Definition 7.1 (Strikte Koerzitivität) Sei f : R n → (−∞, ∞] . f heißt strikt koerzitiv,wenn eine Konstante c > 0 existiert mitfür alle x ∈ R n .f(x) ≥ c |x| 2In Zukunft werde ich immer voraussetzen, daß F : R n → R stetig differenzierbar, konvex<strong>und</strong> strikt koerzitiv ist. Insbesondere gilt dann F(ξ) ≥ 0 für alle ξ ∈ R n . Sei∫M(F,b) = {u ∈ M(b) | F(∇u(x))dx < ∞} .Es gilt M(F,b) ⊆ M(b) ⊆ H 1 (Ω), <strong>und</strong> wenn Ω beschränkt ist oder wenn F(0) = 0gilt, folgt ◦ C∞(Ω) ⊆ M(F,b) . Wenn jedoch Ω unbeschränkt ist <strong>und</strong> F(0) ≠ 0 gilt, kannM(F,b) = ∅ sein. Ich will diesen Fall ausschliessen <strong>und</strong> setze daher immer M(F,b) ≠ ∅voraus.ΩDie Funktionale V : H 1 (Ω) → (−∞, ∞] <strong>und</strong> Ṽ : L2 (Ω) → (−∞, ∞] seien definiert durch⎧ ∫⎨ F ( ∇u(x) ) dx, u ∈ M(F,b)V (u) = Ω⎩+∞, u ∈ H 1 (Ω)\M(F,b)⎧ ∫⎨ F ( ∇u(x) ) dx, u ∈ M(F,b)Ṽ (u) = Ω⎩+∞ , u ∈ L 2 (Ω)\M(F,b).Satz 7.2 (Existenz eines Minimums für Variationsfunktionale) Sei F : R n →R stetig differenzierbar, konvex, strikt koerzitiv <strong>und</strong> sei M(F,b) ≠ ∅.(i) Sei λ > 0. Dann gibt es zu jedem f ∈ L 2 (Ω) ein eindeutiges u ∈ M(F,b) mitṼ (u) + λ λ]2 ‖u‖2 Ω − (f,u) Ω = min[Ṽ (v) +v∈L 2 (Ω) 2 ‖v‖2 Ω − (f,v) Ω .(ii) Sei Ω ⊆ R n offen <strong>und</strong> beschränkt. Dann gibt es zu jedem f ∈ L 2 (Ω) ein u ∈ M(F,b)mit]Ṽ (u) − (f,u) Ω = min[Ṽ (v) − (f,v)Ω .v∈L 2 (Ω)Ich beweise diesen Satz in mehreren Schritten. Zunächst benötige ich folgendes gr<strong>und</strong>legendeResultat:Satz 7.3 (Konvexität <strong>und</strong> Unterhalbstetigkeit von Variationsfunktionalenauf H 1 (Ω)) Sei F : R n → R stetig differenzierbar, konvex <strong>und</strong> strikt koerzitiv. Dannist M(F,b) konvex, V ist konvex, von unten halbstetig, <strong>und</strong> es existiert eine Konstantec > 0 mitV (u) ≥ c |u| 2 1,Ωfür alle u ∈ H 1 (Ω).100
Beweis: Seien v 1 ,v 2 ∈ M(F,b) <strong>und</strong> t ∈ (0, 1) . Dann folgt∫F(∇(tv 1 (x) + (1 − t)v 2 (x)))dxΩ∫=Ω∫F(t∇v 1 (x) + (1 − t)∇v 2 (x))dx ≤= tV (v 1 ) + (1 − t)V (v 2 ) < ∞ .ΩtF(∇v 1 (x)) + (1 − t)F(∇v 2 (x))dxHieraus folgt zunächst, daß tv 1 + (1 − t)v 2 ∈ M(F,b) ist, also ist M(F,b) konvex. Dannaber folgt auch∫V (tv 1 + (1 − t)v 2 ) = F(∇(tv 1 (x) + (1 − t)v 2 (x)))dxΩ≤ tV 1 (v 1 ) + (1 − t)V (v 2 ) .Diese Ungleichung ist auch richtig, wenn wenigstens eine der Funktionen v 1 ,v 2 nicht inM(F,b) enthalten ist, weil dann die rechte Seite den Wert +∞ hat, also ist V konvex.Wenn F strikt koerzitiv ist, gibt es eine Konstante c > 0 mit F(ξ) ≥ c |ξ| 2 . Also folgt∫∫V (u) = F(∇u(x))dx ≥ c |∇u(x)| 2 dx = c |u| 2 1,Ω .ΩAlso bleibt zu zeigen, daß V von unten halbstetig ist. Hierzu muß bewiesen werden, daßfür {u m } ∞ m=1 ⊆ H 1 (Ω) <strong>und</strong> u ∈ H 1 (Ω) mit ‖u − u m ‖ 1,Ω → 0 giltΩV (u) ≤ lim infm→∞ V (u m) .Es genügt eine Folge {u m } ∞ m=1 mit lim inf V (u m) = α < ∞ zu betrachten, weil sonstm→∞nichts zu zeigen ist. Wähle eine Teilfolge {u ′ m} ∞ m=1 aus mitlim Vm→∞ (u′ m) = α .Nach Definition von V folgt hieraus u ′ m ∈ M(F,b) ⊆ M(b) für alle genügend großenm . Da {u ′ m} ∞ m=1 in der Norm von H 1 (Ω) gegen u konvergiert, <strong>und</strong> da M(b) in H 1 (Ω)abgeschlossen ist, folgt hierausu ∈ M(b) .Da ∫ | ∂Ω ∂x iu(x) −∂∂x iu ′ m(x)| 2 dx → 0 gilt für m → ∞ <strong>und</strong> für i = 1,...,n gibt esnach einem Satz aus der Lebesgueschen Integrationstheorie eine Teilfolge {u ′′ m} ∞ m=1 von{u ′ m} ∞ m=1 mitlimm→∞ ∇u′′ m(x) = ∇u(x)für fast alle x ∈ Ω . Nach Voraussetzung ist F : R n → R differenzierbar, also insbesonderestetig. Daher folgtlimm→∞ F(∇u′′ m(x)) = F(∇u(x))101
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VorlesungsskriptVariationsrechnungu
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4.3 Hamiltonsche Differentialgleich
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oder mehrere Funktionen u : Ω →
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¨s(t) = d2 sdt 2 (t) = g cos β =
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1.2.4 Dirichletsches Integral Sei n
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die Parametrisierung einer geschlos
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Eine Möglichkeit, das Minimum eine
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der Variationsrechnung und für die
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alsoodersomit |(x,y)| 2 ≤ (x,x)(y
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also(∗)sup |f k (x) − f l (x)|
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Lemma 2.4 (Minkowski-Ungleichung) S
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µ - fast überall. Da |f(x)−f l
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Satz 2.7 (Vollständigkeit der Sobo
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des Hilbertraumes H m (Ω) , also s
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2.3.1 Dirac-Familie Eine Familie {
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Beweis: Sei E ⊆ Ω meßbar und be
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für alle x mit dist(x, supp u) >
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Wegen V i ⊆ U i ist dist(V i ,
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Beweis: Sei ϕ ∈ C∞(Ω) ◦ , s
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alsof(x) ≥ f(y) + ∇f(y) · (x
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0 = d dt I(u + tϕ) | t=0= d dt==
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Teilmenge von [a,b], auf der sich u
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für alle x ∈ [−1, 1]. Wenn u s
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alsou ′ (x) = c x .Die allgemeine
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Beweis: Sei a < y < b. Seiχ y (x)
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