Metody wariacyjne w zagadnieniach brzegowych.

Rozważmy równanie poisonna

(1) \(-((a\tilde{u_x})_x + (c\tilde{u_y})_y) = g\ \ \ \ \ \ \ \ \ (x,y) \in D \subset \mathbb{R}^2\) - obszar ograniczony z regularnym brzegiem

(2) \(\tilde{u} = g_1\ \ \ \ \ \ \ \ \ (x,y) \in \Gamma = \partial D\)

\(\ \)

\(H\) - przestrzeń Hilberta (przestrzeń liniowa nad ciałem liczb rzeczywistych lub zespolonych z abstrakcyjnym iloczynem skalarnym)

\((\ ,\cdot)\) - iloczyn skalarny

\(\left \| \right \|\) - norma

\(H_A \subset H, H_A\) - gęsta w \(H (\bar{H_A} = H)\)

\(A: H_A -> H\) odwzorowanie liniowe i ciągłe.

Definicja

\(A\) - dodatni \(\Leftrightarrow\ \forall y \in H_A (Ay,y) \leqslant 0\) dla \(y = 0, (Ay,\ y) = 0\)

\(A\) - określny dodatnio \(\Leftrightarrow\ \exists K > 0\ \forall y \in H_A (Ay,y) \leqslant K \left \| y \right \| ^ 2\)

\(A\) - symetryczny \(\Leftrightarrow\ \forall y,z \in H_A\ \ (Ay,z) = (y,Az)\)

Problem: \(f \subset H\)

rozwiązać równanie (1) \(Ay=f, y \in H_A\)

Twierdzenie 1:

\(A\) - dodatni \(\Rightarrow\) (1) ma conajwyżej 1 rozwiązanie

Twierdzenie 2 “\(\Rightarrow\)”:

\(A\) - dodatni, symetryczny, \(y_0\) - rozwiązanie (1) \(\Rightarrow\) \(y_0\) minimalizuje funkcjonał \(I(y) = (Ay,y) - z(f,y)\)

Twierdzenie 3 “\(\Leftarrow\)”:

\(A\) - dodatni, symetryczny, \(\bar{y} \in H_A\) minimalizuje \(I\) \(\Rightarrow\) \(\bar{y}\) spełnia (1)

Niech \(\bar{z}\) - rozwiązanie (2) min \({ I(y):\ y \in H_A}\)

Oznaczmy: \(\mu = I(\bar{z})\)

Zakładamy \(\exists \{z_k\} \subset H_A\) taki że \(\lim_{k \to \infty} I(z_k) = \mu\)

\(\{z_k\}\) - nazywamy ciągiem minimalizującym \(I\)

Twierdzenie 4:

\(A\) - symetryczny, dodatnio określony

Wtedy dowolny ciąg minimalizujący \(\{z_k\}\) jest zbieżny do rozwiązania problemu \(\bar{z}\)