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Weak Convergence Methods for Nonlinear Partial Differential ...

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where<br />

{<br />

(1 − µ)(t 1 − t 2 ), t < µ<br />

z + bψ(t) = µy 1 + (1 − µ)y 2 + b<br />

µ(t 2 − t 1 ), t > µ<br />

{<br />

(1 − µ)(t 1 − t 2 ), t < µ<br />

= µa + µt 1 b + (1 − µ)(a + t 2 b) + b<br />

µ(t 2 − t 1 ), t > µ<br />

{ {<br />

t 1 b<br />

= a +<br />

t 2 b = y 1<br />

y 2 .<br />

Hence,<br />

Now by assumption<br />

w*- lim f(u (ν) ) = µf(y 1 ) + (1 − µ)f(y 2 ).<br />

f(µy 1 + (1 − µ)y 2 ) = f(z) = f(w*- lim u (ν) )<br />

≥ w*- lim f(u (ν) )<br />

= µf(y 1 ) + (1 − µ)f(y 2 ).<br />

As also<br />

Au (ν) = 0 in D ′<br />

(Exercise), the proof is complete.<br />

Examples:<br />

□<br />

1. Suppose Λ = R m (e.g., if A = 0, i.e., no side-conditions). Then l ≥ f(u)<br />

<strong>for</strong> any sequence satisfying (H 0 ) if and only if f is convex.<br />

2. Λ = 0 (E.g. a i,j,k = a (i1 ,i 2 ),j k<br />

= δ i1 jδ i2 k) leads to the ”compact case”.<br />

3. In the general variational case (see above):<br />

Λ = {a ⊗ b : a ∈ R p , b ∈ R n }.<br />

By Theorem 2.40, a necessary condition <strong>for</strong> weakly* lower semicontinuity<br />

is that t ↦→ f(A + tB) to be convex ∀B ∈ Λ, i.e., ∀B of rank 1, i.e., ”f is<br />

rank-1-convex”.<br />

Remark 2.41 If f ∈ C 2 (R m ) then convexity in directions of Λ is equivalent to<br />

D 2 f(a)(b, b) ≥ 0 ∀a ∈ R m , b ∈ Λ.<br />

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