operatorem ograniczonym takim, że B < 1, to operator I B jest odwracalny, (c) odwzorowanie B B 1 określone na G(X) o wartościach w przestrzeni L(X) jest ciagłe. Niech λ ϱ(a). Zauważmy, że wtedy λi A = (I (λ λ)r(λ : A))(λ I A) (1.6) dla dowolnego λ K. Z punktu (b) Lematu 1.2 wynika, że jeśli λ K jest takie, że λ λ < ε := R(λ : A) 1, to operator I (λ λ)r(λ : A) jest odwracalny. Z równości (1.6) mamy, że jeśli λ λ < ε, to λ ϱ(a) oraz R(λ : A) = R(λ : A)(I (λ λ)r(λ : A)) 1. (1.7) Wynika stąd, że ϱ(a) K jest zbiorem otwartym, a ponadto z punktu (c) Lematu 1.2 i równości (1.7) wnosimy, że odwzorowanie λ R(λ : A) określone na B(λ, ε ) K o wartościach w L(X) jest ciągłe. Podsumowując mamy następujące Stwierdzenie 1.3 Jeśli A : D(A) X jest operatorem liniowym określonym na przestrzeni Banacha X nad ciałem K = C lub R, to (a) zbiór rezolwenty ϱ(a) jest otwarty w K, (b) odwzorowanie λ R(λ : A) określone na ϱ(a) o wartościach w L(X) jest ciagłe. Uwaga 1.4 Można sprawdzić, że odwzorowanie λ R(λ : A) określone na ϱ(a) o wartościach w L(X) jest również analityczne. 14
16 1.2 Własności spektralne operatorów liniowych zwartych W bieżących rozważaniach będziemy zakładać, że X jest przestrzenią Banacha nad ciałem K = C lub R. Powiemy, że operator liniowy T : X X określony na przestrzeni X jest zwarty, jeśli obraz domkniętej kuli jednostkowej T (B(, 1)) jest zbiorem relatywnie zwartym. Nietrudno zauważyć, że jeśli operator liniowy T jest zwarty, to jest również ograniczony. Naszym celem będzie charakteryzacja spektrum operatora zwartego oraz opis jego przestrzeni własnych, której dostarcza teoria Riesza-Schaudera. Zaczniemy od sformułowania twierdzenia o postaci widma operatora zwartego, którego dowód można znaleźć w [13], [31] lub [12]. Twierdzenie 1.5 Załóżmy, że dim X = i T : X X jest operatorem zwartym. Wtedy (a) σ(t ), (b) σ(t ) {} = σ p (T ) {}, (c) zbiór σ(t ) {} jest skończony albo σ(t ) {} składa się z wyrazów pewnego ciagu zbieżnego do. Przejdziemy teraz do charakteryzacji przestrzeni własnych operatorów zwartych. Nietrudno zauważyć, że dla dowolnej liczby całkowitej n 1 zachodzą następujące inkluzje Ker(I T ) n Ker(I T ) n+1 oraz Im (I T ) n+1 Im (I T ) n. Dla dowolnego λ K przez N(T ) λ, R(T ) λ X będziemy rozumieć przestrzenie określone jako N(T ) λ := Ker(λI T ) n, R(T ) λ := Im (λi T ) n. n=1 n=1 Dowód poniższego Twierdzenia można znaleźć w [31] lub [12] Twierdzenie 1.6 Niech T : X X będzie operatorem liniowym zwartym oraz niech λ K będzie taka, że λ. Wtedy (a) dla dowolnej liczby całkowitej n 1 przestrzeń Im (λi T ) n jest domknięta, (b) Ker(λI T ) = wtedy i tylko wtedy, gdy Im (λi T ) = X, (c) dim N(T ) λ <, (d) przestrzeń X rozkłada się na sumę prosta X = N(T ) λ R(T ) λ. Niech λ σ p (T ) będzie elementem spektrum punktowego operatora zwartego T : X X określonego na zespolonej przestrzeni Banacha X. Przez krotność geometryczna wartości własnej λ będziemy rozumieć n(t ) geo λ := dim C Ker(λI T ), natomiast przez jej krotność algebraiczna będziemy rozumieć n(t ) alg λ := dim C N(T ) λ. 15
17 Na mocy punktu (c) Twierdzenia 1.6 mamy, że dim N(T ) λ <, co pokazuje, że zarówno krotność geometryczna jak i algebraiczna są liczbami skończonymi. Jeśli z kolei λ σ p (T ) jest wartością własną operatora zwartego T : X X określonego na rzeczywistej przestrzeni Banacha X, to przez krotność geometryczną wartości własnej λ będziemy rozumieć n(t ) geo λ := n(t C ) geo λ, natomiast przez jej krotność algebraiczną będziemy rozumieć n(t ) alg λ := n(t C ) alg λ. Jak wcześniej odnotowaliśmy, T C : X C X C jest operatorem zwartym, jeśli T : X X jest zwarty, a zatem powyższe definicje mają sens. Wniosek 1.7 Jeśli T : X X jest zwartym operatorem liniowym określonym na rzeczywistej przestrzeni Banacha X, zaś λ σ p,r (A), to n(t ) geo λ = dim R Ker(λI T ), (1.8) n(t ) alg λ = dim R N(T ) λ. (1.9) Dowód. Skoro λ jest liczbą rzeczywistą, dla dowolnej liczby całkowitej n 1 mamy (λi T C ) n = ((λi T ) n ) C. Dlatego Ker(λI T C ) n = Ker((λI T ) n ) C = (Ker(λI T ) n ) C. (1.1) Zatem z (1.4), dla dowolnego n 1 dim C Ker(λI T C ) n = dim R Ker(λI T ) n. Kładąc w powyższej równości n := 1 otrzymujemy (1.8). Ponadto zgodnie z punktem (c) Twierdzenia 1.6 istnieją n, n 1 1 takie, że Sprawdzimy teraz, że N(T C ) λ = Ker(λI T C ) n oraz N(T ) λ = Ker(λI T ) n 1. Ker(λI T C ) n = (Ker(λI T ) n 1 ) C. (1.11) Jeśli z (Ker(λI T ) n 1 ) C, to zgodnie z (1.1) mamy, że z Ker(λI T C ) n 1 N(A C ) λ. Jeśli z := x+iy Ker(λI T C ) n, to z (Ker(λI T ) n ) C, co w konsekwencji implikuje, że x, y Ker(λI T ) n N(T ) λ. Dlatego z (Ker(λI T ) n 1 ) C, co dowodzi powyższej równości. Zatem, na podstawie (1.11) mamy, że n(t ) alg λ = dim C Ker(λI T C ) n = dim R Ker(λI T ) n 1 = dim R N(T ) λ, skąd otrzymujemy (1.9). 16
18 1.3 Własności spektralne operatorów liniowych o zwartych rezolwentach W dalszym ciągu będziemy zakładać, że X jest przestrzenią Banacha nad ciałem K = C lub R z normą. Niech A : D(A) X będzie operatorem liniowym na przestrzeni X. Powiemy, że A ma zwarte rezolwenty, jeśli ϱ(a) i dla każdego λ ϱ(a) operator liniowy R(λ : A) jest zwarty. Jako uwagę możemy odnotować fakt, że jeśli operator R(λ : A) jest zwarty dla pewnego λ ϱ(a), to jest on zwarty dla dowolnego elementu ze zbioru rezolwenty. Jest to prosta konsekwencja tożsamości rezolwenty. Dla każdego naturalnego n 1 przez n ta potęgę operatora A będziemy rozumieć operator liniowy A n : D(A n ) X określony indukcyjnie dla dowolnego n 2 jako D(A n ) := {x D(A n 1 ) A n 1 x D(A)}, A n x := AA n 1 x, x D(A n ). Uwaga 1.8 Załóżmy, że dane jest λ ϱ(a) oraz n 1. Wtedy, nietrudno sprawdzić, że (λi A)D(A n+1 ) = D(A n ), co można zapisać jako R(λ : A)D(A n ) = D(A n+1 ). Podobnie jak poprzednio, dla dowolnego λ K przez N(A) λ, R(A) λ X będziemy rozumieć przestrzenie określone jako N(A) λ := Ker(λI A) n, R(A) λ := Im (λi A) n. n=1 Odnotujmy teraz następujące kluczowe zależności Lemat 1.9 Niech A : D(A) X będzie operatorem liniowym. Ponadto niech ρ ϱ(a) oraz niech λ ρ. Wówczas (a) Ker(λI A) n = Ker((I (ρ λ)(ρi A) 1 ) n ), (b) Im (λi A) n = Im ((I (ρ λ)(ρi A) 1 ) n ), dla dowolnej liczby całkowitej n 1. Dowód. Zaczniemy od wykazania, że ( ) I (ρ λ)(ρi A) 1 n (ρi A) n x = (λi A) n x oraz (1.12) (ρi A) n ( I (ρ λ)(ρi A) 1) n x = (λi A) n x dla x D(A n ). (1.13) Aby to zrobić, zauważmy najpierw, że ( I (ρ λ)(ρi A) 1 ) n x = n k= n=1 ( ) n ( 1) k (ρ λ) k (ρi A) k x (1.14) k 17
19 dla x X. Jeśli teraz x D(A n ), to z równości (1.14) i Uwagi 1.8 otrzymujemy, że ( I (ρ λ)(ρi A) 1 ) n x D(A n ) oraz (ρi A) ( n I (ρ λ)(ρi A) 1) n ( ) n x = (ρi A) n n ( 1) k (ρ λ) k (ρi A) k x k k= n ( ) n = ( 1) k (ρ λ) k (ρi A) n k x k k= = ((ρi A) (ρ λ)i) n x = (λi A) n x, co kończy dowód równości (1.13). Powołując się teraz na (1.14), otrzymujemy ( I (ρ λ)(ρi A) 1 ) n (ρi A) n x = = n ( n k n ( n k k= k= ) ( 1) k (ρ λ) k (ρi A) k (ρi A) n x ) ( 1) k (ρ λ) k (ρi A) n k x = ((ρi A) (ρ λ)i) n x = (λi A) n x, co z kolei kończy dowód równości (1.12). Korzystając z równości (1.13) oraz z faktu, że odwzorowanie (ρi A) n : D(A n ) X jest różnowartościowe, dla dowolnego n 1, otrzymujemy Ker(λI A) n = Ker(ρI A) n ( I (ρ λ)(ρi A) 1) n = Ker ( I (ρ λ)(ρi A) 1) n, co dowodzi punktu (a) naszego lematu. Aby dowieść punktu (b) zauważmy, że na mocy Uwagi 1.8 Im (ρi A) n = (ρi A) n D(A n ) = (ρi A) n 1 D(A n 1 ) =... = (ρi A)D(A) = X, co w połączeniu z równością (1.12) implikuje, że Im ( I (ρ λ)(ρi A) 1) n = ( I (ρ λ)(ρi A) 1 ) n (ρi A) n D(A n ) = (λi A) n D(A n ) = Im (λi A) n. Opierając się na Twierdzeniu 1.6 i Lemacie 1.9 możemy wywnioskować następujące Twierdzenie 1.1 Niech A : D(A) X będzie operatorem liniowym o zwartych rezolwentach. Wtedy (a) Im (λi A) n jest domknięta podprzestrzenia przestrzeni X, (b) Ker(λI A) = wtedy i tylko wtedy, gdy Im (λi A) = X, (c) dim N(A) λ <, 18
20 (d) przestrzeń X rozkłada się na sumę prosta X = N(A) λ R(A) λ. Poniższy wniosek opisuje postać spektrum operatora mającego zwarte rezolwenty Wniosek 1.11 Jeśli operator liniowy A : D(A) X ma zwarte rezolwenty, to σ(a) = σ p (A). Ponadto zbiór σ p (A) jest skończony lub składa się z wyrazów ciagu (λ n ) takiego, że λ n + przy n +. Dowód. Niech µ σ(a). Udowodnimy, że Ker(µI A). Gdyby Ker(µI A) =, to na mocy punktu (b) Twierdzenia 1.1 mielibyśmy, że Im (µi A) = X. Wobec tego, że operator A jest domknięty, oznaczałoby to, że µ ϱ(a), co jest sprzecznością. Dlatego σ(a) σ p (A), czyli σ(a) = σ p (A). Niech ρ ϱ(a). Sprawdzimy, że σ p (A) = {ρ µ 1 µ σ p ((ρi A) 1 )}. (1.15) Rzeczywiście, kładąc λ := ρ µ 1, z punktu (a) Lematu 1.9 otrzymujemy, że jeśli µ σ p ((ρi A) 1 ), to µ oraz Ker((ρ µ 1 )I A) = Ker(µI (ρi A) 1 ), czyli ρ µ 1 σ p (A). Podobnie, jeśli weźmiemy µ σ p (A), to korzystając ponownie z punktu (a) Lematu 1.9, dla λ := µ mamy, że (ρ µ) 1 σ p ((ρi A) 1 ), a skoro µ = ρ ((ρ µ) 1 ) 1 = ρ λ 1, mamy w konsekwencji µ {ρ λ 1 λ σ p ((ρi A) 1 )}. W ten sposób otrzymaliśmy równość (1.15). Z punktu (c) Twierdzenia 1.5 i równości (1.15) otrzymujemy, że σ p (A) jest skończony lub jest ciągiem, którego normy są rozbieżne do nieskończoności. Niech A : D(A) X będzie operatorem określonym na zespolonej przestrzeni Banacha X, który ma zwarte rezolwenty. Wówczas krotność geometryczna i algebraiczna zespolonej wartości własnej λ operatora A definiujemy odpowiednio jako oraz n(a) geo λ := dim C Ker(λI A) n(a) alg λ := dim C N(A) λ. Punkt (c) Twierdzenia 1.1 zapewnia nam, że zarówno krotność geometryczna jak i algebraiczna zespolonej wartości własnej λ jest liczbą skończoną. Podobnie jeśli operator liniowy A : D(A) X ma zwarte rezolwenty i jest określony na rzeczywistej przestrzeni Banacha X, to krotność geometryczną i algebraiczną jego wartości własnej λ σ p (A) określamy jako oraz n(a) geo λ n(a) alg λ := n(a C ) geo λ (1.16) := n(a C ) alg λ. (1.17) Nietrudno zauważyć, że operator A C również ma zwarte rezolwenty, co uzasadnia poprawność powyższych definicji. 19
21 Stwierdzenie 1.12 Jeśli operator liniowy A : D(A) X określony na rzeczywistej przestrzeni Banacha X ma zwarte rezolwenty, zaś λ σ p,r (A), to n(a) geo λ = dim R Ker(λI A), (1.18) n(a) alg λ = dim R N(A) λ. (1.19) Dowód. Niech n 1 będzie liczbą całkowitą. Korzystając z tego, że λ jest liczbą rzeczywistą otrzymujemy, że (λi A C ) n = ((λi A) n ) C, co oznacza, że Ker(λI A C ) n = Ker((λI A) n ) C = (Ker(λI A) n ) C. (1.2) To z kolei implikuje, że dla dowolnego n 1 mamy dim C Ker(λI A C ) n = dim R Ker(λI A) n. (1.21) Gdy n = 1, to z równości (1.21) otrzymujemy (1.18). Aby sprawdzić równość (1.19) zauważmy, że zgodnie z punktem (c) Twierdzenia 1.1 istnieją liczby n, n 1 1 takie, że Sprawdzimy, że N(A C ) λ = Ker(λI A C ) n oraz N(A) λ = Ker(λI A) n 1. Ker(λI A C ) n = (Ker(λI A) n 1 ) C. (1.22) Rzeczywiście, jeśli z (Ker(λI A) n 1 ) C, to zgodnie z (1.2) mamy, że z Ker(λI A C ) n 1, a zatem z N(A C ) λ. Jeśli zaś z := x + iy Ker(λI A C ) n, to z (Ker(λI A) n ) C i w konsekwencji x, y Ker(λI A) n N(A) λ. Dlatego z (Ker(λI A) n 1 ) C. Łącząc (1.21) z (1.22) mamy, że n(a) alg λ = dim C Ker(λI A C ) n = dim R Ker(λI A) n 1 = dim R N(A) λ, co dowodzi równości (1.19). Stwierdzenie 1.13 Jeśli liniowy operator A : H D(A) H określony na rzeczywistej przestrzeni Hilberta H jest symetryczny, to (a) σ p (A) R C; (b) Ker(λI A) n = Ker(λI A) n+1 dla λ σ p,r (A) oraz n 1. Dowód. (a) Niech λ C będzie takie, że λz A C z = dla pewnego z H C, z. Wtedy, jak łatwo dostrzec, operator A C jest również symetryczny oraz λ z 2 C = (A C z, z) C = (z, A C z) C = (A C z, z) C = λ z 2 C. Stąd λ = λ i w konsekwencji im λ =. (b) Sprawdzimy najpierw, że Ker(λI A) = Ker(λI A) 2. (1.23) Wiemy, że Ker(λI A) Ker(λI A) 2. Zatem niech x D(A 2 ) będzie takie, że (λi A) 2 x =. Operator A jest symetryczny więc (λy Ay, x) = (y, λx Ax) dla x, y D(A). (1.24) 2
22 Dokonując w (1.24) podstawienia y = λx Ax D(A) otrzymujemy, że = ((λi A) 2 x, x) = (λx Ax, λx Ax) = λx Ax 2, (1.25) skąd mamy, że x Ker(λI A). Niech teraz x Ker(λI A) n+1, gdzie n 2. Wtedy (λi A) n 1 x Ker(λI A) 2, a stąd zgodnie z (1.23) mamy, że (λi A) n 1 x Ker(λI A). Dlatego x Ker(λI A) n, co implikuje, że Ker(λI A) n+1 Ker(λI A) n i kończy dowód naszego stwierdzenia. Z powyższego stwierdzenia wynika, że w przypadku operatora symetrycznego o zwartych rezolwentach krotność geometryczna i algebraiczna dowolnej wartości własnej jest taka sama. 1.4 Generatory C półgrup Niech X będzie przestrzenią Banacha nad ciałem liczb rzeczywistych lub zespolonych z normą. Przez C półgrupę ograniczonych operatorów liniowych będziemy rozumieć rodzinę {S(t): X X} t 1 ograniczonych operatorów liniowych taką, że oraz S() = I, S(t + s) = S(t)S(s) dla t, s lim S(t)x = x dla x X. t + Dla ustalonej C półgrupy {S(t)} t definiujemy operator A : X D(A) X, gdzie oraz D(A) := { x X lim t + S(t)x x t Ax := lim t + S(t)x x t dla } istnieje x D(A). Tak określony operator A nazywamy generatorem C półgrupy {S(t)} t. Będziemy mówić również, że {S(t)} t jest półgrupą generowaną przez operator A. Można udowodnić (patrz [38], Corollary 1.2.5), że jeśli operator liniowy A jest generatorem pewnej C półgrupy, to jest on domknięty i gęsto określony. Poniższe twierdzenie stanowi zestawienie pomocnych faktów dotyczących relacji między półgrupami a ich generatorami. Twierdzenie 1.14 [38, Theorem 1.2.4] Niech {S(t)} t będzie C półgrupa generowana przez operator A. Wtedy (a) istnieja stałe ω R oraz M 1 takie, że 1 Dla uproszczenia, często będziemy pisać w skrócie {S(t)} t lub S S(t) Me ωt dla t, (1.26) 21
23 (b) jeśli x X, to S(s)x ds D(A) dla t > oraz ( ) A S(s)x ds = S(t)x x, (c) jeśli x D(A), to S(t)x D(A) dla t oraz (d) jeśli x D(A) oraz t > s, to S(t)x S(s)x = d S(t)x = AS(t)x = S(t)Ax, dt s S(τ)Ax dτ = s AS(τ)x dτ. Jeśli oszacowanie w punkcie (a) powyższego twierdzenia przyjmuje postać S(t) 1 dla t, to będziemy mówić, że {S(t)} t jest półgrupa kontrakcji. Warto wspomnieć, że w przypadku C półgrupy {S(t)} t spełniającej oszacowanie (1.26), istnieje możliwość wprowadzenia na przestrzeni X normy równoważnej z w taki sposób, aby stała M z oszacowania półgrupy w nowej normie równa jeden. W tym celu na przestrzeni X, definiujemy funkcję : X [, + ) wzorem x := sup e ωt S(t)x dla x X. (1.27) t Nietrudno zauważyć, że jest poprawnie zdefiniowaną normą na przestrzeni X, która dodatkowo jest równoważna z wyjściową normą, co wynika to z następującego oszacowania x x M x dla x X. Ponadto nietrudno zauważyć, że dla dowolnego t półgrupa {S(t)} t spełnia nierówność S(t)x e ωt x dla x X. (1.28) Rzeczywiście, jeśli t, to S(t )x = sup t e ωt S(t)S(t )x = e ωt sup e ω(t+t) S(t + t )x t = e ωt sup t t e ωt S(t)x e ωt x. W dalszych rozważaniach przez {S A (t)} t będziemy oznaczać C półgrupę generowaną przez operator A. Ponadto dla dowolnych stałych M 1 oraz ω R przyjmujemy K(M, ω) := {A : D(A) X A generuje C półgrupę taką, że S A (t) Me ωt dla t }. 22
24 Uwaga 1.15 Niech operator liniowy A : D(A) X będzie taki, że A generuje C półgrupę {S A (t)} t. Wówczas (a) dla dowolnych liczb rzeczywistych b oraz a > mamy, że S bi+aa (t) = e bt S A (at) dla t. Istotnie, zauważmy, że rodzina operatorów {e bt S A (at)} t jest C półgrupą. Niech à : D(Ã) X będzie jej generatorem. Nietrudno sprawdzić, że e bt S A (at)x x t = ae bt S A(at)x x at + ebt 1 x dla t. t Zatem, jeśli x D(Ã), to x D(A) oraz Ãx = aax+bx, czyli à aa bi. Podobnie nietrudno sprawdzić, że jeśli x D(A), to x D(Ã) oraz Ãx = aax + bx, a zatem mamy też, że aa bi à i w konsekwencji aa bi = Ã. (b) Operator A C jest generatorem C półgrupy {S AC (t)} t oraz S AC (t) = S A (t) C dla t. Aby to sprawdzić, zauważmy najpierw, że rodzina operatorów {S A (t) C : X C X C } t jest C półgrupą na X C. Niech à : D(Ã) X C będzie jej generatorem. Trzeba dowieść, że à = A C. W tym celu zauważmy, że S A (t) C z z t = S A(t)x x t + S A(t)y y i, (1.29) t dla z X C, z = x + yi. Niech z D(Ã). Wtedy S A (t) C z z Ãz = lim, (1.3) t + t co wobec równości (1.29) oznacza, że istnieją granice S A (t)x x lim t + t oraz S A (t)y y lim. (1.31) t + t Stąd mamy, że x, y D(A) oraz Ãz = Ax Ayi = A Cz i dlatego à A C. Niech teraz z D(A C ). Wtedy istnieją x, y D(A) takie, że z = x + yi. Zatem istnieją granice (1.31), co w połączeniu z równością (1.29) implikuje, że S A (t) C z z lim t + t S A (t)x x S A (t)y y = lim + lim t + t t + t i = Ax Ayi. Dlatego z D(Ã) oraz Ãz = Ax Ayi = A Cz. Otrzymana równość dowodzi, że A C à i w konsekwencji à = A C. Poniżej podajemy Twierdzenie, które pełni zasadniczą rolę w charakteryzacji C półgrup i ich generatorów. 23
25 Twierdzenie 1.16 [38, Theorem 1.5.3](Hille-Yosida) Operator liniowy A jest generatorem C półgrupy {S(t)} t spełniajacej oszacowanie S(t) Me ωt wtedy i tylko wtedy, gdy (i) A jest domknięty oraz D(A) jest zbiorem gęstym w przestrzeni X, (ii) zbiór rezolwenty ϱ(a) operatora A zawiera (ω, + ) oraz R(λ : A) n M/(λ ω) n dla λ > ω, n 1. Wprowadźmy teraz następujące definicje. Powiemy, że półgrupa {S(t)} t jest równociagła, jeśli dla dowolnego t > i dowolnego ograniczonego zbioru B X rodzina funkcji {S( )x} x B jest równociągła w punkcie t ; półgrupa {S(t)} t jest zwarta, jeśli dla dowolnego t > operator S(t) jest zwarty; rodzina półgrup {S λ } λ [,1] jest zwarta, jeśli dla dowolnego zbioru ograniczonego V X i dowolnego t > zbiór S λ (t)(v ) jest relatywnie zwarty w X. λ Λ W celu scharakteryzowania półgrup zwartych, bardzo wygodnie jest posługiwać się następującym Twierdzeniem Brezisa-Pazy ego Twierdzenie 1.17 [38, Theorem 2.3.2] Niech {S(t)} t będzie C półgrupa generowana przez operator A. Wówczas {S(t)} t jest zwarta wtedy i tylko wtedy, gdy jest równociagła oraz operator A ma zwarte rezolwenty. Wprowadźmy teraz pojęcie zbieżności wykresowej Definicja 1.18 Niech (A n ) K(M, ω) będzie ciągiem operatorów. Powiemy, że ciąg (A n ) zbiega względem wykresu do A K(M, ω), co oznaczamy jako A n G A przy n, jeśli dla każdego λ > ω oraz dowolnego x X mamy (λi + A n ) 1 x (λi + A ) 1 x przy n. Uwaga 1.19 Z Twierdzenia Hille a - Yosidy wiemy, że jeśli A jest generatorem C półgrupy spełniającej dla pewnych stałych ω oraz M 1 oszacowanie S A (t) Me ωt, to (ω, + ) ϱ( A). Definicja 1.2 Powiemy, że rodzina operatorów {A(λ)} λ [,1] K(M, ω) jest G ciagła, jeśli A(λ n ) G A(λ ), przy n +, dla dowolnego ciągu (λ n ) [, 1] takiego, że λ n λ, przy n +. Ważną konsekwencją zbieżności wykresowej operatorów jest następujące twierdzenie Twierdzenie 1.21 [3, Proposition III.3.18] Jeśli A G n A oraz x n x, to S An (t)x n S A (t)x dla dowolnego t, jednostajnie ze względu na t ze zwartych podzbiorów przedziału [, + ). 24
26 Na koniec odnotujmy jeszcze następującą wersje twierdzenia spektralnego dla C półgrup Twierdzenie 1.22 [29, Theorem ] Niech {S A (t)} t będzie C półgrupa na zespolonej przestrzeni Banacha X, generowana przez operator A. Wtedy e tσp(a) σ p (S A (t)) e tσp(a) {} dla t >. Ponadto, jeśli λ σ p (A), to ( ) Ker(e λt I S A (t)) = span Ker(λ k,t I A), (1.32) gdzie λ k,t = λ + (2kπ/t)i dla k Z. Uwaga 1.23 Jeśli A : H D(A) H jest gęsto określonym, samosprzężonym operatorem liniowym na rzeczywistej lub zespolonej przestrzeni Hilberta H takim, że A generuje C półgrupę {S A (t)} t, to zgodnie z [38, Corollary 1.1.6] operator S A (t) jest również samosprzężony dla dowolnego t. Uwaga 1.24 Niech X będzie rzeczywistą przestrzenią Banacha oraz niech A : D(A) X będzie operatorem samosprzężonym o zwartych rezolwentach takim, że A generuje zwartą C półgrupę {S A (t)} t taką, że k Z S A (t) Me ωt dla t dla pewnych stałych M >, ω R. Wówczas na mocy Wniosku 1.11, punktu (a) Stwierdzenia 1.13 i Twierdzenia 1.16 mamy, że spektrum operatora A tworzy ciąg (λ k ) jego wartości własnych taki, że ω < λ 1 < λ 2 <... < λ k <.... Zauważmy, że przy ustalonym t > e λ 1t > e λ 2t >... > e λ kt >... jest ciągiem niezerowych wartości własnych operatora S A (t) oraz Istotnie, z Twierdzenia 1.22, mamy Ker(λ k I A) = Ker(e λ kt I S A (t)) dla k 1. (1.33) e tσp(a C) σ p (S AC (t)) e tσp(a C) {} dla t >. (1.34) Skoro z punktu (b) Uwagi 1.15 mamy, że σ p (S A (t)) = σ p ((S A (t)) C ) = σ p (S AC (t)) dla t > oraz e tσp(a) = e tσp(a C), na mocy (1.34) otrzymujemy e tσp(a) σ p (S A (t)) e tσp(a) {} dla t >, a stąd mamy, że (e λ kt ) jest ciągiem niezerowych wartości własnych operatora S A (t) dla dowolnego t >. Z kolei, z Twierdzenia 1.22 i punktu (b) Uwagi 1.15, dla dowolnego całkowitego k 1 i t >, mamy Ker(e λ kt I S A (t)) C = Ker(e λ kt I S AC (t)) = Ker(λ k I A C ) = Ker(λ k I A) C, skąd wynika (1.33). 25
27 1.5 Operatory wycinkowe Definicja 1.25 Niech A : D(A) X będzie gęsto określonym i domkniętym operatorem liniowym na przestrzeni Banacha X. Powiemy, że operator A jest wycinkowy, jeśli istnieją stałe M >, a R oraz < δ < π takie, że spełnione są następujące warunki 2 (a) zbiór rezolwenty ϱ(a) operatora A zawiera Σ a,δ, gdzie Σ a,δ = {λ C \ {a} δ < Arg(λ a) π} {a}, (b) R(λ : A) M/ λ a dla λ Σ a,δ, λ a. Jeśli X jest przestrzenią liniową nad ciałem R, to przez punkt (b) rozumiemy R(λ : A C ) C M/ λ a dla λ Σ a,δ, λ a. Uwaga 1.26 Jeśli A : D(A) X jest operatorem wycinkowym takim, że re σ(a) > 2, to istnieją liczby a >, < δ < π oraz M 2 > takie, że operator A spełnia punkty (a) i (b) Definicji 1.25 ze stałymi a := a, δ := δ i M := M. Istotnie, zgodnie z założeniem istnieją liczby a R, < δ < π oraz M > takie, że 2 spełnione są warunki (a) i (b) Definicji Jeśli a >, to nasz lemat jest udowodniony. Jeśli a, to zgodnie z założeniami istnieje stała c > taka, że σ(a) {λ re λ > c}. Wobec tego, że Σ a,δ ϱ(a), gdzie δ (, π/2), otrzymujemy, że istnieją liczby c > a > oraz δ (δ, π/2) takie, że Σ a,δ cl Σ a,δ ϱ(a). Pokażemy, że istnieje stała M > taka, że R(λ : A) M / λ a dla λ Σ a,δ, λ a. (1.35) Skoro a > a oraz δ (δ, π/2), mamy więc, że zbiór Σ a,δ \ Σ a,δ jest ograniczony. Dla ustalenia uwagi załóżmy, że jest zawarty w kuli domkniętej D(, R) C o promieniu R >. Niech R = max(r, a + 1). Na mocy punktu (b) Stwierdzenia 1.3 odwzorowanie λ (λi A) 1, określone na zbiorze ϱ(a) o wartościach w L(X), jest ciągłe, więc powołując sie na zwartość zbioru D(, R ) cl Σ a,δ ϱ(a) możemy wybrać liczbę M 1 > taką, że Stąd wynika, że (λi A) 1 M 1 dla λ D(, R ) Σ a,δ. (1.36) (λi A) 1 M 1 2R M 1 λ a 1 (1.37) dla λ ϱ(a) B(, R ). Ponadto, jeśli λ R, to λ a λ a λ a + a a λ a 2 re σ(a) = inf{ re λ λ σ(a)} = 1 + a a λ a 1 + a a := K, 26
28 przy czym ostatnia nierówność jest konsekwencją tego, że λ R a + 1. Zatem jeśli λ Σ a,δ \ D(, R ), to λ Σ a,δ oraz (λi A) 1 M λ a 1 KM λ a 1. (1.38) Przyjmując M = max(km, 2R M 1 ), dowodzimy poprawności uwagi. Stwierdzenie 1.27 Niech H będzie rzeczywista przestrzenia Hilberta oraz niech A : D(A) H będzie gęsto określonym i samosprzężonym operatorem liniowym. Załóżmy ponadto, że operator A jest ograniczony z dołu, czyli istnieje liczba m R taka, że Wtedy (a) operator A jest wycinkowy, (b) re σ(a) m. (Ax, x) m x 2 dla x D(A). (1.39) Dowód. Punkt (a) powyższego lematu stanowi treść Stwierdzenia z [14], gdzie jest zamieszczony wraz z dowodem. Pokażemy wiec, że re σ(a) m. Aby to zrobić, sprawdzimy, że λ ϱ(a), jeśli tylko re λ < m. W tym celu zauważmy, że dla dowolnego λ C oraz z H C, z = x + yi mamy re (A C z λz, z) C = re (Ax + Ayi, x + yi) C re (λ(z, z) C ) = (Ax, x) + (Ay, y) re (λ(z, z) C ) m( x 2 + y 2 ) re λ z 2 C = (m re λ) z 2 C. Korzystając z nierówności Schwarza, wnioskujemy, że λz A C z C (m re λ) z C dla z H C, λ C. (1.4) Niech λ C będzie taka, że re λ < m. Wtedy Ker(λI A C ) =. Rzeczywiście, jeśli λz A C z = dla pewnego z H C, to korzystając z (1.4) otrzymujemy, że z =. Udowodnimy teraz, że Im (λi A C ) jest podprzestrzenią domkniętą przestrzeni H C. Niech (z n ) D(A C ) będzie taki, że λz n A C z n y, gdy n. Wtedy ciąg (y n ), gdzie y n = λz n A C z n dla n 1 spełnia warunek Cauchy ego. Korzystając z (1.4) mamy również, że ciąg (x n ) H C spełnia warunek Cauchy ego. Zatem istnieje x H C takie, że x n x, gdy n. Operator A jest samosprzężony, a wiec i domknięty. Dlatego x D(A C ) oraz λx A C x = y i w konsekwencji y Im (λi A C ). Kończy to dowód domkniętości obrazu operatora λi A C. Niech teraz y Im (λi A C ). Wtedy (λz A C z, y) =, dla z D(A C ), czyli w szczególności (A C z, y) = (z, λy) dla z D(A C ). Oznacza to, że y D(A C ) oraz A C y = λy. W konsekwencji y Ker(λI A C) ponieważ z założeń mamy, że A = A, a więc A C = A C. Korzystając po raz kolejny z (1.4), otrzymujemy, że y =. Wnioskujemy dalej, że Im (λi A C ) =, co implikuje, że Im (λi A C ) = H C ponieważ jak wcześniej udowodniliśmy Im (λi A C ) jest podprzestrzenią domkniętą. Wobec tego, że A C jest domknięty mamy, że λ ϱ(a). 27
29 Twierdzenie 1.28 Jeśli A : D(A) X jest operatorem wycinkowym, to A jest generatorem równociagłej C półgrupy {S A (t)} t takiej, że S A (t) M e at dla t (1.41) dla pewnej stałej M 1, gdzie stała a jest taka, jak w Definicji Uwaga 1.29 Fakt, że w powyższym twierdzeniu A jest generatorem C półgrupy spełniającej oszacowanie (1.41), jest udowodniony w [38] (Theorem 1.7.7). Aby uzasadnić, że półgrupa {S A (t)} t jest równociągła, powołujemy się na oszacowanie (1.41) i Theorem (d) z [38], które mówi, że jeśli operator A spełnia warunki (a), (b) z Definicji 1.25 oraz S A (t) M e at dla t, to półgrupa {S A (t)} t jest różniczkowalna. Z kolei jeśli {S A (t)} t jest różniczkowalna, to jest równociągła, co jest treścią Lematu z [38]. Wniosek 1.3 Jeśli A : D(A) X jest operatorem wycinkowym takim, że re σ(a) >, to A jest generatorem równociagłej C półgrupy {S A (t)} t takiej, że dla pewnych stałych M 1 oraz ω >. S A (t) M e ωt, (1.42) Dowód. Zgodnie z Uwagą 1.26 istnieją stałe a >, δ (δ, π/2) oraz M > takie, że punkty (a) i (b) Definicji 1.25 spełnione są ze stałymi a := a, δ := δ i M := M. Z Twierdzenia 1.28 otrzymujemy, że istnieje stała M 1 taka, że S A (t) M e a t dla t. Kładąc ω := a otrzymujemy tezę. Definicja 1.31 Niech A : D(A) X będzie operatorem wycinkowym na rzeczywistej przestrzeni Banacha X takim, że re σ(a) >. Dla dowolnej liczby α > potęga ułamkowa operatora A rzędu α będziemy nazywać operator A α dany wzorem A α := 1 Γ(α) t α 1 S A (t) dt. (1.43) Przypominamy, że w powyższej definicji odwzorowanie Γ: (, + ) R jest funkcją Eulera daną wzorem Γ(x) := t x 1 e t dt dla x >. Zgodnie z Wnioskiem 1.3, półgrupa {S A (t)} t jest równociągła, skąd wynika, że odwzorowanie t t α 1 S A (t) L(X), określone na (, + ), jest ciągłe. W związku z nierównością (1.42) dowodzi to, że całka niewłaściwa z powyższej definicji jest zbieżna w topologii jednostajnej operatorów, a zatem A α jest elementem przestrzeni L(X). Na mocy Lemma z [38], określony w ten sposób operator A α jest różnowartościowy, 28
30 dla dowolnej liczby α >. Daje nam to możliwość zdefiniowania dodatnich potęg ułamkowych operatora A w następujący sposób. Jeśli α >, to definiujemy operator liniowy A α : D(A α ) X jako D(A α ) := Im (A α ) Jeśli α =, to kładziemy A α = A := I. A α x := (A α ) 1 x dla x D(A α ) Definicja 1.32 Dla operatora wycinkowego A oraz dowolnej liczby α definiujemy przestrzeń unormowaną (X α, α ), gdzie X α := D(A α ) oraz u α := A α u dla x X α. Nietrudno zauważyć, że dla dowolnej liczby α operator A α, jako odwrotność operatora domkniętego, jest również domknięty, co implikuje, że przestrzeń X α jest przestrzenią Banacha. Rodzinę (X α, α ) α nazywamy skala przestrzeni ułamkowych wyznaczonych przez operator A. Poniższe twierdzenie stanowi zestawienie najważniejszych własności operatorów wycinkowych i ich potęg ułamkowych (dla dowodu patrz [38, Theorem 2.6.8] oraz [38, Theorem ]). Twierdzenie 1.33 Niech A będzie operatorem wycinkowym takim, że re σ(a) >. Wówczas (a) jeśli α, to S A (t)x X α dla każdego t > ; (b) jeśli x D(A α ), to S A (t)a α x = A α S A (t)x dla t ; (c) istnieja liczby c >, M α > takie, że dla t > A α S A (t) L(X) oraz A α S A (t) M α t α e ct ; (d) jeśli α, β R, to dla dowolnego x D(A γ ), gdzie γ = max(α, β, α + β), mamy A α+β x = A α A β x. Uwaga 1.34 Niech A : D(A) X będzie operatorem wycinkowym takim, że re σ(a) >. Wtedy rodzina {S A (t) X α : X α X α } t jest C półgrupą na przestrzeni X α. Istotnie, na mocy punktu (a) Twierdzenia 1.33 mamy, że S A (t)x α X α dla dowolnego t. Zatem operator S A (t) X α jest poprawnie określony dla każdego t oraz S A () X α = I X α, S A (t + s) X α = S A (t) X αs A (s) X α dla t, s. Korzystając z punktu (b) tego samego twierdzenia, dla dowolnego t oraz x X α mamy, że S A (t)x α = A α S A (t)x = S A (t)a α x S A (t) A α x = S A (t) x α, a zatem dla dowolnego t operator S A (t) X α jest ograniczony. Korzystając ponownie z punktu (b) Twierdzenia 1.33, dla dowolnego x X α mamy, że lim S A(t) X αx x α = lim Aα S A (t)x A α x = lim S A(t)A α x A α x =, t + t + t + co dowodzi, że rodzina {S A (t) X α} t jest C półgrupą na X α. 29
1 Ciągłe operatory liniowe
1 Ciągłe operatory liniowe Załóżmy, że E, F są przestrzeniami unormowanymi. Definicja 1.1. Operator liniowy T : E F nazywamy ograniczonym, jeżeli zbiór T (B) F jest ograniczony dla dowolnego zbioru ograniczonego
Analiza Funkcjonalna - Zadania
Analiza Funkcjonalna - Zadania 1 Wprowadzamy następujące oznaczenia. K oznacza ciało liczb rzeczywistych lub zespolonych. Jeżeli T jest dowolnym zbiorem niepustym, to l (T ) = {x : E K : x funkcja ograniczona}.
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi? a) X = R, d(x, y) = arctg x y ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i
Informacja o przestrzeniach Hilberta
Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba
1 Przestrzenie Hilberta
M. Beśka, Wykład monograficzny, Dodatek 1 1 Przestrzenie Hilberta 1.1 Podstawowe fakty o przestrzeniach Hilberta Niech H będzie przestrzenią liniową nad ciałem liczb rzeczywistych. Określmy odwzorowanie,
jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)
Wykład 2 1 Ciągi Definicja 1.1 (ciąg) Ciągiem w zbiorze X nazywamy odwzorowanie x: N X. Dla uproszczenia piszemy x n zamiast x(n). Przykład 1. x n = n jest ciągiem elementów z przestrzeni R 2. f n (x)
SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa
SIMR 06/07, Analiza, wykład, 07-0- Przestrzeń wektorowa Przestrzeń wektorowa (liniowa) - przestrzeń (zbiór) w której określone są działania (funkcje) dodawania elementów i mnożenia elementów przez liczbę
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I - 1 1. Które z poniższych przestrzeni metrycznych są przestrzeniami unormowanymi?. a) X = R, x = arctg x ; b) X = R n, d(x, y) = x 1 y 1 + x 2 y 2 + max i 3 x i y i ;
Analiza funkcjonalna 1.
Analiza funkcjonalna 1. Wioletta Karpińska Semestr letni 2015/2016 0 Bibliografia [1] Banaszczyk W., Analiza matematyczna 3. Wykłady. (http://math.uni.lodz.pl/ wbanasz/am3/) [2] Birkholc A., Analiza matematyczna.
Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współcz
Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów o stałych współczynnikach Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 12 maja 2016 Równanie liniowe n-tego rzędu Definicja Równaniem różniczkowym liniowym
1 Relacje i odwzorowania
Relacje i odwzorowania Relacje Jacek Kłopotowski Zadania z analizy matematycznej I Wykazać, że jeśli relacja ρ X X jest przeciwzwrotna i przechodnia, to jest przeciwsymetryczna Zbadać czy relacja ρ X X
O pewnych klasach funkcji prawie okresowych (niekoniecznie ograniczonych)
(niekoniecznie ograniczonych) Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza, Poznań Będlewo, 25-30 maja 2015 Funkcje prawie okresowe w sensie Bohra Definicja Zbiór E R nazywamy względnie
Układy równań i równania wyższych rzędów
Rozdział Układy równań i równania wyższych rzędów Układy równań różniczkowych zwyczajnych Wprowadzenie W poprzednich paragrafach zajmowaliśmy się równaniami różniczkowymi y = f(x, y), których rozwiązaniem
Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych
Temat 7 Zagadnienia brzegowe dla równań eliptycznych Rozważmy płaski obszar R 2 ograniczony krzywą. la równania Laplace a (Poissona) stawia się trzy podstawowe zagadnienia brzegowe. Zagadnienie irichleta
Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki.
3. Funkcje borelowskie. Rodzinę F złożoną z podzbiorów zbioru X będziemy nazywali ciałem zbiorów, gdy spełnione są dwa następujące warunki. (1): Jeśli zbiór Y należy do rodziny F, to jego dopełnienie X
Dystrybucje, wiadomości wstępne (I)
Temat 8 Dystrybucje, wiadomości wstępne (I) Wielkości fizyczne opisujemy najczęściej przyporządkowując im funkcje (np. zależne od czasu). Inną drogą opisu tych wielkości jest przyporządkowanie im funkcjonałów
Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski
Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ
Zastosowania twierdzeń o punktach stałych
16 kwietnia 2016 Abstrakt Niech X będzie przestrzenią topologiczną. Ustalmy odwzorowanie ciągłe f : X X. Twierdzeniem o punkcie stałym nazywamy prawdę matematyczną postulującą pod pewnymi warunkami istnienie
13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła.
Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła 13 1 13 Równanie struny drgającej. Równanie przewodnictwa ciepła. 13.1 Równanie struny drgającej Równanie różniczkowe liniowe drugiego rzędu typu
Przestrzenie wektorowe
Rozdział 4 Przestrzenie wektorowe Rozważania dotyczące przestrzeni wektorowych rozpoczniemy od kilku prostych przykładów. Przykład 4.1. W przestrzeni R 3 = {(x, y, z) : x, y, z R} wprowadzamy dwa działania:
2.7 Przestrzenie unormowane skończenie wymiarowe
2.7 Przestrzenie unormowane skończenie wymiarowe Rozważamy teraz przestrzenie unormowane X skończenie wymiarowe. Załóżmy, że dimx = m. Niech dalej e,e 2,...,e m będzie bazą algebraiczną tej przestrzeni
F t+ := s>t. F s = F t.
M. Beśka, Całka Stochastyczna, wykład 1 1 1 Wiadomości wstępne 1.1 Przestrzeń probabilistyczna z filtracją Niech (Ω, F, P ) będzie ustaloną przestrzenią probabilistyczną i niech F = {F t } t 0 będzie rodziną
Informacja o przestrzeniach Sobolewa
Wykład 11 Informacja o przestrzeniach Sobolewa 11.1 Definicja przestrzeni Sobolewa Niech R n będzie zbiorem mierzalnym. Rozważmy przestrzeń Hilberta X = L 2 () z iloczynem skalarnym zdefiniowanym równością
Dystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5
Dystrybucje Marcin Orchel Spis treści 1 Wstęp 1 1.1 Dystrybucje................................... 1 1.2 Pochodna dystrybucyjna............................ 3 1.3 Przestrzenie...................................
1. Liczby zespolone Zadanie 1.1. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone (1) 1 i (2) (5)
. Liczby zespolone Zadanie.. Przedstawić w postaci a + ib, a, b R, następujące liczby zespolone () i +i, () 3i, (3) ( + i 3) 6, (4) (5) ( +i ( i) 5, +i 3 i ) 4. Zadanie.. Znaleźć moduł i argument główny
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I* - 1
Zadania z Analizy Funkcjonalnej I* - 1 1. Która z następujących przestrzeni jest przestrzenią Banacha w normie supremum: C(R); C ogr (R) przestrzeń funkcji ciągłych ograniczonych; C zw (R) przestrzeń funkcji
Korzystając z własności metryki łatwo wykazać, że dla dowolnych x, y, z X zachodzi
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, Dodatek 158 10 Dodatek 10.1 Przestrzenie metryczne Niech X będzie niepustym zbiorem. Funkcję d : X X [0, ) spełniającą dla x, y, z X warunki (i) d(x, y) = 0 x = y, (ii)
n=0 Dla zbioru Cantora prawdziwe są wersje lematu 3.6 oraz lematu 3.8 przy założeniu α = :
4. Zbiory borelowskie. Zbiór wszystkich podzbiorów liczb naturalnych będziemy oznaczali przez ω. Najmniejszą topologię na zbiorze ω, w której zbiory {A ω : x A ω \ y}, gdzie x oraz y są zbiorami skończonymi,
Przestrzeń unitarna. Jacek Kłopotowski. 23 października Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH
Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 23 października 2018 Definicja iloczynu skalarnego Definicja Iloczynem skalarnym w przestrzeni liniowej R n nazywamy odwzorowanie ( ) : R n R n R spełniające
Zadania do Rozdziału X
Zadania do Rozdziału X 1. 2. Znajdź wszystkie σ-ciała podzbiorów X, gdy X = (i) {1, 2}, (ii){1, 2, 3}. (b) Znajdź wszystkie elementy σ-ciała generowanego przez {{1, 2}, {2, 3}} dla X = {1, 2, 3, 4}. Wykaż,
A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 3 25 3 Miara 3.1 Definicja miary i jej podstawowe własności Niech X będzie niepustym zbiorem, a A 2 X niepustą rodziną podzbiorów. Wtedy dowolne odwzorowanie : A
ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ
ANALIZA MATEMATYCZNA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH RZECZYWISTYCH Definicja 1. Niech A będzie dowolnym niepustym zbiorem. Metryką w zbiorze A nazywamy funkcję rzeczywistą
7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne.
7. Miara, zbiory mierzalne oraz funkcje mierzalne. Funkcję rzeczywistą µ nieujemną określoną na ciele zbiorów S będziemy nazywali miarą, gdy dla dowolnego ciągu A 0, A 1,... zbiorów rozłącznych należących
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE. Marta Zelmańska
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE ZWYCZAJNE Marta Zelmańska Toruń 009 1 Rozdział 1 Wstęp Definicja 1. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu n nazywamy równanie: F (t, x, x, x,..., x (n) ) = 0 (1.1) Rozwiązaniem równania
2 Rodziny zbiorów. 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów. M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 2 11 2 Rodziny zbiorów 2.1 Algebry i σ - algebry zbiorów Niech X będzie niepustym zbiorem. Rodzinę indeksowaną zbiorów {A i } i I 2 X nazywamy rozbiciem zbioru X
1 Zbiory. 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =.
1 Zbiory 1.1 Kiedy {a} = {b, c}? (tzn. podać warunki na a, b i c) 1.2 Udowodnić, że A {A} A =. 1.3 Pokazać, że jeśli A, B oraz (A B) (B A) = C C, to A = B = C. 1.4 Niech {X t } będzie rodziną niepustych
Zadania egzaminacyjne
Rozdział 13 Zadania egzaminacyjne Egzamin z algebry liniowej AiR termin I 03022011 Zadanie 1 Wyznacz sumę rozwiązań równania: (8z + 1 i 2 2 7 iz 4 = 0 Zadanie 2 Niech u 0 = (1, 2, 1 Rozważmy odwzorowanie
Zestaw zadań 5: Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Baza i wymiar. Rzędy macierzy. Struktura zbioru rozwiązań układu równań.
Zestaw zadań : Sumy i sumy proste podprzestrzeni Baza i wymiar Rzędy macierzy Struktura zbioru rozwiązań układu równań () Pokazać, że jeśli U = lin(α, α,, α k ), U = lin(β, β,, β l ), to U + U = lin(α,
1 Elementy analizy funkcjonalnej
M. Beśka, Dodatek 1 1 Elementy analizy funkcjonalnej 1.1 Twierdzenia o reprezentacji Zaczniemy od znanego twierdzenia Riesza Twierdzenie 1.1 (Riesz) Niech będzie zwartą przestrzenią metryczną i załóżmy,
Liczby zespolone. x + 2 = 0.
Liczby zespolone 1 Wiadomości wstępne Rozważmy równanie wielomianowe postaci x + 2 = 0. Współczynniki wielomianu stojącego po lewej stronie są liczbami całkowitymi i jedyny pierwiastek x = 2 jest liczbą
Wykład 10. Stwierdzenie 1. X spełnia warunek Borela wtedy i tylko wtedy, gdy każda scentrowana rodzina zbiorów domkniętych ma niepusty przekrój.
Wykład 10 Twierdzenie 1 (Borel-Lebesgue) Niech X będzie przestrzenią zwartą Z każdego pokrycia X zbiorami otwartymi można wybrać podpokrycie skończone Dowód Lemat 1 Dla każdego pokrycia U przestrzeni ośrodkowej
Równania różniczkowe. Notatki z wykładu.
Równania różniczkowe Notatki z wykładu http://robert.brainusers.net 17.06.2009 Notatki własne z wykładu. Są niekompletne, bez bibliografii oraz mogą zawierać błędy i usterki. Z tego powodu niniejszy dokument
2. Definicja pochodnej w R n
2. Definicja pochodnej w R n Niech będzie dana funkcja f : U R określona na zbiorze otwartym U R n. Pochodną kierunkową w punkcie a U w kierunku wektora u R n nazywamy granicę u f(a) = lim t 0 f(a + tu)
Analiza funkcjonalna I. Ryszard Szwarc
Analiza funkcjonalna I Ryszard Szwarc Wrocław 2010 2 Spis treści 1 Przestrzenie unormowane 3 1.1 Dodatek.............................. 13 2 Operatory liniowe 15 3 Przestrzenie Hilberta 26 3.1 Podstawowe
G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28
G. Plebanek, MIARA I CAŁKA Zadania do rozdziału 1 28 1.9 Zadania 1.9.1 Niech R będzie pierścieniem zbiorów. Zauważyć, że jeśli A, B R to A B R i A B R. Sprawdzić, że (R,, ) jest także pierścieniem w sensie
Zagadnienia stacjonarne
Zagadnienia stacjonarne Karol Hajduk 19 grudnia 2012 Nierówność wariacyjna (u (t), v u(t)) + a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f, v u), v V. Zagadnienie stacjonarne ma postać (u (t) = 0): a(u, v u) + Ψ(v) Ψ(u) (f,
Rozdział 6. Ciągłość. 6.1 Granica funkcji
Rozdział 6 Ciągłość 6.1 Granica funkcji Podamy najpierw dwie definicje granicy funkcji w punkcie i pokażemy ich równoważność. Definicja Cauchy ego granicy funkcji w punkcie. Niech f : X R, gdzie X R oraz
Grzegorz Bobiński. Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe
Grzegorz Bobiński Wykład monograficzny Programowanie Liniowe i Całkowitoliczbowe Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu 2012 Spis treści Notacja 1 1 Podstawowe pojęcia
zbiorów domkniętych i tak otrzymane zbiory domknięte ustawiamy w ciąg. Oznaczamy
5. Funkcje 1 klasy Baire a. Pod koniec XIX i początkiem XX wieku kilku matematyków zajmowało się problemami dotyczącymi klasyfikacji funkcji borelowskich: między innymi R. Baire, E. Borel, H. Lebesgue
VI. Równania różniczkowe liniowe wyższych rzędów
VI. 1. Równanie różniczkowe liniowe n-tego rzędu o zmiennych współczynnikach Niech podobnie jak w poprzednim paragrafie K = C lub K = R. Podobnie jak w dziedzinie rzeczywistej wprowadzamy pochodne wyższych
Wektory i wartości własne
Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń W V nazywamy niezmienniczą
Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009
Zadania z Algebry liniowej 4 Semestr letni 2009 Ostatnie zmiany 23.05.2009 r. 1. Niech F będzie podciałem ciała K i niech n N. Pokazać, że niepusty liniowo niezależny podzbiór S przestrzeni F n jest także
R k v = 0}. k N. V 0 = ker R k 0
Definicja 1 Niech R End(V ). Podprzestrzeń W przestrzeni V nazywamy podprzestrzenią niezmienniczą odwzorowania R jeśli Rw W, dla każdego w W ; równoważnie: R(W ) W. Jeśli W jest różna od przestrzeni {0}
Wykład z równań różnicowych
Wykład z równań różnicowych 1 Wiadomości wstępne Umówmy się, że na czas tego wykładu zrezygnujemy z oznaczania n-tego wyrazu ciągu symbolem typu x n, y n itp. Zamiast tego pisać będziemy x (n), y (n) itp.
1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?
1. Liczby zespolone 1.1. Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1.2. Doprowadzić do postaci a + ib liczby zespolone (i) (1 13i)/(1 3i),
Równanie przewodnictwa cieplnego (I)
Wykład 4 Równanie przewodnictwa cieplnego (I) 4.1 Zagadnienie Cauchy ego dla pręta nieograniczonego Rozkład temperatury w jednowymiarowym nieograniczonym pręcie opisuje funkcja u = u(x, t), spełniająca
O zastosowaniach twierdzeń o punktach stałych
O zastosowaniach twierdzeń o punktach stałych Marcin Borkowski Streszczenie Wszyscy znamy twierdzenie Banacha o kontrakcji czy twierdzenie Brouwera o punkcie stałym. Stosunkowo rzadko jednak mamy okazję
Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u
Wykład 4 Udowodnimy teraz, że jeśli U, W są podprzetrzeniami skończenie wymiarowej przestrzeni V to zachodzi wzór: dim(u + W ) = dim U + dim W dim(u W ) Rzeczywiście U W jest podprzetrzenią przestrzeni
Analiza funkcjonalna II Ryszard Szwarc
Analiza funkcjonalna II Ryszard Szwarc Wykład prowadzony w semestrze letnim 28 Opracowany na podstawie notatek Wiktora Malinowskiego Wrocław 21 2 Analiza funkcjonalna II Spis treści 1 Operatory ograniczone
. : a 1,..., a n F. . a n Wówczas (F n, F, +, ) jest przestrzenią liniową, gdzie + oraz są działaniami zdefiniowanymi wzorami:
9 Wykład 9: Przestrzenie liniowe i podprzestrzenie Definicja 9 Niech F będzie ciałem Algebrę (V, F, +, ), gdzie V, + jest działaniem w zbiorze V zwanym dodawaniem wektorów, a jest działaniem zewnętrznym
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 7 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Baza przestrzeni liniowej Niech V bedzie przestrzenia liniowa. Powiemy, że podzbiór X V jest maksymalnym zbiorem liniowo niezależnym, jeśli X jest zbiorem
VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa.
VII. Elementy teorii stabilności. Funkcja Lapunowa. 1. Stabilność w sensie Lapunowa. W rozdziale tym zajmiemy się dokładniej badaniem stabilności rozwiązań równania różniczkowego. Pojęcie stabilności w
Wykład 5. Ker(f) = {v V ; f(v) = 0}
Wykład 5 Niech f : V W będzie przekształceniem liniowym przestrzeni wektorowych Wtedy jądrem przekształcenia nazywamy zbiór tych elementów z V, których obrazem jest wektor zerowy w przestrzeni W Jądro
1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?
1. Liczby zespolone 1.1. Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1.2. Doprowadzić do postaci a + ib liczby zespolone (i) (1 13i)/(1 3i),
Notatki z Analizy Matematycznej 3. Jacek M. Jędrzejewski
Notatki z Analizy Matematycznej 3 Jacek M. Jędrzejewski ROZDZIAŁ 6 Różniczkowanie funkcji rzeczywistej 1. Pocodna funkcji W tym rozdziale rozważać będziemy funkcje rzeczywiste określone w pewnym przedziale
7 Twierdzenie Fubiniego
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, wykład 7 19 7 Twierdzenie Fubiniego 7.1 Miary produktowe Niech i będą niepustymi zbiorami. Przez oznaczmy produkt kartezjański i tj. zbiór = { (x, y : x y }. Niech E oraz
Algebra liniowa. 1. Macierze.
Algebra liniowa 1 Macierze Niech m oraz n będą liczbami naturalnymi Przestrzeń M(m n F) = F n F n będącą iloczynem kartezjańskim m egzemplarzy przestrzeni F n z naturalnie określonymi działaniami nazywamy
Przestrzenie liniowe
Rozdział 4 Przestrzenie liniowe 4.1. Działania zewnętrzne Niech X oraz F będą dwoma zbiorami niepustymi. Dowolną funkcję D : F X X nazywamy działaniem zewnętrznym w zbiorze X nad zbiorem F. Przykład 4.1.
5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu
5. Równania różniczkowe zwyczajne pierwszego rzędu 5.1. Wstęp. Definicja 5.1. Niech V R 3 będzie obszarem oraz F : V R. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu pierwszego nazywamy równanie postaci Równanie
Wektory i wartości własne
Treść wykładu Podprzestrzenie niezmiennicze Podprzestrzenie niezmiennicze... Twierdzenie Cayley Hamiltona Podprzestrzenie niezmiennicze Definicja Niech f : V V będzie przekształceniem liniowym. Podprzestrzeń
z = x + i y := e i ϕ z. cos ϕ sin ϕ = sin ϕ cos ϕ
Izometrie liniowe Przypomnijmy, że jeśli V jest przestrzenią euklidesową (skończonego wymiaru), to U End V jest izometrią wtedy i tylko wtedy, gdy U U = UU = E, to znaczy, gdy jest odwzorowaniem ortogonalnym.
O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji
O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji na podstawie referatu Stanisława Kasjana 5 i 12 grudnia 2000 roku 1. Elementy teorii modeli Będziemy rozważać język L składający się z przeliczalnej
Dynamika nieliniowych równań ewolucyjnych w rezonansie
UNIWERSYTET MIKO LAJA KOPERNIKA W TORUNIU Piotr Kokocki Dynamika nieliniowych równań ewolucyjnych w rezonansie Rozprawa doktorska przygotowana na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Miko laja
teoria i przykłady zastosowań
: teoria i przykłady zastosowań Katedra Sterowania i Pomiarów Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie e-mail: emirsaj@zut.edu.pl Zielona Góra, 22 listopada 21 Spis treści 1 O jakie równanie
Przestrzenie metryczne. Elementy Topologii. Zjazd 2. Elementy Topologii
Zjazd 2 Przestrzenia metryczna (X, d) nazywamy parę złożona ze zbioru X i funkcji d : X X R, taka, że 1 d(x, y) 0 oraz d(x, y) = 0 wtedy i tylko wtedy, gdy x = y, 2 d(x, y) = d(y, x), 3 d(x, z) d(x, y)
Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych
Zadania do wykładu Jakościowa Teoria Równań Różniczkowych Zwyczajnych [ ] e Zadanie 1 Pokazać, że X(t) = 2t cos t sin t e 2t jest specjalną macierzą fundamentalną w sin t cos t [ 2 cos chwili τ = 0 układu
Rozdział 2. Liczby zespolone
Rozdział Liczby zespolone Zbiór C = R z działaniami + oraz określonymi poniżej: x 1, y 1 ) + x, y ) := x 1 + x, y 1 + y ), 1) x 1, y 1 ) x, y ) := x 1 x y 1 y, x 1 y + x y 1 ) ) jest ciałem zob rozdział
ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ
ALGEBRA LINIOWA Z ELEMENTAMI GEOMETRII ANALITYCZNEJ WSHE, O/K-CE 10. Homomorfizmy Definicja 1. Niech V, W będą dwiema przestrzeniami liniowymi nad ustalonym ciałem, odwzorowanie ϕ : V W nazywamy homomorfizmem
1 Przestrzeń liniowa. α 1 x α k x k = 0
Z43: Algebra liniowa Zagadnienie: przekształcenie liniowe, macierze, wyznaczniki Zadanie: przekształcenie liniowe, jądro i obraz, interpretacja geometryczna. Przestrzeń liniowa Już w starożytności człowiek
1 + iϕ n. = cos ϕ + i sin ϕ. e n z n n n. c M n z n, c n z Mn.
WRAiT 2 #1 1. Dla jakich a C ciągi o wyrazach na n, a n 1 + a n, an /n, są zbieżne? 2. Wykaż zbieżność i znajdź granice ciągów n a k, a n 1 + a 2n ( a < 1), a n 1 + a 2n ( a > 1), 1 n 3. Dla danego ϕ R
Zaawansowane metody numeryczne
Wykład 11 Ogólna postać metody iteracyjnej Definicja 11.1. (metoda iteracyjna rozwiązywania układów równań) Metodą iteracyjną rozwiązywania { układów równań liniowych nazywamy ciąg wektorów zdefiniowany
Rozdział 4. Ciągi nieskończone. 4.1 Ciągi nieskończone
Rozdział 4 Ciągi nieskończone W rozdziale tym wprowadzimy pojęcie granicy ciągu. Dalej rozszerzymy to pojęcie na przypadek dowolnych funkcji. Jak zauważyliśmy we wstępie jest to najważniejsze pojęcie analizy
IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. - funkcja dwóch zmiennych,
IX. Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych. 1. Funkcja dwóch i trzech zmiennych - pojęcia podstawowe. Definicja 1.1. Niech D będzie podzbiorem przestrzeni R n, n 2. Odwzorowanie f : D R nazywamy
5 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego
5 Równania różniczkowe zwyczajne rzędu drugiego Definicja 5.1. Równaniem różniczkowym zwyczajnym rzędu drugiego nazywamy równanie postaci F ( x, y, y, y ) = 0, (12) w którym niewiadomą jest funkcja y =
Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5
Teoria miary WPPT/Matematyka, rok II Wykład 5 Funkcje mierzalne Niech (X, F) będzie przestrzenią mierzalną i niech f : X R. Twierdzenie 1. NWSR 1. {x X : f(x) > a} F dla każdego a R 2. {x X : f(x) a} F
Praca magisterska. Równania całkowe i teoria Hilberta-Schmidta
Politechnika Łódzka wydział FTIMS Praca magisterska Równania całkowe i teoria Hilberta-Schmidta Piotr Kowalski Promotor Pracy : dr Jerzy Kalina Kierunek: Matematyka Stosowana Specjalność: Matematyka Finansowa
28 maja, Problem Dirichleta, proces Wienera. Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126
Problem Dirichleta, proces Wienera Procesy Stochastyczne, wykład 14, T. Byczkowski, Procesy Stochastyczne, PPT, Matematyka MAP1126 28 maja, 2012 Funkcje harmoniczne Niech będzie operatorem Laplace a w
Geometria Lista 0 Zadanie 1
Geometria Lista 0 Zadanie 1. Wyznaczyć wzór na pole równoległoboku rozpiętego na wektorach u, v: (a) nie odwołując się do współrzędnych tych wektorów; (b) odwołując się do współrzędnych względem odpowiednio
Funkcje analityczne. Wykład 3. Funkcje holomorficzne. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2016/2017) z = x + iy A
Funkcje analityczne Wykład 3. Funkcje holomorficzne Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 206/207) Funkcje zespolone zmiennej zespolonej Funkcje zespolone zmiennej zespolonej Niech A C. Funkcja
1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012
1. Liczby zespolone Jacek Jędrzejewski 2011/2012 Spis treści 1 Liczby zespolone 2 1.1 Definicja liczby zespolonej.................... 2 1.2 Postać kanoniczna liczby zespolonej............... 1. Postać
Twierdzenie spektralne
Twierdzenie spektralne Algebrę ograniczonych funkcji borelowskich na K R będziemy oznaczać przez B (K). Spektralnym rozkładem jedności w przestrzeni Hilberta H nazywamy odwzorowanie, które każdemu zbiorowi
Jak łatwo zauważyć, zbiór form symetrycznych (podobnie antysymetrycznych) stanowi podprzestrzeń przestrzeni L(V, V, K). Oznaczamy ją Sym(V ).
Odwzorowania n-liniowe; formy n-liniowe Definicja 1 Niech V 1,..., V n, U będą przestrzeniami liniowymi nad ciałem K. Odwzorowanie G: V 1 V n U nazywamy n-liniowym, jeśli dla każdego k [n] i wszelkich
II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia.
II. Równania autonomiczne. 1. Podstawowe pojęcia. Definicja 1.1. Niech Q R n, n 1, będzie danym zbiorem i niech f : Q R n będzie daną funkcją określoną na Q. Równanie różniczkowe postaci (1.1) x = f(x),
Funkcje analityczne. Wykład 2. Płaszczyzna zespolona. Paweł Mleczko. Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018)
Funkcje analityczne Wykład 2. Płaszczyzna zespolona Paweł Mleczko Funkcje analityczne (rok akademicki 2017/2018) Plan wykładu W czasie wykładu omawiać będziemy różne reprezentacje płaszczyzny zespolonej
1. Liczby zespolone Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą. (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną?
1. Liczby zespolone 1.1. Stwierdzić kiedy kwadrat liczby zespolonej jest liczbą (i) rzeczywistą, (ii) ujemną, (iii) tylko urojoną? 1.2. Doprowadzić do postaci a + ib liczby zespolone (i) (1 13i)/(1 3i),
Kryptografia - zastosowanie krzywych eliptycznych
Kryptografia - zastosowanie krzywych eliptycznych 24 marca 2011 Niech F będzie ciałem doskonałym (tzn. każde rozszerzenie algebraiczne ciała F jest rozdzielcze lub równoważnie, monomorfizm Frobeniusa jest
WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I. dr. Elżbieta Kotlicka. Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki
WYKŁAD Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I dr. Elżbieta Kotlicka Centrum Nauczania Matematyki i Fizyki http://im0.p.lodz.pl/~ekot Łódź 2006 Spis treści 1. CIĄGI LICZBOWE 2 1.1. Własności ciągów liczbowych o wyrazach
O geometrii semialgebraicznej
Inauguracja roku akademickiego 2018/2019 na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego O geometrii semialgebraicznej Stanisław Spodzieja Łódź, 28 września 2018 Wstęp Rozwiązywanie równań
1 Określenie pierścienia
1 Określenie pierścienia Definicja 1. Niech P będzie zbiorem, w którym określone są działania +, (dodawanie i mnożenie). Mówimy, że struktura (P, +, ) jest pierścieniem, jeżeli spełnione są następujące