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Cálculo Diferencial e Integral III: Derivadas parciales de segundo orden

Por Alejandro Antonio Estrada Franco

Introducción

En las entradas anteriores definimos qué quiere decir que un campo escalar sea diferenciable. Así mismo, definimos las derivadas parciales y el gradiente. Ya usamos estas herramientas para hablar de dirección de cambio máximo y de puntos críticos. Además demostramos una versión del teorema del valor medio para este caso, lo que nos permitió poner un poco de orden a nuestra teoría: una función es diferenciable en un punto cuando existen sus parciales en ese punto y son continuas. Es momento de hablar de derivadas parciales de segundo orden. Cualquiera de las derivadas parciales es por sí misma un campo escalar, así que podemos preguntarnos si tiene o no sus propias derivadas parciales. Exploraremos esta idea.

Derivadas parciales de segundo orden

Las derivadas parciales de un campo escalar $f$ nos originan nuevos campos escalares. Supongamos que $f : S \subseteq R^{n} \to R$ es un campo escalar para el cual existe la $k$ -ésima derivada parcial en un conjunto abierto $S^{'} \subseteq S$ . Entonces, obtenemos un nuevo campo escalar $\frac{\partial f}{\partial x_{k}} : S^{'} \to R$ .

Este campo escalar puede o no tener $j$ -ésima derivada parcial. Suponiendo que la tiene en algún $U \subseteq S^{'}$ podríamos escribirla como

$\frac{\partial (\frac{\partial f}{\partial x_{k}})}{\partial x_{j}} .$

Sin embargo, esta notación es engorrosa, y por ello optamos o bien por escribir la expresión como sigue

$\frac{\partial}{\partial x_{j}} (\frac{\partial f}{\partial x_{k}})$

o todavía más compacto, como

$\frac{\partial^{2} f}{\partial x_{j} \partial x_{k}} .$

A esto le llamamos una derivada parcial de segundo orden. Si $j = k$ , introducimos la notación

$\frac{\partial^{2} f}{\partial x_{k}^{2}} .$

Las derivadas parciales de segundo orden vuelven a ser, una vez más, cada una de ellas un campo escalar. Esto permite seguir iterando la idea: podríamos hablar de derivadas parciales de segundo, tercero, cuarto, … , $k$ -ésimo, … orden. Daremos una definición un poco más formal en una siguente entrada, pero por ahora trabajemos en entender a las derivadas parciales de segundo orden.

Un ejemplo de derivadas parciales de segundo orden

Ejemplo. Consideremos el campo escalar $f (x, y, z) = x^{2} y z$ . Para este campo escalar tenemos que sus derivadas parciales con respecto a $x$ , $y$ y $z$ son:

$\begin{aligned} \frac{\partial f}{\partial x} (x, y, z) & = 2 x y z, \\ \frac{\partial f}{\partial y} (x, y, z) & = x^{2} z \\ \frac{\partial f}{\partial z} (x, y, z) & = x^{2} y . \end{aligned}$

Cada una de estas expresiones es a su vez un campo escalar. Cada una de ellas es derivable con respecto a $x$ en todo $R^{3}$ . Al derivarlas con respecto a $x$ obtenemos:

$\begin{aligned} \frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}} (x, y, z) & = 2 y z, \\ \frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial y} (x, y, z) & = 2 x z, \\ \frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial z} (x, y, z) & = 2 x y . \end{aligned}$

Por otro lado, las derivadas parciales de primer orden también podríamos haberlas derivado con respecto a $y$ . En este caso, hubieramos obtenido.

$\begin{aligned} \frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial x} (x, y, z) & = 2 x z, \\ \frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} (x, y, z) & = 0, \\ \frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial z} (x, y, z) & = x^{2} . \end{aligned}$

También podríamos derivar a las derivadas parciales de primer orden con respecto a $z$ para obtener las tres derivadas de orden dos faltantes. En total tenemos tres derivadas parciales de primer orden y nueve derivadas parciales de segundo orden.

$△$

Igualdad de las derivadas parciales de segundo orden mixtas

En numerosos campos escalares de interés tenemos una propiedad muy peculiar: que los operadores «obtener la derivada parcial con respecto a $x$ » y «obtener la derivada parcial con respecto a $y$ » conmutan. Es decir, varias veces podemos intercambiar el orden de derivación de las parciales y obtener el mismo resultado. En el ejemplo anterior quizás hayas notado que

$\frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial x} = 2 x z = \frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial y} .$

Esto no siempre pasa, pero hay criterios de suficiencia sencillos de verificar. Por ejemplo, basta que las parciales mixtas existan y sean continuas para que sean iguales. El siguiente teorema formaliza el resultado.

Teorema. Sea $f : S \subseteq R^{2} \to R$ un campo escalar tal que las derivadas parciales $\frac{\partial f}{\partial x}$ , $\frac{\partial f}{\partial y}$ , $\frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial x}$ , $\frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial y}$ existen en un conjunto abierto $U$ . Si $(a, b) \in U$ es tal que $\frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial x}$ , $\frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial y}$ son continuas en $(a, b)$ , entonces dichas derivadas mixtas de segundo orden son iguales en $(a, b)$ .

Demostración. Sean $h, k \neq 0$ suficientemente chicos para que los puntos en el plano $(a, b)$ , $(a, b + k)$ , $(a + h, b)$ , y $(a + h, b + k)$ estén en $U$ .

Definamos la función $Γ (x) = f (x, b + k) - f (x, b)$ para $x \in [a, a + h]$ y definamos

$\begin{matrix} (1) & Δ (h, k) = Γ (a + h) - Γ (a) . \end{matrix}$

Notemos que $Γ$ es una función de $R$ en $R$ cuya derivada es $Γ^{'} (x) = \frac{\partial f}{\partial x} (x, b + k) - \frac{\partial f}{\partial x} (x, b) .$ Así, se le puede aplicar el teorema del valor medio con extremos en $a$ y $a + h$ para concluir que existe $ξ_{1} \in [a, a + h]$ que nos permite escribir $Δ (h, k)$ de la siguiente manera:

$\begin{aligned} Δ (h, k) & = Γ (a + h) - Γ (a) \\ = h Γ^{'} (ξ_{1}) \\ = h [\frac{\partial f}{\partial x} (ξ_{1}, b + k) - \frac{\partial f}{\partial x} (ξ_{1}, b)] \end{aligned}$

Ahora podemos aplicar el teorema del valor medio en la función $y \mapsto \frac{\partial f}{\partial x} (ξ_{1}, y)$ con extremos $b$ y $b + k$ . Esto nos permite continuar la cadena de igualdades anterior mediante un $η_{1} \in [b, b + k]$ que cumple

$\begin{matrix} (2) & Δ (h, k) = h k \frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial x} (ξ_{1}, η_{1}) . \end{matrix}$

Como $(ξ_{1}, η_{1}) \in [a, a + h] \times [b, b + k]$ , se tiene que $(ξ_{1}, η_{1}) \to (a, b)$ conforme $(h, k) \to \bar{0}$ .

Ahora consideremos análogamente a la función $Λ (y) = f (a + h, y) - f (a, y)$ . Mediante un procedimiento similar al que acabamos de hacer, pero aplicado a $Λ$ en vez de a $Γ$ , se tiene otra forma de expresar a $Δ (h, k)$ :

$\begin{matrix} (3) & Δ (h, k) = h k \frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial y} (ξ_{2}, η_{2}), \end{matrix}$ donde $(ξ_{2}, η_{2}) \in [a, a + h] \times [b, b + k]$ . Nuevamente, $(ξ_{2}, η_{2}) \to (a, b)$ conforme $(h, k) \to (0, 0)$ .

Igualando las expresiones en $(2)$ y $(3)$ , tenemos lo siguiente:

$\frac{\partial f}{\partial y \partial x} (ξ_{1}, η_{1}) = \frac{\partial f}{\partial x \partial y} (ξ_{2}, η_{2}) .$

El resultado se sigue de hacer tender $(h, k) \to (0, 0)$ , ya que dado que las derivadas parciales les estamos pidiendo que sean continuas, tenemos que:

$\begin{aligned} \frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial x} (a, b) & = lim_{(h, k) \to (0, 0)} \frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial x} (ξ_{1}, η_{1}) \\ = lim_{(h, k) \to (0, 0)} \frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial y} (ξ_{2}, η_{2}) \\ = \frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial y} (a, b) . \end{aligned}$

Así concluimos nuestro resultado.

Más adelante…

En esta entrada hablamos de las derivadas parciales de segundo orden y vimos que bajo condiciones razonables podemos elegir las variables de derivación en el orden que queramos. Estas ideas son más generales, y a continuación nos llevarán a definir las derivadas parciales de cualquier orden $k$ . Después, usaremos estas derivadas parciales para generalizar otro de los teoremas de cálculo unidimensional: el teorema de Taylor.

Tarea moral

Para las siguientes funciones calcula $\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}$ :
- $f (x, y) = x^{2} + y^{2} c o s (x y)$
- $f (x, y) = e^{x} c o s (y)$
- $f (x, y, z) = log (x^{2} + 2 y^{2} - 3 z^{2})$
En el teorema que afirma que las derivadas parciales mixtas son iguales usamos cuatro veces el teorema del valor medio (¿cuáles 4 son?). Asegúrate de que en verdad lo podamos usar.
Calcula $\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}}$ , y $\frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial y}$ para las funciones del punto 1. Explica por qué no es necesario calcular de manera separada $\frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial x}$
Investiga de un ejemplo en el que las derivadas parciales $\frac{\partial^{2} f}{\partial x \partial y}$ y $\frac{\partial^{2} f}{\partial y \partial x}$ no sean iguales. Realiza las cuentas para verificar que en efecto tienen valores distintos en algún punto.
El teorema que enunciamos está muy limitado. Sólo nos habla de campos escalares de $R^{2}$ en $R$ . Sin embargo, debería también funcionar si $f : R^{n} \to R$ . Enuncia y demuestra un resultado similar que te permita garantizar que $\frac{\partial^{2} f}{\partial x_{i} \partial x_{j}} = \frac{\partial^{2} f}{\partial x_{j} \partial x_{i}} .$

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Cálculo Diferencial e Integral III: Teorema del valor medio para campos escalares

Por Alejandro Antonio Estrada Franco

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Introducción

Ya hemos definido qué es el gradiente $\nabla f$ de un campo escalar $f$ . Hemos visto cómo está relacionado con las derivadas direccionales. Así mismo, mostramos que conocer este gradiente nos permite dar información sobre los máximos y mínimos del campo escalar. En esta entrada mostraremos una propiedad más del gradiente: que nos ayuda a dar una generalización del teorema del valor medio de Cálculo I, pero para campos escalares. Este será un resultado fundamental para demostrar otras propiedades de los campos escalares. Como ejemplo, también damos en esta entrada un criterio suficiente para que un campo escalar sea diferenciable.

Teorema del valor medio para funciones de $R$ en $R$

Para facilitar la lectura de este material, recordemos lo que nos dice el teorema del valor medio sencillo, es decir, el de $R$ en $R$ .

Teorema. Sean $a < b$ reales. Sea $f : [a, b] \to R$ una función continua en el intervalo $[a, b]$ y diferenciable en el intervalo $(a, b)$ . Entonces existe algún punto $c \in (a, b)$ tal que $f^{'} (c) = \frac{f (b) - f (a)}{b - a} .$

Una vez que uno interpreta el teorema gráficamente, se vuelve muy intuitivo. Considera la siguiente figura.

Intuición geométrica del teorema del valor medio

El término $\frac{f (b) - f (a)}{b - a}$ es la pendiente del segmento que une los puntos $(a, f (a))$ y $(b, f (b))$ El término $f^{'} (c)$ va marcando la pendiente de la recta tangente a $f$ en cada punto $c$ . En términos geométricos, lo que nos dice este teorema es que para algún valor de $c$ , la pendiente de la recta tangente en $c$ es la pendiente del segmento entre los extremos.

Lo que haremos a continuación es dar una generalización apropiada para funciones de $R^{n}$ a $R$ .

Teorema del valor medio para funciones de $R^{n}$ en $R$

Para generalizar el teorema del valor medio a funciones de $R^{n}$ a $R$ , necesitaremos cambiar un poco las hipótesis. El segmento $[a, b]$ que usábamos ahora será un segmento (multidimensional) que conecte a dos vectores $\bar{x}$ y $\bar{y}$ en $R^{n}$ . La diferenciabilidad la pediremos en todo un abierto que contenga al segmento. El enunciado apropiado se encuentra a continuación.

Teorema (del valor medio para campos escalares). Sea $S$ un abierto de $R^{n}$ . Tomemos $f : S \subseteq R^{n} \to R$ un campo escalar diferenciable. Sean $\bar{x}$ y $\bar{y}$ en $S$ tales que el segmento que une a $\bar{x}$ con $\bar{y}$ se queda contenido en $S$ . Entonces, existe $c \in (0, 1)$ tal que $\nabla f ((1 - c) \bar{x} + c \bar{y}) \cdot (\bar{y} - \bar{x}) = f (\bar{y}) - f (\bar{x}) .$

En este caso no podemos «pasar dividiendo $\bar{y} - \bar{x}$ » pues no tiene sentido dividir entre vectores. Pero en el caso $n = 1$ sí se puede, y justo obtenemos de vuelta el teorema del valor medio de $R$ en $R$ . Uno podría pensar que entonces esta es una manera alternativa de demostrar el teorema para funciones de $R$ en $R$ . Sin embargo, como veremos a continuación, la demostración de la versión para campos escalares usa la versión para funciones reales.

Demostración. Consideremos la función $γ : [0, 1] \to R^{n}$ dada $γ (t) = (1 - t) \bar{x} + t \bar{y}$ . Notemos que $γ$ es diferenciable, con $γ^{'} (t) = \bar{y} - \bar{x}$ . Además, por hipótesis $f$ es diferenciable en $S$ . Así, $f \circ γ : [0, 1] \to R$ también es diferenciable, y por regla de la cadena

$\begin{aligned} (f \circ γ)^{'} (t) & = \nabla f (γ (t)) \cdot γ^{'} (t) \\ = \nabla f (γ (t)) \cdot (\bar{y} - \bar{x}) . \end{aligned}$

¡Pero $f \circ γ$ ya es una función de $R$ en $R$ ! Así, podemos aplicarle el teorema del valor medio real (verifica las hipótesis como tarea moral). Al hacer esto, obtenemos que existe una $c \in (0, 1)$ tal que
$\begin{aligned} (f \circ γ)^{'} (c) & = \frac{(f \circ γ) (1) - (f \circ γ) (0)}{1 - 0} \\ = f (\bar{y}) - f (\bar{x}) . \end{aligned}$

Usando la fórmula que obtuvimos por regla de la cadena para $(f \circ γ)^{'}$ y la definición de $γ$ obtenemos que

$\nabla f ((1 - c) \bar{x} + c \bar{y}) \cdot (\bar{y} - \bar{x}) = f (\bar{y}) - f (\bar{x}),$

tal y como buscábamos.

En el teorema anterior estamos pidiendo que $f$ sea diferenciable. Sin embargo, basta con que exista la derivada de la composición en el segmento que nos interesa y el resultado también se sigue. Es decir, tenemos la siguiente versión con una hipótesis más débil. La enunciamos pues la usaremos en la siguiente sección.

Teorema (del valor medio para campos escalares, hipótesis debilitada). Sea $S$ un abierto de $R^{n}$ . Tomemos $f : S \subseteq R^{n} \to R$ un campo escalar. Sean $\bar{x}$ y $\bar{y}$ en $S$ tales que el segmento que une a $\bar{x}$ con $\bar{y}$ se queda contenido en $S$ y tales que para toda $c \in [0, 1]$ se cumple que la derivada (real) de $f ((1 - c) \bar{x} + c \bar{y}))$ existe. Entonces, existe $c \in (0, 1)$ tal que $\nabla f ((1 - c) \bar{x} + c \bar{y}) \cdot (\bar{y} - \bar{x}) = f (\bar{y}) - f (\bar{x}) .$

La demostración es exactamente la misma.

Aplicación del teorema del valor medio

Como primera aplicación del teorema del valor medio para campos escalares mostraremos un criterio de diferenciabilidad muy útil, al que llamaremos el teorema de diferenciabilidad y derivadas parciales.

Teorema. Sea $f : S \subseteq R^{n} \to R$ un campo escalar. Supongamos que para cierto punto $\bar{a} \in S$ y cierta vecindad $B_{r} (\bar{a}) \subset S$ existen las derivadas parciales $\frac{\partial f}{\partial x_{1}}, \dots, \frac{\partial f}{\partial x_{n}}$ y son continuas en $\bar{a}$ . Entonces $f$ es diferenciable en $\bar{a}$ .

Demostración. Elijamos un vector $\bar{u} = u_{1} {\hat{e}}_{1} + \dots + u_{n} {\hat{e}}_{n}$ de norma $1$ y tomemos $\bar{v} = λ \bar{u}$ con $λ$ suficientemente chico como para que $\bar{a} + \bar{v}$ esté en $B_{r} (\bar{a})$ . Definamos los siguientes vectores:

$\begin{aligned} {\bar{v}}_{0} & = \bar{0} \\ {\bar{v}}_{1} & = u_{1} {\hat{e}}_{1} \\ {\bar{v}}_{2} & = u_{1} {\hat{e}}_{1} + u_{2} {\hat{e}}_{2} \\ ⋮ \\ {\bar{v}}_{n} & = u_{1} {\hat{e}}_{1} + u_{2} {\hat{e}}_{2} + \dots + u_{n} {\hat{e}}_{n} = \bar{u} . \end{aligned}$

Con ellos creamos la siguiente suma telescópica para expresar a $f (\bar{a} + \bar{v}) - f (\bar{a})$

$\begin{aligned} f (\bar{a} + \bar{v}) - f (\bar{a}) & = f (\bar{a} + λ \bar{u}) - f (\bar{a}) \\ (4) & = \sum_{k = 1}^{n} [f (\bar{a} + λ {\bar{v}}_{k}) - f (\bar{a} + λ {\bar{v}}_{k - 1})] \end{aligned}$

Notemos que el $k$ -ésimo término de esta suma puede ser escrito como $f (\bar{a} + λ {\bar{v}}_{k - 1} + λ u_{k} {\hat{e}}_{k}) - f (\bar{a} + λ {\bar{v}}_{k - 1}) .$ Para simplificar, definimos ${\bar{b}}_{k} = \bar{a} + λ {\bar{v}}_{k - 1}$ y reescribiendo el $k$ -ésimo término tenemos $f ({\bar{b}}_{k} + λ u_{k} {\hat{e}}_{k}) - f ({\bar{b}}_{k}) .$

Aplicando el teorema del valor medio con hipótesis debilidada para campos escalares a los puntos ${\bar{b}}_{k}$ y ${\bar{b}}_{k} + λ u_{k} {\hat{e}}_{k}$ (verifica las hipótesis), tenemos que para cada $k$ existe $ξ_{k} \in (0, 1)$ tal que

$\begin{aligned} f ({\bar{b}}_{k} + λ u_{k} {\hat{e}}_{k}) - f ({\bar{b}}_{k}) & = ▽ f ((1 - ξ_{k}) {\bar{b}}_{k} + ξ_{k} ({\bar{b}}_{k} + λ u_{k} {\hat{e}}_{k})) \cdot (λ u_{k} {\hat{e}}_{k}) \\ = λ u_{k} \frac{\partial f}{\partial x_{k}} ({\bar{c}}_{k}), \end{aligned}$

en donde hemos definido ${\bar{c}}_{k} := (1 - ξ_{k}) {\bar{b}}_{k} + ξ_{k} ({\bar{b}}_{k} + λ u_{k} {\hat{e}}_{k})$ , que es un punto en el segmento que une a ${\bar{b}}_{k}$ con ${\bar{b}}_{k} + λ u_{k} {\hat{e}}_{k}$ .

Tenemos pues que podemos escribir al $k$ -ésimo término como:

$f ({\hat{b}}_{k} + λ u_{k} {\hat{e}}_{k}) - f ({\bar{b}}_{k}) = λ u_{k} \frac{\partial f}{\partial x_{k}} ({\bar{c}}_{k}) .$

Notemos además que si $λ \to 0$ , entonces ${\bar{b}}_{k} \to \bar{a}$ , ${\bar{c}}_{k} \to a$ y $\bar{v} \to \bar{0}$ .

Escribimos entonces la ecuación $(4)$ como:

$\begin{matrix} (5) & f (\bar{a} + \bar{v}) - f (\bar{a}) = λ \sum_{k = 1}^{n} u_{k} \frac{\partial f}{\partial x_{k}} ({\bar{c}}_{k}) \end{matrix}$

En unos momentos usaremos esta expresión. Antes de ello, estudiemos otro de los términos involucrados en la diferenciabilidad. Tenemos que:

$\begin{aligned} ▽ f (\bar{a}) \cdot \bar{v} & = ▽ f (\bar{a}) \cdot λ u \\ = λ ▽ f (\bar{a}) \cdot u \\ (6) & = λ \sum_{k = 1}^{n} u_{k} \frac{\partial f}{\partial x_{k}} (\bar{a}) . \end{aligned}$

Empecemos entonces a combinar lo visto hasta ahora para entender los términos en la definición de diferenciabilidad. Tenemos juntando $(5)$ y $(6)$ que

$\begin{aligned} f (\bar{a} + \bar{v}) - f (\bar{a}) - ▽ f (\bar{a}) \cdot v & = λ \sum_{k = 1}^{n} u_{k} \frac{\partial f}{\partial x_{k}} ({\bar{c}}_{k}) - λ \sum_{k = 1}^{n} u_{k} \frac{\partial f}{\partial x_{k}} (\bar{a}) \\ = λ \sum_{k = 1}^{n} u_{k} [\frac{\partial f}{\partial x_{k}} ({\bar{c}}_{k}) - \frac{\partial f}{\partial x_{k}} (\bar{a})] . \end{aligned}$

Como mencionamos, si $λ \to 0$ entonces $\bar{v} \to \bar{0}$ . Además, $| | \bar{v} | | = | λ |$ . Así:

$lim_{\bar{v} \to \bar{0}} \frac{| f (\bar{a} + \bar{v}) - f (\bar{a}) - ▽ f (\bar{a}) \cdot \bar{v} |}{| | \bar{v} | |} = lim_{λ \to 0} | \sum_{k = 1}^{n} [\frac{\partial f}{\partial x_{k}} ({\bar{c}}_{k}) - \frac{\partial f}{\partial x_{k}} (\bar{a})] u_{k} | .$

Veamos qué más sucede cuando $λ \to 0$ . Ya notamos que ${\bar{c}}_{k} \to \bar{a}$ , así que usando la continuidad de las derivadas parciales tenemos:

$lim_{λ \to 0} \frac{\partial f}{\partial x_{k}} ({\bar{c}}_{k}) = lim_{{\bar{c}}_{k} \to \bar{a}} \frac{\partial f}{\partial x_{k}} ({\bar{c}}_{k}) = \frac{\partial f}{\partial x_{k}} (\bar{a}) .$

Aplicando desigualdad del trángulo en la suma, el límite buscado es menor o igual a

$lim_{λ \to 0} \sum_{k = 1}^{n} | [\frac{\partial f}{\partial x_{k}} ({\bar{c}}_{k}) - \frac{\partial f}{\partial x_{k}} (\bar{a})] u_{k} | = 0.$

Y aquí cada sumando se va a $0$ . La conclusión final es que

$lim_{\bar{v} \to \bar{0}} \frac{| f (\bar{a} + \bar{v}) - f (\bar{a}) - ▽ f (\bar{a}) \cdot \bar{v} |}{| | \bar{v} | |} = 0,$

de modo que $f$ es diferenciable en $\bar{a}$ .

El regreso del teorema anterior no se vale

El teorema de diferenciabilidad nos dice que si las derivadas parciales existen y son continuas, entonces la función es diferenciable. Sin embargo, el regreso de este teorema no se vale, en el sentido de que existen funciones diferenciables cuyas derivadas parciales no son continuas. En otras palabras, si las derivadas parciales no son continuas, no podemos descartar la diferenciablidad de una función.

A continuación esbozamos un ejemplo que deberás completar como tarea moral.

Ejemplo. Consideremos la función

$f (x, y) = {\begin{cases} (x^{2} + y^{2}) \sin (\frac{1}{\sqrt{x^{2} + y^{2}}}) & si (x, y) \neq (0, 0) \\ 0 & si (x, y) = (0, 0) \end{cases}$

Se puede demostrar que $f$ es diferenciable en $(0, 0)$ . De manera intuitiva, la función queda entre las funciones $(x, y) \to x^{2} + y^{2}$ y $(x, y) \to - x^{2} - y^{2}$ . Se puede usar un argumento de acotamiento para mostrar que el plano tangente coincide entonces con el de estas funciones en $(0, 0)$ que es el plano $z = 0$ . Verifica los detalles de tarea moral.

Así mismo, se puede ver que las derivadas parciales en $(0, 0)$ existen y que de hecho se satisface $\frac{\partial f}{\partial x} (0, 0) = \frac{\partial f}{\partial y} (0, 0) = 0.$

Finalmente, se puede ver que las derivadas parciales no convergen a $0$ . Fuera del $(0, 0)$ , tenemos por reglas de derivación que

$\begin{aligned} \frac{\partial f}{\partial x} (x, y) & = 2 x \sin (\frac{1}{\sqrt{x^{2} + y^{2}}}) - \frac{x \cos (\frac{1}{\sqrt{x^{2} + y^{2}}})}{\sqrt{x^{2} + y^{2}}} \\ \frac{\partial f}{\partial y} (x, y) & = 2 y \sin (\frac{1}{\sqrt{x^{2} + y^{2}}}) - \frac{y \cos (\frac{1}{\sqrt{x^{2} + y^{2}}})}{\sqrt{x^{2} + y^{2}}} . \end{aligned}$

Una manear de ver que estas no son contínuas es aproximándonos por un eje. Por ejemplo, puedes verificar que sobre el eje $x$ , conforme $x \to 0$ , tenemos que la primera parcial oscila entre $- 1$ y $1$ .

$△$

Más adelante…

Hemos enunciado y demostrado una versión del teorema del valor medio para campos escalaras. Gracias a ella hemos podido mostrar que si un campo escalar tiene derivadas parciales continuas, entonces es diferenciable. Las aplicaciones del teorema del valor medio para campos escalares van más allá. En la siguiente entrada hablaremos de las derivadas parciales de orden superior. El teorema del valor medio para campos escalares nos permitirá demostrar que bajo ciertas condiciones, en cierto sentido estas derivadas parciales «conmutan».

Tarea moral

¿Qué dice el teorema del valor medio para campos escalares para la función $f (x, y) = \sin (x) \cos (y)$ tomando como extremos los puntos $(0, \frac{π}{2})$ y $(\frac{π}{2}, 0)$ ? Verifica si puedes aplicar las hipótesis.
En la demostración del teorema del valor medio que dimos, verifica que la función $f \circ γ$ dada en efecto satisface las hipótesis del teorema del valor medio real.
Supongamos que $f : R^{n} \to R$ es diferenciable en un abierto $S$ que contiene al segmento cuyos extremos son ciertos vectores $\bar{x}$ y $\bar{y}$ de $R^{n}$ . Supongamos que $f (\bar{x}) = f (\bar{y})$ . ¿Será cierto siempre que $\nabla f$ se anula en algún vector del segmento que une $x$ con $y$ ? Ten cuidado, pues hay un producto escalar involucrado. En caso de que no siempre sea cierto, ¿Qué es lo que sí puedes garantizar?
En la demostración del teorema de diferenciabilidad, verifica que se pueden usar las hipótesis del teorema del valor medio para campos escalares con hipótesis debilitada. Necesitarás ver que la derivada real que tiene que existir es justo una parcial de las que suponemos que existen, completa los detalles. Luego, verifica que en efecto la conclusión que obtuvimos es justo la que se obtiene. Observa además que no podemos usar el teorema del valor medio para campos diferenciables con la hipótesis usual pues necesitaríamos saber que $f$ es diferenciable, lo cual es justo lo que queremos mostrar.
Completa el contraejemplo al regreso del teorema de diferenciabilidad. Entre otras cosas, tienes que hacer lo siguiente:
- Verificar que en efecto la función es diferenciable en $(0, 0)$ . Puedes proceder por definición o acotando como se sugiere.
- Revisar que las parciales en $(0, 0)$ en efecto existen y coinciden con lo que sabemos a partir de que el plano tangente en el origen es $(0, 0)$ .
- Obtener paso a paso la fórmula que dimos para las parciales, usando lo que sabes de regla de la cadena, derivadas en $R$ , etc.
- Verificar que ninguna de las dos derivadas parciales es continua, completando el argumento de que al acercarnos por los ejes tenemos oscilaciones.

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Cálculo Diferencial e Integral II: Propiedades de la integral definida

Por Moisés Morales Déciga

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Introducción

En las entradas anteriores se dio la motivación de la construcción de la integral y la definición de la integral de Riemann. Para que cierta integral exista, necesitamos que el ínfimo de ciertas sumas superiores coincida con el supremo de ciertas sumas inferiores. Vimos algunas condiciones que garantizan que esto suceda, por ejemplo, que exista el límite de las sumas superiores e inferiores para las particiones homogéneas, y que dicho límite sea el mismo en ambos casos. Lo que haremos ahora es estudiar más propiedades de la integral.

Las propiedades que veremos nos permitirán concluir la existencia de ciertas integrales de manera sencilla y, a la vez, nos permitirán manipular algebraicamente a las integrales. En caso de necesitar un recordatorio de la definición de integral, te recomendamos consultar la entrada anterior.

Integrabilidad de familias de funciones especiales

Hay algunas propiedades de funciones que se estudian desde Cálculo I que implican la integrabilidad. A continuación presentamos un par de ejemplos.

Proposición. Si $f : R \to R$ es acotada y monótona en $[a, b]$ , entonces es Riemann integrable en $[a, b]$ .

Demostración. Supondremos que $f$ es estrictamente creciente. Otras variantes de monotonía (no decreciente, no creciente, estrictamente decreciente) tienen una demostración similar, que puedes hacer por tu cuenta.

Tomemos la partición homogénea $P_{n}$ del intervalo $[a, b]$ . Definiendo $x_{j} = a + j \frac{b - a}{n}$ para $j = 0, \dots, n$ , se tiene que las celdas son $[x_{0}, x_{1}], [x_{1}, x_{2}], \dots, [x_{n - 1}, x_{n}] .$

Las celdas tienen todas longitud $\frac{b - a}{n}$ y como la función es estrictamente creciente, el mínimo se alcanza al inicio de cada celda. De esta manera, la suma inferior para esta partición es:

$\begin{array}{r} \underset{―}{S} (f, P_{n}) = \frac{b - a}{n} (f (x_{0}) + \dots + f (x_{n - 1})) . \end{array}$

Similarmente, el máximo se alcanza al final de cada celda. Por ello, la suma superior para esta partición es

$\begin{array}{r} \overset{―}{S} (f, P_{n}) = \frac{b - a}{n} (f (x_{1}) + \dots + f (x_{n})) . \end{array}$

Restando la suma inferior a la superior, obtenemos

$\begin{aligned} \overset{―}{S} (f, P_{n}) - \underset{―}{S} (f, P_{n}) & = (\frac{b - a}{n} (f (x_{1}) + \dots + f (x_{n}))) - (\frac{b - a}{n} (f (x_{0}) + \dots + f (x_{n - 1}))) \\ = \frac{b - a}{n} (f (x_{n}) - f (x_{0})) \\ = \frac{(b - a) (f (b) - f (a))}{n} . \end{aligned}$

De acuerdo a la condición de Riemann (enunciada en la entrada anterior), la función será integrable si logramos que esta diferencia sea tan pequeña como queramos. Tomemos entonces cualquier $ϵ > 0$ y $n$ un entero tan grande como para que $n > \frac{1}{ϵ} (b - a) (f (b) - f (a))$ . Para este $n$ , se cumple que

$\begin{aligned} \overset{―}{S} (f, P_{n}) - \underset{―}{S} (f, P_{n}) & = \frac{(b - a) (f (b) - f (a))}{n} < ϵ, \end{aligned}$

y por ello la función es integrable.

Proposición. Si $f : R \to R$ es continua en $[a, b]$ , entonces es Riemann integrable en $[a, b]$ .

Demostración. Como primera observación, como $f$ es continua en el intervalo cerrado y acotado $[a, b]$ , entonces es acotada, de modo que sí podemos hablar de sus sumas superiores e inferiores.

La estrategia que usaremos para ver que es integrable será verificar nuevamente la condición de Riemann, es decir, que para cualquier $ϵ > 0$ , existe una suma superior y una inferior cuya diferencia es menor que $ϵ$ . La intuición es que con una partición suficientemente fina, el máximo y mínimo de $f$ son muy cercanos porque los puntos que los alcanzan están en una celda muy chiquita (y entonces son muy cercanos). Para poder hacer esto «globalmente» en todas las celdas, necesitaremos una propiedad un poco más fuerte que continuidad: continuidad uniforme (puedes seguir el enlace para recordar este contenido aquí en el blog). Pero ésta se tiene pues las funciones continuas en intervalos cerrados y acotados son uniformemente continuas.

Tomemos entonces $ϵ > 0$ . Como mencionamos, $f$ es uniformemente continua y el intervalo $[a, b]$ es cerrado y acotado, entonces $f$ es uniformememente continua. Así, existe una $δ > 0$ tal que si $| x - y | < δ$ , entonces $| f (x) - f (y) | < \frac{ϵ}{b - a}$ . Tomemos $n$ tan grande como para que $\frac{b - a}{n} < δ$ . Tras hacer esto, en cada celda $i$ de la partición homogénea $P_{n}$ los valores $m_{i}$ y $M_{i}$ donde $f$ alcanza el mínimo y máximo respectivamente cumplen que $| M_{i} - m_{i} | \leq \frac{b - a}{n} < δ$ y por lo tanto para cada $i$ se tiene $f (M_{i}) - f (m_{i}) = | f (M_{i}) - f (m_{i}) | < \frac{ϵ}{b - a}$ .

Ya tenemos los ingredientes para realizar la cuenta de sumas superiores e inferiores.

Por un lado,

$\overset{―}{S} (f, P_{n}) = \frac{b - a}{n} (f (M_{1}) + \dots + f (M_{n})) .$

Por otro,

$\underset{―}{S} (f, P_{n}) = \frac{b - a}{n} (f (m_{1}) + \dots + f (m_{n})),$

así que

$\begin{aligned} \overset{―}{S} (f, P_{n}) - \underset{―}{S} (f, P_{n}) & = \frac{b - a}{n} \sum_{i = 1}^{n} (f (M_{i}) - f (m_{i})) \\ < \frac{b - a}{n} \sum_{i = 1}^{n} \frac{ϵ}{b - a} \\ = \frac{b - a}{n} (n \frac{ϵ}{b - a}) \\ = ϵ . \end{aligned}$

Esto muestra que podemos acercar una partición superior tanto como queramos a una inferior. Por el criterio de la entrada anterior, la función $f$ es integrable en $[a, b]$ .

Separación de la integral en intervalos

Enunciemos una propiedad importante de la integral: puede partirse en intervalos.

Proposición. Sea $f : R \to R$ una función acotada. Sea $c$ cualquier valor entre $[a, b]$ . Si la integral

$\int_{a}^{b} f (x) d x$

existe, entonces las dos integrales

$\int_{a}^{c} f (x) d x, \int_{c}^{b} f (x) d x$

también existen. Y viceversa, si estas dos integrales existen, entonces la primera también.

Cuando las tres integrales existen, se cumple además la siguiente igualdad:

$\int_{a}^{b} f (x) d x = \int_{a}^{c} f (x) d x + \int_{c}^{b} f (x) d x .$

Demostración. Veamos primero que si la integral en todo $[a, b]$ existe, entonces las otras dos también. Trabajaremos usando la condición de Riemann. Sea $ϵ > 0$ . Como $f$ es integrable en $[a, b]$ , entonces existe una partición $P$ de $[a, b]$ tal que

$\overset{―}{S} (f, P) - \underset{―}{S} (f, P) < ϵ .$

Podemos suponer que uno de los puntos de $P$ es el punto $c$ , pues de no serlo, refinamos a $P$ incluyendo a $c$ . Esto no aumenta la suma superior, ni disminuye la inferior, así que sigue cumpliendo la desigualdad anterior. Si $P = {x_{0}, \dots, x_{n}}$ , podemos entonces pensar que para alguna $k$ en ${0 \dots, n}$ se cumple que $x_{k} = c$ , y entonces de esta partición de $[a, b]$ salen las particiones:

$P_{1} = {a = x_{0}, x_{1}, \dots, x_{k} = c}$ de $[a, c]$ y
$P_{2} = {c = x_{k}, x_{k + 1}, \dots, x_{n} = b}$ de $[c, b]$ .

Como las celdas de $P$ son celdas de $P_{1}$ ó $P_{2}$ , entonces las sumas superiores e inferiores cumplen:

$\begin{aligned} \overset{―}{S} (f, P_{1}) + \overset{―}{S} (f, P_{2}) & = \overset{―}{S} (f, P), \\ \underset{―}{S} (f, P_{1}) + \underset{―}{S} (f, P_{2}) & = \underset{―}{S} (f, P) . \end{aligned}$

Si se restan ambas sumas, se obtiene lo siguiente:

$\begin{array}{r} (\overset{―}{S} (f, P_{1}) - \underset{―}{S} (f, P_{1})) + (\overset{―}{S} (f, P_{2}) - \underset{―}{S} (f, P_{2})) = \overset{―}{S} (f, P) - \underset{―}{S} (f, P) < ϵ . \end{array}$

Ambos términos de la izquierda son positivos y su suma es menor que $ϵ$ , así que concluimos:

$\begin{aligned} \overset{―}{S} (f, P_{1}) - \underset{―}{S} (f, P_{1}) & < ϵ, \\ \overset{―}{S} (f, P_{2}) - \underset{―}{S} (f, P_{2}) & < ϵ . \end{aligned}$

De este modo, por el criterio de Riemann se tiene que $f$ es integrable en $[a, c]$ y en $[c, b]$ .

Si la integrales en $[a, c]$ y $[c, b]$ existen, entonces puede hacerse una prueba similar: para cualquier $ϵ$ habrá una partición $P$ de $[a, c]$ con diferencia de suma superior e inferior menor a $ϵ / 2$ , y lo mismo para una partición $P^{'}$ de $[c, b]$ . Un argumento similar al de arriba ayudará a ver que $P \cup P^{'}$ es una partición de $[a, b]$ que hace que la diferencia de la suma superior e inferior sea menor a $ϵ$ . Los detalles quedan para que los verifiques por tu cuenta.

Veamos ahora que cuando las integrales existen, entonces se cumple la igualdad

$\int_{a}^{b} f (x) d x = \int_{a}^{c} f (x) d x + \int_{c}^{b} f (x) d x .$

Tomemos cualquier partición $P^{'}$ de $[a, b]$ . Tomemos el refinamiento $P = P^{'} \cup {c}$ y escribamos $P = P_{1} \cup P_{2}$ como arriba. Usando que las integrales son ínfimos de sumas superiores (y por lo tanto son cotas inferiores), tenemos que:

$\begin{aligned} \overset{―}{S} (f, P^{'}) & \geq \overset{―}{S} (f, P) \\ = \overset{―}{S} (f, P_{1}) + \overset{―}{S} (f, P_{2}) \\ \geq \int_{a}^{c} f (x) d x + \int_{c}^{b} f (x) d x . \end{aligned}$

Por definición, $\int_{a}^{b} f (x) d x$ es el ínfimo de las sumas superiores sobre todas las particiones $P^{'}$ de $[a, b]$ y entonces es la mayor de las cotas inferiores. Como arriba tenemos que $\int_{a}^{c} f (x) d x + \int_{c}^{b} f (x) d x$ es cota inferior para todas estas sumas superiores, entonces:

$\int_{a}^{b} f (x) d x \geq \int_{a}^{c} f (x) d x + \int_{c}^{b} f (x) d x .$

Así mismo, para cualesquiera particiones $P_{1}$ y $P_{2}$ de $[a, c]$ y $[c, b]$ respectivamente, tenemos que $P_{1} \cup P_{2}$ es partición de $[a, b]$ y entonces

$\overset{―}{S} (f, P_{1}) + \overset{―}{S} (f, P_{2}) = \overset{―}{S} (f, P_{1} \cup P_{2}) \geq \int_{a}^{b} f (x) d x,$

de donde

$\overset{―}{S} (f, P_{1}) \geq \int_{a}^{b} f (x) d x - \overset{―}{S} (f, P_{2}) .$

Así, para cualquier partición $P_{2}$ fija, hemos encontrado que $\int_{a}^{b} f (x) d x - \overset{―}{S} (f, P_{2})$ es cota inferior para todas las sumas superiores de particiones $P_{1}$ de $[a, c]$ . De este modo, por ser la integral en $[a, c]$ la mayor de estas cotas inferiores, se tiene

$\int_{a}^{c} f (x) d x \geq \int_{a}^{b} f (x) d x - \overset{―}{S} (f, P_{2})$

para cualquier partición $P_{2}$ de $[c, b]$ . Pero entonces

$\overset{―}{S} (f, P_{2}) \geq \int_{a}^{b} f (x) d x - \int_{a}^{c} f (x) d x,$

se cumple para toda partición $P_{2}$ de $[b, c]$ , de donde concluimos

$\int_{b}^{c} f (x) d x \geq \int_{a}^{b} f (x) d x - \int_{a}^{c} f (x) d x .$

Despejando, obtenemos la desigualdad

$\int_{a}^{b} f (x) d x + \int_{b}^{c} f (x) d x \geq \int_{a}^{b} f (x) .$

Junto con la desigualdad que mostramos arriba, se obtiene la desigualdad deseada.

Límites reales arbitrarios

Hasta ahora siempre hemos hablado de la existencia de la integral de una función en un intervalo $[a, b]$ con $a \leq b$ . Cuando $a = b$ , la integral que buscamos es en el intervalo $[a, a]$ y se puede mostrar que en este caso la integral siempre existe y es igual a cero, es decir, que $\int_{a}^{a} f (x) d x = 0.$

La siguiente definición nos dice qué hacer cuando en los límites de integración vamos de un número mayor a uno menor.

Definición. Sea $f : R \to R$ una función acotada. Sean $a < b$ reales. Si la integral de $f$ en el intervalo $[a, b]$ existe, entonces definimos la integral de $f$ de $b$ a $a$ como sigue: $\int_{b}^{a} f (x) d x = - \int_{a}^{b} f (x) d x .$

Esta definición es compatible con todo lo que hemos platicado, y nos permite extender la identidad $\int_{a}^{c} f (x) d x, \int_{c}^{b} f (x) d x$ de la proposición de la sección anterior a valores arbitrarios de $a, b, c$ , sin importar en qué orden estén en la recta real (siempre y cuando las integrales existan, por supuesto). Por ejemplo, si $a > b > c$ , entonces podemos proceder como sigue mediante lo que ya hemos demostrado y definido:

$\begin{aligned} \int_{a}^{b} f (x) d x & = - \int_{b}^{a} f (x) d x Def. int. para a > b . \\ = - (\int_{c}^{a} f (x) d x - \int_{c}^{b} f (x) d x) Por prop. anterior pues c < b < a . \\ = - \int_{c}^{a} f (x) d x + \int_{c}^{b} f (x) d x Distribuir el - \\ = \int_{a}^{c} f (x) d x + \int_{c}^{b} f (x) d x Def. int. para a > c . \end{aligned}$

Aquí se ve como con un orden específico de $a, b, c$ se sigue cumpliendo la identidad buscada, aunque $c$ no quede entre $a$ y $b$ y no se cumpla que $a \leq b$ . Siempre es posible hacer esto y te recomendamos pensar en cómo argumentar todos los casos posibles de $a, b, c$ .

La intuición en áreas de que la integral $\int_{b}^{a} f (x) d x$ cambia de signo con respecto a $\int_{a}^{b} f (x) d x$ es que en una recorremos el área de izquierda a derecha y en la otra de derecha a izquierda. Entonces, «recorremos el área al revés» porque «graficamos hacia atrás». Por ejemplo, se tiene el intervalo $[5, 1]$ , la forma en que se recorrerá al momento de graficar sería del $5$ al $1$ y, si la función es positiva, la integral será negativa.

Linealidad de la integral

Tomemos dos funciones acotadas $f : R \to R$ y $g : R \to R$ y supongamos que son integrables en el intervalo $[a, b]$ . Tomemos cualquier real arbitrario $α$ . A partir de esto, podemos construir la función $f + α g$ , que recordemos que su definición es que es una función de $[a, b]$ a $R$ con regla de asignación $(f + α g) (x) = f (x) + α g (x) .$

Si tomamos una partición $P$ de $[a, b]$ , se puede verificar fácilmente que

$\begin{aligned} \overset{―}{S} (f + α g, P) & = \overset{―}{S} (f, P) + α \overset{―}{S} (g, P), \\ \underset{―}{S} (f + α g, P) & = \underset{―}{S} (f, P) + α \underset{―}{S} (g, P) . \end{aligned}$

Restando ambas expresiones,

$\overset{―}{S} (f + α g, P) - \underset{―}{S} (f + α g, P) = (\overset{―}{S} (f, P) - \underset{―}{S} (f, P)) + α (\overset{―}{S} (g, P) - \underset{―}{S} (g, P)) .$

Intuitivamente (respaldados por el criterio de Riemann), el lado derecho puede ser tan pequeño como queramos pues $f$ y $g$ son integrables. Así que el lado izquierdo también. Esto muestra que $f + α g$ también es integrable en $[a, b]$ . Te recomendamos hacer una demostración formal.

Además, si $P_{n}$ es una sucesión de particiones en donde los tamaños de celda convergen a cero (y por lo tanto para las cuales las sumas superiores convergen a la integral para cada función de arriba), entonces:

$\begin{aligned} \int_{a}^{b} (f + α g) (x) d x & = lim_{n \to \infty} \overset{―}{S} (f + α g, P_{n}) \\ = lim_{n \to \infty} (\overset{―}{S} (f, P_{n}) + α \overset{―}{S} (g, P_{n})) \\ = lim_{n \to \infty} \overset{―}{S} (f, P_{n}) + α lim_{n \to \infty} \overset{―}{S} (g, P_{n}) \\ = \int_{a}^{b} f (x) d x + α \int_{a}^{b} g (x) d x . \end{aligned}$

En resumen, hemos demostrado lo siguiente:

Teorema. La integral es lineal. Es decir, si $f : R \to R$ y $g : R \to R$ son funciones acotadas e integrables en $[a, b]$ , entonces para cualquier real $α$ también $f + α g$ es integrable en $[a, b]$ y además se cumple $\int_{a}^{b} (f + α g) (x) d x = \int_{a}^{b} f (x) d x + α \int_{a}^{b} g (x) d x .$

Dos casos particulares de interés son los siguientes:

Si en el teorema anterior tomamos $α = 1$ , entonces obtenemos que $\int_{a}^{b} (f + g) (x) = \int_{a}^{b} f (x) d x + \int_{a}^{b} g (x) d x$ , es decir, la integral abre sumas.
Si en el teorema anterior tomamos $f$ como la función constante cero, entonces obtenemos que $\int_{a}^{b} α g (x) d x = α \int_{a}^{b} g (x) d x$ , es decir la integral saca escalares.

La integral respeta desigualdades

Veamos que la integral, en cierto sentido, respeta desigualdades. Un primer paso que es muy sencillo de verificar es lo que sucede con la integral de funciones no negativas.

Proposición. Si $f : R \to R$ es una función integrable en el intervalo $[a, b]$ y se cumple $f (x) \geq 0$ para todo $x \in [a, b]$ , entonces $\int_{a}^{b} f (x) d x \geq 0.$

Demostración. Como $f (x) \geq 0$ , entonces claramente para cualquier partición $P$ se cumple que $\overset{―}{S} (f, P) \geq 0$ , pues aparecen puros términos positivos en la suma superior. Así, $0$ es una cota inferior para las sumas superiores. Como la integral es la máxima de dichas cotas superiores, entonces $\int_{a}^{b} f (x) d x \geq 0,$ como queríamos.

De este resultado y las propiedades que hemos mostrado, podemos deducir algo mucho más general.

Teorema. Sean $f : R \to R$ y $g : R \to R$ funciones integrables en un intervalo $[a, b]$ , dentro del cual también se cumple que $f (x) \leq g (x)$ . Entonces, $\int_{a}^{b} f (x) d x \leq \int_{a}^{b} g (x) d x .$

Demostración. Como $f$ y $g$ son integrables en $[a, b]$ , entonces la combinación lineal $g - f$ también lo es, y además $(g - f) (x) = g (x) - f (x) \geq 0$ . Por la proposición anterior y la linealidad de la integral, tenemos entonces que: $\int_{a}^{b} g (x) d x - \int_{a}^{b} f (x) d x = \int_{a}^{b} (g - f) (x) d x \geq 0.$

De aquí, $\int_{a}^{b} f (x) d x \leq \int_{a}^{b} g (x) d x,$ como queríamos.

Más adelante…

Todas las propiedades que hemos enunciado se utilizarán de aquí en adelante. Es importante que las tengas presentes. Son propiedades que nos permiten factorizar funciones para que al momento de integrar o que nos permiten partir una integral complicada en otras más sencillas con integración inmediata o ya conocida.

En la siguiente entrada enunciaremos y demostraremos el teorema del valor medio para la integral. Es un teorema muy relevante, pues será uno de los ingredientes en la demostración de otros teoremas importantes para el cálculo integral.

Tarea moral

Utilizando las propiedades anteriores, resuelve las siguientes integrales.
- $\int_{0}^{1} 7 (4 + 3 x^{2}) d x .$
- $\int_{2}^{0} \frac{1}{4} (32 x - 3 x^{2} + 6) d x .$
Termina con detalle todas las demostraciones de la entrada que hayan quedado pendientes.
Usndo las propiedades de esta entrada, demuestra que la integral $\int_{- 10}^{10} x^{7} - x^{5} + 3 x^{3} + 27 x d x$ existe y determina su valor. Sugerencia. Muestra que la función dentro de la integral es continua y cumple $f (x) = - f (x)$ . Usa varias de las propiedades de esta entrada.
Demuestra la siguiente igualdad:
$\int_{a}^{b} α f (x) d x + \int_{a}^{b} β g (x) d x = \int_{a}^{b} α f (x) + β g (x) d x .$
Sean $a \leq b \leq c \leq d$ números reales. Sea $f : R \to R$ una función integrable en $[a, d]$ . Demuestra que todas las integrales $\int_{a}^{c} f (x) d x, \int_{b}^{d} f (x) d x, \int_{a}^{d} f (x) d x, \int_{b}^{c} f (x) d x$
existen y muestra que satisfacen la siguiente identidad:
$\int_{a}^{c} f (x) d x + \int_{b}^{d} f (x) d x = \int_{a}^{d} f (x) d x + \int_{b}^{c} f (x) d x .$
Sean $a < b$ reales. Demuestra que si la función $f : R \to R$ es continua en $[a, b]$ , se cumple que $f (x) \geq 0$ para $x \in [a, b]$ y además existe por lo menos un punto $c$ tal que $f (c) > 0$ , entonces $\int_{a}^{b} f (x) d x > 0$ . Como sugerencia, demuestra que existe todo un intervalo (aunque sea muy chiquito) donde la función es positiva, y usa otras propiedades que hemos mostrado. Luego, encuentra un contraejemplo para esta afirmación en donde $f$ no sea continua.

Entradas relacionadas

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Cálculo Diferencial e Integral II: Introducción y método exhaustivo

Por Moisés Morales Déciga

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Introducción

Este curso es la continuación de la materia Cálculo Diferencial e Integral I. En el primer curso de cálculo hablamos del cálculo diferencial. Nuestro principal objeto matemático fue la derivada y cómo se puede interpretar como la razón de cambio del objeto de análisis: la tangente de una curva, la velocidad y aceleración de una partícula, la variación de un objeto en su trayectoria, etc.

En este siguiente curso hablaremos de temas relacionados con el cálculo integral. Hablaremos un poco de sus orígenes, de los principales objetos matemáticos que estudia, de varios aspectos fundamentales de su teoría y de sus aplicaciones. El objetivo principal de esta rama matemática es el estudio de las integrales y las anti-derivadas. Una motivación importante es que ellas son una herramienta para la solución de problemas de cálculo de áreas y de volúmenes.

Así, el objeto matemático estelar del curso será la integral y la motivaremos mediante su gran utilidad para el cálculo de áreas. Sin embargo, esto no será lo único que haremos. La definiremos formalmente, probaremos las muchas propiedades matemáticas que tiene y veremos numerosas aplicaciones no sólo al cálculo de integrales, sino también a la construcción de otros objetos matemáticos fundamentales como la función exponencial.

Es muy probable que ya cuentes con una buena noción de área. En cursos de primaria, secundaria y bachillerato se explica un poco de esto y se dan fórmulas para calcular áreas. Sin embargo, estas fórmulas no salen de la nada. Pueden ser construidas a partir de nociones más básicas y por distintos métodos. Uno de ellos es la integración. Hasta que hagamos más precisiones formales, puedes aprovechar la intuición que ya tienes sobre las áreas y pensar en ellas intuitivamente como una magnitud que «mide» qué tan grande es una región contenida dentro de ciertos límites y cuyas unidades están «al cuadrado». Esto te ayudará a tener en qué cimentar tu intuición para cuando demos una definición más formal.

Algunas notas históricas

Históricamente, se han encontrado casos de utilización de de herramientas de cálculo diferencial en trabajos antiguos, por ejemplo, los trabajos de Arquímedes. Pero fue hasta los siglos XVI y XVII donde se tuvo un desarrollo sistemático, atribuido a Isaac Newton y Gottfried Leibniz, quienes son considerados como los dos grandes pioneros y más grandes representantes del Cálculo. Sin embargo, no fueron los únicos aportadores a éste.

Otra persona importante, Isaac Barrow, quién sería el profesor de Newton, tenía una comprensión sobre la reciprocidad entre la derivación e integración. Este concepto es el punto de partida del cálculo desarrollado por Newton y Leibnitz. Es primordial pues da pie a la introducción y demostración de los dos teoremas fundamentales del cálculo.

Método exhaustivo

A modo de introducción, platicaremos en esta entrada sobre el método exhaustivo. Es un método matemático que utiliza la geometría para aproximar algún resultado o aproximar a la solución un problema que tengamos. La característica que tiene el método es que, a la vez que aumenta el cálculo o las repeticiones, aumenta el grado de precisión de nuestra aproximación con respecto al resultado que queremos.

Arquímides desarrolló una de las aplicaciones de este método para el cálculo de áreas planas. Eudoxo también trabajó con este método, sólo que su objetivo era calcular el volumen de las pirámides de Egipto. En cierto sentido, también ya usamos este método cuando hablamos de la derivada de una función. Para pensar en la tangente en un punto $P$ a la gráfica de una función, la intuición (y de hecho, en cierto sentido la definición formal) consistió en tomar rectas secantes que pasaran por $P$ y otro punto $Q$ en la gráfica. Conforme $Q$ se acercaba a $P$ nos aproximábamos más y más a la tangente y, si cierto límite existía, justo esa era la definición de tangente.

Para ejemplificar nuevamente el método exhaustivo, veremos cómo encontrar de manera un poco informal el el área de un círculo. Sea $C$ un círculo y sea $M \geq 3$ un número natural. Tomemos $P_{M}$ un polígono regular de $M$ lados inscrito al círculo $C$ y $Q_{M}$ un polígono de $M$ lados circunscrito al círculo $C$ . Para que dichos polígonos queden bien definidos, podemos pedir además que su lado inferior sea horizontal. Por ejemplo, en la figura a continuación se muestra el caso $M = 5$ .

Notemos que los polígonos que definimos tienen dos áreas: una que incluye al área del círculo y otra que está incluida en el círculo.

Para cada valor de $M$ tenemos dos polígonos. De este modo, estamos generando dos sucesiones de polígonos: la de polígonos inscritos ${P_{M}}_{M \geq 3}$ y la de polígonos circunscritos ${Q_{M}}_{M \geq 3}$ . Notemos que el área cada uno de los polígonos inscritos $P_{M}$ queda acotada superiormente por el área de cada uno de los polígonos $Q_{M}$ ; a su vez, el área de cada uno de los polígonos circunscritos $Q_{M}$ queda acotada inferiormente por el área de cada uno de los polígonos $P_{M}$ . Además, no es muy difícil convencerse de que el área de los polígonos inscritos crece conforme $M$ aumenta y, en contraparte, el área de los circunscritos decrece conforme $M$ aumenta. Recordando del primer curso de cálculo lo que sabemos sobre supremos, ínfimos y sobre sucesiones monótonas y acotadas, tendríamos entonces que los siguientes dos límites existen:

$\begin{aligned} p & = lim_{M \to \infty} área (P_{M}) = sup_{M \geq 3} área (P_{M}) \\ q & = lim_{M \to \infty} área (Q_{M}) = inf_{M \geq 3} área (Q_{M}) . \end{aligned}$

Además, $p \leq q$ . De hecho, si el área del círculo $C$ que nos interesa es $c$ , entonces por lo que mencionamos arriba tendríamos que $p \leq c \leq q$ . Nuestra intuición nos dice que cuando la $M$ aumenta, generamos un polígono con más lados que van acercándose a la circunferencia, y que en el límite debemos obtener el área de la circunferencia. Por lo tanto, esperaríamos que $p = c = q$ .

¿Qué sería suficiente para respaldar esta intuición? ¿Bastaría que calculáramos explícitamente $lim_{M \to \infty} área (P_{M})$ y $lim_{M \to \infty} área (Q_{M})$ (por ejemplo, dividiendo los polígonos en triángulos para encontrar una fórmula explícita) y que viéramos que son iguales? Esto seguro aumentaría mucho la confianza en nuestro procedimiento. Pero, ¿qué tal que aproximamos al círculo con otros polígonos que no son regulares? ¿nos dará lo mismo? Nuestra definición formal de área ayudará a resolver estas dudas.

En resumen, el método iterativo nos permite aproximar el área del círculo, encerrándolo entre 2 polígonos, de los cuales sabemos calcular el área mediante triángulos. Intuitivamente, mientras más fraccionemos los polígonos, la aproximación del área del círculo será mejor. Esta idea de «encerrar» el área que nos interesa entre dos áreas que sepamos (o acordemos) cómo calcular será clave cuando definamos la integral definida.

Más adelante…

En esta entrada hablamos brevemente sobre la conexión de este curso de cálculo con el anterior. Dimos unas pocas notas históricas e introducimos la idea del método exhaustivo. En la siguiente entrada comenzaremos a formalizar estas ideas para el cálculo de áreas entre la gráfica de una función y el eje $x$ .

Tarea moral

Con las herramientas de geometría que has adquirido en la educación básica, intenta completar el ejemplo que comenzamos sobre el método exhaustivo. No te preocupes mucho por la formalización de límites, funciones trigonométricas, fórmulas de áreas de triángulos, etc. Es parte de lo que haremos en este curso. Entre otras cosas, tendrás que:
- Calcular explícitamente la distancia del centro de un círculo $C$ de radio $r$ a un vértice (y a un lado) del polígono inscrito (y circunscrito) en $C$ que es regular y de $n$ lados.
- Encontrar el área de $P_{n}$ y $Q_{n}$ .
- Encontrar los límites de estas áreas conforme $n$ tiende a infinito.
Investiga más sobre los orígenes del cálculo integral.
Averigua sobre el método exhaustivo y otros usos históricos que se le ha dado.
El método exhaustivo puede ser algo peligroso si se usa apresuradamente. Por ejemplo, toma un cuadrado de lado $1$ y divídelo en cuadrados pequeños para formar un tablero de $n \times n$ . Mediante un camino $C_{n}$ que sube y va a la derecha alternadamente, se puede comenzar en el vértice inferior izquierdo y llegar al vértice superior derecho. Intuitivamente, cuando $n$ tiende a infinito, este camino pareciera converger a la diagonal del cuadrado, la cual tiene longitud $\sqrt{2}$ . Sin embargo, la longitud de cada camino $C_{n}$ siempre es $2$ pues en total avanza una unidad a la derecha y una hacia arriba. ¿Por qué la longitud de $C_{n}$ no tiende a $\sqrt{2}$ si aparentemente $C_{n}$ tiende a la diagonal del cuadrado?
Realiza un repaso de los teoremas principales de Cálculo Diferencial e Integral I. ¡Te serán sumamente útiles para este curso! En particular, sería bueno que revises los siguientes temas:
- Definición y propiedades de límites.
- Definición y propiedades de funciones contínuas.
- Definición y propiedades de derivadas.
- Reglas de derivación.
- El teorema del valor intermedio.
- El teorema del valor medio.

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Cálculo Diferencial e Integral I: Idea intuitiva de límite de una función

Por Juan Manuel Naranjo Jurado

2 respuestas

Introducción

La definición de límite de una función suele ser uno de los conceptos más retadores dentro del cálculo y es por ello que, antes de entrar a su análisis formal, queremos dar una introducción con la finalidad de desarrollar la intuición necesaria para lograr el entendimiento de esta definición.

Idea intuitiva de límite de una función

Consideremos la función $f : R \to R$ tal que $f (x) = 10 x$ .

En la gráfica de la función $f (x) = 10 x$ , podemos observar que si $x$ toma valores cercanos a $2$ , entonces $f (x)$ se aproxima a $20$ . ¿Pero qué tanto es posible aproximar los valores de la función $f (x)$ a $20$ ?

Por ejemplo, ¿podemos encontrar un valor de $x$ distinto de $2$ tal que $f (x)$ esté a una distancia de $20$ menor que $12$ , es decir, $| f (x) - 20 | < 12$ ?

Consideremos $x = 1$ . De esta forma, $f (1) = 10$ y $| f (1) - 20 | = | 10 - 20 | = 10 < 12$ .

¿Podemos encontrar un valor de $x$ distinto de $2$ tal que $f (x)$ esté a una distancia de $20$ menor que $1$ , es decir, $| f (x) - 20 | < 1$ ?

Si tomamos $x = 1.99$ , se tiene que $| f (1.99) - 20 | = | 19.9 - 20 | = 0.1 < 1$ .

Hasta este momento, se han encontrado valores puntuales de $x$ que permiten que $f (x)$ se aproxime a $20$ . Sin embargo, existen más valores de $x$ que lo pueden cumplir. Retomando la última aproximación deseada, podemos ver que $x = 2.02$ también cumple el propósito, pues $| f (2.02) - 20 | = | 20.2 - 20 | = 0.2 < 1$ . En realidad, es posible hallar todo un intervalo que lo cumpla.

Para poder obtener dicho intervalo, procedemos estableciendo la desigualdad deseada

$\begin{matrix} | f (x) - 20 | < 1. \\ \Leftrightarrow & | 10 x - 20 | < 1. \\ \Leftrightarrow & \frac{| 10 x - 20 |}{10} < \frac{1}{10} . \\ \Leftrightarrow & | x - 2 | < \frac{1}{10} . \end{matrix}$

Lo anterior indica que para que $f (x)$ esté a una distancia de $20$ menor que $1$ , entonces $x$ debe estar a una distancia de $2$ menor que $\frac{1}{10}$ .

¿Podemos encontrar un valor de $x$ distinto de $2$ tal que $f (x)$ esté a una distancia de $20$ menor que $ε > 0$ , es decir, $| f (x) - 20 | < ε$ ?

Análogamente, se obtiene que para que $| f (x) - 20 | < ε$ , entonces $| x - 2 | < \frac{ε}{10}$ . Generalizando más, podemos notar que para cualquier $x_{0} \in R$ se tiene que $| f (x) - 10 x_{0} | < ε$ con $x \neq x_{0}$ , siempre que $| x - x_{0} | < \frac{ε}{10} .$

En la siguiente entrada se proporcionará la definición formal del límite. Sin embargo, de forma provisional para esta entrada, diremos que $L \in R$ es el límite de la función $f$ en $x_{0}$ si la distancia entre $f (x)$ y $L$ es menor que un número $ε > 0$ elegido de antemano cuando $x$ se aproxima a $x_{0}$ , pero es distinto de $x_{0}$ .

Considerando lo anterior para nuestro ejemplo, se tiene que el límite de $f$ en $x_{0} = 2$ es $L = 20$ .

Usemos como segundo ejemplo la función $f : R \to R$ tal que $f (x) = x^{2}$ .

Veremos que el límite de $f$ en $x_{0} = 4$ es $L = 16$ . Para ello, notemos que

$\begin{matrix} | f (x) - 16 | < ε . \\ \Leftrightarrow & | x^{2} - 16 | < ε . \\ \Leftrightarrow & | (x - 4) (x + 4) | < ε . \\ \Leftrightarrow & | x - 4 | | x + 4 | < ε . \end{matrix}$

A diferencia del caso anterior, parece que no es tan directo llegar a nuestro objetivo, pero notemos que particularmente podemos pedir que $| x - 4 | < 1$ , entonces

$\begin{matrix} - 1 < x - 4 < 1. \\ \Leftrightarrow & 3 < x < 5. \\ \Leftrightarrow & 7 < x + 4 < 9. \end{matrix}$

En resumen, si $| x - 4 | < 1$ , entonces $| x + 4 | < 9$ . Lo cual implica que
$| x^{2} - 16 | = | x - 4 | | x + 4 | < 9 | x - 4 | .$
Si además restringimos la distancia de $x$ respecto a $4$ de tal manera que $| x - 4 | < \frac{ε}{9}$ y retomando la expresión anterior llegamos a lo siguiente:

$\begin{matrix} | x^{2} - 16 | = | x - 4 | | x + 4 | < 9 | x - 4 | < 9 \cdot \frac{ε}{9} = ε . \\ ∴ | x^{2} - 16 | < ε . \end{matrix}$

Esto siempre que $| x - 4 |$ sea menor que $1$ y $\frac{ε}{9}$ , es decir, siempre que $| x - 4 | < m i n {1, \frac{ε}{9}}$ .

De los dos ejemplos revisados en esta entrada, podemos notar que logramos que $f (x)$ se aproxime a $L$ con una distancia menor de épsilon cuando $x$ está lo suficientemente cerca de $x_{0}$ . Para lograr esto último, acotamos $x - x_{0}$ en términos de un valor positivo que depende de $ε$ (para el primer ejemplo fue $\frac{ε}{5}$ y para el segundo $m i n {1, \frac{ε}{9}}$ ). Vale la pena entonces darle un nombre a este valor positivo: $δ$ .

Parafraseando: Logramos que $f$ se aproxime arbitrariamente, dado $ε > 0$ , a $L$ cuando $x$ está lo suficientemente cerca, $δ > 0$ , de $x_{0}$ .

Obtenemos así un indicio muy importante, para probar que $L$ es el límite de $f$ en $x_{0}$ , habrá que dar un valor arbitrario fijo y positivo $ε > 0$ para el cual necesitaremos encontrar otro valor positivo, $δ > 0$ , tal que si $| x - x_{0} | < δ$ , entonces se cumpla que $| f (x) - L | < ε$ . Adicionalmente, se pide que $x \neq x_{0}$ , tal condición puede ser compactada de la siguiente forma $0 < | x - x_{0} | < δ$ , pues que la distancia entre $x$ y $x_{0}$ sea mayor que cero implica directamente que son distintos.

Antes de finalizar con esta entrada, es conveniente aclarar que no siempre tendremos funciones tan amigables en las cuales podamos evaluar directamente el valor de $x_{0}$ en $f$ para encontrar $L$ . Incluso habrá ocasiones en las cuales no nos podamos aproximar de la manera en la que lo hicimos en estos ejemplos, pero por ahora no daremos muchos detalles extra al respecto, será tema para entradas posteriores.

Más adelante…

En la siguiente entrada daremos la definición formal de límite de una función y veremos varios ejemplos de funciones cuyo límite existe. Una vez dominemos la definición podremos incursionar en varias de sus propiedades y podremos tomar ventaja de estos conocimientos para tener una mayor comprensión sobre el comportamiento de diversas funciones de interés.

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.

Para corroborar que la idea intuitiva de límite de una función se ha comprendido, se queda como ejercicio realizar un análisis similar al expuesto en esta entrada. Consideremos la función $f (x) = 4 x^{2}$ definida para todo $x \in R$ . En este caso, tomaremos $x_{0} = 3$ y $f (x_{0}) = 4 (3)^{2} = 36.$

Grafica $f (x)$ .
Encuentra un valor de $x$ tal que $| f (x) - 36 | < 30$ .
Encuentra un valor de $x$ tal que $| f (x) - 36 | < 1$ .
Encuentra un intervalo de $x$ alrededor de $x_{0} = 3$ tal que $| f (x) - 36 | < \frac{1}{100}$ .
Encuentra un intervalo de $x$ alrededor de $x_{0} = 3$ tal que $| f (x) - 36 | < ε$ , con $ε > 0$ .

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