O Teorema de Poincaré Bendixson e o Teorema de Hartman Grobman

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "O Teorema de Poincaré Bendixson e o Teorema de Hartman Grobman"

Transcrição

1 Aline de Melo Machado O Teorema de Poincaré Bendixson e o Teorema de Hartman Grobman Volta Redonda RJ 13 de maio de 2016

2 Aline de Melo Machado O Teorema de Poincaré Bendixson e o Teorema de Hartman Grobman Trabalho de Conclusão de Curso submetido ao Curso de Matemática da Universidade Federal Fluminense como requisito parcial para a obtenção do título de Bacharel em Matemática. Universidade Federal Fluminense Instituto de Ciências Exatas Curso de Matemática Orientador: Ivan Aguilar Volta Redonda RJ 13 de maio de 2016

3 Machado, Aline de Melo O Teorema de Poincaré Bendixson e o Teorema de Hartman Grobman/ Aline de Melo Machado. Volta Redonda RJ, 13 de maio de f., 30cm. : il. Orientador: Ivan Aguilar Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Matemática) Universidade Federal Fluminense Instituto de Ciências Exatas Curso de Matemática, 13 de maio de Teorema de Poincaré-Bendixson. 2. Teorema de Hartman-Grobman. 3. Sistemas Dinâmicos I. Ivan Aguilar. II. Universidade Federal Fluminense. III. Instituto de Ciências Exatas. IV. Curso de Bacharelado em Matemática com ênfase em Matemática Computacional. V. O Teorema de Poincaré-Bendixson e o Teorema de Hartman-Grobman

4 Aline de Melo Machado O Teorema de Poincaré Bendixson e o Teorema de Hartman Grobman Trabalho de Conclusão de Curso submetido ao Curso de Matemática da Universidade Federal Fluminense como requisito parcial para a obtenção do título de Bacharel em Matemática. Trabalho aprovado. Volta Redonda RJ, 13 de maio de 2016: Prof. Dr. Ivan Wilber Aguilar Maron (Orientador) UFF Universidade Federal Fluminense Prof. a Dra. Marina Sequeiros Dias de Freitas UFF Universidade Federal Fluminense Prof. Dr. Luiz Felipe Nobili França UFF Universidade Federal Fluminense Volta Redonda RJ 13 de maio de 2016

5 Agradecimentos Agradeço, primeiramente, a meus pais e minha irmã pelo apoio, incentivo e amor. Ao meu orientador Ivan Aguilar pelo suporte, ajuda e pelo incentivo no decorrer deste trabalho e durante a universidade. Ao corpo docente da universidade, em particular, a professora Marina Sequeiros, pelo conhecimento transmitido e apoio durante todo meu período na UFF. Agradeço também aos meus amigos e colegas da universidade que torceram por mim e me apoiaram no decorrer desta universidade. E, a todos que diretamente ou indiretamente fizeram parte da minha formação, o meu muito obrigada.

6 Resumo Estudamos o Teorema de Poincaré Bendixson e o Teorema de Hartman Grobman (em pontos fixos hiperbólicos). Neste último teorema demonstramos a versão para difeomorfismos de classe C 1. Ambos, teoremas de extrema importância na matemática. O teorema de Poincaré Bendixson classifica o ω limite no plano. O teorema de Hartman Grobman garante que localmente o comportamento de um campo vetorial é conjugado à sua linearização.

7 Abstract We study the Poincaré Bendixson theorem and the Hartman Grobman theorem (for hyperbolic fixed points). In this last theorem, we prove the C 1 diffeomorphisms version. Both theorems of utmost importance in mathematics. The Poincare Bendixson theorem classifies the ω limit in the plane. The Hartman Grobman theorem ensures that locally the behavior of a vector field is conjugated to its linearization

8 Lista de ilustrações Figura 1 Campo de vetores e curvas integrais Figura 2 Conjuntos limite α(p) e ω(p) Figura 3 Teorema da curva de Jordan Figura 4 Ilustração do Lema Figura 5 União do arco p 1 p 2 e o segmento p 1 p 2. Orientação da seção Σ Figura 6 Impossibilidades Figura 7 Ordenação da interseção de órbita com seção Figura 8 Parte (a) do teorema

9 Sumário Introdução NOÇÕES BÁSICAS DE ANÁLISE E ÁLGEBRA LINEAR Espaços métricos e funções contínuas Aplicações Diferenciáveis Forma de Jordan NOÇÕES BÁSICAS DE SISTEMAS DINÂMICOS Campos Vetoriais e Fluxos Conjuntos ω-limite e α-limite de uma órbita Teorema do Fluxo Tubular Campo linear e Isomorfismo hiperbólico em R n TEOREMA DE POINCARÉ-BENDIXSON O Teorema de Poincaré-Bendixson Aplicações Pontos singulares no interior de uma órbita periódica Teorema do Ponto Fixo de Brouwer TEOREMA DE HARTMAN GROBMAN O teorema de Hartman Grobman para difeomorfismos

10 1 Introdução O estudo das equações diferenciais começou com os métodos de Cálculo Diferencial e Integral e elaborado no século XVII com o objetivo de resolver problemas físicos e geométricos. De fato, muitas leis gerais da física, biologia e economia encontram sua expressão natural nestas equações. Também, inúmeras questões na própria Matemática são formuladas por equações diferenciais ordinárias ou se reduzem a elas. Por tanta importância, as Equações Diferenciais se tornou um novo ramo da Matemática e em meados do século XVIII, se transformou numa disciplina independente. A teoria das Equações Diferenciais foi evoluindo-se e se transformando numa das disciplinas matemáticas mais importantes. A princípio, tinha como finalidade, a procura e análise de soluções. Dessas soluções, inicialmente, buscavam-se de tal maneira que fossem expressas em termos de funções elementares, isto é, polinomiais, racionais, trigonométricas e exponenciais. Posteriormente, surgiram as soluções expressas em forma de integral contendo operações elementares envolvendo funções elementares. Entretanto, estes dois caminhos deixaram de ser suficientes, então surgiram as soluções expressas por meio de séries infinitas. Um marco muito importante na evolução das equações diferenciais foi a Teoria Qualitativa das Equações Diferenciais. Um aspecto desta teoria, estudado por Poincaré, é descrever o comportamento assintótico das soluções e a estrutura de seus conjuntos limites. O comportamento assintótico de uma solução se obtém quando se faz a variável independente tender ao infinito. Sob hipóteses simples, neste trabalho, demonstraremos o teorema de Poincaré-Bendixson, que analisa o comportamento assintótico das órbitas de campos vetoriais no plano ou na esfera, havendo três padrões possíveis para os conjuntos limites das órbitas. Como aplicação deste teorema, demonstraremos o teorema de ponto do fixo de Brouwer. Posteriormente, tivemos outro marco fundamental para o desenvolvimento contemporâneo das equações diferenciais. O objetivo, neste caso, é obter condições necessárias e suficientes para que o retrato de fase de uma equação diferencial não experimente mudanças qualitativas bruscas por pequenas pertubações das funções que as definem. Isto é de importância no ramo da física. Para isto, trataremos neste trabalho o teorema de Hartman-Grobman para difeomorfismos de classe C 1. Por sua vez, este garante que, localmente, o comportamento de um campo vetorial é conjugado à sua linearização. Portanto, ambos teoremas (Teorema de Poincaré-Bendixson e Teorema de Hartman- Grobman) são de extrema importância na matemática.

11 2 1 Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear Nas próximas seções apresentamos algumas definições e resultados básicos da Análise Matemática e Álgebra Linear que serão utilizados ao longo da monografia. 1.1 Espaços métricos e funções contínuas Definição 1.1. Uma função d : M M [0, + ) é uma métrica num conjunto M se, para todo x, y, z M, 1. d(x, y) = 0 x = y; 2. d(x, y) = d(y, x); 3. d(x, z) d(x, y) + d(y, z). (desigualdade triangular) O par (M, d) é chamado espaço métrico. O número d(x, y) é a distância de x a y. Em geral, por abuso de linguagem, diz-se que M é um espaço métrico, subentendendo-se uma métrica d a ele associada. Definição 1.2 (Bolas). Se (M, d) é espaço métrico, uma bola aberta de centro a M e raio r > 0 é o conjunto B(a; r) = {x M; d(x, a) < r}. O conjunto B[a; r] = {x M; d(x, a) r} é uma bola fechada de centro a M e raio r > 0. Definição 1.3 (Conjuntos abertos e fechados). Seja X um subconjunto de um espaço métrico (M, d). Um ponto a X é um ponto interior de X quando a é centro de uma bola aberta contida em X. O conjunto de todos os pontos interiores de X, denotado por int X, é chamado interior de X. O subconjunto A de M diz-se aberto em M quando inta = A. Um subconjunto F de M é fechado quando M F é aberto em M. Definição 1.4 (Conjunto limitado). Um subconjunto X de um espaço métrico (M, d) é limitado se existe c > 0 tal que d(x, y) c, para todo x, y X. Definição 1.5 (Sequência e subsequência). Uma sequência num conjunto M é uma aplicação x : N M, onde N = {1, 2,..., n,...}. O n ésimo termo de x é o valor x n que assume x em n (i.e. x n = x(n)). Para representar a sequência x também usamos as notações (x 1, x 2, x 3,...), (x n ) n N, ou (x n ) Seja N = {n 1 < n 2 < n 3 < < n k < } um subconjunto infinito de N. Uma subsequência de (x n ) é a restrição x N : N M de x a N. Uma subsequência de (x n ) é denotada por: (x nk ) k N ou (x nk ).

12 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 3 Definição 1.6. Seja (x n ) uma sequência de (M, d). Dizemos que a M é o limite de (x n ), quando para todo ε > 0, existe n 0 N tal que n > n 0 d(x n, a) < ε. Nesse caso escrevemos a = lim x n ou a = lim n x n. Também diz-se que x n tende para a e denota-se: x n a. Sempre que existe a = lim x n M diz-se que a sequência de pontos x n M é convergente em M, e converge para a. Quando uma sequência não é convergente em M é dita divergente em M. Definição 1.7 (Distância de um ponto a um conjunto). Seja X subconjunto de um espaço métrico (M, d) e a M. A distância de a ao conjunto X é o número d(a, X) = inf{d(a, x); x X} Define-se também a distância entre dois subconjuntos não vazios X e Y de M como d(x, Y ) = inf{d(x, y); x X, y Y }. Definição 1.8 (Fecho de um conjunto). Seja X um subconjunto de um espaço métrico (M, d). Um ponto a é um ponto aderente a X quando d(a, X) = 0. O fecho de um conjunto X, denotado por X, é o conjunto de todos os pontos aderentes a X. Observação 1.1. Se d(a, X) = 0 então, ε > 0, x X tal que d(a, x) < ε. Ou seja, ε > 0 tem-se B(a, ε) X. Ou ainda, n N existe x n X tal que d(a, x n ) < 1/n. Isto é, existe sequência (x n ) de X tal que x n a. Observação 1.2. Da definição tem-se = ; M = M; X X para todo X M; e X Y X Y. Proposição 1.1. Para todo subconjunto X de um espaço métrico (M, d) e todo a M tem-se d(a, X) = d(a, X). Corolário 1.1. Para todo subconjunto X M, tem-se X = X. Proposição 1.2 (Caracterização dos fechados). Dado F M tem-se F = F se, e somente se, M F é aberto. Isto é, F é fechado em M se, e somente se, F = F. Definição 1.9 (Compactos de R n ). Um subconjunto K de R n é compacto se, e somente se, é limitado e fechado. Proposição 1.3. Se A e B são dois subconjuntos fechados não vazios de R n tal que A B = então, d(a, B) > 0. Definição 1.10 (Sequência de Cauchy). Uma sequência (x n ) de um espaço métrico (M, d) é uma sequência de Cauchy se, para todo ε > 0, existe n 0 N tal que m, n > n 0 d(x m, x n ) < ε.

13 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 4 Definição 1.11 (Espaço métrico completo). Um espaço métrico (M, d) é dito completo se toda sequência de Cauchy de M é convergente em M. Definição Uma norma num espaço vetorial real E é uma função : E [0, ), tal que para x, y E e k R vale 1. x = 0 x = 0 2. kx = k x 3. x + y x + y O par (E, ) é chamado espaço vetorial normado. A norma induz a métrica d : E E [0, ) dada por d(x, y) = x y. O espaço vetorial normado (E, ) é completo se (E, d) é um espaço métrico completo, onde d é a métrica induzida pela norma. Definição Um espaço de Banach é um espaço vetorial normado completo. Definição 1.14 (Função contínua). Sejam (M, d M ) e (N, d N ) espaços métricos. Uma aplicação f : M N é contínua em a M se, para todo ε > 0, existe δ > 0 tal que d M (x, a) d N (f(x), f(a)) < ε. Dizemos que f é contínua quando é contínua em cada elemento de M. Proposição 1.4. Sejam M, N espaços métricos. A função f : M N é contínua em a M se, e somente se, x n a implica lim f(x n ) = f(a). Demonstração. Se f contínua em a, ε > 0, δ > 0; d M (x, a) d N (f(x), f(a)) < ε. Como x n a, para δ > 0, existe n 0 N tal que n > n 0 d(x n, a) < δ d(f(x n ), f(a)) < ε. Ou seja, lim f(x n ) = f(a). Para a recíproca, se f não é contínua em a, então ε > 0 tal que, para cada n N, x n M; d(x n, a) < 1/n e d(f(x n ), f(a)) ε. Ou seja, x n a e f(x n ) não converge para f(a). Corolário 1.2. A aplicação f : M N é contínua se, e somente se, a imagem (f(x n )) de qualquer sequência convergente (x n ) em M é convergente em N. No caso afirmativo, f(lim x n ) = lim f(x n ). Definição 1.15 (Aplicação lipschitziana). Sejam (M, d M ) e (N, d N ) espaços métricos. Dizemos que uma aplicação f : M N é lipschitziana, se existe λ > 0 (constante de Lipschitz) tal que d N (f(x), f(y)) λ d M (x, y), x, y M. Denotamos por Lip(f) o ínfimo das constantes de Lipschitz de f. O próprio Lip(f) é uma constante de Lipschitz.

14 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 5 Definição 1.16 (Contração). A aplicação lipschitziana f, acima definida, é uma contração quando 0 < λ < 1. Proposição 1.5. Toda aplicação lipschitziana f : (M, d M ) (N, d N ) é contínua. Demonstração. Para a M arbitrário e qualquer ε > 0 tomamos δ = ε/λ tal que, se d M (x, a) < δ então, d N (f(x), f(a)) λd M (x, a) < λδ = λ(ε/λ) = ε. Teorema 1.1 (Ponto fixo para contrações). Seja (M, d) um espaço métrico completo e f : M M uma contração. Então existe um único ponto fixo p de f, isto é, existe um único p M tal que f(p) = p. Além disso, para todo x 0 M tem-se f n (x 0 ) p quando n ; onde f n (x 0 ) = f(f n 1 (x 0 )) e f 0 (x 0 ) = x 0. Demonstração. Seja x 0 M arbitrário e x n = f n (x 0 ), n N (portanto, x n+1 = f(x n )). Afirmamos que (x n ) é uma sequência de Cauchy. Por indução, mostraremos que existe λ (0, 1) tal que d(x n+1, x n ) λ n d(x 1, x 0 ), n N (1.1.1) A equação é válida para n = 1. Com efeito, sendo f contração, λ (0, 1) tal que d(x 2, x 1 ) = d(f(x 1 ), f(x 0 )) λ d(x 1, x 0 ). Supondo válida a equação para n = k N, também é válida para k + 1. De fato, d(x (k+1)+1, x k+1 ) = d(f(x k+1 ), f(x k )) λ d(x k+1, x k ) λ λ k d(x 1, x 0 ) = λ k+1 d(x 1, x 0 ). A equação está provada. Como Sejam m, n N. Podemos assumir que m n. Usando 1.1.1, d(x m, x n ) d(x m, x m 1 ) + + d(x n+1, x n ) (λ n + + λ m ) d(x 1, x 0 ) (λ n + λ n+1 + ) d(x 1, x 0 ) = λ n (1 + λ + λ 2 + ) d(x 1, x 0 ) = λn 1 λ d(f(x 0), x 0 ) λ n 1 λ 0 quando n, segue que x n é uma sequência de Cauchy. Como M é completo, x n é convergente. Isto é, existe p M, tal que lim x n = p. Afirmamos que p é ponto fixo de f. De fato, da continuidade de f (por ser lipschitziana) f(p) = f(lim x n ) = lim f(x n ) = lim x n+1 = p. Para a unicidade do ponto fixo de p. Suponha que p, q M são pontos fixos de f, então d(p, q) = d(f(p), f(q)) λ d(p, q) (1 λ) d(p, q) 0 d(p, q) = 0 p = q.

15 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 6 Definição 1.17 (Homeomofismo). Sejam M e N espaços métricos. Um homeomorfismo de M sobre N é uma bijeção contínua f : M N tal que sua inversa f 1 : N M também é contínua. Nessa situação, dizemos que M e N são homeomorfos. Definição 1.18 (Homeomorfismo local). Sejam M e N espaços métricos. Um homeomorfismo local de M sobre N é uma aplicação contínua f : M N tal que para todo p M existe um aberto U M contendo p tal que a restrição f U : U f(u) é um homeomorfismo entre U e f(u). Teorema 1.2 (Perturbação da Identidade). Sejam E um espaço de Banach, I : E E a aplicação identidade em E e φ : E E uma contração em E. Então, a aplicação I + φ é um homeomorfismo sobre E. Demonstração. Seja 0 < λ < 1 a constante de Lipschitz de φ e h = I + φ. Dados x, y E, h(x) h(y) = I(x) + φ(x) I(y) φ(y) x y φ(x) φ(y) x y λ x y = (1 λ) x y. Assim, h(x) h(y) (1 λ) x y. (1.1.2) Dessa última desigualdade, se x y então h(x) h(y), de onde segue a injetividade de h. Para a sobrejetividade de h, seja z E. Provaremos que existe p E tal que h(p) = z. Note que h(p) = z p + φ(p) = z p = z φ(p). Seja f z : E E tal que f z (x) = z φ(x). Afirmamos que f z tem ponto fixo p. De fato, f z (x) f z (y) = z φ(x) z + φ(y) = φ(x) φ(y) λ x y. Logo, f z é contração. Sendo E é um espaço de Banach, pelo teorema do ponto fixo para contrações (teorema 1.1) existe um único ponto p E tal que f z (p) = p. Ou seja, h(p) = z. Logo, h é sobrejetiva, e portanto, é bijetiva. Seja h 1 a inversa de h. Para todo x, y E existem x, y E tal que h(x) = x e h(y) = y x = h 1 (x ) e y = h 1 (y ). Reescrevendo obtemos h 1 (x ) h 1 (y ) 1 1 λ x y, x, y E. Por outro lado, para todo x, y E, h(x) h(y) = I(x) + φ(x) I(y) φ(y) x y + φ(x) φ(y) (1 + λ) x y. Assim, h e h 1 são lipschitzianas, logo, são contínuas. Portanto, h = I + φ é um homeomorfismo sobre E.

16 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 7 Corolário 1.3 (Perturbação do Isomorfismo). Sejam E, Ẽ espaços de Banach e T : E Ẽ um isomorfismo linear (sobrejetivo). Se φ : E Ẽ é uma aplicação lipschitziana com constante de Lipschitz Lip(φ) < T 1 1 então T + φ : E (sobrejetivo). Demonstração. Ẽ é um homeomorfismo Seja h : E E dada por h = T 1 (T + φ) = I + T 1 φ. Afirmamos que T 1 φ é uma contração. De fato, dados x, y E, tem-se T 1 (φ(x)) T 1 (φ(y)) = T 1 (φ(x) φ(y)) T 1 φ(x) φ(y) T 1 Lip(φ) x y λ x y, onde λ = T 1 Lip(φ) < 1 por hipótese. Logo, T 1 φ é uma λ-contração e, pelo teorema da perturbação da identidade (Teorema 1.2), a aplicação h = T 1 (T + φ) = I + T 1 φ é um homeomorfismo. Portanto, a composição T (T 1 (T + φ)) = T + φ é um homeomorfismo. 1.2 Aplicações Diferenciáveis Definição 1.19 (Diferenciabilidade). Seja U R m aberto. A aplicação f : U R m R n é diferenciável no ponto p U se existe uma transformação linear T : R m R n tal que, para v suficientemente pequeno, r(v) f(p + v) = f(p) + T v + r(v), com lim v 0 v Quando f é diferenciável em p, para cada v R temos = 0. (1.2.3) T v = T (tv) t = f(p + tv) f(p) t ± r(tv) v, para todo t 0. tv Assim, f(p + tv) f(p) T v = lim (1.2.4) t 0 t A unicidade do limite implica a unicidade de T : R m R n. Ela é chamada a derivada de f no ponto p, e a denotamos por: f (p), df(p) ou Df(p). Desse modo, as equações e podem ser reescritas como f(p + v) = f(p) + f r(v) (p) v + r(v), com lim v 0 v = 0, (1.2.5)

17 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 8 f f(p + tv) f(p) (p) v = lim. (1.2.6) t 0 t Em 1.2.3, se v 0 então f(p + v) f(p). Ou seja, Proposição 1.6. Se f é diferenciável em p então f é contínua em p. Coordenadas de uma aplicação diferenciável Dado f : U R n (U R m aberto), a cada p U lhe corresponde f(p) R n. Ou seja, f(p) tem n coordenadas. Assim, podemos escrever f(p) = (f 1 (p), f 2 (p),..., f n (p)), onde f i : U R (i = 1,..., n) Pode-se denotar f = (f 1,, f n ). Usando e aplicadas às funções f i, obtemos Proposição 1.7. f é diferenciável em p se, e somente se f i é diferenciável em p, para cada i = 1,..., n. Ou seja, f (p) v = (f 1(p) v,..., f n(p) v) (1.2.7) Se {e j } m j=1 é a base canônica de R m. Usando 1.2.6, obtemos: f f(p + te j ) f(p) (p) e j = lim, (1.2.8) t 0 t chamada a j ésima derivada parcial de f em p, onde j = 1,..., m. A j ésima derivada parcial é denotada por f x j (p) = f (p) e j. Para f : U R n, com U R m aberto, uma observação importante é Observação 1.3. f é contínua em p se, e somente se, cada função coordenada f i é contínua em p. Matriz Jacobiana Usando para cada j = 1,..., m obtemos ( f f1 (p) = (p),..., f ) n (p) x j x j x j (1.2.9) Se {ê i } n i=1 é a base canônica de R n, reescrevemos f x j (p) = n i=1 f i x j (p) ê i ou f (p) e j = n i=1 f i x j (p) ê i

18 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 9 A matriz de ordem n m de f (p) : R m R n nas bases canônicas de R m e R n é chamada matriz jacobiana de f em p e denotada por Jf(p) = Classes de diferenciabilidade f 1 [ ] x 1 (p) f fi 2 (p) = x 1 (p) x j. f n x 1 (p) f 1 f x 2 (p) 1 x m (p) f 2 f x 2 (p) 2 x m (p)..... f m x 2 (p) f n x m (p) n m (1.2.10) Seja L(R m, R n ) o espaço vetorial das aplicações lineares de R m em R n com norma T = sup{ T v ; v = 1}, onde, sem perda de generalidade, é a norma de R m ou R n. Seja M n m (R) o espaço vetorial das matrizes (reais) de ordem n m. Como dim L(R m, R n ) = dim M n m (R) = mn, então esses dois espaços são isomorfos. Desse modo, cada derivada f (p) pode ser vista como a matriz jacobiana Jf(p) = [ f i x j (p) ]. Definição Seja U R m aberto. Uma aplicação f : U R n é diferenciável em U, se for diferenciável em cada ponto p U. Se f : U R m R n diferenciável então, para cada p U existe uma única f (p) : R m R n. Isso define a aplicação derivada f : U L(R m, R n ) p f (p). Definição Diremos que f : U R n é de classe C 1, e escrevemos f C 1, se f é diferenciável e f : U L(R m, R n ) é contínua. Se f C 1, isto é, p U f (p) L(R m, R n ) é contínua. Como f (p) pode ser vista como a matriz jacobiana Jf(p) = [ f i x j (p) ], as funções coordenadas de f podem ser consideradas as funções f i x j : U R. Portanto. f C 1 f i x j são contínuas. A recíproca também é verdadeira. Diversos autores definem: f C 1 as j ésimas derivadas parciais de cada f i, f i x j contínuas. : U R existem e são Suponha que f : U L(R m, R n ) é diferenciável em p U. Nesse caso, dizemos que f é duas vezes diferenciável em p e escrevemos f (p) : R m L(R m, R n ) para denotar a derivada de f em p. Se f é duas vezes diferenciável em cada ponto de U, diremos que f é duas vezes diferenciável (em U).

19 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 10 Neste último caso, para cada p U existe uma única f (p) : R m L(R m, R n ). Isso define a aplicação derivada segunda f : U L(R m, L(R m, R n )) p f (p). Seja L 2 (R m, R n ) o espaço vetorial normado das aplicações bilineares B : R m R m R n. A norma em L 2 (R m, R n ) é dada por B = sup{ B(u, v) ; u = v = 1}. Os espaços L(R m, L(R m, R n )) e L 2 (R m, R n ) são isomorfos. Para verificar isso, a cada transformação linear T : R m L(R m, R n ) associamos a transformação bilinear B : R m R m R n tal que B(u, v) = (T u) v. Desse modo, a derivada segunda f (p) pode ser considerada uma transformação bilinear f (p) : R m R m R n. Dizemos que f é de classe C 2 se f : U L 2 (R m, R n ) é contínua. Indutivamente, definimos derivadas de ordem superior como segue. Supondo que f : U R n é (k 1) vezes diferenciável. A (k 1)-ésima derivada de f é um aplicação f (k 1) : U L k 1 (R m, R n ), de U no espaço vetorial das aplicações (k 1)-lineares de R m em R n. Quando f (k 1) é diferenciável em p U, dizemos que f é k vezes diferenciável em p e escrevemos f (k) (p) : R m L(R m, L k 1 (R m, R n )) para denotar derivada de f (k 1) em p chamada k-ésima derivada de f em p. Seja L k (R m, R n ) o espaço vetorial normado das aplicações k lineares de R m em R n, onde a norma C = sup{ C(v 1,..., v k ) ; v 1 = = v k = 1}. Os espaços L(R m, L k 1 (R m, R n )) e L k (R m, R n ) são isomorfos. Esse isomorfismo associa a cada transformação linear T : R m L k 1 (R m, R n ) uma transformação k linear C : R m R m R n tal que C(v 1, v 2..., v k ) = (T v 1 ) (v 2,..., v k ). Desse modo, a k ésima derivada de f em p pode ser tomada como sendo uma aplicação k linear f (k) (p) : R m R m R n. Isto é, f (k) (p) L k (R m, R n ). Definição Uma aplicação f : U R n é de classe C k e denotamos por f C k se f for k-vezes diferenciável e f (k) : U L k (R m, R n ) for contínua. Finalmente, dizemos que f é de classe C em U se f é de classe C k para todo k N. Proposição 1.8 (Regra da cadeia). Sejam U R m, V R n abertos e f : U R n diferenciável em p U, onde f(u) V, e g : V R p diferenciável em q = f(p) V. Então a composição g f : U R p é diferenciável em p e (g f) (p) = g (q) f (p) : R m R p. Corolário 1.4. A composição de aplicações de classe C k é de classe C k.

20 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 11 Teorema da Função Inversa Definição 1.23 (Difeomorfismo). Sejam U, V R m abertos. A aplicação f : U V é dita ser um difeomorfismo se é uma bijeção diferenciável, cuja inversa f 1 também é diferenciável. Se f e f 1 são de classe C k, dizemos que f é um difeomorfismo de classe C k. Quando existe um difeomorfismo entre U e V dizemos que U e V são difeomorfos. Em particular, todo difeomorfismo é um homeomorfismo. A composição de difeomorfismos é difeomorfismo. Definição 1.24 (Difeomorfismo local). Seja U R m aberto. A aplicação f : U R n é um difeomorfismo local se para cada p U existe um aberto V p U contendo p tal que a restrição f V p : V p f(v p ) é um difeomorfismo entre V p e f(v p ). Definição 1.25 (Ponto regular). Dado p U e f : U R n diferenciável. Dizemos que que p é um ponto regular se f (p) é sobrejetiva. Caso contrário, p é chamado de ponto crítico. Um ponto c R n é um valor regular se todo p f 1 (c) é um ponto regular, caso contrário, dizemos que c é um valor crítico. Observação 1.4. Se f 1 (c) = então c é um valor regular. Teorema 1.3 (Teorema da Função Inversa). Seja f : U R m R m uma aplicação de classe C r (r 1). Se f (p) : R m R m é um isomorfismo, então existe uma vizinhança V U de p tal que f V : V f(v ) é um difeomorfismo de classe C r. De acordo com o teorema da função inversa, f (p) : R m R m é um isomorfismo para cada p U se, e somente se, f : U R m é um difeomorfismo local. 1.3 Forma de Jordan Definição Seja A : R n R n um operador linear. O espectro de A é o conjunto σ(a) = {λ C; det(a λi) = 0}. Teorema 1.4 (Forma de Jordan - caso complexo). Sejam A : C n C n operador linear e λ 1,..., λ r, 1 r n, os respectivos autovalores complexos distintos de A. Então, existe uma base β de C n de tal forma que a matriz correspondente ao operador A na base β, [A] β, escrevemos como J 1 0 J 2 [A] β =... 0 J r

21 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 12 onde cada bloco de Jordan J k (1 k r) é da forma: λ k λ k λ J k = k , onde λ k R λ k λ k Além disso, a matriz [A] β chamada a forma canônica de Jordan é única, a menos de permutações entre os blocos de Jordan. Teorema 1.5 (Forma de Jordan - caso real). Seja A : R n R n aplicação linear com autovalores reais λ 1,..., λ r e autovalores complexos a 1 + ib 1,..., a s + ib s. Então, existe uma base β de R n no qual podemos escrever A como J J r [A] β = J J s onde cada J k (1 k r) é da forma: λ k λ k λ J k = k λ k λ k com λ k R, e cada J l (1 l s) é da forma: C l I C l I C J l = l C l I C l

22 Capítulo 1. Noções Básicas de Análise e Álgebra Linear 13 onde C l = α l β l, I = 1 0 e 0 = 0 0 com α l, β l R. Além disso, a β l α l forma canônica de Jordan é única, a menos de permutações entre os blocos de Jordan.

23 14 2 Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos A seguir, apresentamos algumas definições e resultados básicos de sistemas dinâmicos que serão utilizados posteriormente. 2.1 Campos Vetoriais e Fluxos Definição 2.1. Um campo vetorial de classe C r, r 1, em um aberto U R n é uma aplicação X : U R n de classe C r. Ao campo vetorial X, associa-se a equação diferencial x = X(x) (2.1.1) Definição 2.2. Seja X : U R n um campo vetorial de classe C k (k 1) e I intervalo aberto contendo 0. A aplicação diferenciável α : I U tal que dα (t) = X(α(t)), α(0) = p (2.1.2) dt é chamada trajetória ou curva integral de X passando por p U. A curva α é solução da equação dx/dt = X(x) com condição inicial x(0) = p. Observação 2.1. Geometricamente, α é uma curva integral de X se, e somente se, seu vetor velocidade α (t) em t, coincide com o valor do campo X em α(t). Figura 1: Campo de vetores e curvas integrais Teorema 2.1 (existência e unicidade de solução maximal). Seja X : U R n R n um campo vetorial de classe C r, r 1 e p U. Então, existe uma curva integral de X, α : I U, com α(0) = p e I um intervalo aberto. Se β : J U é uma outra curva integral de X no outro intervalo aberto J, com β(0) = p, então J I e α(t) = β(t), para todo t J. Neste caso, dizemos que α(t) é solução maximal de X. O intervalo I é chamado de intervalo maximal de α e denotado por I max.

24 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 15 Teorema 2.2 (existência e unicidade para campos lipschitzianos). Seja X : R n R n campo vetorial com constante de Lipschitz K. Então o problema dx/dt = X(x), x(t 0 ) = x 0 tem uma única solução que é global, isto é, I max = R. Demonstração. Basta considerar as soluções ϕ(t) com ϕ(0) = x 0 e mostrar que ϕ está definida em [ α, α], para todo α R. Considere em [ α, α], Temos ϕ 2 (t) ϕ 1 (t) ϕ 0 (t) = x 0 ϕ 1 (t) = x 0 + ϕ 2 (t) = x 0 + ϕ n+1 (t) = x 0 + t 0. t 0 t 0 t 0 X(ϕ 0 (s))ds X(ϕ 1 (s))ds X(ϕ n (s))ds. X(ϕ 1 (s)) X(ϕ 0 (s)) ds K ϕ 1 ϕ 0 t onde ϕ 1 ϕ 0 = sup{ ϕ 1 (t) ϕ 0 (t) ; t [ α, α]}. Assim, ϕ 3 (t) ϕ 2 (t) t K X(ϕ 2 (s)) X(ϕ 1 (s)) ds 0 t 0 K 2 ϕ 1 ϕ 0 ϕ 2 (s) ϕ 1 (s) ds t 0 s ds = K 2 ϕ 1 ϕ 0 t 2 2! ; ϕ 4 (t) ϕ 3 (t) t K X(ϕ 3 (s)) X(ϕ 2 (s)) ds 0 t 0 K 3 ϕ 1 ϕ 0 Indutivamente, para todo t [ α, α], temos ϕ 3 (s) ϕ 2 (s) ds t 0 s 2 2! ds = K3 ϕ 1 ϕ 0 t 3 3!. Além disso, ϕ n+1 ϕ n K n ϕ 1 ϕ 0 t n n! ϕ n+p (t) ϕ n (t) ϕ n+p (t) ϕ n+p 1 (t) + + ϕ n+1 (t) ϕ n (t) [ ] (K t ) n+p 1 ϕ 1 ϕ 0 (n + p 1)! + + (K t )n n! [ ] (Kα) n+p 1 ϕ 1 ϕ 0 (n + p 1)! + + (Kα)n. n!

25 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 16 (Kα) i Pelo critério da razão, a série é convergente. Então, dado ε > 0, existe i=0 i! n+p (Kα) i n 0 N tal que para todo n n 0 e p 1 tem-se ε. Logo, i! ϕ n+p (t) ϕ n (t) ɛ ϕ 1 ϕ 0, n n 0, p 1, t [ α, α] Portanto, ϕ n (t) é (uniformemente) de Cauchy em [ α, α] e, consequentemente, converge uniformemente para alguma ϕ : [ α, α] R n. Mas ϕ n+1 (t) = x 0 + t 0 i=n X(ϕ n (s))ds, então fazendo n nesta igualdade, obtemos ϕ(t) = x 0 + t 0 X(ϕ(s))ds Definição 2.3. Seja R R n aberto. Uma aplicação ϕ : R R n E é chamada fluxo sobre se a) ϕ(0, x) = x b) ϕ(t, ϕ(s, x)) = ϕ(t + s, x) Dizemos que um fluxo é linear se a aplicação ϕ t (x) = ϕ(t, x) é linear. Definição 2.4. Um fluxo local de um campo X : U R n R n no ponto p U (U aberto) é uma aplicação ϕ : ( ε, ε) V p U, onde V p é uma vizinhança de p em U, tal que para cada q V p, a aplicação ϕ q : ( ε, ε) U definida por ϕ q (t) = ϕ(t, q) é uma curva integral de X no ponto q, para todo t ( ε, ε). Teorema 2.3. Seja X : U R n um campo vetorial de classe C r, r 1. Para todo p U, existe um fluxo local ϕ : ( ε, ε) V p U de classe C r. Além disso, D 1 D 2 ϕ(t, q) = DX(ϕ(t, q)) D 2 ϕ(t, q), D 2 ϕ(0, q) = E para todo (t, q) ( ε, ε) V p. Denotamos por E a identidade de R n e D 1 e D 2 as derivadas parciais com respeito à primeira e segunda variável. Demonstração. Vide [??], p. 98. Definição 2.5. Sejam A um subconjunto aberto de R n e f : A A um difeomorfismo de classe C r, r 1. A aplicação f gera um fluxo ϕ : Z A A, onde ϕ(n, x) = f n (x) e f n = f f f se n > 0, f 0 = I e f n = (f 1 ) n se n < 0, que verifica: a) ϕ(0, x) = x b) ϕ(m + n, x) = ϕ(m, ϕ(n, x)), m, n Z

26 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 17 c) ϕ n é um difeomorfismo com inversa ϕ n Definição 2.6. Seja A R n aberto. Um sistema dinâmico em A é a ação de um grupo G (em geral, G = R ou G = Z) em A, isto é, ϕ : G A A verifica: a) ϕ 0 = Id b) ϕ g+h = ϕ g ϕ h, h, g G c) ϕ g é um difeomorfismo com inversa ϕ g Definição 2.7. Seja X : U R n um campo vetorial de classe C r e ϕ : I p U U seu fluxo correspondente passando pelo ponto p U onde I p é um intervalo aberto contendo 0. A órbita de X pelo ponto p U é o conjunto O(p) = {ϕ(t, p); t I p }. Se X(p) = 0 então O(p) = {p}, neste caso dizemos que p é uma singularidade de X. Por outro lado, a aplicação ϕ p : I p U tal que ϕ p (t) = ϕ(t, p) é uma imersão. Caso ϕ não seja injetiva, existe τ > 0 tal que ϕ p (τ) = ϕ p (0) = p e ϕ p (t) p para todo t (0, τ). Neste caso, a órbita de p é difeomorfa a um círculo e dizemos que ela é uma órbita fechada ou periódica com período τ. Caso a órbita não seja singular ou fechada, dizemos que ela é regular. Logo, uma órbita regular é uma imagem biunívoca de um intervalo de R. Cada caso descrito corresponde a uma das alternativas do Teorema 2.4 a seguir. Teorema 2.4. Se ϕ x uma solução máxima de (2.1.2) em I x, verifica-se uma única das seguintes alternativas: a) ϕ x é injetiva. b) I x = R e ϕ x é constante. c) I x = R e ϕ x é periódico, isto é, existe τ > 0 tal que ϕ x (τ) = ϕ x (0) = p e ϕ x (t) p, para todo t (0, τ). Observação 2.2. Se q O(p) então O(q) = O(p). De fato, se q O(p), q = ϕ(t 1, p) e ϕ(t, q) = ϕ(t + t 1, p) e I q = I p t 1. Logo, duas órbitas de X são disjuntas ou coincidem. 2.2 Conjuntos ω-limite e α-limite de uma órbita Sejam U R n aberto, X : U R n um campo vetorial de classe C r, r 1 e ϕ(t) = ϕ(t, p) seu fluxo correspondente passando pelo ponto p, para todo t R. Definição 2.8. O conjunto O(p) = {ϕ(t, p); t R} é chamado a órbita de X pelo ponto p U; O + (p) = {ϕ(t, p); t 0} é a semiórbita positiva de p e O (p) = {ϕ(t, p); t 0} é a semiórbita negativa de p.

27 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 18 Definição 2.9. Dado p U, definimos ω(p) = {q; (t n ) com t n, α(p) = {q; (t n ) com t n, lim ϕ(t t n n, p) = q} e lim ϕ(t t n n, p) = q} Os conjuntos ω(p) e α(p) são chamados, respectivamente, de ω-limite e α-limite de p. Intuitivamente, α(p) é onde a órbita de p "nasce" ou o passado de O(p) e ω(p) é onde a órbita de p "morre" ou o futuro de O(p). Figura 2: Conjuntos limite α(p) e ω(p) Se A denota o fecho do conjunto A, temos Proposição 2.1. ω(p) O + (p). Demonstração. Seja q ω(p), existe uma sequência (t n ), com t n 0 tal que, se t então ϕ(t n, p) q. Como ϕ(t n, p) O + (p), para cada t n. Logo, q O + (p). Analogamente, α(p) O (p). Em particular, ω(p) O(p) e α(p) O(p). Observação 2.3. Se q O(p) então ω(q) = ω(p). De fato, se q O(p), existe c R tal que ϕ(t, p) = ϕ(t + c, q). Analogamente, α(q) = α(p). A partir da última observação, podemos definir Definição Se γ = O(p), define-se o conjunto ω-limite da curva γ por: ω(γ) := ω(q), onde q é qualquer elemento de γ. Analogamente define-se o conjunto α-limite da curva γ. Definição Seja A R n aberto e X : A R n um campo vetorial de classe C 1. Dizemos que um subconjunto B de A é invariante pelo fluxo de X (ou, por X) se O(x) B, para todo x B. Ou seja, ϕ(r, B) B. Teorema 2.5 (Teorema da Alfândega). Seja R n um conjunto arbitrário. Se um conjunto conexo C R n contém um ponto a e um ponto b / então C contém um ponto c.

28 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 19 Definição 2.12 (Curva fechada e simples). Seja C R 2 e γ : [a, b] C contínua. O conjunto C é uma curva fechada e simples se a restrição γ [a,b) é injetiva e γ(a) = γ(b). Teorema 2.6 (Teorema da curva de Jordan). Toda curva fechada simples γ R 2 (sem auto-interseção), divide R 2 em duas regiões D 1 e D 2 disjuntas tal que γ = D 1 = D 2. Figura 3: Teorema da curva de Jordan Proposição 2.2 (Propriedades do conjunto ω limite). Seja X : U R n R n um campo de classe C r, r 1 e ϕ seu fluxo correspondente. Se O + (p) está contido no compacto K U então a) ω(p) b) ω(p) é compacto. c) ω(p) é conexo. d) ω(p) é invariante por ϕ. Isto é, se q ω(p) então O(q) ω(p). Demonstração. a) ω(p). Seja t n = n N. Por hipótese, O + (p) K, logo, {ϕ(t n ); n N} K. Como K é compacto, existe uma sequência (passando a uma subsequência se necessário) ( ϕ(t n ) ) tal que ϕ(t n ) q K quando t n. Assim, por definição, existe q ω(p). b) ω(p) é compacto. Da Proposição 2.1, ω(p) O + (p) e a hipótese O + (p) K temos ω(p) K. Sendo K limitado, ω(p) é limitado. Basta mostrar que ω(p) é fechado. Seja q n ω(p) tal que q n q. Afirmamos que q ω(p). Com efeito, para cada q n ω(p), existe uma sequência (t m (n) ) m N tal que t (n) m e ϕ(t m (n), p) q n quando m. De cada sequência (t (n) m ), escolhemos um ponto t n {t m (n) ; m N} tal que t n > n e d(ϕ(t n, p), q n ) < 1. Temos então n d(ϕ(t n, p), q) d(ϕ(t n, p), q n ) + d(q n, q) < 1 n + d(q n, q).

29 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 20 Desse modo, existe uma sequência (t n ) tal que t n e ϕ(t n, p) q quando n. Ou seja, q ω(p), e portanto, ω(p) é fechado. c) ω(p) é conexo. Se ω(p) não é conexo. Então existem abertos A 1 e A 2 não vazios tal que ω(p) = A 1 A 2. Como ω(p) é compacto, existe um aberto limitado B tal que ω(p) B B D. Em particular, ω(p) = (A 1 B) (A 2 B) onde A 1 B e A 2 B formam uma cisão não trivial de ω(p). Como A 1 B, existe uma sequência (t n) tal que t n e ϕ(t nn) x 1 A 1 B quando n. De forma análoga, existe uma sequência (t n) tal que t n e ϕ(t nn) x 2 A 2 B quando n. Logo, podemos construir uma sequência (t n ) tal que ϕ(t 2n, p) A 1 B e ϕ(t 2n+1, p) A 2 B. Como (A 1 B) (A 2 B) =, pelo teorema da Alfândega, 2.5 para cada natural n, existe t n < τ n < t n+1 tal que ϕ(τ n, p) (A 1 B). Como (A 1 B) é compacta, existe uma subsequência (t nk ) tal que t nk e ϕ(τ n, p) q (A 1 B) quando n k. Logo, q ω(p). O que nos leva a um absurdo pois ω(p) = (A 1 B) (A 2 B) e, consequentemente, ω(p) (A 1 B) =. Portanto, ω(p) é conexo. d) ω(p) é invariante por ϕ. Seja q ω(p) e O(q) a curva integral de X passando por q. Precisamos mostrar que O(q) ω(p). Seja q 1 O(q) então, existe t 0 R tal que q 1 = ϕ(t 0, q). Como q ω(p), existe sequência (t n ) tal que t n e ϕ(t n, p) q quando n. Como ϕ é contínua, temos q 1 = φ(t 0, q) = ϕ(t 0, lim n ϕ(t n, p)) = lim n ϕ(t 0, ϕ(t n, p)) = lim n ϕ(t 0 + t n, p). Se s n = t 0 + t n, temos lim s n ϕ(s n, p) q 1 quando n. Portanto, q 1 ω(p). 2.3 Teorema do Fluxo Tubular Definição Sejam ϕ 1 : I e ϕ 2 : I curvas integrais dos campos vetoriais X 1 : 1 R n R n e X 2 : 2 R n R n, respectivamente. Dizemos que X 1 é topologicamente conjugado (respectivamente, C r conjugado) a X 2 quando existe um homeomorfismo (respectivamente, difeomorfismo de classe C r ) h : 1 2 tal que h(ϕ 1 (t, x)) = ϕ 2 (t, h(x)), para todo (t, x) I 1 1. A aplicação h é chamada de conjugação topológica (respectivamente, C r -conjugação) de X 1 e X 2.

30 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 21 Definição Sejam U, V subconjuntos abertos de R n e f : U U e g : V V difeomorfismos de classe C 1. Dizemos que f é topologicamente conjugado a g se existir um homeomorfismo h : A B tal que g h = h f (logo, g n h = h f n ). Observação 2.4. É claro que toda conjugação é uma relação de equivalência. Para isto, a conjugação topológica h leva singularidades em singularidades, órbitas periódicas em órbitas periódicas e preserva o período de órbitas periódicas. Teorema 2.7. Sejam X 1 : 1 R n R n e X 2 : 2 R n R n campos vetoriais de classe C k e h : 1 2 um difeomorfismo de classe C r, r 1. A aplicação h é uma conjugação topológica de X 1 e X 2 se, e somente se, Demonstração. Dh(p)X 1 (p) = X 2 (h(p)), p 1 (2.3.3) Sejam ϕ 1 : I e ϕ 2 : I curvas integrais dos campos vetoriais X 1 e X 2, respectivamente. Suponha que a igualdade (2.3.3) seja satisfeita e, dado p 1, considere a aplicação ψ : I 1 2 tal que ψ(t) = h(ϕ 1 (t, p)). Então, ψ é solução de x = X 2 (x), x(0) = h(p) pois ψ (t) = Dh(ϕ 1 (t, p)) t ϕ 1(t, p) = Dh(ϕ 1 (t, p))x 1 (ϕ 1 (t, p)) = X 2 (h(ϕ 1 (t, p))) = X 2 (ψ(t)) Dado p 1, seja ψ : I 2 2 tal que φ(t) = ϕ 2 (t, h(p)). Note que ψ também é solução de x = X 2 (x), x(0) = h(p). Pelo teorema 2.1, concluímos que h(ϕ 1 (t, p)) = ϕ 2 (t, h(p)). Para a recíproca, suponha que h seja uma conjugação topológica de X 1 e X 2, isto é, h(ϕ 1 (t, p)) = ϕ 2 (t, h(p)), para todo (t, p) I 1 1. Derivando esta igualdade com respeito a t em t = 0, obtém-se a igualdade (2.3.3). Definição Sejam U R n aberto, A R n 1 aberto e X : U R n um campo vetorial de classe C r, r 1. Dizemos que a aplicação diferenciável f : A U é uma seção transversal local de X se, para todo a A, Df(a)(R n 1 ) e X(f(a)) geram o espaço R n. Seja Σ = f(a) munido da topologia induzida. Se a aplicação h : A Σ for um homeomorfismo, dizemos que Σ é uma seção transversal de X. Teorema 2.8 (Teorema do Fluxo Tubular). Sejam X : U R n um campo vetorial de classe C k, p U um ponto não singular de X e f : A Σ uma seção transversal local de X de classe C k com f(0) = p. Então existe uma vizinhança V de p em U e um difeomorfismo h : V ( ɛ, ɛ) B de classe C k, onde ɛ > 0 e B é uma bola aberta em R n 1 de centro na origem 0 = f 1 (p), tal que a) h(σ V ) = {0} B; b) h é uma C k -conjugação entre X V e o campo constante Y : ( ɛ, ɛ) B R n onde Y = (1, 0,..., 0) R n.

31 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 22 Demonstração. Sejam ϕ : I U U fluxo de X e D A = {(t, u); (t, f(u)) I U}, onde I é um intervalo aberto de R contendo 0. Considere F : D A U tal que F (t, u) = ϕ(t, f(u)). Note que F aplica linhas paralelas ao eixo t em curvas integrais de X. Mostraremos que F é difeomorfismo local em 0 = (0, 0) R R n 1. Pelo teorema da função inversa 1.3, basta mostrar que F é um isomorfismo. Temos D 1 F (0) = d dt ϕ(t, f(u)) 0 = X(ϕ(0, p)) = X(p) Por outro lado, ϕ(0, f(u)) = f(u), logo, D j F (0) = D j 1 f(0), para todo j = 2,..., n. Portanto, D j F (0), j = 1,..., n geram R n e DF (0) é um isomorfismo. Pelo teorema da função inversa 1.3, existem ɛ > 0 e uma bola B em R n 1 com centro na origem tal que F ( ɛ, ɛ) B : ( ɛ, ɛ) B V é um difeomorfismo, onde V = F (( ɛ, ɛ) B). Seja h = (F ( ɛ, ɛ) B) 1. Como F (0, u) = ϕ(0, f(u)) = f(u) para todo u B, segue que h(σ V ) = {0} B. O que prova o item 1. Pelo teorema 2.7, para provar o item 2, basta mostrar que Dh 1 (t, u)y (t, u) = X(h 1 (t, u)). Logo, para todo (t, u) ( ɛ, ɛ) B, tem-se Dh 1 (t, u) Y (t, u) = DF (t, u) (1, 0,..., 0) = D 1 F (t, u) = X(ϕ(t, f(u))) = X(F (t, u)) = X(h 1 (t, u)) Isto termina a demonstração. Corolário 2.1. Seja Σ seção transversal de X. Para todo p Σ, existem ɛ = ɛ(p) > 0, vizinhança V de p R n e uma função τ : V R de classe C k tal que τ(v Σ) = 0 e a) para todo q V, a curva integral ϕ(t, q) de X V é definida e biunívoca em J q = ( ɛ + τ(q), ɛ + τ(q)); b) o único ponto onde ϕ(, q) J q intercepta a seção Σ é ξ(q) = ϕ(τ(q), q) Σ. Em particular, se q Σ V se, e somente se, τ(q) = 0. c) ξ : V Σ é de classe C k e Dξ(q) é sobrejetiva, para todo q V. Além disso, Dξ(q) v = 0 se, e somente se, v = αx(q), para algum α R. Demonstração. a) Sejam h, V, ɛ como no teorema anterior. Chamaremos de ϕ Y (t, x) = x + (t, 0) e ϕ X = ϕ V os fluxos dos campos Y e X, respectivamente. Considere h : V ( ɛ, ɛ) B

32 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 23 tal que h(q) = ( τ(q), ξ(q)), para todo q V. Como h é de classe C k e τ é função coordenada de h, segue que τ é de classe C k. Para cada q V, tem-se ϕ Y ( τ(q), (0, ξ(q))) = (0, ξ(q)) + ( τ(q), 0) = ( τ(q), ξ(q)) Pelo teorema 2.8, h é uma C k conjugação entre X V e Y então h(ϕ X (t, q)) = ϕ Y (t, h(q)) = ϕ Y (t, ( τ(q), ξ(q))) = ϕ Y (t, ϕ Y ( τ(q), (0, ξ(q)))) = ϕ Y (t τ(q), (0, ξ(q))) Assim, ϕ X (t, q) = h 1 ϕ Y (t τ(q), (0, ξ(q))) cujo domínio é J q. Como as aplicações t ϕ Y (t τ(q), (0, ξ(q))) e h são biunívocas, segue que ϕ X (t, q) é biunívoca em J q. b) Para todo q V, a aplicação ξ(q) = ϕ X (τ(q), q) está bem definida e é de classe C k. Pelo item anterior, dado ξ(q) B, tem-se ϕ X (t, q) = h 1 ϕ Y (t τ(q), (0, ξ(q))). Se t = τ(q) então ξ(q) = ϕ X (τ(q), q) = h 1 ϕ Y (0, (0, ξ(q))) = h 1 (0, ξ(q)) e pelo teorema 2.8, h 1 (0, ξ(q)) Σ. Afirmamos que ξ(q) é o único ponto onde a órbita local de q intercepta a seção Σ. De fato, suponha que exista t 1 J q tal que ϕ X (t 1, q) Σ. Note que (0, B) h ϕ X (t 1, q) = ϕ Y (t 1 τ(q), (0, ξ(q))) t 1 τ(q) = 0 t 1 = τ(q) Portanto, ξ(q) é o único ponto onde ϕ X intercepta a seção Σ. 2.4 Campo linear e Isomorfismo hiperbólico em R n Para esta seção, salvo menção em contrário, consideraremos S 1 = {z C; z = 1}. Definição Um campo X : R n R n é dito ser um campo linear hiperbólico se todos os seus autovalores têm parte real 0. Denotamos por s(a) o número de autovalores com parte real < 0, contando com as multiplicidades algébricas. O número s(a) é chamado índice de estabilidade. Definição Dados X : U R n R n um campo vetorial de classe C 1, com U subconjunto aberto de R n, e um ponto p tal que X(p) = 0. Dizemos que p é um ponto crítico hiperbólico se DX p é um campo linear hiperbólico. Neste caso, o índice de estabilidade do campo X em p é o índice de estabilidade de DX p

33 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 24 Definição Dizemos que L : R n R n é um isomorfismo hiperbólico se O(L) S 1 =, isto é, se λ é autovalor de L então λ 1. Denotamos por e(l) o número de autovalores λ de L (contando com as multiplicidades algébricas) tais que λ < 1 e o chamamos de índice de estabilidade de L. Denotamos por GL(R n ) = {L L(R n ); L é isomorfismo} e GLH(R n ) = {L GL(R n ); L é isomorfismo hiperbólico} Teorema 2.9. Seja L GL(R n ) com índice de estabilidade e(l) = s. Tem-se a) Existem subespaços E s, E u, invariantes por L, tais que R n = E s E u, dim E s = s e σ(l E s ) = {λ σ(l); λ < 1} e σ(l E u ) = {λ σ(l); λ > 1} Os subespaços E s, E u são chamados de subespaço estável e instável, respectivamente. b) Existe uma norma em R n tal que L E s < 1 e (L E u ) 1 < 1 Apresentamos alguns lemas que serão utilizados para a prova do teorema 2.9: Lema 2.1. Seja A L(R n ). Dado ɛ > 0, existe uma base de C n tal que a matriz de à é a matriz ɛ forma canônica complexa. Isto é, a matriz à é a forma canônica complexa com ɛ no lugar de cada 1 na subdiagonal. Demonstração. Pelo teorema de Jordan para caso complexo (teorema 1.4), existe uma base β = {e 1,..., e n } de C n no qual podemos escrever A como onde cada J k, 1 k r é da forma: J k = à = λ k J J r 1 λ k λ k 0 1 λ k

34 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 25 com λ k R. Assim, fixado 1 k r, a matriz J k é a representação de A k na base {e 1,..., e s } de C s, com s = dim A k e, consequentemente, s < n. Logo, A k (e 1 ) = λ k e 1 + e 2 A k (e 2 ) = λ k e 2 + e 3.. A k (e s 1 ) = λ k e s 1 + e s A k (e s ) = λ k e s Dessa maneira, basta multiplicar os vetores da base atual por escalares convenientes. De fato, considere ẽ i = e i ɛ, então pela definição de A k, i 1 A k (ẽ 1 ) = λ k ẽ 1 + ẽ 2 A k (ẽ 2 ) = λ k ẽ 2 + ɛ ẽ 3.. A k (ẽ s 1 ) = λ k ẽ s 1 + ɛ ẽ s A k (ẽ s ) = λ k ẽ s Logo, para cada 1 k r, existe uma base β k = s = dim A k, no qual A k pode ser representada pela matriz J k = λ k ɛ λ k 0. ɛ..... λk 0 ɛ λ k { e 1, e } 2 ɛ,..., e s ɛ s 1 de C s, e Portanto, existe uma base β = é representada por à = { e 1, e 2 ɛ,..., e s J Jr ɛ, e s+1 s 1 ɛ s },..., e n de ɛ n 1 C n no qual à Lema 2.2. Seja A L(R n ) e Λ = sup{ λ ; λ σ(a)}. Dado ɛ R, com 0 < ɛ 1, existe uma norma em A tal que A s Λ + ɛ. Demonstração. Dado ɛ R, com 0 < ɛ 1, pelo lema 2.1, existe uma base {e 1,..., e n } n de C n no qual a matriz à é a matriz ɛ forma canônica complexa. Para z = z i e i C, i=1

35 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 26 temos λ 1 b 1 λ 2 0 Ãz = b λ n 1 0 b n 1 λ n onde b i = 0 ou b i = ɛ, para i = 1,..., n. Portanto, z 1 z 2. z n Ãz = (λ 1 z 1, b 1 z 1 + λ 2 z 2,..., b n 1 z n 1 + λ n z n ) Então Seja a norma em C n obtida do produto interno que torna {e 1,..., e n } ortonormal. Ãz 2 λ 1 2 z λ n 2 z n 2 + b 2 1 z b 2 n 1 z n b 1 λ 2 z 1 z b n 1 λ n z n 1 z n n Λ 2 z i 2 + ɛ 2 n z i 2 + 2Λɛ( z 1 z z n 1 z n ) i=1 i=1 n Para z = z i 2 1 temos Ãz 2 Σ 2 +ɛ 2 +2Λɛ = (Λ+ɛ) 2. Pela desigualdade i=1 de Cauchy-Schwarz ( z 1, z 2,..., z n ) ( z 2, z 3,..., z n ) n 1 z i 2 n z i 2 1 i=1 i=2 Portanto, Ã Λ + ɛ. DEMONSTRAÇÃO DO TEOREMA 2.9: a) Seja β = {v 1,..., v n }a base de R n na qual a matriz de L é a forma canônica real J = J 1 0 sendo J 1, s s, correspondente aos autovalores λ σ(l) com 0 J 2 λ < 1 e J 2, (n s) (n s), correspondente aos autovalores λ σ(l) com λ < 1. Definindo E s = [v1,..., v s ] e E u = [v s+1,..., v n ], o item a) segue diretamente das definições. b) Sejam L s = L E s e ɛ R tal que 0 < ɛ 1. Pelo lema 2.2, existe uma norma s em E s tal que L s Λ + ɛ. Pela própria definição de E s, segue que Λ < 1 e, portanto, L s < 1. Considere L u = L E u. Como σ(l 1 u) = { 1 ; λ σ(l λ u)} segue, de modo análogo, que existe uma norma u em E u tal que (L u ) 1 u < 1.

36 Capítulo 2. Noções Básicas de Sistemas Dinâmicos 27 Definição Sejam A um subconjunto aberto de R n e f : A R n R n uma aplicação de classe C 1 com um ponto fixo p, isto é, f(p) = p. Dizemos que p é um ponto fixo hiperbólico de f se Df(p) é um isomorfismo hiperbólico. Neste caso, o índice de estabilidade de f em p é o índice de Df(p).

37 28 3 Teorema de Poincaré-Bendixson 3.1 O Teorema de Poincaré-Bendixson Para esta seção, salvo menção ao contrário, consideraremos R 2 X : R 2 campo vetorial de classe C r, r 1 e K um compacto. aberto, Teorema 3.1 (Teorema de Poincaré Bendixson). Seja ϕ(t) = ϕ(t, p) uma curva integral de X, definida para todo t 0, tal que O + (p) K. Suponha que o campo X possua um número finito de singularidades em ω(p). Tem-se as seguintes alternativas: (a) Se ω(p) contém somente pontos regulares, então ω(p) é uma órbita periódica. (b) Se ω(p) contém pontos regulares e singulares, então ω(p) consiste de um conjunto de órbitas, cada uma das quais tende a um desses pontos singulares quando t ±. (c) Se ω(p) não contém pontos regulares, então ω(p) é um ponto singular. Para sua prova, apresentamos alguns lemas que serão utilizados: Lema 3.1. Se p Σ ω(γ), onde Σ é uma seção transversal a X e γ = {ϕ(t)} alguma órbita. Então p = lim t n ϕ(t n) onde ϕ(t n ) Σ. Demonstração. Seja γ = {ϕ(t)} = {ϕ(t, q)} e p Σ ω(γ) como na figura 4. Considere a vizinhança V e a aplicação τ definidas no corolário 2.1. Por hipótese, p ω(γ), isto é, existe uma sequência (t n) tal que t n e ϕ(t n) p quando n. Logo, existe n 0 N tal que ϕ(t n) V, para todo n n 0. Se t n = t n + τ(ϕ(t n)), para todo n 0, temos ϕ(t n ) = ϕ(t n + τ(ϕ(t n)), q) = ϕ(τ(ϕ(t n)), ϕ(t n)) Pela forma como foi definida a aplicação τ, segue que ϕ(t n ) Σ. Como τ é contínua, segue que lim ϕ(t n) = lim n n ϕ(τ(ϕ(t n)), ϕ(t n)) = ϕ(τ(p), p) = ϕ(0, p) = p Portanto, p = lim n ϕ(t n ) onde ϕ(t n ) Σ.

MAT Cálculo Avançado - Notas de Aula

MAT Cálculo Avançado - Notas de Aula bola fechada de centro a e raio r: B r [a] = {p X d(p, a) r} MAT5711 - Cálculo Avançado - Notas de Aula 2 de março de 2010 1 ESPAÇOS MÉTRICOS Definição 11 Um espaço métrico é um par (X, d), onde X é um

Leia mais

Noções (básicas) de Topologia Geral, espaços métricos, espaços normados e espaços com produto interno. André Arbex Hallack

Noções (básicas) de Topologia Geral, espaços métricos, espaços normados e espaços com produto interno. André Arbex Hallack Noções (básicas) de Topologia Geral, espaços métricos, espaços normados e espaços com produto interno André Arbex Hallack Setembro/2011 Introdução O presente texto surgiu para dar suporte a um Seminário

Leia mais

1 Álgebra linear matricial

1 Álgebra linear matricial MTM510019 Métodos Computacionais de Otimização 2018.2 1 Álgebra linear matricial Revisão Um vetor x R n será representado por um vetor coluna x 1 x 2 x =., x n enquanto o transposto de x corresponde a

Leia mais

LISTA 3 DE INTRODUÇÃO À TOPOLOGIA 2011

LISTA 3 DE INTRODUÇÃO À TOPOLOGIA 2011 LISTA 3 DE INTRODUÇÃO À TOPOLOGIA 2011 RICARDO SA EARP Limites e continuidade em espaços topológicos (1) (a) Assuma que Y = A B, onde A e B são subconjuntos abertos disjuntos não vazios. Deduza que A B

Leia mais

Variedades diferenciáveis e grupos de Lie

Variedades diferenciáveis e grupos de Lie LISTA DE EXERCÍCIOS Variedades diferenciáveis e grupos de Lie 1 VARIEDADES TOPOLÓGICAS 1. Seja M uma n-variedade topológica. Mostre que qualquer aberto N M é também uma n-variedade topológica. 2. Mostre

Leia mais

Física Matemática II: Notas de aula

Física Matemática II: Notas de aula Física Matemática II: Notas de aula Rafael Sussumu Y. Miada Nessas notas, faremos uma introdução à teoria dos espaços métricos e normados, e aos operadores lineares em espaços normados. Os resultados obtidos

Leia mais

Análise II (a parte no IR n )

Análise II (a parte no IR n ) Análise II (a parte no IR n ) Notas de aulas André Arbex Hallack Janeiro/2008 Índice 1 Noções Topológicas no IR n 1 1.1 O espaço vetorial IR n................................ 1 1.2 Seqüências......................................

Leia mais

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas - CCE Departamento de Matemática Primeira Lista de MAT641 - Análise no R n

Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas - CCE Departamento de Matemática Primeira Lista de MAT641 - Análise no R n Universidade Federal de Viçosa Centro de Ciências Exatas - CCE Departamento de Matemática Primeira Lista de MAT641 - Análise no R n 1. Exercícios do livro Análise Real, volume 2, Elon Lages Lima, páginas

Leia mais

Análise III (Análise no IR n )

Análise III (Análise no IR n ) Análise III (Análise no IR n ) Notas de aulas André Arbex Hallack Agosto/2008 Índice 1 Noções Topológicas no IR n 1 1.1 O espaço vetorial IR n................................ 1 1.2 Seqüências......................................

Leia mais

x B A x X B B A τ x B 3 B 1 B 2

x B A x X B B A τ x B 3 B 1 B 2 1. Definição e exemplos. Bases. Dar uma topologia num conjunto X é especificar quais dos subconjuntos de X são abertos: Definição 1.1. Um espaço topológico é um par (X, τ) em que τ é uma colecção de subconjuntos

Leia mais

MAT 5798 Medida e Integração Exercícios de Revisão de Espaços Métricos

MAT 5798 Medida e Integração Exercícios de Revisão de Espaços Métricos MAT 5798 Medida e Integração Exercícios de Revisão de Espaços Métricos Prof. Edson de Faria 30 de Março de 2014 Observação: O objetivo desta lista é motivar uma revisão dos conceitos e fatos básicos sobre

Leia mais

Quinta lista de Exercícios - Análise Funcional, período Professor: João Marcos do Ó. { 0 se j = 1 y j = (j 1) 1 x j 1 se j 2.

Quinta lista de Exercícios - Análise Funcional, período Professor: João Marcos do Ó. { 0 se j = 1 y j = (j 1) 1 x j 1 se j 2. UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA NATUREZA DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA Quinta lista de Exercícios - Análise Funcional, período 2009.2. Professor:

Leia mais

O Teorema de Peano. f : D R n. uma função contínua. Vamos considerar o seguinte problema: Encontrar um intervalo I R e uma função ϕ : I R n tais que

O Teorema de Peano. f : D R n. uma função contínua. Vamos considerar o seguinte problema: Encontrar um intervalo I R e uma função ϕ : I R n tais que O Teorema de Peano Equações de primeira ordem Seja D um conjunto aberto de R R n, e seja f : D R n (t, x) f(t, x) uma função contínua. Vamos considerar o seguinte problema: Encontrar um intervalo I R e

Leia mais

= f(0) D2 f 0 (x, x) + o( x 2 )

= f(0) D2 f 0 (x, x) + o( x 2 ) 6 a aula, 26-04-2007 Formas Quadráticas Suponhamos que 0 é um ponto crítico duma função suave f : U R definida sobre um aberto U R n. O desenvolvimento de Taylor de segunda ordem da função f em 0 permite-nos

Leia mais

184 Instituto de Matemática UFF

184 Instituto de Matemática UFF 184 Instituto de Matemática UFF Capítulo 4 Aplicações diferenciáveis 1 Diferenciabilidade de uma aplicação Definição 1.1. Uma aplicação f : U R n, definida no aberto U R m, é diferenciável no ponto a U

Leia mais

Notas de Aula. Análise Funcional

Notas de Aula. Análise Funcional Notas de Aula Análise Funcional Rodney Josué Biezuner 1 Departamento de Matemática Instituto de Ciências Exatas (ICEx) Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Notas de aula do curso Análise Funcional

Leia mais

Notas de Aula: Análise no R n

Notas de Aula: Análise no R n Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática e Estatística Programa de Pós-Graduação em Matemática Análise no R n Professor Dr. Jérôme François Alain Jean Rousseau Notas de Aula: Análise no R

Leia mais

Minicurso. Sistemas Dinâmicos: Contínuo e Discreto. Raul Felipe Appis, Wesley de Oliveira Tavares. Novembro de 2015

Minicurso. Sistemas Dinâmicos: Contínuo e Discreto. Raul Felipe Appis, Wesley de Oliveira Tavares. Novembro de 2015 Minicurso Sistemas Dinâmicos: Contínuo e Discreto Raul Felipe Appis, Wesley de Oliveira Tavares Orientadora: Prof. a Dr. a Luci Any Francisco Roberto Novembro de 2015 Departamento de Matemática Pura IBILCE

Leia mais

Exercícios de topologia geral, espaços métricos e espaços vetoriais

Exercícios de topologia geral, espaços métricos e espaços vetoriais Exercícios de topologia geral, espaços métricos e espaços vetoriais 9 de Dezembro de 2009 Resumo O material nestas notas serve como revisão e treino para o curso. Estudantes que nunca tenham estudado estes

Leia mais

Começamos relembrando o conceito de base de um espaço vetorial. x = λ 1 x λ r x r. (1.1)

Começamos relembrando o conceito de base de um espaço vetorial. x = λ 1 x λ r x r. (1.1) CAPÍTULO 1 Espaços Normados Em princípio, os espaços que consideraremos neste texto são espaços de funções. Isso significa que quase todos os nossos exemplos serão espaços vetoriais de dimensão infinita.

Leia mais

1 Limites e Conjuntos Abertos

1 Limites e Conjuntos Abertos 1 Limites e Conjuntos Abertos 1.1 Sequências de números reais Definição. Uma sequência de números reais é uma associação de um número real a cada número natural. Exemplos: 1. {1,2,3,4,...} 2. {1,1/2,1/3,1/4,...}

Leia mais

MAT ÁLGEBRAS DE OPERADORES 2 SEMESTRE DE 2017 LISTA DE PROBLEMAS

MAT ÁLGEBRAS DE OPERADORES 2 SEMESTRE DE 2017 LISTA DE PROBLEMAS MAT 5818 - ÁLGEBRAS DE OPERADORES 2 SEMESTRE DE 2017 LISTA DE PROBLEMAS 1) Mostre que M n (C) munida da norma ((a jk )) 1 j,k n = k=1 2) Defina na álgebra C[X] dos polinômios complexos na variável X a

Leia mais

Topologia e Análise Linear. Maria Manuel Clementino, 2013/14

Topologia e Análise Linear. Maria Manuel Clementino, 2013/14 Maria Manuel Clementino, 2013/14 2013/14 1 ESPAÇOS MÉTRICOS Espaço Métrico Um par (X, d) diz-se um espaço métrico se X for um conjunto e d : X X R + for uma aplicação que verifica as seguintes condições,

Leia mais

Topologia geral Professor: Fernando de Ávila Silva Departamento de Matemática - UFPR

Topologia geral Professor: Fernando de Ávila Silva Departamento de Matemática - UFPR Topologia geral Professor: Fernando de Ávila Silva Departamento de Matemática - UFPR LISTA 1: Métricas, Espaços Topológicos e Funções Contínuas 1 Métricas Exercício 1 Sejam M um espaço métrico e A M um

Leia mais

Lista 8 de Análise Funcional - Doutorado 2018

Lista 8 de Análise Funcional - Doutorado 2018 Lista 8 de Análise Funcional - Doutorado 2018 Professor Marcos Leandro 17 de Junho de 2018 1. Sejam M um subespaço de um espaço de Hilbert H e f M. Mostre que f admite uma única extensão para H preservando

Leia mais

Modelagem em Sistemas Complexos

Modelagem em Sistemas Complexos Modelagem em Sistemas Complexos Bifurcação local de campos vetoriais Marcone C. Pereira Escola de Artes, Ciências e Humanidades Universidade de São Paulo São Paulo - Brasil Abril de 2012 Nesta aula discutiremos

Leia mais

Cap. 5 Estabilidade de Lyapunov

Cap. 5 Estabilidade de Lyapunov Cap. 5 Estabilidade de Lyapunov 1 Motivação Considere as equações diferenciais que modelam o oscilador harmônico sem amortecimento e sem força aplicada, dada por: M z + Kz = 0 Escolhendo-se x 1 = z e x

Leia mais

Teoremas de Hartman-Grobman, Variedade Estável e Aplicações

Teoremas de Hartman-Grobman, Variedade Estável e Aplicações Teoremas de Hartman-Grobman, Variedade Estável e Aplicações Marcus Vinicius de Oliveira marcus.eletrica@hotmail.com Universidade Federal de Minas Gerais 8 de setembro de 212 1 Teorema de Hartman-Grobman

Leia mais

Axiomatizações equivalentes do conceito de topologia

Axiomatizações equivalentes do conceito de topologia Axiomatizações equivalentes do conceito de topologia Giselle Moraes Resende Pereira Universidade Federal de Uberlândia - Faculdade de Matemática Graduanda em Matemática - Programa de Educação Tutorial

Leia mais

Aula vinte e quatro: Sequências de funções contínuas e limites

Aula vinte e quatro: Sequências de funções contínuas e limites Aula vinte e quatro: Sequências de funções contínuas e limites Na semana passada a gente viu que: 1. Se f : M N é função contínua e K M é compacto, f K é uniformemente continua. Idea da prova: Fixado ɛ

Leia mais

Topologia do espaço Euclidiano

Topologia do espaço Euclidiano Capítulo 1 Topologia do espaço Euclidiano 1 O espaço vetorial R n iguais a R: Seja n N. O espaço euclidiano n dimensional é o produto cartesiano de n fatores R n = R R R }{{} n cópias Os pontos de R n

Leia mais

[À funç~ao d chama-se métrica e aos elementos de X pontos do espaço métrico; a condiç~ao (3) designa-se por desigualdade triangular.

[À funç~ao d chama-se métrica e aos elementos de X pontos do espaço métrico; a condiç~ao (3) designa-se por desigualdade triangular. Aula I - Topologia e Análise Linear 1 Espaços Métricos ESPAÇO MÉTRICO Um par (X, d) diz-se um espaço métrico se X for um conjunto e d : X X R + for uma aplicação que verifica as seguintes condições, quaisquer

Leia mais

Topologia. Fernando Silva. (Licenciatura em Matemática, 2007/2008) 13-agosto-2018

Topologia. Fernando Silva. (Licenciatura em Matemática, 2007/2008) 13-agosto-2018 Topologia (Licenciatura em Matemática, 2007/2008) Fernando Silva 13-agosto-2018 A última revisão deste texto está disponível em http://webpages.fc.ul.pt/~fasilva/top/ Este texto é uma revisão do texto

Leia mais

Introdução à Teoria de Poincaré-Bendixson para campos de vetores planares

Introdução à Teoria de Poincaré-Bendixson para campos de vetores planares Introdução à Teoria de Poincaré-Bendixson para campos de vetores planares Otávio Henrique Perez e Tiago de Carvalho 7 de julho de 2014 Resumo O Teorema de Poincaré-Bendixson é um resultado muito importante

Leia mais

O teorema do ponto fixo de Banach e algumas aplicações

O teorema do ponto fixo de Banach e algumas aplicações O teorema do ponto fixo de Banach e algumas aplicações Andressa Fernanda Ost 1, André Vicente 2 1 Acadêmica do Curso de Matemática - Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas - Universidade Estadual do

Leia mais

TOPOLOGIA GERAL. Mauricio A. Vilches. Departamento de Análise - IME UERJ

TOPOLOGIA GERAL. Mauricio A. Vilches. Departamento de Análise - IME UERJ TOPOLOGIA GERAL Mauricio A. Vilches Departamento de Análise - IME UERJ 2 Copyright by Mauricio A. Vilches Todos os direitos reservados Proibida a reprodução parcial ou total 3 PREFÁCIO Provavelmente a

Leia mais

Lista de Exercícios da Primeira Semana Análise Real

Lista de Exercícios da Primeira Semana Análise Real Lista de Exercícios da Primeira Semana Análise Real Nesta lista, a n, b n, c n serão sempre sequências de números reais.. Mostre que todo conjunto ordenado com a propriedade do supremo possui a propriedade

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAPÁ FRANCINOR DA SILVA MELO ESPAÇOS MÉTRICOS COMPLETOS E TEOREMA DE BANACH-STEINHAUS

UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAPÁ FRANCINOR DA SILVA MELO ESPAÇOS MÉTRICOS COMPLETOS E TEOREMA DE BANACH-STEINHAUS UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAPÁ FRANCINOR DA SILVA MELO ESPAÇOS MÉTRICOS COMPLETOS E TEOREMA DE BANACH-STEINHAUS Macapá-AP 2016 UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAPÁ FRANCINOR DA SILVA MELO ESPAÇOS MÉTRICOS COMPLETOS

Leia mais

Um curso de Análise Funcional para a graduação. Ricardo P. da Silva

Um curso de Análise Funcional para a graduação. Ricardo P. da Silva Um curso de Análise Funcional para a graduação Ricardo P. da Silva Sumário 1 Espaços Normados 3 1.1 Definições básicas...................................... 3 1.2 Espaços de Banach.....................................

Leia mais

Funções suaves e Variedades

Funções suaves e Variedades a aula, 5-03-2007 Funções suaves e Variedades Os objectos de estudo da Topologia Diferencial são as variedades e as aplicações suaves, onde suave significa ser de classe C. As variedades consideradas são

Leia mais

Noções de Álgebra Linear

Noções de Álgebra Linear Noções de Álgebra Linear 1. Espaços vetoriais lineares 1.1. Coordenadas 2. Operadores lineares 3. Subespaços fundamentais 4. Espaços normados 5. Espaços métricos 6. Espaços de Banach 7. Espaços de Hilbert

Leia mais

MCTB Álgebra Linear Avançada I Claudia Correa Exercícios sobre transformações lineares. Os Exercícios 3 e 4 são os exercícios bônus dessa lista.

MCTB Álgebra Linear Avançada I Claudia Correa Exercícios sobre transformações lineares. Os Exercícios 3 e 4 são os exercícios bônus dessa lista. MCTB002-13 Álgebra Linear Avançada I Claudia Correa Exercícios sobre transformações lineares Os Exercícios 3 e 4 são os exercícios bônus dessa lista. Definição 1. Dados conjuntos X e Y, uma função ϕ :

Leia mais

ÁLGEBRA LINEAR I - MAT0032

ÁLGEBRA LINEAR I - MAT0032 UNIVERSIDADE FEDERAL DA INTEGRAÇÃO LATINO-AMERICANA Instituto Latino-Americano de Ciências da Vida e Da Natureza Centro Interdisciplinar de Ciências da Natureza ÁLGEBRA LINEAR I - MAT32 12 a Lista de exercícios

Leia mais

Decimasegunda áula: Conexidade por caminhos, local, e sequências

Decimasegunda áula: Conexidade por caminhos, local, e sequências Decimasegunda áula: Conexidade por caminhos, local, e sequências A definição de espaço conexo traduz matemáticamente a intuição de conjunto feito por um pedaço só. Também podemos considerar um espaço conexo

Leia mais

Introdução à Topologia Diferencial

Introdução à Topologia Diferencial Introdução à Topologia Diferencial Notas de aula em construção Fernando Manfio ICMC USP Sumário 1 Superfícies 1 1.1 Superfícies............................. 1 1.2 O espaço tangente........................

Leia mais

SMA 5878 Análise Funcional II

SMA 5878 Análise Funcional II SMA 5878 Análise Funcional II Alexandre Nolasco de Carvalho Departamento de Matemática Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Universidade de São Paulo 16 de Março de 2017 Objetivos da Disciplina

Leia mais

Minicurso Colóquio de Matemática da Região Norte 2014

Minicurso Colóquio de Matemática da Região Norte 2014 Minicurso Colóquio de Matemática da Região Norte 2014 Comitê Científico Flávia Morgana de O. Jacinto (UFAM) - Coordenadora Hugo Alex Carneiro Diniz (UFOPA) Jorge Herbert Soares de Lira (UFC) Marcelo Miranda

Leia mais

Curso: MAT 221- CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL IV Professor Oswaldo Rio Branco de Oliveira Período: Segundo Semestre de 2008

Curso: MAT 221- CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL IV Professor Oswaldo Rio Branco de Oliveira Período: Segundo Semestre de 2008 Curso: MAT 221- CÁLCULO DIERENCIAL E INTEGRAL IV Professor Oswaldo Rio Branco de Oliveira Período: Segundo Semestre de 2008 SÉRIES E SOMAS EM ÁLGEBRAS: C([a, b]), M n n (R), M n n (C), etc. O PRODUTO DE

Leia mais

Fabio Augusto Camargo

Fabio Augusto Camargo Universidade Federal de São Carlos Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia Departamento de Matemática Introdução à Topologia Autor: Fabio Augusto Camargo Orientador: Prof. Dr. Márcio de Jesus Soares

Leia mais

MAT Topologia Bacharelado em Matemática 2 a Prova - 27 de maio de 2004

MAT Topologia Bacharelado em Matemática 2 a Prova - 27 de maio de 2004 MAT 317 - Topologia Bacharelado em Matemática 2 a Prova - 27 de maio de 2004 1 Nome : Número USP : Assinatura : Professor : Severino Toscano do Rêgo Melo 2 3 4 5 Total Podem tentar fazer todas as questões.

Leia mais

DANIEL V. TAUSK. se A é um subconjunto de X, denotamos por A c o complementar de

DANIEL V. TAUSK. se A é um subconjunto de X, denotamos por A c o complementar de O TEOREMA DE REPRESENTAÇÃO DE RIESZ PARA MEDIDAS DANIEL V. TAUSK Ao longo do texto, denotará sempre um espaço topológico fixado. Além do mais, as seguintes notações serão utilizadas: supp f denota o suporte

Leia mais

2 Hiperbolicidade e estabilidade

2 Hiperbolicidade e estabilidade 2 Hiperbolicidade e estabilidade Neste capítulo serão apresentados dois novos conceitos que são centrais neste trabalho: Estabilidade estrutural e difeomordfismos Morse-Smale. Para isso, será necessário

Leia mais

Apostila Minicurso SEMAT XXVII

Apostila Minicurso SEMAT XXVII Apostila Minicurso SEMAT XXVII Título do Minicurso: Estrutura algébrica dos germes de funções Autores: Amanda Monteiro, Daniel Silva costa Ferreira e Plínio Gabriel Sicuti Orientadora: Prof a. Dr a. Michelle

Leia mais

Variedades Diferenciáveis

Variedades Diferenciáveis Variedades Diferenciáveis Notas de aula em construção Fernando Manfio ICMC USP Sumário 1 Variedades diferenciáveis 1 1.1 Superfícies............................. 1 1.2 Variedades diferenciáveis.....................

Leia mais

Teorema das pré-imagens para variedades com bordo

Teorema das pré-imagens para variedades com bordo 9 a aula, 17-05-2007 Teorema das pré-imagens para variedades com bordo Teorema das pré-imagens Sejam X, Y variedades orientadas, X com bordo e Y sem bordo tais que dim(x) dim(y ). Se c Y for um valor regular

Leia mais

Geometria Diferencial Superfícies no espaço tridimensional

Geometria Diferencial Superfícies no espaço tridimensional Geometria Diferencial Superfícies no espaço tridimensional Prof. Ulysses Sodré Londrina-PR, 20 de Setembro de 2007. Conteúdo 1 Topologia de Rn 3 1.1 Bola aberta em Rn................................. 3

Leia mais

Leandro F. Aurichi de novembro de Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo, São Carlos, SP

Leandro F. Aurichi de novembro de Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo, São Carlos, SP Espaços Métricos Leandro F. Aurichi 1 30 de novembro de 2010 1 Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - Universidade de São Paulo, São Carlos, SP 2 Sumário 1 Conceitos básicos 5 1.1 Métricas...........................................

Leia mais

ANÁLISE E TOPOLOGIA. 1 o semestre. Estudaremos neste curso alguns dos conceitos centrais da análise matemática: números reais, derivadas,

ANÁLISE E TOPOLOGIA. 1 o semestre. Estudaremos neste curso alguns dos conceitos centrais da análise matemática: números reais, derivadas, ANÁLISE E TOPOLOGIA 1 o semestre Estudaremos neste curso alguns dos conceitos centrais da análise matemática: números reais, derivadas, séries e integrais. 1. Espaços topológicos e métricos Todos estes

Leia mais

Propriedades das Funções Contínuas

Propriedades das Funções Contínuas Propriedades das Funções Contínuas Prof. Doherty Andrade 2005- UEM Sumário 1 Seqüências 2 1.1 O Corpo dos Números Reais.......................... 2 1.2 Seqüências.................................... 5

Leia mais

Introdução à Linguagem da Topologia

Introdução à Linguagem da Topologia Introdução à Linguagem da Topologia Corpos Define-se corpo por um conjunto K, munido de duas operações básicas chamadas de adição e multiplicação. São os axiomas do corpo: Axiomas da Adição Associatividade:

Leia mais

TEOREMA DE STONE-WEIERSTRASS PARA ESPAÇOS LOCALMENTE COMPACTOS

TEOREMA DE STONE-WEIERSTRASS PARA ESPAÇOS LOCALMENTE COMPACTOS UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CENTRO DE CIÊNCIAS FÍSICAS E MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA TEOREMA DE STONE-WEIERSTRASS PARA ESPAÇOS LOCALMENTE COMPACTOS FELIPE AUGUSTO TASCA Trabalho de

Leia mais

Parte II. Análise funcional II

Parte II. Análise funcional II Parte II Análise funcional II 12 Capítulo 5 Produto de Operadores. Operadores inversos Neste capítulo vamos introduzir a noção de produto de operadores assim como a de operador invertível. Para tal precisamos

Leia mais

TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO INTRODUÇÃO À TOPOLOGIA AL- GÉBRICA: O GRUPO FUNDAMENTAL DO CÍRCULO. Tulipa Gabriela Guilhermina Juvenal da Silva

TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO INTRODUÇÃO À TOPOLOGIA AL- GÉBRICA: O GRUPO FUNDAMENTAL DO CÍRCULO. Tulipa Gabriela Guilhermina Juvenal da Silva TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO INTRODUÇÃO À TOPOLOGIA AL- GÉBRICA: O GRUPO FUNDAMENTAL DO CÍRCULO Tulipa Gabriela Guilhermina Juvenal da Silva JOINVILLE, 2014 Tulipa Gabriela Guilhermina Juvenal da Silva

Leia mais

O Teorema de Ramsey e o Último Teorema de Fermat em Corpos Finitos.

O Teorema de Ramsey e o Último Teorema de Fermat em Corpos Finitos. O Teorema de Ramsey e o Último Teorema de Fermat em Corpos Finitos. Leandro Cioletti Eduardo A. Silva 12 de setembro de 2011 Resumo O objetivo deste texto é apresentar a prova do Último Teorema de Fermat

Leia mais

Análise Matemática III - Turma especial

Análise Matemática III - Turma especial Análise Matemática III - Turma especial Fichas 1 a 5 - Solução parcial 1.3 Seja D E k um conjunto fechado. Uma transformação T : D D diz-se uma contracção se existe c < 1 tal que para todos os x, y D se

Leia mais

A forma canônica de Jordan

A forma canônica de Jordan A forma canônica de Jordan 1 Matrizes e espaços vetoriais Definição: Sejam A e B matrizes quadradas de orden n sobre um corpo arbitrário X. Dizemos que A é semelhante a B em X (A B) se existe uma matriz

Leia mais

Universidade Estadual Paulista Campus de Rio Claro Instituto de Geociências e Ciências Exatas

Universidade Estadual Paulista Campus de Rio Claro Instituto de Geociências e Ciências Exatas Universidade Estadual Paulista Campus de Rio Claro Instituto de Geociências e Ciências Exatas Análise Funcional: um texto para iniciação científica Liliane Martinez Antonow Orientadora: Prof a. Dr a. Simone

Leia mais

3 Estabilidade dos Difeomorfismos Morse-Smale

3 Estabilidade dos Difeomorfismos Morse-Smale 3 Estabilidade dos Difeomorfismos Morse-Smale No último capítulo foi apresentado o nosso objeto de estudo (os difeomorfismos Morse-Smale) e a propriedade que estamos interessados em observar (Estabilidade

Leia mais

Espaços Euclidianos. Espaços R n. O conjunto R n é definido como o conjunto de todas as n-uplas ordenadas de números reais:

Espaços Euclidianos. Espaços R n. O conjunto R n é definido como o conjunto de todas as n-uplas ordenadas de números reais: Espaços Euclidianos Espaços R n O conjunto R n é definido como o conjunto de todas as n-uplas ordenadas de números reais: R n = {(x 1,..., x n ) : x 1,..., x n R}. R 1 é simplesmente o conjunto R dos números

Leia mais

EXAMES DE QUALIFICAÇÃO MESTRADO EM MATEMÁTICA APLICADA. Exames de Cálculo Avançado I e Álgebra Linear de 2003 a 2010

EXAMES DE QUALIFICAÇÃO MESTRADO EM MATEMÁTICA APLICADA. Exames de Cálculo Avançado I e Álgebra Linear de 2003 a 2010 EXAMES DE QUALIFICAÇÃO MESTRADO EM MATEMÁTICA APLICADA INSTITUTO DE MATEMÁTICA - UFRJ Exames de Cálculo Avançado I e Álgebra Linear de 2003 a 2010 1 Exame de Cálculo Avançado Agosto de 2003 1 ạ Questão:

Leia mais

1 Espaço Euclideano e sua Topologia

1 Espaço Euclideano e sua Topologia 1 Espaço Euclideano e sua Topologia Topologia é a estrutura básica para a de nição dos conceitos de limite e continuidade de aplicações. O Espaço Euclideano é caracterizado por uma topologia especial,

Leia mais

Notas Sobre Sequências e Séries Alexandre Fernandes

Notas Sobre Sequências e Séries Alexandre Fernandes Notas Sobre Sequências e Séries 2015 Alexandre Fernandes Limite de seqüências Definição. Uma seq. (s n ) converge para a R, ou a R é limite de (s n ), se para cada ɛ > 0 existe n 0 N tal que s n a < ɛ

Leia mais

1 Aula do dia 08/08/2005

1 Aula do dia 08/08/2005 Inclui até a aula de 17/10/2005 Referências básicas do curso: [1, 3] 1 Aula do dia 08/08/2005 Teorema 1.1 (de Bernstein-Cantor). Sejam X e Y conjuntos. Suponha que existam f : X Y e g : Y X funções injetoras.

Leia mais

Fundamentos de Controle Não Linear: Conceitos Matemáticos Importantes (em Progresso)

Fundamentos de Controle Não Linear: Conceitos Matemáticos Importantes (em Progresso) Fundamentos de Controle Não Linear: Conceitos Matemáticos Importantes (em Progresso) Leonardo A. B. Torres PPGEE/UFMG October 2, 2018 Leonardo A. B. Torres (PPGEE/UFMG) FCNL: Conceitos Matemáticos October

Leia mais

Provas de Análise Real - Noturno - 3MAT003

Provas de Análise Real - Noturno - 3MAT003 Provas de 2006 - Análise Real - Noturno - 3MAT003 Matemática - Prof. Ulysses Sodré - Londrina-PR - provas2006.tex 1. Definir a operação ϕ entre os conjuntos A e B por ϕ(a, B) = (A B) (A B). (a) Demonstrar

Leia mais

O Espaço dos Operadores Compactos

O Espaço dos Operadores Compactos O Espaço dos Operadores Compactos Willian Versolati França Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-graduação do Instituto de Matemática, da Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte

Leia mais

Convergência em espaços normados

Convergência em espaços normados Chapter 1 Convergência em espaços normados Neste capítulo vamos abordar diferentes tipos de convergência em espaços normados. Já sabemos da análise matemática e não só, de diferentes tipos de convergência

Leia mais

5 O Teorema de Classificação

5 O Teorema de Classificação 5 O Teorema de Classificação Na Seção 5.2, demonstraremos parcialmente o teorema de classificação das geometrias modelo de dimensão três devido a W. Thurston (Teorema 5.2.1). Antes disso porém, devemos

Leia mais

Compacidade de conjuntos e operadores lineares

Compacidade de conjuntos e operadores lineares Compacidade de conjuntos e operadores lineares Roberto Imbuzeiro Oliveira 13 de Janeiro de 2010 No que segue, F = R ou C e (X, X ), (Y, Y ) são Banach sobre F. Recordamos que um operador linear T : X Y

Leia mais

Faremos aqui uma introdução aos espaços de Banach e as diferentes topologías que se podem definir nelas.

Faremos aqui uma introdução aos espaços de Banach e as diferentes topologías que se podem definir nelas. Capítulo 2 Espaços de Banach Faremos aqui uma introdução aos espaços de Banach e as diferentes topologías que se podem definir nelas. 2.1 Espaços métricos O conceito de espaço métrico é um dos conceitos

Leia mais

Campos hamiltonianos e primeiro grupo de cohomologia de De Rham.

Campos hamiltonianos e primeiro grupo de cohomologia de De Rham. Campos hamiltonianos e primeiro grupo de cohomologia de De Rham. Ronaldo J. S. Ferreira e Fabiano B. da Silva 18 de novembro de 2015 Resumo Neste trabalho vamos explorar quando um campo vetorial simplético

Leia mais

Conceitos Básicos sobre Representações e Caracteres de Grupos Finitos. Ana Cristina Vieira. Departamento de Matemática - ICEx - UFMG

Conceitos Básicos sobre Representações e Caracteres de Grupos Finitos. Ana Cristina Vieira. Departamento de Matemática - ICEx - UFMG 1 Conceitos Básicos sobre Representações e Caracteres de Grupos Finitos Ana Cristina Vieira Departamento de Matemática - ICEx - UFMG - 2011 1. Representações de Grupos Finitos 1.1. Fatos iniciais Consideremos

Leia mais

Prova Extramuro BOA PROVA! Respostas da Parte II

Prova Extramuro BOA PROVA! Respostas da Parte II Prova Extramuro Nome: Identidade (Passaporte): Assinatura: Instruções (i) O tempo destinado a esta prova é de 5 horas. (ii) 25 porcento da pontuação total é da parte I (Perguntas dissertativas). BOA PROVA!

Leia mais

TEOREMAS CLÁSSICOS DE ANÁLISE APLICADOS AO ESPAÇO C(K; R m )

TEOREMAS CLÁSSICOS DE ANÁLISE APLICADOS AO ESPAÇO C(K; R m ) UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAPÁ COLEGIADO DE MATEMÁTICA CURSO DE LICENCIATURA EM MATEMÁTICA RAFAELA GOVEIA BRITO TEOREMAS CLÁSSICOS DE ANÁLISE APLICADOS AO ESPAÇO C(K; R m ) MACAPÁ - AP 216 RAFAELA GOVEIA

Leia mais

Injetividade de Aplicações de classe C 1 no Plano e a Conjectura de Markus-Yamabe

Injetividade de Aplicações de classe C 1 no Plano e a Conjectura de Markus-Yamabe Injetividade de Aplicações de classe C 1 no Plano e a Conjectura de Markus-Yamabe Marcelo Tavares Ramos Luiz UFRJ Rio de Janeiro 2006 Injetividade de Aplicações de classe C 1 no plano e a Conjectura de

Leia mais

Equações Diferenciais Ordinárias: um Resultado de Existência e Alguns Critérios não Usuais de Unicidade de Solução

Equações Diferenciais Ordinárias: um Resultado de Existência e Alguns Critérios não Usuais de Unicidade de Solução Universidade Federal de Campina Grande Centro de Ciências e Tecnologia Unidade Acadêmica de Matemática Curso de Graduação em Matemática Equações Diferenciais Ordinárias: um Resultado de Existência e Alguns

Leia mais

Dionatan Ricardo Schmidt

Dionatan Ricardo Schmidt UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA CENTRO DE CIÊNCIAS NATURAIS E EXATAS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA Dionatan Ricardo Schmidt EXISTÊNCIA E CONFIGURAÇÃO DE CICLOS LIMITES EM SISTEMAS DIFERENCIAIS

Leia mais

{ 1 se x é racional, 0 se x é irracional. cos(k!πx) = cos(mπ) = ±1. { 1 se x Ak

{ 1 se x é racional, 0 se x é irracional. cos(k!πx) = cos(mπ) = ±1. { 1 se x Ak Solução dos Exercícios Capítulo 0 Exercício 0.: Seja f k : [0, ] R a função definida por Mostre que f k (x) = lim j (cos k!πx)2j. { f k (x) = se x {/k!, 2/k!,..., }, 0 senão e que f k converge pontualmente

Leia mais

Topologia de Zariski. Jairo Menezes e Souza. 25 de maio de Notas incompletas e não revisadas RASCUNHO

Topologia de Zariski. Jairo Menezes e Souza. 25 de maio de Notas incompletas e não revisadas RASCUNHO Topologia de Zariski Jairo Menezes e Souza 25 de maio de 2013 Notas incompletas e não revisadas 1 Resumo Queremos abordar a Topologia de Zariski para o espectro primo de um anel. Antes vamos definir os

Leia mais

Introduzir os conceitos de base e dimensão de um espaço vetorial. distinguir entre espaços vetoriais de dimensão fnita e infinita;

Introduzir os conceitos de base e dimensão de um espaço vetorial. distinguir entre espaços vetoriais de dimensão fnita e infinita; META Introduzir os conceitos de base e dimensão de um espaço vetorial. OBJETIVOS Ao fim da aula os alunos deverão ser capazes de: distinguir entre espaços vetoriais de dimensão fnita e infinita; determinar

Leia mais

Alexandre L. Madureira

Alexandre L. Madureira Introdução à Análise Real 1 Alexandre L. Madureira Laboratório Nacional de Computação Científica LNCC, Brasil URL: http://www.lncc.br/ alm Fundação Getúlio Vargas FGV, Brasil 1 04 de junho de 2014 Prefácio.

Leia mais

Variedades Instáveis e Centrais

Variedades Instáveis e Centrais Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática Curso de Pós-Graduação em Matemática Dissertação de Mestrado Variedades Instáveis e Centrais Kleyber Mota da Cunha Orientador: Prof. Dr. Vilton Pinheiro

Leia mais

No que segue, X sempre denota um espaço topológico localmente compacto

No que segue, X sempre denota um espaço topológico localmente compacto O TEOREMA DE REPRESENTAÇÃO DE RIESZ PARA MEDIDAS DANIEL V. TAUSK No que segue, sempre denota um espaço topológico localmente compacto Hausdorff. Se f : R é uma função, então supp f denota o{ suporte (relativamente

Leia mais

Aula número 1 (13/08)

Aula número 1 (13/08) Aula número 1 (13/08) (1) Sistemas de coordenadas. Esta seção funciona como uma preparação psicológica para a noção de variedade diferenciável e para os enunciados das formas locais das imersões, submersões

Leia mais

2 A métrica de Sasaki

2 A métrica de Sasaki 2 A métrica de Sasaki Para dar inicio ao estudo do fluxo geodésico em variedades de curvatura negativa ou sem pontos conjugados é preciso definir alguns conceitos básicos. O sistema de equações diferenciais

Leia mais

Imersões e Mergulhos. 4 a aula,

Imersões e Mergulhos. 4 a aula, 4 a aula, 12-04-2007 Imersões e Mergulhos Um mapa entre variedades f : X Y diz-se um mergulho sse (1) é uma imersão, i.e., Df x : T x X T f(x) Y é injectiva, para todo x X, (2) é injectiva, e (3) a inversa

Leia mais

Análise Matemática III. Textos de Apoio. Cristina Caldeira

Análise Matemática III. Textos de Apoio. Cristina Caldeira Análise Matemática III Textos de Apoio Cristina Caldeira A grande maioria dos exercícios presentes nestes textos de apoio foram recolhidos de folhas práticas elaboradas ao longo dos anos por vários docentes

Leia mais

Teoremas fundamentais dos espaços normados

Teoremas fundamentais dos espaços normados Capítulo 9 Teoremas fundamentais dos espaços normados 9.1 Teorema de Hahn-Banach O próximo teorema, conhecido como teorema de Hahn-Banach, é uma generalização do Teorema 4.12, o qual, recordamos para conveniência

Leia mais

d(t x, Ty) = d(x, y), x, y X.

d(t x, Ty) = d(x, y), x, y X. Capítulo 6 Espaços duais 6.1 Preliminares A análise funcional foi nos seus primórdios o estudo de funcionais. Assim, nos dias de hoje um princípio fundamental da análise funcional é a investigação de espaços

Leia mais

2 APLICAÇÕES DIFERENCIÁVEIS

2 APLICAÇÕES DIFERENCIÁVEIS Sumário 1 ESPAÇOS NORMADOS 1 1.1 PRODUTO INTERNO................................... 1 1.2 NORMA.......................................... 1 1.3 APLICAÇÕES LINEARES CONTÍNUAS......................... 4

Leia mais