Théorème du point fixe de Schauder - Définition

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Introduction

Le théorème de Schauder, prouvé en 1930 par le mathématicien polonais Juliusz Schauder est un puissant théorème du point fixe intervenant dans la démonstration de l'existence de solutions à une équation différentielle.

Énoncé

Soit E un espace vectoriel normé sur \mathbb{R} , \mathcal{C} une partie non vide de E, convexe, fermée et bornée.

Si T est une application continue de C dans C telle que T(C) soit relativement compact, alors T a un point fixe

Preuve

Notons ||\cdot||_E la norme de E.

Soit \varepsilon > 0. T(C) étant une partie relativement compacte de C, il est précompact, on peut donc recouvrir T(C) à l'aide d'un nombre fini de boules de rayon \varepsilon . Autrement dit, il existe N_\varepsilon un nombre entier, et e_1^\varepsilon, \dots, e_{N_\varepsilon}^\varepsilon dans C tels que :

T(C) \subset \bigcup_{1 \leq i \leq N_\varepsilon} B_{E,||\cdot||_E}^{\prime} \Big( e_i^\varepsilon, \frac{\varepsilon}{2}\Big)

On définit alors pour tout i \in \{1, 2, \dots, N_{\varepsilon}\} l'application πi de C dans \mathbb{R} par :

\forall e \in C, \pi_{i,\varepsilon} (e) = \max \Big(0, \varepsilon - ||T(e) - e_i^\varepsilon||_E\Big)

Chacune de ces applications est bien continue. On définit alors l'application continue T_\varepsilon par :

\forall e \in C, T_\varepsilon(e) = \frac{\sum_{i=1}^{N_\varepsilon} \pi_{i,\varepsilon}(e)e_i^\varepsilon}{\sum_{i=1}^{N_\varepsilon} \pi_{i,\varepsilon}(e)}

Tout d'abord, cette formule est bien définie, car le dénominateur n'est jamais nul. En effet, T(e) est dans l'une des boules B_{E,||\cdot||_E}^{\prime} \Big( e_i^\varepsilon, \frac{\varepsilon}{2}\Big) et donc pour ce i, \pi_{i,\varepsilon}(e) > 0.

Par ailleurs \sup_{e \in C} ||T_\varepsilon(e) - T(e)||_E \leq \varepsilon . En effet, en notant J = \{i \in \{1, \dots, N_\varepsilon \}, \pi_{i , \varepsilon}(e) \neq 0\} , on vérifie que si i \in J , \varepsilon - ||T(e) - e_i^\varepsilon||_E > 0 et :

 ||T_\varepsilon(e) - T(e)||_E \leq \Big( \sum_{i \in J} \pi_{i,\varepsilon}(e) \Big)^{-1} \Big( \sum_{i \in J} \pi_{i,\varepsilon}(e) ||e_i^\varepsilon - T(e)||_E\Big) \leq \varepsilon

Posons alors H_\varepsilon = C \cap (\mathbb{R}e_1^\varepsilon + \cdots + \mathbb{R}e_{N_\varepsilon}^\varepsilon) . La définition même de T_\varepsilon nous assure que T_\varepsilon(H_\varepsilon) \subset H_\varepsilon .

H_\varepsilon est un sous-ensemble fermé, borné, convexe, symétrie, inclus dans le sous-espace G = \textrm{vect}  H_\varepsilon de dimension finie P \leq N_\varepsilon . On peut donc extraire de H_\varepsilon une base (e_1, \dots, e_P) de G. Supposons à présent que H_\varepsilon contient plus de deux éléments. Alors P \geq 1 . Montrons que 0 est à l'intérieur de H_\varepsilon , considéré en tant que partie de G. Les normes sur G étant équivalentes (G est de dimension finie), on peut considérer la norme N définie par N\Big(\sum_{1 \leq i \leq P} x_ie_i\Big) = \sum_{1 \leq i \leq P} |x_i| . Si N(x) \leq  1 , on peut écrire x = \sum_{i=1}^P x_ie_i , où \sum_{i=1}^P |x_i| \leq 1 . Posons alors xi = δi | xi | , où \delta_i = \pm 1 , alors x = \sum_{i=1}^P |x_i| (\delta_i e_i) , donc x est barycentre convexe des δiei qui sont dans H_\varepsilon (on rappelle que H_\varepsilon est symétrique et convexe). Il en résulte que H_\varepsilon contient la boule pour N de centre 0 et de rayon 1. 0 est bien à l'intérieur de H_\varepsilon

On définit l'application ρ de G dans \mathbb{R}^+ par la formule :

\forall a \in G, \rho(a) = \inf \Big\{ \eta \in \R_+^*, \frac{1}{\eta} a \in H_\varepsilon \Big\}

Tout d'abord, comme 0 appartient à l'intérieur de G, la fonction ρ est bien définie. On montre (par un raisonnement fastidieux, mais non difficile) que c'est une norme pour G, dont la boule unité n'est rien d'autre que H_\varepsilon . Ainsi H_\varepsilon est homéomorphe à la boule unité de \mathbb{R}^P (dans le cas où P = 0, c'est évident), et l'application directe du théorème du point fixe de Brouwer dit qu'il existe un vecteur e_\varepsilon \in H_\varepsilon tel que T_\varepsilon(e_\varepsilon) = e_\varepsilon .

On peut appliquer tout ce long raisonnement pour \varepsilon = \frac{1}{n+1} , on dispose alors d'une suite d'éléments (xn) de C tels que :

T_{\frac{1}{n+1}}(x_n) = x_n

D'autre part, on sait que . Comme T(C) est relativement compact, \overline{T(C)} est compact, on peut extraire de (T(xn)) une sous-suite (Tσ(n)) convergente. Notons e sa limite, on a alors \lim_{n \to \infty} T_{\frac{1}{\sigma(n+1)}}(x_{\sigma(n)}) = e donc T(e) = e. e est bien dans C car \overline{T(C)} \subset \overline{C} = C .

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