Analisi 2 Roberto Monti

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Analisi 2 Roberto Monti

Appunti del Corso - Versione finale del 16 Giugno 2011

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Indice

Capitolo 1. Teoria dell’integrale di Riemann. Integrali generalizzati 5

1. Integrali impropri su intervallo illimitato 5

2. Convergenza assoluta 7

3. Integrali oscillatori 8

4. Integrali impropri di funzioni non limitate 9

5. Esercizi 10

Capitolo 2. Introduzione alle equazioni differenziali ordinarie 13 1. Equazioni differenziali lineari del primo ordine 13

2. Equazione differenziali a variabili separabili 14

3. Equazioni differenziali lineari del secondo ordine 15

4. Metodo della variazione delle costanti 17

5. Equazioni lineari del secondo ordine a coefficienti costanti 18

6. Esercizi svolti 19

7. Esercizi 22

Capitolo 3. Curve in Rⁿ 25

Capitolo 4. Spazi metrici e normati 27

1. Definizioni ed esempi 27

2. Successioni in uno spazio metrico 29

3. Funzioni continue fra spazi metrici e in Rⁿ 29

4. Spazi metrici completi 32

5. Convergenza puntuale e convergenza uniforme 34

6. Teorema delle contrazioni di Banach 35

7. Topologia di uno spazio metrico 36

8. Spazi metrici compatti. Teorema di Weierstrass 39

9. Insiemi connessi 40

10. Esercizi svolti in classe 43

11. Esercizi 47

Capitolo 5. Calcolo differenziale in pi`u variabili 49 Capitolo 6. Teoremi di invertibilit`a locale e della funzione implicita 51

1. Teorema di invertibilit`a locale 51

2. Teorema sulla funzione implicita 56

3. Massimi e minimi vincolati. Moltiplicatori di Lagrange 58

Capitolo 7. Sottovariet`a di Rⁿ 61

1. Sottovariet`a e parametrizzazioni 61

2. Spazio tangente e spazio normale 63

3

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CAPITOLO 1

Teoria dell’integrale di Riemann. Integrali generalizzati

1. Integrali impropri su intervallo illimitato

Definizione 1.1. Siano a ∈ R ed f : [a, ∞) → R una funzione tale che la re- strizione f : [a, M ] → R sia (limitata e) Riemann-integrabile per ogni a ≤ M < ∞.

Diciamo che f `e integrabile in senso improprio su [a, ∞) se esiste finito il limite

(1.1) I = lim

M →∞

Z M a

f (x)dx.

In questo caso, chiamiamo il numero reale Z ∞

a

f (x)dx = I

integrale improprio di f su [a, ∞) ovvero diciamo che l’integrale improprio converge Se il limite non esiste oppure esiste ma infinito diremo che l’integrale improprio di f diverge.

L’integrale improprio eredità dall’integrale di Riemann le proprietà di linearità, di monotonia e di decomposizione del dominio.

Esempio 1.2. Studiamo la convergenza del seguente integrale improprio al variare del parametro reale α > 0

Z ∞ 1

1 x^αdx.

Nel caso α 6= 1 si ha Z M

1

x^αdx = x^−α+1

−α + 1

x=M x=1

= M^1−α− 1 1 − α e quindi:

a) Se α > 1 l’integrale converge Z ∞

1

x^αdx = lim

M →∞

M^1−α− 1

1 − α = 1

α − 1; b) Se 0 < α < 1 l’integrale diverge

Z ∞ 1

1

x^αdx = lim

M →∞

M^1−α − 1 1 − α = ∞.

Nel caso α = 1 si ha per ogni M > 1 Z M

1

xdx = log M,

5

(6)

e quindi l’integrale diverge Z ∞

1

xdx = lim

M →∞log M = ∞.

Osserviamo che se f ≥ 0 `e una funzione non negativa su [0, ∞), allora il limite in (1.1) esiste finito oppure infinito. Infatti, la funzione

I(M ) = Z M

a

f (x)dx

`

e monotona per M ≥ a e dunque ha limite per M → ∞.

Teorema 1.3 (Criterio del confronto). Siano f, g : [a, ∞) → R, a ∈ R, due funzioni Riemann-integrabili su ogni intervallo [a, M ] ⊂ R con a ≤ M < ∞. Supponiamo che esista ¯x ≥ a tale che 0 ≤ f (x) ≤ g(x) per ogni x ≥ ¯x. Allora:

a) Z ∞

a

g(x)dx < ∞ ⇒

Z ∞ a

f (x)dx < ∞;

b) Z ∞

a

f (x)dx = ∞ ⇒

Z ∞ a

g(x)dx = ∞.

Dim. Senza perdere di generalit`a si pu`o supporre ¯x = a. Per la monotonia dell’integrale di Riemann, si ha per ogni M ≥ a:

Z M a

f (x)dx ≤ Z M

a

g(x)dx.

Le affermazioni a) e b) seguono passando al limite per M → ∞.

Teorema 1.4 (Criterio del confronto asintotico). Siano f, g : [a, ∞) → R, a ∈ R, due funzioni Riemann–integrabili su ogni intervallo [a, M ], M ≥ a. Supponiamo che risulti g(x) > 0 per ogni x ≥ a e che esista finito e diverso da zero il limite

L = lim

x→∞

f (x) g(x) 6= 0.

Allora:

Z ∞ a

f (x)dx converge se e solo se

Z ∞ a

g(x)dx converge.

Dim. Supponiamo ad esempio 0 < L < ∞. Allora, per il Teorema della permanenza del segno esiste ¯x ≥ a tale che per ogni x ≥ ¯x si ha

L

2 ≤ f (x)

g(x) ≤ 2L.

Siccome g > 0, si pu`o riordinare la disuguaglianza ottenendo ^L₂g(x) ≤ f (x) ≤ 2Lg(x) per ogni x ≥ ¯x. La tesi segue dal Teorema del confronto.

Esempio 1.5. Studiamo la convergenza dell’integrale improprio Iα =

Z ∞ 1

x^α+1 x + 1log

1 + 1

x

dx

(7)

2. CONVERGENZA ASSOLUTA 7

al variare del parametro reale α ∈ R. Ricordiamo lo sviluppo infinitesimale del logaritmo

log 1 + 1

x

= 1

x + o1 x

per x → ∞, dove o(1/x) è un errore che converge a zero più velocemente di 1/x quando x → ∞. Allora la funzione integranda è

f (x) = x^α

1 + 1/xlog 1 + 1

x

= 1

x^1−α(1 + o(1)).

Scelta la funzione di confronto g(x) = _x1−α¹ , risulta g(x) > 0 per x > 0 e inoltre

x→∞lim f (x)

g(x) = 1 6= 0.

Siccome l’integrale

Z ∞ 1

1 x^1−αdx

converge se e solo se α < 0, l’integrale in esame pure converge se e solo se α < 0.

Ad esempio, nel caso α = −2 con un conto lasciato come esercizio si pu`o calcolare esplicitamente

Z ∞ 1

1

x²+ xlog 1 + 1

x

dx = 1

2log²2.

2. Convergenza assoluta

Definizione 2.1. Siano a ∈ R ed f : [a, ∞) → R una funzione tale che la restri- zione f : [a, M ] → R sia (limitata e) Riemann–integrabile per ogni a ≤ M < ∞.

Diciamo che f `e assolutamente integrabile su [a, ∞) se converge l’integrale improprio Z ∞

a

|f (x)|dx < ∞.

In questo caso, diciamo che l’integrale improprio Z ∞

a

f (x)dx converge assolutamente.

Teorema 2.2. Sia f : [a, ∞) → R una funzione (limitata e) Riemann–integrabile su ogni intervallo della forma [a, M ], M ≥ a. Se f `e assolutamente integrabile su [a, ∞) allora `e integrabile in senso improprio su [a, ∞) e inoltre

(2.2)

Z ∞ a

f (x)dx ≤

Z ∞ a

|f (x)|dx.

Dim. Definiamo le funzioni f⁺, f⁻: [a, ∞) → R

f⁺(x) = max{f (x), 0} e f⁻(x) = min{f (x), 0}, x ≥ a.

Chiaramente f (x) = f⁺(x) + f⁻(x) e |f (x)| = f⁺(x) − f⁻(x) per ogni x ≥ a. `E noto, inoltre, che le funzioni f⁺, f⁻sono Riemann–integrabili su ogni intervallo [a, M ]. Per il Teorema del confronto gli integrali impropri

Z ∞ a

f⁺(x)dx e

Z ∞ a

f⁻(x)dx

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convergono. Passando al limite per M → ∞ nell’identit`a Z M

a

f (x)dx = Z M

a

f⁺(x) + f⁻(x)dx = Z M

a

f⁺(x)dx + Z M

a

f⁻(x)dx

si ottiene la convergenza dell’integrale improprio di f su [a, ∞). Passando al limite nella disuguaglianza

Z M a

f (x)dx =

Z M a

f⁺(x)dx + Z M

a

f⁻(x)dx

≤ Z M

a

|f⁺(x)|dx + Z M

a

|f⁻(x)|dx = Z M

a

|f (x)|dx si ottiene la (2.2).

Esempio 2.3. L’integrale improprio Z ∞

0

sin x

x dx non converge assolutamente, ovvero

Z ∞ 0

sin x x

dx = ∞.

Infatti, sul generico intervallo [kπ + π/4, kπ + 3π/4], k = 0, 1, 2, ..., risulta

| sin x| ≥

√2

2 e 1

x ≥ 1

kπ + 3π/4, e dunque

Z (k+1)π kπ

sin x x

dx ≥

√2π 8(kπ + 3π/4). Si deduce che

Z ∞ 0

sin x x

dx ≥

√2π 8

∞

X

k=0

1

kπ + 3π/4 = ∞.

3. Integrali oscillatori Tipici esempi di integrali oscillatori sono

Z ∞ 0

f (x) sin xdx,

Z ∞ 0

f (x) cos xdx, ovvero l’integrale a valori complessi

Z ∞ 0

f (x)e^ixdx = Z ∞

0

f (x) cos xdx + i Z ∞

0

f (x) sin xdx, dove f : [0, ∞) → R `e una funzione non negativa, f ≥ 0.

Il seguente teorema fornisce condizioni sufficiente per la convergenza di integrali di questo tipo.

Teorema 3.1 (Criterio per integrali oscillatori). Siano f ∈ C([a, ∞)) e g ∈ C¹([a, ∞)), a ∈ R, due funzioni con le seguenti propriet`a:

i) f = F⁰ con primitiva F ∈ C¹([a, ∞)) limitata;

ii) g⁰ ≤ 0 e lim

x→∞g(x) = 0.

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4. INTEGRALI IMPROPRI DI FUNZIONI NON LIMITATE 9

Allora l’integrale improprio

Z ∞ a

f (x)g(x)dx converge.

Dim. Per ogni M > a si ottiene con un’integrazione per parti:

Z M a

f (x)g(x)dx =F (x)g(x)ix=M x=a

− Z M

a

F (x)g⁰(x)dx

= F (M )g(M ) − F (a)g(a) − Z M

a

F (x)g⁰(x)dx.

Siccome F `e limitata e g `e infinitesima per M → ∞, si ha

M →∞lim F (M )g(M ) = 0.

D’altra parte, siccome g⁰ ≤ 0 si trova Z M

a

|F (x)g⁰(x)|dx ≤ sup

x∈[a,∞)

|F (x)|

Z M a

|g⁰(x)|dx = − sup

x∈[a,∞)

|F (x)|

Z M a

g⁰(x)dx

= g(a) − g(M ) sup

x∈[a,∞)

|F (x)|, e dunque, usando nuovamente il fatto che g `e infinitesima

Z ∞ a

|F (x)g⁰(x)|dx ≤ g(a) sup

x∈[a,∞)

|F (x)| < ∞.

Dal momento che la funzione F g⁰ `e assolutamente integrabile su [a, ∞), per il Criterio della convergenza assoluta esiste finito anche il limite

lim

M →∞

Z M a

F (x)g⁰(x)dx.

Questo termina la prova del teorema.

Esempio 3.2. Usando il Teorema 3.1 sugli integrali oscillatori, si vede che per ogni scelta del parametro α > 0 l’integrale improprio

Z ∞ 1

sin x x^α dx

converge. Infatti, la funzione f (x) = sin x ha primitiva limitata F (x) = − cos x e la funzione g(x) = 1/x^α ha derivata negativa per x > 0 ed `e infinitesima per x → ∞.

4. Integrali impropri di funzioni non limitate

Definizione 4.1. Sia f : (a, b] → R, −∞ < a < b < ∞, una funzione (limitata e) Riemann–integrabile su ogni intervallo della forma [a + ε, b] con 0 < ε < b − a.

Diciamo che f `e integrabile in senso improprio su (a, b] se esiste finito il limite I = lim

ε→0⁺

Z b a+ε

f (x)dx.

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In questo caso, diciamo che l’integrale improprio di f su (a, b] converge e poniamo Z b

a

f (x)dx = I.

Lo studio degli integrali impropri di funzioni come nella definizione precedente si pu`o ricondurre allo studio di integrali impropri su intervallo illimitato tramite il cambiamento di variabile y = ^b−a_x−a che porta alla trasformazione formale di integrali

Z b a

f (x)dx = (b − a) Z ∞

1

f

a +b − a y

dy y².

Esempio 4.2. Con una discussione analoga a quella svolta nell’Esempio 1.2 si deduce che, al variare del parametro reale α > 0, l’integrale improprio

Z 1 0

1 x^αdx converge se e solo se α < 1.

Enunciamo, senza dimostrazione, un Teorema del confronto asintotico per integrali di funzioni non limitate.

Teorema 4.3 (Criterio del confronto asintotico). Siano f, g : (a, b] → R, −∞ <

a < b < ∞, due funzioni (limitate e) Riemann-integrabili su ogni intervallo della forma [a + ε, b], 0 < ε < b − a. Supponiamo che:

i) lim

x→a⁺

g(x) = ∞;

ii) il seguente limite esiste finito e diverso da zero lim

x→a⁺

f (x) g(x) 6= 0.

Allora:

Z b a

f (x)dx converge ⇔ Z b

a

g(x)dx converge.

5. Esercizi

Esercizio 1. Al variare del parametro α ≥ 0, studiare la convergenza e la convergenza assoluta dell’integrale improprio

Z ∞ 1

sin x log x x^α dx.

Questo esercizio è stato risolto in classe. La risposta è la seguente: per α > 1 si ha convergenza assoluta (e quindi anche semplice); per 0 < α ≤ 1 non si ha convergenza assoluta ma c’è convergenza semplice; per α = 0 non c’è convergenza semplice.

Esercizio 2. Calcolare i seguenti integrali impropri 1)

Z ∞ 0

log x

(x + 1)²dx; 2) Z ∞

0

x⁻²e⁻¹^x dx; 3) Z ∞

0

e^−βxcos(αx) dx, β > 0, α ∈ R.

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5. ESERCIZI 11

Esercizio 3. Stabilire se convergono i seguenti integrali impropri 1)

Z ∞ 0

sin²x dx; 2) Z π

0

1

p1 − sin(x)dx; 3) Z 1

0

√3

1 − x

√1 − x² dx.

Esercizio 4. Stabilire se convergono assolutamente i seguenti integrali impropri 1)

Z ∞ 0

sin x

1 + x²dx; 2) Z ∞

0

x²e⁻

√x

cos x dx; 3) Z ∞

1

x − tan 1 x

sin x dx.

Esercizio 5. Calcolare tutti gli α > 0 tali che converga ciascuno dei seguenti integrali impropri

1) Z 1

0

(1 − cos x)^α

tan x − x dx; 2) Z 1

0

sin(x^α) log(1 + x)dx;

3) Z ∞

0

arctan√

x − π/2

x^α dx; 4)

Z ∞ 2

sin¹_x log^αxdx.

Esercizio 6. Studiare la convergenza dei seguenti integrali oscillatori 1)

Z ∞ 2

sin x

log xdx; 2) Z ∞

1

sin x arcsin 1

xdx; 3) Z ∞

0

x sin(x⁴) dx.

Esercizio 7. i) Determinare tutti i parametri α, β ∈ R tali che il seguente integrale improprio converga

Z ∞ 0

1 + x^β x^α(1 + x²)dx.

ii) Rappresentare i parametri ammissibili nel piano cartesiano αβ.

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CAPITOLO 2

Introduzione alle equazioni differenziali ordinarie

1. Equazioni differenziali lineari del primo ordine

Sia I ⊂ R un intervallo aperto e siano a, b ∈ C(I) due funzioni continue. Un’e- quazione differenziale della forma

(1.3) y⁰+ a(x)y = b(x), x ∈ I,

si dice equazione lineare del primo ordine. Fissati x₀ ∈ I e y₀ ∈ R, possiamo prescrivere il valore della soluzione nel punto x₀:

(1.4) y(x₀) = y₀.

Il problema di risolvere l’equazione differenziale (1.3) con la condizione iniziale (1.4) si chiama Problema di Cauchy. L’incognita del problema `e una funzione y ∈ C¹(I).

Dedurremo la formula risolutiva dell’equazione differenziale, e pi`u in generale del Problema di Cauchy, con un argomento euristico. Consideriamo preliminarmente il caso b = 0:

(1.5) y⁰+ a(x)y = 0, x ∈ I.

In questo caso, l’equazione differenziale si dice omogenea. Supponendo y 6= 0, ad esempio y > 0, l’equazione differenziale (1.5) si pu`o riscrivere nella forma y⁰/y =

−a(x). Una primitiva della funzione y⁰/y `e log y. Dunque, indicando con A una primitiva di a, ovvero A⁰(x) = a(x) per ogni x ∈ I, abbiamo

−A = log y + d,

per qualche costante d ∈ R. Segue che y = exp(−d − A) e ponendo c = e^−d troviamo la soluzione

(1.6) y(x) = ce^−A(x), x ∈ I.

Questa funzione risolve l’equazione omogenea per ogni c ∈ R (in altri termini la limitazione y > 0 pu`o essere lasciata cadere).

Ora cerchiamo una soluzione della forma (1.6) per l’equazione non omogenea (1.3), dove ora c ∈ C¹(I) `e una funzione incognita che deve essere determinata. Que- sto metodo si chiama “variazione della costante”. Inserendo y⁰ = c⁰e^−A − ace^−A nell’equazione (1.3) otteniamo

c⁰e^−A = b, ovvero c⁰ = be^A.

Integrando tale equazione su un intervallo (x₀, x) ⊂ I otteniamo c(x) = c(x₀) +

Z x x0

b(t)e^A(t)dt,

13

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e dunque troviamo

(1.7) y(x) =

c(x₀) + Z x

x0

b(t)e^A(t)dt

e^−A(x), x ∈ I,

dove c(x₀) ∈ R `e un numero reale. Per ogni scelta di tale numero, la funzione (1.8) verifica l’equazione differenziale (1.3).

Il numero c(x₀) si pu`o determinare imponendo che l’integrale generale y verifichi la condizione iniziale y(x₀) = y₀. Si ottiene c(x₀) = y₀e^A(x⁰⁾. Dunque otteniamo la formula di rappresentazione per la soluzione del Problema di Cauchy:

(1.8) y(x) =

y0e^A(x⁰⁾+ Z x

x0

b(t)e^A(t)dt

e^−A(x), x ∈ I,

Nel prossimo teorema proviamo che il metedo seguito rileva in effetti l’unica soluzione del problema di Cauchy.

Teorema 1.1. Siano I ⊂ R un intervallo aperto, x0 ∈ I, a, b ∈ C(I) e y₀ ∈ R.

Allora la funzione (1.8) risolve in modo unico il Problema di Cauchy (1.3)+(1.4).

Dim. Che la funzione (1.8) risolva il problema `e un conto che ripercorre a ritroso l’argomento euristico. Proviamo che questa soluzione `e l’unica.

Sia z ∈ C¹(I) una soluzione dell’equazione differenziale (1.3) e consideriamo la funzione ausiliaria

w(x) = e^A(x)z(x) − Z x

x0

b(t)e^A(t)dt,

dove A è una primitiva di a. Dal momento che sull’intervallo I risulta w⁰ = (az + z⁰)eÂ− beÂ= 0,

per il Teorema di Lagrange la funzione w `e costante su I, ovvero esiste k ∈ R tale che w(x) = k ∈ R per ogni x ∈ I. Dunque, si ha

z(x) = k +

Z x x0

b(t)e^A(t)dt e^−A(x).

D’altra parte, se z risolve anche la condizione iniziale z(x₀) = y₀ deve essere k = y₀e^A(x⁰⁾ e quindi z coincide con la funzione in (1.8).

2. Equazione differenziali a variabili separabili

Siano I, J ⊂ R due intervalli aperti e siano f ∈ C(I) e g ∈ C(J) due funzioni continue. Cerchiamo le soluzioni dell’equazione differenziale del primo ordine

(2.9) y⁰ = f (x)g(y), x ∈ I_,

per qualche intervallo I₁ ⊂ I. Una simile equazione si dice a variabili separabili.

Eventualmente, fissati un punto x₀ ∈ I e un valore y₀ ∈ J possiamo prescrivere la condizione iniziale

(2.10) y(x₀) = y₀.

Il problema (2.9)+(2.10) si chiama Problema di Cauchy.

Osserviamo preliminarmente che se g(y₀) = 0 allora la funzione costante y(x) = y₀, x ∈ I, `e certamente una soluzione dell’equazione differenziale (2.9) che verifica la condizione iniziale.

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3. EQUAZIONI DIFFERENZIALI LINEARI DEL SECONDO ORDINE 15

Siccome vogliamo dividere per g, supponiamo che g(y₀) 6= 0. Allora risulta g 6= 0 in un intervallo aperto J₁ ⊂ J che contiene y₀. Possiamo allora dividere e separare le variabili. L’equazione differenziale si riscrive nel seguente modo:

(2.11) y⁰(x)

g(y(x)) = f (x),

dove x varia in un intorno I₁ ⊂ I del punto x₀ tale che y(x) ∈ J₁ per ogni x ∈ I₁. Sia G ∈ C¹(J1) una primitiva di 1/g(y) (nella variabile y), definita nell’intervallo J1 e dove risulta g 6= 0. La funzione G è strettamente monotona, perchè G⁰(y) 6= 0, e pertanto G è invertibile.

Sia poi F ∈ C¹(I) una primitiva di f . Integrando l’equazione differenziale (2.11) si ottiene

(2.12) G(y(x)) = F (x) + C, x ∈ I₁.

Qui, C ∈ R `e una costante che pu`o essere determinata tramite la condizione iniziale, e precisamente C = G(y₀) − F (x₀).

La soluzione del Problam di Cauchy `e dunque

(2.13) y(x) = G⁻¹(F (x) − F (x0) + G(y0)), x ∈ I1,

dove G⁻¹ : G(J₁) → J₁ è la funzione inversa di G. L’intervallo I₁ ⊂ I è in generale più piccolo di I.

Il precedente argomento rileva due tipi di soluzione dell’equazione differenziale (2.9): le soluzioni costanti e le soluzioni per cui g(y) 6= 0. Potrebbero, tuttavia, esserci altre soluzioni. Se g 6= 0 su J , l’argomento prova che la soluzione `e necessariamente della forma (2.13).

Teorema 2.1. Siano I, J ⊂ R due intervalli aperti, x0 ∈ I e y₀ ∈ J, e siano f ∈ C(I), g ∈ C(J ) tali che g 6= 0 su J . Allora il Problema di Cauchy (2.9)+(2.10) ha una soluzione unica y ∈ C¹(I₁) data dalla formula (2.13), per qualche intervallo aperto I₁ ⊂ I contenente x₀.

La dimostrazione del teorema `e contenuta nell’argomento precedente.

3. Equazioni differenziali lineari del secondo ordine

Sia I ⊂ R un intervallo aperto e siano a, b, f ∈ C(I) funzioni continue. In questa sezione studiamo l’equazione differenziale lineare del secondo ordine:

y⁰⁰+ a(x)y⁰+ b(x)y = f (x), x ∈ I.

L’incognita `e una funzione y ∈ C²(I). L’equazione differenziale si dice lineare perch`e l’operatore differenziale L : C²(I) → C(I)

L(y) = y⁰⁰+ a(x)y⁰+ b(x)y

`

e un operatore lineare.

Il seguente teorema di esistenza e unicità della soluzione per il relativo problema di Cauchy è il corollario di un teorema più generale che sarà visto e provato nel corso di Analisi 3.

(16)

Teorema 3.1. Siano I ⊂ R un intervallo aperto, x0 ∈ I e y₀, y⁰₀ ∈ R, e siano a, b, f ∈ C(I) funzioni continue. Allora il Problema di Cauchy

(3.14)







y⁰⁰+ a(x)y⁰+ b(x)y = f (x), x ∈ I, y(x₀) = y₀

y⁰(x₀) = y₀⁰ ha un’unica soluzione y ∈ C²(I).

Studiamo ora il caso omogeneo f = 0. Consideriamo l’insieme delle soluzioni dell’equazione omogenea

S =y ∈ C²(I) : y⁰⁰+ a(x)y⁰+ b(x)y = 0 su I . Dal teorema precedente segue il seguente fatto.

Proposizione 3.2. L’insieme S delle soluzioni dell’equazione omogenea `e uno spazio vettoriale reale di dimensione 2.

Dim. S `e uno spazio vettoriale, perch`e per ogni α, β ∈ R e y1, y₂ ∈ S, ovvero L(y1) = L(y2) = 0, risulta

L(αy1+ βy2) = αL(y1) + βL(y2) = 0, e quindi αy₁+ βy₂ ∈ S.

Proviamo che S ha dimensione esattamente 2. Fissato un punto x₀ ∈ I, definiamo la trasformazione T : S → R² definita nel seguente modo

T (y) = y(x₀), y⁰(x₀).

La trasformazione T `e lineare. Proviamo che T `e iniettiva e suriettiva. Ne segue che S ed R² sono linearmente isomorfi e dunque dim(S) = dim(R²) = 2.

Prova dell’iniettivit`a: se T (y) = T (z) con y, z ∈ S allora y e z risolvono lo stesso Problema di Cauchy (3.14) (con f = 0). Siccome per il Teorema 3.1 la soluzione del problema `e unica, deve essere y = z.

Prova della suriettivit`a: dato (y₀, y⁰₀) ∈ R², dal Teorema 3.1 segue l’esistenza di y ∈ S tale che T (y) = (y₀, y₀⁰).

Dunque, lo spazio vettoriale S ha una base vettoriale composta da due soluzioni.

Consideriamo due soluzioni y1, y2 ∈ S (non necessariamente linearmente indipendenti). Formiamo la matrice Wronskiana

Wy1,y2(x) = y₁(x) y₂(x) y⁰₂(x) y₂⁰(x)

, e il determinante Wronskiano

w(x) = det y₁(x) y₂(x) y₂⁰(x) y₂⁰(x)

= y₁(x)y₂⁰(x) − y₂(x)y₁⁰(x).

Chiaramente risulta w ∈ C¹(I) e inoltre

w⁰ = y₁⁰y⁰₂− y₂⁰y₁⁰ + y₁y⁰⁰₂ − y₂y₁⁰⁰

= y1(−a(x)y₂⁰ − b(x)y2) − y2(−a(x)y⁰₁− b(x)y1)

= −a(x)w.

(17)

4. METODO DELLA VARIAZIONE DELLE COSTANTI 17

Integrando l’equazione differenziale scopriamo che il determinante Wronskiano ha la forma

w(x) = w(x₀) exp

− Z x

x0

a(t)dt

, x ∈ I.

In particolare, se w(x₀) = 0 in un punto x₀ ∈ I allora w = 0 in tutti i punti.

Proposizione 3.3. Siano y1, y2 ∈ S soluzioni dell’equazione omogenea e sia w = det W_y₁_,y₂ il corrispondente determinante Wronskiano. Allora:

(A) y₁, y₂ sono linearmente dipendenti se e solo se esiste x₀ ∈ I tale che w(x₀) = 0 (equivalentemente se e solo se w = 0 su I);

(B) y₁, y₂ sono linearmente indipendenti se e solo se esiste x₁ ∈ I tale che w(x₁) 6=

0 (equivalentemente se e solo so w 6= 0 su I).

Dim. Proviamo (A). Se y1, y2 sono linearmente dipendenti allora esistono (α, β) 6=

(0, 0), α, β ∈ R, tali che αy1+ βy₂ = 0 su I. Derivando vale anche αy₁⁰ + βy⁰₂ = 0 su I, e dunque

y₁ y₂ y₂⁰ y⁰₂

α β

= 0 0

. Segue che w = 0 su tutto I.

Supponiamo ora che w(x₀) = 0 in un punto x₀ ∈ I. Allora, esistono (α, β) 6= (0, 0) tali che

y₁(x₀) y₂(x₀) y₂⁰(x₀) y⁰₂(x₀)

α β

= 0 0

.

La funzione z = αy₁ + βy₂ `e in S e verifica z(x₀) = 0 e z⁰(x₀) = 0. Dall’unicit`a della soluzione per il Problema di Cauchy segue che z = 0 e quindi y₁, y₂ sono linermente dipendenti.

L’affermazione (B) segue da (A) per negazione.

4. Metodo della variazione delle costanti

In questa sezione illustriamo il metodo per calcolare una soluzione dell’equazione non omogenea

(4.15) y⁰⁰+ a(x)y + b(x)y = f (x), x ∈ I,

una volta si sappia risolvere l’equazione omogenea corrispondente. Sia y₁, y₂ una base di soluzioni per l’equazione omogenea y⁰⁰+a(x)y+b(x)y = 0. Cerchiamo una soluzione del tipo

(4.16) y = c₁y₁+ c₂y₂

dove c1, c2 : I → R sono funzioni da determinare. Derivando la relazione si ottiene y⁰ = c⁰₁y₁+ c₁y⁰₁+ c⁰₂y₂+ c₂y₂⁰.

Imponendo la condizione

(4.17) c⁰₁y₁+ c⁰₂y₂ = 0 l’espressione precedente si riduce alla seguente

y⁰ = c₁y⁰₁+ c₂y⁰₂.

(18)

Derivando nuovamente si ottiene

y⁰⁰= c⁰₁y₁⁰ + c₁y₁⁰⁰+ c⁰₂y₂⁰ + c₂y₂⁰⁰.

Sostituendo nell’equazione differenziale di partenza, dopo qualche calcolo, si arriva alla seguente equazione

c₁(y₁⁰⁰+ ay₁⁰ + by₁) + c₂(y₂⁰⁰+ ay₂⁰ + by₂) + c⁰₁y₁⁰ + c⁰₂y₂⁰ = f.

Usando il fatto che y₁, y₂ risolvono l’equazione omogenea si ottiene la seconda condizione

(4.18) c⁰₁y₁⁰ + c⁰₂y₂⁰ = f.

Mettendo a sistema le condizioni (4.17) e (4.18) si arriva al sistema

y1 y2

y⁰₁ y₂⁰

c⁰₁ c⁰₂

=

0 f

.

Nel sistema `e apparsa la matrice Wronskiana di y₁, y₂. Per la Proposizione 3.3, questa matrice `e invertibile in ogni punto x ∈ I. Questo permette di risolvere il sistema in c⁰₁ e c⁰₂:

c⁰₁ c⁰₂

= y₁ y₂ y⁰₁ y₂⁰

−1 0 f

.

Le due equazioni del sistema possono essere integrate. Questo procedimento determina c₁ e c₂ a meno di due costanti addittive che appaiono nel processo di integrazione.

Una volta sostituite c₁ e c₂ nella (4.16), le due costanti possono essere determinate con delle eventuali condizioni iniziali.

5. Equazioni lineari del secondo ordine a coefficienti costanti Consideriamo un’equazione differenziale del tipo

(5.19) y⁰⁰+ ay⁰ + by = 0

dove ora a, b ∈ R sono costanti. Si cercano soluzioni della forma y(x) = e^λx, dove λ ∈ C `e un parametro complesso. Sostituendo le derivate y⁰ = λe^λx e y⁰⁰ = λ²e^λx nell’equazione differenziale si ottiene l’equazione

e^λx(λ²+ aλ + b) = 0.

Siccome e^λx 6= 0, tale equazione `e verificata se e solo se λ verifica l’equazione caratteristica:

λ²+ aλ + b = 0.

Sia ∆ = a²− 4b il discriminante dell’equazione. Si possono presentare tre casi.

1) ∆ > 0. L’equazione caratteristica ha due soluzioni reali distinte λ₁ = −a −√

∆

2 e λ₂ = −a +√

∆

2 .

In questo caso, la soluzione generale y di (5.19) `e una combinazione lineare delle soluzioni y₁(x) = e^λ¹^xe y₂(x) = e^λ²^x, che sono linearmente indipendenti:

y(x) = c₁e^λ¹^x+ c₂e^λ²^x, x ∈ R dove c₁, c₂ ∈ R.

(19)

6. ESERCIZI SVOLTI 19

2) ∆ < 0. L’equazione caratteristica ha due soluzioni complesse coniugate λ₁ = −a + i√

−∆

2 = α + iβ e λ₂ = −a − i√

−∆

2 = α − iβ

dove si `e posto α = −a/2 e β =√

−∆/2. Le funzioni z₁(x) = e^(α+iβ)x= e^αxe^iβx = e^αx(cos βx + i sin βx) z₂(x) = e^(α−iβ)x= e^αxe^−iβx = e^αx(cos βx − i sin βx)

sono soluzioni a valori complessi dell’equazione differenziale. Dunque, le funzioni

y₁(x) = z₁(x) + z₂(x)

2 = e^αxcos βx y₂(x) = z₁(x) − z₂(x)

2i = e^αxsin βx

sono soluzioni a valori reali dell’equazione differenziale. Le funzioni y₁ e y₂ sono linearmente indipendenti e dunque la soluzione generale dell’equazione differenziale `e della forma

y(x) = (c₁cos βx + c₂sin βx)e^αx con c1, c2 ∈ R.

3) ∆ = 0 . L’equazione caratteristica ha la soluzione reale λ = −a/2 con mol- teplicità 2. In questo caso, il metodo produce una sola soluzione y₁(x) = e^λx. Un conto diretto mostra che la funzione y₂(x) = xe^λx è pure una soluzione che è linearmente indipendente dalla precedente. In effetti, si ha:

y₂⁰⁰+ ay₂⁰ + by₂ = 2λe^λx+ λ²xe^λx+ a e^λx+ λxe^λx + bxe^λx

= (λ² + aλ + b)xe^λx+ (2λ + a)e^λx= 0,

dove nell’ultimo passaggio si `e usato il fatto che che λ risolve l’equazione caratteristica e che λ = −a/2.

La soluzione generale dell’equazione (5.19) `e dunque y(x) = (c₁+ c₂x)e^λx, c₁, c₂ ∈ R.

6. Esercizi svolti

Esercizio 8. Cerchiamo la soluzione del Problema di Cauchy seguente (6.20)







y⁰ = 1 + 2x cos y y(0) = π.

L’equazione differenziale `e a variabili separabili y⁰ = f (x)g(y) con f (x) = 1 + 2x e g(y) = 1/ cos y. In particolare, g `e definita per cos y 6= 0, ovvero per y 6= π/2 + kπ con k ∈ Z. Siccome vogliamo che g sia definita su un intervallo, tenuto conto della condizione iniziale dovremo considerare g : (π/2, 3π/2) → R. Chiaramente g 6= 0.

Separando le variabili otteniamo y⁰cos y = 1 + 2x, e integrando troviamo la soluzione generale in forma implicita dell’equazione differenziale

sin y = x + x²+ C,

(20)

dove C ∈ R `e una costante che si determina con la condizione iniziale y(0) = π, ovvero C = sin y(0) = 0.

Ora dobbiamo invertire la relazione sin y = x + x². Osserviamo che l’inversione

“meccanica”

z(x) = arcsin(x + x²)

non fornisce la soluzione del problema (6.20) perch`e z(0) = arcsin(0) = 0 e la condizione iniziale non `e verificata.

Per determinare la soluzione corretta osserviamo che la funzione arcsin `e l’inversa della funzione sin ristretta all’intervallo [−π/2, π/2]. Nel nostro caso, tuttavia, y prende valori in un intorno di π. Allora procediamo in questo modo. Ponendo w(x) = y(x) − π, abbiamo w(0) = y(0) − π = 0 e sin w = sin(y − π) = − sin y = −(x + x²).

Siccome w assume valori in un intorno di 0, `e ora lecito invertire la funzione seno e otteniamo w = − arcsin(x + x²) e quindi

y(x) = π − arcsin(x + x²).

Questa `e la soluzione del problema, che `e definita nell’intervallo aperto I₁ =x ∈ R : x + x² < 1 .

Esercizio 9. Calcolare l’integrale generale dell’equazione differenziale y⁰⁰− y = e^x

e^x+ 1.

L’equazione caratteristica `e λ²− 1 = 0 le cui soluzioni sono λ = ±1. La soluzione generale dell’equazione omogenea `e quindi y = c₁e^x+ c₂e^−x. Calcoliamo la soluzione generale dell’equazione non omogenea con il metodo della variazione delle costanti.

Cerchiamo una soluzione della forma

y = c₁(x)e^x+ c₂(x)e^−x,

con c1, c2 funzioni da determinare. Derivando si ottiene y⁰ = c⁰₁e^x+c1e^x+c⁰₂e^−x−c2e^−x e imponendo la prima condizione

c⁰₁e^x+ c⁰₂e^−x= 0

si ha y⁰ = c₁e^x − c₂e^−x e quindi y⁰⁰ = c⁰₁e^x + c₁e^x − c⁰₂e^−x + c₂e^−x. Sostituendo nell’equazione di partenza si trova

e^x(c1+ c⁰₁) + e^−x(c2− c⁰₂) − c1e^x− c2e^−x = e^x 1 + e^x, e quindi si ottiene la seconda condizione

e^xc⁰₁− c⁰₂e^−x = e^x 1 + e^x. Risolviamo il sistema delle due condizioni

( c⁰₁e^x+ c⁰₂e^−x = 0 c⁰₁e^x− c⁰₂e^−x = e^x

1 + e^x.

(21)

6. ESERCIZI SVOLTI 21

Sommando e sottraendo le due equazioni si ottiene







c⁰₁ = 1 2

1 1 + e^x c⁰₂ = −1

2 e^2x 1 + e^x. Per determinare c₁ calcoliamo l’integrale indefinito

c₁(x) = 1 2

Z dx

1 + e^x mediante la sostituzione t = e^x. Si ottiene

c₁(x) = 1 2

Z dt

t(1 + t) = 1 2

Z 1 t − 1

t + 1

dt = 1

2log e^x

1 + e^x + k₁,

dove k₁ ∈ R `e una costante additiva. Per determinare c2(x) calcoliamo l’integrale c₂(x) = 1

2

Z e^2x 1 + e^xdx con la stessa sostituzione. Si ottiene

c2(x) = −1 2e^x+ 1

2log(1 + e^x) + k2, con k₂ ∈ R. In conclusione, si ottiene la soluzione generale

y(x) = 1

2log e^x

1 + e^x + k1

e^x+

− 1 2e^x+1

2log(1 + e^x) + k2

e^−x, dove k1, k2 ∈ R sono due costanti libere.

Esercizio 10. Al variare del parametro α ∈ R studiare esistenza e unicit`a della soluzione y ∈ C¹(R) del problema

x³y⁰− y + 1 = 0, y(0) = α.

L’equazione differenziale `e lineare del primo ordine. Tuttavia il coefficiente di y⁰ si annulla nel punto x = 0, proprio dove `e assegnato il dato iniziale.

Calcoliamo tutte le soluzioni dell’equazione dove x 6= 0. L’equazione omogenea x³y⁰ = y ha le soluzioni

y(x) = ce⁻^2x2¹ .

Cerchiamo una soluzione dell’equazione non omogenea della stessa forma, con c = c(x) funzione da determinare. Derivando y e sostituendo nell’equazione si arriva all’identit`a

c⁰(x) = − 1 x³e^2x2¹ .

Ora integriamo questa identit`a un un intervallo (x₀, x). La funzione che appare a destra non `e integrabile in x = 0. Quindi l’intervallo di integrazione deve verificare x, x₀ > 0 oppure x, x₀ < 0. Integrando si ottiene

c(x) = c(x₀) − Z x

x0

1

t³e^2t2¹ dt = k₁+ e^2x2¹ ,

(22)

dove k₁ ∈ R `e una costante. Siccome bisogna distinguere l’integrazione nel caso x > 0 e in quello x < 0, l’espressione generale per la funzione c `e la seguente:

c(x) = (

k₁+ e^2x2¹ , x > 0, k₂+ e^2x2¹ , x < 0,

dove k₁, k₂ ∈ R sono due costanti indipendenti. Dunque, la soluzione generale dell’equazione differenziale `e la seguente:

y(x) = (

1 + k₁e⁻^2x2¹ , x > 0, 1 + k₂e⁻^2x2¹ , x < 0.

Dal momento che

x→0limy(x) = 1

indipendentemente da k₁, k₂, tutte le funzioni y si prolungano con continuit`a in x = 0 ponendo y(0) = 1. La funzione che ne risulta verifica in effetti y ∈ C¹(R) con y⁰(0) = 0. La verifica di questo fatto `e lasciata come esercizio.

Arriviamo alle seguenti conclusioni:

1) Per α 6= 1 il problema non ha soluzioni.

2) Per α = 1 il problema ha infinite soluzioni, che dipendono da due parametri reali.

7. Esercizi

Esercizio 11. Calcolare la soluzione generale delle seguenti equazioni differenziali:

i) y⁰ = y cos x

1 + sin x + sin x; ii) y⁰ = 3

xy + x²+ 1, x > 0.

Esercizio 12. Si consideri l’equazione differenziale y⁰ = (y²− y) log(2 + x).

i) Determinare il suo integrale generale.

ii) Risolvere il problema di Cauchy con dato y(−1) = 1/2.

Soluzione:

y(x) = e^x+1

e^x+1+ (x + 2)^x+2, x + 2 > 0.

Esercizio 13. Si consideri l’equazione differenziale y⁰ = (y − 1)(y − 4)cos x

sin x. i) Trovare tutte le soluzioni costanti.

ii) Calcolare la soluzione generale dell’equazione in forma implicita.

iii) Calcolare in forma esplicita la soluzione del problema di Cauchy con dato iniziale y(3π/2) = 5.

(23)

7. ESERCIZI 23

Esercizio 14. Calcolare la soluzione del Problema di Cauchy







y⁰⁰+ y = 1

cos x, x ∈

−π 2,π

2

, y(0) = 0

y⁰(0) = 0.

Soluzione: y = cos x log(cos x) + x sin x.

Esercizio 15 (Difficile). Calcolare la soluzione y ∈ C¹(a, b), −∞ ≤ a < 1 < b ≤

∞, del Problema di Cauchy

( y⁰ = y − x y + x, y(1) = 0,

e disegnare un grafico qualitativo di y. Calcolare b e mostrare che a > −¹₂e^−π/2.

(24)

(25)

CAPITOLO 3

Curve in R

ⁿ

Vedere il libro di testo, Capitolo 6 da p.311 a p.329

25

(26)

(27)

CAPITOLO 4

Spazi metrici e normati

1. Definizioni ed esempi

Definizione 1.1 (Spazio metrico). Uno spazio metrico è una coppia (X, d) dove X è un insieme e d : X × X → [0, ∞) è una funzione, detta metrica o distanza, che per ogni x, y, z ∈ X verifica le seguenti proprietà:

1) d(x, y) ≥ 0 e d(x, y) = 0 se e solo se x = y;

2) d(x, y) = d(y, x) (simmetria);

3) d(x, y) ≤ d(x, z) + d(z, y) (disuguaglianza triangolare).

Definizione 1.2 (Spazio normato). Uno spazio normato (reale) è una coppia (V, k · k) dove V è uno spazio vettoriale reale e k · k : V → [0, ∞) è una funzione, detta norma, che per ogni x, y ∈ V e per ogni λ ∈ R verifica le seguenti proprietà:

1) kxk ≥ 0 e kxk = 0 se e solo se x = 0;

2) kλxk = |λ|kxk (omogeneit`a);

3) kx + yk ≤ kxk + kyk (subadittivit`a o disuguaglianza triangolare).

Fissato un punto x ∈ X ed un raggio r ≥ 0, l’insieme

B_r(x) = B(x, r) = B_X(x, r) =y ∈ X : d(x, y) < r

si dice sfera o palla (aperta) di centro x e raggio r. Nel seguito, useremo le palle per definire una topologia su uno spazio metrico.

Una norma k · k su uno spazio vettoriale V induce canonicamente una distanza d su V definita nel seguente modo:

d(x, y) = kx − yk, x, y ∈ V.

La disuguaglianza triangolare per la distanza d deriva dalla subadittivit`a della norma k · k. Infatti, per ogni x, y, z ∈ V si ha:

d(x, y) = kx − yk = kx − z + z − yk ≤ kx − zk + kz − yk = d(x, z) + d(z, y).

Esempio 1.3 (Spazio metrico Euclideo). La funzione | · | : Rⁿ → [0, ∞), n ≥ 1, cos`ı definita

|x| =Xⁿ

i=1

x²_i1/2

, x = (x₁, ..., x_n) ∈ Rⁿ,

`e una norma su Rⁿ, detta norma Euclidea. Lo spazio metrico corrispondente (Rⁿ, d), dove d(x, y) = |x − y|, si dice spazio (metrico) Euclideo. L’insieme

B_r(x) =y ∈ Rⁿ: |x − y| < r

`e la palla Euclidea di raggio r ≥ 0 centrata in x ∈ Rⁿ. Con la notazione

hx, yi = x₁y₁+ ... + x_ny_n

27

(28)

per il prodotto scalare standard di Rⁿ, la norma Euclidea si esprime nel seguente modo: |x| =phx, xi.

Il prodotto scalare è bi-lineare nelle due componenti, è simmetrico, ed è non degenere. Precisamente, per ogni x, y, z ∈ Rⁿ e per ogni α, β ∈ R valgono le seguenti propretà:

1) hαx + βy, zi = αhx, zi + βhy, zi;

2) hx, yi = hy, xi;

3) hx, xi = 0 se e solo se x = 0.

Talvolta, il prodotto scalare si indica anche con il simbolo (x, y).

La verifica delle proprietà 1) e 2) per la norma Euclidea è elementare. Per verificare la subadittività occorre la disuguaglianza di Cauchy-Schwarz.

Proposizione 1.4 (Disuguaglianza di Cauchy-Schwarz). Per ogni x, y ∈ Rⁿ vale la disuguaglianza

|hx, yi| ≤ |x||y|.

Dim. Il polinomio reale della variabile t ∈ R:

P (t) = |x + ty|² = |x|²+ 2thx, yi + t²|y|²

non `e mai negativo, P (t) ≥ 0 per ogni t ∈ R, e dunque il suo discriminante verifica

∆ = 4hx, yi² − 4|x|²|y|² ≤ 0. La tesi segue.

Verifichiamo la subadittivit`a della norma Euclidea. Dalla disuguaglianza di Cauchy- Schwarz si ha

|x + y|² = hx + y, x + yi = |x|²+ 2hx, yi + |y|² ≤ |x|²+ 2|x||y| + |y|² = (|x| + |y|)² ed estraendo le radici si ottiene la propriet`a 3) di una norma.

Esempio 1.5 (Norma della convergenza uniforme). Consideriamo l’insieme V = C([0, 1]; Rⁿ) delle funzioni continue a valori in Rⁿ, n ≥ 1, definite sull’intervallo [0, 1] ⊂ R. Queste funzioni hanno n componenti f = (f1, ..., f_n) e ciascuna compo- nente `e una funzione continua a valori reali. L’insieme V `e uno spazio vettoriale reale.

La funzione k · k∞: V → [0, ∞) kf k_∞ = sup

x∈[0,1]

|f (x)| = max

x∈[0,1]|f (x)|

`

e una norma, detta norma della convergenza uniforme o norma del sup. Nella definizione, |f (x)| `e la norma Euclidea di f (x) ∈ Rⁿ. L’estremo superiore `e un massimo per il Teorema di Weierstrass. Verifichiamo ad esempio la disuguaglianza triangolare per f, g ∈ V :

kf + gk∞= sup

x∈[0,1]

|f (x) + g(x)| ≤ sup

x∈[0,1]

|f (x)| + |g(x)|

≤ sup

x∈[0,1]

|f (x)| + sup

x∈[0,1]

|g(x)| = kf k_∞+ kgk_∞. Nel caso n = 1, dati f ∈ C([0, 1]) ed r ≥ 0, la palla

B_r(f ) =g ∈ C([0, 1]) : |f (x) − g(x)| < r per ogni x ∈ [0, 1]

`

e l’insieme delle funzioni continue g il cui grafico `e contenuto nella striscia di spessore 2r attorno al grafico di f .

(29)

3. FUNZIONI CONTINUE FRA SPAZI METRICI E IN Rⁿ 29

Esempio 1.6 (Norma integrale). Consideriamo l’insieme V = C([0, 1]) delle funzioni continue a valori reali definite sull’intervallo [0, 1] ⊂ R. La funzione k · k1 : V → [0, ∞)

kf k₁ = Z 1

0

|f (x)|dx

`

e una norma, detta norma della convergenza L¹([0, 1]). La verifica delle proprietà della norma è elementare. Ad esempio, la subadittività della norma k · k₁ segue dalla subadittività del valore assoluto e dalla monotonia dell’integrale. Precisamente, per f, g ∈ V si ha

kf + gk₁ = Z 1

0

|f (x) + g(x)|dx ≤ Z 1

0

|f (x)| + |g(x)|dx = Z 1

0

|f (x)|dx + Z 1

0

|g(x)|dx.

La palla centrata nella funzione nulla f = 0 Br(0) =g ∈ C([0, 1]) :

Z 1 0

|g(x)|dx < r

`

e l’insieme delle funzioni continue g con integrale di |g| minore di r ≥ 0.

2. Successioni in uno spazio metrico

Una successione in uno spazio metrico (X, d) `e una funzione x : N → X. Si usa la seguente notazione xn = x(n) per ogni n ∈ N e la successione si indica con (xⁿ)_n∈N.

Definizione 2.1. Una successione (xn)_n∈N converge ad un punto x ∈ X nello spazio metrico (X, d) se

n→∞lim d(x_n, x) = 0 ovvero ∀ε > 0∃¯n ∈ N∀n ≥ ¯n : d(x_n, x) ≤ ε.

In questo caso si scrive anche x_n → x per n → ∞ in (X, d) oppure anche

n→∞lim x_n= x,

si dice che la successione `e convergente ovvero che x `e il limite della successione.

Se il limite di una successione esiste allora `e unico. Se infatti x, y ∈ X sono entrambi limiti di (x_n)_n∈N, allora risulta

0 ≤ d(x, y) ≤ d(x, x_n) + d(x_n, y) → 0, n → ∞, e quindi d(x, y) = 0 ovvero x = y.

3. Funzioni continue fra spazi metrici e in Rⁿ

Definizione 3.1. Siano (X, dX) e (Y, d_Y) due spazi metrici e sia x₀ ∈ X. Una funzione f : X → Y si dice continua nel punto x₀ ∈ X se per ogni ε > 0 esiste δ > 0 tale che per ogni x ∈ X vale

d(x, x0) < δ ⇒ d(f (x), f (x0)) < ε.

La funzione si dice continua se `e continua in tutti i punti di X.

Negli spazi metrici, la continuità è equivalente alla continuità sequenziale, nel senso del seguente teorema.

(30)

Teorema 3.2. Siano f : X → Y e x0 ∈ X. Sono equivalenti le seguenti due affermazioni:

A) f `e continua in x₀;

B) Per ogni successione (x_n)_n∈N in X vale l’implicazione:

n→∞lim x_n = x in X ⇒ lim

n→∞f (x_n) = f (x) in Y.

Dim. A)⇒B). Fissato ε > 0, dalla continuit`a di f segue l’esistenza di δ > 0 tale che per ogni x ∈ X vale:

d_X(x, x₀) < δ ⇒ d_Y(f (x), f (x₀)) < ε.

Dalla convergenza della successione segue l’esistenza di ¯n ∈ N tale che per n ≥ ¯n si ha d_X(x_n, x₀) < δ. Quindi per tali n ≥ ¯n deve essere d_Y(f (x_n), f (x₀)) < ε.

B)⇒A). Supponiamo per assurdo che f non sia continua in x₀ ∈ X. Allora esiste ε > 0 tale che per ogni n ∈ N esistono dei punti xn ∈ X tali che d_X(x_m, x₀) < 1/n ma d_Y(f (x_n), f (x₀)) ≥ ε. La successione (x_n)_n∈N contraddice l’affermazione B). Per le funzioni f : X → R a valori reali si possono definire in modo naturale le operazioni di somma, moltiplicazione e reciproco. Queste funzioni ereditano la continuit`a delle funzioni da cui sono composte.

Teorema 3.3. Sia (X, dX) uno spazio metrico e sia R munito della distanza Euclidea. Siano f, g : X → R funzioni continue in un punto x0 ∈ X. Allora:

i) La funzione somma f + g : X → R `e continua nel punto x0; ii) La funzione prodotto f · g : X → R `e continua nel punto x0;

iii) Se f 6= 0 su X, allora la funzione reciproca 1/f : X → R `e continua in x0. La dimostrazione si basa sulle analoghe propriet`a dei limiti di successioni reali ed

`

e omessa.

Specializziamo la discussione al caso di X = Rⁿ e Y = R^m, n, m ≥ 1, entrambi muniti della rispettiva distanza Euclidea. Pi`u precisamente, dato un insieme A ⊂ Rⁿ consideriamo lo spazio metrico (A, d) dove d `e la distanza Euclidea su A ereditata dallo spazio ambiente.

Teorema 3.4. Sia f : A → R^m una funzione, f = (f₁, ..., f_m), e sia x₀ ∈ A ⊂ R^m un punto fissato. Sono equivalenti:

A) f `e continua in x₀;

B) le funzioni coordinate f₁, ..., f_m : A → R sono continue in x0. Dim. L’implicazione A)⇒B) segue dalla disuguaglianza

|f_i(x) − f_i(x₀)| ≤ |f (x) − f (x₀)|

che vale per ogni i = 1, ..., m e per ogni x ∈ A.

L’implicazione B)⇒A) si verifica nel seguente modo. Fissato ε > 0, per ogni i = 1, ..., m esiste δ_i > 0 tale che

|x − x0| < δi ⇒ |fi(x) − fi(x0)| < ε.

Con la scelta δ = min{δ₁, ..., δ_m} vale allora l’implicazione

|x − x₀| < δ ⇒ |f (x) − f (x₀)| <√ mε.

(31)

3. FUNZIONI CONTINUE FRA SPAZI METRICI E IN Rⁿ 31

Questo termina la dimostrazione.

Esercizio 16. Determinare tutti i parametri reali α, β ≥ 0 tali che la funzione f : R² → R sotto definita sia continua nel punto (0, 0) ∈ R² rispetto alla distanza Euclidea:

f (x, y) =







|x|^α|y|^β

x²+ y² (x, y) 6= (0, 0), 0 (x, y) = (0, 0).

Per individuare una possibile risposta al quesito studiamo la funzione f ristretta ad una retta nel piano della forma y = mx per qualche m ∈ R. Precisamente, consideriamo la funzione ϕ : R → R cos`ı definita per x 6= 0

ϕ(x) = f (x, mx) = |x|^α+β|m|^β

x²+ m²x² = |x|^α+β−2 |m|^β 1 + m². Al limite per x → 0 si ottiene:

x→0limϕ(x) =







0 se α + β > 2,

|m|^β

1+m² se α + β = 2, +∞ se α + β < 2.

Da questo fatto deduciamo che per α + β ≤ 2 la funzione f non `e continua in (0, 0).

Proveremo che per α + β > 2 la funzione `e continua in (0, 0) usando la definizione.

Partiamo dalla seguente disuguaglianza:

|x|^α|y|^β

x²+ y² ≤ (x²+ y²)^{α/2+β/2−1} = |(x, y)|^α+β−2. Fissiamo ε > 0 e cerchiamo δ > 0 tale che

d_R²((x, y), (0, 0)) = |(x, y)| < δ ⇒ d_R(f (x, y), f (0, 0)) = |x|^α|y|^β x²+ y² < ε.

Per la disuguaglianza precedente, una possibile scelta di δ > 0 che garantisce tale implicazione `e la seguente:

δ = ε^α+β−2¹ dove la radice `e ben definita per α + β > 2.

Il precedente esercizio pu`o essere risolto in modo efficiente anche utilizzando le coordinate polari nel piano.

Esercizio 17. Stabilire se la funzione f : R² → R sotto definita `e continua nel punto (0, 0) ∈ R² rispetto alla distanza Euclidea:

f (x, y) =





 x²y

x⁴+ y² (x, y) 6= (0, 0), 0 (x, y) = (0, 0).

L’esame di f lungo il fascio di rette y = mx, m ∈ R, produce le seguenti informazioni. Chiaramente abbiamo

ϕ(x) = f (x, mx) = x³m

x⁴+ m²x² = xm x²+ m²,