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Academic year: 2020

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(1)

LA ALTERNATIVA DE

FREDHOLM

Tesis

para obtener el t´ıtulo de

Matem´atico

presentado por:

Santiago Alejandro Molano Cabrera

Asesor: Milt´on Lesmes

(2)

los que con su esfuerzo y amor hicieron posible todo esto.

(3)

La siguiente monografia, al ser la representaci´on de todo mi esfuerzo y formaci´on, no hubiera sido posible sin el apoyo de mi familia y de muchas personas. Personas que estuvieron conmigo todo est´e tiempo y de los cuales les estoy agradecido muy profundamente. En especial de Tatiana, mi novia. Tambi´en agradezco al profesor Milt´on Lesmes y Samuel Barreto por su gu´ıa, y direcci´on en este trabajo.

(4)

Introducci´

on

En un articulo de 1903 Fredholm mostr´o un gran inter´es en las ecua-ciones de este tipo,

y(x) =φ(x) +

Z 1

0

k(x, y)φ(y)dy (1)

El prop´osito de ´el, era dar una generalizaci´on de los resultados de esta teor´ıa para sistemas lineales finitos de ecuaciones. En ese articulo Fred-holm considera dos distintos casos: El primero y m´as simple es cuando (1) siempre tiene ´unica soluci´on. la segunda es cuando (1) solo tiene una soluci´on si y(x) satisface ciertas condiciones respecto al kernel k(x, y). En ese caso la soluci´on no es ´unica, a pesar de que el conjunto de solucio-nes puede ser caracterizado. Los dos casos toman todas las posibilidades respecto a las soluciones y por eso se conocen colectivamente como la alternativa de Fredholm.

Est´a alternativa es uno de los teoremas m´as ´utiles en matem´aticas aplica-das ya que tiene varias partes y puede ser expresado en diferentes formas; Desde versiones del ´algebra lineal hasta operadores integrales. En si lo que miraremos en est´a tesis es ese recorrido, ver como la alternativa desde lo m´as b´asico lo podemos relacionar y seguir viendo sin perder la esencia del ´algebra lineal en las varias versiones aqu´ı presentadas. La forma en que se presentara la alternativa sigue la siguiente forma: En el capitulo 1 la trabajaremos en sistemas de ecuaciones lineales de la for-maAx=bbuscando condiciones para que tengan o no soluciones, tanto en el caso real como en el caso complejo. En el capitulo 2 llevaremos esa teor´ıa hasta las ecuaciones integrales. Una forma de decirlo es pasar del caso discreto al continuo. De ese capitulo veremos la alternativa para

(5)
(6)

Motivaci´

on

La alternativa de Fredholm es uno de los teoremas Fredholm para la teor´ıa de Fredholm en ecuaciones integrales. Est´a teor´ıa se encarga de buscar y garantizar soluciones para estas ecuaciones. Por lo general se modelan de acuerdo a principios f´ısicos como el siguiente:

Equilibrio de una cuerda cargada: [3, p´ag. 11] Consideremos una cuerda de longitud l la cual se flexiona libremente y ofrece una resistencia a la dilataci´on.

Sean los extremos fijosx= 0 yx=l. Podemos decir que la posici´on en equilibro corresponde con el ejexsiendo el puntox= 0 el origen de este. Si se aplica un fuerza vertical en x = ξ, Pξ, la cuerda

se deformara como en la figura. Lo que nos interesa es encontrar la magnitud δ de la flecha de la cuerda (m´axima elongaci´on de resistencia de la cuerda) en ξ de su posici´on de equilibrio bajo la acci´on de Pξ. Si suponemos que Pξ es menor que la tensi´on T0

de la cuerda en equilibrio, podemos decir que al cargar la cuerda la tensi´on seguir´a siendo T0. De la ecuaci´on en equilibro se da lo

(7)

T0

ξ +T0lξ =Pξ , donde δ=

T0l

Seau(x) la flecha en el puntox bajo la acci´on dePξ. Se tiene que

u(x) =PξG(x, ξ) donde,

G(x, ξ) =

  

 

x(l−ξ)

T0l para 0≤x≤ξ

(l−x)ξ

T0l para ξ≤x≤l

Inmediatamente se ve queG(x, ξ) =G(ξ, x).

Ahora se considera que sobre la cuerda act´ua una fuerza distri-buida continuamente a lo largo con densidad P(ξ). Si esta fuerza es peque˜na, la deformaci´on otra vez depender´a linealmente de la fuerza entre ξ y ξ + ∆ξ; la cual es aproximadamente P(ξ)∆ξ y la forma de la cuerda cargada de este modo, por el principio de superposici´on, ser´a descrita mediante la funci´on,

u(x) =

Z l

0

G(x, ξ)P(ξ)dξ (2)

Luego, si est´a dada la carga que act´ua sobre la cuerda la formula anterior permite encontrar la forma que toma la cuerda bajo la acci´on de la carga.

Consideremos ahora el problema rec´ıproco. Hallar la distribuci´on de la cargaP bajo la cual la cuerda toma la forma prefijadau(x). Para encontrar la funci´onP a partir de la funci´on dadau(x) obte-nemos una ecuaci´on que coincide, salvo notaciones, con la ecuaci´on,

Z b

a

K(x, t)φ(t)dt+f(x) = 0

es decir, una ecuaci´on de Fredholm de primera especie.

(8)

tonces, sobre un elemento de la cuerda de longitud dx act´ua una fuerza de inercia igual ad2udt(x,t2 )ρdx, de dondeP(ξ) =−

d2u

(x,t)

dt2 ρ.

Tomando (2) y sustituyendoP(ξ) se recibe que,

u(x, t) =

Z l

0

G(x, ξ)ρd 2u(ξ, t)

dt2 dξ (3) Supongamos que la cuerda realiza oscilaciones arm´onicas de una frecuencia prefijada ω y de una amplitud u(x) que depende de x. En otras palabras, sea

u(x, t) =u(x) sin (ωt)

Introduciendo esta expresi´on en (3) y dividiendo ambos miembros de la igualdad por sin (ωt), obtenemos la siguiente ecuaci´on integral parau:

u(x) =ρω2

Z l

0

G(x, ξ)u(ξ)dξ

Si la cuerda no oscila libremente sino bajo la acci´on de la fuerza exterior, se realizan oscilaciones forzadas, donde la ecuaci´on de las oscilaciones arm´onicas de la cuerda es de la forma,

u(x) =ρω2

Z l

0

G(x, ξ)u(ξ)dξ+f(x)

es decir, se representa una ecuaci´on no homog´enea de Fredholm de segunda especie.

(9)

1. Fredholm en el ´algebra lineal 9

2. Ecuaciones integrales y ´algebra lineal 21

2.1. Ecuaciones integrales . . . 21 2.2. Relaci´on entre ecuaciones integrales y el ´algebra lineal . . 23

3. Ecu. integrales con kernel degenerado 29

3.1. Kernel degenerado o separado . . . 29 3.2. Kernel degenerado y Fredholm . . . 34

4. Ecu. de Fredholm kernel no degenerado 42

4.1. Operador integral de Fredholm . . . 42 4.2. Teoremas de Fredholm kernel no degenerado . . . 43

Bibliograf´ıa 50

(10)

Fredholm en el ´

algebra

lineal

Considere el sistema lineal de ecuaciones,

Ax=b (1.1)

Donde A es una matriz m×n y x un vector columna m×1. Su-pongamos que A = (a1a2. . . an) donde cada ak son columnas de A con

k= 1,2, . . . , n. Entoncesx= (x1x2. . . xn)T ser´a una soluci´on del sistema

propuesto si y solo si

x1a1+x2a2+. . .+xnan=b (1.2)

Podemos decir que b es un vector contenido en el span(a1. . . an).

Entonces podemos decir que existe una soluci´on para el sistema (1,1) si y solo si b esta contendido en el span(a1. . . an). En otras palabras,

b ser´a soluci´on de (1,1) si y solo si b esta en el espacio columna de A. En t´erminos de rango podemos describir esta situaci´on con la siguiente proposici´on.[1, p´ag. 155]

Proposici´on 1.0.1. Sea Auna matriz m×ny seabun vector columna

m×1. Entonces existe una soluci´on paraAx=b si y solo si,

Rang(A|b) =Rang(A) (1.3)

(11)

Demostraci´on. Pongamos a (A|b) y A en su forma escalonada reduci-da donde las denotaremos ahora como B y C. Como tenemos cierta la condici´on del rango podemos decir que tienen el mismo numero de filas distintas de cero. En particular no podemos tener un rengl´on de la forma,

0 . . . 0 | a

(1.4) donde a 6= 0 en B. De lo cual ser´ıa inconsistente el sistema, por lo tanto tiene soluci´on. Ahora para el otro lado; Supongamos que existe una soluci´on. Entonces no podemos tener una fila como la de arriba para B. Como B y C tendr´an el mismo numero de filas diferentes de cero y las mismas iguales a cero podemos decir que su rango ser´a el mismo.

Hay una versi´on de la proposici´on que acabamos de presentar la cual es mucho mas ´util y es conocida comola alternativa de Fredholm. la cual vamos a presentar ahora. Pero primero definamos un conjunto muy ´util para referirnos a la alternativa.

Definici´on 1.0.2. SeaSRm. EntoncesS:={zRm|z·s= 0,s S}.

Note que,

Ker(AT) ={z:AT ·z= 0}={z:

m

X

k=1

zkak = 0} (1.5) Lema 1.0.3. Sea A una matriz real de m×n. Sea x Rn y y Rm.

Entonces,

(Ax·y) = (x·ATy) (1.6)

Demostraci´on. Operando,

Ax·y =

 

a11 . . . a1n

..

. ... ... am1 . . . amn

 

 

x1 .. . xn

 y1 . . . yn

=

 

a11x1+a12x2+. . .+a1nxn

.. .

am1x1+am2x2+. . .+amnxn

(12)

= (a11x1+. . .+a1nxn)y1+. . .+ (am1x1+. . .+amnxn)ym

= a11x1y1+a21x1y2+. . .+am1x1ym+a11x2y1+. . . = x1(a11y1+a21y2+. . .+am1ym) +x2(a11y1+. . .

= x1 . . . xn

 

a11y1+a21y2+. . .+am1ym

.. .

a1ny1+a21y2+. . .+amnym

 

= x1 . . . xn

 

a11 . . . am1 ..

. ... ... a1n . . . amn

 

 

y1 .. . ym

 

= x·ATy

Ahora presentaremos la alternativa de Fredholm. Esta ser´a la primera versi´on del teorema.

Teorema 1.0.4. (Alternativa de Fredholm primera versi´on) Sea A una matriz real de m×n y bRm. Existe una soluci´on x para la ecuaci´on Ax=b si y solo si bKer(AT).

Demostraci´on. Tenemos que,

Ker(AT)⊥={x:x·a= 0;aKer(AT)} (1.7) Primero supongamos que bKer(AT)⊥. Esto nos dice que si ATx= 0 entonces bx=0. Si hacemos (ATx)T = xTA = 0 vemos que bx = 0. En

otras palabras, si dejamos x = (x1, . . . , xm)T, vemos que xA = 0 nos

dice que,

m

X

i=1

xiAi1 = 0 ..

. ...

m

X

i=1

(13)

De lo cual,

X

i

bixi= 0

Otra forma de verlo es que si obtenemos una fila de ceros en la forma reducida escalonada de A y realizamos la misma operaci´on de filas enb obtenemos un cero. Entonces podemos decir que,

Rank(A|b) =Rank(A)

Y por la proposici´on 1 vemos que existe una soluci´onx para el sistema Ax=b.

Para el otro lado. Sea zKer(AT) y supongamos que Ax=b.

Necesi-tamos verificar que b·z= 0. Entonces, b·z = Ax·z

= x·ATz ,(Por lema 1) = x·0

= 0 Por lo tantobKer(AT).

El siguiente corolario tambi´en es conocido como la alternativa de Fredholm. En este corolario se ve mas clara la alternativa.

Corolario 1.0.5. Sea Auna matriz m×n. Entonces Amapea Rnsobre Rm si y solo si la ´unica soluci´on de ATx= 0 es x= 0.

Demostraci´on. Si la ´unica soluci´on de ATx = 0 es x = 0 entonces

Ker(AT) ={0}, y ademas

(Ker(AT))⊥ = {xRm:x·a= 0;aKer(AT)} = {xRm:x·0 = 0}

= Rm

(14)

bRm est´a en (Ker(AT))y siATx= 0, entoncesbx= 0 para todo b.

En particular, esto se tiene para x = b. Entonces si ATx = 0 entonces

x= 0

Ahora nuestro pr´oximo objetivo es mostrar la alternativa para los complejos. Para esto necesitamos una t´ecnica muy ´util que es el de apro-ximaci´on por cuadrados m´ınimos. Entonces primero demos un lema el cual nos permite ver A(Cn) como un subespacio de Cn.[1, p´ag. 268 ]

Lema 1.0.6. SeaAuna matrizm×ny seaA(Cn)el conjunto de vectores

enCn los cuales son de la formaAxpara alg´unxCn. EntoncesA(Cn)

es un subespacio de Cn.

Demostraci´on. SeanAxyAy dos elementos deA(Cn). Es suficiente con

probar que siaybson dos escalares se tendr´a que (aAx+bAy)A(Cn). Entonces,

aAx+bAy = Aax+Aby = A(ax+by) Por lo tanto como (ax+by)Cn,A(ax+by)A(Cn).

Ahora daremos un lema de suma importancia el cual nos sirve tam-bi´en como una observaci´on de conjuntos ortonormales de vectores.

Lema 1.0.7. Sea {x1, x2, . . . , xr} un conjunto ortonormal de vectores.

Entonces si c1, c2, . . . , cr son es escalares,

r X k=1 ckxk

2 = r X k=1

|ck|2

Demostraci´on. Procedemos por definici´on de producto punto,

r X k=1 ckxk

2 = * r X k=1 ckxk,

r

X

k=1 ckxk

+

= hc1x1+. . .+crxr, c1x1+. . .+crxri

= c1hx1, c1x1+. . .+crxri+. . .+crhxr, c1x1+. . .+crxri

(15)

= c1c1(1) +¯ c1c2(0) +¯ . . .+crc¯r(1)

= c1c¯1+c2c¯2+c3c¯3+. . .+crc¯r

=

r

X

k=1 ckc¯k

=

r

X

k=1

|ck|2

El siguiente teorema nos da una equivalencia entre la condici´on de ortogonalidad con el de la condici´on de minimizaci´on.

Teorema 1.0.8. SeayCm y seaAuna matriz m×n. Entonces existe xCm la cual minimiza la funci´onx→ |yAx|2. Adem´as,xminimiza

esta funci´on si y solo si,

(yAx)·Aw= 0

Demostraci´on. Sea{Axk}una base ortonormal deACn. Para unydado

vemos que,

*

y

r

X

k=1

hAxk, yiAxk, Axj

+

= hy, Axji −

* r X

k=1

hAxk, yiAxk, Axj

+

= hy, Axji − r

X

k=1

hAxk, yi hAxk, Axji

= hy, Axji − hAxj, yi

= 0 En particular,

*

yA

! r X

k=1

hAxk, yixk

#

, w

+

= 0

Para todo wACn cuandoAxk es una base. Ahora, dejando,

x=

r

X

k=1

(16)

vemos que, y r X k=1 ykAxk

2 =

yAx+Ax

r

X

k=1 ykAxk

2 =

(yAx) +

!

A

! r X

k=1

hAxk, yixk

#

r

X

k=1 ykAxk

# 2 =

(yAx) +

r

X

k=1

(hAxk, yi −yk)Axk

2

= |Y Ax|2+

r X k=1

(hAxk, yi −yk)Axk

2 +2Re *

yAx,

r

X

k=1

(hAxk, yi −yk)Axk

+

= |Y Ax|2+

r X k=1

(hAxk, yi −yk)Axk

2 +2Re *

yAx, A

! r X

k=1

(hAxk, yi −yk)xk

#+

= |Y Ax|2+

r X k=1

(hAxk, yi −yk)Axk

2

= |Y Ax|2+

r

X

k=1

|hAxk, yi −yk|2

Esto nos dice que el m´ınimo existe y ocurre cuando yk = (Axk, y) para

cada k. Lo anterior adem´as nos dice que Axes el vector m´as cercano a y eb ACn y que,

hyAx, wi= 0 para todowACn.

Ahora, supongamos quex cumple hyAx, wi= 0 para todo wACn. Queremos ver queAxes el vector m´as cercano ay. Entonces, seazCn,

(17)

= |yAx|2+|AxAz|2+ 2RehyAy, A(xz)i = |yAx|2+|AxAz|2

Entonces el menor valor de|yAz|lo obtenemos cuando Ax=Az. Ahora se dar´a la definici´on de matriz adjunta.

Definici´on 1.0.9. SeaA una matriz m×n. Entonces, A∗=AT

Est´a matriz es conocida como la matriz adjunta. (En el caso real la adjunta es solo su transpuesta).

Lema 1.0.10. Sea A una matriz m×n. Entonces,

Ax·y=x·A∗y

Demostraci´on. Por definici´on de producto interno en Cvemos que,

Ax·y = X

i,j

Ai,jxjyi

= X

i,j

xjA∗j,iyi

= x·A∗y

El siguiente corolario es una t´ecnica para cuadrados m´ınimos.

Corolario 1.0.11. Un valor dex el cual soluciona el problema de 1,0,8

es obtenido resolviendo la ecuaci´on

A∗Ax=A∗y

y adem´as, existe una soluci´on a este sistema de ecuaciones.

Demostraci´on. Para x el minimizador del teorema 1,0,8 se tiene que (yAx)·Aw = 0 para todo w Cn, y por el teorema anterior vemos

que,

(18)

para todo w Cn. Como es para todo w Cn vemos que esto implica

que,

A∗yA∗Ax = 0 A∗y = A∗Ax

Por lo tanto el minimizadorxlo podemos obtener de la anterior ecuaci´on y adem´as tendremos que sera una soluci´on del sistema.

Ahora presentamos la segunda versi´on de la alternativa de Fredholm.

Teorema 1.0.12. Sea A una matrizm×n. Entonces existe xCn tal

que Ax=y si y solo si se tiene quez·y = 0 cuandoA∗z= 0. Demostraci´on. Supongamos que para alg´un xCn,Ax=y.

y·z=Ax·z=x·A∗z=x·0 = 0

Para el otro lado supongamos que cuandoA∗z= 0 se tiene que y·z= 0. Es necesario probar que existe un x Cn tal quey =Ax. Por teorema

1,0,8 existe x el cual minimiza |yAx|2 el cual adem´as satisface

(yAx)·Aw= 0 (1.8)

para todowCn. Adem´as para todowCn

A∗(yAx)·w= 0 (1.9) de lo cual A∗(yAx) = 0 dado que es para todowCn.

Por hip´otesis vemos que cuando A∗(yAx) = 0 se tiene que,

(yAx)·y= 0 (1.10)

ahora por (1,8) conw=x y (1,10) vemos que,

(yAx)·(yAx) = (yAx)·y(yAx) = 0 De lo cual y=Ax.

(19)

y ·z = 0 para todo z tal que A∗z = 0 entonces Ax = y tiene soluci´on.

Entonces su contrarreciproco ser´a,

SiAx=y es inconsistente (no tiene soluci´on) entonces existe unz tal queA∗z= 0 yy·z6= 0.

Entonces cuando no hay soluci´on el teorema establece que existe un z que es ortogonal conA∗ pero no es ortogonal con y.

Ejemplo 1.0.13. Sea el siguiente sistema lineal

2x1+x2 = y1 x1−3x2 = y2 3x1+ 3x2 = y3

Esto es,   2 1 3 

x1+   1 −3 3 

x2=   y1 y2 y3   (1.11)

Los vectores columna   2 1 3   y   1 −3 3 

generan un plano que pasa por

p= (0,0,0) por medio de

Det

x0 y0 z0

2 1 3

1 3 3

= 12x−3y−7z= 0 (1.12)

Sabemos que si y est´a en el plano que se genera a partir de esos dos vectores entonces el sistema tiene soluci´on. Por lo tanto si tomamos ay

como y=   1 11 −3  

un vector que est´a en el plano que acabamos de generar podemos ver que,

(20)

x13x2 = 11 3x1+ 3x2 = −3

va a tener como soluci´on a x1 = 2 y x2=−3. Comprobemos el teorema

con z= 12 3 7

entonces,

1 1 3   12 −3 −7 

= 0

de lo cual,

2 1 1 3 3 3     12 −3 −7 

= 0

entonces por el teorema garantizamos que si tiene soluci´on el sistema como vimos anteriormente.

Pero, ¿que pasar´ıa si no tuvi´eramos a y en el plano?, escojamos un y

fuera del plano,

y=   2 11 −3  

Por la ecuaci´on del plano tenemos que el vector normal es   12 −3 −7 

el cual es ortogonal a todo vector en el plano. Tomamos el sistema

2x1+x2 = 2 x13x2 = 11 3x1+ 3x2 = 3

Y lo multiplicamos por el vector normal, osea

12 3 1     2 1 3 

x1+   1 −3 3 

x2

 = 12 −3 −1

(21)

24

−3

−21

x1+ 

12 9

−21

x2 = 

24

−33 21

Igualando a cero y sumando los tres sistemas vemos que,

24x1−3x1−21x1+ 12x2+ 9x2−21x2−24 + 33−21 = 0 0x1+ 0x2−12 = 0 0x1+ 0x2 = 12

Como06= 12el sistema es inconsistente. Comprobemos el teorema, osea ya tenemos que Ax=y es inconsistente entonces,

2 1 1 3 3 3

 

12

−3

−7

= 0

y,

2 11 3 

12

−3

−7

= 12

(22)

Ecuaciones integrales y

´

algebra lineal

2.1.

Ecuaciones integrales

Una ecuaci´on integral es una ecuaci´on en donde la funci´on descono-cida y(x) aparece en una integral yk, y f son funciones conocidas. Dos famosas ecuaciones integrales lineales son:[4, p´ag. 6]

Ecuaci´on de Fredholm

y(x) =

Z b

a

k(x, ǫ)y(ǫ)dǫ+f(x) , axb (2.1)

Ecuaci´on de Volterra

y(x) =

Z x

a

k(x, ǫ)y(ǫ)dǫ+f(x) , axb (2.2)

Dondek(x, ǫ) es conocido como Kernel o n´ucleo, adem´as asumiendo que es continuo en el cuadrado ax,ǫb.

Se nota aparentemente una diferencia menor entre las dos ecuaciones pero sus m´etodos de soluciones son muy diferentes; en si (2,1) est´a chamente relacionada con problemas de valores limite y (2,2) est´a estre-chamente relaciones con problemas de valores iniciales. Veamos algunas propiedades:

(23)

Una soluci´on es una funci´ony(x) que satisface la ecuaci´on. Sif(x) = 0 entonces es una ecuaci´on homog´enea.

Si y(x) = 0 la ecuaci´on se convierte en una ecuaci´on de primera clase de lo contrario decimos que es de segunda clase.

Si k(x, ǫ) = k(ǫ, x) decimos que es un kernel sim´etrico. Tener un kernel sim´etrico tiene buenas propiedades que hacen encontrar su soluci´on m´as f´acil.

Podemos usar adem´as notaci´on de operadores para ecuaciones integrales, K:y Ky una nueva funci´on

(Ky)(x) =

Z b

a

k(x, ǫ)y(ǫ)dǫ una funci´on de x

As´ı que nuestra ecuaci´on de Fredholm de segunda clase la podemos ver como,

Ky+f =y (2.3)

Est´a forma general de operador de la ecuaci´on integral se puede reescribir de la siguiente forma,

y =f+λKy (2.4)

introduciendo λ, el cual podemos relacionar con los valores propios del operador K. Est´a nueva forma es conocida como la forma est´andar de la ecuaci´on integral de segunda clase.

Podemos considerar problemas de valores propios para ecuaciones inte-grales Ky=λY o en la forma est´andar (reemplazandoλpor 1/λ):

y =λKy (2.5)

Un valor propio es un valor λque satisface (2,5) para alguna funci´on y llamada funci´on propia.1

El conjunto de valores propios es conocido como el espectro de K. La multiplicidad es solo la dimensi´on del espacio de funciones generado por sus correspondientes funciones propias.

1

La forma est´andar (2,5) para una ecuaci´on integral homog´enea de segunda clase es el opuesto al problema an´alogo de valores propios del operador matrizA−Ax=λx.

(24)

2.2.

Relaci´

on entre ecuaciones integrales y el

´

algebra lineal

Sea [3, p´ag. 19]

y(x) =

Z b

a

k(x, ǫ)y(ǫ)dǫ+f(x) (2.6)

con k(x, ǫ) y f(x) funciones conocidas para a x b y a ǫ b. Dividamos el intervalo (a, b) en nintervalos iguales cuya longitud ser´a,

ba

n = ∆x= ∆ǫ (2.7)

Basados en eso, podemos decir que,

k(a+p∆x, a+q∆ǫ) =kpq,(p, q= 1, . . . , n) (2.8)

f(a+p∆x) =fp,(p= 1. . . , n) (2.9)

y(a+p∆x) =yp,(p= 1. . . , n) (2.10)

Tenemos por sumas de Riemann que,

Z b

a

f(x)dx= l´ım

n→∞ ba

n

n

X

k=1

f(a+k(b−a)

n ) (2.11)

Por lo tanto usando esto podemos ver a Rb

ak(x, ǫ)y(ǫ)dǫ de la siguiente

forma aproximada,

n

X

q=1

k(a+p∆x, a+q∆ǫ)y(a+q∆ǫ)b−a

n (2.12)

Donde kes una funci´on acotada. Osea,

n

X

q=1

kpqyq∆ǫ, p= 1,2, . . . , n (2.13)

Por lo tanto en vez de la ecuaci´on integral obtenemos un sistema de ecuaciones algebraicas lineales,

yp= n

X

q=1

(25)

Aqu´ıkpq,fp y ∆ǫ son magnitudes conocidas yyp nuestra inc´ognita. En

la resoluci´on del sistema anterior el determinante formado por los coefi-cientes de est´e sistema desempe˜na un papel fundamental en el siguiente sentido:

y1 = k11y1∆ǫ+k12y2∆ǫ+. . .+k1nyn∆ǫ+f1 y2 = k21y1∆ǫ+k22y2∆ǫ+. . .+k2nyn∆ǫ+f2

.. . = ...

yn = kn1y1∆ǫ+kn2y2∆ǫ+. . .+knnyn∆ǫ+fn

Despejando y organizando,

y1(1−k11∆ǫ)−k12y2∆ǫ−. . .−k1nyn∆ǫ=f1

−k21y1∆ǫ+y2(1−k22∆ǫ)−. . .−k2nyn∆ǫ=f2 .. . =...

−kn1y1∆ǫ−kn2y2∆ǫ−. . .+yn(1−knn∆ǫ) =fn

Formando la matriz del sistema lineal,

   

1k11∆ǫ −k12∆ǫ . . . −k1nyn∆ǫ

−k21∆ǫ 1−k12∆ǫ . . . −k2n∆ǫ

..

. ... ...

−kn1∆ǫ −kn2∆ǫ . . . 1−knn∆ǫ . . .

          y1 y2 .. . yn      =      f1 f2 .. . fn      (2.15) Si el determinante de la matriz anterior es diferente de cero el sistema (2,14) tiene soluci´on ´unica para f1, f2, . . . , fn. En este caso el sistema

transpuesto,

zp = n

X

q=1

kqpzq∆ǫ+fp∗ ,p= 1,2, . . . , n (2.16)

tiene tambien soluci´on ´unica para fp∗ arbitrarios.

Si, en cambio, el determinante es igual a cero, el sistema (2,14) parafp

(26)

una soluci´on no formada por ceros solamente. De esto obtenemos el siguiente resultado:

Primer caso de la alternativa: O el sistema no homog´eneo de ecua-ciones algebraicas lineales dado en(2,14) tiene una soluci´on ´unica para valores arbitrarios f1, f2, . . . , fn, de los segundos miembros, O el sistema

homog´eneo correspondiente tiene, al menos, una soluci´on no trivial. Si para el sistema dado tiene lugar el primer caso de est´a alternativa, en-tonces este tambi´en tiene lugar para el sistema transpuesto.

Segundo caso de la alternativa: El sistema homog´eneo dado,

yp− n

X

q=1

kpqyq∆ǫ= 0, , p= 1, . . . , n (2.17)

tiene el mismo numero de soluciones linealmente independientes que su sistema transpuesto

zp− n

X

q=1

kqpzp∆ǫ= 0, , p= 1. . . . , n (2.18)

este numero es igual a (nr), donde r es el rango de la matriz del determinante de (2,15).

Hallemos las condiciones necesarias y suficientes para que el segundo caso de la alternativa el sistema no homog´eneo (2,14) tenga soluci´on. Primero las condiciones necesarias. Sea,

z1, . . . , zn (2.19)

alguna soluci´on del sistema (2,18). Multiplicando la p-´esima ecuaci´on de (2,14) porzp y sumando todas las tres ecuaciones miembro a miembro,

obtenemos que,

yp− n

X

q=1

kpqyq∆ǫ = fp

zpyp− n

X

q=1

(27)

Sumando todas las ecuaciones termino a termino como hab´ıamos men-cionado,

n

X

p

zpyp− n

X

q,p

kpqyqzp∆ǫ= n

X

p

fpzp (2.20)

Adem´as el lado izquierdo lo podemos escribir de la siguiente forma,

n

X

p

zpyp− n

X

q,p

kpqyqzp∆ǫ= n

X

p

yp(zp− n

X

q

kqpzq∆ǫ) (2.21)

En virtud de la ecuaci´on (2,18), est´a expresi´on es igual a cero. Por lo tanto, tiene que ser cero el lado derecho de (2,20), osea,

n

X

p

fpzp = 0 (2.22)

Demostremos que est´a igualdad es tambi´en condici´on suficiente para la existencia de soluciones del sistema (2,14) si ´esta se cumple para todas las soluciones del sistema (2,18).

Es evidente, que est´a condici´on se observa, si se cumple para cualquiera (nr) soluciones linealmente independientes del sistema (2,18). Para demostrar nuestra afirmaci´on, se recuerda del curso de ´algebra superior, que la condici´on suficiente para la existencia de la soluci´on del sistema (2,14), en el caso en que su determinante sea igual a cero, es la siguiente: el rango de la matriz ampliada,

   

1k11∆ǫ k12∆ǫ . . . k1nyn∆ǫ | f1

−k21∆ǫ 1−k12∆ǫ . . . −k2n∆ǫ | f1 ..

. ... ... | ...

−kn1∆ǫ −kn2∆ǫ . . . 1−knn∆ǫ | f1

     (2.23)

Debe coincidir con el rango de la matriz (2,15).

(28)

(2,22) que, en efecto, este es igual a cero, ya que el sistema (2,18) se satisface por la sucesi´on de n´umeros,

z1, z2, . . . , zn (2.24)

formadas de la siguiente manera: Siies tal que fi figura en el determinante Dr+1

zi es igual al complemento algebraico de fi en este determinante;

en contrariozi = 0

La justificaci´on de est´a afirmaci´on puede demostrarse del siguiente mo-do.

Sustituyamos los n´umeros z1, z2, . . . , zn es la j-´esima ecuaci´on del

siste-ma (2,18).

Sij es tal, que en el determinanteDr+1 figuran elementos de la j-´esima columna de la matriz (2,23) entonces el resultado de dicha sustituci´on ser´a cero, ya que este ser´a igual a un determinante, en el que coinciden dos de sus columnas.

Sij es tal, que los elementos de la j-´esima columna no figuran en el de-terminanteDr+1, entonces el resultado de esta sustituci´on ser´a tambi´en cero, puesto que ser´a igual a un determinante de una matriz de rango r.

Tercer caso Alternativa:De est´e modo, en el segundo caso de la al-ternativa la soluci´on del sistema, no homog´eneo existe si y solo si para cualquier soluci´on (z1, z2, . . . , zn) del sistema homog´eneo transpuesto se

cumple la condici´on (2,22).

Si en el segundo caso de la alternativa el sistema (2,14) tiene soluci´on, entonces est´a soluci´on no es ´unica, ya que sumando a est´a soluci´on cual-quier soluci´on del sistema homog´eneo correspondiente obtenemos nueva-mente una soluci´on del sistema (2,14)

Volviendo al inicio: [3, p´ag. 24] Cuando ∆ǫ0, es natural esperar que,

X

q

kpqyq∆ǫ→

Z b

a

(29)

y la soluci´on de la ecuaci´on integral sea la soluci´on del sistema de ecua-ciones de (2,14) 2 Ahora presentamos formalmente los tres teorema de la alternativa:

Teorema 2.2.1. O la ecuaci´on integral lineal no homog´enea de segunda especie dada tiene una soluci´on ´unica para cualquier funci´onf(x), o la ecuaci´on homog´enea correspondiente tiene, por lo menos, una soluci´on no trivial, o sea, no id´enticamente nula.

Teorema 2.2.2. Si para la ecuaci´on dada (2,6) tiene lugar el primer caso de la alternativa entonces tiene lugar el primer caso tambi´en para la ecuac´on transpuesta

z(x) =

Z b

a

k(ǫ, x)z(ǫ)dǫ+f∗(x) (2.26)

la ecuaci´on integral homog´enea dada y su transpuesta tienen el mismo n´umero finito de soluciones linealmente independientes.

Teorema 2.2.3. En el segundo caso de la alternativa, la condici´on ne-cesaria y suficiente para la existencia de soluci´on de la ecuaci´on no ho-mog´enea (2,6) es la siguiente:

Z b

a

f(x)z(x)dx= 0 (2.27)

en dondez(x)es cualquier soluci´on de la ecuaci´on homog´enea transpues-ta a (2,6).

Los teorema que se acaban de enunciar son los teoremas de Fredholm que se demostraran para (2,6) bajo condiciones bastantes amplias res-pecto a k(x, ǫ).

Para aplicaciones es importante el primer teorema de la alternativa. En lugar de demostrar que la ecuaci´on integral tiene soluci´on, es mas c´omo-do, demostrar que la ecuaci´on homog´enea correspondiente o su trans-puesta tiene solamente soluciones triviales, y de aqu´ı, por el primer teo-rema, se deducir´a que (2,6) tiene soluci´on.

2

(30)

Ecu. integrales con kernel

degenerado

Existe una clase especial de ecuaciones integrales que se pueden redu-cir a ecuaciones algebraicas lineales. Los teoremas enunciados anterior-mente los podemos enunciar para est´as ecuaciones algebraicas lineales. Las ecuaciones de las que hablamos son ecuaciones integrales con n´ucleos degenerados.

3.1.

Kernel degenerado o separado

Kernel separable son aquellos que se pueden escribir como suma finita de t´erminos cada uno de los cuales es el producto de una funci´on de P por una funci´on de Q. Osea, [4, p´ag. 32]

k(P, Q) =X

i

ai(P)bi(Q) (3.1)

En general la ecuaci´on de segunda clase de Fredholm toma la siguiente forma:

y(P) =f(P) +λX

i

ai(P)

Z b

a

bi(Q)y(Q)dQ (3.2)

´ o,

y(P) =f(P) +λX

j

Ujaj(P) (3.3)

(31)

donde, Uj =

Rb

abi(Q)y(Q)dQ es un n´umero a determinar. Una vez

cal-culados todos losUj se escribe la soluci´on de (3,3).

Ahora, multipliquemos a la izquierda a (3,3) por bi(P) e integramos de

aa b. Entonces,

bi(P)y(P) = f(P)bi(P) +bi(p)

X

j

Ujai(P)

Z b

a

bi(P)y(P)dP =

Z b

a

f(P)bi(P)dP +

Z b

a

bi(p)

X

j

Ujai(P)dP

Uj = Fi+

X

j

Uj

Z b

a

bi(P)ai(P)dP

dondeFi = (f, bi). Usando la notaci´on vectorial podemos ver lo anterior

como,

U =F+λAU (3.4)

con,

Aij =

Z

aj(Q)bi(Q)dQ= (aj, bi) (3.5)

entonces,

(IλA)U =F (3.6)

yU = (IλA)−1F si la matrizIλAes invertible o equivalente, siem-pre quedet(IλA)6= 0. Una vez solucionado (36) paraU, sustituimos en (3,3) y se encuentra una soluci´on y(P).

Sidet(IλA) = 0 entonces 1/λ es un valor propio de Aj. Entonces no

hay soluci´on o hay infinitas, dependiendo si F esta o no en el espacio columna de (IλA) como se vio en la parte del ´algebra.

Sif(P)0, el problema se reduce ay=λkyentonces los valores propios de A son rec´ıprocos a los valores propios de k. Entonces los correspon-dientes valores propios o funciones propias se encuentran siguiendo el procedimiento anterior con f 0, es decir (IλU A)U = 0.

(32)

Est´e an´alisis puede ser resumido como la alternativa, como lo visto ante-riormente pero con un kernel degenerado: Dado una ecuaci´on integral de Fredholm de segunda especie con kernel degenerado; entonces definiendo A como antes:

Si 1/λno es un valor propio deAentonces hay una ´unica soluci´on. Si 1/λ es u valor propio de A entonces no hay soluci´on o hay infinitas.

Veamos un ejemplo de lo anterior:

Ejemplo 3.1.1. Resuelva la ecuaci´on integral de Fredholm de segunda especie con Kernel degenerado: [4, p´ag. 37]

y(P) =P+λ

Z 1

0

(P Q2+P2Q)y(Q)dQ (3.7)

Tenemos que,

k(P, Q) = P Q2+P2Q = a1b1+a2b2

y f(P) = P. Primero demos la siguiente tabla, La cual usaremos para

i ai bi

1 P Q2 2 P2 Q

calcular los coeficientes deAij y Fi. Por definici´on,

F =

F1 F2

=

(f, b1) (f, b2)

(3.8)

Donde,

F1 = (f, b1) =

Z 1

0

P P2dP = 1 4 F2 = (f, b2) =

Z 1

0

(33)

de lo cual, F = F1 F2

Lo siguiente es formar la matriz A, definida como,

Aij = (ai, bj) (3.9)

De lo cual,

A11= 1 4 A12=

1 5 A21=

1 3 A22=

1 4

Entonces nuestra matriz A es,

A=

1 4 15 1 3 14

  Necesitamos resolver, U = 1/4 1/3 +λ 1/4 1/5 1/3 1/4 U

U λ

1/4 1/5 1/3 1/4 U = 1/4 1/3 1 0 0 1 u1 u2 −λ 1/4 1/5 1/3 1/4 u1 u2 = 1/4 1/3

1λ/4 λ/5

−λ/3 1λ/4 u1 u2 = 1/4 1/3

donde el determinante de(IλA)es 2401 (240120λλ2). Comodet(I λA)6= 0 el problema tiene ´unica soluci´on,

u= 1

240120λλ2

60 +λ 80

(34)

finalmente,

y(P) =P+λ(u1P+u2P2)

es una soluci´on.

Sabemos que λ = 60±16√15 es una soluci´on del polinomio carac-ter´ıstico. Entonces supongamos que,

λ=60 + 16√15 = 1 1/4 + 1/√15

es decir, es el reciproco de uno de los valores propios deA. Entonces,

(IλA) =

164√15 1216/5√15 2916/3√15 164√15

Comprobemos que la matriz anterior tiene vectores columna paralelas. Osea,

2016/3√15 164√15 =

164√15 1216/5√15

− √

15

3 = −

15 3

Por lo tanto los vectores columna son paralelos.

As´ı que para que F est´e en el espacio columna de (IλA) debe ser el caso en queF es un m´ultiplo de la primer columna de(IλA) para que esto fuera cierto debemos de tener la siguiente raz´on o proporci´on,

F1 F2

= 16−4

15 2016/3√15 =−

r

3 5

pero,

F1 F2

= 3 4

As´ı que para est´e valor de λ no hay soluci´on. (De igual forma para

λ=6016√15).

Si por suerte F es una combinaci´on lineal de las columnas de (I λA)

(35)

Por ejemplo, si C1 = c1F y C2 = c2F donde c1 y c2 son la primer y segunda columna de (I λA) entonces tendremos que,

c1U1+c2U2= 1

y la soluci´on es,

y(P) =P+ (U1P +U2P2) (3.10)

donde U1 y U2 son cualesquiera de las infinitas soluciones de (3,10).

3.2.

Kernel degenerado y Fredholm

Sabemos que un n´ucleo degenerado es la de la siguiente forma,[3, p´ag. 26]

K(P, Q) =

m

X

i=1

ai(P)bi(Q) (3.11)

pero lo que vamos a necesitar ahora para ver la relaci´on con los teoremas de Fredholm es ver a ai(P),bi(Q),y(P) y f(P) como funciones

unifor-memente continuas en cierta regi´on finitaGy adem´as los ai(P) y bi(Q)

son linealmente independientes entre si. La independencia lineal de los ai(P) y bi(Q) no supone una restricci´on para la generalidad.

Proposici´on 3.2.1. ai(P) y bi(Q) su independencia lineal no supone

una restricci´on para la generalidad.

Demostraci´on. Supongamos que existen constantesc1, c2, . . . , cmtal que,

c1a1(P) +c2a2(P) +. . .+cmam(P) = 0 (3.12)

y por lo menos, uno de los c1, c2, . . . , cm es diferente de 0. Sea cm 6= 0.

Entonces est´a igualdad puede ser resuelta respecto a am(P). Osea,

cmam(P) = −c1a1(P)−. . .−cm−1am−1(P) am(P) = −

c1 cm

a1(P)−. . .− cm−1

cm

am−1(P) am(P) = c∗1a1(P) +. . .+c∗m−1am−1(P) am(P) =

m−1

X

i=1

(36)

dondec∗n=cn

cm conn= 1, . . . , m−1. Reemplazando en (3,11) se tiene

que,

K(P, Q) =

m

X

i=1

ai(P)bi(Q)

=

m−1

X

i=1

ai(P)bi(Q) +am(P)bm(Q)

=

m−1

X

i=1

ai(P)bi(Q) +

!m−1 X

i=1

c∗iai(P)

#

bm(Q)

=

m−1

X

i=1

ai(P)bi(Q) + m−1

X

i=1

c∗iai(P)bm(Q)

=

m−1

X

i=1

ai(bi(Q) +c∗ibm(Q))

=

m−1

X

i=1

aib∗i(Q)

donde b∗

i(Q) = bi(Q) +c∗ibm(Q). De est´e modo, resulta que el n´ucleo

K(P, Q) puede ser representado como una suma de un n´umero menor que m de productos de funciones que dependen de P por funciones de-pendientes deQ. Si las funcionesaP ´ob∗i(Q), coni= 1, . . . , m−1 fuesen

de nuevo linealmente independientes, est´e n´umero se podr´ıa diminuir otra vez y as´ı sucesivamente.

Se sabe que las ecuaciones integrales con n´ucleos degenerados se re-ducen a ecuaciones algebraicas lineales y para ello se llega a los teoremas de Fredholm sin dificultad.

Sea la ecuaci´on integral, y(P) =

Z

G

k(P, Q)y(Q)dQ+f(P) (3.14)

la cual tiene soluci´on y k(P, Q) es un n´ucleo degenerado. Osea,

y(P) =

Z

G

! m X

i=1

ai(P)bi(Q)y(Q)

#

(37)

= m X i=1 ai Z G

bi(Q)y(Q)dQ+f(P)

=

m

X

i=1

aiCi+f(P)

dondeCi =

R

Gbi(Q)y(Q)dQ.

Ahora determinemos las constantes Ci,

Ci =

Z

G

bi(Q)y(Q)dQ

=

Z

G

bi(Q)

m

X

j=1

ajCj+f(P)

dQ

=

Z

G

bi(Q) m

X

j=1

ajCjdQ+

Z

G

bif(P)dQ

= Z G m X j=1

biajCjdQ+

Z

G

bif(P)dQ

= m X j=1 Cj Z G

biajdQ+

Z

G

bif(P)dQ

=

m

X

j=1

CjKij+fi

donde,

Kij =

Z

G

biajdQ

fi =

Z

G

bif(P)dQ

de lo cual,

Ci = m

X

j=1

CjKij+fi (3.15)

(38)

independiente, la soluci´on es ´unica.

Rec´ıprocamente, si est´e sistema de ecuaciones algebraicas lineales tiene alguna solucion C1, C2, . . . , Cm entonces, sustituy´endola en el segundo

miembro de,

y(P) =

m

X

i=1

Ciai(P) +f(P) (3.16)

se obtendr´a una soluci´on de la ecuaci´on integral dada (3,14). Puesto que cada operaci´on efectuada para llevar (3,14) a (3,15) es reversible. Por lo tanto, la soluci´on de una ecuaci´on integral de n´ucleo degenerado se reduce a la soluci´on del correspondiente sistema (3,15) de ecuaciones lineales algebraicas.

Si efectuamos las mismas operaciones para,

z(P) =

Z

G

K(Q, P)z(Q)dQ+f∗ (3.17)

la ecuaci´on integral transpuesta de (3,14), se obtiene,

Ci∗=

m

X

j=1

KjiCj∗+fi∗ ,i= 1,2, . . . , m (3.18)

el cual ser´ıa el sistema transpuesto a (3,15).

Como se ha supuesto que las funcionesai(P) ybi(Q) son linealmente

in-dependientes del sistema homog´eneo correspondiente de (3,15) ´o (3,18) le corresponden p soluciones linealmente independientes de la ecuaci´on homog´enea de (3,14), o de la homog´enea de (3,17), respectivamente y viceversa por lo visto de la correspondencia.

(39)

Por lo tanto se tienen directamente los dos primeros teoremas de Fred-holm para la ecuaci´on integral (3,14), ya que el sistema algebraico lineal al que se llego cumple los teoremas que se dieron para ecuaciones alge-braicas sin ning´un problema.

Si tiene lugar el segundo caso de la alternativa para el sistema (3,15) entonces la condici´on necesaria y suficiente para la existencia de una soluci´on del sistema (3,15) es,

m

X

i=1

fiCi∗= 0 (3.19)

en donde C1∗, C2∗, . . . , Cm∗ es una soluci´on cualesquier del sistema

trans-puesto. Utilizando,

Z

G

bi(G)f(Q)dQ=fi (3.20)

reemplazamos,

m

X

i=1

fic∗i = 0

m

X

i=1

Z

G

bi(Q)f(Q)dQ

c∗i = 0

m

X

i=1

Z

G

bi(Q)f(Q)c∗idQ

= 0

Z

G

! m X

i=1

bi(Q)f(Q)c∗i

#

dQ= 0

Z

G

f(Q)

! m

X

i=1

bi(Q)c∗i

#

dQ= 0 (3.21)

SiC1∗, C2∗, . . . , Cm∗ es una soluci´on del sistema homog´eneo de (3,18),

en-tonces P

Ci∗bi(Q) es una soluci´on de la ecuaci´on homog´enea de (3,17)

(40)

la condici´on,

Z

f(Q)z(Q)dQ= 0 (3.22)

para cualquier soluci´on z(Q) de la ecuaci´on homog´enea de (3,17). De esto se deduce el tercer teorema para (3,14)

Para sistemas de ecuaciones lineales son conocidas las condiciones de existencia y de unicidad de la soluci´on, los teoremas de Fredholm se enunciar´an as´ı:

Teorema 3.2.2. Un sistema de ecuaciones lineales algebraicas T x=y (T = (aij), x = (x1, x2, . . . , xn), y = (y1, y2, . . . , yn)) tiene soluci´on si y

s´olo si el vector y es ortogonal a toda soluci´on del sistema homog´eneo conjugado

T∗z= 0 ,(T∗= ¯aij). (3.23) Teorema 3.2.3. Si el determinante de una matrizT es diferente de cero, la ecuaci´onT x=y tiene soluci´on ´unica para cualquier y. En cambio, si el determinante de la matrizT es igual a cero, la ecuaci´onT x= 0 tiene soluci´on no nula.

Teorema 3.2.4. Como la matriz T y la matriz conjugada T∗ son del mismo rango, los sistemas homog´eneos T x = 0 y T∗z = 0 tienen el

mismo n´umero de soluciones linealmente independientes.

Debido a la relaci´on que, como hemos visto, existe entre ecuacio-nes integrales de n´ucleo degenerado y sistemas de ecuaciones algebraicas lineales, estas proposiciones pueden ser consideradas como teoremas re-ferentes a las soluciones y, de hecho, estos mismos teoremas tienen lugar tambi´en para ecuaciones de n´ucleo arbitrario (no degenerados). Sin em-bargo, puesto que para operadores integrales con n´ucleos no degenerados no tienen sentido conceptos como rango 2 ”determinante ”de una matriz,

los teoremas correspondientes deben ser enunciados de manera que en ellos no figuren estos conceptos.

Ejemplo 3.2.5. Sea la ecuaci´on integral homog´enea de kernel separable,[4, p´ag. 43]

u=λ

Z π

0

(41)

i ai bi

1 cos2x cos 2y 2 cos 3x cos3y

Se tiene que: Usando la definici´on de Aij = (aj, bi);

A11 =

Z π

0

cos2xcos 2x= π 4 A12 =

Z π

0

cos 3xcos 2x= 0

A21 =

Z π

0

cos3xcos2x= 0 A22 =

Z π

0

cos 3xcos3x= π 8

De lo cual,

A=

π/4 0 0 π/8

As´ı que la ecuaci´on de U es (IλA)U = 0:

1π4λ 0 0 1π8λ

U1 U2

= 0

Esto tiene soluci´on no trivial solo si det(IλA) = (1λπ

4)(1−λπ8) es

cero.

As´ı si λtoma otro valor que π4 o 8π entonces la ´unica soluci´on esU = 0

cuando(IλA) es invertible. As´ıu(x) = 0 para todo x[0, π]. Ahora se consideran dos casos especiales, λ= π4 y λ= π8.

(a) λ = π4 as´ı que 0×U1 = 0 (U1 arbitrario) y (1− π8)U2 = 0 as´ı U2 = 0. De lo cual,

U(1)=

1 0

, y, u(1)(x) = 4 πcos

(42)

(b) λ= π8. En este caso U1 = 0 y U2 es arbitrario.

U(2) =

0 1

, y,u(2)(x) = 8 πcos 3x

Fredholm nos dice que la ecuaci´on integral in-homog´enea asociada de segunda clase u = f +λKu tendremos exactamente una soluci´on si

λ6= π4 o π8. Para λ= π4 o π4 el problema in-homog´eneo asociado tendr´a ´

(43)

Ecu. de Fredholm kernel no

degenerado

4.1.

Operador integral de Fredholm

En este capitulo seguiremos trabajando las ecuaciones de Fredholm de segunda especie, osea de tipo, [7, p´ag. 44]

y(P) =

Z b

a

k(P, Q)y(Q)dQ+f(Q) (4.1)

pero ahora respecto al n´ucleo daremos ciertas condiciones. Una es que es medible y ademas cumple que,

Z b

a

Z b

a |

k(P, Q)|dP dQ < (4.2) El termino independiente f(P) de la ecuaci´on es una funci´on dada de L2([a, b]) y y es la funci´on inc´ognita perteneciente tambi´en aL2([a, b]). Pongamos en correspondencia a la ecuaci´on (4,1) con el operador K : L2([a, b])L2([a, b]), definido del siguiente modo:

Ky = g (Ky)(P) =

Z b

a

k(P, Q)y(Q)dQ=g(P) (4.3)

(44)

El estudio de la ecuaci´on (4,1) se reduce al estudio de las propiedades de este operador K. Llamado operador de Fredholm de n´ucleo k. Se sabe del an´alisis funcional que un operador entre espacios de Hilbert es totalmente continuo si transforma conjuntos d´ebilmente compactos en conjuntos relativamente compactos seg´un la topolog´ıa fuerte, pero esto es completamente equivalente a demostrar que el operador transforma toda sucesi´on d´ebilmente convergente en un sucesi´on fuertemente convergente. Se presentara el resultado fundamental en la teor´ıa cualitativa de las ecuaciones integrales.

Teorema 4.1.1. La igualdadg(P) =Rb

aK(P, Q)y(Q)dQ, dondeK(P, Q)

es una funci´on de cuadrado integrable, es decir en el espacio L2([a, b])

un operador lineal totalmente continuo K, cuya norma satisface la de-sigualdad,

||K||<

s Z b

a

Z b

a |

kw(P, Q)|dP dQ (4.4)

Demostraci´on. Demostraci´on en [7, p´ag. 45].

Gracias al teorema anterior se puede decir que: todo operador de Fredholm puede ser representado como limite (en el sentido de la con-vergencia seg´un la norma) de una sucesi´on de operadores integrales de-generados.

4.2.

Teoremas de Fredholm kernel no

degenera-do

Consideremos de nuevo la ecuaci´on (4,1) pero con un n´ucleo no de-generado. Nos interesa ahora ver las condiciones en que la ecuaci´on (4,1) tenga soluci´on y propiedades de sus soluciones. Adem´as, para nosotros sera esencial solo la propiedad de continuidad total del operador corres-pondiente a la ecuaci´on (4,1) y no de su forma integral. Por lo tanto se considera,[7, p´ag. 55]

y=Ky+f (4.5)

(45)

Tomando, T =IK (I operador unidad), escribamos la ecuaci´on (4,5) como,

T y=f (4.6)

Adem´as de esta ecuaci´on, se considera la ecuaci´on homog´enea,

T y0= 0 (4.7)

y sus conjugados,

T∗z = f∗ (4.8)

T∗z0 = 0 (4.9)

T∗ = IK∗ (4.10)

La relaci´on que existe entre las soluciones de estas ecuaciones la podemos ver en los siguientes teorema de Fredholm,

Teorema 4.2.1. La ecuaci´on no homog´enea T y=f tiene soluci´on para aquellasf y s´olo para aquellas que son ortogonales a todas las soluciones de la ecuaci´on homog´enea conjugada T∗z0 = 0.

Teorema 4.2.2. O bien la ecuaci´on T y = f tiene una soluci´on y s´olo una, cualquiera seaf H, o bien la ecuaci´on homog´enea T y0= 0 tiene

soluci´on no nula.

Teorema 4.2.3. Las ecuaciones homog´eneas de T y = f y T z∗ = f∗

tienen el mismo n´umero, adem´as finito, de soluciones linealmente inde-pendientes.

Nota: SiK es un operador integral degenerado, las ecuaciones co-rrespondientes se reducen, como hemos visto a sistemas de ecuaciones algebraicas; los teoremas de Fredholm se convierten en teoremas sobre sistemas lineales.

Entonces procederemos a dar una demostraci´on a estos tres teoremas para ecuaciones integrales de segunda especie con kernel no degenerado.

Sea K : H H un operador lineal continuo, adem´as T = I K tendr´a a N(T) = {xH|T x= 0} el n´ucleo del operador y R(T) =

(46)

Lema 4.2.4. El subespacio R(T) es cerrado.

Demostraci´on. Seayn∈R(T) una sucesi´on tal que l´ımn→∞yn=y. Por

definici´on de rango existenxn∈H tal que

yn=T xn=xn−Kxn (4.11)

Supongamos sin perdida de generalidad que estos vectores son ortogona-les al n´ucleo N(T). Adem´as podemos aceptar que||xn|| es una sucesi´on

acotada, de lo contrario||xn|| → ∞y dividiendo por||xn||a (4,11) vemos

que,

yn

||xn||

= xn

||xn||−

K xn

||xn|| →

0 (4.12)

Pero comoK es un operador totalmente continuo podr´ıamos encontrar una subsucesi´onnK xn

||xn|| o

convergente. Por lo tanto, tambi´en xn

||xn||

con-verger´ıa, digamos a un P H. Es claro que ||P|| = 1 y T(P) = 0, es decirP N(T).

Hemos supuesto sin embargo que los vectoresxnson ortogonales aN(T),

Luego tambi´en P debe ser ortogonal aN(T), pero esto es imposible ya que si PN(T) y P N(T) entonces < P, P >= 0 y||P||= 1, lo cual ser´ıa una contradicci´on.

Est´a contradicci´on nos permite suponer que ||xn|| es una sucesi´on

acotada. Al mismo tiempo la sucesi´on {Kxn} pueden suponerse en este

caso convergente, entonces como yn = T xn = xn −Kxn se tiene que

{yn}es convergente. Si x es el l´ımite de esta sucesi´on se desprende que,

y =T x= l´ım

n→∞T xn. (4.13)

Lema 4.2.5. El espacio H es la suma directa ortogonal de los subespa-cios cerrados N(T) yR(T∗), es decir,

N(T)R(T∗) =H (4.14)

Y an´alogamente,

(47)

Demostraci´on. Sabemos que N(T) y R(T∗) son subespacios cerrados. Adem´as son ortogonales ya que, sihN(T) se tiene

(h, T∗x) = (T h, x) = 0 ,para todo xH (4.16) Solo nos falta ver que no existe ning´un vector no nulo ortogonal si-mult´aneamente a R(T∗) y N(T). Pero, si el vector P es ortogonal a R(T∗) entonces para cualquierxH se tiene que,

(T p, x) = (p, T∗x) = 0 (4.17) Osea, pN(T).

Del teorema anterior deducimos el primer teorema de la alternativa ya que fN(T∗) si y solo si f R(T). En otras palabras , existe un y tal queT y=f.

Lema 4.2.6. Existe un j tal que Hk+1 =Hk para todo enterokj.

Demostraci´on. Tenemos queHk=R(Tk) yH1 =R(T). Como por lema 4,2,4 R(T) es cerrado, se cumple

H H1 H2 . . . (4.18) Adem´as, T(Hk) =Hk+1. Entonces, si no existiera tal j, tendr´ıamos que todos losHkserian distintos. Entonces construyamos una sucesi´on

orto-gonal{xk}tal que xk∈Hj y son ortogonales aHk+1. Sea l > kentonces,

T xk−T xl = xk−Kxk−xl+Kxl

Kxl−Kxk = −xk+ (xl+T xk−T xl)

Y por lo tanto ||Kxl−Kxk|| ≥1 ya que,

xl+T xk−T xl ∈Hk+1

Luego, de la sucesi´on {Kxk} no se puede extraer ninguna subsucesi´on

convergente, lo que contradice a la continuidad total del operadorK.

(48)

Demostraci´on. Si N(T) = 0 entonces T es inyectivo. Supongamos que R(T)6=H, la cadena (4,17) no ser´ıa estacionaria, osea tendr´ıa infinidad de subespacios y tendr´ıamos que no existir´ıa elj del lema anterior, osea contradice lo contradice. Por lo tanto,

R(T) =H (4.19)

An´alogamente,R(T∗) =H, si N(T∗) = 0.

Lema 4.2.8. Si R(T) =H, se tiene que N(T) = 0.

Demostraci´on. Como R(T) = H, por lema (4,2,5) debemos tener que N(T∗) = 0. Pero por el lema anterior R(T∗) =H de lo cual,

R(T∗)N(T) =H entonces,

N(T) = 0

Los dos teoremas anteriores constituyen la demostraci´on del teorema 2.

Continuando con las demostraciones de los tres teoremas de Fredholm pasamos a probar el tercero.

Supongamos que N(T) es de dimensi´on infinita. De esto podemos decir que existe un sistema ortonormal infinito {xk}. Adem´as, Kxk = xk de

manera que parak6= 1 tenemos que||Kxk−kxl||=

2. Pero, esto sig-nifica que de la sucesi´on{Kxk}no se puede extraer ninguna subsucesi´on

convergente, lo que contradice la continuidad total del operadorK. Sea dim(N(T)) = α y dim(N(T∗)) = β. Supongamos que α < β. Sea

{y1, y2, . . . , yα} una base ortonormal enN(T) y sea {z1, z2, . . . , zβ} una

base ortonormal de N(T∗). Tomemos,

Sx=T x+

α

X

j=1

(49)

Mostraremos ahora que Sx= 0 tiene soluci´on trivial. Supongamos que,

T x+

α

X

j=1

(x, yj)zj = 0 (4.21)

Como los vectores zj son ortogonales por lema (4,2,5), a todos los

vec-tores del tipo T x de 4,20 se deduce que T x = 0 y (x, yj) = 0 para

1jα.

Luego el vector x debe ser, por un lado, una combinaci´on lineal de los vectores yj y por otro lado, debe ser ortogonal a ellos. Entoncesx = 0.

De modo que Sx= 0 tiene una ´unica soluci´on trivial.

Por teorema 2 existey tal que,

T y+

α

X

j=1

(y, yj)zj =zα+1

Si operamos escalarmente a ambos lados por zα+1 obtendremos al lado izquierdo cero y al lado derecho 1 por la ortnomalidad de zα+1. Luego

(50)

Conclusiones

El prop´osito de est´e trabajo era dar a conocer unas de las tantas for-mas en que se puede ver la alternativa de Fredholm. Logramos verla des-de el ´algebra lineal hasta ecuaciones integrales con kernel degenerado y no degenerado. De esas versiones logramos ver qu´e condiciones podemos llegar a necesitar para poder garantizar soluciones de ciertas ecuaciones integrales. De lo que vimos, esas condiciones depender´an totalmente del comportamiento del kernel y del planteamiento de la ecuaci´on tal como se vio en la motivaci´on.

De acuerdo al comportamiento del kernel podemos dar de una forma m´as c´omoda la alternativa, ya que como se vio en el capitulo 2, se puede formar un sistema lineal de ecuaciones integrales el cual tiene un compor-tamiento muy parecido a un sistema de ecuaciones algebraicas lineales. Cumpliendo as´ı teoremas y propiedades b´asicas para hallar soluciones a estos sistemas.

Llegado el caso donde no se pueda reducir de una forma m´as c´omoda a un sistema de ecuaciones lineales, se requiere de un poco m´as de herra-mientas. Como se vio, esas herramientas las encontramos en espacios de Hilbert.

Y por ultimo podemos decir que el trabajo de Fredholm en la teor´ıa de ecuaciones integrales marco un cambio de c´omo ver esos sistemas. Aun-que sigue la duda de, ¿Por qu´e la “alternativa” en el nombre?, se podr´ıa decir que es por que nos da varias opciones de acuerdo a la ecuaci´on. Osea que tenga o no soluci´on dependiendo de ciertos factores.

(51)

[1] Kutler Kenneth, Elementary linear algebra. The Saylor

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[2] N.N,Theorem of the Alternative Notes for Math 242, Linear

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2008.

Referencias

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