Théorème de Shauder

Théorème de Shauder

Théorème du point fixe de Schauder

Le théorème de Schauder, prouvé en 1930 par le mathématicien polonais Juliusz Schauder est un puissant théorème du point fixe intervenant dans la démonstration de l'existence de solutions à une équation différentielle.

Énoncé

Soit E un espace vectoriel normé sur \mathbb{R}, \mathcal{C} une partie non vide de E, convexe, fermée et bornée.

Si T est une application continue de C dans C telle que T(C) soit relativement compact, alors T a un point fixe

Preuve

Notons ||\cdot||_E la norme de E.

Soit \varepsilon > 0. T(C) étant une partie relativement compacte de C, il est précompact, on peut donc recouvrir T(C) à l'aide d'un nombre fini de boules de rayon \varepsilon. Autrement dit, il existe N_\varepsilon un nombre entier, et e_1^\varepsilon, \dots, e_{N_\varepsilon}^\varepsilon dans C tels que :

T(C) \subset \bigcup_{1 \leq i \leq N_\varepsilon} B_{E,||\cdot||_E}^{\prime} \Big( e_i^\varepsilon, \frac{\varepsilon}{2}\Big)

On définit alors pour tout i \in \{1, 2, \dots, N_{\varepsilon}\} l'application πi de C dans \mathbb{R} par :

\forall e \in C, \pi_{i,\varepsilon} (e) = \max \Big(0, \varepsilon - ||T(e) - e_i^\varepsilon||_E\Big)

Chacune de ces applications est bien continue. On définit alors l'application continue T_\varepsilon par :

\forall e \in C, T_\varepsilon(e) = \frac{\sum_{i=1}^{N_\varepsilon} \pi_{i,\varepsilon}(e)e_i^\varepsilon}{\sum_{i=1}^{N_\varepsilon} \pi_{i,\varepsilon}(e)}

Tout d'abord, cette formule est bien définie, car le dénominateur n'est jamais nul. En effet, T(e) est dans l'une des boules B_{E,||\cdot||_E}^{\prime} \Big( e_i^\varepsilon, \frac{\varepsilon}{2}\Big) et donc pour ce i, \pi_{i,\varepsilon}(e) > 0.

Par ailleurs \sup_{e \in C} ||T_\varepsilon(e) - T(e)||_E \leq \varepsilon. En effet, en notant J = \{i \in \{1, \dots, N_\varepsilon \}, \pi_{i , \varepsilon}(e) \neq 0\}, on vérifie que si i \in J, \varepsilon - ||T(e) - e_i^\varepsilon||_E > 0 et :

 ||T_\varepsilon(e) - T(e)||_E \leq \Big( \sum_{i \in J} \pi_{i,\varepsilon}(e) \Big)^{-1} \Big( \sum_{i \in J} \pi_{i,\varepsilon}(e) ||e_i^\varepsilon - T(e)||_E\Big) \leq \varepsilon

Posons alors H_\varepsilon = C \cap (\mathbb{R}e_1^\varepsilon + \cdots + \mathbb{R}e_{N_\varepsilon}^\varepsilon). La définition même de T_\varepsilon nous assure que T_\varepsilon(H_\varepsilon) \subset H_\varepsilon.

H_\varepsilon est un sous-ensemble fermé, borné, convexe, symétrie, inclus dans le sous-espace G = \textrm{vect}  H_\varepsilon de dimension finie P \leq N_\varepsilon. On peut donc extraire de H_\varepsilon une base (e_1, \dots, e_P) de G. Supposons à présent que H_\varepsilon contient plus de deux éléments. Alors P \geq 1. Montrons que 0 est à l'intérieur de H_\varepsilon, considéré en tant que partie de G. Les normes sur G étant équivalentes (G est de dimension finie), on peut considérer la norme N définie par N\Big(\sum_{1 \leq i \leq P} x_ie_i\Big) = \sum_{1 \leq i \leq P} |x_i| . Si N(x) \leq  1, on peut écrire x = \sum_{i=1}^P x_ie_i, où \sum_{i=1}^P |x_i| \leq 1. Posons alors xi = δi | xi | , où \delta_i = \pm 1, alors x = \sum_{i=1}^P |x_i| (\delta_i e_i), donc x est barycentre convexe des δiei qui sont dans H_\varepsilon (on rappelle que H_\varepsilon est symétrique et convexe). Il en résulte que H_\varepsilon contient la boule pour N de centre 0 et de rayon 1. 0 est bien à l'intérieur de H_\varepsilon

On définit l'application ρ de G dans \mathbb{R}^+ par la formule :

\forall a \in G, \rho(a) = \inf \Big\{ \eta \in \R_+^*, \frac{1}{\eta} a \in H_\varepsilon \Big\}

Tout d'abord, comme 0 appartient à l'intérieur de G, la fonction ρ est bien définie. On montre (par un raisonnement fastidieux, mais non difficile) que c'est une norme pour G, dont la boule unité n'est rien d'autre que H_\varepsilon. Ainsi H_\varepsilon est homéomorphe à la boule unité de \mathbb{R}^P (dans le cas où P = 0, c'est évident), et l'application directe du théorème du point fixe de Brouwer dit qu'il existe un vecteur e_\varepsilon \in H_\varepsilon tel que T_\varepsilon(e_\varepsilon) = e_\varepsilon.

On peut appliquer tout ce long raisonnement pour \varepsilon = \frac{1}{n+1}, on dispose alors d'une suite d'éléments (xn) de C tels que :

T_{\frac{1}{n+1}}(x_n) = x_n

D'autre part, on sait que \Big|\Big| T_{\frac{1}{n+1}}(x_n) - x_n \Big|\Big| \leq \frac{1}{n+1}. Comme T(C) est relativement compact, \overline{T(C)} est compact, on peut extraire de (T(xn)) une sous-suite (Tσ(n)) convergente. Notons e sa limite, on a alors \lim_{n \to \infty} T_{\frac{1}{\sigma(n+1)}}(x_{\sigma(n)}) = e donc T(e) = e. e est bien dans C car \overline{T(C)} \subset \overline{C} = C.

Référence

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