für alle ϕ ∈ ◦ C∞(Ω) . Da a(∇u) ∈ L 2 (Ω) ist, bedeutet dies nach Definition 7.9,daß div (a(∇u)) existiert, <strong>und</strong> daß w = −div (a(∇u)) . Dies impliziert ∂Ṽ (u) ={−div (a(∇u))} , <strong>und</strong> (∗) nimmt die Form(a(∇u), ∇v − ∇u) Ω ≥ −(div a(∇u), v − u) Ωan. Nach Definition 7.10 ist daher u ∈ D(A) <strong>und</strong> ∂Ṽ (u) = {Au} . Sei umgekehrt u ∈D(A) . Nach Definition 7.10 bedeutet dies u ∈ M(b) <strong>und</strong>für alle v ∈ M(b) . Satz 7.7 zeigt nun, daßalso ist ∂Ṽ (u) ≠ ∅ . Zusammen folgt(a(∇u), ∇v − ∇u) Ω ≥ −(div a(∇u), v − u) Ω−div a(∇u) ∈ ∂Ṽ (u) ,∂Ṽ (u) ={{Au} , u ∈ D(A)∅ , u ∈ L 2 (Ω)\D(A) .Aus diesem Ergebnis folgt, daß u ∈ D(A) <strong>und</strong> Au + λu = f äquivalent ist zu f − λu ∈∂Ṽ (u) . Nach Satz 7.7 ist dies aber äquivalent zu (ii). Also ist (i) äquivalent zu (ii). DieÄquivalenz von (ii) <strong>und</strong> (iii) wurde schon in Folgerung 7.8 bewiesen. Die Existenz vonu ergibt sich aus Satz 7.2.112
8 Existenztheorie für das Hindernisproblem bei nichtlinearerRandbedingung.8.1 Das Potential beim Hindernisproblem Wir werden nun die Lösbarkeit des inAbschnitt 1.2 betrachteten Hindernisproblems für die Membran studieren. Sei Ω ⊆ R neine offene beschränkte Menge mit Lipschitzrind ∂Ω <strong>und</strong> sei ψ ∈ C ∞ (Ω, R). Weiterhin seij : R → R eine stetige differenzierbare, konvexe, strikt koerzitive Funktion mit j(0) = 0.Aus diesen Voraussetzungen folgt j(ξ) ≥ 0 für alle ξ ∈ R. Schließlich seiM = { u ∈ H 1 (Ω) ∣ ∣u(x) ≥ ψ(x) fast überall in Ω } .M ist abgeschlossen in H 1 (Ω), <strong>und</strong> nach Satz ?? existieren die Randwerte u |∂Ω = Bufür alle u ∈ M . Sei{M ∗ = u ∈ M ∣ ∫j ( Bu(x) ) }dS x < ∞ .Wir definieren nun das Funktional Ṽ : L2 (Ω) → L 2 (Ω) durch{ ∫1Ṽ (u) = Ω 2 |∇u(x)|2 dx + ∫ j( Bu(x) ) dS∂Ω x < ∞, u ∈ M ∗+∞, u ∈ L 2 (Ω)\M ∗ .∂ΩṼ ist das Potential, das zum in 1.2 betrachteten Hindernisproblem gehört. Die Aufgabeist, zu zeigen, daß dieses Potential sein Minimum annimmt.Satz 8.1 Sei j stetig differenzierbar, konvex, strikt koerzitiv <strong>und</strong> erfülle j(0) = 0. Dannist M ∗ konvex, Ṽ ist konvex <strong>und</strong> von unten halbstetig <strong>und</strong> Ṽ|M ∗ ist strikt konvex.Beweis: Wie in Beispiel ?? sieht man, daß ω ↦→ 1 2 |ω|2 1Ω : H 1(Ω) → R strikt konvex ist.Also folgt für u,v ∈ M ∗ mit u ≠ v <strong>und</strong> für t ∈ (0, 1)1|tv + (1 − 2 t)u|2 1,Ω + ∫ j( tv + (1 − t)u ) dS∂Ω(∗) < 1 2 t|v2 1,Ω + 1 2 (1 − t)|u|2 1,Ω + ∫ ∂Ω tj( v(x) ) + (1 − t)j ( u(x) ) dS x= tṼ (u) + (1 − t)Ṽ (v) < ∞,weil j konkex ist. Außerdem gilttv(x) + (1 − t)u(x) ≥ tψ(x) + (1 − t)ψ(x) = ψ(x)für fast alle x ∈ Ω, also ist tv + (1 − t)u ∈ M ∗ , <strong>und</strong> somit ist diese Menge konvex. Aus(∗) folgt nun aberṼ ( tv + (1 − t)u ) < tṼ (u) + (1 − t)Ṽ (v)für alle u,v ∈ M ∗ mit u ≠ v <strong>und</strong> für alle t ∈ (0, 1), also ist Ṽ|M ∗ strikt konvex. Wennmindestens eine der Funktionen u,v ∈ L 2 (Ω)\M ∗ ist, dann gilt Ṽ ( tv + (1 − t)u ) ≤113
- Seite 1 und 2:
VorlesungsskriptVariationsrechnungu
- Seite 4 und 5:
4.3 Hamiltonsche Differentialgleich
- Seite 6 und 7:
oder mehrere Funktionen u : Ω →
- Seite 8 und 9:
¨s(t) = d2 sdt 2 (t) = g cos β =
- Seite 10 und 11:
1.2.4 Dirichletsches Integral Sei n
- Seite 12 und 13:
die Parametrisierung einer geschlos
- Seite 14 und 15:
Eine Möglichkeit, das Minimum eine
- Seite 16 und 17:
der Variationsrechnung und für die
- Seite 18:
alsoodersomit |(x,y)| 2 ≤ (x,x)(y
- Seite 21 und 22:
also(∗)sup |f k (x) − f l (x)|
- Seite 23 und 24:
Lemma 2.4 (Minkowski-Ungleichung) S
- Seite 25 und 26:
µ - fast überall. Da |f(x)−f l
- Seite 27 und 28:
Satz 2.7 (Vollständigkeit der Sobo
- Seite 29 und 30:
des Hilbertraumes H m (Ω) , also s
- Seite 31 und 32:
2.3.1 Dirac-Familie Eine Familie {
- Seite 33 und 34:
Beweis: Sei E ⊆ Ω meßbar und be
- Seite 35 und 36:
für alle x mit dist(x, supp u) >
- Seite 37 und 38:
Wegen V i ⊆ U i ist dist(V i ,
- Seite 39 und 40:
Beweis: Sei ϕ ∈ C∞(Ω) ◦ , s
- Seite 41 und 42:
alsof(x) ≥ f(y) + ∇f(y) · (x
- Seite 43 und 44:
0 = d dt I(u + tϕ) | t=0= d dt==
- Seite 45 und 46:
Teilmenge von [a,b], auf der sich u
- Seite 47 und 48:
für alle x ∈ [−1, 1]. Wenn u s
- Seite 49 und 50:
alsou ′ (x) = c x .Die allgemeine
- Seite 51 und 52:
Beweis: Sei a < y < b. Seiχ y (x)
- Seite 53 und 54:
Also ist u ∈ C 2 ([a,b]) eine Lö
- Seite 55 und 56:
3.2.5 Wirtingersche Ungleichung Sei
- Seite 57 und 58:
Weiter muß gezeigt werden, daß {u
- Seite 59 und 60:
= π 2 limk∑k→∞m,l=1= π 2 li
- Seite 61 und 62:
nichtleere, konvexe und offene Meng
- Seite 63 und 64:
Beweis: (i) Seien y,z ∈ R n und t
- Seite 65 und 66: Wäre nun y ≠ z , dann folgtef(z)
- Seite 67 und 68: Wegen f ξξ (x,u,g(x,u,v)) > 0 fol
- Seite 69 und 70: also0 = d dt J(w + tϕ) | t=0∫ b
- Seite 71 und 72: In kanonischer Form lauten die Eule
- Seite 73 und 74: Man kann diese Gleichungen folgende
- Seite 75 und 76: 4.4.5 Der Fall f(x,u,ξ) = f(u,ξ)
- Seite 77 und 78: Hiermit folgtd[ ( ) ]S γ x,u(x),γ
- Seite 79 und 80: für alle (x,u) ∈ U . Ich werde z
- Seite 81 und 82: (x,u(x,α)) sind die von dieser Lin
- Seite 83 und 84: Zum Beweis des Satzes genügt es al
- Seite 85 und 86: Satz 5.9 (Trennungssatz) Sei H ein
- Seite 87 und 88: gelte lim n→∞ f(x n ) = f(x) f
- Seite 89 und 90: eine stetige, (komplex) lineare Abb
- Seite 91 und 92: Beweis: Sei {x n } ∞ n=1 ⊆ B 1
- Seite 93 und 94: 6 Konvexe Funktionale6.1 Unterhalbs
- Seite 95 und 96: Lemma 6.6 Sei H ein Hilbertraum, se
- Seite 97 und 98: also istt(x,λ) + (1 − t)(y,µ) =
- Seite 99 und 100: ) Sei H ein reeller Hilbertraum, se
- Seite 101 und 102: für alle x ∈ H . Dann nimmt f +g
- Seite 103 und 104: 7 Direkte Methoden der Variationsre
- Seite 105 und 106: Beweis: Seien v 1 ,v 2 ∈ M(F,b) u
- Seite 107 und 108: für alle u ∈ M . Für alle ander
- Seite 109 und 110: folglichund somit∫ x1y 1|y 1|u(z)
- Seite 111 und 112: dem Satz von Beppo Levi1(w,v − u)
- Seite 113 und 114: weil man dann in (∗) v = u±ϕ se
- Seite 115: für alle ξ ∈ R n . Dann gilt∂
- Seite 119 und 120: für fast alle x ∈ ∂Ω. Wegen j
- Seite 121 und 122: =+≤=∫1 [lim |t∇v − (1 − t
- Seite 123 und 124: .) u ∈ M und∫ []1Ω 2 |∇u(x)|
- Seite 125 und 126: [19] A. Sommerfeld: Partielle Diffe