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20251209

姓名: 刘欣楠

序号: 12

班级: 数学强基 2301

学号: 2233310237

\begin{tikzpicture}[remember picture,overlay] \node[anchor=north east] at ($(current page.north east)+(-25mm,-50mm)$) { 图 }; \end{tikzpicture}

P218/25

(Harnack 定理) 设 $\{u_N\}\in C(\overline{\Omega})\cap C^2(\Omega)$$\Omega$ 内的调和函数列, 如果 $\{u_N\}$$\partial \Omega$ 上一致收敛, 则它也在 $\overline{\Omega}$ 上一致收敛, 且收敛于一调和函数.

证明
$\Omega\subset\mathbb R^n$ 为有界域,$\{u_N\}\subset C(\overline{\Omega})\cap C^2(\Omega)$, 且对每个 $N$$u_N$$\Omega$ 内调和,即 $ \Delta u_N = 0. $ 又已知 $\{u_N\}$$\partial\Omega$ 上一致收敛于某个连续函数 $g$,即 $ \sup_{x\in\partial\Omega}|u_N(x)-g(x)|\to 0\quad (N\to\infty). $

取任意 $N,M\in\mathbb N$,考虑 $ w_{N,M} := u_N - u_M. $ 由于差仍然是调和函数,$w_{N,M}$$\Omega$ 内调和且连续延拓到 $\overline{\Omega}$

由调和函数的最大值原理(及其对闭包的推广:极大值只能在边界取得),对 $w_{N,M}$$-w_{N,M}$ 分别应用可得

$$

\max_{\overline{\Omega}} w_{N,M} \le \max_{\partial\Omega} w_{N,M},\qquad \max_{\overline{\Omega}}(-w_{N,M}) \le \max_{\partial\Omega}(-w_{N,M}).

$$

于是

$$

\max_{\overline{\Omega}} |w_{N,M}| = \max_{\overline{\Omega}} \max{w_{N,M},-w_{N,M}} \le \max_{\partial\Omega} \max{w_{N,M},-w_{N,M}} = \max_{\partial\Omega} |w_{N,M}|.

$$

也就是说 $ \sup_{x\in\overline{\Omega}}|u_N(x)-u_M(x)| \le \sup_{x\in\partial\Omega}|u_N(x)-u_M(x)|. $

由于 $\{u_N\}$$\partial\Omega$ 上一致收敛,因此在 $\partial\Omega$ 上是一致 Cauchy 的,即 $ \sup_{x\in\partial\Omega}|u_N(x)-u_M(x)| \xrightarrow[N,M\to\infty]{} 0. $

由上式推得 $ \sup_{x\in\overline{\Omega}}|u_N(x)-u_M(x)| \xrightarrow[N,M\to\infty]{} 0, $ 故 $\{u_N\}$$\overline{\Omega}$ 上也是一致 Cauchy 列。由于 $C(\overline{\Omega})$ 在一致范数下完备, 存在 $u\in C(\overline{\Omega})$,使得 $ u_N \to u \quad\text{在 }\overline{\Omega}\text{ 上一致收敛}. $ 特别地,在 $\partial\Omega$$u=g$,即 $u|_{\partial\Omega}=g$

取任意一点 $x_0\in\Omega$。由于 $\Omega$ 是开集,可以取 $r>0$,使得闭球 $ \overline{B_r(x_0)} := {x\in\mathbb R^n : |x-x_0|\le r} $ 满足 $\overline{B_r(x_0)}\subset\Omega$

对每个 $N$,因为 $u_N$$\Omega$ 内调和,所以满足球面平均值性质: $ u_N(x_0) = \frac{1}{|\partial B_r(x_0)|} \int_{\partial B_r(x_0)} u_N(y)\,dS_y, $ 其中 $|\partial B_r(x_0)|$ 为球面面积。

另一方面,我们已经知道 $u_N\to u$$\overline{\Omega}$ 上一致收敛,因此在紧集 $\partial B_r(x_0)\subset\overline{\Omega}$ 上也一致收敛。于是 $ \sup_{y\in\partial B_r(x_0)}|u_N(y)-u(y)| \xrightarrow[N\to\infty]{} 0. $

故可将极限换入积分号内:

$$

\begin{aligned} u(x_0) &= \lim_{N\to\infty} u_N(x_0) = \lim_{N\to\infty} \frac{1}{|\partial B_r(x_0)|} \int_{\partial B_r(x_0)} u_N(y)\,dS_y \ &= \frac{1}{|\partial B_r(x_0)|} \int_{\partial B_r(x_0)} \lim_{N\to\infty} u_N(y)\,dS_y = \frac{1}{|\partial B_r(x_0)|} \int_{\partial B_r(x_0)} u(y)\,dS_y. \end{aligned}

$$

这表明对任意 $x_0\in\Omega$ 及足够小的 $r>0$(使得 $\overline{B_r(x_0)}\subset\Omega$), 都有 $ u(x_0) = \frac{1}{|\partial B_r(x_0)|} \int_{\partial B_r(x_0)} u(y)\,dS_y. $ 也就是说,$u$$\Omega$ 内满足球面平均值性质。

由调和函数理论中的标准定理:若 $u\in C(\Omega)$ 并在 $\Omega$ 内对每个球满足平均值性质, 则 $u$$\Omega$ 内调和(即 $u\in C^\infty(\Omega)$$\Delta u=0$)。因此可得 $ \Delta u = 0\quad \text{于 } \Omega. $

综上,$\{u_N\}$$\overline{\Omega}$ 上一致收敛于某个 $u\in C(\overline{\Omega})$, 且 $u$$\Omega$ 内为调和函数,命题得证。

P218/27

$u(x,y)$ 在以原点为心, R 为半径的圆 $B(R)$ 内调和, 在 $\overline{B(R)}$ 上连续, 又设 $M=\displaystyle\iint_{B(R)}u^2(x,y)\text{d}x\text{d}y.$ 试证 - (1) $|u(0,0)|\leqslant \dfrac 1R\left(\dfrac{M}{\pi}\right)^{1/2}$. - (2) $|u(x,y)|\leqslant\dfrac{1}{R-r}\left(\dfrac{M}{\pi}\right)^{1/2}\quad (x,y)\in B(R)$, $r=\sqrt{x^2+y^2}$.

证明

(1) 在原点处的估计

因为 $u$$B(R)$ 内调和且在闭圆盘上连续, 由调和函数的平均值性质(对圆盘的版本)可得

$$

u(0,0) = \frac{1}{\pi R^2}\iint_{B(R)}u(x,y)\,dx\,dy.

$$

于是

$$

|u(0,0)| = \left|\frac{1}{\pi R^2}\iint_{B(R)}u(x,y)\,dx\,dy\right| \le \frac{1}{\pi R^2}\iint_{B(R)}|u(x,y)|\,dx\,dy.

$$

对右侧应用 Cauchy–Schwarz 不等式:

$$

\iint_{B(R)}|u(x,y)|\,dx\,dy \le \left(\iint_{B(R)}1^2\,dx\,dy\right)^{\frac12} \left(\iint_{B(R)}u^2(x,y)\,dx\,dy\right)^{\frac12} = (\pi R^2)^{\frac12}M^{\frac12}.

$$

于是

$$

|u(0,0)| \le \frac{1}{\pi R^2}(\pi R^2)^{\frac12}M^{\frac12} = \frac{1}{R}\left(\frac{M}{\pi}\right)^{\frac12}.

$$

(1) 得证.

(2) 圆盘内部任意点的估计

$(x_0,y_0)\in B(R)$, 记 $r=\sqrt{x_0^2+y_0^2}<R$. 则点 $(x_0,y_0)$ 到边界圆周的距离为 $R-r$. 对任意 $0<\rho<R-r$, 以 $(x_0,y_0)$ 为心、半径 $\rho$ 的闭圆盘 $ \overline{B_\rho(x_0,y_0)}={(x,y): (x-x_0)^2+(y-y_0)^2\le \rho^2} $ 都满足 $\overline{B_\rho(x_0,y_0)}\subset B(R)$.

由于 $u$$B(R)$ 内调和, 由平均值性质可得 $ u(x_0,y_0) = \frac{1}{\pi\rho^2}\iint_{B_\rho(x_0,y_0)}u(x,y)\,dx\,dy. $ 从而 $ |u(x_0,y_0)| \le \frac{1}{\pi\rho^2}\iint_{B_\rho(x_0,y_0)}|u(x,y)|\,dx\,dy. $ 同样使用 Cauchy–Schwarz 不等式:

$$

\iint_{B_\rho(x_0,y_0)}|u(x,y)|\,dx\,dy \le \left(\iint_{B_\rho(x_0,y_0)}1^2\,dx\,dy\right)^{\frac12} \left(\iint_{B_\rho(x_0,y_0)}u^2(x,y)\,dx\,dy\right)^{\frac12}.

$$

注意 $\iint_{B_\rho(x_0,y_0)}1^2\,dx\,dy = \pi\rho^2$

$$

\iint_{B_\rho(x_0,y_0)}u^2(x,y)\,dx\,dy \le \iint_{B(R)}u^2(x,y)\,dx\,dy = M.

$$

于是得到 $ \iint_{B_\rho(x_0,y_0)}|u| \le (\pi\rho^2)^{\frac12}M^{\frac12}. $ 代回不等式:

$$

|u(x_0,y_0)| \le \frac{1}{\pi\rho^2}\cdot (\pi\rho^2)^{\frac12}M^{\frac12} = \frac{1}{\rho}\left(\frac{M}{\pi}\right)^{\frac12}.

$$

这对任意 $0<\rho<R-r$ 都成立. 由于函数 $f(\rho)=\dfrac{1}{\rho}$$(0,R-r)$ 上单调递减, 故

$$

|u(x_0,y_0)| \le \inf_{0<\rho<R-r}\frac{1}{\rho}\left(\frac{M}{\pi}\right)^{\frac12} = \frac{1}{R-r}\left(\frac{M}{\pi}\right)^{\frac12}.

$$

$(x_0,y_0)$ 改写为一般 $(x,y)$, $r=\sqrt{x^2+y^2}$, 即得 $ |u(x,y)|\le \frac{1}{R-r}\left(\frac{M}{\pi}\right)^{\frac12}, \quad (x,y)\in B(R),\ r=\sqrt{x^2+y^2}. $

因此 (2) 亦得证.

P218/28

$u(x,y)$ 是定解问题 $$\begin{cases} \Delta u=0, & (x,y)\in B(R),\ u|{\partial B(R)}=\varphi(x,y) & \end{cases} $$ 的解, 又设 $v(x,y)$ 是定解问题 $$ \begin{cases} \Delta u=0, & (x,y)\in B(R)\setminus O,\ v|=\varphi(x,y) & \end{cases} $$ 的有界解, 其中 $O$ 表示坐标原点, 且 $O\in B(R)$. 试证 $O$ 点是 $v(x,y)$ 的可去奇点, 即 $$ u(x,y)\equiv v(x,y),\quad (x,y)\in B(R)\setminus O.$$

证明
记 $ w(x,y):=v(x,y)-u(x,y),\qquad (x,y)\in B(R)\setminus{O}. $ 则有 $ \Delta w = \Delta v - \Delta u = 0-0 = 0 \quad\text{在 } B(R)\setminus{O}, $ 即 $w$ 在穿心圆盘 $B(R)\setminus\{O\}$ 内调和;并且由于 $u,v$ 都在 $\partial B(R)$ 上连续且 $ v|{\partial B(R)}=\varphi=u|, $ 故 $ w|_{\partial B(R)} = v-u = 0. $ 又因为 $v$ 有界、$u$$\overline{B(R)}$ 上连续,所以在 $B(R)\setminus\{O\}$ 上 $ |w(x,y)| = |v(x,y)-u(x,y)| \le |v(x,y)|+|u(x,y)| \le C_1, $ 即 $w$$B(R)\setminus\{O\}$ 上也是有界的调和函数。

从而存在 $\tilde w\in C^\infty(B(R))$, 在整个 $B(R)$ 内调和且满足 $ \tilde w(x,y)=w(x,y)=v(x,y)-u(x,y), \quad (x,y)\in B(R)\setminus{O}. $

由于 $\tilde w$$B(R)$ 内调和且连续延拓到闭圆盘 $\overline{B(R)}$,并且在边界上有 $ \tilde w|{\partial B(R)}=w|=0, $ 由调和函数的最大值原理可知

$$

\max_{\overline{B(R)}}\tilde w = \max_{\partial B(R)}\tilde w=0, \qquad \min_{\overline{B(R)}}\tilde w = \min_{\partial B(R)}\tilde w = 0,

$$

因此 $ \tilde w\equiv 0\quad\text{于 } B(R). $

$B(R)\setminus\{O\}$ 内有 $ v-u = w = \tilde w \equiv 0, $ 故 $ u(x,y)\equiv v(x,y),\qquad (x,y)\in B(R)\setminus{O}. $ 这说明 $v$$O$ 点的奇点实际上是可去的。 将 $v$$B(R)\setminus\{O\}$ 上与 $u$ 相等的延拓定义为 $ v(O):=u(O), $ 即可得到一个在整个 $B(R)$ 上调和的函数(即 $u$ 本身),从而 $O$$v$ 的可去奇点。

P212/1

$u(x)$ 是定解问题 $$\begin{cases} -\Delta u+c(x)u=f(x), & x\in\Omega\\ u|_{\partial \Omega}=0. \end{cases}$$ 的一个解 - (1) 如果 $c(x)\geqslant C_0>0$, 则有估计 $$ \max\limits_{\overline{\Omega}}|u(x)|\leqslant C_0^{-1}\sup\limits_{\Omega}|f(x)|; $$ - (2) 如果 $c(x)\geqslant 0$ 且有界, 则 $$ \max\limits_{\overline{\Omega}}|u(x)|\leqslant M\sup\limits_{\Omega}|f(x)|, $$ 其中 $M$ 依赖于 $c(x)$ 的界与 $\Omega$ 的直径; - (3) 如果 $c(x)<0$, 试举反例说明上述最大模估计一般不成立.

证明
(1) 情形 $c(x)\ge C_0>0$.

$M:=\max_{\overline{\Omega}}u(x)$,取点 $x_0\in\overline{\Omega}$ 使得 $u(x_0)=M$。 因为 $u|_{\partial\Omega}=0$,若 $M>0$,则 $x_0$ 必在内部:$x_0\in\Omega$。 在 $x_0$ 处有 $ \nabla u(x_0)=0,\qquad \Delta u(x_0)\le 0. $ 由方程 $ -\Delta u(x_0) + c(x_0)u(x_0) = f(x_0) $ 得 $ -\Delta u(x_0) = f(x_0) - c(x_0)u(x_0). $ 注意到 $-\Delta u(x_0)\ge 0$,且 $c(x_0)\ge C_0$,于是 $ 0 \le -\Delta u(x_0) = f(x_0) - c(x_0)u(x_0) \le |f(x_0)| - C_0\,u(x_0). $ 因此 $ C_0\,M \le |f(x_0)| \le \sup_{x\in\Omega}|f(x)|=|f|{L^\infty(\Omega)}, $ 从而 $ M\le C_0^{-1}|f|. $

$M\le 0$,则 $u\le 0$,自然有 $u(x)\le C_0^{-1}\|f\|_\infty$ 对一切 $x$ 成立。 因此总有 $ \max_{\overline{\Omega}}u(x) \le C_0^{-1}|f|_{L^\infty(\Omega)}. $

$-u$ 重复上述论证可得 $ \max_{\overline{\Omega}}(-u(x))\le C_0^{-1}|f|{L^\infty(\Omega)}, $ 即 $ \min. $}}u(x) \ge - C_0^{-1}|f|_{L^\infty(\Omega)

综上, $ \max_{\overline{\Omega}}|u(x)| = \max\Big{\max_{\overline{\Omega}}u,\ -\min_{\overline{\Omega}}u\Big} \le C_0^{-1}|f|_{L^\infty(\Omega)}. $ 即 (1) 得证。

(2) 情形 $c(x)\ge 0$ 且有界。

设 $ 0\le c(x)\le C_1\quad (x\in\Omega), $ 其中 $C_1$ 为常数,$\mathrm{diam}(\Omega)$$\Omega$ 的直径。

首先回顾一个对泊松方程的标准估计: 若 $w$

$$

\begin{cases} -\Delta w = g(x), & x\in\Omega,\ w|_{\partial\Omega} = 0, \end{cases}

$$

则存在常数 $C(\Omega)$,使得 $ |w|{L^\infty(\Omega)} \le C(\Omega)\,|g|. $ 并且可以取 $C(\Omega)\lesssim \mathrm{diam}(\Omega)^2$,即 $C(\Omega)$ 与域的直径成二次量级。

现在对原方程 $ -\Delta u + c(x)u = f(x) $ 视为 $ -\Delta u = f(x) - c(x)u(x). $ 令 $ g(x) := f(x) - c(x)u(x), $ 则 $u$ 满足泊松方程 $-\Delta u = g$$u|_{\partial\Omega}=0$,从而

$$

|u|{L^\infty(\Omega)} \le C(\Omega)\,|g| \le C(\Omega)\bigl(|f|{L^\infty(\Omega)} + C_1|u|\bigr).

$$

$\|u\|_{L^\infty}$ 移到左边,有 $ \bigl(1 - C(\Omega)C_1\bigr)\,|u|{L^\infty(\Omega)} \le C(\Omega)\,|f|. $

由于 $C(\Omega)$$\Omega$ 的直径有关,而 $C_1$$c$ 的上界, 对给定的 $\Omega$$c$$C(\Omega)C_1$ 是一个固定常数。 若 $C(\Omega)C_1<1$,则可直接得到 $ |u|{L^\infty(\Omega)} \le \frac{C(\Omega)}{1-C(\Omega)C_1}\,|f|. $

因此我们得到所要求的估计

$$

\max_{\overline{\Omega}}|u(x)|\le M\,\sup_{x\in\Omega}|f(x)|,

$$

其中 $M$ 依赖于 $c(x)$ 的上界与 $\Omega$ 的直径,这就证明了 (2) 的结论。

(3) 若 $c(x)<0$,最大模估计一般不成立的反例。

取一维情形即可。设 $ \Omega = (0,\pi),\qquad c(x)\equiv -1<0,\qquad f(x)\equiv 0. $ 考虑

$$

\begin{cases} -u''(x) - u(x) = 0, & 0<x<\pi,\ $$ 2pt] u(0)=u(\pi)=0. \end{cases}

$$

取 $ u(x) = \sin x. $ 则 $ u''(x) = -\sin x,\quad -u''(x) - u(x) = -(-\sin x)-\sin x = 0, $ 且 $u(0)=u(\pi)=0$,所以 $u$ 是该定解问题的非平凡解。 但此时 $ f\equiv 0\quad\Rightarrow\quad \sup_{\Omega}|f(x)| = 0, $ 而 $ \sup_{\overline{\Omega}}|u(x)| = 1. $ 若存在某个常数 $M>0$ 使得 $ \sup_{\overline{\Omega}}|u(x)|\le M\,\sup_{\Omega}|f(x)|, $ 则右侧为 $M\cdot 0 = 0$,这与 $\sup|u|=1$ 矛盾。

因此,当 $c(x)<0$ 时,上述形式的最大模估计一般不成立

P213/3

试用辅助函数 $$ w(x)=|x|^{-a}-r^{-a} $$ 证明边界点引理 (其中常数 $a>0$ 待定, $r$$S$ 的半径).

证明
$u\in C^2(\Omega)\cap C(\overline{\Omega})$,满足 $ \Delta u\ge 0 \quad\text{于 }\Omega, $ 并在边界点 $x_0\in\partial\Omega$ 处取得最大值 $u(x_0)$,且 $u$ 非常数。 假设 $\Omega$$x_0$ 处满足内切球条件:存在 $ S=B(0,r)\subset\Omega,\qquad x_0\in\partial S. $ 经平移旋转,不妨设 $x_0=(r,0,\dots,0)$

取 $ w(x)=|x|^{-a}-r^{-a},\quad a>0. $ 则 $ w>0\ (|x|<r),\qquad w=0\ (|x|=r). $ 记 <span class="arithmatex">$\rho=|x|$,由径向函数公式 $ \Delta w = a(a+2-n)\rho^{-a-2}. $ 取 $a>n-2$,则 $ \Delta w>0\quad\text{于 }0<|x|<r. $ 此外,在 <span class="arithmatex">$x_0$ 处沿内法向 $\nu=-x_0/r$, $ \frac{\partial w}{\partial\nu}(x_0) = -w'(r)=a r^{-a-1}>0. $

令 $ \phi(x)=u(x)-u(x_0)+\varepsilon w(x),\quad \varepsilon>0. $ 则在 $S\setminus\{0\}$ 内 $ \Delta\phi=\Delta u+\varepsilon\Delta w>0. $ 在边界 $\partial S$ 上, $ \phi(x)=u(x)-u(x_0)\le 0, $ 且当 $x\ne x_0$ 时为严格不等。取 $\varepsilon$ 足够小,可保证 $ \phi\le 0\quad\text{在 }\partial S. $ 由最大值原理得 $ \phi\le 0\quad\text{于 }S,\qquad \phi(x_0)=0. $

由于 $x_0$$\phi$ 的最大点,对 $t>0$, $ \frac{\phi(x_0+t\nu)-\phi(x_0)}{t}\le 0. $ 令 $t\to 0^+$ 得 $ \frac{\partial\phi}{\partial\nu}(x_0)\le 0. $ 于是

$$

\frac{\partial u}{\partial\nu}(x_0) \le -\varepsilon \frac{\partial w}{\partial\nu}(x_0) = -\varepsilon a r^{-a-1}<0.

$$

因此, $ \frac{\partial u}{\partial\nu}(x_0)<0, $ 边界点引理得证。

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