Ecuaciones Diferenciales I: Teorema de Existencia y Unicidad – Ecuación Integral, Funciones Lipschitzianas y Lema de Gronwall

Por Omar González Franco

Estudié matemáticas, la locura de la razón.
– Benjamin Moser

Introducción

A lo largo de esta primera unidad hemos estudiado una variedad de ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden y hemos desarrollado distintas técnicas para resolver cada tipo de ecuación. Vimos que una sola ecuación puede tener infinitas soluciones y sólo cuando le imponemos una condición inicial es como podremos obtener una solución particular de esa ecuación diferencial. Ahora bien, si la solución existe, entonces debe ser única pero, ¿es siempre cierto esto?.

Ya presentamos el teorema de existencia y unicidad para ecuaciones diferenciales de primer orden y el teorema de existencia y unicidad para el caso de ecuaciones diferenciales lineales de primer orden, nuestro objetivo ahora es tener un teorema de existencia y unicidad general que pueda aplicarse a cualquier ecuación diferencial ordinaria de primer orden.

Este teorema, conocido como teorema de existencia y unicidad de Picard – Lindelöf contiene las hipótesis suficientes para garantizar que si existe una solución a un problema de valor inicial (PVI), entonces dicha solución es única.

Cabe mencionar que es posible enunciar un teorema de existencia y unicidad de tipo global y uno de tipo local. En el caso de tipo global el intervalo de existencia de la solución se conoce a priori, mientras que en uno de tipo local se asegura que existe un intervalo, en un principio desconocido, donde el PVI tiene solución única. En este curso demostraremos el resultado de tipo global y veremos que el de tipo local es consecuencia del global, además de que puedes encontrar la demostración al teorema de tipo local en la sección de videos.

Demostrar el teorema de existencia y unicidad de Picard – Lindelöf no es tarea fácil, primero será necesario desarrollar una teoría preliminar en la que estableceremos algunos conceptos nuevos y, así mismo, haremos un breve repaso sobre conceptos que conocemos y que nos serán de utilidad para demostrar dicho teorema. Esta teoría preliminar la desarrollaremos a lo largo de esta y la siguiente entrada para finalmente demostrar el teorema en la última entrada de esta primera unidad.

Comenzaremos enunciando el teorema de existencia y unicidad de Picard – Lindelöf para tenerlo presente, a pesar de que quizá algunas cosas no queden claras, el objetivo de esta teoría preliminar será comprender lo que nos quiere decir este teorema, además de brindarnos las herramientas necesarias para demostrarlo.

Bien, ¡comencemos!.

Teorema de Existencia y Unicidad de Picard-Lindelöf

El teorema global de existencia y unicidad para ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden es el siguiente.

Una observación importante es que el punto $(x_{0}, y_{0})$ puede estar en la frontera de la banda vertical $U = [a, b] \times \mathbb{R}$, es decir, puede ser de la forma $(a, y_{0})$ o $(b, y_{0}).$

Podemos notar que en el enunciado se hace mención de términos que aún no conocemos, como lo son función lipschitziana e Iterantes de Picard, así que necesitamos definirlos.

Este teorema corresponde al resultado global en el que el intervalo es una banda vertical $U = [a, b] \times \mathbb{R}$, en el caso local se considera una región limitada definida como

$$R = \{ (x, y) \in \mathbb{R}^{2}:|x -x_{1}| \leq a, |y -y_{1}| \leq b, \hspace{0.3cm} a, b \in \mathbb{R} \}$$

y la solución esta definida en el intervalo $\delta = [x_{0} -h, x_{0} + h]$ para cierta $h \in \mathbb{R}$. Una vez demostrado el resultado global retomaremos el caso local.

En esta teoría preliminar veremos que el PVI (\ref{1}) puede ser equivalente a resolver una ecuación integral, estudiaremos las funciones lipschitzianas de una y dos variables, demostraremos algunas proposiciones al respecto, demostraremos el lema de Gronwall, repasaremos algunos conceptos importantes sobre sucesiones, series y convergencia, definiremos las iteraciones de Picard y veremos algunos ejemplos. Una vez desarrollada esta teoría pasaremos a la demostración del teorema de existencia y unicidad.

Para comenzar, veamos que el PVI (\ref{1}) se puede escribir de forma equivalente como una ecuación integral cuando la función $f$ es continua.

Ecuación integral equivalente a un PVI

Un PVI como (\ref{1}) se puede escribir de forma equivalente como una ecuación integral en el caso en el que la función $f$ sea continua. Evidentemente este no es un curso ecuaciones integrales, pero para entender esta equivalencia definiremos lo que es una ecuación integral.

Teniendo en cuenta esta definición demostremos nuestro primer teorema de esta teoría preliminar el cual refleja el hecho de que un PVI como (\ref{1}) es equivalente a resolver una ecuación integral.

Demostración:

$\Rightarrow$ Supongamos que $y: \delta \rightarrow \mathbb{R},$ con gráfica contenida en $U$, es solución del PVI, entonces cumple que

$$\dfrac{dy}{dx} = f(x, y); \hspace{1cm} y(x_{0}) = y_{0}$$

Como $y$ es solución de la ecuación diferencial en el intervalo $\delta$, entonces debe ser continua en el mismo intervalo, así tenemos que $f$ y $y$ son continuas y por tanto $\dfrac{dy}{dx}$ y la función

$$g: \delta \rightarrow \mathbb{R}, \hspace{1cm} t \rightarrow g(t) = f(t, y(t))$$

también son continuas, de esta manera podemos integrar la ecuación $\dfrac{dy}{dx} = f(x, y)$ para cualquier $x \in \delta$.

\begin{align*}
\int_{x_{0}}^{x}\dfrac{dy}{dx}(t)dt &= \int_{x_{0}}^{x} f(t, y(t)) dt \\
\end{align*}

Aplicando el teorema fundamental del cálculo (regla de Barrow) en el lado izquierdo de la ecuación, tenemos

\begin{align*}
y(x) -y(x_{0}) &= \int_{x_{0}}^{x} f(t, y(t))dt \\
y(x) &= y(x_{0}) + \int_{x_{0}}^{x} f(t, y(t)) dt \\
y(x) &= y_{0} + \int_{x_{0}}^{x} f(t, y(t)) dt
\end{align*}

obteniendo así que $y(x)$ verifica la ecuación integral (\ref{3}).

$\Leftarrow$ Ahora supongamos que $y(x)$ es una función continua en $\delta$ y que satisface la ecuación integral

$$y(x) = y_{0} + \int_{x_{0}}^{x} f(t, y(t)) dt$$

Derivemos esta expresión.

\begin{align*}
\dfrac{dy}{dx} &= \dfrac{d}{dx} \left( y_{0} + \int_{x_{0}}^{x} f(t, y(t))dt \right) \\
&= \dfrac{dy_{0}}{dx} + \dfrac{d}{dx} \left( \int_{x_{0}}^{x} f(t, y(t))dt \right) \\
&= 0 + f(x, y) \\
&= f(x, y)
\end{align*}

Donde se ha aplicado el teorema fundamental del cálculo. Con este resultado vemos que se ha recuperado la ecuación diferencial $\dfrac{dy}{dx} = f(x, y)$, mostrando así que $y(x)$ es solución a la ecuación diferencial y además

\begin{align*}
y(x_{0}) = y_{0} + \int_{x_{0}}^{x_{0}} f(t, y(t)) dt = y_{0} + 0 = y_{0}
\end{align*}

es decir, se satisface la condición inicial $y(x_{0}) = y_{0}$, de esta manera queda demostrado que $y(x)$ es solución del PVI.

$\square$

Este resultado es muy útil en muchos resultados sobre ecuaciones diferenciales y nos será de utilidad para motivar, más adelante, la introducción a las llamadas iterantes de Picard.

Continuando con nuestra teoría preliminar, un concepto sumamente importante que estudiaremos a continuación es el de funciones lipschitzianas.

Funciones Lipschitzianas

Como estamos trabajando con la ecuación diferencial

$$\dfrac{dy}{dx} = f(x, y)$$

la función $f$ es una función de dos variables, así que nos interesa estudiar las funciones lipschitzianas de dos variables, sin embargo es probable que este sea un concepto nuevo y para que sea más intuitivo entenderlo presentaremos la definición de función lipschitziana para el caso de una función de una variable y realizaremos algunos ejemplos sencillos para posteriormente definir la función lipschitziana en el caso de dos variables.

Con esta definición observamos que si $x_{1} \neq x_{2}$ el cociente

$$\dfrac{f(x_{1}) -f(x_{2})}{x_{1} -x_{2}}$$

corresponde a la pendiente de la recta secante a la gráfica de $f$ que pasa por los puntos $(x_{1}, f(x_{1}))$ y $(x_{2}, f(x_{2}))$, de esta forma la condición de Lipschitz indica que todas estas pendientes están acotadas, es decir, existe una constante $L > 0$, tal que

$$\left|\dfrac{f(x_{1}) -f(x_{2})}{x_{1} -x_{2}} \right|\leq L$$

para cada $x_{1}, x_{2} \in I$, con $x_{1} \neq x_{2}$.

Recta secante que une a los puntos $(x_{1}, f(x_{1}))$ y $(x_{2}, f(x_{2}))$.

No entraremos es muchos detalles para el caso de una función de una variable, pero cabe mencionar que cualquier función lipschitziana es uniformemente continua, ya que dado $\varepsilon > 0$ basta tomar $\delta = \dfrac{\varepsilon}{L}$ y la condición de Lipschitz (\ref{4}) para que se verifique que

$$|x_{1} -x_{2}| < \delta \Rightarrow |f(x_{1}) -f(x_{2})| < \varepsilon$$

Como ejemplo mostremos que toda recta es una función lipschitziana.

Ejemplo: Mostrar que la función

$$f(x) = mx + b$$

es una función lipschitziana, con $L = |m|$.

Solución: Queremos probar que se cumple (\ref{4}). Vemos que

\begin{align*}
|f(x_{1}) -f(x_{2})| &= |mx_{1} + b -(mx_{2} + b)| \\
&= |mx_{1} + b -mx_{2} -b| \\
&= |mx_{1} -mx_{2}| \\
&= |m||x_{1} -x_{2}|\\
&= L|x_{1} -x_{2}|
\end{align*}

En donde consideramos que $L = |m|$. En este caso se da la igualdad

$$|f(x_{1}) -f(x_{2})| = L |x_{1} -x_{2}|$$

probando así que la función $f(x) = mx + b$ es una función Lipschitziana.

$\square$

Hay funciones uniformemente continuas que no son lipschitzianas, un ejemplo puede ser la función $f:[0, 1] \rightarrow \mathbb{R}$ definida como $f(x) = \sqrt{x}$, esta función es uniformemente continua pero no lipschitziana. Mostremos este hecho.

Ejemplo: Mostrar que la función $f:[0, 1] \rightarrow \mathbb{R}$, definida como $f(x) = \sqrt{x}$ no es lipschitziana.

Solución: Vamos a suponer que la función $f(x) = \sqrt{x}$ es lipschitziana y lleguemos a una contradicción. Si $f(x) = \sqrt{x}$ fuera lipschitziana debería satisfacer que

$$|f(x_{1}) -f(x_{2})| \leq L |x_{1} -x_{2}|$$

$\forall x_{1}, x_{2} \in [0, 1]$ y para alguna $L \geq 0$. Vemos que

$$|f(x) -f(0)| = |\sqrt{x} -\sqrt{0}| \leq L |x -0|$$

es decir, $\forall x \in [0, 1]$ ($x$ es positiva),

$$\sqrt{x} \leq L x$$

Si $x \in (0, 1]$ ($x \neq 0$), entonces

$$\dfrac{\sqrt{x}}{x} \leq L \Rightarrow \dfrac{1}{\sqrt{x}} \leq L$$

Este último resultado nos dice que la función $\dfrac{1}{\sqrt{x}}$ esta acotada por $L$ para $x \in (0, 1]$, sin embargo si tomamos el límite $x \rightarrow 0$ por la derecha obtenemos

$$\lim_{x \to 0^{+}}\frac{1}{\sqrt{x}} = \infty \hspace{1cm} !$$

Hemos llegado a una contradicción y todo ocurrió de suponer que la función $f(x) = \sqrt{x}$ era lipschitziana. Por lo tanto, a pesar de ser uniformemente continua, $f(x) = \sqrt{x}$ no es lipschitziana.

$\square$

Un resultado más que no demostraremos es el siguiente teorema.

Hay funciones lipschitzianas que no son derivables, por ejemplo la función $f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$ definida por $f(x) = |x|$.

Podemos decir, entonces, que la condición de Lipschitz es una condición intermedia entre continuidad uniforme y la existencia de derivada acotada.

Con esto en mente, ahora definamos lo que es una función lipschitziana para el caso en el que la función $f$ es de dos variables. Para este caso, la condición de Lipschitz sólo afectará a una de las variables, concretamente a la segunda, importante considerar este hecho.

La relación (\ref{5}) es lo que se pide que se cumpla en la tercer hipótesis del teorema de Picard – Lindelöf.

Enunciemos dos proposiciones importantes con respecto a las funciones lipschitzianas de dos variables que nos serán de utilidad a la hora de demostrar el teorema de Picard – Lindelöf.

Demostración: Sea $f(x, y)$ una función lipschitziana respecto de la variable $y$ y supongamos que existe su derivada parcial con respecto a dicha variable $\dfrac{\partial f}{\partial y}$. Por definición, para $(x, y) \in U$ se tiene que

$$\dfrac{\partial f}{\partial y}(x, y) \doteq \lim_{h \to 0}\dfrac{f(x, y + h) -f(x, y)}{h} \label{7} \tag{7}$$

Dado un $\delta > 0$ y para $h$ suficientemente pequeño $|h|< \delta$, el punto $(x, y + h)$ pertenece a $U$. Sea $L$ una constante de Lipschitz de $f$ respecto de $y$ en $U$. De acuerdo a la definición de la condición de Lipschitz se verifica que

$$|f(x, y + h) -f(x, y)| \leq L |y + h -y| = L|h| \label{8} \tag{8}$$

Usando (\ref{7}) y (\ref{8}) tenemos lo siguiente.

\begin{align*}
\left|\dfrac{\partial f}{\partial y}(x, y) \right| &= \left|\lim_{h \to 0} \dfrac{f(x, y + h) -f(x, y)}{h}\right| \\
&= \lim_{h \to 0}\left|\dfrac{f(x, y + h) -f(x, y)}{h} \right| \\
&\leq \lim_{h \to 0} \dfrac{L|h|}{|h|} = L
\end{align*}

Esto es,

$$\left| \dfrac{\partial f}{\partial y}(x, y) \right| \leq L$$

lo que significa que $\dfrac{\partial f}{\partial y}$ esta acotada en $U$ por la constante de Lipschitz $L$.

$\square$

Ahora revisemos el resultado recíproco de la proposición anterior en donde es necesario que $U$ sea un conjunto convexo.

Demostración: Para demostrar esta proposición haremos uso del teorema del valor medio para funciones de una variable, de aquí la necesidad de que $U$ sea convexo.

Por hipótesis, $\dfrac{\partial f}{\partial y}$ esta acotada en $U$, sea $L > 0$, tal que

$$ \left| \dfrac{\partial f}{\partial y}(x, y)\right|\leq L \label{9} \tag{9}$$

para cada $(x, y) \in U$, y sean $(x, y_{1}), (x, y_{2}) \in U$ con $y_{1} < y_{2}$. Como $U$ es convexo tenemos garantizado que para cada $y$ tal que $y_{1} < y < y_{2}$ el punto $(x, y)$ pertenece a $U$, pues dicho punto pertenece al segmento que une los puntos $(x, y_{1})$ y $(x, y_{2})$, con estos resultados la función

$g_{x}:[y_{1}, y_{2}] \rightarrow \mathbb{R}, \hspace{1cm} g_{x}(y) = f(x, y)$

está bien definida y es derivable

$$g_{x}^{\prime}(y) = \dfrac{\partial f}{\partial y}(x, y)$$

para cada $y \in [y_{1}, y_{2}]$. Por el teorema del valor medio, existe $y$ tal que $y_{1} < y < y_{2}$ y tal que

$g_{x}(y_{1}) -g_{x}(y_{2}) = g_{x}^{\prime}(y) (y_{1} -y_{2})$

es decir,

$f(x, y_{1}) -f(x, y_{2}) = \dfrac{\partial f}{\partial y}(x, y)(y_{1} -y_{2})$

Esta igualdad también la podemos escribir como

$$|f(x, y_{1}) -f(x, y_{2})| = \left|\dfrac{\partial f}{\partial y}(x, y)\right||y_{1} -y_{2}| \label{10} \tag{10}$$

Por la desigualdad (\ref{9}), tenemos

$$\left|\dfrac{\partial f}{\partial y}(x, y)\right||y_{1} -y_{2}| \leq L|y_{1} -y_{2} | \label{11} \tag{11}$$

De los resultados (\ref{10}) y (\ref{11}) concluimos que

$$|f(x, y_{1}) -f(x, y_{2})| \leq L|y_{1} -y_{2} |$$

lo que prueba que $f$ es una función lipschitziana con respecto de la segunda variable.

$\square$

Esta proposición es bastante útil, pues basta verificar que la derivada $\dfrac{\partial f}{\partial y}$ de $f = f(x, y)$ esta acotada en un conjunto convexo $U$ para concluir que $f$ es una función lipschitziana respecto de la segunda variable. Realicemos un ejemplo.

Ejemplo: Sea $U = [-1, 1] \times \mathbb{R}$. Mostrar que la función $f: U \rightarrow \mathbb{R}$ definida como

$$f(x, y) = |x|\sin^{2}(y)$$

es una función lipschitziana respecto de la segunda variable.

Solución: Es claro que el conjunto $U$ es convexo y que existe la derivada de $f$ con respecto a $y$ dada por

$$\dfrac{\partial f}{\partial y} = 2|x|\sin(y)\cos(y)$$

Como

$$|\sin(y) \cos(y)| \leq 1$$

$\forall y \in \mathbb{R}$ y $|x| < 1, \forall x \in [-1, 1]$, notamos que

$$2|x||\sin(y)\cos(y)| \leq 2$$

Esto es,

$$\left|\dfrac{\partial f}{\partial y}\right| \leq 2$$

esto muestra que la derivada de $f$ esta acotada, por la proposición anterior concluimos que la función $f$ es lipschitziana y podemos tomar como constante de Lipchitz el valor $L = 2$.

$\square$

En este ejemplo vimos que el valor $L = 2$ es una cota de $\left|\dfrac{\partial f}{\partial y}\right|$, sin embargo cualquier número mayor a $2$ cumple también la desigualdad y por tanto también puede ser una constante de Lipschitz en $U$. En general, una buena constante de Lipschitz puede ser

$$L= \sup_{(x, y) \in U}\left|\dfrac{\partial f}{\partial y}(x, y)\right| \label{12} \tag{12}$$

De ambas proposiciones podemos realizar la siguiente caracterización de Lipschitz, bastante útil en la práctica.

En este corolario unimos los resultados de las dos proposiciones anteriores.

Con esto concluimos el estudio de las funciones lipschitzianas, es importante tener presente este último corolario ya que será de suma relevancia en la demostración del teorema de Picard.

Para concluir con esta entrada presentaremos una herramienta más que nos será de mucha utilidad a la hora de demostrar el teorema de Picard – Lindelöf, en particular nos ayudará a probar la unicidad de la solución al PVI (\ref{1}). Revisemos el Lema de Gronwall.

Lema de Gronwall

Este resultado fue desarrollado por Thomas Hakon Grönwall en 1919.

Demostración: Definamos la función

$$g(x) = \int_{x_{0}}^{x}f(t)dt \label{15} \tag{15}$$

Notemos que

$$g(x_{0}) = 0 \hspace{1cm} y \hspace{1cm} \dfrac{dg}{dx} = f(x)$$

En términos de $g(x)$ y $\dfrac{dg}{dx}$ la desigualdad (\ref{13}) se puede escribir de la siguiente forma.

$$0 \leq \dfrac{dg}{dx} \leq \alpha + \beta g(x)$$

de donde,

$$\dfrac{dg}{dx}-\beta g(x) \leq \alpha \label{16} \tag{16}$$

Multipliquemos ambos lados de la desigualdad por $e^{-\beta (x -x_{0})}$.

\begin{align*}
e^{-\beta (x -x_{0})} \left( \dfrac{dg}{dx} -\beta g(x) \right) \leq e^{-\beta (x-x_{0})} \alpha \\
e^{-\beta (x -x_{0})}\dfrac{dg}{dx}-\beta e^{-\beta (x -x_{0})} g(x) \leq \alpha e^{-\beta (x -x_{0})} \label{17} \tag{17}
\end{align*}

Identificamos que el lado izquierdo de la última desigualdad corresponde a la derivada del producto de las funciones $e^{-\beta(x -x_{0})}$ y $g(x)$, en efecto

\begin{align*}
\dfrac{d}{dx} \left( g(x) e^{-\beta (x -x_{0})} \right ) &= \dfrac{dg}{dx} e^{-\beta (x -x_{0})} + g(x) \left( -\beta e^{-\beta (x -x_{0})} \right ) \\
&= e^{-\beta (x -x_{0})} \dfrac{dg}{dx} -\beta e^{-\beta (x -x_{0})} g(x)
\end{align*}

Sustituimos en la desigualdad (\ref{17}).

$$\dfrac{d}{dx} \left( g(x)e^{-\beta (x -x_{0})} \right ) \leq \alpha e^{-\beta (x -x_{0})} \label{18} \tag{18}$$

Integremos de $x_{0}$ a $x$.

\begin{align*}
\int_{x_{0}}^{x} \dfrac{d}{dt} \left( g(t) e^{-\beta (t -x_{0})} \right ) dt &\leq \alpha \int_{x_{0}}^{x} e^{-\beta (t -x_{0})}dt \\
g(x)e^{-\beta (x -x_{0})} -g(x_{0})e^{-\beta (x_{0} -x_{0})} &\leq \alpha \left[ -\dfrac{1}{\beta} \left( e^{-\beta(x -x_{0})} -e^{-\beta(x_{0} -x_{0})} \right) \right]
\end{align*}

pero

$$g(x_{0}) = \int_{x_{0}}^{x_{0}}f(t)dt = 0 \hspace{1cm} y \hspace{1cm} e^{-\beta (x_{0} -x_{0})} = 1$$

Así,

$$g(x)e^{-\beta (x -x_{0})} \leq -\dfrac{\alpha}{\beta} \left ( e^{-\beta (x -x_{0})} -1 \right) \label{19} \tag{19}$$

Multipliquemos ambos lados de la desigualdad por $e^{\beta (x -x_{0})}$.

\begin{align*}
g(x) &\leq -\dfrac{\alpha}{\beta}e^{\beta (x -x_{0})} \left( e^{-\beta (x -x_{0})} -1 \right) \\
&= -\dfrac{\alpha}{\beta}\left( 1 -e^{\beta (x -x_{0})} \right) \\
&= \dfrac{\alpha}{\beta} \left( e^{\beta (x -x_{0})} -1 \right )
\end{align*}

es decir,

$$g(x) \leq \dfrac{\alpha}{\beta} \left( e^{\beta (x -x_{0})} -1 \right ) \label{20} \tag{20}$$

De la desigualdad original (\ref{13}) sabemos que

\begin{align*}
0 \leq f(x) &\leq \alpha +\beta \int_{x_{0}}^{x} f(t)dt \\
0 \leq f(x) &\leq \alpha + \beta g(x)
\end{align*}

de donde,

$$\dfrac{f(x) -\alpha}{\beta} \leq g(x) \label{21} \tag{21} $$

De los resultados (\ref{20}) y (\ref{21}), tenemos

$$\dfrac{f(x) -\alpha}{\beta} \leq g(x) \leq \dfrac{\alpha}{\beta}\left( e^{\beta (x -x_{0})} -1 \right)$$

lo que nos interesa es la desigualdad

$$\dfrac{f(x) -\alpha}{\beta} \leq \dfrac{\alpha}{\beta} \left( e^{\beta (x -x_{0})} -1 \right)$$

haciendo un poco de álgebra obtenemos lo siguiente.

\begin{align*}
\dfrac{f(x) -\alpha}{\beta} &\leq \dfrac{\alpha}{\beta} \left( e^{\beta (x -x_{0})} -1 \right) \\
f(x) -\alpha &\leq \beta \dfrac{\alpha}{\beta} \left( e^{\beta (x -x_{0})} -1 \right) \\
f(x) &\leq \alpha + \beta \dfrac{\alpha}{\beta} \left( e^{\beta (x -x_{0})} -1 \right) \\
f(x) &\leq \alpha + \alpha \left( e^{\beta (x -x_{0})} -1 \right) \\
f(x) &\leq \alpha + \alpha e^{\beta (x -x_{0})} -\alpha \\
f(x) &\leq \alpha e^{\beta (x-x_{0})}
\end{align*}

Por lo tanto,

$$f(x) \leq \alpha e^{\beta (x-x_{0})}$$

Con esto queda demostrado que si se cumple la desigualdad (\ref{13}), entonces $f(x) \leq \alpha e^{\beta (x -x_{0})}$, $\forall x \in I$.

$\square$

Usando el lema de Gronwall podemos demostrar el siguiente corolario de manera inmediata.

Demostración: Debido a que se cumplen todas las hipótesis del lema de Gronwall sabemos que $\forall x \in I$

$0 \leq f(x) \leq \alpha e^{\beta (x -x_{0})}$

Pero si $\alpha = 0$, entonces

$$0 \leq f(x) \leq 0$$

de donde se deduce que $f(x) = 0$, $\forall x \in I$.

$\square$

Con esto concluimos la primer entrada sobre la teoría preliminar que necesitamos conocer para poder demostrar el teorema de existencia y unicidad de Picard – Lindelöf.

Tarea moral

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

  1. Probar que la función $f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$, $f(x) = c$ es una función lipschitziana
  1. Probar que la función $f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$, $f(x) =|x|$ es lipschitziana, con $L = 1$
  1. Probar que la función $f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$, $f(x) = x^{2}$ no es una función lipschitziana.
    Hint: Suponer que lo es, es decir $$|f(x_{2}) -f(x_{1})| \leq L |x_{2} -x_{1}|$$ y considerar la definición de derivada $$\lim_{x_{2} \to x_{1}} \dfrac{|f(x_{2}) -f(x_{1})|}{|x_{2} -x_{1}|} = | f^{\prime}(x_{1})|$$ para llegar a una contradicción.

En los siguientes ejercicios se puede usar la definición de función lipschitziana respecto de la segunda variable o las proposiciones vistas.

  1. Probar que la función $f: U \rightarrow \mathbb{R}$ con $$U = \{(x, y): 0 \leq x \leq 1, y \in \mathbb{R} \}$$ definida como $$f(x, y) = y \cos (x)$$ es una función lipschitziana respecto de la segunda variable, con $L = 1$.
  1. Probar que la función $f: U \rightarrow \mathbb{R}$ con $$U = \{(x, y): 1 \leq x \leq 2, y \in \mathbb{R} \}$$ definida como $$f(x, y) = -\dfrac{2}{x} y + e^{x} \sin (x)$$ es una función lipschitziana respecto de la segunda variable, con $L = 2$.

Más adelante…

En esta entrada conocimos el teorema de existencia y unicidad de Picard – Lindelöf para ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden. Vimos que el PVI (\ref{1}) es equivalente a resolver la ecuación integral (\ref{3}), definimos a las funciones lipschitzianas de dos variables, demostramos algunos resultados al respecto y concluimos con la demostración del lema de Gronwall. Todos estos resultados los aplicaremos más adelante en la demostración del teorema de Picard – Lindelöf.

En la siguiente entrada continuaremos desarrollando esta teoría preliminar. Definiremos el concepto de aproximaciones sucesivas, mejor conocidas como iterantes de Picard, haremos un breve repaso sobre convergencia de series y sucesiones de funciones, presentaremos el resultado local del teorema de existencia y unicidad y resolveremos un ejercicio al respecto.

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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»

Geometría Moderna I: Trigonometría

Por Rubén Alexander Ocampo Arellano

Introducción

En esta entrada presentaremos las razones trigonométricas respecto de un ángulo agudo en un triángulo rectángulo, estas pueden ser vistas como funciones si consideramos el ángulo como una variable, veremos como extender estas funciones a ángulos de cualquier magnitud y algunas identidades trigonométricas.

Razones trigonométricas

Definiciones. Consideremos un triángulo rectángulo $\triangle ABC$ donde $AB$ es la hipotenusa y sea $\alpha =  \angle BAC$, decimos que $BC$ es el cateto opuesto a $\alpha$ y $AC$ es el cateto adyacente a $\alpha$.

Definimos las razones trigonométricas respecto del ángulo $\alpha$ como sigue:

El seno del ángulo $\alpha$ como $\dfrac{c.opuesto}{hipotenusa}$ y lo denotamos como $\sin \alpha = \dfrac{BC}{AB}$.
El coseno del ángulo $\alpha$ como $\dfrac{c.adyacente}{hipotenusa}$ y lo denotamos como $\cos \alpha = \dfrac{AC}{AB}$.
La tangente del ángulo $\alpha$ como $\dfrac{c.opuesto}{c.adyacente}$ y lo denotamos como $\tan \alpha = \dfrac{BC}{AC}$.
La cosecante del ángulo $\alpha$ como como $\dfrac{hipotenusa}{c.opuesto}$ y lo denotamos como $\csc \alpha = \dfrac{AB}{BC}$.
La secante del ángulo $\alpha$ como $\dfrac{hipotenusa}{c.adyacente}$  y lo denotamos como $\sec \alpha = \dfrac{AB}{AC}$.
La cotangente del ángulo $\alpha$ como $\dfrac{c.adyacente}{c.opuesto}$ y lo denotamos como $\cot \alpha = \dfrac{AC}{BC}$.

Figura 1

Si consideramos el ángulo complementario a $\alpha$, $\beta = \angle CBA$, entonces de las definiciones se siguen las siguientes relaciones:

$\sin \alpha = \cos \beta$, $\cos \alpha = \sin \beta$, $\tan \alpha = \dfrac{\sin \alpha}{\cos \alpha}$, $\tan \alpha \tan \beta = 1$.

$\csc \alpha = \sec \beta$, $\sec \alpha = \csc \beta$, $\cot \alpha = \dfrac{\cos \alpha}{\sin \alpha}$, $\cot \alpha \cot \beta = 1$.

Círculo trigonométrico

Consideremos $(O, 1)$ un círculo con centro en $O$ de radio $1$, por $O$ trazamos dos rectas perpendiculares $x$ e $y$, tomamos un punto $P \in (O, 1)$ en el cuadrante formado por el rayo derecho $Ox$ y el rayo superior $Oy$ y trazamos las proyecciones $X$, $Y$ de $O$ a las rectas $x$, $y$ respectivamente.

El triángulo $\triangle OPX$ es rectángulo y su hipotenusa $OP = 1$, si consideramos el ángulo $\angle XOP = \gamma$ entonces
$\sin \gamma = PX$ y
$\cos \gamma = OX$.

Figura 2

Tracemos la tangente a $(O, 1)$ por $Q$, la intersección entre $x$ y $(O, 1)$, tomemos $R$ como la intersección entre la tangente y $OP$ entonces $RQ \parallel PX$ y los triángulos $\triangle OPX$ y $\triangle ORQ$ son semejantes por lo tanto
$\tan \gamma = \dfrac{PX}{OX} = \dfrac{RQ}{OQ} = RQ$ y
$\sec \gamma = \dfrac{OP}{OX} = \dfrac{OR}{OQ} = OR$.

Ahora trazamos la tangente a $(O, 1)$ por $S$, la intersección de $y$ con $(O, 1)$, tomamos $T$ como la intersección de la tangente con $OP$ entonces $ST \parallel x$, por lo tanto $\gamma = \angle STO$ y así $\triangle OPX$ y $\triangle TOS$ son semejantes, por lo tanto,
$\csc \gamma = \dfrac{OP}{PX} = \dfrac{OT}{OS} = OT$ y 
$\cot \alpha = \dfrac{OX}{PX} = \dfrac{ST}{OS} = ST$.

Con esta construcción podemos extender las definiciones de función trigonométrica para ángulos agudos a ángulos de cualquier magnitud trasladando el punto $P$ alrededor de la circunferencia $(O, 1)$ y tomando las proyecciones de $P$, $X$ e $Y$ a las rectas $x$ e $y$ respectivamente que tomaremos como positivas si se encuentran en los rayos derecho y superior o negativas si se encuentran en los rayos izquierdos e inferior de las rectas $x$, $y$ respectivamente.

De esta manera todas las razones trigonométricas quedan determinadas por el valor de $\sin \gamma = PX$ y $\cos \gamma = OX$.

Teorema 1, identidad pitagórica. Sea $0 \leq \gamma < 2\pi$ entonces, $\sin^2 \gamma + \cos^2 \gamma = 1$.

Demostración. Aplicamos el teorema de Pitágoras al triángulo rectángulo $\triangle OPX$, (figura 2).

$1 = PX^2 + OX^2 = \sin^2 \gamma + \cos^2 \gamma$.

$\blacksquare$

Ley extendida de senos

Teorema 2, ley extendida de los senos. Sean $\triangle ABC$ y $(O, R)$ su circuncírculo, etiquetemos $\angle BAC = \alpha$, $\angle CBA = \beta$, $\angle ACB = \gamma$ y $a = BC$, $b = AC$, $c = AB$ las longitudes de sus lados, entonces
$\dfrac{\sin \alpha}{a} = \dfrac{\sin \beta}{b} = \dfrac{\sin \gamma}{c} = \dfrac{1}{2R}$.

Demostración. Tracemos $D$ el punto diametralmente opuesto a $C$, entonces $\angle BDC = \alpha$, pues subtienden el mismo arco.

$\angle CBD$ es un ángulo recto, pues $CD$ es diámetro, por lo tanto $\sin \alpha = \sin \angle BDC = \dfrac{a}{CD}$.

Por lo tanto, $\dfrac{\sin \alpha}{a} = \dfrac{1}{2R}$.

Figura 3

De manera análoga podemos ver que
$\sin \beta = \dfrac{b}{2R}$ y
$\sin \gamma = \dfrac{c}{2R}$.

Por lo tanto, $\dfrac{\sin \alpha}{a} = \dfrac{\sin \beta}{b} = \dfrac{\sin \gamma}{c} = \dfrac{1}{2R}$.

$\blacksquare$

Corolario. El seno de un ángulo inscrito en una circunferencia de diámetro $1$ es igual a la cuerda que abarca dicho ángulo.

Demostración. Se sigue de sustituir $2R = 1$ en el teorema anterior.

$\blacksquare$

Ley de cosenos

Teorema 3, ley de cosenos. Sean $\triangle ABC$, $\angle BAC = \alpha$, $\angle CBA = \beta$, $\angle ACB = \gamma$ y $a = BC$, $b = AC$, $c = AB$ las longitudes de sus lados, entonces se da la siguiente igualdad:
$c^2 = a^2 + b^2 – 2ab \cos \gamma$.

Demostración. Trazamos $D$ el pie de la perpendicular a $BC$ desde $A$ y aplicamos el teorema de Pitágoras a $\triangle ABD$ y $\triangle ADC,$ de donde obtenemos

$\begin{equation} c^2 = AD^2 + (a – DC)^2 = AD^2 + a^2 – 2a(DC) + DC^2, \end{equation}$
$b^2 = AD^2 + DC^2$
$\Leftrightarrow$ $\begin{equation} AD^2 = b^2 – DC^2. \end{equation}$

Figura 4

Sustituimos $(2)$ en $(1)$ y obtenemos $c^2 = b^2 + a^2 – 2a(DC)$.

Por otro lado $\cos \gamma = \dfrac{DC}{b}$ $\Leftrightarrow$ $b \cos \gamma = DC$.

Así que $c^2 = a^2 + b^2 – 2ab \cos \gamma$.

De manera similar se puede ver que
$a^2 = b^2 + c^2 – 2bc \cos \alpha$ y
$b^2 = a^2 + c^2 – 2ac \cos \beta$.

$\blacksquare$

El seno de la suma

Teorema 4, el seno de la suma de dos ángulos. Sean $\alpha$ y $\beta$ ángulos agudos entonces $\sin (\alpha + \beta) = \sin \alpha \cos \beta + \sin \beta \cos \alpha$.

Demostración. Sea $\square ABCD$ cíclico tal que $BD = 1$ es diámetro del circuncírculo, $\angle DBA = \alpha$ y $\angle CBD =\beta$.

Figura 5

Como consecuencia del corolario tenemos que $AC = \sin (\alpha + \beta)$, ademas $\triangle BAD$ y $\triangle DCB$ son triángulos rectángulos pues $DB$ es diámetro.

Se sigue que
$AB = \cos \alpha$,
$CD = \sin \beta$,
$AD = \sin \alpha$ y
$BC = \cos \beta$.

El teorema de Ptolomeo nos dice que
$\begin{equation} AC \times BD = AB \times CD + BC \times AD. \end{equation}$

Por lo tanto, $\sin (\alpha + \beta) = \cos \alpha \sin \beta +\sin \alpha \cos \beta$.

$\blacksquare$

El coseno de la suma

Teorema 5, el coseno de la suma de dos ángulos. Sean $\alpha \ne 0$ y $\beta$ ángulos agudos tales que $\alpha + \beta < \dfrac{\pi}{2}$ entonces $\cos (\alpha + \beta) = \cos \alpha \cos \beta – \sin \alpha \sin \beta$.

Demostración. Sea $\square ABCD$ cíclico tal que $BC = 1$ es diámetro del circuncírculo, $\angle CBD = \alpha$ y $\angle DBA = \beta$.

Figura 6

Como $\triangle BAC$ y $\triangle BDC$ son triángulos rectángulos y $BC = 1$ tenemos que
$AC = \sin (\alpha + \beta) = \sin \alpha \cos \beta + \sin \beta \cos \alpha$ (teorema 4),
$BD = \cos \alpha$,
$AB = \cos (\alpha + \beta)$,
$CD = \sin \alpha$,
$AD = \sin \angle DCA = \sin \beta$ (corolario).

Por el teorema de Ptolomeo $(3)$, aplicado a $\square ABCD$ obtenemos:
$\cos (\alpha + \beta) \sin \alpha + \sin \beta$
$= (\sin \alpha \cos \beta + \sin \beta \cos \alpha) \cos \alpha$
$= \sin \alpha \cos \beta \cos \alpha + \sin \beta \cos^2 \alpha$
$ = \sin \alpha \cos \beta \cos \alpha + (\sin \beta)(1 – \sin^2 \alpha)$ (teorema 1)
$= \sin \alpha \cos \beta \cos \alpha – \sin \beta \sin^2 \alpha + \sin \beta$.

$\Leftrightarrow$$\cos (\alpha + \beta) \sin \alpha = \sin \alpha \cos \beta \cos \alpha – \sin \beta \sin^2 \alpha$.

Por lo tanto, $\cos (\alpha + \beta) = \cos \beta \cos \alpha -\sin \beta \sin \alpha$.

$\blacksquare$

Seno y coseno del ángulo medio

Teorema 6, el seno y el coseno del ángulo medio. Sea $\alpha \ne 0$ un ángulo agudo entonces
$\sin \dfrac{\alpha}{2} = \sqrt{\dfrac{1 – \cos \alpha}{2}}$ y $\cos \dfrac{\alpha}{2} = \sqrt{\dfrac{1 + \cos \alpha}{2}}$.

Demostración. Sea $\square ABCD$ cíclico tal que $BC = 1$ es diámetro y $\angle CBD = \angle DBA = \dfrac{\alpha}{2}$.

Figura 7

Ya que $\triangle BAC$ y $\triangle BDC$ son triángulos rectángulos podemos ver que
$AC = \sin \alpha$,
$BD = \cos \dfrac{\alpha}{2}$,
$AB = \cos \alpha$,
$CD = \sin \dfrac{\alpha}{2}$,
$AD = \sin \angle DCA = \sin \dfrac{\alpha}{2}$ (corolario).

Aplicando Ptolomeo $(3)$ y el teorema 4 obtenemos:
$\cos \alpha \sin \dfrac{\alpha}{2} + \sin \dfrac{\alpha}{2} = \sin \alpha \cos \dfrac{\alpha}{2} $
$= \sin (\dfrac{\alpha}{2} +\dfrac{\alpha}{2}) \cos \dfrac{\alpha}{2} = 2 \sin \dfrac{\alpha}{2} \cos^2 \dfrac{\alpha}{2}$.

Por lo tanto, $2 \sin \dfrac{\alpha}{2} \cos^2 \dfrac{\alpha}{2} = \sin \dfrac{\alpha}{2} (\cos \alpha + 1)$ $\Rightarrow$  
$\begin{equation} \cos^2 \dfrac{\alpha}{2} = \dfrac{\cos \alpha + 1}{2}. \end{equation}$

De donde se sigue que $\cos \dfrac{\alpha}{2} = \sqrt{\dfrac{\cos \alpha + 1}{2}}$.

Ahora sustituimos la identidad pitagórica en la ecuación $(4)$ y obtenemos:
$1 – \sin^2 \dfrac{\alpha}{2} = \dfrac{\cos \alpha + 1}{2}$
$\Leftrightarrow$
$\sin \dfrac{\alpha}{2} = \sqrt{\dfrac{1 – \cos \alpha}{2}}$.

$\blacksquare$

Más adelante…

En la siguiente entrada estudiaremos algunas propiedades relacionadas con el incírculo y los excÍrculos de un triángulo, así como también sobre sus centros y radios.

Tarea moral

A continuación hay algunos ejercicios para que practiques los conceptos vistos en esta entrada. Te será de mucha utilidad intentarlos para entender más la teoría vista.

  1. $i)$ A partir de un triangulo equilátero deriva los valores de las seis razones trigonométricas para los ángulos $\dfrac{\pi}{3}$ y $\dfrac{\pi}{6}$,
    $ii)$ A partir de un triángulo rectángulo isósceles deduce los valores de las seis razones trigonométricas para el ángulo $\dfrac{\pi}{4}$.
  2. Recordemos que consideramos la magnitud de un ángulo central como positiva, si recorremos el arco de circunferencia que subtiende dicho ángulo en el sentido contrario al de las manecillas del reloj y negativa en caso contraio, muestra que para cualquier valor de $\alpha$ se cumple que:
    $i)$ $\sin (-\alpha) = -\sin \alpha$,
    $ii)$ $\cos (-\alpha) = \cos \alpha$,
    $iii)$ $\sin (\pi – \alpha) = \sin \alpha$,
    $iv)$ $\cos (\pi – \alpha) = -\cos \alpha$,
    $v)$ $\sec^2 \alpha = 1 + \tan^2 \alpha$.
  3. Sean $\alpha$ y $\beta$ ángulos agudos tales que $\alpha \geq \beta$, muestra geométricamente:
    $i)$ el seno de la diferencia de dos ángulos, $\sin (\alpha – \beta) = \sin \alpha \cos \beta – \sin \beta \cos \alpha$,
    $ii)$ el coseno de la diferencia de dos ángulos, $\cos (\alpha – \beta) = \cos \alpha \cos \beta + \sin \alpha \sin \beta$.
  4.  Sean $\alpha$ y $\beta$ ángulos agudos prueba que:
    $i)$ $\sin \alpha \cos \beta = \dfrac{\sin (\alpha + \beta) + \sin (\alpha – \beta)}{2}$,
    $ii)$ $\cos \alpha \sin \beta = \dfrac{\sin (\alpha + \beta) – \sin (\alpha – \beta)}{2}$.
  5. Sea $\triangle ABC$, por $A$ traza cualquier recta que corte a $BC$ en $L$, muestra que $\dfrac{BL}{LC} = \dfrac{AB \sin \angle BAL}{AC \sin \angle LAC}$.
Figura 8
  1. Demuestra que si $\dfrac{\sin \alpha}{\sin \beta} = \dfrac{\sin \delta}{\sin \gamma}$ y $\alpha + \beta = \delta + \gamma < \pi$ entonces $\alpha = \delta$ y $\beta = \gamma$.
  2. Sea $\triangle ABC$ con $a = BC$, $b = AC$, $c = AB$, $\alpha = \angle BAC$, $\beta = \angle CBA$, $\gamma = \angle ACB$, demuestra las siguientes formulas para calcular el área de $\triangle ABC$:
    $i)$ $(\triangle ABC) = \dfrac{ac \sin \beta}{2} = \dfrac{ab \sin \gamma}{2} = \dfrac{bc \sin \alpha}{2}$,
    $ii)$ $(\triangle ABC) = \dfrac{a^2 \sin \beta \sin \gamma}{2 \sin (\beta + \gamma)} = \dfrac{b^2 \sin \alpha \sin \gamma}{2 \sin (\alpha + \gamma)} = \dfrac{c^2 \sin \alpha \sin \beta}{2 \sin (\alpha + \beta)}$.

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Fuentes

  • Santos, J., Tesis Geometría del Cuadrilátero. 2010, pp 69-78.
  • Cárdenas, S., Notas de Geometría. México: Ed. Prensas de Ciencias, 2013, pp 55-62.
  • Gomez, A. y Bulajich, R., Geometría. México: Instituto de Matemáticas, 2002, pp 89-95.

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»

Probabilidad I-Videos: Distribución Bernoulli

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Introducción

En esta ocasión estudiaremos una distribución de probabilidad discreta que resulta ser un bloque de construcción básico para otras distribuciones del mismo tipo. Se trata de la distribución Bernoulli, la cual obtiene su nombre por el matemático suizo Jacob Bernoulli (1654-1705), quien fue el primero en formalizar este modelo.

Distribución Bernoulli

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE 104721: “Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM”. Sitio web del proyecto: https://www.matematicasadistancia.com.

Tarea moral

A continuación hay algunos ejercicios para que practiques los conceptos vistos en esta entrada. Te será de mucha utilidad intentarlos para entender más la teoría vista.

  • Sea $X$ una variable aleatoria tal que $X\sim Bernoulli\left ( p\right ) $. Encuentra la distribución de probabilidad de la variable $1-X$.
  • Sea $X$ una variable aleatoria tal que $X\sim Bernoulli\left ( \theta\right ) $. Encuentra la distribución de probabilidad de la variable $$\begin{array}{ll} a) & X^{n} \\ b) & \left ( 1-X\right ) ^{n} \end{array}$$
  • Sea $X$ una variable aleatoria tal que $X\sim Bernoulli\left ( p\right ) $  y sean $a$ y $b$ constantes con $a\neq 0$. Sea $Y$ la variable aleatoria definida como $Y=aX+ b$. Encuentra la distribución de probabilidad de $Y$.
  • Considera el experimento en el que se prueba un medicamento en personas que contraen cierta enfermedad para ver si funciona y se recuperan. La probabilidad de que un paciente se recupere es .7. Si se sabe tres personas han contraído dicha enfermedad, ¿Cuál sería la función de masa de probabilidad asociada a este experimento?
  • Tomando en cuenta el ejercicio anterior, ¿Cuál sería la función de masa de probabilidad si son $n$ las personas que se han enfermado?, explica tu respuesta.

Más adelante…

Los ensayos Bernoulli conforman un modelo teórico que solo con experiencia se puede determinar si es apropiado para describir observaciones específicas. Asegurar que un experimento, se ajusta a un ensayo Bernoulli se deriva casi siempre de evidencia experimental y en muchas ocasiones puede servir como un indicador de problemas que en cierto proceso pudieran presentarse.

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Probabilidad I-Videos: Variables aleatorias discretas

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Una vez que se realiza un experimento y se conoce un resultado particular de nuestro espacio muestral, una variable aleatoria toma algún valor numérico. En general, es más probable que este valor numérico se encuentre en ciertos subconjuntos de los números reales. La naturaleza de estos subconjuntos es de lo que depende el cálculo de las probabilidades asociadas a cada variable aleatoria.

En este video estudiaremos aquellas variables aleatorias que toman sus posibles valores de un subconjunto a lo más numerable de números reales.

Variables aleatorias discretas

Trabajo realizado con el apoyo del Programa UNAM-DGAPA-PAPIME PE 104721: “Hacia una modalidad a distancia de la Licenciatura en Matemáticas de la FC-UNAM”. Sitio web del proyecto: https://www.matematicasadistancia.com.

Tarea moral

  • Demuestra que si $X$ y $Y$ son variables aleatorias tal que $Y=g\left ( x\right )$, entonces $Y$ tiene función de masa de probabilidad igual a $\displaystyle \sum_{x:g\left ( x\right ) =y} {f_X(x)}$.
  • Para que valores de la constante $k$ ,las siguientes definen funciones de masa de probabilidad sobre el conjunto de los números naturales? $$\begin{array}{ll} i) & f\left ( x\right ) =k2^{-x} \\ ii) & f\left ( x\right ) =\frac{k2^x} {x!} \end{array}$$
  • Si $X$ y $Y$ son variables aleatorias con función de masa de probabilidad igual a la dada en el ejercicio anterior, inciso $i$ y $ii$ respectivamente, encuentra: $$\begin{array}{ll} I) & P\left ( X>1\right ) \\ & P\left ( Y>1\right ) \\ II) & La\ probabilidad\ de\ que\ X\ sea\ par. \\ & La\ probabilidad\ de\ que\ Y\ sea\ par. \end{array}$$
  • Si la función de distribución de $X$ está dada por $$F\left ( x\right ) = \left \{ \begin{array}{ll} 0 & para\ x<0 \\ \frac{1} {16} & para\ 0\le x<1 \\ \frac{5} {16} & para\ 1\le x<2 \\ \frac{11} {16} & para\ 2\le x<1 \\ \frac{15} {16} & para\ 3\le x<4 \\ 1 & para\ x\geq 4 \end{array} \right.$$ encuentra la distribución de probabilidad de $X$.
  • Si la función de distribución de $X$ está dada por $$F\left ( x\right ) = \left \{ \begin{array}{ll} 0 & para\ x<1 \\ \frac{1} {3} & para\ 1\le x<4 \\ \frac{1} {2} & para\ 4\le x<6 \\ \frac{5} {6} & para\ 6\le x<10 \ 1 & para\ x\geq 1 \end{array} \right.$$ encuentra: $$\begin{array}{ll} i) & P\left ( 2<X\le 6\right ) \\ ii) & P\left ( X=4\right ) \end{array}$$

Más adelante…

Es importante ahora estudiar algunos casos particulares de distribuciones de probabilidad, para variables aleatorias discretas que surgen de tipos comunes de experimentos, pues el conocimiento de estas, elimina la necesidad de resolver los mismos problemas de probabilidad una y otra vez.

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Cálculo Diferencial e Integral I: El número de Euler

Por Juan Manuel Naranjo Jurado

Introducción

Supongamos que tenemos un peso el cual hemos decidido invertir y, para hacerlo, tenemos tres opciones. La primera es invertir en el Banco A que está dispuesto a regresarnos un 100% de interés después de un año. En este caso, al finalizar el año tendríamos el doble de dinero que con el que iniciamos, es decir, tendríamos $ \$2.00.$

Nuestra segunda opción es el Banco B, que nos propone invertir nuestro dinero con ellos y promete generar el 50% del capital dos veces al año. Asumiendo que reinvertimos el dinero obtenido de tal forma que el capital inicial del segundo semestre es igual al capital final del primero, tendríamos lo siguiente

SemestreInterésCapital inicialCálculoCapital final
150% / $\frac{1}{2}$$1.00$1 \cdot (1+\frac{1}{2})$$1.50
250% / $\frac{1}{2}$$1.50$1.5\cdot (1+\frac{1}{2})$$2.25

Notemos que el cálculo podemos hacerlo de forma directa mediante la siguiente expresión

$$\left(1 \cdot \left(1+\frac{1}{2} \right) \right) \cdot \left(1+\frac{1}{2} \right) = 1 \cdot \left(1+\frac{1}{2} \right)^2.$$

Por otro lado, la tercera opción, el Banco C, promete entregarnos 25% de interés cada trimestre. Si después de cada trimestre se invierte todo el capital inicial más los intereses generados, tenemos el siguiente escenario.

TrimestreInterésCapital inicialCálculoCapital final
125% / $\frac{1}{4}$$1.00$1 \cdot (1+\frac{1}{4})$$1.25
225% / $\frac{1}{4}$$1.25$1.25 \cdot (1+\frac{1}{4})$$1.5625
325% / $\frac{1}{4}$$1.5625$1.5625 \cdot (1+\frac{1}{4})$$1.953125
425% / $\frac{1}{4}$$1.953125$1.953125 \cdot (1+\frac{1}{4})$$2.441406

De igual forma, podemos compactar los cálculos anteriores:

$$1 \cdot \left(1+\frac{1}{4} \right) \cdot \left(1+\frac{1}{4} \right) \cdot \left(1+\frac{1}{4} \right) \cdot \left(1+\frac{1}{4} \right) = 1 \cdot \left(1+\frac{1}{4} \right)^4.$$

Después de analizar todas las opciones, vemos que el Banco C nos permite generar más dinero al final del año siendo la mejor de nuestras tres opciones. Una interrogante natural después de haber evaluado los ejercicios anteriores es saber qué sucede si tenemos una tasa de interés de $\frac{1}{365}$ de forma diaria, lo cual generaría

$$1 \cdot \left(1 + \frac{1}{365} \right)^{365} = 2.714567.$$

Este escenario nos permite ganar una mayor cantidad de dinero al final del periodo. ¿Qué pasaría si tuviésemos una tasa de interés que se paga cada hora o cada minuto o cada segundo? Con una periodicidad lo suficientemente alta, ¿podríamos hacernos infinitamente ricos? Esta última pregunta la responderemos analizando el siguiente límite:

$$\lim_{n \to \infty} \left( 1 + \frac{1}{n} \right)^n.$$

El número de Euler

Después de la motivación dada en la introducción, definiremos la sucesión $\{e_n\}$ tal que $e_n = \left( 1 + \frac{1}{n} \right).$

Por los ejemplos revisados donde se calcula el interés en diferentes periodicidades, podemos inferir que la sucesión $\{e_n\}$ es creciente y a continuación lo probaremos.

Proposición. La sucesión $\{e_n\}$ es creciente.

Demostración.

Usando la fórmula del binomio de Newton se tiene lo siguiente

\begin{align*}
e_n & = \left( 1 + \frac{1}{n} \right)^n \\ \\
& = \sum_{ k = 0}^{n} { n \choose k } \frac{1}{n^k} \\ \\
& = \sum_{ k = 0}^{n} \frac{1}{k!} \cdot \frac{n (n-1) \ldots (n-k+1)}{n^k} \\ \\
& = \sum_{ k = 0}^{n} \frac{1}{k!} \cdot \frac{n}{n} \cdot \frac{n-1}{n} \ldots \frac{n-k+1}{n} \\ \\
& = \sum_{ k = 0}^{n} \frac{1}{k!} \cdot 1 \cdot \left( 1 – \frac{1}{n} \right) \ldots \left( 1 – \frac{k-1}{n} \right) \tag{1} \\ \\
& = 1 + 1 + \frac{1}{2!} \left(1 – \frac{1}{n} \right) + \frac{1}{3!} \left(1 – \frac{1}{n} \right) \left(1 – \frac{2}{n} \right) + \ldots + \frac{1}{n!} \left( 1 – \frac{1}{n} \right) \left( 1 – \frac{2}{n} \right) \ldots \left( 1 – \frac{n-1}{n} \right).
\end{align*}

$$\therefore e_n = 1 + 1 + \frac{1}{2!} \left(1 – \frac{1}{n} \right) + \frac{1}{3!} \left(1 – \frac{1}{n} \right) \left(1 – \frac{2}{n} \right) + \ldots + \frac{1}{n!} \left( 1 – \frac{1}{n} \right) \cdot \left( 1 – \frac{2}{n} \right) \ldots \left( 1 – \frac{n-1}{n} \right).$$

Análogamente, se tiene que

\begin{align*}
e_{n + 1} = & 1 + 1 + \frac{1}{2!} \left(1 – \frac{1}{n+1} \right) + \frac{1}{3!} \left(1 – \frac{1}{n+1} \right) \left(1 – \frac{2}{n+1} \right) + \ldots \\ \\
& + \frac{1}{n!} \left( 1 – \frac{1}{n+1} \right) \cdot \left( 1 – \frac{2}{n +1} \right) \ldots \left( 1 – \frac{n-1}{n+1} \right) \\ \\
& + \frac{1}{(n+1)!} \left( 1- \frac{1}{n+1} \right) \left( 1 – \frac{2}{n+1} \right) \ldots \left( 1 – \frac{n}{n+1} \right).
\end{align*}

Notemos que

$$\left( 1 – \frac{1}{n} \right) < \left( 1 – \frac{1}{n+1} \right), \ldots, \left( 1- \frac{k-1}{n} \right) < \left( 1- \frac{k-1}{n+1} \right).$$

Es decir, cada término de $e_n$ es más chico que su correspondiente de $e_{n+1}$ a partir del tercero. Además, $e_{n+1}$ tiene un término positivo extra, se sigue entonces que $e_n < e_{n+1}.$

Por tanto, $\{e_n\}$ es creciente.

$\square$

Antes de continuar, probaremos una proposición respecto a la serie geométrica.

Proposición. Sea $r \in \mathbb{R}$ tal que $|r|<1$, entonces

$$\sum_{k=0}^{n} r^k = \frac{1-r^{n+1}}{1-r}.$$

Demostración.

Sea $S_n = 1 + r + r^2 + r^3 + \ldots + r^n$. Entonces se tiene que

$$r \cdot S_n = r + r^2+r^3+r^4+\ldots+r^{n+1}.$$

Restando $S_n-rS_n$ se tiene

\begin{align*}
S_n-rS_n & = 1 + r + r^2 + r^3 + \ldots + r^n-(r + r^2+r^3+r^4+\ldots+r^{n+1}) \\
& = 1-r^{n+1}.
\end{align*}

\begin{gather*}
\Rightarrow & S_n-rS_n = 1-r^{n+1}. \\
\Rightarrow & S_n (1-r) = 1-r^{n+1}.
\end{gather*}

$$\therefore S_n = \frac{1-r^{n+1}}{1-r}.$$

$\square$

Al inicio se planteó la siguiente pregunta: con una periodicidad lo suficientemente alta, ¿podríamos hacernos infinitamente ricos? La respuesta es no y lo probamos en la siguiente proposición.

Proposición. La sucesión $\{e_n\}$ está acotada entre 2 y 3.

Demostración.

Dado que $\{ e_n\}$ es creciente, se tiene que $e_1 \leq e_n$ para todo $n \in \mathbb{N}$. Así, $e_1 = \left( 1 + \frac{1}{1} \right)^{1} = 2$. Por tanto, $2 \leq e_n$ para todo $n \in \mathbb{N}.$

Ahora probaremos que $3$ es una cota superior de la sucesión.

Notemos que $k! = 1 \cdot 2 \cdot 3 \ldots k \geq 1 \cdot 2 \cdot 2 \ldots 2 = 2^{k-1}$ y de $(1)$ tenemos que

\begin{align*}
e_n & = \sum_{k = 0}^{n} \frac{1}{k!} \cdot 1 \cdot \left( 1 – \frac{1}{n} \right) \ldots \left( 1 – \frac{k-1}{n} \right) \\ \\
& < \sum_{k = 0}^{n} \frac{1}{k!} \\ \\
& = 1 + \sum_{k = 1}^{n} \frac{1}{k!} \\ \\ 
& \leq 1 + \sum_{k = 1}^{n} \frac{1}{2^{k-1}} \\ \\
& = 1 + \sum_{k = 0}^{n-1} \frac{1}{2^{k}}.
\end{align*}

Además, por la proposición anterior se tiene que

$$ \sum_{k = 0}^{n-1} \frac{1}{2^k} = \frac{1 – \frac{1}{2^n}}{1- \frac{1}{2}} <2.$$

Por tanto, se sigue que $$1 + \sum_{k = 0}^{n-1} \frac{1}{2^{k}} < 3.$$

Se concluye que $2 < e_n < 3$.

$\square$

Hemos probado que $\{e_n\}$ es una sucesión creciente y acotada. Por tanto, se sigue que es convergente, y converge al supremo. Definimos el número de Euler de la siguiente forma:

$$e := \lim_{n \to \infty} \left( 1 + \frac{1}{n} \right)^n.$$

A continuación, mostramos la gráfica de esta sucesión.

Este número ha logrado posicionarse como uno de los más conocidos dentro del mundo de las matemáticas, siendo $e$ la base del logaritmo natural y dentro de este mismo curso se ha usado antes al momento de estudiar la función exponencial.

Más adelante…

En esta unidad hemos revisado a detalle el límite de una sucesión y en la unidad anterior estudiamos el concepto y propiedades de las funciones, es tiempo de continuar con un concepto más avanzado que requiere del entendimiento de ambos temas: el límite de una función.

Tarea moral

A continuación hay algunos ejercicios para que practiques los conceptos vistos en esta entrada. Te será de mucha utilidad intentarlos para entender más la teoría vista.

Encuentra los siguientes límites:

  • $$\lim_{n \to \infty} \left(1+\frac{1}{n}\right)^{n+1}.$$
  • $$\lim_{n \to \infty} \left(1+\frac{1}{n+1}\right)^n.$$
  • $$\lim_{n \to \infty} \left(1+\frac{1}{n}\right)^{2n}.$$
  • $$\lim_{n \to \infty} \left(1-\frac{1}{n}\right)^n.$$

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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»