BV-funktiot metrisissä mitta-avaruuksissa

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "BV-funktiot metrisissä mitta-avaruuksissa"

Transkriptio

1 Pekka Lehtelä BV-funktiot metrisissä mitta-avaruuksissa Perustieteiden korkeakoulu Diplomityö, joka on jätetty opinnäytteenä tarkastettavaksi diplomi-insinöörin tutkintoa varten. Espoossa Työn valvoja ja ohjaaja: Prof. Juha Kinnunen! alto-yliopisto Perustieteiden korkeakoulu

2

3 aalto-yliopisto perustieteiden korkeakoulu diplomityön tiivistelmä Tekijä: Pekka Lehtelä Työn nimi: BV-funktiot metrisissä mitta-avaruuksissa Päivämäärä: Kieli: Suomi Sivumäärä:4+52 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Professuuri: Matematiikka Valvoja ja ohjaaja: Prof. Juha Kinnunen Koodi: Mat-1 BV-funktiot (engl. bounded variation) muodostavat geometrisen mittateorian ja variaatiolaskennan kannalta tärkeän Sobolev-funktioavaruuden laajennuksen. Euklidisessa avaruudessa BV-funktiot ovat lokaalisti integroituvia funktioita, joiden ensimmäiset heikot osittaisderivaatat ovat Radon-mittoja. Metrisissä avaruuksissa BV-funktiot määritellään käyttäen relaksoitua määritelmää Lipschitz-funktioavaruuden sulkeumana sopivan suppenemisen suhteen. Vastaavasti voidaan edelleen määritellä funktion variaatiomitta. Tärkeän osan BV-funktioiden teoriaa muodostavat äärellisperimetriset joukot, eli joukot joiden karakteristiset funktiot ovat BV-funktioita ja siten joukon karakteristisen funktion variaatiomitta määritää joukolle perimetrimitan. Äärellisperimetristen joukkojen tutkimuksessa keskeisimpiä työkaluja ovat isoperimetrinen epäyhtälö, joka antaa yhteyden joukon mitan ja sen perimetrin välille, sekä koareakaava, joka antaa variaatiomitalle esityskaavan funktion tasojoukkojen perimetrien avulla. Joukon perimetri kuvaa tietyssä mielessä joukon reunan mittaa. Euklidisessa avaruudessa perimetrimitta saadaan joukon mittateoreettisen reunan n 1 -ulotteisena Hausdorffin mittana. Työn päätuloksena esitetään vastaava esityskaava metrisessä tapauksessa, jonka mukaan äärellisperimetrisen joukon perimetri saadaan rajoitetun Borel-funktion integraalina joukon mittateoreettisen reunan yli Hausdorff-tyyppisen mitan suhteen. vainsanat: BV-funktio, variaatiomitta, perimetri, isoperimetrinen epäyhtälö, koareakaava, struktuurilause

4

5 aalto university school of science abstract of the master s thesis uthor: Pekka Lehtelä Title: Functions of Bounded Variation on Metric Measure Spaces Date: Language: Finnish Number of pages:4+52 Department of Mathematics and Systems nalysis Professorship: Mathematics Supervisor and instructor: Prof. Juha Kinnunen Code: Mat-1 Functions of bounded variation, abbreviated as BV functions, define an important extension of the Sobolev functions, which is used in the calculus of variations and geometric measure theory. In the Euclidean case, BV functions are locally integrable functions, whose weak first partial derivatives are Radon measures. In the metric case BV functions are defined using relaxation as the closure of Lipschitz functions with respect to suitable convergence. In a similar manner the variation measure of a function is defined. n important part of the BV theory is the sets of finite perimeter, i.e. the sets whose characteristic functions are in BV. Thus the variation measure of the characteristic function defines the perimeter measure of the set. Main tools for the study of sets of finite perimeter are the isoperimetric inequality, which relates the measure of a set and its perimeter, and the coarea formula, which relates the variation measure of a function and the perimeters of its level sets. The perimeter of a set gives, in a sense, a measure for the boundary of the set. In the Euclidean case the perimeter of a set is given by n 1 dimensional Hausdorff measure of the measure theoretic boundary of the set. s a main result of the thesis, a corresponding structure theorem is given in the metric setting. The theorem states that the perimeter of a set of finite perimeter is given by an integral of a bounded Borel function over the measure theoretic boundary of the set with respect to a Hausdorff type measure of codimension 1. Keywords: Functions of bounded variation, variation measure, perimeter, isoperimetric inequality, coarea formula, structure theorem

6

7 vii Sisältö Tiivistelmä Tiivistelmä (englanniksi) Sisällysluettelo ii iv vi 1 Johdanto 1 2 Ennakkotietoja ja merkintöjä 3 3 BV-funktiot metrisessä avaruudessa Variaatiomitta Perimetri Du on mitta Isoperimetrinen epäyhtälö 26 5 Koareakaava 29 6 Hausdorff-esitys perimetrille 34

8

9 1 1 Johdanto Tässä diplomityössä tarkastellaan BV-funktioiden (engl. bounded variation) yleistystä metrisiin mitta-avaruuksiin. Geometrisessa mittateoriassa ja variaatiolaskennassa BV-funktiot muodostavat usein Sobolev-avaruutta W 1,1 luontevamman funktioavaruuden, sillä avaruus W 1,1 ei ole refleksiivinen, ja siten ei toteuta toivottuja kompaktisuustuloksia. BV-funktiot esiintyvät variaatiolaskennan ja osittaisdifferentiaaliyhtälöiden sovelluksissa geometriseen mittateoriaan, kuten minimipinta ongelmissa ja lineaarisesti kasvavien funktionaalien tarkastelussa. Tämä työ rajoittuu tarkastelemaan puhtaasti BV-funktioiden teoriaa. BV-funktioavaruusavaruudenR n ylikoostuul 1 -funktioista,joidenensimmäisen kertaluvun heikot osittaisderivaatat ovat Radon-mittoja. Selvästi kaikki Sobolevfunktiot toteuttavat tämän, jolloin BV-funktiot muodostavat Sobolev-avaruuden laajennuksen. Voidaan osoittaa, että variaatiomitta on alaspäin puolijatkuva L 1 loc - suppenemisen suhteen. BV-funktioiden teoriaa R n :ssä on tarkasteltu lähteessä [7]. Metrisessä avaruudessa määrittely heikkojen osittaisderivaattojen avulla ei onnistu, joten luontevin tapa määrittelyyn on niin kutsutun relaksoidun määritelmän kautta, jossa BV-funktioavaruus määritellään Lipschitz-funktioavaruuden sulkeumana sopivan suppenemisen suhteen. Kappaleessa 2 esitellään lyhyesti tarvittavia metristen avaruuksien analyysin tuloksia, sekä yleisiä oletuksia avaruuden rakenteesta. Sobolev-avaruuksien yleistämiseksi metrisiin avaruuksiin määritellään gradientin vastineeksi ylägradientit ja heikot ylägradientit. Heikkojen ylägradienttien avulla määritellään Newton-avaruus N 1,p, joka koostuu L p -funktioista, joiden heikot ylägradientit ovat L p -funktioita. Newtonavaruudet määrittävät täten erään Sobolev-avaruuksien yleistyksen metrisiin avaruuksiin. Newton-avaruuksia käsitellään tarkemmin lähteessä [4]. varuudessa (X, d, µ) mitan µ oletetaan olevan tuplaava, jolloin samankeskeisten pallojen mitat ovat vertailtavissa keskenään. Lisäksi avaruuden oletetaan toteuttavan Poincarén epäyhtälön, joka antaa yhteyden funktion keskihajonnan ja funktion ylägradienttien L 1 -normin välille. Mitan tuplaavuus ja Poincarén epäyhtälö ovat standardioletuksia yleisesti metristen avaruuksien analyysissä. BV-funktioiden määritelmä ja perusominaisuuksia metrisissä avaruuksissa tarkastellaan kappaleessa 3. Funktion f variaatiomitan määrittelyssä tarkastellaan funktioonf L 1 loc -mielessä suppenevaa jonoa lokaalisti Lipschitz-funktioita f j. varuudessa R n funktion variaatiomitta joukosta on alaspäin puolijatkuvuuden perusteella pienempi tai yhtäsuuri kuin limes infimum funktioon L 1 loc-mielessä suppenevien BV-funktioiden variaatiomitoista. Vastaavasti metrisessä tapauksessa on mielekästä käyttää relaksoitua määritelmää, määritellen variaatiomitan infimumina funktiojonojen f j heikkojen ylägradienttien L 1 -normien limes infimumista. Lauseessa 3.1 osoitetaan, että avaruudessa R n määritelmä johtaa samaan tulokseen perinteisen määritelmän kanssa. Tämän jälkeen esitellään variaatiomitan perusominaisuuksia metrisissä avaruuksissa. Variaatiomitan erikoistapauksena määritellään joukolle perimetri, joka saadaan joukon karakteristisen funktion variaatiomittana. Joukon perimetri kuvaa tietyssä mielessä joukon reunan mittaa. varuudessa R n joukon E perimetri saadaan

10 sen mittateoreettisen reunan, eli joukon, jossa joukolla E ja sen komplementilla on positiivinen tiheys, n 1 -ulotteisena Hausdorffin mittana. Vastaavasti metrisessä avaruudessa perimetrille saadaan esityskaava integraalina joukon mittateoreettisen reunan yli. Työn päätulosta, eli tätä esityskaavaa tarkastellaan kappaleessa 6. Kappaleen 3 lopuksi näytetään, että variaatiomitta määrittelee Borel-säännöllisen ulkomitan avaruuteen X. Nämä BV-funktioiden perustulokset pohjautuvat pääosin lähteeseen [9]. Kappaleessa 4 todistetaan isoperimetrinen epäyhtälö BV-funktioille metrisissä mitta-avaruuksissa, jotka toteuttavat Poincarén epäyhtälön. Isoperimetrisen epäyhtälön mukaan joukon perimetrin pallossa B(x, λr) avulla saadaan yläraja joukon ja sen komplementin mittojen minimille pallossa B(x, r). Tämä vastaa relatiivista isoperimetristä epäyhtälöä Euklidisessa tapauksessa. Isoperimetrinen epäyhtälö on keskeinen työkalu äärellisperimetristen joukkojen tutkimuksessa, ja se pelaakin suurta roolia työn päätuloksen todistuksessa kappaleessa 6. Lisäksi on mahdollista osoittaa, että isoperimetrisen epäyhtälön toteuttavat avaruudet toteuttavat myös Poincarén epäyhtälön, jolloin tulokset ovat yhtäpitävät. Toista BV-funktioiden teorian tärkeää työkalua, koareakaavaa, tarkastellaan kappaleessa 5. Koareakaavan antaa funktion variaatiomitalle esityskaavan integraalina funktion tasojoukkojen perimetrimitoista. Lisäksi koareakaavan seurauksena nähdään, että BV-funktioiden melkein kaikki tasojoukkot ovat äärellisperimetrisiä. Koareakaavaa on tarkasteltu lähteessä [10]. Tämän työn päätuloksena esitetään äärellisperimetrisen joukon perimetrille esityskaava kappaleessa 6. Kaavan avulla joukon E perimetri Borel-joukossa B voidaan esittää Borel-funktion integraalina joukon mittateoreettisen reunan ja joukon B leikkauksen yli Hausdorff-tyyppisen mitan suhteen. Oleellisena tuloksena saadaan ylä- ja alarajat integroitavalle funktiolle. Vastaavan esityskaavan olemassaolo eiäärellisperimetrisille joukoille on yhä avoin ongelma. Lähteessä [1] todistetaan esityskaava hlfors-säännöllisille avaruuksille integraalina alhaalta rajoitetun Borelfunktion integraalina, ja lähteessä [2] yleistetään kaava ei-hlfors-säännöllisille avaruuksille, jotka toteuttavat tietyt rakenne-ehdot. Lähteessä [3] osoitetaan, että esityskaavassa integroitavalle funktiolle saadaan myös yläraja. 2

11 3 2 Ennakkotietoja ja merkintöjä BV-funktioiden teorian yleistämiseksi metrisiin avaruuksiin esitetään ensin tarvittavia tuloksia metristen avaruuksien analyysistä. Sobolev- ja BV-funktioiden yleistämiseksi metrisiin avaruuksiin tarvitaan vastine funktioiden heikkojen derivaattojen käsitteelle. Vaikka gradientin käsite ei metrisessä tapauksessa ole mielekäs, voidaan funktiolle määritellä heikko ylägradientti eräänläisena gradientin normin yleistyksenä. Koska Sobolev-funktioiden määritelmässä esiintyy vain gradientin normi gradientin sijaan, on luontevaa määritellä Newton-avaruudet Sobolev-avaruuksien yleistyksenä korvaamalla määritelmässä gradientin normit heikoilla ylägradienteilla. Työssä avaruus (X,d,µ) on täydellinen metrinen avaruus, jossa µ on Borelsäännöllinen ulkomitta. Lisäksi oletetaan mitan µ olevan tuplaava eli on olemassa vakio C D > 0 siten, että µ(b(x,2r)) C D µ(b(x,r)) kaikilla x X ja r > 0. Mitan tuplaavuudesta seuraa epäyhtälö µ(b(y,r)) ( R ) s µ(b(x,r)) C r kaikilla r R ja y B(x,r), sekä joillakin vakioilla s > 1 ja C 0. Vakiota s kutsutaan avaruuden tuplausdimensioksi. Seuraavaksi määritellään polkuparvelle moduli. Polkuparven moduli määrittää ulkomitan polkujen joukolle. Määritelmä 2.1. Olkoon Υ kaikkien avaruuden X suoristuvien ei-vakiopolkujen joukko ja Γ Υ. Määritellään F(Γ) kaikkien Borel-funktioiden ρ : X [0, ] joille pätee ρds 1 kaikilla γ Γ, γ joukkona. Polkuparvelle Γ Υ määritellään p-moduli, Mod p (Γ) = inf ρ p dµ, jossa p [1, ). ρ F(Γ) X Seuraavaksi määritellään heikko ylägradientti. Heikko ylägradientti yleistää tietyssä mielessä gradientin metrisiin avaruuksiin. Eräs Sobolev-avaruuksien yleistys metrisiin avaruuksiin on ns. Newton-avaruudet, joissa gradientin vastineena toimii ylägradientti. varuuden täydellisyyssyistä määritellään se käyttäen heikon ylägradientin käsitettä. Määritelmä 2.2. Olkoon p [1, ]. Ei-negatiivinen Borel-funktio g on funktion f p-heikko ylägradientti avaruudessa X, jos f(γ(a)) f(γ(b)) gds p-melkein kaikilla poluilla γ Υ, eli lukuunottamatta polkujoukkoa Γ Υ, jolle päteemod p (Γ) = 0.Vastaavastiylägradientinmääritelmässä ehdonontoteuduttava kaikilla poluilla. γ

12 4 Heikkojen ylägradienttien avulla voidaan määritellä Newton-avaruus. Määritelmä 2.3. Newton-avaruus N 1,p (X,d,µ) koostuu funktioista f L p (X), joilla on p-heikko ylägradientti g L p (X). Määritellään funktiolle f N 1,p (X) normi ( f N 1,p = X f p dµ+inf g X )1 g p p dµ, jossa infimum otetaan kaikkien p-heikkojen ylägradienttien joukosta. Huomautus 2.1. Funktiolla f N 1,p (X) on olemassa minimaalinen p-heikko ylägradientti g f L p (X). Funktio g f on minimaalinen p-heikko ylägradientti, jos g f on p-heikko ylägradientti ja pätee g f g melkein kaikkialla, kaikilla p-heikoilla ylägradienteilla g L p (X). Tulos on osoitettu Björnien kirjan [4] lauseessa 2.5. Huomautus 2.2. Funktio f N 1,p (X) on on absoluuttisesti jatkuva melkein kaikilla poluilla γ avaruudessa X. Newton-avaruuden funktioiden absoluuttista jatkuvuutta käsitellään esimerkiksi Björnien kirjassa [4]. Metrisessä tapauksessa ei sileitä funktioita voida mielekkäästi määritellä, vaan paras säännöllisyystulos, jota voidaan toivoa on Lipschitz-jatkuvuus. Havaitaan, että mikäli L on funktion f Lipschitz-vakio, g L on funktion f eräs heikko ylägradientti. Määritellään nyt Lipschitz-funktioiden muodostama funktioavaruus. Määritelmä 2.4. Funktioavaruus Lip() koostuu Lipschitz-jatkuvista funktioista f : Y, jossa X ja Y on Banach-avaruus. Vastaavasti f Lip loc (), jos f Lip(B) kaikilla avoimilla joukoilla B. Huomautus 2.3. Merkitään B, jos joukon B sulkeuma on kompakti ja B. Esitetään seuraavaksi tulon derivointikaavan yleistys funktioiden heikoille ylägradienteille. Lemma 2.1. Olkoon u : X R ja v : X R absoluuttisesti jatkuvia p-melkein kaikilla poluilla γ Υ ja olkoon g u ja g v funktioiden p-heikot ylägradientit. Tällöin funktio u g v + v g u on funktion uv p-heikko ylägradientti. Lemman 2.1 todistus löytyy Heikkilän lisensiaattityöstä [9, s.12, Theorem 2]. Seuraava lemma antaa kaavan paloittain määriteltyjen funktioiden heikoille ylägradienteille. Lemma 2.2. Olkoon E X mitallinen joukko, f : X R absoluuttisesti jatkuva funktio p-melkein kaikilla poluilla γ Υ ja u ja v mitallisia funktioita, joilla on p-heikot ylägradientit g u,g v L p (X). Jos pätee f E = u ja f X\E = v, niin funktio g = g u χ E +g v χ X\E on funktion f p-heikko ylägradientti. Lisäksi, jos g u ja g v ovat minimaalisia p-heikkoja ylägradientteja, niin g on funktion f minimaalinen p-heikko ylägradientti.

13 Lemman 2.2 todistus löytyy Björnien kirjasta [4, Lemma 2.18]. Seuraava lemma on tärkeä työkalu todistettaessa variaatiomitan olevan Borel-säännöllinen ulkomitta. Lemma 2.3. Olkoon u,v N 1,p () ja φ Lip() siten, että 0 φ 1. Määritellään funktio w = u(1 φ) + vφ. Tällöin funktioiden w,u,v ja φ minimaalisille p-heikoille ylägradienteille g w,g u,g v ja g φ pätee g w g u (1 φ)+g v φ+ u v g φ melkein kaikilla x. Lemman 2.3 todistus löytyy Heikkilän lisensiaattityöstä [9, s. 18, Lemma 8]. Eräs merkittävä työkalu metristen avaruuksien analyysissä on Poincarén epäyhtälö (2.1), jonka mukaan funktion heikkojen ylägradienttien avulla saadaan yläraja funktion keskihajonnalle palloissa. Täten Poincarén epäyhtälö antaa yhteyden heikkojen ylägradienttien ja funktion lokaalin käytätytymisen välille. Määritelmä 2.5. (Poincaré-avaruus) varuus(x, d, µ) on Poincaré avaruus, mikäli µ on tuplaava mitta, ja on olemassa vakiot C > 0 ja λ 1 siten, että jokaisen Borelfunktion f : X R {, } ja funktion jokaisen heikon ylägradientin g välillä pätee yhteys kaikilla x X ja r > 0. f f B(x,r) dµ Cr B(x,r) 5 gdµ (2.1) B(x,λr) Huomautus 2.4. Poincaré-avaruuksille voidaan osoittaa pätevän myös Poincarén epäyhtälöä vahvempi tulos, Sobolev-Poincarén epäyhtälö. Sobolev-Poincaréń epäyhtälön mukaan on olemassa vakiot C > 0 ja λ 1 siten, että funktioiden ja niiden heikkojen ylägradienttien välille saadaan yhteys ( u u B(x,r) s )s 1 s s 1 dµ B(x,r) Cr B(x,λr) gdµ (2.2) kaikilla x X ja r > 0. Tässä s on avaruuden tuplausdimensio. Sobolev-Poincarén epäyhtälön seuraaminen Poincarén epäyhtälöstä on osoitettu Hajlaszin ja Koskelan artikkelissa [8].

14 6 3 BV-funktiot metrisessä avaruudessa 3.1 Variaatiomitta Kappaleessa esitellään määritelmä variaatiomitalle metrisessä avaruudessa, minkä perusteella määritellään BV-funktioavaruus. varuudessa R n BV-funktiot määritellään L 1 -funktioina, joiden ensimmäiset heikot derivaatat ovat Radonin mittoja. Metrisessä tapauksessa käytetään relaksoitua määritelmää, jossa BV-funktioavaruus määritellään Lipschitz-funktioavaruuden sulkeumana sopivan suppenemisen suhteen. Lauseessa 3.1 näytetään, että avaruudessa R n määritelmä johtaa samaan tulokseen perinteisen määritelmän kanssa. Lopuksi esitetään BV-funktioiden keskeisiä ominaisuuksia lauseissa 3.2 ja 3.3. Määritelmä 3.1. (Totaalivariaatio) Olkoon X avoin joukko, ja u L 1 loc (). Funktion u totaalivariaatio joukossa määritellään kaavalla { } Du () = inf lim inf g uj dµ, (u j ) jossa (u j ) on jono siten, että u j Lip loc () kaikilla j N, g uj on funktion u j 1- heikko ylägradientti, ja u j u L 1 loc () mielessä. Mielivaltaiselle joukolle X määritellään totaalivariaatio kaavalla Du () = inf{ Du (V) V ja V on avoin}. Määritellään seuraavaksi BV-funktioavaruus. Määritelmä 3.2. (BV-funktiot) Funktion u L 1 () on totaalivariaatio joukossa on rajoitettu, jos Du () <. Tällöin merkitään u BV(). Vastaavasti funkion u L 1 loc () totaalivariaatio joukossa on lokaalisti rajoitettu, jos Du (B) < kaikilla avoimilla joukoilla B. Merkitään u BV loc (). Huomautus 3.1. R n :ssä totaalivariaatio määritellään kaavalla { } Du () = sup f div(ϕ)dx, ϕ jossa ϕ C 0 () ja ϕ 1. Tällöin määritellään avaruus BV () funktioiden u L 1 (), joille pätee Du () <, joukkona. Lauseessa 3.1 osoitetaan, että R n :ssä BV() = BV ().

15 Seuraavassa lemmassa osoitetaan, että BV-funktiolle u on olemassa niin kutsuttu minimoiva jono lokaalisti Lipschitz-funktioita, jotka suppenevat kohti funktiota u L 1 -mielessä ja joiden heikkojen ylägradienttien L 1 -normien raja-arvona saadaan funktion u variaatiomitta. Minimoivan jonon olemassaolo on variaatiomitan ominaisuuksien todistamisessa keskeinen työkalu. 7 Lemma 3.1. Olkoon u BV(). Tällöin on olemassa jono {u j } j=1 u j Lip loc () kaikilla j N, sekä siten, että u j u L 1 loc() mielessä ja Du () = lim g uj dµ. Todistus. Olkoon u BV(). Tällöin on olemassa jono {v j h } h=i siten, että vj h u L 1 loc () mielessä, kun h ja g v jdµ < Du ()+ 1 h j. Jonoista{v j h } h=i voidaankonstruoidajono{u j} j=1siten,ettäu j u L 1 loc () mielessä ja lisäksi kaikilla j N pätee g uj dµ < Du ()+ 1 j. Täten Du () lim inf liminf = Du (), g uj dµ ( Du ()+ 1 ) j jolloin mikä todistaa väitteen. Du () = lim g uj dµ, Todistetaan nyt, että määritelmä 3.1 johtaa avaruudessa R n samaan tulokseen perinteisen määritelmän kanssa. Lause 3.1. Olkoon R n avoin joukko. Tällöin BV() = BV (). Todistus. Vaihe 1. BV() BV () Olkoon u BV(). Lemman 3.1 mukaan on olemassa jono {u j } j=1 u j Lip loc () kaikilla j N ja siten, että u j u L 1 loc() mielessä, sekä g uj dx = Du () <. lim

16 Lip loc () BV (),jotenvariaatiomitanalaspäinpuolijatkuvuuden[7,s.172,theorem 1] perusteella Du () liminf Du j (). (3.1) Funktioille u j ja ϕ C0 () pätee u j div(ϕ)dx = Du j ϕdx, (3.2) ja kun ϕ 1, Cauchy-Schwarz-Bunyakovskyn epäyhtälön perusteella Du j ϕdx Du j dx = g uj dx. (3.3) Epäyhtälöiden (3.1), (3.2) ja (3.3) mukaan Du () liminf g uj dx = Du () <, joten u BV(). Vaihe 2. BV () BV(). Olkoon u BV (). Tällöin [7, s. 172, Theorem 2] on olemassa jono {u j } j=1 siten, että u j BV () C () kaikilla j N, sekä Tällöin lim inf u j u L 1 () mielessä ja Du j () Du (). g uj dµ lim Du j () = Du () <. (3.4) Kun otetaan infimum kaikkien jonojen (u j ), jossa u j u L 1 loc () mielessä ja u j Lip loc () kaikilla j N, epäyhtälön (3.4) perusteella saadaan u BV(). Seuraavassa lauseessa esitetään variaatiomitan perusominaisuuksia. Lause 3.2. ( Du :n perusominaisuuksia) Olkoon u,v L 1 loc (X), avoimet,b X ja α R. Tällöin pätee (1) D(αu) () = α Du (), (2) D(u + v) () Du () + Dv (), (3) Du ( B) = Du ()+ Du (B), kun B = ja (4) Du (B) Du (), kun B. Todistus. (1) Jos α = 0, D(0 u) () = 0 Du (), jolloin (1) pätee. Oletetaan α 0. Nyt lemman 3.1 perusteella voidaan valita jono {u j } j=1 siten, että u j Lip loc () kaikilla j N, u j u L 1 loc () mielessä ja Du () = lim g uj dµ. (3.5) 8

17 Tällöin joten yhtälön (3.5) perusteella D(αu) () lim g αuj dµ lim α g uj dµ, D(αu) () α Du (). Toisaaltalemman3.1perusteellavoidaanvalitajono{u j } j=1siten,ettäu j Lip loc () kaikilla j N, u j αu L 1 loc () mielessä ja Tällöin D(αu) () = lim g uj dµ. (3.6) lim g uj dµ = α lim g uj dµ α lim g uj dµ, α jossa g uj on funktion u j α heikko ylägradientti. Nyt Du () määritelmän, ja yhtälön (3.6) perusteella pätee mikä todistaa väitteen (1). D(αu) () α Du (), (2) Jos Du () = tai Dv () =, väite pätee. Oletetaan Du (), Dv () <. Lemman 3.1 mukaan voidaan valita jonot {u j } j=1 ja {v j } j=1 siten, että u j Lip loc () kaikilla j N, v j Lip loc () kaikilla j N, u j u L 1 loc () mielessä ja v j u L 1 loc () mielessä, sekä 9 Du () = lim g uj dµ ja Nyt Dv () = lim g vj dµ. D(u+v) () liminf liminf ( g uj +v j dµ g uj dµ+ ) g vj dµ. Toisaalta ehdon (3.7) mukaan pätee lim inf g uj dµ = lim g uj dµ = Du () ja lim inf g vj dµ = lim g vj dµ = Dv (), (3.7) (3.8) (3.9)

18 10 joten yhtälöiden (3.8) ja (3.9) perusteella mikä todistaa väitteen (2). (3) (i) Näytetään D(u + v) () Du () + Dv (), Du ( B) Du () + Du (B). Jos Du ( B) =, väite pätee. Oletetaan Du ( B) <. Nyt lemman 3.1 mukaan voidaan valita jono {u j } j=1 siten, että u j Lip loc ( B) kaikilla j N, u j u L 1 loc ( B) mielessä ja Koska ja B ovat pistevieraat, pätee lim Du ( B) = lim g uj dµ. (3.10) B B g uj dµ = lim g uj dµ+ lim g uj dµ. (3.11) B Oletuksenmukaanu j u L 1 loc ( B) mielessä,jotenpäteemyösu j u L 1 loc () mielessä ja u j u L 1 loc (B) mielessä. Nyt lim g uj dµ Du () ja g uj dµ Du (B). lim Yhtälöiden (3.10), (3.11) ja (3.12) mukaan B Du ( B) Du () + Du (B), mikä todistaa väitteen (i). (ii) Näytetään Du () + Du (B) Du ( B). (3.12) Jos Du () = tai Du (B) =, väite pätee. Oletetaan Du () < ja Du (B) <. Tällöin lemman 3.1 perusteella voidaan valita jonot {u j } j=1 ja {v j } j=1 siten, että u j u L 1 loc () mielessä ja v j u L 1 loc (B) mielessä, sekä Du () = lim g uj dµ ja Du (B) = lim g vj dµ. B (3.13)

19 11 Määritellään jono {w j } j=1 siten, että w j = { u j v j joukossa joukossa B kaikilla j N. Tällöin w j Lip loc ( B) kaikilla j N ja w j u L 1 loc ( B) mielessä. Nyt Du ( B) määritelmän mukaisesti Du ( B) liminf g wj dµ. (3.14) Koska ja B ovat pistevieraat, pätee lim inf g wj dµ = liminf B ( B g uj dµ+ B ) g vj dµ = lim g uj dµ+ lim g vj dµ. B (3.15) Yhtälöiden (3.13) mukaan yhtälön (3.15) integraalit konvergoivat, ja siten yhtälön (3.14) perusteella Du ( B) Du () + Du (B), mikä todistaa väitteen (ii). Väitteet (i) ja (ii) yhdessä todistavat nyt väitteen (3). (4) Jos Du () =, väite pätee. Oletetaan Du () <. Lemman 3.1 mukaan on olemassa jono {u j } j=1, u j Lip loc () kaikilla j N, siten, että u j u L 1 loc () mielessä. Koska B, pätee myös u j Lip loc (B) kaikilla j N ja u j u L 1 loc (B) mielessä. Funktioiden u j ylägradientit g uj ovat ei-negatiivisia, jolloin lim inf B g uj dµ liminf g uj dµ, joten kun otetaan infimum kaikkien jonojen {u j } j=1 yli, on väite (4) todistettu. L 1 loc Seuraavassa lauseessa näytetään, että variaatiomitta on alaspäin puolijatkuva -suppenemisen suhteen. Lause 3.3. ( Du :n alaspäin puolijatkuvuus) Olkoon u L 1 loc (X), avoin X ja {u j } j=1 siten, että u j BV loc () kaikilla j N ja u j u L 1 loc () mielessä. Tällöin kaikille avoimille B pätee Du (B) lim inf Du j (B). Erityisesti, jos sup j N Du j (B) < kaikilla B, niin u BV loc ().

20 12 Todistus. Lemman3.1perusteella jokaistaj Nkohden voidaanvalitajono{u j h } h=i siten, että Du j (B) = lim h B g u jdµ. h Jonoista {u j h } voidaan konstruoida osajono {v j} j=1 siten, että g vj dµ < Du j (B)+ 1 ja v j u L 1 loc (B) mielessä. j Tällöin B mikä todistaa väitteen. 3.2 Perimetri Du (B) lim inf liminf g vj dµ B ( Du j (B)+ 1 ) j = liminf Du j (B), Kappaleessa määritellään Borel-joukoille perimetrimitta joukon karakteristisen funktion variaatiomittana. Tällöin joukko on äärellisperimetrinen joukossa, jos ja vain jos sen karakteristinen funktio on BV-funktio kyseisessä joukossa. Joukon perimetrin voidaan ajatella kuvaavan tietyssä mielessä joukon reunan mittaa ja avaruudessa R n perimetrimitta yhtyykin joukon mittateoreettisen reunan n 1 -ulotteiseen Hausdorffin mittaan. Lisäksi lausessa 3.4 esitetään perimetrimitalle päteviä keskeisiä tuloksia. Määritelmä 3.3. (Perimetri) Olkoon X avoin joukko ja E X Borel-joukko. Tällöin joukon E perimetri joukossa on P(E,) = Dχ E (). Joukko E on äärellisperimetrinen joukossa, jos pätee P(E,) <. Esitetään seuraavaksi perimetrimitan keskeisiä ominaisuuksia. Lause 3.4. (Perimetrimitan perusominaisuuksia) Olkoon E, F X Borel-joukkoja, ja X avoin. Tällöin pätee (1) Jos µ((e F) ) = 0, niin P(E,) = P(F,). Tässä E F = (E \F) (F \E) on joukkojen symmetrinen erotus. (2) P(E F,)+P(E F,) P(E,)+P(F,). (3) P(E,) = P(X \E,).

21 (4) Olkoon 1, 2 X avoimia joukkoja siten, että 1 2 ja dist(e, 2 \ 1 ) > 0. Tällöin P(E, 1 ) = P(E, 2 ). (5) Olkoon E i,i = 1,2,... Borel-joukkoja. Tällöin P( i=1 E i,) P(E i,). (3.16) (6) max{p(e F,),P(E F,),P(E \F,)} P(E,)+P(F,). Todistus. (1) Oletuksen mukaan µ((e F) ) = 0 eli χ F χ E dµ = 0. (3.17) Lemman 3.1 perusteella valitaan jono {u j } j=1 siten, että u j Lip loc () kaikilla j N, u χ E L 1 loc () mielessä, ja (3.18) Dχ E () = P(E,) = lim g uj dµ. (3.19) Seuraavaksi näytetään, että u j χ F L 1 loc () mielessä. Olkoon K. Tällöin u j χ F dµ = (u j χ E )+(χ E χ F ) dµ K K u j χ E dµ+ χ E χ F dµ. Nyt yhtälöiden (3.17) ja (3.18) perusteella u j χ E dµ 0 ja K χ E χ F dµ = 0, jolloin u j χ F L 1 loc () mielessä. Tällöin P(F,) liminf K K i=1 K g uj dµ = P(E,). Symmetrian perusteella pätee P(E,) P(F,), jolloin P(E,) = P(F,). (2) Jos P(E,) = tai P(F,) =, väite tosi. Oletetaan, että P(E,) < ja P(F,) <. Lemman 3.1 perusteella valitaan jonot {u j } j=1 ja {v j} j=1 siten, että u j Lip loc () kaikilla j N ja v j Lip loc () kaikilla j N ja u j χ E L 1 loc () mielessä, v j χ F L 1 loc () mielessä, sekä P(E,) = lim g uj dµ ja 13 P(F,) = lim g vj dµ (3.20)

22 14 Tällöin max{u j,v j } χ E F L 1 loc() mielessä ja min{u j,v j } χ E F L 1 loc() mielessä. (3.21) Lemman 2.2 perusteella funktioille max{u j,v j } ja min{u j,v j } saadaan p-heikot ylägradientit g max{uj,v j } = g uj χ {uj v j } +g vj χ {uj <v j } g min{uj,v j } = g uj χ {uj <v j } +g vj χ {uj v j }. ja (3.22) Nyt P(E F,)+P(E F,) liminf ( g max{uj,v j }dµ+ ) g min{uj,v j }dµ. Tällöin yhtälöiden (3.22) perusteella ( P(E F,)+P(E F,) liminf (g uj χ {uj v j } +g vj χ {uj <v j })dµ ) + (g uj χ {uj <v j } +g vj χ {uj v j })dµ = liminf g uj dµ+liminf g vj dµ, mistä seuraa P(E F,)+P(E F,) P(E,)+P(F,). (3) Lemman 3.1 perusteella voidaan valita jono {u j } j=1 siten, että u j Lip loc () kaikilla j N, u j χ E L 1 loc () mielessä ja P(E,) = lim g uj dµ. (3.23) Määritelläänjono{v j } j=1 siten,ettäv j = 1 u j kaikillaj N.Tällöinv j Lip loc () kaikilla j N ja v h 1 χ E = χ X\E L 1 loc () mielessä. Siten P(X \E,) liminf g vh dµ. (3.24) Toisaalta g uj = g vj, joten epäyhtälöstä (3.24) saadaan P(X \E,) liminf g uh dµ = P(E,).

23 Symmetrian perusteella P(E,) P(X \E,), joten P(E,) = P(X \E,). (4) 1 2, joten P(E, 1 ) P(E, 2 ) variaatiomitan monotonisuuden perusteella. Näytetään, että P(E, 2 ) P(E, 1 ). Määritellään joukko δ = {x 1 dist(x, 2 \ 1 ) > δ}. Oletuksen mukaan dist(e, 2 \ 1 ) > 0, joten on olemassa δ > 0 siten, että E δ. Määritellään funktio 1 joukossa δ, dist(x, η = 2 \ 1 ), kun 0 < dist(x, δ 2 \ 1 ) < δ, 0 joukossa 2 \ 1. Nyt η Lip( 2 ) ja 0 η 1 joukossa 2. Lemman 3.1 mukaan voidaan valita jono {u j } j=1 siten, että u j Lip loc ( 1 ) kaikilla j N ja u j χ E L 1 loc ( 1) mielessä, sekä P(E, 1 ) = lim g uj dµ. (3.25) 1 Tällöin myös ηu j Lip loc ( 2 ) kaikilla j N ja ηu j χ E L 1 loc ( 2) mielessä. Nyt P(E, 2 ) liminf 15 2 g ηuj dµ. (3.26) Lemman 2.1 mukaisesti funktion ηu j eräs p-heikko ylägradientti on g ηuj = ηg uj + u j g η, joten epäyhtälöstä (3.26) saadaan P(E, 2 ) liminf (ηg uj +u j g η )dµ. (3.27) 2 Funktion η valinnan perusteella supp(η) 1, joten lim inf (ηg uj +u j g η )dµ lim ηg 2 uj dµ+ lim u 1 j g η dµ. (3.28) 1 Toisaalta χ E χ 1\δ lim u j g η dµ = 1 1 δ dµ = 0, joten arvioimalla η = 1 joukossa 1, epäyhtälöistä (3.27) ja (3.28) saadaan P(E, 2 ) lim g uj dµ = P(E, 1 ). 1 (5) Kohdan (2) perusteella P(E 1 E 2,) P(E 1,)+P(E 2,), joten jatkamalla iterointia saadaan n P( n i=1 E i,) P(E i,). (3.29) Olkoon K. Nyt K χ n i=1 E i dµ i=1 K 1dµ <,

24 16 joten Lebesguen dominoidun konvergenssin lauseen perusteella χ n i=1 E i χ i=1 E i L 1 loc () mielessä. Variaatiomitan alaspäin puolijatkuvuuden (Lause 3.3) perusteella Nyt epäyhtälöiden (3.29) ja (3.30) perusteella P( i=1 E i,) liminf n P( n i=1 E i,). (3.30) mikä todistaa väitteen. P( i=1e i,) liminf n n P(E i,) i=1 P(E i,), i=1 (6) Kohdan (2) perusteella P(E F,) P(E,)+P(F,) ja P(E F,) P(E,)+P(F,), (3.31) jolloinriittäätodistaap(e\f,) P(E,)+P(F,).ToisaaltaE\F = E (X\F), joten kohdan (2) perusteella P(E \F,) P(E,)+P(X \F,). (3.32) Kohdan (3) perusteella P(X\F,) = P(F,), joten epäyhtälö (3.32) saadaan muotoon P(E \F,) P(E,)+P(F,), (3.33) jolloin epäyhtälöt (3.31) ja (3.33) todistavat väitteen. 3.3 Du on mitta Kappaleessa todistetaan, että variaatiomitta Du on Borel-säännöllinen ulkomitta avaruudessa X. Lauseessa 3.5 esitettävän tuloksen todistamiseksi esitetään tarvittavia lemmoja. luksi todistetaan tekniset lemmat 3.2, 3.3, joiden mukaan avoimissa joukoissa M ja N määritellyt Lipschitz-funktiot u ja v voidaan yhdistää joukkojen unionissa määritellyksi Lipschitz-funktioksi w siten, että w = u joukon N komplementissa, w = v joukon M komplementissa, ja funktion w ylägradienttien L 1 -normille saadaan yläraja funktioiden u ja v, sekä näiden ylägradienttien avulla. Tämän jälkeen lemmoissa 3.4 ja 3.5 osoitetaan, että variaatiomitta on sisäsäännöllinen, ja että variaatiomitta on äärellisesti subadditiivinen avoimilla joukoilla. Lopuksi variaatiomittaa koskevat tulokset kootaan yhteen lauseessa 3.5 näyttäen, että variaatiomitta on Borel-säännöllinen ulkomitta.

25 Lemma 3.2. Olkoon M ja N avoimia joukkoja siten, että N on rajoitettu ja N M =. Tällöin on olemassa avoimet joukot H M N, C 1 M ja C 2 N, sekä vakio c = c(m,n) siten, että kaikilla u Lip(M) ja v Lip(N) on olemassa w Lip(M N) siten, että (1) ja M N w = g w dµ { u joukossa M \N, M v joukossa N \M, g u dµ+ N g v dµ+c u v dµ. H (2) Lisäksi kaikilla funktioilla σ L 1 loc (M N) ja joukoilla K M N pätee w σ dµ u σ dµ+ v σ dµ. K K C 1 K C 2 Todistus. Merkitään η = dist( M, N). Määritellään funktio φ siten, että 1 joukossa N \M {x M N dist(x, N) > 2η}, 3 φ(x) = 0 joukossa M \N {x M N dist(x, N) < 1 3 η}, 3 dist(x, N) η 1 joukossa {x M N η < dist(x, N) < 2η}. η 3 3 Tällöin pätee φ Lip(M N) ja 0 φ 1 joukossa M N. Määritellään joukot C 1 = {x M N φ(x) < 1}, C 2 = {x M N φ(x) > 0} ja H = C 1 C 2 M N, sekä funktio w = u(1 φ)+vφ, jolloin w = u joukossa M \N ja w = v joukossa N \M. Lemman 2.3 mukaan g w dµ (g u (1 φ)+g v φ+g φ u v )dµ. (3.34) M N M N Funktion φ määritelmän mukaisesti supp(g φ ) H, jossa g φ = 3. Lisäksi φ = 1 η joukon N komplementissa ja φ = 0 joukon M komplementissa, joten yhtälöstä (3.34) saadaan g w dµ g u dµ+ g v dµ+ 3 u v dµ, η M N mikä todistaa väitteen (1). M Olkoon K M N ja σ L 1 loc (M N). Joukko K voidaan esittää muodossa K = (K (M \N)) (K (N \M)) (K (M N)), N H 17

26 18 jolloin w σ dµ = K + u σ dµ+ v σ dµ K (M\N) K (N\M) (1 φ)(u σ)+φ(v σ) dµ. K (M N) (3.35) Toisaalta K (M N) = (K M N {φ = 0}) (K M N {φ = 1}) (K M N {0 < φ < 1}), joten yhtälö (3.35) saadaan muotoon w σ dµ = u σ dµ K K ((M\N) (M N {φ=0})) + v σ dµ K ((N\M) (M N {φ=1})) + (1 φ)(u σ) dµ. K (M N) {0<φ<1} + φ(v σ) dµ. K (M N) {0<φ<1} (3.36) rvioimalla yhtälön(3.36) toiseksi viimeisessä termissä φ = 0 ja viimeisessä termissä φ = 1 saadaan arvio w σ dµ u σ dµ+ v σ dµ, K K C 1 K C 2 mikä todistaa väitteen (2). Seuraavassa lemmassa esitetään lemman 3.2 muunnelma, jonka perusteella voidaan määritellä edellisen lemman tapaisesti Lipschitz-funktio w, mutta tällä kertaa funktio w on määritelty joukossa M N, jossa M M ja N N. Tämä lemma on keskeinen työkalu variaatiomitan subadditiivisuuden osoittamisessa. Lemma 3.3. Olkoon M, N, M ja N avoimia joukkoja siten, että M M ja N N. Tällöin on olemassa avoin joukko H M N ja vakio c = c(m,m,n ) siten, että kaikilla u Lip(M) ja v Lip(N) on olemassa funktio w Lip(M N ), jolle pätee g w dµ g u dµ+ g v dµ+c u v dµ. M N M N H

27 Todistus. Merkitäänη = dist(m,n \M).KoskaM M,päteeη dist(m, M) > 0. Nyt voidaan määritellä funktio 1 joukossa M {x M N dist(x, M ) < 1η} 3 φ(x) = 0 joukossa N \M {x M N dist(x, M ) > 2η} 3 2η 3dist(x, M ) joukossa {x M N 1 η < dist(x, N) < 2η} η 3 3 Tällöinφ Lip(M N )ja0 φ 1.MääritelläänjoukkoH = {x M N 0 < φ(x) < 1} ja funktio w = φu+(1 φ)v. Tällöin w Lip(M N ). Nyt lemman 2.3 perusteella g w dµ (g u φ+g v (1 φ)+g φ u v )dµ. (3.37) M N M N Koska φ = 0 joukon M komplementissa ja φ = 1 joukon N \M komplementissa, sekä supp(g φ ) H, jossa g φ = 3, saadaan epäyhtälön (3.37) oikealle puolelle arvio η (g u φ+g v (1 φ)+g φ u v )dµ g u dµ+ g v dµ+ 3 u v dµ. (3.38) M N M N \M η H Funktioiden u ja v heikot ylägradientit ovat ei-negatiivisia, ja M M, sekä N \ M N, joten epäyhtälöä (3.38) voidaan arvioida ylöspäin vaihtamalla integrointialueita, jolloin epäyhtälöistä (3.37) ja (3.38) saadaan g w dµ g u dµ+ g v dµ+ 3 u v dµ, M N M N η mikä todistaa väitteen. Näytetään seuraavaksi, että variaatiomitta on sisäsäännöllinen. Tätä tarvitaan muun muassa lauseen 3.5 todistuksessa. Seuraavan lemman todistus metrisessä tapauksessa on hyvin tekninen ja perustuu sopivan joukkoperheen C i, (i = 1, 2,...) konstruoimiseen ja lemman 3.2 soveltamiseen induktiivisesti kyseisen joukkoperheen avulla määriteltyihin funktioihin. Lemma 3.4. Olkoon avoin joukko. Tällöin Du () = sup{ Du (B) B avoin, B.} Todistus. Jos sup B Du (B) =, väite pätee. Oletetaan sup B Du (B) <. Määritellään joukot { j = x dist(x, ) > 1 }, j C 1 = 2 ja C k = 2k \ 2k 3, kun k = 2,3,... H 19

28 20 Nyt = j=1 j ja joukoille C k pätee C 2k C 2p =, kun k p, ja C 2k+1 C 2p+1 =, kun k p. (3.39) Kiinnitetään n N. Tällöin 2n k=1 Du (C k ) = n n Du (C 2k )+ Du (C 2k 1 ). (3.40) k=1 k=1 Yhtälöiden (3.39) ja lauseen 3.2 (3) perusteella yhtälö (3.40) voidaan esittää muodossa 2n Du (C k ) = Du ( n k=1 C 2k)+ Du ( n k=1 C 2k 1). (3.41) k=1 Toisaalta n k=1 C 2k ja n k=1 C 2k 1, joten lauseen 3.2(4) perusteella yhtälöä (3.41) voidaan arvioida ylöspäin. Tällöin 2n k=1 Kun n saadaan yhtälöstä (3.42) Du (C k ) 2 Du () kaikilla n N. (3.42) Du (C k ) 2 Du () <. k=1 Koska sarja konvergoi, kaikilla ε > 0 on olemassa k siten, että Valitaan B = 2 k 2. Du (C k ) ε 6. (3.43) k= k Propositio 3.1. Nyt on olemassa B B ja jono {u j } j=1, u j Lip loc ( \ B ) kaikilla j N siten, että u j u L 1 loc (\B ) mielessä ja lim sup g uj dµ ε \B 3. (3.44) Todistus. Olkoon B = 2 k 3 2 k 2 = B. Määritellään joukot D j = C k+j 1. Tällöin \ B = j=1 D j. Valitaan jono {ψ m,j } m=1 siten, että ψ m,j Lip loc (D j ) kaikilla j N, ψ m,j u L 1 loc (D j) mielessä, kun m ja g ψm,j dµ Du (D j )+ 1 D i m2j. (3.45)

29 Seuraavaksimääritelläänjono{u m,j } m=1,jossau m,j Lip loc ( j h=1 D h)kaikillaj N, jonoista ψ m,j induktiolla: 1. Olkoon u m,1 = ψ m,1. Tällöin jonon ψ m,1 valinnan perusteella u m,1 Lip loc (D 1 ) kaikilla m N. 2.Oletetaan, että u m,j Lip loc ( j h=1 D h) kaikillam Nja näytetään,että löydetään jono u m,j+1 Lip loc ( j+1 h=1 D h) kaikilla m N. Sovelletaan lemmaa 3.2 joukkoihin M = D j+1 ja N = j h=1 D h, sekä funktioihin u = ψ m,j+1 Lip loc (M) ja v = u m,j Lip loc (N) kaikilla m N. Tällöin löydetään funktio u m,j+1 Lip loc ( j+1 h=1 D h) ja joukko H j j h=1 D h D j+1 siten, että g um,i+1 dµ g ψm,j+1 dµ+ g um,j dµ+c ψ m,j+1 u m,j dµ. j+1 h=1 D h D j+1 j h=1 D h jh j (3.46) Joukossa H j pätee u m,j = ψ m,j ja ψ m,j u L 1 loc (H j) mielessä, joten voidaan olettaa c j ψ m,j+1 u m,j dµ ε H j 12 2j. (3.47) rvioimalla epäyhtälöllä (3.46) iteratiivisesti epäyhtälön (3.46) oikean puolen keskimmäistä termiä saadaan epäyhtälö muotoon j+1 h=1 D h j+1 j+1 g um,j+1 dµ g um,h dµ+ c ψ m,h+1 u m,h dµ. (3.48) D h hh h h=1 rvioiden (3.45) ja (3.47) perusteella saadaan arvioitua epäyhtälöä (3.48) ylöspäin, jolloin saadaan epäyhtälö j+1 h=1 D h j+1 g um,j+1 dµ h=1 h=1 ( Du (D h )+ 1 ) j+1 + m 2 h h=1 Nyt arvion (3.43) perusteella epäyhtälöstä (3.49) saadaan g um,j+1 dµ ε m. j+1 h=1 D h 21 ε 12 2h. (3.49) Määritellään jono {u m } m=1 siten, että u m = u m,j joukossa j 1 h=1 D h, jolloin g um dµ = lim g \B um,h dµ ε j m. h=1 Siten lim sup g uj dµ ε \B 3. Osoitetaan seuraavaksi induktiolla, että u m,j u L 1 loc (\B ) mielessä, kun m.

30 1. u m,1 = ψ m,1 ja funktioiden ψ m,j valinnan mukaan ψ m,j u L 1 loc (D 1) mielessä. 2. Oletetaan, että u m,j u L 1 loc ( j h=1 D h) mielessä. Olkoon K j+1 h=1 D h kompakti. Tällöin soveltamalla lemmaa 3.2(2) joukkoihin N = j h=1 D h ja M = D j+1 ja funktioon σ = u löydetään joukot K 1 M ja K 2 N siten, että u m,j+1 u dµ ψ m,j+1 u dµ+ u m,j u dµ. (3.50) K K 1 K 2 Funktioiden ψ m,j valinnan ja induktio-oletuksen perusteella perusteella ψ m,j+1 u dµ 0, ja u m,j u dµ 0, K 1 K 2 kun m, jolloin epäyhtälön (3.50) perusteella u m,j+1 u L 1 (K) mielessä. Näytetään vielä, että u m u L 1 loc (\B ) mielessä. Olkoon K \B. Nyt on olemassa j N siten, että K j h=1 D h, jolloin u m u dµ = u m,j u dµ 0. K K 22 Jatketaan lemman 3.4 todistusta. Olkoon jono {v j } j=1 siten, että v j Lip loc (B) kaikilla j N, v j u L 1 loc (B) mielessä ja Du (B) = lim g vj dµ. (3.51) B Ota ε > 0. Nyt proposition 3.1 ja lemman 3.2 perusteella on olemassa funktiojono {w j } j=1, w j Lip loc ((\B ) B) kaikilla j N ja joukko H B (\B ) siten, että w j u L 1 loc () mielessä ja g wj dµ g uj dµ+ v j dµ+c u j v j dµ. (3.52) \B B H Proposition 3.1 perusteella voidaan arvioida \B g uj dµ ε 2 (3.53) ja koska u j u L 1 loc (H) mielessä ja v j u L 1 loc (H) mielessä voidaan arvioida c u j v j dµ ε 2. (3.54) Nyt arvioiden (3.52), (3.53) ja (3.54) perusteella mikä todistaa väitteen. H Du () Du (B) + ε,

31 Todistetaan seuraavaksi variaatiomitan äärellinen subadditiivisuus avoimille joukoille. Tämä seuraa helposti lemmoista 3.3 ja 3.4. Lemma 3.5. Kaikille avoimille joukoille ja B pätee Du ( B) Du () + Du (B). Todistus. Lemman 3.4 perusteella riittää näyttää kun ja B B. Du ( B ) Du ()+ Du (B) Oletetaan, että Du () < ja Du (B) <. Tällöin lemman 3.1 mukaan voidaan valita jonot {u j } j=1, u j Lip() ja {v j } j=1, v j Lip(B) kaikilla j N siten, että u j u L 1 loc () mielessä ja v j u L 1 loc (B) mielessä, sekä Du () = lim g uj dµ ja 23 Du (B) = lim g vj dµ. (3.55) Lemman 3.3 perusteella on olemassa funktiojono {w j } j=1 siten, että w j Lip( B ) kaikilla j N ja joukko H B siten, että g wj dµ g uj dµ+ g vj dµ+c u j v j dµ. (3.56) B B H Koska u j u L 1 loc (H) mielessä ja v j u L 1 loc (H) mielessä, c u j v j dµ 0. H Tällöin, kun j, saadaan epäyhtälö(3.56) yhtälöiden(3.55) perusteella muotoon mikä todistaa väitteen. Du ( B ) Du ()+ Du (B), Todistetaan nyt variaatiomitan olevan Borel-säännöllinen ulkomitta. Lause 3.5. Du on Borel-säännöllinen ulkomitta. Todistus. Vaihe 1 Näytetään, että Du on ulkomitta. (i) Selvästi Du ( ) = 0. (ii)olkoon B. Olkoon ε > 0. Tällöin on olemassa avoimet joukot V ja V B B siten, että Du (V ) = Du ()+ε ja Du (V B ) = Du (B)+ε.

32 Koska B V, voidaan olettaa V B V, jolloin lauseen 3.2(4) mukaan Du (V B ) Du (V ). Kun ε 0, saadaan Du (B) Du (). (iii) Olkoon k X avoimia (k = 1,2,...), = k=1 k ja ε > 0. Lemman 3.4 perusteella voidaan valita B siten, että Du () Du (B) + ε. (3.57) Koska B on kompakti, ja B, jollakin n < pätee B B n k=1 k. Variaatiomitan monotonisuuden (kohta (ii)) perusteella Lemman 3.5 perusteella saadaan arvio Du (B) Du ( n k=1 k). (3.58) 24 Du ( n k=1 k ) n Du ( k ). (3.59) k=1 Kun n epäyhtälöiden (3.58), (3.59), sekä (3.57) mukaan Du () Du ( k )+ε. k=1 Nyt ε 0 todistaa subadditiivisuuden avoimille joukoille. Olkoon k X (k = 1,2,...) mielivaltaisia joukkoja, ja = k=1 k. Olkoon V k (k = 1,2,...) avoimia joukkoja siten, että k V k kaikilla k = 1,2,... Tällöin myös k=1 V k, joten inf { Du (V) V} inf{ Du (V k ) k V k }. V V k Täten mielivaltaisille k pätee k=1 Du ( k=1 k ) Du ( k ), k=1 mikä todistaa väitteen. Vaihe 2 Näytetään, että Du on Borel-ulkomitta. Olkoon,B X joukkoja, joille pätee dist(,b) > 0. Kiinnitetään ε > 0. Tällöin voidaan valita avoin joukko U B siten, että Du ( B) Du (U) ε. (3.60)

33 25 Määritellään joukot V = V B = { x X dist(x, ) < dist(,b) } U ja 3 { x X dist(x, B) < dist(,b) } U. 3 Tällöin V ja V B ovat avoimia, sekä V ja B V B. Lisäksi V V B =. Koska V V B U, pätee Du ( B) Du (V V B ) ε. (3.61) Lauseen 3.2(3) perusteella epäyhtälöstä (3.61) saadaan Du ( B) Du (V )+ Du (V B ) ε. (3.62) Koska V jab V B päteeepäyhtälön(3.62)javariaatiomitanmonotonisuuden perusteella Du ( B) Du ()+ Du (B) ε. (3.63) Kun ε, pätee variaatiomitan subadditiivisuuden ja epäyhtälön (3.63) perusteella Du ( B) = Du () + Du (B), joten Carathéodoryn kriteerin mukaan Du on Borel-ulkomitta. Vaihe 3 Näytetään, että Du on Borel-säännöllinen ulkomitta. Olkoon X. Jos Du () =, pätee Du () = Du (X) = ja X on Borel-joukko, joten väite tosi. Oletetaan, että Du () <. Valitaan avoimet joukot V i (i = 1,2,...) siten, että V i kaikilla i, sekä Du (V i ) = Du () + 1. Määritellään joukko V = i i=1v i. Tällöin V on Borel-joukko, ja pätee Du (V) = lim i Du (V i ) = Du ().

34 26 4 Isoperimetrinen epäyhtälö Isoperimetrinen epäyhtälö on keskeinen työkalu äärellisperimetristen joukkojen tutkimuksessa, sillä se antaa yhteyden mitan µ ja joukon perimetrimitan välille. Isoperimetrisen epäyhtälön mukaan äärellisperimetrisen joukon E, ja sen komplementin, mitoille pallossa B(x, r) X saadaan yläraja, joka riippuu joukon perimetristä suuremmassa pallossa B(x, λr), pallon mitasta, säteestä r ja avaruuden tuplausdimensiosta. Tämä vastaa Euklidisissa avaruuksissa relatiivista isoperimetrista epäyhtälöä, joskin Euklidisessa tapauksessa saadaan yläraja, joka riippuu ainoastaan joukon perimetristä pallossa B(x, r), johtuen Lebesguen mitan hlfors-säännöllisyydestä. Isoperimetrinen epäyhtälö on esitetty lauseessa 4.1. Lauseen todistamiseksi esitetään myös Sobolev-Poincarén epäyhtälöstä seuraava lemma 4.1. Voidaan myös osoittaa, että isoperimetrinen epäyhtälö on yhtäpitävä Poincarén epäyhtälön kanssa. Tämän todistus kuitenkin sivuutetaan. Lemma 4.1. Olkoon X Poincaré-avaruus tuplausdimensiolla s > 1 ja avoin joukko X. Tällöin kaikille u BV loc () pätee u u B(x,r) L s s 1(B(x,r)) kaikilla palloilla B(x, r). Cr Du (B(x, λr)) µ(b(x,r)) 1 s Todistus. Koskau BV loc (),pätee Du (B(x,λr)) <.Nytlemman3.1mukaan voidaan valita jono {u j } j=1 siten, että u j Lip loc (B(x,λr)) kaikilla j N ja u j u L 1 loc (B(x,λr)) mielessä, sekä Sobolev-Poincarén epäyhtälön (2.2) mukaan ( Du (B(x, λr)) = lim g uj dµ. (4.1) B(x,λr) ) 1 1 u j u jb(x,r) s s s 1 dµ Cr g uj dµ. (4.2) B(x,r) B(x,λr) Toisaalta Cr B(x,λr) g uj dµ = Cr µ(b(x, λr) Cr µ(b(x, r) B(x,λr) B(x,λr) g uj dµ g uj dµ. (4.3) Tällöin epäyhtälöiden (4.2) ja (4.3) perusteella u j u jb(x,r) L s s 1(B(x,r)) Cr µ(b(x,r)) 1 s B(x,λr) g uj dµ. (4.4)

35 Kun j, yhtälön (4.1) perusteella epäyhtälö (4.4) saadaan muotoon mikä todistaa väitteen. u u B(x,r) L s s 1(B(x,r)) Todistetaan nyt isoperimetrinen epäyhtälö. Cr Du (B(x, λr)), µ(b(x,r)) 1 s Lause 4.1. (Isoperimetrinen epäyhtälö) Olkoon X Poincaré-avaruus tuplausdimensiolla s > 1. Tällöin on olemassa vakio C I siten, että kaikille palloille B(x,r) X ja äärellisperimetrisille joukoille E X pätee min{µ(b(x,r) E),µ(B(x,r)\E)} 1 1 s Todistus. Vaihe 1. Näytetään, että C I r µ(b(x,r)) 1 s P(E,B(x,λr)) min{µ((b(x,r) E),µ(B(x,r)\E))}1 s u ub(x,r) s 1 L kun tarkastellaan funktiota u = χ E. Funktiolle u pätee 1 µ(e B(x,r)) u B(x,r) = χ E dµ =, µ(b(x,r)) µ(b(x,r)) joten u u B(x,r) L s 1 s (B(x,r)) = ( B(x,r) B(x,r) χ E µ(e B(x,r)) µ(b(x,r)) s s 1 s (B(x,r)), 27 ) 1 1 s dµ. (4.5) Toisaalta yhtälön (4.5) integraali voidaan jakaa pistevieraisiin joukoihin B(x, r) E ja B(x,r)\E, jolloin yhtälö saadaan muotoon ( µ(e B(x,r)) s s 1 u u B(x,r) s 1 L = 1 dµ s (B(x,r)) B(x,r) E µ(b(x,r)) µ(e B(x,r)) s ) s s + dµ. µ(b(x,r)) Oletetaan ensin, että B(x,r)\E (4.6) µ(b(x,r) E) µ(b(x,r)\e). (4.7) Tällöin yhtälöä (4.6) voidaan arvioida alaspäin yhtälön oikean puolen ensimmäisellä termillä, jolloin saadaan epäyhtälö µ(b(x,r)) µ(e B(x,r)) s s 1 u u B(x,r) s 1 L dµ s (B(x,r)) µ(b(x,r)) B(x,r) E = µ(b(x,r)\e) µ(b(x,r) E) 1 1 s. µ(b(x,r)) (4.8)

36 28 Oletuksen (4.7) perusteella joten epäyhtälöstä (4.8) saadaan µ(b(x,r)\e) µ(b(x,r)) 1 2, Seuraavaksi oletetaan, että u u B(x,r) L s 1 s (B(x,r)) 1 2 µ(b(x,r) E)1 1 s. (4.9) µ(b(x,r)\e) µ(b(x,r) E). (4.10) Tällöin yhtälöä (4.6) voidaan arvioida alaspäin yhtälön oikean puolen toisella termillä, jolloin epäyhtälöksi saadaan µ(e B(x,r)) s s 1 u u B(x,r) s 1 L dµ s (B(x,r)) µ(b(x,r)) B(x,r)\E = µ(b(x,r) E) µ(b(x,r)\e) 1 1 s. µ(b(x,r)) Vastaavasti kuin edellä, voidaan oletuksen (4.10) perusteella arvioida (4.11) u u B(x,r) L s 1 s (B(x,r)) 1 2 µ(b(x,r)\e)1 1 s. (4.12) Tällöin epäyhtälöt (4.9) ja (4.12) todistavat vaiheen 1. Vaihe 2. Näytetään, että min{µ(b(x,r) E),µ(B(x,r)\E)} 1 1 s Vaiheen 1 perusteella C I r µ(b(x,r)) 1 s P(E,B(x,λr)). min{µ(b(x,r) E),µ(B(x,r)\E)} 1 1 s 2 u ub(x,r) L s 1 s (B(x,r)), (4.13) joten soveltamalla lemmaa 4.1 epäyhtälöön (4.13) saadaan min{µ(b(x,r) E),µ(B(x,r)\E)} 1 1 s C I r Du (B(x, λr)). (4.14) µ(b(x,r)) 1 s Yhtälössä (4.14) u = χ E, joten pätee min{µ(b(x,r) E),µ(B(x,r)\E)} 1 1 s C I r P(E,B(x,λr)). (4.15) µ(b(x,r)) 1 s

37 29 5 Koareakaava Toinen hyödyllinen työkalu BV-funktioiden tarkastelussa on koareakaava, joka esitetään lauseessa 5.1. Koareakaava antaa funktion totaalivariaatiolle esityskaavan integraalina funktion tasojoukkojen perimetrimitoista. Lause 5.1. (Koareakaava) Olkoon Ω X avoin ja u L 1 loc (Ω). Määritellään joukko E t = {x X u(x) > t}, kun t R. Tällöin kaikille avoimille joukoille Ω pätee P(E t,)dt = Du (). Todistus. Vaihe 1. Näytetään, että kaikille u Lip loc (Ω) pätee Määritellään funktio P(E t,)dt Du (). m(t) = g u dµ. (5.1) \E t \ E t \ E t+α kaikilla α > 0, joten funktio m on ei-vähenevä. Funktio m on myös rajoitettu, sillä g u dµ g u dµ = Du () <. \E t Täten m on differentioituva melkein kaikilla t R. Olkoon t piste, jossa m on differentioituva, ja määritellään jono funktioita {v j } j=1 siten, että 1 joukossa E t+ 1, j v j (x) = j(u(x) t) joukossa E t \E t+ 1, j 0 joukossa \E t. Tällöin v j Lip loc () kaikilla j N. Näytetään, että v j χ Et L 1 () mielessä. Koska v j poikkeaa funktiosta χ Et ainoastaan joukossa E t \E t+ 1, pätee j v j (x) χ Et (x) dµ = j(u(x) t) 1 dµ. (5.2) E t\e t+ 1 j Toisaalta 0 j(u(x) t) 1 tarkasteltavassa joukossa, joten voidaan arvioida j(u(x) t) 1 dµ µ((e t \E t+ 1) ) 0, kun j. (5.3) j E t\e t+ 1 j

38 Tällöin yhtälön (5.2) ja epäyhtälön (5.3) perusteella v j χ Et L 1 () mielessä ja siten lauseen 3.3 perusteella Funktioiden v j ylägradienteille g uj pätee g vj = 30 P(E t,) liminf Dv j (). (5.4) { jgu joukossa E t \E t+ 1, j 0 muulloin, joten g vj dµ = j g u dµ (E t\e t+ 1 j ) ( ) = j g u dµ g u dµ. \E t+ 1 \E t j (5.5) Nyt yhtälöiden (5.1) ja (5.5) perusteella ( ( g vj dµ = j m t+ 1 ) ) m(t) m (t) kun j. (5.6) j Nyt epäyhtälön (5.4) ja yhtälön (5.6) perusteella Integroimalla epäyhtälöä (5.7) puolittain saadaan P(E t,)dt P(E t,) m (t). (5.7) Vaihe 2. Näytetään, että kaikille u L 1 loc (Ω) pätee m (t)dt = Du (). P(E t,)dt Du (). Jos u / BV(), Du () =, jolloin väite pätee. Oletetaan, että u BV(). Tällöin lemman 3.1 perusteella voidaan valita jono {u j } j=1, jossa u j Lip loc () kaikilla j N siten, että u j u L 1 loc () mielessä ja Du () = lim g uj dµ. Määritellään joukot E j t = {x u j > t}.

39 Nyt Tällöin pätee χ E j(x) χ Et (x) dt = t u j (x) u(x) dµ = max{u,uj } min{u,u j } ( dt = u j (x) u(x). 31 ) χ E j(x) χ Et (x) dt dµ. (5.8) t Soveltamalla Fubinin lausetta yhtälöön (5.8) saadaan ( ) χ E j(x) χ Et (x) dµ dt = u j (x) u(x) dµ 0, (5.9) t sillä u j u L 1 loc () mielessä. Yhtälön (5.9) perusteella χ E j t lauseen 3.3 mukaan χ Et L 1 () mielessä melkein kaikilla t R. Nyt P(E t,) liminf P(Ej t,), jolloin integroimalla puolittain saadaan epäyhtälö P(E t,)dt lim inf P(Ej t,)dt. (5.10) Nyt soveltamalla Fatoun lemmaa ja vaiheen 1 tulosta yhtälöön (5.10) saadaan haluttu tulos Vaihe 3. Näytetään, että P(E t,)dt Du (). Du () P(E t,)dt. kun u L 1 loc (). Jos väite pätee. Oletetaan, että P(E t,)dt =, P(E t,)dt <, Oletetaan ensin, että n u(x) n kaikilla x, kiinnitetyllä n N. Kiinnitetään lisäksi h N. Nyt voidaan valita luvut ( j 1 t j,h h n, j ) h n, kun j = 1,2,...,2nh

40 siten, että j 1 h P(E h n t j,h,) P(E t,)dt. (5.11) j 1 h n Määritellään funktiojono Tällöin u h (x) = n+ 1 2nh χ Etj,h (x). h j=1 32 Du h () = 1 2nh P(E tj,h,). (5.12) h Lukujen t j,h valinnan (yhtälö (5.11)) perusteella yhtälö (5.12) saadaan muotoon Kun n pätee 2nh Du h () j=1 j h n Du h () j=1 j 1 h n P(E t,)dt = n n P(E t,d)t. P(E t,)dt <, (5.13) joten u h BV() kaikilla h N. Näytetään seuraavaksi, että u h u L 1 loc () mielessä. Tätä varten määritellään joukot F i,h = E ti,h \E ti+1,h. Tällöin joukot E tj,h voidaan esittää muodossa E tj,h = 2nh i=j F i,h, jolloin funktiot u h voidaan esittää muodossa Tällöin pätee u h (x) = n+ 1 2nh 2nh χ Fi,h (x) = n+ 1 2nh iχ Fi,h. h h j=1 i=j u u h dµ = i=1 u+n 1 2nh iχ Fi,h dµ. (5.14) h Koska joukot F i,h ovat pistevieraita, yhtälö (5.14) saadaan muotoon Joukossa F i,h pätee 2nh u u h dµ = i=1 F i,h i=1 u < i+1 h n, joten u+n i h < 1 h. u+n i h dµ. (5.15)

41 33 Sijoittamalla arvio (5.16) yhtälöön (5.15) saadaan u u h dµ < 1 µ() 0, kun h, h eli u h u L 1 () mielessä. Nyt lauseen 3.3 ja yhtälön (5.13) mukaan mikä todistaa väitteen. Du () lim inf h Du h () P(E t,)dt, Korollaari 5.1. Jos u BV(X), melkein kaikilla t R pätee P(E t,) <. Lisäksi tällöin kaava pätee kaikille Borel-joukoille B X.

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Reaalianalyysi I Harjoitus Malliratkaisut (Sauli Lindberg)

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Reaalianalyysi I Harjoitus Malliratkaisut (Sauli Lindberg) Matematiikan ja tilastotieteen laitos Reaalianalyysi I Harjoitus 4 9.4.-23.4.200 Malliratkaisut (Sauli Lindberg). Näytä, että Lusinin lauseessa voidaan luopua oletuksesta m(a)

Lisätiedot

Konvergenssilauseita

Konvergenssilauseita LUKU 4 Konvergenssilauseita Lause 4.1 (Monotonisen konvergenssin lause). Olkoon (f n ) kasvava jono Lebesgueintegroituvia funktioita. Asetetaan f(x) := f n (x). Jos f n

Lisätiedot

Tiheyspistelauseita. Petteri Salovaara. Pro Gradu tutkielma

Tiheyspistelauseita. Petteri Salovaara. Pro Gradu tutkielma Tiheyspistelauseita Petteri Salovaara Pro Gradu tutkielma Jyväskylän yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Kesä 2006 1 2 Sisältö 1. LUKU: Esitietoja 3 2. LUKU: Mittojen derivointia ja tiheyspistelause

Lisätiedot

Rajoitetusti heilahtelevien funktioiden Lebesguen lause

Rajoitetusti heilahtelevien funktioiden Lebesguen lause Aalto-yliopisto Perustieteiden korkeakoulu Panu Lahti Rajoitetusti heilahtelevien funktioiden Lebesguen lause Diplomityö, joka on jätetty opinnäytteenä tarkastettavaksi diplomi-insinöörin tutkintoa varten

Lisätiedot

Reaalianalyysin perusteita

Reaalianalyysin perusteita Reaalianalyysin perusteita Heikki Orelma 16. marraskuuta 2008 Sisältö 1 Johdanto 3 2 Mitallisuus 3 3 Yksinkertaiset funktiot 6 4 Mitat ja integrointi 7 5 Kompleksisten funktioiden integrointi 10 6 Nolla-mittaisten

Lisätiedot

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS f ( n JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS n Harjoitusten 8 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010 8.1. Olkoon P n = {f : K K p on enintään asteen n 1 polynomi} varustettuna

Lisätiedot

Määritelmä 2.5. Lause 2.6.

Määritelmä 2.5. Lause 2.6. Määritelmä 2.5. Olkoon X joukko ja F joukko funktioita f : X R. Joukkoa F sanotaan pisteittäin rajoitetuksi, jos jokaiselle x X on olemassa sellainen C x R, että f x C x jokaiselle f F. Joukkoa F sanotaan

Lisätiedot

Analyysin peruslause

Analyysin peruslause LUKU 10 Analyysin peruslause 10.1. Peruslause I Aiemmin Cantorin funktion ψ kohdalla todettiin, että analyysin peruslause II ei päde: [0,1] ψ (x) dm(x) < ψ(1) ψ(0). Kasvavalle funktiolle analyysin peruslauseesta

Lisätiedot

Seuraava topologisluonteinen lause on nk. Bairen lause tai Bairen kategorialause, n=1

Seuraava topologisluonteinen lause on nk. Bairen lause tai Bairen kategorialause, n=1 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 115 7. Tasaisen rajoituksen periaate Täydellisyydestä puristetaan maksimaalinen hyöty seuraavan Bairen lauseen avulla. Bairen lause on keskeinen todistettaessa kahta funktionaalianalyysin

Lisätiedot

7. Tasaisen rajoituksen periaate

7. Tasaisen rajoituksen periaate 18 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 7. Tasaisen rajoituksen periaate Täydellisyydestä puristetaan maksimaalinen hyöty seuraavan Bairen lauseen avulla. Bairen lause on keskeinen todistettaessa kahta funktionaalianalyysin

Lisätiedot

Symmetrisointi ja Pólya-Szegő-epäyhtälö

Symmetrisointi ja Pólya-Szegő-epäyhtälö Symmetrisointi ja Pólya-Szegő-epäyhtälö Arttu Yli-Sorvari Pro gradu -tutkielma 218 matematiikan ja tilastotieteen laitos Tiivistelmä Yli-Sorvari, Arttu Symmetrisointi ja Pólya-Szegő-epäyhtälö Matematiikan

Lisätiedot

Mitta- ja integraaliteoria 2 Harjoitus 1, Olkoon f : A! [0, 1] mitallinen ja m(a) < 1. Näytä, että josonp>1javakio M<1, joille

Mitta- ja integraaliteoria 2 Harjoitus 1, Olkoon f : A! [0, 1] mitallinen ja m(a) < 1. Näytä, että josonp>1javakio M<1, joille Harjoitus 1, 30.10.2015 1. Olkoon f : A! [0, 1] mitallinen ja ma) < 1. Näytä, että josonp>1javakio Mt} apple M 2. Olkoon f 2 L 1 A). Näytä, että 2 kaikilla

Lisätiedot

Joukot metrisissä avaruuksissa

Joukot metrisissä avaruuksissa TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Saara Lahtinen Joukot metrisissä avaruuksissa Informaatiotieteiden yksikkö Matematiikka Elokuu 2013 Sisältö 1 Johdanto 1 2 Metriset avaruudet 1 2.1 Tarvittavia

Lisätiedot

Ville Suomala MITTA- JA INTEGROINTITEORIAA

Ville Suomala MITTA- JA INTEGROINTITEORIAA Ville Suomala MITT- J INTEGROINTITEORI Luentotiivistelmä kevät 2015 Sisältö 1 Johdanto 1 2 Lebesguen ulkomitta 2 2.1 Merkintöjä............................... 2 2.2 Ulkomitta L..............................

Lisätiedot

Ville Suomala MITTA JA INTEGRAALI

Ville Suomala MITTA JA INTEGRAALI Ville Suomala MITT J INTEGRLI Luentotiivistelmä kevät 2017 1 Johdanto bstraktin mittateorian voidaan katsoa syntyneen vuoden 1900 tienoilla, kun Henry Lebesgue esitteli uuden integrointiteorian. Mitta-

Lisätiedot

Täydellisyysaksiooman kertaus

Täydellisyysaksiooman kertaus Täydellisyysaksiooman kertaus Luku M R on joukon A R yläraja, jos a M kaikille a A. Luku M R on joukon A R alaraja, jos a M kaikille a A. A on ylhäältä (vast. alhaalta) rajoitettu, jos sillä on jokin yläraja

Lisätiedot

8. Avoimen kuvauksen lause

8. Avoimen kuvauksen lause 116 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 8. Avoimen kuvauksen lause Palautamme aluksi mieleen Topologian kursseilta ehkä tutut perusasiat yleisestä avoimen kuvauksen käsitteestä. Määrittelemme ensin avoimen

Lisätiedot

Cantorin joukon suoristuvuus tasossa

Cantorin joukon suoristuvuus tasossa Cantorin joukon suoristuvuus tasossa LuK-tutkielma Miika Savolainen 2380207 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2016 Sisältö Johdanto 2 1 Cantorin joukon esittely 2 2 Suoristuvuus ja

Lisätiedot

Moderni reaalianalyysi

Moderni reaalianalyysi JUHA KINNUNEN Moderni reaalianalyysi F ( ) := f (ξ)e i ξ dξ 2π Juha Kinnusen laatiman luentomateriaalin pohjalta toimittaneet Mikael Lindström, Olli Hyvärinen ja Tuomas Pöyhtäri Sisältö LEBESGUEN ULKOMITTA

Lisätiedot

=p(x) + p(y), joten ehto (N1) on voimassa. Jos lisäksi λ on skalaari, niin

=p(x) + p(y), joten ehto (N1) on voimassa. Jos lisäksi λ on skalaari, niin FUNKTIONAALIANALYYSI, RATKAISUT 1 KEVÄT 211, (AP) 1. Ovatko seuraavat reaaliarvoiset funktiot p : R 3 R normeja? Ovatko ne seminormeja? ( x = (x 1, x 2, x 3 ) R 3 ) a) p(x) := x 2 1 + x 2 2 + x 2 3, b)

Lisätiedot

MS-C1350 Osittaisdifferentiaaliyhtälöt Harjoitukset 5, syksy Mallivastaukset

MS-C1350 Osittaisdifferentiaaliyhtälöt Harjoitukset 5, syksy Mallivastaukset MS-C350 Osittaisdifferentiaaliyhtälöt Haroitukset 5, syksy 207. Oletetaan, että a > 0 a funktio u on yhtälön u a u = 0 ratkaisu. a Osoita, että funktio vx, t = u x, t toteuttaa yhtälön a v = 0. b Osoita,

Lisätiedot

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n IV. TASAINEN SUPPENEMINEN IV.. Funktiojonon tasainen suppeneminen Olkoon A R joukko ja f n : A R funktio, n =, 2, 3,..., jolloin jokaisella x A muodostuu lukujono f x, f 2 x,.... Jos tämä jono suppenee

Lisätiedot

LUKU 6. Mitalliset funktiot

LUKU 6. Mitalliset funktiot LUKU 6 Mitalliset funktiot Määritelmistä 3. ja 3.0 seuraa, että jokainen Lebesgue-integroituva funktio on porrasfunktiojonon raja-arvo melkein kaikkialla. Kuitenkin moni tuttu funktio ei ole Lebesgue-integroituva.

Lisätiedot

Epäyhtälöt ovat yksi matemaatikon voimakkaimmista

Epäyhtälöt ovat yksi matemaatikon voimakkaimmista 6 Epäyhtälöitä Epäyhtälöt ovat yksi matemaatikon voimakkaimmista työvälineistä. Yhtälö a = b kertoo sen, että kaksi ehkä näennäisesti erilaista asiaa ovat samoja. Epäyhtälö a b saattaa antaa keinon analysoida

Lisätiedot

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. 0. Johdanto

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. 0. Johdanto FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. Johdanto Funktionaalianalyysissa tutkitaan muun muassa ääretönulotteisten vektoriavaruuksien, ja erityisesti täydellisten normiavaruuksien eli Banach avaruuksien ominaisuuksia.

Lisätiedot

u 2 dx, u A f siten, että D(u) = inf D(U). Tarkemmin: Tarkoitus on osoittaa seuraavat minimointitehtävä ja Dirichlet n tehtävä u A f ja

u 2 dx, u A f siten, että D(u) = inf D(U). Tarkemmin: Tarkoitus on osoittaa seuraavat minimointitehtävä ja Dirichlet n tehtävä u A f ja 1. Dirichlet n periaatteesta 1.1. Periaate I. Dirichlet n periaate pohjautuu fysikaaliseen minimienergiaperiaatteeseen ja luo pohjaa osittaisdifferentiaaliyhtälöiden ja variaatiolaskennan välille). Yksinkertaisesti

Lisätiedot

Poistumislause Kandidaatintutkielma

Poistumislause Kandidaatintutkielma Poistumislause Kandidaatintutkielma Mikko Nikkilä 013618832 26. helmikuuta 2011 Sisältö 1 Johdanto................................... 2 2 Olemassaolon ja yksikäsitteisyyden historiaa............ 3 3 Esitietoja..................................

Lisätiedot

Lebesguen mitta ja integraali

Lebesguen mitta ja integraali Lebesguen mitta ja integraali Olkoon m Lebesguen mitta R n :ssä. R 1 :ssä vastaa pituutta, R 2 :ssa pinta-alaa, R 3 :ssa tilavuutta. Mitallinen joukko E R n = joukko jolla on järkevästi määrätty mitta

Lisätiedot

Topologisten avaruuksien metristyvyys. Toni Annala

Topologisten avaruuksien metristyvyys. Toni Annala Topologisten avaruuksien metristyvyys Toni Annala Sisältö 1 Johdanto 2 2 Topologiset avaruudet 3 3 Erotteluaksioomat 8 4 Metristyvät avaruudet 13 5 Metristyvyys 17 1 Luku 1 Johdanto Topologia on matematiikan

Lisätiedot

Epälineaaristen yhtälöiden ratkaisumenetelmät

Epälineaaristen yhtälöiden ratkaisumenetelmät Epälineaaristen yhtälöiden ratkaisumenetelmät Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics Perusoletus Lause 3.1 Olkoon f : [a, b] R jatkuva funktio siten, että f(a)f(b) < 0. Tällöin funktiolla on ainakin

Lisätiedot

Derivaattaluvut ja Dini derivaatat

Derivaattaluvut ja Dini derivaatat Derivaattaluvut Dini derivaatat LuK-tutkielma Helmi Glumo 2434483 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2016 Sisältö Johdanto 2 1 Taustaa 2 2 Määritelmät 4 3 Esimerkkejä lauseita 7 Lähdeluettelo

Lisätiedot

r > y x z x = z y + y x z y + y x = r y x + y x = r

r > y x z x = z y + y x z y + y x = r y x + y x = r HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi I, syksy 018 Harjoitus Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Osoita, että avoin kuula on avoin joukko ja suljettu kuula on suljettu joukko. Ratkaisu.

Lisätiedot

y x1 σ t 1 = c y x 1 σ t 1 = y x 2 σ t 2 y x 2 x 1 y = σ(t 2 t 1 ) x 2 x 1 y t 2 t 1

y x1 σ t 1 = c y x 1 σ t 1 = y x 2 σ t 2 y x 2 x 1 y = σ(t 2 t 1 ) x 2 x 1 y t 2 t 1 1. Tarkastellaan funktiota missä σ C ja y (y 1,..., y n ) R n. u : R n R C, u(x, t) e i(y x σt), (a) Miksi funktiota u(x, t) voidaan kutsua tasoaalloksi, jonka aaltorintama on kohtisuorassa vektorin y

Lisätiedot

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus

MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus Pekka Alestalo, Jarmo Malinen Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 19.9.2016 Pekka Alestalo, Jarmo

Lisätiedot

1 sup- ja inf-esimerkkejä

1 sup- ja inf-esimerkkejä Alla olevat kohdat (erityisesti todistukset) ovat lähinnä oheislukemista reaaliluvuista, mutta joihinkin niistä palataan myöhemmin kurssilla. 1 sup- ja inf-esimerkkejä Nollakohdan olemassaolo. Kaikki tuntevat

Lisätiedot

Ville Suomala MITTA JA INTEGRAALI

Ville Suomala MITTA JA INTEGRAALI Ville Suomala MITT J INTEGRLI Luentomoniste syksy 2018 1 Johdanto Lukijalle Nämä muistiinpanot muodostavat rungon Oulun yliopistossa luennoitavalle kurssille Mitta ja integraali. Luentomuistiinpanot ovat

Lisätiedot

peitteestä voidaan valita äärellinen osapeite). Äärellisen monen nollajoukon yhdiste on nollajoukko.

peitteestä voidaan valita äärellinen osapeite). Äärellisen monen nollajoukon yhdiste on nollajoukko. Esimerkki 4.3.9. a) Piste on nollajoukko. Suoran rajoitetut osajoukot ovat avaruuden R m, m 2, nollajoukkoja. Samoin suorakaiteiden reunat koostuvat suoran kompakteista osajoukoista. b) Joukko = Q m [0,

Lisätiedot

Derivaatasta ja derivoituvuudesta

Derivaatasta ja derivoituvuudesta Derivaatasta ja derivoituvuudesta Piia Lehtola Matematiikan pro gradu Jyväskylän yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Syksy 2018 Tiivistelmä: Piia Lehtola, Derivaatasta ja derivoituvuudesta,

Lisätiedot

8. Avoimen kuvauksen lause

8. Avoimen kuvauksen lause FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 125 8. Avoimen kuvauksen lause Palautamme aluksi mieleen Topologian kursseilta ehkä tutut perusasiat yleisestä avoimen kuvauksen käsitteestä. Määrittelemme ensin avoimen

Lisätiedot

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 RITVA HURRI-SYRJÄNEN 8. Integraalilauseiden sovelluksia 1. Analyyttisen funktion sarjaesitys. (eli jokainen analyyttinen funktio on lokaalisti suppenevan potenssisarjan

Lisätiedot

Funktiot. funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina.

Funktiot. funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina. Funktiot Tässä luvussa käsitellään reaaliakselin osajoukoissa määriteltyjä funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina. Avoin väli: ]a, b[ tai ]a, [ tai ],

Lisätiedot

Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 7

Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 7 Inversio-ongelmien laskennallinen peruskurssi Luento 7 Kevät 2012 1 Tilastolliset inversio-ongelmat Tilastollinen ionversio perustuu seuraaviin periaatteisiin: 1. Kaikki mallissa olevat muuttujat mallinnetaan

Lisätiedot

Variaatiolaskenta. Petri Juutinen

Variaatiolaskenta. Petri Juutinen Variaatiolaskenta Petri Juutinen 25. lokakuuta 25 Sisältö Johdanto 2 2 Ääriarvo-ongelmista R n :ssä 2. Puolijatkuvuus................................ 2.2 Konveksit joukot ja funktiot.........................

Lisätiedot

JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO. 5. Olkoon f : [0, 1] R kasvava. Osoita, että joukko. {x [0, 1] f ei ole jatkuva pisteessä x} on numeroituva. [Vihje: Lause 1.2.

JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO. 5. Olkoon f : [0, 1] R kasvava. Osoita, että joukko. {x [0, 1] f ei ole jatkuva pisteessä x} on numeroituva. [Vihje: Lause 1.2. Harjoitukset 1 16.9.25 1. Merkitään Z + = {x Z x > }. Osoita, että f : Z + Z + Z +, f(x, y) = 2 x 1 (2y 1), on bijektio. Piirrä kuva. Perinteisempi kuvaus Z + Z + Z + on (x, y) (x + y 1)(x + y)/2 (x 1).

Lisätiedot

MS-C1540 Euklidiset avaruudet

MS-C1540 Euklidiset avaruudet MS-C1540 Euklidiset avaruudet MS-C1540 Euklidiset avaruudet III-periodi, kevät 2016 Pekka Alestalo Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu 1 / 30 Euklidiset

Lisätiedot

Milloin joukon Lebesguen ja Hausdorffin mitat ovat yhtä suuria?

Milloin joukon Lebesguen ja Hausdorffin mitat ovat yhtä suuria? Milloin joukon Lebesguen ja Hausdorffin mitat ovat yhtä suuria? Juha Väätäinen Matematiikan pro gradu Jyväskylän yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Kesä 2012 Sisältö Johdanto 1 Luku 1. Gammafunktio

Lisätiedot

Reuna-arvotehtävien ratkaisumenetelmät

Reuna-arvotehtävien ratkaisumenetelmät Reuna-arvotehtävien ratkaisumenetelmät Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics Malliprobleema Kahden pisteen reuna-arvotehtävä u (x) = f (x) (1) u() = u(1) = Jos u C ([,1]) ratkaisu, niin missä x u(x)

Lisätiedot

Sobolev-avaruudet. Tero Kilpeläinen

Sobolev-avaruudet. Tero Kilpeläinen Sobolev-avaruudet Tero Kilpeläinen Luentomuistiinpanoja 5. kesäkuuta 2007 Sisältö 1. Johdattelua 1 1.1. Perusmerkintöjä.............................. 8 2. L p -avaruudet 9 2.1. Yleistä...................................

Lisätiedot

1 Reaaliset lukujonot

1 Reaaliset lukujonot Jonot 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 5 1 Reaaliset lukujonot Reaaliset lukujonot ovat funktioita f : Z + R. Lukujonosta käytetään merkintää (a k ) k=1 tai lyhyemmin vain (a k). missä a k = f(k). Täten lukujonot

Lisätiedot

Oletetaan sitten, että γ(i) = η(j). Koska γ ja η ovat Jordan-polku, ne ovat jatkuvia injektiivisiä kuvauksia kompaktilta joukolta, ja määrittävät

Oletetaan sitten, että γ(i) = η(j). Koska γ ja η ovat Jordan-polku, ne ovat jatkuvia injektiivisiä kuvauksia kompaktilta joukolta, ja määrittävät HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi II, syksy 18 Harjoitus 6 Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Osoita, että sileille Jordan-poluille on voimassa : I R n ja : J R n (I) = (J) jos ja vain

Lisätiedot

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1 Johdatus todennäköisyyslaskentaan Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio TKK (c) Ilkka Mellin (5) 1 Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio Momenttiemäfunktio Diskreettien jakaumien momenttiemäfunktioita

Lisätiedot

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio

Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta. Osa 2: Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat. Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio Ilkka Mellin Todennäköisyyslaskenta Osa : Satunnaismuuttujat ja todennäköisyysjakaumat Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio TKK (c) Ilkka Mellin (7) 1 Momenttiemäfunktio ja karakteristinen funktio

Lisätiedot

1 Supremum ja infimum

1 Supremum ja infimum Pekka Alestalo, 2018 Tämä moniste täydentää reaalilukuja ja jatkuvia reaalifunktioita koskevaa kalvosarjaa lähinnä perustelujen ja todistusten osalta. Suurin osa määritelmistä jms. on esitetty jo kalvoissa,

Lisätiedot

KÄYRÄN PITUUS METRISESSÄ AVARUUDESSA

KÄYRÄN PITUUS METRISESSÄ AVARUUDESSA KÄYRÄN PITUUS METRISESSÄ AVARUUDESSA Hanna Männistö Matematiikan pro gradu Jyväskylän yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Kevät 2014 Sisältö Johdanto 1 Luku 1. Metrisistä avaruuksista 4 Luku

Lisätiedot

LUKU 3. Ulkoinen derivaatta. dx i 1. dx i 2. ω i1,i 2,...,i k

LUKU 3. Ulkoinen derivaatta. dx i 1. dx i 2. ω i1,i 2,...,i k LUKU 3 Ulkoinen derivaatta Olkoot A R n alue k n ja ω jatkuvasti derivoituva k-muoto alueessa A Muoto ω voidaan esittää summana ω = ω i1 i 2 i k dx i 1 dx i 2 1 i 1

Lisätiedot

Selvästi. F (a) F (y) < r x d aina, kun a y < δ. Kolmioepäyhtälön nojalla x F (y) x F (a) + F (a) F (y) < d + r x d = r x

Selvästi. F (a) F (y) < r x d aina, kun a y < δ. Kolmioepäyhtälön nojalla x F (y) x F (a) + F (a) F (y) < d + r x d = r x Seuraavaksi tarkastellaan C 1 -sileiden pintojen eräitä ominaisuuksia. Lemma 2.7.1. Olkoon S R m sellainen C 1 -sileä pinta, että S on C 1 -funktion F : R m R eräs tasa-arvojoukko. Tällöin S on avaruuden

Lisätiedot

Oletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U

Oletetaan ensin, että tangenttitaso on olemassa. Nyt pinnalla S on koordinaattiesitys ψ, jolle pätee että kaikilla x V U HY / Matematiikan ja tilastotieteen laitos Vektorianalyysi II, syksy 018 Harjoitus 4 Ratkaisuehdotukset Tehtävä 1. Olkoon U R avoin joukko ja ϕ = (ϕ 1, ϕ, ϕ 3 ) : U R 3 kaksiulotteisen C 1 -alkeispinnan

Lisätiedot

1 Määrittelyjä ja aputuloksia

1 Määrittelyjä ja aputuloksia 1 Määrittelyjä ja aputuloksia 1.1 Supremum ja infimum Aluksi kerrataan pienimmän ylärajan (supremum) ja suurimman alarajan (infimum) perusominaisuuksia ja esitetään muutamia myöhemmissä todistuksissa tarvittavia

Lisätiedot

reaalifunktioiden ominaisuutta, joiden perusteleminen on muita perustuloksia hankalampaa. Kalvoja täydentää erillinen moniste,

reaalifunktioiden ominaisuutta, joiden perusteleminen on muita perustuloksia hankalampaa. Kalvoja täydentää erillinen moniste, Reaaliluvuista Pekka Alestalo Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopiston perustieteiden korkeakoulu Nämä kalvot sisältävät tiivistelmän reaaliluvuista ja niihin liittyvistä käsitteistä.

Lisätiedot

4.3 Moniulotteinen Riemannin integraali

4.3 Moniulotteinen Riemannin integraali 4.3 Moniulotteinen Riemannin integraali Tässä luvussa opitaan miten integroidaan usean muuttujan reaaliarvoista tai vektoriarvoista funktiota, millaisten joukkojen yli jatkuvaa funktiota voi integroida,

Lisätiedot

Tasa-asteisesti jatkuvien funktioperheiden suppenevista osajonoista

Tasa-asteisesti jatkuvien funktioperheiden suppenevista osajonoista Tasa-asteisesti jatkuvien funktioperheiden suppenevista osajonoista Pro gradu -tutkielma Toni Vesikko 243023 Itä-Suomen yliopisto 7. heinäkuuta 2016 Sisältö 1 Johdanto 1 2 Perusteet ja merkintöjä 2 3 Funktionaalianalyysin

Lisätiedot

REAALIANALYYSI. Pekka Koskela. Syksy 2015

REAALIANALYYSI. Pekka Koskela. Syksy 2015 REAALIANALYYSI Pekka Koskela Syksy 2015 Luennot: Ti 1012, To 1416, MaD 380. Demot: To 1012, MaD 355, Changyu Guo.. Demohyvitys: 80%6 p., 70%5, 60%4, 50%3, 30%2, 20%1. Pertti Mattila: Geometry of sets and

Lisätiedot

d ) m d (I n ) = 2 d n d. Koska tämä pätee kaikilla

d ) m d (I n ) = 2 d n d. Koska tämä pätee kaikilla MAT21007 Mitta ja integraali Harjoitus 2 viikko 25.3-29.3 2019) Palauta mieleen: monisteen luku 0; Topologia I) avaruuden d euklidinen etäisyys, avoimet kuulat ja joukot. Ohjausta laskuharjoitusten tekoon:

Lisätiedot

u = 2 u (9.1) x + 2 u

u = 2 u (9.1) x + 2 u 9. Poissonin integraali 9.. Poissonin integraali. Ratkaistaan Diriclet n reuna-arvotehtävä origokeskisessä, R-säteisessä ympyrässä D = {(x, y) R x +y < R }, t.s. kun f : D R on annettu jatkuva funktio,

Lisätiedot

ISOPERIMETRINEN ONGELMA

ISOPERIMETRINEN ONGELMA ISOPERIMETRINEN ONGELMA Pertti Pitkänen Matematiikan pro gradu -tutkielma Jyväskylän yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos 11. heinäkuuta 2005 Sisältö 1 Johdanto 2 2 Isoperimetrisen epäyhtälön

Lisätiedot

Sisältö. Sarjat 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 17

Sisältö. Sarjat 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 17 Sarjat 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 17 Sisältö 1 Peruskäsitteistöä 2 1.1 Määritelmiä 2 1.2 Perustuloksia 4 2 Suppenemistestejä positiivitermisille sarjoille 5 3 Itseinen ja ehdollinen suppeneminen 8 4 Alternoivat

Lisätiedot

3 Lukujonon raja-arvo

3 Lukujonon raja-arvo ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 209 3 Lukujonon raja-arvo 3 Määritelmä Osoita, että 6n + 2n + 3 3 < 4 n ja määritä jokin sellainen n 0 Z +, että 6n + 2n + 3 3 < 0 87 aina, kun n > n 0 2 Olkoon x n

Lisätiedot

Tasainen suppeneminen ja sen sovellukset

Tasainen suppeneminen ja sen sovellukset Tasainen suppeneminen ja sen sovellukset Tuomas Hentunen Matematiikan pro gradu tutkielma Kesäkuu 2014 Tiivistelmä: Tuomas Hentunen, Tasainen suppeneminen ja sen sovellukset (engl. Uniform convergence

Lisätiedot

Osittaisdifferentiaaliyhtälöt

Osittaisdifferentiaaliyhtälöt Osittaisdifferentiaaliyhtälöt Harjoituskokoelmat 4 ja 5, kevät 2011 Palautus Eemeli Blåstenille to 23.6. klo 16.00 mennessä 1. Ratkaise Dirichlet ongelma u(x, y) = 0, x 2 + y 2 < 1, u(x, y) = y + x 2,

Lisätiedot

Vektorianalyysi I MAT Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 21.

Vektorianalyysi I MAT Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 21. Vektorianalyysi I MAT21003 Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 21. syyskuuta 2017 1 Sisältö 1 Euklidinen avaruus 3 1.1 Euklidinen avaruus

Lisätiedot

3 Lukujonon raja-arvo

3 Lukujonon raja-arvo ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 208 3 Lukujonon raja-arvo 3 Määritelmä Osoita, että 6n + 2n + 3 3 < 4 n ja määritä jokin sellainen n 0 Z +, että 6n + 2n + 3 3 < 0 87 aina, kun n > n 0 2 Olkoon x n

Lisätiedot

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1. Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1. Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1 Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS Huomautus. Analyysin yksi keskeisimmistä käsitteistä on jatkuvuus! Olkoon A R mielivaltainen joukko

Lisätiedot

Sarjojen suppenemisesta

Sarjojen suppenemisesta TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Terhi Mattila Sarjojen suppenemisesta Matematiikan ja tilastotieteen laitos Matematiikka Huhtikuu 008 Tampereen yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos

Lisätiedot

Metristen avaruuksien differentioituvat struktuurit, syksy 2003

Metristen avaruuksien differentioituvat struktuurit, syksy 2003 Metristen avaruuksien differentioituvat struktuurit, syksy 2003 Ilkka Holopainen 1 5. helmikuuta 2009 1 Ilmoita painovirheistä esim. sähköpostitse osoitteeseen ilkka.holopainen@helsinki.fi 2 Metristen

Lisätiedot

HELSINGIN YLIOPISTO HELSINGFORS UNIVERSITET UNIVERSITY OF HELSINKI. Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Matemaattis-luonnontieteellinen

HELSINGIN YLIOPISTO HELSINGFORS UNIVERSITET UNIVERSITY OF HELSINKI. Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Matemaattis-luonnontieteellinen HELSINGIN YLIOPISTO HELSINGFORS UNIVERSITET UNIVERSITY OF HELSINKI Tiedekunta/Osasto Fakultet/Sektion Faculty Laitos Institution Department Matemaattis-luonnontieteellinen Tekijä Författare Author Kalle

Lisätiedot

f(tx + (1 t)y) tf(x) + (1 t)f(y) jokaisella x, y A ja t [0, 1].

f(tx + (1 t)y) tf(x) + (1 t)f(y) jokaisella x, y A ja t [0, 1]. Tässä luvussa näytetään divergenssilause konveksin joukon tapauksessa. Määritelmä 4.5.1. 1. Joukko R m on konveksi, jos kaikilla x, y pisteet tx + (1 t)y jokaisella t [0, 1]. 2. Olkoon R m konveksi. Funktio

Lisätiedot

MITTA- JA INTEGRAALITEORIA 2015

MITTA- JA INTEGRAALITEORIA 2015 MITT- J INTEGRLITEORI 2015 HELI TUOMINEN Sisältö Johdantoa 2 Mitta 2 Integraali 2 nalyysin peruslause 2 Riemann-integraalista 2 1. Valmistelua, kertausta ja merkintöjä 4 Infimum ja supremum 4 Laajennettu

Lisätiedot

4. Martingaalit ja lokaalit martingaalit

4. Martingaalit ja lokaalit martingaalit STOKASTISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 45 4. Martingaalit ja lokaalit martingaalit Lähestymme nyt jo kovaa vauhtia hetkeä, jolloin voimme aloittaa stokastisen integroinnin. Ennen sitä käymme vielä läpi yhtä

Lisätiedot

Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 2005, sivu 1 / 13. Tehtäviä

Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 2005, sivu 1 / 13. Tehtäviä Sekalaiset tehtävät, 11. syyskuuta 005, sivu 1 / 13 Tehtäviä Tehtävä 1. Johda toiseen asteen yhtälön ax + bx + c = 0, a 0 ratkaisukaava. Tehtävä. Määrittele joukon A R pienin yläraja sup A ja suurin alaraja

Lisätiedot

11. Poissonin yhtälö Perusratkaisu. Laplacen yhtälöön liittyvää epähomogeenista osittaisdifferentiaaliyhtälöä

11. Poissonin yhtälö Perusratkaisu. Laplacen yhtälöön liittyvää epähomogeenista osittaisdifferentiaaliyhtälöä . Poissonin yhtälö.. Perusratkaisu. Laplacen yhtälöön liittyvää epähomogeenista osittaisdifferentiaaliyhtälöä u = f kutsutaan Poissonin yhtälöksi ja siihen liittyvvää reuna-arvotehtävää { u = f :ssa, ja

Lisätiedot

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 RITVA HURRI-SYRJÄNEN 7. Integaalilauseita 7.1. Gousatin lemma. (Edouad Jean-Baptiste Gousat, 1858-1936, anskalainen matemaatikko) Olkoon R tason suljettu suoakaide,

Lisätiedot

L p -keskiarvoalueista

L p -keskiarvoalueista L p -keskiarvoalueista Jenni Alamehtä Matematiikan pro gradu Helsingin yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Kesäkuu 4 HELSINGIN YLIOPISTO HELSINGFOS UNIVESITET UNIVESITY OF HELSINKI TiedekuntaOsasto

Lisätiedot

e int) dt = 1 ( 2π 1 ) (0 ein0 ein2π

e int) dt = 1 ( 2π 1 ) (0 ein0 ein2π Matematiikan ja tilastotieteen laitos Funktionaalianalyysin peruskurssi Kevät 9) Harjoitus 7 Ratkaisuja Jussi Martin). E Hilbert avaruus L [, π]) ja gt) := t, t [, π]. Määrää funktion g Fourier kertoimet

Lisätiedot

Rademacherin lause. Anssi Niitti. Matematiikan Pro Gradu -tutkielma

Rademacherin lause. Anssi Niitti. Matematiikan Pro Gradu -tutkielma Rademacherin lause Anssi Niitti Matematiikan Pro Gradu -tutkielma Jyväskylän yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Kevät 2008 Sisältö 1. Johdanto 2 2. Esitietoja. Hausdorff-mitat ja dimensiot

Lisätiedot

Todista raja-arvon määritelmään perustuen seuraava lause: Jos lukujonolle a n pätee lima n = a ja lima n = b, niin a = b.

Todista raja-arvon määritelmään perustuen seuraava lause: Jos lukujonolle a n pätee lima n = a ja lima n = b, niin a = b. 2 Lukujonot 21 Lukujonon määritelmä 16 Fibonacci n luvut määritellään ehdoilla Osoita: 17 a 1 = a 2 = 1; a n+2 = a n+1 + a n, n N a n = 1 [( 1 + ) n ( 2 1 ) n ] 2 Olkoon a 1 = 3, a 2 = 6, a n+1 = 1 n (na

Lisätiedot

2 Osittaisderivaattojen sovelluksia

2 Osittaisderivaattojen sovelluksia 2 Osittaisderivaattojen sovelluksia 2.1 Ääriarvot Yhden muuttujan funktiolla f(x) on lokaali maksimiarvo (lokaali minimiarvo) pisteessä a, jos f(x) f(a) (f(x) f(a)) kaikilla x:n arvoilla riittävän lähellä

Lisätiedot

Luento 8: Epälineaarinen optimointi

Luento 8: Epälineaarinen optimointi Luento 8: Epälineaarinen optimointi Vektoriavaruus R n R n on kaikkien n-jonojen x := (x,..., x n ) joukko. Siis R n := Määritellään nollavektori 0 = (0,..., 0). Reaalisten m n-matriisien joukkoa merkitään

Lisätiedot

Reaaliluvut. tapauksessa metrisen avaruuden täydellisyyden kohdalla. 1 fi.wikipedia.org/wiki/reaaliluku 1 / 13

Reaaliluvut. tapauksessa metrisen avaruuden täydellisyyden kohdalla. 1 fi.wikipedia.org/wiki/reaaliluku 1 / 13 Reaaliluvut Reaalilukujen joukko R. Täsmällinen konstruointi palautuu rationaalilukuihin, jossa eri mahdollisuuksia: - Dedekindin leikkaukset - rationaaliset Cauchy-jonot - desimaaliapproksimaatiot. Reaalilukujen

Lisätiedot

Epälineaaristen yhtälöiden ratkaisumenetelmät

Epälineaaristen yhtälöiden ratkaisumenetelmät Epälineaaristen yhtälöiden ratkaisumenetelmät Keijo Ruotsalainen Division of Mathematics Perusoletus Lause 3.1 Olkoon f : [a, b] R jatkuva funktio siten, että f(a)f(b) < 0. Tällöin funktiolla on ainakin

Lisätiedot

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 RITVA HURRI-SYRJÄNEN 2. Kompleksitason topologiaa Kompleksianalyysi on kompleksiarvoisten kompleksimuuttujien funktioiden teoriaa. Tällä kurssilla käsittelemme vain

Lisätiedot

Luku 2. Jatkuvien funktioiden ominaisuuksia.

Luku 2. Jatkuvien funktioiden ominaisuuksia. 1 MAT-1343 Laaja matematiikka 3 TTY 21 Risto Silvennoinen Luku 2. Jatkuvien funktioiden ominaisuuksia. Jatkossa väli I tarkoittaa jotakin seuraavista reaalilukuväleistä: ( ab, ) = { x a< x< b} = { x a

Lisätiedot

Harjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010

Harjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010 f ( n) JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS n Harjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010 4.1. Viime kerralta. Esimerkki lokaalikonveksin avaruuden osajoukosta, joka

Lisätiedot

5. Fourier-sarjat. f(x) e inx dx. c n (cos(nx) + i sin(nx)), n= N. f(x) e inx dx = f(n)

5. Fourier-sarjat. f(x) e inx dx. c n (cos(nx) + i sin(nx)), n= N. f(x) e inx dx = f(n) FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 73 5. Fourier-sarjat Fourier esitti vuonna 1822 lämmönjohtamista koskevien tutkimusten yhteydessä kuuluisan menetelmänsä esittää mielivaltainen -jaksollinen funktio kehitelmänä

Lisätiedot

p-laplacen operaattorin ominaisarvo-ongelmasta

p-laplacen operaattorin ominaisarvo-ongelmasta p-laplacen operaattorin ominaisarvo-ongelmasta Jarkko Siltakoski Pro gradu -tutkielma Jyväskylän yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Kevät 2016 R N x alue B(x 0, r) E E E int E E U E Merkintöjä

Lisätiedot

MITTA- JA INTEGRAALITEORIA. Tero Kilpeläinen

MITTA- JA INTEGRAALITEORIA. Tero Kilpeläinen MITT- J INTEGRLITEORI Tero Kilpeläinen 2003-04 Teksti sisältää muistiinpanoja vuosina 2003-04 pidetystä kurssista. Tämän paketin tarkoitus on tukea omien muistiinpanojen tekoa, ei korvata niitä. Matematiikkaa

Lisätiedot

1 Sisätulo- ja normiavaruudet

1 Sisätulo- ja normiavaruudet 1 Sisätulo- ja normiavaruudet 1.1 Sisätuloavaruus Määritelmä 1. Olkoon V reaalinen vektoriavaruus. Kuvaus : V V R on reaalinen sisätulo eli pistetulo, jos (a) v w = w v (symmetrisyys); (b) v + u w = v

Lisätiedot

Jordanin sisältö ja Lebesguen ulkomitta

Jordanin sisältö ja Lebesguen ulkomitta Jordanin sisältö ja Lebesguen ulkomitta Jennika Ojalehto Matematiikan pro gradu Jyväskylän yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos Kevät 2016 Tiivistelmä: Jennika Ojalehto, Jordanin sisältö ja

Lisätiedot

1 sup- ja inf-esimerkkejä

1 sup- ja inf-esimerkkejä Alla olevat kohdat (erityisesti todistukset) ovat lähinnä oheislukemista reaaliluvuista, mutta joihinkin niistä palataan myöhemmin kurssilla. 1 sup- ja inf-esimerkkejä Kaarenpituus. Olkoon r: [a, b] R

Lisätiedot

3.3 Funktion raja-arvo

3.3 Funktion raja-arvo 3.3 Funktion raja-arvo Olkoot A ja B kompleksitason joukkoja ja f : A B kuvaus. Kuvauksella f on pisteessä z 0 A raja-arvo c, jos jokaista ε > 0 vastaa δ > 0 siten, että 0 < z z 0 < δ ja z A f(z) c < ε.

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33 Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 12 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 12 () Numeeriset menetelmät 25.4.2013 1 / 33 Luennon 2 sisältö Tavallisten differentiaaliyhtälöiden numeriikasta Rungen

Lisätiedot