Departamento de Física Teórica II Ecuaciones Diferenciales II 0 0 0 5 5x t u(t,x) −1 1 Manuel Mañas Baena y Luis Martínez Alonso Índice general 1. Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales 1 1.1. Definición de EDP. EDP lineales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.1. Aspectos generales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.2. EDP relevantes en la Física . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.1.3. Cambio de variables independientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.2. Condiciones de contorno o frontera. Condiciones iniciales . . . . . . . . . . 8 1.2.1. Dominios. Fronteras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2.2. Condiciones de contorno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2.3. Condiciones iniciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2.4. Funciones diferenciables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.3. Existencia local de soluciones de EDP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.3.1. Planteamiento del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 Funciones analíticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.3.2. El teorema de Cauchy-Kovalevskaya . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.4. Problemas de Cauchy. Hipersuperficies características . . . . . . . . . . . . 24 1.4.1. Planteamiento del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 1.4.2. Curvas características para EDP de primer orden . . . . . . . . . . . . 26 1.4.3. Curvas características para EDP de segundo orden . . . . . . . . . . 28 1.5. Solución general. Método de la solución completa . . . . . . . . . . . . . . . 32 1.5.1. Método de la solución completa para ecuaciones de primer orden . 32 1.5.2. El método de la hodógrafa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 1.6. Operadores diferenciales. Problemas lineales . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 1.6.1. Operadores diferenciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 1.6.2. Operadores de frontera y de condiciones iniciales . . . . . . . . . . . 39 1.6.3. Problemas lineales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 1.6.4. Características . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 1.7. Cuestiones, problemas y ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 1.7.1. Cuestiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 1.7.2. Problemas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 1.7.3. Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2. Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier 51 2.1. Producto escalar en espacios funcionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 2.1.1. Producto escalar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 i ii ÍNDICE GENERAL 2.1.2. Cambios de coordenadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 2.2. Conjuntos ortogonales de funciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 2.2.1. Desarrollos en serie de funciones ortogonales . . . . . . . . . . . . . 56 2.2.2. Conjuntos ortogonales completos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 2.3. Operadores diferenciales simétricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 2.4. Autovalores y autofunciones. Operadores simétricos . . . . . . . . . . . . . 59 2.4.1. Problemas de autovalores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2.4.2. Autovalores y autofunciones de operadores simétricos . . . . . . . . 61 2.5. Operadores de Sturm–Liouville en una dimensión . . . . . . . . . . . . . . . 62 2.5.1. Caso regular . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 Carácter simétrico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Espectro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 2.5.2. Caso singular . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 2.5.3. Operadores de Schrödinger, Legendre y Bessel . . . . . . . . . . . . . 66 2.6. Operadores de Sturm–Liouville en varias dimensiones . . . . . . . . . . . . 70 2.7. Series de Fourier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 2.7.1. Bases trigonométricas de Fourier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 2.7.2. Desarrollos de Fourier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 2.7.3. Convergencia de series de Fourier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 2.8. Transformada de Fourier . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 2.8.1. Definición de la transformada de Fourier . . . . . . . . . . . . . . . . 88 2.8.2. Propiedades de la transformada de Fourier . . . . . . . . . . . . . . . 93 2.8.3. Transformadas seno y coseno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 Transformada de Fourier en R3 para funciones radiales . . . . . . . 100 2.9. Cuestiones, problemas y ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 2.9.1. Cuestiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 2.9.2. Problemas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 2.9.3. Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 3. Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones 119 3.1. El método de separación de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 3.1.1. Operadores diferenciales separables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 3.1.2. Soluciones de EDP homogéneas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 3.1.3. Soluciones de problemas de contorno homogéneos . . . . . . . . . . 123 3.1.4. El MSV y las ecuaciones de la física matemática . . . . . . . . . . . . 127 3.2. La ecuación de Helmholtz en coordenadas cartesianas . . . . . . . . . . . . 129 3.2.1. Partícula cuántica en una caja impenetrable . . . . . . . . . . . . . . . 129 3.2.2. Partícula cuántica en una caja con condiciones periódicas . . . . . . 131 3.2.3. Fluido en una tubería paralepipédica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 3.3. La ecuación de Helmholtz en coordenadas cilíndricas . . . . . . . . . . . . . 134 3.3.1. Coordenadas polares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 3.3.2. Partícula cuántica en una cuña cilíndrica impenetrable . . . . . . . . 136 3.3.3. Fluido en una tubería cilíndrica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 3.4. La ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas . . . . . . . . . . . . . . 141 3.4.1. Resolución de la ecuación angular . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 3.4.2. Resolución de la ecuación radial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 3.4.3. Partícula cuántica en una caja esférica . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 3.4.4. Fluido en el interior de una caja esférica . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 ÍNDICE GENERAL iii 3.5. El método de desarrollo en autofunciones (MDA) . . . . . . . . . . . . . . . . 153 3.5.1. El MDA en problemas inhomogéneos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 3.5.2. Ejemplos en dos dimensiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 3.5.3. El método de la transformada de Fourier . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 3.6. Problemas de contorno en electrostática y mecánica de fluidos . . . . . . . 174 3.6.1. Unicidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 3.6.2. El MDA en problemas de electrostática y mecánica de fluidos con simetría esférica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 3.6.3. Esfera conductora cargada en equilibrio electrostático en un campo eléctrico constante . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178 3.6.4. Fluido en movimiento uniforme deformado por una bola esférica . 182 3.7. Cuestiones, problemas y ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 3.7.1. Cuestiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 3.7.2. Problemas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 3.7.3. Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200 A. Resumen de funciones especiales 205 B. Soluciones de la ecuación de Helmholtz: ∆u+ k2u = 0 209 CAPÍTULO 1 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales En este primer capítulo se presentan las definiciones generales sobre ecuaciones en derivadas parciales (EDP) y se enuncia uno de los teoremas de existencia y unicidad básicos, debido a Cauchy y a Kovalevskaya. También se introducen los problemas de Cauchy y la noción de hipersuperficie característica y se dedica una sec- ción a definiciones básicas sobre operadores diferenciales y problemas de EDP lineales asociados. 1. Definición de EDP. EDP lineales 2. Condiciones de contorno. Condiciones iniciales 3. Existencia local de soluciones de EDP 4. Problemas de Cauchy. Hipersuperficies características 5. Operadores diferenciales. Problemas lineales. 1.1. Definición de EDP. EDP lineales En esta sección, tras una introducción de carácter general sobre números complejos y derivadas parciales, presentamos algunas de las EDP más relevantes en Física. Por último, analizamos como se transforman las EDP ante cambios de coordenadas. 1.1.1. Aspectos generales Salvo mención de lo contrario siempre consideraremos funciones dependientes de un cierto número de variables reales y que toman valores complejos. Utilizaremos dos tipos de notación dependiendo de la situación. Notación extendida Escribiremos u = u(x,y, . . . ) = u1(x,y, . . . ) + iu2(x,y, . . . ) para denotar una función que depende de las variables reales (x,y, . . .), que toma números comple- jos 1 2 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 valores complejos cuya parte real e imaginaria vienen dadas por Reu = u1, Imu = u2. Como números complejos, los valores de la función u pueden conjugarse y poseen módulo y argumento: ū = u1 − iu2, |u| = + √ u2 1 +u2 2, argu = arctan u2 u1 . Es útil recordar que: |u|2 = ūu, u = |u| ei argu. Recordemos que en el álgebra de números complejos, dados a,b ∈ R, se tienen las fórmulas de Euler:números comple- jos, fórmulas de Euler eib = cosb + i senb, ea+ib = eaeib = ea(cosb + i senb). Frecuentemente, en las aplicaciones en la Física, una de las variables a tener en cuenta es el tiempo t, así que en tales ocasiones denotaremos mediante (t, x,y, . . . ) a las variables de las que dependen nuestras funciones. Las derivadas de u, cuando existan, se obtendrán derivando las partes real e ima- ginaria de u y se denotarán como muestran los ejemplos siguientes:derivadas parcia- les ut = ∂u ∂t = ∂u1 ∂t + i ∂u2 ∂t , ux = ∂u ∂x = ∂u1 ∂x + i ∂u2 ∂x , uxx = ∂2u ∂x2 = ∂ 2u1 ∂x2 + i ∂2u2 ∂x2 , uxy = ∂2u ∂x∂y = ∂2u1 ∂x∂y + i ∂2u2 ∂x∂y Supondremos siempre que las funciones que manejamos admiten derivadas hasta el orden requerido por las operaciones que debamos efectuar. En particular tal orden ha de ser suficiente para que el resultado de una derivación múltiple sea independiente del orden en que efectuemos las derivaciones individuales. Por ejemplo: uxxyxzy = uxxxyyz = uzxyxyx. ✎ Ejemplos 1. Sea u(x,y) = xy + i ex 2+y2 . En este caso u1(x,y) = xy, u2(x,y) = ex 2+y2 , por lo tanto ū = xy − i ex 2+y2 , |u| = √ (xy)2 + e2(x2+y2) Se calcula inmediatamente que ux = y + 2 ixex 2+y2 , uxx = i(2+ 4x2)ex 2+y2 . Ecuaciones Diferenciales II §1.1] Definición de EDP. EDP lineales 3 2. Sea u(x,y) = exy+i(x2+y2). Utilizando las fórmulas de Euler u = exy(cos(x2 +y2)+ i sen(x2 +y2)), luego u1 = exy cos(x2 +y2), u2 = exy sen(x2 +y2), |u| = exy , argu = x2 +y2. Así, las derivadas de primer orden son ux = (y + i 2x)exy(cos(x2 +y2)+ i sen(x2 +y2)), uy = (x + i 2y)exy(cos(x2 +y2)+ i sen(x2 +y2)). Notación abreviada En una notación más compacta las funciones las escribiremos en la forma u = u(x) = u1(x)+ iu2(x), donde x = (x0, x1, . . . , xn−1), denota un punto de Rn. Frecuentemente, aunque no siempre, la variable x0 será iden- tificada con una variable tiempo t. Para las derivadas escribiremos notación abrevia- da Dαu := ∂|α|u ∂x α0 0 ∂x α1 1 · · · ∂xαn−1 n−1 , |α| = α0 +α1 · · · +αn−1, donde aparecen índices vectoriales α = (α0, α1, · · · , αn−1) ∈ Z n + ⊂ R n, con n componentes enteras αi ≥ 0. Obsérvese que |α| es el orden de la derivada Dαu . Por definición si α = (0,0, . . . ,0), entonces Dαu ≡ u. La relación entre los dos tipos de notación es fácil de establecer. Por ejemplo si (x0, x1, x2, x3) = (t, x,y, z): uxxzyz = Dαu, α = (0,2,1,2). Cuando tengamos una sola variable independiente x, usaremos la notación Dnu := dnu dxn . EDP Para definir el concepto de EDP es conveniente usar la notación abreviada. Ecuaciones Diferenciales II 4 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 Definición 1.1.1. Una EDP es una ecuación de la forma: F(x,Dαu) = 0, (1.1) siendo F una función que depende de x = (x0, x1, . . . , xn−1) (n > 1), y de un número finito de derivadas Dαu. La nomenclatura es la siguiente: i) Las variables xi, i = 0, . . . , n−1, se denominan variables independientes de la EDP. ii) La función incógnita u de la EDP se denomina variable dependiente de la EDP. iii) Si r es el orden máximo de las derivadas Dαu de las que depende la función F , entonces r es por definición el orden de la EDP. Aunque pueden tratarse situaciones más generales de gran interés, aquí sólo consi- deraremos EDP correspondientes a funciones F que dependen polinomicamente en las variables Dαu.1 No impondremos tal tipo de restricciones a la dependencia respecto de las variables xi. En particular, si F es un polinomio de grado uno en Dαu se dice que la EDP es una EDP lineal.2 En ese caso la EDP es de la formaEDP lineal ∑ α ′ aα(x)D αu− f(x) = 0, (1.2) donde ∑ α ′ significa que la suma se extiende a un conjunto finito de multi-índices α con |α| ≥ 0. Las funciones aα(x) y f(x) se suponen dadas. Normalmente cuando tratamos con una ecuación como (1.2) la escribimos como ∑ α ′ aα(x)D αu = f(x), y nos referimos al término f(x) como el término inhomogéneo de la ecuación. Si f(x) ≡ 0 diremos que la EDP lineal es homogénea.EDP homogénea En general las EDP no lineales son mucho más difíciles de tratar que las lineales. Para considerar EDP concretas la notación extendida es más conveniente. ✎ Ejemplos 1. La EDP ux + ex+yuy −u = x2y2, es lineal de orden 1. 2. La EDP uxxu+uy + xy = 0, es no lineal, obsérvese el término uxxu, y de orden 2. 1Sin embargo, existen situacionesfísicasen que aparecen ecuacionesmásgenerales. Por ejemplo, laecuación de sine-Gordon: utt −uxx = senu se utiliza en ladescripciónde la transparencia auto-inducida o en el estudio de las uniones Josephson.Así mismo,tambiénes relevante engeometríadiferencial. 2Una extensióndel concepto de EDP lineal es el de EDP cuasi-lineal, ahora se exige linealidad tansólo en las derivadas de ordenmásalto. Ecuaciones Diferenciales II §1.1] Definición de EDP. EDP lineales 5 1.1.2. EDP relevantes en laFísica La Física está repleta de EDP lineales y no lineales. Tanto en electromagnetismo como en mecánica cuántica las ecuaciones básicas son lineales, pero en otras áreas, como la dinámica de medios continuos o la relatividad general, las ecuaciones funda- mentales son no lineales. Hay cuatro ejemplos de EDP lineales, todas ellas de segundo orden, a las que vamos a dedicar un interés particular en este curso: 1. La ecuación de Poisson Poisson uxx +uyy +uzz = f , siendo f = f(x,y, z) una función dada. Si f ≡ 0 la EDP se conoce como ecuación de Laplace. Ambas EDP aparecen a menudo en electrostática y en mecánica de fluidos. 2. La ecuación de ondas ondas utt = c2 ( uxx +uyy +uzz ) , donde c es un número real positivo que representa la velocidad de propagación de las ondas. 3. La ecuación de Schrödinger Schrödinger i ℏut = − ℏ2 2m ( uxx +uyy +uzz ) + q(x,y, z)u, que describe la dinámica de una partícula de masam en un campo de fuerzas con función potencial q = q(x,y, z). El símbolo ℏ representa la constante de Planck normalizada. Es de observar la presencia del número imaginario i en el coeficiente de ut . Este hecho es el principal motivo por el que en este curso consideramos funciones con valores complejos. 4. La ecuación del calor calor ut = a2 ( uxx +uyy +uzz ) , es relevante en procesos de difusión térmica y de difusión de fluidos en general. El símbolo a2 representa el coeficiente de difusión. Para escribir de forma abreviada las ecuaciones anteriores es conveniente usar la nota- ción del operador Laplaciano: ∆u := uxx +uyy +uzz. Así se obtiene: 1. Ecuación de Poisson en 3 dimensiones: ∆u = f . Ecuaciones Diferenciales II 6 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 2. Ecuación de ondas en 1+3 dimensiones:3 utt = c2 ∆u. 3. Ecuación de Schrödinger en 1+3 dimensiones: i ℏut = − ℏ2 2m ∆u+ qu. 4. La ecuación del calor en 1+3 dimensiones: ut = a2 ∆u. En ocasiones consideraremos versiones simplificadas de las ecuaciones anteriores en las que u no depende de algunas de las variables (x,y, z). Así, una versión en 1+2 dimensiones de las ecuaciones de ondas, Schrödinger o del calor es una EDP en que suponemos que u depende de (t, x,y) solamente. Aunque no vamos a tratar tales problemas en este curso, hay muchos ejemplos de EDP no lineales de gran importancia por sus aplicaciones en la Física. Los métodos que se emplean en su estudio son muy diferentes de los desarrollados para las EDP lineales. Solo mostraremos un par de EDP no lineales que gozan de gran popularidad actualmente 1. La ecuación de Korteweg–de VriesKorteweg–de Vries ut +uxxx +uux = 0, con aplicaciones en hidrodinámica, física del estado sólido y física del plasma. 2. La ecuación de Schrödinger no linealSchrödinger no li- neal iut = −uxx + |u|2u, con relevancia en diversos campos entre los que destaca la óptica no lineal. 1.1.3. Cambio de variables independientes cambios de coor- denadas Dada una EDP (1.1), una de las manipulaciones más frecuentes que debemos efec- tuar es determinar la forma que adquiere cuando efectuamos un cambio de variables independientes x 7→ y = y(x) con ecuaciones de transformación: yi = yi(x0, x1, . . . , xn−1), i = 0,1, . . . , n− 1, que siempre supondremos invertible y 7→ x = x(y), con ecuaciones de transforma- ción inversa xi = xi(y0, y1, . . . , yn−1), i = 0,1, . . . , n− 1. Para simplificar no utilizaremos un nuevo símbolo de función para la función com- puesta u(x(y)), que simplemente denotaremos u(y). 3A veces enFísicase utiliza el d’Alambertiano: ¤u = utt − c2∆u, tomando laecuaciónde ondas la forma ¤u = 0. Ecuaciones Diferenciales II §1.1] Definición de EDP. EDP lineales 7 La forma que toma (1.1) en las nuevas variables se determina sustituyendo en F(x,Dαu) las variables x por x(y), y las derivadas respecto de x (Dαu) por sus ex- presiones en términos de derivadas respecto de y . Para esto último hay que utilizar la regla de la cadena. Las expresiones de las derivadas de ordenes uno y dos son ∂u ∂xi = ∑ i′ ∂u ∂yi′ ∂yi′ ∂xi , ∂2u ∂xixj = ∂ ∂xi ( ∑ j′ ∂yj′ ∂xj ∂u ∂yj′ ) = ∑ i′ ∑ j′ ∂yi′ ∂xi ∂yj′ ∂xj ∂2u ∂yi′∂yj′ + ∑ j′ ∂2yj′ ∂xi∂xj ∂u ∂yj′ En ocasiones un cambio de variables puede convertir una EDP en otra más simple. El ejemplo clásico es la ecuación de ondas en 1+1 dimensiones. ✎ Ejemplos i) Sea la EDP: utt −uxx = 0. Efectuemos el cambio de variable: y1 = t + x, y2 = t − x. con cambio inverso: t = 1 2 (y1 +y2), x = 1 2 (y1 −y2) Inmediatamente se obtiene: ut = uy1 ∂y1 ∂t +uy2 ∂y2 ∂t = uy1 +uy2 , ux = uy1 ∂y1 ∂x +uy2 ∂y2 ∂x = uy1 −uy2 , utt = ( ∂ ∂y1 + ∂ ∂y2 ) (uy1 +uy2) = uy1y1 +uy2y2 + 2uy1y2 , uxx = ( ∂ ∂y1 − ∂ ∂y2 ) (uy1 −uy2) = uy1y1 +uy2y2 − 2uy1y2 . Como consecuencia la EDP se escribe: 4uy1y2 = 0. En su nueva forma la EDP puede integrarse y se obtiene la solución: u = f(y1)+ g(y2) = f(x + t)+ g(t − x), donde f y g son funciones arbitrarias. Ecuaciones Diferenciales II 8 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 ii) Formulemos la EDP ux +uy = x2y, en coordenadas polares: x = r cosθ, y = r senθ, r = √ x2 +y2, θ = arctan y x . Aplicando la regla de la cadena: ux = x √ x2 +y2 ur − y x2 +y2 uθ = cosθur − senθ r uθ, uy = y √ x2 +y2 ur + x x2 +y2 uθ = senθur + cosθ r uθ. Luego la EDP se escribe: (cosθ + senθ)ur + 1 r (cosθ − senθ)uθ = r3 senθ cos2 θ. 1.2. Condiciones de contorno o frontera. Condiciones iniciales 1.2.1. Dominios. Fronteras En general cuando consideramos una EDP (1.1) la función incógnitau = u(x) se su- pone definida sobre un conjunto dadoΩ de Rn. Supondremos siempre queΩ satisfacedominios las dos condiciones siguientes: i) Ω es un conjunto abierto. Esto es, para todo punto a ∈ Ω existe un radio r > 0 tal que todo punto x ∈ Rn cuya distancia a a es inferior a r (d(x,a) < r ) pertenece a Ω. ii) Ω es conexo. Es decir, no es posible encontrar dos conjuntos abiertos no vacíos Ωi, (i = 1,2) tales que Ω1 ∩Ω2 = ∅ y Ω1 ∪Ω2 = Ω. En tal caso diremos que Ω es un dominio de Rn. La frontera S(Ω) de Ω es el conjuntofrontera formado por los puntos a ∈ Rn tales que para todo radio r > 0, existen puntosx ,tanto dentro x ∈ Ω como fuera x 6∈ Ω, tales que d(x,a) < r . Obviamente la propiedad i) significa que Ω no tiene puntos en común con su frontera S(Ω). En cuanto a la propiedad ii), podemos interpretarla como la prohibición de que Ω pueda dividirse en dos sectores separados. El conjunto unión Ω = Ω ∪ S(Ω), se denomina el cierre de Ω. A continuación mostramos diagramas de un dominio y de conjuntos que no son dominios dado que violan la propiedad i) o la propiedad ii). Ecuaciones Diferenciales II §1.2] Condiciones de contorno o frontera. Condiciones iniciales 9 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Frontera Dominio conjunto no conexoconjunto no abierto 1.2.2. Condiciones de contorno Dada una EDP sobre un dominio Ω ⊂ Rn: F(x,Dαu) = 0, x ∈ Ω, (1.3) normalmente se nos pide no sólo que encontremos una función u = u(x) que satis- faga la EDP en todo punto de Ω, sino también que tal función satisfaga una serie de condiciones fi(x,D αu) = 0, x ∈ Si, i = 1, . . .m, donde los símbolos Si denotan partes de la frontera S(Ω) de Ω, y las fi son funciones dependientes de las variables xi, y de un número finito de derivadas Dαu con |α| ≥ 0. Condiciones de esta clase se denominan condiciones de contorno —también se cono- cen como condiciones de frontera, en este texto utilizaremos ambas denominaciones— . Solo consideraremos condiciones de contorno en las que las funciones fi son polino- condiciones de contornomios de grado uno en las variables Dαu (condiciones de contorno lineales). Es decir, de la forma ∑ α ′ bi,α(x)D αu− gi(x) = 0, x ∈ Si, o bien ∑ α ′ bi,αD αu|Si = gi. Un problema consistente en resolver una EDP sobre un dominioΩ y un conjunto de con- diciones de contorno se denomina problema de contorno —o problema de frontera—. Ecuaciones Diferenciales II 10 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 ✎ Ejemplos 1. La ecuación de Laplace en una caja rectangular. Consideramos la EDP uxx +uyy +uzz = 0, en Ω = (0, a)× (0, b)× (0, c). La condiciones de contorno son u(x,y,0) = 0, u(x,y, c) = g(x,y), u(0, y, z) = 0, u(a,y, z) = 0, u(x,0, z) = 0, u(x, b, z) = 0. La solución u(x,y, z) a este problema modela el potencial electrostático en una caja con todas sus caras a potencial cero mientras que la sexta tiene el potencial g(x,y). R3 x y z Ω a b c u(x,0, z) = 0 u(x,b, z) = 0 u(x,y,0) = 0 u(x,y, c) = g(x,y) u(a,y, z) = 0 u(0, y, z) = 0 uxx +uyy +uzz = 0 2. Una EDP no siempre admite la imposición de determinadas condiciones de con- torno. A titulo de ejemplo podemos considerar la ecuación de ondas uxy = 0 en el cuadrado (x,y) ∈ (0,1)× (0,1). Impongamos las condiciones de contorno siguientes u(x,0) = f1(x), u(x,1) = f2(x), u(0, y) = g1(y), u(1, y) = g2(y). Veamos ahora que este problema puede no tener solución. Como se satisface la EDP uxy = 0 la función ux no depende de y , ux = ux(x), y por ello debemos tener f ′1 = f ′2, y un argumento análogo conduce a g′1 = g′2. Por tanto, para que el problema de contorno tenga solución es necesario que se satisfagan condiciones adicionales sobre los datos de frontera. Este problema está relacionado con las curvas características que discutiremos más adelante. Ecuaciones Diferenciales II §1.2] Condiciones de contorno o frontera. Condiciones iniciales 11 R2 x y Ω 1 1u(x,0) = f1(x) u(x,1) = f2(x) u (0 ,y ) = g 1 (y ) u (1 ,y ) = g 2 (y ) uxy = 0 En problemas sobre un dominio Ω en el espacio R3 se utiliza la siguiente nomen- clatura para las condiciones de frontera más simples sobre una superficie S contenida en S(Ω): 1. Condición de Dirichlet: u|S = g. 2. Condición de Neumann: ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ S = g, siendo ∂u ∂n := n ·∇u = n1ux +n2uy +n3uz, donde n = (n1, n2, n3) es el campo de vectores normales a la superficie S. 3. Condición mixta ( au+ b∂u ∂n ) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ S = g. Aquí a y b denotan funciones dadas. Ecuaciones Diferenciales II 12 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 Ω S n En ocasiones consideraremos versiones en R2 de las anteriores condiciones de con- torno. En tales casos Ω será un recinto del plano, S una curva contenida en S(Ω) y en lugar de la notación S, S(Ω) preferiremos usar Γ , Γ(Ω) respectivamente. xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Ω Γ n En todo caso, siempre que trabajemos con una condición de contorno sobre una parte S de la frontera de Ω ⊂ Rn, supondremos que S puede describirse mediante una ecuación implícita: fS(x) = 0, tal que ∇fS(x) ≠ 0, x ∈ S. Podemos definir un campo normal unitario segúnnormal unitaria n(x) := ∇fS(x) ∥ ∥∇fS(x) ∥ ∥ . Ecuaciones Diferenciales II §1.2] Condiciones de contorno o frontera. Condiciones iniciales 13 ✎Ejemplos Los ejemplos siguientes muestran los campos de vectores normales y las correspondientes operaciones de derivación en la dirección del vector normal. 1. Ω ≡ círculo con centro el origen y radio r en R2, Γ = Γ(Ω). fΓ (x,y) = x2 +y2 − r2, n = (2x,2y) ∥ ∥(2x,2y) ∥ ∥ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ Γ = 1 r (x,y), ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ Γ = 1 r ( xux +yuy ) = ur . R2 x y Ω r n Γ 2. Ω ≡ interior del cilindro con eje OZ y radio r en R3, S = S(Ω). fS(x,y, z) = x2 +y2 − r2, n = (2x,2y,0) ∥ ∥(2x,2y,0) ∥ ∥ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ Γ = 1 r (x,y,0), ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ S = 1 r ( xux +yuy ) = ur . Ecuaciones Diferenciales II 14 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 R3 x y z Ω r n S 3. Ω ≡ interior de la esfera centrada en a = (a1, a2, a3) y radio r en R3, S = S(Ω). fS(x,y, z) = (x − a1) 2 + (y − a2) 2 + (z − a3) 2 − r2, n = 1 r (x − a1, y − a2, z − a3), ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ S = 1 r ( (x − a1)ux + (y − a2)uy + (z − a3)uz ) . R3 x y z Ω r n a S Existe otro tipo de condiciones de contorno asociadas con pares apropiados de hipersuperficies de la frontera de Ω. Supongamos dos hipersuperficies Si, i = 1,2 de Rn contenidas en S(Ω), tales que existe una aplicación biyectiva entre ellas σ : S1 −→ S2, x 7→ σ(x), Ecuaciones Diferenciales II §1.2] Condiciones de contorno o frontera. Condiciones iniciales 15 tal que tanto σ como su inversa, expresadas en coordenadas locales de sus superficies condiciones de contorno periódicas dominio, son funciones que admiten todas las derivadas. Una condición de contorno periódica viene expresada como una ecuación de la forma f(x,Dαu(x)) = f(σ(x),Dαu(σ(x)), x ∈ S1. 1.2.3. Condiciones iniciales Otro tipo de condiciones que se suelen exigir a las soluciones de una EDP son las denominadas condiciones iniciales respecto de una de las variables independientes que denotaremos t. Normalmente son un conjunto de condiciones de la forma: u|t=t0 = Φ0, ∂u ∂t ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ t=t0 = Φ1, . . . , ∂r−1u ∂tr−1 ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ t=t0 = Φr−1, donde r ≥ 0 y las funciones Φi dependen del resto de variables independientes. En condiciones inicialesgeneral, las condiciones iniciales no son condiciones de contorno ya que también se consideran situaciones en las que el conjunto determinado por la ecuación t = t0 puede estar en el interior de Ω. En problemas físicos en los que se analiza la evolución de un sistema suelen coexis- tir tanto condiciones de contorno como iniciales. Los siguientes ejemplos muestran un par de situaciones genéricas diferentes. ✎ Ejemplos 1. Sea la ecuación del calor en 1+1 dimensiones: ut = uxx, sobre el dominio Ω = {(t, x) ∈ R 2 | t > 0,1 < x < 2}. xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxx Ω x t t = 0 1 2 Podemos imponer las condiciones u|t=0 = (x − 1)(x − 2), u|x=1 = 0, ux=2 = 0. En este caso la condición inicial es también condición de contorno. Ecuaciones Diferenciales II 16 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 2. Sea la ecuación de Schrödinger en 1+1 dimensiones: iut = −uxx, sobre el dominio Ω = {(t, x) ∈ R 2 | −∞ < t <∞,−1 < x < 1}. xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxx Ω x t t = 0 1−1 Podemos imponer las condiciones u|t=0 = sen(πx)e−x 2 , u|x=−1 = 0, u|x=1 = 0. En este caso la condición inicial no es condición de contorno. 1.2.4. Funciones diferenciables Cuando se buscan soluciones de un problema de contorno se consideran diferentes tipos de espacios funcionales en donde investigar la existencia de tales soluciones. Uno de los espacios más utilizados es el espacio C∞(Ω) de las funciones diferenciablesfunciones dife- renciables en Ω. Por definición una función f = f(x) pertenece a C∞(Ω) si admite todas las derivadas parciales de todos los ordenes Dαf(x) en todos los puntos x ∈ Ω. Las propiedades de las funciones diferenciables que más nos interesan ahora son 1) Si f ,g ∈ C∞(Ω) entonces las funciones λf(x)+ µg(x), f (x) · g(x), f (x) g(x) , (g(x) ≠ 0), también pertenecen a C∞(Ω) ∀λ,µ ∈ C. 2) La composición de dos funciones diferenciables x 7→ y = f(x) 7→ z = g(y) = g(f(x)), es también una función diferenciable. Ahora f : Ω1 → Ω2 y g : Ω2 → C. Para los problemas de contorno suele utilizarse el espacio C∞(Ω) de funciones dife- renciables en el cierre Ω de Ω. Por definición u ∈ C∞(Ω) si u ∈ C∞(Ω0) para algún abierto Ω0 ⊃ Ω. Ecuaciones Diferenciales II §1.3] Existencia local de soluciones de EDP 17 1.3. Existencia local de soluciones de EDP 1.3.1. Planteamiento del problema Dada una EDP (1.1) sobre un dominioΩ ⊂ Rn, la primera cuestión natural a conside- rar es la existencia de soluciones u = u(x). Por nuestra experiencia con las ecuaciones diferenciales ordinarias debemos intuir que los resultados generales que podemos es- perar han de ser locales. Es decir, resultados asegurando la existencia de soluciones en algún abierto alrededor de cada punto de Ω. existencia local Un aspecto importante a considerar es el tipo de soluciones que buscamos. Es decir, las propiedades que exigimos a u = u(x). Nuestra decisión en este aspecto está condicionada por las propiedades de la propia función F = F(x,Dαu) que define la EDP. En este sentido vamos a concentrarnos ahora en una clase de problemas en que es posible deducir un importante resultado sobre la existencia de soluciones analíticas. En este punto es importante comentar la noción de función analítica. Funciones analíticas El espacio A(Ω) de funciones analíticas en un abierto Ω está formado por las funciones analíti- casfunciones f = f(x) tales que para todo punto a ∈ Ω existe un radio r > 0 y un desarrollo en serie múltiple de potencias de f f(x) = ∑ |α|≥0 cα(x − a)α, (x − a)α := (x0 − a0) α0(x1 − a1) α1 · · · (xn − an)αn−1 , convergente en la bola |x − a| < r . Las propiedades de las funciones analíticas que más nos interesan ahora son 1) Toda función analítica enΩ es también una función diferenciable enΩ. Además sus desarrollos en serie de potencias alrededor de cualquier a ∈ Ω coinciden con sus desarrollos de Taylor. Es decir f(x) = ∑ |α|≥0 cα(x − a)α, cα = 1 α! Dαf(a). 2) Si f ,g ∈ A(Ω) entonces las funciones λf(x)+ µg(x), f (x) · g(x), f (x) g(x) , (g(x) ≠ 0), también pertenecen a A(Ω) ∀λ,µ ∈ C. 3) La composición de dos funciones analíticas x 7→ y = f(x) 7→ z = g(y) = g(f(x)), es también una función analítica. Aquí tenemos, f : Ω1 → Ω2 y g : Ω2 → C. forma normal Pasamos a introducir la noción de EDP en forma normal o de Kovalevskaya. Ecuaciones Diferenciales II 18 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 Definición 1.3.1. Sea una EDP (1.1) con variables independientes x = (x0 = t,x), x := (x1, . . . , xn−1). Decimos que la EDP posee forma normal (o de Kovalevskaya) de orden r > 0 respecto de la variable t si puede escribirse como: ∂ru ∂tr = G(x,Dαu), r > 0, (1.4) siendo G una función que depende polinomicamente de un número finito de deri- vadas Dαu = ∂|α|u ∂x α0 0 · · · ∂xαn−1 n−1 , pero debe ser independiente de las siguientes ∂ru ∂tr ; Dαu, con |α| > r. Comentarios 1. De acuerdo con la definición anterior r es el orden de (1.4). 2. Para analizar si una EDP posee la forma normal respecto de una de sus variables independientes t, lo primero que hay que hacer es despejar la derivada respecto de t de orden más alto y después comprobar que en el segundo miembro no aparezcan derivadas de orden estrictamente superior. ✎ Ejemplos 1. La EDP ux −uy = log(xy), posee la forma normal respecto de cualquiera de sus variables x ó y , pues puede escribirse como ux = uy + log(xy), o bien uy = ux − log(xy), y en ambos casos se verifica la condición de normalidad respectiva.4 2. La ecuación del calor en 1+1 dimensiones ut −uxx = 0, es claramente de forma normal respecto de la variable x, pero no lo es respecto de t ya que al despejar ut ut = uxx, en el segundo miembro queda una derivada de orden mayor que el de ut . 4Sin embargo lafunciónlog(xy) sólo es analíticacuando xy > 0, luego la EDP es normal�an (ver §1.3.2) en x e y en los dominios Ω1 = {(x,y) ∈ R2, con x > 0,y > 0} y Ω2 = {(x,y) ∈ R2, con x < 0,y < 0}. Ecuaciones Diferenciales II §1.3] Existencia local de soluciones de EDP 19 3. La ecuación de Korteweg–de Vries uxxx = −uux −ut, es claramente normal respecto de x. 4. Las ecuaciones de Poisson y de Laplace en 3 dimensiones son normales respecto de sus tres variables independientes x,y, z. La ecuación de ondas en 1+3 di- mensiones es normal respecto de sus cuatro variables independientes t, x,y, z. Las ecuaciones de Schrödinger y del calor en 1+3 dimensiones no son normales respecto de t y si lo son respecto de x,y, z. problema de Cau- chy de valores ini- cialesDefinición 1.3.2. Dada una EDP normal de orden r respecto de una variable t ∂ru ∂tr = G(x,Dαu), x ∈ Ω, (1.5) definida sobre un dominio Ω = I ×Λ, siendo I un intervalo abierto de R y Λ un abierto de Rn−1, un problema de Cauchy con valores iniciales consiste en determinar una solución u = u(x) de (1.5) que satisfaga las r condiciones iniciales u(t0,x) = Φ0(x), ∂u ∂t (t0,x) = Φ1(x), ... ∂r−1u ∂tr−1 (t0,x) = Φr−1(x), x ∈ Λ (1.6) donde t0 ∈ I y Φi = Φi(x) son una serie de funciones dadas, que reciben el nombre de valores iniciales del problema. ✎ Ejemplo Para la ecuación de Schrödinger no lineal, que tiene la siguiente forma nor- mal con respecto a x, uxx = − iut +u3, u : Ω → R, se plantea el problema de Cauchy de condiciones iniciales u(t,0) = f(t), ∂u ∂x (t,0) = g(t). 1.3.2. El teorema de Cauchy-Kovalevskaya teorema de Cauchy– Kovalevskaya Uno de los resultados generales de la teoría de EDP, que se aplica tanto a los casos lineales como no lineales, es el siguiente teorema debido a Cauchy y Kovalevskaya, al cual nos referiremos como teorema CK. Ecuaciones Diferenciales II 20 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 Teorema 1.3.3. Sea un problema normal de Cauchy con valores iniciales (1.5)- (1.6) para una EDP normal y x0 = (t0,x0) ∈ Ω un punto de su dominio tal que i) Condición de analiticidad de la EDP. Como función de x la función G(x,Dαu) del segundo miembro de (1.5) es analítica en x0. ii) Condición de analiticidad de los valores iniciales. Los valores iniciales Φi(x), (i = 0, . . . , r − 1) son funciones analíticas en x0. Entonces existe una función u = u(x) definida sobre un abierto Ω0 ⊂ Ω que contiene a x0 tal que: i) La función u = u(x) satisface la EDP en Ω0 y las condiciones iniciales en todo punto (t0,x) ∈ Ω0. ii) La función u = u(x) es la única función analítica en Ω0 que satisface tales propiedades. Comentarios 1. El teorema nos garantiza la existencia y unicidad locales de una solución analítica de un problema de Cauchy con datos iniciales, siempre que se verifique que la EDP es normal y que tanto la EDP como los datos iniciales dependan analíticamente de las variables independientes. xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxx xx xx Ω x t Ω0 Λ I t0 x0 2. Hay una clara analogía entre este resultado y los teoremas de existencia básicos de la teoría de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO). Diremos que una EDP es normal-analítica si es normal y satisface la condición i) de analiticidad del teorema CK. Entonces, bajo condiciones apropiadas se verifica: La solución local de una EDO de orden r depende de r constantes arbitrarias. La solución analítica local de una EDP normal-analítica de orden r depende de r funciones analíticas arbitrarias. Ecuaciones Diferenciales II §1.3] Existencia local de soluciones de EDP 21 3. La demostración del teorema, que no proporcionaremos en este curso, está ba- sada en la generación de una solución en forma de serie múltiple de Taylor alre- dedor de x0 u(t,x) = ∑ |α|≥0 1 α! Dαu(x0)(x − x0) α. Las incógnitas a determinar son las derivadas Dαu(x0). Para ello observemos que derivando respecto de las variables xi, i ≥ 1, las condiciones iniciales (1.6), podemos hallar todas las derivadas del tipo ∂|α|u ∂tα0∂x α1 1 · · · ∂xαn−1 n−1 (t0,x) = ∂|α|−α0Φα0 ∂x α1 1 · · · ∂xαn−1 n−1 (x), con α0 ≤ r − 1. Para calcular las derivadas con α0 ≥ r debemos utilizar las derivadas anteriores así como la propia EDP (1.5) y sus derivadas. Gracias a la forma normal de la EDP es posible de esta forma generar todas las derivadas Dαu(x0) de forma unívoca. Este proceso demuestra la unicidad de la solución analítica de (1.5)-(1.6). La demostración de la convergencia de la serie, es decir del hecho de que realmente construimos una función, es más delicada. 4. La condición t = t0 (t0 ∈ I) determina un trozo de hiperplano en S ⊂ Ω. Si la funciónG(x,Dαu) es analítica en S y los datos iniciales Φi(x) son funciones ana- líticas en Λ, entonces el teorema asegura la existencia de una solución analítica local alrededor de cada punto de S. Como consecuencia puede demostrarse que existe una solución analítica única del problema de Cauchy en un abierto Ω0 que contiene a S. xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Ω x t t0 Ω0 S Para entender el alcance de este importante resultado es conveniente considerar los ejemplos siguientes. Ejemplos ✎ 1. Consideremos el problema siguiente ut = ux, (t, x) ∈ R 2, u(0, x) = ex. Ecuaciones Diferenciales II 22 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 Claramente la EDP es normal respecto de t, y se cumplen las condiciones de dependencia analítica en todo R2. Busquemos una solución local alrededor del punto (t, x) = (0,0): u(t,x) = ∑ n≥0,m≥0 1 n!m! ∂n+mu ∂tn∂xm (0,0)tnxm. (1.7) Derivando respecto de x la condición inicial tenemos que ∂mu ∂xm (0,0) = ∂ mex ∂xm ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ x=0 = e0 = 1. (1.8) Por otra parte derivando respecto de t la EDP ∂n+1u ∂tn+1 = ∂ n+1u ∂tn∂x , n ≥ 0, e iterando este resultado se obtiene ∂n+1u ∂tn+1 = ∂n+1u ∂tn−1∂x2 = · · · = ∂ n+1u ∂xn+1 . Derivando esta última relación respecto de x se obtiene ∂n+m+1u ∂tn+1∂xm = ∂ n+m+1u ∂xn+m+1 , n,m ≥ 0. Por tanto ∂n+m+1u ∂tn+1∂xm (0,0) = ∂ n+m+1u ∂xn+m+1 (0,0) ∂n+m+1ex ∂xn+m+1 ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ x=0 = 1, n,m ≥ 0. (1.9) De esta forma usando (1.8)-(1.9) en (1.7) se obtiene u(t,x) = ∑ n≥0,m≥0 1 n!m! tnxm = ∑ n≥0 1 n! tn ∑ m≥0 1 m! xm = etex. Puede comprobarse directamente que hemos construido una solución del pro- blema.5 2. Ausencia de normalidad Consideremos ahora el problema de Cauchy: ut = uxx, (t, x) ∈ R× (−1,1), u(0, x) = 1 1− x . 5La solución general de laecuaciónut = ux tiene la forma f(t + x) donde f es cualquierfunción derivable. Si ademásqueremos que u(0, x) = ex debemos tener f(x) = ex y así u(t,x) = et+x como hemos obtenido. Ecuaciones Diferenciales II §1.3] Existencia local de soluciones de EDP 23 En este caso, aunque se cumplen las condiciones de analiticidad del teorema CK en todo el dominio, la EDP no es normal respecto de t. Luego no podemos asegurar que se verifiquen las conclusiones del teorema CK. De hecho vamos a comprobar que no se cumplen. Para ello vamos a suponer que existe una solución analítica local en (t, x) = (0,0) u(t, x) = ∑ n≥0,m≥0 1 n!m! ∂n+mu ∂tn∂xm (0,0)tnxm. La serie ha de ser convergente para todo (t, x) en algún abierto del tipo (−r0, r0)× (−r1, r1). Para todo x0 tal que |x0| < r1 la función u(t,x0) será una función analítica de t alrededor de t = 0, luego admitirá un desarrollo en serie u(t,x0) = ∑ n≥0 an(x0)t n, (1.10) donde an(x0) = 1 n! ∂nu ∂tn (0, x0). Pero derivando la EDP ∂nu ∂tn = ∂n+1u ∂tn−1∂x2 , n ≥ 0, e iterando este resultado se obtiene ∂nu ∂tn = ∂n+4u ∂tn−2∂x4 = · · · = ∂ 2nu ∂x2n . Por otra parte derivando respecto de x la condición inicial tenemos que ∂mu ∂xm (0, x0) = ∂m(1− x)−1 ∂xm ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ x=x0 = m! (1− x0)m+1 . Por tanto an(x0) = (2n)! n!(1− x0)2n+1 . Pero este resultado implica que la serie (1.10) tiene radio de convergencia r = 0 ya que aplicando la fórmula bien conocida: 1 r = ĺım n→∞ ∣ ∣ ∣ ∣ an+1 an ∣ ∣ ∣ ∣ = ĺım n→∞ (2n+ 2)(2n+ 1) (n+ 1)(1− x0)2 = ∞. Luego no es posible encontrar una solución analítica alrededor de (0,0). A pesar de que no existe una solución analítica local en (0,0) de este problema de Cauchy, puede demostrarse que sí que existe una solución de clase C∞. 3. Ausencia de la condición i) de analiticidad de la EDP Si la condición i) de analiticidad no se verifica podemos tener problemas muy graves con la existencia de soluciones locales. No es sólo que nos podamos en- contrar con la ausencia de soluciones analíticas, sino que quizás la EDP no tiene Ecuaciones Diferenciales II 24 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 soluciones locales admisibles.6 La construcción de tales ejemplos es sofisticada, sólo mencionaremos el debido a H. Lewy (1957) que es la siguiente EDP lineal de ejemplo de primer orden ux + iuy − 2 i(x + iy)ut = f(t). Resulta que si f = f(t) es una función continua con valores reales, que sólo depende de t y no es analítica en t = 0, entonces no existe ninguna solución local de clase C1 en (t, x,y) = (0,0,0). Este ejemplo muestra la profundidad del problema de existencia local de solu- ciones de EDP en el caso de no analiticidad.7 1.4. Problemas de Cauchy. Hipersuperficies características 1.4.1. Planteamiento del problema En la sección anterior hemos considerado la cuestión de la existencia de soluciones locales de una EDP. Ahora queremos considerar la misma cuestión pero para problemas de Cauchy de valores iniciales sobre un subconjunto S de Rn determinado por una ecuación implícita: h(x0, x1, . . . , xn−1) = 0. (1.11) Tales subconjuntos S se denominan hipersuperficies de Rn. Podemos construir un campo de vectores unitarios normales sobre S mediante la expresión: n(x) := ∇h(x) ‖∇h(x)‖ . En los casosn = 2 (el plano) yn = 3 (el espacio), S será una curva, que denotaremos Γ , y una superficie, respectivamente. Γ : h(x,y) = 0 x y S : h(x,y, z) = 0 x y z problema de Cau- chy 6Por admisible entendemos aquellas soluciones cuyo grado de diferenciabilidad es mayor o igual que el orden de la EDP. 7Entre los resultados más generales que pueden usarse en tal contextoestála siguiente consecuencia de un importante resultado (teorema de Nirenberg (1959)): dada una EDP lineal de la forma: ∑ α ′ cαD αu(x) = f(x), donde los cα son constantes y f unafunciónC∞ en x0 ∈ Rn, entonces existe una solución local de clase C∞ en x0. Ecuaciones Diferenciales II §1.4] Problemas de Cauchy. Hipersuperficies características 25 Definición 1.4.1. Sea una EDP de orden r sobre un dominio Ω en Rn, F(x,Dαu) = 0, x ∈ Ω. (1.12) Dada una hipersuperficie S (1.11) en Ω, un problema de Cauchy de valores inicia- les sobre S es un sistema de ecuaciones determinado por (1.12) y r condiciones u ∣ ∣ S = Φ0(x), ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ S = Φ1(x), ... ∂r−1u ∂nr−1 ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ S = Φr−1(x), (1.13) siendo los datos iniciales Φi(x) funciones definidas sobre S. Diremos que S es una hipersuperficie característica de (1.12) si las condiciones iniciales (1.13) determi- nan el valor de la función F(x,Dαu) sobre S. El significado de las hipersuperficies características es que el problema de Cauchy de valores iniciales sobre ellas será en general incompatible. Esto es así debido a que de acuerdo con la definición dada el valor de F(x,Dαu) sobre S está determinada por las condiciones iniciales y por tanto solo será posible la existencia de una solución de la EDP si ese valor es cero. ✎ Ejemplos 1. Sea el siguiente problema de Cauchy ut −uxx = 0, (t, x) ∈ R 2, u|t=0 = Φ0(x), ut|t=0 = Φ1(x). Obsérvese que la EDP es de orden 2 y que las dos condiciones iniciales están asociadas a la curva Γ determinada por la ecuación t = 0. Sobre Γ la función F = ut −uxx está determinada por las condiciones iniciales, ya que: (ut −uxx) ∣ ∣ Γ = Φ1(x)− Φ0,xx(x). Pero la EDP exige que F = 0 sobre Γ . Por lo tanto, en general el problema de Cau- chy es incompatible pues sólo podrá tener solución para ciertos datos iniciales: aquellos que satisfagan: Φ1(x)− Φ0,xx(x) = 0. 2. Estudiemos el siguiente problema de Cauchy A(ξ1, ξ2)uξ1 + B(ξ1, ξ2)uξ2 +G(ξ1, ξ2, u) = 0, u(0, ξ2) = Φ(ξ2). (1.14) Ahora las variables independientes son ξ1, ξ2 y la curva Γ está determinada por ξ1 = 0. Observemos que sobre Γ todas las derivadas parciales con respecto a Ecuaciones Diferenciales II 26 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 ξ2 de las soluciones se encuentran completamente determinadas por Φ y sus derivadas: ∂nu ∂ξn2 (0, ξ2) = Φ(n)(ξ2). Sin embargo, el cálculo de las derivadas con respecto a ξ1 de u sobre Γ no puede hacerse usando la condición inicial. Por tanto el primer miembro de la EDP no es- tará completamente determinado sobre Γ , salvo cuando suceda que A(0, ξ2) = 0. En tal caso para que pueda existir solución del problema de Cauchy debe suceder B(0, ξ2)Φ ′(ξ2)+G(0, ξ2,Φ) = 0 que claramente es una ligadura entre los coeficientes B,G que definen la EDP y la función Φ. La curva Γ : ξ1 = 0 es un ejemplo de lo que se entiende por curva característica, concepto que será estudiado a continuación. 1.4.2. Curvas características para EDP de primer orden Consideremos ahora el problema general de Cauchy para una EDP de primer orden en Ω ⊂ R2 de la forma: a(x,y)ux + b(x,y)uy +G(x,y,u) = 0, (1.15) u|Γ = Φ(x,y), (1.16) donde las funciones a y b toman valores reales y Γ es una curva en Ω de ecuación: Γ : y = y(x). Nuestro objetivo es determinar las curvas Γ que son características. Para ello efectua- mos un cambio de variables (x,y) 7→ (ξ1, ξ2) ξ1 = ξ1(x,y), ξ2 = ξ2(x,y), con el fin de llevar nuestro problema a la forma (1.14). Por tanto, debemos imponer la condición ξ1(x,y) = y −y(x). Esta condición hace que la ecuación de la curva Γ en las nuevas variables sea Γ : ξ1 = 0. En cuanto a la EDP, toma la forma a ( uξ1 ∂ξ1 ∂x +uξ2 ∂ξ2 ∂x ) + b ( uξ1 ∂ξ1 ∂y +uξ2 ∂ξ2 ∂y ) +G(ξ1, ξ2, u) = 0, o bien (aξ1,x + bξ1,y)uξ1 + (aξ2,x + bξ2,y)uξ2 +G(ξ1, ξ2, u) = 0. (1.17) La condición inicial se escribe u(0, ξ2) = Φ(0, ξ2), (1.18) Ecuaciones Diferenciales II §1.4] Problemas de Cauchy. Hipersuperficies características 27 donde ahora suponemos que todas las funciones a,b,u,G . . . están expresadas en términos de las variables (ξ1, ξ2). Derivando (1.18) se obtiene uξ2 (0, ξ2) = Φξ2 (0, ξ2). Por tanto la función F de la EDP (1.17) F = (aξ1,x + bξ1,y)uξ1 + (aξ2,x + bξ2,y)uξ2 +G(ξ1, ξ2, u), está determinada por la condición inicial sobre Γ salvo por el término en uξ1 . Pero este término está ausente cuando: (aξ1,x + bξ1,y)|Γ = 0, (1.19) luego esta condición es la que caracteriza las curvas características. Como la curva Γ satisface: ξ1(x,y(x)) = 0, entonces derivando esta ecuación respecto de x ξ1,x(x,y(x))+ ξ1,y(x,y(x))y ′(x) = (ξ1,x + ξ1,yy ′)|Γ = 0. Por tanto la condición (1.19) queda ( (b − ay′)ξ1,y ) |Γ = 0. Así obtenemos la siguiente ecuación diferencial ordinaria que determina las curvas características: EDO curvas ca- racterísticas y′(x) = b(x,y) a(x,y) . (1.20) ✎Ejemplos 1. Sea la EDP ux +uy + xyu2 = 0. En este caso: a = 1, b = 1, la ecuación (1.20) de las características es y′(x) = 1. Luego las características son las rectas y = x + c. 2. Para la EDP xux +yuy +u = 0, se tiene que a = x, b = y, luego la ecuación (1.20) de las características es y′(x) = y x , cuya integración conduce a las siguientes curvas características y = cx. Ecuaciones Diferenciales II 28 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 3. La EDP seny ux + cosx uy +u3 = 0, tiene a = seny, b = cosx, la ecuación (1.20) de las características es y′(x) = cosx seny . Luego las características son las curvas y = arc cos(− senx + c). 1.4.3. Curvas características para EDP de segundo orden Consideremos ahora el problema de Cauchy para EDP de segundo orden en Ω ⊂ R2 de la forma: a(x,y)uxx + 2b(x,y)uxy + c(x,y)uyy +G(x,y,u,ux, uy) = 0, (1.21) u|Γ = Φ0(x,y), ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ Γ = Φ1(x,y), donde las funciones a, b y c toman valores reales y Γ es una curva en Ω de ecuación: Γ : y = y(x). Nuestro objetivo de nuevo es determinar las curvas Γ que son características. Para ello efectuamos también un cambio de variables (x,y) 7→ (ξ1, ξ2) ξ1 = ξ1(x,y), ξ2 = ξ2(x,y), con la condición ξ1(x,y) = y −y(x), que hace que la ecuación de la curva Γ en las nuevas variables sea Γ : ξ1 = 0. (1.22) Veamos qué derivadas podemos determinar a partir de las condiciones iniciales. La primera de estas condiciones adopta la forma u(0, ξ2) = Φ0(0, ξ2), y mediante derivación es claro que se obtienen todas las derivadas respecto de ξ2 en Γ : uξ2 (0, ξ2) = Φ0,ξ2 (0, ξ2), uξ2ξ2 (0, ξ2) = Φ0,ξ2ξ2 (0, ξ2), . . . En cuanto a la segunda condición inicial, tenemos en primer lugar que como conse- cuencia de (1.22) el campo de vectores normales es n = 1 √ ξ2 1,x + ξ2 1,y (ξ1,x, ξ1,y), Ecuaciones Diferenciales II §1.4] Problemas de Cauchy. Hipersuperficies características 29 y la derivada correspondiente es ∂u ∂n = 1 √ ξ2 1,x + ξ2 1,y (ξ1,xux + ξ1,yuy). Dado que mediante la regla de la cadena podemos expresar las derivadas ux y uy en términos de uξ1 y uξ2 , disponemos de una expresión de la forma ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ Γ = λ(ξ2)uξ1 (0, ξ2)+ µ(ξ2)uξ2 (0, ξ2), en que conocemos las funciones λ y µ. Así la segunda condición inicial se escribe λ(ξ2)uξ1 (0, ξ2)+ µ(ξ2)uξ2 (0, ξ2) = Φ1(0, ξ2), (1.23) que es de la forma uξ1 (0, ξ2) = Φ̃1(ξ2). Por derivación se obtiene uξ1ξ2 (0, ξ2) = Φ̃1,ξ2 (ξ2). En conclusión, las condiciones iniciales nos permiten determinar sobre Γ la función u y todas sus derivadas respecto de ξi hasta el segundo orden con la excepción de uξ1ξ1 (0, ξ2). Al escribir la EDP (1.21) sobre Γ en las variables ξi, el único término que no ven- drá determinado por las condiciones iniciales será el de uξ1ξ1 (0, ξ2). Para hallar su coeficiente, vemos que uxx = ( ξ1,x ∂ ∂ξ1 + ξ2,x ∂ ∂ξ2 ) (ξ1,x ∂u ∂ξ1 + ξ2,x ∂u ∂ξ2 ) = ξ2 1,xuξ1ξ1 + · · · , uyy = ( ξ1,y ∂ ∂ξ1 + ξ2,y ∂ ∂ξ2 ) (ξ1,y ∂u ∂ξ1 + ξ2,y ∂u ∂ξ2 ) = ξ2 1,yuξ1ξ1 + · · · , uxy = ( ξ1,x ∂ ∂ξ1 + ξ2,x ∂ ∂ξ2 ) (ξ1,y ∂u ∂ξ1 + ξ2,y ∂u ∂ξ2 ) = ξ1,xξ1,yuξ1ξ1 + · · · . De donde se deduce que el término que contiene uξ1ξ1 (0, ξ2) en (1.21) es (aξ2 1,x + 2bξ1,xξ1,y + cξ2 1,y)uξ1ξ1 . Por consiguiente las características son determinadas por la condición ( aξ2 1,x + 2bξ1,xξ1,y + cξ2 1,y ) ∣ ∣ ∣ Γ = 0. De manera equivalente cuando a ≠ 0 ξ1,x(x,y(x))+ 1 a (b ± √ b2 − ac)ξ1,y(x,y(x)) = 0. (1.24) Como ξ1(x,y(x)) = 0, derivando respecto de x se obtiene EDO curvas ca- racterísticas ξ1,x(x,y(x))+ ξ1,y(x,y(x))y ′(x) = 0, que al usarlo en (1.24) nos proporciona el siguiente par de ecuaciones diferenciales clasificación EDP 2do orden Ecuaciones Diferenciales II 30 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 ordinarias para las características y′ = 1 a (b ± √ b2 − ac). (1.25) Cada una de estas ecuaciones puede determinar una familia de características. Además nos permite establecer la siguiente clasificación de las EDP de segundo orden (1.21) en subconjuntos Ω0 ⊆ Ω en que no cambie el signo de la función b2−ac. Definición 1.4.2. 1. Elíptica en Ω0 si b2 − ac < 0, ∀(x,y) ∈ Ω0. No poseen curvas características en Ω0, dado que (1.25) no tienen sentido. 2. Hiperbólica en Ω0 si b2 − ac > 0, ∀(x,y) ∈ Ω0. Poseen dos familias de curvas características enΩ0 determinadas por (1.25). 3. Parabólica en Ω0 si b2 − ac = 0, ∀(x,y) ∈ Ω0. Poseen una sola familia de curvas características en Ω dada por las solucio- nes de y′ = b a . ✎ Ejemplos 1. La ecuación de Laplace uxx +uyy = 0, verifica a = 1, b = 0, c = 1, luego b − ac = −1 < 0. Es elíptica en todo el plano. No tiene características. 2. La ecuación de ondas utt −uxx = 0, verifica a = 1, b = 0, c = −1, luego b − ac = 1 > 0. Es hiperbólica en todo el plano. Sus características vienen descritas por las ecuaciones x′(t) = ±1, son por tanto las dos familias de rectas x = ±t + k. Ecuaciones Diferenciales II §1.5] Problemas de Cauchy. Hipersuperficies características 31 3. La ecuación del calor ut −uxx = 0, verifica a = −1, b = 0, c = 0, luego b − ac = 0. Es parabólica en todo el plano. Sus características verifican t′(x) = 0. Luego son la familia de rectas t = k. 4. Para la ecuación de Tricomi yuxx +uyy = 0, se tiene a(x,y) = y, b = 0, c = 1. Así, b2 − ac = −y. Por tanto, la ecuación es        elíptica en y > 0, parabólica en y = 0, hiperbólica en y < 0. En el caso hiperbólico, y < 0, la ecuación diferencial de las características es y′ = ± √ − 1 y luego las curvas características son y(x) = − ( ∓ 3 2 x + c )2/3 con c ∈ R una constante arbitraria.8 La ecuación de Tricomi aparece en la descripción del movimiento de un cuerpo en un gas, siendo su velocidad aproximadamente la del sonido. El caso elíptico (y > 0) corresponde a movimiento subsónico y el hiperbólico (y < 0) a movimiento supersónico. 8Observemos que y = 0 no es curva característica.Quélaecuaciónseaparabólicapara y = 0 significa que en esos puntos tan sólo existe una direccióncaracterística,en este caso de pendiente infinita y ′ = ±∞. Ecuaciones Diferenciales II 32 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 1.5. Solución general.Métodode la solución completa En el estudio de ecuaciones diferenciales ordinarias se ha visto que cuando se pre- tende resolver la ecuación F(x,u,Du, . . . ,DNu) = 0 se ha de esperar una solución general que depende de N constantes de integración u = u(x, c1, . . . , cN). Las N constantes de integración son arbitrarias están directamente relacionadas con las condiciones iniciales. Por ejemplo, la ecuación diferencial D2u−u = 0 tiene como solución general u = c1 exp(x)+ c2 exp(−x). En el contexto de este curso, el de las EDP, ocurre un fenómeno análogo. Dada una EDP F(x,Dαu) = 0, x ∈ Ω ⊂ R n de orden N se entiende por solución general una solución que depende de N funcio- nes arbitrarias de (n − 1) variables —estas variables son funciones de las variables independientes x0, . . . , xn−1. Ya hemos visto que la solución general de la ecuación de ondas utt −uxx = 0 es u(t,x) = f(t + x)+ g(t − x). El orden N = 2, y aparecen dos funciones arbitrarias de 1 variable n = 2, observemos que estas variables son funciones de x y t. Como en el caso de las EDO la solución general de una EDP puede no contener a todas las soluciones. Por ejemplo, si una EDP se factoriza F(x,Dαu) = F1(x,D αu)F2(x,D αu) = 0 donde tanto F1 como F2 son de orden N, la solución general de F1(x,Dαu) = 0 es so- lución general de F(x,Dα) = 0. Sin embargo, en esta solución general no encontramos las soluciones de F2(x,Dαu) = 0 que son también soluciones de F(x,Dαu) = 0. 1.5.1.Métodode la solución completa para ecuaciones de primer orden En está sección vamos a estudiar un método para encontrar soluciones generales (o completas) de ecuaciones de primer orden de la forma F ( x0, . . . , xn−1, u, ∂u ∂x1 , . . . , ∂u ∂x1 ) = 0. Ecuaciones Diferenciales II §1.5] Solución general. Método de la solución completa 33 En la Física estas ecuaciones suelen darse en diversas circunstancias. Por ejemplo, en los estudios de Mecánica nos encontramos con la ecuación de Hamilton–Jacobi ∂S ∂t +H ( q1, . . . , qn, ∂S ∂q1 , . . . , ∂S ∂qn−1 ) = 0 y en la Óptica Geométrica encontramos la ecuación de la eikonal: ( ∂S ∂x1 )2 + · · · + ( ∂S ∂xn−1 )2 = 1 Vamos a tratar la solución envolvente de una familia multi-paramétrica de solucio- nes. Para ello introducimos Definición 1.5.1. Dado un a = (a0, . . . , am−1) decimos que u(x,a) es una so- lución multi-paramétrica de la EDP F(x,Dαu) = 0 si es solución para todo valor de a. Existe un aspecto técnico sobre estas familias multi-paramétricas: ¿Dependen real- mente de m parámetros? Esto es, es posible introducir ai = ai(b0, . . . , bm−2), de tal modo que la solución tan sólo dependerá de m − 1 parámetros. Esta cuestión se re- suelve solicitando que la matriz     ua0 ux0a0 . . . uxn−1a0 ... ... . . . ... uam−1 ux0am−1 . . . uxn−1am−1     tenga rangom. De este modo tenemos asegurado que la solución depende realmente de m parámetros. Cuando tenemos una solución que realmente depende den parámetros decimos que es una integral completa. Ejemplos 1. Ecuación de Clairut: Esta es una EDP relevante en geometría diferencial: x · ∇u+ f(∇u) = u donde f : Rn → R. Dado a ∈ Rn tenemos la integral completa siguiente u(x,a) = a · x + f(a). 2. Ecuación de la eikonal: En óptica geométrica aparece la siguiente ecuación |∇u| = 1 y, dado a ∈ Rn y b ∈ R, una integral completa es u(x,a, b) = a · x + b, siempre que |a| = 1. Ecuaciones Diferenciales II 34 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 3. Ecuación de Hamilton–Jacobi En la mecánica encontramos la ecuación (aquí la acción S la denotamos por u) ut +H(∇u) = 0, ∇u = (ux1 , . . . , uxn) donde el hamiltoniano H sólo depende del momento. Una solución completa es u(x, t, a, b) = a · x −H(a)t + b, a ∈ R n, b ∈ R. Dada una familia multi-paramétrica de soluciones u(x,a) de una EDP de primer orden podemos construir una solución a partir de ella, en principio no incluida en la familia, tal como se describe a continuación Proposición 1.5.2. Si u(x,a) es una solución multi-paramétrica de la EDP F ( x,u, ∂u ∂x0 , . . . , ∂u ∂xn−1 ) = 0 y a(x) es la función determinada por las condiciones ∂u(x,a) ∂ai = 0, i = 0, . . . ,m− 1, entonces ũ(x) := u(x,a(x)) es una nueva solución de la EDP que denominamos solución envolvente. Este resultado se sigue del siguiente cálculo ∂ũ ∂xi (x) = ∂u ∂xi (x,a(x))+ m−1 ∑ j=0 ∂u ∂aj (x,a(x)) ∂aj ∂xi (x) = ∂u ∂xi (x,a(x)), ya que entonces F ( x, ũ, ∂ũ ∂x0 , . . . , ∂ũ ∂xn−1 ) = F ( x,u(x,a(x)), ∂u ∂x0 (x,a(x)), . . . , ∂u ∂xn−1 (x,a(x)) ) = 0 La solución envolvente de construida a partir de una solución multi-paramétrica de una EDP de primer orden permite en algunos casos hallar la solución general: Teorema 1.5.3. Sea u(x,a) una integral completa de una EDP de primer orden F ( x,u, ∂u ∂x0 , . . . , ∂u ∂xn−1 ) = 0. La solución general (o completa) de la EDP se obtiene sustituyen- do a0 = f(a1, . . . , an−1) y hallando la solución envolvente ũ(x) de u(x, f (a1, . . . , an−1), a1, . . . , an−1). Una solución general para una EDP de primer orden dependerá de una función de (n − 1) variables. Pero la solución envolvente construida depende de justamente de una función arbitraria de (n− 1) funciones: a1(x), . . . , an−1(x). Por tanto, el teorema es cierto. Ecuaciones Diferenciales II §1.5] Solución general. Método de la solución completa 35 Ejemplos 1. Por ejemplo, podemos considerar la EDP ux = umy una solución a un parámetro es u(x,y,a) = amx − ay + f(a) cuya envolvente viene dada por ũ(x,y) = u(x,y,a(x,y)), donde a(x,y) satisface mam−1x+y+f ′(a) = 0. 2. La ecuación eikonal en el plano: u2 x +u2 y = 1 tiene como solución completa u(x,y,a, b) = x cosa+y sena+ b, y pongamos b = h(a). La solución general viene dada por x cosa(x,y)+y sena(x,y)+ h(a(x,y), donde a(x,y) resuelve −x sena+y cosa+ h′(a) = 0. Si imponemos que h = 0, obtenemos tana(x,y) = y x y por ello a es el ángulo polar. Luego la solución es ± √ x2 +y2. 3. Consideremos la ecuación de Hamilton–Jacobi para una partícula libre: H(p) = p2 2m : ut + |∇u|2 2m = 0, una solución completa es a · x − a2 2m t + b, a ∈ R n, b ∈ R. La solución general se obtiene a partir de a(x, t) · x − a(x, t) 2 2m t + h(a(x, t)) donde a(x, t) es solución de xi − 1 m ait + hai(a) = 0. Si hacemos h = 0 obtenemos a =mx t y por ello, una solución de la ecuación de Hamilton–Jacobi es m |x|2 2t . Ecuaciones Diferenciales II 36 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 1.5.2. Elmétodode la hodógrafa Vamos a presentar un método que permite construir soluciones para la siguiente EDP ut = f(u)ux, f : R→ R. Si u = u(t,x) es solución podemos considerar localmente, siempre que ux ≠ 0 la función implícita x = x(t,u). Está función cumple u = u(t,x(t,u)) y por ello 1 = uxxu, 0 = ut +uxxt. Esto es xt = − ut ux = −f(u) cuya solución es x = −f(u)t + g(u). Está última ecuación es conocida como ecuación de la hodógrafa. Supongamos que localmente hemos hallado una solución u(x, t) de la hodógrafa, entonces x + f(u(x, t))t = g(u(x, t)) y por tanto 1+ f ′(u)tux = g′(u)ux, f ′(u)tut + f(u) = g′(u)ut. Así, f ′(u)t − g′(u) = 1 ux , f ′(u)t − g′(u) = f(u) ut y tenemos que ut = f(u)ux. Observar que la EDP es de primer orden con dos variables independientes, así la solución general dependerá de una función arbitraria de una variable. La solución de la hodógrafa depende de una función arbitraria g de una variable, por ello es solución general. Por tanto, cualquier solución conduce a una hodógrafa y la hodógrafa lleva a una solución general. 1.6. Operadores diferenciales. Problemas lineales En esta sección se formulan los problemas de contorno y/o de condiciones iniciales de tipo lineal, que son el tema de estudio de este curso. Se proporcionan las notaciones apropiadas para tratar con comodidad tales problemas. Ecuaciones Diferenciales II §1.6] Operadores diferenciales. Problemas lineales 37 1.6.1. Operadores diferenciales Definición 1.6.1. Sea C∞(Ω) el espacio de funciones diferenciables en Ω. Un operador diferencial L sobre C∞(Ω) es una aplicación L : C∞(Ω) 7→ C∞(Ω) u 7→ Lu, de la forma siguiente Lu := ∑ α ′ aα(x)D αu, donde ∑ α ′ significa que la suma se extiende a un conjunto finito de multi-índices α con |α| ≥ 0 y se supone que los coeficientes aα(x) son funciones de C∞(Ω) dadas. Todo operador diferencial es una aplicación lineal. Es decir, verifica L(λu+ µv) = λLu+ µLv, ∀u,v ∈ C∞(Ω), λ, µ ∈ C. Una notación habitual que usaremos para referirnos a un operador diferencial es L := ∑ α ′ aα(x)D α. ✎ Ejemplos 1. Sea el siguiente operador en C∞(R) L = x2D + x. Su acción sobre la función u = cosx es Lu = −x2 senx + x cosx. 2. El operador laplaciano Lu := uxx +uyy +uzz, puede denotarse como L = ∂2 ∂x2 + ∂2 ∂y2 + ∂2 ∂z2 . Es un operador diferencial sobre C∞(Ω) , siendo Ω un dominio cualquiera de R3. Su acción sobre la función u := exp(x2 +y2 + z2), es Lu = (4(x2 +y2 + z2)+ 6) exp(x2 +y2 + z2). Ecuaciones Diferenciales II 38 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 Los operadores diferenciales son los objetos matemáticos apropiados para manejar las EDP lineales. Así, una EDP lineal de la forma ∑ α ′ aα(x)D αu = f(x), se escribe de forma condensada como Lu = f , siendo L el operador diferencial Lu := ∑ α ′ aα(x)D αu. Por tanto el problema que representa la EDP lineal consiste en encontrar elementos u ∈ C∞(Ω) cuya imagen mediante la aplicación lineal L coincida con la función f . Ejemplos de estas EDP son 1. Ecuación de Poisson en 3 dimensiones: Lu = f , Lu := ∆u. 2. Ecuación de ondas en 1+3 dimensiones: Lu = 0, Lu := utt − c2 ∆u. 3. Ecuación de Schrödinger en 1+3 dimensiones: Lu = 0, Lu := i ℏut + ℏ2 2m ∆u+ qu. 4. La ecuación del calor en 1+3 dimensiones: Lu = 0, Lu := ut − a2 ∆u. Los operadores diferenciales tienen propiedades algebraicas muy importantes. Ad- miten las siguientes operaciones naturales 1) Suma de operadores L+M (L+M)u := Lu+Mu. 2) Producto de números complejos por operadores λL (λL)u := λ(Lu). 3) Producto de operadores LM (LM)u := L(Mu). 4) Conmutador de operadores [L,M] [L,M]u := L(Mu)−M(Lu). Ecuaciones Diferenciales II §1.6] Operadores diferenciales. Problemas lineales 39 Con respecto a la suma y al producto de números complejos los operadores dife- renciales forman un espacio lineal. El operador cero, definido como el operador dife- rencial con todos los coeficientes iguales a cero, se denota L = 0 (obviamente en tal caso Lu = 0 para toda u). Con respecto a la operación de producto de operadores, que coincide con la composición de operadores como aplicaciones, la peculiaridad más destacada es que no es una operación conmutativa. Por ejemplo, si tomamos L = D, M = D + x, se tiene que L(Mu) = D2u+ xDu+u, M(Lu) = D2u+ xDu. Por tanto LM ≠ ML. Es claro que dos operadores conmutan si y sólo si su conmutador es el operador cero [L,M] = 0. 1.6.2. Operadores de frontera y de condiciones iniciales Definición 1.6.2. Sea C∞(Ω) el espacio de funciones diferenciables en Ω. Un operador de frontera l sobre C∞(Ω) es una aplicación l : C∞(Ω) −→ C(S), u 7→ l(u), siendoC(S) el conjunto de funciones continuas sobre una hipersuperficie S ⊂ S(Ω) en la frontera de Ω, de la forma siguiente l(u) := ∑ α ′ bα(x)D αu |S , donde ∑ α ′ significa que la suma se extiende a un conjunto finito de multi-índices α con |α| ≥ 0 y se supone que los coeficientes bα(x) son funciones de C(S) dadas. Todo operador de frontera es una aplicación lineal. Es decir, verifica l(λu+ µv) = λl(u)+ µl(v), ∀u,v ∈ C∞(Ω), λ, µ ∈ C. Ecuaciones Diferenciales II 40 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 Definición 1.6.3. Cuando una de las variables independientes es el tiempo x = (t,x), x := (x1, . . . , xn−1), y S denota el subconjunto intersección de un hiperplano t = t0 con Ω definimos un operador de condición inicial como una aplicación de la forma l : C∞(Ω) −→ C(S), u 7→ l(u), dada por l(u) := ∂ ru ∂tr ∣ ∣ ∣ ∣ t=t0 . Es claro que estas aplicaciones son también lineales. Los operadores de frontera y de condiciones iniciales son los objetos matemáti- cos apropiados para manejar las condiciones de contorno lineales y las condiciones iniciales. Así, una condición de contorno lineal de la forma ∑ α ′ bα(x)D αu |S= g, se escribe de forma condensada como l(u) = g, siendo l el operador de frontera l(u) := ∑ α ′ bα(x)D αu |S , Ejemplos típicos de operadores de frontera asociados con condiciones de contorno l(u) = g son 1. Condición de Dirichlet: l(u) := u|S . 2. Condición de Neumann: l(u) := ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ S . 3. Condición mixta l(u) := ( au+ b∂u ∂n ) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ S . 1.6.3. Problemas lineales El problema típico que consideraremos en este curso es el de caracterizar las fun- ciones u ∈ C∞(Ω) que son solución de un sistema de ecuaciones de la forma Ecuaciones Diferenciales II §1.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 41    Lu = f , li(u) = gi, i = 1, . . . ,m, donde L es un operador diferencial y li una serie de operadores de frontera o de condiciones iniciales. 1.6.4.Características El símbolo o parte principal del operador diferencial L := ∑ |α|≤m aα(x)D α, se define como σ(x, ξ) := ∑ |α|=m aα(x)ξ α. Una característica de L es una hipersuperficie S de ecuación φ(x) = 0 tal que σ(x,∇φ) = 0. Construimos, de forma análoga a la anterior discusión sobre características, nuevas coordenadas x′ con x′j = xj , j = 2, . . . , n y x′1 = φ(x). Entonces la ecuación Lu = f se transforma en σ(x,∇φ(x)) ∂ mu ∂x′m1 +Mu = f donde M es un operador diferencial en las variables x′ que no contiene derivadas con respecto a x′1 de orden superior a (m − 1). Por tanto, los problemas de Cauchy de condiciones iniciales sobre las características llevan aparejados ligaduras adicionales entre los datos que definen el problema. Una ecuación es elíptica en un punto x0 si por el no pasa ninguna característica; v. g., no existen soluciones reales p = (pi) a σ(x0, p) = 0. 1.7. Cuestiones, problemas y ejercicios 1.7.1. Cuestiones 1. Señalar cual de las siguientes ecuaciones en derivadas parciales está en forma normal con respecto de t a) ut +utux = 0 b) ut +uuxx +u2 xxx = 0 c) utt +utx +uxxu2 t = 0 d) utt +uxxx = 0 e) ut + exp(ux) = 0 Ecuaciones Diferenciales II 42 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 Resolución La respuesta correcta es la 3. Que falla en el resto: en la primera la ut no está despejada, en la segunda el orden es 3 y en t el orden de derivación es 1, algo parecido para la cuarta, por último en la 5 la dependencia en las derivadas no es polinómica. 2. Determinar para cual de los siguientes problemas de valores iniciales el teorema de Cauchy–Kowalevskaya asegura la existencia de solución local analítica alrede- dor del punto (t, x) = (0,0) a) ut = log(1+ x)ux, u ∣ ∣ t=0 = 1/ cosx b) ut = uxx, u ∣ ∣ t=0 = x c) ut = log(x − 1)ux, u ∣ ∣ t=0 = 1 d) utt = uxx, u ∣ ∣ t=0 = x, ut ∣ ∣ t=0 = log(x − 1) e) ut = ux, u ∣ ∣ t=0 = √ x Resolución Veamos cuales no pueden ser: en la segunda no tenemos forma normal con respecto de t, en la tercera, en la cuarta y en la quinta los coeficientes de la EDP no son analíticos en x = 0. Sin embargo en la primera la EDP está en forma normal, y los coeficientes tanto de la EDP como los que aparecen en las condiciones iniciales son analíticos; por ello, esta es la respuesta correcta. 3. Dada la ecuación en derivadas parciales yuxx + 2xuxy +u2 y = 0 determinar cual de las curvas siguientes es característica a) y2 = 2x2 b) y2 = 4x2 c) y = 2x d) y = x2 e) y = −2x Resolución En esta EDP de segundo orden se tiene a(x,y) = y , b(x,y) = x, c(x,y) = 0. Por tanto, la EDO que determina las características es y′ = (x ± √ x2)/y ; esto es, bien y′ = 0 o yy′ = 2x. Así, integrando estas ecuaciones obtenemos dos familias de características y = constante, y2/2 = x2+constante. 4. Dada la ecuación en derivadas parciales x2uxx − xyuxy +y2uyy = expu cual de las siguientes afirmaciones es cierta a) Es parabólica para xy > 0 b) Es hiperbólica para xy ≠ 0 c) Es elíptica para xy ≠ 0 d) Es hiperbólica para x > y e) Es elíptica para todo (x,y) Ecuaciones Diferenciales II §1.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 43 Resolución En esta EDP de segundo orden se tiene a(x,y) = x2, b(x,y) = −xy/2, c(x,y) = y2. Por tanto, b2 − ac = −3/4x2y2 y siempre que xy ≠ 0 la ecuación será elíptica. 5. Determinar las características de la siguiente EDP e−yuxx + 2exuxy + e2x+yuyy +u = 0 a) y = − ln(C − ex)/2 b) y = − ln(C − ex) c) y = ln(Cx − ex) d) y = − ln(C − 2ex) e) y = ln(C − e2x) donde C es una constante arbitraria. Resolución En esta EDP de segundo orden se tiene a(x,y) = e−y , b(x,y) = ex , c(x,y) = e2x+y . Por tanto, b2 − ac = 0 la ecuación es parabólica y las caracte- rísticas son las soluciones de y′ = b/a = ex+y cuya solución es e−y + ex = C . Por tanto, la opción correcta es la (b). 6. Determinar el conmutador [L,M] de los operadores Lu = ∂ 2u ∂x2 + ∂ 2u ∂y2 + ∂ 2u ∂z2 , Mu = x ∂u ∂y −y ∂u ∂x + zu. a) [L,M] = − ∂ ∂x b) [L,M] = 2z ∂ ∂y c) [L,M] = 2 ∂ ∂z d) [L,M] = −y ∂ ∂x e) [L,M] = −2 ∂ ∂y Resolución Para evaluar el conmutador basta con usar la propiedad [A, BC] = [A, B]C + B[A,C] y que [∂/∂xi, xj] = δij . Por tanto, [L,M] = [ ∂2 ∂x2 , x ∂ ∂y ] − [ ∂2 ∂y2 , y ∂ ∂x ] + [ ∂2 ∂z2 , z ] = 2 ∂ ∂x [ ∂ ∂x ,x ] ∂ ∂y − 2 ∂ ∂y [ ∂ ∂y ,y ] ∂ ∂x + 2 ∂ ∂z [ ∂ ∂z , z ] = 2 ∂2 ∂x∂y − 2 ∂2 ∂y∂x + 2 ∂ ∂z , y la respuesta correcta es la (c). Ecuaciones Diferenciales II 44 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 7. Sea el problema diferencial 2xy ux +uy = 0, x,y > 0, u(1, y) = y2, Evaluar la solución en el punto x = e, y = 0. a) −1 b) 1 c) 0 d) 1/2 e) −1/2 Resolución Las características las da la EDOy′ = 1/(2xy)cuyas soluciones son y2− lnx = C . Por tanto, la solución general es u(x,y) = F(y2− lnx) donde F es una función diferenciable arbitraria. Imponiendo que u(1, y) = y2 obtenemos que u(x,y) = y2 − lnx y por tanto u(e,0) = −1. 8. Determinar el conmutador [L,M] de los operadores Lu = ∂2u ∂x∂y , Mu = (x2 +y2 + z2)u. a) [L,M] = 4x b) [L,M] = 3 ( ∂ ∂x − ∂ ∂z ) c) [L,M] = 2 ( x ∂ ∂y +y ∂ ∂x ) d) [L,M] = 1+ 2 ( y ∂ ∂x + x ∂ ∂y ) e) [L,M] = x2 +y2 + z2 Resolución El resultado se concluye de la siguiente secuencia de identidades [ ∂2 ∂x∂y ,x2 +y2 + z2 ] = [ ∂2 ∂x∂y ,x2 ] + [ ∂2 ∂x∂y ,y2 ] = [ ∂ ∂x ,x2 ] ∂ ∂y + [ ∂ ∂y ,y2 ] ∂ ∂x = 2x ∂ ∂y + 2y ∂ ∂x . 9. Sea el problema de condiciones iniciales de la ecuación de primer orden ut = ux u , u|t=0 = x. Determinar cual de las siguientes opciones proporciona la función g apropiada para aplicar el método de la transformación hodográfica x = − t u + g(u), y la solución correcta del problema. Ecuaciones Diferenciales II §1.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 45 a) g(u) = √u, u = 1 3(x − √ x2 + t) b) g(u) = u, u = 1 2(x + √ x2 + 4t) c) g(u) = u, u = 1 2(x − √ x2 + 4t) d) g(u) = √u, u = 1 3(x − √ x2 + 4t) e) g(u) = 1/u, u = 1 2(x − √ x2 + t) Resolución La PDE tiene la forma ut = f(u)ux y podemos aplicar la transfor- mación hodográfica: x + f(u)t = g(u) esto es x + t 1 u = g(u). Debemos imponer que u|t=0 = x que en la ecuación hodográfica implica x + 1 u|t=0 0 = g(u|t=0)⇒ x = g(x) y la ecuación hodográfica es ux + t = u2 ⇒ u = (x + √ x2 + 4t)/2. Luego la respuesta correcta es la b). 1.7.2. Problemas 1. Dada la EDP de primer orden (∂u ∂x )2 − (∂u ∂y )2 = 0 utilizando el método de la solución completa hallar la solución general. Resolución Una integral completa de la ecuación viene dada por u(x,y,a, b) = ax ± ay + b hallamos la envolvente de u(x,y,a, b) = ax ± ay + f(a) resolviendo ua = x ±y + f ′(a) y por ello a = f ′−1(x ±y) y la solución general es u = f ′−1(x ±y)(x ±y)+ f ( f ′−1(x ±y) ) . Ecuaciones Diferenciales II 46 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 Se debe subrayar que la EDP en cuestión se escribe como (ux +uy)(ux −uy) = 0. Por tanto, existen dos soluciones generales u = g(x +y), u = g(x −y), donde g es una función arbitraria. Este es el mismo resultado que el obtenido con la técnica de la solución completa. 2. Dada la EDP de primer orden ∂u ∂x ∂u ∂y − (∂u ∂z )2 = 0 hallar la solución general. Resolución Una integral completa viene dada por u(x,y, z,a, b, c) = a2x + b2y + abz + c. Hallemos la envolvente de la solución u(x,y, z,a, b) = a2x + b2y + abz + f(a, b) imponiendo 0 = ua =2ax + bz + fa, 0 = ub =2by + az + fb. Por ello,si a(x,y, z), b(x,y, z) resuelve el anterior sistema tendremos la solu- ción general u = a2x + b2y + abz + f(a, b). 3. Dada la EDP de primer orden uy = exp(ux) aplicar el método de la solución completa para determinar su solución general. Hallar alguna solución explícita con dependencia no lineal en x,y . Resolución Una integral completa de la EDP es u(x,y,a, b) = ax + exp(a)y + b hallemos la envolvente de u(x,y,a) = ax + exp(a)y + f(a). Para ello debemos resolver ua = x + exp(a)y + f ′(a) = 0 que localmente determina una función a(x,y). Por ello la solución general se- rá u(x,y) = a(x,y)x + exp(a(x,y))y + f(a(x,y)). En particular, si f = 0 tenemos a = log ( − x y ) y por ello una solución es u = ( log ( − x y ) − 1 ) x. Ecuaciones Diferenciales II §1.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 47 1.7.3. Ejercicios 1. Determinar las partes real e imaginaria, el módulo y las derivadas parciales de primer orden de las funciones siguientes: 1) f(x,y, z) = exp(i(k1x + k2y + k3z)), siendo (k1, k2, k3) ∈ R3. 2) f(x,y) = (x +y) exp(x2 + iy2). 3) f(x,y) = exp(−(x2 +y2 + z2)). 2. Determinar el orden de las siguientes ecuaciones e indicar cuáles son homogé- neas o lineales: 1) ux − xuy = 0. 2) u+uxuy = 0. 3) √ 1+ x2(cosy)ux +uxy − exp(x/y)u = x2. 4) ut +uxxx +uux = 0. 5) iut +uxx + |u|2u = 0. 6) ux + eyuy = x2. 7) uxy = eu. 8) utt −∆u = xyz. 3. Determinar las superficies de nivel f = Cte de las funciones siguientes: 1) f(x,y, z, t) = exp(i(k1x + k2y + k3z −ωt)), siendo k1, k2, k3,ω ∈ R. 2) f(x,y, z, t) = exp(i(kr −ωt)), siendo r la distancia del punto (x,y, z) al origen y k,ω ∈ R. Describir cómo se mueven dichas superficies. 4. Determinar la solución general de las ecuaciones: 1) ux = x +y. 2) uxy = 0. 5. Determinar alguna solución no trivial de las siguientes ecuaciones: 1) iut = uxx +uyy +uzz. 2) (ux)2 = uy +uz · (uttt)3. Ecuaciones Diferenciales II 48 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 3) ux + vy = 0. 6. Considérese el problema de contorno de Neumann    ∆u = f en Ω ∂u ∂n = g en δΩ. 1) Probar que sólo cuando se cumple que ∫∫∫ Ω f · dV = ∫∫ δΩ g · dS, puede existir solución del problema. 2) Demostrar que cuando existe solución, es única salvo por una constante aditiva. 7. Clasificar las ecuaciones: 1) yuxy + xuxx = 0. 2) uxx − 5uxy = 0. 3) 4uxx − 12uxy + 9uyy +uy = 0. 4) 4uxx + 6uxy + 9uyy = 0. 8. Considérese la ecuación: 3uy +uxy = 0. 1) Indicar su tipo. 2) Calcular su solución general. (Utilizar el cambio de variable dependiente v = uy ). 3) Imponiendo las condiciones: u(x,0) = e−3x, uy(x,0) = 0, averiguar si existe solución única. 9. Reducir la ecuación uxx + 3uyy − 2ux + 24uy + 5u = 0, a la forma vxx + vyy + cv = 0. Ecuaciones Diferenciales II §1.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 49 10. Considérese la ecuación diferencial ordinaria d2u dx2 +u = 0, con las condiciones de contorno u(0) = 0 y u(L) = 0. La función u(x) ≡ 0 es claramente solución. ¿Es la única solución posible para cualquier valor de L? 11. Considérese el círculo de radio a con centro en el origen de coordenadas. Sean (r , θ) coordenadas polares y (x,y) coordenadas cartesianas. Resolver el proble- ma de Dirichlet interior      ∆u = 0, ∆ ≡ ∂2 ∂x2 + ∂2 ∂y2 = ∂2 ∂r2 + 1 r ∂ ∂r + 1 r2 ∂2 ∂θ2 , u|r=a = f , en los siguientes casos: 1) f = A, 2) f = A cosθ, 3) f = A+ By , 4) f = Axy , 5) f = A+ B senθ, 6) f = A sen2 θ + B cos2 θ, donde A y B son constantes. 12. Resolver el problema de contorno interior de Neumann ∆u = 0, ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ C = f(θ), donde C es la circunferencia de radio a centrada en el origen de coordenadas, en los siguientes casos: 1) f = A, 2) f = A cosθ, 3) f = A cos 2θ, 4) f = A cosθ + B, 5) f = A senθ + B sen3 θ, donde A y B son constantes no nulas. 13. Considérese la ecuación diferencial ordinaria d2u dx2 +u = 0, Ecuaciones Diferenciales II 50 Introducción a las ecuaciones en derivadas parciales [Capítulo 1 con las condiciones de contorno u(0) = 0 y u(L) = 0. La función u(x) ≡ 0 es claramente solución. ¿Es la única solución posible para cualquier valor de L? 14. Considérese el círculo de radio a con centro en el origen de coordenadas. Sean (r , θ) coordenadas polares y (x,y) coordenadas cartesianas. Resolver el proble- ma de Dirichlet interior      ∆u = 0, ∆ ≡ ∂2 ∂x2 + ∂2 ∂y2 = ∂2 ∂r2 + 1 r ∂ ∂r + 1 r2 ∂2 ∂θ2 , u|r=a = f , en los siguientes casos: 1) f = A, 2) f = A cosθ, 3) f = A+ By , 4) f = Axy , 5) f = A+ B senθ, 6) f = A sen2 θ + B cos2 θ, donde A y B son constantes. 15. Resolver el problema de contorno interior de Neumann ∆u = 0, ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ C = f(θ), donde C es la circunferencia de radio a centrada en el origen de coordenadas, en los siguientes casos: 1) f = A, 2) f = A cosθ, 3) f = A cos 2θ, 4) f = A cosθ + B, 5) f = A senθ + B sen3 θ, donde A y B son constantes no nulas. Ecuaciones Diferenciales II CAPÍTULO 2 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier Introducimos en este tema las nociones básicas del análisis en espacios funciona- les, que son necesarias para abordar la teoría de operadores diferenciales de tipo Sturm–Liouville. Estos operadores se usarán posteriormente en la resolución de EDP lineales separables. También se incluye en este tema una iniciación al análisis de Fourier, esto a las series de Fourier y a la transformada de Fourier. Los puntos que trataremos son: 1. Producto escalar en espacios funcionales 2. Conjuntos ortogonales de funciones 3. Operadores diferenciales simétricos 4. Autovalores y autofunciones. Operadores simétricos 5. Operadores de Sturm–Liouville 6. Series de Fourier 7. Transformada de Fourier 2.1. Producto escalar en espacios funcionales Comenzamos esta sección realizando un rápido recordatorio de lo que aprendi- mos en Álgebra Lineal sobre espacios complejos con producto escalar, enfatizando los aspectos que son extensibles a espacios funcionales. Finalizamos viendo como la expresión del producto escalar en espacios funcionales cambia bajo transformaciones generales de coordenadas. 51 52 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 2.1.1. Producto escalar Supongamos pues que tenemos un espacio vectorial complejo V , un producto es- calar (·, ·) no es más que una aplicación que a cada pareja de vectores de V le asigna un número complejo, que eso si, debe satisfacer la siguiente lista de propiedadesproducto escalar Definición 2.1.1. Un producto escalar en V es una aplicación (·, ·) : V × V → C tal que i) (u,v) = (v,u), ∀u,v ∈ V . ii) (u,αv1 + βv2) = α(u,v1)+ β(u,v2), ∀u,v1, v2 ∈ V y ∀α,β ∈ C. iii) (u,u) ≥ 0, ∀u ∈ V ; (u,u) = 0 ⇔ u = 0. De las propiedades i) y ii) inferimos que (αv1+βv2, u) = ᾱ(v1, u)+β̄(v2, u). Vemos que (·, ·) es casi una forma bilineal que a veces se denomina forma sesqui-lineal. La propiedad iii) nos dice que el producto escalar de un vector consigo mismo es siempre no negativo y que se anula tan sólo para el vector 0. El producto escalar nos permite dotar de longitud, que llamaremos norma, a los vectores:norma ‖u‖ := + √ (u,u). Una desigualdad básica (desigualdad de Cauchy–Schwarz) que relaciona la norma y el producto escalar esdesigualdad de Cauchy– Schwarz |(u,v)| 6 ‖u‖‖v‖. Se cumplen para la norma tres propiedades fundamentales i) ‖u‖ = 0 ⇔ u = 0. ii) ‖αu‖ = |α|‖u‖, ∀α ∈ C y ∀u ∈ V . iii) ‖u+ v‖ 6 ‖u‖ + ‖v‖ (desigualdad triangular), ∀u,v ∈ V . Estas tres propiedades nos permiten definir una distancia en V d(u,v) := ‖u− v‖ = √ (u− v,u− v). La noción de producto escalar tal como la hemos esbozado aquí se puede aplicar a espacios funcionales.producto escalar de funciones Definición 2.1.2. Consideremos un abierto Ω ⊂ Rn y una función ρ : Ω → R diferenciable y positiva (ρ(x) > 0∀x ∈ Ω). Dadas dos funciones u,v definidas sobre Ω su producto escalar correspondiente a la función peso ρ se define en la forma (u,v) = ∫ Ω ū(x)v(x)ρ(x)dn x. Debemos recordar que la integral de funciones sobre Ω de funciones con valores complejos se entiende como: ∫ Ω u(x)ρ(x)dn x := ∫ Ω Re(u(x))ρ(x)dn x + i ∫ Ω Im(u(x))ρ(x)dn x. Ecuaciones Diferenciales II §2.1] Producto escalar en espacios funcionales 53 Obviamente, para que este producto escalar tenga sentido es necesario que la in- tegral correspondiente1 exista. Esta condición está garantizada si trabajamos en el espacio de funciones L 2 ρ(Ω) := { u : Ω → C ∣ ∣ ∣‖u‖2 = ∫ Ω |u(x)|2 ρ(x)dn x <∞ } . En realidad la operación (·, ·) que acabamos de definir no es estrictamente un producto escalar, lo que falla es que existen funciones u(x) ≠ 0 no nulas enΩ que tienen norma nula ‖u‖ = 0.2 Para subsanar este problema debemos considerar que una función es la función cero si su norma lo es. Igualmente, dos funciones serán iguales si y solo si su diferencia tiene norma cero. El conjunto obtenido a partir de L2 ρ(Ω)mediante estas identificaciones lo denotaremos por L2 ρ(Ω) y es un espacio vectorial de dimensión Espacios de Hil- bertinfinita con producto escalar. El producto escalar en L2 ρ(Ω) dota a este espacio de funciones de una estructura matemática que se conoce con el nombre de espacio de Hilbert.3 Los elementos de L2 ρ(Ω) se denominan funciones de cuadrado integrable sobre Ω. Si Ω es un conjunto compacto (lo que equivale a que Ω sea un conjunto acotado) entonces es claro que toda función diferenciable en Ω es de cuadrado integrable en Ω. Es decir Ω compacto ⇒ C∞(Ω) ⊂ L2 ρ(Ω). Si Ω no es compacto tal inclusión no es cierta y solo aquellas funciones diferenciables que decrezcan suficientemente rápido en el infinito serán de cuadrado integrable. ✎ Ejemplos 1. Sea Ω = (0,+∞) ⊂ R; u(x) = x y v(x) = 1, si el peso es ρ(x) = 1 entonces el producto escalar de u y v no existe ya que (u,v) = ∫∞ 0 x dx = ∞. Si tomamos ahora el peso ρ(x) = e−x 2 , el producto escalar de u con v existe (u,v) = ∫∞ 0 xe−x 2 dx = 1/2. 2. Si tomamos el dominio Ω = (0,1) y el peso ρ(x) = 1, el producto escalar de las funciones u(x) = 1/x y v(x) = 1 no esta definido debido a la singularidad del integrando en x = 0 (u,v) = ∫ 1 0 1 x dx = ∞. Sin embargo, para el peso ρ(x) = x obtenemos el siguiente producto escalar ∫ 1 0 x 1 x dx = 1. 1Surge aquí la pregunta¿Quéintegral estamos utilizando?, el lector ya conoce la integral de Riemann; sin embargo, éstano es completamente adecuada en este contexto. De hecho, es necesario utilizar unateoríade integraciónmássofisticada debida a Lebesgue. 2Por ejemplo, lafunciónque sobre los racionales vale 1 y sobre los irracionales 0, es integrable Lebesgue y con norma 0. 3En rigor, lo que aquí hacemos no esmásque considerar clases de equivalencia de funciones: u ∼ v siempre que ‖u− v‖ = 0. El espacio cociente L2 ρ(Ω)/ ∼ es lo que denotamos por L2 ρ(Ω). Ecuaciones Diferenciales II 54 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 3. Tomamos ahora Ω = (0,1), u(x) = x + ix2 y v(x) = 1 − ix con ρ(x) = 1. Entonces (u,v) = ∫ 1 0 (x − ix2)(1− ix)dx = ∫ 1 0 (x − x3 − 2 ix2)dx = 1/2− 2 i /3 y la norma de u es ‖u‖2 = (u,u) = ∫ 1 0 ∣ ∣ ∣x + ix2 ∣ ∣ ∣ 2 dx = ∫ 1 0 (x2 + x4)dx = 8/15. 4. Si Ω = (0,2π), u(x) = eix y v(x) = e2 ix con ρ(x) = 1 obtenemos (u,v) = ∫ 2π 0 e− ixe2 ix dx = 0 y el cuadrado de la longitud de u será ‖u‖2 = ∫ 2π 0 ∣ ∣ ∣eix ∣ ∣ ∣ 2 dx = 2π. 2.1.2. Cambios de coordenadas Hemos definido el producto escalar de funciones sobre dominios en Rn usan- do coordenadas cartesianas. Sin embargo, por el teorema del cambio de variables del cálculo integral estos productos escalares se pueden expresar en otro tipo de coordenadas, apareciendo así, desde un punto de vista activo, un cambio de domi-cambio de coor- denadas nio y de función peso, que en este caso será el jacobiano de la transformación. Por ejemplo: Si el dominio de definición es el plano R2 podemos considerar coordenadas po- lares y llegar acoordenadas po- lares (u,v) = ∫ R2 ū(x,y)v(x,y)ρ(x,y)dx dy = ∫∞ 0 ∫ 2π 0 ū(r , θ)v(r , θ)ρ(r , θ)r d r dθ. Así, cuando cambiamos a coordenadas polares tenemos ρ(x,y)→ rρ(r , θ). En el espacio R3 tenemos las coordenadas esféricas y ahoracoordenadas esfé- ricas (u,v) = ∫ R3 ū(x,y, z)v(x,y, z)ρ(x,y, z)dx dy dz = ∫∞ 0 ∫ π 0 ∫ 2π 0 ū(r , θ,φ)v(r , θ,φ)ρ(r , θ,φ)r2 senθ d r dθ dφ. y ρ(x,y, z)→ r2 senθρ(r , θ,φ). Ecuaciones Diferenciales II §2.2] Conjuntos ortogonales de funciones 55 Ejemplos Sean el peso ρ = 1 y las funcionesu(r , θ,φ) = eiφ/2/(r2+1) y v(r , θ,φ) = senθ r2 ; entonces, su producto escalar es: (u,v) = ∫∞ 0 ∫ π 0 ∫ 2π 0 e− iφ/2 (r2 + 1) senθ r2 r2 senθ d r dθ dφ = [ ∫∞ 0 d r 1+ r2 ][ ∫ π 0 sen2 θ dθ ][ ∫ 2π 0 e− iφ/2 dφ ] = [ arctan r ]∞ 0 [θ 2 − sen 2θ 4 ]π 0 [ 2 i e− iφ/2 ]2π 0 = [π 2 ][π 2 ][ 2 i(−2) ] = − iπ2. 2.2. Conjuntos ortogonales de funciones conjunto ortogo- nalEn esta sección intoducimos los conceptos de ortogonalidad, conjunto completo de funciones y base ortogonal de un espacio funcional. Definición 2.2.1. Dado un conjunto de funciones {un(x)}n∈J en L2 ρ(Ω),donde J ⊂ Z es un conjunto de índices finito o infinito, decimos que es ortogonal si (un, um) = 0, ∀n ≠m;n,m ∈ J. ✎ Ejemplos i) El conjunto { sen ( nπx ℓ )} n≥1 es ortogonal en el intervalo [0, ℓ] con peso ρ(x) = 1. Basta comprobar que ∫ ℓ 0 sen (nπx ℓ ) sen (mπx ℓ ) dx = ∫ ℓ 0 1 2 [ cos ((n−m)πx ℓ ) − cos ((n+m)πx ℓ ) ] dx = 0, para n ≠m.4 4En el cálculo de la integral hemos reducido expresiones cuadráticasen funcionestrigonométricas en formas lineales gracias a lasfórmulasdel seno y del coseno: cosA± B) = cosA cosB ∓ senA senB, sen(A± B) = senA cosB ± cosA senB, que dan lugar a lasfórmulasde suma siguiente senA senB = 1 2 (cos(A− B)− cos(A+ B)), senA cosB = 1 2 (sen(A− B)+ sen(A+ B)), cosA cosB = 1 2 (cos(A− B)+ cos(A+ B)). Ecuaciones Diferenciales II 56 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 ii) El conjunto { cos ( nπx ℓ )} n≥0 es ortogonal en el intervalo [0, ℓ] con peso ρ(x) = 1. Como antes tenemos que para n ≠m ∫ ℓ 0 cos (nπx ℓ ) cos (mπx ℓ ) dx = ∫ ℓ 0 1 2 [ cos ((n−m)πx ℓ ) + cos ((n+m)πx ℓ ) ] dx = 0, 2.2.1. Desarrollos en serie de funciones ortogonales Dado un conjunto ortogonal {un(x)}n∈J una cuestión importante es conocer qué tipo de funciones se pueden desarrollar en la forma v = ∑ n∈J cnun. Cuando el con- junto de indices J que etiquetan el conjunto ortogonal es infinito, debemos tener sumo cuidado con el significado de la suma extendida a los indices en J. Si J = N la expre- sión u(x) =∑∞ n=1 cnun(x) se entiende como el límite ĺımN→∞ ∑N n=1 cnun(x). De igual forma cuando J = Z u(x) = ∞ ∑ n=−∞ cnun(x) = ĺım N→∞ N ∑ n=0 cnun(x)+ ĺım M→∞ M ∑ m=1 c−mu−m(x). Ahora bien, cuando tratamos con funciones hay varias nociones distintas de límite.convergencia puntual, uniforme y en media En este curso hay tres nociones de límite que usaremos: i) Límite puntual: ∀x0 ∈ Ω tenemos u(x0) = ĺımN→∞ ∑N n=1 cnun(x0). ii) Límite uniforme: ĺımN→∞ supx∈Ω ∣ ∣ ∣u(x)−∑N n=1 cnun(x) ∣ ∣ ∣ = 0. iii) Límite en media: ĺımN→∞ ∥ ∥ ∥u−∑N n=1 cnun ∥ ∥ ∥ = 0.5 A partir de este momento, salvo que digamos lo contrario, solo nos referiremos a series de funciones que convergen en media. Las propiedades siguientes sobre funciones desarrollables en serie de funciones ortogonales son de gran importancia. 5La convergencia uniforme implica la convergencia puntual, sin embargo el inverso no es cierto en general. Por otro lado, cuando el cierre de Ω es compacto la convergencia uniforme implica la convergencia en media y de nuevo el recíprocono se verifica. Ecuaciones Diferenciales II §2.2] Conjuntos ortogonales de funciones 57 Proposición 2.2.2. Si v admite un desarrollo v = ∑ n∈J cnun, entonces este desarrollo es único y sus coeficientes cn vienen determinados por cn = (un, v) ‖un‖2 . (2.1) Si v =∑n∈J cnun y v′ =∑n∈J c′nun su producto escalar es (v,v′) = ∑ n∈J c̄nc ′ n ‖un‖2 . (2.2) Si v = ∑ n∈J cnun su norma satisface la siguiente identidad (identidad de Parseval) ‖v‖2 = ∑ n∈J |(un, v)|2 ‖un‖2 . (2.3) Demostración. 6 Como v =∑m∈J cmum y {un}n∈J es ortogonal tenemos (un, v) = (un, ∑ m∈J cmum) = ∑ m∈J cm(un, um) = cn(un, un). Como v =∑n∈J cnun y v′ =∑m∈J c′mum su producto escalar vale (v,v′) = ∑ n,m∈J c̄nc ′ m(un, um) = ∑ n c̄nc ′ n ‖un‖2 . Es consecuencia de las dos anteriores tomando v′ = v . Otra propiedad relevante es la siguiente ortogonalidad en espacios produc- toSi {un(x1)}n∈J1 es ortogonal en el dominio Ω1 con respecto al peso ρ1(x) y {vm(x2)}m∈J2 es ortogonal en el dominio Ω2 con respecto al peso ρ2(x), en- tonces {un(x1)vm(x2)}(n,m)∈J1×J2es ortogonal en el dominio Ω1 ×Ω2 con peso ρ1(x1)ρ2(x2). Demostración. Basta utilizar el teorema de Fubini para factorizar la integral ∫ Ω1×Ω2 ūn(x1)v̄m(x2)un′(x1)vm′(x2)ρ(x1)ρ(x2)dx1 dx2 = [ ∫ Ω1 ūn(x1)un′(x1)ρ1(x1)dx1 ][ ∫ Ω2 v̄m(x2)vm′(x2)ρ2(x2)dx2 ] = 0 si n ≠ n′ ó m ≠m′. 6En esta demostraciónlas sumas dentro del producto escalar la extraemos fuera de él.Esta mani-pulaciónes obviamente lícita siempre que las sumas sean finitas. Sin embargo, también resulta serlo en el caso de series convergentes en media. Ecuaciones Diferenciales II 58 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 2.2.2. Conjuntos ortogonales completos Definición 2.2.3. Dado un conjunto ortogonal {un}n∈J en L2 ρ(Ω) decimos que es completo cuando toda función u ∈ L2 ρ(Ω) se puede desarrollar como u = ∑ n∈J cnun. En ese caso se dice que { un } n∈J forma una base ortogonal del espacio L2 ρ(Ω). Si un conjunto ortogonal no es completo siempre puede ser extendido añadiendo nuevos elementos hasta formar una base ortogonal. 2.3. Operadores diferenciales simétricos En esta sección se introduce la importante noción de operador diferencial simétri- co.7 Consideremos operadores diferenciales lineales L L = ∑ α ′ aα(x)D α. Supondremos siempre que el operador está definido sobre un subespacio lineal de funciones D en L2 ρ(Ω) que denominaremos dominio del operador.operador diferen- cial simétrico Definición 2.3.1. Diremos que un operador diferencial L es simétrico sobre un dominio D siempre que (u, Lv) = (Lu,v), ∀u,v ∈ D. La forma natural de conseguir dominios en que un operador es simétrico es carac- terizar el dominio imponiendo a sus elementos condiciones de contorno apropiadas. ✎ Ejemplos Sea el operador L = − d2 dx2 , Ω = (a, b) acotado en R. Para determinar dominios D ⊂ L2([a, b]) en que este operador es simétrico, observe- mos que para todo par de funciones diferenciables u y v en [a, b] (u, Lv) = ∫ b a ū(x)(−v′′(x))dx = −(ū(x)v′(x)) ∣ ∣ ∣ b a + ∫ b a ū′(x)v′(x)dx = (−ū(x)v′(x)+ ū′(x)v(x)) ∣ ∣ ∣ b a + ∫ b a (−ū′′(x)v(x))dx = (−ū(x)v′(x)+ ū′(x)v(x)) ∣ ∣ ∣ b a + (Lu,v); 7Hemos de subrayar aquí que la noción de operador simétricoaparecetambiéncon los nombres de operadorhermíticoy operador autoadjunto Ecuaciones Diferenciales II §2.4] Autovalores y autofunciones. Operadores simétricos 59 por tanto un dominio de simetría debe verificar que (−ū(x)v′(x)+ ū′(x)v(x)) ∣ ∣ ∣ b a = 0, ∀u,v ∈ D. (2.4) Para este operador existen tres tipos de condiciones de contorno que determinan do- minios de simetría de especial relevancia. En todos los casos es inmediato verificar que se satisface (2.4) i) Dirichlet homogénea condiciones de Dirichlet D := { u ∈ C∞([a, b]) : u(a) = u(b) = 0 } . ii) Neumann homogénea condiciones de Neumann D := { u ∈ C∞([a, b]) : u′(a) = u′(b) = 0 } . iii) Periódicas condiciones periódicas D := { u ∈ C∞([a, b]) : u(a) = u(b), u′(a) = u′(b) } . 2.4. Autovalores y autofunciones. Operadores simétricos Vamos a introducir ahora dos conceptos fundamentales: autovalores y autofun- ciones de un operador diferencial. También demostraremos que cuando el operador diferencial es simétrico sus autovalores y autofunciones verifican propiedades impor- tantes. 2.4.1. Problemas de autovalores Definición 2.4.1. Dado un operador diferencial lineal L sobre un dominio D, decimos que λ ∈ C es un autovalor cuando existe una función no nula u ∈ D tal que Lu = λu. En ese caso u se denomina autofunción o función propia del operador L corres- pondiente al autovalor λ. El conjunto σ(L) de todos los autovalores de L se de- nomina espectro de L . Para cada autovalor λ ∈ σ(L) se define su subespacio propio correspondiente como el subespacio lineal siguiente Dλ := {u ∈ D : Lu = λu}. Cuando dim Dλ = 1 decimos que el autovalor es simple y si dim Dλ ≥ 2 que es degenerado. Ecuaciones Diferenciales II 60 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Ejemplos i) Sea L = d dx , con D = {u ∈ C∞([0,1])|u(0) = 0}. El problema de autovalores es du dx = λu, u(0) = 0, u ≠ 0. La solución a la ecuación diferencial es u(x) = ceλx y la condición de frontera implica que c = 0 y por ello u = 0. Luego no hay autovalores y por ello σ(L) = ∅. C 0 2 iπ 4 iπ 6 iπ −2 iπ −4 iπ −6 iπ ii) Sea ahora el operador anterior pero en un do- minio diferente asociado a condiciones de contorno periódicas: L = d dx , con D = {u ∈ C∞([0,1])|u(0) = u(1)}. De nuevo u(x) = ceλx y la condición de frontera implica eλ = 1; esto es: σ(L) = {2n iπ}n∈Z, con los subespacios propios D2n iπ = Ce2n iπx y autovalores simples (dim D2n iπ = 1). En la figura adjunta se observa la distribución del espectro en el plano complejo. Problemas de autovalores en una dimensión Consideremos un problema de auto- valores Lu = λu, u ∈ D, en una dimensión. Supongamos que el operador es de la forma Lu = N ∑ n=0 an(x)D nu(x), y que el dominio viene determinado por una serie de condiciones de contorno sobre un intervalo acotado [a, b] lj(u) = 0, j = 1, . . . , N, donde N coincide con el orden del operador L. Para resolver el problema espectral podemos proceder como sigue: Ecuaciones Diferenciales II §2.4] Autovalores y autofunciones. Operadores simétricos 61 1. Se resuelve la ecuación diferencial ordinaria lineal homogénea Lu = λu conside- rando λ como un parámetro. La solución general será de la forma u(λ,x) = c1u1(λ,x)+ · · · + cNuN(λ,x), siendo {ui}i=1,...,N un conjunto máximo de soluciones linealmente independien- tes. 2. Se imponen las condiciones de contorno a la solución general lj(u) = 0, j = 1, . . . , N. Lo que resulta es un sistema de N ecuaciones lineales homogéneas lj(u1)c1 + · · · + lj(uN)cN = 0, j = 1, . . . , N, para los N coeficientes de la solución general. Los elementos λ del espectro de L están caracterizados por la propiedad de admitir soluciones u ∈ D no nulas de Lu = λu. Pero esto ocurre si y solo si el sistema de ecuaciones para (c1, . . . , cN) admite soluciones no triviales (c1, . . . , cN) ≠ (0, . . . ,0). A su vez esto tiene lugar si y sólo si se anula el determinante de la matriz de coeficientes del sistema ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ l1(u1) . . . l1(uN) ... ... lN(u1) . . . lN(uN) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0. Esta condición constituye una ecuación del tipo f(λ) = 0, y sus soluciones forman el espectro σ(L). 3. Para cadaλn ∈ σ(L) resolvemos el sistema lineal correspondiente para (c1, . . . , cN) y determinamos la solución general u = u(λn, x) que constituirá el espacio pro- pio asociado Dλn . 2.4.2. Autovalores y autofunciones de operadores simétricos Teorema 2.4.2. Espectro de operadores simétricos. Si L es un operador dife- rencial simétrico sobre un dominio D entonces se satisfacen las siguientes propie- dades: Los autovalores son números reales σ(L) ⊂ R. Si u,v ∈ D son autofunciones correspondientes a autovalores diferentes entonces son ortogonales (u,v) = 0. Ecuaciones Diferenciales II 62 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Demostración. Si λ ∈ σ(L) entonces existe una función no nula u ∈ D tal que Lu = λu. Por ello, (Lu,u) = (λu,u) = λ̄‖u‖2 , (u, Lu) = (u, λu) = λ‖u‖2 , y como el operador es simétrico (Lu,u) = (u, Lu) y ‖u‖ ≠ 0 debemos tener λ̄ = λ. Luego λ es un número real. Dados dos elementos distintos λ,µ del espectro de L, que ya sabemos que serán números reales, existen autofunciones u y v tales que Lu = λu y Lv = µv ; por tanto, (Lu,v) = λ(u,v), (u, Lv) = µ(u,v). Como L es simétrico, (Lu,v) = (u, Lv) y por ello (λ − µ)(u,v) = 0 y así, como λ ≠ µ, se deduce (u,v) = 0. 2.5. Operadores de Sturm–Liouville en una dimensión Esta sección está dedicada a un tipo especial de operadores diferenciales: los ope- radores de Sturm–Liouville. En primer lugar definimos esta clase de operadores en el caso más sencillo (caso regular), analizamos dominios en los que son simétricos y estudiamos las propiedades de su espectro y sus autofunciones. Posteriormente con- sideramos brevemente los operadores de Sturm–Liouville en el caso singular y, poroperadores de Sturm–Liouville último, abordaremos tres ejemplos de operadores de Sturm–Liouville particularmen- te relevantes: el operador de Schrödinger, el operador de Legendre y el operador de Bessel. Definición 2.5.1. Un operador de segundo orden definido sobre un dominio de L2 ρ([a, b]) es del tipo de Sturm–Liouville si es de la forma Lu = 1 ρ [ − d dx ( p du dx ) + qu ] , con ρ,p, q funciones diferenciables reales y ρ,p ≠ 0 en (a, b). 2.5.1. Caso regular Se dice que un operador de Sturm–Liouville es regular sobre un dominio D := { u ∈ C∞([a, b]) : αiu(a)+ α̃iu(b)+ βi du dx (a)+ β̃i du dx (b) = 0, i = 1,2 } , (2.5) con α̃1, β̃ ′ 2, β̃1, α̃2, α1, β2, β1, α2 ∈ R y (condiciones de contorno linealmente indepen- dientes) rango ( α1 α̃1 β1 β̃1 α2 α̃2 β2 β̃2 ) = 2, si el intervalo abierto (a, b) es acotado (a ≠ −∞ y b ≠ ∞) y, las funciones ρ,p, q sonoperadores de Sturm–Liouville regulares diferenciables en el intervalo cerrado [a, b] y ρ,p > 0 en el intervalo cerrado [a, b]. Ecuaciones Diferenciales II §2.5] Operadores de Sturm–Liouville en una dimensión 63 Carácter simétrico Se presenta la cuestión siguiente: ¿Para qué dominios un operador de Sturm–Liouville operadores de Sturm–Liouville simétricos regular resulta ser simétrico? la respuesta es Teorema 2.5.2. Un operador de Sturm–Liouville L regular sobre un dominio D es simétrico si y sólo si ∀u,v ∈ D se verifica p(a) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(a) v(a) d ū dx (a) d v dx (a) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = p(b) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(b) v(b) d ū dx (b) d v dx (b) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ . (2.6) Demostración. Para demostrarlo basta con probar que la diferencia (Lu,v)− (u, Lv) se anula para todo u,v ∈ D cuando la identidad (2.6) se satisface. Ello es cierto dado que si u,v ∈ D (Lu,v)− (u, Lv) = ∫ b a [ − ū(x) ( d dx ( p(x) d v dx (x) ) ) + ( d dx ( p(x) d ū dx (x) ) ) v(x) ] = ∫ b a d dx [ p(x) ( d ū dx v − ūd v dx )] = − [ p(x) ( d ū dx v − ūd v dx )] ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ b a = p(b) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(b) v(b) d ū dx (b) d v dx (b) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ + p(a) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(a) v(a) d ū dx (a) d v dx (a) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0. Observar que la contribución de q se cancela. Por tanto, el carácter simétrico de L: (Lu,v) = (u, Lv),∀u,vD es equivalente al criterio dado. A continuación mostramos algunos ejemplos básicos de condiciones de frontera que garantizan la condición (2.4) y que por tanto determinan dominios sobre los que los operadores de Sturm–Liouville regulares son simétricos. 1) Condiciones de contorno separadas, condiciones sepa- radas αu(a)+ α̃du dx (a) = 0, βu(b)+ β̃du dx (b) = 0; dos casos particularmente relevantes de éstas son las condiciones de Dirichlet u(a) = 0, u(b) = 0, y las de Neumann du dx (a) = 0, du dx (b) = 0. 2) Condiciones periódicas condiciones periódicas u(a) = u(b), p(a) du dx (a) = p(b)du dx (b). Ecuaciones Diferenciales II 64 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Aunque estas condiciones de contorno recogen la mayoría de las que aparecen en las aplicaciones, no cubren, sin embargo, la totalidad de condiciones que determinan dominios en los que L es simétrico.8espectro para ope- radores de Sturm– Liouville regula- res Espectro Cuando un operador de Sturm–Liouville es simétrico, debido al teorema general so- bre operadores simétricos, sus autovalores son reales, y sus autofunciones correspon- dientes a autovalores distintos son ortogonales. En el caso regular podemos afirmar además que Teorema 2.5.3. Los módulos de los autovalores {λn}n≥1 de un operador de Sturm– Liouville L regular y simétrico en un dominio D, se pueden ordenar en una secuen- cia creciente y no acotada |λ1| 6 |λ2| 6 · · · 6 |λn| 6 . . . . Existe una base ortogonal {un}∞n=1 de L2 ρ([a, b]) formada por autofunciones de L y el correspondiente desarrollo de cualquier u ∈ D u = ∞ ∑ n=1 cnun, converge uniformemente a u. Cuando las condiciones de contorno son separadas5 podemos afirmar también que 8Clases más amplias de condiciones de contorno, que contienen a las ya descritas y aseguran elcaráctersimétrico,para operadores de Sturm–Liouville regulares son aquellas con (α̃1β̃2 − β̃1α̃2)p(a) = (α1β2 − β1α2)p(b). 5Un teorema similar para operadores regulares sobre dominios con condicionesperiódicaso anti-periódicasdel tipo: u(a) = ±u(b), u′(a) = ±u′(b) con p(a) = p(b) nos dice que los autovalores asociados a estos dos dominios {λ(+)n }∞n=1, {λ(−)n }∞n=0, respectivamente, se ordenan en la siguiente se- cuencia −∞ < λ(+)0 < λ(−)1 6 λ(−)2 < λ(+)1 6 λ(+)2 < λ(−)3 6 λ(−)4 < λ(+)3 6 λ(+)4 < . . . . Si se da la igualdad es que el autovalor es doble y no simple. La secuencia, al ser el operador simétrico, no puede tener puntos de acumulación finitos y por ello es no acotada. La autofunciónu(+)0 (x) no tiene ceros en [a, b], u(+)2n+1(x) y u(+)2n+2(x) tienen (2n+2) ceros en [a, b) en tanto que u(−)2n+1(x) y u(−)2n+2(x) poseen (2n+ 1) ceros en [a, b). Ecuaciones Diferenciales II §2.5] Operadores de Sturm–Liouville en una dimensión 65 Teorema 2.5.4. Para un operador de Sturm–Liouville regular en un dominio con condiciones de contorno separadas se cumple: Existencia de autovalor mínimo Si p > 0 los autovalores forman una sucesión monótona creciente acotada inferiormente λ1 6 λ2 6 · · · 6 λn < · · · , divergente ĺımn→∞ λn = ∞. Si p < 0 el resultado anterior es valido para {−λn}. No degeneración Los autovalores {λn}n≥1 son simples. Oscilación La autofunción un(x) correspondiente al n-ésimo autovalor λn tiene (n− 1) ceros en el intervalo (a, b). 2.5.2. Caso singular Un operador de Sturm-Liouville se dice singular cuando no es regular. Es decir operadores de Sturm–Liouville singulares cuando al menos se verifica una de las siguientes condiciones O bien a = −∞ ó b = +∞. Una al menos de las funciones ρ,p, q es singular en a ó en b. Una al menos de las funciones ρ,p se anula en a ó en b. Si [a, b] es acotado es fácil repetir la demostración hecha anteriormente para el caso regular para probar que un operador de Sturm–Liouville singular con dominio D en L2([a, b]) es simétrico si y solo si ∀u,v ∈ D se verifica ĺım x→a ( p(x) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(x) v(x) d ū dx (x) d v dx (x) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ) = ĺım x→b ( p(x) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(x) v(x) d ū dx (x) d v dx (x) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ) . (2.7) Cuando el operador es simétrico se cumplen las propiedades del teorema general de autovalores y autofunciones de un operador simétrico. Sin embargo el problema fun- damental para operadores singulares es que sus autofunciones u ∈ D no forman un conjunto completo en general. En tales casos debemos tomar soluciones u de la ecua- ción Lu = λu fuera no sólo del dominio D del operador sino también de L2 ρ([a, b]) (autofunciones generalizadas). Ecuaciones Diferenciales II 66 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 2.5.3. Operadores deSchrödinger,Legendre y Bessel Revisamos ahora tres de los tipos más relevantes de operadores diferenciales que aparecen en Física: xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxx xxx xxx xxx xxx q a b i) Operador de Schrödinger: Elegimos ρ(x) = 1 y p(x) = ℏ2/2m ∈ R de tal modo queoperadores de Schrödinger Lu = −ℏ 2/2m d2u dx2 + q(x)u. Las condiciones de frontera generales (2.7) antes expues- tas permiten fácilmente definir dominios en los que el opera- dor es simétrico. Este es un operador fundamental en Mecá- nica Cuántica ya que el problema de autovalores correspon- diente describe las energías y los estados estacionarios que caracterizan una partícula en un campo de fuerzas que deriva del potencial q = q(x). Parte de la dinámica del sistema de- pende también de las condiciones de contorno. Por ejemplo, si imponemos condiciones de Dirichlet en un intervalo aco- tado [a, b], estamos describiendo una partícula confinada en [a, b] que se mueve de acuerdo con el potencial q. Esta interpretación se ilustra en la figura.9 En este caso el operador de Schrödinger constituye un problema de Sturm– Liouville regular simétrico y por ello el espectro, el conjunto de valores de energía posibles, es discreto, simple y forma una secuencia creciente no acotada. Más aún, se- gún las propiedades de oscilación, el estado de energía mínima (estado fundamental) no tiene ceros, el primer excitado uno, y así sucesivamente. ii) Operador de Legendre: Está determinado poroperadores de Le- gendre ρ(x) = 1, p(x) = 1− x2, q(x) = 0, [a, b] = [−1,1]. Así, podemos escribir Lu = − d dx [ (1− x2) du dx ] = −(1− x2) d2u dx2 + 2x du dx . Debemos subrayar que el operador de Legendre es singular en el intervalo [−1,1] ya que p se anula en ±1. Como p(1) = p(−1) = 0, aplicando (2.7) tenemos que el operador es simétrico en el dominio D = C∞([−1,1]) de L2([−1,1]). La ecuación de autovalores del operador de Legendre Lu = −(1− x2) d2u dx2 + 2x du dx = λu, es la llamada ecuación de Legendre. Del estudio de esta ecuación diferencial ordinaria se concluye que sólo hay soluciones en D cuando λ = n(n+1) donde n ≥ 0.10 Además 9Debemos tener en cuenta que las paredes impenetrables no vienen dadas por q, que es diferenciable, sino por las condiciones de Dirichlet en a y b, donde se anula lafunciónde onda. Lagráficailustra pues el potencialfísico:q en (a, b), diferenciable, y condiciones de contorno en a y en b. 10La forma de demostrar estas propiedades es utilizar la técnica de Frobenius. Al desarrollar en serie se observa que elúnicocaso en que las series convergen a funciones diferenciables en [−1,1], es cuando λ = n(n+ 1), que produce la truncación de las series en polinomios. Ecuaciones Diferenciales II §2.5] Operadores de Sturm–Liouville en una dimensión 67 las autofunciones respectivas vienen dadas por los polinomios de Legendre pn(x) = 1 2nn! dn(x2 − 1)n dxn , cuya norma es polinomios de Le- gendre∥ ∥pn ∥ ∥ = √ 2 2n+ 1 . Los primeros polinomios de Legendre son n λ pn 0 0 1 1 2 x 2 6 (3x2 − 1)/2 3 12 (5x3 − 3x)/2 4 20 (35x4 − 30x2 + 3)/8 ... ... ... Las gráficas de estos polinomios x y 1 1 −1 −1 p0 p1 p2 p3 p4 A pesar del carácter singular del operador, el conjunto de autofunciones {pn}∞n=0 es una base ortogonal de L2([−1,1]). Por lo tanto toda u ∈ L2([−1,1] admite un desa- rrollo en serie de polinomios de Legendre u(x) = ∞ ∑ n=0 cnpn(x). Ecuaciones Diferenciales II 68 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 iii) Operador de Bessel Tomamos ahoraoperadores de Bessel ρ(x) = x, p(x) = x, qm(x) = m2 x , m ≥ 0. El operador correspondiente es Lmu = − 1 x d dx [ x du dx ] + m 2 x2 u = −d2u dx2 − 1 x du dx + m 2 x2 u. La ecuación diferencial asociada al problema de autovalores Lu = λu es −d2u dx2 − 1 x du dx + [m2 x2 − λ ] u = 0, (2.8) que con el cambio de variable x̃ := √ λx, se transforma en la ecuación de Bessel d2u d x̃2 + 1 x̃ du d x̃ + ( 1− m 2 x̃2 ) u = 0, cuyas solución general es de la forma u(x̃) = c1Jm(x̃)+ c2Nm(x̃), donde Jm son las funciones de Bessel y Nm las de Neumann.11 Por ello, la solución general de la ecuación de autovalores (2.8) es u(x) = c1Jm( √ λx)+ c2Nm( √ λx). (2.9) Cerca del origen el comportamiento de las funciones de Bessel y Neumann esfunciones de Bes- sel Jm(x) ∼ 1 Γ(m+ 1) (x 2 )m , Nm(x) ∼    2 π ln(x) m = 0, − Γ(m) π(2x)m m ≠ 0, x → 0. (2.10) Hay dos tipos de intervalos [a, b] que nos interesan, con a > 0 y con a = 0. Cuando a > 0 el operador es regular y es simétrico sobre los dominios descritos en el teorema 2.5.2. Sin embargo, el operador es singular cuando a = 0, por una cualquiera de las tres siguientes razones ρ(0) = 0, p(0) = 0 ó por no ser qm(x) diferenciable en x = 0. En este caso un dominio conveniente sobre el cual el operador Lm es simétrico cuando m > 0 es el siguiente subespacio lineal de L2([0, b]). Dm = { u ∈ C∞((0, b]) : u(b) = 0, ĺım x→0 (xmu(x)) = 0, ∃ ĺım x→0 ( x1−mdu dx )} , 11Las funciones de Bessel y Neumann poseen el siguiente comportamiento en el infinito Jm(x) = √ 2 πx cos ( x − (2m+ 1) π 4 ) + O(x−3/2), Nm(x) = √ 2 πx sen ( x − (2m+ 1) π 4 ) + O(x−3/2), x →∞. Ecuaciones Diferenciales II §2.5] Operadores de Sturm–Liouville en una dimensión 69 El carácter simétrico se deduce teniendo en cuenta que para funciones u y v en Dm los dos límites ĺım x→0 [ x1−md ū dx (x)xmv(x)− xmū(x)x1−md v dx ] , y ĺım x→b [ x1−md ū dx (x)xmv(x)− xmū(x)x1−md v dx ] , son ambos iguales a cero, luego la condición (2.7) se satisface. Además, si consideramos la solución (2.9) u(x) = c1Jm ( √ λx ) + c2Nm( √ λx), de la ecuación de autovalores y tenemos en cuenta el comportamiento en el origen (2.10) de las funciones de Bessel, vemos que las condiciones en x = 0 ĺım x→0 (xmu(x)) = 0, ∃ ĺım x→0 ( x1−mdu dx ) , se cumplen si c2 = 0. Además Jm está en C∞((0, b]) sim ∈ N. Por ello, nos ocuparemos solo del caso en quem es natural. Imponiendo ahora la condición de contorno u(b) = 0, llegamos a la siguiente condición para determinar los autovalores λn Jm ( √ λb ) = 0. Debido al carácter simétrico del operador, las autofunciones un(x) = Jm ( √ λnx ) , n = 1,2, . . . forman un conjunto ortogonal (un, un′) = ∫ b 0 Jm ( √ λnx ) Jn′ ( √ λn′x ) x dx = b 2 2 [d Jm dx ( √ λnb ) ]2 δnn′ . Además este conjunto resulta ser completo en L2 x([0, b]). Así, cualquier función u ∈ L2 x([0, b]) puede desarrollarse como u(x) = ∞ ∑ n=1 cnJm ( √ λnx ) . Cuando m = 0 un dominio conveniente es D0 = { u ∈ C∞((0, b]) : u(b) = 0, ∃ ĺım x→0 u(x), ĺım x→0 ( x du dx ) = 0 } . El carácter simétrico lo inferimos observado que, para cualesquiera pareja de funciones u y v en D0, los límites ĺım x→0 [ x d ū dx (x)v(x)− ū(x)xd v dx ] , y ĺım x→b [ x d ū dx (x)v(x)− ū(x)xd v dx ] , Ecuaciones Diferenciales II 70 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 son nulos, satisfaciéndose de esta manera (2.7). Por otro lado, la solución general de la ecuación de autovalores u(x) = c1J0 ( √ λx ) + c2N0( √ λx), cumple las condiciones en x = 0 ∃ ĺım x→0 u(x), ĺım x→0 ( x du dx (x)) ) = 0, si c2 = 0.12 Finalmente, imponemos la condición de contorno u(b) = 0, obteniendo la siguiente condición para los autovalores λn J0 ( √ λb ) = 0. De nuevo, {J0(λnx/b)} es una base ortogonal en L2 x((0, b]). Las primeras funciones de Bessel tienen el siguiente aspecto 0.6 20 J1 J2 J3 J4 x y 0 2.6. Operadores de Sturm–Liouville en varias dimensiones La clase de operadores de Sturm-Liouville puede extenderse a varias dimensiones y contiene varios ejemplos de gran relevancia por sus aplicaciones físicas. Estos opera- dores serán estudiados en capítulos posteriores mediante la técnica de separación de 12Para ver que J0 las cumple basta con utilizar que J0(0) = 1 y que d J0 dx = −J1(x), por lo que ĺım x→0 ( x d J0 dx (x)) ) = − ĺım x→0 ( xJ1(x) ) = 0. Ecuaciones Diferenciales II §2.6] Operadores de Sturm–Liouville en varias dimensiones 71 variables que nos permitirá reducir su análisis al de los operadores de Sturm-Liouville en una dimensión. Definición 2.6.1. Sea Ω un subconjunto abierto conexo de Rn, (n > 1). Un ope- rador es del tipo de Sturm–Liouville si es de la forma Lu = 1 ρ [ −∇ · ( p∇u ) + qu ] , siendo ρ,p, q funciones diferenciables con valores reales y ρ,p ≠ 0 en Ω. operadores de Sturm–Liouville en varias dimen- siones Para determinar dominios de simetría de estos operadores el espacio apropiado es L2 ρ(Ω). Obsérvese por ejemplo que si Ω es acotado en R3 y ρ,p, q son funciones diferenciables en Ω, entonces usando la expresión del producto escalar en L2 ρ(Ω) y aplicando el teorema de la divergencia, obtenemos la identidad (Lu,v)− (u, Lv) = ∫ Ω [ ū(x) ( ∇ · ( p(x)∇v(x) ) ) − ( ∇ · ( p(x)∇ū(x) ) ) v(x) ] d3 x = − ∫ Ω ∇ · [ p(x) ( (∇ū)v − ū(∇v) )] d3 x = − ∫ S(Ω) [ p(x) ( (∇ū)v − ū(∇v) )] · dS = − ∫ S(Ω) [ p(x) ( ∂ū ∂n v − ū∂v ∂n )] d S. Por lo tanto podemos enunciar Teorema 2.6.2. Suponiendo que Ω es un dominio acotado en R3 y que ρ,p, q son funciones diferenciables en Ω. El operador de Sturm–Liouville L es simétrico sobre un dominio D en L2 ρ(Ω) si y sólo si ∀u,v ∈ D se verifica ∫ S(Ω) [ p(x) ( ∂ū ∂n v − ū∂v ∂n )] d S = 0. (2.11) Como consecuencia inmediata determinamos los siguientes dominios sobre los que el operador de Sturm–Liouville es simétrico i) Condiciones de Dirichlet homogénea D := { u ∈ C∞(Ω) : u ∣ ∣ ∣ S(Ω) = 0 } . ii) Condiciones de Neumann homogénea D := { u ∈ C∞(Ω) : ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ S(Ω) = 0 } . Ejemplos relevantes de operadores de Sturm–Liouville en tres dimensiones son los siguientes Ecuaciones Diferenciales II 72 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 i) Laplaciano Si tomamos ρ(x) = p(x) ≡ 1 obtenemos el operador Laplaciano con signo negativo L = −∆ ii) Hamiltoniano de Schrödinger Si hacemos ρ = 1 y p = ℏ2 2m el operador correspon- diente es el operador Hamiltoniano de Schrödinger en mecánica cuántica para una partícula en un campo de fuerzas Lu = − ℏ2 2m ∆u+ q(x,y, z)u, 2.7. Series de Fourier Vamos a abordar ahora el estudio de las series trigonométricas de Fourier, una de las herramientas matemáticas más importantes en el análisis de fenómenos físicos. Introduciremos las series de Fourier en términos de desarrollos en autofunciones de operadores diferenciales simétricos. 2.7.1. Bases trigonométricasde Fourier Consideraremos ahora problemas de autovalores asociados a dos operadores dife- renciales particularmente simples. Los correspondientes desarrollos en autofunciones constituyen las llamadas series trigonométricas de Fourier. 1) Sea el operador13 L = − i d dx . Un dominio en el que es simétrico es el de las funciones diferenciablesu en un intervalo acotado [a, b] tales que u(a) = u(b), esto es: funciones que satisfacen condiciones periódicas. El problema de autovalores      − i du dx = λu, u(a) = u(b), tiene como solución a u(x) = ceiλx satisfaciéndose la condición de frontera si y sólo si eiλ(b−a) = 1. Esta condición determina los posibles elementos del espectro λn = nω, n ∈ Z, ω := 2π b − a 13Que enMecánicaCuánticaes el operador momento lineal. Ecuaciones Diferenciales II §2.7] Series de Fourier 73 con las autofunciones asociadas siguientes un(x) = einωx. 2) El segundo operador que consideramos es L = − d2 dx2 . Estudiaremos dominios asociados a tres tipos de condiciones de frontera • Periódicas El problema de autovalores es              −d2u dx2 = λu, u(a) = u(b), du dx (a) = du dx (b). Cuando λ ≠ 0 tiene como solución u(x) = c1 cos √ λx + c2 sen √ λx verificándose las condiciones en la frontera si y sólo si se satisface el siguiente sistema lineal homogéneo para (c1, c2) [cos √ λa− cos √ λb]c1 + [sen √ λa− sen √ λb]c2 = 0, [sen √ λa− sen √ λb]c1 − [cos √ λa− cos √ λb]c2 = 0. (2.12) Soluciones no triviales (c1, c2) ≠ (0,0) de este sistema existen si y sólo si la matriz de coeficientes tiene determinante cero ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ cos √ λa− cos √ λb sen √ λa− sen √ λb − sen √ λa+ sen √ λb cos √ λa− cos √ λb ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0 esto es [cos √ λa− cos √ λb]2 + [sen √ λa− sen √ λb]2 = 0. Desarrollando los cuadrados y utilizando las fórmulas trigonométricas se obtiene 1− cos √ λ(b − a) = 0 y por ello los autovalores no nulos son λn =ω2n2, n = 1,2, . . . ω := 2π b − a. Estos autovalores no son simples (obsérvese que es un problema de Sturm– Liouville con condiciones de contorno periódicas), ya que para cualquiera de ellos el sistema lineal homogéneo (2.12) se reduce a un sistema en que la ma- triz de coeficientes es la matriz cero; por tanto, admite como soluciones todos los valores de (c1, c2). De esta forma Dλn = C{sennωx, cosnωx}. Ecuaciones Diferenciales II 74 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Por otro lado, λ = 0 también es autovalor y la autofunción correspondiente puede tomarse como 1 (las soluciones de −u′′ = 0 son u(x) = c1 + c2x, pero las condiciones de contorno imponen c2 = 0). Por tanto, el conjunto de autovalores es λn =ω2n2, n = 0,1, . . . , ω := 2π b − a. El conjunto de autofunciones {1, cosnωx, sennωx}∞n=1. constituye un conjunto ortogonal completo en L2([a, b]). • Dirichlet homogéneas El problema de autovalores ahora es            −d2u dx2 = λu. u(a) = 0, u(b) = 0 El valor λ = 0 no está en el espectro ya que si lo estuviera la correspondiente autofunción sería de la forma u(x) = c1 + c2x y las condiciones de contorno implican que c1 + c2a = c1 + c2b = 0, y como b − a ≠ 0 se tiene c1 = c2 = 0. Las soluciones a la ecuación diferencial para λ ≠ 0 tienen la forma u(x) = c1 cos √ λx + c2 sen √ λx, y las condiciones de contorno se satisfacen si y solo si c1 cos √ λa+ c2 sen √ λa = 0, c1 cos √ λb + c2 sen √ λb = 0. Existirán soluciones no triviales (c1, c2) ≠ (0,0) si y sólo si ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ cos √ λa sen √ λa cos √ λb sen √ λb ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0, esto es sen ( √ λ(b − a) ) = 0. Así pues, los autovalores son λn = ω2 4 n2, n = 1,2, . . . , ω := 2π b − a, y las correspondientes autofunciones resultan ser un(x) = − senn ω 2 a cosn ω 2 x + cosn ω 2 a senn ω 2 x = senn ω 2 (x − a). Ecuaciones Diferenciales II §2.7] Series de Fourier 75 • Neumann homogéneas Ahora tenemos                  −d2u dx2 = λu, du dx (a) = 0, du dx (b) = 0. En este caso λ = 0 está en el espectro: la solución es u(x) = c1 + c2x , las condiciones de frontera implican c2 = 0 y la correspondiente autofunción es u0(x) = 1. Cuando λ ≠ 0 las soluciones tienen la forma u(x) = c1 cos √ λx + c2 sen √ λx satisfaciéndose las condiciones de contorno si y solo si −c1 √ λ sen √ λa+ c2 √ λ cos √ λa = 0, −c1 √ λ sen √ λb + c2 √ λ cos √ λb = 0. Existen soluciones no triviales (c1, c2) ≠ (0,0) si sólo si √ λ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ − sen √ λa cos √ λa − sen √ λb cos √ λb ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0 esto es sen ( √ λ(b − a) ) = 0. Así pues, los autovalores son λn = ω2 4 n2, n = 0,1, . . . ω := 2π b − a. Las autofunciones son un(x) = cosn ω 2 a cosn ω 2 x + senn ω 2 a senn ω 2 x = cosn ω 2 (x − a). 2.7.2. Desarrollos de Fourier Los desarrollos en autofunciones inducidos por los operadores diferenciales si- métricos vistos en la anterior sub-sección constituyen los denominados desarrollos en series trigonométricas de Fourier. A continuación estudiamos sus propiedades usando (2.1) y el teorema 2.5.3. 1) El operador L = − i d dx es simétrico sobre el dominio D de funciones diferen- ciables u = u(x) en el intervalo [a, b] tales que u(a) = u(b). Por tanto: • series de exponenciales Ecuaciones Diferenciales II 76 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Toda función u ∈ L2([a, b]) puede desarrollarse en la forma u = ∞ ∑ n=−∞ cneinωx, ω := 2π b − a, con cn = 1 b − a ∫ b a e− inωxu(x)dx. En general la serie converge en media a la función u, sin embargo si u ∈ D la serie converge uniformemente. Obsérvese que en el anterior cálculo de los coeficientes cn se ha tenido en cuenta que ‖un‖2 = ∫ b a dx = b − a. 2) El operador L = − d2 dx2 es del tipo Sturm–Liouville regular y simétrico siempre que [a, b] sea un intervalo finito y se den cualesquiera de las tres condiciones de con- torno estudiadas: periódicas, Dirichlet y Neumann. Por ello, los conjuntos asociados de autofunciones son bases ortogonales en L2([a, b]). Así todas las series que vamos a tratar convergen en media a la función u ∈ L2([a, b]) que desarrollan, y si además ésta pertenece al correspondiente dominio D convergen uniformemente. • series de senos y cosenos (condiciones periódicas) Toda función u ∈ L2([a, b]) se puede desarrollar en la forma u = a0 2 + ∞ ∑ n=1 (an cosnωx + bn sennωx), ω := 2π b − a donde los coeficientes se determinan mediante las denominadas fórmulas de Euler an = 2 b − a ∫ b a cosnωxu(x)dx, n ≥ 0 bn = 2 b − a ∫ b a sennωxu(x)dx, n ≥ 1. (2.13) La base de autofunciones usada es { u0 = 1 2 , un = cosnωx,vn = sennωx }∞ n=1 y se ha tenido en cuenta que ‖u0‖2 = 1 4 ∫ b a dx = b − a 4 , ‖un‖2 = ∫ b a cos2nωx dx = 1 2 ∫ b a (1+ cos 2nωx)dx = b − a 2 , ‖vn‖2 = ∫ b a sen2nωx dx = ∫ b a (1− cos2nωx)dx = b − a 2 . Ecuaciones Diferenciales II §2.7] Series de Fourier 77 Es claro que existe una relación estrecha entre las series de Fourier de exponenciales y las de senos y cosenos. Podemos pasar de una a otra simplemente utilizando las fórmulas einωx = cosnωx + i sennωx, cosnωx = 1 2 ( einωx + e− inωx ) , sennωx = 1 2 i ( einωx − e− inωx ) . extensión perió- dicaAunque la función u está en principio definida solo sobre el intervalo [a, b], los dos tipos de desarrollos de Fourier que acabamos de ver proporcionan series de fun- ciones periódicas con periodo (b−a). Luego las funciones suma de las series pueden extenderse a funciones periódicas del mismo periodo sobre la recta. Por tanto tales extensiones desarrollan la extensión periódica de u definida como sigue. Dado x ∈ R, existe un único entero m ∈ Z tal que x ∈ [a+m(b − a), b +m(b − a)]. La extensión periódica se define como uper(x) := u(x −m(b − a)). Esto es, la gráfica de uper(x) se construye simplemente pegando copias, una tras otra, de la deu sobre [a, b]. Los desarrollos en series de exponenciales o de cosenos y senos se pueden aplicar a u o a su correspondiente extensión periódica. a b u(x) uper(x) b + (b − a)a− (b − a) • series de senos (condiciones de Dirichlet homogéneas) Toda u ∈ L2([a, b]) puede desarrollarse como u = ∞ ∑ n=1 bn sen nω 2 (x − a), ω := 2π b − a con bn = 2 b − a ∫ b a sen nω 2 (x − a) u(x)dx, n ≥ 1. Ecuaciones Diferenciales II 78 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 La base ortogonal de autofunciones usada es { vn = sen nω 2 (x − a) } n≥1 cuyas normas al cuadrado son ‖vn‖2 = ∫ b a sen2 nω 2 (x − a)dx = ∫ b a 1 2 ( 1− cosn 2π b − a(x − a) ) dx = b − a 2 . Podemos extender la función suma de la serie de senos a toda la recta. El resultado es un desarrollo para la denominada extensión impar de la función u. La extensión impar de u a toda la recta se determina en dos etapas: primero se extiende al intervalo [a− (b−a), b] = [2a− b,a]∪ [a, b] de forma impar, esto es, si x ∈ [a, b] definimos uimpar(a− (x − a)) = −u(x), y después se realiza una extensión periódica desde el intervalo [2a − b,a] a toda laextensión impar recta. u(x) uimpar(x) a ba− (b − a) b + (b − a) b + 2(b − a) • series de cosenos (condiciones de Neumann homogéneas) Toda u ∈ L2([a, b]) puede desarrollarse como u = a0 2 + ∞ ∑ n=1 an cosn ω 2 (x − a), ω := 2π b − a donde an = 2 b − a ∫ b a cosn ω 2 (x − a) u(x)dx, n ≥ 0. La base de autofunciones usada es { u0 = 1 2 , un = cos ( n ω 2 (x − a) )} n≥1 Ecuaciones Diferenciales II §2.7] Series de Fourier 79 con normas al cuadrado ‖u0‖2 = 1 4 ∫ b a dx = b − a 4 , ‖un‖2 = ∫ b a cos2n ω 2 (x − a)dx = 1 2 ∫ b a ( 1+ cosn 2π b − a(x − a) ) dx = b − a 2 . La función suma de la serie de cosenos puede extenderse también a toda la recta. La función resultante es el desarrollo de la extensión par de u definida en la forma siguiente: extendemos la función u al intervalo [a− (b − a), b] = [2a− b,a]∪ [a, b] de forma par, esto es, si x ∈ [a, b] definimos upar(a− (x − a)) = u(x), y despues se realiza la extensión periódica desde [2a− b,b] a toda la recta. extensión par u(x) upar(x) a b a− (b − a) b + (b − a) b + 2(b − a) ✎ Ejemplos Consideremos la función u(x) = ex en el intervalo [0,1]. Vamos a analizar los tres diferentes desarrollos trigonométricos de Fourier. En primer lugar considera- mos el desarrollo en serie de senos y cosenos y su extensión periódica. Después ana- lizamos los desarrollos en sólo cosenos y en sólo senos y sus extensiones par e impar respectivamente. La serie de Fourier de cosenos y senos ex = a0 2 + ∑ n≥1 [ an cos 2πnx + bn sen 2πnx ] tiene por coeficientes an = 2 ∫ 1 0 ex cos 2πnx dx = 2 Re [ ∫ 1 0 exe2 iπnx dx ] = 2 Re [ ∫ 1 0 e(1+2 iπn)x dx ] = 2 Re [ e(1+2 iπn)x 1+ 2 iπn ]1 0 = 2[e− 1] 1+ 4π2n2 , bn = 2 ∫ 1 0 ex sen 2πnx dx = 2 Im [ ∫ 1 0 exe2 iπnx dx ] = 2 Im [ e(1+2 iπn)x 1+ 2 iπn ]1 0 = −2πnan Ecuaciones Diferenciales II 80 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 La extensión periódica de ex tiene como gráfica x y 0−1 1 1 32 2 −2−3 y los primeros términos de su desarrollo en senos y cosenos son [ex]periodica ∼ 2(e− 1) [ 1 2 + 1 1+ 4π2 cos 2πx + 1 1+ 16π2 cos 4πx + 1 1+ 36π2 cos 6πx + 1 1+ 64π2 cos 8πx + · · · ] − 4π(e− 1) [ 1 1+ 4π2 sen 2πx + 2 1+ 16π2 sen 4πx + 3 1+ 36π2 sen 6πx + 4 1+ 64π2 sen 8πx + · · · ] . Representamos a continuación la gráfica de la extensión periódica de la exponen- cial y la de su serie trigonométrica de Fourier truncada an = 4 (la línea oscilante). x y 0−1 1 1 3 3 2 2 −2−3 Se observa que en las discontinuidades de la función la serie tiende al valor medio de los valores a la izquierda y a la derecha de la función dada. Además vemos Ecuaciones Diferenciales II §2.7] Series de Fourier 81 que cerca de estas discontinuidades la serie truncada oscila, la presencia de estas oscilaciones es el llamado fenómeno de Gibbs, y permanece aunque tomemos más términos en la serie. Consideramos ahora las serie de sólo cosenos y de sólo senos, ex = a0 2 + ∑ n≥1 an cosπnx, ex = ∑ n≥1 bn senπnx. Se verifica que an = 2 ∫ 1 0 ex cosπnx dx = 2 Re [ ∫ 1 0 exeiπnx dx ] = 2 Re [ ∫ 1 0 e(1+iπn)x dx ] = 2 Re [ e(1+iπn)x 1+ iπn ]1 0 = 2[(−1)ne− 1] 1+π2n2 , bn = 2 ∫ 1 0 ex senπnx dx = 2 Im [ ∫ 1 0 exeiπnx dx ] = 2 Im [ e(1+iπn)x 1+ iπn ]1 0 = −nπan La extensión par [ex]par tiene por gráfica x y 0−1 1 1 32 2 −2−3 en tanto que la extensión impar [ex]impar se representa como x y 0−1 −1 1 1 32 2 −2 −2 −3 Ecuaciones Diferenciales II 82 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Las respectivas series son [ex]par ∼ e− 1+ 2 [ − e+ 1 1+π2 cosπx + e− 1 1+ 4π2 cos 2πx − e+ 1 1+ 9π2 cos 3πx + e− 1 1+ 16π2 cos 4πx + · · · ] , [ex]impar ∼ 2π [ e+ 1 1+π2 senπx − 2 e− 1 1+ 4π2 sen 2πx + 3 e+ 1 1+ 9π2 sen 3πx − 4 e− 1 1+ 16π2 sen 4πx + · · · ] A continuación mostramos las gráficas de las funciones extendidas —de forma par e impar— y sus series —en cosenos y senos— truncadas enn = 6. Para [ex]par tenemos x y 0−1 1 1 32 2 −2−3 en ella se marca con cruces la serie de Fourier en cosenos truncada a n = 6 y en línea continua la función ex extendida de forma par. Observamos por un lado que es una buena aproximación y por otro que en los puntos x = 0,±1,±2, . . . la tangente a la serie truncada tiene pendiente nula, esto es la derivada se anula (como debe ser ya que la derivada sólo tiene senos que se anulan en estos puntos) a diferencia de la función original en la que la derivada salta de −1 a 1.14 En tanto que para [ex]impar tenemos 14Si u es un afunciónderivable en [a, b] salvo por un conjunto discreto de puntos podemos asegurar la convergencia uniforme. Ecuaciones Diferenciales II §2.7] Series de Fourier 83 x y 0 −1 −1 1 1 32 2 −2 −2 −3 La línea oscilante representa la serie de Fourier de senos truncada a sexto orden. Debemos notar que en los puntos conflictivos 0,±1,±2, . . . la discrepancia entre función y serie truncada es notable. Por ejemplo, en x = 0 la función original tiene un salto discontinuo de 2 unidades en tanto que la serie se anula, como debe ser. Estos fenómenos son debidos a que la función elegida no cumple los requisitos de contorno, aunque sin embargo en el interior la serie de Fourier converge a la extensión dada. 2.7.3. Convergencia de series de Fourier Tratamos ahora el problema de la convergencia de las series de Fourier de una función u(x). Como ya sabemos para cualquier función u ∈ L2([a, b]) sus series de Fourier en exponenciales, en senos y cosenos, en sólo senos y en sólo cosenos conver- ge en media. Más aún, si la función es diferenciable y satisface la condiciones de convergencia en mediacontorno adecuadas (periódicas, Dirichlet homogéneas o Neumann homogéneas) las correspondientes series convergen uniformemente (y por tanto también puntualmen- te) a la función u. Una cuestión fundamental es saber cuándo las series de una función general u ∈ L2([a, b]) convergen puntualmente y cuál es la relación entre la función límite y la función u. Una clase de funciones para la que podemos dar respuestas muy precisas a estas cuestiones es la siguiente Definición 2.7.1. Una función u = u(x) es C1 a trozos en un intervalo [a, b] cuando existe una partición a = c1 < c2 < . . . < cM = b de [a, b] tal que ∀i = 1, . . . ,M − 1, tanto u como su derivada primera u′ son continuas en los subintervalos (ci, ci+1) y tienen límites laterales finitos en los extremos ci y ci+1. Por ejemplo, analizar la convergencia puntual de la serie de senos y cosenos de una función u ∈ L2([a, b]) consiste en averiguar para que puntos x ∈ R existe el límite ĺım N→∞ SN(u,x), Ecuaciones Diferenciales II 84 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 donde SN(u,x) denota la suma parcial N-ésima de la serie de senos y cosenos SN(u,x) := a0 2 + N ∑ n=1 [ an cosnωx + bn sennωx ] . y determinar su relación con el valor de u en x. Una respuesta de gran interés práctico es el siguiente teoremaconvergencia puntual Teorema 2.7.2 (Dirichlet (1829)). Si u(x) es una función C1 a trozos en [a, b] entonces sus series de Fourier convergen puntualmente en todo punto x ∈ R y su límite es igual a uext(x + 0+)+uext(x + 0−) 2 , donde uext denota la correspondiente extensión (periódica, par o impar) de u a todo R y uext(x + 0±) := ĺım ε→0 uext(x ± |ε|). Este resultado resuelve completamente el problema de la convergencia puntual de las series de Fourier para la clase de funciones del enunciado. Básicamente sólo necesitamos conocer la extensión a R de la función u = u(x) y aplicar las siguientes consecuencias del teorema de Dirichlet 1) Si x es un punto de continuidad de uext entonces ambos límites uext(x+ 0±) coin- ciden con uext(x), así que la serie de Fourier correspondiente converge puntual- mente a uext . 2) Six es un punto de discontinuidad deuext los dos límitesuext(x+0±) son diferentes y constituyen dos candidatos igualmente atractivos para el límite puntual de la serie de Fourier. La serie toma en este caso una decisión salomónica y decide converger puntualmente a la semisuma de estos dos límites.✎ Ejemplo Sea la función u(x) =    π 4 , 0 ≤ x ≤ π, −π4 , −π ≤ x < 0. Consideremos su correspondiente desarrollo de Fourier en exponenciales. Teniendo en cuenta que en este caso b − a = 2π,ω = 1 u(x) = ∞ ∑ n=−∞ cneinx, cn = 1 2π ∫ π −π u(x)e− inx dx =      0, si n es par, 1 2 in , si n es impar. Por tanto u(x) = 1 2 i [ eix + 1 3 ei 3x + . . . ] + 1 2 i [ − e− ix − 1 3 e− i 3x − . . . ] , Ecuaciones Diferenciales II §2.7] Series de Fourier 85 que agrupando términos queda en la forma u(x) = senx + 1 3 sen 3x + · · · = ∞ ∑ n=0 sen(2n+ 1)x 2n+ 1 . Esta es la serie de Fourier de senos y cosenos de v en el intervalo [−π,π] (los términos en los cosenos tienen coeficiente cero). La gráfica de la función y de la suma parcial de la serie de Fourier para N = 40 son x 1 2 33 0,5 −0,5 −1−2 La función u es C1 a trozos en [−π,π] así que su serie de Fourier debe verificar las propiedades que asegura el teorema de Dirichlet. Podemos comprobar directamente algunas de tales propiedades. Tomemos los puntos x = 0,±π . En ellos todos los senos de la serie se anulan, luego la suma de la serie converge puntualmente en x = 0,±π al valor cero, que es precisamente el valor que toma la extensión periódica uext(x + 0+)+uext(x + 0−) 2 , en tales puntos. Observemos que la convergencia puntual para x = π 2 implica π 4 = ∞ ∑ n=0 (−1)n 2n+ 1 . El análisis de la convergencia puntual de las series de Fourier para clases más generales de funciones es un problema de enorme interés y altamente no trivial. 1) Puede suceder que una función u sea continua en un punto x, y que su serie de Fourier no sea convergente en x (Du Bois Reymond, 1873). (Halló una función u con ĺım supN→∞ SN(u,0) = ∞.) 2) En 1923, Kolmogorov halló una función u integrable en el sentido de Lebesgue (y no de Riemann) cuya serie de Fourier no converge en ningún x de [a, b]. 3) En 1915 Luzin conjeturó y en 1966 Carleson demostró que las funciones de cuadra- teorema de Carle- sondo integrable poseen series de Fourier convergentes en çasi todos los puntos". Otro aspecto interesante de la convergencia de las series de Fourier es el llamado fenómeno de Gibbs fenómeno de Gibbs. El físico Michelson construyó un aparato para computar las series de Fourier. La máquina fue probada calculando los 80 primeros coeficientes de Fourier de la función u =    x x ∈ [−π,π], 0 en los demás casos. Ecuaciones Diferenciales II 86 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Para sorpresa de Michelson la serie truncada mostraba dos pequeños resaltes en x = ±π , los puntos de discontinuidad; de hecho, a medida que N crece estas dos pertur- baciones sobre el resultado exacto se aproximan a las discontinuidades, aunque no decrecen en valor, siendo éste el 19 % de los resultados exactos: ±π y suponiendo ⋍ 8,5 %,9 % del salto total de la función (2π ). Gibbs, en dos artículos a Nature dio la explicación a este hecho, que desde entonces se conoce como fenómeno de Gibbs: vino a decir que no se deben confundir la gráfica del límite con el límite de las gráficas. La suma parcial de Fourier es SN(u,x) = − N ∑ n=1 (−1)n 2 n sennx. Por ello, uno encuentra que SN(u;π −π/N) = N ∑ n=1 2 n sen nπ N → 2 ∫ π 0 senx x dx ' 1,17π. En donde la evaluación del límite la hemos obtenido considerado la serie como una suma de Riemann. En el punto x = π tenemos convergencia puntual a 0: ĺım N→∞ SN(u,π) = 0. Por tanto ĺım N→∞ SN(u,π) ≠ ĺım N→∞ SN(u,π(1− 1/N)), que muestra que la convergencia en x = π no es uniforme. El salto, que no desaparece por muy grande que sea N, a medida que N crece se va aproximando a x = π . A continuación mostramos las gráficas para N = 10,20,240,80,160 de la serie de Fourier truncada en donde se aprecia claramente el fenómeno de Gibbs. Ecuaciones Diferenciales II §2.8] Series de Fourier 87 replacements 1 1 −1 −1 2 2 −2 −2 3 3 −3 −3 x y 0 S10(x) 1 1 −1 −1 2 2 −2 −2 3 3 −3 −3 x y 0 S20(x) 1 1 −1 −1 2 2 −2 −2 3 3 −3 −3 x y 0 S40(x) 1 1 −1 −1 2 2 −2 −2 3 3 −3 −3 x y 0 S80(x) 1 1 −1 −1 2 2 −2 −2 3 3 −3 −3 x y 0 S160(x) Por último nos queda por discutir el error al truncar y la velocidad de convergencia de una serie de Fourier. Así, si u ∈ Cr ([a, b]) y la r -ésima derivada está acotada error ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ dr u dxr ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ≤ K entonces |SN(u,x)−u(x)| ≤ crK lnN Nr donde cr es una constante que tan sólo depende de r . Vemos que cuantas más de- rivadas de la función existan más rápida es la convergencia.15 Si la función u(x) es analítica en [a, b] tenemos |SN(u,x)−u(x)| ≤ cqN 0 < c y 0 < q < 1 dependen solamente de u. 15Deestácota se infiere la convergencia uniforme. Ecuaciones Diferenciales II 88 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 2.8. Transformada de Fourier 2.8.1.Definiciónde la transformada de Fourier La transformada de Fourier de una función u = u(x) puede describirse como un desarrollo de u en autofunciones del operador Lu = − iDu, cuando el dominio de L es de la forma D := {u ∈ L2(R) ⋂ C∞(R) : Lu ∈ L2(R)}. Adviértase que la definición de D está motivada por el hecho de que al considerar funciones u definidas sobre toda la recta, no está asegurado que u ∈ L2(R) cuando u ∈ C∞(R), por lo que tenemos que exigir que u pertenezca a ambos espacios. Por otro lado también debemos exigir que Lu ∈ L2(R) para que L constituya una aplicación D→ L2(R). Lo especial de este dominio es que, a pesar de que L es simétrico en él, no existen autofunciones de L en D. Esto es claro ya que Lu = λu, implica u = ceiλx, c ≠ 0, pero tales funciones no están en L2(R) ya que ∫ +∞ −∞ |u|2dx = |c|2 ∫ +∞ −∞ e−2 Im(λ)xdx = ∞. Sin embargo, vamos a mostrar que un subconjunto de estas autofunciones B := {ek(x) := eikx : k ∈ R}, permite desarrollar todas las funciones u ∈ L2(R). El desarrollo ahora no será una se- rie, sino una integral. De hecho la base B de funciones del desarrollo no es un conjunto discreto, ya que posee tantos elementos ek, k ∈ R como el conjunto de los números reales. Para introducir este nuevo desarrollo partimos de la serie de Fourier de exponen- ciales de una función u ∈ L2([a, b]) u(x) = ∑ n∈Z cneiknx, cn = 1 b − a ∫ b a e− iknxu(x)dx, donde kn :=ωn, ω := 2π b − a. Nuestra idea es escribir esta suma en la forma de suma de Riemann de una integral respecto de la variable k. En este sentido tenemos que u(x) = ∑ n∈Z c(kn)e iknx∆k (2.14) Ecuaciones Diferenciales II §2.8] Transformada de Fourier 89 donde ∆k := kn+1 − kn =ω, c(kn) := cn ∆k = 1 2π ∫ b a e− iknxu(x)dx. (2.15) Si realizamos el límite a→ −∞, b → +∞, obsérvese que ∆k→ 0 y que tenemos u(x) = ∫ R c(k)eikx dk, c(k) = 1 2π ∫ R e− ikxu(x)dx. Este es el desarrollo deu en las autofunciones ek(x). La función c = c(k) juega el papel de coeficientes del desarrollo. Toda la información de la función primitiva u = u(x) queda codificada en la nueva función c = c(k). La nomenclatura y notación usual para este desarrollo son c(k) =: F(u), transformada de Fourier de u. u(x) =: F −1(c), transformada de Fourier inversa de c transformada de Fourierversus se- ries de Fourier La transformada de Fourier aparece de este modo como un límite continuo del concepto de desarrollo en serie de Fourier. Consideramos ahora la extensión n-dimensional de la transformada de Fourier. Denotaremos x = (x0, x1, . . . , xn−1) ∈ R n, k = (k0, k1, . . . , kn−1) ∈ R n, transformada de Fourier enRnx · k = x0k0 + · · · + xn−1kn−1. La transformación de Fourier para funciones de n variables se define como sigue u(x) = ∫ Rn eik·xc(k)dn k =: F −1(c), transformada inversa de Fourier de c c(k) = 1 (2π)n ∫ Rn e− ik·xu(x)dn x =: F(u), transformada de Fourier de u. Un problema básico es saber cuando existe la transformada de Fourier de una función. Algunos resultados importantes son los siguientes Teorema 2.8.1. Si u(x) es absolutamente integrable, esto es si ∫ Rn |u(x)|dn x <∞, entonces su transformada de Fourier F(u) existe y es una función continua en todo Rn. Sin embargo el espacio de funciones absolutamente integrables no queda invariante bajo la transformada de Fourier. Es decir, existen funciones absolutamente integrables Ecuaciones Diferenciales II 90 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 cuya transformada de Fourier no es absolutamente integrable. En este sentido el espa- cio L2(Rn) es más apropiado ya que se verifica Teorema 2.8.2. Si u(x) es de cuadrado integrable (u ∈ L2(Rn)), esto es si ∫ Rn |u(x)|2 dn x <∞, entonces su transformada de Fourier F(u) existe y es también una función de cuadrado integrable. Además, la transformada de Fourier define una aplicación lineal biyectiva F : L2(Rn)→ L2(Rn) que conserva el producto escalar salvo un factor constante (2π)n(Fu,Fv) = (u,v), ∀u,v ∈ L2(Rn). La inversa de la transformada de Fourier es lo que hemos definido como transfor- mación de Fourier inversa. Hay que advertir que la integral impropia que acompaña a la operación de transfor- mada de Fourier sobre elementos de L2(Rn) hay que efectuarla en un sentido diferente del habitual. En concreto, se define como c(k) = ĺım R→∞ cR(k), cR(k) := 1 (2π)n ∫ |x|≤R e− ikxu(x)dn x, donde la operación de límite es la asociada a la convergencia en media ĺım R→∞ ∫ Rn |c(k)− cR(k)|2 dn k = 0. espacio de Schwartz Otro espacio funcional en el que la transformada de Fourier posee importantes propiedades es el espacio de Schwartz S(Rn) := {u ∈ C∞(Rn) : sup x∈Rn (xαDβu) <∞,∀α,β ∈ Z n +}, de funciones test o de decrecimiento rápido en el infinito. Estamos usando la notación xα := xα0 0 x α1 1 . . . x αn−1 n−1 . Este espacio funcional está contenido en L2(Rn). Teorema 2.8.3. Si u = u(x) pertenece a S(Rn), entonces su transformada de Fourier existe y es también una función de S(Rn). Además la transformada de Fourier define una aplicación lineal biyectiva F : S(Rn)→ S(Rn). Veamos a continuación algunos ejemplos de cálculo de transformadas de Fourier de funciones de una sola variable. Ecuaciones Diferenciales II §2.8] Transformada de Fourier 91 Ejemplos i) Dada la función u(x) =    1 si x ∈ [−a,a], 0 en el resto, su transformada de Fourier se calcula fácilmente ✎ c(k) = 1 2π ∫∞ −∞ e− ikxu(x)dx = 1 2π ∫ a −a e− ikx dx = − 1 2π e− ikx ik ∣ ∣ ∣ ∣ a −a dx = senka πk . Representamos a continuación está transformación x k F u(x) c(k) ii) Sea la función u(x) =    e−ax x > 0, 0 en el resto, donde a > 0. La transformada es c(k) = 1 2π ∫ R e− ikxu(x)dx = 1 2π ∫∞ 0 e− ikxe−ax dx = 1 2π ∫∞ 0 e−(a+ik)x dx = − 1 2π e−(a+ik)x (a+ ik) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∞ x=0 = 1 2π a− ik a2 + k2 iii) La función lorentziana tiene la forma transformada de Fourier de la lo- rentzianau(x) = 1 x2 + a2 , a > 0. Su transformada c(k) = 1 2π ∫∞ −∞ e− ikx 1 x2 + a2 dx, Ecuaciones Diferenciales II 92 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 se calcula con técnicas de variable compleja16 y el resultado es c(k) = 1 2a e−a|k|. También podemos obtener de otra forma este resultado. Calculamos, en primer lugar, la transformada de Fourier de e−a|x| F ( e−a|x| ) = 1 2π ∫∞ 0 e−axe− ikx dx + 1 2π ∫ 0 −∞ eaxe− ikx dx = 1 2π(a+ ik) + 1 2π(a− ik) = a π 1 a2 + k2 Luego F −1( 1 a2 + k2 ) = π a e−a|x|, o bien ∫∞ −∞ eikx 1 a2 + k2 dk = π a e−a|x|. Cambiando x → k y k→ −x obtenemos el resultado anunciado 1 2π ∫∞ −∞ e− ixk 1 a2 + x2 dx = 1 2a e−a|k|. La gráfica correspondiente es 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 −1 −1 −2 −2 −3 −3 x k F u(x) c(k) 16Sea f(z) = e− ikz/(z2 + a2) y γ la recta real orientada de izquierda a derecha. Vamos a compu- tar ∫ γ f(z)dz usando residuos. Las singularidades de f son dos polos simples en z = ± ia, allí los residuos de f(z) son: Resz=± ia(f (z)) = ±e±ka/(2 ia). Cuando k > 0 la integral es el límitecuando R → ∞ de la integral al semi�círculoinf centrado en el origen de radio R. En tanto que si k < 0 se selecciona el semi�círculosupe Por tanto, en cada situación contribuye tan sólo un polo en la formula ∫ γ f(z)dz = 2π i ∑ p polo simple Resz=p(f (z)). Ecuaciones Diferenciales II §2.8] Transformada de Fourier 93 2.8.2. Propiedades de la transformada de Fourier Bajo condiciones apropiadas sobre las funciones (por ejemplo si estas pertenecen al espacio de Schwartz) la transformada de Fourier tiene una serie de propiedades básicas que a continuación desglosamos. En este primer cuadro recogemos las propiedades más inmediatas i) ui(x) F−→ ci(k), i = 1,2 ⇓ λ1u1(x)+ λ2u2(x) F−→ λ1c1(k)+ λ2c2(k), ∀λ1, λ2 ∈ C ii) u(x) F−→ c(k) =⇒ u(x + a) F−→ eik·ac(k) iii) u(x) F−→ c(k) =⇒ ei ℓ·xu(x) F−→ c(k− ℓ) iv) Si A ∈ MN(R) es una matriz invertible entonces u(x) F−→ c(k) =⇒ u(Ax) F−→ 1 |detA|c ( A−1k ) v) u(x) F−→ c(k) =⇒ ū(x) F−→ c̄(−k) La segunda serie de propiedades, que requieren un mayor análisis , la exponemos a continuación. Usaremos la notaciónDαx ,D α k para denotar los operadores de derivación múltipleDα con respecto a las variables x ó k, respectivamente. Introducimos también la operación de convolución de dos funciones u y v como sigue (u∗ v)(x) := ∫ Rn u(x −y)v(y)dny = ∫ Rn u(y)v(x −y)dny. Proposición 2.8.4. i) F(Dαx(u)) = (ik)αF(u). ii) F(xαu) = (iDk)αF(u). iii) F(u∗ v) = (2π)nF(u)F(v). iv) Identidad de Parseval: ∫ Rn |u(x)|2 dn x = (2π)n ∫ Rn |c(k)|2 dn k. Ecuaciones Diferenciales II 94 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Demostración. i) En primer lugar tenemos F ( ∂u ∂xi ) = 1 (2π)n ∫ Rn e− ik·x ∂u ∂xi dn x = 1 (2π)n ∫ Rn−1 [ e− ik·xu(x) ∣ ∣ ∣ ∞ xi=−∞ − ∫∞ −∞ (− iki)e − ik·xu(x)dxi ] dx1 . . .dxi−1 dxi+1 · · ·dxn, en donde hemos integrado por partes. Si u ∈ S(Rn) se cumple que u(x) ∣ ∣ ∣ ∞ xi=−∞ = 0, luego F ( ∂u ∂xi ) = ikiF(u). Por ello, F ( ∂α0 ∂x α0 0 · · · ∂ αn−1 ∂x αn−1 n−1 u ) = (ik0) α0 · · · (ikn−1) αn−1F(u). de donde por linealidad se infiere la propiedad buscada. ii) Comenzamos observando que F(xiu) = 1 (2π)n ∫ Rn e− i(k·x)xiu(x)dn x = 1 (2π)n ∫ Rn i ∂(e− ik·xu(x)) ∂ki dn x. Si u ∈ S(Rn) podemos extraer la derivada con respecto al parámetro ki fuera de la integral y escribir F(xiu) = i ∂ ∂ki F(u). Por ello, F(x α0 0 . . . x αn−1 n−1 u) = ( i ∂ ∂k0 )α0 · · · ( i ∂ ∂kn−1 )αn−1 F(u) y por linealidad se obtiene el resultado deseado. iii) La transformada de una convolución es por definición F(u∗ v) = 1 (2π)n ∫ Rn e− ik·x [ ∫ Rn u(y)v(x −y)dny ] dn x y dado que u,v ∈ S(Rn) podemos escribir F(u∗ v) = 1 (2π)n ∫ Rn×Rn e− ik·xu(x −y)v(y)dny dn x, que con el cambio de variables x = ξ + η, y = η, se transforma en F(u∗ v) = 1 (2π)n ∫ Rn×Rn e− ik·(ξ+η)u(ξ)v(η)dn ξ dn η = (2π)nF(u)F(v), como queríamos demostrar. Ecuaciones Diferenciales II §2.8] Transformada de Fourier 95 iv) El producto escalar en L2(Rn) de u,v ∈ S(Rn) se puede escribir como (u,v) = ∫ Rn ū(y)v(y)dny = (Pu∗ v)(0), donde Pu(x) = u(−x). Por ello, utilizando el resultado de iii) tenemos (u,v) = (2π)n[F−1(F(Pu)F(v))](0), esto es (u,v) = (2π)n ∫ Rn eik·x c̄(k)d(k)dn k ∣ ∣ ∣ x=0 donde c,d son las transformadas Fourier de u,v , respectivamente. Por tanto, ∫ Rn ū(x)v(x)dn x = (2π)n ∫ Rn c̄(k)d(k)dn k, y en particular, para u = v se obtiene la identidad de Parseval. Aunque en las anteriores demostraciones nos hemos ceñido a funciones de decre- cimiento rápido, estas propiedades son válidas en situaciones más generales. ✎ Ejemplos i) En primer lugar vamos a calcular la transformada de Fourier de la función gaussiana de una variable u(x) = e−a 2x2 , a > 0. En primer lugar, si derivamos esta función se obtiene Dxu(x) = −2a2xu(x), Aplicando la transformada de Fourier a ambos miembros de esta ecuación, y teniendo en cuenta las propiedades i) y ii) que hemos demostrado, deducimos que la transformada c(k) de la función u(x) satisface Dkc(k) = − 1 2a2 kc(k). Integrando esta ecuación diferencial deducimos que c(k) = c(0)e− k2 4a2 . Por otra parte, de la definición de transformada de Fourier c(0) = 1 2π ∫ +∞ −∞ u(x)dx = 1 2π ∫ +∞ −∞ e−a 2x2 dx = 1 2πa ∫ +∞ −∞ e−x 2 dx = 1 2a √ π . Por tanto c(k) = 1 2a √ π e − k2 4a2 . Es decir, la transformada de una gaussiana es de nuevo una gaussiana, como se representa en las siguientes gráficas. Ecuaciones Diferenciales II 96 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 0 0 1 1 1 1 2 2 3 3 4 4 −1 −1 −2 −2 −3 −3 −4 −4 x k F u(x) c(k) ii) Consideremos ahora la transformada de Fourier de la función gaussiana en n va- riablestransformada de Fourier de gaus- sianas enRn u(x) = e− ∑n−1 i,j=0Aijxixj/2 donde A = (Aij) es una matriz simétrica (A = At) y definida positiva ((x,Ax) > 0,∀x ≠ 0)). Tomando derivadas parciales con respecto a xi obtenemos ∂u ∂xi = −u(x) ( n−1 ∑ j=0 Aijxj ) . Por tanto, utilizando las propiedades i) y ii), encontramos que ikic(k) = − n−1 ∑ j=0 Aij i ∂c ∂kj , y por tanto ∂c ∂kj = − [ n−1 ∑ j=0 (A−1)jiki ] c. Esta EDP de primer orden tiene por solución c(k) = c(0)e ∑n−1 i,j=0(A −1)jikikj/2. Observemos que c(0) = 1 (2π)n ∫ Rn e− ∑n−1 i,j=0Aijxixj/2 dn x. Al ser A simétrica y definida positiva, se puede factorizar como A = OΛOt donde O es ortogonal yΛ = diag(λ0, . . . , λn−1) es la matriz diagonal de autovalores deA, con λi > 0, i = 0, . . . , n−1. Por ello, tras el cambio de coordenadasx → x̃ = O−1x, de jacobiano 1 (como O es una matriz ortogonal se tiene |detO| = 1), c(0) se expresa como c(0) = 1 (2π)n n−1 ∏ i=0 ∫ R e−λix̃ 2 i /2 d x̃i = 1 (2π)n n−1 ∏ i=0 √ 2 λi ∫ R e−x̂ 2 i d x̂i. Ecuaciones Diferenciales II §2.8] Transformada de Fourier 97 Por tanto, como detA = λ1 · · ·λn obtenemos c(0) = 1 √ (2π)n detA con lo que c(k) = 1 √ (2π)n detA e− ∑n−1 i,j=0(A −1)jikikj/2. Por ejemplo, la transformada de Fourier de u(x1, x2) = e−(x 2 1+x2 2+x1x2) es c(k1, k2) = 1 2π √ 3 e−(k 2 1+k2 2−k1k2)/3. Ahora A = ( 2 1 1 2 ) , detA = 3 y A−1 = ( 2/3 −1/3 −1/3 2/3 ) y autovalores λ1 = 1, λ2 = 3. A continuación representamos esta transformación 0 0 0 0 0 0 1 1 2 2 2 2 x2 k2 −2 −2 −2 −2 x1 k1 F u(x1, x2) c(k1, k2) ii) Calculamos ahora la transformada de u(x1, x2, x3) =    x1x2x3 x1, x2, x3 ∈ [−a,a], 0 en el resto. En primer lugar observemos que la transformada de Fourier en R3 de v(x1, x2, x3) =    1 x1, x2, x3 ∈ [−a,a], 0 en el resto. Ecuaciones Diferenciales II 98 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 es 3 ∏ i=1 1 2π ∫ a −a e− ikixi dxi = 1 π3 senak1 k1 senak2 k2 senak3 k3 . y como u(x1, x2, x3) = x1x2x3v(x1, x2, x3) debemos tener que c(k1, k2, k3) = i ∂ ∂k1 i ∂ ∂k2 i ∂ ∂k3 1 π3 senak1 k1 senak2 k2 senak3 k3 . Así pues c(k1, k2, k3) = − i π3 ∂[senak1)/k1] ∂k1 ∂[senak2/k2] ∂k2 ∂[senak3/k3] ∂k3 = − i π3 [ak1 cosak1 − senak1 k2 1 ][ak2 cosak2 − senak2 k2 2 ] × [ak3 cosak3 − senak3 k2 3 ] iii) Para calcular la transformada de Fourier de u(x) = (x − 1)2e−(x+1)2 desarrollamos (x − 1)2: u(x) = (x2 − 2x + 1)e−(x+1)2 , y como sabemos que e−(x+1)2 F−→ eik e−k 2/4 2 √ π , obtenemos c(k) = [( i d dk )2 − 2 i d dk + 1 ]e−k 2/4+ik 2 √ π = 1 2 √ π [ − ( − 1 2 + ( − k 2 + i )2) − 2 i ( − k 2 + i ) + 1 ] e−k 2/4+ik = −k 2 + 8 ik+ 18 8 √ π e−k 2/4+ik. 2.8.3. Transformadas seno y coseno Si utilizamos la fórmula de Euler para la exponencial la transformada inversa de Fourier se puede escribir como sigue u(x) = ∫ R [coskx + i senkx]c(k)dk = ∫∞ −∞ cos(kx)c(k)dk+ ∫∞ −∞ i sen(kx)c(k)dk. Ahora bien, dada la paridad de las funciones trigonométricas se tienetransformada de Fourier seno y coseno ∫∞ −∞ c(k) coskx dk = ∫∞ 0 cos(kx)(c(k)+ c(−k))dk, ∫∞ −∞ c(k) i senkx dk = ∫∞ 0 sen(kx) i(c(k)− c(−k))dk, Ecuaciones Diferenciales II §2.8] Transformada de Fourier 99 y si denotamos a(k) := c(k)+ c(−k), b(k) := i(c(k)− c(−k)) obtenemos u(x) = ∫∞ 0 a(k) coskx dk+ ∫∞ 0 b(k) senkx dk. Recordando que c(k) es la transformada de Fourier de u(x), se deducen las fórmulas siguientes a(k) = 1 π ∫∞ −∞ u(x) coskx dx, b(k) = 1 π ∫∞ −∞ u(x) senkx dx. Supongamos ahora que u(x) es par, u(x) = u(−x). En ese caso, argumentos de paridad nos llevan a a(k) = 2 π ∫∞ 0 u(x) coskx dx, b(k) = 0, (2.16) (notar que c(k) = c(−k)). Por todo ello u(x) = ∫∞ 0 a(k) coskx dk. (2.17) En cambio, si u(x) es impar, u(x) = −u(−x) los mismos argumentos de paridad conducen a a(k) = 0, b(k) = 2 π ∫∞ 0 u(x) senkx dx, (2.18) ahora c(k) = −c(−k). Así u(x) = ∫∞ 0 b(k) senkx dk. (2.19) Observamos, que en las fórmulas anteriores (2.16) y (2.18), para u(x) con paridad bien definida, sólo aparece su contribución para x ≥ 0. Luego, si sólo conociéramos la función u(x) en el semi-eje positivo las fórmulas (2.17) y (2.19) dan sus extensiones par e impar, respectivamente, a toda la recta. Ecuaciones Diferenciales II 100 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Transformada de Fourier en R3 para funciones radiales Analicemos la transformada de Fourier en R3 de funciones u(x) que en coordena- das esféricas sólo dependen del radio u(r , θ,φ) = u(r). Para ello, para cada k = (k1, k2, k3) en el cálculo de la integral correspondiente esco- gemos coordenadas esféricas adaptadas a la dirección marcada por k: esto es, k tiene ángulos θ = φ = 0. Por tanto, c(k) = 1 (2π)3 ∫ R3 e− ik·xu(r)d3 x = 1 (2π)3 ∫∞ 0 [ ∫ π 0 [ ∫ 2π 0 e− i‖k‖r cosθu(r)r2 senθ dφ ] dθ ] d r = 1 (2π)2 ∫∞ 0 [ ∫ π 0 e− i‖k‖r cosθ senθ dθ ] u(r)r2 d r que como ∫ π 0 e− i‖k‖r cosθ senθ dθ = ∫ 1 −1 e−i‖k‖ru du = 2 sen‖k‖ r ‖k‖ r se transforma en c(k) = c(‖k‖) = 1 2π2 ‖k‖ ∫∞ 0 u(r)r sen(‖k‖ r)d r . Vemos que la transformada sólo depende del módulo de k y no de su dirección o sentido; más aún, ésta adopta la forma de una transformada seno. 2.9. Cuestiones, problemas y ejercicios 2.9.1. Cuestiones 1. El dominio del operador diferencial L = −D2 es el conjunto de funciones u di- ferenciables en en el intervalo [a, b] con peso ρ(x) = 1. Determinar cuales de las siguientes condiciones de contorno definen dominios en que el operador es simétrico a) u(a) = 0, u′(a) = 0 b) 2u(a)−u′(a) = 0, 3u(a)+ 2u(b) = 0 c) u(a)+u′(a) = 0, 2 iu(a)+u(b) = 0 d) u(a)− 2u′(b) = 0, u(b)+ 2u′(a) = 0 e) u(a)+u(b) = 0, u′(a)−u′(b) = 1 Ecuaciones Diferenciales II §2.9] Cuestiones, problemas y ejercicios 101 Resolución Las condiciones de contorno deben ser homogéneas y con coefi- cientes reales, así quedan descartadas las opciones (c), (e). Para discernir la res- puesta correcta entre las tres opciones restantes recordemos que el operador −D2 es simétrico si para toda pareja de funciones u,v del dominio se cumple ū(a)v′(a)− ū′(a)v(a) = ū(b)v′(b)− ū′(b)v(b). Por tanto, la opción (a) queda descartada inmediatamente (0 ≠ ū(b)v′(b)− ū′(b)v(b)). En la opción (b) pode- mos expresar u′(a) = 2u(a) y u(b) = −3/2u(a) en términos de u(a), así tene- mos ū(a)v′(a)− ū′(a)v(a) = 0 y ū(b)v′(b)− ū′(b)v(b) = −3/2(ū(a)v′(b)− v(a)ū(a)); por tanto no es correcta. Veamos que la opción (d) es correcta, aho- ra tenemos u′(b) = u(a)/2 y u′(a) = −u(b)/2, así ū(a)v′(a) − ū′(a)v(a) = −(ū(a)v(b)−ū(b)v(a))/2 y ū(b)v′(b)−ū′(b)v(b) = (ū(b)v(a)−ū(a)v(b))/2 y se da la igualdad. 2. Determinar los autovalores del operador diferencial Lu = −D2u, actuando sobre el dominio de funciones diferenciables en [0,1] que cumplen las condiciones de contorno ux(0) = 0, u(1) = 0. a) 4n2π2, n ≥ 1 b) (2n+ 1)2π2/4, n ≥ 0 c) (2n+ 2)2π2/4, n ≥ 0 d) nπ2, n ≥ 1 e) n2π2, n ≥ 1 Resolución En primer lugar observamos que λ = 0 no es autovalor ya que si este es el caso entonces u(x) = A + Bx, con A,B constantes que determinan las condiciones de contorno como A = B = 0. Las soluciones del problema de autovalores −uxx = λu, λ ≠ 0, son de la forma u = A eikx +B e− ikx , con λ = k2. Como ux|x=0 = ik(A−B) y u|x=1 = eikA+e− ik B al imponer las condiciones de contorno obtenemos el siguiente sistema lineal    ik(A− B) = 0, eikA+ e− ik B = 0. Este siste- ma posee soluciones no nulas, v. g. (A, B) ≠ (0,0), siempre que ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ik − ik eik e− ik ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0, lo que conduce cosk = 0 ⇔ k = (n+ 1/2)π , n = 0,1,2, . . . , y así los autovalores son λn = (n+ 1/2)2π2, n = 0,1,2, . . . . 3. Si u(x) es solución de la ecuación de Poisson ∆u = ρ, x ∈ R 3, y ρ̂(k) = 1 (2π)3 ∫ R3 ρ(x) e− ik·x dx; es la transformada de Fourier de la función ρ(x), entonces la transformada de Fourier û de u verifica Ecuaciones Diferenciales II 102 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 a) |k|2û(k)+ ρ̂(k) = 0 b) |k|û(k)+ 2ρ̂(k) = 0 c) û(k)+ ρ̂(k) = 0 d) |k|2û(k) = 0 e) |k|2û(k)− ρ̂(k) = 0 Resolución Realizando la transformada Fourier de la ecuación de Poisson tene- mos F(∆u) = ρ̂, recordando que ikiF(u) = F(Dxiu) obtenemos F(∆u) = [ (ik1) 2 + (ik2) 2 + (ik3) 2 ] û = −|k|2û. y por tanto el resultado correcto es (a). 4. Dado el operador diferencial Lu := −D(exDu), determinar para que valor de c las siguientes condiciones de contorno    u(0)+ cu(1) = 0, u′(0)+ cu′(1) = 0 definen un dominio de L2([0,1]) en que el operador es simétrico a) c = 0 b) c = √e c) c = e d) c = −1 Resolución El operador L es del tipo Sturm-Liouville con p(x) = ex, q(x) = 0 sobre el intervalo [0,1]. Por tanto, la condición para que sea simétrico es ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(0) v(0) ūx(0) v̄(0) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = e ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(1) v(1) ūx(1) v̄(1) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ para toda pareja de funciones u,v en el dominio. Usando las condiciones de contorno obtenemos que el primer determinante es ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(0) v(0) ūx(0) v̄(0) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = c2 ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ū(1) v(1) ūx(1) v̄(1) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ de donde se concluye que se debe tener c2 = e. Ecuaciones Diferenciales II §2.9] Cuestiones, problemas y ejercicios 103 5. Sea el operador diferencial Lu = −D2u, actuando sobre el dominio de funciones diferenciables en [0,1] que cumplen las condiciones de contorno    u′(0) = 0, u(1)+u′(1) = 0. Señalar cual de las siguientes relaciones determina los autovalores λ = k2 de L a) senk = 0 b) ksenk = 1 c) k tank = 1 d) k cosk = 0 e) k tank = 0 Resolución Las posibles autofunciones de L han de ser de la forma u(x) = a coskx + bsenkx, a, b ∈ R y con autovalor no nulo λ = k2 (para λ = 0 se buscan soluciones u(x) = a + bx, que una vez se aplican las condiciones de contorno fija u = 0). La derivada es u′(x) = −asenx + b cosx. Por tanto, la existencia de soluciones no triviales conduce a ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ 0 k cosk− ksenk senk+ k cosk ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0 que implica k(cosk− ksenk) = 0. 6. Calcular los autovalores del problema −(1+ x) d dx ( (1+ x)du dx ) = λu, 0 < x < 1, u(0) = u(1) = 0. a) λ = (2n+ 1)2π2, n = 1,2, . . . b) λ = [ (2n+ 1)π ln 2 ]2 , n = 0,1,2 . . . c) λ = n2π2, n = 1,2 . . . d) λ = ( nπ ln 2 )2 , n = 1,2, . . . e) λ = ( nπ ln 2 )2 , n = 1,3,5, . . . y λ = (2n+ 1)2π2, n = 0,2,4, . . . Ecuaciones Diferenciales II 104 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Resolución Utilizando la variable y := x + 1 el problema de autovalores es y2uyy +yuy + λu = 0. Esta es una ecuación homogénea cuya solución general es        ay √ |λ| + by− √ |λ|, cuando λ < 0, a+ b lny, cuando λ = 0, a cos( √ λ lny)+ bsen( √ λ lny), cuando λ > 0, Si λ < 0 la existencia de soluciones no triviales satisfaciendo lass condiciones de contorno implica que ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ 1 1 2 √ |λ| 2− √ |λ| ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ que es imposible. El caso λ = 0 es descartado por el mismo argumento. Finalmente para λ < 0 se obtiene √ λ ln 2 = nπ , n = 1,2, . . . . 7. Calcular la transformada de Fourier de la función u(x,y) = xe−x 2−y2 . a) c(k1, k2) = − i 8π k1e−(k 2 1+k2 2)/4 b) c(k1, k2) = − 1 8π k1e−(k 2 1+k2 2)/4 c) c(k1, k2) = − i 4π k1e−(k 2 1+k2 2)/4 d) c(k1, k2) = − i 8π e−(k 2 1+k2 2)/4 e) c(k1, k2) = − i 8π k2 1e−(k 2 1+k2 2)/4 Ayuda: 1 2π ∫∞ −∞ e−x 2 e−ikxdx = 1 2 √ π e−k 2/4. Resolución Si F(n)(u) := 1 (2π)n ∫ Rn u(x)e −ik·xdnx denota la transformada de Fourier entonces F(2)(u(x,y)) = F(1)(xe−x 2 )F(1)(e−y 2 ) que utilizando F(n)(xiu) = i∂/∂kiF(u) y que F(1)(e−x 2 i ) = e−k 2 i /4/(2 √ 2π) conduce inmediatamente a la res- puesta (a). 8. Evaluar la solución del problema de ondas utt − 4uxx = 0 t > 0, 0 < x <∞ u(x,0) = sinπx, ut(x,0) = cosπx. en el punto x = 1, t = 1. a) 0. b) − 2 π . Ecuaciones Diferenciales II §2.9] Cuestiones, problemas y ejercicios 105 c) 2 π + 1. d) 2 3 . e) 1 2 +π . Resolución La fórmula de d’Alambert para la ecuación de ondas en la semi-recta (u(0, t) = 0) es u(x, t) = 1 2 (Φ(x + 2t)+ Φ(x − 2t))+ 1 4 ∫ x+2t x−2t Ψ(x)dx, donde Φ(x) = sen(πx) es la extensión impar de u(x,0) y Ψ(x) =    cos(πx), x > 0, − cos(πx), x < 0 es la extensión impar de ut(x,0). Por tanto, u(1,1) = 1 2 (sen(3π)+ sen(−πx))− 1 4 ∫ 0 −1 cos(πx)dx + 1 4 ∫ 3 0 cos(πx)dx = 0. 9. Determinar el valor en x = 0 de la serie de Fourier en senos y cosenos de la función u(x) = senx |x| , −1 ≤ x ≤ 1. a) 0 b) 1 c) −1 d) 2 e) −2 Resolución La función u(x) no es continua en el origen, sus límites laterales son ĺımx→0± u(x) = ±1, y por ello su semisuma es (u++u−)/2 = 0. Recordando el teorema de Dirichlet concluimos que la serie converge puntualmente a 0 en el 0. 10. Sea el desarrollo en serie de Fourier en senos y cosenos x10 + 2x8 + 4 = a0 2 + ∞ ∑ n=1 (an cos(nx)+ bnsen(nx)), −π ≤ x ≤ π. Averiguar cuál de las siguientes afirmaciones es correcta a) bn = 1/n3 Ecuaciones Diferenciales II 106 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 b) an =    1/n3, n par 0, n impar c) an = 0 d) bn = 0 e) an = bn Resolución Como la función desarrollada u(x) := x10+2x8+4 es par respecto al punto medio del intervalo, x = 0, tenemos que bn = 0. Por ello, (a), (c) y (e) son falsos y (d) es cierta. La respuesta (b) es falsa ya que f(−π/4) ≠ f(3π/4). 11. El operador diferencial L = x d dx x d dx actúa sobre el conjunto de funciones de cuadrado integrable con pesoρ(x) = 1/x definidas en el intervalo [1, e] que satisfacen las condiciones de contorno u(1) = 0, u(e)+ cu′(e) = 0. Determinar cual de los siguientes valores de la constante c define un dominio sobre el que el operador es simétrico: a) c real arbitrario b) c imaginario puro arbitrario c) c = 1+ i d) No existe c para el que el operador es simétrico e) c = 1− i Resolución El operador es del tipo Sturm–Liouville. Además si c ∈ R es regular con condiciones de contorno separadas y por ello simétrico. Se puede comprobar también que es condición necesaria. 12. Dada la función u(x) = |x| cot(x), −1 < x < 1, determinar el valor en x = 0 de su serie de Fourier en senos. a) 1/2 b) 0 c) −1 d) 1 e) −1/2 Ecuaciones Diferenciales II §2.9] Cuestiones, problemas y ejercicios 107 Resolución La función u(x) = |x| senx cosx es continua en todo el intervalo salvo para x = 0 en donde existen los límites laterales de la función: u− = −1 y u+ = 1. Por tanto, el teorema de Dirichlet nos asegura que el valor de la suma de la correspondiente serie de Fourier en x = 0 es (u− +u+)/2 = 0. 13. Calcular la transformada de Fourier de la función u(x) =    xex, −∞ < x < 1 0, 1 < x <∞ a) c(k) = i 2π k2 (1− ik)2 e1−ik b) c(k) = − i 4π k (1− ik)2 e1−ik c) c(k) = 1 2π k (1− ik)2 e1−ik d) c(k) = − i 2π k (1− ik)2 e1−ik e) c(k) = − i 2π k (1− ik)2 e1−ik2 Resolución Llamando v(x) =    ex, −∞ < x < 1 0, 1 < x <∞ tenemos para la transfor- mada de Fourier F(u) = F(xv) = iDkF(v). Pero F(v) = 1 2π ∫ 1 −∞ e(1−ik)xdx = e(−ik/(2π(1− ik)2). De donde se deduce la respuesta inmediatamente. 14. Determinar en cuantos puntos del intervalo [−π/2, π/2] se anula la serie de Fourier ∑ n∈Z cne2n ix de la función u(x) = senx |x| . a) 0 b) 1 c) 2 d) 3 e) 4 Ecuaciones Diferenciales II 108 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Resolución Al ser una serie de Fourier en exponenciales con funciones del tipo e2n ix deducimos que ω = 2π/(b − a) = 2 y por ello la longitud del intervalo es b − a = π . Por tanto, podemos tomar [a, b] = [−π/2, π/2]. La función es C1 a trozos en este intervalo con una única discontinuidad en x = 0. Aquí tenemos los siguientes límites laterales ĺım x→0± u(x) = ±1, cuya semisuma es nula. El teorema de Dirichlet nos permite asegurar que la serie de Fourier se anula en x = 0 y como la función no se anula en ningún punto del intervalo podemos afirmar que la respuesta correcta es la b). 15. Determinar en cuantos puntos del intervalo [0,3π] la serie de Fourier ∞ ∑ n=1 bn sen(nx) de la función u(x) = ( x − π 2 )2 se anula. a) 3 b) 5 c) 2 d) 8 e) 7 Resolución Al tratarse de series de Fourier en sennx, n = 1,2, . . . , vemos que ω = 2 y a = 0 (recordar que en las series los senos aparecen en la forma sen(nω(x − a)/2))), y por ello el intervalo donde se debe considerar la función u(x) = (x − π/2)2 definida es [0, π]. La serie de Fourier de senos, de acuerdo con el teorema de Dirichlet, convergera puntualmente a la extensión periódica a la recta real de la extensión impar de u al intervalo [−π,π]. A continuación representamos la gráficas de esta extensión periódica impar π2 4 π 2π 3π−π 0 Vemos que la función es discontinua en los puntos {0, π,2π,3π}, y según el teorema de Dirichlet la serie de Fourier convergera a la semisuma de los límites laterales que en este caso vale 0. Por otro lado, tenemos los ceros de la serie siguientes {π/2,3π/2,5π/2}. En definitiva, en el intervalo [0,3π] la serie de Fourier se anula 7 veces y la respuesta correcta es la e). Ecuaciones Diferenciales II §2.9] Cuestiones, problemas y ejercicios 109 16. En el siguiente desarrollo en serie de Fourier x2 = a0 2 + ∞ ∑ n=0 (an cos(nx)+ bn sen(nx)), 0 ≤ x ≤ 2π señalar cual de las siguientes opciones determina los coeficientes bn. a) bn = − π n2 b) bn = 2 π n c) bn = −2 π n2 d) bn = 3 π n e) bn = −4 π n Resolución Los coeficientes bn se determinan por la formula bn = 2 b − a ∫ b a sen(nωx)u(x)dx = 1 π ∫ 2π 0 sen(nx)x2 dx. Esta integral, que es inmediata, se puede calcular por partes tal como se indica a continuación x2 senx = ( − x2 cosnx n )′ + 2x cosnx n = ( − x2 cosnx n + 2x sennx n2 )′ − 2 sennx n2 = ( − x2 cosnx n + 2x sennx n + 2 cosnx n3 )′ , y por ello bn = 1 π ( − x2 cosnx n + 2x sennx n + 2 cosnx n3 ) ∣ ∣ ∣ ∣ x=2π x=0 = −4π n y la respuesta correcta es la e). 17. Determinar la transformada de Fourier c(k1, k2, k3) de la siguiente función u =      e−x−y z2 + 4 si x > 0 y y > 0, 0 en el resto del plano. a) 1 16π2 e−2|k3| (1+ ik1)(1+ ik2) b) 1 16π2 1 (1+ ik1)(1+ ik2)(1+ ik3) Ecuaciones Diferenciales II 110 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 c) 1 16π2 e−|k2| (1+ ik1)(1+ ik3) d) 1 16π2 e−|k3| (1+ ik2 1)(1+ ik2) e) 1 16π2 e−2|k1| (1+ ik2)(1+ ik3) Ayuda: 1 2π ∫∞ ∞ e− ikx x2 + a2 = e−a|k| 2a siempre que a > 0. Resolución: Como la función se factoriza u = u1(x)u2(y)u3(z) tenemos F (3)(u) = F (1)(u1)F (1)(u2)F (1)(u3). Pero, sabemos que F (1)(u1) = 1 2π ∫∞ 0 e− ik1xe−x dx = 1 2π 1 1+ ik1 , F (1)(u2) = 1 2π ∫∞ 0 e− ik2ye−y dy = 1 2π 1 1+ ik2 , F (1)(u3) = 1 2π ∫∞ 0 e− ik1z 1 z2 + 4 dz = e−2|k3| 4 , y por tanto la respuesta correcta es la a). 18. Hallar la transformada de Fourier c(k1, k2) de la siguiente función u =    xye−x−y si x > 0 y y > 0, 0 en el resto del plano. a) 1 4π2 1 (1− ik1)(1− ik2) b) 1 4π2 1 (1+ ik1)2(1+ ik2)2 c) − i 4π2 1 (1− ik1)2(1− ik2)2 d) 1 4π2 1 (1+ ik2 1)(1+ ik2) e) − i 4π2 1 (1+ ik2)2(1+ ik3)2 Ecuaciones Diferenciales II §2.9] Cuestiones, problemas y ejercicios 111 Resolución: Denotemos por G :=    e−x−y si x > 0 y y > 0, 0 en el resto del plano. Sabemos que F (2)(G) = 1 4π2 1 (1+ ik1)(1+ ik2) y también que F (2)(xyG) = iDk1 iDk2F (2)(G). Por todo ello deducimos que F (2)(xyG) = 1 (1+ ik1)2(1+ ik2)2 , y la respuesta correcta es la b). 19. Hallar la transformada de Fourier c(k) de la siguiente función u = xe−|x+2|/4 a) − 8 π 16k2 + 2 ik+ 1 (16k2 + 1)2 e2 ik b) 8 π 8k2 − 2k+ 1 (16k2 + 1)2 e2 ik c) 1 π 16k2 + 16 ik+ 1 (16k2 + 1)2 e−2 ik d) − 8 π 16k2 + 16 ik+ 1 (16k2 + 1)2 e2 ik e) 1 2π k2 − 2 ik+ 1 (16k2 + 1)2 Resolución: En primer lugar calculamos F(e−|x|/4) = 1 2π ( ∫ 0 −∞ e− ikx+x/4 dx + ∫∞ 0 e− ikx−x/4 dx ) = 1 2π ( 1 1 4 − ik + 1 1 4 + ik ) = 4 π 1 1+ 16k2 , en segundo lugar recordamos que F(u(x + a)) = eikaF(u(x)) y por ello F(e−|x+2|/4) = 4 π 1 1+ 16k2 e2 ik. En tercer y último lugar observamos que F(xe−|x+|/4) = iDkF(e −|x+2|/4) = iDk 4 π 1 1+ 16k2 e2 ik = − 8 π 16k2 + 16 ik+ 1 (16k2 + 1)2 e2 ik. La respuesta correcta es la d). Ecuaciones Diferenciales II 112 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 20. Hallar la ecuación que determina los autovalores λ = k2 del problema −uxx = λu, 0 < x < l,    hu(0)−ux(0) = 0, hu(l)+ux(l) = 0, siendo h, l > 0 dados a) tankl = 2hk/(k2 − h2) b) tankl = 2h/(k2 + h2) c) tankl = hk2/(2k2 + h2) d) tankl = −2h/(k2 + h2) e) tankl = −hk2/(2k2 + h2) Resolución Estamos ante condiciones de contorno separadas y un operador de Sturm–Liouville regular, por ello el operador es simétrico, con espectro simple y creciente. El valor λ = 0 tendría como solución u = c1 + c2x (ux = c2) y las condiciones de contorno impondrían hc1 − c2 =0, hc1 + (hl+ 1)c2 =0 cuya única solución es trivial c1 = c2 = 0. Por tanto, λ = 0 no es autovalor. Supongamos λ ≠ 0 e impongamos las condiciones de contorno a u(x) = c1 cos(kx)+ c2 sen(kx), (ux = −kc1 sen(kx)+ kc2 cos(kx)) El sistema al que conducen es hc1 − kc2 =0, (h cos(kl)− k sen(kl))c1 + (h sen(kl)+ k cos(kl))c2 =0, y la existencia de soluciones no triviales equivale a h(h sen(kl)+ k cos(kl))+ k(h cos(kl)− k sen(kl)) = 0. Esto es (h2 − k2) sen(kL)+ 2kh cos(kl) = 0 y k se determina por la relación espectral siguiente tankl = 2hk k2 − h2 . Por tanto, la respuesta correcta es a). 2.9.2. Problemas 1. Determinar la transformada de Fourier en R2 c(k1, k2) = 1 (2π)2 ∫ R2 u(x,y)e−i(k1x+k2y)dxdy, de la función u(x,y) = (x +y)e−x2−|y| Ecuaciones Diferenciales II §2.9] Cuestiones, problemas y ejercicios 113 Ayuda: ∫∞ −∞ e−x 2 e−ikxdx = √πe−k 2/4. Resolución En primer lugar debemos tener en cuenta que F(u) = i(Dk1 +Dk2)F(e −x2−|y|). En segundo lugar que F(e−x 2−|y|) = 1 (2π)2 ∫ R2 e−x 2−|y|e−i(k1x+k2y)dxdy = [ 1 2π ∫ R e−x 2 e−ik1xdx ][ 1 2π ∫ R e−|y|e−ik2ydy ] = 1 2 √ π e−k 2 1/4 1 2π ∫ R e−|y|e−ik2ydy. Por último, ∫ R e−|y|e−ik2ydy = ∫ 0 −∞ e(1−ik2)ydy+ ∫∞ 0 e−(1+ik2)ydy = 1 1− ik2 + 1 1+ ik2 = 2 1+ k2 2 . Por todo ello, F(e−x 2−|y|) = 1 2 √ π3 e−k 2 1/4 1 1+ k2 2 y finalmente F(u) = − i 2 √ π3 e−k 2 1/4 1+ k2 2 (k1 2 + 2k2 1+ k2 2 ) . 2. Sea el problema espectral −uxx = λu, 0 ≤ x ≤ 1, ux(0)+u(0) = 0, u(1) = 0. a) Hallar la ecuación que determina los autovalores y probar que tiene infinitas soluciones. b) Calcular las autofunciones correspondientes. ¿Forman un conjunto ortogo- nal completo en L2([0,1])? c) Desarrollar la función u(x) = xsen(πx) en serie de tales autofunciones. Ayuda: ∫ 1 0 x sin(πx) sin(knx)dx = π (sin(kn)π2 − 2 cos(kn) kn − sin(kn) kn 2 − 2kn) (π − kn)2 (π + kn)2 , ∫ 1 0 x sin(πx) cos(knx)dx = π (cos(kn)π2 + 2 sin(kn) kn − cos(kn) kn 2) (π − kn)2 (π + kn)2 ∫ 1 0 sin2(knx)dx = 1 2 −cos(kn) sin(kn)+ kn kn ∫ 1 0 sin(knx) cos(knx)dx = 1 2 sin(kn)2 kn ∫ 1 0 cos2(knx)dx = 1 2 cos(kn) sin(kn)+ kn kn Ecuaciones Diferenciales II 114 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 Resolución Es un problema de Sturm–Liouville regular con condiciones de contorno separadas por tanto sus autovalores son reales, simples y forman una secuencia creciente λ1 < λ2 < . . . < λn < . . . , (ĺımn→∞ λn = ∞); en tanto que sus autofunciones {un}∞n=1 forman una base ortogonal de L2([0,1]). Ponga- mos λ = k2, por ello k ∈ R o k ∈ iR. Si k = 0 la solución general es a+ bx y las condiciones de contorno se satisfacen sii a+b = 0, por ello λ0 = 0 es autovalor y u0(x) := 1− x es una correspondiente autofunción. Si k ≠ 0 entonces la so- lución general es a cos(kx)+ bsen(kx). La existencia de soluciones no triviales cumpliendo las condiciones de contorno o conduce a ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ k 1 senk cosk ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0; esto, es la ecuación que determina los autovalores es tank = k . Obsérvese que k ∈ R, ya que en el caso imaginario la ecuación es tanhk = k, cuya única solución es k = 0 y por tanto queda descartada. Por otra parte, las soluciones son de la forma . . . ,−k2,−k1,0, k1, k2 y por ello buscamos tan sólo soluciones con k > 0. Los primeros diez autovalores son λ1 = 20,19072856, λ2 = 59,67951595, λ3 = 118,8998692, λ4 = 197,8578111, λ5 = 296,5544121, λ6 = 414,9899843, λ7 = 553,1646459, λ8 = 711,0784498, λ9 = 888,7314224 y λ10 = 1086,123579. Las autofunciones correspondientes se pueden escoger como un(x) = sen(knx)− kn cos(knx). Por último, el desarrollo de u(x) := xsen(πx) es u(x) = ∞ ∑ n=0 cnun(x), donde cn =        ∫ 1 0 (1−x)xsen(πx)dx ∫ 1 0 (1−x)2dx , n = 0 ∫ 1 0 (sen(knx)−kn cos(knx))xsen(πx)dx ∫ 1 0 (sen(knx)−kn cos(knx))2dx , n > 0, esto es c0 = 12 π3 y cn =(−4πk3 n sin(kn)− 4πk2 n − 4πkn sin(kn)) × (k7 n + (−2π2 − 1+ sin2(kn))k 5 n + (π4 + 2π2 + (−2π2 + 1) sin2(kn)k 3 n + ((π4 − 2π2)(sin2(kn)−π4)kn +π4 cos(kn) sin(kn)) −1 para n > 0. Ecuaciones Diferenciales II §2.9] Cuestiones, problemas y ejercicios 115 3. Sea la función u = u(x) definida por u(x) = ∫∞ −∞ e−(x−y) 2 1+y2 dy, −∞ < x <∞. a) Determinar funciones f = f(x) y g = g(x) tales que u(x) se exprese como una convolución u(x) = (f ∗ g)(x). b) Calcular la transformada de Fourier de u = u(x). Resolución Si escogemos las funciones f y g comno las gaussianas y lorentzia- nas siguientes f(x) = e−x 2 , g(x) = 1 1+ x2 tenemos que (f ∗ g)(x) := ∫∞ −∞ f(x −y)g(y)dy = u. Por tanto, teniendo en cuenta que por un lado F(f ∗ g) = 2πF(f )F(g) y por otro F(f ) = 1 2 √ π e−k 2/4, F(g) = 1 2 e−|k|, obtenemos que û = √ π 2 e−k 2/4−|k|. Ecuaciones Diferenciales II 116 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 2.9.3. Ejercicios 1. Determinar los productos escalares: (u,v) = ∫ Ω̄ ū(x)v(x)ρ(x)dnx, correspondientes a los datos siguientes: 1) u(x) = x + ix2, v(x) = 1− ix, Ω̄ = [0,1], ρ(x) ≡ 1. 2) u(x) = eix, v(x) = e2ix, Ω̄ = [0,2π], ρ(x) ≡ 1. 3) u(x) = x, v(x) ≡ 1, Ω̄ = [0,+∞), ρ(x) = e−x 2 . 4) u(x,y) = xy + ix2y2, v(x,y) = 1− ixy, Ω̄ = [0,1]× [0,1], ρ(x,y) = x2y2. 5) u(x,y) = exp(−(x2 +y2)), v(x,y) = 1, Ω̄ = R2, ρ(x,y) ≡ 1. 2. Probar que los conjuntos siguientes son ortogonales: 1) {sen(ωnx), n ≥ 1} (ω = π/l) en [0, l] con ρ(x) ≡ 1. 2) {cos(ωnx), n ≥ 0} (ω = π/l) en [0, l] con ρ(x) ≡ 1. 3) {sen(ω1n1x) · sen(ω2n2y) · sen(ω3n3z), ni ≥ 1} (ωi = π/li) en [0, l1]× [0, l2]× [0, l3] con ρ(x,y, z) ≡ 1. 3. Probar que si L1 y L2 son operadores simétricos sobre un cierto dominio D, en- tonces también son operadores simétricos sobre ese dominio todas las combina- ciones lineales λ1L1 + λ2L2 con coeficientes reales λ1 y λ2. 4. Probar que el operador L = − d2 dx2 es simétrico sobre el dominio D de funciones de clase C2 en [a, b] tales que satisfacen uno de los siguientes tipos de condi- ciones de contorno: Condiciones separadas: u(a)+ βu′(a) = 0, u(b)+ β′u′(b) = 0, donde β y β′ son números reales dados (ρ(x) ≡ 1). u(b) = αu(a)+ βu′(a), u′(b) = γu(a)+ δu′(a), siendo α,β, γ, δ números reales tales que: αδ− βγ = 1. 5. Sea el operador L = −i d dx sobre el dominio D de funciones de clase C1 en [a, b] tales que satisfacen la condición de contorno: αu(a)+ βu(b) = 0, siendo α y β números complejos dados. Probar que L es simétrico si y solo si se verifica: |α| = |β|. Determinar en tal caso el espectro y las autofunciones de L. Ecuaciones Diferenciales II §2.9] Cuestiones, problemas y ejercicios 117 6. Desarrollar en serie de Fourier de senos la función: u(x) ≡ 1, en el intervalo [0, l]. Analizar si se puede derivar el desarrollo término a término. Determinar también el desarrollo en cosenos de esta función. 7. Sea la función u(x) = x. Hallar su desarrollo en senos sobre el intervalo [0, l]. Hallar su desarrollo en cosenos sobre el intervalo [0, l]. Hallar su desarrollo en senos y cosenos sobre el intervalo [−l, l]. 8. Determinar la serie de Fourier de senos y cosenos de la función: u(x) = { 0 si −1 ≤ x ≤ 0 x si 0 ≤ x ≤ 1 Determinar el valor que toma la serie en x = 1. 9. Sea el operador Lu = d2u dx2 − 2u sobre el dominio de funciones de clase C2 en [0,1] tales que u(0) = 0, u(1) = 0. Determinar su espectro y sus autofunciones. 10. Determinar la serie de Fourier de senos y cosenos de la función: u(x) = exp(ix), sobre el intervalo [0, π]. 11. Considérese el subespacio lineal D ⊂ C∞([−1,1]) generado por las funciones Tn(x) = cos(n arc cosx) , n ≥ 0. a) Probar que Tn es un polinomio de grado n. (Los polinomios Tn se conocen como polinomios de Chebyshev.) b) Probar que { Tn }∞ n=0 forma un conjunto ortogonal en [−1,1] con función peso ρ(x) = 1 √ 1− x2 . 12. Sean f ,g funciones periódicas de período 2π que admiten un desarrollo de Fou- rier con coeficientes cn(f ) y cn(g) en la base de exponenciales sobre el intervalo [−π,π]. La convolución f ∗ g se define como (f ∗ g)(x) ≡ ∫ π −π f(x −y)g(y)dy. a) Probar que f ∗ g = g ∗ f . Ecuaciones Diferenciales II 118 Teoría espectral de operadores diferenciales. Análisis de Fourier [Capítulo 2 b) Si f ∗ g admite un desarrollo de Fourier, probar que se cumple la relación cn(f ∗ g) = 2πcn(f )cn(g) . 13. Determinar el desarrollo de Fourier de cosenos de la función u(x) = x2 en el intervalo [0, l]. Utilizar la identidad de Parseval para hallar la suma de la serie ∑∞ n=1 1/n4. 14. Sabiendo que ∫ 1 0 xP2n(x)dx = (−1)n−1 (2n− 2)! 22n(n− 1)!(n+ 1)! , n ≥ 1, hallar el desarrollo de |x| en serie de polinomios de Legendre, en el intervalo [−1,1]. 15. a) Probar a partir de la fórmula de Rodrigues que los polinomios de Legendre verifican Pl(1) = 1. b) Probar la identidad: (1− 2tx + t2)−1/2 = ∞ ∑ l=0 Pl(x)t l, para |x| ≤ 1 y |t| < 1. (Ayuda: la función generatriz g(t,x) ≡ (1 − 2tx + t2)−1/2 es función analítica de t para |x| ≤ 1 y |t| < 1, y satisface la ecuación diferencial ( (1 − x2)gx ) x + t (tg)tt = 0. Introduciendo su desarrollo en serie de potencias de t en esta ecuación se deduce que los coeficientes del desarrollo verifican la ecuación de Legendre.) c) Probar que los polinomios de Legendre verifican la relación de recurrencia (l+ 1)Pl+1(x)− (2l+ 1)xPl(x)+ lPl−1(x) = 0, l ≥ 0, P−1(x) ≡ 0. 16. Considérese el espacio S = { ϕ ∈ C∞(R) : supx∈R |xαϕ(β)(x)| < ∞, α, β ∈ N } . Sean 〈x2〉ϕ ≡ ‖ xϕ ‖2 ‖ ϕ ‖2 , 〈k2〉ϕ̂ ≡ ‖ k ϕ̂ ‖2 ‖ ϕ̂ ‖2 , ϕ̂ ≡ F(ϕ) . Probar que para cualquier ϕ ∈ S se verifica la siguiente versión del “Principio de Incertidumbre”: 〈x2〉ϕ〈k2〉ϕ̂ ≥ 1 4 . 17. Resolver mediante la transformada de Fourier la ecuación del calor en una di- mensión espacial con un término de tipo convectivo, dada por ut = auxx + µux , −∞ < x <∞, a > 0, µ ∈ R, con la condición inicial u(x,0) = φ(x) ∈ S. Ecuaciones Diferenciales II CAPÍTULO 3 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones Abordamos en este tercer capítulo dos de las técnicas más fructiferas a la hora de resolver EDP lineales. La separación de variables y el desarrollo en autofuncio- nes. Comenzamos presentando la técnica de separación de variables para pro- blemas de contorno homogéneos de forma general para después aplicarla a ejemplos concretos, tratando en detalle diversos problemas físicos. Posteriormente, analizamos el esquema del desarrollo en autofunciones para resolver problemas de condiciones iniciales y de contorno no homogéneos. Finalizamos tratando problemas de contorno en electrostática y mecánica de fluidos. La estructura del tema es como sigue: 1. El método de separación de variables 2. La ecuación de Helmholtz en coordenadas cartesianas 3. La ecuación de Helmholtz en coordenadas cilíndricas 4. La ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas 5. El método del desarrollo en autofunciones 6. Problemas de contorno en electrostática y mecánica de fluidos 3.1. El método de separación de variables Este es uno de los métodos más antiguos para encontrar soluciones particulares de EDP lineales. Básicamente permite reducir el problema de la búsqueda de soluciones de cierto tipo de EDP a problemas de resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias. Por otro lado, constituye el elemento básico de los métodos de desarrollo en auto- funciones para determinar soluciones de problemas de contorno y/o de condiciones iniciales. 119 120 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 3.1.1. Operadores diferenciales separables Sea L un operador diferencial lineal actuando sobre funciones diferenciables en un subconjunto Ω de Rn Lu := ∑ α ′ aα(x)D αu. Para la discusión siguiente es conveniente denotar L en la forma L = L ( x0, x1, . . . , xn−1; ∂ ∂x0 , ∂ ∂x1 , . . . , ∂ ∂xn−1 ) , que indica que L efectúa derivaciones con respecto a las variables (x0, . . . , xn−1) y que sus coeficientes aα = aα(x) dependen de esas variables.operador diferen- cial separable Definición 3.1.1. Se dice que L es un operador separable respecto de la variable x0 si puede descomponerse en suma de dos operadores L = A+ B, de la forma A = A ( x0; ∂ ∂x0 ) , B = B ( x1, . . . , xn−1; ∂ ∂x1 , . . . , ∂ ∂xn−1 ) . Es decir A solo efectúa derivaciones respecto de x0 y sus coeficientes solo pueden depender dex0, mientras que B deriva solo respecto de las variables (x1, . . . , xn−1) y sus coeficientes solo pueden depender de (x1, . . . , xn−1). ✎ Ejemplos 1. El operador Lu = xux +yuyy +yzuz + x2u, es separable respecto de x ya que L = A+ B siendo A ( x; ∂ ∂x ) = x ∂ ∂x + x2, B ( y,z; ∂ ∂y , ∂ ∂z ) = y ∂2 ∂y2 +yz ∂ ∂z . 2. El operador Laplaciano Lu := ∆u = uxx +uyy +uzz, es separable respecto de cualquiera de sus tres variables (x,y, z). 3. El operador d’Alambertiano que aparece en la ecuación de ondas en 1+3 dimen- siones: Lu := utt − c2 ∆u, es separable respecto de cualquiera de sus cuatro variables (t, x,y, z). Ecuaciones Diferenciales II §3.1] El método de separación de variables 121 4. El operador que aparece en la ecuación de Schrödinger en 1+3 dimensiones: Lu := i ℏut + ℏ2 2m ∆u+ q(x,y, z)u, es separable respecto de la variable t. Será separable respecto respecto de la variable x solo cuando la función q = q(x,y, z) sea de la forma q = u(x) + v(y, z). Análogamente para las variables y y z. 3.1.2. Soluciones de EDP homogéneas El método de separación de variables (MSV) se aplica a EDP lineales homogéneas en las que el operador L es separable. Puede resumirse en el siguiente enunciado separación de variables en ecuaciones homogéneas Teorema 3.1.2. Dada una EDP homogénea de la forma A ( x0; ∂ ∂x0 ) u+ B ( x1, . . . , xn−1; ∂ ∂x1 , . . . , ∂ ∂xn−1 ) u = 0, (3.1) todo par de funciones v = v(x0), w = w(x1, . . . , xn−1), que verifiquen el sistema de ecuaciones Av = λv, Bw = −λw, (3.2) con λ ∈ C arbitrario, determinan una solución de (3.1) dada por u = v(x0)w(x1, . . . , xn−1). Demostración. Dadas dos funciones no nulas v = v(x0) y w = w(x1, . . . , xn−1) veri- ficando (3.2), por la forma de los operadores A y B es claro que A(vw) = w ·Av = λvw, B(vw) = v · Bw = −λvw, por tanto la función producto u = vw satisface Au+ Bu = λu− λu = 0. Observaciones 1. La utilidad del MSV radica en que reduce el problema de la búsqueda de solucio- nes de una EDP (3.1) Au+ Bu = 0, con n variables independientes (x0, x1, . . . , xn−1) a un sistema (3.2) que consta de una ecuación diferencial ordinaria Av = λv, Ecuaciones Diferenciales II 122 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 y una EDP Bw + λw = 0, con (n − 1) variables independientes (x1, . . . , xn−1), que es a su vez otra EDP lineal homogénea. Si a esta EDP podemos aplicarle el MSV la reduciremos a una ecuación diferencial ordinaria y una EDP lineal homogénea con n − 2 variables independientes. Iterando el proceso concluimos que si es posible aplicar el MSV n − 1 veces habremos conseguido reducir la EDP original a un sistema de n ecuaciones diferenciales ordinarias. Cuando esto es posible decimos que la EDP es resoluble mediante el MSV. 2. Las funciones v yw que aparecen en el MSV son autofunciones de los operadores A y B con autovalores λ y −λ respectivamente. 3. Cuando aplicamos el MSV suponemos que λ es un parámetro complejo arbitrario. Luego las solucionesu obtenidas dependerán de ese parámetro λ. En una EDP con n variables independientes resoluble mediante el MSV deberemos aplicar el MSV n− 1 veces, luego las soluciones obtenidas dependerán de los n− 1 parámetros λ = (λ1, · · · , λn−1) introducidos por el MSV. Es decir el MSV proporciona una familia (n− 1)-paramétrica de soluciones uλ = uλ(x). 4. Como la EDP (3.1) Au+ Bu = 0, es una EDP lineal y homogénea, dada una familia cualquiera de soluciones, {uλ = uλ(x), λ ∈ Λ}, cualquier combinación lineal de los elementos de la familia u(x) = N ∑ n=1 cnuλn(x), es también solución de la EDP. Bajo condiciones apropiadas también podremos construir soluciones mediante combinaciones lineales generalizadas del tipo se- rie infinita u(x) = ∞ ∑ n=1 cnuλn(x), o una expresión integral u(x) = ∫ Λ0 c(λ)uλ(x)dn−1 λ, Λ0 ⊂ Λ, o incluso una superposición de ambas formas u(x) = ∞ ∑ n=1 cnuλn(x)+ ∫ Λ0 c(λ)uλ(x)dn−1 λ. Esta propiedad permite bajo condiciones favorables generar la solución general de (3.1). Para ello basta con que la familia de soluciones {uλ, λ ∈ Λ} contenga un conjunto completo de funciones. Ecuaciones Diferenciales II §3.1] El método de separación de variables 123 3.1.3. Soluciones de problemas de contorno homogéneos El MSV puede también aplicarse en situaciones en que el problema sea una EDP lineal homogénea junto con una serie de condiciones operadores de frontera separa- bles   Lu = 0, li(u) = 0, i = 1, . . . ,m, Definición 3.1.3. Se dice que un operador de frontera l opera solo sobre la variable x0 si para todo par de funciones v = v(x0) y w = w(x1, . . . , xn−1) se verifica l(vw) = w(x1, . . . , xn−1)l(v). Análogamente, se dice que l opera sólo sobre las variables (x1, . . . , xn−1) cuando para todo par de funciones v = v(x0) y w = w(x1, . . . , xn−1) se satisface que l(vw) = v(x0)l(w). Ejemplos 1. Sea Ω ⊂ R3, los funcionales l(u) = u|x=1, l(u) = ux|x=1, solo operan sobre la variable x. Sin embargo l(u) = (ux +uy)|x=1, l(u) = u|x+y=3, solo operan sobre las variables (x,y). 2. Sea Ω ⊂ R2 y Γ la circunferencia de radio r = 1, el funcional l(u) = u|Γ , no es separable ni respecto de x ni de y . Sin embargo si tomamos coordenadas polares (r , θ), el funcional es separable respecto de la variable r ya que l(u) = u|r=1. El MSV puede aplicarse a problemas de contorno homogéneos cuando la EDP es se- parable y las condiciones de contorno son apropiadas. Podemos resumir la situación propicia en el siguiente enunciado. Ecuaciones Diferenciales II 124 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Teorema 3.1.4. Dado un problema de contorno de la forma A ( x0; ∂ ∂x0 ) u+ B ( x1, . . . , xn−1; ∂ ∂x1 , . . . , ∂ ∂xn−1 ) u = 0, (3.3) ai(u) = 0, i = 1, . . . , r , (3.4) bj(u) = 0, j = 1, . . . , s, (3.5) siendo ai y bj operadores de frontera que operan solo sobre las variables x0 y (x1, . . . , xn−1) respectivamente. Entonces todo par de funciones v = v(x0), w = w(x1, . . . , xn−1), que verifiquen los sistemas de ecuaciones    Av = λv, ai(v) = 0, i = 1, . . . , r , (3.6)    Bw = −λw, bj(w) = 0, j = 1, . . . , s, (3.7) con λ ∈ C, determinan una solución de (3.3)-(3.4)-(3.5) dada por u = v(x0)w(x1, . . . , xn−1). Demostración. Lo único que resta por demostrar respecto del teorema anterior es que si v = v(x0) y w = w(x1, . . . , xn−1) satisfacen las condiciones de contorno de (3.6) y (3.7) entonces u = vw satisface las de (3.4)-(3.5). Pero esta propiedad es consecuencia inmediata de las propiedades de los operadores de frontera ai y bj ai(u) = ai(vw) = wai(v) = 0, bj(u) = bj(vw) = vbj(w) = 0. ✎ Ejemplos 1. Sea v(x, z) el campo de velocidades de un fluido estacionario moviéndose en el plano XZ por encima de un fondo impenetrable a una profundidad z = −h. Ecuaciones Diferenciales II §3.1] El método de separación de variables 125 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx x z h El potencial de velocidades del fluido u = u(x, z) está definido por la relación v =∇u, y satisface el problema de contorno    uxx +uzz = 0, uz|z=−h = 0. Podemos aplicar el MSV, buscando soluciones de la forma u = v(z)w(x) donde vzz = λv, vz|z=−h = 0, y wxx = −λw. Introduciendo el cambio de parámetro λ = k2, se obtiene que la solución de la ecuación ordinaria para v es v(z) = Aekz + Be−kz, imponiendo la condición de contorno sobre v k(Ae−kh − Bekh) = 0, B = Ae−2kh. Es decir v(z) = A(ekz + e−2khe−kz) = 2Ae−kh coshk(z + h). Por otra parte, resolviendo la ecuación ordinaria para w w(x) = Ceikx +De− ikx. De esta forma hemos determinado la siguiente familia de soluciones u(x, z) = 2Ã(Ceikx +De− ikx) coshk(z + h), Ã ∈ C. Ecuaciones Diferenciales II 126 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 2. Es muy frecuente encontrarse con problemas de contorno en que el MSV no es aplicable inicialmente, pero que si lo sea al efectuar un cambio apropiado de variables independientes. Por ejemplo, consideremos de nuevo el problema del campo develocidades de un fluido estacionario moviéndose en el plano XZ por encima de un fondo impenetrable, pero supongamos ahora que este fondo no es horizontal sino que es descrito por una recta de ecuación z = −mx, m = tanα. xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 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Teniendo en cuenta que un vector normal unitario al fondo es n = senα i+ cosαk el problema de contorno se transforma en    uxx +uzz = 0, ( senα ux + cosα uz ) ∣ ∣ ∣ z=−mx = 0. Esta claro que la condición de contorno no permite la aplicación directa del MSV. Sin embargo, si introducimos el cambio de coordenadas x′ = cosα x − senα z, z′ = senα x + cosα z, el problema se reduce a    ux′x′ +uz′z′ = 0, uz|z′=0 = 0, al cual sí podemos aplicar el MSV, y como vimos en el ejemplo anterior u(x′, z′) = 2Ae−kh(Ceikx′ +De− ikx′) coshkz′. Para escribir la solución en términos de las variables (x, z) basta introducir en u las expresiones de (x′, z′) en función de (x, z). Ecuaciones Diferenciales II §3.1] El método de separación de variables 127 3.1.4. El MSV y las ecuaciones de la físicamatemática El MSV está ligado a la resolución de problemas del tipo separación de va- riables en Física Matemática                  a ∂Nu ∂tN − Lu = f , t ∈ (a, b), x ∈ Ω ⊆ Rn,      ∂iu ∂ti ∣ ∣ ∣ ∣ t=t0 = fi(x), i = 1, . . . N − 1, lj(u) = gj(t,x), j = 1, . . . , s, (3.8) siendo L un operador de Sturm–Liouville en las variables x, y donde lj son serie de operadores de frontera espaciales. Estos problemas surgen de manera natural en elec- tromagnetismo, mecánica de medios continuos o en mecánica cuántica. Es de observar que la EDP es no homogénea y que el operador correspondiente es separable respecto de la variable t. Como veremos posteriormente, el método de resolución relevante en este contexto es el método de desarrollo en autofunciones que se basa en la construc- ción de la solución a través de familias de soluciones del problema espectral asociado    Lw = λw, lj(w) = 0, j = 1, . . . , s. Estas autofunciones de L determinan las denominadas ondas estacionarias del pro- ondas estaciona- riasblema físico descrito por (3.8), que son las funciones de la forma e− iωtw(x), ω ∈ R, que verifican la EDP de (3.8). Esta condición determina la frecuencia ω de la onda, ya frecuencia que al sustituir la función en la EDP se obtiene a(− iω)Ne− iωtw = λe− iωtw, simplificando se obtiene la relación de dispersión relación de dis- persión a(− iω)N = λ, que relaciona ω con λ. Solo en el caso en que existan soluciones ω reales de esta rela- ción podemos hablar de ondas estacionarias en el fenómeno físico correspondiente. Si tomamos L = −∆ la separación de variables nos conduce a la ecuación de Helmholtz ecuación de Helmholtz ∆w + λw = 0. Ecuación que estudiaremos en detalle en breve. ✎ Ejemplos 1. Consideremos un problema típico con la ecuación de ondas en 1+1 dimensiones                          c−2utt = uxx, t ∈ (a, b), x ∈ (0, l),      u ∣ ∣ ∣ t=t0 = f1(x), ut ∣ ∣ ∣ t=t0 = f2(x),      u ∣ ∣ ∣ x=0 = g1(t), u ∣ ∣ ∣ x=l = g2(t). Ecuaciones Diferenciales II 128 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 El problema espectral asociado es wxx = λw, w(0) = 0, w(l) = 0. Las soluciones son wn(x) = senknx, kn = π l n, n = 1,2, . . . con λn = −k2 n. La relación de dispersión es c−2(− iω)2 = −k2, luego las ondas estacionarias del problema son un(t, x) = e− iωnt senknx, ωn = ±ckn. 2. Consideremos ahora un problema con la ecuación de Schrödinger en 1 + 1 di- mensiones                      i ℏut = − ℏ2 2m uxx, t ∈ (a, b), x ∈ (0, l), u ∣ ∣ ∣ t=t0 = f1(x),      u ∣ ∣ ∣ x=0 = g1(t), u ∣ ∣ ∣ x=l = g2(t). El problema espectral asociado es − ℏ2 2m wxx = λw, w(0) = 0, w(l) = 0. Las soluciones son wn(x) = senknx, kn = π l n, n ≥ 1, donde λn = ℏ2k2 n 2m . La relación de dispersión es ω = ℏk2 2m , luego las ondas estacionarias del problema son un(t, x) = e− iωnt senknx, ωn = ℏk2 n 2m . En las próximas tres secciones vamos a resolver la ecuación de Helmholtz en dis- tintas situaciones y a analizar diferentes aplicaciones. Estudiaremos el problema en diferentes sistemas de coordenadas: cartesianas, polares, cilíndricas y esféricas. Tam- bién veremos distintas aplicaciones en fluidos y mecánica cuántica. Ecuaciones Diferenciales II §3.2] La ecuación de Helmholtz en coordenadas cartesianas 129 3.2. La ecuación de Helmholtz en coordenadas cartesianas Vamos pues a considerar la resolución de uxx +uyy +uzz + k2u = 0, k ∈ C. Aplicando el MSV, buscamos una solución de la forma separación de va- riables ecuación de Helmholtz en cartesianas u(x,y, z) = X(x)w(y, z), tal que      d2X dx2 = λX, wyy +wzz + k2w = −λw, donde λ = −k2 1 ∈ C. Separando variables de nuevo, buscamos una solución de la segunda ecuación de la forma w(y,z) = Y(y)Z(z) tal que          d2 Y dy2 = λ′Y , d2 Z dz2 + (k2 − k2 1)Z = −λ′Z donde λ′ = −k2 2 ∈ C. Llamando k2 3 = k2−k2 1−k2 2 vemos que la solución buscada tiene la forma uk1,k2,k3(x,y, z) = Xk1(x)Yk2(y)Zk3(z),        Xk1(x) = a1eik1x + b1e− ik1x, Yk2(x) = a2eik2y + b2e− ik2y , Zk1(x) = a3eik3z + b3e− ik3z. (3.9) con k2 = k2 1 + k2 2 + k2 3. Las condiciones de contorno a las que se adecúan estas soluciones son aquellas en las que la frontera están formada por planos paralelos a los planos coordenados. Pasamos a analizar ejemplos de este tipo. 3.2.1.Partículacuánticaen una caja impenetrable Los estados estacionarios de una partícula de energía E en una caja impenetrable de lados L1, L2 y L3 se describe mediante el siguiente problema de Dirichlet      − ℏ 2 2m∆u = Eu, u ∣ ∣ paredes = 0. Ecuaciones Diferenciales II 130 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 L1 L2 L3 x y z La EDP es una ecuación de Helmholtz con k2 = 2mE ℏ2 y la condición de contorno se desglosa en las siguientes condiciones u(0, y, z) = 0, u(L1, y, z) = 0, u(x,0, z) = 0, u(x, L2, z) = 0, u(x,y,0) = 0, u(x,y, L3) = 0. Impongamos estas condiciones de contorno sobreuk1,k2,k3(x,y, z) = Xk1(x)Yk2(y)Zk3(z) de (3.9). Para Xk1 se tendrá a1 + b1 = 0, a1eik1L1 + b1e− ik1L1 = 0 que implica que a1 = −b1, k1 = π L1 n1, n1 ∈ Z y por tanto Xk1(x) = A1 sen πn1 L1 x. Un procedimiento análogo en las variables y,z nos permite concluir que uk1,k2,k3(x,y, z) = a sen (πn1 L1 x ) sen (πn2 L2 y ) sen (πn3 L3 z ) , n1, n2, n2 ∈ Z. El parámetro k2 = k2 1 + k2 2 + k2 3 es entonces de la forma k2 = π2 (n2 1 L2 1 + n 2 2 L2 2 + n 2 3 L2 3 ) y se obtiene así la siguiente cuantificación de la energía En1,n2,n3 = ℏ2π2 2m (n2 1 L2 1 + n 2 2 L2 2 + n 2 3 L2 3 ) . Ecuaciones Diferenciales II §3.2] La ecuación de Helmholtz en coordenadas cartesianas 131 Podemos considerar una versión del mismo problema en dos dimensiones haciendo z = 0. Representamos a continuación la función ∣ ∣u(x,y) ∣ ∣ 2 que representa la densidad de probabilidad de presencia de la partícula en el punto (x,y) del rectángulo [0,2]× [0,1] con n1 = 3 y n2 = 2 3.2.2.Partículacuánticaen una caja con condicionesperiódicas Imponemos ahora condiciones de contorno periódicas, esto es: u(0, y, z) = u(L1, y, z), ux(0, y, z) = ux(L1, y, z), u(x,0, z) = u(x, L2, z), uy(x,0, z) = uy(x, L2, z), u(x,y,0) = u(x,y, L3), uz(x,y,0) = uz(x,y, L3), Estas condiciones aplicadas a las autofunciones uk1,k2,k3 de (3.9) nos llevan a ai + bi = aieikiLi + bie− ikiLi , ai − bi = aieikiLi − bie− ikiLi con i = 1,2 y 3. Para que estos sistemas lineales posean soluciones no triviales (ai, bi) ≠ (0,0) debemos exigir que ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ 1− eikiLi 1− e− ikiLi 1− eikiLi −(1− e− ikiLi) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0; esto es (eikiLi/2 − e− ikiLi/2)2 = 0, Ecuaciones Diferenciales II 132 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 condición que se satisface idénticamente cuando ki = 2π Li ni, ni ∈ Z, i = 1,2,3. Las energías posibles son En1,n2,n3 = ℏ2 2m 4π2 (n2 1 L2 1 + n 2 2 L2 2 + n 2 3 L2 3 ) . Para los valores hallados de ki, las ecuaciones para ai y bi se verifican trivialmente, así que las soluciones u correspondientes son las funciones de (3.9). 3.2.3. Fluido en una tuberíaparalepipédica El fluido en un tubería, modelada como el conjunto [0, L]×R× [0, L′] ⊂ R3, L L′ x y z tiene un potencial de velocidadesu determinado por el siguiente problema de contorno de Neumann para la ecuación de Laplace                    ∆u = 0,              ux(0, y, z) = 0, ux(L,y, z) = 0, uz(x,y,0) = 0, uz(x,y, L′) = 0. Vamos pues a imponer sobre uk1,k2,k3 = Xk1(x)Yk2(y)Zk3(z) estas condiciones. Para la función Xk1 = a1eik1x + b1e− ik1x tenemos X′(0) = X′(L) = 0 Ecuaciones Diferenciales II §3.2] La ecuación de Helmholtz en coordenadas cartesianas 133 que implica el sistema a1 − b1 = 0, a1eik1L − b1e− ik1L = 0. La existencia de soluciones no triviales (a1, b1) ≠ (0,0) requiere ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ 1 −1 eik1L −e− ik1L ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0, esto es sen(2k1L) = 0, luego k1 = π L n, n ∈ Z. Como a1 = b1 las autofunciones son Xn(x) = cos π L nx. Un análisis similar en la variable z lleva a k3 = π L′ n′, n′ ∈ Z con autofunciones asociadas Zn′(z) = cos π L′ n′z. Para la variable y no tenemos condiciones de contorno que imponer, sin embargo, ahora estamos resolviendo la ecuación de Laplace; esto es la ecuación de Helmholtz con k2 = 0. Por tanto, como k2 1 + k2 2 + k2 3 = k2 = 0 deducimos que k2 = ± iπ √ n2 L2 + n ′2 L′2 , y obtenemos las soluciones siguientes cos π L nx cos π L′ n′z e ±π √ n2 L2 + n′2 L′2 y , n,n′ ∈ Z. A continuación ilustramos los campos de velocidades para L = L′ = π correspondien- tes a n = 1, n′ = 0 v10(x,y, z) = − senx e−yi− cosx e−yj y a n = 1, n′ = 1 v11(x,y, z) = − senx cosz e− √ 2yi− √ 2 cosx cosz e− √ 2yj − cosx senz e− √ 2yk Ecuaciones Diferenciales II 134 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 x y z 0 0 0 1 1 1 2 2 2 3 3 n = 1, n′ = 0 xy z 0 0 0 1 1 1 2 2 2 3 3 n = 1, n′ = 1 3.3. La ecuación de Helmholtz en coordenadas cilíndricas Cuando se usan coordenadas cilíndricasseparación de va- riables ecuación de Helmholtz en cilíndricas x = r cosθ, y = r senθ, z = z, x y z z r θ Ecuaciones Diferenciales II §3.3] La ecuación de Helmholtz en coordenadas cilíndricas 135 la ecuación de Hemholtz se escribe como sigue urr + 1 r ur + 1 r2 uθθ +uzz + k2u = 0. Separamos variables a través de la factorización u(r , θ, z) = V(r , θ)Z(z) que transforma la ecuación de Helmholtz en Z′′ + k2Z = α2Z, r2Vrr + rVr + Vθθ = −α2r2V. La solución de la primera EDO es Zα(z) = Aei √ k2−α2z + Be− i √ k2−α2z. (3.10) Para la segunda ecuación también podemos separar variables V(r , θ) = R(r)Θ(θ) para obtener las ecuaciones r2R′′ + rR′ +α2r2R =m2R, Θ ′′ = −m2 Θ. La solución general de la segunda es Θm(θ) = Ceimθ +De− imθ. (3.11) Queda pues analizar la ecuación para R, EDO que se conoce como ecuación radial. Para ésta se dan dos casos distintos. En primer lugar consideramos α = 0 y la correspon- diente ecuación es r2R′′ + rR′ −m2R = 0 cuya solución es Rα=0,m(r) =    c1 ln r + c2 m = 0, c1rm + c2r−m m ≠ 0. (3.12) Cuando α ≠ 0, realizando el cambio de variable ρ = αr , la correspondiente EDO se reduce a ρ2 d2R dρ2 + ρd R dρ + (ρ2 −m2)R = 0, que es la conocida ecuación de Bessel. Por tanto, la solución es Rα,m(r) = EJm(αr)+ FNm(αr). (3.13) Ecuaciones Diferenciales II 136 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 3.3.1. Coordenadas polares La ecuación del Helmholtz en dos dimensiones espaciales, escrita coordenadas po- lares es urr + 1 r ur + 1 r2 uθθ + k2u = 0. Es la misma ecuación que aparece cuando en la ecuación de Helmholtz en cilíndricas buscamos soluciones que no dependen de la variable independiente z. Por ello, basta con hacer α2 = k2 en lo expuesto más arriba para obtener las soluciones correspon- dientes. 3.3.2.Partículacuánticaen una cuñacilíndrica impenetrable Consideramos ahora una partícula cuántica encerrada en una cuña cilíndrica de radio a, altura h y con apertura de ángulo θ0 tal como muestra la figura θ0 z x y h a Los estados estacionarios vienen descritos por las soluciones de cuadrado integrable del siguiente problema de contorno de Dirichlet        − ℏ2 2M ∆u = Eu, u ∣ ∣ paredes=0 que llamando E = ℏ2k2 2M Ecuaciones Diferenciales II §3.3] La ecuación de Helmholtz en coordenadas cilíndricas 137 escribimos como el siguiente problema de contorno para la ecuación de Helmholtz en coordenadas cilíndricas                                  ∆u+ k2u = 0,                            u ∣ ∣ r=a = 0, u ∣ ∣ θ=0 = 0, u ∣ ∣ θ=θ0 = 0, u ∣ ∣ z=0 = 0, u ∣ ∣ z=h = 0. Aplicando el MSV se encuentran las soluciones de la forma Rα,m(r)Θm(θ)Zα(z), que deben satisfacer las condiciones de contorno y regularidad. En primer lugar nos centramos en la función angular Θm (3.11); las condiciones de contorno en la variable θ son Θm(0) = Θm(θ0) = 0, que conducen al siguiente sistema lineal para C y D    C +D = 0, eimθ0C + e− imθ0D = 0. Este sistema lineal posee una solución no trivial si y sólo si ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ 1 1 eimθ0 e− imθ0 ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0, que es equivalente a que senmθ0 = 0. Por tanto m = j π θ0 , j ∈ N. Además D = −C y Θm(θ) = 2C sen(mθ). En segundo lugar nos ocupamos de la variable z e imponemos las correspondientes condiciones de contorno a Zα de (3.10). Así obtenemos el siguiente sistema lineal para A y B    A+ B = 0, ei √ k2−α2hA+ e− i √ k2−α2hB = 0, que admite solución no trivial si y solo si sen √ k2 −α2h = 0. Ecuaciones Diferenciales II 138 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Así pues k2 = n2π 2 h2 +α2, n ∈ N. Además B = −A y Zα(z) = 2A sen π h nz. Por último analizamos la variable radial r . La función radial R(r) no debe tener singu- laridades para r = 0 y además debe satisfacer R(a) = 0. Por ello, y teniendo en cuenta la forma (3.12), se deduce que no hay soluciones no triviales para α = 0 y este caso queda descartado. Sólo resta por ver que ocurre para α ≠ 0, ahora de (3.13) se deduce F = 0 (regularidad en el origen) y la condición de contorno impone que Jm(αa) = 0. Por ello, si {cm,ℓ}∞ℓ=1 son los ceros1 de la función de Bessel Jm(x) llegamos a que m = j π θ0 , j ∈ N, α = cm,ℓ a , ℓ ∈ N. Las energías admisibles son por tanto Ej,ℓ,n = ℏ2 2M [π2n2 h2 + (cj πθ0 ,ℓ) 2 a2 ] , j, ℓ,n ∈ N y las correspondientes autofunciones serán Jj πθ0 ( cj πθ0 ,ℓ r a ) sen ( jπ θ θ0 ) sen ( nπ z h ) . El problema de una partícula cuántica bidimensional encerrada en una cuña tal como indica la figura xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx θ0 x y 1Dado el comportamiento asintótico Jm(x) ∼ √ 2 πx cos ( x − (2m+ 1) π 4 ) observamos para los ceros que cm,ℓ ∼ (2ℓ + 1) π 2 + (2m+ 1) π 4 . Ecuaciones Diferenciales II §3.3] La ecuación de Helmholtz en coordenadas cilíndricas 139 se resuelve (en coordenadas polares) haciendo n = 0. Por ejemplo, si a = 1 y θ0 = π/2 las energías y los estados estacionarios son ℏ2 2M (c2j,ℓ) 2, J2j(c2j,ℓr) sen(2jθ), j, ℓ ∈ Z, respectivamente. Por ejemplo, para j = 1, los dos primeros ceros de la función de Bessel J2 son c2,1 ≅ 5,135622302, c2,2 ≅ 8,417244140, para j = 2 el primer cero de la función J4 es c4,1 ≅ 7,588342435. Fácilmente se comprueba que estos son los tres primeros ceros que aparecen. Por tanto el estado fundamental, el primer y segundo excitados viene representados por J2(c2,1r) sen(2θ), J4(c4,1r) sen(4θ), J2(c2,2r) sen(2θ). A continuación mostramos la secuencia formada por los cuadrados de estas funciones 3.3.3. Fluido en una tuberíacilíndrica El potencial de velocidades u de un fluido estacionario en una tubería de sección circular como la que muestra la figura Ecuaciones Diferenciales II 140 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 z x y a se encuentra caracterizado por el siguiente problema de contorno de Neumann para la ecuación de Laplace      ∆u = 0, ∂u ∂r ∣ ∣ ∣ ∣ r=a = 0. Hemos tenido en cuenta que ∇u = urur + 1 r uθuθ +uzuz en donde el triedro ortonormal {ur ,uθ,uz} se construye en términos del triedro car- tesiano {i, j,k} como sigue ur = cosθi+ senθj, uθ = − senθi+ cosθj, uz = k. Ilustramos en el siguiente diagrama la geometría involucrada z i j k ur uθuz r θ Ecuaciones Diferenciales II §3.4] La ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas 141 Por tanto, la normal unitaria a la superficie de la tubería cilíndrica es precisamente n = ur de donde se deduce que la derivada normal en esa superficie es ∂u ∂n = n · ∇u = ur . Impongamos estas condiciones de contorno a Rα,m(r)Θm(θ)Zα(z) en donde tomamos k = 0 (la EDP es la ecuación de Laplace). Las funciones deben ser regulares en el origen r = 0 así como 2π -periódicas en θ, luego m ∈ Z+, y satisfacer la condición de Neumann homogénea en la superficie del cilindro r = a: esto es, R′α,m(a) = 0. Por tanto, α ≠ 0, ya que cuando α = 0 sólo es posible la solución trivial. Si α ≠ 0 las funciones radiales serán, por regularidad en r = 0, Jm(αr) y por ello la condición de contorno se lee J′m(αa) = 0. Si denotamos por {c′m,ℓ}ℓ∈N a los ceros2 de J′m entonces αm,ℓ = c′m,ℓ a , m ∈ Z+, ℓ ∈ N. Finalmente, las soluciones son Jm ( αm,ℓ r a ) ( Ceimθ +De− imθ )( Aeαm,ℓz + Be−αm,ℓz ) . 3.4. La ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas separación de va- riables ecuación de Helmholtz en esféricas En coordenadas esféricas        x = r senθ cosφ, y = r senθ senφ, z = r cosθ, 2Dado el comportamiento asintótico J′m(x) ∼ − √ 2 πx sen ( x − (2m+ 1) π 4 ) observamos para los ceros que c′m,ℓ ∼ ℓπ + (2m+ 1) π 4 . Ecuaciones Diferenciales II 142 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 φx y z r θ la ecuación de Helmholtz se escribe r(ru)rr + k2r2u+ 1 senθ (senθuθ)θ + 1 sen2 θ uφφ = 0. Una primera separación de variables: u(r , θ,φ) = R(r)Y(θ,φ) nos lleva a desacoplar la ecuación en parte radial y angular3 como sigue r(rR)′′ + k2r2R = λR, 1 senθ (senθ Yθ)θ + 1 sen2 θ Yφφ = −λY . 3.4.1.Resoluciónde la ecuación angular La ecuación angular escrita en la forma senθ(senθ Yθ)θ + λY sen2 θ + Yφφ = 0, es separable. Así, la factorización Y(θ,φ) = P(θ)Φ(φ), conduce a la pareja de EDOs siguientes senθ(senθ Pθ)θ + λ sen2 θ P =m2P, Φφφ = −m2 Φ. Por tanto, Φ(φ) = Ceimφ. 3Obsérveseque 1 senθ (senθ Yθ)θ + 1 sen2 θ Yφφ = − L2Y ℏ2 donde L es el operador momento angular en mecánicacuántica. Ecuaciones Diferenciales II §3.4] La ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas 143 Asumiremos que m ∈ Z para poder asegurar la continuidad en el plano xz. Por otro lado, usando la variable ξ := cosθ la ecuación para P adopta la forma d d ξ [ (1− ξ2) d P dξ ] + ( λ− m2 1− ξ2 ) P = 0. (3.14) Esta es la ecuación de Legendre adjunta, que cuando m = 0 se reduce a la ecuación ecuación de Le- gendre adjuntade Legendre. Se comprueba que si P es solución de la ecuación de Legendre d d ξ [ (1− ξ2) d P dξ ] + λP = 0, (3.15) entonces P =: (1− ξ2)|m|/2 d|m| P d ξ|m| , es solución de la ecuación de Legendre adjunta. La ecuación (3.15) posee soluciones regulares en ξ = ±1 si y sólo si λ = ℓ(ℓ + 1), ℓ = 0,1,2, . . . , (3.16) que vienen dadas por los polinomios de Legendre cuya expresión (sin normalizar) es Pℓ := dℓ(ξ2 − 1)ℓ d ξℓ , ℓ = 0,1, . . . . Por tanto4 (3.14) poseerá soluciones regulares en ξ = ±1 si y sólo si se cumple la condición (3.16), y las soluciones correspondientes de (3.14) son Pℓ,|m| := (1− ξ2)|m|/2 d|m|+ℓ(ξ2 − 1)ℓ d ξ|m|+ℓ , |m| ≤ ℓ, ℓ = 0,1, . . . . (3.17) Obsérvese además que estas soluciones son no triviales si y solo si |m| ≤ ℓ. Por tanto las soluciones de la ecuación angular pueden escribirse en la forma Yℓ,m(θ,φ) := cℓ,mPℓ,|m|(cosθ)eimφ, ℓ = 0,1,2, . . . , m = 0,±1, . . . ,±ℓ, que son las funciones denominadas armónicos esféricos donde la constante de nor- armónicos esféri- cosmalización, siguiendo el convenio de Condon y Shortley, la tomaremos como cℓ,m :=        (−1)m √ 2ℓ+1 4π (ℓ−|m|)! (ℓ+|m|)! 1 2ℓℓ! , m ≥ 0, √ 2ℓ+1 4π (ℓ−|m|)! (ℓ+|m|)! 1 2ℓℓ! , m < 0. 4Laecuaciónde Legendre adjunta es un problema de Sturm–Liouville en el intervalo [−1,1] con ρ(ξ) = 1, p(ξ) = 1 − ξ2 y q(x) = m2/(1 − ξ2). A pesar de ser singular posee un conjunto ortogonal completo de autofunciones: ∫ 1 −1 Pℓ,|m|(ξ)Pℓ′,|m|(ξ)d ξ = 0, si ℓ ≠ ℓ′. Ecuaciones Diferenciales II 144 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Teniendo en cuenta que el valor absoluto ∣ ∣ ∣Yℓ,m ∣ ∣ ∣ es una función que no depende deφ, podemos ilustrar la variación de los armónicos esféricos representando la superficie de revolución r = r(θ,φ) := ∣ ∣ ∣Yℓ,m(θ,φ) ∣ ∣ ∣. Los armónicos esféricos constituyen además un conjunto ortonormal completo en L2(S2) := { f = f(θ,φ) : ∫ S2 ∣ ∣f(θ,φ) ∣ ∣ 2 d S <∞ } , donde S2 = {(x,y, z) ∈ R3 : x2 + y2 + z2 = 1} es la esfera de radio unidad en R3, y d S = senθ dθ dφ es el elemento de área en la esfera. El producto escalar es (f , g) := ∫ S2 f̄ (θ,φ)g(θ,φ)d S = ∫ 2π 0 [ ∫ π 0 f̄ (θ,φ)g(θ,φ) senθ dθ ] dφ. Así, tenemos la base ortonormal {Yℓ,m} ℓ=0,1,... m=−ℓ,...,ℓ . Esto es forman un conjunto ortonor- mal (Yℓ,m, Yℓ′,m′) = δℓℓ′δmm′ y toda función f(θ,φ) de L2(S2) admite un desarrollo f(θ,φ) = ∑ ℓ,m cℓ,mYℓ,m(θ,φ) donde cℓ,m = (Yℓ,m, f ) = ∫ 2π 0 [ ∫ π 0 Ȳℓ,m(θ,φ)f(θ,φ) senθ dθ ] dφ. Ecuaciones Diferenciales II §3.4] La ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas 145 ✎Ejemplos Vamos a considerar ahora algunos ejemplos sencillos de armónicos esfé- ricos asociados a ℓ = 0,1,2: Cuando ℓ = 0, tenemos m = 0. Ahora P0,0 = 1 y la constante de normalización es c0,0 = 1/ √ 4π . Por tanto, Y0,0(θ,φ) = 1√ 4π . La gráfica correspondiente es Si ℓ = 1 podemos tener tres casos: m = −1,0,1. Debemos evaluar las funciones de Legendre P1,0 y P1,1. Acudiendo a la fórmula (3.17) obtenemos P1,0(ξ) = d d ξ (ξ2 − 1) = 2ξ, P1,1(ξ) = √ 1− ξ2 d2 d ξ2 (ξ2 − 1) = 2 √ 1− ξ2. Por ello, Y1,0(θ,φ) = √ 3 4π cosθ, Y1,1(θ,φ) = − √ 3 8π senθ eiφ, Y1,−1(θ,φ) = √ 3 8π senθ e− iφ. A continuación representamos las superficies r = ∣ ∣Yl,m(θ,φ) ∣ ∣ para estos armó- nicos esféricos Ecuaciones Diferenciales II 146 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 ℓ = 1 ∣ ∣Y1,0(θ,φ) ∣ ∣ ∣ ∣Y1,±1(θ,φ) ∣ ∣ Para ℓ = 2 es fácil obtener Y2,0(θ,φ) = √ 5 16π (−1+ 3 cos2 θ), Y2,1(θ,φ) = − √ 15 8π senθ cosθ eiφ, Y2,−1(θ,φ) = √ 15 8π senθ cosθ e− iφ, Y2,2(θ,φ) = √ 15 32π sen2 θ e2 iφ, Y2,−2(θ,φ) = √ 15 32π sen2 θ e−2 iφ. Siendo las correspondientes gráficas Ecuaciones Diferenciales II §3.4] La ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas 147 ℓ = 2 ∣ ∣Y2,0(θ,φ) ∣ ∣ ∣ ∣Y2,1(θ,φ) ∣ ∣ ∣ ∣Y2,2(θ,φ) ∣ ∣ Por último, como ejercicio dejamos el cálculo de Y5,3(θ,φ) = − 1 32 √ 385 π (−1+ 9 cos2 θ) sen3 θe3 iφ Cuya representación es 3.4.2.Resoluciónde la ecuación radial Distinguimos dos casos según k sea nulo o no. Si k = 0 la ecuación radial r2R′′ + 2rR′ − ℓ(ℓ + 1)R = 0 Ecuaciones Diferenciales II 148 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 que es una EDO tipo Euler. Probando soluciones de la forma rα inmediatamente se llega a la solución general que es de la forma R(r) = Ar ℓ + B 1 r ℓ+1 . (3.18) Cuando k ≠ 0 la EDO para R es r2R′′ + 2rR′ + (k2r2 − ℓ(ℓ + 1))R = 0. Introduciendo la nueva variable dependiente S(r) := r−ℓR(r) podemos escribir esta ecuación como LℓS := S′′ + 2(ℓ + 1) r S′ + k2S = 0. Definimos ahora el operador diferencial T TS := 1 r S′ y calculamos el conmutador [Lℓ, T ] teniendo en cuenta que Lℓu = ( d2 dr2 + 2(l+ 1)T + k2)u. Así, se obtiene [Lℓ, T ] = [ d2 d r2 , T ] = −2T 2. Por tanto, LℓTS = −2T 2S o bien (Lℓ + 2T)TS = 0. Observando que Lℓ + 2T = Lℓ+1 concluimos que Lℓ+1TS = 0. Por ello, si S0 verifica L0S0 = 0 entonces Sℓ := T ℓS0 satisface LℓSℓ = 0. Así pues, nuestro problema se reduce a analizar la ecuación L0S0 = S′′0 + 2 r S′0 + k2S0 = 0 Ecuaciones Diferenciales II §3.4] La ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas 149 que podemos escribir como (rS0) ′′ + k2rS0 = 0. La expresión general para S0 será entonces S0(r) = A senkr r + B coskr r . Deducimos por ello que la solución general Sℓ para LℓSℓ = 0 es Sℓ(r) = A (1 r d d r )ℓ senkr r + B (1 r d d r )ℓ coskr r y que la función radial Rℓ(r) es Rℓ(r) = Ar ℓ (1 r d d r )ℓ senkr r + Br ℓ (1 r d d r )ℓ coskr r . Introduciendo las funciones esféricas de Bessel y Neumann jℓ(r) := (−r)ℓ (1 r d d r )ℓ sen r r , nℓ(r) := −(−r)ℓ (1 r d d r )ℓ cos r r , y re-definiendo las constantes arbitrarias A y B concluimos que la función radial es Rℓ(r) = Ajℓ(kr)+ Bnℓ(kr). (3.19) Las primeras funciones esféricas son: ℓ = 0 ℓ = 1 ℓ = 2 jℓ(r) sen r r sen r r2 − cos r r 3 sen r r3 − 3 cos r r2 − sen r r nℓ(r) −cos r r −cos r r2 − sen r r −3 cos r r3 − 3 sen r r2 + cos r r El comportamiento de estas funciones en el origen5 es jℓ(r) ∼ r ℓ (2ℓ + 1)!! , nℓ(x) ∼ − (2ℓ − 1)!! r ℓ+1 , r → 0. (3.20) A continuación mostramos la gráfica de las funciones esféricas de Bessel y Neu- mann para ℓ = 0,1,2,3 5Las funciones de Bessel y Neumannesféricasposeen el siguiente comportamiento en el infinito jℓ(r) = 1 r cos ( r − (ℓ + 1) π 2 ) nℓ(r) = r sen ( r − (ℓ + 1) π 2 ) r →∞. Ecuaciones Diferenciales II 150 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 0 1 −0,4 10 r j0 j1 j2 j3 n0 n1 n2 n3 3.4.3.Partículacuánticaen una caja esférica Los estados estacionarios de energía E de una partícula libre en el interior de una esfera de radio a de paredes impenetrables viene descrita por las soluciones del pro- blema de contorno siguiente:        ∆u+ k2u = 0, E = ℏ2k2 2M , u|r=a = 0. Debemos imponer a las soluciones de la ecuación de Helmholtz u(r , θ,φ) = Rk,ℓ(r)Yℓ,m(θ,φ) tanto la regularidad en el origen como las condiciones de contorno. La regularidad en el origen impone que B = 0 en (3.18) y (3.19). Por otro lado la condición de contorno para el caso (3.18) conduce a A = 0 y a la solución trivial, mientras que para (3.19) conduce a jℓ(ka) = 0. Así, si {cℓ,n}∞n=1 son los ceros, que forman una secuencia creciente no acotada, de la función esférica de Bessel jℓ los valores admisibles de la energía son Eℓ,n = ℏ2 2M c2 ℓ,n a2 Ecuaciones Diferenciales II §3.4] La ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas 151 y los correspondientes estados estacionarios uℓ,m,n(r , θ,φ) = jℓ (cℓ,n a r ) Yℓ,m(θ,φ). La densidad de probabilidad ∣ ∣ ∣uℓ,m,n ∣ ∣ ∣ 2 no depende de la variable φ. Por tanto, po- demos representar, usando coordenadas polares (r , θ), la probabilidad en los planos que contienen al eje z, φ = constante, y esta representación será la misma para todos estos planos. x y z Los tres primeros ceros son c0,1 = π, c1,1 ≅ 4,493409458, c2,1 ≅ 5,763459197, y por ello las energía del estado fundamental y de los primeros excitados es aproxi- madamente ℏ2 2Ma2 9,869604404, ℏ2 2Ma2 20,190728557, ℏ2 2Ma2 33,217461915. El nivel fundamental es simple con autofunción u001 y la probabilidad en uno de los planos que contienen al eje z se representa como Ecuaciones Diferenciales II 152 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 ℓ = 0,m = 0, n = 1 Para el primer excitado tenemos degeneración 3, estos es el subespacio propio es tri- dimensional y está generado por {u1m1}m=0,±1, para m = 0 y para m = ±1 represen- tamos las correspondientes densidades de probabilidad en los mencionados planos ℓ = 1,m = 0, n = 1 ℓ = 1,m = ±1, n = 1 3.4.4. Fluido en el interior de una caja esférica El potencial de velocidades u para un fluido estacionario en un recinto esférico de radio a se encuentra caracterizado por el problema de Neumann siguiente    ∆u = 0, ur |r=a = 0. En donde hemos tenido en cuenta que ∇u = urur + 1 r uθuθ + 1 r senθ uφuφ Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 153 y la base ortonormal {ur ,uθ,uφ} es        ur = senθ cosφi+ senθ senφj + cosθk, uθ = cosθ cosφi+ cosθ senφj − senθk, uφ = − senφi+ cosφj. Estos vectores los dibujamos a continuación φ i j k ur uθ uφ r θ Por tanto, la normal unitaria a la superficie esférica es precisamente n = ur y así ∂u ∂n = n · ∇u = ur . Tenemos una ecuación de Helmholtz con k = 0 (ecuación de Laplace). La regularidad en el origen implica que B = 0 por ello las posibles autofunciones son de la forma r ℓYℓ,m(θ,φ). La condición de contorno implica que ℓ = 0 y por ello el potencial es constante. Esto quiere decir que el fluido no se mueve. 3.5. El método de desarrollo en autofunciones (MDA) Este es el método clásico para resolver problemas de contorno y/o de condiciones iniciales de tipo lineal. Se aplica en situaciones en que las ecuaciones son inhomogeneas y se basa en el uso de desarrollos en conjuntos completos de autofunciones de uno de los operadores que aparecen en la EDP correspondiente. 3.5.1. El MDA en problemas inhomogéneos El MDA puede aplicarse a problemas inhomogéneos        Au+ Bu = f , x ∈ Ω, ai(u) = gi, i = 1, . . . , r bj(u) = hj , j = 1, . . . , s. Ecuaciones Diferenciales II 154 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 sobre un dominio Ω = I ×Ω0, x = (x0,x), x0 ∈ I, x = (x1, . . . , xn−1) ∈ Ω0, siendo I un intervalo abierto de R y Ω0 un abierto de Rn−1. La EDP y las condiciones de contorno y/o iniciales deben verificar: 1. La EDP es de la forma A ( x0; ∂ ∂x0 ) u+ B ( x1, . . . , xn−1; ∂ ∂x1 , . . . , ∂ ∂xn−1 ) u = f(x). (3.21) 2. El sistema de condiciones de contorno y/o iniciales se divide en dos sub- sistemas. Uno de ellos ai(u) = gi(x), i = 1, . . . , r , (3.22) contiene operadores ai que operan solo sobre la variable x0, mientras que en el otro bj(u) = hj(x), j = 1, . . . , s, (3.23) aparecen operadores bj que operan solo sobre las variables (x1, . . . , xn−1). 3. El operador B es simétrico sobre el dominio D = {w ∈ C∞(Ω0) : bj(w) = 0, j = 1, . . . , s}, (3.24) en un espacio L2 ρ(Ω0). 4. Los términos inhomogéneos f y gi del problema admiten desarrollos de la forma f(x) = ∑ m fm(x0)wm(x), gi(x) = ∑ m cimwm(x), i = 1, . . . , r , en un conjunto de autofunciones en D del operador B Bwm = λmwm, que por tanto satisfacen las condiciones de contorno homogéneas bj(wm) = 0, j = 1, . . . , s. método de desa- rrollo en autofun- ciones Supuesto que se cumplen estas condiciones el MDA se aplica mediante el siguiente proceso: 1. Se busca una solución del problema en forma de un desarrollo en serie en auto- funciones u(x) = ∑ m vm(x0)wm(x). (3.25) Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 155 Las incógnitas son entonces los coeficientes vm(x0) de la serie. Como las funcio- nes wm forman un conjunto ortogonal, se verifica (wm, u) = vm(x0)‖wm‖2 , (3.26) siendo (·, ·) la operación de producto escalar en L2 ρ(Ω0). Por otra parte como el operadorA solo opera sobre la variablex0, mientras que la operación de producto escalar solo integra sobre las variables (x1, . . . , xn−1), es de esperar que bajo condiciones apropiadas de regularidad se verifique (wm, Au) = A(wm, u) = ‖wm‖2Avm, (3.27) donde se ha usado (3.26) en la segunda igualdad. 2. Se multiplica escalarmente la EDP por cada función wm (wm, Au)+ (wm, Bu) = (wm, f ), y usando (3.27) se obtiene ‖wm‖2Avm + (wm, Bu) = ‖wm‖2 fm. (3.28) El segundo término del primer miembro requiere un análisis aparte. En primer lugar es de observar que B es simétrico sobre el dominio (3.24), pero u no estará en ese dominio salvo que los datos hj(x) sean cero. Para poder aplicar el MDA debe suceder que al pasar el operador B de derecha a izquierda en el producto escalar (wm, Bu), las condiciones de frontera bj(u) = hj deben ser equivalentes a poder descomponer (wm, Bu) = (Bwm, u)+ Im(h), (3.29) donde los términos Im(h) deben ser de la forma Im(h) = ∫ S(Ω0) ∑ j Cmjhj(x)d S, con Cmj siendo operadores actuando sobre los datos hj que habrá que determinar en cada caso. Por otro lado se verifica que (Bwm, u) = (λmwm, u) = λm(wm, u) = λm ‖wm‖2 vm, donde se ha tenido en cuenta que al ser B simétrico sus autovalores son números reales. De esta forma se obtiene que (3.28) adopta la forma Avm + λmvm + Im(h) ‖wm‖2 = fm. (3.30) Obtenemos así una ecuación diferencial ordinaria para cada coeficiente vm(x0). Ecuaciones Diferenciales II 156 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 3. Una vez obtenida la solución general de la ecuación diferencial ordinaria para cada función vm, debemos exigir que la solución en forma de serie u = u(x) satisfaga las condiciones de contorno ai(u) = gi(x), i = 1, . . . , r . Para ello emplearemos la misma táctica que con la EDP multiplicando escalarmente las ecuaciones de las condiciones de contorno/iniciales por cada función wm (wm, ai(u)) = (wm, gi). Como los operadores ai solo operan sobre la variable x0, mientras que la ope- ración de producto escalar solo integra sobre las variables (x1, . . . , xn−1), bajo condiciones apropiadas de regularidad se verificará (wm, ai(u)) = ai((wm, u)) = ‖wm‖2 ai(vm). (3.31) Además, dado que gi(x) = ∑ m cimwm(x), (3.32) es claro que (wm, gi) = ‖wm‖2 cim. Por tanto se obtiene ai(vm) = cim (3.33) que son junto con la ecuación (3.30) las condiciones para determinar los coefi- cientes vm del desarrollo (3.25) buscado. 4. Una simplificación considerable se encuentra cuando las funciones hj son cero, es decir cuando las condiciones de contorno (3.23) son homogéneas bj(u) = 0, j = 1, . . . , s. En este caso la función buscada u pertenece al dominio (3.24) donde es simétrico el operador B. Por tanto (wm, Bu) = (Bwm, u), así que los términos Im(h) son cero y la (3.30) se reduce a Avm + λmvm = fm. (3.34) Los coeficientes buscados serán entonces las soluciones de esta ecuación dife- rencial ordinaria que satisfacen las condiciones ai(vm) = cim. Es de observar que estas ecuaciones que caracterizan vm se obtienen simplemente sustituyendo los desarrollos (3.25) y (3.32) en la EDP (3.21) y en las condiciones (3.22), e identificando coeficientes en los correspondientes desarrollos en autofun- ciones que se obtienen. Este método alternativo admite una generalización natural al caso en que los desarrollos en autofunciones de los datos f y gi sean com- binaciones lineales generalizadas de autofunciones del operador B, que utilicen operaciones de integración como la transformada de Fourier. En tales situaciones se busca una solución u en la forma de un desarrollo del mismo tipo, se sustitu- ye en (3.21) y (3.22) y se identifican los coeficientes en los desarrollos obtenidos para obtener ecuaciones análogas a (3.34) y (3.33). Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 157 5. Las hipótesis sobre la existencia de desarrollos de las funciones f y gi en auto- funciones de B siempre se cumple cuando el conjunto de autofunciones de B es completo, lo cual es cierto para amplias clases de operadores simétricos vistos en el capítulo anterior. El MDA en ecuaciones de evolución Una de las situaciones más frecuentes en que se utiliza el MDA es en problemas del tipo siguiente método de desa- rrollo en autofun- ciones en ecua- ciones de evolu- ción 1. La EDP es una ecuación de evolución de la forma a ∂ru ∂tr + B ( x1, . . . , xn−1; ∂ ∂x1 , . . . , ∂ ∂xn−1 ) u = f(x). con a ∈ C. 2. La solución debe satisfacer r condiciones iniciales ∂iu ∂ti (t0,x) = gi(x), i = 1, . . . , r . así como un conjunto de condiciones de frontera bj(u) = hj(x), j = 1, . . . , s, con operadores bj que operan sólo sobre las variables (x1, . . . , xn−1). En este caso el operador A es Au = a∂ ru ∂tr , y las condiciones ai(u) = gi son ∂iu ∂ti (t0,x) = gi(x), i = 1, . . . , r . 3.5.2. Ejemplos en dos dimensiones 1. Sea el siguiente problema con la ecuación de Laplace sobre un rectángulo              ∂2u ∂x2 + ∂ 2u ∂y2 = 0, 0 < x < a, 0 < y < b,    u(0, y) = 0, u(a,y) = 0, u(x,0) = sen πx a , u(x,b) = 0. (3.35) Este problema describe la distribución estacionaria de la temperatura en una placa [0, a]× [0, b], con todos sus lados a temperatura nula salvo uno que tiene una distribución de temperatura tipo seno. El problema espectral es          −wxx = λw,    w|x=0 = 0, w|x=a = 0. Ecuaciones Diferenciales II 158 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 tiene como solución λn = n2π2 a2 , wn(x) = sen nπx a , n = 1,2, . . . . Aplicando el MDA desarrollamos la solución en la forma u(x,y) = ∞ ∑ n=1 vn(y) sen nπx a como en las inhomogeneidades sólo aparece el término sen πx a , buscamos nues- tra solución en la forma u(x,y) = v(y) sen πx a . La función v está determinada por            v′′ = π 2 a2 v,    v|y=0 = 1, v|y=b = 0. La solución es de la forma v(y) = Ae π ay + Be− π ay donde    A+ B = 1, Ae π a + Be− π a = 0. La solución de este sistema es A = − e−π b a 2 senhπ b a , B = eπ b a 2 senhπ b a y así la solución será u(x,y) = senh π a (b −y) senh π a sen π a x. La gráfica para esta distribución de temperatura en una placa con a = π,b = 2π es Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 159 0 0 0 5 2 xy 200 2. Consideramos ahora un problema de condiciones iniciales y de contorno para la ecuación de Schrödinger                  i ℏut = − ℏ2 2m uxx + V(x)u, x ∈ (a, b), t > 0,          u ∣ ∣ t=0 = g(x),    u ∣ ∣ x=a = 0, u ∣ ∣ x=b = 0, que describe la evolución de una partícula cuántica encerrada en el segmento (a, b) sujeta al potencial V(x). Introduciendo el operador diferencial, conocido como hamiltoniano cuántico, Hu := − ℏ2 2m uxx + V(x)u la ecuación de Schrödinger se lee como − i ℏut +Hu = 0. El método de desarrollo en autofunciones se basa en este caso en el problema de autovalores Hw = λw,    w ∣ ∣ x=a = 0, w ∣ ∣ x=b = 0. Suponiendo que {λn}n=1,2,... es el conjunto de sus autovalores con autofunciones asociadas {wn(x)n}n=1,2,... buscamos soluciones de la forma u(t,x) = ∞ ∑ n=1 vn(t)wn(x) Ecuaciones Diferenciales II 160 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 que cuando se introducen en la ecuación de Schrödinger ∞ ∑ n=1 ( − i ℏ d vn d t (t)+ λnvn(t) ) wn(x) = 0, conducen a − i ℏ d vn d t (t)+ λnvn(t) = 0; cuya solución es vn(t) = ane− i λn ℏ t. Si ahora asumimos que la condición inicial posee el desarrollo g(x) = ∞ ∑ n=1 cnwn(x), concluimos que an = cn y por ello la solución a nuestro problema es u(t,x) = ∞ ∑ n=1 cne− i λn ℏ twn(x). Vamos a concretar a tres situaciones: Estudiemos ahora                    i ℏut = − ℏ2 2m uxx, x ∈ (0, l), t > 0,          u ∣ ∣ t=0 = 2 sen π l x − sen 3 π l x,    u ∣ ∣ x=0 = 0, u ∣ ∣ x=l = 0, Esto es, una partícula cuántica libre confinada en el segmento (0, l). El pro- blema de autovalores es el ya bien conocido − ℏ2 2m wxx = λw,    w ∣ ∣ x=0 = 0, w ∣ ∣ x=l = 0, con autovalores λn = ℏ2 2m n2π2 l2 , n = 1,2, . . . y correspondientes autofunciones dadas por wn(x) = sen (nπ l x ) , n = 1,2, . . . . Por tanto, la condición inicial ya está desarrollada en autofunciones y así obtenemos para el estado de la partícula u(t,x) = 2 sen (π l x ) e − i ℏ 2m π2 l2 t − sen ( 3 π l x ) e − i ℏ 2m 9π2 l2 t A continuación presentamos la gráfica espacio-temporal para la densidad de probabilidad Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 161 |u|2 x t 0 0 0 π/2π 1 Seguimos con el caso libre aunque cambiamos las condiciones de contorno tipo Dirichlet por condiciones periódicas. Así el problema de condiciones iniciales y contorno a resolver es                    i ℏut = − ℏ2 2m uxx, x ∈ (0, l), t > 0,            u ∣ ∣ t=0 = 2 i−2 cos 2π l x + 7 sen 6π l x,    u ∣ ∣ x=0 = u ∣ ∣ x=l, ux ∣ ∣ x=0 = ux ∣ ∣ x=l. El problema de autovalores es también familiar − ℏ2 2m wxx = λw,    w ∣ ∣ x=0 = w ∣ ∣ x=l, wx ∣ ∣ x=0 = wx ∣ ∣ x=l. con autovalores (todos dobles salvo el cero que es simple) λn = ℏ2 2m 4n2π2 l2 , n = 0,1,2, . . . y correspondientes autofunciones dadas por { w0(x) = 1, w(+) n (x) = cos n2π l x, w(−) n (x) = sen n2π l x } n=1,2,... . En la condición inicial intervienen las autofunciones w0, w (+) 1 y w (−) 3 . Por tanto, u(t,x) = 2 i−2 cos 2π l x e − i ℏ 2m 4π2 l2 + 7 sen 6π l x e − i ℏ 2m 36π2 l2 . Ecuaciones Diferenciales II 162 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Consideramos ahora el oscilador armónico cuántico en una dimensión. El problema de condiciones iniciales y de contorno que se nos plantea es                i ℏut = − ℏ 2 2muxx + 1 2kx 2u, x ∈ R, t > 0,          u ∣ ∣ t=0 = g(x),    u ∣ ∣ x→−∞ = 0, u ∣ ∣ x→+∞ = 0, que lleva al siguiente problema de autovalores − ℏ2 2m wxx + 1 2 kx2w = λw, x ∈ R, t > 0,    w ∣ ∣ x→−∞ = 0, w ∣ ∣ x→+∞ = 0. Introduciendo K := m ℏ2k, x̃ := 4 √ Kx y Λ := 2m ℏ2 / √ Kλ podemos escribir −wx̃x̃ + x̃2w = Λw que es la ecuación de Hermite que una vez impuestas las condiciones de contorno en el infinito nos lleva a los autovalores Λn = 2n+ 1, n = 0,1,2, . . . con correspondientes autofunciones wn(x̃) = Hn(x̃)e− x̃2 2 , n = 0,1,2, . . . . Notemos que estamos usando los polinomios de HermiteHn. Estas autofun- ciones forman una base ortogonal de L2(R). Por tanto, λn = ℏ √ k 2m (2n+ 1), n = 0,1,2, . . . y wn(x) = Hn ( √√ mk ℏ x ) e− √ mk 2ℏ x2 , n = 0,1,2, . . . . Luego si g(x) = ∞ ∑ n=0 cnwn(x) la solución es u(t,x) = ∞ ∑ n=0 cne− i √ k 2m (2n+1)tHn ( √√ mk ℏ x ) e− √ mk 2ℏ x2 . Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 163 3. Analizamos ahora un problema de condiciones iniciales para la ecuación del calor con condiciones de frontera periódicas. El problema es              ut = uxx, x ∈ (0, l), t > 0,          u ∣ ∣ t=0 = 2 l2 x3 − 3 lx 2 + x,    u ∣ ∣ x=0 = u ∣ ∣ x=l, ux ∣ ∣ x=0 = ux ∣ ∣ x=l. Nos detenemos un momento para discutir la consistencia entre la condición ini- cial y las condiciones de frontera. Si g(x) = ax3 + bx2 + x y exigimos que g(0) = g(l) y g′(0) = g′(l) nos conducen a las condiciones al2 + bl+ c = 0, 3al+ 2b = 0, que fija una familia uni-paramétrica de soluciones a,b, c. Una posible elección es la dada por nuestra condición inicial. El problema de autovalores es −wxx = λw,    w ∣ ∣ x=0 = w ∣ ∣ x=l, wx ∣ ∣ x=0 = wx ∣ ∣ x=l. que como sabemos tiene como autovalores λn = n2ω2, ω = 2π l y autofunciones wn(x) = einωx. Para aplicar el método de desarrollo en autofunciones tenemos que determinar la serie de Fourier g(x) = ∑ n∈Z cneinωx con cn = 1 l ∫ l 0 g(x)e− inωx dx. Como nuestra g es un polinomio, usaremos las integrales Im,n := ∫ l 0 xme− inωx dx =          i 1 nω ( lm −mIm−1,n ) n ≠ 0, lm+1 m+ 1 n = 0. En la primera identidad se ha utilizado el método de integración por partes. Fácilmente se concluye que I0,n = 0 Ello nos lleva a que I1,n =          l2 2 n = 0, i l nω n ≠ 0, Ecuaciones Diferenciales II 164 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 y esto a su vez a I2,n =          l3 3 n = 0, i l2 nω + 2l n2ω2 n ≠ 0, y por último a I3,n =          l4 4 n = 0, i l3 nω + 3l2 n2ω2 − i 6l n3ω3 n ≠ 0. Por tanto, la serie de Fourier de nuestra condición inicial6 es 2 l2 x3 − 3 l x2 + x = 1 l ( 2 l2 l4 4 − 3 l l3 3 + l 2 2 + ∑ n≠0 [ 2 l2 ( i l3 nω + 3l2 n2ω2 − i 6l n3ω3 ) − 3 l ( i l2 nω + 2l n2ω2 ) + i l nω ] einωx ) = 24 l2ω3 ∞ ∑ n=1 1 n3 sennωx. Buscamos entonces una solución de la forma u(t,x) = ∞ ∑ n=1 vn(t) sennωx que implica v′n = −λnvn, vn(0) = 24 l2ω3 1 n3 y por ello vn(t) = 24 l2ω3 1 n3 e−n 2ω2t. Finalmente la solución es u(t,x) = 24 l2ω3 ∞ ∑ n=1 1 n3 e−n 2ω2t sennωx. Dado el rápido decrecimiento de los coeficientes vn en n y t la representación gráfica se consigue con un buen grado de aproximación con una suma parcial de pocos términos, a continuación mostramos la representación espacio-temporal de esta evolución para l = 1 y una suma parcial a 15 términos 6Lafuncióng(x) es unafunciónimpar con respecto al punto x = l/2, este es el motivo de que aparezcan sólo senos. Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 165 0 0 0.1 0.1 x t 1 4. Estudiamos ahora la ecuación de ondas y el problema                      utt = uxx, x ∈ (−1,1), t > 0,      u ∣ ∣ t=0 = x(x2 − 1), ut ∣ ∣ ∣ t=0 = 0,    u ∣ ∣ x=−1 = u ∣ ∣ x=1, ux ∣ ∣ x=−1 = ux ∣ ∣ x=1. El problema de autovalores es como en los casos anteriores. Pasamos a desarro- llar x(x2 − 1) en serie de Fourier de exponenciales x(x2 − 1) = ∑ n∈Z cneinπx con cn = 1 2 ∫ 1 −1 x(x2 − 1)e− inπx dx que tras reiteradas integraciones por partes nos conduce a cn =      0 n = 0, −(−1)n 6 i n3π3 n ≠ 0. Por tanto, la serie es g(x) := x(x2 − 1) = 12 ∑ n∈Z+ (−1)n n3π3 sennπx. Ahora, el desarrollo en autofunciones de la solución u(t,x) = ∑ n∈N vn(t) sennπx Ecuaciones Diferenciales II 166 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 lleva a v′′n = −n2π2vn,      vn(0) = 12 (−1)n n3π3 , v′n(0) = 0. Por ello vn(t) = 12 (−1)n n3π3 cosnπt y la solución es u(t,x) = 12 ∞ ∑ n=1 (−1)n n3π3 cosnπt sennπx. Observando que podemos escribir cosnπt sennπx = 1 2 [sennπ(x + t) + sennπ(x − t)] nos damos cuenta de que u(t,x) = 1 2 [ 12 ∞ ∑ n=1 (−1)n n3π3 sennπ(x + t) + 12 ∞ ∑ n=1 (−1)n n3π3 sennπ(x − t) ] . Por tanto, podemos escribir u(t,x) = gper(x + t)+ gper(x − t) 2 donde gper es la extensión periódica de g(x) = x3 − x en [−1,1] a R. Tenemos pues la semi-suma de dos ondas viajeras con velocidades opuestas v± = ±1 y con la forma de la extensión periódica de la condición inicial de cada una de ellas. El diagrama espacio-temporal de estas ondas es 0,2 0,4 −0,2 2 −2 1 1 −1 −1 0 0 0 x t Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 167 3.5.3. Elmétodode la transformada de Fourier La transformada de Fourier aparece en los problemas que consideramos cuando los dominios espaciales no son acotados. En tales casos los conjuntos continuos de funciones trigonométricas de Fourier constituyen frecuentemente las autofunciones apropiadas en que basar el MDA. Además, en ocasiones es posible usar ambas trans- formadas, directa e inversa, para generar una expresión de la solución dependiente explícitamente de los datos del problema. Los ejemplos que vienen a continuación ilustran la manera de proceder en los casos más sencillos. 1. Consideremos un problema de condiciones iniciales para la ecuación del calor sobre toda la recta    ut = a2uxx, t > 0, x ∈ R u ∣ ∣ t=0 = f(x). En este ejemplo el problema de autovalores que hay que resolver para aplicar el MDA es wxx = −k2w, x ∈ R, que como sabemos no tiene soluciones en L2(R). Sin embargo las soluciones {eikx}k∈R, aún no siendo de cuadrado integrable, juegan el papel de base orto- gonal generalizada y la propuesta del MDA es buscar una solución de la forma u(t,x) = ∫ R v(k, t)eikx dk. Introduciendo esta expresión en la ecuación diferencial se obtiene ∫ R [ vt(k, t)+ a2k2v(k, t) ] eikx dk = 0, por ello imponemos vt(k, t)+ a2k2v(k, t) = 0, cuya solución general es v(k, t) = c(k)e−a2k2t. Luego el MDA nos conduce a una solución de la forma u(t,x) = ∫ R c(k)eikx−a2k2t dk. Haciendo t = 0 en esta expresión e imponiendo la condición inicial para u obte- nemos f(x) = ∫ R c(k)eikx dk. Es decir, deducimos que la función c = c(k) es la transformada de Fourier del dato inicial f = f(x), y por tanto efectuando la transformada de Fourier inversa tenemos que c(k) = 1 2π ∫ R f(x)e− ikx dx. Ecuaciones Diferenciales II 168 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Si llevamos esta fórmula, renombrando x → x′, a la expresión de u(t,x), se obtiene u(t,x) = 1 2π ∫ R ∫ R f(x′)eik(x−x′)−a2k2t dkdx′. Podemos además efectuar la integración respecto de k utilizando la identidad 1 2π ∫ R eik(x−x′)−a2k2t dk = 1 2a √ πt e − (x−x′)2 4a2t , que se deduce inmediatamente, renombrando variables y parámetros, de la trans- formada de Fourier de la función gaussiana 1 2π ∫ R e− ikxe−a 2x2 dx = 1 2a √ π e − k2 4a2 . De esta manera encontramos la siguiente fórmula explícita de la solución del problema u(t,x) = 1 2a √ πt ∫ R f(x′)e− (x−x′)2 4a2t dx′ (3.36) 2. Es posible generalizar el resultado anterior al caso multidimensional    ut = a2∆u, t > 0, x = (x1, . . . , xn) ∈ Rn u ∣ ∣ t=0 = f(x), . (3.37) En este ejemplo el problema de autovalores que hay que resolver para aplicar el MDA es ∆w = λw, x ∈ R n. Por las propiedades de la transformada de Fourier sabemos que las autofunciones {eik·x}k=(k1,...,kn)∈Rn , forman una base ortogonal generalizada. El MDA nos lleva entonces a buscar una solución de la forma u(t,x) = ∫ Rn v(k, t)eik·x dn k, k · x := n ∑ j=1 kjxj . Introduciendo esta expresión en la ecuación diferencial se obtiene ∫ Rn [ vt(k, t)+ a2|k|2v(k, t) ] eik·x dn k = 0, e imponemos vt(k, t)+ a2|k|2v(k, t) = 0, cuya solución general es v(k, t) = c(k)e−a2|k|2t. Luego el MDA produce una solución de la forma u(t,x) = ∫ Rn c(k)eik·x−a2|k|2t dn k. Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 169 Haciendo t = 0 obtenemos f(x) = ∫ Rn c(k)eik·x dn k. Por tanto efectuando la transformada de Fourier inversa c(k) = 1 (2π)n ∫ Rn f(x)e− ik·x dn x. Así la expresión de u(t,x) es u(t,x) = 1 (2π)n ∫ Rn ∫ Rn f(x′)eik·(x−x′)−a2|k|2t dn kdn x′. La integración múltiple respecto de k = (k1, . . . , kn) se reduce a un producto de n integraciones simples dado que 1 (2π)n ∫ Rn eik·(x−x′)−a2|k|2t dn k = n ∏ j=1 1 2π ∫ R e ikj(xj−x′j)−a2k2 j t dkj , luego utilizando la identidad 1 2π ∫ R e ikj(xj−x′j)−a2k2 j t dkj = 1 2a √ πt e − (xj−x′j) 2 4a2t , encontramos la siguiente fórmula explícita de la solución del problema u(t,x) = 1 (2a √ πt)n ∫ Rn f(x′)e− |x−x′|2 4a2t dn x′ (3.38) 3. Los resultados de los dos ejemplos anteriores pueden aplicarse para deducir fórmulas análogas para las soluciones de la ecuación de Schrödinger libre en cualquier dimensión    i ℏut = − ℏ 2 2m∆u, t > 0, x = (x1, . . . , xn) ∈ Rn u ∣ ∣ t=0 = f(x). (3.39) Obsérvese que este problema de condiciones iniciales para la ecuación de Schrö- dinger se obtiene de (3.37) simplemente tomando a2 = i ℏ 2m . Por tanto haciendo esa identificación del parámetro a en (3.8) deducimos la si- guiente expresión de la solución de (3.39) u(t,x) = ( m 2π i ℏt ) n 2 ∫ Rn f(x′)ei m|x−x′|2 2ℏt dn x′ (3.40) Ecuaciones Diferenciales II 170 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 4. Consideremos ahora el siguiente problema de condiciones iniciales para la ecua- ción de ondas          utt = uxx, t > 0, x ∈ R    u ∣ ∣ t=0 = f(x), ut ∣ ∣ t=0 = g(x). Podemos aplicar el MDA usando, como en el ejemplo de la ecuación del calor, las autofunciones {eikx}k∈R del problema espectral wxx = −k2w, x ∈ R, y buscando una solución del problema de valores iniciales de la forma u(t,x) = ∫ R v(k, t)eikx dk. Introduciendo esta expresión en la ecuación de ondas obtenemos ∫ R [ vtt(k, t)+ k2v(k, t) ] eikx dk = 0, por ello imponemos vtt(k, t)+ k2v(k, t) = 0, cuya solución general es v(k, t) = A(k)eikt + B(k)e− ikt. Concluimos que el MDA lleva a una solución de la forma u(t,x) = ∫ R [ A(k)eik(x+t) + B(k)eik(x−t)]dk, luego la correspondiente derivada temporal será ut(t, x) = ∫ R ik [ A(k)eik(x+t) − B(k)eik(x−t)]dk. Así, para t = 0 obtenemos u(0, x) = ∫ R [ A(k)+ B(k) ] eikx dk, ut(0, x) = ∫ R ik [ A(k)− B(k) ] eikx dk. Comparando con la transformada de Fourier de los datos iniciales {f ,g} f(x) = ∫ R f̂ (k)eikx dk, g(x) = ∫ R ĝ(k)eikx dk, Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 171 en donde los coeficientes seran f̂ (k) = 1 2π ∫ R f(x)e− ikx dk, ĝ(k) = 1 2π ∫ R g(x)e− ikx dk, concluimos que    f̂ (k) = A(k)+ B(k), ĝ(k) = ik(A(k)− B(k)). La solución de este sistema es A(k) = 1 2 [ f̂ (k)+ 1 ik ĝ(k) ] , B(k) = 1 2 [ f̂ (k)− 1 ik ĝ(k) ] , Por tanto, la solución del problema de Cauchy se escribe como u(t,x) = 1 2 [ ∫ R f̂ (k)eik(x+t) dk+ ∫ R f̂ (k)eik(x−t) dk ] + 1 2 [ ∫ R ĝ(k) 1 ik eik(x+t) dk− ∫ R ĝ(k) 1 ik eik(x−t) dk ] . El primer corchete es 1 2 [f (x + t)+ f(x − t)] en tanto que el segundo es un poco más complicado. Para analizarlo utilizamos la siguiente relación ∫ R 1 ik ĝ(k)eikx dk = ∫ R ĝ(k) ( 1 ik + ∫ x 0 eikx dx ) dk = ∫ R ĝ(k) ik dk+ ∫ x 0 g(x)dx, (3.41) para así obtener el siguiente valor para el segundo corchete 1 2 ∫ x+t x−t g(x)dx. Reuniendo esta información recuperamos la fórmula de d’Alambert para la so- lución del problema de condiciones iniciales de la ecuación de ondas unidimen- sional u(t,x) = 1 2 [f (x + t)+ f(x − t)]+ 1 2 ∫ x+t x−t g(x)dx. fórmula de d’Alambert 5. Por último, consideramos el siguiente problema de condiciones iniciales y de contorno para la ecuación del calor en una placa infinita de ancho L                    ut = uxx +uyy ,                u|t=0 = g(x,y) :=    sen π Ly x ∈ [−1,1], 0 x 6∈ [−1,1],    u|y=0 = 0, u|y=L = 0. Ecuaciones Diferenciales II 172 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 El problema espectral asociado es −(wxx +wyy) = λw, λ = k2 1 + k2 2    w|y=0 = 0, w|y=L = 0. Que, a su vez, es un problema de contorno homogéneo, para la ecuación de Helm- holtz bidimensional, en la que podemos separar variables en coordenadas carte- sianas. Así, las soluciones las escribimos como w(x,y) = ( a1eik1x + b1e− ik1x )( a2eik2y + b2e− ik2y ) e imponemos las condiciones de contorno que implican    a2 + b2 = 0, eik2La2 + e− ik2Lb2 = 0. Soluciones no nulas de este sistema existen siempre que k2 = n π L , n = 1,2, . . . . Por tanto, los autovalores son { k2 +n2π 2 L2 } k∈R,n∈N y las correspondientes autofunciones { eikx senn π L y } k∈R,n∈N . Observemos, que aparecen un conjunto continuo de autovalores, ya que en la va- riable x no tenemos condiciones de contorno. El autovalor asociado k2 lo hemos escogido real. La solución se expresará según el MDA como u(t,x,y) = ∞ ∑ n=1 ∫ R vn(k, t)e ikx senn π L y dk. Introduciendo esta expresión en la EDP se obtiene las siguiente EDO para vn(k, t) ∂vn ∂t (k, t)+ ( k2 +n2π 2 L2 ) vn(k, t) = 0 cuya solución es vn(k, t) = ane −(k2+n2 π 2 L2 )t. Para saber que autofunciones intervienen en este desarrollo analizamos los de- sarrollos correspondientes de las inhomogeneidades. En este caso sólo es la Ecuaciones Diferenciales II §3.5] El método de desarrollo en autofunciones (MDA) 173 función g(x,y), cuya forma indica que se va a poder expresar en términos de {eikx sen π Ly}k∈R únicamente. Así g(x,y) = ∫ R c(k)eikx dk sen π L y en donde c(k) = 1 2π ∫ 1 −1 e− ikx dx = senk πk . Esto es, g(x,y) = ∫ R senk πk eikx dk sen π L y. Por ello, la solución es u(t,x,y) = e −π2 L2 t sen π L y ∫ R e−k 2t senk πk eikx dk. Evaluamos ahora la integral I(x, t) := ∫ R e−k 2t senk πk eikx dk que escribimos como I(x, t) = 1 2π ∫ R e−k 2t 1 ik (eik(x+1) − eik(x−1)) = J(x + 1, t)− J(x − 1, t) donde J(x, t) = 1 2π ∫ R e−k 2t 1 ik eikx dk. Usamos ahora (3.41) para escribir J(x, t) = 1 2π ∫ R e−k 2t ik dk+ ∫ x 0 [ 1 2π ∫ R e−k 2teikx dk ] dx. Como sabemos del anterior capítulo la transformada Fourier de una gaussiana es otra gaussiana. La función error erf(x) := 2√ π ∫ x 0 e−ξ 2 d ξ permite escribir finalmente I(x, t) = 1 2 [ erf (x + 1 2 √ t ) − erf (x − 1 2 √ t )] . Por ello, la solución es u(t,x,y) = 1 2 [ erf (x + 1 2 √ t ) − erf (x − 1 2 √ t )] e −π2 L2 t sen π L y. Debemos observar que si x > 0 tenemos erf(x) = 1+ 1√ πx e−x 2 ( 1−O ( 1 x2 )) , x →∞ Ecuaciones Diferenciales II 174 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 y que erf(x) = − erf(−x). Por tanto, cuando t → 0+ la función 1 2 [ erf (x + 1 2 √ t ) − erf (x − 1 2 √ t )] tiende 0 si x 6∈ [−1,1] (x − 1 y x + 1 tienen el mismo signo) y a 1 si x ∈ [−1,1] (x − 1 y x + 1 tienen signos opuestos). 3.6. Problemas de contorno en electrostática y mecánica de flui- dos En electrostática el potencial eléctrico satisface el problema de contornométodo de desa- rrollo en autofun- ciones en proble- mas de contorno en electrostática y mecánica de flui- dos ∆u = ρ, ai(u) = gi, i = 1, . . . ,m. Aquí ρ representa la distribución de carga. Por otro lado, en mecánica de fluidos per- fectos el potencial de velocidades está determinado por ∆u = 0, ai(u) = gi, i = 1, . . . ,m. 3.6.1. Unicidad Discutiremos en primer lugar el problema de la unicidad para los problema    ∆u = ρ, u ∣ ∣ S(Ω) = g y      ∆u = ρ, ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ S(Ω) = g. Estamos pues considerando el problema de Dirichlet o el de Neumann para la ecuación de Poisson. Buscamos soluciones clásicas u ∈ C2(Ω). Aquí el dominio Ω es, como sabemos una región abierta conexa de R3, sin embargo se puede dar dos circunstancias: Problema interior: Ω es conjunto acotado de R3. Ecuaciones Diferenciales II §3.6] Problemas de contorno en electrostática y mecánica de fluidos 175 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 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A · dS. Aplicándolo a A = u∇u, como ∇ · (u∇u) = ∇u · ∇u+u∆u obtenemos la identidad de Green ∫ Ω (|∇u|2 +u∆u)d3 x = ∫ S(Ω) u ∂u ∂n d S. Unicidad del problema interior Supongamos dos soluciones u1 y u2 del problema de contorno de Dirichlet o de Neumann. La función diferencia u = u1 −u2 satisface    ∆u = 0, u ∣ ∣ S(Ω) = 0 ó      ∆u = 0, ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ S(Ω) = 0, Ecuaciones Diferenciales II 176 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 respectivamente. Aplicando la identidad de Green a esta función tenemos ∫ Ω |∇u|2 d3 x = 0 por ello ∇u = 0 en un conjunto conexo Ω por lo que u es una función constante en Ω. Para el problema de Dirichlet como u se anula en la frontera dicha constante es cero. Por tanto, concluimos Teorema 3.6.1. El problema de Dirichlet interior admite a lo sumo una so- lución. En el problema de Neumann interior dos soluciones distintas se diferencian en una constante. Unicidad del problema exterior Ahora Ω no es acotado y no podemos aplicar a la ligera la identidad de Green a la función diferencia u = u1 − u2 de dos soluciones. Por ello, cambiamos a un dominio que denotaremos por ΩR y que describimos a con- tinuación. El complementario Ωc := R3\Ω de Ω es un conjunto acotado, luego existe un R0 > 0 tal que si R > R0 ⇒ Ωc ⊂ B(0, R), aquí B(0, R) := {x ∈ R3 : ‖x‖ < R} es la bola de radio R en el origen. Pues bien, denotamos ΩR := B(0, R)\Ωc, y su frontera es S(ΩR) = S1(Ω)∪ S2(Ω)∪ . . . Sm(Ω)∪ S(0, R) donde S(0, R) := {x ∈ R3 : ‖x‖ = R} es la esfera de radio R centrada en origen. En la siguiente figura ilustra la geometría de este conjunto xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 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xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx ΩR S3(Ω) R3 S1(Ω) S2(Ω) Aplicando la identidad de Green a u en ΩR obtenemos ∫ ΩR |∇u|2 d3 x = ∫ S(0,R) u ∂u ∂n d S y recordando que la derivada normal sobre la esfera es ur , nos lleva a ∫ ΩR |∇u|2 d3 x = ∫ S(0,R) uur d S. Ecuaciones Diferenciales II §3.6] Problemas de contorno en electrostática y mecánica de fluidos 177 La integral de superficie la podemos acotar como sigue ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∫ S(0,R) uur d S ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ≤ 4πR2 máx S(0,R) |uur | , y suponiendo que u = O (1 r ) , r →∞, y que por tanto ur = O(r−2), lleva a ∫ Ω ‖∇u‖2 d3 x = ĺım R→∞ ∫ ΩR ‖∇u‖2 d3 x ≤ C ĺım R→∞ 1 R = 0. Teorema 3.6.2. Por tanto, para asegurar la unicidad en el problema de Dirichlet exterior y la unicidad salvo constante en el problema de Neumann exterior es necesario exigir que en el infinito las soluciones satisfagan la condición u ∼ f(r , θ,φ)+O (1 r ) , r →∞. 3.6.2. El MDA en problemas de electrostática ymecánicade fluidos con si-metríaesférica En electrostática es frecuente encontrar problemas de contorno del tipo ∆u = ρ, ai(u) = gi, i = 1, . . . , n en donde ρ es la densidad de carga, u el potencial eléctrico, y por tanto el campo eléctrico es E = −∇u, y los operadores de frontera ai sólo actúan sobre r y gi = gi(θ,φ). Un problema similar también aparece en la mecánica de fluidos ∆u = 0, ai(u) = gi, i = 1, . . . , n donde u es el potencial de velocidades del fluido, y por ello la velocidad es v = ∇u. La ecuación de Poisson en coordenadas esféricas se escribe como sigue 1 r (ru)rr + 1 r2 senθ (senθuθ)θ + 1 r2 sen2 θ uφφ = ρ(r , θ,φ). Para aplicar el MDA escribimos la ecuación de Poisson como (A+ B)u = r2ρ donde Au := r2urr + 2rur , Bu := 1 senθ (senθuθ)θ + 1 sen2 θ uφφ. Ecuaciones Diferenciales II 178 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Vemos que sólo hay condiciones de contorno del primer tipo y que tanto los términos tipo bj como hj están ausentes. El operador B es simétrico en C∞(S2) y el correspon- diente problema de autovalores se resuelve como sigue BYl,m = −l(l+ 1)Yl,m, l = 0,1,2, . . . m = −l, . . . , l. Como sabemos los armónicos esféricos forman un conjunto completo en L2(S2) y por ello siempre podemos desarrollar r2ρ(r , θ,φ) = ∑ l,m ρlmYl,m(θ,φ), gi(θ,φ) = ∑ l,m cilmYl,m Por tanto, el MDA busca soluciones en la forma u(r , θ,φ) = ∑ l,m vlmYl,m(θ,φ). donde vlm se encuentran determinados por r2v′′lm + 2rv′lm − l(l+ 1)vlm = ρlm que en el caso homogéneo, ρ = 0, correspondiente a la ecuación de Laplace, tiene como solución a vlm(r) = Al,mr l + Blm r l+1 . 3.6.3. Esfera conductora cargada en equilibrio electrostático en un campoeléctrico constante Consideremos una esfera conductora en equilibrio de radio a y cargaQ centrada en el origen en el seno de un campo eléctrico constante E0k. Como sabemos el equilibrio se alcanza si el potencial sobre la esfera es constante, digamos u0. La siguiente figura ilustra esta situación x y z E0k E0k a Ecuaciones Diferenciales II §3.6] Problemas de contorno en electrostática y mecánica de fluidos 179 El potencial electrostático u es solución del siguiente problema de contorno para la ecuación de Laplace          ∆u = 0,    u|r=a = u0, u ∼ −E0z + V0 +O ( 1 r ) , r →∞. Aplicando el MDA, buscamos una solución de la forma u(r , θ,φ) = ∑ ℓ,m ( Aℓ,mr ℓ + Bℓ,m 1 r ℓ+1 ) Yℓ,m(θ,φ). La condición de contorno en r = a se puede escribir u|r=a = u0 √ 4πY0,0, en tanto que, como z = r cosθ, la condición en el infinito es u ∼ −E0r √ 4π 3 Y1,0(θ,φ)+ V0 √ 4πY0,0 +O (1 r ) . Así pues, podemos restringirnos a un desarrollo u(r , θ,φ) = ( A0,0 + B0,0 1 r ) Y0,0(θ,φ)+ ( A1,0r + B1,0 1 r2 ) Y1,0(θ,φ). Imponemos ahora las condiciones de contorno para obtener        A0,0 + B0,0 1 a = √ 4πu0, A1,0a+ B1,0 1 a2 = 0,        A0,0 = √ 4πV0, A1,0 = − √ 4π 3 E0. Por tanto, u(r , θ,φ) = V0 + (u0 − V0)a r − E0 ( r − a 3 r2 ) cosθ. (3.42) El potencial dado en (3.42) se compone de un término monopolar (u0 − V0)a r y un término dipolar −E0 ( r − a 3 r2 ) cosθ. El momento monopolar es 4πε0(u0−V0)a y la carga neta es Q = (u0−V0)a. Por ello, el potencial es u(r , θ,φ) = V0 + Q r − E0 ( r − a 3 r2 ) cosθ. El campo eléctrico E = −∇u E := [Q r2 + E0 ( 1+ 2 a3 r3 ) cosθ ] ur − E0 ( 1− a 3 r3 ) senθ uθ. Ecuaciones Diferenciales II 180 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 El momento dipolar de la esfera es p = 4πε0a 3E0 y por ello la polarizabilidad de la esfera es α = 4πε0a3. Al ser Er la componente normal del campo eléctrico sobre la esfera la densidad de carga sobre la superficie de ésta es σ(θ) = ε0Er = ε0 [ Q a2 + 3E0 cosθ ] . El potencial de referencia V0 (que, por tanto, podíamos tomar como cero) es el potencial en el plano xy en regiones alejadas del origen, y de hecho se puede tomar como el potencial de tierra, por ello si conectamos la esfera a tierra, (u0−V0)a = Q = 0, entonces la esfera es neutra con carga total nula. Los puntos donde el campo eléctrico se anula son relevantes en el estudio de las superficies equipotenciales, ya que allí la superficie ya no es regular. La componente Eθ de E = Erur + Eθuθ se anula sólo si r = a ó θ = 0, π Analizamos ahora la anulación de Er en cada uno de estos casos El campo eléctrico se anula en la esfera r = a siempre que θ satisfaga Q a2 + 3E0 cosθ = 0, esto es θ∗ = arc cos Q 3a2E0 . Por tanto si ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3a2E0 ∣ ∣ ∣ ∣ < 1, el campo eléctrico sólo se anula en un círculo sobre la superficie esférica con θ = θ∗. Si Q = ±3a2E0 entonces el campo eléctrico sólo se anula en los polos norte y sur de la esfera, respectivamente. Cuando ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3a2E0 ∣ ∣ ∣ ∣ > 1, la situación cambia y el campo eléctrico no se puede anular sobre la esfera. En este segundo caso el campo eléctrico se anula para θ = 0, π siempre que r satisfaga P(r) := r3 ± Q E0 r + 2a3 = 0, respectivamente. Pasamos ahora analizar las raíces de esta ecuación. La función P(r) es una cúbica con P → ±∞, r → ±∞, Ecuaciones Diferenciales II §3.6] Problemas de contorno en electrostática y mecánica de fluidos 181 poseyendo por ello al menos una raíz real; y extremos en 3r2 ± Q E0 = 0. Los extremos serán reales sí y sólo sí Q E0 ≶ 0, respectivamente. En este caso tendremos un mínimo y un máximo localizados en r∗± = ± √ ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0 ∣ ∣ ∣ ∣ . En caso contrario la función P es siempre creciente y por ello sólo posee una única raíz real que es negativa, ya que P(0) = 2a3 > 0. En el caso de dos extremos para P(r), en el intervalo (r∗− , r ∗ + ) la función es decreciente y como P(0) > 0 se tiene P(r∗− ) > 0. Por ello, la condición para que existan dos raíces reales es P(r∗+ ) = 0, y para que haya tres raíces reales P(r∗+ ) < 0, evaluamos el valor de P en r∗+ , obteniendo P(r∗+ ) = −2 ( ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0 ∣ ∣ ∣ ∣ )3/2 + 2a3. Así, tendremos dos raíces reales (una negativa y otra positiva (P(0) > 0)) si ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ = 1 y tres raíces reales (una negativa y dos positivas (P(0) > 0))si ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ > 1. Ocurre que si ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ = 1 el valor r = a es raíz. Por otro lado si ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ > 1 ⇒ r∗+ > a y existe alguna raíz mayor que a, y como P(a) = 3a3 ( 1− ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ ) < 0 sólo existe una mayor que a. Resumiendo, para r > a el campo eléctrico sólo se anula en punto si y sólo si ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ > 1, este punto yace sobre el eje z. Ecuaciones Diferenciales II 182 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 La estructura de las curvas equipotenciales cambia según ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ ≶ 1. A continuación mostramos los diferentes casos ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ < 1 ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ = 1 ∣ ∣ ∣ ∣ Q 3E0a2 ∣ ∣ ∣ ∣ > 1 3.6.4. Fluido en movimiento uniforme deformado por una bola esférica Consideremos ahora un fluido en movimiento uniforme en el cual sumergimos una esfera sólida de radio a figura x y z v0k v0k a El potencial de velocidades debe satisfacer el siguiente problema de contorno ∆u = 0, ur |r=a = 0, u ∼ v0z +O (1 r ) , r →∞. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 183 Como en el problema anterior buscamos una solución de la forma u(r , θ,φ) = ∑ ℓ,m ( Aℓ,mr ℓ + Bℓ,m 1 r ℓ+1 ) Yℓ,m(θ,φ). Además las condiciones de contorno en r = a y en el infinito se puede escribir ur |r=a = 0, u ∼ v0r √ 4π 3 Y1,0(θ,φ)+O (1 r ) , r →∞. Así pues, nos restringimos a soluciones de la forma u(r , θ,φ) = ( A1,0r + B1,0 1 r2 ) Y1,0(θ,φ). Imponiendo las condiciones de contorno          A1,0 = √ 4π 3 v0, A1,0 − 2B1,0 1 a3 = 0. Por ello, B1,0 = 1 2 √ 4π 3 v0a 3. Así u(r , θ,φ) = v0 ( r + a3 2r2 ) cosθ y la velocidad es v = v0 ([ 1− a 3 r3 ] cosθur − [ 1+ a3 2r3 ] senθuθ ) . 3.7. Cuestiones, problemas y ejercicios 3.7.1. Cuestiones 1. Determinar cual de las opciones siguientes corresponde a las ondas estaciona- rias, en coordenadas esféricas, u(t, r , θ,φ) = e− iωtw(r, θ,φ) de la siguiente ecuación de ondas    utt = ∆u, r < a, u|r=a = 0. a) (jl(kr)+nl(kr))Yl,m(θ,φ) con jl(ka)+nl(ka) = 0 y ω = k2 b) jl(kr)Yl,m(θ,φ) con jl(ka) = 0 y ω = ±k c) nl(kr)Yl,m(θ,φ) con jl(ka) = 0 y ω = ±k d) jl(kr)Yl,m(θ,φ) con jl(ka) = 0 y ω = k2 e) (jl(kr)+nl(kr))Yl,m(θ,φ) con jl(ka)+nl(ka) = 0 y ω = ±k Ecuaciones Diferenciales II 184 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Resolución Las ondas estacionarias se obtienen al plantear la separación de variables u(t, r , θ,φ) = e− iωtw(r, θ,φ), donde se satisfacen las siguientes re- lación de dispersión y ecuación de Helmholtz ω = ±k, ∆w + k2w = 0. La relación de dispersión descarta las posibilidades (a) y (d). Las opciones (b), (c) y (e), aparte de plantear la relación de dispersión correcta, son soluciones todas ellas de la ecuación de Helmholtz y, salvo la opción (c), cumplen la condición de contorno en r = a. Sin embargo, debemos imponer la condición de regularidad en r = 0 que descarta la opción (e) siendo la alternativa (b) la correcta. 2. Determinar cual de las opciones siguientes corresponde a las soluciones regula- res, en coordenadas cilíndricas, u(r , θ, z) del problema de Neumann siguiente      ∆u = 0, r < a, ∂u ∂r ∣ ∣ ∣ r=a = 0. a) Jm(αr) cos(mθ)eαz con m ∈ Z, J′m(αa) = 0 b) Nm(αr)sen(mθ)eαz con m ∈ Z, J′m(αa) = 0 c) (Jm(αr)−Nm(αr)) cos(mθ) cosh(αz) con m ∈ Z, J′m(αa) = N′m(αa) d) Jm(αr) cos(mθ)eαz con m ∈ Z, Jm(αa) = 0 e) Nm(αr)eimθeαz con m ∈ Z, Nm(αa) = 0 Resolución La funciones en las opciones (b), (c) y (e) no son regulares, la opción (d) no cumple las condiciones de contorno. Sólo la opción (a) satisfice todos los requerimientos. 3. Hallar el valor de la constantea para el que existe solución del siguiente problema de contorno en coordenadas esféricas      ∆u = 1, r < 1, ∂u ∂r ∣ ∣ ∣ r=1 = a. a) 0 b) 1/2 c) 1/3 d) 1/4 e) 1 Ayuda: Usar el teorema de la divergencia. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 185 Resolución Aplicando el teorema de la divergencia en la bola B(0,1), tenemos ∫ B(0,1) ∆ud3x = ∫ S(0,1) ∇u·dS como ∆u = 1 y urdS = ∇u·dS concluimos 4 3 π = a4π y por ello a = 1/3. 3.7.2. Problemas 1. Encontrar, usando la transformada de Fourier, la solución del siguiente problema de valores iniciales para la ecuación del calor en la recta    ut = uxx, t > 0, −∞ < x <∞, u|t=0 = x e−|x| . Resolución Utilizando la transformada de Fourier, a modo de MDA, obtenemos u(t,x) = ∫ R c(k) e−k 2t eikx dk. Para satisfacer la condición inicial debemos hallar la transformada de Fourier de g(x) := x e−|x| . Así, c(k) =F(g) = iDkF(e −|x|) = 1 2π iDk [ ∫ 0 −∞ e(1−ik)x dx + ∫∞ 0 e(−1−ik)x dx ] = 1 2π iDk ( 1 1− ik + 1 1+ ik ) . Esto es, c(k) = iDk 1 2π 2 1+ k2 = − 2 ik π(1+ k2)2 . Por tanto, la solución buscada es u(t,x) = −2 i π ∫ R k (1+ k2)2 e−k 2t eikx dk. Un resultado más explícito para la solución se obtiene aplicando la fórmula (3.36) a nuestro problema, el resultado es u(t,x) = 1 2 √ πt ∫ R x′ e−|x ′| e− (x′−x)2 4t dx′. Ecuaciones Diferenciales II 186 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Para efectuar esta integral procedemos como sigue. Observemos que u(t,x) = F(t, x)−F(t,−x) donde F(t, x) := 1 2 √ πt ∫∞ 0 x′ e−x ′− (x′−x)24t dx′. Teniendo en cuen- ta que −2t ( e− (x′−x)2 4t )′ x = (x′−x) e− (x′−x)2 4t podemos, realizando una integración por partes, escribir F(t, x) = 1√ πt [( x 2 − t ) G(t,x) + t e− x2 4t ] , donde G(t,x) := ∫∞ 0 e−x ′− (x′−x)24t dx′. Por último, si en la integral que define a G realizamos el cam- bio de variable s = x′−x 2 √ t + √ t llegamos a G(t,x) = 2 √ t e−x+t ∫∞ −x−2t 2 √ t e−s 2 d s. La función error erfx := 2√ π ∫ x 0 e−s 2 d s permite expresar G(t,x) = √ πt e−x+t ( 1 + erf ( x−2t 2 √ t )) . Por tanto, u(t,x) = (x 2 − t ) e−x+t ( 1+ erf (x − 2t 2 √ t )) + (x 2 + t ) ex+t ( 1− erf (x + 2t 2 √ t )) . A continuación mostramos la evolución espacio-temporal de la temperaturau(t,x). u(t,x) x t 0 0 0 0.2 −0,2 10 5 −10 2. Resolver, por el método de desarrollo en autofunciones, el siguiente problema de contorno y condiciones iniciales para la ecuación de ondas                    utt = uxx, t > 0, −1 < x < 1,    u|t=0 = senπx, ut|t=0 = |x|,    u|x=−1 = u|x=1, ux|x=−1 = ux|x=1. Resolución Para aplicar el MDA debemos considerar el siguiente problema de autovalores          −wxx = λw, x ∈ [−1,1]    w|x=−1 = w|x=1, wx|x=−1 = wx|x=1. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 187 Los correspondientes autovalores son λn = n2π2 con autofunciones dadas por {1, cosnπx, sennπx}∞n=1. El desarrollo en autofunciones de la solución u(t,x) es u(t,x) = v0(t) + ∑∞ n=1(vn(t) cosnπx + ṽn(t) sennπx). Al introducir esta expresión en la ecuación de ondas y desacoplar los diferentes modos obtenemos v0,tt = 0, vn,tt +n2π2vn = 0 y ṽn,tt +n2π2ṽn = 0, que nos conduce a        v0(t) = A0 + B0t, vn(t) = An cosnπt + Bn sennπt, n = 1,2, . . . , ṽn(t) = Ãn cosnπt + B̃n sennπt, n = 1,2, . . . . Debemos desarrollar ahora las condiciones iniciales. Como u|t=0 = f(x) := senπx ya está desarrollada basta con calcular el desarrollo de Fourier deut|t=0 = g(x) := |x|. Al ser la función g(x) par en [−1,1] su desarrollo se reduce a un desarrollo en cosenos. Los correspondientes coeficientes serán          a0 = 2 ∫ 1 0 x dx = 1, an = 2 ∫ 1 0 x cosnπx dx =    0, si n es par. − 4 π2n2 , si n es impar. Luego en el desarrollo en autofunciones deu(t,x) sólo deben aparecer 1, {cos(2n+ 1)πx}∞n=0, senπx, y por tanto los únicos coeficientes no nulos sonv0, {v2n+1}∞n=0, ṽ1. Por todo ello,        A0 = v0(0) = 0, A2n+1 = v2n+1(0) = 0, Ã1 = ṽ1(0) = 1,        B0 = v′0(0) = 1 2 , (2n+ 1)πB2n+1 = v′2n+1(0) = − 4 π2(2n+1)2 , πB̃1 = ṽ′1 = 0, con n = 0,1, . . . . Lo que conduce a u(t,x) = t 2 − 4 π3 ∞ ∑ n=0 1 (2n+ 1)3 sen((2n+ 1)πt) cos((2n+ 1)πx)+ cos(πt) sen(πx). Éste es el resultado pedido. Podemos entender mejor este resultado como sigue. Utilizando las fórmulas tri- gonométricas para los productos obtenemos u(t,x) = 1 2 (sen(π(x − t))+ sen(π(x + t))) + 1 2 [ t − 4 π3 ∞ ∑ n=0 1 (2n+ 1)3 (sen((2n+ 1)π(x + t))− sen((2n+ 1)π(x − t)) ] . La serie de Fourier 1 2 − 4 π2 ∑∞ n=0 1 (2n+1)2 cos((2n+1)πx) converge puntualmente, según el teorema de Dirichlet, para todo x ∈ R a la extensión periódica gper(x) de g(x), x ∈ [−1,1]. Integrando término a término uno obtiene la serie de Fourier x 2 − 4 π3 ∑∞ n=0 1 (2n+1)3 sen((2n+1)πx) que se puede demostrar converge puntual- mente a ∫ x 0 gper(x)d s. Así la serie de Fourier hallada para u(t,x) r corresponde a la siguiente fórmula de d’Alambert u(t,x) = fper(x + t)+ fper(x − t) 2 + 1 2 ∫ x+t x−t gper(s)d s. Ecuaciones Diferenciales II 188 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 La serie de Fourier converge rápidamente, basta con dos términos de la serie para aproximar bastante bien la solución. A la derecha mostramos un diagrama espacio-temporal de la onda, en la que hemos aproximado la serie de Fourier por su suma parcial a 4 términos, el resultado exacto es prácticamente el mismo. 0 0 0 5 5x t u(t,x) −1 1 3. Resolver, por el método de separación de variables en coordenadas cilíndricas, el siguiente problema de contorno    ∆u = 0, 1 < r < 2, u|r=1 = u|r=2. Resolución Como sabemos la resolución por separación de variables en coor- denadas cilíndricas de la ecuación de Laplace conduce a considerar u(r , θ, z) = Rα,m(r)Θm(θ)Zα(z), donde                    Zα(z) = A eαz+B e−αz, Θm(θ) = C eimθ +D e− imθ, Rα,m(r) =        c1 ln r + c2, α =m = 0, c1rm + c2r−m, α ≠ 0,m = 0, EJm(αr)+ FNm(αr), α ≠ 0. No todas estas funciones son soluciones de nuestro problema. Como queremos que la solución u sea univaluada ⇒ m = 0,1,2, . . . . La condición de contorno, que se impone sobre Rα,m, determina las siguientes posibilidades i) α =m = 0 ⇒ c2 = c1 ln 2+ c2 y así c1 = 0. Luego, R0,0 ∝ 1. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 189 ii) α = 0,m ≠ 0 ⇒ c1 + c2 = 2mc1 + 2−mc2. Por tanto, R0,m(r)∝ (1− 2−m)rm − (1− 2m)r−m. iii) α ≠ 0 ⇒ EJm(α)+ FNm(α) = EJm(2α)+ FNm(2α). Por ello, Rα,m(r)∝ (Nm(α)−Nm(2α))Jm(αr)− (Jm(α)− Jm(2α))Nm(αr). 4. Resolver, por el método de desarrollo en autofunciones, el siguiente problema de contorno y condiciones iniciales para la ecuación del calor              ut = uxx, t > 0, 0 < x < 1, u|t=0 = x3/3− x2/2,    ux|x=0 = 0, ux|x=1 = 0. Determinar también el límite ĺımt→∞u(t,x). Resolución Al ser un problema de frontera de Neumann la base de Fourier a usar es {cosnπx}∞n=0. Así la solución u(t,x) se escribe como u(t,x) = v0(t) 2 + ∞ ∑ n=1 vn(t) cos(nπx), donde, debido a que u resuelve la ecuación del calor, se debe cumplir v0(t) = v0(0), vn(t) = vn(0)e−n 2π2t, n = 1, . . . ,∞. Más aún, las condiciones iniciales implican que v0(0) = 2 ∫ 1 0 (x3 3 − x 2 2 ) dx = −1 6 , vn(0) = 2 ∫ 1 0 (x3 3 − x 2 2 ) cos(nπx)dx = 4(1− (−1)n) n4π4 , n = 1, . . . .∞. Debemos subrayar que en la segunda integral hemos integrado por partes dos veces. Por todo ello concluimos que u(t,x) = − 1 12 + ∑ n impar 8 n4π4 e−n 2π2t cos(nπx). Por último, el límite pedido es claro de la serie recién escrita ĺım t→∞ u(t,x) = − 1 12 . Ecuaciones Diferenciales II 190 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 5. Las soluciones de la ecuación de Helmholtz en coordenadas esféricas son de la forma [Almjl(kr)+ Blmnl(kr)]Yl,m(θ,φ). Determinar los valores de k para los que existen soluciones no triviales con l = 0 del problema de contorno          ∆u+ k2u = 0, 1 < r < 2,      u|r=1 = 0, ∂u ∂r ∣ ∣ ∣ r=2 = 0. Ayuda: j0(r) = senr r , n0(r) = − cos r r . Resolución Nuestra solución tiene la forma u(r , θ,φ) = (Aj0(kr)+ Bn0(kr))Y0,0, y las condiciones de frontera imponen    Aj0(k)+ Bn0(k) = 0, Aj′0(2k)+ Bn′0(2k) = 0. Para que existan una solución no trivial es necesario que ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ j0(k) n0(k) j′0(2k) n′0(2k) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0. Esto es, ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ senk − cosk 2k cos(2k)− sen2k 2ksen2k+ cos(2k) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ = 0 que se escribe como tank = 2k. 6. Determinar mediante el método de separación de variables las ondas estaciona- rias u(t,x) = e−iωtw(x), ω ≥ 0, del siguiente problema de contorno en coordenadas esféricas utt = ∆u, r > 1, u|r=1 = 0, u|r→∞ = 0. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 191 Resolución Si introducimos la propuesta de onda estacionaria en el problema de contorno para la ecuación de ondas se obtiene el siguiente problema de con- torno para la ecuación de Helmholtz ∆w +ω2w = 0, w|r=1 = 0, w|r→∞ = 0. Como sabemos la separación de variables en coordenadas esféricas conduce a las siguientes soluciones de la ecuación de Helmholtz Rl(r)Ylm(θ,φ), donde Ylm son los armónicos esféricos y Rl es una función que toma una forma u otra dependiendo de si ω es nulo o no. Cuando ω = 0 tenemos Rl(r) = ar l + b/r l+1, pero las condiciones de contorno imponen a = 0 y a + b = 0 luego la solución es trivial. Si ω ≠ 0 la función radial es Rl(r) = ajl(ωr) + bnl(ωr), donde jl y nl son las funciones de Bessel y Neumann esféricas respectivamente, satisfaciéndose de modo automático la condición de contorno en r → ∞. La condición de contorno en r = 1 impone que la función radial es proporcional a nl(ω)jl(ωr)− jl(ω)nl(ωr). Por todo ello las ondas estacionarias pedidas son ae−iωt(nl(ω)jl(ωr)− jl(ω)nl(ωr))Ylm(θ,φ), ω > 0, con a una constante arbitraria. 7. Aplicando el método de desarrollo en autofunciones resolver el siguiente proble- ma de condiciones iniciales y de contorno utt −uxx = 0, t > 0, 0 < x < 2π, u|t=0 = x(x − 2π), ut|t=0 = 0, u|x=0 = 0, u|x=2π = 0. Resolución Para aplicar el método de desarrollo en autofunciones debemos cal- cular la solución de −wxx = λw, w|x=0 = 0, w|x=2π = 0, que como sabemos tiene como autovalores a λn = n2/4 con autofunciones wn(x) = sen(nx/2). Debemos desarrollar ahora las condiciones inicialesu|t=0 = g1(x) := x(x−2π), ut|t=0 = g2(x) = 0 en términos de estas autofunciones. Por tanto, es necesario en cálculo de la serie de Fourier en senos de gi(x): gi(x) = ∞ ∑ n=1 bi,nsen(nx/2), bi,n := 1 π ∫ 2π 0 sen(nx/2)gi(x), Ecuaciones Diferenciales II 192 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 las integrales se calculan de modo simple, y así b1,n =    0, para n par, − 32 πn3 , para n impar. . El desarrollo en autofunciones de la solución es u(t,x) := ∞ ∑ n=1 vn(t)sen(nx/2), donde vn(t) es solución de vn(t) ′′ +n2/4vn(t) = 0, vn(0) = b1,n, v′n(0) = b2,n, con lo que vn(t) = b1,n cos(nx/2). Por tanto la solución pedida es u(t,x) = −32 π ∑ n impar 1 n3 cos(nt/2)sen(nx/2), que utilizando las identidades de adición de las funciones trigonométricas se convierte en u(t,x) = 1 2 (32 π ∑ n impar 1 n3 sen(n(x − t)/2)+ 32 π ∑ n impar 1 n3 sen(n(x + t)/2) ) . Recordando ahora los teoremas fundamentales sobre convergencia de series de Fourier, y denotando por g1,impar a la extensión impar periódica de g1 obtene- mos u(t,x) := 1 2(g1,impar(x + t) + g1,impar(x − t)), que no es más que la fór- mula de d’Alambert aplicada a este caso. La aproximación a un sólo término, −32 π cos(t/2)sen(x/2), es excelente. 8. Resolver mediante la transformada de Fourier el problema ut +ux −uxx = 0, t > 0, −∞ < x <∞ u(x,0) = e−x 2 , Ayuda: 1 2π ∫∞ −∞ e−x 2 e−ikxdx = 1 2 √ π e−k 2/4. Resolución Las funciones eikx son autofunciones de B = ∂/∂x − ∂2/∂x2 con autovalores λ = ik + k2. Por tanto, procede un desarrollo en autofunciones tipo transformada de Fourier: u(x, t) = ∫ R c(k)e−(ik+k 2)teikxdk donde c(k) = 1 2π ∫ R e−x 2 e−ikxdx = 1 2 √ π e−k 2/4. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 193 Por todo ello u(x, t) = 1 2 √ π ∫ R e−k 2(t+1/4)e−ik(t−x)dk con la siguiente notación X := k, K := t − x, a = √ t + 1/4 tenemos u(x, t) = 1 2 √ π ∫ R e−a 2X2 e−iKXdX = 1√ 1+ 4t e−(t−x) 2/(1+4t) 9. Mediante el método de desarrollo en autofunciones determinar la solución del siguiente problema de contorno y de condiciones iniciales ut = uxx, t > 0,−1 < x < 1, u|t=0 = x2sen(πx), u|x=−1 = 0, u|x=1 = 0. Ayuda: ∫ sen(ax)sen(bx)dx =          1 2 (sen((a− b)x) a− b − sen((a+ b)x) a+ b ) , a ≠ b 1 2 ( x − sen(2ax) 2a ) , a = b. Resolución La aplicación del MDA requiere en este caso de la resolución del problema de autovalores para −d2u dx2 = λu con u(−1) = u(1) = 0. Este problema de Dirichlet tiene como autovalores λn = n2π2/4 y autofunciones wn(x) = sen(nπ(x + 1)/2). Por tanto, buscamos la solución u(x, t) en forma de serie u(x, t) = ∞ ∑ n=1 vn(t)sen (nπ 2 (x + 1) ) . Aquí, vn debe ser solución de v′n = −λnvn y por ello vn(t) = cne− n2π2 4 t y el desarrollo es u(x, t) = ∞ ∑ n=1 cne− n2π2 4 tsen (nπ 2 (x + 1) ) . Los coeficientes cn son los coeficientes de Fourier de la condición inicial cn = ∫ 1 −1 x2sen(πx)sen (nπ 2 (x + 1) ) dx. Desarrollando el último factor del integrando y analizando la paridad de los in- tegrandos que así resultan concluimos que cn =    0 n es impar, (−1)m ∫ 1 −1 x 2sen(πx)sen(mπx)dx n = 2m es par, Ecuaciones Diferenciales II 194 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Integrando por partes dos veces la ayuda proporcionada concluimos que cn =                0 n es impar, −2π2 − 3 6π2 n = 2, − 8m (m2 − 1)2 n = 2m es par y n > 2. Así obtenemos el resultado final u(t,x) = −2π2 − 3 6π2 e−π 2tsen(π(x + 1))− ∞ ∑ m=2 8m (m2 − 1)2 e−m 2π2tsen(mπ(x + 1)). 10. Resolver mediante el método de desarrollo en autofunciones en coordenadas polares el siguiente problema de contorno para la ecuación de Laplace ∆u = 0, 0 < r < 1, 0 ≤ θ < 2π, u|r=1 = sen2θ. Resolución En coordenadas polares debemos resolver r2urr + rur +uθθ = 0, 0 < r < 1, 0 ≤ θ < 2π, u|r=1 = sen2θ. Para aplicar el MDA en primer lugar resolvemos el problema de autovalores para d2 dθ2 con condiciones de contorno periódicas: u(0) = u(2π). Las autofunciones son {1, senmθ, cosmθ} y los correspondientes autovalores λm son {1,m2}. Por tanto desarrollamos la solución como u(r , θ) = v0(r)+ ∞ ∑ m=1 (vm(r) cosmθ +wm(r)senmθ). Las funciones vm,wm se caracterizan por ser soluciones de r2v′′m + rv′m + λmvm = 0. Teniendo en cuenta ahora la regularidad de la solución para r = 0 concluimos que v0 = c0 y que vm = cmrm ywm = dmrm, donde los coeficientes cm, dm los determina la condición de contorno sen2θ = 1/2 − 1/2 cos(2θ). Por tanto el desarrollo de la solución es u(r , θ) = 1− r2 cos(2θ) 2 . A continuación mostramos una gráfica para la solución Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 195 11. Resolver utilizando la transformada de Fourier el siguiente problema de condi- ciones iniciales para la ecuación del calor en el plano ut = uxx +uyy , t > 0, (x,y) ∈ R 2, u|t=0 = x2e−x 2−y2 . Ayuda: ∫∞ −∞ e−x 2 e−ikxdx = √πe−k 2/4. Resolución La solución se expresa en términos de la transformada de Fourier u(t,x,y) = ∫ R2 v(t, k, q)ei(kx+qy)dkdq donde ∂v ∂t = −(k2 + q2)v y por ello v = c(k, q)e−(k2+q2)t . Así u(t,x,y) = ∫ R2 c(k, q)e−(k 2+q2)tei(kx+qy)dkdq donde c(k, q) viene dado por c(k, q) = − ∂2 ∂k2 F(e−x 2−y2 ) = −k 2 − 2 16π e−(k 2+q2)/4 y por ello u(t,x,y) = ∫ R2 −k 2 − 2 16π e−(k 2+q2)/4e−(k 2+q2)tei(kx+qy)dkdq. Esta integral se puede factorizar como sigue u(t,x,y) = −π 4 ( 1 2π ∫ R (k2 − 2)e−k 2(t+1/4)eikxdk )( 1 2π ∫ R e−q 2(t+1/4)eiqydq ) Ecuaciones Diferenciales II 196 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 que podemos evaluar usando las propiedades de la transformada de Fourier para así obtener u(t,x,y) = ( 2t 1+ 4t + 4x2 (1+ 4t)2 ) e− x2+y2 1+4t . A continuación se muestra el proceso de termalización 12. Determinar las soluciones regulares de la ecuación de Helmholtz en coordenadas cilíndricas ∆u+ k2u = 0, 0 ≤ r < a, z > 0 con las condiciones de contorno u|r=a = 0, u|z=0 = 0. Resolución Como sabemos las soluciones se expresan como combinaciones li- neales de Rα,m(r)Θm(θ)Zα(z) donde Zα = Amei √ k2−α2z +Dme−i √ k2−α2 , Θm = Cmeimθ +Dme−imθ y Rα,m =        c1 ln r + c2 α = 0,m = 0, c1rm + c2r−m α = 0,m ≠ 0, EJm(αr)+ FNm(αr) α ≠ 0,m ≠ 0. Para tener continuidad en la variable angular θ debemos tener m ∈ Z en tanto que la regularidad en la variable radial para r = 0 impone Rα,m =        c2 α = 0,m = 0, c1rm α = 0,m ≠ 0, EJm(αr) α ≠ 0,m ≠ 0. La condición de contorno u|z=0 = 0 implica que Zα = Amsen( √ k2 −α2z) y por último la condición de contorno u|r=a = 0 nos da um,j(r , θ, z) = EJm(αm,jr)(Cmeimθ +Dme−imθ)sen( √ k2 −α2z), donde αm,j = cm,j a , siendo {cm,j}∞j=1 los consecutivos ceros de Jm. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 197 13. Determinar la solución del problema ut = uxx, t > 0, 0 < x < 1, u|t=0 = sen(πx),    ux|x=0 = 0, u|x=1 = 0. Resolución Para aplicar el método de desarrollo en autofunciones considera- mos en primer lugar el problema de autovalores para B = − ∂2 ∂x2 , Bw = λw, λ = k2 en el espacio {w ∈ C∞([0,1],wx|x=0 = 0) y w|x=1 = 0}. Se deduce fácilmen- te que los autovalores son λn = k2 n con kn := (n + 1/2)π y las autofunciones wn := cos(knx). Como las condiciones de contorno son separadas para un ope- rador de Sturm–Liouville regular el espectro es no degenerado y el conjunto de autofunciones forma base ortogonal. Por ello, podemos desarrollar la inhomoge- neidad sen(πx) en esta base con sen(πx) = ∞ ∑ n=1 cn cos(knx) con cn = (wn, sen(πx)) ‖wn‖2 = 1 2 ∫ 1 0 cos(knx) sen(πx)dx = − 2 4n2 + 4n− 3 . El desarrollo en autofunciones será de la forma u = ∞ ∑ n=1 vn(t)wn(x) donde (ahora A = ∂/∂t y Av + λv = 0) ∂vn ∂t + k2 nvn = 0, y vn(0) = cn. Por ello, la solución es u(t,x) = − ∞ ∑ n=1 2 4n2 + 4n− 3 e−(n+1/2)2π2t cos((n+ 1/2)πx). 14. Dado el problema ∆u = 0 u|r=1 = 0, u|r=2 = 0. Determinar, mediante el método de separación de variables las soluciones u = u(r , z) independientes de θ. Ecuaciones Diferenciales II 198 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 Resolución Estamos resolviendo la ecuación de Laplace, por ello las soluciones obtenidas por el método de separación de variables serán combinaciones lineales de u = R(r)Θ(θ)Z(z) donde Z = Aeαz + Be−αz, Θ = Ceimθ +De− imθ, R =        c1 log r + c2, α = 0,m = 0, c1rm + c2/rm, α = 0,m ≠ 0, EJm(αr)+ FNm(αr), α ≠ 0. Como no queremos que aparezcan contribuciones dependientes de theta pone- mos m = 0 y Θ = 1. Por tanto las soluciones son u = R(r)Z(z) con Z = Aeαz + Be−αz, R =    c1 log r + c2, α = 0, EJ0(αr)+ FN0(αr), α ≠ 0. Imponiendo las condiciones de contorno R|r=1 = R|r=2 = 0 vemos que α ≠ 0 y que se debe tener J0(α)N0(2α) = J0(2α)N0(α). Esta ecuación trascendente determina los posibles valores de α. La solución bus- cada es u = e±αz(N0(α)J0(αr)− J0(α)N0(αr)). 15. Hallar la solución de la forma u(t,x) = sen(t)w(x) del siguiente problema de contorno en coordenadas esféricas utt = ∆u, π/2 ≤ r ≤ π, u|r=π/2 = cosθ, u|r=π = 0. Ayuda: Y1,0 = √ 3 4π cosθ. Resolución La ecuación para w es ∆w +w = 0, π/2 ≤ r ≤ π, w|r=π/2 = cosθ, w|r=π = 0. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 199 que es un problema de contorno para la ecuación de Helmholtz con k2 = 1. Para aplicar el método de desarrollo en autofunciones, escribimos ∆+ 1 = A+ B, A = r d d r r + r2, B = 1 senθ d dθ senθ d dθ + 1 sen2 θ d2 dφ2 , y analizamos el problema de autovalores BY = −λY en C∞(S2). Recordemos que, en este caso, las autofunciones son los armónicos esféricos {Yl,m}l=0,1,2,... m=−l,...,l , que forman una base ortonormal, con autovalores λ = −l(l+1). Sólo tenemos un término inhomogeneo en una condición de contorno, g1 = cosθ, para el que tenemos g1 = √ 4π 3 Y1,0(θ,φ). El desarrollo en autofunciones de la solución es w = v(r)Y1,0, donde Av + λv = 0 y por ello v = c1j1(r)+ c2n1(r) donde las funciones esféricas de Bessel de orden 1 son j1 = sen r r2 − cos r r , n1 = − cos r r2 − sen r r . Las condiciones de contorno r = π/2 y r = π conducen al siguiente sistema para los coeficientes c1 y c2. 2 π c1 − c2 = √ π 3 π, πc1 + c2 = 0, que implica c1 = 2 3 √ π 3 , c2 = − 2π 3 √ π 3 y la solución es u = 2 3 √ π 3 sen(t) cos(θ) 1 r2 ((1+πr) sen r + (π − r) cos r). Ecuaciones Diferenciales II 200 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 3.7.3. Ejercicios 1. Una partícula cuántica en una dimensión espacial encerrada en una caja de lon- gitud L es descrita por un problema de contorno del tipo:      iut = −uxx, t > 0, 0 < x < L; u|x=0 = 0, u|x=L = 0. Determinar las soluciones que proporciona el método de separación de variables. 2. Determinar las soluciones que proporciona el método de separación de variables para el problema de contorno:      t ·ut = uxx + 2u, t > 0, 0 < x < π ; u|x=0 = 0, u|x=π = 0. 3. Determinar las soluciones que proporciona el método de separación de variables para el problema de contorno:      ut = uxx, t > 0, 0 < x < 1; u|x=0 = 0, (ux +αu)|x=1 = 0, 4. El potencial de velocidades de un fluido estacionario en el interior de una tubería de sección rectangular es descrito por el problema de contorno:          △u = 0, 0 < x < L1, 0 < y < L2, −∞ < z < +∞; ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ paredes = 0. Determinar las soluciones proporcionadas por el método de separación de varia- bles. 5. Bajo determinadas condiciones, ciertas componentes del campo electromagnéti- co, en el interior de una guía de ondas de sección rectangular, son descritas por el problema de contorno: { utt = c2△u, 0 < x < L1, 0 < y < L2, −∞ < z < +∞; u|paredes = 0. Determinar las ondas estacionarias del modelo. 6. Determinar los estados estacionarios de una partícula cuántica encerrada en una caja cilíndrica de radio a y altura h. 7. El potencial de velocidades de un fluido estacionario, en el interior de una tube- ría de sección circular de radio a, es descrito en coordenadas cilíndricas por el problema de contorno:          △u = 0, 0 ≤ r < a, 0 ≤ θ < 2π, −∞ < z < +∞; ∂u ∂n ∣ ∣ ∣ ∣ pared = 0. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 201 Determinar las soluciones proporcionadas por el método de separación de varia- bles. 8. Probar que si Q(x) es una solución de la ecuación de Legendre, (1− x2)Q′′ − 2xQ′ + λQ = 0, entonces la función P(x) = (1− x2) |m| 2 ∂ |m| x Q(x), siendo m un número entero, satisface la ecuación: (1− x2)P ′′ − 2xP ′ + (λ− m2 1− x2 )P = 0. 9. Bajo determinadas condiciones, ciertas componentes del campo electromagné- tico confinado entre dos esferas concéntricas son descritas por el problema de contorno en coordenadas esféricas:      utt = c2△u, a1 < r < a2, 0 ≤ θ < π, 0 ≤ φ < 2π u|paredes = 0. Determinar las ondas estacionarias del modelo. 10. Una cuerda infinita sujeta por uno de sus extremos es descrita por el problema de contorno: { utt = c2uxx, −∞ < x < 0, t > 0; u|x=0 = 0. Determinar las ondas estacionarias del problema e interpretarlas dinámicamente. 11. Bajo determinadas condiciones ciertas componentes de un campo electromagné- tico confinado en el interior de una caja de forma paralepipédica son descritas por el problema de contorno: { utt = c2△u, 0 < x < L1, 0 < y < L2, 0 < z < L3; u|paredes = 0. Determinar las ondas estacionarias del modelo e interpretarlas dinámicamente. 12. Resolver el problema de contorno          ∆u = 0, 0 < x < a , 0 < y < b , u|x=0 = 0 , u|x=a = 0 , u|y=0 = x(a− x) , u|y=b = 0 , utilizando el método de desarrollo en autofunciones. 13. Resolver el problema de valores iniciales          ut = kuxx , t > 0, 0 < x < l , u(0, t) = h1(t) , u(l, t) = h2(t) , u(x,0) = 0 , utilizando el método de desarrollo en autofunciones. Ecuaciones Diferenciales II 202 Métodos de separación de variables y desarrollo en autofunciones [Capítulo 3 14. Una cuerda con los extremos fijos sometida a una fuerza exterior satisface el siguiente problema de valores iniciales:                utt − c2uxx = f0 sen (2πx l ) , t > 0, 0 < x < l; u|x=0 = 0 , u|x=l = 0 , u|t=0 = 0 , ut ∣ ∣ t=0 = sen (πx l ) . Determinar su solución mediante el método de desarrollo en autofunciones. 15. Una partícula cuántica en un pozo infinito en una dimensión espacial obedece el problema de valores iniciales                i ~ut = − ~2 2m uxx , t > 0, 0 < x < l , u(0, t) = 0 , u(l, t) = 0 , u(x,0) = 2 sen (πx l ) − sen (3πx l ) . Determinar su solución empleando el método de desarrollo en autofunciones. 16. Resolver el problema de valores iniciales                ut = ∆u , 1 < r < 2 , t > 0 , u ∣ ∣ t=0 = 1 r sen (π 2 r ) , ( u+ ∂u ∂n )∣ ∣ ∣ r=1 = u ∣ ∣ r=2 = 0 . 17. Resolver el problema de valores iniciales        ut = ∆u+ sen 2r r e−t , t > 0 , u ∣ ∣ t=0 = sen r r . 18. Resolver el problema de contorno                ∆u = C r , r > R , u ∣ ∣ r=R = z , ∂u ∂r ∣ ∣ ∣ r=R = 0 . 19. Considérese el problema de contorno en coordenadas cilíndricas:    ∆u = 0, r < R , u ∣ ∣ r=R = g(θ) . Buscar soluciones independientes de z mediante el método de desarrollo en au- tofunciones. Ecuaciones Diferenciales II §3.7] Cuestiones, problemas y ejercicios 203 20. Resolver el problema de valores iniciales            ut = kuxx , t > 0, 0 < x < l , ∂u ∂x (0, t) = h1(t) , ∂u ∂x (l, t) = h2(t) , u(x,0) = 0 , mediante el método de desarrollo en autofunciones. 21. Resolver el problema de valores iniciales                        i ~ut = − ~2 2m uxx , t > 0, 0 < x < l , u(0, t) = u(l, t) , ∂u ∂x (0, t) = ∂u ∂x (l, t) u(x,0) =    x, si 0 < x < l 2 , l− x, si l 2 < x < l . 22. Considérese un cilindro de radio R y altura h situado sobre el plano z = 0. Resolver el problema de contorno interior          ∆u = 0 , u|z=h = g(r , θ) , u|resto paredes = 0 . Ecuaciones Diferenciales II APÉNDICE A Resumen de funciones especiales Dada la ecuación u′′ + p(x)u′ + q(x)u = 0, x0 punto ordinario ≡ p,q analíticas en un entorno de x0. x0 punto singular ≡ x0 no ordinario. x0 punto singular regular ≡ x0 singular, y (x − x0)p(x), (x − x0)2q(x) analíticas en un entorno de x0. Ejemplo 1: oscilador armónico en Mecánica Cuántica. −u′′ + x2u = λu (λ = 2E) , −∞ < x <∞ λn = 2n+ 1 (En = n+ 1 2 ) , n ≥ 0 un(x) = Hn(x)e−x 2/2, Hn(x) = (−1)nex 2 dn dxn e−x 2 polinomios de Hermite ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ H0(x) = 1 (un, um) = ∫∞ −∞ Hn(x)Hm(x)e −x2 dx = δnm √ π2nn! H1(x) = 2x H2(x) = 4x2 − 2 ... 205 206 Resumen de funciones especiales [Capítulo A Ejemplo 2: ecuación de Legendre. − d dx [ (1− x2) du dx ] = λu , −1 < x < 1 λn = n(n+ 1), n ≥ 0 un(x) = Pn(x) Pn(x) = 1 2nn! dn dxn (x2 − 1)n polinomios de Legendre ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ P0(x) = 1 (un, um) = ∫ 1 −1 Pn(x)Pm(x)dx = δnm 2 2n+ 1 P1(x) = x P2(x) = 1 2(3x 2 − 1) ... Ecuaciones Diferenciales II §A.0] 207 Ejemplo 3: ecuación de Bessel − 1 x d dx ( x du dx ) + ν 2 x2 u = λu , (ν ≥ 0) 0 < x <∞ u(x) = c1Jν( √ λx)+ c2Nν( √ λx)              Jν(x) = √ 2 πx cos ( x − (2ν + 1)π4 ) +O ( x−3/2 ) Nν(x) = √ 2 πx sen ( x − (2ν + 1)π4 ) +O ( x−3/2 ) x →∞                          Jν(x) ∼ (x/2)ν Γ(ν + 1) regular en x = 0 (ν entero Γ(ν + 1) = ν!) Nν(x) ∼          2 π logx, ν = 0 − Γ(ν) π(2x)ν , ν ≠ 0 singular en x = 0 x → 0 5 10 15 20 -0.4 -0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1 J0 J1 5 10 15 20 -0.4 -0.2 0.2 0.4 0.6 0.8 1 J0 J1 ∫ c 0 xJ2 ν(x)dx = 1 2 ( cνJ ′ ν(c) )2 , Jν(c) = 0 Ecuaciones Diferenciales II APÉNDICE B Soluciones de la ecuación de Helmholtz: ∆u+ k2u = 0 • Cartesianas u = Xk1(x)Yk2(y)Zk3(z) Xk1(x) = a1e ik1x + b1e −ik1x, Yk2(y) = a2e ik2y + b2e −ik2y , Zk3(z) = a3e ik3z + b3e −ik3z k2 1 + k2 2 + k2 3 = k2, Reki ≥ 0 • Cilíndricas u = Rα,m(r)Φm(θ)Zk,α(z), Rem ≥ 0, Reα ≥ 0 α = 0, m = 0 α = 0, m ≠ 0 α ≠ 0 Rα,m(r) C1 log r + C2 C1rm + C2r−m EJm(αr)+ FNm(αr) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ Jm(x) ∼ √ 2 πx cos ( x − (2m+ 1)π4 ) Nm(x) ∼ √ 2 πx sen ( x − (2m+ 1)π4 ) Φm(θ) = Ceimθ +De−imθ , Zk,α(z) = Aei √ k2−α2z + Be−i √ k2−α2z • Polares u = Rk,m(r)Φm(θ) , cuadro anterior con α = k en todos los lugares • Esféricas 209 210 Soluciones de la ecuación de Helmholtz: ∆u+ k2u = 0 [Capítulo B u = Rk,l(r)Ylm(θ,ϕ) k = 0 k ≠ 0 Rk,l(r) Ar l + B r−(l+1) Ajl(kr)+ B nl(kr) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ jl(x) ∼ 1 x cos ( x − (l+ 1)π2 ) nl(x) ∼ 1 x sen ( x − (l+ 1)π2 ) ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ ∣ jl(x) = (−r)l ( 1 r d dr )l sen r r nl(x) = −(−r)l ( 1 r d dr )l cos r r l = 0 l = 1 jl(r) sen r r sen r r2 − cos r r nl(r) −cos r r −sen r r − cos r r2 Y0,0 = 1√ 4π , Y1,0 = √ 3 4π cosθ Y1,1 = − √ 3 8π senθ eiφ , Y1,−1 = √ 3 8π senθ e−iφ Ecuaciones Diferenciales II