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Ecuaciones Diferenciales I – Videos: Sistemas hamiltonianos

Por Eduardo Vera Rosales

Introducción

En anteriores entradas, hemos estudiado sistemas no lineales de ecuaciones de primer orden. Hemos visto la dificultad de conocer el comportamiento completo de las curvas solución en el plano fase, debido a que el campo vectorial asociado al sistema puede ser muy complejo. Afortunadamente logramos conocer el comportamiento de las soluciones cercanas a los puntos de equilibrio, gracias a la linealización del sistema, siempre y cuando los puntos de equilibrio fueran hiperbólicos. También estudiamos el método de las nulclinas para esbozar el plano fase de manera completa, pero como ya mencionamos, este método está sujeto a la complejidad del campo vectorial del sistema.

En esta entrada estudiaremos un tipo de sistema cuyo plano fase es relativamente sencillo de estudiar. Estos sistemas son los llamados sistemas hamiltonianos, que son de la forma x˙=Hyy˙=Hx para cierta función H:R2R.

Veremos algunas propiedades importantes que satisfacen tanto el sistema hamiltoniano como la función H, que llamaremos función hamiltoniana. La más importante será la que nos afirma que las curvas solución del plano fase serán las curvas de nivel de la función hamiltoniana. Así, para los sistemas hamiltonianos el problema de estudiar cualitativamente las curvas solución en el plano fase será equivalente a conocer las curvas de nivel de la función hamiltoniana.

Por supuesto, veremos las condiciones bajo las cuáles un sistema es hamiltoniano, y en caso de que lo sea, desarrollaremos un método para encontrar la función hamiltoniana que define al sistema.

¡Vamos a comenzar!

Sistemas hamiltonianos

En el primer video definimos a los sistemas hamiltonianos, y vemos las principales propiedades que cumplen dichos sistemas, y la función hamiltoniana que los define. Establecemos la condición que debe satisfacer un sistema de ecuaciones para que este sea hamiltoniano, y en caso de serlo, estudiamos una forma de hallar a la función hamiltoniana.

En el segundo video aplicamos todo el conocimiento adquirido en el primer video para estudiar un par de sistemas hamiltonianos y esbozar su plano fase.

Los campos vectoriales que aparecen en los videos fueron realizados en el siguiente enlace.

Tarea moral

Los siguientes ejercicios no forman parte de la evaluación del curso, pero te servirán para entender mucho mejor los conceptos vistos en esta entrada, así como temas posteriores.

  • Verifica si el sistema x˙=x+sinyy˙=y es hamiltoniano. En caso de serlo, encuentra una función hamiltoniana y esboza el plano fase del sistema.
  • Haz lo mismo que en el ejercicio anterior para el sistema de ecuaciones x˙=sin2xsinyy˙=2sinxcosxcosy.
  • Demuestra que el sistema x˙=xcosxyy˙=ycosxy es hamiltoniano. Encuentra una función hamiltoniana, verifica que es una cantidad conservada para el sistema y esboza el plano fase.
  • Considera el sistema lineal de ecuaciones X˙=(abcd)X. Establece condiciones para las constantes a,b,c,d de tal forma que el sistema sea hamiltoniano.
  • Prueba que si un sistema es hamiltoniano, entonces los puntos de equilibrio del sistema linealizado son únicamente puntos silla o centros.
  • Considera el sistema de ecuaciones de la forma x˙=F1(y)y˙=F2(x). Demuestra que este sistema es hamiltoniano y encuentra una función hamiltoniana.

Más adelante

Hemos terminado el análisis de los sistemas hamiltonianos. Lamentablemente, no todos los sistemas lo son, y de hecho, casi ninguno lo es. En la siguiente entrada comenzaremos abordando nuevamente el modelo del péndulo, pero ahora agregaremos fricción, por lo que el sistema dejará de ser hamiltoniano. Estudiaremos los problemas que se presentan, posteriormente definiremos un función similar a la función hamiltoniana, la cual es la llamada función de Lyapunov y veremos algunas propiedades interesantes

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Agradecimientos

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE104522 «Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM – Etapa 2»

Variable Compleja I: Conexidad y compacidad en un espacio métrico

Por Pedro Rivera Herrera

Introducción

En esta entrada abordaremos los conceptos de conexidad y compacidad para caracterizar a los conjuntos de C, además de que veremos que tanto la conexidad como la compacidad son invariantes respecto a una función continua, es decir, son propiedades topológicas, concluyendo así que entre espacios métricos homeomorfos los conjuntos conexos y compactos están en correspondencia biunívoca.

Intuitivamente al hablar de un conjunto conexo pensamos en conjuntos que están constituidos por una sola pieza, conjuntos que no están formados por piezas separadas. Esta característica nos devuelve muchas propiedades importantes que se obtienen al trabajar con este tipo de conjuntos.

Mientras que el concepto de conjunto conexo es fácil de interpretar intuitivamente, el concepto de conjunto compacto no lo es, sin embargo podemos pensar a la compacidad como una generalización topológica de conjunto finito, lo cual es de suma utilidad pues nos permite dotar de propiedades importantes, que se cumplen en conjuntos finitos, a los conjuntos compactos.

Conexidad en un espacio métrico

Definición 10.1. (Subespacio métrico.)
Si (X,dX) es un espacio métrico y AX se define para todo x,yA la métrica inducida por dX como:
dA(x,y)=dX(x,y). Esta es claramente una métrica en A. Al conjunto A dotado con está métrica se le llama un subespacio métrico de X y lo denotamos como (A,dA).

Definición 10.2. (Conexidad.)
Un espacio métrico (X,dX) se dice que es conexo si los únicos subconjuntos de X tales que ambos son abiertos y cerrados en X son el conjunto y X. Si AX, entonces A es un subconjunto conexo de X si el subespacio métrico (A,dA) es conexo.
Equivalentemente, un espacio métrico X se dice que no es conexo o que es disconexo si existen subconjuntos A y B de X, ambos abiertos en X y tales que: A,B,AB=yX=AB. Considerando estas condiciones se tiene que A y B son también cerrados en X desde que A=XB y B=XA.

Ejemplo 10.1.
a) Dado que C y son los únicos subconjuntos abiertos y cerrados en C, ejemplo 7.1(d), tenemos que (C,d) es conexo.
b) Los números reales R dotados con la métrica euclidiana dada por el valor absoluto, es decir para a,bR se define d(a,b)=|ab|, forman un espacio métrico conexo.
c) Sea X=AB donde A={zC:|z|1} y B={zC:|z4|<2}, dotado con la métrica euclidiana. Veamos que el subespacio métrico (X,dX) es disconexo, figura 48.
Solución. Dado que XC está dotado con la métrica euclidiana, entonces (X,dX) es un espacio métrico. Por lo que A=B(0,1) es un conjunto cerrado en X y B=B(4,2) es un conjunto abierto en X. Veamos que A también es abierto. Sea wA, notemos que para todo ρ(0,1) se cumple que:
B(w,ρ)={zX:|zw|<ρ}A, por lo que A es abierto.
Es claro que A, B, AB= y X=AB. Dado que A y B son abiertos en X, entonces (X,dX) es disconexo.

Figura 48: Conjuntos A=B(0,1) y B=B(4,2) son una disconexión del conjunto X=AB.

Recordemos el siguiente resultado del espacio métrico (R,d), donde d(a,b)=|ab| para a,bR.

Proposición 10.1.
Un conjunto IR es conexo si y sólo si I es un intervalo.

Demostración. Ejercicio.

◼

Definición 10.3. (Región o dominio.)
Un conjunto UC abierto y conexo se llama región o dominio.

Ejemplo 10.2.
a) El conjunto C es una región.
b) Dado z0C, se tiene que para todo ρ>0 una ρ-vecindad de z0 es una región, figura 41(a).
c) El conjunto X={zC:1<Re(z)+Im(z)<4}{zC:|Re(z)Im(z)|<2} es una región, figura 49.

Figura 49: El conjunto X del ejemplo 10.2(c) es una región en C.

Definición 10.4. (Segmento de recta.)
Sean z1,z2C, entonces el segmento de recta que va de z1 a z2, denotado por [z1,z2], se define como:
[z1,z2]={z1+t(z2z1):0t1}

Definición 10.5. (Polígono o poligonal.)
Sean z,wC, con zw. Un polígno o poligonal de z a w se define como el conjunto de n-segmentos de recta que unen a dichos puntos, es decir: P=k=1n[zk,wk]=[z,z2,,zn,w], donde z=z1, w=wn y wk=zk+1 para 1kn1.

Figura 50: Polígono o poligonal que une a los puntos z y w mediante n1 segmentos de recta.

Definición 10.6. (Poligonal conexo.)
Un conjunto SC se llama poligonal conexo si para cualesquiera dos puntos z,wS existe un polígono de z a w tal que está totalmente contenido en S.

Ejemplo 10.3.
Sean ρ1,ρ2,ρ3(0,) con ρ1<ρ2<ρ3 y z0C un punto fijo. Consideremos a los siguientes conjuntos de C:
a) X=B(z0,ρ1)(B(z0,ρ3)B(z0,ρ2)), figura 51(a).
b) Y=B(z0,ρ2)B(z0,ρ1), figura 51(b).

Figura 51: El conjunto X no es poligonal conexo, mientras que el conjunto Y sí es poligonal conexo..

De acuerdo con la figura 51(a) podemos ver que el conjunto X no es poligonal conexo, ya que si tomamos a z1B(z0,ρ1) y z2B(z0,ρ3)B(z0,ρ2), entonces no es posible trazar una poligonal que una a dichos puntos.

Por otra parte, considerando la figura 51(b) es claro que para cualesquiera dos puntos en Y es posible encontrar una poligonal que los una y que se quede contenida en Y, por lo que dicho conjunto sí es poligonal conexo.

Teorema 10.1.
Un conjunto SC abierto es conexo si y solo si es poligonal conexo.

Demostración.
)
Supongamos que S es un dominio y sea ζS un punto fijo. Dar una construcción explícita de un polígono P que vaya de ζ a un punto wS tal que PS, puede resultar un tanto complicado. Sin embargo solo basta con garantizar que existe dicho polígono. Definamos el siguiente conjunto: A={wS:existe un polígonoPdeζawtal quePS}. Notemos que A ya que ζA.

Veamos que A es abierto en S. Sea wA y sea P=[ζ,z2,,zn,w] un polígono de ζ a w tal que PS. Dado que S es abierto entonces existe ρ>0 tal que B(w,ρ)S. Notemos que si zB(w,ρ), entonces se cumple que [w,z]B(w,ρ) (¿por qué?) Así el polígono Q=P[w,z] es un polígono de ζ a z tal que QS, por lo que zA. Entonces B(w,ρ)A, es decir A es abierto.

Es claro que si A=S, entonces SA= es abierto, por lo que A es cerrado y en tal caso no habría nada que probar.

Supongamos entonces que existe zSA. Dado que S es abierto entonces existe ρ>0 tal que B(z,ρ)S. Si suponemos que existe wB(z,ρ)A, entonces podemos construir un polígono Q=[ζ,z2,,zn,w][w,z] que va de ζ a z tal que QS, pero entonces zA, lo cual es una contradicción. Entonces no existe wB(z,ρ)A, es decir B(z,ρ)A=. Por lo que B(z,ρ)SA, de donde concluimos que SA es abierto. Por lo tanto A es cerrado en S.

Como S es conexo y considerando que A es abierto y cerrado en S, con A, entonces concluimos que A=S. Por lo tanto S es poligonal conexo.

(
Supongamos que S es poligonal conexo, procedemos por reducción al absurdo. Supongamos que S no es conexo, entonces existen A y B abiertos tales que S=AB, AB=. Sea zA y wB, por hipótesis sabemos que existe un polígono P que va de z a w tal que PS. Desde que PAB y AB= al menos uno de los segmentos que forman a P debe tener un punto final en A, digamos zk, y otro punto final en B, digamos wk. Entonces dicho segmento es [zk,wk]. Definamos los siguientes conjuntos:
T1={λ[0,1]:zk+λ(wkzk)A},T2={α[0,1]:zk+α(wkzk)B}. Notemos que 0S y 1T, además dado que AB= y [zk,wk]PAB es fácil ver que ST= y ST=[0,1].

Lema 10.1.
Los conjuntos S y T son abiertos en [0,1]R con la métrica euclidiana.
Demostración. Se deja como ejercicio al lector.
◼

De acuerdo con lo anterior y considerando el lema 10.1 tenemos que [0,1]=TS es disconexo, lo cual contradice la proposición 10.1. Por lo tanto S es conexo.

◼

Observación 10.1.
Notemos que en la prueba del teorema 10.1, al probar que un conjunto poligonal conexo es conexo no utilizamos que S es abierto, entonces ¿un conjunto conexo es poligonal conexo?

Proposición 10.2.
Sea (X,dX) un espacio métrico. Entonces las siguientes condiciones son equivalentes:

  1. (X,dX) es disconexo.
  2. Existe una función sobreyectiva y continua de (X,dX) en el espacio métrico discreto de dos elementos (X0,dX0), donde X0={0,1} y dX0 es la métrica discreta, es decir dX0(0,1)=1.

Demostración.
1. ) 2.
Sea X=AB, donde A y B son dos subconjuntos de X abiertos no vacíos tales que AB=. Definimos la función f:XX0 dada por:
f(x)={0sixA,1sixB. Es claro que la función f es suprayectiva. Notemos que los conjuntos abiertos de X0 son (¿por qué?): ,{0},{1},X0. Notemos que f1()=, f1(X0)=X, y sabemos que los conjuntos X y son abiertos en X. Por otra parte, tenemos que f1({0})=A y f1({1})=B, los cuales con conjuntos abiertos en X. Entonces por la proposición 9.2 se sigue que f es continua en X.

2. ) 1.
Sea f:XX0 una función continua y sobreyectiva. Dado que f es sobreyectiva tenemos que los conjuntos A=f1({0}) y B=f1({1}) son dos subconjuntos de X no vacíos. Notemos que A,B son abiertos en X, ya que los conjuntos {0} y {1} son abiertos en X0, por lo que al ser f una función continua se sigue de la proposición 9.2 que sus imágenes inversas son abiertas en X. Más aún, se tiene que los conjuntos A y B son tales que X=AB y AB=, por lo que (X,dX) es disconexo.

◼

Podemos reformular el resultado anterior y obtener el siguiente:

Corolario 10.1
Sea (X,dX) un espacio métrico. Las siguientes condiciones son equivalentes:

  1. (X,dX) es conexo.
  2. Las únicas funciones continuas de (X,dX) en (X0,dX0) son las funciones constantes, es decir las funciones f(x)=1 para todo xX y g(x)=0 para todo xX.

◼

Proposición 10.3.
Sean (X,dX) y (Y,dY) dos espacios métricos y sea f:XY una función continua. Si (X,dX) es conexo, entonces el subespacio métrico (f(X),d), donde d es la métrica inducida por dY, es conexo.

Demostración. Dadas las hipótesis, procedamos por reducción al absurdo, supongamos que (f(X),d) es disconexo. Entonces por la proposición 10.2 tenemos que existe una funcion sobreyectiva y continua, digamos g, entre (f(X),d) y (X0,dX0). Entonces por la proposición 9.3 se sigue que la función gf:XX0 es continua y como g es sobreyectiva se tiene que g(f(X))=X0, lo cual contradice la conexidad de (X,dX) de acuerdo con el corolario 10.1.

Por lo tanto (f(X),d) es conexo.

◼

Un resultado importante que se prueba en Cálculo es el teorema del valor intermedio, el cual resulta ser un caso particular de la proposición 10.3.

Teorema 10.2. (Teorema del valor intermedio.)
Si f:[a,b]R es una función continua en [a,b] con f(a)<f(b), entonces para todo y tal que f(a)yf(b) existe x[a,b] tal que f(x)=y.

Demostración. Dadas las hipótesis, tomemos a yR tal que f(a)yf(b).

Como [a,b]R es un intervalo, por la proposición 10.1 se sigue que ([a,b],d) es conexo, donde d es la métrica inducida por el valor absoluto en R. Dado que f es una función continua y ([a,b],d) es conexo, por la proposición 10.3 se tiene que (f([a,b]),d) es conexo, donde d es la métrica inducida por el valor absoluto en R. Por la proposición 10.1 tenemos que el conjunto f([a,b]) es un intervalo en R. Es claro que dicho intervalo es no vacío desde que f(a) y f(b) pertenecen a dicho conjunto.

Dado que f(a)yf(b) y f(a),f(b)f([a,b]) entonces se sigue que yf([a,b]). Por lo tanto existe algún x[a,b] tal que f(x)=y. Como y era arbitrario se sigue el resultado para todo yR tal que f(a)yf(b).

◼

Proposición 10.4.
Sea (X,dX) un espacio métrico. Si YX es conexo en X, entonces cualquier conjunto Z tal que YZY es conexo.

Demostración. Dadas las hipótesis, supongamos que Z no es conexo. Entonces existen A y B tales que Z=AB y AB=.
Como YZY, entonces YZ, de donde se sigue que Y es denso en Z, por lo que YA y YB son conjuntos abiertos en Y (¿por qué?), además se tiene que: (YA)(YB)=Y,(YA)(YB)=, lo cual contradice la conexidad de Y, por lo tanto Z es conexo.

◼

Observación 10.2.
Dado que YYY, de la proposición 10.4 se tiene que Y es conexo si Y es conexo en (X,dX).

Proposición 10.5.
Sea (X,dX) un espacio métrico y sea {Yj:jJ}, con J un conjunto de índices, una familia de conjuntos conexos en dicho espacio métrico tal que jJYj. Entonces Y=jJYj es conexo.

Demostración. Dadas las hipótesis, procedamos por reducción al absurdo. Supongamos que Y no es conexo. Entonces existen subconjuntos no vacíos de Y, digamos A y B, los cuales son abiertos en Y y tales que Y=AB y AB. Sea yjJYj. Sin pérdida de generalidad supongamos que yA. Por hipótesis tenemos que B, por lo que debe existir al menos algún jJ tal que BYj. Entonces yAYj, es decir AYj. Es claro que los conjuntos AYj y BYj son abiertos en Yj y además notemos que: (AYj)(BYj)=Yj,(AYj)(BYj)=, lo cual contradice la conexidad de Yj.

Por lo tanto Y=jJYj es conexo.

◼

De este resultado se deduce por inducción el siguiente:

Corolario 10.2.
Sea (X,dX) un espacio métrico y sea {Yj}1jn una sucesión de conjuntos conexos en dicho espacio métrico tal que YjYj+1, con 1jn1. Entonces j=1nYj es conexo en (X,dX).

◼

Definición 10.7. (Componente conexa.)
Sea (X,dX) un espacio métrico y zX. La componente conexa de z es el conjunto: C(z)={AX:zAyAes conexo}.

Observación 10.3.
De la definición y de la proposición 10.4 es claro que C(z) es el subconjunto conexo máximo de X.(¿Por qué?)

Por otra parte notemos que un espacio métrico disconexo puede ser descompuesto únicamente en sus componentes conexas.

Ejemplo 10.4.

  1. Si X es conexo, entonces C(z)=X para todo zX.
  2. Sea X=(0,2){1} dotado con la métrica inducida por el valor absoluto en R. Las componentes conexas de X son los intervalos (0,1) y (1,2).
  3. Consideremos al conjunto U={zC:Re(z)0}. Sus componentes conexas son: D1={zC:Re(z)>0},D2={zC:Re(z)<0}.
  4. Sea V={zC:Re(z)Z}. Entonces sus componentes conexas son Gn={zC:n<Re(z)<n+1}, para cada nZ.

Proposición 10.6.
Sea (X,dX) un espacio métrico. Entonces se cumple lo siguiente.

  1. Cada subconjunto conexo de (X,dX) está contenido únicamente en una componente conexa.
  2. Cada subconjunto conexo y no vacío de (X,dX) que es abierto y cerrado en X es una componente de (X,dX).
  3. Cada componente de (X,dX) es cerrada.

Demostración.

  1. Primeramente notemos que para z,yX, si C(z)C(y), entonces por la proposición 10.5 se tiene que C(z)C(y) es conexo lo cual contradice la maximalidad de C(z) a menos de que C(z)=C(y). Es decir, si C(z)C(y), entonces C(z)C(y)=. Sea AX un conjunto conexo tal que zA. Por la maximalidad de C(z) es claro que AC(z). Dado que dos componentes distintas son ajenas entre sí, es claro que cada conjunto AX conexo tal que zA únicamente está contenido en una componente conexa.
  2. Sea AX un conjunto conexo abierto y cerrado en (X,dX) y sea zA. Tenemos que AC(z), por lo que A es abierto y cerrado en (C(z),dC(z)) (¿por qué?), por lo que por la conexidad de C(z) se debe cumplir que C(z)=A.
  3. Sea zX. Sabemos que C(z)C(z). De acuerdo con la proposición 10.4 y la observación 10.2, tenemos que al ser (C(z),dC(z)) un subespacio conexo, entonces C(z) es también conexo, por lo que por la maximalidad de C(z) se cumple que C(z)C(z), por lo que C(z)=C(z), es decir C(z) es cerrado.

◼

Observación 10.4.
El inciso 1 de la proposición 10.6 nos dice que el conjunto X se puede expresar como la unión de sus componentes conexas.

Observación 10.5.
Notemos que una componente conexa no necesariamente tiene que ser un conjunto abierto en (X,dX). Consideremos al siguiente conjunto: X={0}{1n:nN+}, dotado con la métrica inducida por el valor absoluto en R. No es díficil convencerse de que cada componente conexa de X es un punto y cada punto es una componente. Además cada componente 1n es un conjunto abierto en X, mientras que la componente conexa 0 es cerrada en X desde que su complemento es abierto en X, pero no es abierta ya que dada cualquier ε-vecindad de 0 a esta siempre pertenecerá 1n para algún nN+.

Compacidad en un espacio métrico

Definición 10.8. (Cubierta abierta.)
Sea (X,d) un espacio métrico y KX. Una familia de subconjuntos de X, digamos G={Gi:iI}, donde I es un conjunto arbitrario de índices, tal que: KiIGi, se llama una cubierta de K. Si además cada conjunto de G es un conjunto abierto en X, entonces diremos que es una cubierta abierta de K.

Definición 10.9.
Sea (X,d) un espacio métrico. Se dice que un conjunto KX es compacto si toda cubierta abierta G contiene un subconjunto finito {G1,G2,,Gn}G tal que: KG1G2Gn.

Ejemplo 10.5.

  1. El conjunto vacío y todo conjunto finito son compactos.
  2. El conjunto B(0,1)={zC:|z|<1} no es un conjunto compacto. Sea Gn={zC:|z|<11n+1} para toda nN+, entonces {G1,G2,G3,} es una cubierta abierta de B(0,1), pero no existe una subcubierta finita.

Para el espacio métrico (C,d) consideraremos válida en el curso las siguientes caracterizaciones de subconjuntos compactos de (R2,d), donde d es la distancia usual de R2.

Proposición 10.7.
Sea SC. Las siguientes condiciones son equivalentes:

  1. S es compacto.
  2. Todo subconjunto infinito de puntos de S tiene algún punto de acumulación en S.
  3. Toda sucesión de números complejos {zn}n1 de S tiene alguna subsucesión convergente a un punto zS.
  4. S es cerrado y acotado. (Teorema de Heine – Borel.)

◼

Del mismo modo, para un espacio métrico (X,d) consideraremos válidos los siguientes resultados. Para una prueba detallada de estos se puede consultar algún texto como Topología de espacios métricos de Ignacio L. Iribarren o Metric Spaces de Satish Shirali y Harkrishan L. Vasudeva.

Proposición 10.8.
Sea (X,d) un espacio métrico compacto, entonces (X,d) es completo.

Proposición 10.9.
Sean (X,dX) y (Y,dY) dos espacios métricos y sea f:XY una función continua. Si X es compacto, entonces f(X) es un subconjunto compacto de Y.

Proposición 10.10.
Sea (X,dX) un espacio métrico, sea KX y sea f:KR una función continua. Si K es un conjunto compacto, entonces f alcanza sus valores máximo y mínimo y ambos son finitos.

Proposición 10.11. (Teorema de Cantor.)
Sean (X,d) un espacio métrico y {Kn}n1 una sucesión de subconjuntos compactos no vacíos de X tales que K1K2K3. Entonces n=1Kn.

Proposición 10.12.
Sean (X,dX) y (Y,dY) dos espacios métricos. Si para todo KX conjunto compacto la restricción f:KY es una función continua, entonces f:XY es función continua.

Ejemplo 10.6.
Sea z0C fijo y sea ρ>0. Todo disco cerrado B(z0,ρ) es compacto.

Tarea moral

  1. Realiza la demostración de la proposición 10.1.
  2. Prueba el lema 10.1. Hint: Considera la función γ:[0,1]C tal que γ(t)=z+t(wz), con z,wC y utiliza la proposición 9.2.
  3. Considera la definición 10.4. Sean z,wC. Demuestra que el segmento de recta [z,w] es un conjunto conexo. Hint: Considera la proposición 10.3 y el ejercicio anterior.
  4. Consideremos el conjunto dado en el ejercicio 8 de la entrada 7, es decir: S={zC:|Im(z)|<|Re(z)|}. Prueba que dicho conjunto dotado con la métrica euclidiana de C no es conexo. Determina sus componentes conexas.
  5. Consideremos a (C,d), donde d es la métrica euclidiana. Sean X,YC dos conjuntos conexos. Supon que XY, entonces ¿el conjunto XY es necesariamente conexo? Realiza la prueba o da un contraejemplo.
  6. Da un bosquejo de la demostración de la proposición 10.7.
  7. Considera los siguientes conjuntos:
    a) X={1n+i1m:n,mN+}.
    b) Y={zC:Re(z),Im(z)Q}.
    c) W=nZB(n,1/2).
    Determina sus componentes conexas.
  8. ¿Cuáles de los siguientes subconjutnos de C, dotados con la métrica inducida por el módulo complejo, son conexos?
    a) A={zC:|z|1}{zC:|z2|<1}.
    b) B=[0,1){1+1n:nN+}.
    Si alguno no es conexo determina sus componentes conexas.
  9. Sea UC un conjunto abierto. Muestra que U se puede ver como una unión disjunta numerable de dominios en el plano complejo, es decir, U es la unión numerable de componentes conexas distintas.

Más adelante…

En esta entrada hemos abordado los conceptos de conexidad y compacidad para conjuntos de algún espacio métrico, con lo cual logramos caracterizar a los conjuntos de C mediante dichos conceptos. Es importante mencionar que existen muchos más resultados para los conjuntos con estas propiedades, sin embargo aquí únicamente mencionamos algunos de los cuales nos serán de utilidad a lo largo del curso. Asimismo solo hemos trabajado con las definiciones que requeriremos, por lo que es importante complementar estos temas con bibliografía adicional sobre espacios métricos.

La siguiente entrada abordaremos el concepto del infinito desde la perspectiva de los números complejos, por lo que realizaremos una extensión de C dotando a este campo con un nuevo elemento y considerando un nuevo modelo, la Esfera de Riemann, el cual nos permitirá trabajar de forma idónea con este nuevo elemento llamado el punto al infinito e inducir una nueva métrica.

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Variable Compleja I: Continuidad en un espacio métrico

Por Pedro Rivera Herrera

Introducción

La idea de continuidad es uno de los conceptos estructurales de la Topología y el Análisis Matemático. Al hablar de esta idea generalmente asociamos el concepto con la ininterrupción de la gráfica de una función, lo cual es claro cuando trabajamos con funciones reales definidas en algún intervalo, intuitivamente pensamos en la ininterrupción de una función considerando que para cualquier punto z en el dominio de una función f, se tendrá que f(x) no estará muy separada de f(z) siempre que x se mantenga lo suficientemente cerca de z en el dominio. Pero, ¿qué pasa con las funciones que cuya gráfica no podemos visualizar? Hablar de continuidad para los espacios métricos resulta de gran importancia, ya que mediante la definición de métrica resulta posible generalizar el concepto de continuidad para funciones de Rn en Rm, con lo cual podemos responder nuestra pregunta y obtener así una idea clara y general sobre lo que es la continuidad.

En esta entrada abordaremos el concepto de continuidad entre espacios métricos desde una perspectiva general, además de establecer la estrecha relación que existe entre los conceptos de sucesión, límite y continuidad, para obtener así una serie de resultados que nos permitirán caracterizar al espacio métrico (C,d), con d la métrica euclidiana, y facilitar nuestro estudio de la continuidad entre funciones complejas que estudiaremos a detalle en la siguiente unidad.

Continuidad en espacios métricos

Definición 9.1. (Continuidad.)
Sean (X,dX) y (Y,dY) dos espacios métricos y sea AX. Una función f:AY se dice que es continua en aA si para todo ε>0 existe algún δ>0 (que depende de a y ε) tal que:
dY(f(x),f(a))<εsidX(x,a)<δ. Decimos que f es continua en A si es continua en todo punto de A.

Lema 9.1.
Sea f:XY una función arbitraria y sean AX y BY. Entonces:
f(A)Bsi y solo siAf1(B).

Demostración. Se deja como ejercicio al lector.

◼

Proposición 9.1
Sean (X,dX) y (Y,dY) espacios métricos y sea f:(X,dX)(Y,dY) una función. Entonces f es continua en un punto x0X si y solo si para todo ε>0 existe δ>0 tal que:
B(x0,δ)f1[B(f(x0),ε)], donde B(x,r) denota una r-vecindad de x.

Demostración. Una función f:XY es continua en x0X si y solo si para todo ε>0 existe δ>0 tal que:
dY(f(x0),f(x))<ε, para toda xX tal que dX(x0,x)<δ, es decir:
sixB(x0,δ)entoncesf(x)B(f(x0),ε), o equivalentemente: (¿por qué?)
f[B(x0,δ)]B(f(x0),ε). Pero por el lema 9.1 esta última condición es equivalente a:
B(x0,δ)f1[B(f(x0),ε)].

◼

Proposición 9.2.
Sean (X,dX) y (Y,dY) espacios métricos y sea f:(X,dX)(Y,dY) una función. Las siguientes afirmaciones son equivalentes:

  1. f es continua en X.
  2. Si A es abierto en Y, entonces f1(A) es abierto en X.
  3. Si B es cerrado en Y, entonces f1(B) es cerrado en X.

Demostración.
1. 2.
Sea f una función continua y sea AY un conjunto abierto. Como queremos probar que f1(A) es abierto en X y dado que X y son abiertos en X supongamos que f1(A)X y f1(A). Sea x0f1(A), entonces tenemos que f(x0)A (¿por qué?). Dado que A es abierto en Y, entonces existe ε>0 tal que B(f(x0),ε)A. Como f es continua tenemos por la proposición 9.1 que existe δ>0 tal que: B(x0,δ)f1[B(f(x0),ε)]f1(A). De donde se sigue que todo punto de f1(A) es un punto interior, por lo tanto f1(A) es abierto en X.

2. 1.
Supongamos que f1(A) es abierto en X para todo conjunto A abierto en Y. Sea x0X. Por la proposición 6.2 sabemos que para todo ε>0 se cumple que la bola abierta B(f(x0),ε) es un conjunto abierto en Y, por lo que f1[B(f(x0),ε)], es abierto en X. Notemos que:
x0f1[B(f(x0),ε)], por lo que existe δ>0 tal que:
B(x0,δ)f1[B(f(x0),ε)]. Por lo que por la proposición 9.1 se sigue que f es continua en x0.

2. 3.
Se deja como ejercicio al lector.

◼

Proposición 9.3. (Composición de funciones.)
Supongamos que (X,dX), (Y,dY) y (Z,dZ) son espacios métricos y sean g:XY y f:YZ dos funciones. Si f y g son continuas, entonces la composición fg es continua.

Demostración. Dadas las hipótesis, supongamos que A es un subconjunto abierto de Z. Entonces por la proposición 9.2 se sigue que f1(A) es abierto en Y, por lo que g1(f1(A)) es abierto en X. Dado que g1(f1(A))=(fg)1(A), entonces por la proposición 9.2 tenemos que la función fg es continua.

◼

Proposición 9.4.
Sean (X,dX) y (Y,dY) espacios métricos, f:AXY una función y sea aA. Entonces se cumple que:

  1. Si aAA, es decir si a es un punto aislado, entonces f es continua en a.
  2. Si aAA, es decir si a es un punto de acumulación, entonces f es continua en a si y solo si limxaf(x)=f(a).

Demostración. Se deja como ejercicio al lector.

◼

Proposición 9.5.
Sean (X,dX) y (Y,dY) espacios métricos y sea AX. Una función f:AY es continua en aA si y solo si para cualquier sucesión {xn}n1A convergente a a la sucesión {f(xn)}n1 converge a f(a).

Demostración.
)
Supongamos que f:AY es una función continua en aA y sea {xn}n1 una sucesión de A tal que limnxn=a. Veamos que la sucesión {f(xn)}n1 converge a f(a).

Sea ε>0, por la continuidad de f en a existe δ>0 tal que para todo xA con dX(x,a)<δ se cumple que dY(f(x),f(a))<ε. Dado que limnxn=a, entonces existe algún NN+ tal que: dX(xn,a)<δ,nN, por lo que si nN entonces: dY(f(xn),f(a))<ε, es decir limnf(xn)=f(a).

(
Supongamos que para toda sucesión {xn}n1A convergente a a se cumple que limnf(xn)=f(a). Veamos que f es continua en a.

Por reducción al absurdo supongamos que f no es continua en a. Entonces existe algún ε>0 tal que para todo δ>0 existe xδA tal que dX(xδ,a)<δ y dY(f(xδ),f(a))ε. Notemos que para cada nN+ el número 1n es positivo, por lo que debe existir xnA tal que dX(xn,a)<1n y dY(f(xn),f(a))ε, es decir que la sucesión {xn}n1 converge a a, pero la sucesión {f(xn)}n1 no converge a f(a), lo cual contradice nuestra hipótesis, por lo que f debe ser continua en a.

◼

Ejemplo 9.1.
Sea (X,dX) un espacio métrico y consideremos al espacio métrico (Rn,d), donde d es la distancia euclidiana, es decir:
d(x,y)=(k=1n(xkyk)2)1/2, para todo x=(x1,,xn), y=(y1,,yn) en Rn. Si fk:XR, con k{1,2,,n}, son funciones continuas, entonces la función f:XRn dada por f(x)=(f1(x),f2(x),,fn(x)) es continua.

Solución. Sea ε>0, entonces existen δk>0, tales que si dX(x,a)<δk entonces:
d(fk(x),fk(a))=|fk(x)fk(a)|<εn, para toda k{1,2,,n}. Por lo que tomando δ=mín{δ1,,δn}, tenemos que si dX(x,a)<δ, entonces: d(f(x),f(a))=(k=1n(fk(x)fk(a))2)1/2<ε, de donde se sigue el resultado.

Por otra parte, considerando que toda función f:XRn se puede expresar en términos de sus funciones componentes, es decir f(x)=(f1(x),f2(x),,fn(x)) para toda xX, y dado que para toda k{1,2,,n} se cumple:
|fk(x)fk(y)|(k=1n(fk(x)fk(y))2)1/2=d(f(x),f(y)), por lo que si f es una función continua, entonces cada función componente fk:XRn es continua.

Definición 9.2. (Homeomorfismo.)
Sean (X,dX) y (Y,dY) dos espacios métricos. Un homeomorfismo entre X y Y es una función f:XY tal que:

  1. f es biyectiva.
  2. f es continua en X.
  3. La inversa de f es continua en Y, es decir, f1:YX es continua.

Si existe un homeomorfismo entre X y Y, entonces diremos que los espacios métricos (X,dX) y (Y,dY) son homeomorfos.

Observación 9.1.
Formalmente no hemos definido lo que es una función compleja de variable compleja, sin embargo para ejemplificar los conceptos de esta entrada podemos considerar la siguiente función sin mayor problema. En caso de existir duda de dicha definición puede consultarse la entrada 12 en la cual se aborda dicho concepto de manera formal.

Ejemplo 9.2.
Sea D=B(0,1)C. Consideremos a la función f:CD dada por:
f(z)=z1+|z|,zC. Veamos que f induce un homeomorfismo entre D y C.

Solución. Primeramente verifiquemos que f es biyectiva. Sean z1,z2C, es claro que si z1z2, entonces |z1||z2|, por lo que:
z11+|z1|z21+|z2|, es decir que f(z1)f(z2), por lo que f es inyectiva.
Por otra parte, si wD tenemos que |w|<1, por lo que 1|w|>0. Entonces tomando: z=w1|w|, es claro que w=f(z). Como wD era arbitrario entonces tenemos que f es sobreyectiva.
Por lo tanto, como f es biyectiva tenemos que existe la función inversa de f, es decir f1:DC dada por:
f1(z)=z1|z|,zC. Considerando los resultados de esta entrada es fácil probar que f y f1 son continuas, por lo que se deja como se deja como ejercicio al lector.

Proposición 9.6.
Sean (X,dX), (Y,dY) y (Z,dZ) espacios métricos y sean g:XY y f:YZ dos funciones.

  1. Si g es un homeomorfismo, entonces f es continua si y sólo si fg es continua.
  2. Si f es un homeomorfismo, entonces g es continua si y sólo si fg es continua.

Demostración.

  1. Dadas las hipótesis, por la proposición 9.3 es claro que f=(fg)g1 es continua si y sólo si fg es continua.
  2. Dadas las hipótesis, por la proposición 9.3 es claro que g=f1(fg) es continua si y sólo si fg es continua.

◼

Tarea moral

  1. Demuestra el lema 9.1.
  2. Completa la demostración de la proposición 9.2.
  3. Prueba que las funciones f y f1 del ejemplo 9.2 son continuas.
  4. Sean a,bR{0}. Considera a los siguientes conjuntos: X={x+iy:x2+y2=1},Y={x+iy:(xa)2+(yb)2=1}. Demuestra que X y Y, dotados con la métrica euclidiana de C, son homeomorfos. Hint: Considera la función f(x+iy)=ax+iby.
  5. Demuestra la proposición 9.4.

Más adelante…

En esta entrada hemos dado una definición clara y general del concepto de continuidad, caracterizando así a los espacios métricos mediante dicho concepto y obteniendo resultados que nos permitieron relacionar a los conceptos de sucesión y de límite con el de continuidad. Estos resultados serán de gran utilidad en las siguientes entradas al estudiar a las funciones complejas (de variable compleja).

La siguiente entrada abordaremos los conceptos de conexidad y compacidad de un espacio métrico, en particular caracterizaremos a los conjuntos de C mediante estos conceptos, definiremos nuevos conceptos y obtendremos nuevos resultados que relacionan a los conceptos de continuidad, conexidad y compacidad en un espacio métrico, los cuales utilizaremos a lo largo del curso al trabajar con funciones de C en C.

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Teoría de los Conjuntos I: Propiedades del producto cartesiano

Por Gabriela Hernández Aguilar

Introducción

En esta nueva entrada demostraremos algunas de las propiedades del producto cartesiano. Discutiremos sobre si esta operación en conjuntos es conmutativa, además de ver el comportamiento del producto cartesiano con respecto a las operaciones que definimos antes: unión, intersección, diferencia y diferencia simétrica.

Producto cartesiano

Recordemos la definición de producto cartesiano.

Definición. Sean A y B conjuntos cualesquiera, definimos el producto cartesiano de A y B, como:

A×B={(a,b):aA y bB}.

Ejemplo.

Consideremos los conjuntos A={0,1} y B={0,1,2,3}. Tenemos que A×B={(0,0),(0,1),(0,2),(0,3),(1,0),(1,1),(1,2),(1,3)}. De hecho, podemos representar geométricamente a este conjunto como se muestra en la siguiente imagen:

Imagen representación geométrica del producto cartesiano.

Por supuesto, esta representación es un poco informal pues estamos usando la recta numérica con números reales (que no hemos dicho qué son) y estamos asumiendo cierto orden (del cuál no hemos hablado). Por el momento, piensa que esta representación es sólo para conectar la idea de producto cartesiano con conceptos que has visto en otros cursos.

◻

Conmutatividad del producto cartesiano

En general el producto cartesiano no es conmutativo, es decir, si A y B son conjuntos, no necesariamente es cierto que A×B=B×A.

Ejemplo.

Sean A={} y B={{}}, tenemos que:

A×B={(,{})}.

Por otro lado,

B×A={({},)}.

Dado que tanto A×B y B×A sólo tienen un elemento, para que pase que A×B=B×A, tendría que ocurrir que (,{})=({},). Usando el teorema que vimos en la entrada pasada tendríamos que ={} y {}=, lo cual no ocurre. Por lo tanto, A×BB×A.

◻

Veamos ahora bajo qué condición el producto cartesiano sí conmuta.

Proposición. Sean A y B conjuntos. Entonces A×B=B×A si y sólo si A=B o A= o B=.

Demostración.

] Supongamos que A y B son conjuntos tales que A×B=B×A.

Caso 1: Si A= se cumple la proposición.

Caso 2: Si B= se cumple la proposición.

Caso 3: Si A y B son conjuntos no vacíos. Sea xA. Como B, existe yB y así la pareja (x,y)A×B. Por hipótesis A×B=B×A, por lo que (x,y)B×A, esto es xB y yA. En particular, xB y por lo tanto, AB.

Para ver que BA seguimos un argumento análogo al anterior. Por lo tanto, A=B.

] Si A=B, tenemos que A×B=A×A=B×B=B×A. Si A=, entonces por definición de producto cartesiano A×B=×B= y B×A=B×=, por lo que A×B=B×A. Análogamente si B=.

◻

Producto cartesiano y unión

Las siguientes dos proposiciones verifican que el producto cartesiano se distribuye sobre la unión.

Proposición. Para A,B,C conjuntos se cumple que (AB)×C=(A×C)(B×C).

Demostración.

Se tiene que (x,y)(AB)×C
si y sólo si xAB y yC
si y sólo si (xA o xB) y yC
si y sólo si (xA y yC) o (xB y yC)
si y sólo si (x,y)A×C o (x,y)B×C
si y sólo si (x,y)(A×C)(B×C).

◻

Proposición. Para A,B,C conjuntos se cumple que A×(BC)=(A×B)(A×C).

Demostración.

Se tiene que (x,y)A×(BC)
si y sólo si xA y yBC
si y sólo si xA y (yB o yC)
si y sólo si (xA y yB) o (xA y yC)
si y sólo si (x,y)A×B o (x,y)A×C
si y sólo si (x,y)(A×B)(A×C).

◻

Proposición. Para cualesquiera A,B,C,D conjuntos no vacíos ocurre que (A×C)(B×D)(AB)×(CD).

Demostración.

Sean A,B,C,D conjuntos no vacíos. Tomemos (x,y)(A×C)(B×D) arbitrario, entonces (x,y)A×C o (x,y)B×D.

Si (x,y)A×C, entonces xA y yC. Luego, como AAB y CCD se sigue que xAB y yCD. Así, (x,y)(AB)×(CD).

Si (x,y)B×D, entonces xB y yD. Luego, como BAB y DCD se sigue que xAB y yCD. Así, (x,y)(AB)×(CD).

◻

Producto cartesiano e intersección

Con la siguientes dos demostraciones podremos ver que el producto cartesiano se distribuye sobre la intersección.

Proposición. Para A,B,C conjuntos se cumple que (AB)×C=(A×C)(B×C).

Demostración.

Se tiene que (x,y)(AB)×C
si y sólo si xAB y yC
si y sólo si (xA y xB) y yC
si y sólo si (xA y yC) y (xB y yC)
si y sólo si (x,y)A×C y (x,y)B×C
si y sólo si (x,y)(A×C)(B×C).

◻

Proposición. Para A,B,C conjuntos se cumple que A×(BC)=(A×B)(A×C).

Demostración.

Se tiene que (x,y)A×(BC)
si y sólo si xA y yBC
si y sólo si xA y (yB y yC)
si y sólo si (xA y yB) y (xA y yC)
si y sólo si (x,y)A×B y (x,y)A×C
si y sólo si (x,y)(A×B)(A×C).

◻

Proposición. Para cualesquiera A,B,C,D conjuntos ocurre que (A×C)(B×D)=(AB)×(CD).

Demostración.

Sean A,B,C,D conjuntos. Tenemos que:
(x,y)(A×C)(B×D)
si y sólo si (x,y)A×C y (x,y)B×D
si y sólo si (xA y yC) y (xB y yD)
si y sólo si (xA y xB) y (yC y yD)
si y sólo si xAB y yC×D
si y sólo si (x,y)(AB)×(CD).

◻

Producto cartesiano y diferencia

Con los siguientes resultados probamos que el producto cartesiano se distribuye sobre la diferencia.

Proposición. Sean A,B,C conjuntos. Se tiene que A×(BC)=(A×B)(A×C).

Demostración.

Se tiene que (x,y)A×(BC)
si y sólo si xA y yBC
si y sólo si xA y (yB y yC)
si y sólo si (xA y yB) y (xA y yC)
si y sólo si (x,y)A×B y (x,y)A×C
si y sólo si (x,y)(A×B)(A×C).

◻

Proposición. Para A,B,C conjuntos se cumple que (AB)×C=(A×C)(B×C).

Demostración.

Se tiene que (x,y)(AB)×C
si y sólo si xAB y yC
si y sólo si (xA y xB) y yC
si y sólo si (xA y yC) y (xB y yC)
si y sólo si (x,y)A×C y (x,y)B×C
si y sólo si (x,y)(A×C)(B×C).

◻

Producto cartesiano y diferencia simétrica

La siguiente proposición demuestra que el producto cartesiano distribuye a la diferencia simétrica. Como ya demostramos propiedades de cómo interactúa el producto cartesiano con la unión, intersección y diferencia, podremos dar una demostración muy breve usando álgebra de conjuntos.

Proposición. Sean A,B,C conjuntos. Se tiene que A×(BC)=(A×B)(A×C).

Demostración. Procedemos por álgebra de conjuntos:

A×(BC)=A×((BC)(BC))=(A×(BC))(A×(BC))=((A×B)(A×C))(A×(BC))=((A×B)(A×C)((A×B)(A×C))=(A×B)(A×C).

◻

Tarea moral

  • Demuestra que A×B= si y sólo si A= o B=.
  • Muestra que si C×D entonces C×DA×B si y sólo si CA y DB.
  • Muestra que no siempre se da la igualdad (A×C)(B×D)=(AB)×(CD).
  • Demuestra que (AB)×(CD)=(A×C)(B×D)(A×D)(B×C).
  • Muestra que (X×Y)(B×C)=((XB)×Y)(X×(YC)).
  • Demuestra que (AB)×C=(A×C)(B×C).

Más adelante…

En la siguiente entrada definiremos qué es una relación. Para ello utilizaremos el concepto de producto cartesiano y pareja ordenada. Resultará que una relación es un subconjunto de un producto cartesiano, por lo que es importante que comprendas bien el concepto de producto cartesiano que hemos visto en las últimas dos entradas.

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Agradecimientos

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE109323 «Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM – Etapa 3»

Ecuaciones Diferenciales I – Videos: Sistemas de ecuaciones no lineales. Las nulclinas y el plano fase

Por Eduardo Vera Rosales

Introducción

En la entrada anterior comenzamos el estudio cualitativo a los sistemas de ecuaciones no lineales de primer orden. A través de algunos ejemplos vimos la complejidad de los planos fase para dichos sistemas, por lo que no es posible clasificar a dichos planos y a sus puntos de equilibrio como lo hicimos en el caso lineal, y tratar de interpretarlos de manera completa también es muy complicado.

Un paso importante que dimos fue estudiar las curvas solución cercanas a los puntos de equilibrio del sistema. Por medio de la matriz jacobiana del campo vectorial asociado, es decir la matriz DF(x,y)=(F1x(x0,y0)F1y(x0,y0)F2x(x0,y0)F1y(x0,y0)) logramos linealizar el sistema y gracias a el Teorema de Hartman – Grobman, logramos hallar el comportamiento de las soluciones cerca de los puntos de equilibrio, siempre y cuando los valores propios del sistema lineal tuvieran parte real no nula. En tal caso, las soluciones se comportan de una manera similar a las soluciones del sistema lineal que obtuvimos mediante la linealización. Nuestro objetivo sigue siendo tratar de entender el plano fase completo de un sistema no lineal.

En esta entrada vamos a estudiar uno de los métodos que nos puede ayudar a resolver este problema. Dado un sistema de ecuaciones X˙=F(X)=(F1(X),,Fn(X)) vamos a definir la xi-nulclina como el conjunto de puntos tales que la función Fi se anula. Para sistemas de dos ecuaciones vamos a definir la x-nulclina y la y-nulclina. Veremos cómo se comporta el campo vectorial sobre estos conjuntos, y dado que podemos dibujar en el plano las curvas que los representan (ya que son las curvas de nivel dadas por F1(x,y)=0 y F2(x,y)=0), estas curvas van a separar al plano en distintas regiones. Lo que haremos será estudiar el campo vectorial, y por tanto el comportamiento de las soluciones sobre cada una de estas regiones. Al final podremos hacer un esbozo del plano fase para el sistema no lineal.

Las nulclinas y el plano fase

En el primer video definimos de forma general las nulclinas de un sistema de ecuaciones X˙=F(X)=(F1(X),,Fn(X)). Como siempre, nos restringimos al caso de sistemas de dos ecuaciones para destacar los aspectos más importantes de la x-nulclina y la y-nulclina.

En el segundo video aplicamos el método de las nulclinas para esbozar el plano fase de dos sistemas de ecuaciones no lineales.

Los campos vectoriales que aparecen en los videos fueron realizados en el siguiente enlace.

Tarea moral

Los siguientes ejercicios no forman parte de la evaluación del curso, pero te servirán para entender mucho mejor los conceptos vistos en esta entrada, así como temas posteriores.

  • Considera el sistema x˙=F1(x,y)y˙=F2(x,y). Muestra que el conjunto de puntos de equilibrio del sistema es la intersección de la x-nulclina y la y-nulclina.
  • Para el sistema x˙=x2xy˙=x2y determina las nulclinas, dibújalas en el plano, y con ayuda de estas esboza el plano fase del sistema.
  • Utilizando el método de las nulclinas, esboza el plano fase para el sistema x˙=yy˙=xx2.
  • Haz lo mismo que en el ejercicio anterior para el sistema x˙=2x2+xy2xy˙=y2y.
  • Considera el sistema de Volterra – Lotka x˙=x(10xy)y˙=y(302xy) el cual modela una interacción del tipo depredador – presa. Mediante el método de las nulclinas esboza el plano fase del sistema e interpreta su significado respecto a la interacción de las dos especies en competencia. (Recuerda que el número de especies es no negativa, así que enfócate únicamente en el primer cuadrante del plano).

Más adelante

Hemos logrado conocer el plano fase completo de algunos sistemas no lineales a través del método de las nulclinas. Sin embargo, este método está sujeto a la forma del campo vectorial asociado al sistema. Entre más complejo sea el campo, más difícil será encontrar las nulclinas y hacer el estudio del plano fase.

En la próxima entrada veremos un tipo de sistemas en particular, que tienen un plano fase que podremos estudiar por completo mediante las curvas de nivel de una función que va a definir al sistema. Estos son los sistemas hamiltonianos, y la función que los define será llamada función hamiltoniana.

¡Hasta la próxima!

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Agradecimientos

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE104522 «Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM – Etapa 2»