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Applicazioni della teoria del minimax a problemi ... - Portale Posta DMI

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94 Capitolo 7. Biforcazione per sistemi hamiltoniani<br />

Dimostrazione. Applicheremo il Teorema 7.5, le cui ipotesi sono verificate in forza dei<br />

Lemmi 7.14 e 7.15: dunque esiste ¯ λ > 0 tale che l’insieme ˆ ST¯ λ (che raccoglie, lo ricordiamo,<br />

tutti i punti v ∈ X tali che T ′ ¯ λ (v) non è suriettivo) ammette un punto di accumulazione<br />

¯v ∈ X; già sappiamo che ˆ ST¯ λ è chiuso, quindi ¯v ∈ ˆ ST¯ λ .<br />

(7.13)<br />

Si tratta ora di dimostrare che, per ogni λ > 0,<br />

STλ<br />

ˆ = Γλ.<br />

Sia v ∈ X: l’operatore lineare T ′ λ (v) soddisfa le ipotesi <strong>del</strong> classico Teorema di alternativa<br />

di Fredholm, in quanto J ′′ (v) è compatto e auto–aggiunto (Lemma 7.14); dunque,<br />

T ′ λ (v) è iniettivo se e solo se è suriettivo.<br />

Quanto stabilito equivale a dire che v ∈ ˆ STλ se e solo se esiste u ∈ X, u = 0 tale che,<br />

per ogni w ∈ X,<br />

〈u + λJ ′′ (v)(u), w〉 = 0;<br />

ovvero<br />

1<br />

0<br />

[ ˙u(x) · ˙w(x) + (A(x)u(x)) · w(x) + λ(HF (x, v(x))u(x)) · w(x)] dx = 0.<br />

In sintesi, abbiamo provato che v ∈ ˆ STλ se e solo se (7.12) ammette una soluzione non<br />

banale.<br />

Con ciò (7.13) è provata, e con essa la tesi. <br />

Concludiamo la Sezione con un esempio.<br />

Esempio 7.17. Siano N > 1, A(·) = [aij(·)] una matrice N × N simmetrica come nella<br />

Sezione 7.3, e si consideri il seguente problema lineare, dipendente dai dati v ∈ H1 1 e λ > 0:<br />

⎧<br />

⎪⎨<br />

⎪⎩<br />

üi = <br />

N<br />

j=1 aij(x) + 2λe−|v(x)|2 <br />

(2vi(x)vj(x) − δij) uj in I<br />

ui(1) − ui(0) = ˙ui(1) − ˙ui(0) = 0<br />

i = 1, . . . N<br />

(dove δij è il simbolo di Kronecker). Il potenziale F : RN → R legato a questo problema è<br />

definito per ogni s ∈ RN da<br />

F (s) = e −|s|2<br />

− 1,<br />

e soddisfa tutte le ipotesi <strong>del</strong> Teorema 7.16: dunque, esiste ¯ λ > 0 tale che l’insieme Γ¯ λ<br />

contiene almeno un punto di accumulazione.

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