16.1 Равномерная сходимость

Определение. Пусть на множестве $E$ задана последовательность функций $f_{n}\left(n=1,2…\right)$, сходящаяся на $E$ поточечно к функции $f$. Говорят, что последовательность {$f_{n}$} сходится равномерно к функции $f$ на множестве $E$, если для любого $\varepsilon > 0$ найдется такой номер $N$, зависящий только от $\varepsilon$ (и не зависящий от $x$), что для каждого $n \geq N$ справедливо неравенство $\mid f_{n}\left(x\right)- f\left(x\right)\mid < \varepsilon$.

Определение поточечной сходимости на множестве $E$ в кванторах можно записать следующим образом:
$$ \forall x \in E \; \forall\varepsilon > 0 \; \exists N = N\left(\varepsilon,x\right) : \forall n \geq N \mid f_{n}\left(x\right)- f\left(x\right)\mid < \varepsilon, $$ а равномерной сходимости — так: $$ \forall \varepsilon > 0 \; \exists N = N\left(\varepsilon\right) : \forall n \geq N \; \forall x \in E \mid f_{n}\left(x\right)- f\left(x\right)\mid < \varepsilon.$$ В определении поточечной сходимости номер $N$ зависит, вообще говоря, от $\varepsilon$ и от $x$, а в определении равномерной сходимости $N$ зависит только от $\varepsilon$ и не зависит от $x$. Иначе говоря, поточечная сходимость будет равномерной, если для заданного $\varepsilon > 0 $ номер $N$ можно подобрать так, чтобы он был пригоден сразу для всех $x \in E$.

Теперь видно, что свойство равномерной сходимости не слабее, чем свойство поточечной сходимости, т. е. из равномерной сходимости следует поточечная сходимость. Обратное неверно. Может оказаться, что для каждого $\varepsilon > 0$ и для $x \in E$ найдется номер $N = N \left(\varepsilon,x\right)$, но для всех сразу $x \in E$ номер $N$, не зависящий от $x$, может и не существовать. Приведем

Пример 1. Пусть $f_{n}(x) = x^{n} (x \in E \equiv \left[0,1\right])$. Мы уже видели, что $$f(x) = \lim_{n\to\infty} f_{n}(x) = \begin{cases}0, & 0\leq x < 1, \\1, & x = 1.\end{cases}$$ Если бы последовательность {$x^{n}$} сходилась к функции $f$ равномерно, то неравенство $\mid x^{n} — f(x)\mid < \varepsilon$ при достаточно больших $n \; (n\geq N(\varepsilon))$ должно было быть выполненным сразу для всех $x \in E$. Но это не так, поскольку при фиксированном $n$ имеем $\lim_{x\to1-0} x^{n} = 1 $, так что в любой левой полуокрестности точки $x_{0}=1$ найдется такая точка $x_{1} \frac{1}{2}$. Поэтому если мы возьмем $\varepsilon_{0} > \frac{1}{2}$, то получим неравенство $\mid x_1^n — 0\mid\geq \varepsilon_{0} $. Окончательно имеем $$\exists \varepsilon_{0} (\varepsilon_{0} = \frac{1}{2}) : \forall N \; \exists n \geq N (n = N) \; \exists x_{1} =$$ $$= x_{1}(\varepsilon, n) \in E : \mid f_{n}(x_{1}) — f(x_{1})\mid \geq \varepsilon_{0}$$ Это означает, что данная последовательность не является равномерно сходящейся на множестве $E$.

В этом примере «плохие» точки $x_{1}$, т.е. такие, в которых выполнено неравенство $\mid f_{n}(x_{1}) — f(x_{1})\mid \geq \varepsilon_{0}$, находится вблизи точки $x_{0}=1$. Если же мы отделимся от $x_{0}$, т.е. рассмотрим последовательность ${x^{n}}$ на множестве $E_{\delta}=\left[0,1 — \delta\right]$, где $\delta > 0$ — произвольное число, то сходимость данной последовательности к функции $f(x)\equiv0$ на множестве $E_{\delta}$ уже будет равномерной. Действительно, в этом случае $$\mid f_{n}(x) — f(x) \mid = x^{n} \leq (1 — \delta)^{n} < \varepsilon \; \; \; (0\leq x \leq 1-\delta), $$ если только $n \geq N(\varepsilon), $ где $N(\varepsilon) = \left[\frac{\ln \varepsilon}{\ln (1-\delta)}\right] + 1 $ не зависит от $x \in E_{\delta}$.

Пример 2. Для последовательности функций $f_{n}(x) = \frac{nx}{1+n^{2}x^{2}} \; \; (x \in E\equiv \mathbb{R})$ ранее мы показали, что $$f(x) = \lim_{x\to\infty} \frac{nx}{1+n^{2}x^{2}} = 0 \; \; \; (x \in \mathbb{R}).$$ Поэтому $\mid f_{n}(x) — f(x)\mid \rightarrow 0 \; \; \; (n \rightarrow \infty )$ при каждом фиксированном $x \in \mathbb{R}$. Однако при фиксированном $n$ наибольшее значение функция $f_{n}(x) = \frac{nx}{1+n^{2}x^{2}}$ достигает в точке $x_{n} = \frac{1}{n}$ и это значение равно $f_{n}(\frac{1}{n}) = \frac{1}{2}$. Таким образом, для $\varepsilon_{0}=\frac{1}{2}$ неравенство $\mid f_{n}(x)-f(x)\mid < \varepsilon_{0}$ не может быть выполненным сразу для всех $x \in \mathbb{R}$. Значит, последовательность {$f_{n}$} сходится к функции $f \equiv 0$ на $\mathbb{R}$, но неравномерно, т.е. $$\exists \varepsilon_{0} ( \varepsilon_{0} = \frac{1}{2}) : \forall N \; \exists n\geq N (n=N) \;
\exists x_{1} (x_{1} = \frac{1}{n}) : \mid f_{n}(x_{1}) — f(x_{1})\mid \geq \varepsilon_{0}.$$

Если же зафиксировать число $\delta > 0 $, то нетрудно показать, что на множестве $E_{\delta} = \left[\delta,+\infty\right)$ последовательность функций $f_{n}(x) = \frac{nx}{1+n^{2}x^{2}}$ сходится равномерно. Действительно, неравенство $$\mid f_{n}(x) — f(x)\mid = \frac{nx}{1+n^{2}x^{2}} \leq \frac{1}{nx} \leq \frac{1}{n\delta} < \varepsilon \; \; \; (x \in E_{\delta})$$ выполнено, если только $n \geq N(\varepsilon)$, где $ N(\varepsilon) = \left[\frac{1}{\varepsilon\delta}\right] + 1 $ не зависит от $x \in E_{\delta}$

Геометрический смысл равномерной сходимости состоит в том, что начиная с номера $N$ графики функций $f_{n}(x)$ расположены в $\varepsilon$-полосе графика функции $f$.

Равномерная сходимость ряда определяется как равномерная сходимость последовательности его частичных сумм.

Определение. Пусть на множестве $E$ задана последовательность функций $\left\{u_{n}\right\}$. Ряд $\sum_\left(n=1\right)^\infty u_{n}$ называется равномерно сходящимся на множестве $E$, если он сходится поточечно на $E$ и последовательность его частичных сумм равномерно сходится к сумме ряда на множестве $E$.

Другими словами, определение равномерной сходимости ряда $\sum_\left(n=1\right)^\infty u_{n}$, сходящегося к функции $f$ на множестве $E$, можно сформулировать следующим образом. Обозначим через $S_{n}(x) = \sum_\left(k=1\right)^n u_{k}(x)$ частичные суммы ряда $ \sum_\left(n=1\right)^\infty u_{n}(x), r_{n}(x) = \sum_\left(k = n+1\right)^\infty u_{k}(x)$ — остаток после $n$-го слагаемого. Тогда $S_{n}(x) + r_{n}(x) = f(x),$ а равномерная сходимость ряда означает, что для любого $\varepsilon > 0$ найдется такой номер $N$ (зависящий только от $\varepsilon$), что для всех $n \geq N$ и для всех $x \in E$ справедливо неравенство $\mid S_{n}(x) — f(x)\mid < \varepsilon$. Но так как $\mid S_{n}(x) — f(x)\mid = \mid r_n(x)\mid$, то получаем $$\forall \varepsilon > 0 \; \exists N : \forall n \geq N \; \forall x \in E \;\; \mid r_{n}(x)\mid < \varepsilon. $$ Это в свою очередь означает, что остаток ряда равномерно стремится к нулю. Таким образом, получили следующее эквивалентное определение равномерной сходимости ряда.

Ряд $\sum_\left(n=1\right)^\infty u_{n}(x)$ называется равномерно сходящимся на множестве $E$, если последовательность его остатков после $n$-го слагаемого {$r_{n}$} равномерно сходится к нулю на множестве $E$.

Это определение более выгодно по сравнению с предыдущим тем, что оно использует лишь слагаемые исходного ряда и не использует сумму самого ряда $f(x)=\sum_\left(n=1\right)^\infty u_{n}(x)$.

Пример 1. Ряд $\sum_\left(n=1\right)^\infty x^{n}$ сходится на интервале $(-1,1)$ т.к. он представляет собой сумму геометрической прогрессии со знаменателем $x, \mid x \mid < 1 $. Исследуем его на равномерную сходимость. Для этого рассмотрим остаток $r_{n}(x) = \sum_\left(k =n+1\right)^\infty x^{k} = \frac{x^{n+1}}{1-x}$. При фиксированном $x$ и $n \rightarrow \infty$ имеем $r_{n}(x) \rightarrow 0$. Это означает, что данный ряд сходится при каждом $x$, т.е. поточечно. Если же зафиксировать $n$ к $1-0$, то получим, что $\frac{x^{n+1}}{1-x} \rightarrow +\infty$, т.е. если $x$ близок к $1$, то $r_{n}(x)$ принимает большие значения. Это означает, что неравенство $\mid r_{n}(x)\!\!\mid \; = \frac{\mid x\mid^{n+1}}{1-x} < \varepsilon$ сразу для все $x \in (-1,1)$, но неравномерно.

С другой стороны, на любом отрезке $\left[-q,q\right]$, где $0<q<1$, ряд $\sum_\left(n=1\right)^\infty x^{n}$ сходится равномерно. Действительно, в этом случае $$\mid r_{n}(x)\!\!\mid = \; \mid\sum_\left(k=n+1\right)^\infty x^{n}\!\!\mid = \; \mid\frac{x^{n+1}}{1-x} \mid \; \leq \frac{q^{n+1}}{1-q}, \; \; \; (x \in \left[-q,q\right]).$$ Отсюда следует, что последовательность {$r_{n}(x)$} равномерно сходится к нулю на $[-q,q]$, т.е. данный ряд равномерно сходится на $[-q,q]$.

Пример 2. Рассмотрим ряд $\sum_\left(n=0\right)^\infty \frac{x^{2}}{(1+x^{2})^{n}}$. Имеем $$r_{n}(x) = \begin{cases}\frac{x^{2}}{(1+x^{2})^{n}}, & x \neq 0\\0, & x = 0.\end{cases}$$ Если $x$ фиксировано, то $r_{n}(x) \rightarrow 0$ при $n \rightarrow \infty$. Это означает, что ряд является сходящимся при любом $x \in \mathbb{R}$, т.е. он сходится поточечно. Если зафиксируем $n$, то при стремлении $x$ к нулю получаем, что $r_{n}(x) \rightarrow 1$, а это означает, что неравенство $\mid r_{n}(x)\!\! \mid \; = \frac{1}{(1+x^{2})^{n}} < \varepsilon$ при $0 <\varepsilon< 1$ не может выполняться сразу для всех $x \in \mathbb{R}$, каким бы большим номер $n$ мы ни взяли. Таким образом, $r_{n}(x)\rightarrow 0 \; (n \rightarrow \infty)$, но неравномерно. Следовательно, данный ряд сходится на $\mathbb{R}$ неравномерно.

Замечание. Пусть задан ряд $$\sum_\left(n=1\right)^\infty u_{n}(x) \; \; \; (x \in E).\qquad
(16.2)$$ Рассмотри величины $$\mu_{n}=\sup_{x\in E} \mid \sum_\left(k=n+1\right)^\infty u_{k}(x)\mid = \sup_{x\in E} \mid r_{n}(x)\mid.$$ Тогда определение равномерной сходимости ряда (16.2) на множестве $E$ можно сформулировать следующим образом.

Ряд (16.2) сходится равномерно на множестве $E$, если $\lim_{n\to\infty} \mu_{n} = 0.$

Действительно, если $\mu_{n}\rightarrow 0 \; (n \rightarrow \infty)$, то для любого $\varepsilon > 0$ найдется такой номер $N$, что для всех $n \geq N$ справедливо неравенство $\mu_{n} < \varepsilon$, т.е. для всех $x \in E$ справедливо неравенство $\mid r_{n}(x)\mid < \varepsilon$, а значит ряд (16.2) сходится равномерно. Обратно, если $r_{n}(x)$ равномерно сходится к нулю, то для всех $x \in E$ справедливо неравенство $\mid r_{n}(x)\mid < \varepsilon$. Поэтому и $\mu_{n} = \sup_{x\in E} \mid r_{n}(x)\mid \leq \varepsilon$, т.е. $\mu_{n} \rightarrow 0$ при $n \rightarrow \infty$.

Пример 3. Исследовать на равномерную сходимость ряд $\sum_\left(n=1\right)^\infty \frac{(-1)^{n}}{x^{2}+n}$ на множестве $\mathbb{R}$

Данный ряд является рядом лейбницевского типа и поэтому, согласно теореме об оценке остатка ряда лейбницевского типа, $\mid r_{n}(x)\mid \leq \frac{1}{x^{2}+n+1}\leq \frac{1}{n+1}$. Таким образом, $\mu_{n}\leq \frac{1}{n+1} \rightarrow 0 \; \; (n\rightarrow \infty)$, и, следовательно, данный ряд сходится равномерно на $\mathbb{R}$.

Теорема(критерий Коши равномерной сходимости последовательности). Для того чтобы последовательность функций {$f_{n}$} равномерно сходилась на множестве $E$ к некоторой функции, необходимо и достаточно, чтобы для любого $\varepsilon > 0$ существовал такой номер $N$, зависящий только от $\varepsilon$, что для любых $n,m \geq N$ и для любого $x \in E$ было выполнено неравенство $\mid f_n(x)-f_m(x)\mid < \varepsilon$.

Необходимость. Пусть последовательность {$f_n$} сходится к $f$ равномерно на $E$. Зададим $\varepsilon > 0 $. Тогда найдется такой номер $N$, что для все $n\geq N$ и для всех $x \in E$ справедливо неравенство $\mid f_n(x) — f(x)\mid < \frac{\varepsilon}{2}$. Если возьмем произвольные, $n,m \geq N$, то для любого $x \in E$ получим $$\mid f_n(x) — f_m(x)\mid \leq \mid f_n(x) — f(x)\mid + \mid f_m(x) — f(x)\mid < \frac{\varepsilon}{2} + \frac{\varepsilon}{2} = \varepsilon,$$ т.е. выполнено условие теоремы (условие Коши).
Достаточность. Пусть выполнено условие Коши. Зафиксируем $x \in E$ и получим числовую последовательность {$f_n(x)$}, которая, согласно условию Коши, является фундаментальной и, следовательно, сходящейся. Обозначим ее предел через $f(x)$. Так как $x \ in E$ произвольное, то, проделав эту операцию для все $x \in E$, получим функцию $f(x)$. Покажем, что последовательность {$f_n(x)$} стремится к $f(x)$ равномерно на $E$. Зададим $\varepsilon > 0$. Тогда найдется такой номер $N$, что для всех $n,m\geq N$ и для любого $x \in E$ справедливо неравенство $\mid f_n(x)-f_m(x)\mid < \varepsilon$. Зафиксируем $n \geq N, x \in E$ и устремим $m\rightarrow \infty$. Тогда получим $\mid f_n(x)-f(x)\mid \leq \varepsilon.$ Это неравенство выполнено для любого $n \geq N$ и для всех $x \in E$, а это и означает, что последовательность {$f_n$} сходится к $f$ равномерно на $E$.

Доказанную теорему можно переформулировать для рядов следующим образом.

Теорема(критерий Коши равномерной сходимости ряда). Для того чтобы ряд $\sum_\left(n=1\right)^\infty u_n(x)$ равномерно сходился на множестве $E$, необходимо и достаточно, чтобы для любого $E > 0$ существовал такой номер $N$, зависящий только от $\varepsilon$, что для всех $n \geq N, p \in \mathbb{N}$ и для любого $x \in E$ выполнялось неравенство $\mid \sum_{k=n+1}^{n+p} u_k(x)\mid < \varepsilon$.

Эта теорема вытекает из предыдущей, если учесть, что равномерная сходимость ряда определяется как равномерная сходимость последовательности его частичных сумм.

Теорема (признак Вейерштрасса равномерной сходимости ряда). Пусть дан ряд $$ \sum_{n+1}^{\infty} u_n(x) \; \; \; (x \in E). \qquad (16.3)$$ Предположим, что существует числовая последовательность {$a_n$}, такая, что $\mid u_n(x)\mid \leq a_n \; \; \; (n=1,2…)$ для всех $x \in E$, и числовой ряд $\sum_{n=1}^\infty a_n$ сходится. Тогда ряд (16.3) сходится равномерно на $E$.

В силу условия теоремы, имеем $$\mid\sum_{k=n+1}^{n+p} u_k(x)\mid \leq \sum_{k=n+1}^{n+p} a_k \; \; \; (x \in E).$$ Так как ряд $\sum_{n=1}^\infty a_n$ сходится по условию, то, в силу критерия Коши для числовых рядов, для любого $\varepsilon > 0$ найдется такой номер $N$, что для всех $n \geq N$ и для любого $p \in \mathbb{N}$ справедливо неравенство $\sum_{k=n+1}^{n+p} a_k < \varepsilon$. Но тогда и неравенство $\mid\sum_{k=n+1}^{n+p} u_k(x) \mid < \varepsilon$ будет выполненным для всех $x \in E$, т.е. выполнено условие критерия Коши равномерной сходимости функционального ряда, в силу которого ряд (16.3) сходится равномерно на $E$.

Замечание 1. Признак Вейерштрасса является лишь достаточным условием равномерной сходимости функционального ряда. В самом деле, рассмотренный выше пример 3 ряда $\sum_{n=1}^{\infty} \frac{(-1)^n}{x^2+n}$ показывает, что этот ряд хотя и сходится равномерно на $\mathbb{R}$, но оценить сверху его слагаемые можно лишь слагаемыми расходящегося числового ряда $\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n}$

Замечание 2. Признак Вейерштрасса дает достаточное условие не только равномерной, но и абсолютной сходимости ряда. Это сразу следует из неравенства $$\sum_{k=n+1}^{n+p} \mid u_k(x)\mid \leq \sum_{k=n+1}^{n+p} a_k \; \; \; (x \in E).$$

Замечание 3. Признак Вейерштрасса заключается в том, что из сходимости ряда $\sum_{n=1}^{\infty} a_n $, где $a_n = \sup_{x \in E}\mid u_n(x)\mid$, следует равномерная (и абсолютная) сходимость ряда $\sum_{n=1}^\infty u_{n}(x)$ на множестве $E$.

Пример 4. Рассмотрим ряд $\sum_{n=1}^\infty \frac{x}{1+n^4x^2}$ на $\mathbb{R}$. Используя очевидное неравенство $2\mid\!\! a\mid \leq 1 + a^2$, находим мажорантный числовой ряд $$\mid \frac{x}{1+n^4x^2}\mid \leq \frac{1}{n^2} \frac{\mid n^2x\mid}{1+(n^2x)^2} \leq \frac{1}{2}\frac{1}{n^2}.$$ Поскольку числовой ряд $\sum_{n=1}^\infty \frac{1}{2}\frac{1}{n^2}$ сходится, то исходный функциональный ряд сходится равномерно на $\mathbb{R}$.

Пример 5. Ряд $\sum_{n=1}^\infty \frac{\cos {nx}}{n^2}$ сходится равномерно на $\mathbb{R}$, поскольку $\mid \frac{\cos {nx}}{n^2}\mid \leq \frac{1}{n^2}$ и числовой ряд $\sum_{n=1}^\infty \frac{1}{n^2}$ сходится.

Теорема(признак Абеля равномерной сходимости) Пусть на множестве $E$ заданы две функциональные последовательности {$a_n(x)$} и {$b_n(x)$}, такие, что при каждом $x \in E$ числовая последовательность {$a_n(x)$} монотонна, функции $a_n(x)$ ограничены в совокупности, т.е. существует такое $M$, что $\mid a_n(x)\mid \leq M \;\;\; (x \in E, n = 1,2,…)$, а ряд $\sum_{n=1}^\infty b_n(x)$ сходится равномерно на $E$. Тогда ряд $\sum_{n=1}^\infty a_n(x) b_n(x)$ сходится равномерно на $E$.

Теорема(признак Дирихле равномерной сходимости). Пусть на множестве $E$ заданы две последовательности функций {$a_n(x)$} и {$b_n(x)$}, такие, что при каждом $x \in E$ числовая последовательность {$a_n(x)$} монотонна, функциональная последовательность {$a_n(x)$} равномерно сходится к нулю на $E$, а частичные суммы ряда $\sum_{n=1}^\infty b_n(x)$ ограничены в совокупности на $E$, т.е. существует такое число $M$, что $\mid\sum_{k=1}^n b_k(x)\mid \leq M (x \in E, n = 1,2,…)$. Тогда ряд $\sum_{n=1}^\infty a_n(x) b_n(x)$ сходится равномерно на $E$.

Доказательства признаков Абеля и Дирихле легко провести, основываясь на критерии Коши и применяя преобразование Абеля(точно так же, как это было сделано при доказательстве признаков Абеля и Дирихле сходимости числовых рядов). Рекомендуется провести эти доказательства самостоятельно.

Пример 6. Рассмотрим ряды вида $\sum_{n=1}^\infty a_n(x) \cos nx $ и $\sum_{n=1}^\infty a_n(x) \sin nx$, где последовательность чисел $a_n$ монотонно стремится к нулю. К ряду $\sum_{n=1}^\infty a_n(x) \cos nx $ применим признак Дирихле. Для этого рассмотрим суммы $S_n(x)=\sum_{k=1}^n \cos kx$. Имеем $$2\sin \frac{x}{2} S_n(x) =\sum_{k=1}^n 2\sin \frac{x}{2} \cos kx=$$ $$=\sin \frac{3x}{2} — \sin \frac{x}{2} + \sin \frac{5x}{2} — \sin \frac{3x}{2} + … + \sin (n+ \frac{1}{2})x — \sin (n — \frac{1}{2})x =$$ $$= \sin (n+ \frac{1}{2})x — \sin \frac{x}{2}.$$ Поэтому $$S_n(x) = \frac{\sin (n + \frac{1}{2})x}{2\sin \frac{x}{2}} — \frac{1}{2} \;\;\; (0 < x <2\pi), \;\;\;\; \mid S_n(x)\mid \leq \frac{1}{2} + \frac{1}{2\mid \sin \frac{x}{2}\mid}.$$ Если $x \rightarrow 0$, то $S_n(x) \rightarrow n$, так что в окрестности нуля нарушается равномерная ограниченность сумм $S_n(x)$. Если же $\delta \leq x \leq 2\pi — \delta$, где $0 < \delta < \pi$, то $\mid S_n(x)\mid \leq \frac{1}{2} + \frac{1}{2 \sin \frac{\delta}{2}}$ и поэтому $\left[ \delta, 2\pi — \delta\right]$ выполнены все условия признака Дирихле, в силу которого ряд $\sum_{n=1}^\infty a_n \cos {nx}$ сходится равномерно на $\left[ \delta, 2\pi — \delta\right]$. На всем интервале $(0,2\pi)$ признак Дирихле неприменим, но это еще не означает, что ряд сходится неравномерно, поскольку признак Дирихле — лишь достаточное условие равномерной сходимости ряда.

Покажите самостоятельно, что ряд $\sum_{n=1}^\infty a_n \sin {nx}$, где последовательность {$a_n$} монотонно убывает к нулю, сходится равномерно на $\left[ \delta, 2\pi — \delta\right]$, где произвольное $0 < \delta < \pi$. Для этого полезно использовать равенство $$ \sum_{k=1}^n \sin kx = \frac{1}{2 \sin \frac{x}{2}} \sum_{k=1}^n 2 \sin \frac{x}{2} \sin kx = $$ $$ = \frac{1}{2 \sin \frac{x}{2}} \sum_{k=1}^n [\cos (k — \frac{1}{2})x — \cos (k + \frac{1}{2})x] = $$ $$ =\frac{1}{2 \sin \frac{x}{2}} [\cos \frac{x}{2} — \cos(n+\frac{1}{2})x] \;\;\; (0 < x < 2\pi)$$ и применить признак Дирихле.

Примеры решений задач

  1. Исследовать на равномерную сходимость на интервале $(-\infty, +\infty)$ ряд $\sum_{n=1}^{\infty} \frac{nx}{1+n^5x^2}$.
Решение

Удобно применить признак Вейерштрасса, так как несложно подобрать мажоранту для ряда. Найдем максимум общего члена ряда: $$\frac{\text{d}}{\text{d}x}(\frac{nx}{1+n^5x^2})= n\frac{1-x^2n^5}{(1+x^2n^5)^2} = 0 \Rightarrow x_0 = \frac{1}{n^{\frac{5}{2}}}.$$ Следовательно, $$\mid\frac{nx}{1+n^5x^2}\mid \leq \frac{1}{2n^{\frac{3}{2}}}.$$ Мажорирующий ряд $\sum_{n=1}^\infty \frac{1}{2n^{\frac{3}{2}}}$ сходится. Поэтому исходный ряд сходится равномерно.

[свернуть]

Исследовать на равномерную сходимость на отрезке  $[0,2\pi]$ ряд $\sum_{n=1}^{+\infty} = \frac{\sin nx}{n}$ .

Решение

На данном отрезке частичные суммы вспомогательного ряда не будут ограничены. Применим критерий Коши. Выберем $m=2n, x_0 = \frac{1}{n}$, тогда $$ \mid \frac{\sin \frac{n+1}{n}}{n+1} + … + \frac{\sin 2}{2n}\mid \geq \frac{\sin 1}{n+1} + … + \frac{\sin 1}{2n} \geq \frac{1}{2}\sin 1 = \varepsilon_0.$$ Для ряда выполнился критерий Коши, следовательно, ряд не сходится равномерно.

[свернуть]

Равномерная сходимость

Пройдите этот тест, чтобы проверить свои знания по только что прочитанной теме.

Список литературы


Тер-Крикоров А.М., Шабунин М.И. Курс Математического Анализа. 1997; с исправлениями 2001. ФИЗМАТЛИТ, 2001, стр.  384 — 407.

В.И.Коляда, А.А.Кореновский. Курс лекций по математическому анализу Т.2. Одесса, «Астропринт», 2010, стр. 32-41.

Г. М. Фихтенгольц «Курс дифференциального и интегрального исчисления» ФИЗМАТЛИТ, 1964 т.2, стр. 376-386.

18.1.1 Несобственные интегралы I рода (интегралы по неограниченным промежуткам)

Пусть функция $f$ задана на промежутке $[a, +\infty)$, где $a \in R$, и интегрируема по Риману на каждом отрезке $[a, \xi)$, где $a \lt \xi \lt +\infty$. Выражение $\int_a^{+\infty} f(x) dx$ называют несобственным интегралом I рода. Если существует $\lim\limits_{\xi\to +\infty}\int_a^\xi f(x) dx$ то этот несобственный интеграл называют сходящимся, а его значение полагают равным:
$$\int_{a}^{\infty}f(x)dx=\lim_{\xi \to +\infty}\int_{a}^{\xi}f(x)dx.$$
Если же не существует конечного предела, то несобственный интеграл называют расходящимся.

Аналогично определяется несобственный интеграл:
$$\int_{-\infty}^{a}f(x)dx = \lim_{\eta\to -\infty}\int_{\eta}^{a}f(x)dx.$$

Пусть теперь функция $f$ задана на всей действительной прямой и интегрируема по Риману на любом отрезке $\left[\eta, \xi\right]$, где $ -\infty \lt \eta \lt \xi \lt +\infty.$
Если существует конечный двойной предел $\lim\limits_{\substack{\xi\to +\infty \\ \eta\to-\infty}}\int_\eta^\xi f(x) dx$,то несобственный интеграл $\int_{-\infty}^{+\infty} f(x) dx$ называется сходящимся, а его значение полагают равным $$\int_{-\infty}^{+\infty}f(x)dx = \lim_{\substack{\xi\to +\infty\\ \eta\to-\infty}}\int_{\eta}^{\xi}f(x)dx.$$

Утверждение. Сходимость интеграла $\int_{-\infty}^{+\infty}f(x)dx$ равносильна тому, что сходятся оба интеграла $\int_{a}^{+\infty}f(x)dx$ и $\int_{-\infty}^{a}f(x)dx$, причем имеет место равенство $$\int_{-\infty}^{+\infty}f(x)dx = \int_{-\infty}^{a}f(x)dx + \int_{a}^{+\infty}f(x)dx$$
где a – произвольное действительное число.

Пусть при некотором $a \in R$ интегралы $\int_{a}^{+\infty}f(x)dx$ и $\int_{-\infty}^{a}f(x)dx$ сходятся. Тогда для $-\infty \lt \eta \lt \xi \lt +\infty$ будем иметь
$$\int_{\eta}^{\xi}f(x)dx = \int_{\eta}^{a}f(x)dx + \int_{a}^{\xi}f(x)dx$$
Отсюда, переходя к пределам при $\xi → +\infty$ и $\eta → -\infty$, получаем
$$\lim_{\substack{\xi\to +\infty \\ \eta\to-\infty}}\int_{\eta}^{\xi}f(x)dx = \lim_{\substack{\xi\to +\infty \\ \eta\to-\infty}}\int_{\eta}^{a}f(x)dx + \lim_{\substack{\xi\to +\infty \\ \eta\to-\infty}}\int_{a}^{\xi}f(x)dx=\\
= \int_{-\infty}^{a}f(x)dx + \int_{a}^{+\infty}f(x)dx$$
т. е. интеграл $\int_{-\infty}^{+\infty}f(x)dx$ сходится и для него справедливо равенство $\int_{-\infty}^{+\infty}f(x)dx = \int_{-\infty}^{a}f(x)dx + \int_{a}^{+\infty}f(x)dx$.

Для доказательства обратного утверждения зафиксируем произвольное $a \in R$ и предположим, что существует
$$\int_{-\infty}^{+\infty}f(x)dx=\lim_{\substack{\xi\to +\infty \\ \eta\to-\infty}}\int_{\eta}^{\xi}f(x)dx.$$
Тогда, в силу критерия Коши существования двойного предела, отсюда
следует, что для любого $ \eps\gt 0$ найдется такое $A$, что для любых $\xi^{\prime}, \xi^{\prime\prime} \gt A$ и для любых $\eta^{\prime},\eta^{\prime\prime}\lt −A$ справедливо неравенство
$$\left|\displaystyle\int_{\eta^{\prime}}^{\xi^{\prime}}f(x)dx — \int_{\eta^{\prime\prime}}^{\xi^{\prime\prime}}f(x)dx\right|\lt \eps $$
Зафиксируем $\eps\gt 0$ и найдем такое $A$. Можем считать, что $A\gt|a|$. Выберем $\eta=\eta^{\prime}=\eta^{\prime\prime}\lt −A$ и $\xi^{\prime}, \xi^{\prime\prime}\gt A$. Тогда получим
$$\left|\displaystyle\int_{\xi^{\prime}}^{\xi^{\prime\prime}}f(x)dx\right| = \left|\displaystyle\int_{\eta}^{\xi^{\prime}}f(x)dx — \int_{\eta}^{\xi^{\prime\prime}}f(x)dx\right|\lt \eps, $$
т. е. выполнено условие критерия Коши существования предела
$$\lim_{\xi\to +\infty}\int_{a}^{\xi}f(x)dx.$$
Отсюда следует, что интеграл $\int_{a}^{+\infty}f(x)dx$ сходится. Аналогично получаем, что и интеграл $\int_{-\infty}^{a}f(x)dx$ также сходится. Имеем
$$\int_{-\infty}^{a}f(x)dx + \int_{a}^{+\infty}f(x)dx = \lim_{\eta\to -\infty}\int_{\eta}^{a}f(x)dx + \lim_{\xi\to +\infty}\int_{a}^{\xi}f(x)dx =\\
= \lim_{\substack{\xi\to +\infty \\ \eta\to-\infty}}\left(\displaystyle\int_{\eta}^{a}f(x)dx + \int_{a}^{\xi}f(x)dx\right) = \lim_{\substack{\xi\to +\infty \\ \eta\to-\infty}}\int_{\eta}^{\xi}f(x)dx = \int_{-\infty}^{+\infty}f(x)dx$$ Последний предел существует в силу условия, а выражение справа не
зависит от $a$. Тем самым доказано $\int_{-\infty}^{+\infty}f(x)dx = \int_{-\infty}^{a}f(x)dx + \int_{a}^{+\infty}f(x)dx$ для любого $a \in R$.

Пример 1. Вычислим $$\int_0^{+\infty}\frac{dx}{1+x^2} = \lim_{\xi\to +\infty}\int_{0}^{\xi}\frac{dx}{1+x^2}=\lim_{\xi\to +\infty} {\mathrm {arctg}}\,x\bigg|_0^{\xi} = \lim_{\xi\to +\infty}{\mathrm {arctg}}\,x=\frac{\pi}{2}.$$

Пример 2. Несобственный интеграл $\int_0^{+\infty}\sin x dx.$ расходится. В самом деле, $$\int_0^{\xi}\sin x dx =-\cos x \bigg|_0^{\xi}= 1-cos {\xi} $$ не имеет предела.

Примеры решения задач

Пример 1

Вычислить $\int_0^{+\infty}e^{-px}dx.$

Решение:

$$\int_0^{+\infty}e^{-px}dx= -\frac{1}{p}e^{-px}\bigg|_0^{+\infty}=-\frac{1}{p}\lim_{x\to +\infty}(e^{-px}-1)= \begin{cases}
\frac{1}{p}, \text{если $p \gt 0$;} \\
+\infty, \text{если $p\lt 0$.}
\end{cases}$$ При $p \gt 0 \lim\limits_{x\to +\infty}e^{-px}= \lim\limits_{x\to +\infty}\frac{1}{e^{px}}=0$, так как $e^{px}\to+\infty$ при $x\to+\infty.$ При $p\lt 0 \lim\limits_{x\to +\infty}e^{-px} = +\infty.$

Таким образом, интеграл $\int_0^{+\infty}e^{-px}dx$ сходится при $p \gt 0$ и расходится при $p\lt 0.$

[свернуть]

Пример 2

При каких значениях показателя $\lambda \gt 0$ существует несобственный интеграл $\int_a^{+\infty}\frac{dx}{x^\lambda}, (a\gt 0).$

Решение:

Пусть $\lambda\neq1$, тогда $$\int_a^{\xi}\frac{dx}{x^\lambda}=\frac{1}{1-\lambda}x^{1-\lambda}\bigg|_a^\xi=\frac{1}{1-\lambda} (\xi^{1-\lambda} — a^{1-\lambda}).$$
Это выражение при $\xi\to+\infty$ имеет предел $\infty$ ( $\lambda \lt 1$) или конечное число $\frac{1}{1-\lambda} a^{1-\lambda}$ ($\lambda \gt 1$).

Если $\lambda=1$, имеем $$\int_a^{\xi}\frac{dx}{x}=\ln(x)\bigg|_a^\xi=\ln(\xi)-\ln(a)$$ и при $\xi\to+\infty$ в пределе получается $+\infty$. Таким образом, интеграл $\int_a^{+\infty}\frac{dx}{x^\lambda}$ при $\lambda\gt 1$ сходится (и равен $\frac{1}{1-\lambda} a^{1-\lambda}$), а при $\lambda\leq 1$ расходится.

[свернуть]

Пример 3

Вычислить $\int_{-\infty}^{+\infty}\frac{dx}{1+x^2}.$

Решение:

$$\int_{-\infty}^{+\infty}\frac{dx}{1+x^2}=\lim\limits_{x\to{+\infty}} {\mathrm {arctg}}\,x -\lim\limits_{x\to{-\infty}} {\mathrm {arctg}}\,x = \frac{\pi}{2} -(-\frac{\pi}{2})=\pi.$$

Интеграл $\int_{-\infty}^{+\infty}\frac{dx}{1+x^2}$ сходится и равен $\pi$.

[свернуть]

Несобственные интегралы по неограниченным промежуткам

Для закрепления пройденного материала предлагается пройти тест.

Литература

  1. Коляда В.И.,Кореновский А.А. Курс лекций по математическому анализу / В.И.Коляда.-Одесса: Изд-во «Астропринт», 2010. т.2. -С.102-105.
  2. Каплан И.А. Практические занятия по высшей математике / И.А.Каплан. -Харьков: Изд-во Харьковского университета, 1967. ч.3. -С.760-761.
  3. Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления/ Г.М.Фихтенгольц -Москва: Изд-во «Наука», 1969. т.2. -С.553.
  4. Лысенко З.М. Конспект лекций по математическому анализу.

18.1.2 Несобственные интегралы II рода (интегралы от неограниченных функций)

Пусть функция $f$ задана на полуинтервале $[a, b)$, где $-\infty\lt a \lt b \lt +\infty$ и интегрируема по Риману на любом отрезке $[a,\xi]$, где $a\lt\xi\lt b$. Если существует конечный предел $\lim\limits_{\xi\to b-0}\int_a^\xi f(x) dx$, то несобственный интеграл второго рода $\int_a^b f(x) dx$ называют сходящимся и полагают $$\int_a^b f(x) dx=\lim\limits_{\xi\to b-0}\int_a^\xi f(x) dx.$$ В противном случае несобственный интеграл называют расходящимся.

Замечание 1. Предполагается, что функция $f$ неограничена в любой левой полуокрестности точки $b$. Действительно, если функция $f$ ограничена на $[a, b)$ и интегрируема на каждом отрезке $[a,\xi]$ при любом $\xi\lt b$, то, используя критерий интегрируемости функции в смысле Римана в терминах колебаний, легко можно показать, что функция $f$ интегрируема по Риману на отрезке $[a, b]$ (в самой точке $b$ функцию можно доопределить произвольным образом и это не влияет ни на свойство функции быть интегрируемой, ни на величину интеграла Римана $\int_a^b f(x) dx)$.

Замечание 2. Если функция $f$ интегрируема по Риману на отрезке $[a, b]$, то, как было установлено ранее, интеграл с переменным верхним пределом $\varphi(\xi)=\int_a^\xi f(x) dx$ является непрерывной на $[a, b]$ функцией. В частности, существует $\lim\limits_{\xi\to b-0}\varphi(\xi)=\int_a^b f(x)dx$. Это означает, что для интегрируемой в смысле Римана функции интеграл в несобственном смысле также существует и их значения совпадают.

Если функция $f$ неограничена в любой левой полуокрестности точки $b$, то эту точку называют особой точкой и говорят, что в точке $b$ функция имеет особенность. Иногда это обозначают так: $\int_a^{(b)} f(x)dx$. Аналогично определяется $\int_{(a)}^b f(x)dx$ с особенностью в точке $a$. Т.е., полагаем
$$\int_{(a)}^b f(x)dx=\int_a^b f(x)dx=\lim\limits_{\eta\to a+0}\int_\eta^b f(x) dx,$$
если предел справа существует. В этом случае интеграл называют сходящимся, в противном случае – расходящимся.

Пример 1. У интеграла $\int_0^1\frac{dx}{\sqrt{1-x^2}}$ имеется особенность в точке $x=0$. Имеем
$$\int_{0}^1 \frac{dx}{\sqrt{1-x^2}}=\lim\limits_{\xi\to {1-0}} \int_{0}^{\xi} \frac{dx}{\sqrt{1-x^2}} = \lim\limits_{\xi\to {1-0}}\arcsin\xi = \arcsin 1=\frac{\pi}{2}.$$

Пример 2. Рассмотрим интеграл $\int_{0}^1\frac{dx}{x^ \alpha}.$ при $\alpha\gt 0$.
Он имеет особенность в точке $x=0$. При $\alpha\neq 1$ имеем: $$ \int_\eta^1 \frac{dx}{x^{\alpha}}=\frac{1}{1-{\alpha}} x^{1-{\alpha}}\bigg|_{\eta}^1=\frac{1}{1-{\alpha}}-\frac{\eta^{1-\alpha}}{1-{\alpha}},$$ а если $\alpha=1$, то $$ \int_{\eta}^1 \frac{dx}{x^{\alpha}}=\ln x\bigg|_\eta^1=\ln\frac{1}{\eta}.$$

Если $\alpha\lt 1$, то существует $$\lim\limits_{\eta \to {0+}}\int_{\eta}^1 \frac{dx}{x^{\alpha}} = \frac{1}{1-\alpha}.$$

Если же $\alpha\geqslant 1$, то предел $\lim\limits_{\eta \to {0+}}\int_{\eta}^1 \frac{dx}{x^{\alpha}}$ не существует. Следовательно, $$ \int_\eta^1 \frac{dx}{x^{\alpha}} = \frac{1}{1-{\alpha}} (\alpha\lt 1)$$
и интеграл расходится при $\alpha\geqslant 1$.

Интеграл с несколькими особенностями определяется как сумма интегралов по таким промежуткам, на каждом из которых имеется лишь одна особенность. При этом интеграл называют сходящимся, если сходятся все
интегралы указанной суммы. Если хотя бы один из них расходится, то и исходный интеграл называют расходящимся.

Пример. Интеграл $\int_{-\infty}^{+\infty}\frac {dx}{\sqrt{x} \sqrt[3]{x-1} \sqrt[4]{x-2}}$ определяется как
$$ \int_{-\infty}^{+\infty}\frac {dx}{\sqrt{x} \sqrt[3]{x-1} \sqrt[4]{x-2}}=\int_{-\infty}^a + \int_a^0 + \int_0^b + \int_b^1 + \int_1^c + \int_c^2 + \int_2^d + \int_d^{+\infty},$$ где $ -\infty \lt a \lt 0 \lt b \lt 1 \lt c \lt 2 \lt d \lt +\infty$.

Примеры решения задач

Пример 1

Вычислить интеграл $\int_{0}^1\frac{dx}{x}.$
Решение:

Для данного интеграла особой точкой является точка $0$. $$\int_{0}^1 \frac{dx}{x}=\lim\limits_{\eta \to 0} \int_{\eta}^1 \frac{dx}{x}=\lim\limits_{\eta\to 0} \ln x \bigg|_{\eta}^1 = +\infty.$$

Интеграл $\int_{0}^1\frac{dx}{x}$ расходится.

[свернуть]

Пример 2

Вычислить интеграл $\int_{-1}^1\frac{dx}{\sqrt{1-x^2}}.$
Решение:

Для данного интеграла особыми точками являются точки $-1$ и $1$. $$\int_{-1}^1\frac{dx}{\sqrt{1-x^2}}=\int_{-1}^0\frac{dx}{\sqrt{1-x^2}}+\int_{0}^1\frac{dx}{\sqrt{1-x^2}}=\frac{\pi}{2}+\frac{\pi}{2}={\pi}$$ (неопределенный интеграл для данной функции равен: $\int {\frac{dx}{\sqrt{1-x^2}}} = {\mathrm {arcsin}}\,x$.

Таким образом, интеграл $\int_{-1}^1\frac{dx}{\sqrt{1-x^2}}$ сходится и равен $\pi$.

[свернуть]

Несобственные интегралы от неограниченных функций

Пройдите этот тест, чтобы проверить свои знания по только что прочитанной теме.

Литература

  1. Коляда В.И.,Кореновский А.А. Курс лекций по математическому анализу / В.И.Коляда.-Одесса: Изд-во «Астропринт», 2010. ч.2. -С.106-108.
  2. Фихтенгольц Г.М. Курс дифференциального и интегрального исчисления / Г.М.Фихтенгольц.-Москва: Изд-во «Наука», 1964. т.2. -С.579.
  3. Кудрявцев Л.Д. Краткий курс математического анализа / Л.Д.Кудрявцев. -Москва: изд-во «Наука», 1989. -С.397.
  4. Лысенко З.М. Конспект лекций по математическому анализу.

15. Числовые ряды

14.3 Условный экстремум

Определение. Пусть $f $– действительная функция, заданная на открытом множестве $E ⊂ R^n,$ $M-p$-мерное многообразие, содержащееся в $E$. В точке $x_0 ∈ M$ функция $f$ имеет условный максимум на многообразии $M,$ если существует такая окрестность $U ⊂ E$ точки $x_0,$ что для всех $x ∈ U ∩ M$ выполняется неравенство $f(x)≤f(x_0).$ Условный максимум называется строгим, если окрестность можно выбрать настолько малой, что для всех $x ∈ U ∩M,$ $x \ne x_0,$ будет выполнено строгое неравенство $f(x)< f(x_0).$ Аналогично определяется понятие условного минимума.

Пример. Пусть $f(x, y) = xy.$ В начале координат эта функция не имеет обычного экстремума, поскольку в любой окрестности начала координат она принимает как положительные, так и отрицательные значения. Возьмем теперь многообразие $M_1 : y = x.$ На этом многообразии $f(x, y) = x^2$ и в точке $(0, 0)$ функция f имеет условный минимум на многообразии $M_1.$ Если взять $M_2 : y = −x,$ то на нем $f(x, y) = −x^2,$ и теперь функция $f$ имеет условный максимум в точке $(0, 0).$ Итак, функция f в начале координат не имеет экстремума, а на многообразиях $M_1$ и $M_2$ имеет условные минимум и максимум, соответственно.

 

Теорема (необходимое условие экстремума на многообразии). Пусть $f$– действительная функция, заданная на открытом множестве $E ⊂ R^n,$ содержащем многообразие $M$. Пусть в точке $x_0 ∈ M$ функция $f$ имеет условный экстремум и дифференцируема в этой точке. Тогда производная $f'{}(x_0)$ обращается в нуль на касательном пространстве $T_{x0}(M),$ т. е.$f'{} (x_0)·h = 0$ для любого $h ∈ T_{x0}(M).$

Пусть $h$ – касательный вектор, т. е. $h ∈ T_{x0}(M).$ Тогда существует такая функция $γ : R \to M,$ $γ(0) = x_0,$ что $γ'{}(0) = h.$ Рассмотрим функцию $g(t) = f(γ(t)) (t ∈ R).$ Если $f$ в точке $x_0$ имеет условный максимум, то при $t = 0$ функция $g$ имеет обычный локальный максимум. Функция $g$ дифференцируема в точке $t = 0$ и, по теореме о производной сложной функции,

$g'{}(0)= f'{}(γ(0))·γ'{} (0) = f'{}(x_0)·h$

С другой стороны, по теореме Ферма, $g'{}(0)=0.$ Итак, $f'{}(x_0)·h=0.$

Геометрический смысл теоремы. Предположим, что функция $f$ класса $C^1$ и рассмотрим множество

$H = ${$x:f(x)= f(x_0)$}

Это множество называется множеством уровня функции $f.$ Предположим, что $f'{}(x)\ne 0$ для всех $x ∈ H.$ Тогда получим, что $H – (n − 1)$- мерное многообразие, т. е. гиперповерхность. Касательное пространство к многообразию $H$ определяется как совокупность всех векторов $h,$ для которых выполнено равенство $f'{}(x_0)·h = 0.$ Доказанная теорема утверждает, что $p$-мерное подпространство $T_{x0}(M)$ содержится в $(n−1)$-мерной гиперплоскости $T_{x0}(H).$ Другими словами, касательная гиперплоскость к $H$ в точке $x_0$ содержит касательную $p$-плоскость к $M$ в этой точке.

Заметим, что доказанная теорема дает лишь необходимое условие экстремума. Можно показать, что достаточным оно не является.

Метод множителей Лагранжа. Пусть $M – p$-мерное многообразие, точка $x_0 ∈ M$ и в окрестности $U$ этой точки $M$ определено уравнением $ϕ(x) = 0,$ где $ϕ = (ϕ^1, …, ϕ ^{n−p} ),$ $rank$ $ϕ'{}(x) = n − p$ для любого $x ∈ U.$

Теорема. Пусть $f$ – действительная функция в некоторой окрестности многообразия $M,$ дифференцируемая в точке $x_0 ∈ M$ и имеющая в этой точке условный экстремум. Тогда существуют такие действительные числа $λ_1,…, λ_{n−p},$ что для функции

$F(x) = f(x) + λ_1ϕ^1(x) + … + λ_{n−p}ϕ^{n−p}(x)$

полная производная $F'{}(x_0) = 0.$

В силу предыдущей теоремы, $f'{}(x_0)·h = 0$ для любого $h ∈ T_{x0} (M).$ Это равносильно тому, что $grad$ $f(x_0)·h = 0$ для любого $h ∈ T_{x0} (M), $т. е. $grad$ $f(x_0)$ ортогонален к любому касательному вектору. Значит, этот градиент является нормальным вектором к многообразию $M$ в точке $x_0.$ Как известно, векторы $grad$ $ϕ^i (x_0) (i = 1, …, n − p)$ образуют базис в пространстве нормальных векторов. Значит, существуют числа $α_1, …, α_{n−p}$ такие, что

$grad$ $(f(x_0)) = α^1$ $grad$ $( ϕ^1 (x_0) + … + α_{n−p})$ $grad$ $(ϕ^{n−p} (x_0)).$

Обозначим $λ_i = −α_i, i = 1, …, n−p.$ Тогда видим, что для $F$ ее градиент $grad$ $F(x_0) = 0,$ а это равносильно тому, что $F'{}(x_0) = 0,$ и тем самым теорема доказана.

Числа $λ_1, …, λ_{n−p}$ называются множителями Лагранжа. Они определяются однозначно, так как являются координатами разложения вектора $grad$ $ f(x_0)$ по базису из векторов $grad$ $ϕ^i (x_0) (i = 1, …, n − p),$ взятых с противоположным знаком. Условие $rank $ $ϕ'{}(x) = n − p$ обеспечивает линейную независимость векторов $grad$ $ϕ^i (x_0) (i = 1, …, n − p).$

В качестве примера, иллюстрирующего метод множителей Лагранжа, рассмотрим следующую задачу. Найти расстояние от точки до гиперплоскости в пространстве $R^n.$
Решение

Гиперплоскость $H$ определяется уравнением

$ a_1x ^1 + … + a_nx^n = b,$

или в векторной форме $ax = b,$ где $a \ne 0,$ ибо, в противном случае, не получим гиперплоскость.

Пример. Пусть $x_0 ∈ R^n.$ Покажем, что расстояние от заданной точки $x_0$ до $H$ равно $d(x_0, H) = \frac{|ax_0−b|}{|a|}.$ Расстояние от $x_0$ до произвольной точки $x ∈ H$ выражается следующим образом:
Решение

$\sqrt{(x^1 − x^1_0 )^2 + … + (x^n − x^n_0 )^2}.$

Поэтому для нахождения минимума этих расстояний достаточно рассмотреть подкоренное выражение и найти его минимум.

Обозначим $f(x) = (x^1 − x^1_0 )^2 + … + (x^n − x^n_0 )^2 .$ Составим функцию Лагранжа

$ F(x) = f(x) + λ(ax − b) = f(x) + λ(a_1x^1 + … + a_nx ^n − b).$

Находим все частные производные функции $F$ и приравниваем их к нулю. Получаем

$ \left \{\begin{matrix} 2(x^1 − x^1_0 ) + λa_1 = 0,\\ ………………… \\ 2(x^n − x^n_0 ) + λa_n = 0, \\a_1x^1 + … + a_nx^n = b \end{matrix}\right.$

Последнее уравнение этой системы означает, что точка x лежит на гиперплоскости $H.$ Умножим $i$-е уравнение этой системы на $a_i (i = 1, …, n)$ и сложим первые $n$ уравнений. Тогда получим

$ 2 \sum_{i=1}^n (a_ix^i − a_ix^i_0 ) + λ\sum^n_{i=1} a^2_i = 0,$

или, учитывая последнее уравнение системы,

$ 2(b − ax_0) + λ|a|^2 = 0.$

Отсюда находим

$ λ = \frac{2(ax_0 − b)} {|a|^2}.$

Подставим найденное значение $λ$ в первые $n$ уравнений системы и получим

$2(x^i − x^i_0 ) = −a_i\frac{ 2(ax_0 − b) }{|a|^2} (i = 1, …, n).$

Каждое из этих равенств возведем в квадрат и сложим полученные равенства. Получим

$ f(x) = \frac{(ax_0 − b)^2} {|a|^2} ,$

а это и есть квадрат искомого расстояния.

Пример. Найти точки условного экстремума функции (если они есть) $f(x,y) = y_{2} — x_{2}$ при уравнении связи $y = 2x.$
Решение

Имеем $f(x, 2x) = 3x^{2},$ т.е. при выполнении уравнений связи данная функция является функцией одного переменного и достигает минимума при $x = 0.$
Значению $x = 0$ согласно уравнению связи соответствует значение $y = 0,$ а поэтому функция $f(x,y) = y_{2} — x_{2}$ имеет в точке $(0, 0)$ условный минимум относительно уравнения связи $y = 2x.$

Литература

Условный экстремум

Проверьте, насколько хорошо вы усвоили эту тему и закрепите свои знания по ней, пройдя тест.