für alle x ∈ H , d.h.f(x) > − 1Re ω h(x) + 1Reω G( (x 0 ,µ) ) = g(x) + c 0mit g(x) = − 1Re ω h(x) <strong>und</strong> c 0 = 1Re ω G( (x 0 ,µ) ) .Folgerung 6.9 Sei H ein Hilbertraum <strong>und</strong> f : H → (−∞, ∞] eine konvexe, von untenhalbstetige Funktion. Dann ist die Funktionx ↦→ f(x) + α 2 ‖x‖2für jedes α > 0 strikt konvex, von unten halbstetig <strong>und</strong> koerzitiv. Also gibt es ein eindeutigesx 0 ∈ H mitf(x 0 ) + α 2 ‖x (0‖ 2 α= min f(x) +x∈H 2 ‖x‖2) .Beweis: f(x) + α 2 ‖x‖2 ist von unten halbstetig als Summe einer von unten halbstetigen<strong>und</strong> einer stetigen Funktion. Im Beispiel 6.4 wurde gezeigt, daß die Abbildung x ↦→ ‖x‖ 2strikt konvex ist. Also ist α 2 ‖x‖2 strikt konvex, folglich nach Lemma 6.2 auch f(x) +α2 ‖x‖2 . Nach Lemma 6.8 gibt es eine Konstante c 0 ∈ R <strong>und</strong> ein reell lineares, stetigesFunktional g : H → R mit f(x) > g(x) + c 0 für alle x ∈ H . Da x ↦→ α 2 ‖x‖2 koerzitiv ist,ist also auch f(x) + α 2 ‖x‖2 koerzitiv nach Lemma 6.6. Der Rest der Behauptung ergibtsich nun aus Satz 6.7.6.3 Subdifferentiale Für den Rest dieses Kapitels sei H immer ein reeller Hilbertraum.Dies ist keine Einschränkung der Allgemeinheit, weil jeder Hilbertraum mit demSkalarprodukt Re (·, ·) zu einem reellen Hilbertraum wird.Definition 6.10 Seien M ⊆ H <strong>und</strong> f : M → (−∞, ∞]. Das Subdifferential ∂f vonf ist eine Abbildung ∂f : M → P(H)(= Potenzmenge von H), die folgendermaßendefiniert isty ∈ ∂f(x) ⇐⇒ ∀ξ ∈ M : f(ξ) ≥ (y,ξ − x) + f(x).6.3.1 Beispiele für Subdifferentiale. a) Sei H = R <strong>und</strong> sei f : R → R definiertdurch⎧⎨ 0, x ≤ 0f(x) = 1, 0 < x ≤ 1⎩∞, x > 1Dann gilt⎧⎪⎨∂f(x) =⎪⎩{0}, x < 0{y ∈ R | 0 ≤ y ≤ 1}, x = 0∅, 0 < x < 1{y ∈ R | 1 ≤ y}, x = 1∅, x > 1.94
) Sei H ein reeller Hilbertraum, sei M ⊆ H eine offene <strong>und</strong> konvexe Menge <strong>und</strong> seif : M → (−∞, ∞] ein konvexes Funktional. Sei x ∈ M . Dann gilt:Existiert grad f(x), dann ist∂f(x) = {grad f(x)} .Beweis: Es gilt für alle z ∈ M <strong>und</strong> alle 0 ≤ t ≤ 1tf(z) + (1 − t)f(x) ≥ f ( (1 − t)x + tz ) = f ( x + t(z − x) ) .Wenn grad f(x) existiert, folgt hieraus1[f(z) − f(x) ≥ lim f ( x + t(z − x) ) ]− f(x)t→0+ t= ( grad f(x),z − x ) ,also grad f(x) ∈ ∂f(x). Angenommen, es sei y ∈ ∂f(x) <strong>und</strong> y ≠ grad f(x). Dannexistiert h ∈ H mit (grad f(x),h)< (y,h).‖h‖ kann so klein gewählt werden, daß x + th ∈ M ist für alle t mit 0 ≤ t ≤ 1, weil Moffen ist. Also folgt( (grad ) )f(th + x) − f(x) = t f(x),h + o(1)< t(y,h) = (y,th + x − x) ≤ f(th + x) − f(x)für genügend kleines t > 0. Dies ist ein Widerspruch, also folgty = grad f(x), also∂f(x) = {grad f(x)}.c) In Beispiel 6.4 wurde gezeigt, daß f(x) = ‖x‖ 2 konvex ist. In einem reellen Hilbertraumgiltalso grad f(x) = 2x, <strong>und</strong> somit( ) 1[ ]grad f(x),h = lim f(x + th) − f(x)t→0 t= limt (‖x + th‖2 − ‖x‖ 2 )(= lim) 2(x,h) + t‖h‖2= 2(x,h),t→0t→01∂f(x) = {2x},also, wenn x mit der Menge {x} identifiziert wird,∂f = 2I95
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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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