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(t) de la ecuación homogénea (4) es de la forma
"( t) +49( t) =4iA 0 e 2i'. De aquí que A 0 = l/4i= - i/4 y
cp(t)= Por lo tanto, l/;(t)
EJEMPLO 5
!!..e 21'= _ !.!_(cos2t+ísen2t)= !...sen2r-¡.!.. cos2t. 4
4
4
4
lm{
" + 2~' +
(t)+ [ ] K[-q/]. La funcional lineal K'[ '(t0 ), ya que si K[ct>] = ] = K[- (t) deben ser idénticas, es decir (t) por t + c. De esa manera se obtiene una nueva función i(t) = 2 (x), para entrar inmediatamente después a la región 11 (Ejercicio 4). Por consiguiente, toda solución x(t), y(t) de ( 1), con O < x(t0 ) < c 1 y O < y(t0 ) < c 2 , tiende a la solución de equilibrio x = O, y = O cuando t tiende a infinito. O 2 (x). Demuestre que x(t) o y(t) tiene un máximo en t = t*. Demuestre después que tal cosa es imposible. Concluya, por lo tanto, que toda solución x(t), y(t) de (1) que empieza en la región 11 en el instante t = t0 , permanece en dicha región para todo tiempo futuro t ~ t0 • 4. (a) Suponga que una solución x(t), y(t) de (1) permanece en la región I o bien en la región III de la Figura 3 para todo tiempo t 2: t0 • Demuestre que x(t) y y(t) tienen límite ~' 11, respectivamente, cuando t tiende a infinito. (b) Concluya por el Lema 1 de la Sección 4.8 que (~, 11) = (O, 0). (c) Pruebe que(~, 17) no puede ser igual al (0, O) si x(t), y(t) permanece en la región 1 o en la región III para todo tiempo t ~ t0 • (d) Demuestre que toda solución x(t), y(t) de (1) que empieza sobre la curva y = c/.1 1(x) o sobre la curva y = cp 2 (x) entrará inmediatamente después a la región II. 5. Suponga que a1 a2 < b 1 b 2 c1 c2 • Demuestre directamente, usando el Teorema 2 de la Sección 4.3, que la solución de equilibrio x = x0 , y = Yo de (l) es asintóticamente estable. Advertencia: Los cálculos son extremadamente laboriosos. 6. Suponga que el número de homosexuales permanece constante en el tiempo. Llame e a dicha constante. Además, suponga qu el número de homosexuales que tiene gonorrea en el tiempo tes x(t), que los homosexuales sanan de gonorrea según una tasa cx 1 y que los nuevos infecciosos se incorporan según una tasa ¡3 1 (e - x)x. (a) Demuestre que x -a 1 + {3 1x(c - x). (b) ¿Qué le ocurre a x(t) cuando t tiende a infinito? 7. Suponga que el número de homosexuales c(t) crece de acuerdo con la ley logística é = c(a - be), para las constantes positivas a y b. Denote por x(t) al número de homosexuales que padecen gonorrea en el instante t, y suponga (véase el Problema 6) que x = a 1x + {3 1x(c - x). ¿Qué le ocurre a x(t) cuando t tiende a infinito?
2
(k- mw donde
(t)
2
)
]1/2
(8)
2 2
+c w
es una solución de la ecuación homogénea
d2y
dy
dt2
dt
m-+c-+ky=O.
(9)
Sin embargo, se ha visto que la solución
Ahora se considerará el caso sin amortiguamiento y con una fuerza externa que es periódica y tiene la forma F(t) = F 0 cos wt (vibración libre forzada). En este caso, la ecuación diferencial que describe el movimiento de la masa m es
diy -
dt 2
Fo +wJy= - coswt,
wJ=k/m.
m
( 10)
El caso w i= w0 no tiene interés; toda solución de y(/) de (10) tiene la forma
y (1)
. e 1 cos w0 t + e2 sm w0 t +
(
Fo
2 m w02 -w)
cos wt,
y es, por tanto, la suma de dos funciones periódicas con periodos distintos. Se expone un caso interesante cuando w w0 ; es decir, cuando la frecuencia w de la fuerza externa es igual a la frecuencia natural del sistema. Este caso se conoce como el de resonancia, y la ecuación diferencial del movimiento si la masa es m es: 2 Fo +woy=-COSWgl. dt m
diy
-2
( 11)
Se encontrará una solución particular l/;(t) de (11) como la parte real de una solución con valores complejos (t) de la ecuación
d2y Fo . +wiy= -e'""oi. dt2 o m
( 12)
Dado que eiw01 es una solución de la ecuación homogénea y" + w6y == O, se sabe que (12) es una solución particular
cp" + w5
A=
167
2.6 • Vibraciones mecánicas
Por lo tanto,
- iF. t
°
2 mw0
F0 t = - - - sen w0 t
2 mw 0
. -
F0 t
- - cos w0 t 2 mw0
1-
es una solución particular de (12), y F0 t
tti(t)=Re{cp(t)} = - -senw0 t 2 mw0
es una solución particular de (11). Por lo tanto, toda solución y(t) de (11) es del tipo
F0 t y(t) = c 1 cosw 0 t + c2 senw0 t + - --senw0 t 2 mw 0
(13)
para las constantes c 1 , c2 • Ahora bien, la suma de los primeros dos términos en (13) es una función periódica del tiempo. Sin embargo, el tercer término representa una oscilación con amplitud creciente, como se ve en la Figura 5. Así pues, si la fuerza externa F0 cos wt está en resonancia con la frecuencia natural del sistema, entonces provocará siempre oscilaciones no acotadas. Un fenómeno de esa naturaleza fue responsable del colapso del Puente de Tacoma (Sección 2.6.1.) y de muchas otras catástrofes mecánicas.
y
FIGURA 5. Gráfica de f(t) = At sen w0t.
EJERCICIOS l. Se ha encontrado experimentalmente que una masa igual a 1 kg estira un resorte (49/320) m. Encuentre la amplitud, el periodo y la frecuencia del movimiento resultante si se desprecia la resistencia del aire y la masa es llevada a una posición ( V4) m más abajo de su posición de equilibrio y luego se suelta (úsese g = 9.8 m/s 2 ).
168
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
2. Sea y(t) Aer,r + Ber21 , con IA 1 + IBI =fo O. (a) Demuestre que y(t) es igual a cero a lo más una vez. (b) Compruebe que y'(t) es igual a cero cuando mucho una vez. 3. Sea y(t) = (A + Bt)ert, con IA 1 + IBI =fo O. (a) Pruebe que y(t) es igual a cero a lo más una vez. (b) Demuestre que y'(t) es igual a cero cuando mucho una vez. 4. Un pequeño objeto de masa igual a 1 kg se encuentra sujeto a un resorte con constante de restitución igual a 2 N/m. El sistema masa-resorte está inmerso en un medio viscoso con constante de amortiguamiento igual a 3 N · s/m. En el tiempo t = O, la masa se encuentra Y4 m por abajo de la posición de equilibrio, desde donde es soltada. Demuestre que la masa regresará a la posición de equilibrio conforme t tiende a infinito.
S. Un pequeño objeto de masa igual a 1 kg se encuentra sujeto a un resorte con constante de restitución igual a l N/m y sumergido en un medio viscoso con constante de amortiguamiento igual a 2 N · slm. En el tiempo t = O, la masa es lanzada con una velocidad de 1 mis en dirección hacia arriba desde una posición inicial Y4 m por abajo de la posición de equilibrio. Demuestre que la masa sobrepasará una vez la posición de equilibrio para volver después lentamente a dicha posición. 6. Un pequeño objeto de mas a iguala a 4 kg se encuentra sujeto a un resorte con constante de restitución igual a 64 N/m, y es afectado por una fuerza externa F(t) = A cos 3 wt. Calcule todos los valores de w para los cuales hay resonancia. 7. El cañón de un tanque M60 (vehículo de combate) se encuentra sujeto a un sistema con una constante de restitución de 100a 2 , y una constante de amortiguamiento de 200a en las unidades apropiadas. La masa del cañón es igual a 100 kg. Suponga que el desplazamiento y(t) de dicho cañón con respecto a su posición de equilibrio satisface el siguiente problema de valor inicial después de haber sido accionado en el tiempo t = O. lOOy" + 200ay' + 100a 2y =O; y(O) =O, y'(O)
100 m/s.
Se desea que un segundo más tarde, la cantidad y 2 + (y') 2 sea menor que 0.01. ¿Qué tamaño debe tener a para garantizar que pase tal cosa? (Los sistemas masa-resorte-amortiguador en tales tanques M60 que Estados Unidos surtió a Israel están críticamente amortiguados; por ello son los preferidos para combates en el desierto, donde se desea repetir los disparos lo más pronto posible. 8. Un sistema masa-resorte-amortiguador tiene la propiedad de que su constante de restitución k es nueve veces su masa m, y su constante de amortiguamiento e es 6 veces su masa. Al estar la masa en la posición de equilibrio en el tiempo t = O, actúa sobre ella una fuerza externa descrita por F(t) = (3 sen 3t). El resorte se rompe si es estirado 5 m a partir de su posición de equilibrio. Demuestre que el resorte no se rompe si m 2: 115 kg. · 9. Un sistema masa-resorte-amortiguador con m = l, k = 2 y e = 2 (en sus unidades respectivas) se halla en equilibrio. En el tiempo t = O, una fuerza externa F(t) = r - t N actúa sobre el sistema durante un intervalo de tiempo igual a r. Halle la posición de la masa para todo tiempo t > r.
169
2.6 • Vibraciones mecánicas
10. Una masa de 1 kg está sujeta al extremo de un resorte con constante de restitución k = 64 N/m. Al hallarse la masa en la posición de equilibrio en el tiempo t ::: O, se le aplica una fuerza externa F(t) = (Yzt) N durante un intervalo de tiempo t 1 = 77r/l6 segundos. Suponiendo que no hay amortiguamiento, calcule la frecuencia y la amplitud de las oscilaciones resultantes. 11. Una masa de 1 kg se halla sujeta a un resorte con constantes de restitución k = 4 N/m. Al estar la masa en la posición de equilibrio en el tiempo t = O, se le aplica una fuerza externa F(t) = (1 + t + sen 2!) N. Si el muelle es estirado en una longitud (Vi + 7r/ 4) m o más, desde su posición de equilibrio, se romperá. Suponiendo que no hay amortiguamiento, halle el tiempo en el cual se rompe el resorte.
12. Un pequeño objeto de masa igual a 1 kg se encuentra sujeto a un resorte con una constante de restitución k ::: 1 N/m. El sistema masa-resorte se halla en un medio viscoso que tiene una constante de amortiguamiento c. Además se aplica sobre el sistema una fuerza externa F(t) ::: (3 - cos t) N. Determine el mínimo valor positivo de e, tal que la magnitud de la solución de estado estacionario no exceda de 5 m. 13. Determine una solución particular lf;(t) de my" + cy' + ky = F0 cos wt de la forma lf;(t) ::: A cos (wt - >). Demuestre que la amplitud A es máxima cuando w 2 = Vi(c/m)2 • Dicho valor se conoce como la frecuencia de resonancia del sistema. ¿Qué oct1rre cuando < Vi(clm) 2 ?
wa -
2.6.1
w5
El desastre del Puente de Tacoma
El primero de julio de 1940 se terminó y abrió al público el Puente del Estrecho de Tacoma, en Puget Sound, Washington, Estados Unidos. Desde el día de su inauguración el puente empezó a presentar oscilaciones verticales, y muy pronto fue bautizado como la "yegua galopante". Aunque parezca extraño, debido a su comportamiento tan peculiar, el tránsito sobre el puente aumentó considerablemente. La gente viajaba cientos de millas en sus vehículos para disfrutar de la curiosa emoción de transitar sobre un puente que se estremecía. El puente fue un gran negocio por un lapso de cuatro meses. Conforme pasaban los días, las autoridades responsables iban adquiriendo más confianza acerca de la seguridad del puente, hasta llegar a pensar, incluso, en la cancelación de su póliza de seguro. Aproximadamente a las 7 de la mañana del 7 de noviembre de 1940, el puente comenzó a vibrar en forma persistente durante tres horas. Algunas partes de la construcción presentaban movimientos verticales de hasta 1 m (o 3 pie). Alrededor de las 10 de la mañana algo pareció dispararse y el puente comenzó a oscilar con furia. En un mismo instante una parte de la superficie del puente se.encontraba más de 8 m más alto que otra; en el momento siguiente, la primera se encontraba más de 8 m por abajo de la segunda. A las 10:30 de la mañana el puente empezó a crujir, antes de derrumbarse finalmente a las 11: 10 de la mañana. Por fortuna, sólo se encontraba un automóvil sobre el puente en el momento del siniestro. Era el del reportero de un periódico local que tuvo que abandonar el vehículo con su único ocupante, un perro mascota, al momento en que el puente iniciara sus violentas sacudidas. Aunque con algunas lesiones, el reportero logró alcanzar un lugar seguro, arrastrándose de rodillas y asiéndose fuertemente
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CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
a la guarnición del puente. Su perro y el automóvil cayeron al vacío junto con la estructrua. Esa fue la única vida que cobró el desastre. Hubieron muchos incidentes irónicos y humorísticos relacionados con el colapso del puente de Tacoma. Cuando empezó a vibrar violentamente, las autoridades notificaron al profesor F.B. Farquharson, de la Universidad de Washington. Dicho investigador había realizado muchas simulaciones con un modelo del puente y aseguraba a todos que se trataba de un sistema estable. El profesor fue la última persona en abandonar el puente. Incluso cuando la estructura oscilaba más de 8 m hacia arriba y hacia abajo, él se hallaba realizando observaciones científicas, probablemente sin percatarse del colapso inminente de la estructura. Cuando los movimientos incrementaron su violencia, el profesor se dirigió a un lugar seguro, siguiendo científicamente la línea amarilla que se encontraba en el centro del camino. El fue una de las personas que más se sorprendieron cuando la estructura cayó al agua. Una de las pólizas de seguro que amparaban al puente había sido suscrita por un agente viajero local, quien se embolsó el dinero de la prima y no reportó la póliza por 800 000 dólares a su compañía. Al recibir. más adelante, su sentencia, señaló irónicamente que su fraude no hubiera sido descubierto nunca de haber aguantado el puente una semana más, ya que las autoridades que controlaban éste, tenían pensado cancelar todas las pólizas de seguro. Cerca del puente se encontraba un gran anuncio de un banco local, con la frase: "Tan seguro como el puente de Tacoman. Inmediatamente después del colpaso, varios empleados del banco se apresuraron a quitar el rótulo. Después del derrumbe del puente de Tacoma, el gobernador del estado pronunció un discurso muy emotivo en el cual declaró: "Volveremos a construir exactamente el mismo puente, y de la misma manera que antes". Al escucharlo el famoso ingeniero von Karman envió al citado gobernador un telegrama que decía: "Si construyen exactamente el mismo puente, y exactamente de la misma manera que antes, entonces se desplomará exactamente en el mismo río, y exactamente del mismo modo que antes". El colapso del puente de Tacoma se debió a un fenómeno aerodinámico conocido como golpeteo vibrante, el cual puede explicarse brevemente de la siguiente mariera. Si se tiene un obstáculo frente a una corriente de aire o líquido, entonces se forma una "cauda de vórtices" después del obstáculo. Dichos remolinos fluyen con una periodicidad determinada que depende de la forma y el tamaño de la estructura, así como de la velocidad de la corriente (Fig. 1). Debido a que los vórtices se separan en forma alternada hacia cada uno de los lados del obstáculo, éste se ve afectado por una fuerza periódica perpendicular a la dirección de la corriente y de una magnitud igual a F0 cos wt. El coeficiente F0 depende de la forma de la estructura. Cuanto menos "aerodinámica" sea ésta, tanto mayor será el coeficiente F0 y, por lo tanto, la amplitud de la fuerza. Por ejemplo, el flujo de aire alrededor de un ala de avión con ángulo de ataque
·--FIGURA 1.
171
2.6 • Vibraciones mecánicas
pequeño es muy regular, de modo que la cauda de vórtices no está bien definida y el coeficiente F0 es muy pequeño. La estructura nada aerodinámica de la suspensión de un puente es otra cosa, y es de esperar que actúe una fuerza de mayor amplitud. Así pues, una estructura suspendida en una corriente de aire sufré los efectos de dicha fuerza y pasa, por lo tanto, a un estado de vibraciones forzadas. El grado de peligrosidad del movimiento, dependerá de lo cerca que se encuentre la frecuencia natural del sistema de la frecuencia respecto de la fuerza externa (recuérdese que los puentes están hechos de acero, un material altamente elástico). Si las dos frecuencias coinciden, se presenta el fenómeno de resonancia y las oscilaciones destruirán el sistema, si éste no está suficientemente amortiguado. Ya se ha visto el tipo de oscilaciones que fueron las responsables del colapso del puente de Tacoma. También se ha observado resonancia producida por la separación de los vórtices en las chimeneas industriales de acero y en los periscopios de submarinos. El fenómeno de resonancia fue también responsable del colapso del puente colgante de Broughton, cerca de Manchester, Inglaterra, en el año de 1831. El derrumbe ocurrió cuando una formación de soldados marchaba con ímpetu sobre el puente, aplicando una fuerza periódica de amplitud bastante grande. La frecuencia de dicha fuerza resultó ser igual a la frecuencia natural del puente, y se indujeron grandes oscilaciones que llevaron al puente al colapso. Esa es la razón por la cual ahora todos los soldados interrumpen la cadencia del paso al cruzar sobre un puente.
EPÍLOGO. El padre de uno de mis alumnos es un ingeniero que trabajó en la construcción del puente Bronx Whitestone, en la ciudad de Nueva York. El me informó que los planos de este puente eran muy similares a los del de Tacoma. Inmediatamente después del colapso del puente de Tacoma, los planos fueron modificados inmediatamente.
2.6.2.
Redes eléctricas
Ahora se analizará brevemente un circuito eléctrico simple, en serie, como el que aparece en la Figura 1. El símbolo E representa la tensión de una fuente de fuerza electromo-
R L +
E
~---1 e FIGURA 1. Un circuito simple en serie
+
172
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
triz. Puede tratarse de una batería o de un generador que produce una diferencia de potencial eléctrico (en volts), que hace fluir por el circuito una corriente I (en amperes) cuando se cierra el interruptor S. El símbolo R (un resistor) representa una resistencia al flujo, como la que se produce en una lámpara incandescente o en un tostador. Al pasar la corriente a través de una bobina l se produce un campo magnético que se opone a cualquier cambio en la corriente que circula a través de ella. ·El cambio en el voltaje inducido en la bobina es proporcional a la rapidez de variación de la corriente, y la constante de proporcionalidad se conoce como la inductancia L del citado elemento. Un capacitor C consiste normalmente en dos placas metálicas separadas por un material aislante que permite un flujo pequeño de corriente. Un capacitor tiene el efecto de detener el flujo de corriente cuando alguna de las placas se carga. Sea Q(t) la carga del capacitar en el tiempo t. Para obtener una ecuación diferencial que se cumpla para Q(I) se usará la siguiente información:
Segunda Ley de Kirchoff. En un circuito cerrado, la tensión aplicada es igual a la suma de las caídas de potencial en cada uno de los componentes del circuito. Ahora bien: (i) La caída de tensión (en volts) a través de una resistencia de R ohms es igual a RI (ley de Ohm). (ii) La caída a través de una inductancia de L henrys es igual a l(dlldt). (iii) La caída a través de una capacitancia de C farads es igual a Q/C. Por lo tanto,
E(t)=L di +Rl+ Q dt e' y, dado que /(/)
dQ(t)ldt, se ve que
d 2Q
dQ
Q
L-+R-+-=E(t). d1 2 dt e
( 1)
Nótese la semejanza de la ecuación (1) con la ecuación de una masa en vibración. Entre las semejanzas de los circuitos eléctricos con las vibraciones mecánicas se tiene la propiedad de resonancia. Sin embargo, contrariamente a lo que pasa en los sistemas mecánicos, la resonancia tiene aplicaciones deseables en los sistemas eléctricos. Por ejemplo, la perilla de sintonía de un radio se utiliza para variar la capacitancia en el circuito respectivo. De tal modo se cambia la frecuencia de resonancia (Ejercicio 13 de la Sección 2.6) hasta que coincide con la frecuencia de alguna de las señales de radio que se están recibiendo. La amplitud de la corriente producida por dicha señal será mucho mayor que la de otras señales. De esta manera, el circuito de sintonía selecciona la estación deseada.
EJERCICIOS 1. Suponga que en un circuito simple en serie no hay resistencia ni se ha aplicado tensión. Demuestre que la carga Q en el capacitar es periódica en el tiempo con fre-
173
2.6 • Vibraciones mecánicas
cuenda w 0 = .Jf¡ circuito.
Le: La cantidad
se conoce como frecuencia natural del
2. Suponga que está abierto un circuito simple en serie que consta de un inductor, un resistor y un capacitor, y que hay una carga inicial de Q0 = 10-s coulombs (C) en el capacitor. Halle la carga en el capacitor y la corriente que fluye en el circuito, después de que el interruptor se cierra en cada uno de los siguientes casos. (a) l 0.5 henrys, e = 10- 5 farads, R = 1000 ohms. (b) l l henrys, e = 10-~ farads, R 200 ohms. (c) L 2 henrys, e = 10- 6 farads, R == 2000 ohms. 3. Un circuito simple en serie tiene un inductor de l henry (H), un capacitar de 10- 6 farads (F) y un resistor de 1000 ohms (íl). La carga inicial del capacitar es cero. si se conecta el circuito a una batería de 12 volts (V) y se cierra su interruptor en el tiempo t = O, halle la carga del capacitar un segundo más tarde, y también la carga de estado estacionario. 4. Un capacitor de 10- 3 F está en serie con una tensión aplicada de 12 V y con un inductor de l H. En el tiempo t == O, tanto Q como I son cero. (a) Calcule la frecuencia natural y el período de las oscilaciones eléctricas. (b) Halle la carga máxima del capacitar y la corriente máxima que fluye en el circuito.
5. Demuestre que si no hay resistencia en un circuito y si la tensión que se aplica es de la forma E 0 sen wt, entonces la carga en el capacitar será no acotada para t - oo si w ~ 1/ LC. Este es el fenómeno de resonancia.
6. Considere la ecuación diferencial .. .
Q LQ + RQ + C = E0 coswt.
(i)
Es posible obtener una solución particular t/;(t) de (i) como la parte real de una solución particular <:> (t) de (ii)
(a) Demuestre que iW<[>(t)
Eo
=-------e'"'' R + ;{ wl wlC) .
(b) La cantidad Z R + i(wl - llwC) se conoce como impedancia compleja del circuito. El reciproco de Z es conocido como admitancia, y a las partes real e imaginaria de l/ Z se la llama conductancia y susceptancia. Determine la admitancia, la conductancia y la susceptancia de dicho circuito.
7. Considere un circuito simple en serie con valores dados del, R y C, y una tensión E0 sen wt. ¿Para qué valores de w será máxima la corriente de estado estacionario?
17 4
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
2.7 UN MODELO PARA LA DETECCIÓN DE LA DIABETES La diabetes mellitus es un trastorno del metabolismo que se caracteriza por el exceso de azúcar tanto en la sangre como en la orina. Un cuerpo con diabetes es incapaz de consumir los azúcares, almidones y carbohidratos debido a una insuficiencia en la cantidad de insulina disponible. La diabetes se diagnostica usualmente por medio de una prueba de tolerancia a la glucosa (PTG). Para dicha prueba, el paciente se presenta después de un ayuno de toda la noche y recibe una dosis grande de glucosa (azúcar en la forma en que aparece normalmente en la corriente sanguínea). Se realizan mediciones durante las siguientes tres a cinco horas para determinar la concentración de glucosa en la sangre de la persona. Dichas mediciones sirven para el diagnóstico de diabetes. Una seria dificultad que tiene que ver con este método de diagnosis es la falta de criterios universalmente aceptados para la interpretación de los resultados de la prueba de tolerancia a la glucosa. Tres médicos que interpreten los resultados de una PTG pueden dar tres diagnósticos diferentes. Recientemente un médico de la región de Rhode Island diagnosticó un caso de diabetes tras haber revisado los resultados de una PTG. Un segundo médico declaró que se trataba de una persona sana. Para aclarar las dudas, se enviaron los resultados de la PTG a un especialista de Boston. Después de examinar los resultados el especialista concluyó que el paciente tenía un tumor en la pituitaria. A mediados de la década de 1960, los doctores Rosevear y Molnar de la Clínica Mayo, y Ackerman y Gatewood de la Universidad de Minnesota, descubrieron un criterio bastante confiable para interpretar los resultados de una PTG. Su descubrimiento surgió de un modelo muy sencillo que desarrollaron para el sistema regulatorio de la glucosa en la sangre. Dicho modelo se basa en los siguientes principios sencillos y bien conocidos de biología elemental. l. La glucosa desempeña un papel importante en el metabolismo de todos los vertebrados, ya que es una fuente de energía para todos los órganos y tejidos. En cada individuo hay una concentración glucósica óptima en la sangre, y una desviación excesiva de dicho valor óptimo lleva a condiciones patológicas severas y, potencialmente, incluso a la muerte. 2. Los niveles de glucosa en la sangre tienden a constituir un proceso autorregulado, aunque también influye en ellos una gran variedad de hormonas y otros metabolitos. Entre ellos se encuentran los siguientes: (i) Insulina. Hormona secretada por las células (3 del páncreas. Después de haber ingerido carbohidratos en alguna forma, el tracto gastrointestinal envía un mensaje al páncreas para secretar más insulina. Además, la glucosa que está en nuestro cuerpo estimula directamente las células (3 del páncreas para que secrete insulina. Se cree que la insulina ayuda a que los tejidos reciban la glucosa fijándola en las membranas celulares impermeables y permitiendo así que la glucosa pase a través de la membrana hacia el centro de la célula, lugar donde se llevan a cabo la mayor parte de los procesos químicos y biológicos. Sin la insulina necesaria el cuerpo no puede proveerse de la energía requerida. (ii) Glucagón. Hormona secretada por las células a del páncreas. Cualquier exceso de glucosa se almacena en el hígado en forma de glucógeno. Cuando hace falta, esta sustancia se transforma nuevamente en glucosa. La hormona glucagón aumenta la tasa de degradación de glucógeno en glucosa. La evidencia acumulada hasta ahora indica que, tanto la hipoglucemia (bajo nivel de azúcar en la sangre) como el ayuno, promue-
2.7 • Un modelo para la detención de la diabetes
175
ven la secreción de glucagón, mientras que un alto nivel de glucosa en la sangre interrumple su secreción. (iii) Epinefrina (adrenalina). Hormona secretada por la médula adrenal. La epinefrina es parte de los mecanismos de emergencia para incrementar rápidamente la concentración de glucosa en la sangre en momentos de hipoglucemia extrema. Al igual que el glucagón, la epinefrina acrecienta la tasa de degradación de glucagón en glucosa. Además inhibe la asimilación de glucosa por parte de los tejidos musculares; actúa directamente sobre el páncreas para inhibir la secreción de insulina, y ayuda a la conversión de lactasa a glucosa en el hígado. (iv) Glucocorticoides. Hormonas como el cortisol que son secretadas por la corteza adrenal. Los glucocorticoides desempeñan un papel muy importante en el metabolismo de los carbohidratos. {v) Tiroxina. Hormona secretada por la glándula tiroides. Esta hormona ayuda al hígado a formar glucosa a partir de fuentes distintas a los carbohidratos, tales como glicerol, lactasa y aminoácidos. {vi) Hormona del crecimiento {somatotropina). Hormona secretada por la glándula pituitaria en la región denominada anterior. La hormona de crecimiento no sólo afecta directamente a los niveles de glucosa, sino que también tiende a bloquear a la insulina. Se cree que la hormona de crecimiento disminuye la sensibilidad de los músculos y las membranas adiposas a la insulina, reduciendo así la efectividad de ésta para aumentar la captación de glucosa. El objetivo de Ackerman y su equipo era construir un modelo que describiera con precisión el sistema regulador de la glucosa en la sangre durante una prueba de tolerancia a la glucosa, y en el cual uno o dos parámetros suministraron información, para distinguir entre individuos sanos, casos leves de diabetes y prediabetes. Su modelo es muy simple y requiere solamente un número limitado de muestras de sangre durante una PTG. La atención se centra en dos concentraciones, la de glucosa en la sangre, denotada por G y la concentración hormonal de la red, denotada por H. Esta última se entiende como el efecto acumulado de todas las hormonas pertinentes. Hormonas como la insulina, que abaten las concentraciones de glucosa en la sangre, se consideran hormonas que incrementan H, mientras que las que intensifican la concentración de glucosa, como el cortisol, se consideran hormonas que hacen disminuir H. Hay dos razones por las cuales un modelo simplificado puede todavía constituir una descripción precisa del sistema regulador de glucosa en la sangre. Primeramente, algunos estudios han demostrado que en condiciones normales, o cercanas a ellas, la interacción de una sola hormona, la insulina por ejemplo, con la glucosa de la sangre predomina de tal manera que el uso de un modelo simple con parámetro globaliza:lo es muy adecuado. Además, hay evidencia de que la normoglicemi:i no necesariamente depende de la normalidad de cada uno de los mecanismos cinéticos del sistema regulador de la glucosa en la sangre. Más bien, depende de cómo responde el conjunto del sistema regulador de glucosa en la sangre y de si dicho sistema está dominado por las interacciones insulina-glucosa. El modelo básico se describe con las siguientes ecuaciones dG dt =F1 (G,H)+J(t)
(l)
dH dt = F2 (G,H).
(2)
La dependencia de F 1 y F 2 , con respecto a G y H significa que los cambios en G y en H e:;tán determinados por los valores tanto de G como de H. La función J{t) es la
17 6
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SE0UNDO ORDEN
rapidez externa a la cual aumenta la concentración de glucosa en la sangre. Ahora bien, supóngase que al llegar el paciente en ayunas al hospital, G y H han alcanzado valores óptimos G0 y H 0 • Eso implica que F 1 (Ga. Ha)= O y que F2 (ga. Ha)= O. Dado que interesan las desviaciones de los valores de G y H respecto de los valores óptimos, se hace la siguiente sustitución
g= G- G0 • Entonces
h=H-H0 •
dg dt =F¡(G0 +g,H0 +h)+J(t), dh
dt = Fi ( Go + g' Ho + h).
donde e1 y e2 son muy pequeñas comparadas con g y h. Por lo tanto, suponiendo que G y H no difieren mucho de Ga y H 0 y, por consiguiente, omitiendo los términos e 1 y e2 , se ve que (3)
(4) Ahora bien, a priori no es claro cómo determinar los números y
Sin embargo, es posible determinar sus signos. Al referirse a la Figura l se ve que dgldt es negativo para g > O y h = O, ya que la concentración de glucosa en la sangre disminuirá debido a la acumulación de tal sustancia en los tejidos, así como al almacenamiento en el hígado de un exceso de glucosa en forma de glucógeno. Como consecuencia aF1(G0 , H 0 )18G debe ser negativa. De manera similar, 8F1(G0 , H 0 )1aH es negativa, ya que un valor positivo de h tiende a disminuir los niveles de glucosa en la sangre, lo que facilita la asimilación de la misma por parte de los tejidos e incrementa la tasa con la que la glucosa se convierte en glucógeno. El número 8F2 (G0 , H 0 )1 aG debe ser positivo, ya que un valor positivo de g lleva a las glándulas endocrinas a secretar aquellas hormonas que tienden a incrementar H. Por último, F 2 (G0 , H 0 )/ H debe ser negativa, ya que la concentración de hormonas en la sangre decrece mediante el metabolismo harmonal. Así pues, las ecuaciones (3) y (4) pueden escribirse en la forma
a
dg
dt =
-m 1 g-m 2h+J(t)
dh dt = - m3h + m4 g
a
(5) (6)
17.7
2. 7 • Un modelo para la detonci6n de la diabetes
Tracto gasuo inlestinal
fJ -
Higado
'·.
#1',,,
Órganos endócrinos
Acumulación de glucosa
..0 ''
-
Absorción por
-
-
G
,,.
________ _,/
/
los tejido<>
¡.I'
,-
',
/
,"' Fondo común / de hormonas
.-
H
@
Merabolismo hormonal
FIGURA 1. Modelo simplificado del sistema regulador de la glucosa en la sangre donde m 1 , m 2 , m 3 y m4 son constantes positivas. Las ecuaciones (5) y (6) son dos ecuaciones de primer orden para g y h. Sin embargo, dado que se mide únicamente la concentración de glucosa en la sangre, sería deseable eliminar la variable h. Eso se puede hacer de la siguiente manera: derivando (5) con respecto a t se obtiene
d~ dg dh dJ -=-m 1 --m2 - + dt2
dt
dt
dt .
Sustituyendo dhl dt a partir de (6) se tiene d~ -2 ~
ü
dg
=-mi-d +m2m3h-m2m4g+-d. t
t
(7)
Obsérvese ahora que a partir de (5) se obtiene que m 2 h = (-dgldt) - m 1g + J(t). Por lo tanto, g(t) satisface la siguiente ecuación diferencial lineal de segundo orden d~ dg dJ +(m1+m3)-d +(m1m3+m2m4)g=m3J+-d . dt I I
-2
Esta ecuación puede reescribirse de la siguiente forma: d 2g -
di 2
dg
+2a-d +"'5g= S(t)
(8)
I
w5
donde a = (m 1 + m1 )/2, = m 1 m 3 + m2 m 4 y S(t) = m 3J + dJ!dt. Nótese que el segundo miembro de (8) es idéntico a cero, excepto por un corto intervalo de tiempo en el que se ingiere la dosis de glucosa. En la Sección 2.12 se verá cómo se maneja ese tipo de funciones. Para los propósitos del análisis, supóngase que I = O es el tiempo en el cual la dosis de glucosa se ingirió completamente. Entonces, para t ~ O, g(/) satisface la siguiente ecuación lineal homogénea de segundo orden
d2g -2
dt
dg
2
+2a-d +"'og=O. I
(9)
17 8
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Esta ecuación tiene coeficientes positivos. Por tanto, a partir del análisis de la Sección 2.6 (y el Ejercicio 8 de la Sección 2.2.2), g(t) tiende a cero cuando t tiende a infinito. Así pues, el modelo ciertamente concuerda con la realidad al predecir que las concentraciones de glucosa tienden a regresar en algún momento a sus niveles óptimos. Las soluciones g(t) de (9) son de tres tipos, dependiendo de si a 2 es positivo, negativo o igual a cero. Por supuesto que estos tres tipos corresponden a los casos de oscilaciones sobreamortiguadas, críticamente amortiguadas y subamortiguadas que se estudiaron en la Sección 2.6. Para el siguiente análisis se supondrá que a 2 - w6 es negativo; los otros dos casos pueden analizarse en forma similar. Si a 2 - w6 < O, entonces la ecuación característica de (9) tiene raíces complejas. En este caso puede verificarse fácilmente (Ejercicio 1) que cualquier solución g(t) de (9) es del tipo
wa
g(t)=Ae-ª'cos(wt
o),
(10)
Por lo tanto,
G(t)= G0 +Ae-ª'cos(wt-o).
( 11)
En la ecuación (11) hay cinco incógnitas G0 , A, a, w0 y o. Una manera de determinarlas es la siguiente: La concentración de glucosa en la sangre del paciente un momento antes de recibir la dosis de glucosa es G0 • Por ello, es posible determinar G0 midiendo la concentración de glucosa en la sangre del individuo inmediatamente después de su llegada a la clínica. Además, si se toman cuatro mediciones adicionales G 1 , G 2 , G 3 y G4 de la concentración de glucosa en la sangre del paciente en los tiempos t 1 , t 2 , t 3 y 14 , es posible determinar A, a, w0 y o, a partir de las cuatro ecuaciones siguientes: }= 1,2,3,4.
Un método mejor para determinar G0 , A, a, w0 y ó es tomar n mediciones G 1 , G 2 , Gn de la concentración de glucosa en la sangre del paciente en los tiempos t 1 , t 2 , ••• , tn. Un valor característico den es de 6 ó 7. Después se encuentran valores óptimos para G0 , A, a, w0 y o, de modo que se minimice el error de mínimos cuadrados
E=
L" [GJ -
G0 - A e - ª~ cos( wt1 - 8 ) ]
2
j•l
El problema de minimizar E puede resolverse en una computadora digital, y Ackerman y su grupo (véase la referencia al final de la sección) ofrecen un programa en Fortran para determinar los valores óptimos para G0 , A, a, w 0 y ó. Este método es preferible al primero, ya que la ecuación (11) es solamente una fórmula aproximada para G(t). Consecuentemente, es posible encontrar valores G0 , A, a, w0 y ó, tales que satisfagan exactamente la ecuación (11) en cuatro puntos t 1 , t 2 , t 3 y t 4 , pero son una mala aproximación de los datos para otros valores del tiempo. El segundo método ofrece, en general, una mejor aproximación de los datos en el intervalo completo, ya que implica más mediciones. Ackerman y su grupo observaron en un gran número de experimentos que un pequeño error de medición en G podía producir un error muy grande en a. Por ello no es .confiable cualquier criterio de diagnosis de diabetes que involucre al parámetro a. Sin embargo, el parámetro w 0 , es decir, la frecuencia natural del sistema, fue relativamente insensible a errores experimentales en las mediciones de G. Así pues, puede considerarse a w0 como el descriptor básico de la respuesta a una prueba de tolerancia a la glu-
2.7 • Un modelo para la detención de la diabetes
179
cosa o PTG. Para los fines del análisis, es más conveniente usar el periodo natural correspondiente T 0 = 27rlw0 • El hecho importante es que los datos obtenidos de un gran número de fuentes indican que un valor de menos de cuatro horas para T0 indica normalidad, mientras que un valor apreciablemente mayor de cuatro horas implica diabetes leve.
OBSERVACIÓN 1. En nuestra cultura, el periodo usual entre tomas de alimentos es de aproximadamente de 4 horas. Esto hace interesante y posible que algunos factores sociológicos puedan desempeñar también un papel importante en el sistema regulador de la glucosa en la sangre. OBSERVACIÓN 2. Es importante insistir en que el modelo descrito puede ser usado sólo para diagnosticar casos leves de diabetes o casos de prediabetes, pues se supuso en el análisis que era pequeña la desviación g que presentaba G con respecto a su valor óptimo 0 0 • Desviaciones grandes de G con respecto a G0 indican normalmente casos severos de diabetes, o de diabetes insipidus, la cual es un trastorno del lóbulo posterior de la glándula pituitaria. Un grave inconveniente que tiene el modelo simplificado es que en ocasiones no se ajusta bien a los valores obtenidos en el periodo de tres a cinco horas después de la ingestión de la dosis de glucosa. Esto indica, por supuesto, que algunas variables como la epinefrina y el glucagón desempeñan un papel importante en ese tiempo, de modo que dichas variables deberían ser incluidas por separado en el modelo, y no globalizadas junto con la insulina. De hecho, la evidencia indica que los niveles de epinefrina pueden aumentar fuertemente durante la fase de recuperación de la respuesta a la PTG, una vez que los niveles de glucosa disminuyen más allá de los niveles en el periodo de ayuno. Esto también puede verse directamente de la ecuación (9). Si a 2 - wfi > O, entonces g(t) puede tener la forma que se muestra en la Figura 2. Nótese que g(t) desciende muy rápidamente desde un valor bastante grande hasta tomar valores negativos. Por ello, es posible que el cuerpo interprete la situación como emergencia y secrete entonces grandes cantidades de epinefrina.
g(t)
FIGURA 2. Gráfica de g(t) si a
2
-
w20
> O.
180
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Los investigadores médicos reconocieron desde hace mucho la necesidad de incluir a la epinefrina como una variable, por sí sola, en cualquier modelo del sistema regulador de glucosa en la sangre. Sin embargo, se vieron frenados por el hecho de que no había métodos confiables para medir la concentración de epinefrina en el fluido sanguíneo, así que, para fines prácticos, suponían que el nivel de dicha sustancia permanecía constante durante una prueba de tolerancia a la glucosa. El autor fue informado recientemente de que algunos investigadores del Rhode Island Hospital han estructurado un método preciso para medir la concentración de epinefrina en la sangre. De modo que será posible en un futuro inmediato desarrollar y probar modelos más extensos del sistema regulador de glucosa en la sangre. Ojalá que esto lleve a criterios más confiables para el diagnóstico de la diabetes.
BIBLIOGRAFÍA E. Ackerman, L. Gatewook, J. Rosevear y Gl. Molnar, Blood glucose regulation and diabetes, Concepts and Models of Biomathematics, F. Heinmets (cap. 4), Marcel Dekker (comp.), 1969, págs. 131-156.
EJERCICIOS t. Deduzca la ecuación \10). 2. Un paciente que llegó al hospital después de una noche de ayuno presenta una concentración de glucosa en la sangre de 70 mg/100 ml (miligramos de glucosa por 100 mililitros de sangre). Sus concentraciones glucósicas en la sangre l, 2 y 3 horas después de haber ingerido una cantidad grande de glucosa son 96, 65 y 75 mg/100 mi, respectivamente. Demuestre que el paciente es una persona sana. Sugerencia: En el caso subamortiguado, el intervalo de tiempo entre dos ceros sucesivos de G G0 es mayor que un medio del periodo natural. Según un famoso especialista en diabetes, las concentraciones de glucosa en la sangre de un paciente no diabético que ingirió una gran cantidad de glucosa se encontraron en los niveles de ayuno, o más bajos, en un máximo de 2 horas. Los Ejercicios 3 y 4 comparan sus diagnósticos con los de Ackerman y su grupo. 3. Inmediatamente después de haber absorbido por completo una gran cantidad de glucosa, la desviación g(t) del nivel de glucosa en la sangre de un paciente con res~ pecto a la concentración óptima, satisface la ecuación diferencial (d 2gldt 2 ) + 2a.(dgldt) + a. 2g = O. El tiempo se mide en minutos, de modo que la unidad de a. es el inverso de minuto. Demuestre que el paciente es normal de acuerdo con Ackerman y su grupo, si a > T/120 (min), y que el paciente es normal según el famoso especialista si g'(O) <
- ( 1 ~ +a) g(O).
181
2.8 • Soluciones en series
4. La concenctración de glucosa en la sangre de un paciente, después de haber absorbido por completo una gran cantidad de glucosa, satisface el problema de valor inicial 2
d G
dt 2
+
dG
20 (min) dt
+
1
G
2500 (min/
=
1 75 mg gluc./100 mi sang. 2 2500 (min)
G(O)= 150 mg gluc./100 mi sang. 1 1-4e 18 /S G'(O) = - aG (O)/(min); a > 200 1- e ia¡s La concentración óptima del paciente es de 75 mg gluc./100 ml sangre. Muestre que dicho paciente es diabético de acuerdo con Ackerman y su grupo, pero normal según el famoso especialista.
2.8
SOLUCIONES EN SERIES
Se retoma ahora la ecuación lineal homogénea general de segundo orden d2y dy L[y]=P(t)+Q(t)-d +R(t)y=O 2 dt t
(1)
con P(t) diferente de cero en el intervalo a < t < (3. En la Sección 2.1 se mostró que toda solución y(t) de (1) puede escribirse en la forma y(t) = c 1 y 1(t) + c2 y 2 (t), donde y 1(t) y Yz(I) son dos soluciones linealmente independientes de (1). Así pues, el problema de hallar todas las soluciones de (1) se reduce al problema de encontrar solamente dos soluciones. En la Sección 2.2 se trató el caso especial donde P, Q y R son constantes. El siguiente caso más simple es cuando P(t), Q(t) y R (t) son polinomios en t. Por lo tanto, la forma de la ecuación diferencial indica que se trata de una solución polinomial y(t) de (l). Si y(t) es un polinomio en t, entonces las tres funciones P(t)y"(t), Q(t)y'(t) y R(t)y(t) son también polinomios en t. Así pues, es posible determinar en principio una solución polinomial y(/) de (1), igualando a cero la suma de los coeficientes de las potencias iguales de ten la expresión L [y]t. En el siguiente ejemplo se ilustra el método.
EJEMPLO 1 Encontrar dos soluciones linealmente independientes de Ja ecuación d2y dy L[y]= dti -2t dt -2y=O.
(2)
SOLUCIÓN. Se tratará de hallar dos soluciones polinomiales de (2). Ahora bien, no es evidente de antemano cuál deba ser el grado de las soluciones polinomiales de (2).
182
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Ni siquiera es claro que pueda resolverse el problema con un polinomio de grado finito. Por ello se propone :io
y(t)=a 0 +a 1t+a 2 r2 + ... =
2
a,,r 11 •
n•O
Derivando
y dly -=2a 2 +6a 3 t+ ... = dt 2
oc
L
n(n-l)a11 t"- 2,
n•O
de donde y(t) es solución de (2) si oc
L[y](t)=
L
00
n•O
L
na"t"- 1 -2}: a"tn
n•O
00
=
00
2
n(n-l)a,,t"- 2 -2t
n•O
00
L
n(n - l)a,,1 11 - 2 -2
n •O
00
L
na,,t"-2
n-0
a"t"=O.
(3)
n•O
El paso siguiente es escribir los términos de la primera sumatoria en (3) de modo que el exponente del término general sea n y no n - 2. Esto se hace sumando 2 a las n en la sumatoria, y restando 2 al límite inferior, es decir, oc
oc
L
n(n-\)a11 111 -
2
=
n•O
L
(n+2)(n+l)an+i1 11 •
n• -2
(Esto se puede comprobar escribiendo los primeros términos de cada una de las dos sumatorias. Una demostración más rigurosa es hacer m = n - 2. Cuando n es cero, m es -2. y cuando n es infinito, m es también infinito. Por lo tanto, 00
2
00
n(n- l)a11 1"- 2 =
L
(m+2)(m+
l)am+ilm,
m•-2
y dado quemes una variable ficticia o muda, se puede sustituir por n. Más aún, obsér-1 es cero, ya que el factor vese que la contribución de esta suma desden = -2 y n (n + )(n + 1) es igual a cero en ambos casos. Por lo tanto, 00
00
L n(n- l)a"t"- 2 = L (n+2)(n+ l)a
11 •
n•O
n-0
2t
11
y puede escribirse (3) en la forma ~
L n•O
~
(n+2){n+ l)a,,+ 2 t"-2
L n-0
~
na"t"-2
L
a11 t"=O.
(4)
n•O
Igualando a cero la suma de los coeficientes de las potencias iguales de ten (4) se obtiene
183
2.8 • Soluciones en series
de modo que 2(n + l)a11 2a11 an+i- (n+2)(n+ l) - n+2.
(5)
La ecuación (5) es una fórmula de recurrencia para los coeficientes a0 , a,, a2 , a3 , •••• El coeficiente an determina al coeficiente an + 2 • Así pues, a0 determina a2 con la relaa0 ; a2 , a su vez, determina a4 mediante la relación 2a 2 (2 + 2) = ción a2 = 2a0/2 aof2; y así sucesivamente. De manera similar, a 1 determina a3 por medio de la relación a3 = 2a¡l(2 + 1) = 2a 1/3; a 3 , a su vez, determina a5 por la relación o5 = 2o31(3 + 2) = 4o 1/3 · 5; y así sucesivamente. Por lo tanto, todos los coeficientes quedan determinados de manera única, una vez que se asignen valores para a0 y a 1 • Los valores de a0 y a1 son completamente arbitrarios. Sin embargo, eso era de esperar, ya que si
y(t)=a0 +a 1t+a 2t 2 + ... entonces los valores de y y y' en t = O son a 0 y a 1 , respectivamente. Así pues, los coeficientes a0 y a1 serán arbitrarios hasta el momento en que se especifiquen condiciones iniciales para y. Para encontrar dos soluciones de (2), se eligen dos valores diferentes para a0 y a 1 • Las elecciones más sencillas son (i) a0 = 1, a1 O, y (ii) a0 = O y a 1 l.
a 1 =0.
(i)
En este caso todos los coeficientes impares a 1 , a 3 , a5 , ••• son iguales a cero, ya que o3 = 2a¡/3 = O, o5 = 2a 3/5 = O, etcétera. Los coeficientes pares se determinan a partir de las relaciones
l 2'
202
a=-:::;4
4
y así sucesivamente. Procediendo por inducción, se encuentra que ª2 11
l = 2·3·l .. n =n!' -
Por lo tanto, t4
16
Y1(t)=l+t2+ 2! + 3!
2
+ ... =e'
es una solución de (2). (ii)
ao=O,
En este caso, todos los coeficientes pares son iguales a cero, y los coeficientes impares se determinan a partir de las relaciones
y así sucesivamente. Procediendo por inducción, se encuentra que
ª21t+1-
2" 3·5· · -(2n+ l)
.
184
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
A.si pues, se tiene que
21 3 22t 5 Yi(t)=t+-3 +-3 5+ ... =
·
¿ 3 52 Q()
12n+ 1
11
(2
· · · · n+ 1)
n•O
es una segunda solución de (2). Obsérvese ahora que y 1(t) y y 2 (t) son polinomios de grado infinito, a pesar de que los coeficientes P(t) = l, Q(t) = -2t y R (t) = -2 son polinomios de grado finito. Este tipo de polinomios se conoce como series de potencias. Antes de continuar se repasarán, brevemente, algunas de las propiedades de las series de potencias. 1. Una serie infinita de la forma
(6) n•O
se conoce como serie de potencias alrededor de l = t0 • 2. Toda serie de potencias tiene un intervalo de convergencia. Es decir, existe un número p no negativo tal que la serie infinita (6) converge para 1t - 10 1 < p y diverge para 1 l - t 0 1 > p. El número p se denomina radio de convergencia de la serie de potencias. 3. La serie de potencias (6) puede ser derivada o integrada término por término, y la serie resultante tiene el mismo intervalo de convergencia. 4. El método más sencillo (si es que es aplicable) para determinar el intervalo de convergencia de la serie de potencias (6) es el criterio de Cauchy de la razón. Supóngase que el valor absoluto de an+ 1/an tiende a un límite A cuando n tiende a infinito. Entonces, la serie de potencias (6) converge para 1 t - t0 1 < 1IA y diverge para 1l - 10 1 > llA. 00
5. El producto de dos series de potencias
E an(t -
11=0
por resultado una serie de potencias de la forma a0bn
00
t 0 )n y
E bn(t -
n=O
E cn(t -
n=O
t 0 )"
da
t0 )n, con cn
+ a 1bn-I + . . . + anbo. El cociente ao+a1t+a2t2+ .. . b 0 + b 1t + b 2t 2 + .. .
de dos series de potencias es también una serie de potencias, para toda bo
#=-
O.
6. Muchas de las funciones/(!) que surgen en las aplicaciones pueden desarrollarse en series de potencias, es decir, es posible encontrar coeficientes a0 , a 1 , a2, . . . tales que
(7) Se dice que estas funciones son anallticas en t = 10 , y la serie (7) se denomina serie de Taylor de f alrededor de l = t0 • Es posible demostrar fácilmente que si f admite un desarrollo tal, entonces necesariamente an = ¡
185
2.8 • Soluciones en series
7. El intervalo de convergencia de la serie de Taylor de una función f(t) alrededor de t0 , puede determinarse directamente por medio del criterio de la razón de Cauchy y otros métodos similares, o bien, indirectamente por el siguiente teorema de análisis complejo.
TEOREMA 6. Supóngase que la varible t toma valores complejos, y sea Zo el punto más cercano a t0 para el cual no existe fo alguna de sus derivadas. Calcúlese en el plano complejo la distancia p entre t0 y Zo. Entonces la serie de Taylor de f alrededor de t0 converge para 1t - t0 1 < p y diverge para lt - tol > p. Como ejemplo del Teorema 6, considérese la función f(t) de Taylor de f alrededor de t = O es 1
--2
1+ t
= 1/(1 +
t 2 ). La serie
=l-12+14-16+ ... ,
y dicha serie tiene un radio de convergencia igual a l. Aunque la función (l + t 2)- 1 está definida para t real, tiende a infinito cuando t = ±i, y la distancia de cada uno de estos puntos en relación con el origen es igual a l. Una segunda aplicación del Teorema 6 consiste en que el radio de convergencia de la serie de Taylor alrededor de t = O, del cociente de dos polinomios a(t) y b(t), es el valor del menor de los ceros de b(t). Cabe mencionar que no fue realmente necesario suponer que eran polinomios las funciones P(I), Q(t) y R(t) en (l). El método que se usa para resolver el Ejemplo 1 debe poderse aplicar también a la ecuación diferencial más general
d2y dy L[y]=P(t) dt 2 +Q(t) dt +R(t)y=O donde P(t), Q(t) y R(t) son series de potencias alrededor de t 0 • (Por supuesto que para este caso, las operaciones algebraicas son más complicadas.) Si P ( t) =Po+ P 1 ( t - to)+ · · · ,
R(t)=r0 +r 1(t-t 0 )+ ...
y y(t) = a0 + a 1(t - lo) + ... , entonces L [y](t} será la suma de tres series de potencias alrededor de I = t0 • Por lo tanto, será posible encontrar una fórmula de recurrencia para los coeficientes an igualando a cero la suma de los coeficientes de potencias iguales en la expresión L [y](t). Este es el contenido del siguiente teorema, el cual se enunciará sin demostración.
TEOREMA 7. Supóngase que las funciones Q(t)IP(t) y R (t)I P(t) tienen series
de Taylor convergentes alrededor de t = 10 para 1t - t 0 1 < p. Entonces toda solución y(I) de la ecuación diferencia/ d2y dy P(t)+Q(t) +R(t)y==O 7 dt 2 ut
(8)
186
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
es analllica en t = t0 , y el radio de convergencia de la serie de Taylor alrededor de t t0 es como mfnimo p. los coeficientes a 2 , a 3 , ••• en la serie de Taylor (9) se determinan sustituyendo las series (9) en la ecuación diferencial (8) e igualando a cero la suma de los coeficientes de potencias iguales de t en la expresión resultante.
OBSERVACIÓN. El intervalo de convergencia del desarrollo la serie de Taylor de cualquier solución y(t) de (8) está determinado, usualmente, por el intervalo de convergencia de las series de potencias Q(t)I P(t) y R (t)I P(t), más que por los intervalos de convergencia de las series de potencias P(t), Q(t) y R(t). Esto se debe a que, s~empre que se examina la cuestión de existencia y unicidad, la ecuación (8) debe estar expresada en la forma estándar.
dy +p(t)-d +q(t)y=O dt 2 t
d2y -
EJEMPLO 2
Enconlrar dos soluciones linealmente independientes de
d2y 31 dy L [y] = dt 2 + 1+ t 2 dt
(10)
+ 1+ t 2 y =O.
(b) Hallar la solución y(t) de ( 10) que satisface las condiciones iniciales y(O) = 2, y'(O) = 3. SOLUCIÓN. (a) La manera equivocada de resolver este problema es desarrollar la función 3tl(l + t 2 ) y 1/(1 + t 2 ) en series de potencias alrededor de t O. La manera correcta es multiplicar por 1 + t 2 ambos lados de (10) para obtener la ecuación equivalente d2y dy 2
L[y] =(1 + t
)dt 2
+3t- +y =O. dt
Esto se hace debido a que el álgebra resulta mucho más simple cuando son polinomios los coeficientes de la ecuación diferencial (8), que cuando son seco ries de potencias. Al hacer y(t) =
Eantn, se calcula
n=O
00
L[y](t)=(l+t 2 )
2:
00
n(n-l)a,.t"- 2 +3t
n-0 11
00
=~
Í: a,.t" n-0
00
Í: n(n- l)a n-0
00
na,.t"- 1 +
n-0
00
=
L
t"- 2 +
L
[n(n-1)+3n+ l]a t" 11
n-0 00
(n+2)(n+l)a,.+ 2t"+ ~ (n+1) 2a
11
1".
187
2.8 • Soluciones en series
Igualando a cero la suma de los coeficientes de potencias iguales de t se obtiene (n + 2)(n + l)an+ 2 + (n + 1)2an = O. Por lo tanto, 2
a
--
n+2-
(n+l) a11
(n+l)an ----n+
( 11)
(n+2)(n+ 1) -
La ecuación ( 11) es una fórmula de recurrencia para los coeficientes a 2 , a3 , ... en términos de a0 y a 1 • Para encontrar dos soluciones linealmente independientes de (10), se eligen los dos casos más sencillos (i} a0 = l, a1 = O y (ii) a0 = O, a 1 = 1 a 1 =0.
a0 = 1,
(i)
En este caso, todos los coeficientes impares son iguales a cero, ya que a3 = -2aif3 = O, a5 = -4a3/5 = O, etcétera. Los coeficientes pares se determinan a partir de las relaciones
ªº2 - 2'1 a-----2-
l ·3 2·4'
3a2
4
4
l ·3·5 2·4·6
5a4 6
a=--=-
a6=--=---
y así sucesivamente. Procediendo de manera inductiva se ve que
ª
211
= ( - 1)
Así pues,
11
1·3 .. · (2n - 1) n l · 3 .. · (2n - l) 1 = (- ) 211n ! · 2 · 4 · · · 2n
2
y 1( I) = 1 -
1·3 4 21 + 2. 4 t + ... =
1 3
oo """'
L.J ( - 1)
11
•
(2
n 211n !
• • •
1) ,211
(12)
11-0
es una solución de (10). La razón del término (n + 1)-ésimo al término nésimo de y 1(t) es
l ·3· · · (2n-1)(2n+ 1)1 211 + 2
- - - - -1- - - - - X 2" +
(
n + 1) !
2"n!
l · 3 · · · (2 n - l ) t 2n
=
-(2n+l)t 2 2(n+ 1)
y el valor absoluto de esta cantidad tiende a t 2 cuando n tiende a infinito. Por lo tanto, a partir del criterio de Cauchy de la razón, la serie infinita (12) converge para 1t1 < 1 y diverge para 1t1 > 1. (ii)
a0 =0,
a,= l.
En este caso, todos los coeficientes pares son iguales a cero y los coeficientes impares están determinados por las relaciones. 2a 1 2 a=--=-3
3
3'
4a3
as= -
2·4
= 3·5'
ª
6as 1
2·4·6
=-7=-3.5.7•
y así sucesivamente. Por inducción se encuentra que n
ªin+ 1 =
{ - l)
2·4· .. 2n ( -1r2nn! = ' 3·5· · · (2n+ l} 3·5· · · (2n+ l)
Por consiguiente, (13)
188
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
es una segunda solución de (10) y puede verificarse fácilmente que esta solución también converge para 1t1 < 1 y diverge para 1t1 > 1. Esto, por supuesto, no es sorprendente, ya que el desarrollo en series de Taylor alrededor de t :::: O de las funciones 3t/(l + t 2 ) y 1/(1 + t 2 ) converge solamente para
lt\ <
l.
(h) La solución y 1{/)satisface las condiciones iniciales y(O) = 1, y'(O) = O, mientras que y 2 (t) satisface las condiciones iniciales y(O) = O, y'(O) = 1. Por lo tanto, y(/) = 2y 1 (t) + 3y2 (t).
EJEMPLO 3
Resolver el problema de valor inicial
d2y dy L[y]--+t 2 -+2~-0· dt2 dt ,
y(O) - l, y'{0)-0.
co
E ontn se calcula
SOLUCIÓN. Al hacer y(t) =
L[y](t)=
=
L
n:::.0
n-o
L
na,.1"- 1+2t
n-o
~
==
CIO
n(n-l)a,.t"- 2 +1 2
n(n-l)a,.1"- 1 +
L
n-0
n•O
CIO
OC
• L n(n-l)a,.1
11
-
1
+
a11 1"
11-0
OC
L
C10
L
C10
¿
na,.t"• 1 +2
a,.1 11 •
1
n-0
L (n+2)a 1
11
11
•
1•
n•O
El siguiente paso es escribir la primera sumatoria de modo que el exponente del término general sea n + 1 en vez de n - 2. Esto se logra sumando 3 a las n de la sumatoria, y disminuyendo el límite inferior en 3; es decir: co
00
L
n(n- l)a,.1 11 -
2
-
L
(n+3)(n+2)a11 •
n- -3
n•O
3t
11
••
CIO
• L
(n+3)(n+2)a,.. 3111 •
1 •
n--1
Por lo tanto, co
L[y](I)=
L
ao
(n+3)(n+2)a,.. 3 t"• 1 +
n•-l
:¿
n-o
ao
=2a2 +
L n-0
(n+2)a11 t 11 •
1
oc
(n+3)(n+2)a,.. 3 t 11 • 1 +
L
(n+2)a11 1"+ 1•
n•O
Al igualar a cero las sumas de los coeficientes de las potencias iguales de t se obtiene 2o2 = O, y (n + J)(n + 2)an + 3 + (n + 2)a,. = O; n = O, 1, 2, ...
Por lo tanto, n>O.
(14)
La fórmula de recurrencia (14) determina a a3 en términos de ao; a 04, en términos de a 1 ; a as en términos de a2 , y así sucesivamente. Dado que a2 = O, entonces 05, as, a11 ,
189
2.8 • Soluciones en series
... son iguales a cero, independientemente de los valores de a0 y a 1 • Para cumplir con las condiciones iniciales, se toma a0 1 y a 1 = O. Entonces a partir de (14) a4 , a7 , a 10 , ••• son iguales a cero, mientras que ªJ l a=--=-
ªo l a = -3- = - 3 3,
6
6
ª6 l a=--==---
3·6'
9
9
3·6·9
y así sucesivamente. Procediendo de manera inductiva, resulta que
Por lo tanto,
,1
19
16
y(t)=l--+-
3
3·6
00
3·6·9+ ...
=¿
( -
1)"13" 3"n!
n-0
Según el Teorema 7, estas series convergen para toda t, ya que las series de potencias t 2 y 2t convergen obviamente para toda t. (Este hecho puede verificarse también más directo usando el criterio de Cauchy de la razón).
EJEMPLO 4
Resolver el siguiente problema de valor inicial
d2y
dy
di
t
L[y] =(t 2 -2t)-2 +5(t- l)-d +3y=O;
(15)
y(l)=7, y'(1)=3.
SOLUCIÓN. Dado que las condiciones iniciales están dadas para t = l, los coeficientes de la ecuación diferencial (15) se expresan como polinomios en (t - l) y entonces se hallaráy(t) como una serie de potencias alrededor de t = 1. Para ello, obsérvese que 12 -2t=l(t-2)=((t-
2
l)+ 1][(t-1)-1 ]=(t-1) -1.
Por lo tanto, la ecuación diferencial (15) puede escribirse en la forma
L[y]=((t-1)
2
dy
d2y
-t) dt 2 +5(1-l) dt
+3y=O.
m
Haciendo y(t)
= n=O Ean(l -
tt, se calcula 00
L[y](t)=[(t-1)
2
-l] L
n(n-l)a11 (t-l)"-
2
n-0 00
+S(t- l)
L
00
=- L
00
1
na11 (t- l)"- +3
n(n- l)a,.(t- l)"-
L
a11 (t- l)
11
2
n-0 00
+
L
00
11
n(n-l)a11 (t-l) +
L
(5n+3)a11 (t-t)"
00
= -
L n-0
00
11
(n+2)(n+ l)a11 + 2 (1- l) +
L 11-0
(n 2 +4n+3)a11 (1-l)
11 •
i 90
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Igualando a cero las sumas de los coeficientes de potencias iguales de t, se obtiene + 2)(n + l)an+ 2 + (n 2 + 4n + 3)an = O, de modo que
-(n
n~O.
Para satisfacer las condiciones iniciales, se toma a0 de (16)
= 7 y a 1 = 3.
( 16) Entonces, a partir
3 3 a=-a=-·1 2 2 o 2 '
4
4
a=-a=-·3 3 3 1 3 ' y así sucesivamente. Procediendo de manera inductiva, se encuentra que
ª2
"
=
3·5· · · (2n+ l)
4·6· · · (2n+2)
·7
2·4· · · (2n)
y
ªin+ 1 =
3 · 5 · · · (2n + 1)
·3
(para n
Por lo tanto,
3 2 4 3 y(t)=7+3(t- l)+ 2·7(t- l) + 3·3(1- l) + ...
~ 3·5· · · (2n+ l)(t-1) =7+7 ~ n
~ 2"(n+ l)!(t-1) +3(t-1)+3 ~
"
2n!
n-l
EJEMPLO 5
2
n-l
SOLUCIÓN. Haciendo y(t) =
dy
+ dt +(l-t)y=O;
y(O)=I, y'(O)=l.
I: a,,t", se calcula
n=O
00
L[ y J( t) = ( 1 -
t)
2:
n ( n - 1) a,, t" - 2
n=O 00
2:
+
00
na,,t"- 1 + (1 - t)
a,,t"
"""º
00
=·
2:
2:
00
n(n-
l)a,,.t"- 2 -
2:
n(n- I)a,,t"- 1
n==O 00
2:
+
n-0
00
na,,t"- 1 + ~ a,,t" n=O
00
=
2:
00
2:
a,,t"+ 1
n=O 00
(n + 2)(n + l)a,,+ 21" -
2: n-0
"+
3·5 .. ·(2n+l)
Resolver el problemv. de valor inicial
d2y L[y]=(l-t) dt 2
2
n(n -2)a,,t"- 1
1
~
1)
191
2.8 • Soluciones en series 00
00
2:
+
ant" -
n•O
¿
a,,r"+ 1
n=O
00
L (n+2)(n+ I)a,,+
=
00
L (n+ I)(n- l)a,,+
2 t"-
1tn
n=O 00
00
2:
+
ant"-
¿
a,,_ ¡t"
n= 1
n=-0
00
L
+
{(n+2)(n+l)a,,+ 2 -(n+l)(n-l)a,,+ 1 +an-a11 _ 1}t".
n=-1
Igualando a cero los coeficientes de cada una de las potencias se obtiene
y
n >l.
Para satisfacer las condiciones iniciales se toma a 0 de (17)
-a 1 +a0 6 =0,
ª
=
=
1 y a1
( 17)
l. Entonces a partir
3a3 -a 2 +a 1 4
=
12
l5a 5 -a 4 +a 3 30
=
=
6'
1 360
y así sucesivamente. Sin embargo, no es posible hallar una fórmula general para los coeficientes an, como en los ejemplos anteriores. (Ello se debe a que el coeficiente an + 2 depende de los valores de an + 1 , an y ªn-I, mientras que en los ejemplos anteriores el coeficiente an+ 2 dependía únicamente de uno de sus antecesores.) Sin embargo, el problema no es tan serio, ya que pueden encontrarse los coeficientes an fácil y rápido con la ayuda de una computadora digital. A continuación, se dan ejemplos de programas APL y Fortran para calcular los coeficientes a2 , ... , an en términos de a0 y a 1 , y así calcular en cualquier punto t la solución "aproximada"
en cualquier punto t se dan a continuación. Estos programas tienen distintos valores para a0 y a 1 , de modo que pueden emplearse también para resolver el problema de valor inicial más general
d2y
dy
{1-t) dt2 + dt +(1-t)y=O; Programa en APL V SERIES
[1]
A~NpO
[2] [3]
A[2]~-(A1
A[1J~A1
+A0)+2
192
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
(4] A[3]~(AO-A1)+6 [5] SUM~AO+(A1 XT)+(A[2]XT•2)+A[3]XT•3 [6] K~2 (7] A(K + 2]~((A[K-1]-A(K])+(K-1)X{K+1)XA(K + 1])+(K+1) X K+2 [8] SUM~suM+A[K+2JXT•K+2 [9] K~K+1 [10] -+7XiK
Programa en Fortran
1O
1
20 30
DIMENSION A(ZOO) READ (5, 10) AO, A(1), T, N FORMAT (3F15.8, 15) A(2) == - 0.5 • (A(1) + AO) A(3) == {AO-A(1))/2.•3. SUM =AO+A(1)• T +A(2)•T• •2+A(3)•T • •3 NA=N-2 0020 K=2,NA A(K +2)=(A(K-1)-A(K)+(K + 1.)•(K-1.) • A(K+1))/(K+1.)•(K+2.) SUM = SUM + A(K + 2) • T • • (K + 2) CONTINUE WRITE (6,30) N, T,SUM FORMAT (1 H1, 'FOR N = ', 13, ',ANO T= ', F10.4/1H, 'THE SUM IS', F20.9) CALL EXIT END
Si en los programas AO 1, A 1 tran), T = 0.5 y N = 20 resulta
l, (se tiene que A{ 1) = 1 para el programa en For-
Esto es correcto hasta ocho cifras decimales, ya que cualquier valor mayor que N conduce al mismo valor.
EJERCICIOS Encuentre la solución general de cada una de las siguientes ecuaciones. l.
y"+ ty'+y =O
3.
(2 +
t 2)
y
H -
ty' - 3y= o
2. y"-ty=O
4. y"'-t 3y=O
193
2.8 • Soluciones en series
Resuelva cada uno de los siguientes problemas de valor inicial 5.
t(2-t)y"-6(t-l)y'-4y-O; y(l)=l,y'(l)=O
6.
y"+t 2y=O; y(0)=2,y'(O)=-l
7.
y" -t 3y=O; y(O)=O. y'(O)= -2
8.
y" +(t 2 + 2t + l)y' -(4+4t)y =O; y(-1)=0, y'( -1) = 1
9. La ecuación y" - 2yt' + A.y = O, con}.. constante, se conoce como ecuación diferencial de Hermite y se presenta en muchas áreas de las matemáticas y de la física. (a) Obtenga dos soluciones linealmente independientes para la ecuación de Hermite. (b) Demuestre que la ecuación mencionada tiene una solución polinomial de grado n si)... = 2n. Si el polinomio se normaliza adecuadamente, es decir, si se multiplica por una constante apropiada, entonces se conoce como polinomio de Hermite Hn(t). 10. La ecuación diferencial (1 - t 2 )y" - 2ty' + a(a + l)y = O, con a constante, es conocida como ecuación diferencial de Legendre y se presenta en muchas áreas de las matemáticas y de la física. (a) Encuentre dos soluciones linealmente independientes para la ecuación de Legendre. (b) Muestre que la ecuación diferencial de Legendre tiene una solución polinomial de grado n si a = n. (c) Se define al polinomio de Legendre Pn(t) como la solución polinomial de la ecuación de Legendre con a = n que satisface Pn(l) = l. Encuentre P 0(t), P 1(t), P2(t) y P 3 (t). 11. A la ecuación (l - t 2 )y" - ty' + a 2y() = O, con a constante, se le conoce como la ecuación diferencial de Chebyshev (o Tchebycheff) y se presenta en muchas áreas de las matemáticas y de la física. (a) Halle dos soluciones linealmente independientes de la ecuación de Chebyshev. (b) Muestre que la ecuación de Chebyshev tiene una solución polinomial de grado n si a = n. Estos polinomios, con una normalización adecuada, se llaman poli-
nomios de Chebyshev. 12. (a) Obtenga dos soluciones linealmente independientes de y"+ t 3y' + 3t 2y =0.
(b) Halle los primeros cinco términos del desarrollo en series de Taylor alrededor de t O de la Sülución y(t) del siguiente problema de valor inicial y(O)==O, y'(O)=O.
En cada uno de los Problemas 13 a 17, (a) obtenga los primeros cinco términos del desarrollo en serie de Taylor
f; antn para la solución y(t) del problema de valor ini-
n =O
cial dado. (b) Redacte un programrl para que una computadora haHe los primeros N + 1 coeficientes a0 , a 1 , ••• , aN, y evalúe el polinomio a0 + a 1t + ... + aNtN. 20
Por último, obtenga una aproximación de y(Vi) calculando
E an(Y2)n n=O
194
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
13. (1- t)y" + zy' + y=O; y(O)= 1, y'(O)=O
14. y"+y'+zy=O; y(O)= -1, y'(0)=2 IS. y"+zy'+e'y=O; y(O)=l,y'(O)=O
16. y"+y'+e'y=O; y(O)=O, y'(O)= -1 17. y"+y'+e-'y=O; y(0)=3, y'(O)=S
OBSERVACIÓN. La instrucción !Nen APL indica a la computadora que calcule el factorial N ! .
2.8.1
Puntos singulares - Ecuaciones de Euler
Se dice que la ecuación diferencial L[y]
d 2y dy P(t)+ Q(t)-d + R(t)y 2 dt
t
O
(1)
es singular en f = t0 si P(f0 ) = O. Las soluciones de (1) con frecuencia, se hacen muy grandes, o bien, oscilan muy rápidamente en un entorno del punto singular fo. Así que las soluciones de (1) pueden incluso no ser continuas, ni mucho menos analíticas en fo, de modo que el método de solución en series de potencias, por lo general no se podrá aplicar. El objetivo es encontrar una clase de ecuaciones singulares que se pueda resolver para t cercano a t0 • Para ello, se iniciará con el estudio de una ecuación muy sencilla conocida como la ecuación de Euler, la cual, aunque es singular, puede resolverse fácilmente. Después se utilizará la ecuación de Euler para introducir una clase más general de ecuaciones singulares que también es posible resolver en la vecindad de un punto singular.
DEFINICIÓN.
La ecuación diferencial
d2 d L[y] = 1 2 -1.. + atZ dt 2 dt
+ fjy =O.
(2)
donde a y {3 son constantes, se conoce como la ecuación de Euler. Para simplificar el problema se supondrá inicialmente que t > O. Obsérvese que tanto t 2y" como ty' son múltiplos de tr si y = tr. Esto sugiere que se utilice a y t' como solución de (2). Calculando
y
195
2.8 • Soluciones en series
se ve que
L[t,.]
=
r(r - l)tr + art,. +
/3t,.
= [ r( r - 1) +ar+ f3] ,,. = F( r }t,.
(3)
donde
F( r) = r( r - 1) +ar+ ,8 =r 2 +(a-l)r+,8. Por lo tanto y drática
= tres
(4)
una solución de (2) si y sólo si res solución de la ecuación cua-
r 2 +(a-l)r+/3=0.
(5)
Las soluciones r 1 y r 2 de (5) son
1[(a -
r, = -
l) + /(~-=-t)
)-V (a - 1)
rz = - J [ (a - 1
2
=-4,8]
2 -
4/3].
Al igual que en el caso de coeficientes constantes, se deben examinar por separado los casos donde (a - l ) 2 - 4{3 es positivo, negativo o igual a cero.
(a - 1) 2 - 4/3 > O. En este caso la ecuación (5) tiene dos raíces reales y distintas, y por ende la ecuación (2) tiene dos soluciones de la forma y, (t) = tr• y Yi(t) = tr=. Por supuesto que tr• y fr! son linealmente independientes si r 1 =I r 2 • Así que la solución general de (2) (para t > 0) es
CASO 1.
y( t)
EJEMPLO 1
= e 1t '• + e 2 t rz.
Encontrar la solución general de L[
r] =
.
t
2
d 2y -
dt2
dy +41- +2y =O,
t
dt
SOLUCIÓN. Al sustituir y = tr en (6) se obtiene L[t,.]
= r(r - IV +4rt' + 2t'
=[r( r - 1) + 4r + 2] t,. = ( r 2 + Jr + 2)t'
= (r + l)(r +2)t' Por lo tanto, r 1 = -1, r 2 = -2 y c
1 Y( t) = e 1,- 1 + e2 ,- 2 = -t + -,2
es la solución general de (6).
C2
>O.
(6)
196
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
CASO 2. (a - 1)2
-
41'.3 = O. En este caso l
a
2 y se tiene solamente una solución y = t' de (2). Es posible encontrar una segunda solución por el método de reducción de orden (Ejercicio 11). Sin embargo se presentará aquí otro método para obtener y 2 , el cual se generalizará explícitamente en la Sección 2.8.3. Obsérvese que en el caso de raíces iguales F(r) = (r - r 1 ) 2 • Por lo tanto, 1
(7) Al derivar parcialmente ambos lados de (7) con respecto a r, se obtiene
Dado que éJ(t')lor = t'lnt, se ve que 2
L[trlnt]=(r-r1 ) t'lnt+2(r
r 1 )t'.
(8)
El lado derecho de (8) se anula para r = r 1 • Por lo tanto,
L [ 1'1 ln t] =O lo cual implica que y 2 (t) = 1r 1 In t es una segunda solución de (2). Además, dado que t'• In t son linealmente independientes, se tiene entonces que la solución general de (2) en el caso de raíces iguales es 1'1 y
y(t)=(c 1 +c 2 lnt)tr,
EJEMPLO 2
t>O.
Encontrar la solución general de L [y]
=t
SOLUCIÓN. Al sustituir y
2 2
d y - 5t dy
dt 2
dt
+ 9y = O
t>O.
,
t' en (9) se obtiene que L[t'] = r(r - l)t' -5rt' +9t' =[r(r-1)-5r+9]t'
= (r 2 -6r +9)t' ,2
= (r -3)
t'.
La ecuación (r - 3) 2 = O tiene una raíz doble r = 3. Por lo tanto,
Y 1( I)
= t 3 , y 2 ( 1) = t 3 ln /
y la solución general de (9) es
y(t)=(c 1 +c 1 1nt)t3.
t>O.
(9)
197
2.8 • Soluciones en series
CASO 3. (a - 1)2
-
4(3
<
O. En este caso r 1 ='A+ iµ.
r2 ='A - iµ.
y
con
_ 1-a
_ [4/3-(a-1)
'A--2-,µ.-
2
2
)1 12
(IO)
son raíces complejas. Por lo tanto,
et>( t) =t>..+iµ. = t'A.tíµ.
=tA(cos(µ.ln t) + isen(µ.ln t )] es una solución de (2) con valores complejos. Pero entonces (Sección 2.2. l)
y 1( t )
=Re {et> ( t ) } =t 'A.cos( µ.In t )
y2(t)
=Im{ct>(t)} =t'A.sen(µln t)
y
son dos soluciones reales de (2) linealmente independientes. De modo que la solución general de (2), en el caso de raíces complejas, es
y( t) = tx[ c 1cos(µ.ln t) + c 2sen( µ.In t)] con
~
y µ dados por (10).
EJEMPLO 3
Encontrar la solución general de la ecuación
L[y] = t 2y" -5ty' +25y =O,
= tr en
SOLUCIÓN. Sustituyendo y
t>O.
11 se obtiene
L[tr] = r(r - l)tr -Srtr +25tr
= (r( r -1 )- Sr+ 25] tr
= (r 2 -6r +25]tr Las raíces de la ecuación r 2
-
6r + 25
=
O son
6±/36-100
--2--=3±4i de modo que
ct>(t) = t3+4i =t3t4i
=tJe
y 1( t) =Re {cp( t)}
=t cos(4 In t) 3
(11)
198
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
y
= lrn {
Ji( t)
son dos soluciones linealmente independientes de (11), y la solución general es
t 3 [c 1cos(4lnt)+cz-Sen(4lnt)],
y(t)
t>O.
De nuevo se analizará el caso t < O. Una dificultad es que t' puede no estar definido sir es negativa. Por ejemplo (-1)'/: es igual a i, que es imaginaria. Una segunda dificultad es que In t no está definido si t es negativa. Aplicando el siguiente cambio de variable se pueden evitar ambos problemas. Se define x, y sea y
=
u(x),
x>O,
x > O. A partir de la regla de la cadena dy dt
du dx
dí= -
du dx
y 2
d y _
!!_ ( _
du )
dt 2
dt
dx
-
Así, la ecuación (2) puede reescribirse en la forma ( - x) 2 d 2 u
dx 2
+ a(
x ) (- du )
+ /3 u =O
o bien 2
d u dx 2
+ ax-d du +,, pu O,
x>O
( 12)
X
Sin embargo, la ecuación ( l 2) es exactamente la misma que la ecuación (2) con t sustituida por x y y reemplazada por u. Por lo tanto, la ecuación (12) tiene soluciones de la forma
( 13)
dependiendo de si (a - 1) 2 más que
-
4(3 es positivo, igual a cero o negativo. Obsérvese ade-
x=-t=ltl para t negativa. Así, para t negativa, las soluciones de (2) tienen alguna de las formas
¡
cdW + czlW 1
2
[e, +c2Jnltl]IW1 [e 1cos( µ.In 1t1) + c 2sen( µ. ln 1t1)] 1t1 >.
199
2.8 • Soluciones en series
OBSERVACIÓN. La ecuación ( 14) es también una ecuación de Euler con una singularidad en t = t0 , en vez de en t = O. En este caso se buscan soluciones de la forma (t t 0 Y. Otra manera de resolver el problema es reducir la ecuación (14) a la forma (2), con el cambio de variable x = t - t0 •
EJERCICIOS En los Problemas 1 a 8, halle la solución general de la ecuación dada. l. t 2 y" + 5ty' -5y
=o
2. 2t 2y"+3ty'-y=O
3. (t-1) 2y"-2(t-l)y'+2y=O
4. t 2y"+ 3ty' +y
2
6. (t-2) 2y"+5(t-2)y'+4y=O
5. t y"-ty'+y==O 7. r 2 y + ty + y 11
I
=:
o
o
8. t 2 y"+3(v'+2y=O
9. Resuelva el problema de valor inicial t 2 y"-ty'-2y=O;
en el intervalo O < t <
y(l)=O, y'(l)=I
oo.
10. Resuelva el problema de valor inicial t 2y"-3ty'+4y
en el intervalo O < t <
O; y(l)=l,
y'(I)=O
oo.
11. Use el método de reducción de orden para mostrar que, en el caso de raíces iguales, y 2 (t) = Ir, In t.
2.8.2 Puntos singulares regulares -el método de Frobenius El objetivo ahora es encontrar una clase de ecuaciones diferenciales singulares que sea más general que la ecuación de Euler t
2d
2
y dt2
dy dt
-+at-+Py O
(1)
pero que también puedan resolverse con técnicas analíticas. Para ello se escribe (1) en la forma . dly dt2
+ ~ dy t
dt
+./!_y= o.
,2
(2)
200
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Una generalización normal de (2) es la ecuación
L(y]=d2y2 +p(t)dd[Y +q(t)y=O dt t
(3)
donde p(t) y q(t) pueden desarrollarse en series de la forma
p(t)=pº+p.+p2t+p3t2+ ... t
q( t ) =
qo
72 + tq1 + q2 + q3t + q4t 2 + ...
(4)
DEFINICIÓN. Se dice que la ecuación (3) tiene un punto singular regular en t = O, si p(t) y (/)tienen desarrollos en serie del tipo (4). De manera equivalente, t = O es un punto singular regular de (3) si las funciones tp(t) y t 2 q(t) son analíticas en t = O. Se dice que la ecuación (3) tiene un punto singular regular en t = t 0 si las funciones (t - t0 )p(t) y (t - t 0 ) 2 q(t) son analíticas en t == t0 • Un punto singular de (3) que no es regular se llama irregular. EJEMPLO 1 Clasificar los puntos singulares de la ecuación de Bessel de orden v t 2 d 2y dt2
+ t dy + ( t 2 dt
p2
)y
=
o
'
(5)
donde v es una constante.
SOLUCIÓN. En este caso P(t) = t 2 se anula en t = O. Por lo tanto, t O es el único punto singular de (5). Al dividir ambos lados de (5) entre t 2 se obtiene dt2
Obsérvese que tanto
+
1dy +(1-~)y=O. ,2 t dt
tp(t)
son analíticas en t = O. Por lo tanto, la ecuación de Bessel de orden v tiene un punto singular regular en t = O.
EJEMPLO 2 Clasificar los puntos singulares de la ecuación de Legendre 2
(I-t 2 )d y -2tdy +a(a+l)y=O dt 2
dt
(6)
donde ex es una constante.
'
SOLUCIÓN. Dado que l - t 2 se anula para t = l y t = -1, entonces (6) es singular en t = ±1. Al dividir ambos lados de (6) entre l - t 2 resulta 2
d y _ --2:.!_ dy +a (a+ 1) y= O. dt 2 1 - t 2 dt 1- t 2
201
2.8 • Soluciones en series
Obsérvese que tanto
(t-l)p(t)= 2
1+ t
1-t
como ( t - 1) q( t)
2t
(t-1)~2 t-1 _ 1 12
= a( a + 1)
= a( a+ 1) 1-t +t
son analíticas en t = l. De manera similar, (1 + l)p(t) y (t + 1)2 q(t) son analíticas en t = -l. Por lo tanto, t = l y t = -1 son puntos singulares regulares de (6).
EJEMPLO 3
Mostrar que t = O es un punto singular irregular de la ecuación t 2 d 2y dt2
SOLUCIÓN. Al dividir entre
+ 3 dy + ty = o.
(7)
dt
t 2 se obtiene
d1y +]_dy dt 2 t 2 dt
+!y=O. t
En este caso, la función tp(t) =
1( 2.) ,2 = ~t
no es analítica en t = O. Por lo tanto, t = O es un punto singular irregular de (7). Ahora se vuelve a la ecuación 2
L[y)
dy =-ddt y + p(t)-d + q(t)y =O t 2
(8)
donde t = O es un punto singular regular. Para simplificar el problema, considérese solamente el intervalo t > O. Multiplicando (8) por t 2 se obtiene la ecuación equivalente 2
L[y]=t 2 d y +t(tp(t))dy +t 2q(t)y=O. dt 2 dt
(9)
Puede decirse que la ecuación (9) se obtuvo de (1) al sumar potencias mayores de ta los coeficientes a y /3. El1o sugiere que tal vez es posible obtener soluciones de (9) al sumar términos de la forma 1r+t, rr+i, •• • , a las soluciones t' de (1). Concretamente se tratarán de obtener soluciones de (9) del tipo 00
Q()
y(t)= ~ antn+r=t' ~ a,,t". n=O
EJEMPLO 4
n=O
Encontrar dos soluciones linealmente independientes de la siguiente
ecuación:
d2
dy
dt2
dt
L[y] =21-1. +-+ty=O
'
O
(10)
202
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
SOLUCIÓN. Sea 00
y( t) =
:L n
antn+r, O
Derivando
y'( t} =
00
:L (n + r )antn+r-
I
n=O
y
00
y"(t)
:L
(n+r)(n+r-l)a,,tn+r- 2
n=O
entonces
~
L(y]=1r[2
=1r[2 ~ n
~ :L n
~
a,,_ 2 t"- 1]
n=2
l)a 0 + ra 0 ] tr-l + [2(1 + r }ra 1 + (1 + r )a 1] tr
= [2r(r +
( n + r )( n + r - I )a,,t"- 1 O
(n +r)a,,t"- 1 + O
n
1
O
n
+
(n+r)(n+r-l)a,,t"-
2
[2(n + r)(n + r-l)a,, +(n + r)a,, + a,,_ 2]1 11 +r-t.
Al igualar a cero los coeficientes de cada una de las potencias de t, se obtiene (i) 2r(r - l)a 0 + ra 0 = r(2r - I)a 0 =O, (ii) 2(r+l)ra 1 +(r+l)a 1 =(r+l)(2r+l)a 1 O, y (iii) 2(n + r)(n + r - l)a,, +(n + r)a,, = (n + r)[2(n + r)- l]a,, = - a,,_ 2 , n~2.
La primera ecuación determina a r; de hecho implica que r = O, o bien r Yi. La segunda ecuación implica, entonces, a 1 = O, y la tercera ecuación determina a a,, para n ~ 2. (i) r O. En este caso, la fórmula de recurrencia (iii) es n~2.
Dado que a 1 = O, resulta que toqos los coeficientes impares son iguales a cero. Los coeficientes pares quedan determinados por las relaciones -a -a -a a a=--2= o a=-~= o 4 6 4.7 2·4·3·7' 6·11 2·4·6·3·7·11
203
2.8 • Soluciones en series
y así sucesivamente. Tomando a 0 = l, se ve que
,2
t4
2·3
2·4·3·7
y¡(t)=l--+
00
+ ... =l+
~ n=I
-
-----2 n.!3·7···
-1)
11
es una solución de ( 10). Es fácil verificar, si se usa el criterio de Cauchy de la razón, que esta serie converge para toda t. (ii) r Vi. En este caso la fórmula de recurrencia (iii) es
a 11
=
- ªn-2
(n+t)[2(n+!)-l]
a,,_.,-
-
:::
n(2n+l)'
n;;;i:2
·
Una vez más todos los coeficientes impares son iguales a cero. Los coeficientes pares quedan determinados por las relaciones
-a
a=--2= 4
4·9
a
-a4 ªo ª = -6-· l-3 = -2-.4-.-6---5-.9-.-1-3
o 2·4·5·9.
6
y así sucesivamente. Al hacer a0 = l, se encuentra que
1•12[ 1-
t.'
= tl/2 1+
~
y,(t) =
[
+ 2.:.~.9 + .. ·]
OC
n
(
l
- 1)
11
I
2n
2" n !5 . 9 ... ( 4n + 1)
es una segunda solución de ( IO) en el intervalo O
< t <
l
oo
OBSERVACIÓN. Si se multiplican ambos lados de (10) por t se obtiene
2t2d2y +tdy +tiy=O. dt2 dt A esta ecuación se le puede considerar como una generalización de la ecuación de Euler
2t2 d2y dt2
+ I ddy
0.
t
(ll)
La ecuación (11) tiene soluciones de la forma tr, donde
2r(r-1)+ r =O. Esta expresión matemática equivale a la ecuación (i) que determinó ar para las soluciones de (10). A continuación. se verá si la técnica expuesta, conocida como método de Frobenius, funciona también para la ecuación más general (9). (En el resto de la sección se supondrá que t > 0). De acuerdo con el supuesto, la ecuación puede escribirse en la forma
00
Hágase
y( t) = ~ ª"'n+r, con ªº::/=o. n=O
204
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Derivando 00
y'(t)=
~
(n+r)antn+r-I
n=O
y 00
y"(t)=
~ (n+r)(n+r-l)antn+r-i n=O
de donde resulta
Al realizar la multiplicación y reagrupar términos se obtiene que
L[y] = [r(r-1)+ p0 r + q0 ]a 0 tr
+ {[( 1+ r )r + Po(l + r) + qo] a 1 + (rp 1 + q 1) ªo} t r+ 1
+ { [( n + r )( n + r -1) + p0 ( n + r) + q0 ] ª• +:~: [(k + )P.-•+ q.-.]
r
a.}i•+,
+ ···. Esta expresión puede simplicarse haciendo
F(r)
= r(r -1)+ Po'+ qo.
(12)
Entonces
L[y]
= a0 F(r )tr + [a 1F(1 + r) + (rp 1 + q 1)a 0] t•+r + · · · + a F(n + r )tn+r + {n ~ ((k + r )Pn-k + qn-k] ak}t"+r 1
11
k=O
+ ···. Igualando a cero los coeficientes de cada una de las potencias de t, se obtiene que
F( r) = r( r - 1) + p0 r + q0 =O y
( 13)
n-1
F(n+r)a,,=- ~ [(k+r)p,,_k+q 11 -k]ak, n;;;.I. k=O
( 14)
205
2.8 • Soluciones en series
A la ecuación (13) se la conoce como ecuación indicia/ de (9). Se trata de· una ecuación cuadrática en r, y sus raíces determinan los dos valores posibles r 1 y r2 de r, para los que puede haber soluciones de (9) de la forma
Nótese que la ecuación indicial (13) es la ecuación que se obtendría al buscar soluciones del tipo t 2 para la ecuación de Euler.
2d2y
dy
t dt2 +Poi dt
-
+ qoy - O.
La ecuación (14) muestra que, en general, an depende de r y de todos los coeficientes que le preceden: a0 , a 1 , ••• , an. Es posible resolver la ecuación recurrentemente para despejaran suponiendo que F(l + r), F(2 + r), ... , F(n + r) son diferentes de cero. Sin embargo, obsérvese que si F(n + r) = O para algún entero positivo n, entonces n + res una raíz de la ecuación indicial (13). De aquí, se tiene que si (13) tiene dos raíces reales r 1 , r 2 con r 1 > r 2 , y r 1 - r 2 no es un número entero, entonces la ecuación (9) tiene dos soluciones de la forma 00
Y1( t )
O()
t r, ~ a n( r ¡ ) t n, Yi ( t ) = tri ~ a n( r 2 ) t n, n=O
n=O
y es posible demostrar que dichas soluciones convergen en el mismo intervalo, donde convergen tanto tp(t) como t 2 q(t).
OBSERVACIÓN 1. La notación an(r 1) y an(r2 ) se introdujo para destacar que an que· da determinado al elegir r = r 1 , o bien r = r2 •
EJEMPLO 5
Encontrar la solución general de la ecuación
d 2y dy L[y] =4t+3-d +3y=O. 2 dt t
(15)
SOLUCIÓN. La ecuación (15) tiene un punto singular regular en t = O, ya que tanto tp(t}=t
y
t 2q(t)=it
00
y(t) = ~ antn+r, ªº*o. n=O
Derivando 00
y'(t)=
~ (n+r)antn+r-l n=O
206
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
y 00
2: (n + r )( n + r -
y"( t)
l )antn+r-i
O
n
entonces 00
L[y]=4
2:
(n+r)(n+r
l)antn+r-I
n=O 00
X
n=O
n=O
2: (n + r )antn+r- I + 3 2:
+3
antn+r
00
= 2:
~
[4(n+r)(n+r
1)+3(n+r)]antn+r-i+
n=O
Í: 3an_ 1tn+r-l. n
1
Igualando a cero las sumas de los coeficientes de potencias iguales de t se obtiene
4r(r-1)+3r
4r 2 -r=r(4r-l)=O
(16)
n + r )[ 4( n + r )-1] an = -3an- I • n ~l.
( 17)
y
[4( n + r )( n + r -1) + 3( n + r )] an
La ecuación ( 16) es la ecuación indicial e implica que r = O, o bien r = l/.i. Dado que la diferencia de las raíces no es un número entero, entonces es posible encontrar dos soluciones de ( 15) de la forma
con an determinada a partir de ( 17). r = O. En este caso la fórmula de recurrencia ( 17) se reduce a a
" Haciendo a0
= -3
ªn-1
4n ( n - 1) + 3n
1 se obtiene
a 1 =-l.
- 3a a 2 =TI-=3
a = - 3a1
= - 32
3
3·11
a = -3a3 4 4·15
= 3J
1
2·3·7·11'
1 2·3·4·7·11·15'
y en general
ª" = n !7·11·15 · · · (4 n - 1). Por lo tanto,
y 1(t)
oo
= 2:
n=0
(
-
l)"Jn-1
n !7 · 11 · 15 · · · (4n - l)
t"
(18)
207
2.8 • Soluciones en series
es una solución de (15). Además, es fácil notar, usando el criterio de Cauchy de la razón, que y 1 (t) converge para toda t. Por lo tanto, y 1 (t) es una solución analítica de (15). r = Vi. En este caso, la fórmula de recurrencia ( 17) se reduce a
a Haciendo a0
3an= n (n+*)[4(n ;t)+3] I
3an-1 n(4n+I) -
,
n~l.
= l, resulta 32
' ª
3
-33 =2·3·5·9·13'
Procediendo de manera inductiva se ve que
Por lo tanto,
es una segunda solución de (15). Además puede demostrarse fácilmente, usando el criterio de Cauchy de la razón, que esta solución converge para toda t positiva. Nótese, sin embargo, que y 2 (t) no es diferenciable en t = O. El método de Frobenius encuentra obstáculos en dos casos diferentes. El primer caso ocurre cuando la ecuación indicial ( 13) tiene raíces iguales r 1 = r2 • Aquí, puede hallarse solamente una solución de (9) de la forma oc
y¡( t) =tri
:¿
antn.
n=O
En la siguiente sección se demostrará que (9) tiene una segunda solución Yi(t) de la forma 00 Yi(t)=y 1(t)lnt+t,. 1 ~ bnt" n=O
y se expondrá cómo calcular los coeficientes bn. El cálct.lo de las b,, es, por lo general, un problema muy dificil. Sin embargo, cabe señalar que para muchas aplicaciones en física se rechaza la solución y 2 (t), con la explicación de que es singular. Así en muchos casos basta encontrar y 1(t) solamente. También es posible hallar una segunda solución y 2 (t) por el método de reducción de orden, pero esto pesenta mucha dificultad. El segundo caso ocurre cuando Jas raíces r 1 , r2 de la ecuación indicial difieren en un número entero. Supóngase que r1 = r2 + N, donde N es un entero positivo. Aquí es posible encontrar una solución de la forma 00
y¡(t) = t' 1 ~ ant". n=O
208
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Sin embargo, puede que no sea posible hallar una segunda solución Yi(t) de la forma 00
Y2 (t}=tr 2 ~ b,,t". n=O
Esto es porque F(r2 + n) = O, cuando n
N. Así el primer miembro de (14) es
N-1
= - L [(k + ri) PN- k + qN-k] a k
O· a N
( 19)
k=O
cuando n = N. Esta ecuación no se satisface para ninguna elección de aN, si N-1
L
[(k + ri)PN-k + QN-k] ak *O.
k=O
En este caso (Sección 2.8.3), la ecuación (9) tiene una segunda solución de la forma 00
L b,,t"
y2 (t)=y 1(1)lnt+t" 2
O
n
donde, una vez más, el cálculo de las bn es difícil. Por otro lado, si se anula la suma en el segundo miembro de (19), entonces aN es arbitrario, y puede obtenerse una segunda solución del tipo 00
y 2 (t)=t"1 ~ b,,t". n=O
A continuación se ilustra un caso así con el siguiente ejemplo.
EJEMPLO 6
Encontrar dos soluciones de la ecuación de Bessel de orden Vi 2
t2d y
dt2
+/Y +(t 2 -1/4)y=O dt
'
O
(20)
SOLUCIÓN. Esta ecuación tiene un punto singular regular en t = O, ya que tanto tp(t)
=1
and t 2q(t) = t 2 -t
son analíticas en t = O. Hágase 00
y(t) =
L
ªn'"+r,
n=O
Derivando
ªº*o.
00
y'(,)=
L
y
00
y"(t) =
L n=O
(n + r)(n + r - l)a,,t"+r-l
209
2.8 • Soluciones en series
por lo que 00
L(y)=
00
~ (n+r)(n+r-1)a 11 t 11 +r+ ~ (n+r)a,,t"+r n=O
+
=
n=O
00
~ antn+r+2 n=O
00
-!
~ antn+r
n=O
00
00
La
~ [(n+r)(n+r-l)+(n+r)-!]a 11 t 11 +"+ n=O
n
11
_
2 t"+".
2
Igualando a cero las sumas de los coeficientes de potencias iguales de t, se obtiene
F(r)a 0 = [r(r-1)+ r-i]a 0 = (r 2 -t)a 0 =O
(i)
F( 1+ r) a 1 =[(1+ r }r + ( l + r )- i] a 1 =[(l + r)
2
-
! ] a1 =O
(ii)
y
(ili) La ecuación (i) es la indicia!, e implica que r1 = Yz, r 2 = -Yz. r 1 = Yí: Hágase a0 = l. La ecuación (ii) exige que a1 sea igual a cero, y la fórmula de recurrencia (iii) implica que -a,.-2 - 0 n-2 = n;;;;i=2. "F(n+!} n(n+l)'
a =
Esta ecuación, a su vez, implica que todos los coeficientes impares a3 , a5 , ••• son iguales a cero y que los coeficientes pares están determinados por las relaciones -a -1 a=--º=-= 2 3! 2·3 2·3 -a 1 a =--2=--4 4.5 2·3·4·5 - 5! -a -1 1 a =--4 = =-6 6·7 2·3·4·5·6·7 7! y así sucesivamente. Procediendo de manera inductiva, resulta
02
" -
(-1)" (2n)!(2n + 1)
Por lo tanto, 12
14
16
Y1(1)=1 11 2 ( 1--+---+··· 3! S! 7!
)
es una solución de (20). Dicha solución puede escribirse como
,112( ,3
15
t'
Y1(t)=-,- /-3!+5!-7!+···
= {t1 sent.
)
-210
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
r = -Yi: Hágase a0 1. Dado que 1 + r 2 = Yi también es una raíz de la ecuación indicial, se podría pensar que tal vez haya problemas si se trata de despejar a 1 • Sin embargo, la ecuación {ii) se satisface por sí misma sin importar qué valor tome a 1 • En lo sucesivo, se tomará a 1 = O. [Un valor de a 1 diferente de cero daría como resultado un múltiplo de y 1 {t).] La fórmula de recurrencía (iii) toma la forma ªn-2 -= a -- - - - 2- - -- - 2-
"
*
(n-!)
n -n
-
a,,-2
n~2
n(n-1)'
·
Los coeficientes impares son, una vez más, todos iguales a cero, y los coeficientes pares son
=- 2!
-a 2
1
_
-¡:-r-
4!
-a4 =-__!__ 6·5 6! y así sucesivamente. Procediendo de manera inductiva, se ve que
- (-1)" ªin -
(2n)!
Por lo tanto,
t2 t4 t6 2 ... ) Y2( t)=t-•! ( 1--+---+ 2! 4! 6!
1 =-cost
{t
es una segunda solución de (20).
OBSERVACIÓN 1. Si r es una raíz compleja de la ecuación indicial, entonces 00
y(t) = tr ~ n
antn
O
es una solución de (9) con valores complejos. Es posible verificar fácilmente que para este caso tanto la parte real como la imaginaria de y(t) son soluciones de (9) con valores reales.
OBSERVACIÓN 2. Si se desea resolver (9) en un intervalo donde t es negativa, entonces es necesario hacer 00
y( t) = 1t 1r ~
ant n
n=O
La demostración es completamente análoga a la indicada para la ecuación la Sección 2.8. l, y se deja al lector como ejercicio.
e!~
Euler en
211
2.8 • Soluciones en series
Los resultados obtenidos hasta ahora se resumen en el siguiente teorema:
TEOREMA 8. Considérese la ecuación diferencial (9) con t = O un punto singular regular. Entonces las funciones tp(t) y t 2 q(t) son analíticas en t = O, con desarrollo en series de potencias.
la cual es convergente para indicia/
ti <
1
p. Sean r 1 y r 2 las dos raíces de la ecuación
r( r -1) + p0 r + q0 =O con r 1
2: r 2 si son reales. Entonces la ecuación (9) tiene dos soluciones y 1(t) y y 2 (t) linealmente independientes en el intervalo O < t < e de la siguiente
forma: (a) Si r 1 - r2 no es un entero positivo, entonces 00
00
y 1(t)=tr 1 ~ ant\
y 2(t)=tr 2
n=O
Í:
bntn.
n=O
r2 , entonces
(b) Si r 1
00
00
y 1(t)=tr 1 ~ antn,
y 2 (t}=y 1(t}lnt+tr 1 ~ bntn
n=O
(c) Si r1
-
n=O
r 2 = N, N entero positivo, entonces 00
00
y 1(t)=tr 1 ~ ant\ n=O
y2 (t}=~y 1 (t}lnt+tr 2
Í:
bntn
n=O
donde la constante a podría ser igual a cero.
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas 1 a 6, determine si el valor especificado de tes un punto singular regular de la ecuación diferencial dada. l. t(t-2) 2y"+ ty'+ y= O; t =O
2. t(t-2) 2 y"+ty'+ y=O; t=2
1 3. (sent)y"+(cost)y'+1y=O; t=O 4. (e 1 -l)y"+e 1y'+ y=O; t=O 5. (l-r 2 )y"+
1 y'+ y=O; t=-l sen(t + 1)
6. t 3y"+(sent 2 )y'+ty=O; t=O
Obtenga la solución general de cada una de las siguientes ecuaciones. 7. 2t 2y"+3ty'-(l+t)y=O
8. 2ty"+(l-2t)y'-y=O
212
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
9. 2ty"+(l+t)y'-2y=O 11. 4ty"+3y'-3y=O
10. 2t 2y" - ty'+(l + t)y =o 12. 2t 2y" +(t 2 - t)y' +y= o
En cada uno de los Problemas 13 a 18, encuentre dos soluciones linealmente independientes de la ecuación dada. En cada uno de los problemas las raíces de la ecuación indicial difieren en un entero positivo; sin embargo, existen dos soluciones de la forma 13. t 2y" - ty' -(t 2 + i)y =o
14. t 2 y"+(t-t 2 )y'
y=O
15. ty"-(t +2)y'+ty=O
16. t y" +(3t - t )y' - ty =o
'17. t 2 y"+t(t+l)y'-y=O
18. ty"-(4+t)y'+2y=O
2
2
2
19. Considere la ecuación t 2y"+(t 2 -3t}y'+3y =o
(a) Demuestre que r = 1 y r = 3 son dos raíces de la ecuación indicial de (*). (b) Encuentre una solución en series de potencias para {•) de la forma 00
y 1(t)=t 3
:¿
a 11 tn,
a 0 =1.
n=O
(c) Demuestre que y 1(t) = t 3 e- 1• (d) Pruebe que (*) no tiene solucione de la forma 00
I
:¿
bnt".
n=O
(e) Halle una segunda solución para(•) usando el método de reducción de orden. Exprese la respuesta en forma integral. 20. Considere la ecuación t 2y"+ ty'-(l + t)y
=o.
(a) Demuestre que r = -1 y r = 1 son dos raíces de la ecuación indicial. (b) Encuentre una solución de la forma 00
Y1(t) = t
I
ant".
n=O
(e) Halle una segunda solución usando el método de reducción de orden. 21. Considere la ecuación ty"+ty'+2y
o.
(a) Demuestre que r = O y r = l son dos raíces de la ecuación indicial. (b) Encuentre una solución de la forma 00
y 1(t)=t
I
a,.t".
n=O
(e) Halle una segunda solución usando el método de reducción de orden.
213
2.8 • Soluciones en series
22. Considere la ecuación ty" +(l - r 2 )y' +4ty =O.
(a) Demuestre que r = O es una raíz doble de la ecuación indicial. (b) Encuentre una solución de la forma (e) Halle una segunda solución usando el método de reducción de orden. 23. Considere la ecuación de Bessel de orden cero.
,2,,, + ty' + t2y =o. (a) Demuestre que r = O es una raíz doble de la ecuación indicial. (b) Encuentre una solución de la forma
,2
t"
t6
t}=l-+ - - - 22.42.62 +··· . Y( 1 22 22.42 Esta solución se designa como J0 (t). (e) Halle una segunda solución usando el método de reducción de orden. 24. Considere la ecuación de Bessel de orden
J1
tly"+ ty'+(t2-p2)y =o
donde J1 es real y positivo. (a) Encuentre una solución en serie de potencias.
La función J,,(t) se conoce como función de Bessel de orden "· (b) Halle una segunda solución si 2v no es un entero. 25. La ecuación diferencial
ty"+(l- t)y'+ Ay= O, X es una constante se conoce como ecuación diferencial de Laguerre. (a) Demuestre que la ecuación indicia! es r 2 =·O. (b) Encuentre una solución y(t) de la ecuación de Laguerre de la forma (c) Demuestre que dicha solución se reduce a un polinomio si X = n. I:=o a,.t". 26. La ecuación diferencial t(
l - t) y"+ [ y - ( 1+ a + {S) t ] y' - a{S y = O
donde a, {3 y "Y son constantes se denomina ecuación hipergeométrica. (a) Demuestre que t = O es un punto singular regular, y que las raíces de la ecuación indici~ son O y l - ó. (b) Demuestre que t = 1 también es un punto singular regular, y que las raíces de la ecuación indicia!, en este caso, son O y "Y - a - {3. (e) Suponga que "Y no es un entero. Encuentre dos soluciones y 1(t) y Y2(t) de la ecuación hipergeométrica de la forma 00
00
n=O
n=O
Y1(t) = Í: ant", Y2(t) =lt-y Í: b,.t".
214
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
27. (a) Pruebe que la ecuación 2(sent) y"+ ( l - t) y' - 2 y = O
tiene dos soluciones de la forma 00
00
L antn,
y,(t) =
Y2(t)
= 111 2 L b,.t".
n=O
n=O
(b) Encuentre los primeros cinco términos en estos desarrollos en serie suponiendo que a0 = b0 = 1. 28. Sea y(t) = u(t) + iv(t) una solución de (3) con valores complejos, siendo p(t) y q(t) funciones con valores reales. Muestre que tanto u(t) como v(t) son soluciones de (3) con valores reales. 29. (a) Demuestre que la ecuación indicial de t 2y" + ty' + ( l
+ t) y= o
tiene raíces complejas r = ±i. (b) Demuestre que (*) tiene dos soluciones y(t) linealmente independientes de la forma 00
y(t) =sen(ln t)
00
L
L
a,.t" +cos(ln t)
n=O
bnt".
n=O
2.8.3 Raíces ig~ales y raíces que difieren por un numero entero Raíces iguales.
El problema que se presenta si la ecuación indicial tiene raíces iguales r 1 la ecuación diferencial
d2 dt
d
P(t)-.l2 + Q(t) dy t
+ R(t)y =O
r 2 es que
(1)
tiene solamente una solución de la forma 00
y( t) = tr ~ antn.
(2)
n=O
El método para encontrar una segunda solución es muy similar al que se emplea para encontrar una segunda solución de la ecuación de Euler, para el caso de raéies iguales. Escríbase la ecuación (2) de la siguiente manera, 00
y(t)=y(t,r)=tr ~ an(r)t" 11=0
215
2.8 • Soluciones en series
para hacer notar que la solucióny(t) depende de la elección der. Entonces (Sección 2.8.2). 2.8.2).
L [ Y ] ( t, r )
a 0 F( r ) t'
~
+ n
{an(r)F(n+r)+
n~l [(k+r)Pn-k+qn-k]ak}t"+'.
k=O
1
Ahora es posible considerar a r como una variable continua, y determinar a an como una función de r, con la condición de que los coeficientes de tn+r sean nulos para n ~ l. Así pues, n
1
- ~ [(k + r )Pn-k + qn-k] ak k=O
F(n + r) Con esta elección de
ª" (~),
se encuentra que
L[ y]( t, r) = a0 F( r )t'.
(r - r1) 2, de modo que se pueda escribir (3) en la
En el caso de raíces iguales, F(r) forma
L [y]( t, r)
Puesto que L [ y](t, r 1 )
= O,
(3)
=a 0 ( r -
2
r 1) t'.
se obtiene la sqlución y 1( t) = t'' [ a 0
+"I a.( 1
)1"].
r1
Obsérvese ahora que
:,L(y ](t, r) =
L[ ~~ ](t, r)
a 0 (r - r 1)2 t r =a,a = 2a 0 ( r -
2
r 1)t' + a 0 ( r - r 1) (1n t }t'
se anula cuando r ::::: r 1 • Ahora bien
a
Y2(t)= a,Y1(t,r)l,.=r1
= ;,
=
[t
a.(r)1•+L,,
00
00
~ [an(r1)1"+' 1)lnt+ ~ a~(r 1 )1"+'1
n=O
=y
n=O
00
1(
t )ln t + ~ a:( r 1)tn+ri n=O
es una segunda solución de (1).
216
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
EJEMPLO 1
Encontrar dos soluciones de la ecuación de Bessel de orden cero 2
L(y] =t 2 d y +1dy +t 2y=O d12
dt
t>O.
'
(4)
SOLUCIÓN. Hágase 00
y(t) = ~ a,,.1"+'. n=O
Derivando 00
L (n + r )a,,t"+r-
y'( t) =
I
n=O
y 00
L
y"(t)=
(n+r)(n+r-l)a,,t"+r- 2
n=O
entonces 00
L[y] =
~
00
(n + r )(n + r - l)a,.1"+r +
n=O
L
00
(n + r )a"ln+r +
n=O
00
~ a,.1"+r+ 2 n=O
00
L a,,._ 2 1"+'.
= ~ ('!+r) a,.t"+r+ 2
n=2
n=O
Igualando a cero las sumas de potencias iguales de t, (i) r 2a0 = F(r)a 0 =O (ü) (1 + r) 2a 1 = F(l + r)a 1 =O y
(ili) (n
+ r) 2a,, = F(n + r)a,, = -a,._ 2 , n ~ 2.
La ecuación (i) es la ecuación indicia! y tiene raíces iguales r 1 = r2 = O. La ecuación (ii) exige que o 1 sea igual a cero, y la relación de recurrencia (iii) implica
a,,= Claramente o3
= o5 = o7
-a,,-2
(n+r)
2.
= O.
= ...
ai(r) =
Los coeficientes pares están dados por -a -1 (2+ ,º)2 - (2+ r )2 1
-a
a..{r)= (4+r2)2 = (2+r)2(4+r)2 De donde o3
= o5 = a7 = . . . = O.
_
0 2,.(') -
Los coeficientes pares están dados por
<-1r
2 2 2· (2+r) {4+r) ··-(2n+r)
217
2. 8 • Soluciones en series
Para determinar y 1(t) se hace r = O. Entonces,
-1 a2(0)=-2 2
y en general
a (O) = 2n
(- 1r
2 2 22·4 · · -{2n)
= (- 1r 2 · 2 2 n(n!)
Por lo tanto,
t2 /4 y,( t) =1- 22 + 24-{2!)2
=
16
--+··· 26(3 !)2
~ (-1)"1211 n=O
22 "(n!)
2
es una solución de (4). Con frecuencia, se hace referencia a esta solución como función de Bessel del primer tipo de orden cero y se denota por J 0 (t). Para obtener una segunda solución de (4), hágase 00
Y2(t)=y,(t}Int+
L aín(O)t 2". n=O
Para calcular a!n(O), obsérvese que
aí,,(r) d ! a ( r ) 1=-ln d ( 2+r )-2 ··· ( 2n+r )-2 -=-ln 211 a 2,.{r) dr dr
= -2 drd (ln(2+ r )+ ln(4+ r )+ .. · + ln(2n + r )]
=-2(
1 +-1-+ ... +-1-).
+r
4+r
2n+r
Por lo tanto,
-2( ~ + {- + · · · + 21n) a ,,(0) = -( i + -i + ... + ~) ª2,,<º>·
aí,.(O) =
2
Al hacer 1
1
H,. =l+-+-+ 2 3
1
··· +-n
(5)
218
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
se encuentra que
y por ende,
es una segunda solución de (4) con Hn dada por (5). Rafees que difieren por un entero positivo. Supóngase que las raíces de la ecuación indicia! son r2 y r 1 = r2 + N, N es un entero positivo. Entonces es posible encontrar una solución de (1) de la forma oc
Y 1 ( I) =
I ri
L
a n ( r 1 ) t n.
n=O
Como ya se dijo, tal vez no sería posible encontrar una segunda solución de la forma ción de la forma
En ese caso, la ecuación ( 1) tendrá una segunda solución de la forma Y2 ( I)
= aªr y( t, r) 1r - ri
L
= ay 1(t)lnt +
n=O
a~(r2 )1n+r2
donde a es una constante, y 00
y(t,r)=tr ~ an(r)tn n=O
con
ªo= ao( r) = r - r2. La demostración de este resultado puede encontrarse en textos más avanzados de ecuaciones diferenciales. En el Ejercicio (5) se plantea una demostración sencilla, usando el método de reducción de orden para mostrar por qué está presente un término con logaritmo.
OBSERVACIÓN. Por lo general es muy difícil y problemático obtener una segunda solución y(t) cuando hay un término con logaritmo. Por ello, no se acostumbra pedir a estudiantes de cursos básicos o intermedios que realicen estos cálculos. Se han incluido algunos ejercicios para los estudiantes interesados. En problemas de este tipo y en otros similares que se presentan en las aplicaciones, con frecuencia basta encontrar sólo los primeros términos del desarrollo en serie de Yi (t), lo cual se logra, usualmente, con el método de reducción de orden.
2.8 • Soluciones en series
219
EJERCICIOS En los Problemas 1 y 2 demuestre que las raíces de la ecuación indicia! son iguales y encuentre dos soluciones linealmente independientes de la ecuación dada. l.
ty"+ y'-4y=O
2.
t 2y"-t(l+t)y'+y=O
3. (a) Demuestre que r = -1 y r = 1 son las raíces de la ecuación indicial para la ecuación de Bessel de orden 1 que sigue: 1
2
d2
dy
dt2
dt
_¿ + 1 - +(t 2 - I)y =O.
(b) Encuentre una solución: 00
1 1(1)=!1}: a,,t\a 0 =l.
" o 1 1(t) se denomina función de Bessel de orden 1. (c) Obtenga una segunda solución:
Y2(t)=
~
J 1(r)ln1+..!.[1 1
n=I
2"].
(-l)"(H,,+H,,_i} 1 22"n!(n-l)!
4. Considere la ecuación ty"+3y'-3y=O,
(a) Demuestre que r = O y (b) Encuentre una solución
t>O.
r = -2 son las raíces de la ecuación indicia!. 00
y 1(t} = }: a11 t 11 • n
O
(c) Halle una segunda solución 1
l
11
31
2
- + - + - t + - t + ... t 4 36 576
5. El presente ejercicio ofrece una demostración alternativa para algunos de los resultados de esta sección, usando el método de reducción de orden. (a) Sea t = O un punto singular regular de la ecuación t 2y"+ tp(t)y'+ q(t)y =o
(i)
Demuestre que la sustitución y = t'z reduce (i) a la ecuación 1 2z" +
[2r + p( t}]tz' + [ r(r-1) + rp(t) + q(t-)]z
O.
(ii)
(b) Sea runa raíz de la ecuación indicia!. Demuestre que (ii) tiene una solución analítica z 1(t) = I':= 0 a,,tn. (e) Sea z2 (t) = z1(t)v(t). Pruebe que z 2(t) = z 1(t)v(t). V(
t) =fu( t) dt,
e-fl2r+p(t)1/tdt
donde u(t) =
2( ) t
Z¡
•
220
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
(d) Suponga que r = r0 es una raíz doble de la ecuación indicia!. Demuestre que 2ro + Po = 1 y que por lo tanto,
(e) Aplique el resultado de (d) para mostrar que, en el caso de raíces iguales, y 2 (t) tiene un término de la forma In t. (f) Suponga que las raíces de la ecuación indicial son r0 y r0 - N, siendo N un número entero positivo. Demuestre que 2r0 + Po = 1 + N y que por lo tanto por lo tanto u(t)= l:Nu(t) t
donde u(t) es analítica en t = O. (g) Use el resultado de (f) para mostrar que y 2 (t) tiene un término de la forma ln t si el coeficiente de tN en el desarrollo de u(t) es diferente de cero. Demuestre, además que si el coeficiente es igual a cero, entonces v(t) =
º-N
IN
+ · · · + º-i + v 1t + v2 t 2 + · · · t
y y 2 (t) no tiene el término de la forma In t.
2. 9
MÉTODO DE LA TRANSFORMADA DE LAPLACE
En esta sección se describe un método muy simple y extraordinariamente ingenioso para resolver el problema de valor inicial d2y dy a dt2 + b dt + cy = J(t); y(O) = Y0t y'(O) = YÓ (1) donde a,· b y e son constantes. Este procedimiento, que se conoce como método de la transformada de Laplace, es muy útil en dos casos que se presentan con frecuencia en las aplicaciones. El primer caso es cuando/(!) es una función discontinua en el tiempo. El segundo caso ocurre cuando f(t) es igual a cero, excepto que en un intervalo pequeño toma valores muy grandes. Para tener una apreciación correcta del método de la transformada de Laplace se considerará la siguiente situación hipotética. Supóngase que se desean multiplicar los números 3.163 y 16.38, pero se ha olvidado por completo cómo hacer una multiplicación. Supóngase que solamente se recuerda cómo sumar. Como buen matemático, uno se plantea la siguiente cuestión. Pregunta. ¿Es posible transformar el problema de multiplicar los números 3.163 y 16.38 al problema más simple de sumar dos números?
La respuesta a esta pregunta es por supuesto que sí; y se procede de la siguiente Jllanera. Primero se consulta una tabla de logaritmos y se encuentra que In 3.163 =
221
2.9 • Método de la transformada de Laploce
1.15152094yIn16.38 = 2.79606108. Después se suman estos dos números para obtener 3.94758202. Por último se consulta la tabla de antilogaritmos y se encuentra que 3.94758202 = In 51.80994. Se concluye, por lo tanto, que 3.163 x 16.38 = 51.80994. El punto clave en el análisis del problema es que al trabajar con logaritmos, la operación de multiplicación es reemplazada por la operación más sencilla de la adición. Esto se representa esquemáticamente en la Tabla 1. En el método que se discute en seguida, la función que se desconoce y(t) es reemplazada por una nueva función Y(s), que se llama transformada de Laplace* de y(t). Dicha asociación tendrá la propiedad de que y(t) será sustituida por sY(s} - y(O). Así pues, la operación de derivación (o diferenciación} con respecto a t será reemplazada en especial por la operación de multiplicación por s. De esta maenra, se sustituirá el problema de valor inicial (1) por una ecuación algebraica que puede ser resuelta explícitamente para Y(s). Una vez que se conoce Y(s), puede consultarse una tabla de "antitransformadas de Laplace,, (o "inversas de transformadas de Laplace"} y así recuperar y(t).
TABLA 1. lna lnb lna+lnb
a b a·b
En principio se da la definición de transformada de Laplace.
DEFINICIÓN. Sea/(t) una función definida para O s t mada de Laplace de /(t), la cual se denota por F(s) o por por la fórmula F(s)= f{/(t)} =
fo
<
oo.
La transfor-.
e{/(t) }, está dada
00
e-s1f(t)dt
donde
EJEMPLO 1
Obtener la transformada de Laplace de la función /(t) = 1.
SOLUCIÓN. A partir de la ecuación (2)
f { j ( I)} = lím (A e - st dt = lím A-oo lo A-oo
={¿, co,
s>O s
• (N. del R.) También se denomina más brevemente transformada laplaciana.
(2)
222
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
EJEMPLO 2
Hallar la transformada de Laplace de la función eª1
SOLUCIÓN. De la ecuación (2)
s.>a
={s2a' oo, EJEMPLO 3
s<.:a
Hallar las transformadas de Laplace de las funciones cos wt y sen wt.
SOLUCIÓN. De la ecuación (2) se tiene que
Obsérvese además que E{coswt}+íf:{senwt}= (o:ie-'1e 1,.,1 dt= lím (Ae(iw-s)tdt
A-~ l = A-oo hm - - . - - iw-s
Jo
•
1 =
{
Jo
e
s - iw =
s+ iw 32
s>O
+ "'2 '
s<.:O
no definido
Al igualar las partes reales e imaginarias en esta ecuación se tiene
E(coswt}=~ s +w
y
e{senwt}=T-2, s +w
s>O.
La ecuación (2) asocia cada función/(t) con una nueva función, que se llama F(s). Como lo sugiere la notación e{J(t) }, la transformada de Laplace es un operador que actúa sobre las funciones. Se trata además de un operador lineal, ya que
e{ C1f1 (t) + C2f2 (t)} =
Íooo e-st[ C¡/1 (t) + C2Í2 (t)] dt
= C¡ Íooo e-"'ft (t)dt+ C2
fo
00
e-s'f2 (t)dt
= C¡ e{/1 (t)} + c2eU2 (t) }. Sin embargo, hay que notar que mientras/(!) está definida para O :5 t < oo, su transformada de e 8' está definida en el intervalo abierto 8 < s < oo. Esto se debe a que en general la integral (2) existe solamente si s es lo bastante grande. Una dificultad muy seria que tiene la definición (2) es que la integral podría no existir 2 para cualquier valor de s. Esto sucede si /(t) = e' (Ejercicio 13). Para garantizar que la transformada de Laplace de f(t) existe al menos en un intervalo s > s0 , se exigirá a /(t) la siguiente r~ondición.
223
2. 9 • Método de la transformada de La place
garantizar que la transformada de Laplace de /(t) existe al menos en un int'ervalo s
>
s0 , se exigirá a f (t) la siguiente condición. (i) La función f(t) es continua por secciones. Esto significa que f(t) tiene a lo sumo un número finito de discontinuidades en cualquier intervalo O s t s A, y tanto el límite por la derecha, como por la izquierda de f, existe en todos los puntos de discontinuidad. En otras palabras,/(!) tiene solamente un número finito de discontinuidades "de salto" en cualquier intervalo finito. En la Figura 1 se describe la gráfica de una función continua clásica por secciones.
y
FIGURA 1. Gráfica de una función continua clásica por secciones. (ii) La función/(!) es de orden exponencial, es decir, existen constantes M y e, tales que Ü
LEMA 1. Sea f(t) una función continua por secciones y de orden exponencial, entonces su transformada de Laplace existe para toda s lo bastante grande. Espedficamente, si f(t) es continua por secciones y lf(t)I s Mec1, entonces F(s) existe paras > c. Se demostrará el Lema 1 con ayuda del siguiente lema de cálculo integral, el cual se enuncia, a continuación, sin demostrar.
LEMA 2. Sea g(t) una función continua por secciones. Entonces la integral impropia fo g(t)dt existe si f 0 1g(t) ldt existe. Para demostrar que esta última integral existe, basta probar que hay una constante K tal que
para toda A.
224
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
OBSERVACIÓN. Nótese la similitud del Lema 2 con el teorema de la serie infinita (Apéndice B), el cual establece que la serie infinita Ean converge si E 1an1 converge, y que E 1an1 converge si existe una constante K, tal que 1a1 1 + . . . + 1ª"1 s K para toda n. Ahora es posible dar la demostración del Lema 1. DEMOSTRACIÓN DEL LEMA 1. Dado que /(t) es continua por secciones, entonces la integral f ~e-s'f(t)dt existe para toda A. A fin de demostrar que la integral tiene un límite para toda s suficientemente grande, obsérvese que
ÍoAle-s'f(t)jdt < M ÍoA e-stec:t dt _!1_ [ e
=
paras > c. Entonces con base en el Lema 2, se tiene "Que la transformada de Laplace de f(t) existe para s > c. Así pues, a partir de ahora se supondrá tácitamente que l/(t)I :S Mect, Y s > c.
La utilidad real de la transformada de Laplace para resolver ecuaciones diferencia~ les reside en el hecho de que la transformada de Laplace de f' (t) está muy relacionada con la transformada de /(t). Ese es el contenido del siguiente lema importante.
LEMA 3. Sea F(s)
=
.e {f(t)}. Entonces
e{f'(t)} =se{J(t) }-f(O)=sF(s)- f(O). DEMOSTRACIÓN. La demostración del Lema 3 es muy elemental; simplemente hay que escribir la fórmula para la transformada de Laplace de/' (t), e integrar por partes. De hecho se tiene
e{/'(t)) = lím A-oo
=
(A e- 11 f'(t)dt
Jo
Iím e-s'f(t)I A + lím s
A-oo
= -J(O)+s
O
A-oo
lAo e-' /(t)dt 1
lím (A e-''J(t),dt A-ctl
Jo
= -f (O)+ sF(s).
o
El siguiente paso es encontrar una relación entre la transformada de Laplace de /"(t) y la de /(t). El Lema 4 se refiere a lo anterior.
225
2.9 • Método de la transformada de Laplace
LEMA 4.
e{J(t) }. Entonces, e{j"( t)} = s F(s)- sj (0)- j'(O).
Sea F(s) =
2
DEMOSTRACIÓN. Al aplicar dos veces el Lema 3 se encuentra que
e{r (1)} =se {!' (1)} - ¡,eo) = s[ sF(s)- j(O)] - j'(O)
o
=s 2F(s)-sf(O)-j'(O).
Se cuenta ahora con los elementos necesarios para pasar del problema de resolver a un problema de valor inicial
d2y dy a -2 +b- +cy=f(t)· dt
dt
'
Y (O)= Yo, y'(O) =YÓ
(3)
al de resolver una ecuación algebraica. ,Sean Y(s) y F(s) las transformadas de Laplace de y(f) y f(t), respectivamente. Aplicando el operador de transformación en ambos lados de la ecuación diferencial se obtiene que
e{ay" ( t) + by' ( t) + cy ( t)} = F ( s). Al aplicar la linealidad del opeador de transformación se obtiene que
q ay" ( t) + by' ( t) + cy ( t)} = a e{ y" ( t)} + be {y' ( t)} + e q y ( t)}, y de acuerdo con los Lemas 3 y 4, se sigue que
e{y'(t)} =sY(s)-y 0 , Por lo tanto,
a[ s 2 Y (s)- sy0 - YÓ J+ b[ sY (s)- Yo]+ e Y (s) = F(s) y esta ecuación algebraica implica que
Y(s)=
(as+b)y 0 as 2 + bs + e
+
ayó as 2 + bs + e
+
F(s) as 2 + bs + e
.
(4)
La ecuación (4) describe la transformada de Laplace de la solucióny(t) de (3). Para evaluar y(t) es necesario consultar las tablas de antitransformadas de Laplace. Ahora bien, así como Y(s) se expresa explícitamente en términos de y(t), es decir Y(s) = f'Q'e-s'y(t)dt, también es posible dar una fórmula explícita para y(t). Sin embargo, esta 1{ Y(s) }, implica una integrafórmula, que se escribe simbólicamente como y(s) = ción con respecto a una variable compleja, cosa que va más allá del tema tratado en este libro: Por ello, en vez de aplicar la fórmula, se deducirán en la siguiente sección algunas propiedades funcionales del operador transformada de Laplace. Las propieda-
e-
226
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
des permitirán invertir por simple inspección muchas transformadas de Laplace, es decir, permitirán reconocer je qué funciones son transformadas.
EJEMPLO 4
Resolver el problema de valor inicial d2y
-
dt 2
dy
-3- +2y=e 3'· dt
y(O)=J, y'(O)=O.
,
SOLUCIÓN. Sea Y(s) = f{y(t)}. Aplicando la transformada de Laplace a ambos miembros de la ecuación diferencial, se obtiene
s 2Y(s)-s-3[sY(s)-l]+2Y(s)=
s~J
y esto implica que
Y(s)=
=
l
(s 3)(s 2 -3s+2)
+
s-3 s 2 -3s+2
1 + s-3 (s- l)(s-2)(s-3) (s-l)(s-2)
(5)
Para hallar y(t), se desarrolla en fracciones parciales cada uno de los términos del segundo miembro de (5), obteniéndose
- - - - - - - = _ A _ + _B_ + _C_ (s- l)(s-2)(s-3) s-1 s-2 s-3 · Esto implica que Al hacer s = se obtiene e
A(s-2)(s-3)+ B(s- l)(s-3)+ C(s- l)(s-2)= l. l en (6) se obtiene A = Vi; haciendo s :::: 2 se obtiene B = l = Vz. Por lo tanto,
(6) y con
s = 3
- - - - - - = ! _ l___l_+! l (s- l)(s-3) 2 s- l s-2 2 s- · De manera similar,
s-3 =_Q_+_§_ (s- l)(s-2) s- l s-2 y de aquí
(7)
D(s-2)+E(s-l)==s-3. Al hacer s = 1 en (7) se obtiene D Por lo tanto,
= 2,
mientras que con s
1 1 1 Y(s)=2 s-1 - s-2
l
1
2
= 2 se obtiene E l
+2 s-3 + s-1 - s-2
5 1 2 1 l ==------+---. 2 s-1 s-2 2 s-3
= -1.
227
2. 9 • Método de la transformada de Laplace
Ahora, el primer término es la transformada de Laplace de 512e 1 • De manera similar, el segundo y el tercer términos son las transformadas de -2e 2' y Yie 3', respectivamente. Por consiguiente,
de modo que y(t) =te' -2e2' + 4e3'.
OBSERVACIÓN. En realidad se ha hecho algo de trampa al resolver el problema, ya que hay una infinidad de funciones cuyas transformadas de Laplace constituyen una función dada. Por ejemplo, la transformada de Laplace de las funciones
z(t)=
!e 1 -2e 2' + !e 3' {
2
2
O,
'
*
t 1, 2 y 3 t = 1,2,3
es también Y(s), ya que z(t) difiere de y(t) solamente en tres puntos.* Sin embargo, sólo hay una función continua y(t) cuya transformada de Laplace es una función dada 1 Y(s), y es este el sentido en el que se escribe y(t) = { Y(s) }.
e-
Es necesario hacer notar que el Ejemplo 4 se presentó con el fin de ilustrar el método de la transformada de Laplace, a fin de resolver problemas de valor inicial. El mejor procedimiento para resolver este problema particular de valor inicial es el método de la conjetura sensata. Sin embargo, a pesar de que el camino para resolver este problema particular mediante la transformada de Laplace es más largo, aún conserva algo "bello y satisfactorio" corno método de resolución. Si se hubiera resuelto este problema por el método de la conjetura sensata, se habría calculado primero una solución particular 1/;(t) = Yie 3'. Después se habrían encontrado dos soluciones linealmente independientes e' y e 21 para la ecuación homogénea, y se habría escrito y(t) = c,e~ + c2e2' + 4e3'
corno la solución general de la ecuación diferencial. Por último, se habrían calculado c 1 = 512 y c2 = -2 a partir de las condiciones iniciales. Lo que no es satisfactorio acerca del método es que es necesario calcular primero todas las soluciones de la ecuación diferencial antes de poder encontrar la solución específica y(t) que se busca. En contraste con eso, el método de la transformada de Laplace permite calcular y(t) directamente, sin tener que encontrar antes todas las soluciones de la ecuación diferencial.
EJERCICIOS Determine la transformada de Laplace de cada una de las siguientes funciones.
t. t
2. t"
•Si /(t) = g(I), exceplo en un número finico de puntos, entonces J!J
228
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
4. eª'senbt
3. eº' cosbt 2
5. cos at
6. sen 2 at
7. senat cosbt
8. t 2 sent
9. Sabiendo que f~e-x dx = Vir/2, obtenga e{ variable u ,¡¡en (2). 2
}. Sugerencia: Haga el cambio de
Demuestre que cada una de las siguientes funciones es de orden exponencial.
13. Demuestre que e'~ no tiene una transformada de Laplace. Sugerencia: Pruebe que e'~-st > e' para t > s + 1. 14. Suponga que f(t) es de orden exponencial. Demuestre que F(s) = a cero si s - oo.
e{f(t)} tiende
Resuelva cada uno de los siguientes problemas de valor inicial.
15. y" -5y' + 4y = e2'; y(O) = 1, y'(O} = -1 16. 2y" +y' -y= e 31 ;
y(O) =2, y'(O)=O
Determine la transformada de Laplace para las soluciones de cada uno de los siguientes problemas de valor inicial:
17. y"+2y'+y=e- 1 ; y(O)=l,y'(0}=3
18. y"+y=t 2 sent; y(O}=y'(O)=O 19. y"+3y'+1y=cost; y(O)=O,y'(0)=2 20.
y"+ y'+ y= t 3 ; y(O)= 2, y'(O)=O
21. Demuestre que todas las soluciones y(t) de ay" + by' + cy f(t) son de orden exponencial si f(t} lo es también. Sugerencia: Demuestre que todas las soluciones de la ecuación homogénea son de orden exponencial. Obtenga una solución particular usando el método de variación de parámetros, y pruebe que dicha solución también es de orden exponencial. 22. Sea F(s) = E {J(t)}. Demuestre que d"j(t)}
E{ - d 11 t
=s"F(s)-s"-1¡(0)- ... -
df"- 1>(0) dt"- 1
•
Sugerencia: Intente mediante inducción. 23. Resuelva el problema de valor inicial y"' -6y" + l ly'
6y = e 41 ;
y(O) = y'(O) =y"(O}=O
24. Resuelva el problema de valor inicial y(r0 )=1, y'(t0 )=0
por el método de la transformada de Laplace. Sugerencia: Haga
y(t + t0 ).
2.10 • Algunas propiedades útiles de la transformada de Laplace
229
2.10 ALGUNAS
PROPIEDADES ÚTILES DE LA TRANSFORMADA DE LAPLACE
En esta sección se obtendrán algunas propiedades importantes de las transformadas de Laplace. Usando dichas propiedades, será posible calcular la transformada de la mayoría de las funciones sin tener que realizar integraciones tediosas. Además se podrán invertir muchas transformadas laplacianas por simple inspección.
PROPIEDAD 1. Si {/(!)} = F(s), entonces
e{ tf(t)} = DEMOSTRACIÓN. Por definición, F(s) ecuación con respecto a s, se obtiene
!
F(s).
= f'óe-sr.f(t)dt.
Al derivar ambos lados de la
!!_ F ( s) = !!_ ( ct::1 e - stf (t) dt ds
ds ) 0
= i~ j_(e-s')f(t)dt= r~ -teo as Jo
31
/(t)dt
=e{ -1/(1) }.
o
La Propiedad l establece que la transformada de Laplace de la función -tf(t) es la derivada de la transformada de Laplace def{t). Así pues, si se conoce la transformada F(s) def(t), entonces no es necesario realízar una integración tediosa para encontrar la transformada de tf(t): solamente se necesita derivar F(s) y multiplicar por - l.
EJEMPLO 1
Obtener la transformada de Laplace de te'.
SOLUCIÓN. La transformada de e' es ll(s - 1). Por lo tanto, por la Propiedad 1 la transformada de Laplace de te' es
e{te'}= _ l!_ - 1- = 1 dss-1 (sEJEMPLO 2
Obtener la transformada de Laplace de t 13 •
SOLUCIÓN. Usando la Propiedad 1 trece veces consecutivas se obtiene dl3 l (13)! d l3 q ,13} =(- I)u-ep} =(- i)•l _ _ = - . dsu dsll s s14
La utilidad principal de la Propiedad l es invertir transformadas, como se muestra en los siguientes ejemplos.
230
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
EJEMPLO 3 ¿Qué función tiene la transformada
de Laplace -1/(s - 2) 2 ?
SOLUCIÓN. Obsérvese que
l (s- 2)2
d
= ds
1 s-2
y
_l_
s-2
=e{ e2'}.
Por lo tanto, por la Propiedad 1 se tiene que
EJEMPLO 4 ¿Qué función tiene la transformada de Laplace
-4s/(s 2
+ 4) 2 ?
SOLUCIÓN. Obsérvese que 4s
d
(s 2+4/
= ds
2 s 2 +4
2
y
- 2
s +4
=t{sen2t}.
Por lo tanto, por la Propiedad J resulta
e- 1{ - (s2+4)2 } = -tsen2t. EJEMPLO 5 ¿Qué función tiene la transformada de Laplace
l/(s/4) 3 ?
SOLUCIÓN. Se reconoce fácilmente que 2
l d l 1 -------(s-4)3 ds2 2 s-4. Por lo tanto, al aplicar la Propiedad 1 dos veces, se encuentra que l
(s-4)3 PROPIEDAD 2. Si F(s)
= e{f(t) },
-
e{l
2
12e4' } •
entonces
e{ eª f(t)} =- F(s- a). 1
DEMOSTRACIÓN. Por definición
e{ eª'f(t)} = Íaoo e-s'eª'f(t)dt=- Íooo eCa-s> 1j(t)dt
-1o e-Cs-a>i¡{t)dtE F(s- a). 00
D
<
La Propiedad 2 establece que la transormada de Laplace de eª'J(t) evaluada en el puntos es igual a la transformada de/(t) evaluada en el punto (s - a). De este modo, si
231
2.10 • Algunas propiedades útiles de la transformada de Laplace
se conoce la transformada F(s) de/(!), entonces no es necesario evaluar la integral para encontrar la transformada de Laplace de eª1/(t); basta con sustituir s por s - a en F(s).
EJEMPLO 6
Determinar la transformada de La place de e 3 sen t.
SOLUCIÓN. La transformada de sen t es 1/(s 2 + 1). Por lo tanto, para obtener la transformada de Laplace de e 3' sen t, basta sustituir s por s - 3, es decir 1 e 3' sent} = . (s-3) 2 + l
e{
La utilidad real de la Propiedad 2 se pone de manifiesto al invertir las transformadas laplacianas, como lo muestran los siguientes ejemplos.
EJEMPLO 7
¿Qué función g(I) tiene la transformada de Laplace
G(s)=
s-1 ? 25+(s-7) 2 •
SOLUCIÓN. Obsérvese que
F(s)=
-T-i =í:{cos5t} s +5
y que G (s) se obtiene de F(s) al sustituir s por s ..-· 7. Por lo tanto, por la Propiedad 2,
----=E{e 7 'cos5t}. (s +25
EJEMPLO 8
¿Qué función tiene la transformada de Laplace l/(s
2
-
4s + 9)?
2
- 4s + 9) en 2 fracciones parciales. Una manera mucho mejor es completando cuadrados en s - 4s + 9, de modo q_ue 1 1
SOLUCIÓN. Una manera de resolver el problema es desarrollar l/(s
s2 -4s+9
= s 2 -4s+4+(9-4)
= (s-2) 2 +5 ·
Ahora bient 1 =e {-senv'S 1}. +5 V5
1 -2 -
s
Por lo tanto, por la Propiedad 2 se tiene
1 = 1 s -4s+9 (s-2)2 +5 2
EJEMPLO 9
=e {-1-e 'senV5 1}. 2
V5
¿Qué función tiene la transformada de Laplace sl(s 2
-
4s + 9)?
232
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
SOLUCIÓN. Obsérvese que
s-2 2 2 + 2 (s-2) +5 (s-2) +5
s
•
La función sl(s 2 + 5) es la transformada de cos V5 t. Por lo tanto, por la Propiedad 2 se tiene que
s- ; = (s-2) +5
e{e 2' cos V5 t}'
y
= e{ e 2' cos V5 t + - 2s -4s+9 V5 s
2
e 2 ' sen V5
t} .
En la sección anterior se mostró que la transformada de Laplace es un operador lineal. es decir, que
e{e f¡ ( t) + C f2 ( t)} = e e{fa (t)} + e e{f2 ( I)}. 1
2
1
2
Entonces, si se conocen las transformadas F 1(s) y F 2 {s) de / 1 (t) y fi(t), no es necesario realizar ninguna integración para encontrar la transformada de Laplace de una combinación lineal de f 1(t) y f 2 (t); sólo se necesita tomar la misma combinación lineal de F 1(s) y F2 (s). Por ejemplo, dos funciones que se presentan con mucha frecuencia en el estudio de las ecuaciones diferenciales son el coseno y el seno hiperbólicos. Estas funciones se definen por medio de las ecuaciones coshat =
eª'+ e- 01 , 2
senhat=
eª' - e-at 2
.
Por lo tanto, según la linealidad de la transformada de Laplace, resulta que
e{cosh at} = 1e{eª' } + 1e{e =
at }
1[ ~ + 1 s
a
s
a ] = 52
~ a2
y
e{senhat} =te{ eª =
1
} -
te{ e-at}
t [s ~ a - s 1a ]
= s2
~al ·
EJERCICIOS Aplique las Propiedades 1 y 2 para encontrar la transformada de Laplace de cada una de las siguientes funciones. 1. t"
2. t"e"'
·
3. tsenat
S. t!i 12 (Ejercicio 9 de la Sección 2.9).
4. t 1 cosat
2.10 • Algunas propiedades útiles de la transformada de Laplace
233
6. Sea F(s) = {f(t)} y suponga que f(t)lt tiene un límite cuando_ t tiende a cero. Demuestre que E{f(t)/ t}- ir.Q F(u)du. (*) (La suposición de que f(t)/ t tiene un límite cuando t - O garantiza la existencia de la integral en el segundo miembro de (*)). 7. Use la ecuación(*) del Problema 6 pra hallar la transformada de Laplace de cada una de las siguientes funciones. (a) sent (b) cosat-1 (e) _ __ t
t
Halle la antitransformada de Laplace de cada una de las siguientes funciones. En varios de los problemas puede ser útil escribir las funciones
a 1s 3 + /3 1s 2 + y 1s + 81 Pi (s)= - -----( as 2 + bs + e)( ds 2 + es+ f)
8.
en la forma más sencilla. As+B Cs+D P1 (s) = 2 + 2 as + bs+ e ds +es+ f s
10. 12.
14. 16.
1
(s+a) +b 2
1
11.
2
s(s +~)
1 (sl + a2)(s2 + b:z)
s =-A-+ Cs+D Pi ( ) as + b cs 2 + ds + e ·
y
9.
13.
15.
s(s
a 1s 2 + /3 1s +y P2(s)= - - - -2 - - (as+ b)(cs +ds+e)
y
s 2-5 s +4s 2+3s 3
-3s-12 3s (s+ l)"
s (s + 1)2(s2 + l)
(s2+
17. Sea F(s) =
{f(t) }. Demuestre que
f(t)=
1{F'(s)}. -let
Así pues, si se sabe como invertir F'(s), se sabrá también como invertir F(s). 18. Use el resultado del Problema 17 para hallar la inversa de cada una de las siguientes transformadas de Laplace. (a) tn(s+a) s-a
(b) arctan~ s
Resuelva cada uno de los siguientes problemas de valor inicial mediante el uso del método de la transformada de Laplace. 19. y"+y-sent; y(O)==l,y'(0)=2 20. y"+y-tsent; y(O)=l,y'(0)==2
21. y" - 2y' +y- te'; y(O) =O, y'(O) ==O
234
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
22. y"-2y'+1y=sent; y(O)=O,y'(O)=O
13. y"+ y'+ y= l +e-'; y(0)=3, y'(O)= -5 24. y''+y=
2.11
u~-?, ~~~~~;
y(O)=O,y'(O)=O
ECUACIONES DIFERENCIALES CON TERMINO NO HOMOGÉNEO DISCONTINUO
En muchas aplicaciones, el segundo miembro de la ecuación diferencial ay" + by' + cy = f(t) tiene una o más discontinuidades de salto. Por ejemplo, una partícula puede
encontrarse en movimiento bajo la influencia de una fuerza / 1(t) y, repentinamente, en el tiempo t 1 sufrir los efectos de una fuerza adicional / 2 (t). Estas ecuaciones son, con frecuencia, muy difíciles de resolver con los métodos estudiados en las Secciones 2.4 y 2.5. En la presente sección se describirá cómo tratar el problema con el método de la transformada de Laplace. Se iniciará obteniendo primero las transformadas de Laplace de algunas funciones discontinuas sencillas. El ejemplo más sencillo de una función con una sola discontinuidad de salto es la función
O
Esta función, cuya gráfica aparece en la Figura l, se conoce como función escalín o
función de Heaviside. Su transformada de Laplace es
= lím
A
J
e-st dt=
A-oc e
lím A-oc
e-u e-.rA -
S
-c.11
==
s>O.
s
Considérese ahora una función f definida en el intervalo O s t < 00 , y sea g Ja función que se obtiene de f al trasladar la gráfica de f e unidades hacia
--'i--~--------....._~~~~~~-4--t
e
FIGURA 1. Gráfica de Hc(t)
2. 11 • Ecuaciones diferenciales con término no homogéneo discontinuo
235
la derecha, como se muestra en la Figura 2. Dicho con más precisión, g(t) = O para O s t < e, y g(t) = f(t - e) para t ~ c. Por ejemplo, si e = 2, entonces el valor de gen t = 7 es el valor de f en t = 5. Una expresión analítica conveniente para g(t) es
g(t) = Hc(t)f (t- e). El factor Hc(t) hace a g igual a cero para O s t < e y al cambiar el argumento t de f por t e, f se mueve e unidades hacia la derecha. Dado que g(t) se obtiene a partir de f en una forma sencilla, se esperaría entonces que su transformada de Laplace se pudiera obtener en forma sencilla a partir de la transformada de /(t). A continuación se demostrará que efectivamente eso ocurre.
-+---------------=--t---4"----"-------------willl- t e FIGURA 2.
PROPIEDAD 3. Sea F(s) =
e{f(t) }. Entonces e{ He (t)f (t- e)}= e-csF(s).
DEMOSTRACIÓN. Por definición,
e{ He (t)J {t- e)}= ==
fo
00
e-s'Hc (t)J(t- c}dt
J
00
e -sif (t - e) dt.
e
Para resolver la integral conviene hacer la sustitución E= t-c. Entonces
==e-es
fo
00
e-sEJ(E)dE
== e-csF(s). Por lo tanto, e{Hc(t)f(t-c)}=e-c'e{f(t)}.
o
236
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
EJEMPLO 1
¿Qué función tiene la transformada de Laplace e-s;s 2 ?
SOLUCIÓ~. Se sabe que 1/s 2 es la transformada laplaciana de la función t, y por la Propiedad 3 resulta entonces
e ~s =e{ H 1 ( t)( t - l)}. s La gráfica de H 1(t)(t - l) se muestra en la Figura 3.
FIGURA 3. Gráfica de H 1(t)(t - 1)
EJEMPLO 2
¿Qué función tiene la transformada de Laplace e- 35/(s 2
2s - 3)?
-
SOLUCIÓN. Obsérvese que
- - - - = -2 - - - - = - - -2 2 s2 - 2s - 3
Dado que 1/(s
2
-
2
)
s -
2s + 1 - 4
(s - I)
-
2
•
=e {Vi sen h 2t}, se concluye entonces de la Propiedad 2 que - - - 2 - - = e{-te'senh2r}. (s-1) -2 2
y según la Propiedad 3 se tiene entonces
e - Js = s 2 -2s-3
e{-21 H
3
(
t) e 1 - 3senh 2( t - 3) } .
EJEMPLO 3 Sea/(t) la función que vale t para O :::;; t < 1, y vale O para t trar la transformada de Laplace de f sin realizar ninguna integración. SOLUCIÓN. Obsérvese que f(t) puede escribirse en la forma
f { t) = t[ H 0 ( t)- H 1 ( t)] == t - tH 1 { t).
2!
1. Encon·
2 .11 • Ecuaciones diferenciales con término no homogéneo discontinuo
237
Por lo tanto, por la Propiedad 1,
l:{J(t)} = f:{ t} -e{ tH 1 (t)} d e-s ds s
1 s2
1 s2
-.r
e-.r
=-+--=----·
EJEMPLO 4 d 2y -2
s
s
2
•
Resolver el problema de valor inicial
O, l < t<2;
dy { 1, o< t < l; -3 dt +2y=J(t)= l, 2
O, 3 < t <4; O, 5 < t
1, 4< t < 5;
dt
y(O)=O, y'(O)=O
= l:{y{t)} y F(s) = l:{j(t)}. Al aplicar la transformada de Laplace en ambos lados de la ecuación diferencial se obtiene que (s 2 - 3s + 2) Y(s) == F(s), de modo que SOLUCIÓN. Sean Y(s)
Y(s)=
F(s) - l)(s-2) ·
F(s) s -3s+2 2
Una manera de calcular F(s) es escribir f(t) en la forma
f (t) = [ H0 ( t)- H 1 ( t)] + [ H 2 ( t)- H 3 ( t)] + [ H 4 ( t)- H 5 ( t) ]. Por lo tanto, basados en la linealidad de la transformada de Laplace, se tiene que
} e- s F(s)=-s s
e - 2.r
e-
3s
e - 4s
e - Ss
+ s -+s- - s s
Una segunda manera de calcular F(s) es evaluar la integral
fo
oo
e - stJ(t) dt =
fo
le - st dt - s
+
=---+ s
Íi e 3
st dt
+
e - 2s _ e - 3.r
s
L
5e - st dt
e - 4.r _ e - Ss
+ - -s - -
Como consecuencia, se obtiene Y(s)=
1 e-s + e-2s _ e-ls + e-4.r _ e-5s s(s- l)(s-2)
El paso siguiente ahora, es desarrollar l/s(s - l)(s - 2) en fracciones parciales; es decir, se escribirá -----=A
s(s- l)(s-2)
s
+ _B_ + _C_ s- l
s-2 ·
Esto implica gue
A (s- l)(s-2)+ Bs(s-2)+ Cs(s- l)= l.
(1)
238
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Tomando s O en (l) implica que A = V2; si se tomas y con s = 2 se obtiene e = Vi. Así pues,
l
=
1 se obtiene que B
= -1,
=l.l. __l_+l._l_
s(s-l)(s-2)
2 s
s-1
2 s-2
=e{ !-e'+te2
1 ).
Por lo tanto, a partir de la Propiedad 3
4e2']- H, (t)[ f - e<1- + fel(r-1)] + H2 ( t)[ f - e<1-2) + 4e2(t-2J] - H3 (t) [ f - e<1-J> + f e2<1-J)] + H4 {t)[ i- e
. y(t) =[!-e'+
l)
OBSERVACIÓN. Puede verificarse fácilmente que la función
l - e(t-n>+ le2(t-n) 2
2
y sus derivadas se anulan en t == n. Por ello, tanto y(t) como y'(t) son funciones conti-
nuas en el tiempo, a pesar de que f(t) es discontinua en t = 1, 2, 3, 4 y 5. En forma más general, tanto la solución y(t) del problema de valor inicial
dly dy a -2 +b- +cy=f(t)· dt
dt
'
como su derivada de y'(t) son siempre funciones continuas en el tiempo, si/(t) es continua por secciones. En la Sección 2.12 se explicará la demostración de este resultado.
EJERCICIOS Encuentre la solución de cada uno de los siguientes problemas de valor inicial. 1. y"+2y'+y=2(t-3)H3(t); y(0)==2,y'(O)=-l 2. y"+ y' +y-H,,(t)- H 2,,,(t); y(0)-1, y'(0)-0 3. y"+4y-{
b:
4• y"+ Y. { sent,
cost,
ll. .,. y "+ y-
~~~< 4 ;
y(0)-3,y'(O)= -2
O<.t<'IT; y(O)=l,y'(O)==O w<.t
{ cost, O<. t<"'/ 2 · 'l'T /2 <. t < 00 , o,
6. y ,, + 2y , +y -{senÍt, O,
y
(0)-3 '(O)- -1 'y
O<: t<'ll'/2 • (O)-l '(O)•O .,, /2 <. t < oo ' y ,y
239
2.12 • Función delta de Dirac
7. y"+y'+1y•{''
o,
8. y"+y-{t2,
O<:t
o,
9. y"-2y'+y•
O<:t
{
O, t, O,
O<: t< 1 1 < t<2 ; y(O)=O,y'(O)= l 2< t
10. Obtenga la transformada de Laplace de 1sen t I. Sugerencia: Observe que 00
lsentl=sent+2
2:
Hmr(t)sen(t-mr).
n•I
11. Resuelva el problema de valor inicial del Ejemplo 4 por el método de la conjetura sensata. Sugerencia: Halle la solución general de la ecuación diferencial en cada uno de los intervalos O < t < 1, 1 < t < 2, 2 < t < 3, 3 < t < 4, 4 < t < 5, 5 < t < oo, y elija las constantes de modo que tanto y(t) como y'(t) sean continuas en los puntos t = 1, 2, 3, 4 y 5.
2.12
FUNCIÓN DELTA DE DIRAC
En muchas aplicaciones físicas y biológicas aparece a menudo e) problema de valor inicial inicial d2y
dy
dt
dt
a-+b+cy=f(t)· 2 '
y (O)= Yo· y'(O) = YÓ
(1)
donde no se conoce /{t) explícitamente. Estos problemas se presentan por lo común cuando se trabaja con fenómenos de naturaleza impulsiva. En tales casos, la única información con la que se cuenta acerca de/(t) es que es igual a cero, excepto por un intervalo muy corto de tiempo t0 :S t :S t 1 , y que su integral sobre dicho intervalo es un número dado / 0 =F O. Si / 0 no es muy pequeño, entonces /(t) será muy grande en el intervalo t0 :S t s 11• Tales funciones se conocen como funciones de impulso, y en la Figura 1 se muestra la gráfica de una función f(t) típica.
fJGU~A 1. La gráfica de una función típica de impulso /(t)
240
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
A principios de la década de 1930 el físico P.A.M. Dirac, ganador del premio Nobel, elaboró un método muy controvertido para trabajar con funciones de impulso. Su método se basa en el siguiente razonamiento. Sea t 1 cada vez más cercano a t0 . Entonces la función/(!)/ 10 tiende a la función que es O para t =f. t0 , e igual a oo para t = t 0 , y cv_va jntegral sobre cualquier intervalo que contiene a t 0 vale 1. Esta función, que es conocida como función delta de Dirac, se denotará por ó(t - t0 ). Por supuesto que ó(t - lo) no es una función en el sentido usual. Sin embargo, decía Dirac, puede operarse formalmente con ó(t - t0 ) como si en efecto fuera una función. Entonces, si se hace/(!) = 10 ó(t - t 0 ) .en (l) y se impone la condición
Jb g(t)8(t-t0)dt= { g(to) O
a
si a< t0 < b en caso contrario
(2)
para toda función continua g(t), se obtendrá siempre la solución correcta y(t).
OBSERVACIÓN. Ciertamente es muy razonable imponer como condición la ecuación (2) a ó(t - 10 ). Para una mejor comprensión, supóngase que f(t) es una función de impulso que resulta positiva para 10 < I < t 1 , igual a cero en cualquier otro punto, y cuya integral sobre el intervalo [t0 , I¡] es igual a l. Para cualquier función continua g(t),
g( t)] f ( t) < g( t)f ( t) [ t mín 0
<[
máx g( t) Jf (t).
r0 < t
Como consecuencia, se sigue que
f
1
r
10
[
mín
t 0 <:t
11
11
g(t)]f(t)dr<j g(t)f(t)dr<J 10
10
[
máx g(t)]f(t)dt,
t 0 <:t
o bien, 11
mín g(t) <j g(t)f(t)dt < máx g(t).
to
Así pues, cuando 11 -
10 ,
10
t 0
J g(t)f (t)dt~g(t0). 11
'º
Ahora bien, por supuesto que la mayoría de los matemáticos usualmente se burlan de este método. "¿Cómo es posible considerar a ó(t - 10 ) como una función en el sentido usual si obviamente no lo es?", cuestionaban los matemáticos. Sin embargo, nunca se rieron muy fuerte, ya que Dirac y sus seguidores siempre obtenían la respuesta correcta. A fines de la década de 1940, en una de las historias de mayor éxito en las matemáticas, el matemático francés Laurent Schwartz logró ubicar la función delta de Dirac sobre un fundamento matemático firme. Lo logró ampliando la clase de todas las funciones de modo que pudiera quedar Incluida la función delta de Dirac. En la presente sección se presenta primero U!la justificación física del método de Dirac. Después se indica cómo resolver el problema de valor inicial ( 1) por el método de la transformada de Laplace. Por último, se señala brevemente el "germen" de la brillante idea de Laurent Schwartz.
Justificación j(sica del método de Dirac. La segunda ley de Newton del movimiento se escribe
usualmen~e
en la forma
; mv(t) = f(t)
(3)
241
2.12 • Función delta de Dirac
donde m es la masa de la partícula, v es su velocidad, y /(t) es la fuerza total que actúa sobre la partícula. La cantidad mv se denomina ímpetu (o moméntum o cantidad de movimiento)* de la panícula. Al integrar la ecuación (3) entre t0 y t, se obtiene
mv(t 1)-mv(t0 ) ==
J f(t)d1; 11
to
Esta ecuación dice que el cambio en el ímpetu de la partícula entre el tiempo t 0 y el tiempo t 1 es igual ni¡(t)dt. Así pues, la cantidad importante desde el punto de vista físico es la integral de la fuerza respecto al tiempo, la cual se conoce como el impulso ejercido por la fuerza, más que la fuerza misma. Ahora bien, puede suponerse en la ecuación (1) que a > O, ya que de otro modo se pueden multiplicar ambos lados de la ecuación por -1 para obtener a > O. En ese caso (Sección 2.6), puede considerarse a y(t), para t s t0 , como la posición de una partícula de masa a, en el tiempo t, moviéndose bajo la influencia de la fuerza -b(dy/dt) - cy. En el tiempo t0 se aplica sobre la panícula una fuerza f(t); dicha fuerza actúa durante un intervalo de tiempo muy corto t0 s t s t 1 • Dado que dicho lapso es extremadamente corto, puede entonces suponerse que la posición de la partícula no cambia mientras la fuerza actúa. De modo que el resultado es que la fuerza de impulso /(t) provoca un salto de magnitud 10 /a en la velocidad de la partícula en el tiempo t0 • En otras palabras, y(t) satisface el problema de valor inicial
d2y dy a dt2 +b dt +cy==O;
y(O)=yo, y'(O)=yó
para O s t < t 0 , Y d2y
dy
a - +b- +cy==O· dt2 dt '
y ( t 0 ) = z°' y' ( t 0 ) =
l
zó + ~ a
(4)
para t 2: t0 , donde Zo y zó son la posición y la velocidad de la partícula, un instante antes de que actúe la fuerza de impulso. Por lo tanto, es evidente que cualquier método que utilice correctamente el ímpetu / 0 transferido a la partícula en el tiempo t0 por la fuerza de impulso /(t), debe dar la respuesta correcta. También es claro que se obtiene continuamente la información del ímpetu / 0 transmitido a la partícula por /(t) si se sustituye /(t) por J0 o(t - t0 ) y se cumple la ecuación (2). Por lo tanto, el método de Dirac siempre dará la respuesta correcta.
OBSERVACIÓN. Ahora es posible entender por qué cualquier solución y(t) de la ecuación diferencial dly
dy
dt2
dt
a-+ b- + cy =f(t)
'
f(t) una función continua por secciones,
es una función continua en el tiempo aun cuando/(!) sea discontinua. De hecho, dado que la integral de una función continua también lo es, se ve entonces que y' (t) debe variar de manera continua con respecto al tiempo. En consecuencia, y(t) debe variar también continuamente en el tiempo. Solución de fa ecuación (1) por el método de la transformada de Laplace. Para resolver el problema de valor inicial (1) por el método de la transformadas laplacianas, sólo
242
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
se necesita saber cuál es la transformada de Laplace para ó(t - t0 ). Esto puede obte· nerse directamente a partir de la definición de la transformada y de la ecuación (2) t 0 )}=
e(8(1
EJEMPLO 1
fo
00
e-s10(1-10 )dr=e-s10
(para t0
~O)
Obtener la solución del problema de valor inicial
d2y
dy
dt 2 -4 dt +4y=3o(t-1)+8(t-2);
y(O)= l, y'(O)= 1.
SOLUC1ÓN. Sea Y(s)
e{y(t)}. Al aplicar la transformada de Laplace en ambos lados de la ecuación diferencial, se obtiene
s 2Y-s-1-4(sY -1) +4 Y= 3e-s + e-2s o bien
Y por lo tanto
ie Y(s)= s-3 + 3e-s + -2s • (s-2) 2 (s-2) 2 (s-2) 2 {te 21 }. Entonces,
Ahora bien l /(s - 2) 2
3 e-s + =í:{3H (t)(t-l)e 2<1 - 0 +H (t)(t (s-2)2 (s-2)2 l 2
2)e 2<1 -
2
>}.
Para invertir el primer término de Y(s) obsérvese que
-s- -2= - - -2 ( s - 2) ( s - 2) Así pues,
y(t)=(l-t)e 21 +3H 1(t)(t- l)e 2<1 -l)+ H 2(t)(t-2)e 2<1 - 2>.
Es ilustrativo resolver este problema por el camino largo, es decir, encontrar y(t), por separado, en cada uno de los intervalos O s t < l, l s t < 2 y 2 s t < oo. Para O s t < 1 se tiene que y(t) satisface el problema de valor inicial
d2y dy - -4-+4y=O· dt2 dt '
y(O) = 1, y'(O) =l.
La ecuación característica de la diferencial es r 2 - 4r + 4 = O, cuyas raíces son r 1 r 2 = 2. Por lo tanto, cualquier solución y(t) debe ser de la formay(t) = (a 1 + a2t)e 2t. Las constantes a 1 y a2 se determinan a partir de las condiciones iniciales
l =y(O) =a,
y
1= y'(O) =2a 1 + a2•
Por lo tanto, a 1 = 1, a2 = -1 y y(I) = (1 t)e 21 para Os t
d2y dy - 4 - +4y=O· dt2
dt
'
y(l)=O, y'(l)=3-e 2 •
2.12 • Función delta de Dirac
243
Dado que las condiciones iniciales están dadas en t = l, se escribirá la soludón en la forma y(!) = [b 1 + bi(t - l)]e 2
O= y(l) = b1 Así pues, b1 = O, b2 = 3 - e 2 y y(t) (3 - e 2 )(t - l)e 2<1- 0 , con 1 s t < 2. Ahora 2 2 se tiene y(2) = (3 - e )e y y'(2) = 3(3 - e 2 )e 2• En el instante t = 2, la derivada de y(t) se incrementa repentinamente en 1. Por consecuencia, para 2 s t < oo se tiene que y(t) satisface el problema de valor inicial d2y
-
dt2
dy
-4- +4y=O· dt
'
y(2)=e 2 (3-e 2), y'(2)= I +3e 2 (3-e 2).
Por lo tanto, y(t) = [c 1 + c2 (t - )]e 2v- 2>. Las constantes c1 y c2 se determinan a partir de las ecuaciones
Así que
=
[e 2 (3 - e 2 ) + (1 + e 2 (3 - e 2 ))(t - 2)]e 2
EJEMPLO 2 Una partícula de masa igual a 1 se encuentra sujeta al extremo libre de un sistema masa-resorte-amortiguador. La constante de restitución del resorte es 1 N/m y la resistencia que el mecanismo opone al movimiento de la partícula es igual al doble de su velocidad. En el instante t == O, cuando la partícula se encuentra en reposo, se aplica al sistema una fuerza externa e-1 • En el instante t = l se aplica a la partícula una fuerza adicional f(t) de muy corta duración. Dicha fuerza imprime a la partícula un impulso de valor 3 N · s. Determinar la posición de la partícula en cualquier instante t mayor que l.
SOLUCIÓN. Sea y(t) la distancia de la partícula con respecto a su posición de equilibrio. Entonces y(t) satisface el problema de valor inicial d2y
dy
d12
dt
-+2-+y=e-'+38(t- l);
y(O)=O, y'(O)=O.
Sea Y(s) = {y(t)}. Al aplicar la transformada de Laplace en ambos lados de la ecuación diferencial, se obtiene
(s 2 +2s+ l)Y(s)= - 1- +3e-s, o bien s+ 1
Y(s)=
1
(s+ l)l
+ 3 e-s . (s+ 1)2
244
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Dado que
,2 -1} ---e {_e_ 3 (s+l)
-
-s
Y
-(s_+_l_)2 =3e{ H 1 (1)(1-I)e-< 1 -
2
>}
1
se ve entonces que
T
2 _,
y(t)=
+3H 1 (t)(t- l)e-< 1 - 1>.
it 2e-' +3(1- l)e-<
y, por consecuencia, se tiene y(!) =
1
-
1>
para t> l.
La presente sección concluye con una descripción breve del método de Laurent Schwartz para ubicar la función delta sobre un fundamento matemático riguroso. La etapa principal en el método es reconsiderar el concepto de "función". En cálculo se enseña al estudiante a reconocer una función por su valor para cada valor de t. Una manera más refinada (y mucho más difícil) de reconocer una función es mediante lo que hace a otras funciones. Dicho con más precisión, sea f una función continua por secciones, definida para -oo < t < oo. A cada función
K[
L:
(5)
Como lo indica la notación, K es un operador que actúa sobre 1as funciones. Sin embargo, difiere de los operadores expuestos con anterioridad en el sentido de que asocia a q, un número en vez de una función. Ahora obsérvese que la asociación
K[c 1
J_: J_:
(c 1
=c 1 =
4> 1(t)f(t)dt+c 2
J_:
c1K[ 4> 1] + c2K[
Por lo tanto, toda función continua por secciones define mediante (5) una funcional lineal sobre el espacio de funciones infinitamente diferenciables que se anulan para 1ti lo bastante grande. Considérese ahora la funcional K[ct>J definida por la relación K[
K[ c14>1 + C24>2] = C14>1 (to)+ C24>2Uo) == c¡K[ 4>1] + c2K[ 4>2]. Para imitar la forma de (5), se expresa a K simbólicamente en la forma
K[ >] ==
J_:
(6)
En este sentido ó(t - t 0 ) es una "función generalizada". Sin embargo, es importante notar que no se puede .hablar del valor de ó(t - t0 ) en cualquier instante t. La única cantidad que tiene significado es la expresión r::ooct>(t)o(t - lo)dt, y a esta expresión hay que asignarle siempre el valor de
245
2.12 • Función delta de Dirac
Es muy difícil pensar en una función en términos de la funcional lineal (5) que induce. Sin embargo, la ventaja de esta manera de considerar es que ahora es posible asignar una derivada a toda función continua por secciones y a toda "función generalizada". De hecho. supóngase que/(t) es una función diferenciable. Entonces/'(t) induce la funcional lineal
K'[
L:
A1 integrar por partes y usar el hecho de que
K'[
1
00
-oo
(
(7)
ti suficientemente grande,
1
-
(8)
Nótese que la fórmula K'['] tiene sentido aun cuando /(t) no es diferenciable. Este hecho sugiere la definición siguiente:
DEFINICIÓN.
A toda funcional lineal K[
L:
cp(t)8'(t-t0 )dt= --cp'(t0 )
para todas las funciones diferenciables
EJERCICIOS 1. Sea a una constante fija. Demuestre que toda solución de la ecuación diferencial (d 2yldt 2 ) + 2a(dyldt) + a 2y = O puede escribirse en la forma y(t)-[ c 1 + c2 (t- a) ]e-a(t-a).
2. Resuelva el problema de valor inicial (d 2yldt 2 ) + 4(dyldt) + 5y = f(t); y(O) == 1, y'(O) = O, donde /(t) es una fuerza de impulso que actúa durante un intervalo de tiempo extremadamente corto 1 s t s 1 + T, y J l + 1/(t)dt = 2. 3. (a) Resuelva el problema de valor inicial (d 2yldt 2 ) - 3(dy/dt) + 2y == f(t); y(O) = 1, y'(O) = O, donde/(t) es una fuerza de impulso que actúa durante Uil lapso extremadamente COrtO 2 :S / :S 2 + T, Y n+"f(t)dt = -l.
246
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
(b) Resuelva el problema de valor inicial (d 2yldt 2 ) - 3(dyldt) + 2y 1, y' (O) = O en el intervalo O :S t !5 2. Calcule Zo = y(2) y Resuelva luego el problema de valor inicial d2y dy dt2 -3 dt +2y•O;
y(2) = z0 , y'(2) == zó-1,
2(
= O; y(O) = zó = y'(2).
t< OO.
Compare la solución con la solución de la parte (a) 4. Una partícula de masa igual a 1 se encuentra sujeta a un sistema masa-resorte-amortiguador. La constante de restitución del resorte es 3 N/m y la resistenéia que el sistema opone al movimiento de la partícula es igual a 4 veces su velocidad. En el instante t = O, la partícula se encuentra a 0.25 m de su posición de equilibrio. En el instante t = 3 s (segundos) se aplica al sistema una fuerza de impulso de muy corta duración. Dicha fuerza imparte un impulso de 2 N · s sobre la partícula. Calcule el desplazamiento de la partícula con respecto a su posición de equilibrio. En los Ejercicios 5 a 7, resuelva el problema de valor inicial dado. S. 6.
7.
d2y dt 2 +y ==sent+ 8(1- '1T); y(O)•O, y'(O)=O d2
dy
dt; + dt +y=28(t-l)-8(1-2); y(O)=l,y'(O)==O
d2
22 dt
dy
+2-d +r=e-'+38(t-3); y(O)=O,y'(0)=3 t
8. (a) Resuelva el problema de valor inicial d2y -2
dt
00
+y=
L
8(t-jrr),
y(O)=y'(O)=O,
j-0
y muestre que y(t)= {sent,
ot
n es par n es impar
en el intervalo mr < t < (n + 1)7r. (b) Resuelva el problema de valor inicial d2y -2
dt
C10
+y=
L
6(t-2j'IT),
y(O)=y'(O)=O,
j-0
y muestre que y(t) = (n + 1) sen ten el intervalo 2n7r
<
t
< 2(n +
l)r.
Este ejemplo indica por qué se ordena a los soldados romper la cadencia al marchar a través de un puente. De hecho, si los solados marcharan rítmicamente con la frecuencia natrual del material ferreo (acero) del puente, puede presentarse una situación de resonancia del tipo (b).
247
2.13 • Integral de convolución
9. Sea /(t) una función que es igual a Y2 para t > t0 , igual a O para t = t0 , e igual a -Yi para t < t0 • Sea K[
L:
cp(t)f(t)dt.
Demuestre que K'[cp] K[-cp'J = tj>(t0 ). De modo que ó(t - t 0 ) se puede identificar como la derivada de /(t).
2.13
INTEGRAL DE CONVOLUCIÓN
Considérese el problema de valor inicial d2y dy a dt2 + b dt + cy =f(t);
y(O) =Yo, y'(O) = Yb·
(I)
= E{y(t)} y F(s) = f{f(t)}. Al aplicar la transformada de Laplace en ambos miembros de la ecuación diferencial se obtiene que
Sea Y(s)
y esto implica que
Y(s)=
as+b F(s) Yo+ 2 Yó+ 2 · as + bs + e as + bs + e as + bs + e 2
Ahora hágase
Y1(t)=e-1{
as+b } as 2 + bs+ e
y
Y2U)=e-•{ as 2+bs+c }· Al tomar f(t) O, Yo = 1 y YÓ = O, se encuentra que y 1 (t) es la solución de la ecuación homogénea que satisface las condiciones iniciales y 1 (0) = 1, yj (0) = O. De manera similar, tomando f(t) = O, Yo = O y YÓ = l, resulta que y 2 (t) es la solución de la ecuación homogénea que satisface las condiciones inicialesy2 (0) = O, yí(O) = l. Todo esto implica que
F(s) } bs+c es la solución particular de la ecuación no homogénea que satisface las conéiiciones iniciales if;(O) = O, if;'(O) = O. Así pues, el problema de hallar una solución particular 1/;(t) de la ecuación no homogénea se reduce al problema de encontrar la inversa de la transformada de Laplace para la función F(s)l(as 2 + bs + e). Si se observa esta función con detenimiento, se encuentra que es el producto de dos transformadas de Laplace; es decir, F(s) = e{J(t)} x e{ Y2(1) }· as 2 + bs+ e
a
248
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Resulta natural preguntarse si existe una relación sencilla entre 1/;(t) y las funciones/(t) y Yi(t)la. Por supuesto que sería más fácil si 1/;(t) fuera el producto de /(t) y y 2 (t)la, pero eso obviamente no ocurre. Sin embargo, hay una manera muy interesante de combinar dos funciones f y g para formar una nueva función f * g que es semejante a la multiplicación y para la cual se cumple
e{ (f •g)(t)} = e{J(t)} X e{ g(t) ). Esta combinación de f y g aparece con frecuencia en las aplicaciones y se conoce como la convolución de f con g.
DEFINICIÓN. La convolución (f * g )(t) de f con g se define por medio de la ecuación
(! •g)(t) =fo'J(t- u} g(u)du. Por ejemplo, si /(t) = sen 2t y g(t)
= e 12,
(2)
entonces
(! * g)(t) = fo'sen2{t- u)eu2 du. El operador convolución * guarda claramente alguna semejanza con el operador multiplicación, ya que se multiplica el valor de f en el punto t - u por el valor de g en el punto u, para después integrar el producto con respecto a u. Es por ello que no debe sorprender que el operador convolución satisfaga las siguientes propiedades.
PROPIEDAD 1. El operador convolución cumple la ley conmutativa de la multiplicación, es decir, (f * g)(t) = (g * /){!). DEMOSTRACIÓN. Por definición se tiene que (f • g)(t)
=fo'f (t- u) g( u) du.
Al introducir la sustitución t - u = s en la integral se obtiene 0
(f•g)(t)= -
~ f(s)g(t-s)ds
==fo' g(t-s)f(s)ds:=(g•f)(t).
D
PROPIEDAD 2. El operador convolución satisface la ley distributiva de la multiplicación, es decir,
249
2.13 • Integral de convolución
DEMOSTRACIÓN. Véase el Ejercicio 19. PROPIEDAD 3. El operador convolución satisface la ley. asociativa de la multiplicación, es decir (f * g) * h = f • (g • h). DEMOSTRACIÓN. Véase el Ejercicio 20. PROPIEDAD 4. La convolución de cualquier función f con la función cero es igual a cero.
DEMOSTRACIÓN. Resulta obvio. Por otro lado, el operador convolución difiere del operador multiplicación en que y f • f :f::. f 2• De hecho, la convolución de una función f con ella misma puede incluso ser negativa.
f • 1 :f::. f
EJEMPLO 1
= t2
Calcular la convolución de f(t)
con g(t) = 1.
SOLUCIÓN. A partir de la Propiedad 1 se tiene que ('
(J•g)(t)=(g•f)(t)= Jo I ·u 2 du=
EJEMPLO 2 Calcular la convolución def(t) no siempre es positiva.
=
t)
3·
cos t consigo misma y demostrar que
SOLUCIÓN. Se tiene por definición que
(f •f )( t) = Ío
1
cos( t - u) cos u du
=fo'(cos t cos u +sen t senu cos u) du 2
1
==cost
1
l +cos2u (1 du+sent Jn senucosudu 2 o o 3
=cos
t +sen 2t ] + sen - -t
2 '[ 2 2 t cos t +sen t cos t +sen 3 t 2
t cos t +sen t ( cos2 t +sen2 t)
=--------=tcost - -+sent -2
250
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
esta función claramente es negativa para
(2 n + l )'ll < t
<(2n + l )'ll + Í ?T,
n=O, 1,2, ....
Ahora se demostrará que la transformada de f * ges el producto de la transformada de Laplace de f y fa transformada de Laplace de g.
TEOREMA 9. e{(f•g)(t)}=e{f(t)}xe{g(t)}. DEMOSTRACIÓN. Se tiene por definición que
Esta integral iterativa es igual a la integral doble
JJe
J( t -
-st
u) g (u) du dt
R
donde R es la región triangular descrita en la Figura 1.
u
t FIGURA 1. Integrando primero con respecto a t, en vez de u, se obtiene
Al hacer t - u
===<
t·
Se encuentra que
f
u
00
e- 11J(t- u)dt =
1o
00
e-s(u+t) f(€)d€.
251
2. 13 • Integral de convolución
Por lo tanto, se cumple
f{(f•g)(t)} = [ " g(u)[ f'e-'"e-''J(~)d~] du =[ E
EJEMPLO 3
r
r
g(u)e-'"du ][
e-•EJ(éM
l
e{J(t)} X e{ g(t) }.
o
Encontrar la transformada de Laplace de la función a
SOLUCIÓN. Obsérvese que 1 ·S2
=e{t}
y
A=e{senat}.
s +a Por lo tanto, por el Teorema 9 se sabe que
e- 1{ s 2( s 2ª+a)2 } =1o (1-u)senaudu 1
at-senat = ---
EJEMPLO 4
Encontrar la transformada de Laplace inversa para la función
s(s 2 + 2s + 2) · SOLUCIÓN. Obsérvese que
ls =e{ 1}
1
----=
y
l
(s+l) +l
=
e{e -
I
Sen f} .
Por lo tanto, por el Teorema 9
e- 1 { s(s
2
1 =t[
1 1 } = e-"senudu + 2s+ 2) o
l-
e-' (cost +sent) J.
OBSERVACIÓN. SeaYi(I) la solución de la ecuación homogénea ay" + by' + cy = O que satiface las condiciones iniciales y 2 (0) = O, yí(O) = l. .Entonces
l/;(t)=f(t)•
Yi(t)
-ª-
(3)
es la solución particular de la ecuación no homogénea ay" + by' + cy = /(1) que satisface las condiciones iniciales i/;(O) = f (0) O. Con frecuencia, la ecuación (3) es mucho más fácil de usar que la fórmula de variación de parámetros obtenida en la Sección 2.4.
252
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
EJERCICIOS Determine la convolución de cada uno de los siguientes pares de funciones: 2. ea1, eª'
J. cos at, cos bt
4. senat,senbt, a=Fb
S. senat, senat
6. t, sen/
Utilice el Teorema 9 para invertir cada una de las transformadas de Laplace siguientes. l
10.
8.
l
11.
-2--
s(s
+ 1)
s
(s+ l)(s 2 +4) 1 l .rl(.r+l)
9.--(sl+ 1 12. - - (s2+ 1)2
Utilice el Teorema 9 para encontrar la solución y(t) de cada una de las ecuaciones integrodi ferenciales siguientes. 1
13. y(t)-4t-3 fo y(u)sen(t-u)du
14. y(t)-4t-3 {y(t-u)senudu IS. y'(t)=sent+ fo'y(t-u)cosudu,y(0)-0 16. y(t)=4t 2 -
fo y(u)e-< 1
1
-
>du
11
17. y'(t)+2y+ fo'y(u)du-sent,y(O)= 1
18. y(l)=t-e'{y(u)e-"du
19. Demuestre que f
* (g +
h) =
20. Demuestre que (f • g) • h =
2.14
f • g + f • h. f * (g * h).
MÉTODO DE ELIMINACIÓN PARA SISTEMAS
La teoría de las ecuaciones diferenciales lineales de segundo orden puede servir también para encontrar las soluciones de un sistema de ecuaciones simultáneas de primer orden de la forma
x'=: =a(t)x+b(t)y+ f(t) dy
y'= dt = c(t)x +d(t)y + g(t).
{l)
253
2.14 • Método de eliminación para sistemas
La idea clave es eliminar una de las variables, por ejemplo y, y luego encontrar x como la solución de una ecuación diferencial de segundo orden. Esta técnica se conoce como método de eliminación, y se ilustra en los dos ejemplos siguientes.
EJEMPLO 1
Determinar todas las soluciones de las ecuaciones simultáneas
x'=2x+y+ t y'=x+3y+ l.
(2)
y=x'-2x-t
(3)
SOLUCIÓN. Se obtiene primero a partir de la primera ecuación en (2). Derivando esta ecuación se obtiene
y'= x" - 2x' - 1= x + 3y + l. Al sustituir luego la y de (3) se obtiene
x" -2x' -1=x+3(x' -2x- t) + 1 de modo que
x"-5x' +5x=2-3t.
(4)
La ecuación (4) es una ecuación lineal de segundo orden y su solución es
x(t}=es1¡2[ C1ev'5 t/2+c2e-v'51¡2]-
(1+3t) 5
para un par de constantes c 1 y c2 • Por último, sustituyendo esta expresión en (3),
y (/) =e
EJEMPLO 2
St/2[ l+YS 2 e eYst/2+ 1-YS 2 eie -Vst/2]+-'5_I . i
Encontrar la solución del problema de valor inicial
x'=3x-y,
x(0)=3
y'=x+y,
y(O)=O.
(5)
SOLUCIÓN. De la primera ecuación en (5) se obtiene
y=3x-x'. La derivación de esta ecuación da
y'= 3x' - x" = x +y. Sustituyendo la y de (6) se llega a
3x'-x"=x+3x-x' de manera que
x"-4x'+4x=O. Esto implica que
(6)
254
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
para un par de constantes c 1 y c 2 • Al sustituir esta expresión en (6) se obtiene )' ( t)
= ( C¡ - C2 + C2t) e • 21
Las constantes c 1 y c2 se determinan a partir de las condiciones iniciales
x(O) = 3 = c1
y(O) =O= C¡ Por lo tanto, c 1
C2.
3 y c2 = 3, de modo que
x(t) =3(1 + t)e 21 ,y(t) =3te 21 es la solución de (5).
OBSERVACIÓN. El sistema de ecuaciones simultáneas (1) se conoce usualmente como un sistema de ecuaciones de primer orden. Los sistemas de ecuaciones se tratan con detalle en los Capítulos 3 y 4.
EJERCICIOS Encuentre todas las soluciones para cada uno de los siguientes sistemas de ecuaciones.
1. x'•6x-3y y'-2x+ y
2. x' = - 2x +y + t y'= -4x+3y- l
3. x'= -3x+2y y'- -x-y
4. x'=x+y+e' y'=x-y-e 1
Encuentre la solución de cada uno de los siguientes problemas de valor inicial. 5. x'=x+y, x(0)=2 y'=4x+y, y(0)=3
6. x'=x-3y, x(O)=O y'= -2x+2y, y(O)=S
7. x'=x-y, x(O)= 1 y'=5x-3y, y(0)=2
8. x'=3x-2y, x(O}=l y'=4x-y, y(O}=S
9. x'=4x+5y+4e 1 cost, x(O)=O y'= -2x-2y, y(O)=O
11. x'=2x-5y+sent, y' =x-2y + tant,
2.15
x(O)=O y(O)=O
10. x'=3x-4y+e 1, y'=x-y+e 1,
x(O)=l y(O)= 1
12. x'=y+ f 1(t}, x(O)=O y'= -x+ f 2(t), y(O)=O
ECUACIONES DE ORDEN SUPERIOR
En la presente sección se estudiarán brevemente las ecuaciones diferenciales de orden superior.
DEFINICIÓN.
ta ecuación ct"y
dn-y
L[y] =a11 (t) d:" +a,,_ 1 (t) dt"_ 1 + ... +a0 (t)y=O, a,,(t}:;t=O
(l)
255
2.15 • Ecuaciones de orden superior
se conoce como la ecuación lineal homogénea general de orden n. La ecuación diferencial (l) junto con las condiciones iniciales
_ _ ' ... ,y (n Y (to) -yo, Y '( lo ) -yo,
1)(
_ (n -1) lo ) '""."Yo
( l')
constituyen un problema de valor inicial. La teoría para la ecuación ( 1) es completamente análoga a la teoría para ecuaciones lineales homogéneas de segundo orden que se estudiaron en las Secciones 2.1 y 2.2. Por ello, los teoremas importantes se enunciarán sin demostración. Es posible obtener demostraciones completas de estos resultados generalizando los métodos usados en las Secciones 2.1 y 2.2, o los métodos que se expondrán en el Capítulo 3.
TEOREMA 1O. Sean y 1 (t), ... , YnU) n soluciones linealmente independientes de (l), es decir, ninguna y1(t) es combinación lineal de las demás soluciones. Entonces toda solución y(t) de (1) es de la forma (2) para alguna elección de constantes c 1 , es la solución general de (1).
••• ,
cn. Por tal razón, se dice que (2)
Para encontrar n soluciones linealmente independientes de ( 1) cuando los coeficientes a0 , a 1 , ••• , an no dependen de t, se determina (3) Esto implica que erres solución de (1) si y sólo sir es una raíz de la ecuación característica (4) Así pues, si la ecuación (4) tiene n raíces distintas r 1 , ••• , rn, entonces la solución generan de (1) es y(t) c 1er,t + . . . + Cner,,r. Si r1 = a.1 + i{31 es una raíz compleja de (4), entonces
u(t) =Re{ ó'} = eª11 cosftt y
v(t) = Im{ e'i'} = eª1 1sen/3/
son dos soluciones de ( 1) con valores reales. Por último, si r 1 es una raíz de multiplicidad k, es decir, si
anrn+ ... +a0 =(r-r 1)kq(r) donde q(r1) t= O, entonces er,t, ter 11 , ••• , tk-I er,t son k soluciones linealmente independientes de (1). Esta última afirmación se demuestra de la siguiente manera. Obsérvese a partir de (3) que
256
CAPÍTULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
si r 1 es una raíz de multiplicidad k. Por lo tanto,
L[ tie'•'] = L[ ~e"] ar.1 ,._,., 1
= ~L[ ar.1 e"JI ,..,., = ~(r- r1)kq(r)e"I ar.1 ,._,., s
=O, para 1
EJEMPLO 1
j
< k
Encontrar la solución general de la ecuación
d4y
(5)
-+y==O. dt 4 SOLUCIÓN. La ecuación característica de (5) es r 4 +
O. Las raíces de esta ecua-
ción se hallan al observar que Por lo tanto, r1
1-(t + i) =e"'1"=cos !!4 + isen.!.4 = -V2 '
317' = - -1- ( 1- 1') r2 =e 3..;¡4 = cos -317' + 1. sen4
V2
4
5'11' == - -1- (1 + 1') r3 = eS•i/4 == cos -511' + 1•seny
4
V2
4
7 r4 =e 1";¡ 4 =cos 7" +isen " 4
4
=
V2
' '
(1-i)
son 4 raíces de la ecuación r 4 + 1 = O. Las raíces r3 y r4 son las complejas conjugadas de r1 y r2 , respectivamente. Así pues, 1
1
V2
V2
e" 11 = e 1/v'2 [cos - - + i sen-- ] y
son dos soluciones de (5) con valores complejos y eso implica que
y
257
2.15 • Ecuaciones de orden superior
son cuatro soluciones de (5) con valores reales. Dichas soluciones son, en verdad, linealmente independientes. Por lo tanto, la solución general de (5) es
y ( t) = e 1lv'2 [ a 1 cos -
1
-
Vi
+ e-t/Vi [ a2 cos
EJEMPLO 2
+ b1 sen-1- ]
Vi
Vi
+ b2 sen-1 - ] .
Vi
Encontrar la solución general de la ecuación
d4y
d 3y
d 2y
dy
dt
dt
dt
dt
-3-+ 3 - -2 - = 0 . 4 3
(6)
SOLUCIÓN. La ecuación característica de (6) es
0= r 4 -3r 3 +3r 2 - r= r(r 3 -3r2 +3r-1) = r(r-1) 3 • Sus raíces son r 1 = O, r 2 :;:: 1, con r2 la solución general de (6) es
=
1 una raíz de multiplicidad tres. Por lo tanto,
Y( t) = C¡ + ( C2 + C3t + C4t 2 )e'. La teoría para la ecuación no homogénea
dny L[y]=an(t) dtn + ... +a0 (t)y=J(t),
(7)
an(t):#=O
también es completamente análoga a la teoría para la ecuación no homogénea de segundo orden. Los resultados siguientes son los análogos del Lema 1 y del Teorema 5 de la Sección 2.3.
LEMA 1.
La diferencia de dos soluciones cualesquiera de la ecuación no homogénea (7) es una solución de la ecuación homogénea ( l ).
TEOREMA 11.Sea l/;(t) una solución particular de la ecuación no homogénea (7), y sean y 1(t), ... , Yn(t) n soluciones linealmente independientes de la ecuación homogénea (1). Entonces, toda solución y(t) de (7) es de al forma
para alguna elección de constantes c 1 , c2 ,
••• ,
en.
El método de la conjetura sensata también se aplica a la ecuación de orden n
ª" ~?: + ... +a0 y= [ b0 +b 1t+ ... +bktk]eª'.
(8)
258
CAPITULO 2 • ECUACIONES DIFERENCIALES LINEALES DE SEGUNDO ORDEN
Puede verificarse fácilmente que la ecuación (8) tiene una solución particular t/;(t) de la forma
si
e<xt
no es solución de la ecuación homogénea, y
si
tj-I
eª' es solución de la ecuación homogénea, pero
EJEMPLO 3 Encontrar una solución particular
tj
eª' no lo es.
!/;(/) de la ecuación
d3y d 2y dy L[y] = dtJ +3 dt2 +3 dt +y=e'.
(9)
SOLUCIÓN. La ecuación cacterística r 3 +3r2+3r+ 1==(r+1)
3
tiene ar = -1 como raíz triple. Por lo tanto, e' no es solución de la ecuación homogénea, y la ecuación (9) tiene una solución particular t/;(t) de la forma
"'(t) = Ae'. Al evaluar L [t/;)(t) = 8Ae 1 se encuentra que A = 118. Por lo tanto, t/;(t) = l/Se' es una solución particular de (9). También hay una fórmula de variación de parámetros para la ecuación no homogénea (7). Sea v(t) la solución de la ecuación homogénea (1) que satisface las condiciones iniciales v{t0 ) = O, v'(t0 ) = O, ... , v
"'1( t)-
1
v(t-s) a,.(s) f (s) ds
to
es una solución particular de la ecuación no homogénea (7). En la Sección 3.~2 se demostrará esta afirmación. (También puede demostrarse usando el método de la transformada de Laplace; véase la Sección 2.13.)
EJERCICIOS Encuentre la solución general de cada una de las siguientes ecuaciones. l. y"' - 2y• - y'+ 2y - o
1. y"' -6y• +Sy' + 12y-O
J. y
4. y"'-y"+y'-y-0
Resuelva cada uno de los siguientes problemas de valor inicial. S. y
259
2 .15 • Ecuaciones de orden superior
7. y
8. Sabiendo que y 1 (t)
e 1 cos t es una solución de y(iv) _ 2y"' +y"+ 2y' - 2y ==O,
(•)
determine la solución general de(•). Sugerencia: Use esta información para encontrar las raíces de la ecuación característica de (*). Obtenga una solución particular para cada una de las siguientes ecuaciones: 9. y"' +y'= tan t
10. y(iv)_y=g(t)
11. y(iv) +Y== g(I}
12. y"'+ y'== 2t 2+ 4sent
13. y"' - 4y' = I + COS t + 2e - 2' 15. y
14. y
17. y"'+ y"+ y'+y== t+ e-'
18. y
16. Y(vi)+y"=t2
Sugerencia para (18): Haga la sustitución y = e- 1v y despeje v. De otra manera, tomará muchísimo tiempo resolver este problema.
3 Sistemas de 1
ecuaciones diferenciales
3.1
PROPIEDADES ALGEBRAICAS DE SOLUCIONES DE SISTEMAS LINEALES
Este capítulo trata de las ecuaciones diferenciales simultáneas de primer orden de varias variables; es decir, ecuaciones de la forma
dx 1 dt =f¡ (t,X¡,. .. ,xn), dx 2
= f2 (t,x,, ... ,xn),
(1)
dx11
dt =fn(t,X¡, ... ,xn). Una solución de (1) consiste en n funciones x 1 (t), ... , Xn(t).'tales que dxj(t)/dt = Jj(t, x 1(t), ... , x11 (t)), j = 1, 2, ... , n. Por ejemplo, x 1(t) = t y x2 (t) = t 2 es una solución del sistema de ecuaciones diferenciales simultáneas de primer orden
dx 1 dt = 1
y
dx 2 dt = 2x J
ya que dx 1 (t)/ dt = 1 y dx2 (t)I dt = 2t = 2x 1(t). Además de la ecuación (1) se imponen con frecuencia condicionc:s iniciales sobre las funciones x 1 (t), ... , Xn(t). Dichas condiciones serán de la forma
(l')
261
262
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
La ecuación (1), junto con las condiciones iniciales (l'), se conocen corno problema de valor inicial. La solución de tal problema consiste en n funciones x 1(t), ... , Xn(t) que satisfacen (1) y las condiciones iniciales x 1(t0 )= xf, ... ,xn(t0 ) = x2. Por ejemplo, x 1 (t) = e 1 y x 2 (t) = 1 + e 2112 son una solución del problema de valor inicial dx 1 x 1(0)= 1, dt =xi, dx1
3
2
-¡¡¡=x.,
X2(0}=2,
ya que dx 1(t)/dt = e 1 x 1(t), dx2 (t)ldt = e 21 = xt(t), x 1(0) = 1 y x 2 (0) = 3/2. La ecuación (1) se conoce también corno sistema de n ecuaciones diferenciales de
primer orden. Este tipo de ecuaciones se presenta con frecuencia en aplicaciones biológicas y físicas, las cuales muchas veces describen sistemas muy complicados, ya que la tasa o rapidez de cambio de la variable xi depende no solamente de t y de xi, sino tamb~én de los valores de todas las otras variables. Un ejemplo particular es el modelo para la glucosa de la sangre, que se estudió en la Sección 2. 7. En dicho modelo, las tasas de variación g y h (las desviaciones de la cantidad de glucosa en la sangre y la concentración hormonal neta, respecto de los valores óptimos, respectivamente) están dadas por las ecuaciones
dg dt = -m 1 g-m 2h+J(t}, El anterior es un sistema de dos ecuaciones de primer orden para las funciones g(t) y h(t). Algunos sistemas de ecuaciones diferenciales de primer orden provienen de ecuaciones de orden superior para una variable y(t). Toda ecuación diferencial de orden n en la variable y, puede expresarse como un sistema de n ecuaciones de primer orden para las variables
x 1(t)=y,
dy
d"-y
x 2 (t}=-d , ... ,x,.(t)= t dt"Los Ejemplos l y 2 ilustran cómo opera esto.
EJEMPLO 1
.
Transformar la ecuación diferencial
d"y d"-'y +a,._ 1( t ) - -1 + ... +a0 y=O t 11 dt"-
a,.(t} d
n ecuaciones de primer orden. Sean x 1 (1) = y, x 2 (t) = dy/dt, ... , y Xn(t)
en un sistema de
SOLUCIÓN.
y
= dn-ly/dt"- 1• Entonces,
3.1 • Propiedades algebraicas de soluciones de sistemas lineales
263
EJEMPLO 2 Transformar el problema de valor iniciai d3y+ ( -dy )2 +3y=e'· 3 dt
dt
'
y(O)=l, y'(O)=O, y"(O)=O
en un problema de valor inicial para las variables y, dyldt, d 2 y!dt 2• SOLUCIÓN. Sean x 1(t) =y, x 2 (t) = dyldt y x3 (t) = d 2yldt 2 • Entonces,
dx2 -•X3
dt
dx 3
'
--e'-xi-3x 1. dt
Más aún, las funciones x 1 , x 2 y x3 satisfacen las condiciones iniciales x 1(O), x2 (0) = O Y X3(Ü) = 0. Si cada una de las funciones / 1 , ••• , In en ( 1) es función lineal de las variables dependientes x 1 , ••• , Xn, entonces se dice que el sistema de ecuaciones es lineal. El sistema más general de ecuaciones lineales de primer orden tiene la forma dx 1 dt - a 11 (t)x 1 + ... + a111 (t)x11 + g 1(t)
(2)
Si cada función g 1 , ••• , gn es igual a cero, entonces el sistema (2) se llama homogéneo; de otro modo se denomina no homogéneo. Este capítulo sólo analiza el caso en que los coeficientes a;j no dependen de t. Ahora bien, incluso el sistema lineal homogéneo con coeficientes constantes dx 1 dt
==a11X1
+ ... +a1,.x,. (3)
es muy difícil de tratar, en especial si n es muy grande. Por eso se busca una manera más concisa de escribir las ecuaciones. Con este fin se introducirán los conceptos de vectores y matrices.
DEFINICIÓN.
un vector
es una notación abreviada para la sucesión de números x 1 ,
••• , Xn· •
Los núme-
• (N. del R.) Esta definición de un vector matemático se relaciona con la del vector físico usual, considerando las componentes·ortogonales (escalares) de este último como una sucesión ordenada de números, que pueden ser de tres en el concepto matricial de vector.
264
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
ros x 1 , ·••• , entonces
Xn
se llaman componentes de x. Si x 1 = x 1(t), ... , y Xn
=
Xn(t),
se conoce como una función vectorial o con valores vectoriales. Su derivada dx(t)I dt es la función vectorial
dx 1(t) dt dxn(t) dt
DEFINICIÓN. Una matriz A=
ª12 ª" ªii ªii
ªin ªin
ªmi
amn
ami
es una notación o representación abreviada para el arreglo o disposición rectangular de números ªv, los cuales se distribuyen en m renglones y n columnas. El elemento que se encuentra en el renglón i y en la columna j se denota por ªv. El primer subíndice identifica el renglón, y el segundo identifica la columna. Se dice que A es cuadrada si m = n. A continuación, se define el producto de una matriz A y un vector x.
DEFINICIÓN. Sea A una matriz den x n con elementos ªu• y sea x un vector con componentes x 1 , ••• , Xn. Se define el producto de A por x, y se denota por Ax, como el vector cuya componente (o cuyo componente) i es i= 1,2, ... ,n.
En otras palabras, el componente i de Ax es la suma de los productos de términos que corresponden al renglón i de A con el vector x. Así pues, ª11
ª12
ª21
ª22
Ax=
X¡ X2
ª"" xn G11X1 +a12x2+ ... +a¡"X" ª21X 1 + 022X2 + ••· + ªinXn
ª"•
=
ª•" ªin
ª"2
a,, 1x 1 +a11ix2+ ... +a,,,,x,.
3. 1 • Propiedades algebraicas de soluciones de sistemas lineales
265
Por ejemplo,
Por último, obsérvese que el lado izquierdo de (3) son los componentes del vector dx!dt, mientras que et lado derecho de (3) son las componentes del vector Ax. Por lo tanto, la Ecuación (3) puede escribirse en forma concisa como sigue
[~. 1 1
i= dx dt =Ax' donde x=
y
(4)
A=
x,.
ann
Más aún, si x 1(t), ... , Xn(t) satisfacen las condiciones iniciales
x 1(t0 ) = x?, ... ,x,,(t0 ) = x2, entonces x (t) satisface el problema de valor inicial
xº
x=Ax,
x(10 ) =xº, donde xº-
:' . [
Por ejemplo, el sistema de ecuaciones
dx
dt1 =3x 1 -7x2 +9x 3 dx 2
dt =l5x 1 +x2 -x3
dx 3
dt =7x1 +6x3
puede escribirse en forma abreviada como
y el problema de valor inicial
dx 1 dt =x,-x2+x3,
dx2
-=3x2-X3 dt
dx.3 dt =
X1
'
+7X3,
x 1(0)=}
xºn
(5)
266
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
se puede expresar en forma abreviada como
x
DEFINICIÓN. Sea e un número Xn.
y x un vector con n componentes x 1 , ••• , Se define ex como el vector cuyas componentes son cx1 , ••• , cxn, es decir
cx=c
Por ejemplo, si
c=2
Y
x=
[~]· entonces
2x=2m =
UJ·
El proceso de multiplicar un vector x por una constante e se conoce como multiplicación por un escalar.
DEFINICIÓN. Sean x y y vectores con componentes x 1 , ••• , Xn e y 1 , ••• , Yn, respectivamente. Se define x + y como el vector cuyas componentes son x, + y 1 , ••• ,Xn + Yn,esdecir X¡
y,
X2
Yi
x+y=
+ xn
x,+y, X2+Y2 =
xn+Yn
Yn
Por ejemplo, si
x=
[!]
y
y=
¡-1-~'
3.1 • Propiedades algebraicas de soluciones de sistemas lineales
entonces
x+y=[!j+ 3 2
267
-L[ gj 7 9
lO . 11
El proceso de sumar dos vectores se conoce como adición vectorial. Habiendo definido el proceso de multiplicación por un escalar y el de adición vectorial, puede enunciarse el siguiente teorema:
TEOREMA 1.
Sean x(t) y y(t) dos soluciones de (4). Entonces (a) cx(t) es una solución para cualquier constante e, y (b) x(t) + y(t) es también una solución. El Teorema 1 puede demostrarse fácilmente con ayuda del siguiente lema:
LEMA. Sea A una matriz de n x n. Para cualesquiera vectores x y y y una constante cualquiera c. (a) A(cx) = e Ax y (b) A(x + y) = Ax + Ay. DEMOSTRACIÓN DEL LEMA. (a) Se probará que los dos vectores son iguales haciendo ver que tienen las mismas componentes. Para ello, obsérvese que la componente i del vector e Ax es
y la componente i del vector A(cx) es
a; 1(cx 1) +ai2(cx2 ) + ... + a¡n(cxn) = c(a,. 1x 1 + ... + a,.nxn). y la componente i del vector A(cx) = e Ax. (b) La componente i del vector A(x + y) es
+ +... +a,.n(xn +Yn) = +··· +a,.nxn) +(anY1 +··· + a¡,,Yn).
a;¡ (x¡ Y1)
(anX1
Pero esta también es la componente i del vector Ax + Ay, ya que la componente i de Axesa; 1x 1 + ... + O¡nXnylacomponenteideAyesa; 1 y 1 + ... + a1nYn· Por lo tanto, A(x + y} = Ax + Ay. O
DEMOSTRACIÓN DEL TEOREMA 1. (a) Si x(t) es una solución de (4), entonces
d dx(t) dtcx(t)= =cAx(t)=A{cx(t)). Por lo tanto, cx(t) también es una solución de (4). (b} Si x(t) y y(t) son soluciones de (4), entonces
d
dt ( x( I) +y( t)) =
dx(t)
dy{t)
--¡¡-- + --¡¡-- ==Ax( I) +Ay( t) ==A( x( I) +y( t) ).
De modo que, x(t) + y(t) también es una solución de (4).
o
268
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Un corolario inmediato del Teorema l es que cualquier combinación lineal de soluciones de (4) también es una solución de (4). Es decir, si x 1 (t), ... , xj (t) son j soluciones de (4), entonces c 1 x 1(t) + ... + c1 xi(t) también es solución para cualquier elección de constantes c 1 , c2 , ••• , e¡. Por ejemplo, considérese el sistema de ecuaciones dx2
.
dt = -4x 1, o bien,
dx
dt =
(
O
_4
(6)
Este sistema proviene de la ecuación escalar de segundo orden (d 2y! dt 2 ) + 4yt = O, al hacer x 1 = y y x 2 = dyldt. Dado que y 1 (t) = cos 2t e y 2 (t) = sen 2t son dos soluciones de la ecuación escalar, se sabe entonces que
x(t)=(xx (t))=ci( cos2t)+ci( sen2t) (t) -2sen2t 2cos2t 1
2
c 1cos2t + c2 sen2t) ( = - 2c 1sen2t+2c2 cos 2t es una solución de (6) para cualquier elección de constantes c1 y c2 • El siguiente paso en la estrategia es mostrar que toda solución de (4) puede expresarse como una combinación lineal de un número finito de soluciones. De manera equivalente, se tratará de determinar cuántas soluciones es necesario encontrar para generar todas las soluciones de (4). Hay una rama de las matemáticas, conocida como álgebra lineal, que se ocupa principalmente de esta cuestión, por lo que se considerará ahora dicha área.
EJERCICIOS En cada uno de los Ejercicios 1 a 3 transforme la ecuación diferencial dada con variable y a un sistema de ecuaciones de primer orden.
(dy)2 =0
dly l.-+ dtJ dt
d3y
2. -+cosy=e' 3 dt
4. Cambie la siguiente pareja de ecuaciones de segundo orden d 2y dz +3- +2y=O dt2 dt '
-
d 2z dy +3- +2z=O dt2 dt
-
a un sistema de 4 ecuaciones de primer orden en las variables X¡=y, 5. (a) Sea y(t) una solución de la ecuación y" + y' + y = O. Demuestre que x(t)=(y(t)) y'(t)
es una solución del sistema
x=( -1o
1).x.
-1
269
3.1 • Propiedades algebraicas de soluciones de sisremas lineales
(b) Sea X(!)=(X¡(t)) X2(l)
una solución del sistema de ecuaciones
x=( -1o Demuestre que y
= x 1(t) es
-1l
)x.
una solución de la ecuación y" + y' + y :::: O.
En cada uno de los Ejercicios 6 a 9 escriba el sistema dado de ecuaciones diferenciales y valor inicial, en la forma i = Ax, x(t0 ) xº. 6. i 1 =3x 1 - 7 x 2 • x 1(0)= 1 x2 =4x 1, x 2(0)= l
7.
8. x,=x,+x2
9.
X3,
x1 =5x 1 +5x2• i2= -x1+?x2,
X¡(O)=O
3x 1 -x2 +4x3, x 2(0)=1 x3 = - x 1 - x 2, x 3(0) = - l
x1 = -x3•
X¡(3)=0 xi(3)=6
x 1(-1)=2
x2 =
x 1, x 2(-1)=3
X3= -
Xi,
X3(-1}=4
10. Sean
Calcule x + y y 3x - 2y.
11. Sea
A=(
j
-1
Calcule Ax si
(b)x={n
(a)x=(g).
(c)x={n
12. Sea A cualquier matriz den x n, y sea ej el vector cuya componentej es 1 y cuyas componentes restantes son igual a cero. Verifique que el vector Aej es la columna j de A. 13. Sea
A=
(-12 " o t
-1
Calcule Ax si
<•)x=(H
(b) x= {
=l}
n
(c)x=(¡).
14. Sea A una matriz de 3 x 3 con la propiedad de que
(d)x={H
270
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Calcule
Sugerencia: Escriba
Como una combinación lineal de
15. Sea A una matriz de 2 x 2 con la propiedad de que
Determine A. Sugerencia: El camino fácil es usar el Ejercicio 12.
3.2 ESPACIOS VECTORIALES En la sección anterior se definió de manera natural un proceso de adición de dos vectores x y y para originar un nuevo vector z = x + y, y un proceso de multiplicación de un vector x por un escalar e para producir un nuevo vector u = ex. El primer proceso se llamó adición vectorial. y el segundo, multiplicación por un escalar. El presente estudio del álgebra lineal comienza con la premisa más general de que se tiene un conjunto V de elementos x. y. z •...• y un proceso que combina dos elementos x y y de V para formar un tercer elemento z en V, y también se tiene un segundo proceso que combina un número e y un elemento x en V para formar un nuevo elemento u en V. El primer proceso se denotará como suma, es decir, se escribirá z = x + y, y el segundo se denotará como multiplicación por un escalar, o sea, se escribirá u = ex, siempre y cuando ambos satisfagan los ·axiomas de la adición y la multiplicación, los cuales son: (i) x + y = y + x (ley conmutativa) (ii) x + (y + z) = (x + y) + z (ley asociativa) (iii) Existe un elemento único en V, llamado elemento cero, y denotado por O, con la propiedad de que x + O = x para toda x en V. (iv) Para todo elemento x en V hay un elemento único, denotado por -x y denomina· do negativo de x, o menos x, tal que x + (-x) = O
(v) (vi) (vii) (viii)
1 · x = x para toda x en V (ab)x = a(bx) para todo par de números a y b, y para todo elemento x en V a(x: + y) = ax + ay (a + b )x: = ax + bx.
El conjunto V, asociado en los procesos de adición y multiplicación que satisfacen las condiciones (i) a (viiil, se llama espacio vectorial, y sus elementos se denominan vec-
271
3.2 • Espacios vectoriales
lores. Usualmente, los números a y b son números reales, excepto en casos especiales en los que se les considera como números complejos.
OBSERVACIÓN 1. En los axiomas del {i) al (viii) está implícito el hecho de que si x y y están en V, entonces la combinación lineal ax + by también está en V para cualquier elección de constantes a y b. OBSERVACIÓN 2. En la sección anterior se definió un vector x como una sucesión den números. En el contexto más general de esta sección se llama vector a una cantidad x por el hecho de estar en un espacio vectorial. Es decir, una cantidad x es un vector si pertenece a un conjunto de elementos V con dos procesos (adición y multiplicación por un escalar) que satisfacen las condiciones (i) a (viii). Como se verá más adelante en el Ejemplo 3, el conjunto de sucesiones
x=
den números reales es un espacio vectorial (con las operaciones usuales de adición vectorial y multiplicación por un escalar definidas en la Sección 3 .1 ). Así pues, las dos definiciones son compatibles.
EJEMPLO 1
Sea V el conjunto de funciones x(t) que satisfacen la ecuación diferencial
d 2x --x=O 2 dt
(1)
con la suma de dos funciones y el producto de una función por un número, definido en la forma usual. Es decir,
y
(cf)(t) = cf(t). Es fácil verificar que V es un espacio vectorial. Observar primero que si x 1 y x 2 están en V, entonces toda combinación lineal c1x 1 + c2x 2 está en V, ya que la ecuación diferencial (1) es lineal. Más aún, los axiomas (i), (ii), y del (v) al (viii), se satisfacen automáticamente, ya que para cualquier tiempo t, la adición de funciones y la multiplicación de una función por un número, se convierte en la adición y la multiplicación de dos números. El vector cero en V es la función que toma el valor nulo para todo tiempo t; dicha función está en V, ya que x(t} =O es una solución de (1). Por último, en negativo de cualquier función en V está también en V, ya que· el negativo de cualquier solución de (1) es también una solución de (1).
EJEMPLO 2 (d 2xidt 2 )
-
Sea V el conjunto de todas las soluciones x(t) de la ecuación diferencial 6x 2 = O, con la suma de dos funciones y el producto de una función por
272
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
un número, definidos en la forma usual. V no es un espacio vectorial, ya que aunque la suma de dos soluciones cualesquiera está bien definida, no se encuentra necesariamente en V. De manera similar, el producto de una solución por una constante no necesariamente está en V. Por ejemplo, la función x(t) = l/t 2 está en V, pues satisface la ecuación diferencial; sin embargo, la función 2x(t) = 2/t 2 no está en V ya que no satisface la citada ecuación diferencial.
EJEMPLO 3
Sea V el conjunto de las sucesiones
den números reales. Definir x + y y ex como la adición vectorial y la multiplicación por un escalar que se definieron en la Sección 3.1. Es fácil verificar que V es un espacio vectorial ante estas operaciones. El vector cero es la sucesión
[!] y el vector -x es el vector
Este espacio se conoce usualmente como el espacio euclidiano de dimensión n y se denota por Rn.
EJEMPLO 4
Sea V el conjunto de todas las sucesiones
de n números complejos x 1 , ••• , Xn. Definir x + y y ex, para cualquier número complejo e, como la adición vectorial y la multiplicación por un escalar que se definieron en la Sección 3. L Una vez más es fácil verificar que V es un espacio vectorial ante estas operaciones. Este espacio se denomina usualmente como el espacio complejo de dimensión n, y se denota por
en.
EJEMPLO 5 Sea Vd conjunto de todas las matrices A de n x n. Definir la suma de matrices A y B como la matriz que resulta de sumar los elementos correspondientes
3.2 • Espacios vectoriales
273
de A y de B, y definir la matriz e A como la que se obtiene al multiplicar por e todos los elementos de A. En otras palabras, ª11
ª12
ª111
b¡¡
b12
b111
ª21
ª22
ª211
b21
b22
b211
ª111
ª112
ª1111
b111
b112
b11n
+
+ b\n ª2,, + b211
b12 b22
Q\n
an2+ bnl
ann
ª11+h11
ª12+
ª21 + b21
ª22 +
= Qn\
+ bnl
+ bnn
y ª11
ª12
ª111
Ca¡¡
Cll¡2
ca 1n
ª21
ª22
ª211
ca21
Ca22
ca211
can!
can2
can11
=
e ª111
ª112
ªlln
1
Los axiomas (i), (ii) y (v) a (viii) se satisfacen automáticamente, ya que lo que se hace al sumar dos matrices o multiplicar una matriz por una constante es sumar o multiplicar dos números. El vector cero, o la matriz O, es aquella cuyos elementos son todos nulos, y el negativo de una matriz A es -a11
Por lo tanto, V es un espacio vectorial ante las operaciones de adición de matrices y multiplicación por un escalar.
EJEMPLO 6 Ahora se presentará un ejemplo del conjunto de elementos que tiene semejanza con un espacio vectorial, aunque no lo es. El propósito del ejemplo es hacer notar que los elementos de V pueden ser casi de cualquier índole, y que la operación de adición puede ser un proceso muy extraño. Sea V el conjunto formado por tres animales: un gato (C, de cat), un perro (D, de dog) y un ratón (M, de mouse). Siempre que dos animales se encuentran, uno de ellos devora al otro y se transforma en un animal diferente. Las reglas para que se devoren son las siguientes: (1) Si un perro encuentra a un gato, entonces el perro devora al gato y se transforma
en ratón. (2) Si un perro encuentra a otro perro, entonces uno de ellos devora al otro Yse transforma en gato. (3) Si un perro encuentra a un ratón, entonces el perro devora al ratón y permanece sin cambio.
27 4
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
(4) Si un gato encuentra a otro gato, entonces uno de ellos devora al otro y se transforma en un perro. (5) Si un gato encuentra a un ratón, entonces el gato devora al ratón y permanece sin cambio. (6) Si un ratón encuentra a otro ratón, entonces uno de ellos devora al otro y permanece sin cambio. Por supuesto que "devorar" es un proceso para combinar dos elementos de V y formar un tercer elemento en V. Este proceso de devoración se llamará adición y se denotará por +, de modo que las reglas 1 a 6 pueden escribirse en forma abreviada como
l. D+C=M 4. C+C=D
2. D+D=C 5. C+M=C
3. D+M=D 6. M+M=M.
Esta operación de devorar satisface todos los axiomas de la suma. Para verlo, nótese que el axioma (i) se satisface porque las reglas de la devoración no dependen del orden en que aparecen los animales. Es decir, D + C = C + D, etcétera. Más aún, el resultado de cualquier suma es, una vez más, un animal en V. Eso no pasaría, por ejemplo, si un perro devorara a un gato y se transformara en un hipopótamo. La ley asociativa (ii) también se satisface, aunque su verificación debe hacerse explícitamente. Supóngase, por ejemplo, que se encuentran dos gatos y un perro. A priori, no es obvio que no haya diferencia si los dos gatos se encuentran primero y el resultado encuentra al perro, o si un gato encuentra primero al perro y el resultado encuentra al otro gato. Para verificarlo considere
(C+C)+D=D+D=C y
(C+ D)+ C= M+ C= C. Análogamente es posible demostrar que el resultado de cualquier encuentro entre tres animales es independiente del orden en que se encuentran. Ahora bien, obsérvese que el elemento cero en V es el ratón, ya que ningún animal cambia después de devorar un ratón. Por último, "menos un perro" es un gato (ya que D + C = M); "menos un gato" es un perro, y "menos un ratón" es un ratón. Sin embargo, V no es un espacio vectorial, ya que no se definió una operación de multiplicación escalar. Más aún, es clara la imposibilidad de definir las cantidades aC y aD, para todos los números reales a, de modo que satisfagan los axiomas (v) a (viii).
EJEMPLO 7
Sea V el conjunto de todas las soluciones
x(t)=
con valores vectoriales de la ecuación diferencial vectorial
· x=Ax,
~··1.
ª""
(2)
275
3.2 • Espacios vectoriales
V es un espacio vectorial ante las operaciones usuales de adición vectorial y inultiplicacíón por escalares. De hecho, obsérvese que los axiomas (i), (ii) y (v) a (viii) se satisfacen automáticamente. Por lo tanto, sólo se necesita verificar que (a) La adición de dos soluciones cualesquiera de (2) es también una solución. (b) U na constante multiplicada por una solución de (2) también es una solución. {e) La función con valores vectoriales X¡
(t)
=[!]
x(t)=
es una solución de (2), axioma (iii). (d) El negativo de cualquier solución de (2) es también una solución, axioma (iv). Ahora bien, (a) y (b) son exactamente el Teorema 1 de la sección anterior, mientras que (d) es un caso especial de (b). Para verificar (c) obsérvese que
Por lo tanto, la función con valores vectoriales x(t) ecuación diferencial (2).
=O es siempre una solución de la
EJERCICIOS En cada uno de los problemas del 1 al 6, determine si el conjunto dado de elementos
forma un espacio vectorial de acuerdo con las propiedades de adición vectorial y multiplicación por un escalar definidas en la Sección 3.1. 1. El conjunto de todos los elementos x = (
2. El conjunto de todos los elementos x
~:) donde 3x
= ( ~:)
1 -
donde x 1
2x2 = O
+ x2 +
X¡
= O
3. El conjunto de todos los elementos x = (
~D donde xf + xi + xi = 1
4. El conjunto de todos los elementos x
~:) donde x
(
1
+ x, +
X¡
=1
27 6
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
5. El conjunto de todos los elementos x = (
D
para todo número real a y b
6. El conjunto de todos los elementos x = ( ;; ) donde x 1 +x2 +x3 =0, x 1 -x 2 +2x 3 =0,
3x 1 -x 2 +5x 3 =0
En cada uno de los Problemas 7-11, determine si el conjunto dado de funciones constituye un espacio vectorial de acuerdo con las operaciones usuales de adición de funciones y multiplicación de una función por una constante. 7. El conjunto de todos los polinomios de grado
~
4.
8. El conjunto de todas las funciones diferenciables. 9. El conjunto de todas las funciones diferenciables cuya derivada en t = 1 es tres. 10. El conjunto de todas las soluciones de la ecuación diferencial y" + y = cos t. 11. El conjunto de todas las funciones y(t) que tienen periodo 27r, es decir, que y(t + 2 7r) = y(t).
12. Demuestre que el conjunto de soluciones con valores vectoriales x(t)=(x1(t)) X2(t)
del sistema de ecuaciones diferenciales dx 1
- = x 2 +1
dt
'
no es un espacio vectorial.
3.3 DIMENSIÓN DE UN ESPACIO VECTORIAL Sea V el conjunto de soluciones y(t) de la ecuación lineal homogénea de segundo orden (d 2y!dt 2 ) + p(t)(dyldt) + q(t)y = O. Recuérdese que toda solucióny(t) puede expresarse como combinación lineal de cualesquiera dos soluciones linealmente independientes. Así pues, si se conocieran dos funciones "independientes" y 1(t) y y 2 (t) en V, entonces se podrían encontrar todas las funciones en V al tomar todas las combinaciones lineales c 1 y 1 (t) + c2 y 2 (t) de y 1 y y 2 • Sería deseable poder deducir una propiedad similar para las soluciones de la ecuación = Ax. Para ello, se define la noción de un conjunto finito de vectores que generan el espacio total, y la noción de independencia de vectores en un espacio vectorial arbitrario V.
x
DEFINICIÓN. Se dice que un conjunto de vectores
x 11x2, ... , xn genera
a V si el conjunto de todas las combinaciones lineales c 1x 1 + c 2 x2 + ... + 1 2 CnXn agota a V. Es decir, los vectores x , x , ••• , xn generan V si todo elemento de V puede expresarse como una combinación lineal de x 1, x2 , .•• , xn.
277
3.3 • Dimensión de un espacio vectorial
EJEMPLO 1
Sea V el conjunto de soluciones de la ecuación diferencial (d 4x/dt 2 ) x = O. Sea x la función cuyo valor en cualquier tiempo tes e1, y sea x 2 fa función cuyo valor en cualquier tiempo tes e-1• Las funciones x 1 y x 2 están en V, ya que satisfacen la ecuación diferencial. Más aún, estas funciones también generan a V, ya que toda solución x(t) de la ecuación diferencial puede escribirse en la forma 1
x(t) = c1e' + c2e- 1 de modo que
EJEMPLO 2 Sea V = Rn y denótese por el al vector con un 1 en el lugar j y ceros en las demás posiciones; es decir,
o
1
o
e2=
, ... ,e"=
o
o
o El conjunto de vectores e 1, e 2,
o
o
l
o e'= o
••• ,
1
e" genera a R", ya que todo vector
puede escribirse en la forma X¡
0
0
X2
X=
o
+
0 + ... +
Q
o
DEFINICIÓN.
Se dice que un conjunto de vectores x1, x2 , . . . , xn es linealmente dependiente si uno de los vectores es una combinación lineal de los otros. Una manera de expresarlo con precisión matemática es la siguiente. Se dice que un conjunto de vectores x 1, x2, ••• , xn es linealmente dependiente si existen constantes c 1 , c2 , ••• , Cm no todas iguales a cero y tales que
c1x1 +c2x2 + ... +cnx"=O.
x1,
Estas dos definiciones son equivalentes, porque si xi es una combinación lineal de x J- I, xi+ 1, ••• , x", es decir, si
••• ,
Xj
== C¡X t+ • • • + Cj- IX1-•+ Cj+ ¡Xj+•+
• ·•
+ Cn x" ,
278
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
entonces la combinación lineal
es nula y no todas las constantes son iguales a cero. Recíprocamente, si c 1x1, + c2 x2 + ... + c0 xn == O y c1 ::fo O para algunaj, entonces es posible dividir entre c1 y despejar xi como una combinación lineal de x 1, ••• , xi- 1, xi+ 1, ••• , xn. Por ejemplo, si c 1 =F O entonces puede dividirse entre c 1 para obtener
DEFINICIÓN. Si los vectores x1, x2,
••• , xn no son linealmente dependientes, es decir, si ninguno de los vectores puede expresarse como combinación lineal de los otros, entonces se dice que son linealmente independientes. La expresión matemática precisa significa que los vectores x 1, x 2, ••• , xn son linealmente independientes si la ecuación
c 1x 1 + c2x 2 + ...
+ cnxn =0
implica necesariamente que todas las constantes c1 , c2 , cero.
••• ,
e,, son iguales a
Para determinar si un conjunto de vectores x 1, x2 , ••• , x" es linealmente dependiente o independiente, se escribe la ecuación c 1x 1 + c2 x2 + ... + Cnx" = O, y se ve qué implica la igualdad acerca de las constantes c 1 , c2 , ••• , en. Si todas las consantes deben ser nulas, entonces x 1, x2 , ••• , xn son linealmente independientes. Por otro lado, si no todas las constantes c 1 , c2 , ••. , en deben ser iguales a cero, entonces x 1, x2, ••• , xn son linealmente dependientes.
EJEMPLO 3
Sea V = R3 y sean x 1, x2 y x3 los vectores
Para determinar si los vectores son linealmente dependientes o linealmente independientes, se escribe la ecuación c 1 x 1 + c2 x2 + c3 x 3 = O, es decir,
El primer miembro de esta ecuación es el vector
+c2+3c3 -c 1+2c2 c 1 +3c2 +5c3 Ci
1
l •
279
3.3 • Dimensión de un espacio vectorial
Por lo tanto, las constantes c1 , c2 y c3 deben satisfacer las ecuaciones
c 1 + c2 +3c 3 =0, -c 1 +2c2 =0,
(i) (ii) (iií)
c 1 +3c2 + 5c3 =O.
La ecuación (ii) afirma que c 1 = 2c2 • Sustituyendo esto en las ecuaciones (i) y (iii) .se obtiene
Estas ecuaciones tienen un número infinito de soluciones c2 , c3 puesto que se reducen a la ecuación c2 + c3 = O. Una solución particular es c2 = -1, c3 = l. Entonces, a partir de la ecuación (ii) se tiene c 1 = -2. Por lo tanto,
y x 1, x2 y x3 son vectores linealmente dependientes en R3 •
EJEMPLO 4
Sea V = Rn y sean e 1, e2,
o o
o
o
1
e2=
o
, ... ,en=
o
o
o Para determinar si e 1, e 2, ••• , escribe la ecuación c 1 e 1 +
e\ los vectores
o
1
e'=
••• ,
en
+
1
son linealmente dependientes o independientes, se Cnen = O, es decir,
o 1
o
o
o
=
O + ... +en
C¡
o
o
o o 1
o o
El primer miembro de esta ecuación es el vector
Por lo tanto, c 1 = O, c2 = O, ... , y en = O. Como consecuencia, e 1, e 2, vectores linealmente independientes en Rn.
••• , en
son
280
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
DEFINICIÓN. La dimensión de un espacio vectorial V, que se denota por dim V, es el número mínimo de vectores linealmente independientes que genera a V. Se dice que V es un espacio de dimensión finita si su dimensión lo es. Por otra parte, se dice que V es un espacio de dimensión infinita si ningún conjunto finito de elementos genera a V. La dimensión de un espacio V puede caracterizarse como el número mínimo de elementos que hay que encontrar para conocer todos los elementos de V. En este sentido, la definición de dimensión refleja la idea intuitiva sobre el tema. Sin embargo, a partir de esta definición únicamente, es muy difícil calcular la dimensión de un espacio V. Por ejemplo, sea V Rn. En los Ejemplos 2 y 4 se mostró que los vectores e 1, e2, ••• , en son linealmente independientes y generan a V. Más aún, se tiene la idea intuitiva de que no es posible generar a Rn con menos de n vectores. Así pues, la dimensión de Rn debe ser igual a n. Pero, ¿cómo es posible demostrarlo rigurosamente? De hecho, ¿cómo es posible demostrar la imposibilidad de encontrar un conjunto de (n - l) vectores linealmente independientes que generen a R n? Así pues, la definición considerada de dimensión no es muy útil. Sin embargot será de muchísima utilidad después de demostrar el siguiente teorema.
TEOREMA 2. Sin vectores linealmente independientes generan a V, entonces dim V == n. Se necesitarán dos lemas para demostrar el Teorema 2. El primero trata de las soluciones de los sistemas de ecuaciones lineales y puede motivarse de la siguiente manera. Supóngase que se tiene interés en determinar de manera única n números desconocidos x 1 , Xi, ..• t Xn. Parece razonable que deberían tenerse n ecuaciones que se satisfagan con estas incógnitas. Si se tienen muy pocas ecuaciones entonces podría haber muchas soluciones diferentes, es decir, muchos conjuntos distintos de valores x 1 , Xi, ... t Xn satisfarían las ecuaciones dadas. El Lema l demuestra especialmente el caso de que se tengan m ecuaciones lineales homogéneas para n > m incógnitas.
LEMA 1. Un conjunto de m ecuaciones lineales homogéneas paran incógnitas x 1 , x2 , ••• , Xn admite siempre una solución no trivial si m < n. Es decir, el conjunto de m ecuaciones con n incógnitas attxl + ª12X2+ ...
+ ªinXn=O
ª21X1 + ª22X2+ ··· + ª2nXn=O
(1)
tiene siempre una solución x 1 , x2 , si m < n.
.•. , Xn
diferente de x, =
OBSERVACIÓN. Nótese que x 1 == O, x 2 == O, ... ,
Xn
Xn
= 0,
= O ciertamente es una solu-
3.3 • Dimensión de un espacio vectorial
281
ción del sistema de ecuaciones (1 ). Así pues, el Lema 1 asegura que las ecuaciones tienen más de una solución.
DEMOSTRACIÓN DEL LEMA 1. Se demostrará el lema por inducción sobre m. Para ello, obsérvese que el lema es verdadero si m = 1, ya que en caso se tiene únicamente una ecuación de la forma a 11 x 1 + a 12 x 2 + ... + a 1nXn = O, con n ~ 2. Si a11 = O, entonces es posible encontrar una solución no trivial de esta ecuación tomando x 1 = l, x 2 = O, ... , Xn = O. Si a 11 :/= O, entonces es posible una solución no trivial de esta ecuación tomando x 2 = l, ... , Xn = 1 y x 1 = -(a 12 + ... + a 1n)la 11 • Para el siguiente paso en la demostración por inducción, supóngase que el Lema 1 es verdadero para algún entero m = k. Se demostrará que ello implica que el Lema 1 es verdadero para m = k + 1 y k + 1 < n. Para tal fin, considérense las siguientes k + 1 ecuaciones para las n incógnitas x 1 , x 2 , ••• , Xn
(2)
con k + 1 < n. Si a 11 , a 2¡, ... , ak+ 1, 1 son todas iguales a cero, entonces x 1 = 1, x 2 = O, ... , Xn = O es claramente una solución no trivial. Por lo tanto, es posible suponer que al menos uno de los coeficientes es distinto de cero. Sin pérdida de generalidad, puede suponerse que a 11 ':/= O, ya que de otra manera se toma la ecuación con el coeficiente para x 1 distinto de cero y se remarca con índices como la primera ecuación. Entonces
Al sustituir este valor de x 1 en las ecuaciones segunda hasta la (k + l) se obtienen las siguientes ecuaciones equivalentes
(3)
donde b¡i = a;j - ail a 1/ a 11 • Ahora bien, las últimas k ecuaciones de (3) son k ecuaciones lineales homogéneas para las (n - 1) incógnitas x 2 , ••• , Xn. Más aún, k es menor que n - 1, ya que k + 1 es menor que n. Por lo tanto, por la hipótesis de inducción,
282
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
estas ecuaciones tienen una solución no trivial x 2 , ••. , Xn. U na vez que se conocen x2 1 ..• , Xn, se tiene entonces como antes x 1 = -(a 12 x 2 + ... + a 1nXn)la 11 a partir de la primera ecuación en (3). Esto demuestra el Lema 1 para m = k + 1, y como consecuencia, por inducción, par toda m. D Si un espacio vectorial V tiene dimensión m, entonces tiene m vectores linealmente independientes x 1, ••• x m, y todo vector en el espacio puede expresarse como una combinación lineal de m vectores x 1, x2, ••• , xm. En este caso se tiene la impresión de que no puede haber más de m vectores linealmente independientes en V. Ese es el contenido del Lema 2. 1
LEMA 2. En un espacio de dimensión m, cualquier conjunto den > m vectores debe ser linealmente dependiente. En otras palabras, el número máximo de vectores linealmente independientes en un espacio de dimensión finita es la dimensión del espacio. DEMOSTRACIÓN. Dado que V tiene dimensión m, entonces existen m vectores linealmente independientes x 1, x2 , ••• , xm que generan a V. Sean y 1, y 2 , ••• , yn un conjunto de n vectores en V con n > m. Puesto que x 1, x2 , ••• , x m generan a V, entonces todas las yi se pueden escribir como combinaciones lineales de estos vectores. Es decir, existen constantes ªu, 1 :S i :S n, 1 :S j :S m, tales que
y1=a 11 x 1+a 12x 2+ ... +a 1mxm (4)
Para determinar si y 1, y 2 , ••• , yn son linealmente dependientes o linealmente independientes, considérese la ecuación (5) c 1y 1 +c2y2 + ... +cnyn=O. Usando (4), la ecuación (5) puede escribirse en la forma
O= C1Y1 + C2Y2+ ... +
cnyn 2
=(c1ª11+ ... +cnan1)x'+(c1a12+ ... +cnan2)X + ··· +(c1a1m+ ··· +cnanm)xm.
Esta ecuación establece que una combinación lineal de x 1, x2 , ••• , xm es igual a cero. Dado que x 1, x2, ••• , xm son linealmente independientes, entonces todos los coeficientes deben ser iguales a cero. Por lo tanto,
(6)
283
3.3 • Dimensión de un espacio vectorial
Ahora bien, obsérvese que el sistema de ecuaciones (6) es un conjunto de m ecuaciones lineales homogéneas con n incógnitas c 1 , c2 , ••• , en con n > m. Por el Lema l, estas ecuaciones tienen una solución no trivial. Así pues, existen constantes c1 , c2 , ••• , en, no todas iguales a cero y tales que c1 y 1 + c2 y2 + ... + en yn = O. Como consecuenO cia, y 1, y2, ••• , yn son linealmente dependientes. Ahora es posible demostrar el Teorema 2.
DEMOSTRAC\ÓN DEL TEOREMA 2. Si n vectores linealmente independientes generan a V, entonces por la definición de dimensión, dim V ~ n. Por el Lema 2 se tiene que n ~ dim V. Por lo tanto, dim V = n. o
EJEMPLO 5
La dimensión de Rn es n, dado que e 1, e2, mente independientes que generan a Rn.
EJEMPLO 6
••• ,
en, son n vectores lineal-
Sea V el conjunto de todas las matrices de 3 x 3
y denótese por Eij 1a matriz con un 1 en el renglón i y la columna j, y ceros en los ele-
mentos restantes. Por ejemplo,
Para determinar si estas matrices son linealmente dependientes o independientes, considérese la ecuación siguiente
(7) Ahora bien, debe observarse que el lado izquierdo de (7) es la matriz
o o o
g gll = [~~:
1
o
o
Q
C31
Al igualar esta matriz con la matriz cero se obtiene c 11 = O, c 12 = O, ... , C3 3 O. Por lo tanto, las 9 matrices Eu son linealmente independientes. Más aún, estas 9 matrices también generan a V, ya que cualquier matriz
A=¡:~: :~~ :~~1 ªJt
032
puede escribirse, por supuesto, en la forma A =
033
LfJ= 1a¡¡ Eü. Por Jo tanto, dim V =
9.
284
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
DEFINICIÓN. Si un conjunto de vectores linealmente independientes genera a un espacio vectorial V, entonces se dice que dicho conjunto constituye una base de V. Una base se llama también un sistema coordenado. Por ejemplo, los vectores
~
e'= 1o .
ei=
o
o 1 o' o
eJ=
o o 1
y
e4=
o
o o o 1
son una base para R4 • Si
x, x=
Xi X3
•
X4
entonces x = x 1 e 1 + x2 e 2 + x3 e 3 + x4 e4 , y los números componentes o coordenadas relativas a esta base.
X¡
se denominan
COROLARIO. En un espacio vectorial de dimensión finita, toda base tiene el mismo número de vectores, y dicho número es la dimensión del espacio. El siguiente teorema es de extrema utilidad para determinar si un conjunto de vectores es una base de V.
TEOREMA 3. Cualesquiera n vectores linealmente independientes en un espacio V de dimensión n, deben generar a V. Es decir, cualesquiera n vectores linealmente independientes en un espacio V de dimensión n son una base de V. DEMOSTRACIÓN. Sean x 1, x2, ••• , x n n vectores linealmente independientes en un espacio V de dimensión n. Para demostrar que generan a V, es necesario hacer ver que cualquier x en V puede escribfrse como combinación lineal de x 1, x2, ••• , xn. Para ello, tómese cualquier x en V y considérese el conjunto de vectores x, x 1, x 2, •.• , xn. Dichos vectores forman un conjunto de (n + 1) elementos en un espacio vectorial V de dimensión n; por el Lema 2 los vectores deben ser linealmente dependientes. En consecuencia, existen constantes e, c1 , c2 , ••• , en, no todas iguales a cero, y tales que
(8) Es claro que e -:1= O, porque de otro modo el conjunto de vectores x 1, x2, ••• , xn sería linealmente dependiente. Por lo tanto, es posible dividir ambos lados de (8) entre e, para obtener qüe
e, e
1
C2
x=--x - - x
2
e
Por lo tanto, cualesquiera n vectores linealmente independientes en un espacio V de dimensión n también deben generar a V.
285
3.3 • Dimensión de un espacio vectorial
EJEMPLO 7
Demostrar que los vectores
forman una base para R2 •
SOLUCIÓN. Para determinar si x 1 y x 2 son linealmente dependientes o independientes, considérese la ecuación (9) La ecuación (9) implica que c1 + c 2 = O y c1 - c2 == O. Al sumar estas dos ecuaO. Como consecuencia, x 1 y x2 son ciones se obtiene c 1 == O, y al restarlas resulta c2 dos vectores linealmente independientes en el espacio R2 , de dimensión 2. Por lo tanto, deben generar a V.
EJERCICIOS En cada uno de Jos Ejercicios del 1 al 4, determine si el conjunto dado de vectores es linealmente dependiente o independiente. l.
m
(l). (-l) (=~) mm l)' (-l) (_¡) 4. (D. (-In' (-f) y
3. (
l.
y
y
y
S. Sea V el conjunto de las matrices 2 x 2. Determine si los siguientes conjuntos de matrices son linealmente dependientes o independientes en V. (a) (
(b)
! g). (b ~ ). (~ 6)
e g), (6 n.
(~
6)
Y
y
ue polinomios en t de
6. 'Sea 'J e\ espacio
t son
(t - 1)2 , (t - 2)2, y (t - l)(t - 2), respectivamente. Demuestre que p 1 , p 2 y p 3 son linealmente independientes. Concluya que, por lo tanto, según el Teo-
rema 3, p 1 , p 2 y p 3 forman una base para V.
7. Sea V el conjunto de soluciones de la ecuación diferencial d 2yldt 2 (a) Demuestre que V es un espacio vectorial. (b) Encuentre una base para V.
-
y
= O.
286
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
8. Sea V el conjunto de soluciones de la ecuación diferencial (djyldt 3 ) +y= O que satisfacen que y(O) = O. Demuestre que V es un espacio vectorial y halle una base para él. 9. Sea V el conjunto de polinomios p(t)
=
a0 + a 1 t + a2 t 2 que satisfacen
p(O)+ 2p'(O) + 3p"(O) =0.
Demuestre que V es un espacio vectorial y encuentre una base para él. 10. Sea V el conjunto de soluciones
de la ecuación diferencial
b )x. 0
1
-11
6
Pruebe que 1
x (t)=
[::J.
e2'] x2(1) = 2e2' [ 4e21
forman una base para V. 11. Sea V un espacio vectorial. Se dice que W es un subespacio de V si W es un subconjunto de V, el cual es también espacio vectorial. Sea W el subconjunto de Rn formado por los vectores
y que satisfacen las ecuaciones x 1 +x2 +2x3 =0 2x 1 -x2 + x3 =0 6x 1 +6x3 =0.
Pruebe que W es un subespacio de R3 y halle una base para él. 12. Demuestre que cualesquiera n vectores que generan un espacio vectorial V de dimensión n, deben ser linealmente independientes. Sugerencia: Muestre que todo conjunto de vectores linealmente dependientes contiene un subconjunto linealmente independiente que también genera a V. 13. Sean v1, v2, ••• , v n n vectores en un espacio vectorial V. Sea W el subconjunto de V formado por las combinaciones lineales c 1v 1 + c2v 2 + ... + Cnv n de v1, v2, ••• , v n. Demuestre que W es un subespacio de V y que dim W ~ n. 14. Sea V el conjunte de funciones f(t) que son analíticas para 1t1 < 1; es decir,/(/) tiene un desarrollo en series de potencias f(t) = a0 + a1t + a2 t 2 + ... , el cual
3.4 • Aplicaciones del ólgebra lineal a las ecuaciones diferenciales
287
converge para 1ti < l. Demuestre que V es un espacio vectorial y que· su dimensión es infinita. Sugerencia: V contiene a todos los polinomios.
15. Sean v 1, v 2,
111
m vectores linealmente independientes en un espacio vectorial V de dimensión n, con n > m. Demuestre que es posible encontrar vectores . v m + J , ... , v n t a les que v 1, ~.2 , ... , v m , ... , v n f orman una base para V. Es d ecir, todo conjunto de m vectores linealmente independientes en un espacio V de dimensión n, puede ser completado para formar una base para V. ••• ,
v
16. Encuentre una base para R3 que incluya los vectores
mym 17. (a) Demuestre que y son linalmente independientes en R3 • (b) Sea x= (
~:) =x e + x e + x,e'. 1
1
2
2
Dado que v 1, v 2 y v 3 son linealmente independientes, entonces son una base y x = y 1v 1 + JiV 2 + y 3v 3 • ¿Cuál es la relación entre las coordenadas originales X¡ y las nuevas coordenadas yj? (e) Exprese la relación entre las coordenadas en la forma x = By. Pruebe que las columnas de B son v 1, v 2 y v 3 •
3.4 APLICACIONES DEL ÁLGEBRA LINEAL A LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Recuérdese que el Teorema de existencia y unicidad, enunciado en la Sección 2.1 fue un medio importante para resolver la ecuación lineal homogénea de segundo orden (d 2y!dt 2 ) + p(t)(dyldt) + q(t)y = O. De manera similar, se hará uso extensivo del Teorema 4, que se enuncia a continuación, para resolver el sistema lineal homogéneo de ecuaciones diferenciales
dx =Ax dt '
x=[]
ª11
A=
: [
anl
La demostración de este teorema se indicará en la Sección 4.6.
(1)
288
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
TEOREMA 4.
(Teorema de existencia y unicidad). Existe una, y sólamente una, solución al problema de valor inicial
xº1 X~
dx =Ax dt '
(2)
xºn Más aün, dicha solucíón existe para
-oo
< t <
oo.
El Teorema 4 es muy poderoso y tiene muchas aplicaciones. En particular, si x{t) es una solución no trivial, entonces x(t) :/=O para toda t. (Si x(t*) = O para alguna t*, entonces x(t) debe ser igual a cero, ya que ésta y la trivial satisfacen la misma ecuación diferencial y tienen el mismo valor en t = t* .) Ya se mostró (Ejercicio 7 de la Sección 3.2) que el espacio V de las soluciones de (1) es un espacio vectorial. El siguiente paso es determinar la dimensión de V.
TEOREMA 5. La dimensión del espacio V de las soluciones del sistema lineal homogéneo de ecuaciones diferenciales (l) es n. DEMOSTRACIÓN. Se exhibirá una base para V que contiene n elementos. Para ello, sea <J> 1 (t), j = 1, ... , /1 la solución del problema de valor inicial
o dx dt
-=Ax
'
o
x(O) = ej =
1
o
-renglón j.
(3)
o Por ejemplo > 1 (t) es la solución de la ecuación diferencial (1) que satisface la condición inicial
1
o o Nótese que, según el Teorema 4,
(4) donde el cero en el segundo miembro de (4) representa al vector nulo en V (es decir,
289
3.4 • Aplicaciones del álgebra lineal a las ecuaciones diferenciales
aquel cuyas componentes son iguales a la función cero). Se desea mostrar que (4) implica c 1 = c2 = . . . en = O. Al evaluar ambos lados de (4) en t O se obtiene
o
c1
o
=O
o o bien Dado que se sabe e 1, e2 , ••• , en son linealmente independientes en Rn, entonces c 1 1 2 c2 == . . . Cn = O. Se concluye, por lo tanto, que > , > , ••• , q,n son vectores linealmente independientes en V. La afirmación ahora es que q, 1,
e=
al valor de x en t = O (x{O) = e). Con las constantes c 1 , .c2 ,
••. ,
en, constrúyase la
función con valores vectoriales
se sabe que >(t) satisface (1), ya que es una combinación lineal de soluciones. Más aún,
<J>(O) = c1> 1{O)+ c2<J> 2 (0) + ... + c11
o
1
=c1
o o
+c2
1
o
+ ... +en
o o
e, C2
=x(O).
=
en
Ahora obsérvese que x (t) y et> (t) satisfacen el mismo sistema lineal homogéneo de ecuaciones diferenciales, y que x(t) y
x(t)=:>(t)=c 1q, 1(t)+c2
q, 1, q, 2,
la Sección 3.3, dim V
••• ,
n.
El "Feorema 5 establece que el espacio V de soluciones de (1) tiene dimensión n. Por lo tanto, sólo se necesitan conjeturar o hallar de otra manera n soluciones lineal-
290
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
mente independientes de (1). El Teorema 6, que se enuncia a continuación, aporta un criterio para determinar la independencia lineal de las soluciones. Eso reduce el problema de determinar si n soluciones x 1, x2 , ••• , xn son linealmente independientes, al problema más simple de determinar si sus valores x 1(t0 ), x2 (t0 ), ••• , xn(t0 ) en un tiempo apropiado t 0 , son vectores linealmente independientes en Rn.
TEOREMA 6. (Criterio de independencia lineal). Sean x1, x2 ,
••• , xk, k soluciones de x = Ax. Elijase t0 convenientemente. Entonces x1, ... , xk son soluciones linealmente independientes si y sólo si x 1(!0 ), x 2 (t0 ) •••• , xk (t0) son vectores linealmente independientes en Rn.
DEMOSTRACIÓN. Supóngase que x 1, x2, ••• , xk son soluciones linealmente dependientes. Entonces existen constantes c 1, c2 , ... , ck, no todas cero, tales que
c 1x 1 +c2x 2 + ... +ckxk=O. Al evaluar esta ecuación en t
= t0 ,
se obtiene que
o o o Por lo tanto, x 1 (t0 ), x2 (t0 ), ... , xk (t0 ) son vectores linealmente dependientes en Rn. Inversamente, supóngase que los valores de x 1, x2, ••• , xk para algún tiempo t0 son vectores linealmente dependientes en Rn. Entonces, existen constantes c 1 , c2 , .•. , ck, no todas cero, tales que
o o
=O.
o Determínese la siguiente función con valores vectoriales usando las constantes c 1, C2, ••• , Ck
Esta función satisface (1), ya que es combinación lineal de soluciones. Más aún, q,(10 ) = O. Por lo tanto, por el Teorema 4, >(t) = O para toda t. Esto implica que x 1, 2 x , •••. , xk
son soluciones linealmente dependientes.
O
EJEMPLO 1 Considerar el sistema de ecuaciones diferenciales dx
( O
dt == - l
(5)
291
3.4 • Aplicaciones del álgebra linear a las ecuaciones diferenciales
Este sistema de ecuaciones proviene de la ecuación de segundo orden
d2y dy +2- +y=O dt2 dt
-
(6)
al tomar x 1 = y y x 2 = dyldt. Dado que y 1 (t) = e-' y Yi(t) nes de (6), entonces x
1
{t)=(
te-' son dos solucio-
_:=:)
y
son dos soluciones de (5). Para determinar si x 1 y x 2 son linealmente dependientes o independientes, se verificará si sus valores iniciales
y
son vectores linealmente dependientes o independientes en R2 • Así pues, se considera la ecuación 1
2
c,x {0) + C2X (0) = ( -
e~~ C2) = ( ~ ).
Esta ecuación implica que tanto c1 como c2 son iguales a cero. Por Jo tanto, x 1(O) y x (0) son vectores linealmente independientes en R2• En consecuencia, por el Teorema 6, x 1(t) y x 2 (t) son soluciones linealmente independientes de (5) y cualquier solución x(t) de (5) puede escribirse en la forma 2
(7)
EJEMPLO 2
Resolver el siguiente problema de valor inicial
dx
dt =
{ O -1
-~)x,
x(O)=(
!).
SOLUCIÓN. Por el Ejemplo 1 se sabe que toda solución x(t) debe ser de la forma (7). Las constantes c1 y c2 se determinan a partir de las condiciones iniciales
292
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Por lo tanto, c 1 = 1 y c2 = 1 + c 1 = 2, y como consecuencia 1
x( 1) = ( x 1 ( t) ) = ( ( 1+ 2t) e - ) x 2 (t) (l-2t)e-r
•
Al estudiar la ecuación (1) han sido de utilidad hasta este momento algunos conceptos de álgebra lineal, como espacio vectorial, dependencia, dimensión, base, así como las notaciones vectorial y matricial. Cabe, sin embargo, preguntarse si todo esto es algo más que un lenguaje útil y conveniente. Valdría la pena introducirlo aunque no fuera nada más que un lenguaje, pues una buena notación es esencial para expresar ideas matemáticas. Sin embargo, es más que eso, constituye una teoría propia con muchas aplicaciones. En las Secciones 3 .8-3.10 la tarea de encontrar todas las soluciones de (1) se reducirá al problema algebraico más sencillo de resolver ecuaciones lineales simultáneas de la forma
+ ª12X2 + · ·· + a¡nXn = b¡ ª21X1 + ª22X2 + · ·· + a2nXn = b2 a11X1
Por lo tanto, se pasará ahora a estudiar la teoría de las ecuaciones lineales simultáneas. También se verá que función desempeña el álgebra lineal.
EJERCICIOS En cada uno de los Ejercicios del 1 al 4, halle una base para el conjunto de soluciones de la ecuación diferencial dada. l.
x= ( _?
_~ )x
(Sugerencia: Encuentre una ecuación diferencial de segundo
orden que se satisfaga para x 1(t).) 2.
x= ( ~
~ ~ )x
(Sugerencia: Halle una ecuación diferencial de tercer orden
2 -1 2 que se satisfaga para x 1 (t).) 3.
x=U ?)x
Determine para cada una de las ecuaciones diferenciales de la 5 a la 9 si las soluciones dadas son una base para el conjunto de todas las soluciones.
6. X=(-!
293
3.5 • Teoría de los determinantes
-3
1.
x= ( ;
s. x= ( 9. i=
-5 1 -1
-2
o
-1
2 -4
-2)
l
(-~ -~ -1
x2(t) = [e
-~)x;
-2
1
-1 x;
-6
=!2)
x;
1
x (t)•
[:~,, -31] ,
~sr],
e-St
10. Determine las soluciones > 1, > 2 , . . . , q,n (véase la demostración del Teorema 5) para el sistema de ecuaciones diferenciales en (a) Problema 5; (b) Problema 6; (c) Problema 7. 11. Sea V el espacio vectorial de las funciones continuas de (-oo, oo) en Rn (los valores de x(t) están en Rn. Sean x 1, x 2, ••• , xn funciones en V. (a) Demuestre que si x 1 (t0 ), . . . , xn(t0 ) son vectores linealmente independientes en Rn para algún 10 , entonces x 1, x 2, ••• , xn son funciones linealmente independientes en V. (b) ¿Es cierto que si x 1 (t0 ), .•• , xn(t0 ) son vectores linealmente dependientes en Rn para algún 10 , entonces x 1, x2 , ••• , xn son funciones linealmente dependientes en V? Justifique la respuesta. 12. Sea (a) (b) (c) (d) (e) (t)
3.5
u un vector en Rn (u -:f: O). ¿Es x(t) = tu una solución de la ecuación diferencial homogénea i = Ax? ¿Lo es x(t) e'h'u? ¿Lo es x(t) (e' - e-')u? ¿Lo es x(t) (e 1 + e-1 )u? ¿Lo es x (t) (eA•t + eAi')u? ¿Para qué funciones>(!) puede ser x(t) = >(t)u una solución de alguna ecuación de la forma = Ax?
x
TEORÍA DE LOS DETERMINANTES
En esta sección se estudiarán ecuaciones simultáneas de la forma
a11x1+a12x2+ ... +a1nx,,=b1 ª21X1+ª22X2+ ••·
+a2,,xn=b2
(1)
294
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
El objetivo es determinar una condición necesar~a y suficiente para que el sistema de ecuaciones ( 1) tenga solución única x 1 , x2 , ••• , Xn. Para comprender mejor el problema, se empieza con el caso más simple n = 2. Si se multiplica por a21 la primera ecuación a 11 x 1 + a 12 x 2 = b 1 ; la segunda ecuación ª21 x, + a22X2 b2, por a 11 , y se resta la primera de la segunda, resulta que
De manera similar, si se multiplica la primera ecuación por a 22 , la segunda por a12 , y se resta la segunda de la primera, se obtiene que ( ª11ª22- ª12ª21)X1
= ª22b1 -
al2b2.
Como consecuencia, el sistema de ecuaciones (1) tiene solución única
si el número a 11 a 22 - a 12 a21 es diferente de cero. Si este número es igual a cero, entonces puede haber soluciones o no. Por ejemplo, el sistema
obviamente no tiene soluciones, mientras que el sistema
x 1 -x2 =0, posee un número infinito de soluciones x 1 ambos sistemas se tiene que ª11ª22- ª12ª21=1(
= e, x 2 -2)
= e para cualquier número c. En
(- 1)2 =O.
El caso de tres ecuaciones
+ a12X2 + ü13X3 = b¡ ü21X 1 + ª22X2 + ü23X3 = b2 a11X 1
a31X 1+a32X2+033X3 =
(2)
b3
con tres incógnitas x 1 , x 2 , x 3 pµede resolverse también fácilmente. Al eliminar una de las variables en dos de las ecuaciones (2) y reducir por ende el problema al caso n = 2, es posible mostrar (Ejercicio 1) que el sistema (2) tiene una solución única x 1 , x 2 , x3 si y sólo si el número ª11ª22ª33 + ª12ª23ª31 + ªnª21ªn- ª13ª22ª31 - ª12ª21ª33 - ª11ª23032
(3)
es diferente de cero. Ahora es posible suponer que el sistema de ecuaciones (1), el cual puede abreviarse en la forma
(4)
295
3 .5 • Teoría de los determinantes
tiene solución única x, si y sólo si un cierto número que depende de los elementos ªu de la matriz A, es distinto de cero. Paran = 4 puede determinarse este número eliminando una de las variables de dos de las ecuaciones ( 1). Sin embargo, el álgebra es tan complicada que el número resultante es ininteligible. En vez de eso, se generalizará el número (3), de modo que a cada sistema de ecuaciones Ax = b se le asociará un sólo número llamado determinante de A (simbolizado por detA), el cual depende de los elementos de la matriz A. Se mostrarán algunas propiedades útiles de dicha asociación y se usarán estas propiedades para hacer ver que el sistema de ecuaciones (4) tiene solución única x si y sólo si det A i= O. Si se analiza la expresión (3) con cuidado, se ve que puede describirse de la siguiente manera. Primero se toma un elemento a 111 del primer renglón de la matriz
El elemento puede ser a 11 , o bien a 12 o a 13 • Se multiplica a 111 por un elemento a212 del segundo renglón de A. Sin embargo, h no debe ser igual a ) 1 • Por ejemplo, si se elije a 12 del primer renglón de A, entonces hay que elegir a 21 o bien a 23 del segundo renglón de A. Después se multiplican los dos números por el elemento en el tercer renglón de A eri la columna restante. Esto se hace para todas las posibles elecciones de elementos de cada renglón de A sin tomarlos nunca dos veces de la misma columna. De esta manera, se obtienen 6 distintos productos de tres elementos de A, ya que hay tres maneras de elegir un elemento del primer renglón de A, dos modos para escoger entonces un elemento del segundo renglón de A y sólo una manera de elegir un elemento del tercer renglón de A. Cada uno de estos productos a111 a212 a3¡ 3 se multiplica por ±1 dependiendo del orden específicoj 11zh. Los productos a1J 1 a212 a313 con (j 1}z}J) = (123), (231) y (312) se multiplican por + 1, mientras que los productos a111 a2jza 311 , con U1hh) = (321), (213) y (132), se multiplican por -l. Por último, se suman los resultados. Los seis conjuntos de números (123), (231), (312), (321), (213) y (132) se llaman permutaciones de los enteros 1-, 2 y 3. Obsérvese que cada una de las tres permutaciones que corresponden a los términos positivos requiere de un número par de intercambios entre números adyacentes para reordenarlos, es decir, para llevar los enteros a su orden natural. De manera similar, cada una de las tres permutaciones correspondientes a los términos negativos requiere de un número impar de intercambios entre números para reordenarlos. Para verificarlo, obsérvese que 231--+213-+123 (2 intercambios) 312--+132-+123 (2 intercambios) 321-+312--+132--+ 123 (3 intercambios) 213--+ 123 and 132--+ 123 (1 intercambio cada una) Esto motiva la siguiente definición del determinante de una matriz A de n x n.
DEFINICIÓN. detA=
~ jlo···J,.
EJ,Ji .. .j,,alj,a2iz""ªnJ,.
(s)
296
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
donde Ejih···jn 1 si la permutación (j 1 }i ... jn) es par, es decir, si se pueden reordenar los enteros según su orden natural en un número par de intercambios de enteros adyacentes. Ej h· . .jn -1 si la permutación es impar. En otras palabras, elíjase un elemento av del primer renglon de la matriz A. Multiplíquese por un elemento a2j, del segundo renglón de A, con h =F j 1 • Este proceso continua pasando una vez por cada renglón y tomando cada vez un elemento de una columna diferente. Por último, multiplíquese el producto alj a21 zanjn por+ 1 si la permutación (j 1jz .. . j 11 ) es par, y por -1 si la per1 mutación es impar. Lo anterior para todas las posibles elecciones de un elemento de cada renglón de A, sin tomar dos veces de la misma columna. Después se suman todas estas contribuciones y se denota el número resultante por det A. 1
1
OBSERVACIÓN. Hay muchas maneras de reordenar una permutación de los enteros 1, 2, ... , n a su orden natural por medio de intercambios sucesivos de enteros adyacentes. Por ejemplo, 4312-+4132-+1432~1423-+1243-+1234
y 4312-+3412-+3142~3124-+1324-+1234.
Sin embargo, es posible mostrar que el número de intercambios de enteros adyacentes que se necesita para reordenar la permutación hh ... j 11 es siempre impar o siempre par. Por lo tanto, queda perfectamente definido el número e11 j 2 ••• jn.
EJEMPLO 1
Sea
En este caso, hay solamente dos productos a 11 a22 y a 12 a21 que satisfacen la definición de det A. Dado que la permutación (12) es par y la permutación (21) es impar, el término a 11 a 22 se multiplica por + 1 y el término a 12 a 21 por -1. Por lo tanto, det A = ª11 ª22 -
ª12ª21.
EJEMPLO 2
Calcular
SOLUCIÓN. Un método sencillo para evaluar el determinante de una matriz de 3 x 3 es escribir las primeras dos columnas a un lado de la matriz y luego tomar los productos a lo largo de las. diagonales, como se muestra a continuación:
1 1]
det[ j
2
-1
-1
21
i........._
=
l ......._/r;(1
3 """2/ "1 /
"'/t"'
3
2
-1~1 ><2X1 ':::-1
= 1 . 2. 2 + 1 . 1 . ( - 1) + 1 . 3(
'+
'+
'+
1) - ( - 1)·2. 1 - ( - 1)· 1 . 1 - 2. 3 . 1 = - 3.
297
3.5 • Teoría de los determinantes
Si A es una matriz de n x n, entonces en general det A consta de n ! productos den elementos. El determinante de una matriz de 4 x 4 consta, en general, de 24 términos, mientras que el de una matriz de 10 x 10 consta del enorme número de 3 628 800 "términos. Así pues, resulta impráctico calcular el determinante de una matriz grande A usando sólo la definición (5). La manera inteligente, y la única posible, de calcular determinantes es (i) encontrar matrices especiales cuyos determinantes puedan calcularse con facilidad, y (ii) reducir el problema de hallar cualquier determinante al problema más sencillo de evaluar el que corresponde a alguna de estas matrices. Para ello, obsérvese que hay tres clases especiales de matrices cuyos determinantes son fáciles de evaluar. 1. Matrices diagonales: Una matriz
A=
a,, o
o o o ª22
o
o
o o
o
ann
cuyos elementos fuera de la diagonal son todos ceros, se llama matriz diagonal. Su determinante es el producto de los elementos de la diagonal a 11 , a 22 , •.• , Onn. Esto es el resultado inmediato de la observación de que la única manera de poder elegir un elemento diferente de cero del primer renglón de A es eligiendo a 11 • De manera similar, la única forma de poder seleccionar un elemento distinto de cero del renglón j de A es eligiendo a11 • Así pues, el único producto diferente de cero que entra en la definición de det A es a 11 a22 • •• ann, y dicho término se multiplica por + 1 ya que la permutación (1, 2 ... n) es par.
2. Matrices triangulares inferiores: Una matriz
o
o o
A=
cuyos elementos arriba de la diagonal son todos ceros, se denomina matriz triangular inferior, y su determinante es también el producto de los elementos de la diagonal a 11, ... , ann. Para demostrarlo, obsérvese que la única manera de poder elegir un elemento diferente de cero del primer renglón de A es eligiendo a 11 • El segundo renglón de A tiene dos elementos distintos de cero, pero, dado que ya se eligió de la primera columna, entonces se está forzado a elegir a22 del segundo renglón. De manera similar, la elección obligada es ªJJ del renglón j de A. Así pues, det A = a 11 a?.2 ••• a..,n. 3. Matrices triangulares superiores: Una matriz
ª11
o
A=
o
ª12
ªin
ª22
ªin
O'
ann
298
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
cuyos elementos abajo de la diagonal son todos ceros, se llama matriz triangular superior y su determinante es también el producto de los elementos de la diagonal a 11 a 22 ••• ªnn. Para demostrarlo es posible proceder en dirección inversa. La única forma de seleccionar un elemento diferente de cero del último renglón de la matriz A es eligiendo ann. Esto obliga entonces a elegir ªn-I,n-I del renglón n - l de A. Igualmente, está obligado a elegir ªH del renglón} de A. Por lo tanto, det A = ann ••• a22a 11 • ann · • • a22a¡ 1 •
A continuación se deducen algunas propiedades sencillas, aunque muy útiles, de los determinantes.
PROPIEDAD 1. Si se intercambian dos renglones adyacentes de A, entonces cambia el signo del determinante. DEMOSTRACIÓN. Sea B la matriz que se obtiene de A al intercambiar los renglones k y k + 1. Obsérvese que todos los productos que aparecen en la definición de det B son los mismos que aparecen en la definición de det A. La única diferencia es que se cambia el orden en el que se elijan de las columnas de A y de B. Por ejemplo, sean
A=[~
3 -1
B=[i
3
2
y
2 -1
J]
-n
El producto 4 x 2 x 2 aparece en det A al elegir primero del primer renglón, tercera columna; después del segundo renglón, primera columna y, por último, del tercer renglón, segunda columna. El mismo producto aparece en det B al seleccionar primero del primer renglón, tercera columna; después del segundo renglón, segunda columna y, por último, del tercer renglón, primera columna. De manera más general, el término
en det A corresponde al término
en det B. El signo del primer término está dado por la permutación (j 1 ••• ÍkÍk+ 1 ••• Jn), y el signo del segundo término lo está por la permutación (j 1 ••• Ík+ 1 jk ••• Jn>· Dado que la segunda se obtiene de la primera al intercambiar los elementos k y k + 1, se ve que los dos elementos tienen signos contrarios. Por lo tanto, det B = -det A.
PROPIEDAD 2. Si se intercambian cualesquiera dos renglones de A, entonces cambia el signo del determinante. DEMOSTRACIÓN. Se mostrará que el número de intercambios de renglones adyacen· tes que se requiere para alternar los renglones i y j de A es impar. Así la Propiedad
299
3.5 • Teoría de los determinantes
2 será una consecuencia de la Propiedad 1. Para ello, supóngase quejes mayor que
i. Se necesitan j - i intercambios sucesivos de renglones adyacentes para llevar el renglón ja la posición i, y después j - i - 1 intercambios sucesivos de renglones adyacentes para llevar a la posición j el renglón que se encontraba originalmente en la posición i. Así pues, el número total de intercambios que se requieren es 2(} - i) - 1, y este número siempre es impar.
PROPIEDAD 3. Si cualesquiera dos renglones de A son iguales, entonces det A = O. DEMOSTRACIÓN. Supóngase que los renglones i y j de A son iguales, y llámese B a la matriz que se obtiene de A al intercambiar los renglones i y j. Obv.iamente, B = A, aunque por la Propiedad 2, se tiene que det B -detA. Por lo tanto, detA = -detA si dos renglones de A son iguales, y esto solamente es posible si det A = O. PROPIEDAD 4. det cA = en detA. DEMOSTRACIÓN. Es obvia. PROPIEDAD 5. Sea B la matriz que se obtiene de A al multiplicar su renglón i por una constante c. Entonces det B = cdetA. DEMOSTRACIÓN. Es obvia. PROPIEDAD 6. Sea AT la matriz que se obtiene de A al intercambiar renglones por columnas. La matriz A T se conoce como la transpuesta de A. Por ejemplo, si A= [
!
entonces
-1
6 9 4
-11
2 . 7
Una manera concisa de decirlo es (AT)iJ = a1;. Entonces detAT =detA.
DEMOSTRACIÓN. Es claro que los productos que aparecen en la definición de det A y det A T son los mismos, ya que siempre se elige un elemento de cada renglón y de cada columna. Sin embargo, la demostración de que estos productos tienen el mismo signo es muy difícil y no se incluye aquí. (Cada vez que el autor enseña determinantes a sus alumnos desearía ser un rey para poder declarar que la Propiedad 6 es verdadera por decreto.)
OBSERVACIONES. De las Propiedades 2, 3 y 6 se deduce inmediatamente que, al intercambiar dos columnas de A, cambia el signo del determinante, y que detA = O si dos columnas de A son iguales.
PROPIEDAD 7. Si a un renglón de A se le suma un múltiplo de otro renglón de A, entonces el valor del determinante no cambia.
300
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
DEMOSTRACIÓN. Primeramente, obsérvese que detA es función lineal de cada renglón de A por separado. Eso significa lo siguiente. Escríbase la matriz A en la forma al ª2
A=
donde
ª = (a11•ª12• ... ·ªin) 1
3
2
= ( ª21•ª22• ·••'ªin)
Entonces al
ª1
(i)
det cak =e det ak
y
at
ª1
al
det ak + b = det ak.
+ det b
(ii)
an
Por ejemplo,
5 2 -1
-~]
3. 5 • Teorio de los determinantes
301
ya que (4, 1,9) + (4, 2, -2) = (8, 3, 7). Con esto se ve que la ecuación (i) es la Propiedad 5. Para obtener la ecuación (ii), calcúlese
J ... anJ.
:¿
e11 •••J,.alJ 1 . . . (akJ1c +b1
= Í:
E_¡, ••.1,.ªv 1 • . . akJ1c · "ªnJ,.
det ak+b =
}¡,. .. ,Jn
}¡, ... ,),,
+ Í:
)¡ .....),.
al
E._¡ 1 ...1,.ª1¡ 1 ••
.bÍk ···ªnJ,.
at
=det ak +det b .
Ahora bien, la Propiedad 7 se sigue inmediatamente de la ecuación (ii), ya que si Bes la matriz que se obtiene de A al sumar e veces el renglón k de A, al renglón j de A, entonces
a1
a1
a-i + cak
a1
cak
al
=det
det B = det
a1
ak
= det A+ e det
+ det
·
ak
ak
ak
ak
an
an
a"
an
Pero se sabe que
a• ak
=O
det ak an
ya que esta matriz tiene dos renglones iguales. Por tanto, det B
=
detA.
302
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
OBSERVACIÓN 1. Todo lo que se afirma acerca de los renglones es también válido para las columnas, ya que det AT = detA. Así pues, no se cambia el valor del determinante cuando se suma un múltiplo de una columna a otra en A. OBSERVACIÓN 2. El determinante es una función lineal de cada renglón de A por separado. No es función lineal de A, ya que, en general, se tiene que detcA =I= e detA
det(A + B)=F detA + detB.
y
Por ejemplo, si
A=(¿
-~)
y
entonces det( A+ B) = det( ~
l ~) =O,
mientras que detA + det B = 3 - 9 = -6. La Propiedad 7 es muy importante, pues permite reducir el problema de evaluar cualquier determinante, al problema mucho más sencillo de calcular el determinante de una matriz triangular superior. De hecho, si
A=
ª11
ª12
°tn
ª21
ª22
ªin
y a 11 :#: O, entonces es posible sumar un múltiplo adecuado del primer renglón de A a Jos renglones restantes de A, de modo que los valores resultantes a21 , ••• , an 1 sean todos iguales a cero. De manera similar, pueden sumarse múltiplos del segundo renglón resultante de A a los renglones de más abajo, de modo que los valores que resultan a32 , ••• , Onz sean todos nulos, etcétera. El método se ilustra en el ejemplo siguiente:
EJEMPLO 3
Calcular
1
- l
det 2
2
o
2
1 2
-1 3
-1
4 1
2
3
o
SOLUCIÓN. Al restar· dos veces el primer renglón del segundo; cuatro veces el primero del tercero; y el primero del último renglón, se obtiene que
303
3.5 • Teoría de los determinantes
l
-l
det 2
2 1 2
4 1
2
o -1 3
3
2 -1
o
=det[ ~
-1 4
5 3 1
=4det
2
o o o
-4
-4
-9
-13 -3
31
1
-1 l
2 -1
5
-9
3
1
3 1 -13 3
Ahora se resta cinco veces el segundo renglón de esta última matriz del tercer renglón, y tres veces el segundo renglón del cuarto. Entonces l 2 det 4 1
-1
2
2
o
l 2
-1 3
~1=4det [~o
-1
o
2
-1 l
l 4 4
o o
o
-~1
8 .
o
Por último, sumando el tercer renglón de esta matriz al cuarto renglón, se obtiene que
det[ ~
-1
2 1 2
2
o -1 3
3 1 2 =4det o -1 o
o
o o
o
~1 o 2 1
1 1
-4
-8 -8
4)( -8) = 128.
=4(
(La alternativa podría haber sido intercambiar la tercera y cuarta columnas de la matriz
o
1
-1 1
o
o
o
o
2 -1 -4
4
-~1 -8
o
para obtener el mismo resultado.)
OBSERVACIÓN 1. Si a 11 = O y aj 1 =F- O para alguna j, entonces pueden intercambiarse el primer renglón y el j de A para garantizar que a 11 =F- l'. (Por supuesto, que hay que acordarse de multiplicar el determinante por -l.) Si toda la primera columna de A es igual a cero, es decir, si a 11 = a 21 = . . . = an 1 = O, entonces no es necesario continuar el procedimiento, pues en tal caso se tiene detA = O. OBSERVACIÓN 2. De la misma manera que se redujo la matriz A a una matriz triangular superior, puede reducirse el sistema de ecuaciones a11X1 ª21X1
+a12x2+ ... +a,nxn=b1 + 022X2 + ··· + a2nXn = b2
304
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
a un sistema equivalente de la forma C11X1 +c12X2+ ... +c1nXn=d1
C22X2
En la última ecuación se puede despejar así sucesivamente.
EJEMPLO 4
+ ... + C2nXn =di
(si
Xn
Cnn =I=
O),
Xn-I
en la ecuación n - 1, y
Encontrar todas las soluciones del sistema
x 1 +x 2 +x 3 =l -x 1 +x 2 +X3=2 2x 1 -x 2 +x 3 =3. SOLUCIÓN. Al sumar la primera ecuación a la segunda y restar dos veces la primera de la tercera ecuación, se obtiene que
x. 1 +x 2 +x 3 =1 2x 2 +2x3 =3 -3x2-X3=l. Ahora bien, sumando 3/2 veces la segunda ecuación a la tercera,
1 2x 2 +2x 3 =3
Xi +x2+X3=
11 2X3=T· 11 )/2 - - ¡s, - 11 . 2 -- (3 - 2 P or 1otanto,x3 --¡-,x
Y X=}+~-.!.!.=-.!. 1 4 4 2.
EJERCICIOS 1. Demuestre que el sistema de ecuaciones
+ ª12X2 + a13X3 = b1 a21X1 + a22X2 + a23X3 = b2 a31X1 + a32X2 + a33X3 = b3 a11X1
tiene una solución única x 1 , x 2 , x 3 si y sólo si
Sugerencia: Despeje x 1 en términos de x 2 y x 3 de una de estas ecuaciones.
305
3.6 • Soluciones de sistemas de ecuaciones lineales
2. (a) Demuestre que el número total de permutaciones de los enteros l ,, 2, ... , n es par. (b) Demuestre que exactamente la mitad de dichas permutaciones son pares, y la otra mitad, impares. En cada uno de los Problemas del 3 al 8 evalúe el determinante de la matriz dada.
3,
u
~ [l
o 2
2)
8
()
5
-1
4. [
6
o 1
3 -1
o
-~]2.
1
~
t
,2 ':2
,2
t
'· [I
o
l
2
3
8 -1
-1
2
6
5.
8.
b
~}
l
l
il ~J
o e -b -e o o o o
l l
-1 1 -1 1
o
[-~
a
1
o o o
o l o o o o 1 o o o o 1
9. Pruebe, sin hacer cálculos, que
[a
det d g
el =det [ed
eb h
f
f
k
H
ab e
En cada uno de los Problemas del 1O al 15 hafle todas las soluciones del sistema dado
de ecuaciones. 10.
x 1 +x2 -x3 =0 2x¡ + X3= 14
11. x 1 +x2 +x 3 =6 x 1 -x 2 -x3 = -4
X2+X3=13
X2+X3= - }
12. x 1 +x2 +x3 =0
13.
X¡-X2-X3=0
X2+X3=0
14.
x 1 +x2 +2x3 -x4 =1 x 1 -x2 +2x3 +x4 =2 x 1 +x2 +2x3 -x4 = l -x 1 -x2 -2x3 +x4 =0
15.
X2+ X3-X4= l x 1 +2x 2 -2x 3 +x 4 = 1 x 1 +3x2 -3x 3 -x 4 =1 x 1 +4x 2 -4x~-x4 = l
X¡+
X¡-
X2+X3
+
X4==Ü
x 1 +2x2 -x3 +3x4 =0 3x 1 +3x2 -x3 +7x4 ==0 -x 1 +2x2 +x3 - x 4 =0
3.6 SOLUCIONES DE SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES En esta sección se demostrará que el sistema de ecuaciones ª11
Ax=b,
A=
: [
an\
(1)
306
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
tiene solución única x si det A :/= O. Para ello se define el producto de dos matrices de n x n y se deducen algunas propiedades adicionales de los determinantes.
DEFINICIÓN. Sean A y B matrices den x n con elementos ªu y bu, respectivamente. Se define su producto AB como la matriz C de n x n cuyo elemento ij, o sea cij, es el producto del renglón i de A y la columna j de B. Es decir, n
Í:
cü=
a¡kbkJ·
k=I
Dicho de otro modo, si se escribe Ben la forma B = (b 1, b 2, ••• , bn), donde bj es la columna j de B, entonces el producto C AB puede expresarse en la forma C = (Ab 1, Ab 2, ••• , Ab n ), ya que el componente i del vector Abj es
2: ~-1ªikbkj' EJEMPLO 1 Sean
A=[~
l 2 1
y
Evaluar AB. SOLUCIÓN.
[~
-1
l 2 1
-1
º] 1
=
o o
1+2-1
= EJEMPLO 2 Sean A SOLUCIÓN.
u
-1 -1
o
[3+2+ 0+4-11
[~
-4 -2 -2
-3-1+0 0-2+0 -1-1+0
o+ 1 +o] 0+2+0 0+1+0
~]
y B las matrices en el Ejemplo 1. Calcular BA.
i [ im l
2
1
-1 3+0+0 l = 6+0+ l 1 -3+0+0
=[ -3~
-1 l -1
1-2+0 2-2+1 -1+0+0
-1-1+0] -2-1+1 1+0+0
-2] -2 l
OBSERVACIÓN 1. Como indican los Ejemplos 1 y 2, no es cierto en general que AB =
BA. Sin embargo, es posible demostrar que A{BC)=(AB)C
{2)
307
3.6 • Soluciones de sistemas de ecuaciones lineales
para cualesquiera tres matrices A, B y C de n x n. En la siguiente sección se ofrece una demostración muy sencilla de (2).
OBSERVACIÓN 2. Denótese por 1 la matriz diagonal
o
1
o
o
o
l
o o 1 se denomina matriz identidad, ya que IA A den x n.
Al
=
A (Ejercicio 5) para toda matriz
Las siguientes dos propiedades de los determinantes son extremadamente útiles en muchas aplicaciones.
PROPIEDAD 8. det AB = det A X det B.
Es decir, el determinante del producto es igual al producto de los determinantes.
PROPIEDAD 9. Denótese por A(if j) la matriz de (n - 1) x (n - 1) que se obtiene de A al eliminar el renglón i y la columna j de A. Por ejemplo, si
A=[ Sea
cu =
b
-n
2 -1
-4
5
entonces, A{2j3) = (
1 4
-~).
(-l)i+J detA(i!J). De modo que fl
det A=
L a,¡e¡J ;-1
para cualquier elección de j entre l y n. Este proceso de cálculo de determinantes se conoce como "desarrollo por elementos de columna" y la Propiedad 9 establece que no importa qué columna se elija para desarrollar. Por ejemplo, sea
A=
1~ -1
3 -1 1 6
2
6
3 3
4 5
o
7
Desarrollando con· respecto a la primera, a la segunda, a la tercera y a la cuarta columnas de A, respectivamente, resulta -1
detA=det
[
!
2 3
3
~]
308
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
2
+2detH
o
=-3det[ -1~
o
-det[ -1~
3 3 3
!l +detH
o 3
!]
~1-det[ ~ 5 -1
2 3 3
~]
2
!] +6detU !]
2
2
o
o
3
3
=2det[ -1~
-1 1 6
~15 +3det[ -1~
-3det[ ~
3 -1 l
!]
=-6det[ -1~
-1 1
-4det[ -1~
3 -1 6
6
~] +7det[ ~ 3
-1
~] +5det[~
3 -1 6
!]
3 1
~]
6 3 -1 l
H
Las Propiedades 8 y 9 se deducirán con la ayuda del siguiente lema.
LEMA 1. Sea D = D(A) una función que a cada matriz A den x n le asigna un número D(A). Supóngase además que D es una función lineal de cada columna (renglón) de A por separado, es decir, D (a 1, •• ., al+ cbi, .. . ,an) = D (a 1, ••• ,al, ... ,an) + cD (a 1, ... , bi, .. .,an), y D(B) = -D(A), si 8 se obtiene de A intercambiando dos columnas (renglones) de A. Entonces D (A) =detA X D (1). Una función D que a cada matriz de n_ x n le asigna un número, se dice que es alternante si D(B) = -D(A), siempre que B se obtenga de A intercambiando dos columnas (renglones) de A. El Lema 1 señala que la propiedad de ser alternante y lineal en las columnas (renglones) de A caracteriza casi por completo a la función determinante detA. Dicho con más precisión, cualquier función D(A) que es alternante y lineal en las columnas (renglones) de A, debe ser un múltiplo de det A. Si además se cumple que D(I) = 1, entonces D(A) = detA para todas las matrices A den x n. También se deduce inn ediatamente del Lema 1 que si D(A) es alternante y lineal en las columnas de A, entonces también es alternante y lineal en los renglones de A.
DEMOSTRACIÓN DEL LEMA 1. Primero escriba A en la forma A = (a 1, a 2, donde
••• ,
an)
309
3.6 • Soluciones de sistemas de ecuaciones lineales
al=
ª11
ª12
ª21
0 22
a2=
' anl
ª111 ª211
, ... ,a"=
an2
ª""
Al expresar a 1 en la forma ali e 1 + . . . + an 1e" se ve que D(A)=D(a 11 e 1 + ... +a111 e",a2, ••• ,a") =a 11 D(e 1,a2, ••• ,a11 )+ ... +a111 D(e",a2, ••• ,a")
= L ª11,D (eí1,a2, .. 'tan). j¡
De manera semejante, al escribir a 2 en la forma a 2
a 12e 1
+ ... + an 2 en se ve que
L a 111a 2hD(eí ,eh,a3, ••• ,a").
D(A)=
1
J1J2
Procediendo por inducción,
L
D(A)=
ªlj1ª2h· .. ª111,.D(eJi,eí2, ... ,eí.. ).
}¡ •... J,,
Ahora sólo se requiere sumar sobre todos los enteros j 1, h, ... , j 11 con j¡ D(A) es cero si dos de las columnas de A son iguales. Más aún
::1:.
jb ya que
D (eí 1,eh, ... ,eí,.) = e1 d 2 •••J,.D (e 1,e2, ••• ,e")= e1 , ...J,.D (I). Por lo tanto, D (A)=
L j¡, ... J,,
e11 ...J,, a lJi ... a111,. D (I) = detA X D (I).
D
Ahora es posible deducir las Propiedades 8 y 9.
DEMOSTRACIÓN DE LA PROPIEDAD 8. Sea A una matriz fija de n la función D(B) mediante la fórmula
x n y definase
D {B) = detAB.
Obsérvese que D(B) es alternante y lineal en las columnas b 1, ••• , bn de B. Esto es consecuencia de que las columnas de AB son Ab 1, ••• , Abn. Por lo tanto, por el Lema l. D (B) = det B X D (1) = det B X det Al= det A X det B.
n
DEMOSTRACIÓN DE LA PROPIEDAD 9. Elíjase cualquier entero j entre 1 y n y definase n
D(A)=
L ;-1
aijciJ,
310
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
donde cu ;:::; (-l)i+j detA(ilj). Es fácil verificar que Des alternante y lineal en las columnas de A. Por tanto, por el Lema 1,
D
D (A)= det A X D (I) = det A.
La clave para resolver el sistema de ecuaciones (1) es la observación importante de que n
2: a;1ccij= O
(3)
k =t= j
para
í=I
donde cu (-l)i+j detA(ilj). La demostración de (3) es muy sencilla. Denótese por B la matriz que se obtiene de A al sustituir la columna j por la columna k, dejando el resto sin alterar. Por ejemplo, si
A-[ ! -1
~1.
5 2
o
-1
B= [
!
)=2,
y
k=3,
entonces,
-1
~]·
6 1 -1
-l
Ahora bien, el determinante de B es cero, ya que dos de sus columnas son iguales. Por otro lado, desarrollando con respecto a la columna j de B, se obtiene que n
n
i-1
i• I
2: b;/iJ= 2: a¡kcij
detB= donde
cij=(- l);+JdetB(ilJ)=(- l);+jdetA(ilJ)=cij. Por lo tanto, ~ n a,.c.=0 si k es diferente de j. ~1- 1 lJ 11<.
Ahora bien, siempre que se tiene una sumatoria desde 1 hasta n, que comprende los productos de términos con dos índices fijosj y k (como en (3)), se trata de expresar como el elemento jk del producto de dos matrices. Si se denota por C la matriz cuyo elemento ij es cu, y se hace adjA::cr, entonces n
n
;-1
i-1
2: a;kcij= L
(adjA)1;a;k=(adjAXA)1k.
Por lo tanto, de (3) se obtiene que (adjAxA)j1c=O
para
j=t=k.
Combinando estos dos resultados con la siguiente igualdad n
detA=
L ;-1
aiJcii=(adjAxA).u,
311
3.6 • Soluciones de sistemas de ecuaciones lineales
resulta que detA
O
O detA
O
O =(detA)I.
adjAXA=
o
o
(4)
detA
De manera similar, trabajando con A Ten vez de con A (Ejercicio 8) se ve que
AXadjA=
EJEMPLO 3
detA O
O detA
O O
o
o
detA
=(detA)I.
(5)
Sea
A= [
¡
o
-11
1
-1 .
2
1
Calcular adj A y verificar directamente las igualdades (4) y (5). SOLUCIÓN. T
-~ -i] =[-~ de modo que
adjAXA=
[-~
o
-2 2 -2
1
2
-11 [2 -~ = ~
o 2
o
~] =21
y
AxadjA= [ Ahora bien, detA
=1-
¡
o
-2
o
1 2
2 -2
o
2 + 1 + 2
= 2.
2
~] =21.
Por tanto,
adjAXA=AXadjA= (detA)I. Ahora es posible retomar el sistema de ecuaciones
Ax=b,
(6)
Si A fuera un número diferente de cero en vez de una matriz, se dividirían ambos miembros de (6) entre A para obtener x == b/ A. Por supuesto que esta expresión no
312
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
tiene sentido si A es una matriz. Sin embargo, hay una manera de obtener la solución b/ A que se generaliza al caso cuando A es una matriz den x n. De hecho, si el número A fuera diferente de cero, entonces sería posible multiplicar ambos lados de (6) por el número A_, a fin de obtener
·X
A
Ax=x=A- 1b.
1
Ahora bien, si puede definirse A -i como una matriz de n x n cuando A es una matriz de n x n, entonces la expresión A- 1b tendría cabal sentido. Esto lleva a formular las dos preguntas siguientes.
Pregunta 1: Dada una matriz A de n x n, ¿existirá otra matriz de n x n, a la cual se le llamará A- 1, con la propiedad de que A - 1A= AA - 1 = I? Pregunta 2: Si A- 1 existe, ¿se podrá garantizar que es única? Es decir, ¿es posible que existan dos matrices diferentes B y C con la propiedad de que BA=AB=I
y
CA=AC=I?
En los Teoremas 7 y 8 se dan las respuestas a estas preguntas.
TEOREMA 7. Una matriz A den x n tiene a lo sumo una inversa. DEMOSTRACIÓN. Supóngase que A tiene dos inversas diferentes. Entonces hay dos matrices distintas B y C con la propiedad de que AB=BA=I
y
AC=CA=I.
Si se multiplican por B ambos lados de la ecuación AC = 1, se obtiene que
BI = B(AC) = (BA)C = IC. Por lo tanto, B = C, lo cual es una contradicción
TEOREMA 8.
o
A- 1 existe si y sólo si detA =FO, y en tal caso
1 d'A A -1 = detA ~
ª ·
(7)
DEMOSTRACIÓN. Supóngase que det A ::/= O. Entonces es posible dividir entre detA ambos miembros de las igualdades (4) y (5) para obtener que adj A 1 . adjA detA XA=I= detA AXadJA=AX detA. Por lo tanto, A- 1 = adj A/detA. Recíprocamente, supóngase que A- 1 existe. Al aplicar determinantes en ambos lados de la ecuación A- 1A = 1 y utilizando la Propiedad 8. se obtiene (detA- 1)detA=detl= l. Y esta ecuación implica que det A es diferente de cero.
313
3.6 • Soluciones de sistemas de ecuaciones lineales
Por último, supóngase que detA :fo O. Entonces A- 1 existe, y multiplicando ambos lados de (6) por esta matriz,
A- 1Ax=Ix=x=A- 1b. Por lo tanto, si existe una solución, debe ser A - 1b. Más aún, este vector es una solución de (6), ya que
A(A- 1b) =AA- 1b=lb=b. Así pues, la ecuación (6) tiene una solución única x = A- 1b si detA
EJEMPLO 4
+ O.
Hallar las soluciones de la ecuación
[~
J
-2 3
SOLUCIÓN.
det [~
l
-2 3
l· ¿l=24.
j]x=[H x= [;~
j] =det[ 6o
-3
1
-4
o
(8)
-6
Por lo tanto, la ecuación (8) tiene la solución única x. Pero
es obviamente una solución. Por lo tanto,
Es la única solución de (8).
OBSERVACIÓN 1. Con frecuencia, es muy laborioso calcular la inversa de una matriz A den x n a partir de la ecuación (7). Esto es cierto en particular si n ~ 4. La alternativa mucho más eficiente es calcular A- 1, por medio de "operaciones elementales de renglones''.
DEFINICIÓN. Una operación elemental de renglones en una matriz A es uno de los procesos siguientes: (i) el intercambio de dos renglones, (ii) la multiplicación de un renglón por un número diferente de cero, o (iii) la suma de un múltiplo de un renglón a otro. Es posible mostrar que cualquier matriz A, con detA :fo O, puede ser transformada en la de identidad 1 mediante la aplicación sucesiva de dichas operaciones. Más aún,
314
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
si la misma sucesión de operaciones se aplica a 1, entonces se transforma en A- 1• El método se ilustrará en el ejemplo siguiente.
EJEMPLO 5
Encontrar la inversa de la matriz
A= [
¡
o
l
--1l . 1
1
2
SOLUCIÓN. La matriz A puede transformarse en 1 por medio de la siguiente sucesión de operaciones elementales de renglones. El resultado, después de cada paso, aparece abajo de la operación realizada. (a) Para obtener ceros en las posiciones fuera de la diagonal de la primera columna, se resta el primer renglón tanto del segundo como del tercero.
o 1
~]
-
2
(b) Para obtener ceros en las posiciones fuera de la diagonal de la segunda columna se suma (-2) veces el segundo renglón al tercero.
o 1 - ~] o
[~
(e) Para obtener un 1 en la posición diagonal de la tercera columna. se multiplica el tercer renglón por Vi.
o
[~
-
1
o
~]
(d) Por último para obtener ceros en las posiciones fuera de la diagonal en la tercera columna, se suma el tercer renglón al primero
o
[~
1
o
Si se realiza la misma sucesión de operaciones elementales de renglones sobre I, se obtiene la siguiente sucesión de matrices
[~
o 1
o
[-l
~].[-: 1 - 1 o 1 -1
La última de estas matrices es A - t.
o 1
o
l
Hl-: H o 1
-2
~ .1- ~
o
-1
1
2
o.
i
-1
1
2
315
3.6 • Soluciones de sistemas de ecuaciones líneales
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas del 1al4, calcule AB y BA para las matrices dadas A y B.
l.
3.
n nB-(1
2
A•U A•(l
1. 6
B=
o l 1
(-1
o
~
-n
l
6 l l
o
2.
~)
4.
A=U 42) ' B--( 42
n
:1 B-r~
A• [¡
l ' l
2 3
1 2 3
4
4
l
3 4
il
5. Demuestre que IA = A para cualquier matriz A. 6. Demuestre que dos matrices diagonales cualesquiera A y B se conmutan, es decir, AB = BA si A y B son matrices diagonales.
7. Suponga que AD = DA para cualquier matriz A. Pruebe que D es un múltiplo de la matriz identidad.
8. Demuestre que A x adjA = detA x l. En cada uno de los Problemas del 9 al 14 halle la inversa de la matriz dada, si existe. 9.
12.
(-2!
3
o 1
J)
u -o 2 1 3
10.
(coso o
o -s~nD) 1
o
sen9 13.
(l
1+ i
o l
11. (
cos9
-i ~
T)
14. ( -1
-:)
i l
l
o -l
l)
15. Sea
Demuestre que
si detA :#O.
16. Demuestre que (AB)- 1 = B- 1A -t si detA x det B
-:/:=
Prueba en cada uno de los problemas del 17 al 20 que x sistema dado de ecuaciones. 17.
X1 -
Xi-
X3==0
18.
3x 1 - x 2 +2x3 =0 2x 1 +2x2 + 3x3 =O 19.
x,+ 2x2 - X3 ==O 2x 1 + 3x2 + X3- X4==Ü +2x 3 +2x 4=0 -xi 3x 1 -
Xz+
X3+3X4==0
X¡
=
O es la única solución del
+2x2+4x3==Ü X2+
X¡+ X2+
20.
O.
X3=0 X3=0
x 1 + 2x2 - x 3 +3x4 =0 - x 4 ==0 2x 1 + 3x2 -x 1 + x 2 +2x 3 + x4 =0 - x2 + 2x 3 +3x4 ==0
316
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
3.7 TRANSFORMACIONES LINEALES En la sección anterior se trató el problema de resolver la ecuación
Ax=b,
A=
ª~n].. ' x--¡~·..
ª11: [
ªnn
anl
xn
i -~, ' b-
..
(1)
bn
preguntándose si existía la matriz A - 1• El estudio llevó a la conclusión de que la ecuación (1) tiene una solución única x = A- 1b si detA ':f:. O. Para determinar qué ocurre cuando det A = Ose analizará ahora, con otro enfoque, el problema de resolver la ecuación (1). De hecho, se estudiará el conjunto V de vectores que se obtienen al multiplicar por A cualquier vector de Rn, y se verá si b se encuentra en este conjunto. Obviamente, la ecuación ( 1) tiene al menos una solución x si, y sólo si, b está en V. Se iniciará con el siguiente lema que, aunque sencillo, es muy útil.
LEMA 1. Sea A una matriz den x n con elementos a¡1 , y sea x un vector con componentes x 1 , x 2 , ... , Xn. Denótese la columna j de A por
. ª111 :
a1=
Qnj
Entonces
DEMOSTRACIÓN. Se mostrará que los vectores Ax y x 1 a 1 + ... +
Xnan tienen los mismos componentes. Para ello, obsérvese que (Ax)1 , la componentej de Ax es a11 x 1 + . . . + a¡nXn, mientras que la componente j del vector x 1 a 1 + . . . + Xn a n es
x1a) + ... + xna) = x 1a11 + ... + xna¡n = (Ax)1. Por lo tanto,
o Ahora denótese por V al conjunto de vectores que se obtiene al multiplicar cada uno de los vectores x E Rn por la matriz A. Del Lema 1 se sigue inmediatamente que V es el conjunto de todas las combinaciones lineales de los vectores a 1, a 2 , ••• , a n, es decir, V es generado por las columnas de A. Por lo tanto, la ecuación Ax = b tiene una solución si, y sólo si, b es una combinación lineal de las columnas de A. Con la ayuda de esta observación puede demostrarse ahora el siguiente teorema.
TEOREMA 9.
(a) la ecuación Ax = b tiene una solución única si las cuh1mnas de A son linealmente independientes. (b) la ecuación ºAx = b no tiene solución, o bien tiene un número infini· to de soluciones si las columnas de A son linealmente dependientes.
3. 7 • Transformaciones lineales
3i7
DEMOSTRACIÓN. (a) Supóngase que las columnas de A son linealmente independientes. Entonces a 1; a2, ••• , an forman una base para Rn. En particular cualquier vector b puede escribirse como combinación lineal de a 1, a 2 , ••• , a n. En consecuencia, la Ecuación (1) tiene al menos una solución. Para demostrar exactamente esto último, se hará ver que cualesquiera dos soluciones
y
deben ser iguales. Para ello, obsérvese que si x y y son dos soluciones de (1), entonces
A(x-y) =Ax-Ay= b- b=O. Por lo tanto, por el Lema 1, (2) Pero esto implica que x 1 = y 1 , x 2 = Yh, ... , y Xn = Yn, ya que a 1, a 2, ••• , an son linealmente independientes. En consecuencia se tiene x = y. (b) Si las columnas de A son linealmente dependientes, entonces puede elegirse un subconjunto a 1, a2, .•. , ande vectores linealmente dependientes que también generen a V (Ejercicio 12 de la Sección 3.3). Según esto, se tiene entonces que la dimensión del espacio V es a lo sumo n - 1. En otras palabras, el espacio V es diferente de Rn y más pequeña que él. Por lo tanto, hay vectores en Rn que no están en V. Si b es uno de estos vectores, entonces obviamente la ecuación Ax = b no tiene solución. Por otro lado, si b está en V, es decir, si existe al menos un vector x* tal que Ax* = b, entonces la Ecuación (1) tiene un número infinito de soluciones. Para demostrarlo, obsérvese primero que ciertamente x = x* es una solución de ( 1). Además nótese que si A~ = O para algún vector~ en Rn, entonces x = x* + ~también es una solución de (1), ya que
A(x* +€)=Ax* +A~=b+O=b. Por último, hay que observar que existen números c 1 , c2 , ••• , en, no todos iguales a cero, y que c 1a 1 + c2 a 2 + ... + cnan = O. Por lo tanto, por el Lema 1 se tiene que A E O, donde
Pero si A~ es igual a cero, entonces A (a~) también es nulo para cualquier constante a. Así pues, hay una infinidad de vectores ~con la propiedad de que A~ = O. Por lo tanto, la ecuación Ax = b tiene un número infinito de soluciones. O
318
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
EJEMPLO 1
(a) ¿Para qué vectores de la forma
es posible reolver la siguiente ecuación?
Ax= u
1
o 1
(b) Encontrar todas las soluciones de la ecuación
ll i !Jx= lH (c) Hallar todas las soluciones de la ecuación
SOLUCIÓN. (a) Las columnas de la matriz A son
a 1= [
n il a'-ln ª2 =
[
y
Nótese que a 1 y a 2 son linealmente independientes. mientras que a 3 es la suma de a 1 y a 2. Por lo tanto, es posible resolver la ecuación Ax = b si y sólo si
b= C¡
[l
l + 2
C2
[l]Q = [ C¡+C2] C¡ 1
2c¡ + C2
para algún par de constantes c 1 y c2 • De igual manera (Ejercicio 25) si b 3 b 1 + bz. (b) Considérense las tres ecuaciones siguientes:
=
b 1 + b2 •
x 1 +x 2 +2x 3 =0 x1 + x 3 =0 2x 1 +x 2 +3x 3 =0.
Hay que notar que la tercera ecuación es la suma de las primeras dos. Por lo tanto, basta considerar solamente las primeras dos ecuaciones. La segunda implica que x 1 = -x3 • Al sustituir este valor de x 1 en la primera ecuación se obtiene que x 2 = -x3 • Por lo tanto, todas las soluciones de la ecuación Ax = O son de la forma
x=fll
319
3.7 • Transformaciones lineales
(e) Primero obsérvese que
x'=m es una solución de la ecuación. Sea x 2 cualquier otra solución de la ecuación. Se deduce de inmediato que x 2 = x1 + ~, donde ~es una solución de la ecuación homogénea Ax = O. Más aún, la suma de cualquier solución de la ecuación no homogénea
Ax-[
il
con una solución de la ecuación homogénea, es a su vez solución de la ecuación no horno· génea. Por lo tanto, cualquier solución de la ecuación
Ax= [~
l
es de la forma
El Teorema 9 es muy útil ya que establece condiciones necesarias y suficientes para que la ecuación Ax = b tenga solución única. Sin embargo, con frecuencia es difícil aplicar el Teorema 9, ya que es difícil determinar sin vectores son linealmente dependientes o independientes. Por fortuna se puede relacionar ta pregunta de si las colum· nas de A son linealmente dependientes o independientes, con el problema más sencillo de ver si el determinante de A es cero o no. Hay varias maneras de hacerlo. En esta sección se presenta un método más complejo que utiliza el concepto de transformación lineal.
DEFINICIÓN. Una transformación lineal ~ de Rn en Rn es una función que asigna a cada vector x en Rn un nuevo vector llamado él (x) = ~ (x 1 , ••• , Xn). Más aún, la asociación cumple las siguientes reglas: ~(ex)= c~(x)
(i)
~(x+y)=~(x)+~(y).
(ii)
y
EJEMPLO 2
La transformación
320
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
es claramente una transformación lineal Rn en Rn, ya que él(cx)=cx
cél(x)
y
él(x +y)= x +y= él(x) + él(y).
EJEMPLO 3 La transformación X= [
~: ]-él(x) = [ ;: : ~; + ;:
l
es una transformación lineal de R3 en R3 , ya que
y
(x, + Y 1) +(xi+ Y2) + (x3 + YJ) él(x+y)= (x,+y1)+(x2+Y2)-(x3+y3) [ X¡+Y1
l
EJEMPLO 4 Sea él el punto que se obtiene de x = (x 1 , x 2 ) al girarlo 30° en dirección contraria a las manecillas del reloj .. La intuición indica que cualquier rotación es una transformación lineal. Sin embargo, si el lector aún no se convence de ello, calcule Ci(x1,X2) = y
!\/3 x 1 -~x 2 ]
[ ~X¡+! YJ X2
verifique entonces directamente que él es una transformación lineal de R2 en R2•
EJEMPLO 5 La transformación
x=(;~Hxf!xd es de R2 en R2, pero no es lineal, pues
!
él(2x) = él(2x 1, 2x 2) = ( 4 xf 4 xi ) 7" 2él(x). Ahora bien, toda matriz A den x n define de manera natural una transformación lineal de Rn en Rn. De hecho, considérese la transformación de Rn en Rn definida por x-.él(x) =Ax.
321
3.7 • Transformaciones lineales
En la Sección 3.1 se mostró que A(cx) e Ax y A(x + y) = Ax +Ay. Por lo tanto, la asociación x - ét {x) = Ax es lineal. Recíprocamente, cualquier transformación lineal ét de Rn en Rn debe ser de la forma ét (x) = Ax para alguna matriz A. Eso constituye el contenido del siguiente teorema:
TEOREMA 1O. Cualquier transformación lineal x - (f. (x) de Rn en Rn debe ser de la forma @, (x) = Ax. En otras palabras, dada cualquier transformación lineal ét de R11 en R11 , es posible encontrar una matriz A de n x n, tal que ét(x)=Ax para toda x.
DEMOSTRACIÓN. Denótese por ej al vector cuya componente j es uno y cuyas demás componentes son iguales a cero, y tómese
se afirma que (3) para toda
en R11 • Para demostrarlo, obsérvese que cualquier vector x puede escribirse en la forma x x 1e 1 + ... + Xne 11 • Por lo tanto, por la linealidad de ét, se tiene que
lf.(x)=lf.{x 1e 1 + ... +xne")=x 1ét(e 1)+ ... +xnét(en)
= X 1a 1 + ... + xnan =Ax. OBSERVACIÓN 1. La manera más sencilla de evaluar una transformación lineal ét es calcular a 1 = rl (e 1 ), ••• , a n = «(en) y después observar que, según el Teorema 10 y el Lema 1, (f. (x) Ax, donde A = (a 1, a 2, ••• , a n ). Así pues, para evaluar la transformación lineal del Ejemplo 4, se observa que, en una rotación de 30º en sentido contrario al del reloj, el punto (1, 0) se transforma en el punto VJ, Í), y el punto (O, 1) en el punto ( V3 ). De modo que cualquier punto x = (x 1, x 2 ) se transforma en el punto
·L t
G
OBSERVACIÓN 2. Si (f. y ~ son transformaciones lineales de Rn en Rn, entonces la composición
li 'i definida por la relación 0
322
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
es de nuevo una transformación lineal de Rn en Rn. Para demostrarlo, obsérvese que
fl €&(ex)= fl(€&(cx)) = fl( c€&(x)) = cfl(€&(x)) = cfl €&(x) 0
0
y
fl '!(x +y)= fl('!(x +y))= fl(€&(x) +€&(y)) 0
= fl(S (x)) + fl('!(y)) = fl º '!(x) + fl º'!(y). Más aún, es muy fácil mostrar (Ejercicio 15) que si fl (x) = Ax y '! (x) = Bx, entonces
fl º '! (x) = ABx.
(4)
e
De manera similar, si fl, ~ y son tres transformaciones lineales de Rn en Rn con fl (x) = Ax, (x) = Bx y '! (x) Cx, entonces
e
( fl º '!) º e(x) = (AB)Cx
(5)
fl o('! o e)(x) = A(BC)x.
(6)
y
Ahora bien, claramente se cumple que ( (t tanto, se tiene que
o
'!)
o
e (x) =
fl
o (
'! o
e )(x). Por lo
(AB)Cx = A(BC)x para cualquier vector x en R". Esto implica que (Ejercicio 14)
(AB )C = A(BC) para cualesquiera tres matrices A, B y
e de n
X
n.
En la mayoría de las aplicaciones es deseable, y muchas veces esencial, que exista la inversa de una transformación lineal. La interpretación heurística es que la inversa de una transformación Et deshace lo efectuado por fl. Es decir, si fl (x) = y, entonces la transformación inversa aplicada a y debe producir x. Dicho con más precisión, se define fl -•(y) como el único elemento x en Rn para el cual fl (x) = y. Por supuesto, que la transformación e,-i puede no existir. Es posible que haya algunos vectores y con la propiedad de que y + fl (x) para toda x en R". O bien, puede haber algunos vectores y que provienen de más de una x, es decir, fl (x 1) y y fl (x 2 ) = y. En ambos casos, la transformación fl no tiene inversa. De hecho, es claro que fl tiene una inversa, a la cual se le llamará e,-i si y sólo si la ecuación fl (x) = y tiene una solu· ción única x para toda y E Rn. Además es claro que si él es una transformación lineal y e,- 1 existe, entonces fl -l también debe ser lineal. Para demostrarlo, obsérvese primero que fl- 1(cy)=cfl- 1(y), ya que fl(cx) = cy si fl(x) =y. Adviértase también que !. -•(y 1 + y 2 ) = fl- 1(y 1 ) + fl -•(y 2 ), ya que fl (x 1 + x 2 ) = y 1 + y 2 si (t (x 1) = y1 y ~ (x 2 ) = y 2 • Así pues en caso de que ~ -i exista, debe ser lineal. En este momento el lector sentirá que hay una conexión estrecha entre la transformación lineal ~ -• y la matriz A- 1• Eso es el contenido del siguiente lema.
323
3. 7 • Transformaciones lineales
LEMA 2. Sea A una matriz den x n y sea él una transformación lineal definida por la ecuación él(x) = Ax. Entonces él tiene una inversa si, y sólo si, la matriz A tiene una inversa. Más aún, si A- 1 existe, entonces él - 1(x) = A -1 X.
DEMOSTRACIÓN. Supóngase que él- 1 existe. Es claro que (7) y que fl -i es lineal. Además, existe una matriz B con la propiedad de que Bx. Por lo tanto, se tiene a partir de (4) y (7) que
e,- 1(x)
=
ABx=BAx=x para toda x en Rn. Y esto implica de inmediato que (Ejercicio 14) AB=BA=I. Por lo tanto, B = ARecíprocamente, supóngase ahora que A- 1 existe. Entonces la ecuación 1
él(x) ==Ax= y tiene una solución única x
A -i y para toda y en Rn. Así pues, A -l también existe.
o Ahora ya hay condiciones para relacionar el problema de determinar si las columnas de una matriz A de n x n son linealmente dependiente o independientes, con el problema mucho más sencillo de ver si el determinante de A es igual o diferente de cero.
LEMA 3. Las columnas de una matriz A den x n son linealmente independientes si y sólo si, det A -: /= O. DEMOSTRACIÓN. Se probará el Lema 3 con ayuda del siguiente argumento que, aunque complejo, es muy ingenioso. (1) Las columnas de A son linealmente independientes si y sólo si la ecuación Ax = b
tiene solución única x para toda b en Rn. Lo establecido es sólo una reformulación del Teorema 9.
(2) De acuerdo con las observaciones que precedieron a1 Lema 2, se concluye que la ecuación Ax = b tiene solución única para toda b si y sólo si la transformación lineal él (x) = Ax tiene una inversa. (3) Según el Lema 2, la transformación lineal él tiene una inversa si, y sólo si existe la matriz A- 1• (4) Por último, la matriz A- 1 existe si y sólo si detA -::/=O. Esto es el contenido del Teorema 8, de la Sección 3.6. Por lo tanto, se concluye que las columnas de A son linealO mente independientes si y sólo si det A -:/= O. Los resultados de esta sección se resumen en el siguiente teorema.
324
CAPiTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
TEOREMA 11. La ecuación det A -:f:. O. La ecuación Ax
Ax = b tiene solución única x = A_, b si b no tiene solución, o bien tiene un mí mero infi-
nito de soluciones si det A
O.
DEMOSTRACIÓN. El Teorema 11 se sigue inmediatamente después del Teorema 9 y el Lema 3. O COROLARIO. La solución Ax una solución
=
O tiene una solución no trivial (es decir,
x=
[~' X"
donde no todas las xí son iguales a cero) si y sólo si, det A
O.
DEMOSTRACIÓN. Obsérvese que
x=[! siempre es una solución de la ecuación Ax = O. Por lo tanto, es la única solución si det A :f:. O. Por otro lado, si det A = O, entonces existe un número infinito de solucioO nes y todas, excepto una de ellas son no triviales.
EJEMPLO 6
¿Para qué valores de A tiene una solución no trivial la siguiente ecuación?
[l o >-.
l
SOLUCIÓN.
det[
¡ ~ :l
=A+H
~=H.
Por lo tanto, la ecuación
[l ~ t]x=O tiene una solución no trivial si, y sólo si, A = 1.
OBSERVACIÓN 1. Todo lo que se ha dicho acerca de la ecuación Ax = b se aplica de igual manera cuando los elementos de A y las· componentes de x y b son números complejos. En tal caso se interpreta a x y a b como vectores en y la matriz A se interpreta como una tran.sformación lineal de C 11 sobre sí mismo.
en
OBSERVACIÓN 2. Supóngase que se desea determinar n números x 1 • x~ . ... , x11 •
325
3. 7 • Transformaciones lineales
La idea intuitiva es que se necesitan n ecuaciones que se satisfagan para dichas incógnitas. Ciertamente ese es el caso si se tienen n ecuaciones lineales de la forma
(9) y det A =F O, donde
Por otro lado, la intuición parecería fallar cuando det A O. Sin embargo, no es así. De hecho, si detA = O, entonces las columnas de A son linealmente dependientes. Pero entonces las columnas de AT, que son los renglones de A, también son linealmente dependientes, pues det A T = det A. En consecuencia, alguno de los renglones de A es una combinación lineal de los renglones restantes. Ahora bien, ello implica que el primer miembro de alguna de las ecuaciones de (9), es una combinación lineal de los restantes primeros miembros. Llámese ka la posición de dicha ecuación. Obviamente, la ecuación Ax b no tiene solución si bk no es exactamente la misma combinación lineal de b 1 , ••• , bk_ 1 , bk + 1 , ••• , bn. Por ejemplo, el sistema de ecuaciones
x 1 -x2 + x 3 = 1 x 1 +x2 + x 3 =1 2x 1 +2x 3 =3 obviamente no tiene soluciones. Por otro lado, si bk es la misma combinación lineal de b 1 , ••• , bk-I • bk+ 1 , ••• , bn, entonces la ecuación k es redundante. En tal caso, se tienen entonces solamente n - l ecuaciones para las n incógnitas x 1 , x 2 , ••• , Xn. OBSERVACIÓN 3. Una vez que se ha introducido el concepto de transformación lineal, ya no es necesario considerar una matriz de n x n como un arreglo bidimensional de números. Más bien, puede pensarse ahora en una matriz A den x n que induce una transformación lineal él (x) = Ax en Rn. La ventaja de este enfoque es que es posible deducir algunas propiedades de la matriz A, al encontrar las propiedades equivalentes de la transformación lineal él. Por ejemplo, se demostró que (AB)C A(BC) para cualesquiera tres matrices A, B, e den X n viendo que las transformaciones lineales inducidas él, ~, satisfacen la relación (él º~)o = él o (~o Ahora bien, es posible demostrar el mismo resultado directamente, pero ello requiere de mucho más trabajo (Ejercicio 24).
e
e
e).
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas del 1 al 3, halle todos los vectores b para los cuales el sistema dado de ecuaciones tiene una solución. -1 l 1
2
2
4
4 6 8
6 8
~]x=b
12
ll
3. (
j
4 -1
2
326
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
En cada uno de los Problemas del 4 al 9, encuentre. todas las soluciones del sistema dado de ecuaciones.
4. 6.
s.
u
-3) ~ó x=O
2 3 3 1 -1
[¡
1 1
l]x-o
1 1 -1 1
o
4
6
2 -2
-~ -1
-1
7. (
-1
[lo2 o21 3l 4]6 x=O 2
s. ( -~
(l
9.
1 8
8
3 1
1 -1 1
Dx-m -1) (-1) 1 x= -1
2 3
_¡)x-(l)
En cada uno de los Problemas del 10 al 12, determine todos los valores de A para los cuales el sistema de ecuaciones dado tiene una solución no trivial.
10. ( : 12.
o
~
nx=O
11. [
l
-l -1 -1
A
1 -1 l
o
-1)
~ x=O.
13. (a) ¿Para qué valores de A tiene solución el siguiente sistema de ecuaciones?
-4 -1
2
=!)x-0)
(b) Encuentre todas las soluciones para dicho valor A. 14. Suponga que Ax
=
Bx para todo vector
x=[] Demuestre que A
= B.
15. Sean tt y S dos transformaciones lineales de Rn en Rn. Entonces existen matrices A y B den x n, tales que tt (x) = Ax y S (x) = Bx. Demuestre que tt o S (x) = ABx. Observación: lt o S es una transformación lineal de Rn en Rn. Por lo tanto, existe una matriz C de n x n tal que tt o S (x) = Cx. La columna j de C es tt o S (el). Demuestre entonces que tt o S (ei) es la columna j de la matriz AB. 16. Sea lt una transformación lineal de Rn en Rn. Demuestre que lt (0)
=
O.
17. Sea ~ (()) la transformación lineal que rota los puntos del plano en un ángulo 8 en dirección contraria a las manecillas del reloj. Demuestre que
~( 9 >< x) = ( cose
)· COS9 X2 sene -sen8)(x'
327
3.7 • Transformaciones lineales
18. Sea~ 1 y ~ 2 las transformaciones lineales que rotan los puntos del plano en ángulos 0 1 y 02 , respectivamente. Entonces la transformación lineal ~ 3 = ~ 1 o ~. 2 rota los puntos del plano en un ángulo 01 + 02 (en dirección contraria a las manecillas del reloj). Usando el Ejercicio 15, pruebe que cos(8 1 +82 ) ( sen(8 +0 ) 1 2
-sen82 ) cos82
·
y con ello, deduzca las siguientes igualdades trigonométricas. sen( fJ 1 + 02 ) = senO 1 cos 02 +cosO 1senfJ2 cos(0 1.+ 82 ) = cos8 1cos82 -sen8 1sen92 •
19. Sea
(a) Verifique que (J, es lineal. (b) Demuestre que todos los puntos (X¡, X2) en la circunferencia unitaria + X~ = 1 son transformados en puntos en la circunferencia XI + X~ = 2.
xr
20. Sea V el espacio de todos los polinomios de grado menor que o igual a 3, defina (Dp)(t) = dp(t)ldt.
(a) Demuestre que D es una transformación lineal de V en V. (b) Demuestre que D no tiene inversa. 21. Sea V el espacio de todas las funciones continuas f(t), -oo < t < oo, y defina (Kf)(t)
= Jo' f(s)ds.
(a) Pruebe que K es una transformación lineal de V en V. (b) Pruebe que (DK)f = f donde Df = f'. (c) Sea f(t) una función derivable. Demuestre que [(KD )J](t) = f(t)- f(O).
22. Se dice que una transformación lineal fJ, es l a l si (J, (x) 'f: (J, (y) siempre que x =t= y. En otras palabras, no es posible que dos vectores diferentes se transformen en el mismo bajo fl,. Demuestre que (J, es 1 a l si y sólo ,si fl,(x) = O implica que x = O. 23. Se dice que una transformación lineal es suprayectiva si la ecuación (J, (x) = y tiene al menos una solución para toda y en Rn. Demuestre que fJ, es suprayectiva si y sólo si fJ, es 1 a 1. Sugerencia: Muestre primero que (J, es suprayectiva si y sólo si los vectores fJ, (e 1), ••• , (J, (en) son linealmente independientes. Use entonces el Lema 1 para hacer ver que si (J, (e 1), ••• , fl,(e n) son linealmente dependientes, entonces es posible encontrar una solución diferente de cero de la ecuación fJ, (x) = O. Por último, pruebe que fJ, (e 1), ••• , fl,(e n) son linealmente dependientes si la ecuación (J, (x) = O tiene solución diferente de cero. 24. Demuestre directamente que (AB)C = A(BC). Sugerencia: Pruebe que las dos matrices tienen los mismos elementos.
328
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
25. Demuestre que
si y sólo si b3
3.8 MÉTODO DE VALORES Y VECTORES CARACTERÍSTICOS PARA OBTENER SOLUCIONES Considérese nuevamente la ecuación diferencial lineal homogénea de primer orden
X= Ax,
-[~'] .
X-
.
'
A --
xn
ª.11 .
.
(1)
ªni
El objetivo es encontrar n soluciones linealmente independientes x 1{t), ... , xn (t). Recordando que tanto la ecuación escalar lineal homogénea de primer orden como la de segundo orden tienen funciones exponenciales como soluciones, se· sugiere intentar x{t) = e>..1 v, con v un vector constante, como solución de (1). Para ello, obsérvese que .!!....e'A.'v ="Ae>-1v dt y A(e>.rv) = e>-1 Av. Por lo tanto, x{t) = e>.. 1 v es una solución de (1) si y sólo si A.e>..1 v = e>.. 1 Av. Al dividir ambos lados de la ecuación entre e>..1 se obtiene Av="Av.
(2)
Así pues, x(t) = e>..1 v es una solución de (1) si y sólo si A. y v satisfacen (2).
DEFINICIÓN. Un vector v diferente de cero que satisface °(2) se denomina un vector característico (o eigenvector) de A con valor característico (o eigenva/or) >... • OBSERVACIÓN. Se excluye al vector v = O debido a que no interesa. Obviamente, se cumple que AO = >.. • O para cualquier número >... Un vector característico o eigenvector de una matriz A es un vector muy especial; bajo la transformación lineal x - Ax, dicho vector convierte en un múltiplo >.. de él • (N. del R.) Es usual en inglés y en espaf\ol servirse de los términos híbridos eigenvector y eigenvalue, o eigenvector eigenvalor, donde interviene como prefijo el término eigen del alemán ( = propio o característico). Las palabras alemanas para los conceptos matemáticos son Eigenvektor y Eigenwert, respectivamente.
y
329
3.8 • Método de valores y vectores característicos
mismo. Los vectores que son transformados en múltiplos de sí mismos desempeñan un papel importante en muchas aplicaciones. Con objeto de encontrar tales vectores, se escribe la ecuación (2) en la forma
O=Av-'Av= (A-'AI)v.
(3)
La ecuación (3) tiene una solución v diferente de cero solamente si det(A - X.I) = O. Por lo tanto, los valores característicos o eigenvalores A de A son las raíces de la ecuación
O= det(A-A.I) = det
ª11-'A
ª12
ªin
ª;!I
ª22-'A
ªin
anl
ªni
ann-t..
y los vectores característicos de A son las soluciones diferentes de cero de las ecuaciones (A - Al)v = O, para dichos valores >-.. El determinante de la matriz A Al es claramente un polinomio de grado n en 'A, con término de mayor potencia igual a (-1 n. Es frecuente llamarlo polinomio característico de A y denotarlo por p(X). Para cada raíz Aj de p('A), es decir, para cada número >..1 tal que p('A1) = O, existe al menos un vector vj distinto de cero, tal que Avi X1vi. Ahora bien, todo polinomio de grado ~ 1 tiene al menos una raíz (posiblemente compleja). Por lo tanto, toda matriz tiene al menos un valor característico, y en consecuencia, al menos un vector característico. Por otro lado, p(X.) tiene a lo más n raíces distintas. De modo que toda matriz den x n tiene a lo sumo n valores característicos. Obsérvese, por último, que toda matriz den x n tiene cuando mucho n vectores característicos linealmente independientes, pues el espacio de todos los vectores
rx
v=
[
~1 .
Vn
tiene dimensión n.
OBSERVACIÓN. Sea v un vector característico de A con valor característico A. Obsérvese que
A( cv) =e Av= eAv= A.( cv) para cualquier constante c. Por lo tanto, cualquier múltiplo (e :fo O) de un eigenvector de A es también un eigenvector de A, con el mismo valor carar.terístico.
Para cada eigenvector vi de A con valor característico Aj, se tiene una solución xj(t) = e>-lvj de (1). Si A tienen vectores característicos linealmente independientes v 1, ••• , v n con valores característicos }... 1 , ••• , An, respectivamente, (}... 1 , ••• , An no tienen por qué ser diferentes), entonces xj(t) = e>-/vi, j = 1, ... , n son n soluciones linealmente independientes de (1). Esto se sigue inmediatamente del Teorema 6 de la
330
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Sección 3.4 y del hecho que xj(O) = vj. En tal caso, entonces toda solución x(t) de (l) es de la forma
(4) Esta fórmula se llama a veces la "solución general" de (1). El caso más sencillo es cuando A tiene n valores característicos reales y distintos , ' ' ,. 1 2 n · "', " 2 , ••• , "n con vectores caractenst1cos v , v , ... , v , respectivamente, ya que en 1 2 tal caso se garantiza la independencia lineal de v , v , ••• , vn. Tal es el conteni~o del Teorema 12.
TEOREMA 12. Cualesquiera k vectores característicos con valores característicos diferentes A1 , mente independientes.
••• ,
v 1, ••• , vk
de A Ak, respectivamente, son lineal-
DEMOSTRACIÓN. La demostración se hará por inducción sobre k, el número de eigenvectores. Nótese que el teorema claramente es cierto para k = 1. Ahora supóngase que el Teorema 1 es cierto para k = j. Es decir, que cualquier conjunto de j vectores característicos de A con valores característicos diferentes es linealmente independiente. Hay que demostrar entonces que cualquier conjunto de j + 1 eigenvectores de A con eigenvalores diferentes, es también linealmente independiente. Para ello, sean v 1, ••• , vj+ 1 j + 1 vectores característicos de A con valores característicos distintos A1 , ••• , Aj+ 1 , respectivamente. Para determinar si estos vectores son linealmente dependientes o independientes, se considera la ecuación C¡V 1
+ C2r _..2 + •.. + Cj+IV j + 1 -o.
(5)
Al aplicar A a ambos lados de (5) se obtiene
X1c 1v1 +X 2c2v2 + ... +Xj+lcj+lvi+ 1 =O.
(6)
Así pues, si se multiplican por A1 ambos lados de (5), y se resta de (6) la ecuación. resultante, se obtiene
(7) Pero v 2 , ••• , v j + 1 son j vectores característicos de A con valores característicos distintos, A2 , ••• , Aj+., respectivamente. Por hipótesis de inducción, los vectores son linealmente independientes. Por lo tanto, se tiene que
Oado que }.. 1 , >-. 2 , ••• , Aj+ 1 son todos distintos, se concluye entonces que c 2 , c 3 , ••• , son todos iguales a cero. La ecuación (5) obliga entonces a que c 1 sea nulo. Por lo tanto, v 1, v 2 , ••• , vj+ 1 son linealmente independientes. Se tiene entonces por inducción que todo conjunto de k vectores característicos de A con valores característicos O distintos es linealmente independiente.
cj + 1
EJEMPLO 1
Encontrar todas las soluciones de la ecuación
i=U -~ -i]x. 1
-1
331
3.8 • Método de valores y vectores característicos
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz -1
2
A=U
l
-~1 -1
es
2~~
~
l
p(A.)=det(A-A.I)=det[ l ;A. l 2 1 -1-A. = -(1+A.)(1-A.)(2-A.)+2+12-8(2-A.)+(l-A.)-3(1 +A.) =(1-A.)(.\-3)(A.+2). De modo que los valores característicos de A son A1 = l, A2 = 3 y A3 (i) A1 = l. Se busca un vector v, diferente de cero, tal que
(A-l)v=
[~
=
-2.
-1
1 1
Esto implica que -v2 +4v 3 =0,
v1
Al despejar v1 y v2 en términos de v3 en las primeras dos ecuaciones, se obtiene -v3 y v2 = 4v3 • Por lo tanto, cualquier vector
v=
f~l
es un vector característico de A con valor característico igual a 1. Por lo tanto,
es una solución de la ecuación diferencial para cualquier constante e. Para simplificar, se toma
(ii) A2 = 3. Se busca un vector v, no nulo, tal que
-2 (A-3I)v== Esto implica que
[
~
-1 -1 l
332 v1
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Despejando v 1 y v2 en términos de v3 en las dos primeras ecuaciones, se obtiene y v2 = 2v 3 • Por lo tanto, cualquier vector
= v3
es un vector característico de A con valor característico 3. De modo que, 2
x ( 1) = e
3 ' [
~]
es una segunda solución de la ecuación diferencial (iii) >. 3 = -2. Se busca un vector v, diferente de cero, tal que
(A+21)v=
[~ - ~
-! fü~]=[H
Esto implica que
3v 1 -v2 +4v3 =O, Despejando v 1 y v2 en términos de v3 , se obtiene v1 to, cualquier vector
v=f
=
-v 3 y v2
=
v3 • Por lo tan·
l
es un eigenvector de A con eigenvalor -2. Por consiguiente,
es una tercera solución de la ecuación diferencial. Las tres soluciones son linealmente independientes, ya que los valores característicos de A son diferentes. Por lo tanto, toda solución x(t) debe ser de la forma
x(t)=c 1 e'[-~]+c2 e 3 '[~]+c3 e- 2•[-¡] - e 1e 1 + e2 e 31 - e3 e -
2
4c 1e
1
+2c2e 3'
+ c3e-
2
e 1e
1
+
+ e3 e -
21
e 2e
31
' '
OBSERVACIÓN. Si >. es un valor característico de A, entonces las n ecuaciones j=l,. . .,n
333
3.8 • Método de valores y vectores característicos
no son linealmente independientes, al menos una de ellas es una combinación de las otras. Se tienen, por tanto, a lo sumo n - 1 ecuaciones linealmente independientes para las n incógnitas v1 , ••• , vn. Tal cosa implica que por lo menos una de las incógnitas v 1 , ••• , vn puede ser elegida arbitrariamente.
EJEMPLO 2
Resolver el problema de valor inicial
. (l x=
12
1
3
)x'
x(O)=(~)·
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz
es
p(>..)=det( l ;A
12 ) =(l-/..) 2 -36=(/..-7)(/..+5).
1-A
Así pues, los valores característicos de A son A1 = 7 y A. 2 = -5. (i) >.. 1 7. Se busca un vector v diferente de cero, tal que
Esto implica que v1
~ ~ ) ( ~~ ) = ( ~).
6
(A-7I)v=(
3
2v 2 • Por lo tanto, cualquier vector
v=c(n Es un vector característico de A con valor característico 7. Por consiguiente
es una solución de la ecuación diferencial. (ii) }..2 = -5. Se busca un vector v, diferente de cero, tal que
(A+5I)v=(~ Esto implica que v 1
1
~)(~~)=(~).
-2v2 • De manera que
es un eigenvector de A con eigenvalor -5, y
es una segunda solución de la ecuación diferencial. Las dos soluciones son linealmente independientes, ya que Ios valores característicos de A son diferentes. Por lo tanto, x(t) =
334
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
c 1x 1(t) + c 2 x 2 (t). Las constantes c1 y c 2 se determinan a partir de las condiciones iniciales
Así pues, 2c 1 - 2c2 ·= O y c 1 + c2 = 1. La solución a estas dos ecuaciones es c 1 Yí y c2 ;::::; Yí. Por lo tanto,
=
x(t)=.!.e1'(2)+.!.e-5'(-2)=[ 1 e1'-el_5, ]· 2 1 2 1 -e 7' + -e- 5' 2 2
EJEMPLO 3
Encontrar todas las soluciones de la ecuación
1 2 3 4 5
l
2 i=Ax== 3 4
5
1 2 3 4 5
1 2
l
2 3 x. 4 5
3 4 5
SOLUCIÓN. No es necesario calcular el polinomio característico de A para encontrar los valores característicos y los vectores característicos de A. De hecho, obsérvese que
Ax=A
X¡
1
X2
2 3 .
X3
=(x 1 + x 2 +x 3 +x4 +x 5 )
X4
4
Xs
5
Por lo tanto, cualquier vector x cuyas componentes sumen cero es un vector característico de A con valor característico O. En particular
v'=
o o 1 o
o
1
o o, o
v2=
1
o' o
v3=
v4=
l
-1
-1
-l
y
o o o -1
son cuatro eigenvectores de A, linealmente independientes, con eigenvalor cero. Más aún, obsérvese que 1
2 v5 == 3 4 5 es un vector característico de A con valor característico 15, ya que
1
2 A 3 =(l +2+3+4+5) 4 5
1
l
2 2 3 = 15 3 . 4 4 5 5
335
3. 8 • Método de valores y vectores característicos
Es fácil ver que los cinco vectores v1, v 2 , v3 , v4 y v5 son linealmente independientes. Por lo tanto, toda solución x{t) es de la forma
o
1
o
o +c2
x(t)-c 1
o o
o
o
o +c3
o -1
1
o o o
1 +c4
+ese1s1 3 .
1 -1
-1
-1
l 2
4 5
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas del 1 al 6, encuentre todas las soluciones de la ecuación diferencial dada. 1.
-3)1 2 4) 0 2
x-(~
3.i-0 s.
i-
2. x.-(-2 -4 j}x
X
2
(-7
o
x-( -1¿
-1 4 1
-2
3
o5
~
4.
X
6) 0
6. x-[~
X
2.
-1~)x -1
2
3
6 lO
15
30
14
21
42
9
1:]x
En cada uno de los Problemas del 7 al 12, resuelva el problema de valor inicial dado. 1.
9.
11.
x·{! Dx, x(O)·n)
x-(! x-U
l
3 3
-3 -1 -1
s.
q
x-(
10. x-(l 1u-(-!
= ~ x(O)-( -~) -1 -1
J)x. x(O)-(-~)
-nx,
1
~2
x(O)==(~)
n~ x(O)•( ~n
-1
2 10
-i)~ x(O)=(
l 2
-3
1
13. (a) Demuestre que e>-
l 2 l
])~ x=U)
(Ejercicio 12).
14.
e'+ el'] e' +el' ) el' , ¡ el'e'' [o
y
-el'] ¡e'-el' -el'
.
x
!)
-7
= Ax si
336
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
son tres soluciones de la ecuación los vectores característicos de A.
x=
Ax. Obtenga los valores característicos y
15. Demuestre que los valores característicos de A -i son los inversos multiplicativos de los valores característicos de A.
16. Demuestre que los eigenvalores de A n son los eigenvalores de A elevados a la potencia n. 17. Pruebe que A
= O es
un valor característico de A si detA
= O.
18. Pruebe mediante un ejemplo que los valores característicos de A + B no son necesariamente la suma de los valores característicos de A con los valores característicos de B.
19. Demuestre mediante un ejemplo que los eigenvalores de AB no son necesariamente el producto de los eigenvalores de A con los valores característicos de B.
20. Demuestre que las matrices A y T
-t AT
tienen el mismo polinomio característico.
21. Suponga que existe alguna de las dos matrices B- 1 o A - 1• Demuestre que AB y BA tienen los mismos valores característicos. Sugerencia: Use el Ejercicio 20. (Este resultado es cierto aun cuando B- 1 y A- 1 no existan; sin embargo, s~ demostración es más difícil.)
3.9
RAÍCES COMPLEJAS
Si A = a + i{3 es un valor característico complejo de A con vector característico ,,. ,.i + iv~, entonces x{t) e..,., 1 v es una solución con valores complejos de la ecuación
diferencial x=Ax.
(1)
Como se muestra a continuación, esta solución con valores complejos da lugar a
dos soluciones con valores reales.
LEMA 1. Sea x(I) = y(l) + iz(l) una solución de ( 1) con valores complejos. Entonces, tanto y(t) como z(t) son soluciones de ( l) con valores reales. DEMOSTRACIÓN. Si x(t)
y(t)
+
iz(t) es una solución de (1) con valores comple-
jos, entonces
y( t) + iz( t) = A(y( t) + iz( t)) =Ay( t) + iAz( t).
(2)
Igualando las panes reales e imaginarias de (2) se obtiene y(t) = Ay(t) y z(t) = Az(t}. Por lo tanto, y,(t) = Re{ x(t)} y z(t) = lm {x(l)} son soluciones con valores reales de (1). O
337
3. 9 • Raíces complejas
La función con valores complejos x(t) forma
=
éx:+iil>1 (v 1
+ iv 2 ) puede escribirse en la
x( t) =eª' (cosf3t + isen/3t)(v 1 + iv2 )
=eª' [ (v1 cosf3t-v2 senf3t) + i( v1sen/3t + v2 cosf3t)
J.
Por lo tanto, si ).. = a + i(3 es un valor característico de A con vector característico + iv 2, entonces
,,. = v 1
y( t) =eª' (v1 cos /3t - v2 sen/3t) y
z( t) =eª' (v 1 senf3t + v2 cosf3t) son dos soluciones con valores reales de (1 ). ivlás aún, las dos soluciones deben ser linealmente independientes (Ejercicio 10).
EJEMPLO 1
Resolver el problema de valor inicial
o
X=[~
1 l
x(O)= [
ll·
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz
A=[~
o
:1
1
1
es
p(.\)=det(A-1\I)=det[ l
~/\ 1 ~/\ ~l o
= ( 1 -1\)
3
1
1-1\
l
+ ( 1-1\) = ( 1-/\)(/\ 2 - 2.\ + 2).
Por lo tanto, los valores característicos de A son y
(i) A.
1: Claramente,
[g] es un vector característico de A con valor característico 1. Por lo tanto,
x
(t)=e'[g]
1
es una solución de la ecuación diferencial
x = Ax.
338
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
(ii) }.. = 1 + i: Se busca un vector v, no nulo, tal que
[A-(l+i)I]v-[-~
o -i
l
Esto implica que -iv 1 = O, -iv2 - v3 = O y v2 - iv 3 = O. De la primera ecuación se obtiene v1 = O, y de la segunda o tercera se sigue que v2 = iv 3 • Por lo tanto, cualquier vector,
es un vector característico de A con valor característico 1 + i. Así que,
X(I)- e(I +i)I
rn
es una solución con valores complejos de la ecuación diferencial x
e(l+l)t
m
= e'(cost+ isenl)[
mml
= Ax. Ahora bien,
+j
l
=e'[ cosl m-senl m+ isenl m+icosl m =e'
[-s~n/ ] + ie' [ c~s/] · cost sen!
Por lo tanto, de acuerdo con el Lema 1
x2(t) =e'
[-s~n/
cost
]
y
3
x (t) =e'
[c~s/] sen/
son soluciones con valores reales. Las tres soluciones x 1 (t), x2 (t) y x3 (t) son linealmente independientes, ya que sus valores iniciales
x'<º>-[gj.
3
x (0)=
m
son vectores Jinealmente independientes en R3• Por lo tanto, la solución x(t) del problema de valor inicial debe tener la forma
339
3.9 • Raíces complejas
Tomando t
O, se ve que
[H
[lJ =e, [~J +c2lfl +e, m = De modo que, c 1 = c2
c3 = 1 y
[6]O +e' [-s~nt cost
x(t)=e'
=e
1 [
] +e'
[c~s/] sent
~sen t] ·
cos t cost + sent
OBSERVACIÓN. Si v es un vector característico de A con valor característico 'A, entonces
v, el conjugado complejo de v, es un vector característico de A con valor característico
X. (Cada una de las componentes de ves el conjugado complejo de la componente corres-
pondiente de v.) Para demostrarlo, tómese el conjugado complejo en ambos lados de la ecuación Av = >-.v y obsérvese que el conjugado complejo del vector Av es Av si A es real. Por lo tanto, Av = Xv, lo que muestra que ves un eigenvector de A con eigenvalor X.
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas del 1 al 14, encuentre la solución general de los sistemas dados de ecuaciones diferenciales.
1.x·-(-3 -1 3.
o
X=O
x-{l o nx u-( ~ oo -:)x
2)x
-nx
1
2
-5 -3
2.
-1
1
-2
-1
En cada uno de los Problemas del 5 al 8, resuelva el problema de valor inicial dado. S. i =
O =~ )x.
7. i = ( -
~
-2
-
x(O)
=U)
~ ~)X,
-1
o
6.
~
x(O) = ( - )
-2
ax-H ~ ~ -f ]x. x(O)= [l]
x=(~
=nx,
xco>=U)
340
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
9. Determine todos los vectores x0 tales que la solución'del problema de valor inicial
X=(~
~ -~)x, -l
x(O) = x0
-l
es una función periódica del tiempo. 10. Sea x(t) = e"' 1 v una solución de x = Ax. Demuestre que y(t) = Re{ x(t)} y z(l) = Im {x(t)} son linealmente independientes. Sugerencia: Observe que V y v'son linealmente independientes en C 11 , ya que son vectores característicos de A con valores característicos diferentes.
3.10 RAÍCES IGUALES Si el polinomio característico de A no tiene n raíces diferentes, entonces A puede no tener n vectores característicos linealmente independientes. Por ejemplo, la matriz
A=[~
l l
o
~]
tiene solamente dos eigenvalores A. 1 = 1 y >-. 2 = 2 y dos eigenvectores característicos linealmente independientes, que pueden tomarse como
[~] Por lo tanto, la ecuación diferencial x te independientes
y
Ax tiene solamente dos soluciones linealmen-
y
e"''
de la forma v. En este caso, el problema es encontrar una tercera solución linealmente independiente. Pero, en general, supóngase que una matriz A de n x n tiene solamente k < n vectores característicos linealmente independientes. Entonces la ecuación diferencial x = Ax tiene sólo k soluciones linealmente independientes de la forma e" 1v. El problema es encontrar n - k soluciones adicionales linealmente independientes. El problema se abordará de la siguiente manera, muy ingeniosa por cierto. Recuérdese que x(t) = eªtc es una solución de la ecuación diferencial escalar x = ax, para cualquier constante c. De manera análoga, sería deseable poder decir que x(t) = eA 1v es una solución de la ecuación diferencial vectorial x=Ax
(1)
341
3.1 O • Raíces iguales
para cualquier vector constante v. Sin embargo, eAr no está definido si A es una matriz de n x n. Pero esto no constituye una dificultad seria. Hay una manera muy natural de definir eA 1, de manera que se asemeje a la exponencial escalar eª1; simplemente se define A2t2 Antn eA 1 :::l+At+- + ... +-,-+ .... (2) 21. n. Es posible mostrar que la serie infinita (2) converge para toda t y que se le puede derivar término por término. En particular, se cumple que d
At
An+ \ n
2
-de =A+At+ ... + -1-t t n. =A [ I+At+ ...
+ ...
Antn +-;¡y-+ ... ] =AeA'.
Esto implica que eA 1 v es una solución de (1), para cualquier vector constante v, ya que
OBSERVACIÓN. La exponencial matricial e A t y la expo11encial escalar eª1 satisfacen muchas propiedades similares. Por ejemplo, 1
( eAtf =e-Ar
y
eA(r+s) = eAreAs.
(3)
De hecho, la misma demostración de que (eª')- 1 = e-at y eªU+s> = eªr eª5 puede llevarse a cabo para verificar las igualdades (3); sólo es necesario sustituir a por A y 1 por l. Sin embargo, eAr+Br es igual a eAte 8 ' solamente si AB = BA (Ejercicio 15 de la Sección 3.11). Hay varios tipos de matrices A (Problemas del 9 al 11) para los cuales puede sumarse de manera exacta la serie infinita (2). Sin embargo, en general no parece posible expresar e Ar en forma reducida. A pesar de todo, un hecho sorprendente es que siempre es posible encontrar n vectores v linealmente independientes para los cuales puede sumarse de manera exacta la serie infinita eA 1v. Más aún, una vez que se conocen n soluciones linealmente independientes de (1), hay la posibilidad de calcular eAt de manera exacta. (Esta última propiedad se demostrará en la siguiente sección.) A continuación se ilustra cómo encontrar n vectores v linealmente independientes para los cuales es posible sumar de manera exacta la serie infinita e Ar v. Obsérvese que
para cualquier constante A, ya que (A - Al)(AI)
Por lo tanto, e A 1 v
=
(Al)(A - Al). Pero
342
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Obsérvese ahora que si v satisface (A - x1rv 'o para algún entero m, entonces la serie infinita e
Por lo tanto, .
e
1
(m-1)!
(A-Alr-
l V
y
=e rel="nofollow">.t [ v+t(A-Al)v+ ...
l
1 m-1 + (~-l)! (A-Alr- v .
Esto sugiere el siguiente algoritmo para encontrar n soluciones linealmente independientes de (1). (1) Encuéntrense todos los valores y vectores característicos de A. Si A tienen eígen"vectores linealmente independientes, entonces la ecuación diferencial = Ax tiene n soluciones linealmente independientes de la forma e>. 1 v. (Nótese que la serie infinita e
x
e"'v = e>-1e
eA'v
=e''[ v+ t(A-Al)v + ~~ (A-AI)'v]
es una solución adicional de x = Ax. (4) Se continúa de la misma manera hasta encontrar, eso se espera, n soluciones linealmente independientes. El siguiente lema del álgebra lineal, que se aceptará sin demostración, garantiza que el algoritmo siempre funcione. Más aún, da una cota superior para el número de pasos que se requieren en este algoritmo.
LEMA 1. Supóngase que el polinomio característico de A tiene k raíces diferentes X1, ••• , >..k eón multiplicidades n 1 , ••• , nk, respectivamente. (Eso significa que p('A) se puede factorizar en la forma (A. 1 - A.)n• ... (Ak - A)nt.)
343
3.1 O • Raíces iguales
Supóngase además que A tiene solamente vj < nj vectores característicos linealmente independientes con valor característico 'Aj. Entonces la ecuación (A - 'Ajl)2 v = O tiene por lo menos vj + 1 soluciones independientes. En general, si la ecuación (A - Aj 1 V = o tiene sólo mj < nj soluciones independientes, entonces la ecuación (A - 'Aj om + 1 V = o tiene por lo menos mj + 1 soluciones independientes. El Lema 1 implica claramente que existe un número entero dj con dj !:: nj, tal que la ecuación (A - 'Ajl)d1v = O tiene al menos nj soluciones linealmente independientes. Así pues, por cada valor característico 'Aj de A, es posible calcular nj soluciones linealmente independientes de x = Ax. Todas esas soluciones tienen la forma
r
x(t)=é1 1 v+ t(A->..;I)v+ ... + [
J
t'4-l
(4-t)!
Puede mostrarse además que el conjunto de n 1 + . . . + nk obtiene así debe ser linealmente independiente.
EJEMPLO 1
l
(A->..;1) d')- 1v . J
=
n soluciones que se
Encontrar tres soluciones linealmente independientes de la ecuación dife-
rencial 1 1
o SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz
A=[~
1 1
o
~]
2
es (1 - 'A) (2 - 'A). Por lo tanto, 'A = 1 es un valor característico de A con multiplicidad dos, y 'A = 2 es un valor característico de A con multiplicidad uno. (i) 'A = 1: Se buscan todos los vectores v, diferentes de cero, tales que
(A-l)v= Esto implica que v2
= v3 = O y
rn
1
o o
v 1 es arbitrario. Por lo tanto, 1
x (t)=e'
[~]
es una solución de x = Ax. Dado que A tiene solamente un vector característico linealmente independiente con valor característico l, se buscan entonces todas las soluciones de la ecuación
1
{A-1) 2v= [º~ o
o
1
o o
o
o o
344
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Esto implica que v3 = O y tanto v 1 como v2 son arbitrarios. Ahora bien. el vector
satisface (A - 1 f! v = O, pero (A - l)v i: O. (Podría tomarse igualmente cualquier vector
para el cual v2 i: 0.) Por lo tanto,
x2 ( t) = eA<
¡l
m
= e'e(A-l)t [
=e'(I+t(A I)jm=e'[[¡]+c[g =e'
m
+te'
g
mm
[g] =e' [l]
es una segunda solución linealmente independiente. (ii) 'A 2: Se busca un vector v, diferente de cero, tal que - l
(A-21)v= Esto implica que v1
v2
=Oy
º:
~
[
~1r~~1=r~1-
Ü
V3
Ü
v 3 es arbitrario. Por lo tanto,
x
3
( 1) =
e
2 ' [
~]
es una tercera solución linealmente independiente.
EJEMPLO 2 Resolver el problema de valor inicial 1
2
x(O)=
o
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz l
2
o
-!]
[H
345
3.10 • Raíces iguales.
es (2 - X)3 • Por lo tanto. X = 2 es un valor característico de A con multiplicidad tres. Los vectores característicos de A satisfacen la ecuación
(A-2I)v= Esto implica que v2
v3
=
1
rn
o o
O y v1 es arbitrario. Por lo tanto,
x
es una solución de Ax. Dado que A tiene sólo un vector característico linealmente independiente, se buscan entonces todas las soluciones de la ecuación 1
o o
-n ¡g
o o
1
o 0) o o
o
-11 [V¡] [º] Ü Ü
V2
V3
=
Ü · Ü
Esto implica que v3 = O y tanto v1 como v2 son arbitrarias. Ahora bien, el vector
v=[¡] satisface (A - 21) 2 v
X2(1)
O, pero (A - 21)v *O. Por lo tanto,
= eA<
m
=e'(1+ 2
= e2<e(A-21)1
21))
t(A
m
~]=e++ rn t
l
o o
es una segunda solución de x = Ax. Dado que la ecuación (A - 21 )~ v = O tiene solamente dos soluciones linealmente independientes, se buscan entonces todas las soluciones de la ecuación 1
o o
-!]
3
v=
rn
o o o
Obviamente, cualquier vector es solución de esta ecuación. El vector
v=m
346
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
no satisface (A - 21) 2 v = O. Por lo tanto,
x'(t) = eAt
[
~
l
=
e''e(A-2l)t
= e 2' [ 1+ t (A -
21) +
m
~ (A - 21)' ] [ ~
l
es una tercera solución linealmente independiente. Por consiguiente,
[t] [31-41 ~t
1] [ [
x(t)=e'' e,~ +e,¿ +c3
2 ]]
.
Las constantes c 1, c2 y c3 se determinan a partir de las condiciones iniciales
Esto implica que c1
1, c2
=
2 y c3
=
1. De manera que
1
x(t) = e2'
[
+~~~ !t'] ·
Para la matriz A en el Ejemplo 2 se cumple que p(A.) = (2 - A.) 3 y (21 - A) 3 = O. Esto no es accidental. Cualquier matriz A satisface su propia ecuación característica. Ese es el contenido del siguiente teorema:
TEOREMA 13. (Cayley-Hamilton). Sea p(A.) = Po + p 1 'A. (-1)"}..n el polinomio característico de A. Entonces se cumple
+ ... +
DEMOSTRACIÓN ERRÓNEA. Al hacer A. = A en la ecuación p(>..) = det(A - 'A.I) se obtiene p(A) = det(A - Al) = det O = O. La falacia en esta demostración es que no es posible hacer A = A en la expresión det (A - A. 1), ya que no es posible restar una matriz de los elementos de la diagonal de A. Sin embargo, hay una manera muy ingeniosa de corregir tal demostración. Sea C('A.) la adjunta en el sentido clásico (Sección 3.6) de la matriz (A - Al). Entonces, (A-Al)C{;\) = p(A)I.
(4)
347
3.10 • Raíces iguales
Los elementos de la matriz C(A) son polinomios en A de grado a lo más (n - 1). Por lo tanto, es posible escribir C(A) en la forma
C(A)=C0 +C 1A+ ... +C11 _ 1An-I donde C 0 ,
. . . , Cn-I
son matrices de n x n. Por ejemplo,
2A
1-A
)=(º ?H~ !~)+(~~ ~) O
=(~ ~)+A(¿
_i)+A
2
(!
~).
De modo que la Ecuación (4) puede escribirse en la forma
(A-Al)[Co+C 1A+ ... +C11 _,An- 1 J =pJ+p 1AI+ ... +(- ItAnl.
(5)
Observemos que ambos lados de la ecuación (5) son polinomios en A, cuyos coeficientes son matrices den x n. Dado que los dos polinomios son iguales para cualquier valor de A, entonces sus coeficientes respectivos deben ser iguales. Pero si los coeficientes de potencias iguales coinciden, entonces es posible sustituir >. por cualquier valor conservando la igualdad. En particular, al tomar >. = A se obtiene p(A)=p0 I+p 1A+ ... +(- l)nA11
=(A-AI)[Co+C,A+ ... +c11-1A11 - 1 ] =O.
o
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas del 1 al 4, encuentre la solución general del sistema de ecuaciones diferenciales dado. l. X= (
J.
x=
4.X=
~
-1 -1
(-1g [~
:)x -1
-3 -1 -1
g)x
2.X= (
~
-3
1 1 2
-l)x
Sugerencia: Revise el Ejemplo 1 del texto.
o -2
o
-1 l 2
2
o o
-1
~]x
En cada uno de los Problemas del 5 al 8, resuelva el problema de valor inicial dado.
s. x=
(-1 !)x, x(O)=m -1
-2
u-(l
2 l -1
-nx. x(O)=m
6.
x=
(-4 -4 10
9
-4 -3
s.x-[~
o o 3
o
o
2
o 3
:)x. x(O){:)
l l
~ x, x(O) -[¡
348
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCiALES
9. Sea
A=
A1
o
o
o
A.2
o
o o
A.n
Demuestre q 1Je
eAt=
[~"
e"-z'
o
o
o
L)·
•
10. Sea
n
l ;...
A=(g
o
Demuestre que
e"= e'' [
~
¡1']
t
t 1
1
o
.
Sugerencia: Escriba A en la forma
A=Al+(g
l
o
o
!)
y observe que
eA' = e''exp[ ( g
1
o
o
¡)i}
11. Sea A la matriz de n x n
o 1
o o
o o o o o o
;\
A.
o
I A
1
y sea P la matriz de n x n
1
o o
o o o o o o
o
o
1
o o
(a) Demuestre que P n (b) Pruebe que (>..l)P
o. P(~I).
o
1
349
3. 10 • Raíces iguales
(c) Demuestre que eAr=e>..1 [
12. Calcule (a)
eAr
I+ tP+
2p2 _t -
2!
+ ... +
l
_tn-1 _ _ pn-l .
(n-1)!
si
A=[~
~)A=[~ 13. (a) Pruebe que (b) Dado
1
o
2
1
o 2 o o 1 o 2 l o 2 o o eT-IAT
n 2J
~l·
(e)
A=[~
o o o 2 o o 1 2
n
T- 1eAT.
o 2 o
r'AT=(~
J)
con -1 -1
T=U 1~.
2
-1)
2 '
3
Suponga que p ( /..) = det (A - /.. 1) tiene n raíces distintas A. 1 , ••• , A.,,. Demuestre directamente que p(A) = (-l)n(A - >-. 1 1) ... (A - >--ni) = O. Sugerencia: Escriba los vectores x en la forma x = x 1v 1 + ... + Xnvn donde v 1, ••• , vn son n vectores característicos de A con valores característicos A. 1 , ••• , "-n, respectivamente, y concluya que p(A)x = O para todo vector.
15. Suponga que A 2
= aA. Encuentre
eA
1
•
16. Sea
A= (a) Demuestre que A (A - 51) (b) Encuentre eA 1•
O.
17. Sea
A=(_~ (a) Demuestre que A 2 (b) Pruebe que
6)·
-1. eA1
=(
cost -sen/
sen t )·
cost
350
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
En cada uno de los Problemas del 18 al 20, verifique directamente el Teorema de CayleyHamilton, para la matriz de A dada. 18. A= (
~
-1
-)
1 -1
-1) -1
1
2
3
19. A= ( 2 2
3
20. A=
3
(-1
-1 2
o 3 4
3.11 LA MATRIZ FUNDAMENTAL DE SOLUCIONES;
1)
O 6
eAt
Si x 1 (t), ... , xn (t) son n soluciones linealmente independientes de la ecuación diferencial x=Ax, (1) entonces cualquier solución x(t) puede escribirse en la forma
x( t) =
C¡X
1
(t) + C2X 2( t) + ... + c,,x"( t).
(2)
Sea X(t) una matriz cuyas columnas son x 1 (t), ... , xn (t). Entonces es posible escribir la Ecuación (2) en la forma concisa x (t) = X(t)c, donde
c=[J DEFINICIÓN.
Una matriz X(/) se denomina matriz fundamental de soluciones de (1) si sus columnas forman un conjunto den soluciones linealmente independientes de (1).
EJEMPLO 1 Encontrar la matriz fundamental de soluciones del sistema de ecuaciones diferenciales
i -i]x. 1
-1
SOLUCIÓN. Se mostró en la Sección 3.8 que (Ejemplo 1)
son tres soluciones linealmente independientes de (3). Por lo tanto,
-e' e 3' X(t)= 4e'. 2e 3' [ e' e 3' es una matriz fundamental de soluciones de (3).
(3)
3. 11 • La matriz fundamental de soluciones;
351
eN
En la presente sección se mostrará que puede calcularse la matriz e A/ directamente a partir de cualquier matriz fundamental de soluciones de (1). Esto es sorprendente, ya que no parecería posible sumar la serie in finita [ 1 + A t + (A 1) 2/2 ! + ... 1exactamente para una matriz arbitraria A. En concreto, se tiene el siguiente teorema.
TEOREMA 14. Sea ción
x=
X(t) una matriz fundamental de soluciones de la ecua-
Ax. Entonces eAI
=X( t )x- 1(0).
(4)
En otras palabras, el producto de cualquier matriz fundamental de soluciones de (1) y su inversa en t = O debe dar eA 1 • Se demostrará el Teorema 14 en tres pasos. Primero se dará un criterio sencillo para determinar si una función con valores matriciales es una matriz fundamental de soluciones de (1). Después se usará ese criterio para mostrar que eA 1 es una matriz fundamental de soluciones de (1). Por último, se establecerá la relación que existe entre cualesquiera dos matrices fundamentales de soluciones de (1).
LEMA 1. Una matriz X(t) es una matriz fundamental de soluciones de (1) si y sólo si X(t) = AX(!) y det X(O) =FO. (la derivada de una función con valores matriciales X(t) es la matriz cuyos elementos son las derivadas de los ele· mentos correspondientes de X(/).) DEMOSTRACIÓN. Denótese por x 1 (t), ... , xn(t) las n columnas de X(t). Obsérvese que
X( l) = (X 1( t ), ... , X11 ( l)) y
AX ( t) =
(Ax 1( t), ... , Axn ( t)).
Porlotanto,lasnecuacionesvectorialesx 1(t) = Ax 1(t), ... ,xn(t) Axn(t}sonequivalentes a la ecuación matricial X(t) = AX(t). Más aún, n soluciones x 1 (t), ... , xn{t) son linealmente independientes si y sólo si x 1 (0), ... , x n (O) son vectores linealmente independientes en Rn. Los vectores, a su vez, son linealmente independientes si y sólo si det X(O) =F O. Por lo tanto, X(t) es una matriz fundamental de soluciones de (l) si y sólo si, X(t) = AX(!) y detX(O) =F O. 0
LEMA 2. La función con valores matriciales eA 1
=1 + At + A t /! 2 2
+ ...
es una matriz fundamental de soluciones de (l).
DEMOSTRACIÓN. En la Sección 3.10 se mostró que (dldt)eA 1 = AeA 1• Por lo tanto, eA' es solución de la ecuación diferencial matricial X(t} = AX(t). Más aún, su determinante en t = O es igual a 1, ya que eA 0 = l. Por lo tanto, por el Lema 1, eA' es una matriz fundamental de soluciones de (1).
LEMA 3. Sean X(t) y Y{t) dos matrices fundamentales de soluciones de ( l ). Entonces, existe una matriz constante C, tal que Y(t) = X(t)C.
O
352
CAPÍTULO 3 • SISTEívtAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
DEMOSTRACIÓN. Por definición, las columnas x 1(t), ... , xn (t) de X(t) e y 1 (t), ... , y" (t) de Y(t) son conjuntos linealmente independientes de soluciones de ( l ). En particular, por lo tanto, cualquier columna de Y(t) puede escribirse como combinación lineal de las columnas de X(t); es decir, existen constantes d, ... , e~ tales que
yi( t) = c{x 1( t) + cix 2( t) + ... + c~x 11 ( t). Sea C la matriz (c 1, c 2,
••• ,
(5)
j= 1, ... ,n.
en) donde
el1
Entonces las n ecuaciones (5) son equivalentes a la ecuación matricial Y(l)
X(l)C.
o
Ahora es posible demostrar el Teorema 14.
DEMOSTRACIÓN DEL TEOREMA 14. Sea X(t) una matriz fundamental de soluciones de (l). Entonces, por los Lemas 2 y 3, existe una matriz constante C tal que (6) . Tomando r = O en (6) se obtiene 1 = X(O)C, lo cual implica que C Por lo tanto, eA' = X(l)X- 1(0).
EJEMPLO 1
Encontrar eA' si
SOLUCIÓN. El primer paso consiste en encontrar 3 soluciones linealmente independientes de la ecuación diferencial
X=[~
l 3
o
Para tal fin se calcula
l
l -X
p(>-.)=det(A
>-.I)=det
g
l 3 >-.
o
~
]=(l
>-.)(3-X)(5-.\).
5-.\
con lo que se encuentra que A tiene tres valores característicos A. = 1, A = 3 y A (i) A l: Claramente,
v' = [
~
l
5.
3 .11 • La matriz fundamental de soluciones;
353
e AJ
es un vector característico de A con valor característico uno. Por lo tanto, 1
x (t)=e'
[~]
es una solución de x =. Ax. (ii) A. 3: Se busca una solución diferente de cero de la ecuación
-2 ~
(A-3I)v= [
1
o o
Esto implica que v3 = O y v2 = v1 • Por lo tanto,
~= [~] Es un vector característico de A con valor característico 3. En consecuencia, 2
x (t)-e
3 '
[~]
es una segunda solución de x = Ax. (iii) A = 5: Se busca una solución diferente de cero de la ecuación
-4 (A-5I)v= Esto implica que v2 = v3 y
V¡
~
[
v3/2. Por consiguiente,
es un vector característico de A con valor 3
caracterís~ico
x (t)=e es una tercera solución de pendientes. Por lo tanto,
51
5. Por lo tanto,
rn
x = Ax. Las tres soluciones son en verdad linealmente indee' X(t)- ~ [
eJ' 2eJ'
o
es' 2es' 2es'
l
es una matriz fundamental de solucio"nes. Usando los métodos de la Sección 3.6, se calcula 1 2
o
~r-:
1
-2
1
2
o
o 1
-2
1
2
354
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
En consecuencia,
o
1
e31
2
2e31
1
o
-[e'
- o
1
-2
2
o
1
2
_!et+ !eJ' 2 2
-!eJ' + !eS']
eJ'
-e3'+es' es'
o
2
o
2
.
EJERCICIOS Calcule eA 1 para A igual a -1
l. (
:
3
-3
1
-q
2.
-1
o -n
o
l 3 l
o
4.
1 2
5. ( -:
-1)
o
-4 -4
3.
2
~o
-3 1
-:) -1
7. Encuentre A si 2
eA' =
[ 2e '-e'
e21 _et
3e 2' - 3e'
e2'-e' 2e 2' - e' 3e 2' -3e'
e'- e''
o o -2 1 l -1
l)
-D
l
e'-e2' . 3e' -2e 21
En cada uno de los Problemas del 8 al 11, determine si la matriz dada es una matriz Ax para alguna A. En caso afirmativo, encuentre A. fundamental de soluciones de x
8.
9.
e' e' [ 2e'
[
-5cos2t -2(cos2t+sen2t)
-5sen2t 2(cos2t-sen2t)
3~211
cos2t
sen2t
e'-'
10. e' [:
t+ 1 2( t + l)
12+]
t+2
3
4,2
l
12. Sea
e3' e3' ] 2e3'
x
Ax, x(O) = ej. Demuestre
13. Suponga que Y(t) =· X(t)C, donde X(t) y Y(t) son matrices fundamentales de solu· ciones de x = Ax, y C es una.matriz constante. Demuestre que det C *-O.
355
3.12 • La ecuación no homogénea; variación de parámetros
14. Sea X(t) una matriz fundamental de soluciones de (1), y sea Cuna matriz constante con det C -:P. O. Pruebe que Y(t) = X(t)C es también una matriz fundamental de soluciones de (1).
x
15. Sea X{t) una matriz fundamental de soluciones de = Ax. Demuestre que la solución x{t) del problema de valor inicial x Ax, x(t0 ) = x0 es x(t) = X(t)X- 1(t0 )x0 •
16. Sea X(t) una matriz fundamental de soluciones de X(t)X-1(!0) =
x = Ax.
Pruebe que
eAU-to>.
17. A continuación se da una demostración ingeniosa de la igualdad eAr+Br eAteB' si AB = BA. (a) Demuestre que X{t) = eAt+Bt satisface el problema de valor inicial X (A + B)X, X(O) l. (b) Demuestre que eA 1 B BeAt si AB BA. (Sugerencia: AíB = BAí si AB BA.) Se concluye entonces que (dldt)eA 1 e8 ' = (A + B)eAre 81 • (e) Del Teorema 4 de la Sección 3.4 se sigue inmediatamente que la solución X(t) del problema de valor inicial X = (A + B)X, X(O) = 1, es única. Concluya, por lo tanto, que eAr+ 81 = e A' e 81 •
3.12 LA ECUACIÓN NO HOMOGÉNEA; VARIACIÓN DE PARÁMETROS
x
Considérese ahora la ecuación no homogénea = Ax + f (t). Es posible en este caso hacer uso de las soluciones conocidas de la ecuación homogénea
x=Ax
(1)
para encontrar la solución del problema de valor inicial
x=Ax+f(r).
x( t 0 ) =xº.
(2)
Sean x 1(t), ... , xn (t), n soluciones linealmente independientes de la ecuación homogénea (1). Dado que la solución general de (1) es c 1 x 1 (t) + ... + CnXn(t), es natural entonces buscar soluciones de (2) de la forma (3) Esta ecuación puede escribirse en forma abreviada como x(t) ... , xn(t)) y
(x 1 (!),
U¡ (
u(t)=
t)
X(t)u(t) donde X(t)
=
356
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Al sustituir esta expresión en la ecuación diferencial
x=
Ax + f (t) se obtiene
X( t)u( t) +X( t)ü( t) =AX( t)u( t) + f( t).
(4)
La matriz X(t) es una matriz fundamental de soluciones de ( l ). Por lo tanto, X(t) = AX{t) y la Ecuación (4) se reduce así a X(t)ü(t)==f(t).
(5)
Recuérdese que las columnas de X(t) son vectores linealmente independientes de
Rn para cualquier tiempo t. Por lo tanto, X -I (t) existe y se cumple ü(t)=X- 1(t)f(t).
(6)
1ntegrando esta expresión de t 0 a t resulta
Jx- (s)f(s)ds 'º (t J'x-
u( t) = u(t 0 ) + =X- 1
1
1
1
0 )xº+
(s)f(s)ds.
to
Y como consecuencia x(t)=X(t)X- 1(t0 )x0 +X(t)
J'x
1
(s)f(s)ds.
(7)
'º
Si X(t} es la matriz fundamental de soluciones eA', entonces la ecuación (7) se simplifica considerablemente. De hecho, si X(t) = eA', entonces x- 1(s) = e-As. Por lo tanto,
x(t)=eA 1e-A 10 xº+eA 1
J1e
Asf(s)ds
'º = eA(t- ro>xo +
JteA(r-s)f( s) ds.
(8)
lo
EJEMPLO 1
Resolver el problema de valor inicial
o l
º] [
-2 x+
2
SOLUCIÓN. Se encuentra primero
eA
1 ,
A= [ Para ello se calcula
det( A Al)= def
O o
t
l ,
e'cos2t
1
x(O)-[H
donde
~ o
1 1' 2
o 1
2
-n ~21 =(1-1')(}..
l-A
2
-2}..+S).
·
357
3. 12 • La ecuación no homogéneo; variación de parámetros
Así que los valores característicos de A son
A.= 2 ±
y
A.=l
V4=20 = l ±2i. 2
(i) A. = l. Se busca un vector v, diferente de cero, tal que
(A-l)v=[~
o
o 2
-3v 1 /2. Por lo tanto,
Esto implica que v 1
v=Hl es un vector característico de A con valor característico 1. En consecuencia, 1
x (t)=e'
[-~]
x
es una solución de la ecuación homogénea = Ax. (ii) A = 1 + 2i: Se busca un vector v, diferente de cero, tal que
[A-(1+2i)I]v=
[
-2i ;
o -2i 2
l l·
~ ~~ = [ ~ 2] [
-21
V3
Ü
Esto implica que v1 = O y v3 = -iv2 • Por lo tanto,
v=Ul es un vector característico de A con valor característico 1 + 2i. Por consiguiente,
x( t) = [ ~]eº es una solución con valores complejos de i
[_1)e
0
+
211
=
+liJr
Ax. Además se tiene que
'=e'(cos2t+isen2t)[
=+os2/
[!]
[!]-i[~J]
+sen2t
ml
+ ie'[sen2t m-cos2t
m]·
358
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Por lo tanto, 2
x (t)= et
[co~21]
s~n2t]
3
x (t)=e' [
Y
-cos2t
sen2t
son soluciones con valores reales de x = Ax. Las soluciones x1 , x 2 y x 3 son linealmente independientes, ya que sus valores en t = O son en verdad vectores linealmente independientes en R3 • Por lo tanto,
e'~en2t]
o
2e 1
X(t)= -3e' [ 2e'
etcos2t e 1sen 2t
es una matriz fundamental de soluciones de x
o 1
o
J]
- et cos2t
= Ax.
Al calcular
o
l
-1
2 ) 2
=
o o
o
se ve que
eA' =
[-
~:: e' c~s2t 2e'
e'sen2t
e's~n2tl ! o
o
o
o
[
- et cos2t
=e' - ~ + ~cos2t +sen2t 1+ ~sen2t-cos2t
1
-1
o
o
cos2t
-sen2t
sen2t
cos2t
o
o
Por consiguiente,
X(l)=eA'
rn
+eM[e-•
- !.2 + .!cos2s -sen2s 2
1- ~sen2s 2
cos2s
cos2s
sen2s
-sen2s
cos2s
1 ~sen2tl + e~ 1í' [sen2s~os2s], ds cos2t +sen2t o cos 2s
=e' [ cos2t
2
=e' [ cos2t
~sen2tl + eAt [ ( 1 co~4t)/8
cos2t+sen2t
t/2+(sen4t)/8
l
[e'cL}
359
3. 12 • La ecuación no homogénea; variación de parámetros
=e'
[cos2t~sen2tl cos2t +sen2t o
_ tsen2t + cos2t-cos4tcos2t-sen4tsen2t 2 8 +e' t cos2t +sen 4tcos2t-sen2tcos4t +sen2t
2
8
o =e'
cos2t-( l + !t)sen2t
.
(1+4t)cos2t+ ~ sen2t Corno se ve en el Ejemplo l, el método de variación de parámetros es con frecuencia muy tedioso y difícil. Una manera de evitar muchos de estos cálculos es "conjeturar" una solución particular 1/; (t) de la ecuación no homogénea y observan entonces (Ejercicio 9) que cualquier solución x(t) de la ecuación no homogénea debe tener la forma >(!) + l/;(t), donde
EJEMPLO 2 Encontrar todas las soluciones i=
[~
de la ecuación diferencial
o c=F l.
1 2
(9)
SOLUCIÓN. Sea
A=[~
o 1 2
-n
Se "conjetura" una solución particular ..J¡(t) de la forma ../! (t) dicha expresión en (9) se obtiene
cbe"
=Abe"+ [~]e",
o bien,
(A-cl)b= Esto implica que
¡-n l
2(c-4) b=
-=-L 1-c
4+(1-c)
2
l +3c
4+(1-c)2
bec1• Sustituyendo
360
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
Por lo tanto, cualquier solución x(t) de (9) es de la forma
[co~2tl
x(t)=e' c 1 [ - ; ] + c2 +c3 2 sen2t
[-s~n21] cos2t
1
2(c-4) 4+(1-c/ 1+3c 4+(1-c) 2
I-c
= 1 se presentan problemas, ya que el número 1 es entonces valor característico de la matriz
OBSERVACIÓN 1. Si e
[~
o l
2
-n
x
Mas en general, la ecuación diferencial = Ax + veer puede no tener soluciones de la forma bé1 si e es un valor característico de A. En tal caso es necesario conjeturar una solución particular de la forma
tfi ( t) = e et [ b0 + b 1t + ... + bk _ 1t k - 1 J para algún entero apropiado k. (Ejercicios del 10 al 18.)
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas del l al 6, use el método de variación de parámetros para resolver el problema de valor inicial dado. 1.
x==( _i
2.
x==n =j)x+( De', x(O)={ !}
J.
x-{~
4. X= (
=~)x+(~~~ ).
x(O)=(g)
o ot ) X + ( 1fi(t) · (I) ) '
x(O) = (
-1
ºo )
361
3.12 • La ecuación no homogénea; variación de parámetros
5.
X=U ~ ~)x+
~ X=(-i
-¡
m•''. x(O)= (l)
-nx+{g)e•, x(O)=m
7. Considere la ecuación diferencial escalar de orden n d"y
d"-y dt"-
L[y]= -d" +a¡--1 + ... +any=f(t). I
(*)
Sea v(t) la solución de L [y] = Oque satisface las condiciones iniciales y(O) y
es la solución de (*) que satisface las condiciones iniciales y (O) = . . . = y
=
Ax y demuestre que v(t) v'(t)
es la columna n de eAr. 8. Encuentre la solución del problema de valor inicial
dy
dy
-dtJ. + -dt ==secttant •
y(O)=y'(O)=yH(O)==O.
9. (a) Sea tf;(t) una solución de la ecuación no homogénea x = Ax + f (t) ysea >(t) una solución de la ecuación homogénea x = Ax. Demuestre que
12. i= (
-1
3 2 -1
2)1 x+ (sen/) O -1
o
13.
x-{l
362 14.
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
x= (
- 1
g
-1
-4 5
15. Considere la ecuación diferencial x=Ax+ve'A'
donde ves un vector característico de A con valor característico>... Supóngase además que A tiene n vectores característicos v 1, v 2, ••• , v n linealmente independientes con valores característicos distintos A. 1 , ••• , "-n• respectivamente. (a) Demuestre que(•) no tiene soluciones i/;(t) de la forma i/;(t) = ae>- 1• Sugerencia: Escriba a = a 1v 1 + ... + anvn. (b) Demuestre que(•) tiene una solución i/;(t) de la forma 1f(t) = ae'At + bte'At.
Sugerencia: Demuestre que ·bes un vector característico de A con valor carac-
terístico A. y elíjalo de modo que sea posible resolver la ecuación diferencial. (A-.\I)a= b-v.
En cada uno de los Problemas del 16 al 18, obtenga una solución particular t/;{t) de la ecuación diferencial dada de la forma t/;(t) = e>- 1 (a + bt). 17.
x= (
!
- j - :)X+ ( _ : )
-3
1
-1
e3t
-1
3.13 RESOLUCIÓN DE SISTEMAS MEDIANTE LA TRANSFORMADA DE LAPLACE El método de la transformada de Laplace descrito en el Capítulo 2 puede ser usado también para resolver el problema de valor inicial x=Ax+f(t). Sean
X 1 (s)
X(s)=
=e{x(t)}=
(1)
363
3.13 • Resolución de sistemas mediante la transformada de Laplace
y
fo oo e - stJ
1(
F 1 (s)
F(s)=
t) dt
=e{f(t)}=
Ío
00
e-st¡n ( t)
dt
Tomando la transformada en ambos lados de (1) se obtiene
e{x( t)} = e{A~( t) + f( t)} =A e{x( t)} + e{f( t)} =AX(s)+F(s), y a partir del Lema 3 de la Sección 2.9, se tiene que
sX 1 (s)- x 1 (O)
e{x(t)} =
=sX(s)-xº. Por lo tanto,
sX(s)-xº=AX(s) + F(s) o bien
1
(sl-A)X(s) =xº+ F(s),
I=
o
o 1
o o
(2)
o o La Ecuación (2) es un sistema de n ecuaciones simultáneas para X 1 (s), ... , X,,(s) y puede ser resuelta con diversos métodos. (Una manera especial es multiplicar ambos lados de (2) por (si - A)- 1.) Una vez que se conocen X 1 (s), ... , X,,(s) es posible encontrar x 1 (t), ... , x 11 (t) invirtiendo las transformadas.
EJEMPLO 1
Resolver el problema de valor inicial
x(O)= (~ ).
(3)
SOLUCIÓN. Al tomar transformadas de Laplace en ambos lados de la ecuación diferencial se obtiene
sX(s)-(~)=(
! i )x(s)+ s~ 1 ( !)
364
CAPÍTULO 3 • SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES
o bien
(s- l)X 1 (s)-4X 2 (s)=2+ -
l
s- 1
-
1 X 1 (s)+(s-l)X 2 (s)=I+ s-l'
La solución de estas ecuaciones es
X 1 (s)=
2
s
l s - l
X 2 (s)= _1_
+-2-,
s-3
+
s (s- l)(s+ l)(s 3) ·
Ahora bien,
Por lo tanto,
x 1(t)=2e 3'+
er - e-r
. 2 Para invertir X 2(s), puede recurrirse a fracciones parciales. Hágase
s
(s- l)(s+ l)(s-3)
=~+__.!!___+ s- l s+ 1 s-
Esto implica que
A(s+ I)(s-3)+ B(s- l)(s-3)+ C(s- l)(s+ l)=s.
- l4•s -- - l c 8• =
Haciendo s = 1, -1 y 3, respectivamente, en (4) se obtiene A Por consiguiente,
f.
X
2
(t)=e-1{_!_1__ !_1_+_!! 4s-1
= -te-' - ~e'+
8s+l
8 s-
}
181 el'.
EJERCICIOS Halle la solución de cada uno de los siguientes problemas de valor inicial.
x==( _~ -ux. x(O)==(~J 2. x==n =j)x, x(O)=={~) t.
x==n =Dx+(3:,). x
J.
s.
x-n
=~)x+( !}e',
x(O)=(
!)
(4)
3.13 • Resolución de sistemas mediante la transformada de Laplace
x=(f =~)x+(~=~~). x(O)=(-¿) 7. x=( i -~)x+(4e'~ost). x(O)=(!) 6.
8.
x= ( 0
9.
x= (¡ _;)x+(o(t~r.))'
l ) x + ( f l ( t) ) ' h (t)
o
- 1
x(O) = ( O)
o
x(O)=(b)
10.
x=U =~)x+(1-~.,(t)), x(O)=(~)
11.
x=(l
12. x-U 13.
x=
[~
-qx, x(O)= ( 6)
l -1
-1 l l
o l
2
,o
4
~ ~ )x+ (
(-1i
14. x-U 15.X=
2
!)x+
3 o o 3 o 2
x(O)=
(fr'.
l
~ x,
(l)
x(O)=
º) x+ (
-2 1
o o
fr''.
O o ), e' cos2t
x(O) • [ i l
m
x(O)=m
365
4 Teoría
cualitativa de las ecuaciones diferenciales 1
4.1
INTRODUCCIÓN
En este capítulo se analiza la ecuación diferencial
x=f(t,x)
(1)
donde X¡
(t)
x=
y
f(t,x)=
es una función no lineal de x 1 , ••• , Xn. Desafortunadamente no se conocen métodos para resolver la ecuación (1 ). Por supuesto, que eso desconcierta mucho. Sin embargo, en la mayoría de las aplicaciones no es necesario encontrar explícitamente las soluciones de ( 1). Por ejemplo, denótese por x 1 (1) y x 2 (1) las poblaciones en el tiempo t de dos especies que compiten entre sí por el alimento y el espacio vital limitados en su micro-
367
368
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
cosmos. Supóngase además que las tasas de crecimiento de x 1(t) y x 2 {t) están gobernadas por la ecuación diferencial (1 ). En tal caso, no interesan los valores de x 1 (t) y x 2 (t) en todo tiempo t. Más bien, son de interés las propiedades cualitativas que presentan x 1(t) y x 2 (t). Concretamente, se desea contestar las preguntas siguientes: l. ¿Hay valores ~ 1 y ~ 2 para los cuales ambas especies coexisten en un régimen permanente? Es decir, ¿existen números ~ 1 y 6 tales que x 1(t) = ~ 1 , x 2 (t) = ~ 2 son una solución de ( 1)? Si tales valores existen se les llama puntos de equilibrio de ( l ). 2. Supóngase que las dos especies coexisten en equilibrio. Repentinamente, se agregan algunos miembros de la primera especie al microcosmos. ¿Permanecerán x 1 {t) y x 2 (t) cerca de los valores de equilibrio para todo tiempo futuro? Es posible tal vez que los miembros adicionales de la especie 1 le den a la misma una gran ventaja y pueda entonces eliminar a la segunda. 3. Supóngase que x 1 y x2 tienen valores arbitrarios en t = O. ¿Qué ocurre cuando t tiende a infinito? Triunfará una de las dos especies, o terminará la lucha en un empate? Más generalmente, interesa determinar las siguientes propiedades de las soluciones de (1 ). l. ¿Existen valores de equilibrio
xº1 xº=
xºn para los cuales x(t) = x0 es una solución de (l)? 2. Sea>(!) una solución de (1). Supóngase que../;(!) es una segunda solución con ../;(O) muy cerca de >(O); es decir, ../;1 (0) está muy cerca de
=
f(t,xº):=O.
EJEMPLO 1
(2)
Encontrar todos los valores de equilibrio del sistema de ecuaciones dife-
renciales
dx 1 - = l - x2 dt '
369
4.1 • Introducción
SOLUCIÓN.
xº=(:D es un valor de equilibrio si y sólo si 1 - x~
x~
1y
x?
= -1. Por lo tanto, ( -
!)
= Oy
(x?) 3
+ x~ = O. Esto implica que
es el único valor de equilibrio del sistema.
EJEMPLO 2 Hallar todas las soluciones de equilibrio del sistema dx dt
= ( X - } )(y - }),
dy dt
= (x + l )(y+ l ).
SOLUCIÓN.
es un valor de equilibrio del sistema si y sólo si (xo - l)(yo - 1)
O Y (xo + l)(Yo + 1) = O.
La primera ecuación se satisface si x0 , o bien Yo, es igual a l, mientras que la segunda ecuación se satisface si x 0 , o bien Yo, es igual a - l. Por lo tanto, x = 1, y -1 y x = -1, y = 1 son las soluciones de equilibrio del sistema.
La cuestión de la estabilidad es de importancia primordial en todas las aplicaciones físicas, ya que nunca pueden medirse las condkiones iniciales con precisión. Considérese, por ejemplo, el caso de una partícula cuya masa es 1 kg sujeta a un resorte elástico cuya constante de elasticidad es 1 N/m y que se mueve en un medio sin fricción. Además actúa una fuerza externa F(t) = cos 2t sobre la partícula. Denótese por y(t) la posición de la partícula en relación con su posición de equilibrio. Entonces (d 2 yldt 2 ) + y = cos 21. Haciendo x 1 = y, x2 = y' se transforma esta ecuación de segundo orden en un sistema de dos ecuaciones de primer orden. De manera que ·
(3) Las funciones y 1(t) sen t y y 2 (t) = cos t son dos soluciones linealmente independientes de la ecuación homogénea y" + y = O. Más aún, y = -V; cos 2t es una solución particular de la ecuación no homogénea. Por lo tanto, cualquier solución
de (3) es de la forma
x(t)=c 1 ( sen/) +c2 (
cost
l
cost) + {-:}cos2t .
-sent
1sen2t 3
(4)
En el instante t = O se mide la posición y la velocidad de la partícula y se obtiene
370
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
y(O) = 1, y'(O) = O. Esto implica que c 1 = O y c2 = j. Por consiguiente, la posición y la velocidad de la partícula para cualquier instante después están dadas por la ecuación
(5) . Sin embargo, supóngase que las mediciones permiten un error de magnitud 10-.i. ¿Permanecerán la posición y la velocidad de la partícula cerca de los valores predichos por (5)? La respuesta a esta pregunta tiene que ser que sí, pues de lo contrario la mec.ínica newtoniana no tendría valor práctico. Afortunadamente puede demostrarse fácil· mente, en este caso, que la posición y la velocidad ele la partícula permanecen muy cerca de los valores predichos por (5). Denótense por y(t) y y' (t) los valores reales de y(I) y y' (t), respectivamente. En verdad se cumple que
y(t)-y (t) = (j- c2 )cost- c 1sent
y'( t)- y'( t) = - c 1 cos t -(j- c 2 )sent donde c 1 y c 2 son dos constantes que satisfacen
Estas ecuaciones pueden escribirse en la forma
y(t)-y(t)= [ cf+O-c 2)
.
y'(t)-Y'(t)= [ c;+O-c 2)
[cT
2]1/2
e1
cos(t-8 1 ),
tan8 1 =
cos(t-8 2 ),
tan8 2 = - - .
2] 1/2
- -4 e 2 - -3
~-e 3 2 C¡
Por lo tanto, y(t) - y(t) e y'(t) - y'(t) están acotadas en valor absoluto por
+ ( ~ - c2 ) 2 ]'/1 • Esta cantidad es a lo sumo f2 10-4 _ Por lo tanto, los valores rea-
les de y(t) y y' (t) están realmente cerca de los valores predichos por la ecuación (5). Como un segundo ejemplo del concepto de estabilidad, considérese el caso de una partícula de masa m que está sujeta al extremo de un alambre o cuerda inelástica de longitud longitud l y masa despreciable. La cuerda no se flexiona y el sistema vibra libremente en un plano vertical. Esta configuración se llama usualmente péndulo simple. La ecuación de movimiento del péndulo es
d2y
g
dt2
l
--+-seny=O donde y es el ángulo que la cuerda forma con la vertical AO (Fig. 1). Si x 1 dyl dt, se encuentra que
dx
g
dr2 = - 1 scnx 1.
=
y y x! =
(6)
371
4.1 • Introducción
:~ 1
~
1 1
1
•o
FIGURA 1.
.f
m
El sistema de ecuaciones (6) tiene soluciones de equilibrio x 1 = O, x2 = O y 1r, x 2 = O. (Si el péndulo es colocado en posición vertical, y = 1r, con velocidad cero, entonces permanecerá en esa posición para todo instante posterior;) Las dos soluciones de equilibrio tienen propiedades muy diferentes. Si se desvía ligeramente el péndulo de la posición de equilibrio x 1 = O, x 2 = O impartiéndole una pequeña velocidad o desplazándolo un poco, entonces presentará pequeñas oscilaciones alrededor de x 1 = O. Por otro lado, si se perturba ligeramente el péndulo desde su posición de equilibrio x 1 = 1r, x2 = O, entonces presentará oscilaciones muy amplias alrededor de x 1 = O, o bien girará sin interrupción. Así pues, la más pequeña perturbación provoca en el péndulo una desviación notable desde su posición de equilibrio x 1 1r, x 2 = O. Intuitivamente se diría que el valor de equilibrio x 1 = O, x2 O de (6) es estable, mientras que el valor de equilibrio x 1 = 1r, x 2 = O de (6) es inestable. Este concepto se precisará en la Sección 4.2. Por lo regular es muy difícil resolver el problema de la estabilidad ya que no se puede resolver (1) en forma explícita. El único caso posible de analizar es cuando f (t, x) no depende explícitamente de t; es decir, cuando fes función solamente de x. Las ecuaciones diferenciales que tienen dicha propiedad se denominan autónomas. Aun en el caso de ecuaciones diferenciales autónomas hay, en general, sólo dos casos en los que puede resolverse completamente el problema de la estabilidad. El primero es cuando f(x) = Ax y se tratará en lP. siguiente sección. El segundo es cuando se tiene interés sólo en la estabilidad de la solución de equilibrio de x = f(x). Este caso se tratará en la Sección 4.3. La cuestión 3 es muy importante en muchas aplicaciones, ya que una respuesta a la misma es una predicción acerca del comportamiento a largo plazo del sistema en estudio. En los casos que es posible, se da respuesta a esta cuestión en las Secciones 4.6 a 4.8, y se aplican los resultados a casos concretos muy importantes en las Secciones 4.9 a 4.12. x1 =
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas del 1 al 8, determine todos los valores de equilibrio de los sistemas de ecuaciones diferenciales dados. dx 2 - 2 xy 1. -=x-x dt dy
2
dt =2y-2y -3xy
dx
2. dt = - f3xy + µ. dy
dt =f3xy-yy
372
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
dx 3. dt
= ax -
dx 4. dt
bxy
= -x-xy 2
~ = -cy+dxy
dy dt
= -y-yx
dz =z+xi+ y2 dt
dz
= 1- z + x2
dt
dx 6. dt =cosy
dx 2 5. dt =xy -x dy
.
dy
dt
=-
.
dr =smx-
dt =xsm'TI)'
7. dx
2
1- y - ex
8.
dr =xl+y(ex-1)
e:;; = X -
1
y2
dy =x2-y dt dz z dt =e -x
dz . dt =x+smz
9. Considere el sistema de ecuaciones diferenciales dx -dt =ax+bv './'•
dy dt =ex+ 'Ó'·
(*)
(i) Demuestre que x = O, y = O es el único punto de equilibrio de(*) si ad - be-:/:
o.
(ii) Demuestre que (*)
ti~ne
una recta de puntos de equilibrio si ad - be = O.
10. Sean x = x(t), y = y(t) soluciones del problema de valor inicial dx dt
= -x-y,
'Ó'
dt =2x-y,
x(O) = y(O) =l.
Suponga que se comete un error de magnitud 10- 4 al medir x(O) y y(O). ¿Cuál es el máximo error que se comete al calcular x(t), y(t) para O :5 t < oo? 11. (a) Verifique que
x=W·-· es la solución del problema de valor inicial
x=( -3~
1 1 2
x(O)=(H
(b) Sea x = 1/;(t) la solución de la anterior ecuación diferencial que satisface la condición inicial
Demuestre que todas las componentes de 1/;(t) tienden a infinito, en valor absoluto, cuando t - oo.
373
4.2 • Estabilidad de sistemas lineales
4.2 ESTABILIDAD DE SISTEMAS LINEALES En esta sección se estudia el problema de estabilidad para soluciones de ecuaciones diferenciales autónomas. Sea x =
i=f(x).
(1)
Interesa determinar si >(t) es estable o inestable. Es decir, si cualquier solución t/;(t) de (1) que empieza suficientemente cerca de >(t) en t = O permanece cercana a
DEFINICIÓN. La solución x =
11f1/0}-
j= l, ... ,n
para toda solución lf;(t) de (1). El problema de la estabilidad puede resolverse por completo para todas las soluciones de la ecuación diferencial lineal
x=Ax.
(2)
Esto no es sorprendente, por supuesto, ya que puede resolverse la ecuación (2) exactamente. Se tiene el siguiente teorema de importancia.
TEOREMA 1. (a) "i'oda solución x = > (t) de (2) es estable si todos los valores característicos de A tienen parte real negativa. (b) Toda solución x =
374
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
si x(t) =O es también inestable. Para ello, sea l/;(t) cualquier solución de (2). Obsérvese que z(t) =
=
DEFINICIÓN. Sea
un vector con n componentes. Los números x 1 , ••• , Xn pueden ser reales o complejos. Se define la magnitud de x, y se denota por 11x11 como
llxll =máx{lx1I• lx2I• · · ., lxnl}· Por ejemplo, si
x=Ul· entonces 11 x 11
3 y si
x=
1+2il [ -12
entonces 11x11 = ../5. El concepto de magnitud de un vector corresponde al concepto de magnitud (o longitud) de un número. Obsérvese que 11x11 ~ O para cualquier vector x y 11x11 = O solamente si x = O. Obsérvese también que
Obsérvese por último que llx+yll =máx{lx1 + Y1!, ... , lxn.+ Ynl}
< máx{lxd +IY1!, ... , lxnl + IYnl}
< máx{lxd, ... , lxnl} +máx{IY1I, ... , IYnl} = llxll + llYll· Así pues, la definición realmente coincide con el concepto de magnitud (o longitud).
375
4.2 • Estabilidad de sistemas lineales
En la Sección 4. 7 se da una demostración geométrica sencilla del Teorema 1 para el caso n = 2. La siguiente demostración es válida para cualesquiera n.
DEMOSTRACIÓN DEL TEOREMA 1. (a) Toda solución x = if;(t) de x Ax es de la forma 1/;(t) = eA1 1/;(0). Sea
t/;;(t)=c/>;1(t)t/I?+ ... +c/>1n(t)t/;~=:
L
cpij(t)tl1J°,
j-1
Supóngase que todos los valores característicos de A tienen parte real negativa. Sea -a 1 la mayor de las partes reales de los valores característicos de A. Es posible mostrar fácilmente (Ejercicio 17) que para cualquier número -a, con -a 1 < -a < O,
puede encontrarse un número K tal que
1
lt/l;(t)! < ¿" Ke-ªrl,WI = Ke-ar j•l
¿"
t ;:::: O. De modo que
l"11ºl
j-1
para un par de constantes positivas K y a. Ahora bien, l ..f;J 1 ::;; 11if;(O)11. Por lo tanto,
111f(t)!I =máx{lt/11(t)l, ... ,¡~n(t)I} ~ nKe-ª'111f(O)ll· Sea e < O dada. Elíjase o(e)
e/nK.Entonces,
lll/;(t)ll
< esi
llif(O)ll
<ó(e)
y t ;:::: O, ya que
llo/(t)ll < nKe-ª'll\'-'(0)11 < nKe/ nK= e. Por lo tanto, la solución de equilibrio x (t) = O es estable. (b) Sea A un valor característico de A con parte real positiva y sea v un vector característico de A con valor característico A. Entonces if;(t) = ce'"' v es una solución de Ax para cualquier constante c. Si A es real, entonces v también lo es y 11if(t)11 = 1 1 el e'f... ]] v 1 · Claramente 11if(t)11 tiende a infinito cuando t tiende a infinito, para cualquier elección de e =FO, sin importar cuán pequeña sea. Por lo tanto, x(t) =O es inestable. Si A = a + i/3 es complejo, entonces v :;:: v 1 + iv 2 también lo es. En tal caso
x
e
=eª'[ {v 1 cosPt-v2senPt) + i{v 1sen/Jt +v2cosPt) J es una solución con valores complejos de (2). Por lo tanto,
i/; 1 ( t) =ceª' (v1 cospt-v2 senfJt) es una solución con valores reales de (2), para cualquier elección de la constante c. Se tiene que 11 tf; 1 (t)11 no está acotado cuando t tiende a infinito si e y alguno de los vectores v 1 o v2 es diferente de cero. Así pues, x(t) O es inestable. (c) Si A tiene kj vectores característicos linealmente independientes para cada valor" característico Aj = i ªi de multiplicidad ki, entonces puede encontrarse una constante K tal que 1 (eAt)ül s K (Ejercicio 18). En tal caso 11tf;{t)11 s nKll if(O) 1 para toda solución ~(t). de (2). De la demostración de (a) se sigue entonces inmediatamente que x(t) = O es estable.
=
376
CAPÍTULO 4 • TEORiA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Por otro lado, si A tiene menos de k; vectores característicos linealmente independientes con valor característico X; = fo;, entonces Ax tiene soluciones t/t(t) de la forma
x
.Y(t)=ceia,r[ v+t(A-io'})v] donde (A - fo;l)v if:. O. Si <J; O, entonces 1/;(t) = c(v + tAv) toma valores reales. Más aún, 111/l(t) 11 no está acotada cuando t tiende a infinito, para cualquier elección de e if:. O. En forma similar, tanto la parte real como la imaginaria de 1/;(t) ,o están acotadas en magnitud para 1/;(0) if:. O arbitrariamente pequeño, si u; =/: O. Por lo tanto, la solución de equilibrio x(t) O es inestable.
=
Si todos los valores característicos de A tienen parte real negativa, entonces toda solución x(t) de x = Ax tiende a cero cuando t tiende a infinito. Esto se sigue inmediatamente de la estimación 11x(t)11 s Ke-ª' 11x(O)11, la cual se obtuvo en la demostración de la parte (a) del Teorema 1. Así pues, no sólo es estable la solución de equilibrio x(t) O, sino que toda solución 1/;(t) de (2) tiende a ella cuando t tiende a infinito. Este tipo de estabilidad tan fuerte se conoce como estabilidad asintótica.
=
DEFINICIÓN. Una solución x = (/)de (1) es asintóticamente estable si es estable y si toda solución t/t(t) que empieza suficientemente cerca de>(!) tiende a >(t) cuando t tiende a infinito. En particular, una solución de equilibrio x(t) = xº de (1) es asintóticamente estable si toda solución x = 1/;(t) de (1) que empieza suficientemente cerca de x0 en el instante t = O no sólo permanece cercana a x0 para todo instante posterior, sino que tiende a x0 cuando t tiende a infinito. OBSERVACIÓN. La estabilidad asintótica de cualquier solución x cl>(t) de (2) es claramente equivalente a la estabilidad asintótica de la solución de equilibrio x (t) O.
=
EJEMPLO 1
Determinar si cada una de las soluciones x(t) de la ecuación diferencial - l
x= [ -2 -3
-~ -2
g]x
-1
es estable, asintóticamente estable o inestable.
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz
A=[=~ -~ -3 -2 es
p(X)=(detA-XI)=det¡-
~;" 3
gl
-1
-1º-x -2
~
]
-1-X
= -(1 +X) 3 -4(l +X)= -(l +X)(X 2 +2X+ 5). Por lo tanto, >.. = -1 y }.. = -1 ± 2 i son los valores característicos de A. Dado que los tres valores característicos tienen parte real negativa, se concluye que toda solución de la ecuación diferencial x = Ax es asintóticamente estable.
377
4.2 • Estabilidad de sistemas lineales
EJEMPLO 2
Demostrar que toda solución de la ecuación diferencial . (1 x=
5
es inestable
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz
A= (~ i) es
Por lo tanto, A. = 6 y A. = -4 son los valores característicos de A. Dado que un valor característico de A es positivo, se concluye que toda solución x = >(t) de x = Ax es inestable.
EJEMPLO 3
Demostrar que toda solución de la ecuación diferencial
x= (~ -~)x es estable pero no asintóticamente estable.
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz
A=(~ -~) es
Así pues, los valores característicos de A son A. = ±../6 i. Por lo tanto, por la parte (e) del Teorema 1, se tiene que toda solución x = >(t) de x = Ax es estable. Sin embargo, ninguna solución es asintóticamente estable. Esto se sigue inmediatamente del hecho de que la solución general de ·x = Ax es
x(t)= C¡ (-\16 sen\16 ') + c2 ( V6 cos Y6
t).
2sen \/6 t
2cos V6 t
Por lo tanto, toda solución x(t) es periódica, con periodo 27í/../6, y ninguna solución x(/) (excepto x(t) 0) tiende a O cuando t tiende a infinito.
=
EJEMPLO 4
Demostrar que toda solución de la ecuación diferencial
x= [ es inestable
~ -6
-3 -6
o
-~]x
-3
378
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz A= [
~ -6
-~]
-3 -6
o
-3
es
p(A) = det(A-AI) = det
[
2-A
-3
O
-6-A
o
-6
Por lo tanto, los valores característicos de A son}.. = -7 y }.. = O. Cualquier vector característico v de A con valor característico O debe satisfacer la ecuación
Lo anterior implica que v 1 = 3v 2 /2 y v 3 = -3v2 , de modo que cualquier vector característico v de A con valor característico O debe ser de la forma
x
Por consiguiente, toda solución x >{!) de = Ax es inestable, ya que }.. = O es un valor característico de multiplicidad 2, y A tiene solamente un vector característico linealmente independiente con valor característico O.
EJERCICIOS Determine la estabilidad o inestabilidad de todas las soluciones de los siguientes sistemas de ecuaciones diferenciales.
1.
x==( -21
-4)} X 4. x=(! -4) -7
l)x
2.
-2
3.x·-(-51 nx s. 1.
i= (-7·~
x-( -:
9.x. =
[-~o
l
-4 -1
2
-3 1
2
o o o o
x==(-~
X
-6)1¡
X
-:)x -1
o o
o
-2
~]x
H=O 8.
i==
10.
2
(-2
-~
x-nº r
~)x
2
o
1 2 -1
2
o o o
1)x
-2 1
o
o
-2
~]x
379
4.2 • Estabilidad de sistemas lineales
11. Determine si las soluciones x(t) son estables o inestables.
12. Determine si las soluciones x(t) son estables o inestables.
= O y x(t) = 1 de la ecuación escalar x =
x( 1 - x)
=O y x(t) =1 de la ecuación escalar x = -x(l -
x)
13. Considere la ecuación diferencial x = x2. Demuestre que todas las soluciones x(t) con x(O) ~ O son inestables, mientras que todas las soluciones x(t) con x(O) < O son asintóticamente estables. 14. Considere el sistema de ecuaciones diferenciales X¡=X2 • 2 ( Xi+ 2 4 X22)1/2] X¡. Xz= - 21 [ X¡+
(*)
(a) Demuestre que x(t) = (
x (t)) = (e sen( et+ d) 1
x 2 (t)
)
c 2 cos(ct + d)
es una solución de (*) para cualquier elección de constantes e y d. (b) Suponga que una solución x(t) de(*) está determinada de manera única una vez que se prescriben x 1(0) y x 2 (0). Pruebe que (a) representa la solución general de (*). (e) Demuestre que la solución x O de (*) es estable pero no asintóticamente estable. (d) Demuestre que toda solución x{t) :/= O de (*) es inestable. 15. Pruebe que la estabilidad de cualquier solución x(t) de la ecuación no homogénea x = Ax + f {t) es equivalente a la estabilidad de la solución de equilibrio x = O de la ecuación homogénea x = Ax. 16. Determine la estabilidad o inestabilidad de todas las soluciones x {t) de la ecuación diferencial x= 2
. (-1
17. (a) Sea/(!) = tªe-b1, para constantes positivas a y b, y sea e un número positivo menor que b. Demuestre que es posible encontrar una constante positiva K tal que l/(t)l s Ke-c1, O s t < oo. Sugerencia: Demuestre quef(t)le-ct tiende a cero cuando t tiende a infinito. (b) Suponga que todos los valores característicos de A tienen parte real negativa. Pruebe que pueden encontrarse constantes positivas K y a tales que 1 1(eA'>ul s Ke-ª para 1 s i, j s n. Indicación: Cada una de las componen1 tes de eA es una combinación lineal finita de funciones de la forma q(t)e'A', donde q (t) es un polinomio en t (de grado s n - 1) y>.. es un valor característico de A.
Ax. 18. (a) Sea x(t) = e;º1 v, u real, una solución con valores complejos de i Demuestre que tanto la parte real como la parte imaginaria de x(t) son soluciones acotadas de = Ax. (b) Suponga que todos los valores característicos de A tienen parte real so y que X. 1 = ia 1 , ••• , X.1 = iu1 tienen parte real igual a cero. Suponga que 'A¡ = fo¡
x
380
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
tiene multiplicidad kj y que A tiene kj vectores característicos linealmente independientes, para cada valor característico Aj, j = 1, ... , l. Demuestre que es posible encontrar una constante K tal que 1(eA')u1 s K.
19. Sea x==
[ ~11 •
x,.
llxll 1 = lx1 1+ ... + lxnl. Pruebe que (i) 11 x ll 1 s O y 11 x 11 1 = O sólo si x O (ii) l!'Axll 1 = l'AI llxll 1 (iii) 11 X + Yll 1 S 11 X ll 1 + ll Yll 1 •
y definase
20. Sea
Ydefinase llxll2
= [lxtl 2
+ ... + lxnl 1 J112 • Demuestre que
(i) 11 x ll 2 s O y 11 x 11 2 = O sólo si x = O (ii) 11AXll2 = 1A111X112 (iii) 11 X + Y112 S 11 X ll 2 + 11 Yll 2 •
21. Muestre que existen constantes M y N tales que
4.3 ESTABILIDAD DE LAS SOLUCIONES DE EQUILIBRIO En la Sección 4.2 se analizó la sencilla ecuación de sencillez es
x
= Ax. La siguiente ecuación en nivel
(1)
x=Ax+g(x) donde 81(x)
g(x)= g,.(x) es muy pequeño comparando con x. Concretamente se supone que g 1 (x)
gn(x)
máx{lx 11, ... ,lxnl} , ... , máx{lx 1!, ... ,lxnl} son funciones continuas de x 1 ,
••• , Xn
que se anulan para x 1 = ... =
Xn
= O. Tal
4.3 • Estabilidad de las soluciones de equilibrio
381
cosa siempre ocurre si cada una de las componentes de g(x) es un polinomio en x 1, que empieza con términos de orden 2 o superior. Por ejemplo, si
••• ,
Xn
entonces tanto x 1 x~/máx{lxd, [x;d} y x 1x 2/máx{lxil, lx2 1} son funciones continuas x 2 que se anulan para x 1 = x 2 = O. de x 1 Si g(O) = O entonces x(t) = O es una solución de equilibrio de (1). Sería deseable determinar si es estable o inestable. A primera vista parecería imposible el hacerlo, ya que no puede resolverse explícitamente la ecuación (1). Sin embargo, si x es muy pequeña, entonces g(x) es muy pequeña comparada con Ax. Por consiguiente, parece plausible que la estabilidad de la solución de equilibrio x(t) = O de (1) debería estar determinada por la estabilidad de la ecuación "aproximada" x = Ax. En el siguiente teorema se muestra que tal cosa es casi cierta.
TEOREMA 2. Supóngase que la función con valores vectoriales g(x)/llxll :=g(x)/máx{lx1I, ... , lxnl) es una función continua de x 1 , ••• , Xn que se anula para x = O. Entonces (a) La solución de equilibrio x(t) =O de (1) es asintóticamente estable si la solución de equilibrio x(t) = O de la ecuación "linea/izada" x = Ax es asintóticamente estable. De manera equivalente, la solución x(t) = O de (1) es asintóticamente estable si todos los valores característicos de A tienen parte real negativa. (b) La solución de equilibrio x(t) O de (1) es inestable si al menos un valor característico de A tiene parte real positiva. (e) La estabilidad de la solución de equilibrio x(t) = Ode (1) no se puede determinar a partir de la estabilidad de la solución de equilibrio x (t) = O de x = Ax si todos los valores caracterlsticos de A tienen parte real :s Opero al menos un valor característico de A tiene parte real igual a cero.
=
DEMOSTRACIÓN. (a) La parte clave en las demostraciones de estabilidad es, muchas veces, el uso de la fórmula de variación de parámetros de la Sección 3.12. Dicha fórmula implica que toda solución x (t) de (1) puede escribirse en la forma
(2) Se desea mostrar que 11x(t)11 tiende a cero cuando t tiende a infinito. Para ello, recuérdese que si todos los valores característicos o eigenvalores de A tienen parte real negativa, entonces es posible encontrar constantes K y a tales que (Ejercicio 17 de la Sección 4.2). 11 eA1x(O) ll
< Ke -at Hx(O) 11
y
lleA(t-s)g(x{s))ll
< Ke-a(t-s>¡¡g(x(s))ll·
382
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Mas aún, es posible encontrar una constante positiva a tal que
llg(x)ll < 2~ Hx!I if llxll
flx(t)ll
< lfeA x(O)ll + .(lleA(t-s rel="nofollow">g(x(s))lldr 1
1
< Ke-ª'llx(O)il + .!! f e-ª< 1 -">llx(s)l!dr 2 Jo mientras 11x(s)11 dad se obtiene
s
<J,
O s s s t. Al multiplicar por eª' ambos lados de la desigualeª'llx(t)ll < Kjlx(O)ll +
I .(eª"llx(s)ll dr.
La desigualdad (3) puede simplificarse haciendo z(t)
z(t)
(3)
= eª' 11x(t)11. ya que entonces
< Kllx(O)ll + 2a Jo(' z(s)ds.
(4)
Parecería propio derivar con respecto a tambos lados de (4). Sin embargo, no es posible, en general, derivar ambos lados de una desigualdad sin alterar su sentido. Esta dificultad puede evitarse con el siguiente artificio. Hágase
U(t)=
a ('
2 Jo z(s)ds.
Entonces
dU(t)
a
a
a
= 2z(t) < 2K!lx(O)l1+2 U(t)
o bien dU(t) dt
a
aK
2 U(t) < 2
llx(O)!I.
Multiplicando ambos lados de la desigualdad por el factor de integración e-ª 112 se obtiene
o bien
;e-ª
1 2
!
[
U(t)+Kllx(O)ll]
Por consiguiente,
e- 01 12 ( U ( t) + Kllx(O)ll] < U (O)+ Kllx(O)ll = Kllx(O)ll, de modo que U(t) s -Kl!x(O)ll + Kllx(O)lleª' 12 • Regresando ahora a la desigualdad (4) se ve que
¡¡x( ')11 = e-ª'z(t) < e-ª1 [ Kl[x(O)ll +U (t)]
< Kilx(O)lle-ª'12
(5)
383·
4.3 • Estabilidad de las soluciones de equilibrio
mientras 11x(s)11 ::; a, O :5 s :5 t. Ahora bien, si ll x(O) 11 :5 al K, entonces la desigualdad (5) garantiza que 11x(t)11 :5 a para todo instante posterior t. Por lo tanto, la desigualdad (5) es cierta para toda t ;:-; O si 11x(O)11 :5 al K. Por último, obsérvese que de (5) se deduce que 11x(t)11 :5 K 11x(0)11 y 11x(t)11 tiende a cero cuando t tiende a infinito. Por lo tanto, la solución de equilibrio x(t) =O de {l) es asintóticamente estable. (b) La demostración de (b) es demasiado difícil para presentarla aquí. (c) Se darán dos ecuaciones diferenciales de la forma (1) para las cuales el término no lineal g{x) determina la estabilidad de la solución de equilibrio x{t) = O. Considérese primero el sistema de ecuaciones diferenciales
dx1 2 2 dt =x2-x,(x,+x2),
(6)
La ecuación linealizada es
d(XI) (X2 =
dt
l)(X¡)
Ü
}
Ü
X2
'
y los valores característicos de la matriz
(_~ ¿) son ±i. Para analizar el comportamiento del sistema no lineal (6) se multiplica la primera ecuación por x 1 , la segunda ecuación por x 2 y se suman; eso da como resultado
dx 1
dx 2
_
2
2
2
2
2
2
x 1-;¡¡ +x2 -;¡¡- -x 1 (x 1 +x2 )-x2 (x 1 +x 2 ) 2
= -(xf +xD. Pero
Por lo tanto,
d ( X¡+ 2 dt
2) = -
X2
2( X12 + X22)2 •
Esto implica que
x:Ct)+xi(t)=-1 c2 '
+
et
donde
e= xi(O) + xi(O). Así pues, xr(I) + x~(t) tiende a cero cuando t tiende a infinito para cualesquiera soluciones 1(t), 1 (t) ck (6). l\'lás aún, el valor de + en cualquier tiempo tes siempre menor que su valor en t = O. Se concluye, por lo tanto, que x 1(t) =O, x 2 (t) = O es asintóticamente estable. Por otra parte, considérese el sistema de ecuaciones
x
x
xi
xi
(7)
384
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
En este caso la linealización es también
. ( x= Sin embargo, en este caso, (d/dt)(xT
o
-1
6)x. 2(xr + x~) 2 • Esto implica que
+ x~)
e= xf (O)+ xi(O).
xr(t)+xi(t)= c2. , - et
Nótese que cualquier solución x 1 (t), x 2 (t) de (7) con xf (0) + x~(O) -:f. O tiende a infinito en algún instante dado. Se concluye, por lo tanto, que la solución de equilibrio x 1(t) = O, x 2 (t) = O es inestable.
EJEMPLO 1
Considérese el sistema de ecuaciones diferenciales
dx 1 dt = -2x 1 +x 2 +3x3 +9xi dx 2 dt
=
-6x 2 -5x3 +1xj
dx3 dt
=
-x3+X1 +xi.
2
2
Determinar, en lo posible, si la solución de equilibrio x 1(t) estable o inestable.
SOLUCIÓN. Exprésese el sistema en la forma x
-2 A= [ ~
l
-6
o
=
_;] -1
=O, x (t) =O, x (t) =O es 2
3
Ax + g(x) donde
9x~ y
g(x)=
7xj x2+x2 1 2
La función g(x) satisface las hipótesis del Teorema 2 y los valores característicos de A son -2, -6 y -1. Por lo tanto, la solución de equilibrio x (t) = O es asintóticamente estable. El Teorema 2 sirve para determinar la estabilidad de las soluciones de equilibrio de ecuaciones diferenciales autónomas arbitrarias. Sea x0 un valor de equilibrio de la ecuación diferencial
y hágase z(t)
=
x=f(x)
(8)
:i=x=f(xº+z).
(9)
x(t) - xº. Entonces
Por supuesto que, z(t) =O es una solución de equilibrio de (9) y la estabilidad de x0 es equivalente a la estabilidad de z(t) O. Como siguiente paso se mostrará que f(xº + z) = Az + g(z), donde g(z) es pequeña comparada con z.
x(t)
=
LEMA 1.
=
Supóngase que f(x) tiene dos derivadas parciales continuas con res-
385
4.3 • Estabilidad de las soluciones de equilibrio
pecto a cada una de sus variables x 1 , birse en la forma
••• , Xn.
Entonces f(x 0 + z) puede escri-
f(xº + z) = f(xº) + Az + g(z) donde g(z)/ máx{ 1z1 I, para z = O.
... , 1Zn1}
(10)
es una función continua de z que se anula
DEMOSTRACIÓN #1. La ecuación (10) es consecuencia inmediata del Teorema de Taylor, el cual establece que cada una de las componentes Jj(x0 + z) de f(x 0 + z) puede escribirse en la forma
a.J¡ (xº) /¡(xº+z)=/¡(xº)+--
3/¡ (xº) + ... + -a-zn + 8j(z) Xn
donde g1(z)/máx{ 1 z 1 ¡, Por lo tanto,
... , 1Zn1} es una función continua de z que se anula para z
O.
f(xº + z) = f(xº) + Az + g(z) donde of¡ (xº)
ax, A=
D afn (xº) OX¡
DEMOSTRACIÓN #2. Si cada una de las componentes de f(x) es un polinomio (posiblemente infinito) en x 1 , ••• , Xn, entonces cada una de las componentes de f(x 0 + z) es un polinomio en z1 , ••• , an. De modo que
(11) donde g1 (z) es un polinomio en z1 , ••• , Zn que empieza con términos de orden dos. Haciendo z O en ( 11) se obtiene Jj(x0) = a10 . Por lo tanto,
f(xº + z) = f(xº) + Az + g(z),
y cada una de las componentes de g(z) es un polinomio en con términos de orden dos.
z1 ,
••• ,
Zn,
que empieza
D
El Teorema 2 y el Lema 1 proporcionan el siguiente método para determinar si una solución de equilibrio x {t) = xº de x = f(x) es estable o inestable: l. Expresar z = x - x0 • 2. Escríbase f(xº + z) en la forma Az + g(z), donde g(z) es un polinomio en z1 , Zn con valores vectoriales, que empieza con términos de orden dos o mayor.
••• ,
386
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
3. Calcular los valores característicos de A. Si todos los eigenvalores de A tienen parte real negativa, entonces x(t) = x0 es asintóticamente estable. Si algún valor característico de A tiene parte real positiva, entonces x (t) x0 es inestable.
=
EJEMPLO 2
Encontrar todas las soluciones de equilibrio del sistema de ecuaciones
diferenciales
dx dt
-=1-xy
dy 3 dt =x-y
'
(12)
y determinar (si fuera posible) su estabilidad o su inestabilidad.
SOLUCIÓN. Las ecuaciones 1 - xy Oy x - y3 O implican que x = 1, y = l, o bien x = -1, y = -1. Por lo tanto, x(t) = 1, y(t) = 1 y x(t) = -1, y(t) = -1 son las únicas soluciones de equilibrio de (12). (i) x(t) = 1, y(t) = 1: Hágase u = x - 1, v
=y
- l. Entonces
du dt
= dx dt = 1-
dv dt
( 3 2 3 = dy dt = l+u)-(l+v) =u-3v-3v -v.
( 1 + U)( l + V)= - U- V - UV
Este sistema se puede escribir en la forma
La matriz
-1)
-3 tiene solamente un valor característico A.
=
-2, ya que
det ( - 1-A 1 Por lo tanto, la solución de equilibrio x(t) = 1, y(t) = 1 de (12) es asintóticamente estable. (ii) x(t) = -1, y(t) -1: Hágase u = x + l, v = y + l. Entonces,
=
du dx dt = dt
= 1-
(U - 1)(V - 1) = U+ V - UV
dv dy 3 2 3 dt = dt =(u-1)-(v-1) =u-3v+3v -v. Este sistema puede expresarse en la forma
Los valores característicos de la matriz
(~ -~)
387
4.3 • Estabilidad de las soluciones de equilibrio
son }.. 1 = -1 - VS, cuya parte real es negativa, y >-. 2 -1 + VS, cuya parte real es positiva. Por lo que la solución de equilibrio x(t) -1, y(t) -1 de (12) es inestable.
=
EJEMPLO 3
=
Encontrar todas las soluciones de equilibrio del sistema de ecuaciones
diferenciales dy
dx dt =sen(x+ y),
- =ex-1 dt
( 13)
y determinar si son estables o inestables. SOLUCIÓN. Los puntos de equilibrio de (13) están determinados por las dos ecuacioO. Esta segunda ecuación implica que x = O y la prines sen(x + y) = O y ex - 1 mera ecuación implica entonces que x +y = n 7r, n un entero. Por consiguiente, x(t) O, y(t) n7r, n =O, ±1, ±2, ... , son las soluciones de equilibrio de (13). Haciendo u = x, v = y - n7r, se obtiene dv du dt =sen( u+ v + mr), dt =e"- l.
=
=
Ahora bien, sen(u + v + n7r) tanto, du dt
= (-
=
cos n7r sen(u + v) =
(-W sen(u +
v). Por lo
dv dt =e"' - l.
n
l) sen( u+ v ),
Obsérvese además que
(u+ v) sen(u+v)=u+v- J!
3
+ ... ,
Por consiguiente, du dt
= ( - 1)n[ (U+ V) -
3
l
(u+ v) 3! + .. . '
Es posible entonces expresar el sistema en la forma
.!!_(")=((-lf dt V }
términos de orden 2 o superior, en u y en v
Los valores característicos de la matriz
son
A1=
(-1)'* -y1 +4(- lf 2 '
yt
t
_ ( - 1)n + + 4( - 1 A22
.
Cuando n es par, }.. 1 = (1 VS)/2 es negativa, y >-.2 = (1 + VS)/2 es positiva. Por consiguiente, x(t) O, y(t) = n 7r es inestable si n es par. Si n es impar, tanto >-. 1 = (-1 - YJ 1)/2 como /.. 2 = (-1 + YJ 1)12 tienen parte real negativa. Por lo tanto, la solución de equilibrio x(t) O, y(t) n 7r es asintóticamente estable si n .es impar.
=
=
=
388
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
EJERCICIOS Halle todas las soluciones de equilibrio de cada uno de los siguientes sistemas de ecuaciones y determine, en lo posible, si son estables o inestables. l. x=x-x 3 -xy 2
j=2y-ys-yx4 2
4. x=6x-6x -2.xy y= 4y - 4y 2 - 2.xy
2. x= x 2 + y 2 - l j=x2-y2
3. x=x 2 +y 2
5. x= tan(x +y)
6. x=eJ'-x
y=2xy
j=x+x 3
y=ex+y
Verifique que el origen es un punto de equilibrio de cada uno de los siguientes sistemas de ecuaciones y determine, en lo posible, si es estable o inestable.
y
X
Jyl
10. X= ln( l + X +y
12.
9. x=ex+y_ ¡
8. x =y + cos y - l j= -senx+x 3
+3x 2
7.
2 )
y= -y+x3 x= Sx - 3y + eY -
11.
y =sen(x +y)
x=cosy-senx- l j=x-y
13. x= -x-y-(x2+y2)3/2
l
j =senx 2 - ln(l - x - y)
j=x-y+(x2+y2)Jf2
14. x=x-y+ z 2 y=y+z-x 2 i=z-x+y 2
15. x= ex+y+z l j =sen(x +y+ z) i=x-y-z 2
16. x=ln(l z) j=ln(I x) i=ln(l-y)
17. x=x-cosy
y=y-cosz i
=Z-
COS X -
z+ 1 x+ 1 y
+}
18. (a) Encuentre todas las soluciones de equilibrio del sistema de ecuaciones diferenciales
dz
dx
-=gz-hx dt
dt =ey-fz.
'
(este sistema es un modelo para el control de síntesis de proteínas.) (b) Determine la estabilidad o inestabilidad de dichas soluciones si alguno de los valores g, e, o e es igual a cero.
4.4
EL PLANO FASE
En esta sección se inicia el estudio de la teoría "geométrica" de ecuaciones diferenciales. Para simplificar, se supondrá en la mayoría de los casos que n = 2. El objetivo es obtener una descripción tan completa como sea posible de todas las soluciones del sistema de ecuaciones diferenciales
~~ =f(x,y),
dy
dt =g(x,y).
(I)
389
4.4 • El plano fase
Con este objeto, obsérvese que toda solución x x(t), y y(t) de (1) define una curva en el espacio tridimensional t, x, y. Es decir, el conjunto de todos los puntos (t, x(t), y(t)) describe una curva en el espacio tridimensional t, x, y. Por ejemplo, la solución x = cos t, y = sen t del sistema de ecuaciones
dy
dx
di= -y,
-=x dt
describe una hélice (Fig. 1) en el espacio (t, x, y). La teoría geométrica de las ecuaciones diferenciales empieza con la importante observación de que toda solución x = x(t), y = y(t), t 0 s t s t 1 , de (1), también define una curva en el plano xy. De hecho, conforme t aumenta de t0 a t 1 , el conjunto de puntos (x(t), y(t)) describe una curva C en el plano xy. Dicha curva se conoce como órbita o trayectoria de la solución x = x(t), y y(t). El plano xy se denomina plano fase de las soluciones de (1). De manera equivalente, la órbita de x(t), y(t) puede considerarse la trayectoria que describe la solución en el plano xy.
y
,...-,\
1
1
1
"-'\
¡
1
I
I
.....
-,\
\
\
1 1 \ / 1 / 1 J 1 ;--..,-~i----:,..-----,;---+~---i-~~~-:-~t
1
/YYJJ X
FIGURA 1. Gráfica de la solución x
cos t, y = sen t.
EJEMPLO 1 Es posible verificar fácilmente que x cos t, y = sen tes una solución del sistema de ecuaciones diferenciales x -y, y = x. Conforme t aumenta de Oa 271", el conjunto de puntos (cos t, sen t) describe la circunferencia unitaria x 2 + y 2 = 1 en el plano xy. Por lo tanto, dicha curva x 2 + y 2 = 1 es la órbita de la solución x = cos t, y = sen t, O s t s 21r. Conforme t aumenta de O a infinito, el conjunto de puntos (cos t, sen t) describe la misma circunferencia un número infinito de veces. EJEMPLO 2
Puede verificarse fácilmente que x = e-r cos t, y sen t, -oo < t < es una solución del sistema de ecuaciones diferenciales dxldt = -x - y, dyldt = x - y. Conforme t va de -oo a oo, el conjunto de puntos (e-t cos t, e-r sen t) describe una espiral en el plano xy. Por lo tanto, la órbita de la solución x = e-r cos t, y = e- 1 sen t es la espiral que se muestra en la Figura 2. oo,
EJEMPLO 3 Es posible verificar fácilmente que x = 3t + 2, y = 5t + 7, -oo < t < oo, es una solución del sistema de ecuaciones diferenciales dxldt = 3, dyldt = 5. Conforme t va de -oo a oo, el conjunto de puntos (3t + 2, 5t + 7) describe una recta que pasa por el punto (2, 7) con pendiente Í· Por lo tanto, la órbita de la solución x = 31 + 2, y St + 7 es la recta y = ~ (x - 2) + 7, - oo < x < oo.
390
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
y
FIGURA 2. Órbita de x = e- 1 cos t, y = e- 1 sen t .. Puede verificarse fácilmente que x = 3t 2 + 2, y t < oo es una solución del sistema de ecuaciones diferenciales
EJEMPLO 4 Os
~~ =6[(y-7)/5] 112,
5t 2 + 7,
dy = IO[(x-2)/3)1 12 • dt
Todos los puntos (3t 2 + 2, 5! 22 + 7) se encuentran sobre la recta de pendiente ~ que pasa por (2, 7). Sin embargo, x siempre es mayor que o igual a 2, y y siempre es mayor que o igual a 7. Por lo tanto, la órbita de la solución x = 3t 2 + 2, y = 5t 2 + 7, O s t < oo, es la recta y = ~ (x - 2) + 7, 2 s x < oo.
EJEMPLO 5
Puede verificarse fácilmente que x = 3t + 2, y = 5t 2 + 7, - oo < t oo, es una solución del sistema de ecuaciones diferenciales
<
dy 10 dt = T(x- 2)· La órbita de dicha solución es el conjunto de todos los puntos (x, y) = (3t + 2, 5! 2 + 7). Introduciendo t = (x - 2) se ve que y = ~ (x - 2) 2 + 7. Por lo tanto, la órbita de la solución x = 3t + 2, y = 5t 2 + 7 es la parábola y = ~ (x - 2) 2 + 7, lxl < oo.
t
Una de las ventajas de considerar la órbita de la solución y no la solución misma es que, con frecuencia, es posible obtener la órbita de una solución sin .conocimiento previo de la solución. Sea x = x(t), y = y(t) una solución de (1). Si x'(t) es diferente de cero en t = t 1 , entonces se puede resolver con t = t(x) en una vecindad o entorno del punto x 1 = x(f 1) (Ejercicio 4). Así pues, para t cerca de t 1 , la órbita de la solución x(t), y(t) es la curva y = y(t(x)). Obsérvese además que
dy _ dy dt _ dy / dt _ g (X ,y) dx - dt dx - dx/ dt - f(x,y) ·
391
4.4 • El plano fase
Así pues, las órbitas de las soluciones x = x(t), y = y(t) de (1) son las curvas soluciones de la ecuación escalar de primer orden dy g(x,y) dx = f(x,y) ·
·(2)
De modo que no es necesario encontrar una solución x(t), y(t) de (1) para calcular su órbita, sólo se necesita resolver la ecuación diferencial escalar de primer orden (2).
OBSERVACIÓN. A partir de este momento se usará la frase "las órbitas de (l)" para denotar la totalidad de órbitas de las soluciones de (1).
EJEMPLO 6 Las órbitas del sistema de ecuaciones diferenciales dx _ 2 dt -y'
dy =x2
dt
(3)
son las curvas soluciones de la ecuación escalar dyldx = x 21y 2• Esta ecuación es de variables separables, y puede verse fácilmente que todas las soluciones son de la forma y(x) = (x 3 - e) v,, e constante. Así que las órbitas de (3) son el conjunto de todas las curvas y = (x 3 - e) v,.
EJEMPLO 7 Las órbitas del sistema de ecuaciones diferenciales
~~ =y(l +x2+y2),
dy
-dt = -2x(l+x 2 +y 2)
(4)
son las curvas soluciones de la ecuación escalar dy
dx = -
2x(l +xi+ y2) 2x y(l +xl+yi) = - -y
Esta ecuación es separable y todas las soluciones son de la forma ÍY 2 + x 2 lo tanto, las órbitas de (4) son la familia de elipses 4_y 2 + x 2 = c 2 •
= c 2• Por
ADVERTENCIA. Una curva solución de (2) es una órbita de (1) sólo si dxldt y dyldt son distintas de cero simultáneamente a lo largo de la solución. Si una curva solución de (2) pasa por un punto de equilibrio de (1), entonces la curva solución completa no es una órbita. Se trata más bien de la unión de varias órbitas distintas. Por ejemplo, considérese el sistema de ecuaciones diferenciales (5)
Las curvas soluciones de la ecuación escalar fÍy
dy/dt
X
dx = dx / dt = - y
son la familia de circunferencias concéntricas x 2 + y 2 = c 2• Obsérvese, sin embargo, que todo punto de la circunferencia unitaria x 2 + y 2 = 1 es un punto de equilibrio de (5). De modo que las órbitas de este sistema son las circunferencias x 2 + y 2 = c 2, para e :f. f, y todos los puntos de la circunferencia unitaria x 2 + y 2 = 1. De manera
392
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
similar, las órbitas de (3) son las curvas y = (x 3 - c)v3, e =:f. O; las semirrectas y x, x > O, así como y = x, x < O, y el punto (0, O). En general, no es posible resolver explícitamente la Ecuación (2). Por consiguiente, tampoco lo es, en general, encontrar las órbitas de (l). Sin embargo, sí es posible obtener una descripción precisa de las órbitas de (1). Tal cosa se puede debido a que el siste· ma de ecuaciones diferenciales (1) determina un campo de direcciones en el plano xy. Es decir, el sistema de ecuaciones diferenciales ( 1) indica cuán rápido se mueve una solución a lo largo de su órbita, y en qué dirección se mueve. Dicho con más precisión, sea x = x(t), y y(t) una solución de (1). Conforme t aumenta, el punto (x(t), y(t)) se mueve a lo largo de la órbita de dicha solución. Su velocidad en la dirección x es dxl dt; y en y es dyl dt y la magnitud de su velocidad es [(dx(t)I dt) 2 + (dy(t)I dt) 2 Pero dx(t)I dt = f(x(t), y(t)) y dy(l)I dt = g(x(t, y(t)). Por lo tanto, en cada punto (x, y) del plano fase de (1) se conoce (i) la tangente a la órbita en (x, y) (la recta que pasa por (x, y) con números directores/(x, y) y g(x, y), respectivamente, y (ii) la magnitud de la velocidad (o rapidez) [f 2 (x, y) 2 g 2 (x, y}f2 , con la que la solución recorre su órbita. Como se verá en las secciones de la 4.8 a la 13, esta información frecuentemente puede servir para obtener propiedades importantes de las órbitas de ( 1). La noción de órbita puede extenderse fácilmente al caso n > 2. Sea x = x (t) una solución de la ecuación diferencial vectorial
t.
!1 (x,, ... ,xn)
x= f(x),
f(x) =
(6)
en el intervalo lo :::; t :::; l 1 • Conforme t aumenta de t 0 a t 1 , el conjunto de puntos (x 1 (!), ... , Xn(t)) describe una curva C en espacio de dimensión n x 1 , x 1 , ... , xn. Esta curva es la órbita de la solución x = x(t), para lo :::; t :::; t 1 , y el espacio de dimensión n, x 1 , ••• , Xm es el plano fase de las soluciones de (6).
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas 1 a 3, verifique que x(t), y(t) es una solución del sistema de ecuaciones dado. Encuentre también su órbita. l.
x-1.
j-2(1-x)sen(l - x) 2 x(t)-1 + t, y(t)=cost 2
2. x=e-x, j=e""-I x(t)=ln(l+t}, y(t)=e'
3. x=I+x 2, j=(l+x 2)sec2 x x(t)= tant, y(t)= tan(tant)
4. Suponga que x' (l 1) =:f. O. Demuestre que es posible resolver la ecuación x = x(t) para t = t(x) en la vecindad del punto x 1 = x(f 1 ). Sugerencia: Si x' (1 1 ) =:f. O, entonces x(l) es una función monótona creciente o monótona decreciente de len la vecindad de t ~ t 1 • Encuentre las órbitas de cada uno de los siguientes sistemas.
393
4.5 • Teorías matemáticas de la guerra
s.
6. x= y(l + x 2 + y 2), j= -x(l +x 2 +y 2 )
x=y, j=-x
8. x=y+xy, j=3x+xy 2
7. x= y(l +x +y), j= -x(l +x+y) 9. x==xye- 3x, j= -2xy2
10. x=4y, j=x+xy2 12. .X= x 2 +cosy,
11. x=ax-bxy, j=cx-dxy
y= -2xy
(a, b, e, d positivas)
13. x=2xy,
14• .X= y +senx,
y=x2-y2
j=x-ycosx
4.5 TEORÍAS MATEMÁTICAS DE LA GUERRA 4.5.1
La teoría del conflicto de L.F. Richardson
En esta sección se elaborará un modelo matemático que describe la relación entre dos países, cada uno de ellos decidido a defenderse contra un posible ataque del otro. Ambos consideran como real la posibilidad de que ocurra un ataque entre sí, y por ello basan su temor en la predisposición del otro en gastar en armamento. El modelo se basa en el trabajo de Lewis Fry Richardson. No se trata de hacer afirmaciones con base científica en relación con la política exterior, o predecir en qué fecha se iniciará el siguiente gran conflicto bélico. Tal cosa es, por supuesto, imposible. Se trata de una descripción de lo que la gente haría si no dejara de pensar. Como Ríchardson mismo asevera: ''¿Por qué tantas naciones, aunque no lo deseen, aumentan constantemente sus armamentos como si estuvieran movidas mecánicamente a hacerlo? Porque, según opino, siguen sus tradiciones rígidas y sus instintos mecánicos y porque aún no han hecho un esfuerzo intelectual y moral suficientemente intenso para controlar la situación. El proceso que se describe en seguida con las ecuaciones no debe entenderse como inevitable. Es lo que ocurriría si se permitiera al instinto y la tradición actuar sin control. x(t) al potencial bélico, o armamento, del primer país, al cual Denótese por x se llamará Acalandia (o "Tierra de acá"), y sea y(t) al potencial bélico del segundo país, el cual se denominará Allalandia (o "Tierra de allá,,). La rapidez de variación de x(t) depende obviamente de la predisposición bélica y(t) de Allalandia y del temor que Acalandia siente hacia aquél país. En un modelo sencillo se representarán estos términos por ky y g, respectivamente, donde k y g son constantes positivas. Ambos términos provocan un incremento en x. Por otro lado, los costos del armamento tienen un efecto restrictivo sobre dxldt. Dicho efecto se representará por -ax, donde a es una constante positiva. Un análisis similar se cumple para dyldt. Por consiguiente, x = x(t), y = y(t) es una solución del sistema lineal de ecuaciones diferenciales
dx dt
= ky - ax+ g,
~ =lx
/Jy+h.
(1)
394
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DiFERENCIALES
OBSERVACIÓN 1. El modelo (1) no se limita a dos naciones; también puede representar la relación entre dos alianzas de naciones. Por ejemplo, Allalandia y Acalandia pueden representar, respectivamente, la alianza de Francia con Rusia, y de Alemania con Austria-Hungría durante los años que precedieron a la Primera Guerra Mundial. A través de la historia ha habido constantes discusiones acerca de las causas de la guerra. Hace más de dos mil años Tucídides afirmó que el armamento provoca guerras. En su reseña sobre la guerra del Peloponeso escribe: "Creo que la causa ateniense, lo que alarmó a los espartanos o lacedemonios obligándolos a ir a la guerra". Sir Edward Grey, el secretario del exterior del gobierno inglés durante la Primera Guerra Mundial, es de la misma opinión. Escribe: "El incremento en el armamento, el cual supuestamente debería producir en cada nación consciencia de fortaleza y sensación de seguridad, no ocasiona tales efectos. Por lo contrario, genera una consciencia de la fortaleza del otro país y una sensación de miedo. El gran acopio de armas en Europa y el senti· miento de inseguridad y miedo causado por él, fue lo que hizo inevitable el conflicto. Esa es la realidad del origen de la Gran Guerra". Por otro lado, L.S. Amery, un miembro del parlamento británico durante la déca· da de 1930, no comparte tal parecer. Cuando la opinión de Sir Edward Grey fue citada en la Cámara de los Comunes, Amery replicó: "Con el debido respeto que se merece la memoria de un eminente estadista, considero que tales afirmaciones son completa· mente equivocadas. El armamento no fue sino el síntoma de la pugna de ambiciones e ideales de aquellas fuerzas nacionalistas que dieron origen a la conflagración. La guerra se desencadenó debido a que Serbia, Italia y Rumania deseaban desesperadamente incorporar a su territorio regiones que pertenecían en aquel entonces al Imperio Austrohúngaro y las cuales no estaba éste dispuesto a ceder sin luchar. Francia estaba pre· parada, en caso de que se presentara la ocasión, para tratar de recuperar la región de Alsacia-Lorena. Fue en estos hechos, en el insoluble conflicto de ambiciones, y no en el armamento mismo, donde residían las causas de la guerra." El sistema de ecuaciones (1) tiene en cuenta ambas teorías de conflicto. Tucídides y Sir Edward Grey tomarían g y h pequeñas comparadas con k y l, mientras que Mr. Amery tomaría k y l pequeñas en comparación con g y h. El sistema (1) tiene varias implicaciones importantes. Supóngase que tanto g como h son iguales a cero. Entonces x(t) O, y(t) O es una solución de equilibrio de (1). Es decir, si x, y, g y h son iguales a cero simultáneamente, entonces x(t) y y(t) permane· cerán también iguales a cero. Esta situación ideal constituye una paz permanente al establecer el desarme y favorecer la calma y la satisfacción. Ha existido desde 1817 en la frontera entre Canadá y los Estados Unidos, y desde 1905 en la frontera entre Noruega y Suecia. Las ecuaciones implican, además, que un desarme mutuo sin confianza recíproca no es permanente. Supóngase que x y y se anulan simultáneamente en algún tiempo t = 10 • En ese momento dxldt = g y dyldt h. Así pues, x y y no serán iguales a cero si g y h son positivas. En vez de ello, ambos países volverán al camino de las armas. La condición de desarme unilateral corresponde a hacer y = Oen un cierto tiempo. En tal momento, dyldt = lx + h. Eso implica que y no permanecerá nula si alguno de los valores x oh es positivo. Así pues, el desarme unilateral nunca es permanente. Esto coincide con el hecho histórico de que Alemania, cuyo ejército fue reducido a 100000 efectivos por el Tratado de Versalles, un nivel muy por abajo de varios de sus vecinos, favoreció en su rearme durante los años 1933-1936.
=
=
395
4.5 • Teorías matemáticas de la guerra
Una carrera armamentista se presenta cuando los términos de "defensa" predominan en (1). En tal caso
dx =ky dt '
dy dt = lx.
(2)
Toda solución de (2) es de la forma
x(t)=Aew 1 + Be-Vkl 1, Por lo tanto, x(t) y y(t) tienden a infinito si A es positiva. Este hecho puede ser interpretado como "guerra". Ahora bien, el sistema de ecuaciones (1) no es totalmente correcto, ya que no toma en cuenta la cooperación ni el intercambio comercial entre Allalandia y Acalandia. Como se puede ver actualmente, la cooperación entre países tiende a disminuir los temores y sospechas. El modelo puede corregirse cambiando el significado de x(t) y y(t). Considérense las variables x(t) y y(t) como "amenazas" menos "cooperación". Concretamente, hágase x == U - U0 y y == V - V0 , donde U es el presupuesto de defensa de Acalandia, V es el presupuesto de defensa de Allalandia, U0 es la cantidad de bienes que Acalandia exporta a Allalandia, y V0 es la cantidad de bienes que Allalandia exporta a Acalandia. Nótese que la cooperación incita a la cooperación recíproca, del mismo modo que el armamentismo provoca más armamentismo. Además, los países tienden a reducir su cooperación en la medida que conlleva gastos. Así que el sistema de ecuaciones (1) describe aún el caso más general de relaciones. El sistema (1) tiene una sola solución de equilibrio x
= Xo =
kh + {3g a/3- kl '
lg+ah y=yo= a{3-kl
(3)
si a/3 - kl :f:. O. Lo que interesa ahora es determinar si la solución de equilibrio es estable o inestable. Para ello, escríbase (1) en la forma w = Aw + f, donde
w(t)=(x(t)),
y( t)
f= (
!)·
y
A= (
-a I
k)
-/3 .
La solución de equilibrio es
siendo Aw0 + f = O. Tomando z = w - w0 se obtiene
i =w=Aw+ f = A(z +w0) +f = Az+ Aw0 + f =Az. Claramente, la solución de equilibrio w(t) = w0 de w = Aw + fes estable si Y sólo si z = O es una solución estable de i = Az. Para determinar la estabilidad de z = O se calcula p(.\) = det (
-a-A. /
_ ; _A ) =A 2 + (a +
f3 )A.+ af3 - kl.
396
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Las raíces de p('A) son
- (a+ {3) ± [ (a+ {3 ) A= 2
2
-
4( a{3 - k!) J
- (a+ f3) ± [ (a - {3>2+4ktf1
112
2
2 Nótese que las dos raíces sori reales y diferentes de cero. Más aún, ambas son negativas si cx{3 - k! > O, y una raíz es positiva si cx{3 - k! < O. Así pues, z(t) = O y, por consiguiente, la solución de equilibrio x(t) = x 0 , y(t) =Yo, es estable si cx{3 - k! > O, e inestable si cx{3 - kl < O. Ahora se abordará el difícil problema de estimar los coeficientes ex, {3, k, !, g, h. Obviamente, no hay manera de medir g y h. Sin embargo, es posible obtener estimaciones razonables para ex, {3, k y/. Obsérvese que las unidades para estos coeficientes son recíprocas de tiempo. Los físicos e ingenieros llamarían a cx- 1 y {3- 1 tiempos de relajación, ya que si y y g fueron idénticamente nulas, entonces x(t) = e-a(i-io) x(t0 ). Esto implica que x(t0 + cx- 1 ) = x(t0 )/ e. Por lo tanto, cx- 1 es el tiempo requerido para que el armamento de Acalandia se reduzca en la proporción 2. 718 si el país no tiene desconfianza y ningún otro país posee armamento. Richardson estima que ex -I es el tiempo que dura en funciones el parlamento de Acalandia. Así que, para Gran Bretaña a = 0.2, ya que el tiempo de duración del Parlamento Británico es de cinco años. Para estimar k y !, considérese un caso hipotético en el cual g = O y y = y 1 , de modo que dxldt = ky 1 - ax. Cuando x = O, llk = y 1 /(dxldt). Así que 1/k es el tiempo requerido para que Acalandia alcance a Allalandia, suponiendo (i) que el armamento de Allalandia permanece constante, (ii) no hay desconfianza, y (iii) el costo del armamento no frena a Acalandia. Considérese ahora el rearme alemán durante los años 1933-1936. Alemania inició su nueva época prácticamente sin armamento y alcanzó a sus vecinos en casi tres años. Suponiendo que el efecto de frenado de a se compensó aproximadamente con la gran desconfianza alemana, se toma k = 0.3 (año)- 1 para Alemania. Obsérvese, además, que obviamente k es proporcional al desarrollo industrial de un país. De modo que para un país con la mitad de la capacidad industrial de Alemania se tiene k = 0.15, y para otro con el triple de capacidad industrial germana, k = 0.9. Ahora se comparará el modelo con la carrera armamentista en Europa en los años de 1909 a 1914. Francia estaba aliada con Rusia, y Alemania con Austria-Hungría. Ni Italia ni Gran Bretaña se aliaron definitivamente con alguno de los bandos. Así pues, Acalandia representará la alianza de Francia con Rusia, y Allalandia, la alianza de Alemania con Austria-Hungría. Dado que ambas alianzas eran aproximadamente de igual tamaño, se toma k = !, y dado que cada una de las uniones tenía aproximadamente el triple de tamaño que Alemania, se toma entonces k = l = 0.9. Se supone además que ex = {3 = 0.2. Entonces,
dx -=-ax+ky+g dt '
dy dt =kx-ay+h.
La ecuación (4) tiene sólo un punto de equilbrio
kh+ag xo= a 2 - k2 '
Yo=
kg+ah 2 ki . a -
(4)
397
4.5 • Teorías matemáticas de la guerra
Dicha solución es inestable ya que
a,8- kl= a 2 - k 2 = 0.04- 0.81
0.77.
Esto coincide, por supuesto, con el hecho histórico de que las dos alianzas llegaron a la guerra entre sí. Ahora bien, el modelo que se construyó es una aproximación burda, ya que se supuso que las desconfianzas g y h permanecen constantes en el tiempo. Tal cosa es obviamente falsa. Las desconfianzas g y h no son siquiera funciones continuas en el tiempo, pues experimentan instantáneamente saltos de gran magnitud. (Sin embargo, es aceptable suponer que g y h son relativamente constantes en largos lapsos.) A pesar de todo, el sistema de ecuaciones (4) aún proporciona una descripción muy precisa de la carrera armamentista que precedió a la Primera Guerra Mundial. Para demostrarlo, súmense las dos ecuaciones de (4), de lo que resulta d
(x+y)=(k-a)(x+y)+g+h.
(5)
Recuérdese que x = U - U0 y y = V - V0 , donde U y V son los presupuestos de defensa de una y otra alianza, y U0 y V0 son las cantidades de bienes que se exportan desde cada una de las alianzas hacia la otra. Por lo tanto, (6)
En la Tabla 1 se muestran los presupuestos de defensa de las dos coaliciones.
TABLA 1. Presupuestos de defensa expresados en millones de libras esterlinas Francia Rusia Alemania A ustria-Hungría Total U + V L1(U + V) U+ Ven la misma fecha
1909 48.6 66.7 63.l 20.8 199.2
1910
1911
1912
50.9
57.1 70.7 62.5 24.6 214.9
63.2
74.7
81.8
92.0 95.4 26.9 289.0
68.5 62.0 23.4 204.8
5.6 202.0
JO. l 209.8
1913
68.2 25.5 238.7 23.8 226.8
50.3 263.8
En la Figura l se presenta el incremento anual U + V en función del promedio de U + Ven los dos años que se sirvieron para formar el incremento. Nótese cuán cerca están de la línea recta los cuatro puntos, denotados por o; il(U+ V)=0.13(U+ V-194).
(7)
Así pues, la política exterior realmente tiene una predecibilidad de máquina. Las ecuaciones (6) y (7) implican que
398
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
40
>+ 30 :::>
<S 20
'º o----_._~~..__~_._~~..__~_._~___..__~_._~__.
190
200
210
220
230 U+V
240
250
260
270
FIGURA 1. Gráfica de A(U + V) en función de U + V.
y k - a = 0.73. Esto muestra una coincidencia excelente con las estimaciones de Richardson de 0.9 para k y 0.2 para a. Obsérvese, por último, que de (7) se obtiene que el total de los presupuestos de defensa de las dos alianzas aumentará si U + V es mayor que 194 millones (de libras), y de lo contrario disminuirá. En realidad, los gastos de defensa de las dos alianzas ascendían a 199. millones en 1909, mientras que el intercambio comercial entre las dos alianzas ascendía solamente a 171.8 millones. Fue así como que se inició una carrera armamentista que más tarde condujo a la Gran Guerra.
BIBLIOGRAFÍA Richardson, L.F., "Generalized foreign politics", The British Journal of Psychology, suplemento monográfico, No. 23, 1939.
EJERCICIOS 1. Suponga que lo que impulsa a un gobierno a su arme no es la magnitud del armamento de otro país, sino la clase entre el propio y el de otra nación. Entonces
~~
dy .
=k(y-x)-ax+g,
dt =l(x-y)-/3y+h.
Demuestre que toda solución de este sistema de ecuaciones es estable si k 1/ 1 < (a 1 + ki)({3 1 + /1 ), e inestable si k 111 > (a 1 + k 1 )({3 1 + /1 ). 2. Considere el caso de tres países, cada uno de los cuales tiene el mismo coeficiente de defensa k y el mismo coeficiente de restricción a. Entonces dx , dt = -ax+ky+kz+g 1 :
dz
==kx-ay+kz+g2
dt = kx + ky - az + g 3•
399
4.5 • Teorías matemáticas de la guerra
Haciendo -a
A= (
z
k -a k
y
se encuentra que u = Au + g. (a) Demuestre que p(A.) = det(A - Al) = -(a + A.) 3 + 3k 2 (a + X) + 2k 3• (b) Demuestre que p(A.) = O si A. = -a - k. Use esta información para encontrar las dos raíces restantes de p(A.). (c) Pruebe que toda solución u(t) es estable si 2k < a, e inestable si 2k > a.
3. Suponga, en el Problema 2, que el país z es pacifista, mientras que x y y son países belicosos. Entonces dx dt
·
= - ax+ ky + kz + g 1
dy
dt =kx-ay+kz+g2
(*)
dz dt -O·x+O·y-az+g3 •
Demuestre que toda solución x(t), y(t), z(t) de (*)es estable si k < a, e inestable si k >ta.
4.5.2 Modelos de combate de Lanchester y la batalla de lwo Jima Durante la Primera Guerra Mundial, F. W. Lanchester [4] señaló la importancia de la concentración de tropas en el combate moderno. Construyó modelos matemáticos de los cuales esperaba que pudieran obtenerse los resultados de una acción de combate. En la presente sección se deducirán dos de esos modelos, el de una fuerza de guerra "convencional" contra otra fuerza también "convencional", y el de una fuerza de este último tipo contra una fuerza de guerrilla. A continuación se resolverán los modelos o ecuaciones y se deducirá la "ley de Lanchester de los cuadrados", la cual establece que la "intensidad" de un combate es proporcional al cuadrado del número de combatientes que participan en la lucha. Por último, se ajustará uno de estos modelos con sorprendente precisión a la batalla de Iwo Jima que ocurrió en el Pacífico durante la Segunda Guerra Mundial. (a) Construcción de los modelos
Supóngase que una "fuerza x" y una "fuerza y" se enfrentan en combate. Para simplificar, se define el poderío de cada una el número de sus combatientes. (Véase en Howes y Thrall [3], otra definición de poderío bélico de combate.) Siendo así, denótese por x(t) y y(t) al número de combatientes de la fuerza x y de la fuerza y, respectivamente, donde t se mide en días a partir del inicio de la contienda. Claramente, la rapidez de variación de cada una de estas cantidades es igual a la tasa de re/uerzo menos la tasa de pérdidas operacionales menos la tasa de pérdidas en combate.
Tasa de pérdidas operacionales. Esta intensidad de variación de una fuerza de combate es su tasa de pérdidas debida a contratiempos que no ocurren en el combate, es decir,
400
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
por deserción, enfermedad, etcétera. Lanchester propuso que la tasa de pérdidas operacionales de una fuerza de combate es proporcional a su poderío. Sin embargo, tal cosa no parece ser realista. Por ejemplo, la tasa de deserciones en una fuerza de combate depende de factores psicológicos y de otra clase que son difíciles de describir, sin mencionar su cuantificación. Aquí se tomará el camino fácil considerando sólo aque- · llos encuentros en los que las tasas de pérdidas operacionales sean despreciables. Tasas de pérdidas en combate. Supóngase que la fuerza x es una fuerza "convencional" que opera, comparativamente hablando, en campo abierto, y que todo efectivo de la misma está " a la distancia de muerte" desde el enemigo y. Supóngase también que tan pronto como la fuerza "convencional" sufre una pérdida, el fuego se concentra alrededor de los combatientes restantes. En estas condiciones "ideales", la tasa de pérdidas en combate de una fuerza "convencional" x es igual a ay(t) para alguna constante .positiva a. Esta constante se conoce como coeficiente de efectividad en combate de la fuerza y. La situación es muy diferente si x es una fuerza de guerrilla, la cual es invisible a sus oponentes (y) y ocupa una región R. La fuerza y hace fuego hacia la región R pero no puede saber si causa bajas a sus oponentes. Es claro que la tasa de pérdidas en combate para una fuerza de guerrilla x debe ser proporcional a x(t), ya que cuanto mayor sea x(t), tanto mayor será la probabilidad de que un disparo del oponente sea certero. Por otro lado, la tasa de pérdidas en combate para x también es proporcional a y(t), pues cuanto mayor sea y, tanto mayor será el número de aciertos sobre x. Así pues, la tasa de pérdidas en combate para una fuerza de guerrilla x es igual a cx(t) y(t), donde la constante c se conoce como coeficiente de efectividad en combate del oponen· te y. Tasa de refuerzo. La tasa de refuerzo de una fuerza de combate es la tasa según la cual se incorporan nuevos efectivos (o son retirados otros) del campo de batalla. Las tasas de refuerzo de las fuerzas x y y se denotarán por f(t) y gt, respectivamente. Según los supuestos enlistados arriba, es posible ahora escribir los dos siguientes modelos lanchesterianos de combate para fuerza convencional-guerrilla.
¡ ¡
ddyd~ = - ay+ f(t)
Combate "convencional"
dt
Combate "convencional" -guerrilla: (x
=
guerrilla)
(la)
= bx+g(t)
~=
-
dt
=
cxy+f(t) (lb)
-dx+g(t)
El sistema de ecuaciones {la) es un sistema lineal y puede resolverse explícitamente una vez que se conocen a, b, f(t) y g(t). Por otro lado, el sistema de ecuaciones (1 b) es no lineal y su resolución es mucho más difícil. (De hecho, es posible obtenerla solamente con la ayuda de una computadora digital.) Es muy instructivo considerar el caso especial en que las tasas de refuerzo son igua-
401
4.5 • Teorías matemáticas de la guerra
les a cero. Tal situación se presenta cuando dos fuerzas están "aisladas". En ese caso, las ecuaciones (la) y (lb) se reducen a los sistemas más sencillos
dx
=
ay,
dy
(2a)
-=-bx dt
y
dx -;¡¡ =
- cxy,
dy
(2b)
dt = -dx.
Combate "convencional": Ley de los cuadrados. Las órbitas del sistema (2a) son las curvas solución de la ecuación dy bx dx =ay
o bien
dy ay dx =bx.
Al integrar esta ecuación se obtiene
ay 2 -bx 2 = ay5- bx5= K.
(3)
Las curvas (3) definen una familia de hipérbolas en el plano xy. En la Figura I se muestran sus gráficas. Las flechas sobre las curvas indican el sentido o dirección de cambio de los poderíos conforme pasa el tiempo. Se adoptará el criterio de que una fuerza gana la batalla si la otra es eliminada primero. Entonces y gana si K > O, pues la fuerza x es eliminada cuando y(t) desciende al nivel .J K/a. Análogamente, x gana si K < O. y(t)
K >O: y gana
K
x(t)
FIGURA 1. Hipérbolas definidas por (3). OBSERVACIÓN 1. La ecuación (3) se conoce usualmente como "ley de Lanchester de los cuadrados", y el sistema (2a) se denomina modelo de la ley de los cuadrados, ya que el poderío de las fuerzas enemigas aparece en forma cuadrática en (3). Esta terminología es más bien anómala, ya que en realidad el sistema (2a) es un sistema lineal. OBSERVACIÓN 2. La fuerza y buscará siempre una situación en la que los parámew tros garanticen que K > O. Es decir, la fuerza y demanda que se cumpla la desigualdad
t;tvJ > bxJ
402
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Esto puede lograrse incrementando a; es decir, usando armas más poderosas y certeras, o bien aumentando la fuerza inicial y 0 • Nótese que duplicar a da como resultado la duplicación de ay6 al cuádruplo de su valor. Esta es la clave de la ley de los cuadrados de Lanchester para la guerra con combates de tipo común o "convencional".
Combate "convencional"-guerrilla. Las órbitas del sistema {2b) son las curvas solución de (4)
Multiplicando ambos lados de (4) por cy e integrando, se obtiene cy 2 -2dx=cy~
(5)
2dx0 = M.
Las curvas (5) definen una familia de parábolas en el plano xy. En la Figura 2 se indican sus gráficos. La fuerza y gana si M > O, ya que la fuerza x es eliminada en el momento en que y(t) desciende al nivel ..JM!c. Análogamente, x gana si M < O. y (t)
M =O: Empate
x(t)
FIGURA 2. Las parábolas definidas por (5)
OBSERVACIÓN. Usualmente resulta imposible determinar de antemano los valores numéricos de los coeficientes de combate a, b, e, d. Parecería entonces que los modelos de combate de Lanchester tienen poca o ninguna aplicación en los combates reales. Sin embargo, no es tal el caso. Como se verá más adelante, suele ser posible determinar valores adecuados para a y b (o bien, para e y d) usando información de la batalla misma. U vez que se tienen estos valores para un enfrentamiento, se conocen los valores para todos los demás combates que se libre en condiciones similares.
na
(b) La batalla de lwo Jima
Una de las batallas más violentas librada en la Segunda Guerra Mundial fue la que se desarrolló en la isla de Iwo Jima, en el Pacífico, 660 millas al sur de Tokio. El alLG mando de las fuerzas de combate Gringas deseaba capturar Iwo Jima y usar-
403
4.5 • Teorías matemáticas de la guerra
la como base para bombarderos cercana a la tierra firme japonesa, en tanto que el alto mando japonés necesitaba la isla como base para aviones de combate que atacarían a las naves de la Marina estadunidense en su camino a bombardear Tokio o alguna otra ciudad japonesa importante. La invasión por Estados Unidos a Iwo Jima se inició el 19 de febrero de 1945, y las luchas intensas se extendieron a lo largo de un mes. Ambos bandos sufrieron severas pérdidas {Tabla 1). Los japoneses habían recibido la orden de pelear hasta el último hombre, y eso fue exactamente lo que hicieron. La isla fue declarada "segura" por las fuerzas militares de Estados Unidos 28 días después de iniciada la batalla, y 8 días después dejó de haber cualquier tipo de combate activo. (¡Los últimos dos soldados japoneses sobrevivientes se rindieron en 1951!)
TABLA 1. Pérdidas de efectivos militares en Iwo Jima Pérdidas totales de Estados Unidos en Iwo Jima
Infantes de Marina: Unidades de la armada: Embarcaciones y Únidades aéreas Personal de sanidad Personal de servicio auxiliar Médicos y dentistas Unidades del ejército en combate Totales
Muertos, desaparecidos, o fallecidos a causa de heridas
Heridos
Fatiga de combate
Total
5 931
17 272
2 648
25 851
633 195 51 2 9 6 821
1 158 529 218 12
1 791 724
28
37 2 648
19 217
269 14
28 686
Pérdidas japoneses en Iwo Jima Fuerzas de defensa (efectivos estimados) 21 000
Infantes de Marina Miembros del ejército Total
Prisioneros
Muertos
216
20 000
1 083
(Newcomb [6j, pág. 296.)
Se dispone de la siguiente información acerca de la citada batalla de Iwo Jima. 1. Tasas de refuerzo. Durante el periodo del conflicto no hubo retiro de efectivos ni refuerzos a las tropas japonesas. Los Estados Unidos, por otro lado, desembarcaron 54 000 elementos el primer día de la batalla; ninguno el segundo día; 6 000, el tercer día; ninguno en los días cuarto y quinto, y por último, 13 000 el sexto día. Antes de iniciar la lucha no había tropas de Estados Unidos en Iwo Jima. 2. Pérdidas en combate. El capitán Clifford Morehouse del Cuerpo de Infantería de Marina de Estados Unidos (Morehouse [5]) llevó una cuenta diaria de todas las pérdidas de este país ocurridas en las encuestas, pero no se dispone de tal información en el caso de las fuerzas de Japón. Lo más probable es que las listas de pérdidas elaboradas o por el general Kuribayashi (comandante japonés en Iwo Jima) hayan quedado destruidas durante la batalla, y qui: los registros que se llevaban en Tokio se· hayan per-
404
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
dido o quemados a causa de los intensos bombardeos ocurridos durante los cinco meses restantes de la guerra. Sin embargo, de la Tabla 1 se deduce que al iniciar la batalla se encontraban, aproximadamente, 21 500 japoneses en lwo Jima. (En realidad, Newcomb llegó a la cifra de 21 000 efectivos para las fuerzas japonesas, pero esa es una cantidad algo baja, ya que aparentemente no incluyó algunos de los muertos y sobrevi-' vientes encontrados en las cuevas en los últimos días.) 3. Pérdidas operacionales. Estas pérdidas en ambos bandos fueron insignificantes. Ahora bien, denótese por x(t) y y(t), respectivamente, las fuerzas militares activas japonesas y de Estados Unidos en lwo Jima a los t días después de iniciada la batalla. Los datos arriba enlistados sugieren el siguiente modelo lanchesteriano para la batalla en cuestión:
dx =-ay+ f(t) dt dy dt
(6)
= -bx
donde a y b son los coeficientes de efectividad en combate de las fuerzas de Japón y de Estados Unidos, respectivamente, y
54,000
o f(t)=
6,000
o 13,000
o
O
Usando el método de variación de parámetros expuesto en la Sección 3 .12, o el de eliminación de la Sección 2.14, puede verse fácilmente que la solución de (6) que satisface x(O) = O, y(O) = Yo = 21 500, está dada por
x(t)=
-Vf
y 0 coshv'Ob t+ {coshvab (t
y
y(t)-y0 coshv'Ob
1-Vf fo~eriliv'Ob
s)f(s)ds
(t-s)f(s)ds
(7a)
(7b)
donde El problema ahora es el siguiente: ¿existen constantes a y b tales que (7a) es una buena aproximación a la información recogida por Morehouse? Esta es una pregunta de extrema importancia. Una respuesta afirmativa indicaría que los modelos Lanchesterianos describen batallas reales, mientras que una respuesta negativa arrojaría serias dudas acerca de gran parte del trabajo de Lanchester. Como se mencionó anteriormente, es muy difícil calcular los coeficientes de efectividad en combate a y b de dos fuerzas oponentes. Sin embargo, con frecuencia es posible determinar valores adecuados de a y b una vez que se tienen los datos de una batalla, y tal es el caso de 1wo Jima.
405
4.5 • Teorías matemáticas de la guerra
Cálculo de a y b. Al integrar la segunda ecuación de (6) entre O y s se obtiene
de modo que
b= Yo-y(s).
(8)
fosx(t)dt En particular, si s = 36, se obtiene
b=
Yo-y(36) (36
21,500
= -------
(9)
(36
Ío x(t)dt
Jo x(t)dt
La integral en el lado derecho de (9) puede aproximarse por la suma de Rieman
lo x(t)dt;;;; L x(i) 36
36
i-1
y se sustituye luego x(l) por el número de combatientes
21,500 b = 2,037 ,000
(10)
=o.o l 06.
OBSERVACIÓN. Sería preferible tomar s = 28 en (8), ya que ese fue el día en que la isla se declaró segura, y después de ese momento los enfrentamientos fueron esporádicos. Sin embargo, no se conoce y(28). Así que es preciso tomar s = 36 en este caso. Ahora bien, integrando la primera ecuación en (6) de t
=
Oa t
= 28 resulta
(28
(28
x(28)= -a Jo y(t)dt+ Jo f(t)dt (28
=-a Jo y(t)dt+13,000.
Había 52 735 combatientes estadunidenses el día 28 de la contienda, así que
a=
73,000- 52,735 = 20,265 --(28
(28
Jo y(t)dt
(11)
Jo y(t)dt
Por último, puede aproximarse la integral en el segundo miembro de (11) por la suma de Riemann
io
28
28
y( t)dt;i¡
:¿ j- l
y(j)
406
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
y el valor y(J), por y(j)=y0 -b
fa1x(t)dt j
~21,500-b}: x(i).
sustituyendo una vez más x(1) por el número de combatientes de Estados Unidos el día i de la batalla, se obtiene como resultado (véase Engel [2])
a=
20,265 , 372 500
=0.0544.
(12)
La Figura 3 compara los valores reales del poderío de Estados Unidos con los valores predichos por la ecuación (7a) (con a = 0.0544 y b = 0.0106). La semejanza es sorprendentemente buena. De modo que un modelo de Lanchester parece realmente describir los enfrentamientos de la vida real. 74,000
.., o "O ·e: :::>
70, 000
.,, 66,000
o
"O
o
1ñ w
62, 000
--- Reales Predichas
Q)
"O
.., § 58,000
Combatientes activos
Q)
:J
u.
54,000 50
·ººº
4
8
12
16
20
24
28
32
36
Dios
FIGURA 3. Comparación del poderío bélico real con el poderío predicho OBSERVACIÓN. Los valores usados para los refuerzos de Estados Unidos incluyen a todo el contingente desembarcado, tanto tropas de combate como de apoyo. De modo que los números a y b que se calcularon deben ser interpretados como la efectividad promedio por persona en la isla.
BIBLIOGRAFÍA l. Coleman, C.S., Combat Models, MAA Workshop on Modules in Applied Math, Cornell University, agosto 1976. 2. Engel, J .H., A verification of Lanchester's Law, Operations Research, 2, (1954), 163-171. 3. Howes, D.R., y Thrall, R.M., A theory of ideal linear weights for heterogeneous combat forces, Naval Research Logistics Quarter/y, vol. 20, 1973, págs. 645-659.
407
4.5 • Teorías matemáticas de la guerra
4. Lanchester, F.W., Aircraft in Warfare, the Dawn of the Fourth Arm. Tiptree, Constable y Co. Ltd, 1916. 5. Morehouse, C.P., The Iwo lima Operation, USMCR, Historical Division, Hdqr. USMC, 1946. 6. Newcomb, R.F., Iwo lima. New York: Holt, Rinehart y Winston, 1965.
EJERCICIOS l. Deduzca las ecuaciones (7a) y (7b).
2. El sistema de ecuaciones
x=-ay
(13)
j= -by-cxy
es un modelo lanchesteriano para combate fuerza "convencional''-guerrilla en el que la tasa de pérdidas operacionales de la fuerza de guerrilla y es proporcional ay(t). (a) Determine las órbitas de (13). (b) ¿Quién gana la batalla? 3. El sistema de ecuaciones .X= j=
-ay bx-cxy
(14)
es un modelo de Lanchester para un combate fuerza "convencional" -guerrilla, en el que la tasa de pérdidas operacionales de la fuerza de guerrilla y es proporcional al poderío de la fuerza "convencional" x. Encuentre las órbitas de (14). 4. El sistema de ecuaciones
x= -c.xy j= -dxy
(15)
es un modelo lanchesteriano para combate guerrilla-guerrilla, en el que las tasas de pérdidas operacionales son despreciables. (a) Determine las órbitas de (15). (b) ¿Quién gana la batalla? 5. El sistema de ecuaciones .X= -ay-cxy j= -bx.-dxy
(16)
es un modelo lanchesteriano para combate guerrilla-guerrilla, en el que la tasa de pérdidas operacionales de cada una de las fuerzas es proporcional al poderío del oponente. Halle las órbitas de (16). 6. El sistema de ecuaciones i= -ax-cxy j - -by-dxy
(17)
es un modelo de Lanchester para combate guerrilla-guerrilla, en el que la tasa de pérdidas operacionales de cada una de las fuerzas es proporcional a su poderío.
408
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
(a) Encuentre las órbitas de (17). (b) Demuestre que tanto el eje x como el y son órbitas de (17). (e) Usando el hecho (que será demostrado en la Sección 4.6) de que las órbitas de (17) no se pueden intersecar demuestre que no hay un ganador claro de la batalla. Sugerencia: Demuestre que ni x(t) ni y(t) pueden alcanzar el valor ~ero en un tiempo finito. (Usando los Lemas 1 y 2 de la Sección 4.8, es fácil demostrar que tanto x(t) como y(t) tienden a cero cuando t - oo.)
4.6 PROPIEDADES CUALITATIVAS DE LAS ÓRBITAS En esta sección se deducirán dos propiedades muy importantes, tanto de las soluciones como de las órbitas del sistema de ecuaciones diferenciales
x=f(x),
x=(]
f(x)=
(1)
La primera propiedad trata de la existencia y unicidad de las órbitas, y la segunda, de la existencia de soluciones periódicas de (1). Se iniciará el análisis con el siguiente teorema de existencia y unicidad para las soluciones de (1 ).
TEOREMA 3. Supóngase que carla una de las funciones / 1(x 1 ,
•.• , Xn), •
. . , fn(x 1 , ••• , Xn) tiene derivadas parciales continuas con respecto a x 1 , ••• , Xn. Entonces; el problema de valor inicial x f(x), x(t0 ) = x0 tiene una y sólo una solución x = x(t), para toda xº en Rn. El Teorema 3 se demuestra exactamente de la misma manera que el teorema de existencia y unicidad para la ecuación diferencial escalar x = f(t, x). De hecho, la demostración dada en la Sección 1.10 puede.transcribirse aquí palabra por palabra. Sólo se necesita interpretar la cantidad 1x(t) - y(t) 1 como
lx(t)-y(t)I =máx{lx 1(t)-y 1 (t)I, ... , lx11 (t)-yn(t)I}, entonces la demostración del Teorema 2 de la Sección 1.10 es válida incluso para funciones con valores vectoriales f(t, x) (Ejercicios 13 y 14). Además se necesita el siguiente lema sencillo, aunque extremadamente útil.
LEMA 1. Si x = <J>(t) es solución de (l), entonces x =
4.6 •
~ropiedades
409
cual\1a1\\Jas de las órbitas
ciales dx 1/dt = x 2 , dx2 /dt = 2x1x 2 • Por lo tanto, x 1 = tan (t + e), x 2 = sec 2 (t es también una solución para cualquier constante c.
+
e)
DEMOSTRACIÓN DEL LEMA 1. Si x = >(t) es solución de (1), entonces d (t)I dt y h (t) = f(
d
dt(t +e)= h(t +e) =f(>(t +e)). Pero d
=
d
dt
+ e) evaluada en
o
OBSERVACIÓN 1. La afirmación de Lema 1 puede verificarse explícitamente para la ecuación lineal x = Ax. Toda solución x{t) de esta ecuación es de la forma x{t) = eA 1v, para algún vector constante v. De modo que x( t +e)= eA(r+c>v =
eAreAcv
ya que (At)Ac = Ac(At) para cualesquiera valores de t y c. Por lo tanto, x{t + e) es también una solución de x = Ax, ya que es de la forma eAt multiplicada por el vector constante eAc v.
OBSERVACIÓN 2. El Lema 1 no es válido si la función f en (1) depende explícitamente de t. Para verlo, supóngase que x =
PROPIEDAD 1. (Existencia y unicidad de órbitas.) Supóngase que cada una de las funciones f 1(x 1 , . . . , Xn ), ..• , fn (x 1 , .•. , Xn) tiene derivadas parciales continuas con respecto a x 1 , ••• , Xn. Entonces existe una y sólo una órbita a través de cada punto x0 en Rn. En particular, si las órbitas de dos soluciones x =
=
DEMOSTRACIÓN DE LA PROPIEDAD 1. Sea xº un punto cualquiera en el espacio fase x 1 ,
••• , Xn,
de dimensión n, y sea x = >(t) la solución del problema de valor ini-
410
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
x
cial = f(x), x(O) = xº. La órbita de esta solución pasa por x0 • De modo que existe al menos una órbita a través de cada punto x0 . Supóngase ahora que la órbita de alguna otra solución x = l/;(t) también pasa por x0 • Esto significa que existe t 0 (:#:0). tal que l/;(t0 ) = x0 • Pero entonces, por el Lema 1 X
= t/;(l
+ lo)
es también una solución de (l). Obsérvese que i/;(t + t 0 ) y
DEMOSTRACIÓN DE LA PROPIEDAD 2. Sea x =
La Propiedad 2 es muy útil en las aplicaciones, especialmente cuando n = 2. Sea x = x(t), y = y(t) una solución periódica del sistema de ecuaciones diferenciales
~~ =f(x,y),
~ =g(x,y).
(2)
Si x(t + T) = x(t) y y(t + T) = y(t), entonces la órbita de la solución es una curva cerrada C en el plano xy. En cualquier intervalo de tiempo t0 s l s 10 + T, la solución se mueve una vez a lo largo de C. Recíprocamente, supóniase que la órbita de una solución x = x(l), y = y(t) de (2) es una curva cerrada que no contiene puntos de equilibrio de (2). Entonces la solución x = x(t), y = y(t) es periódica. Para demostrarlo, recuérdese que una solución x = x(t), y = y(t) de() se mueve a lo largo de su órbita con velocidad [/2 (x, y) + g 2 (x, y)]v2 • Si su órbita Ces una curva cerrada que no contiene puntos de equilibrio de (2), entonces la función [/ 2 (x, y) + g 2 (x, y)]'12 tiene un mínimo positivo para (x, y) en C. Por lo tanto, la órbita de x = x(t), y = y(t) debe regresar a su punto inicial x 0 = x(t0 ), Yo = y(t0 ) en algún tiempo finito T. Pero eso implica que x(t + T) x(t) e y(t + T) = y(t) para toda l.
EJEMPLO 1 Demostrar que toda solución z(t) de la ecuación diferencial de segundo orden (d 2 zldt 2 ) + z + z 3 = O es periódica. DEMOSTRACIÓN. Primero se transforma esta ecuación de segundo orden en un sis· tema de dos ecuaciones de primer orden. Esto se logra haciendo x = z, y = dzldt. Entonces dy
dx
-;¡¡=y,
J
dt = -x-x.
(3)
Las órbitas de (3) son las curvas soluciones
y2
x2 2
x4 4
-+-+-=e 2
2
(4)
411
4.6 • Propiedades cualitativas de las órbitas
de la ecuación escalar dyldx = -(x + x 3 )/y. La ecuación (4) define una curva cerrada en el plano xy (Ejercicio 7). Más aún, el único punto de equilibrio de (3) es x = O, y = O. Por consiguiente, toda solución x = z(t), y = z' (t de (3) es una función periódica en el tiempo. Nótese, sin embargo, que no es posible calcular el periodo de ninguna solución particular.
EJEMPLO 2
Demostrar que toda solución del sistema de ecuaciones diferenciales
dx _ l+x2+y2 dt -ye '
dy dt
= -xel+x2+y2
(5)
es periódica.
SOLUCIÓN. Las órbitas de (5) son las curvas solución x 2 + y 2
= c 2 de la ecuación
escalar de primer orden dyldx = -xly. Más aún, x = O, y = O es el único punto de equilibrio de (5). Por consiguiente, toda solución x = x(t), y = y(t) de (5) es una función periódica en el tiempo.
EJERCICIOS l. Demuestre que todas las soluciones x(t), y(t) de
dx
dy dt ==
2
-==x +ysenx dt '
l +xy+cosy
que empiezan en el primer cuadrante (x > O, y > O) deben permanecer en él para todo tiempo (tanto hacia adelante como hacia atrás.) 2. Demuestre que todas las soluciones x(t), y(t) de dx
dy dt -x+e"
(
dt ==y ex- l),
> O) deben permanecer en él para todo
que empiezan en el semiplano derecho (x tiempo.
3. Pruebe que todas las soluciones x(t), y(t) de
!
~~ == 1+x 2 +y 2, >
que empiezan en el semiplano superior (y tiempo.
==xy+tany
O) deben permanecer en él para todo
4. Demuestre que todas las soluciones x(t), y(t) de dx _ -l-y+x2 dt
'
dy dt ==x+xy
que empiezan en el interior del círculo unitario x 2 + y 2 = 1 deben permanecer en él para todo tiempo. Sugerencia: Calcule d(x 2 + y 2 )/dt. S. Sea x(t), y(t) una solución de dy -=x+y2 dt
con x(t0 )
+y(t0 ).
Pruebe que x(t) no puede ser nunca igual a y(t).
412
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
6. ¿Puede una curva en forma de 8 ser una órbita de dx =f(x,y),
dy dt =g(x,y)
donde f y g tienen derivadas parciales continuas con respecto ax y a y?
7. Demuestre que la curva y 2 + x 2 + x 4 /2 = 2c 2 es cerrada. Sugerencia: Pruebe que existen dos puntos y O, x = ±a que están en esta curva. Demuestre que todas las soluciones de las siguientes ecuaciones de segundo orden son periódicas.
9. diz +z+zs=o dt 2
8. d2z +z3=0 d/2
10. d2z dt 2
+ ezl = 1
11.
2
z
dt
1+
d z + 2
=O
12. Demuestre que todas las soluciones z(t} de 2 -d z2 +z-2z 3 =0
dt
son periódicas si
z
2
(0)
+ z (0} - z4 (0) < 114, y no acotadas si 2
i 2 (0) + z 2 (0)- z 4 (0) >~.
13. (a} Sea
L =TI X .. máx
1.1-l,. .. ,n
Pruebe que lf(x) - f(y)I (b) Sea M máx 1 f(x) para Picard
1aj¡/ ax1l1
for
lx - xºI
< b.
s L[x - YI si lx - xºI :5 b Y IY - xºI :5 b. 1 x - xº 1 s b. Demuestre que las iteraciones de
convergen a una solución x(t} del problema de valor inicial x = f(x), x{t0 ) = x0 en el intervalo 1 t - t 0 1 :s blM. Sugerencia: La demostración del Teorema 2 de la Sección 1.10 puede ser usada palabra por palabra en este caso.
x
14. Calcule las iteraciones de Picard xj(t) del problema de valor inicial Ax, x(O) x0 , y verifique que se aproximan a eA 1 xº cuando j tiende a infinito.
=
4.7 RETRATOS FASE DE SISTEMAS LINEALES En esta sección se presenta una descripción completa de todas las órbitas de la ecuación diferencial lineal
x=Ax,
x= { ~~),
A=(~ ~)·
(l)
413
4. 7 • Retratos fase de sistemas lineales
Dicha descripción se conoce como un retrato fase, y depende casi por completo de los valores característicos de la matriz A. También cambia notablemente si los valores característicos de A cambian de signo o se vuelven imaginarios. Al estudiar la ecuación l, con frecuencia es de gran ayuda representar un vector
x={ ~~} en R2 como una dirección, o un segmento dirigido, en el plano. Sea
x= (~~) un vector en R2 y trácese el segmento dirigido x del punto (O, 0) al punto (x 1 , x2 ) como se muestra en la Figura la. Este segmento dirigido es paralelo a la recta que pasa por (0, O) y cuyos números directores son x 1 , x 2 , respectivamente. Si se representa al vector x como el segmento dirigido entonces se ve que los vectores x y ex son paralelos si e es positiva, y antiparalelos si e es negativa. También es posible dar una elegante interpretación geométrica de la suma de dos vectores. Sean x y y dos vectores en R2• Trácese el segmento dirigido x y adjúntese el vector y a la punta de x. El vector x + y es entonces la composición de ambos segmentos dirigidos (Fig. 2). Esta construcción se conoce como la regla o ley del paralelogramo de la adición de dos vectores.
x,
Xz
Xz ( Xp X2)
x, (-2,-1)
(b)
(a)
FIGURA 1. Xz
FIGURA 2.
414
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Ahora es posible describir los retratos fase de (1). Denótense por X. 1 y X.2 los dos valores característicos de A. Pueden distinguirse los siguientes casós: l. X. 1 < X. 1 < O. Sean v 1 y v 2 los vectores característicos de A con valores característicos X. 1 y X. 2 , respectivamente. Trácense en el plano x 1x2 las cuatro semirrectas 11; lí, 12' lí como se muestra en la Figura 3. Los rayos 11 y 12 son paralelos a V l y v 2, mien· tras que los rayos lí y lí son paralelos a -v 1 y -v 2 • Obsérvese primero que x(t) = ce>.. 11 v 1 es una solución de (l) para cualquier constante c. Esta solución es siempre pro· porcional a v 1, y la constante de proporcionalidad, ce..,.., 11 , varía de ±oo a cero, dependiendo de si e es positiva o negativa. Por lo tanto, la órbita de esta solución es la semi· rrecta 11 para e > O, y la semirrecta lí para e < O. Análogamente la órbita de la solución x(t) = ce>.. 11 v 2 es la semirrecta /2 para e > O, y la semirrecta lí para e < O. Las flechas sobre las cuatro líneas de la Figura 3 indican en qué dirección se mueve x(t) a lo largo de su órbita. Recuérdese, además, que toda solución x(t) de (1) puede escribirse en la forma
x(t) = c 1ex 1'v' + c2 e>.. 21 v2
(2)
para un par de constantes c 1 y c 2 • Obviamente, toda solución x(t) de (1) tiende a(~) cuando t tiende a infinito. Por lo tanto, toda órbita de (l) tiende al origen x 1 = x 2 = O cuando t tiende a infinito. Es posible incluso hacer una afirmación más fuerte si se observa que e>.. 21 v 2 es muy pequeño comparado con e" 1' v 1, cuando tes grande. Por lo tanto, para c 1 -:f. O, x(t) se aproxima cada vez más a c 1e>.. 11 v 1 conforme t tiende a infinito. Esto implica que la tangente a la órbita de x(t) tiende a / 1 si c 1 es positiva; y a lí, si c 1 es negativa. De modo que el retn:.to fase de ( 1) tiene la forma descrita en la Figura 3. La característica distintiva de este retrato fase es que todas las órbitas, con excepción de una sola recta, tienden al origen en una dirección fija (si se consideran como equivalentes las direcciones v 1 y -v 1• En tal caso se dice que la solución de equilibrio x = O de (1) es un nodo estable.
FIGURA 3. Retrato fase de un modelo inestable
4. 7 • Retratos fase de sistemas lineales
415
OBSERVACIÓN. La órbita de toda solución x(t) de (l) tiende al origen x 1 x2 O cuando t tiende a infinito. Sin embargo, ese punto no pertenece a la órbita de ninguna solución no trivial x(t).
1'. O < :>. 1 < A.2 • En este caso, el retrato fase de (1) es exactamente el mismo que en la Figura 3, excepto que el sentido de las flechas es el opuesto. Por lo tanto, la solución de equilibrio x(t) = Ode (1) es un nodo inestable, si ambos valores característicos de A son positivos. 2. J. 1 = :>. 2 < O. En este caso, el retrato fase de (1) depende de si A tiene uno o dos vectores característicos linealmente independientes. (a) Supóngase que A tiene dos eigenvectores linealmente independientes v 1 y v 2 con valor característico ).. < O. En tal caso, toda solución x(t) de (1) puede expresarse en la forma (2) para alguna elección de constantes c 1 y c2 • Ahora bien, el vector e"'(c 1v 1 + c2v 2 ) es paralelo a c 1v 1 + c2v 2 para toda t. Por lo tanto, la órbita de cualquier solución x(t) de (1) es una semirrecta. Más aún, el conjunto de vectores {c1v 1 + c2v 2 }, para todas las elecciones de c 1 y c2 , cubren cualquier dirección en el plano x 1x 2 , ya que v 1 y v 2 son linealmente independientes. Por lo tanto, el retrato fase tiene la forma descrita en la Figura 4a. (b) Supóngase que A tiene solamente un vector característico v linealmente independiente, con valor característico A.. En tal caso, x 1(t) e'M v es solución de (1). Para encontrar una segunda solución de (1) que sea linealmente independiente de x 1, obsérvese que (A - Al) 2 u = O para todo vector u. Por lo tanto,
(3) es solución de ( 1), para cualquier elección de u. La ecuación (3) puede simplificarse observando que (A - J..l)u debe ser un múltiplo k de v. Esto se sigue inmediatamente de la ecuación (A - A.l)[(A - Xl)u] O, y el hecho de que A tiene sólo un vector característico v linealmente independiente. Eligiendo u linealmente independiente de v, se ve que cualquier solución x(t) de (1) puede escribirse en la forma
(4) para alguna elección de constantes c 1 y c2 • Obviamente, toda solución x(t) de (1) tiende a (8) cuando t tiende a infinito. Además, obsérvese que c 1v + c2 u es muy pequeño comparado con c2 ktv si c2 es diferente de cero y tes muy grande. Por lo tanto, la tangente a la órbita de x(t) tiende a ±v (dependiendo del signo de c 2 ) cuando t tiende a infinito, y el retrato fase de (1) tiene la forma descrita en la Figura 4b. 2 . }.. 1 = /... 2 > O. Los retratos fase de (1) en los casos (2a)' y (2b)' son exactamente los mismos que en las Figuras 4a y 4b, excepto que la dirección de las flechas es la opuesta. 1 2 3. 1'. 1 " Sean v y v vectores característicos de A con valor característico co >-. 1 y A. 2 , :J.men~(!. Se trazan en el plano x 1x 2 las cuarro semirrectas / 1, 1; y / 2 12 : las semirrecta:;/ 1 y /2 son paralelas a v 1 y v2 , rnicctras que la-, semirrecta'; /)y lí
416
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
(a)
(b)
FIGURA 4. deberán serlo a -v 1 y -v 2 • Obsérvese primero que toda solución x(t) de (1), es de la forma
(5) para alguna elección de constantes c 1 y c2 • La órbita de la solución x(t) c 1ex 1' v1 es / 1 para c 1 > O y/~ para c 1 < O, mientras que la órbita de la solución x(t) c2 e" 31 v2 es /2 para c 2 > O y lí para c 2 < O. Nótese también el sentido de las flechas sobre 11 ,
FIGURA 5. Retrato fase de un punto silla (de montar).
417
4. 7 • Retratos fase de sistemas lineales
lí, 12 y lí; la solución x(t) = c 1 e'°' 11 v 1 tiende a (8) cuando t tiende a infinito, mientras
que la solución x(t) = c2 e" 21 v 2 es no acotada (para c2 =f:. O) cuando t tiende a infinito. Obsérvese además que e'°' 1
4. A¡ = a + i(3, f- 2 = a - i(3, {3 = O. El primer paso para deducir el plano fase de (1) es encontrar la solución general de (1). Sea z = u + iv un eigenvector de A con eigenvalor característico a + i{3. Entonces
x(t) = e 1 (u + iv) =eª' (cosf3t + isenf3t)(u + iv)
=eª'[ ucosf3t-vsenf3t J+ ieª'[ usenf3t + vcosf3t J es una solución con valores complejos de (1). Por lo tanto,
x 1{ t) = eª1 [ ucosf3t-vsenf3t J y
x2( t) =eª'[ usenf3t + vcosf3t J son dos soluciones con valores reales de (1) linealmente independientes y toda solución x(t) de (1) es de la forma x(t) = c 1x 1(t) + c2 x 2 (1). Esta expresión puede escribirse en la forma (Ejercicio 15)
x(t)=eª'
(R cos(/3t-8 1
R2 cos( /3t -
para alguna elección de constantes R 1 tes casos: (a) a = O: Obsérvese que x 1 (t) =
~
O, R 2
~
1 ))
(6)
o2 )
O, ó1 y ó2 • Se distinguirán los siguien-
R 1 cos( f3t-8 1 )
son funciones periódicas en el tiempo, con periodo 27rl{3. La función x1 (t) varía entre -R 1 y +R 1 , mientras que x 2 (t) varía entre,.:-R 2 y +R 2 • Por consiguiente, la órbita de cualquier solución x(t) de (1) es una curvá· cerrada que rodea al origen x 1 = x 2 = O, y el retrato fase de (1) tiene la forma descrita en la Figura 6a. Es por esa razón que se dice que la solución de equilibrio x(t) = O de (1) es un centro cuando los valores característicos de A son imaginarios puros. La dirección de las flechas en la Figura 6a debe ser determinada a partir de la ecuación diferencial (1). La manera más sencilla de hacerlo es encontrando el signo de x2 , cuando x2 = O. Si i 2 es mayor que cero para x2 = O y x 1 > O, entonces todas las soluciones x(t) de ( 1) se mueven en sentido contrario a las manecillas del reloj. Si 2 es menor que cero para x2 = O y x 1 > O, entonces todas las soluciones x(t) de (1) se mueven en el sentido de las manecillas del reloj.
x
418
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Xz
(b)
(a)
(e)
FIGURA 6. (a) a
O; (b) a < O; (c) a > O.
(b) a < O: En este caso, el efecto del factor eª1 sobre la ecuación (6) es el de cambiar las simples curvas cerradas de la Figura 6a en las espirales de la Figura 6b. Esto se debe a que el punto x(27r/{3) = e211'ª18 x(O) está más cerca del origen que x(O). Una vez más, la dirección de las flechas debe determinarse a partir de la ecuación diferencial (1). En este caso, se dice que la solución de equilibrio x(t) = Ode (1) es un foco estable. (e) a > O: En este caso, todas las soluciones de (1) describen espirales que se alejan del origen cuando t tiende a infinito (Fig. 6c), y se dice que la solución de equilibrio x(t) = O de (1) es un foco inestable. Por último, es importante mencionar que los retratos fase de los sistemas no lineales, en la vecindad de un punto de equilibrio son, con frecuencia, muy similares a los retratos fase de sistemas lineales. Dicho con más precisión, sea x = x0 una solución
4.7 • Retratos fase de sistemas lineales
419
x
de equilibrio de la ecuación no lineal = f(x) y hágase u = x - xº. Entonces (Sección 4.3) puede escribirse la ecuación diferencial x = f(x) en la forma
ti=Au+g(u)
(7)
donde A es una matriz constante y g(u) es muy pequeña comparada con u. El siguiente teorema se enunciará sin demostración.
TEOREMA 4. Supóngase que u = O es un nodo, un punto silla o bien un foco de la ecuación diferencial ü = Au. Entonces, el retrato fase de la ecuación diferencial x = f(x), en una vecindad de x xº, tiene una de las formas descritas en las Figuras 3, 5 y 6 (by e), dependiendo de si u = O es un nodo, un punto silla o bien un foca. EJEMPLO 1
Trazar el retrato fase de la ecuación lineal
x=Ax=( -~ - ~ )x.
(8)
SOLUCIÓN. Puede verificarse fácilmente que
son vectores característicos de A con valores característicos -3 y -6, respectivamente. Por lo tanto, x = O es un nodo estable de (8), y el retrato fase de (8) tiene la forma descrita en la Figura 7. La semirrecta / 1 forma un ángulo de 45° con el eje x 1 , en tanto que la semirrecta /2 forma un ángulo de (} grados con el eje x 1 , donde tan(} = 4.
FIGURA 7. Retrato fase de (8)
420
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
EJEMPLO 2
Esquematizar el retrato fase de la ecuación lineal
x=Ax= (
l
-3
-3)1
X.
(9)
SOLUCIÓN. Es muy fácil verificar que
son vectores característicos de A con valores característicos -2 y 4, respectivamente. Por lo tanto, x = O es un punto silla de (9) y su retrato fase tiene la forma descrita en la Figura 8. La semirrecta / 1 forma un ángulo de 45° con el eje x 1 , y la semirrecta 12 forma un ángulo recto con / 1 •
FIGURA 8. Retrato fase de (9)
EJEMPLO 3
Esquematizar el retrato fase de la ecuación lineal
i=Ax= (
FIGURA 9. Retrato fase de (10)
-1 -1
-!)x.
( 10)
421
4.7 • Retratos tase de s'1stemas lineales
SOLUCIÓN. Los valores característicos de A son -1 ± i. Por lo tanto, x
O es un foco estable de (10) y toda órbita no trivial de (10) describe una espiral acercándose al origen cuando t tiende a infinito. Para determinar el sentido de rotación de la espiral, -x1 cuando x2 :::: O. Así pues, x2 es negativa para x 1 > O y x2 = obsérvese que 2 O. Por consiguiente, todas las órbitas no triviales de (10) describen espirales hacia el origen y en el sentido de las manecillas del reloj, como se muestra en la Figura 9.
x
EJERCICIOS Esquematice los retratos fase de cada uno de los siguientes sistemas de ecuaciones diferenciales.
x=(-i -5l)x 4. x= (-i -1) -6 7. x=( _~ _f)x 1.
X
2.
x=( _i - 5l) l) 6. x= ( ~ -3
-l) 6 X
x=(~
3.
s. x=( _~ -4)4 l) s. x=(; -3
X
X
X
9.
X
x= ( _;
-~)x
10. Demuestre que cualquier órbita de
x
(
o 9
6)x
es una elipse.
11. La ecuación de movimiento de un sistema masa-resorte con amortiguamiento (Sección 2.6) es + cz + kz O, donde m, e y k son números positivos. Transforme esta ecuación a un sistema de ecuaciones de primer orden para x ::::: z, y = z y esquematice el retrato fase de dicho sistema. Identifique los casos sobreamortiguado, críticamente amortiguado y subamortiguado.
mz
12. Suponga que una matriz A de 2 x 2 tiene dos vectores característicos linealmente independientes con valor característico >-.. Demuestre que A ::::: Al. 13. Este problema ilustra el Teorema 4. Considere el sistema dx.
=y,
dy
3 -=x+2x dt .
(*)
(a) Demuestre que la solución de equilibrio x :::: O, y : O del sistema linealizado x : : : y, y = x es un punto silla y trace el retrato fase del sistema linealizado. (b) Determine las órbitas de (*) y trace luego su retrato fase. (c) Demuestre que hay exactamente dos órbitas de(*) (una para x > O y otra para x < O) para las cuales x - O, y - O cuando t - 00 • De manera similar, hay exactamente dos órbitas de (*) para las cuales x - O, y - O cuando t - -co. Así pues, obsérvese que los retratos fase de (*) y del sistema linealizado son similares cerca del origen. 14. Verifique la ecuación (6). Sugerencia: La expresión a cos wt + b sen wt puede escribirse en la forma R cos(wt - ó) para una elección adecuada de R y q.
422
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
4.8
COMPORTAMIENTO DE LAS SOLUCIONES PARA
TIEMPOSGRANDES; TEOREMA DE POINCARE:BENDIXSON Ahora se considerará el problema de determinar el comportamiento para valores grandes del tiempo de todas las soluciones de la ecuación diferencial
f(x)=
x=f(x),
(1)
Este problema ya se resolvió completamente en el caso especial f(x) = Ax. Según se vio en las Secciones 4. y 4. 7, todas las soluciones x(t) de x = Ax exhiben alguno de los siguientes cuatro tipos de comportamientos: (i) x(t) es constante como función del tiempo; (ii) x(t) es una función periódica del tiempo; (iii) x(t) no está acotada cuando t tiende a infinito; (iv) x(t) tiende a un punto de equilibrio cuando t tiende a infinito. Una solución parcial al problema, en el caso de f(x) no lineal, fue discutida en la Sección 4.3. En dicha sección se dan condiciones suficientes para que toda solución x(t) de (1), cuyo valor inicial x(O) está suficientemente cerca de un punto de equilibrio ~' tienda a~ cuando t tiende a infinito. En muchas aplicaciones con frecuencia es posible ir aún más lejos y demostrar que cualquier solución físicamente (biológicamente) realista tiende a un mismo punto de equilibrio conforme transcurre el tiempo. En ese contexto, los siguientes dos lemas desempeñan un papel extremadamente importante.
LEMA 1. Sea g(t) una función monótona creciente (decreciente) del tiempo para t ~ t 0 , con g(t) ~ c( ~ c) para alguna constante c. Entonces, g(t) tiene un llmite cuando t tiende a infinito. DEMOSTRACIÓN. Supóngase q~e g(t) es monótona creciente para t ~ t0 , y que g(t) está acotada en la parte superior. Sea / la mínima cota superior de y, es decir, l es el menor de los números que no es excedido por los valores de g(t), para t ~ t0 • Dicho número debe ser el límite de g(t) cuando t tiende a infinito. Para demostrarlo, tómese e > O y obsérvese que existe un tiempo tE ~ t0 , tal que 1- g(tE) < e. (Si no existe tal tiempo tE, entonces I no es la mínima cota superior de g.) Dado que g(t) es monótona, se ve que l - g(t) < e para t ~ tE. Eso muestra que l = lím 1-.oog(t).
D Supóngase que una solución x(t) de (1) tiende a un vector~ cuando t tiende a infinito. Entonces ~ es un punto de equilibrio de ( 1).
.LEMA 2.
DEMOSTRACIÓN. Supóngase que x(t) tiende a ~cuando t tiende a infinito. Entonces xj(t) tiende a ~j, donde ~j es la componentej de~. Esto implica que lxj(t¡) -xj(t 2 )1
tiende a cero cuando t 1 y t 2 tienden a infinito, ya que
1( xi( t 1)- ~J) + (~1- x1(t2))I < lx1 ( t 1 )-~jl + lxj( t 2 ) - ~I·
lxJ(t 1)- x1(t2)I =
423
4.8 • Teorema de Poincaré-Béndixson
En particular, sea t 1 = t y t2 t 1 + h para algún número positivo fijo h. Entonces, lxj(t + h) - Xj(t) 1 tiende a cero cuando t tiende a infinito. Pero
xj( t + h)- xit) =
dxj( T)
= hh (x 1( T), .. .,xn('r)),
donde 1' es algún número entre t y t + h. Obsérvese por último quef¡(x1(T), ... , Xn(T)) debe tender af¡(E 1 , ••• , En) cuando t tiende a infinito. Por lo tanto, Jj(~ 1 , ••• , ~n) = O, j ::::: l, 2, ... , n, lo que termina la demostración del Lema 1.
EJEMPLO 1 Considerar el sistema de ecuaciones diferenciales dy
-dx =ax-bxy-ex 2 dt '
-=-cy+dxy-fy 2 dt
(2)
donde a, b, e, d, e y f son constantes positivas. Este sistema (Sección 4.10) describe el crecimiento poblacional de dos especies x y y, donde la especie y depende de la especie x para sobrevivir. Supóngase que cid > ale. Demostrar que toda solución x(t), y(t) de (2) con x(O) y y(O) > Otiende a la solución de equilibrio x = al e, y = Ocuando t tiende a infinito.
SOLUCIÓN. El primer paso consiste en mostrar que cualquier solución x(t), y(t) de (2) que empieza en el primer cuadrante (x > O, y > O) en t O, debe permanecer en el primer cuadrante para todo tiempo futuro. {Si no fuera así, entonces el modelo podría no corresponder a la realidad.) Para ello, recuérdese de la Sección 1.5 que x(t)=
ax0
ex0 +(a- ex0 )e-ª1
,
y(t) =O
es una solución de (2) para cualquier elección de x0 • La órbita de esta solución es el punto (0, O) para x 0 = O; la recta O < x < ale para O < x0 < ale; el punto (alef 0)
y
a/b
II I '
ole FIGURA 1.
y
cid
424
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
para x 0 = ale; y la recta ale < x < para x 0 > ale. Así pues, el eje x, para x ~ O, es la unión de cuatro órbitas disjuntas de (2). De manera similar (Ejercicio 14), el eje y en su parte positiva es una sola órbita de (2). De manera que si una solución x(t), y(t) de (2) abandona el primer cuadrante, entonces su órbita debe cruzar alguna otra, lo que no está permitido por la unicidad de las órbitas (Propiedad 1 de la Sección 4.6). El siguiente paso consiste en dividir el primer cuadrante en regiones donde dxl dt y dy!dt tienen signos fijos. Eso se logra trazando las rectas 11 : a by - ex = O y 12 : -e + dx - fy O, en el plano xy. Dichas rectas dividen el primer cuadrante en tres regiones I, II y III, como se muestra en la Figura l. (Las rectas / 1 y 12 no se cortan en el primer cuadrante si cid > ale.) Obsérvese, además, que ex + by es menor que a en la región I, mientras que ex + by es mayor que a en las regiones II y III. Por consiguiente, dxl dt es positiva en la región 1 y negativa en las regiones II y III. De la misma manera, dy!dt es negativa en las regiones I y II, y positiva en la región III. A continuación se demostrarán cuatro lemas sencillos.
LEMA 3. Toda solución x(t), y(t) de (2) que empieza en la región I en el tiempo t = t0 permanece en esa región para todo tiempo futuro t ~ t0 , y finalmente tiende a la solución de equilibrio x = al e, y = O. DEMOSTRACIÓN. Supóngase que una solución x(t), y(t) de (2) abandona la región I en el tiempo t = t*. Entonces x(t*) = O, ya que la única manera en la que una solución puede salir de la región I es cruzando la recta / 1 • Derivando en ambos lados de la primera ecuación de (2) con respecto a t y tomando t = t* se obtiene d 2x(t*) dt 2
dy(t*)
= -bx(t*)-d-. t
Esta cantidad es positiva. Por lo tanto, x(t) tiene un mínimo en t = t*. Pero esto es imposible, ya que x(t) es siempre creciente si x(t), y(t) está en la región L Así pues, cualquier solución x(t), y(t) de (2) que empieza en la región 1 en el tiempo t = t0 permanecerá en la región I para todo tiempo futuro t ~ t 0 • Eso implica que x(t) es una función monótona creciente del tiempo y que y(t) es una función monótona decreciente del tiempo para t ~ t0 , con x(t) < al e y y(t) > O. Por consiguiente, por el Lema l, tanto x(t) como y(t) tienen límites ~ y r¡, respectivamente, cuando t tiende a infinito. El Lema 2 implica que ( ~' 17) es un punto de equilibrio de (2). Puede verificarse fácilmente que los únicos puntos de equilibrio de (2) en la región x ~ O, y ~ O son x O, y = O y x = ale, y O. Claramente~ no puede ser igual a cero, ya que x(t) es creO ciente en la región L Por lo tanto, ~ = al e y 'Y/ = O.
LEMA 4. Cualquier solución x(t), y(t) de (2) que empieza en la región III en el instante t = t0 debe abandonar dicha región un tiempo más tarde. DEMOSTRACIÓN. Supóngase que una solución x(t), y(t) de (2) permanece en la región III para todo tiempo I ~ 10 • Entonces x(t) tts una función monótona decreciente del tiempo y y(t) es una función monótona creciente del tiempo para I ~ 10 • Más aún, x(t) es mayor que cid y y(t) es menor que (dx(t0 ) - c)lf. Por consiguiente, tanto x(t) como y(t) tienen límites ~. r¡, respectivamente, cuando t tiende a infinito. El Lema 2 implica entonces que ( t 71) es un punto de equilibrio de (2). Pero (~. r¡) no puede ser igual a
425
4.8 • Teorema de PQincaré·Béndíxson
(0, O) o bien a (a/ e. 0) si x(t), y(t) permanece en la región III para t ;:::: t 0 • Esta contradicción demuestra el Lema 4.
LEMA 5. Cualquier solución x(t), y(t) de (2) que empieza en la región II en el instante t = t0 y permanece en la región II para todo tiempo futuro t ~ t0 , debe tender a la solución de equilibrio x = al e, y = O. DEMOSTRACIÓN. Supóngase que una solución x(t), y(t) de (2) permanece en la región II para todo tiempo t ;:::: t0 . Entonces tanto x(t) como y(l) son funciones monótonas decrecientes del tiempo para t ;:::: t0 , con x(l) > O y y(t) > O. De modo que por el Lema 1, tanto x{t) como x(t) tienen límites ~. Tf, respectivamente, cuando t tiende a infinito. El Lema 2 implica entonces que(~, t¡) es un punto de equilibrio de (2). Ahora bien, ( ~. 11) no puede ser igual a (O, O). Por lo tanto, ~ = al e. 11 = O.
LEMA 6. Una solución cualquiera x(t), y(t) de (2) nunca puede entrar a la región III proveniente de la región II. DEMOSTRACIÓN. Supóngase que una solución x(t), y(t) de (2) abandona la región II en el instante t = t* y entra en la región III. Entonces y(t*) O. Al derivar con respecto aten ambos lados de la segunda ecuación de (2) y haciendo t = t*, se obtiene d 2y ( t*) dx ( t*) --=c{y(t*) . 2 dt
Esta cantidad es negativa. Por lo tanto, y(t) tiene un máximo en t = t*. Pero tal cosa es imposible, ya que y(t) es decreciente si x(t), y(t) está en la región Il. Obsérvese, por último, que una solución x(t), y(t) de (2) que empieza en / 1 debe entrar inmediatamente a la región I, y que una solución que empieza en /2 debe entrar inmediatamente a la región II. Ahora se sigue inmediatamente de los lemas del 3 al 6 que cualquier solución x(t), y(t) de (2) con x(O) > O y y(O) > O, tiende a la solución de equilibrio x = ale, y = O cuando t tiende a infinito. Hasta este momento, las soluciones y órbitas de las ecuaciones no lineales que se han estudiado se comportan de manera muy similar a las soluciones y órbitas de las ecuaciones lineales. Sin embargo, la situación es en realidad muy diferente. En general, las soluciones y órbitas de las ecuaciones no lineales muestran un comportamiento completamente diferente al de las soluciones y órbitas de las ecuaciones lineales. Un ejemplo usual es el sistema de ecuaciones
dx dt = - y+ X (l -
2 y 2) '
X -
4Y dt
=x+ y(l -x2-y2).
(3)
Llama la atención que el término x 2 + y 2 está presente en ambas ecuaciones, es por ello que se sugiere introducir coordenadas polares r, (), donde x = r cos fJ, y = r sen(), para reescribir (3) en términos de r y e. Para tal fin se calcula
!!_,2=2rdr =2x dx +2y dy dt dt dt dt = 2(x2 + y2)-2(x2+ y2)2 =2r2(l - ,2).
426
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
De la misma manera dO -
dt
d
= - are tan
dt
Y
x
=
dy x dt
dx
-y-;¡¡
x2 1 +(Y /x)2
=
x 2 +y 2
x2+ y2
= 1.
Por consiguiente, el sistema de ecuaciones (3) es equivalente al sistema
dr dt
= r(J _ ,2)
dB = l dt .
'
(4)
Se puede ver fácilmente que la solución general de (4) es
'o r(t)=-------
[ r5 + ( 1- r5) e- 2' J donde r 0
=
0= t+00
(5)
r(O) y 80 = cp(O). Por lo tanto,
x(t)= y(t)= Obsérvese ahora que x además que
O, y
.
'o
[ r~ + ( 1- r5)e- 21 ]
'º
[ rJ+ (1- r~)e- 21 ]
=
112
cos(t+00 ),
112
sen(t+00 ).
O es la única solución de equilibrio de (3). Obsérvese
x(t) = cos(t + 00 ),
y(t) =sen(t + 90 )
cuando r0 = l. Esta solución es periódica con periodo 21r, y su órbita es el círculo unitario x 2 + y 2 = 1. Obsérvese por último que de (5) se sigue que r(t) tiende a 1 cuando t tiende a infinito, para r 0 :F O. Por consiguiente, todas las órbitas de (3), con excep-
y
FIGURA 2. Retrato fase de (3)
427
4.8 • Teorema de Poincaré-Béndixson
ción del punto de equilibrio x O, y ;:::: O, describen una espiral que se aproxima a la circunferencia unitaria. En la Figura 2 se ilustra dicha situación. El sistema de ecuaciones (3) muestra que las órbitas de un sistema no lineal de ecuaciones pueden describir espirales que se aproximan a una curva cerrada simple. Por supuesto que tal cosa no es posible para sistemas lineales. Más aún, con frecuencia puede demostrarse que las órbitas de un sistema no lineal describen espirales que se aproximan a una curva cerrada aun cuando no sea factible resolver explícitamente el sistema de ecuaciones o incluso determinar sus órbitas. Tal es el contenido del siguiente teorema famoso:
TEOREMA 5. y
(Poincaré-Bendixson). Supóngase que una solución x
= x(t),
y(t) del sistema de ecuaciones diferenciales
dx dt =J(x,y),
dy dt =g(x,y)
(6)
permanece en una región acotada del plano que no contiene puntos de equilibrio de (6). Entonces su órbita debe describir una espiral que se aproxima a una curva cerrada simple, la cual a su vez es la órbita de una solución periódica de (6).
EJEMPLO 2
Demostrar que la ecuación diferencial de segundo orden
i +(z 2 +2i 2 - l)i + z =0
(7)
tiene una solución periódica no trivial.
SOLUCIÓN. Transformando primero la ecuación (7) a un sistema de dos ecuaciones de primer orden mediante la sustitución x z y y = i, se obtiene dy dt. = -x+(l-x2
dx dt =y,
2y2)y.
(8)
Ahora se buscará una región R, acotada en el plano xy, que no contenga puntos de equilibrio de (8) y con la propiedad de que cualquier solución x(t), y(t) de (8) que empieza en R en el instante t = t0 , permanece ahí para todo tiempo futuro t 2:: t0 • Se puede mostrar fácilmente que una región simplemente conexa, como por ejemplo, un cuadrado o un disco, no tiene dicha propiedad. Es por ello que se toma R como un anillo alrededor del origen. Para tal efecto se calcula 2
d ( x +Y dt 2
2 )
=X
dx dy di +y dt
=( l -
X
2
-
2y 2) y 2'
y se observa que 1 x 2 - 2y 2 es positivo para x 2 + y 2 < Yí y negativo para x 2 + y 2 > l. Por lo tanto, x 2 (t) + y 2 (t) es creciente a lo largo de cualquier solución x(t), y(t) de (8) cuando x 2 + y 2 < Yí y decreciente cuando x 2 + y 2 > 1. Eso implica que cualquier solución x(t), y(t) de (8) que empieza en el anillo Yí < x 2 + y 2 > 1 en el instante t = t0 , permanecerá en él para todo tiempo futuro t ~ t0 • Ahora bien, el anillo no contiene puntos de equilibrio de (8). Por lo tanto, por el teorema de PoincaréBendixson, existe al menos una solución periódica x(t), y(t), contenida completamente en el anillo. Entonces z x(t) es una solución periódica no trivial de (7).
428
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
EJERCICIOS 1. Lo que realmente ocurrió en las conversaciones de paz en Parls (Guerra de Vietnam). A continuación se describe el plan original desarrollado por Henry Kissinger y Le . Duc Tho para terminar con la guerra en Vietnam. Se acordó colocar un millón de hormigas de Vietnam del Sur (VS) frente a un millón de hormigas de Vietnam del Norte (VN) en el jardín posterior del palacio presidencial en París, y hacer que se disputaran el territorio luchando durante un lapso prolongado. Si las hormigas survietnamitas liquidaban casi por completo a las hormigas norvietnamitas, entonces VS retendría el control sobre la totalidad del terreno. Si las hormigas de VN salían victoriosas, entonces su bando ocuparía el territorio de VS. Si hubiera empate, entonces el territorio de VS se dividiría de acuerdo con la proporción de hormigas restantes. Ahora bien, las hormigas survietnamitas, denotadas por S, y las hormigas norvietnamitas, denotadas por N, combatirían de acuerdo con las siguientes ecuaciones diferenciales dS 1 1 -=-S--SXN dt 10 20 dN = _l_N __l_N 2 dt 100 100
l
lOO S
(*) X
N.
Nótese que estas ecuaciones corresponden a la realidad, ya que las hormigas de VS se multiplican mucho más rápidamente que las de VN, pero las hormigas norvietnamitas son mucho mejores combatientes. La lucha se inició exactamente a las diez de la mañana del 19 de mayo de 1972, y fue supervisada por un representante de Polonia y otro de Canadá. A las 2:43 p.m. del 21 de mayo, el representante de Polonia, no satisfecho con el desarrollo de la batalla, introdujo al jardín una bolsa con hormigas de VN, aunque no sin ser detectado por el ojo avisar del representante de Canadá. Las survietnamitas reclamaron inmediatamente la violación a las reglas y desconocieron el acuerdo, marcando así la pauta para las largas y difíciles conversaciones que siguieron en París. El representante de Polonia fue llevado a juicio en esta ciudad para responder ante los cargos. El juez, después de hacer algunas observaciones sobre lo insulso del comportamiento de las survietnamitas dictó una sentencia muy benigna al representante de Polonia. Justifique matemáticamente la decisión del juez. Suge-
rencia: (a) Demuestre que las rectas N = 2 y N + S = 1 dividen al primer cuadrante en tres regiones (Fig. 3) en las cuales dS/dt y dN!dt tiene signo fijo. (b) Pruebe que cualquier solución S(t), N(t) de (*) que empiece en la región 1 o en la III, debe entrar en algún momento a la región II. (e) Demuestre que cualquier solución S(t), N(t) de(*) que comience en la región ll, debe permanecer en ella para todo tiempo futuro. (d) Concluya, a partir de (c) que S(t) - oo para todas las soluciones S(t), N(t) de(*), con S{t0 ) y N(t0 ) positivos. Concluya también que N(t) tiene un límite finito ( s 2) cuando t - oo. (e) Para demostrar que N(t) - O, observe que existe t0 tal que dN/dt s -Npara t ~ t0 • Concluya, a partir de esta desigualdad que N(t.) - O cuando t - oo.
429
4.8 • Teorema de Poincaré-Béndixson
N
m
.
S< O, Ñ
2
JI
S>O,Ñ
1
FIGURA 3. 2. Considere el sistema de ecuaciones diferenciales dx - =ax-bxy dt '
dy =cy-dxy-ey 2 dt
con al b > el e. Demuestre que y(t) - Ocuando t - 00 para cualquier solución x(t), y(t) de(*) con x(t0 ) y y(t0 ) positivos. Sugerencia: Efectúe el mismo desarrollo que en el Ejercicio l. 3. (a) Sin calcular los valores característicos de la matriz
demuestre que cualquier solución x(t) de
. (-3l
x=
1
-3
)x
tiende a cero cuando t tiende a infinito. Sugerencia: (a) Demuestre que las rectas x 2 = 3x1 y x 1 = 3x2 dividen al plano xy en cuatro regiones (Fig. 4) en las cuales x1 y x2 tiene signo fijo o constante. (b) Pruebe que cualquier solución x(t) que empieza en la región I o en la 11, debe permanecer en ellas para todo tiempo futuro y, finalmente, tender a la solución de equilibrio x = O. (c) Demuestre que cualquie solución x(t) que permanece exclusivamente en las regiones III o IV debe tender finalmente a la solución de equilibiio x = O. Se dice que una curva cerrada es un ciclo límfte de
x=f(x,y),
y= g(x,y)
(*)
si existen órbitas que describen espirales que se acercan o alejan de ella. Se dice que es estable si todas las órbitas de(*) que pasan suficientemente cerca de la curva cerrada describen espirales que tienden finalmente hacia ella. En caso contrario, se dice que es inestable. Encuéntrense todos los ciclos límites de cada uno de los siguientes sistemas
430
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
i1<0 X2< O
.IlL
JII
. x,< O
X1
=3X1 x•
x>0 2
FIGURA 4. de ecuaciones diferenciales. (Sugerencia: Determine d(x" + y")ldt. Observe además que Ces la órbita de una solución periódica de(*) si no contiene puntos de equilibrio de (*).) x(x 2 +y 2 -2)
5. x==x-x 3 -xy 2
4. x==-y------
Vx2+y2 . y(xl+yi-2) y==x-----Vxi+yl 6. x==y+x(x 2 +y 2 -l)(x 2 +y 2 -2) j== -x+y(x 2 +y 2 -l)(x 2 +y 1 -2)
7. x=xy+xcos(x 2 +y 2) j== -x 2+ycos(x 1 +y2)
8. (a) Demuestre que el sistema x==y+xf(r)/r,
j== -x+yf(r)/r
tiene ciclos límites correspondientes a los ceros def(r). ¿Cuál es el sentido de movimiento sobre tales curvas? (b) Determine todos los ciclos límites de (*) y analice su estabilidad si f(r) = (r - 3) 2 (r 2 - Sr
+ 4).
Use el teorema de Poincaré-Bendixson para demostrar la existencia de una solución periódica no trivial de cada una de las siguientes ecuaciones diferenciales: 9. i+(zJ+i 4 -2)z==O
10. i+[ln(z 2 +4i 2)}i+z=O
11. (a) De acuerdo con el Teorema de Green en el plano, si Ces una curva cerrada que es lo suficientemente "lisa", y si f y g son continuas y tienen primeras derivadas parciales también continuas, entonces ~ [ f (X ,y) dy - g (X ,y) dx] = C
JJ[Íx (X ,y) + gy (X ,y)] dx dy R
431
4.9 • Introducción a la teoría de bifurcaciones
donde R es la región delimitada por C. Supóngase que x(t), y(t) es una solución periódica de .X f(x, y), y = g(x, y), y sea C la órbita de dicha solución. Demuestre que la integral 'de línea a lo largo de Ces cero. (b) Suponga que fx + gy tiene el mismo signo a lo largo de una región simplemente conexa Den el plano xy. Demuestre que el sistema de ecuaciones x = f(x, y), y = g(x, y) no puede tener soluciones periódicas contenidas completamente en D. 12. Pruebe que el sistema de ecuaciones diferenciales j=-x+y+yx 2
x=x+y 2 +x 3,
no tiene solución periódica no trivial. 13. Demuestre que el sistema de ecuaciones diferenciales no tiene solución periódica j =3y-yx 2 +x 3
x=x-xy 2 +y 3,
no trivial que esté en la parte interior de la circunferencia x 2 + y 2
=
4.
14. (a) Demuestre que x = O, y = ¡/;(/)es una solución de (2) para cualquier función ~(/) que satisface ~ = -et/; - /t/; 2 • (b) Elija t/;(t0 ) > O. Demuestre que la órbita de x = O, y t/;(t) (para toda t para la cual t/; existe) es la parte positiva del eje y.
4. 9
INTRODUCCIÓN A LA TEORiA DE BIFURCACIONES
Considérese el sistema de ecuaciones
x
f(x, e)
x=
(;~),
(1)
donde
y e es un escalar. Intuitivamente hablando, un punto de bifurcación de (1) es un valor de e para el cual las soluciones de (1) cambian su cómportamiento. Dicho con más precisión, e = e0 es un punto de bifurcación de (1) si los retratos fase de (1) para e < e0 y ·e > e0 son diferentes.
OBSERVACIÓN. En los ejemplos que siguen se apelará a la intuición para decidir si los dos retratos fase son iguales o distintos. En cursos más avanzados se definen dos retratos fase como iguales o topológicamente equivalentes si existe una transformación continua del plano en sí mismo que asocia a un retrato fase, el otro.
EJEMPLO 1
Encontrar los puntos de bifurcación del sistema i =Ax= (
~
E)x
-1
(2)
432
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUAC!ONES DIFERENCIALES
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz A es p ('A) = det( A - 'A 1)
=det( 1-1 'A -1-'A e ) = ('A -1 )('A+ l )- e 'A2 -(l+e). Las raíces de p(f..) son para e > -1 y ±.J- E - 1 i para e < -1. Eso implica que x = O es un punto silla para E > -1, y un centro para e < -1. Se concluye, por tanto, que e = -1 es un punto de bifurcación de (2). También es claro que la ecuación (2) no tiene otros puntos de bifurcación. Es ilustrativo ver cómo cambian las soluciones de (2) cuando E pasa P.Or el valor de bifurcación -1. Para e > -1 los valores característicos de A son
'A 1
,
'A 2
Puede verificarse fácilmente (Ejercicio 10) que
x' ( 1+/:+e) es un vector característico de A con valor característico
, mientras que
es un eigenvector con eigenvalor -~. Por lo tanto, el retrato fase de (2) tiene la forma que se muestra en la Figura l. Cuando e - -1 por la izquierda, las rectas 11
FIGURA 1. Retrato fase de (2) para
E
> -1.
433
4.9 • Introducción a la teoría de bifurcaciones
FIGURA 2. Retrato fase de (2) para e
-1.
y 12 tienden hacia la recta x 1 = x 2 • Esta última está formada por puntos de equilibrio de (2) cuando e = -1, mientras que cada una de las rectas x 1 - x2 = e (e O) es una órbita de (2) pára e = -1. En la Figura 2 se muestra el retrato fase de (2) para e = -1.
*
EJEMPLO 2
Encontrar los puntos de bifurcación del sistema
x=Ax=
(~
!)x.
(3)
SOLUCIÓN. El polinomio característico de la matriz A es
p( i\) = det(A- i\I) = det(
e
= i\(l + i\)+ e
y las raíces de p(/...) son r---
i\1
=
-l+1/l-4e -12 , i\2 = - - - - -
Obsérvese que }.. 1 es positiva y /...2 es negativa para e < O. Por lo tanto, x = O es un punto silla para e < O. Para O < e < Y4, tanto A. 1 como A. 2 son negativas. Por lo tanto, x Oes un nodo estable para O < e < 14. Para e > Y4, tanto >.. 1 como A.2 son complejas con parte real negativa. Por lo' tanto, x = O es un foco estable para e > !4. Nótese que el retrato fase de (3) cambia cuando e pasa por O y por !4. Se concluye, por lo tanto, que e = O y e = 1, son puntos de bifurcación de (3).
434
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
EJEMPLO 3
Encontrar los puntos de bifurcación del sistema de ecuaciones dx 1 dt =x2
(4)_
dx2 2 dt =xi
SOLUCIÓN. (i) Primero se encuentran los puntos de equilibrio de (4). Haciendo dx¡ldt = O, se obtiene x 2 = O, y haciendo dx 2/dt = O se obtiene xi e = O, de modo que x 1 = ±Ve, e > O. Por lo tanto, (Ye, 0) y (-Ye, O) son dos puntos de equilibrio de (4) para E > O. El sistema (4) no tiene punto de equilibrio si E < O. Se concluye, por lo tanto, que e O es un punto de bifurcación de (4). (ii) Ahora se estudiará el comportamiento de las soluciones de (4) cerca de los puntos de equilibrio (±Ve, O) para determinar si el sistema tiene otros puntos de bifurcación. Haciendo Í x 1+ye,
u
v=x 2
se obtiene
du dt
-=v
~~ = (U ::t: ¡;)
(5)
2 -
V -
E= ::t: 2 ¡;U - V
+U
2
•
El sistema (5) puede ser escrito en la forma
Por el Teorema 4, el retrato fase de (4) cerca de la solución de equilibrio
queda determinado por el retrato fase del sistema linealizado d ( o dt ( ~ ) = A ( ~) = ::t: 2 {e Para encontrar los valores característicos de A se calcula
p(A}=det(A-}i.I)
=det( ±~{, =}i.2 +}i. +2{e. Por lo tanto, los valores característicos de A cuando u
-1+/1+s{e } i . , = - - - - - - , }i.2=
= x1 -
..fi son
-1-/1+s{c 2
(6)
435
4.9 • Introducción a la teoría de bifurcaciones
mientras que los valores característicos de A cuando u = x 1 +
-1+/1-8{e A1
=
2
VE son
-1-/1-8{e '
Az
=
(7)
2
Obsérvese de (6) que A¡ > O, mientras que Az < O. Así pues, el sistema (4) se comporta como un punto silla cerca de los puntos de equilibrio ( ~ ) . Por otra parte, se ve de (7) que tanto A¡ como A2 son negativas para O < E < 1/64, y complejas para E > 1164. Por consiguiente, el sistema (4) se comporta como un nodo estable cerca de la solución de equilibrio ( - : ) para O <
E
< 1164, y como un foco estable para
E > 1/64. Puede mostrarse que los retratos fase de un nodo estable y un foco estable son equivalentes. Por consiguiente, ·E = 1/64 no es un punto de bifurcación de (4). Otra situación que se incluye en el contexto de la teoría de bifurcaciones, que tiene gran interés en la investigación actual, es cuando el sistema (1) tiene un ciertQ número de soluciones de equilibrio o periódicos para E = E0 , y un número diferente de ellas para E 'I= e0 • Supóngase, por ejemplo, que x(t) es una solución de equilibrio (o periódica) de (1) para e = O, y x 1(t), x 2(t), ... , xk (t) son soluciones de equilibrio (o periódicas) de (1) para e 'I= O, las cuales tienden a x(t) cuando e - O. En tal caso, se dice que las soluciones x 1(t), x 2(t), ... , xk (t) bifurcan a partir de x(t). Esto se ilustra en el siguiente ejemplo.
EJEMPLO 4
Encontrar todas las soluciones de equilibrio del sistema de ecuaciones
dx 1 _ 2 dt - 3EX ¡ - 3EX 2 - XI2 - X2
(8)
dx
dt = EX¡ -
XI X 2
= XI (E -
X2 ).
SOLUCIÓN. Sea { ;~) una solución de equilibrio del sistema (8). La segunda ecuación
en (8) implica que x 1 = O, o bien X2 =
E.
x 1 = O. En este caso, la primera ecuación de (8) entraña que Ü
de modo que x 2 librio de (8).
=
O, o bien x 2
= 3EX2 +xi= X2(3E+ X2) = -3 e. Así pues, (~)y ( _o E) son dos puntos de equi3
x 2 = e. En este caso, la primera ecuación de (8) implica que 3Ex 1-3E 2 -xf-e 2 =0
o bien xf-3ex 1+4e 2 =O.
(9)
436
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Las soluciones
X¡=
3e ±/9e 2 -16e 2 2
de (9) son complejas. Así pues, y
x2
= ( -3e O )
son dos puntos de equilibrio de (8), para e -:/= O, las cuales bifurcan a partir del punto de equilibrio x
= ( ~)
cuando e = O.
EJERCICIOS Encuentre los puntos de bifurcación de cada uno de los siguientes sistemas de ecuaciones.
1.x=(! 4.
x= ( ~
nx ;
2.
)x
x=
5. X
(
! ~ )x
3.
x= ( ~2
;
)x
=( ~ -~;e )X
En cada una de los Problemas del 6 al 8, demuestre que más de una de las soluciones de equilibrio bifurca a partir de la solución de equilibrio x = O cuando e = O. 6. .\- ¡ = EX¡ - EX z .X 2 = ex 2 + x 1x 2
8.
X
Í + Xi
7.
x1 =ex 1 -xí-x 1x 2
x2 = -2ex 1 +2ex 2 + x 1x 2 - xi
x1 = ex 2 + x 1x 2 .X 2 = - ex 1 + ex 2 + xt +xi
9. Considere el sistema de ecuaciones ,x 1 = 3ex 1 -5ex 2 - xí +xi
x2 =
2ex 1 - ex 2 .
(a) Demuestre que cada uno de los puntos de las rectas x 2 puntos de equilibrio de (*) para e = O. (b) Pruebe que
son los únicos puntos de equilibrio de (*) para e
:-/=
= x 1 y x2
-x1 son
O.
10. Demuestre que
x'=('+v;r+')
y
son vectores característicos de la matriz ( ~ ~ y -~, respectivamente.
x'=('-v;r+') ~
1
) con valores característicos
437
4.10 • Problemas presa-depredador
4.10
PROBLEMAS PRESA-DEPREDADOR, O POR QUÉ AUMENTÓ NOTABLEMENTE EL NÚMERO DE TIBURONES CAPTURADOS EN EL MEDITERRÁNEO DURANTE LA PRIMERA GUERRA MUNDIAL
A mediados de la década de los veinte en este siglo, el biólogo italiano Umberto D' Ancona se encontraba estudiando las variaciones poblacionales de varias especies de peces que interactúan. En el curso de su investigación se encontró con información acerca de los porcentajes de captura de diferentes especies en diversos puertos del Mediterráneo durante los años de la Primera Guerra Mundial. En particular, la información incluía los porcentajes de captura de selacios (tiburones, mantarrayas, etc.) los cuales no son deseables como pescado comestible.. A continuación, se reproduce la información del puerto de Fiume, Italia, durante los años de 1914 a 1923.
1914
1915
1916
11.9%
21.4%
22.1%
1919
1920
1921
1922
1923
27.3%
16.0%
15.9%
14.8%
10.7%
1917 21.2%
1918 36.4%
D' Ancona quedó intrigado por el gran aumento en el porcentaje de selacios durante el periodo de la guerra. Argumentó que el incremento en tal porcentaje se debía a la gran reducción en los niveles de pesca durante el mismo período. La pregunta era ¿cómo afecta la intensidad de la pesca a la población de peces? La respuesta a tal pregunta fue una gran preocupación de D' Ancona en su investigación acerca de la lucha por la existencia entre especies en competición. También era de mucho interés para la industria pesquera, ya que tenía implicaciones obvias sobre la manera en la que se debía pescar. Ahora bien, lo que distingue a los selacios de los peces comestibles es que los primeros son depredadores, mientras que los segundos son sus presas; los selacios dependen de los peces comestibles para su supervivencia. Inicialmente D' Ancona pensó que esa era la razón del incremento de los selacios durante la Primera Guerra Mundial. Como se había reducido fuertemente el nivel de captura en dicho periodo, había entonces más presas disponibles para los selacios, los cuales, por lo tanto, se reprodujeron más rápidamente y con éxito. Sin embargo, la explicación tenía una falla, ya que también había más peces comestibles en ese lapso. La teoría de O' Ancona muestra solamente que hay más selacios si la pesca se realiza a niveles más bajos; no explica por qué un bajo nivel de pesca es más benéfico para el depredador que para la presa. Después de haber agotado todas las posibles explicaciones biológicas del fenómeno, D' Ancona se dirigió a su colega, el famoso matemático italiano Vito Volterra. La esperanza era que Volterra pudiera formular un modelo matemático del crecimiento de los selacios y sus presas, y de los peces comestibles, y que dicho modelo diera una respuesta a la interrogante de D' Ancona. Volterra inició su análisis separando a los animales en dos poblacioes: las presas x(t) y los depredadores y(t). Su razonamiento fue entonces que los peces comestibles no compiten muy intensamente entre sí por su alimento, ya que éste es muy abundante y la población de peces no es muy densa. Por
438
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
ello, en ausencia de los selacios, los peces comestibles crecerían de acuerdo con la ley malthusiana de crecimiento de poblaciones x = para una constante positiva a. Ade-. más -razonaba Volterra_:_ el número de contactos por unidad de tiempo entre qepredadores y presas es bxy, para una constante positiva b. Por lo tanto, = ax - bxy. De la misma manera, Volterra concluyó que los depredadores tenían una tasa natural. de decrecimiento -cy, proporcional a su número, y que su incremento tenía una tasa dxy proporcional también a su número en ese momento y y al suministro de alimento x. De modo que
ax,
x
dx -=ax-bxy dt ,
dy
dt = - cy + dxy.
(l)
El sistema de ecuaciones (1) describe la interacción entre los selacios y los peces comestibles en el caso de no haber pesca alguna. A continuación se estudiará este sistema y se obtendrán algunas propiedades importantes de sus soluciones. Después, se incluirá en el modelo el efecto de la pesca y se mostrará que un bajo nivel de la captura es más benéfico para los selacios que para las especies comestibles. De hecho, se llegará al sorprendente resultado de que un bajo nivel de pesca, en realidad, es dañino para los peces comestibles. Obsérvese primero que (1) tiene dos soluciones de equilibrio x(t) = O, y(t) = O y x(t) = el d, y(t) = al b. Por supuesto, que la primera solución de equilibrio no interesa. El sistema tiene también la familia de soluciones x(t) = x 0 eª 1, y(t) = O, y x(t) = O, y(t) = y 0 e-c1• Así que tanto el eje x como el eje y son órbitas de (1). Eso implica que toda solución x(f), y(t) de (1), que empieza en el primer cuadrante x > O, y > O en el instante f = fo, permanecerá ahí para todo tiempo futuro f ~ fo. Las órbitas de (1) para x, y -:1= O son las curvas soluciones de la ecuación de primer orden y(-c+ dx) dy -cy+dxy (2) dx = ax-bxy x(a- by) · Esta ecuación es separable, ya que puede ser expresada en la forma
a - by dy - e + dx -y-dx = X Por consiguiente, alny - by + clnx - dx = k 1 , para una constante k 1 • Tomando exponenciales en ambos lados de esta ecuación se obtiene
(3) para una constante K. Así pues, las órbitas de (l) son la familia de curvas definidas por (3) y, como se verá a continuación, dichas curvas son cerradas.
LEMA 1.
La ecuación (3) define una familia de curvas cerradas para x, y > O.
DEMOSTRACIÓN. El primer paso consiste en determinar el comportamiento de las funciones/(y) = yªleby y g(x) = xclectx para x y y positivas. Para tal finalidad, observese que f(O) = O, /( 00 ) = O, y además, f(y) es positiva para y > O. Calculando ,
f
ay a (y)=
t_
e
by
by a
y a - 1 (a _ by) =
e
by
'
439
4. 1O • Problemas presa-depredador
g(x)
f(y)
--~--------....i....~~-----==--Y
~.,..._--~----'----~~~x
a/b
cid
(a)
(b)
FIGURA 1. (a) Gráfica de /(y)
yª e-by; (b) gráfica de g(x)
=
xc e-dx
se ve que f (y) tiene un solo punto crítico en y = al b. Por consiguiente, f (y) alcanza su valor máximo M 1 = (alb)ªleª en y = alb y la gráfica de f(y) tiene la forma que se describe en la Figura la. Análogamente, g(x) alcanza su valor máximo M.t: = (cld)'/ec en x = cid, y la gráfica de g(x) tiene la forma que se ilustra en la Figura lb. A partir del análisis anterior, se concluye que la ecuación (3) no tiene soluciones x, y >O para K > MxMy, y que para K MxMy tiene la solución x = cid, y = a/b. De modo que solamente es necesario considerar el caso K = XM1 , donde >.. es un número positivo menor que Mx. Obsérvese primero que la ecuación xc I edx = X tiene una solución x = Xm < el d y otra solución x = :.~At > el d. Por lo tanto, la ecuación
J(y)= yª~-by = ( xceh-d:c )My no tiene solución y si x es menor que Xm, o bien mayor que xM. Si x = Xm o xM, entonces tiene solamente la solución y = al b, mientras que para cada x entre Xm y xM tiene dos soluciones y 1 (x) y y 2 (x). La solución menor y 1 (x) es siempre menor que alb y la solución mayor y 2 (x) es siempre mayor que alb. Cuando x tiende a Xm o a xM,
y
•
o/b
L---------A"--------~-----L---~~----------1.~x
Xm
cid
FIGURA 2. Órbitas de (1) para x, y positivas.
440
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
tanto y 1 (x) como y 2 (x) tienden a al b. Por consiguiente, las curvas definidas por (3) son cerradas para x y y positivas, y tienen la forma que se muestra en la Figura 2. Más aún, (con excepción de x = el d, y = al b) ninguna de dichas curvas cerradas contiene puntos de equilibrio de (1). Por lo tanto, todas las soluciones x(t), y(t) de (1), con x(O) y y(O) positivas son funciones periódicas del tiempo. Es decir, toda solución x(t), y(t) de (1), con x(O), y(O) positivas, tiene la propiedad de que x(t + T) = x(t), y y(t + T) y(t) para alguna T positiva. O Ahora bien, los datos de D' Ancona son en realidad un promedio de la proporción de depredadores en cada uno de los periodos de un año. Así pues, para comparar los datos con las predicciones de (1), es preciso calcular los "valores promedio" de x(t) y y(t), para cualquier solución x(t), y (t) de (1 ). Es sorprendente que sea posible calcular dichos valores aun a pesar de que no se conocen x(t) y y(t) exactamente. Ese es el contenido del Lema 2.
LEMA 2. Sea x(t), y(t) una solución periódica de (1), con periodo T > O. Deffnanse los valores promedio de x y y como
x= T1 Jo(Tx(t)dt, Entonces x
1 (T
y= T Jo
y(t)dt.
= cid y y = alb. Dicho de otro modo, los valores promedio de
x(t) y de y(t) son los valores de equilibrio.
DEMOSTRACIÓN. Dividiendo entre x ambos lados de la primera ecuación de ( l ), se obtiene xlx
= a - by, de manera que
lT
.
J JTX(t) J . - . -dt= [ a-by(t) Jdt. T x(t) T o
o
Ahora bien, ya que x(T)
=
J x(t)lx(t)dt = lnx(T) - ln 7
0
x(O), lo cual es, a su vez, igual a cero,
x(O). Por consiguiente,
}lT
}lT
by(t)dt= adt=a, T o To de modo que Y = al b. Análogamente, dividiendo entre Ty(t) ambos lados de la segunda ecuación de (1), e integrando de O a T, se obtiene que i = cid. O Ahora es posible incluir los efectos de la pesca en el modelo. Obsérvese que la pesca reduce la población de los peces comestibles en una tasa u{t), y la de los selacios, en una tasa ey (t). La constante ~: refleja la intensidad de la pesca, es decir, el número de barcos pesqueros en operación y el número de redes en el agua. Así pues, la situación completa queda descrita por el sistema de ecuaciones diferenciales modificado dx dt =ax-bxy-Ex= (a- e)x-bxy dy
dt = - cy + dxy - ey = - (e +E) y
+ dxy.
(4)
441
4.1 O • Problemas presa-depredador
Este sistema es idéntico al sistema (1) (para a - e > O), con a reemplazada por a e, y e sustituida por e + e. Por lo tanto, los valores promedio de x(t) y y(t) serán ahora
- =c+e x -d
-
'
a-e
y=-b-.
(5)
Por consiguiente, un nivel moderado de pesca (e < a) en realidad incrementa la cantidad de peces comestibles, en promedio, al igual que disminuye la cantidad de selacios. Recíprocamente, un nivel bajo de pesca incrementa el número de selacios, en promedio, y disminuye el número de peces comestibles. Este sorprendente resultado, conocido como principio de Volterra, explica los datos de D' Ancona y resuelve por completo el problema. El principio de Volterra tiene aplicaciones interesantes para los tratamientos con insecticidas que destruyen tanto al insecto depredador como a su presa. Implica que la aplicación de insecticidas en realidad incrementará la población de aquellos insectos que son mantenidos bajo control por otros insectos depredadores. Una confirmación sorprendente de tal principio se encuentra en el caso del pulgón de los cítricos (lcerya purchast), el cual, al ser introducido en 1868 accidentalmente proveniente de Australia, amenazaba con destruir la industria citrícola de Estados Unidos. Posteriormente se introdujo a su depredador natural en Australia, la mariquita .(Novius Cardinalis), la cual redujo el número de pulgones a un nivel bajo. Cuando se descubrió que el DDT mataba a los pulgones, se les aplicó éste por parte de los fruticultores con la esperanza de reducir aún más su nivel. Sin embargo, y de acuerdo con el principio de Volterra, ¡el resultado fue un incremento en el número de tales insectos! Curiosamente, muchos ecologistas y biólogos se negaron a aceptar como exacto el modelo de Volterra. Subrayaban el hecho de que en la mayoría de los sistemas presadepredador que se observaban, no ocurría el comportamiento oscilatorio predicho por el modelo de Volt~rra. Más bien, conforme el tiempo transcurre, la mayoría de los sistemas presa-depredador tienden a estados de equilibrio. La respuesta a tales argumentos es que el sistema de ecuaciones diferenciales (1) no debe ser interpretado como un modelo general de las interacciones presa-depredador. Esto se debe a que tanto los peces comestibles como los selacios no compiten intensamente entre sí por los recursos disponibles. Un modelo más general para interacciones presa-depredador es el sistema de ecuaciones diferenciales
.i= ax-bxy-ex 2,
y= -cy+dxy-fy2.
(6)
Aquí el término ex 2 refleja la competición interna de las presas x por los recursos externos limitados. El término fy 2 refleja la competición entre los depredadore~ por el número limitado de presas. Las soluciones de (6) no son periódicas en general. De hecho, en el Ejemplo 1 de la Sección 4.8 ya se mostró que todas las soluciones x(t), y(t) de (6), con x(O) y y(O) positivas, tienden finalmente a la solución de equilibrio x = ale, y = O si cid es mayor que ale. En tal caso, todos los depredadores mueren, ya que el alimento de que disponen resulta inadecuado para sus necesidades. Sorprendentemente, algunos ecologistas y biólogos rechazan incluso el modelo más general (6) como inexacto. Como contraejemplo citan los experimentos del biólogo matemático G.F. Gause. En dichos experimentos la población estaba integrada por dos especies de protozoarios, uno de los cuales, Didinium nasatum, se alimenta de otro, Paramecium caudatum. En todos los experimentos realizados por Gause, los Didinium aniquilaron rápidamente a los Paramecium para morir después de inanición. Esta situa-
442
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
ción no puede ser modelada por el sistema de ecuaciones (6), ya que ninguna solución de (6) con x(O) y(O) :# O puede llegar a valer cero en x o en y, en un tiempo finito. La respuesta a esta argumentación es que el Didinium es un tipo especial y nada representativo del depredador. Además son feroces atacantes y requieren una tremenda cantidad de alimento; un Didinium necesita un Paramecium fresco cada tres horas. Por' otro lado el Didinium no perece a causa de un suministro insuficiente de Paramecium, sino que continúa multiplicándose, aunque produciendo descendencia de menor tamaño. Así que el sistema de ecuaciones (6) no modela con exactitud la interacción entre el Paramecium y el Didinium. Un mejor modelo para este caso es el sistema de ecuaciones diferenciales
dx .. rdt = ax - b v x y,
dy
= { dVx
dt
- cy,
y,
x=t=O x=O
(7)
Es posible mostrar (Ejercicio 6) que toda solución x(t), y(t) de (7) con x(O) y y(O) positivas toma el valor de cero para x, en un tiempo finito. Eso no contradice el teorema de existencia y unicidad, ya que la función
g(x,y)= { dVx y, -cy,
x=FO x=O
no tiene derivada parcial con respecto ax o a y, en x = O. Por último, es preciso mencionar que hay algunas interacciones presa-depredador en la naturaleza que no pueden ser modeladas por ningún sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias. Tales casos ocurren cuando la presa dispone de un refugio que no es accesible a los depredadores. En tales situaciones es imposible afirmar definitivamente acerca del número futuro de presas y depredadores, ya que no puede predecirse cuántas presas cometerán la tontería de abandonar su refugio. Dicho de otro modo, tal proceso es aleatorio, más que determinista, y por lo tanto no puede ser modelado por un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias. Lo anterior se verificó directamente en un famoso experimento de Gause. Colocó éste cinco Paramecium y tres Didinium en cada uno de treinta tubos de ensayo idénticos, y proporcionó un refugio para los Paramecium. Dos días despues encontró que en cuatro tubos los depredadores habían muerto, mientras que en los restantes veintiséis tubos se encontraba poblaciones de Paramecium que oscilaban entre dos y treinta y ocho individuos.
BIBLIOGRAFiA Volterra, V.: "Le~ons sur la théorie mathématique de la Iutte pour la vie". París, 1931.
EJERCICIOS l. ·Encuentre todos los puntos de equilibrio de (6) que son realistas y determine su estabilidad. 2. En la Sección 4.8 se mostró que y(t) finalmente tiende a cero para toda solución x(t), y(t) de (6), si el d > al e. Demuestre que existen soluciones x(t), y(t) de (6)
443
4. 1O • Problemas presa-depredador
para las cuales y(t) crece primero hasta un valor máximo, para decrecer después hacia cero. (Para un observador que ve solamente a los depredadores sin tener noticias de las presas sería muy difícil de explicar el caso de una población que pasa por un máximo para llegar después a la extinción.) 3. En muchos casos, son los iembros adultos de la presa los que son atacados principalmente por los depredadores, mierúras que los miembros jóvenes se encuentran mejor protegidos, ya sea por su menor tamaño o por vivir en sitios diferentes. Sea x 1 el número de presas en estado adulto, x 2 el número de presas jóvenes y, por último, y el número de depredadores. Entonces, .X 1 = -a 1x 1 + a 2x 2 -bx 1y
x2= nx 1-(a 1+ a 2)x2 y= -cy+dx 1y
donde a2 x 2 representa el número de jóvenes (por unidad de tiempo) que pasan al estado adulto, y n, la tasa de natalidad proporcional al número de adultos. Obtenga todas las soluciones de equilibrio de este sistema. 4. Existen diversos casos en la naturaleza en los que la especie 1 se alimenta de la especie 2, y ésta se alimenta a su vez de la especie 3. Un ejemplo de dicha situación se da en la isla de Komodo en Malaya, la cual está poblada por enormes reptiles carnívoros y por mamíferos -su alimento- los cuales se alimentan a su vez de la rica vegetación de la isla. Suponga que los reptiles no tienen influencia directa sobre la vegetación y que solamente las plantas compiten entre sí por los recursos disponibles. Un sistema de ecuaciones diferenciales que describe dicha interacción es
x1 = -a 1x 1 -b 12x 1x 2 + c 13 x 1x 3 i2= -a2x2+b21X1X2
x3 = a 3x 3 -a4xj- c31 x 1x 3 Halle todas las soluciones de equilibrio de este sistema.
5. Considere un sistema presa-depredador en el cual el depredador tiene otras alternativas de alimentación. Un sistema así puede ser modelado por las ecuaciones diferenciales
x1 = a 1x 1 ( /J 1 -x 1) + Y1X1X2 X2 = a2x2( /32- Xi)- Y2X1X2
donde x 1(t) y x 2(t) son las poblaciones de depredador y presa, en el tiempo t, respectivamente. (a) Demuestre que el cambio de coordenadas {3¡y¡(t) = X¡(tla¡/3;) reduce el sistema a las ecuaciones Y1 =Y1 (l-y¡)+a1Y1Y2·
Yi =Y20-12)-a2Y1Yi
donde a 1 = 'Y1f32let.1/31 Y ª2 = 'Y2f31la2f32. (b) ¿Cuáles son las poblaciones de equilibrio estables cuando (i) O < a2 < l, (ii) ª2 > 1? (c) Se ha observado que a 1 = 3a2 (donde a2 es la medida de la agresividad del depredador). ¿Cuál es el valor de a2 si el instinto del depredador es maximizar su población de equilibrio estable?
444
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
6. (a) Sea x(t)' una solución de
x
ax - MfX, con M
aYx =M-(M-aVx{l;S
>
a..J x(t0 ). Demuestre que
)eª(t-to)/2.
(b) Deduzca de (a) que x(t) tiende a cero en un tiempo finito. (e) Sea x(t), y(t) una solución de (7), con by(t0 ) > a..Jx(t0 ). Demuestre que x(tf toma el valor de cero en un tiempo finito. Sugerencia: Observe que y(t) es creciente para t 2:: t0 • (d) Es posible mostrar que en algún momento by(t) sobrepasa el valor de a..J x(t0 ), para cualquier solución x(t), y(t) de (7) con x(t0 ) y y(t0 ) positivas. Concluya, por lo tanto, que todas las soluciones x(t), y(t) de (7) alcanzan el valor de cero en un tiempo finito.
4.11
PRINCIPIO DE EXCLUSIÓN COMPETITIVA EN BIOLOGiA DE POBLACIONES
Se observa con frecuencia en la naturaleza que la lucha por la existencia entre dos especies similares que compiten por un mismo alimento y un mismo espacio vital, ambos limitados, termina casi siempre con la completa extinción de una de las especies. -Este fenómeno se conoce como el "principio de exclusión competitiva". Darwin lo enunció por primera vez, aunque en una forma un poco diferente, en 1859. En su artículo "El origen de las especies por la selección natural" expresa: "Debido a que las especies de un mismo género presentan usualmente, aunque no en forma invariable, mucho mayor similitud en habitat, constitución y siempre en estructura, la lucha entre ellos será, por lo general, más intensa si llegan a competir entre sí que si lo hacen con especies de géneros distintos''. Hay una explicación biológica muy interesante del principio de exclusión competitiva. La piedra angular de la teoría es la idea del nicho. Un nicho indica la ubicación característica de una especie dada en una comunidad; es decir, cuáles son sus hábitos, alimentación y modo de vida. Se ha observado que como resultado de la competición, dos especies similares rara vez ocupan el mismo nicho. Más bien, cada una de las especies adopta aqel tipo de alimentación y modo de vida con los cuales tiene ventaja sobre su competidor. Si las dos especies tienden a ocupar el mismo nicho, entonces la lucha por la sobrevivencia entre ellas será muy intensa y el resultado será la extinción de la especie más débil. Un ejemplo excelente de esta teoría es la colonia de golondrinas de mar que habitan Ja isla de Jorilgatch, en el Mar Negro. Dicha colonia está formada por cuatro especies de golondrinas de mar: la llamada "sandwich", la común, la de pico negro y la pequeña. Las cJ,1.atro especies se unen para ahuyentar de la colonia a los depredadores. Sin embargo, hay una diferencia clara entre ellas en lo que respecta a su forma de conseguir comida. La especie "sandwich" vuela hacia el mar abierto para atrapar ciertas especies, mientras que la de pico negro se alimenta exclusivamente de lo que encuentra en tierra. Por otro lado, la golondrina de mar común y la golondrina pequeña capturan peces que se encuentran cerca de la costa. Ambas descubren a los peces durante el vuelo
4.11 • Principio de exclusión competitiva en biología de poblaciones
445
y se sumergen en el agua para capturarlos. La pequeña golondrina de mar atrapa a sus presas en aguas pantanosas y poco profundas, mientras que la golondrina de mar común caza en lugares más alejados de la orilla. De esta manera, estas cuatro especies similares de la golondrina de mar, que viven muy cerca unas de otras en una pequeña isla, difieren notablemente tanto en su manera de alimentarse como en su manera de conseguir el alimento. Cada una ocupa un nicho en el cual posee ventajas sobre sus competidores. En esta sección se presenta una rigurosa demostración matemática de la ley de exclusión competitiva. Tal cosa se logrará deduciendo un sistema de ecuaciones diferenciales que describe la interacción entre dos especies similares, y mostrando después que todas las soluciones del sistema tienden a un estado de equilibrio en el cual una de las especies queda extinta. Para elaborar un modelo matemático de la lucha por la sobrevivencia entre dos especies competidoras, es intructivo analizar nuevamente la ley logística para el crecimiento de poblaciones dN 2 (1) dt=aN-bN • Esta ecuación gobierna el crecimiento de la población N(t) de una sola especie cuyos miembros compiten entre sí por alimento y espacio vital limitados. Recuérdese que N(t) tiende a la población límite K = a!b, cuando t tiende a infinito. Dicha población límite puede ser identificada como la máxima de la especie que el microcosmos puede albergar. En términos de K, se puede escribir la ley logística ( 1) en la forma dN ( 1--N b ) =aN ( 1 -N- ) =aN ( K- N ). -=aN dt , a K K
(2)
La ecuación (2) tiene la siguiente interpretación interesante. Si la población N es muy pequeña, entonces crece de acuerdo con la ley malthusiana dN/dt = aN. El término aN se conoce como "potencial biótico" de la especie. Se trata de la tasa potencial de crecimiento de la especie en condiciones ideales, y se desarrollará si no hay restricciones de alimento o de espacio vital y si los individuos de la especie no excretan algún producto residual tóxico. Sin embargo, conforme la población crece, el potenciai biótico se reduce según el factor (K - N)I K, el cual es el número relativo de sitios que aún están vacantes en el microcosmos. Los ecólogos llaman a este factor resistencia ambiental al crecimiento. Ahora bien, sean N 1 (t) y N 2 (t) las poblaciones en el tiempo t de las especies 1 y 2, respectivamente. Y sean además, K 1 y K 2 las poblaciones máximas de las especies l y 2 que puede albergar el microcosmos; así mismo, sean a 1N 1 y a2 N 2 los potenciales bióticos de las especies 1 y 2. Entonces N 1(t) y N 2 (t) satisfacen las ecuaciones diferenciales (3)
donde m 2 es el número total de sitios de la primera especie que son ocupados por miem·bros de la segunda, y m 1 es el número total de sitios de la segunda especie que son ocupados por miembros de la primera. A primera vista parecería que m 2 = N 2 y m 1 = N 1 • Sin embargo, en general no es ese el caso, ya que es muy improbable que dos especies ocupen el entorno o ambiente en forma idéntica. Un número de individuos de la especie 1 no consume en promedio igual cantidad de alimento ni requiere el mismo espacio
446
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
vital ni excreta igual cantidad de productos residuales de la misma composición quími~ ca, que un número igual de elementos de la especie 2. En general, se·debe tomar m 2 = . aN2 y m 1 = {3N1 para las constantes a y {3. Dichas constantes indican el grado de influencia de una especie sobre la otra. Si no coinciden los intereses de las dos especies y ocupan nichos separados, entonces tanto a como {3 son iguales a cero. Si las dos espe¿ cíes reclaman el mismo nicho y son muy similares, entonces a y {3 serán muy cercanas a la unidad. Por otro lado, si una de las especies -por ejemplo la especie 2- utiliza el medio ambiente de manera ineficiente; es decir, si consume grandes cantidades de alimento y excreta productos residuales altamente nocivos, entonces un individuo de la especie 2 ocupará el lugar de muchos individuos de la especie l. En tal situación, e[ coeficiente a será muy grande. · La restricción que se presenta a continuación será en el caso de que las dos especies sean muy parecidas y reclamen el mismo nicho. Entonces a = {3 1, y N 1 (t) y N2 (t) satisfacen el sistema de ecuaciones diferenciales N 1 -N2 )·
(4)
Aquí será de esperar una lucha muy intensa por la sobrevivencia entre las especies 1 y 2, que tendrá como resultado la extinción de una de las especies. A continuación, se muestra que efectivamente eso sucede.
TEOREMA 6. {Principio de exclusión competitiva). Supóngase que K 1 e~ mayor que K 2 • Entonces, toda solución N 1 (t), N 2 (t) de (4) tiende a la solución K 1, N 2 = O cuando t tiende a infinito. Dicho de otro modo, de equilibrio N 1 si las especies 1 y 2 son casi idénticas y el microcosmos puede albergar más miembros de la especie 1 que de la especie 2, entonces esta última terminará por extinguirse. El primer paso para demostrar el Teorema 6 es señalar que N 1(t) y N 2 {t) no pueden tomar valores negativos. Para ello, recuérdese de la Sección 1.5 queK 1N 1 (O)
N ( t ) = - - - - - - -11 1 N 1 (O)+ (K 1 - N 1 (O))e-ª ' es una solución de (4) para cualquier elección de N 1{O). La órbita de esta solución en el plano N 1 - N 2 es el punto (O, O), para N 1(0) = O; la recta O < N 1 < K 1 , N 2 O, para O < N 1(0) < K 1 ; el punto {K 1 , O), para N 1(0) = K 1 ; y la recta K 1 < N 1 < oo, Ni = O, para N 1(0) > K 1 • Así pues, el eje N 1 , para N 1 ?:: O, es la unión de cuatro órbitas distintas. De manera similar, el eje Ni, para N 2 ?:: O, es la unión de cuatro órbitas distintas de (4). Esto implica que todas las soluciones N 1 (t), N 2 {t) de (4) que empiezan en el primer cuadrante {N1 > O, N 2 > 0) del plano N 1 N 2 , deben permanecer ahí para todo tiempo fu tu ro. El segundo paso en la demostración del Teorema 6 es dividir el primer cuadrante en regiones, en las que tanto dN1 / dt como dN2 ! dt tengan signos fijos. Esto se logra de la siguiente manera. Sean / 1 y / 2 las rectas K 1 - N 1 - N 2 = O y K 2 - N 1 N = O, respectivamente. Obsérvese que dN1ldt es negativa si (N1 , N 2 ) está por arriba de 11 , y positiva si (N1t N 2 ) está por abajo de / 1 • De manera similar, dN2 /dt es negativa si
447
4.11 • Principio de exclusión competitiva en biología de poblaciones
III
Ñ >0
2 ,__=-~~~~--~~~~~--~~~
K2
K,
N,
FIGURA 1. (N 1 , N 2 ) está por encima de /2 , y positiva si (N 1 , N 2 ) está por debajo de /2 • Así pues,
las dos rectas paralelas / 1 y /2 dividen el primer cuadrante del plano N 1 N 2 en tres regiones (Fig. 1), en las cuales tanto dN1 ldt como dN2 /dt tienen signos fijos. En la región I, tanto N 1(t) como N 2 (t) crecen con el tiempo (a lo largo de cualquier solución de (4)); en la región II, N 1 (t) crece y N 2 (t) decrece con el tiempo; y eñ la región III, tanto N 1(t) como N 2 (t) decrecen con el tiempo.
LEMA 1. Toda solución N 1 (t), N 2 (t) de (4) que empieza en la región I en t = t0 , debe salir de dicha región en algún tiempo futuro. DEMOSTRACIÓN. Supóngase que una solución N 1 (t), N 2 (t) de (4) permanece en la región 1 para todo tiempo t ~ t0 . Eso implica que tanto N 1(t) como N 2 (t) son funciones monótonas crecientes del tiempo para t ~ t0 , con N 1 (t) y N 2 (t) menores que K2 • Por consiguiente, por el Lema 1 de la Sección 4.8, tanto N 1(t) como N 2 (t) tienen límites~. r¡, respectivamente, cuando t tiende a infinito. El Lema 2 de la Sección 4.8 implica que (~, r¡) es un punto de equilibrio de (4). Ahora bien, los únicos puntos de equilibrio de (4) son (O, O), (K 1 , O) y (O, K 2 ), y (~, r¡) obviamente no puede ser igual a ninguno de estos tres puntos. Se concluye, por lo tanto, que cualquier solución N 1 (t), N 2 (t) de (4) que empieza en la región 1, saldrá de ella en algún tiempo futuro. O
LEMA 2. Toda solución N 1 (t), N 2 (t) de (4) que empieza en la región II en el tiempo t = t0 , permanecerá en dicha región para todo tiempo futuro t ~ t0 , y tenderá finalmente a la solución de equilibrio N 1 = K 1 , N 2 = O. DEMOSTRACIÓN. Supóngase que una solución N 1(t), N 2 (t) de (4) sale de la región II en el tiempo t = t*. Entonces, Ñ 1(t*) es igual a cero o bien Ñ 2 (t*) lo es, ya que la única manera en la que una solución de (4) puede salir de la región 11 es atravesando
448
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
las rectas /1 o /2 • Supóngase que N 1(t*) = O. Al derivar con respecto a ten ambos lados de la primera ecuación de (4), y sustituir t = t*, se obtiene - a 1N 1 (t*) dN2 (t*)
dt Esta cantidad es positiva. Por lo tanto, N 1 (t) tiene un mínimo en t = t*. Pero tal cosa es imposible, ya que N 1 (t) es creciente siempre que una solución N 1(t), N 2 (t) de (4) se encuentra en la región II. De manera similar, si Ñ 2 (t*) = O, entonces - a 2 N 2 (t*) dN 1 (' t*)
K2
dt
Esta cantidad es negativa, implicando así que N 2 (t) tiene un máximo en t = t*. Pero tal cosa es imposible, ya que N 2 (t) es decreciente siempre que una solución N 1 (t), N 2 (t) de (4) esté en la región Il. Los anteriores razonamientos señalan que cualquier solución N 1 (t), N 2 (t) de (4) que empiece en la región II en el tiempo t = t0 , permanecerá en la II para todo tiempo futuro t ~ t 0 • Eso implica que N 1 (t) es monótona creciente y N 2 (t) es monótona decreciente, para t ~ t0 , con N 1(t) < K 1 y N 2 (t) > K 2 • Por lo tanto, por el Lema 1 de la Sección 4.8, tanto N 1 (t) como N 2 (t) tienen límites ~, ry, respectivamente, cuando t tiende a infinito. El Lema 2 de la Sección 4.8 implica que (~, ry) es un punto de equilibrio de (4). Ahora bien,{~, ry) obviamente no puede ser igual a (O, O) o bien a (0, K 2 ). Por ·onsiguiente, {~, ry) = (K 1 , O), lo que demuestra el Lema 2. D 1
LEMA 3. Toda solución N 1 (t), N 2 (t) de (4) que empiew en la región III en el tiempo t = t0 y permanece en ella para todo tiempo futuro, tiende a la solución de equilibrio N 1 (t) = K 1 , N 2 (t) = O, cuando t tiende a infinito. DEMOSTRACIÓN. Si una solución N 1 (t), N 2 (t) de (4) permanece en la región III para t ~ t0 , entonces tanto N 1 (t) como N 2 (t) son funciones monótonas decrecientes del tiempo I?ara t ~ t 0 , con N 1 (t) > O y N 2 (t) > O. Por tanto, por el Lema 1 de la Sección 4.8, tanto N 1 (t) como N 2 (t) tienen límites ~' ry, respectivamente, cuando t tiend.e a infinito. El Lema 2 de la Sección 4.8 implica que ~' ry es un punto de equilibrio de (4). Ahora bien, (~, ry) obviamente no puede ser igual a (O, O) ni a (O, K!.). Por lo tanto, (~, 11) = K1, O). 0
DEMOSTRACIÓN DEL TEOREMA 6. Los Lemas 1 y 2 establecen que cualquier solución N 1(t), N 2 (t) de (4) que empieza en las regiones I o II en el tiempo t = t0 , tienden a la solución de equilibrio N 1 = K 1 , N 2 = O cuando t tiende a infinito. De manera similar, el Lema 3 muestra que cualquier soluciónN1 (t), N 2 (t) de (4) que empieza en la región 111 en el tiempo t = t0 y permanece en ella para todo tiempo futuro, también tiende a la solución de equilibrio N 1 = K 1 , N 2 = O. Obsérvese, además, que cualquier solución N 1(t), N 2 (t) de (4) que empieza en / 1 o 12 , entra inmediatamente a la región 11. Por último, si una solución N 1(t), N 2 (t) de (4) sale de la región III, debe entonces cruzar la recta / 1 y entrar inmediatamente después a la región II. El Lema 2 implica ·entonces que dicha solución tiende a la solución de equilibrio N 1 = K 1 , N 2 = O.
o
4.11 • Principio de exclusión competitiva en biología de poblaciones
449
El Teorema 6 trata el caso de especies idénticas, es decir, o: f3 == 1. Mediante un análisis similar (Ejercicios del 4 al 6) se puede predecir el resultado de la lucha por la sobrevivencia para cualesquiera valores de o: y {3.
BIBLIOGRAFÍA Gause, G.F., The Struggle for Existence, Dover Publications, New York, 1964.
EJERCICIOS l. Exprese el sistema de ecuaciones (4) en la forma
Reste después las dos ecuaciones e integre para obtener directamente que N 2 (t) tiende a cero para todas las soluciones N 1 (t), N 2 (t) de (4) con N 1(t0 ) > O. 2. El sistema de ecuaciones diferenciales
dN 1 dt =N1 [-a 1 +c 1 (1-b 1N 1-b2N 2 )] dN2 dt =Ni [-a2+c2 (l-b 1N 1 -b 2 N 2 ~] es un modelo para dos especies que compiten por el mismo recurso limitado. Suponga que c 1 > a 1 y c2 > a2 • Deduzca del Teorema 6 que N 1(t) finalmente tiende a cero si a 1c2 > a 2 c 1 , mientras que N 2 (t) último tiende a cero si a1 c2 > a2 c1 • 3. En 1926, Volterra presentó el siguiente modelo para dos especies que compiten por el mismo alimento que está limitado:
dN 1 dt =[b1 -A¡ (h 1N1 + h2N 2 )]N 1 dN2 dt ==[b2-A2(h1N1 +h2N2)]N2. Suponga que b 1 />.. 1 > b 2 /'A2 • (El coeficiente b¡l'A¡ se conoce como la susceptibilidad de la especie i a la escasez de alimento.) Demuestre que la especie 2 terminará por extinguirse si N 1 (t0 ) > O. Los Problemas del 4 al 6 se refieren al sistema de ecuaciones
(*) 4. (a) Suponga que K 1lo: > K 2 y K 2 1{3 < K 1 • Demuestre que N 2 (t) tiende a cero cuando t tiende a infinito, para toda solución N 1(t), N 2 (t) de(*) con N 1(t0 ) >
o.
(b) Suponga que K 1lo: > K 2 y K2 /{J > K 1 • Pruebe que N 1 (t) tiende a cero cuando t tiende a infinito para toda solución N 1{t)~ N 2 (t) de (*) con N 1N 2 (t0 ) >
450
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
O. Sugerencia: Trace las rectas / 1 : N 1 + a.N2 y siga la demostración del Teorema 6.
=
K 1 y / 2 : Ni + l3N1
=
Kz,
5. Suponga que K 1la > K2 y K 2 113 > K 1 • Demuestre que todas las soluciones N 1(t), N 2 (t) de (*), con N 1(10 ) y N 2 (10 ) positivas, tienden finalmente a la solución de equilibrio
Sugerencia: (a) Trace las rectas / 1 : N 1 + cxN2 K 1 y /2 : Ni + f3N 1 K2 • Estas dos líneas dividen al primer cuadrante en cuatro regiones (Fig. 2) en las cuales tanto N 1 como N 2 tienen signos fijos.
K,la
I Ñ?O Ñ>O 2
--'-----.....a~----...;;a..~-----~N,
K//3
K,
FIGURA 2. (b) Demuestre que todas las soluciones N 1 (t), N 2 (t) de (*) que empiezan en la región II o bien en la región III, permanecen en dichas regiones y tienden finalmente a la solución de equilibrio N 1 = NY, Ni = NJ..
K/a
!C....------'----------- N, K,/¡3
FIGURA 3.
K,
4.12 • Teorema del umbral en epidemiología
451
(c) Pruebe que todas las soluciones N 1(!), N 2 (t) de (*) que permanecen exclusivamente en la región I o bien en la región IV para todo tiempo t 2: t 0 , tienden por último a la solución de equilibrio N 1 = N?, N 2 = N~.
6. Suponga que K 1/a. < K2 y K2 1{1 < K 1 •
(a) Demuestre que la solución de equilibrio N 1 = O, N 2 = O de (*) es inestable. (b) Demuestre que las soluciones de equilibrio N 1 K 1 , N 2 = O y N 1 = O, N 1 = K 1 de (*) son asintóticamente estables. (e) Pruebe que la solución de equilibrio N 1 = N?, N 1 = N~ (Ejercicio 5) de (*) es un punto silla. (Los cálculos son muy laboriosos.) (d) No es difícil ver que el retrato fase de (*) debe tener la forma descrita en la Figura 3.
4.12 TEOREMA DEL UMBRAL EN EPIDEMIOLOGÍA Considérese la siguiente situación:. un pequeño grupo de personas que tiene una enfermedad infecciosa es introducido a una población más grande, la cual está en condiciones de adquirir el padecimiento. ¿Qué ocurre cuando transcurre el tiempo?. ¿Desaparecerá rápidamente la enfermedad o se presentará una epidemia?. ¿Cuántas personas enfermarán finalmente? Con el fin de contestar a estas preguntas se deducirá un sistema de ecuaciones diferenciales que describe la propagación o diseminación de una enfermedad infecciosa dentro de una población, y se analizará el comportamiento de sus soluciones. Este enfoque conducirá al famoso Teorema del Umbral en Epidemiología, el cual establece que se desatará una epidemia si el número de personas susceptibles a la enfermedad sobrepasa un cierto valor de umbral. Se iniciará con el supuesto de que la enfermedad que se está considerando confiere inmunidad permanente a cualquier individuo que se haya recuperado completamente de ella, y que su periodo de incubación es muy breve. Esta última suposición implica que un individuo que contrae la enfermedad se convierte inmediatamente en agente de contagio. En tal caso es posible dividir la población en tres clases de individuos: la clase infectiva (/), la clase susceptible (S) y la clase retirada (R). La clase infectiva la constituyen aquellos individuos que están en condiciones de transmitir la enfermedad a otros. La clase susceptible está formada por los individuos que no son agentes de infección pero que están en condiciones de adquirir la enfermedad y volverse infecciosos. A la clase retirada la forman los individuos que adquirieron la enfermedad y murieron, los que se han recuperado y son inmunes permanentemente, y los que fueron aislados hasta su recuperación y adquisición de inmunidad permanente. Se supone que la diseminación de una enfermedad se rige por las siguientes reglas: Regla 1: En el intervalo de tiempo considerado la población permanece en un nivel fijo N. Ello significa, por supuesto, que se hace caso omiso de nacimientos, muertes por causas ajenas a la enfermedad considerada, inmigración y emigración. Regla 2: La rapidez de variación de la población susceptible es proporcional al producto del número de miembros de (S) y de(/). Regla 3: Los individuos que se retiran de la clase infectiva (/)lo hacen según una tasa proporcional al tamaño de (/).
452
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Denótese por S(t), /(t) y R(t) al número de individuos en las clases (S), (/) y (R), respectivamente, en el tiempo t. De las Reglas 1 a 3 se sigue inmediatamente que S(t), l(t) y R (t) satisfacen el sistema de ecuaciones diferenciales
dS = - rSI dt
~~ = rSI- y!
(l)
dR =y/ dt para algún par de constantes positivas r y 'Y. La constante de proporcionalidad r seconoce como tasa de infección y la constante de proporcionalidad 'Y se denomina tasa de
retiro. Las primeras dos ecuaciones de ( 1) no dependen de R. De modo que se considera solamente el sistema de ecuaciones
dS
= -rS/,
di = rSI- y!
(2)
para las dos funciones desconocidas S(t) e l(t). Una vez que se conocen los valores de S(t) e/(!), es posible resolver para R(t) en la tercera ecuación de (l). Otra manera de verlo es observando que d(S + l + R)ldt O. De modo que S (t)
+ I (t) +
R (t)
constante = N
así que R(t) = N - S{t) - /(!). Las órbitas de (2) son las curvas soluciones de la ecuación de primer orden
di = rSI - y/=_ l dS Al integrar esta ecuación diferencial se obtiene
+ .!_. rS
s
/(S)=I0 +S0 -S+pln So,
(3)
(4)
donde S0 e / 0 son el número de susceptibles y de infecciosos en el instante inicial t t0 ; y p = -ylr. Para analizar el comportamiento de las curvas (4), se calcula/' (S) -1 + p!S. La cantidad -1 + p/S es negativa para S > p, y positiva para S < p. Por lo tanto, /(S) es una función creciente de S para S < p, y una función decreciente de S para S > p. Obsérvese además que 1(0) = - oo e /(S0 ) = 10 > O. Por consiguiente, existe un único punto S~. con O < Soo < S0 , tal que /{Soo) = O e /(S) > O para Soo < S s S0 • El punto (Soo, 0) es un punto de equilibrio de (2), ya que tanto dSI dt como di I dt se anulan cuando l = O. Así que las órbitas de (2) para 10 s t < oo tiene la forma que se indica en la Figura 1. Ahora se analizarán las implicaciones de estos resultados sobre !a diseminación de una enfermedad en una población. Conforme t corre de t 0 a oo, el punto (S(t), /(t)) se mueve a lo largo de la curva (4) y lo hace en la dirección en la que Ses decreciente, ya que S(t) decrece monótonamente en el tiempo. Por consiguiente, si S0 es menor que p, entonces /(t) decrece monótonamente a cero y S(t) decrece monótonamente a Soo. Así pues, si se incluye un pequeño grupo de infecciosos / 0 en un grupo de susceptibles S0 , con S0 < p. entonces la enfermedad desaparecerá rápidamente. Por otro lado, si
453
4.12 • Teorema del umbral en epidemiología
I
._.....~~"'--~---~--''--~~~_._~~~~~~~s
p
FIGURA 1. Las órbitas de (2) S 0 es mayor que p, entonct:s /(t) crece mientras S(t} decrece hasta el valor de p, momento en el que /(t) alcanza su valor máximo cuando S = p. l(t) empieza a decrecer solamente cuando el número de susceptibles se encuentra por abajo del valor de umbral p. De estos resultados se pueden sacar las siguientes conclusiones: Conclusión 1. Se presentará una epidemia sólo si el número de susceptibles en la población excede el valor de umbral p =y/ r. Conclusión 2. La propagación de la enfermedad no se detiene por falta de una población susceptible; para solamente por falta de infecciosos. En particular, siempre escaparán de contraer la enfermedad algunos individuos. La Conclusión 1 corresponde a la observación general de que las epidemias tienden a desarrollarse más rápidamente si la densidad de los susceptibles es alta, debido, por ejemplo, a la sobrepoblación, y si la tasa de retiro es baja, debido por ejemplo a la ignorancia, aislamiento inadecuado o tratamiento médico insuficiente. Por otro lado, si las buenas condiciones sociales permiten una densidad más baja de los susceptibles, entonces los brotes tienden a ser de alcance limitado. Lo mismo ocurre si las tasas de retiro son altas debido a un buen control y buena vigilancia de la salud pública. Si el número S0 de susceptibles es inicialmente mayor que el valor de umbral p, aunque cercano a él, entonces es posible estimar el número de individuos que contraerán finalmente la enfermedad. En concreto, si S 0 - p es pequeño comparado con p, entonces el número de individuos que por fin contraerán la enfermedad es aproximadamente 2(S0 - p ). Este es el Teorema del Umbral en Epidemiología, el cual fue demostrado por primera vez en 1927 por los biólogos matemáticos Kermack y McKendrick.
TEOREMA 7. (Teorema del Umbral en Epidemiología.) Sea S0 = p + v, y supóngase que vi pes muy pequeño comparado con uno. Supóngase además que el número inicial de infecciosos 10 es muy pequeño. Entonces, el número de individuos que finalmente contraen la enfermedad es 2 v. Dicho de otro modo, el nivel de susceptibles se reduce a un nivel que dista (por abajo) del valor de umbral en la misma proporción que éste distaba del número inicial de susceptibles.
DEMOSTRACIÓN. Al dejar tender ta infinito en (4), se obtiene
sr:x:; 0= 10 + S0 - S 00 +plny. o
454
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
Si / 0 es muy pequeño comparado con S0 , entonces se puede ignorar y escribir
Ahora bien, si S0 - e es pequeño comparado con e, entonces S0 - SIXI será muy pequeño comparado con S0 . Por consiguiente, es posible truncar la serie de Taylor In [ 1-(SoS Soo) o
l
2
= -( S0 - S
00
)-
0 00 _!_ 2 ( S -S S
o
)
+ ...
después del segundo término. Entonces 2 0 O= S -S -p ( S - S oc o 00
Despejando S0
-
)
- -p (
2
S0 - S 00
)
~
Soo, se ve que
=2(p+v)-=2p V ( l+" ) " :=2v. p
p
p
o
Durante el curso de una epidemia es imposible decir con exactitud el número de nuevos infecciosos por día o semana, ya que solamente aquellos infecciosos que buscan ayuda médica son los que pueden ser reconocidos y retirados de la circulación. Así pues, las estadísticas de salud pública registran sólo el número de nuevos retirados por día o semana, no el número de infecciosos. Por lo tanto, para comparar los resultados predichos por el modelo con los valores de la epidemia real, es necesario encontrar la cantidad dR/dt como función del tiempo. Eso se logra de la siguiente manera. Obsérvese primero que
dR
-¡¡¡=yl=y(N-R Obsérvese además que
S).
455
4.12 • Teorema del umbral en epidemiología
Por lo tanto, S(R)
S0 e-R1 P y
~~
= y(N-R- S 0e-Rfp).
(5)
La ecuación (5) es separable, pero no puede resolverse explícitamente. Sin embargo, si la epidemia no es muy grande, entonces RI Q es pequeño y es posible truncar la serie de Taylor 2
e-R/p=l-:+i(:) + ... después del tercer término. Con dicha aproximación se obtiene
r[ r[ S+ ( :o -1)
~~ = N- R- so[ 1- R/p+ i
N-
0
R-
ll
n
~o (:
La solución de esta ecuación es
R (t)=
~: [:o -1 +atanh( iay1-~)]
donde
S0 )2 2S0 (N-S0 ) a= ( --1 + p [
l
(6)
1/2
,
y la función tangente hiperbólica tanh z se define como tanhz =
ez-e-z z
e +e
-z.
Se puede verificar fácilmente que
!!_ tanhz =sech2 z = dz
Por lo tanto,
22
4 . (ez + e-z)l
2(
dR YªsP 1 ) =-e c h -ayt-
(7)
La ecuación (7) define una curva simétrica con forma de campana en el plano t - dRI dt (Fig. 2). Dicha gráfica se conoce como curva epidémica de la enfermedad, e ilustra muy bien la observación común de que en muchas epidemias reales, el número de nuevos casos reportados cada día aumenta hasta alcanzar un valor máximo, para disminuir después nuevamente. Kermack y McKendrick compararon los valores predichos por (7) para dRI dt con los valores reales de una epidemia en Bombay, la cual se extendió durante la segunda mitad de 1905 y la primera mitad de 1906. Establecieron
dR -;¡¡ = 890sech2(0.2t- 3.4)
456
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
dR dt
2 >!tí.Y FIGURA 2. con t medido en semanas, y compararon estos valores con el número de muertes por semana debidas a la epidemia. Esta cantidad es una aproximación muy buena de dR!dt, ya que casi todos los casos terminaron mortalmente. Como puede verse en la Figura 3, hay una coincidencia excelente entre los valores reales de dR/dt, denotados por•, y los valores predichos por (7). Esto indica, por supuesto, que el sistema de ecuaciones diferenciales (1) es un modelo preciso y confiable para la diseminación de una enfermedad infecciosa en una población de tamaño fijo .
•
900 BOO
• 700 (J)
w
z o é3 z
600 500
:J
lL
w
o
400 300 200
'ºº 5
'º
15
20
25
30
SEMANAS
FIGURA 3.
BIBLIOGRAFÍA Bailey, N.T.J., The mathematica/ theory of epidemics, 1957, Nueva York. Kermack, W.O. y McKendrick, A.O., "Contributions to the mathematical theory of epidemics", Proceedings Roy. Stat. Soc., A, Jl5, 700-721, 1927.
457
4.12 • Teorema del umbral en epidemiología
Waltman, P. Deterministic threshold models in the theory of epidemics, Springer-Verlag, Nueva York, 1974.
EJERCICIOS l. Deduzca la ecuación (6).
2. Suponga que los miembros de (S) son vacunados contra una enfermedad, con una tasa A., proporcional a su número. Entonces,
-dS = -rSI-'AS ' dt
di
dt = rSI - y/.
(*)
(a) Encuentre las órbitas de (*). (b) Concluya de (a) que S(t) tiende a cero cuando t tiende a infinito, para toda solución S(t), l(t) de (*). 3. Suponga que los miembros de (S) son vacunados contra una enfermedad según una tasa A proporcional al producto de su número y del cuadrado de los miembros de (/ ). Entonces, \ 2 -dS = -r S 1-~s1 dt '
dl dt
= I(rS- y).
(*)
(a) Determine las órbitas de (*). (b) ¿Habrá aún individuos susceptibles al desaparecer la enfermedad?
4. La intensidad i de una epidemia es la proporción del número total de susceptibles que finalmente contraen el padecimiento. Demuestre que .
10 +S0 -Srx>
l=---~
donde
S~
es una raíz de la ecuación
S. Calcule la intensidad de la epidemia si e = 1000, 10 = 10 y (a) S0 = 1100, (b) S0 = 1200, (e) S0 = 1300, (d) S0 1500, (e) S0 = 1800, (f) S0 :::: 1900. (Esto no puede hacerse analíticamente.)
6. Denote por R al número total de individuos que contraen la enfermedad. (a) Demuestre que Roo = lo + S0 - Soo. (b) Denote por R 1 a los miembros de (R) que son retirados de la población antes de que la epidemia alcance su intensidad máxima. Calcule R 1 /Roo para cada uno de los valores de S0 en los incisos del 5a al 5f. Note que la mayoría de los retiros ocurren después del punto máximo. Este tipo de asimetría se encuentra con frecuencia en las notificaciones de enfermedades infecciosas reales. QO
7. A principios del presente siglo se observó en Londres que los brotes epidémicos fuertes de sarampión se presentaban cada dos afios. El biólogo matemático H.E. Soper trató de explicar dicho fenómeno suponiendo que la reserva de susceptibles
458
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
es reemplazada constantemente mediante la llegada de nuevos individuos a la población. Así pues, supuso que
-dS = -rSI+µ. ' dt
di =rSl-yl
-
dt
(*)
para algunas constantes positivas r, -y y µ. (a) Demuestre que S = -ylr, l = µ!-y es la única solución de equilibrio de (*). (b) Demuestre que toda solución S(t), /(t) de (*) que empieza lo bastante cerca de dicho punto de equilibrio, tiende finalmente a él cuando t tiende a infinito. (c) Es posible mostrar que toda solución S(t), /(t) de (*) tiende a la solución de equilibrio S = -ylr, l = µ/-y, cuando t tiende a infinito. Concluya, por lo tanto, que el sistema(*) no predice brotes epidémicos recurrentes de sarampión. Más bien, predice que la enfermedad tenderá finalmente a un estado estacionario.
4.13
MODELO PARA LA PROPAGACIÓN DE LA GONORREA
Hoy en día este padecimiento ocupa el primer lugar entre las enfermedades transmisibles de reporte obligatorio, en Estados Unidos. Se informan más casos de gonorrea anualmente que el número total combinado de casos de sífilis, sarampión, paperas y hepatitis infecciosa. Funcionarios de salud pública estiman que cada año contraen gono·rrea más de 2 500 000 personas en Estados Unidos. Esta enfermedad tan dolorosa y peligrosa es causada por un germen gonocócico y se transmite de persona a persona por contacto sexual. Unos pocos días después del contagio se percibe una sensación de comezón y ardor en el área genital, en especial en el momento de la micción. Simultáneamente se inicia una supuración, la cual será notada por los varones pero no siempre por las mujeres. Las personas de sexo femenino con la infección pueden no presentar síntomas fácilmente identificables, aun cuando la enfermedad provoca daños internos graves. La gonorrea puede ser curada solamente mediante el uso de antibióticos (usualmente penicilina). Sin embargo, para prevenir daños serios en el organismo es necesario aplicar el tratamiento en las etapas tempranas del padecimiento. Si no es tratada, la gonorrea puede provocar ceguera, esterilidad, artritis, insuficiencia cardiaca y, por último, la muerte. En esta sección se construye un modelo matemático para la diseminación de la gonorrea. El trabajo se simplifica fuertemente por el hecho de que el periodo de incubación es muy corto (de 3 a 7 días) comparado con el periodo de infectividad activa, el cual con frecuencia es largo. Así pues, se supondrá en el modelo que los individuos se convierten en infecciosos inmediatamente después de contraer la enfermedad. Además, la gonorrea no confiere siquiera inmunidad parcial a aqueUos individuos que se han recuperado. Inmediatamente después de su recuperación, un individuo vuelve a ser susceptible. Así pues, la acción de la población sexualmente activa y promiscua puede ser dividida en dos grupos: los susceptibles y los infecciosos. Sea c 1(t) el número total de promiscuos del sexo masculino, c 2 (t) el número total de promiscuos del sexo femenino, x(t), el número total de infecciosos del sexo masculino y, por último y(t) el número total de infecciosos del sexo femenino, en el tiempo t. Entonces, el número total de susceptibles del sexo masculino y el de susceptibles del sexo femenino es c 1 (t) - x(t)
4.13 • Modelo para la propagación de la gonorrea
459
y c2 (t) - y(t), respectivamente. Se parte del hecho que la diseminación de la gonorrea se rige por las siguientes reglas:
l. Los infecciosos del sexo masculino se curan según una tasa a 1 , proporcional a su número total, mientras que los infecciosos del sexo femenino se curan según una tasa a 2 , proporcional a su número total. La constante a 1 es mayor que a 2 , ya que los infecciosos del sexo masculino desarrollan rápidamente smtomas dolorosos y buscan, por consiguiente, una pronta ayuda médica. Los infecciosos del sexo femenino, por el contrario, son usualmente asintomáticos y permanecen, por lo tanto, más tiempo en la etapa de infectividad. 2. Los nuevos infecciosos se agregan a la población masculina según una tasa b 1 , proporcional al número total de susceptibles del sexo masculino e infecciosos del sexo femenino. De la misma manera, los nuevos infecciosos se agregan a la población femenina según una tasa b2 , proporcional al número total de susceptibles del sexo femenino e infecciosos del sexo masculino. 3. Los números totales de promiscuos de cada uno de los dos sexos permanecen constantes en niveles c 1 y c2 , respectivamente. De las reglas l a 3 se sigue de inmediato que
(1)
OBSERVACIÓN. El sistema de ecuaciones (1) describe sólo aquellos casos de gonorrea que se transmiten por contactos heterosexuales; en los Ejercicios 5 y 6 se analiza el caso de contactos homosexuales (suponiendo que no hay interacción entre heterosexuales y homosexuales). El número de casos de gonorrea transmitidos en encuentros homosexuales constituye un pequeño porcentaje del número total de casos de gonorrea. Es interesante destacar que en el caso de la sífilis, la situación es completamente distinta. De hecho, más del 900Jo de todos los casos de sífilis reportados en el estado de Rhode Island durante el año 1973, resultaron de encuentros homosexuales. (Esta estadística no es tan sorprendente como podría parecer a primera vista. Entre los diez y noventa días después de haber sido infectada con sífilis, la persona desarrolla usualmente un chancro en el sitio donde el germen entró al organismo. Un homosexual que contrae sífilis como resultado de un coito anal con un infeccioso desarrollará un chancro en el recto. Naturalmente dicha persona dudará en buscar atención médica, ya que tendrá que revelar entonces su identidad como homosexual. Además, no sentirá urgencia, ya que usualmente el chancro no produce dolor y desaparece en el lapso de unos días. Con la gonorrea, por lo contrario, los síntomas son tan dolorosos e inconfundibles que él homosexual buscará pronta atención médica. Además no necesita revelar su identidad de homosexual, ya que los síntomas de la gonorrea aparecen en el área genital.) El primer paso en el análisis del sistema de ecuaciones diferenciales ( 1) es mostrar que es real. Concretamente, es necesario hacer ver que x(t) y y(t) no pueden tomar valores negativos ni sobrepasar los valores c 1 y c2 , respectivamente. Tal es el contenido de los Lemas 1 y 2.
460
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
LEMA 1. para toda t
Si x(t0 ) y y(t0 } son positivos, entonces x(t) y y(t) son positivos ~ t0 •
LEMA 2. Si x(t0 ) es menor que c 1 y y(t0 ) es menor que c2 , entonces x(t) es menor que c 1 , y y(t) es menor que c2 para toda t ~ t0 • DEMOSTRACIÓN DEL LEMA 1. Supóngase que el Lema 1 es falso. Sea t* > t0 el primer instante en el que alguna de las variables x o y toma el valor de cero. Supóngase que x es la primera en tomar el valor de cero. Entonces, al evaluar la primera ecuación de (1) en t = t*, se obtiene x(t*) = b 1 c 1y(t*). Esta cantidad es positiva. (Nótese que y(t*) no puede ser igual a cero, ya que x = O, y = O es una solución de equilibrio de (l ).) Por lo tanto, x(t) es menor que cero para t cercana a t* y menor que ella. Esto contradice la suposición de que t* es el primer instante para el cual x(t) es igual a cero. Si y(t*) = O se obtiene la misma contradicción. Así pues, tanto x(t) como y(t) son positivas para t ~ t 0 • O DEMOSTRACIÓN DEL LEMA 2. Supóngase que el Lema 2 es falso. Sea t* > t 0 el primer instante para el cual, o bien x = c 1 o y = c2 • Supóngase que x(t *) = c 1 • Al evaluar la primera ecuación de (1) en t = t* se obtiene x{t*) = -a 1 c 1 • Esta cantidad es negativa. Por lo tanto, x(t) es mayor que c1 para t cercana a t* y menor que ella. Esto contradice la suposición de que t * es el primer instante para el cual x{l) es igual a c 1 • Si y(t*) = c 2 se llega a la misma contradicción. Así pues, x(t) es menor que c 1, e y(t) es menor que c2 para t ~ t 0 • O Habiendo mostrado que el sistema de ecuaciones (1) es un modelo real de la gonorrea, se analizará ahora qué predicciones hace acerca del desarrollo futuro de la enfermedad. ¿Continuará propagándose la gonorrea rápidamente y de manera incontrolada como parecen sugerir los datos de la Figura 1, o alcanzará finalmente un nivel estacionario? El siguiente teorema de epidemiología es muy importante y proporciona la respuesta a esta pregunta.
TEOREMA 8. (a) Supóngase que a 1 a2 es menor que b 1 b 2 c 1 c2 • Entonces toda solución x(t), y(t) de (1) con O < x(t0 ) < c 1 y O < y(t0 ) < c2 tiende a la solución de equilibrio b¡b2C1C2 - G¡G2
x=------
a1b2+b1b2c2 ,
cuando t tiende a infinito. Dicho de otro modo, el número total de infecciosos del sexo masculino y del sexo femenino tienden finalmente a estabilizarse. (b) Supóngase que a 1a2 es mayor que b 1 b 2 c 1 c2 • Entonces toda solución x(t), y(t) de (1) con O < x(t0 ) < c 1 y O < y(t0 ) < c2 , tiende a cero cuando t tiende a infinito. Dicho de otra manera, la gonorrea terminará por desaparecer.
O
El primer paso para demostrar la parte (a) del Teorema 8 es partir el rectángulo O < y < c 2 en regiones en las cuales tanto dxl dt como dyl dt tengan sig-
< x < c1,
461
4.13 • Modelo para la propagación de la gonorrea
800 750 700 650 600 550 500 450 400 350
300 250 200 -
1950
1952
1954
1956
1958
1960
1962
1964
·~66
1968
1970
AÑO FISCAL FIGURA 1. Casos reportados de gonorrea durante el periodo 1950-1973 (en miles).
nos fijos. Eso se logra de la siguiente manera. Haciendo dxldt = Oen (l) y resolviendo para y como función de x, se obtiene
O en (l}, se obtiene
De manera similar, haciendo dyldt
Obsérvese primero que > 1(x) y
Obsérvese tam~ién que >2 (x) crece más rápidamente que > 1 (x) en x b2C2
a2
a
> -b c1
1 1
=
= O, ya que
1972
462
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
y
y =t/J. (x) 1
x> o y<
Y=~{x) 2
o
][
x
FIGURA 2.
Por lo tanto, ct> 2 (x) está por arriba de c/> 1(x) para O < x < x 0 , y ct> 2 (x) está por abajo de c/> 1(x) para x 0 < x < c 1 , tal como se muestra en la Figura 2. El punto (x0 , y~) es un punto de equilibrio de (1), ya que tanto dxldt como dyldt son iguales a cero cuando X= Xo y y = Yo· Obsérvese por último que dxl dt es positiva en cualquier punto (x, y) por arriba de la curva y
LEMA 3. Toda solución x(l), y(l) de (1) que empieza en la región I en el instante t = t 0 , permanecerá en dicha región .para todo tiempo futuro t ~ t0 , y tenderá a la solución de equilibrio x = x 0 , y Yo cuando t tienda a infinito. DEMOSTRACIÓN. Supóngase que una solución x(t), y(t) de (1) sale de la región I en el instante t = t*. Entonces, o bien x(t*) es igual a cero, o j(t*) lo es, ya que la única manera en que una solución de (1) puede salir de la región I es cruzando la curva y =
= b 1(c 1 -
dy( t*) x(t*))-;¡¡-.
Esta cantidad es positiva, ya que x(t*) es menor que c 1 , y dy!dt es positiva sobre la curva y =
4.13 • Modelo para la propagación de la gonorrea
463
cosa es imposible, ya que x(t) es creciente siempre que la solución x(t), y(t) esté en la región l. De manera similar, si y(t*) = O, entonces d 2y( t*) ~2
dx( t*) =b2(c2-y(t*))-d-. t
Esta cantidad es positiva, ya que y(t*) es menor que c2 , y dxldt es positiva sobre la curva y = c/> 2 (x), O < x < x 0 • Por lo tanto, y(t) tiene un mínimo en t = t*. Pero tal cosa es imposible, ya que y(t) es creciente siempre que la solución x(t), y(t) esté en la región l. El razonamiento anterior muestra que cualquier solución x(t), y(t) de (1) que empieza en la región 1 en el instante t = t 0 , permanecerá en la región 1 para todo tiempo futuro t ~ t0 • Eso implica que tanto x(t) como y(t) son funciones monótonas crecientes del tiempo para t ~ t0 , con x(t) < x 0 y y(t) < Yo. Por consiguiente, por el Lema 1 de la Sección 4.8, tanto x(t) como y(t) tienen límites ~. 77, respectivamente, cuando t tiende a infinito. El Lema 2 de la Sección 4.8 implica que (~. 77) es un punto de equilibrio de (1). Ahora bien, de la Figura 2 es fácil ver que los únicos puntos de equilibrio de (1) son (O, O) y (x0 , y 0 ). Pero (~, 77) no puede ser igual al (O, O), ya que tanto x(t) como y(t) son funciones crecientes del tiempo. Por lo tanto, (~, 77) (x0 , y 0 ), lo que demuestra el Lema 3. O
LEMA 4. Toda solución x(t), y(t) de (l) que empieza en la región III en el instante t = t0 , permanecerá en dicha región para todo4tiempo futuro y tenderá finalmente a la solución de equilibrio x = x 0 , y = Yo. DEMOSTRACIÓN. Exactamente igual a la demostración del Lema 3 (Ejercicio l ).
LEMA 5.
o
Toda solución x(t), y(t) de (1) que empieza en la región II en el instante t = t0 y permanece en dicha región para todo tiempo futuro, tiende a la solución de equilibrio x = x 0 , y = Yo cuando t tiende a infinito.
DEMOSTRACIÓN. Si una solución x(t), y(t) de (l) permanece en la región II para t ~ t0 , entonces x(t) es monótona decreciente y y(!) es monótona creciente para t ~ t 0 • Más aún, x(t) es positiva y y(!) es menor que c2 , para t ~ t0 • Por consiguiente, por el Lema 1 de la Sección 4.8, tanto x(t) como y(t) tienen límite ~' 77, respectivamente, cuando t tiende a infinito. El Lema 2 de la Sección 4.8 implica que (~, 77) es un punto de equilibrio de (l). Ahora bien, (~, 77) no puede ser igual al (O, O), ya que y(t) es creciente para t ~ t0 • Por lo tanto,(~, 77) = (x0 , y 0 ), lo cual termina la demostración del Lema 5. O
LEMA 6. Toda solución x(t), y(t) de (l) que empieza en la región IV en el instante t = t 0 y permanece en dicha región para todo tiempo futuro, tiende a la solución de equilibrio x = x 0 , y = Yo cuando .t tiende a infinito. DEMOSTRACIÓN. Exactamente igual a la demostración del Lema 5 (Ejercicio 2).
D Ahora es posible demostrar el Teorema 8.
464
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUAUTATJVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
DEMOSTRACIÓN DEL TEOREMA 8. (a) Los Lemas 3 y 4 establecen que toda solución x(t), y(t) de (1) que empieza en la región 1 o en la región 111 en el instante t = t 0 , tiende a la solución de equilibrio x = x 0 , y = Yo cuando t tiende a infinito. De manera similar, los Lemas 5 y 6 establecen que toda solución x(t), y(t) de (1) que empieza en la región 11 o en la IV y permanece en tal región para todo tiempo futuro, tiende también a la solución de equilibrio x = x 0 , y = Yo. Ahora bien, obsérvese que si una solución x(t), y(t) de (1) sale de la región 11 o IV, entonces debe cruzar la curva y =
y =cP,1 (X)
y
c2
x< o
I
y =cp2 (X}
Y< o
x>O
Y
x
e, FIGURA 3.
DEMOSTRACIÓN #2 Ahora se ilustrará cómo puede ser usado el teorema de PoincaréBendixson para dar una d.:mostración detallada de la parte (b) del Teorema 8. Obsérve-
4. 13 • Modelo para la propagación de la gonorrea
465
se que el sistema de ecuaciones diferenciales (1) puede ser escrito en la forma
d dt
(X) ~C¡a2 )(X)-(b¡xy)· y = (-al b y b2xy
(2)
c2 2
Así pues, por el Teorema 2 de la Sección 4.3, la estabilidad de la solución x = O, y O de (2) queda determinada por la estabilidad de la solución de equilibrio x = O, y O del sistema linealizado
=
;(;)=A(;)=(~,;~ ~:~)(;). El polinomio característico de la matriz A es
A2+(a1 +a2P• + a,a2-b1b2c1C2 y sus raíces son
Se verifica fácilmente que ambas raíces son reales y negativas. Por lo tanto, la solución de equilibrio x = O, y = O de (2) es asintóticamente estable. Eso implica que cualquier solución x(t), y(t) de (1) que empieza suficientemente cerca del origen x =y O tiende al origen cuando t tiende a infinito. Ahora bien, supóngase que una solución x(t), y(t) de (1), con O < x(t0 ) < c 1 y O < y(t0 ) < c2 , no tiende al origen cuando t tiende a infinito. Por la observación anterior, dicha solución debe permanecer siempre a una cierta distancia mínima del origen. Por consiguiente, su ór:_bita para t 2! t0 se encuentra en una región acotada del plano x - y, la cual no contiene puntos de equilibrio de (1). Por el teorema de Poincaré-Bendixson, se tiene entonces que su órbita debe describir una espiral que tiende a la órbita de una solución periódica de (1). Pero el sistema de ecuaciones diferenciales (1) no tiene soluciones periódicas en el primer cuadrante x 2! O, y ~ O. Eso se sigue de inmediato del Ejercicio 11 de la Sección 4.8, y del hecho de que
es estrictamente negativa si tanto x como y son no negativas. Por lo tanto, toda solución x(t), y(t) de (1), con O < x(t0 ) < c 1 y O < y(t0 ) < c2 tiende a la solución de equiO librio x = O, y = O, cuando t tiende a infinito. Ahora bien, los coeficientes a¡, a 2 , b 1 , b 2 , c 1 y c2 son difíciles de calcular. De hecho, es incluso imposible obtener un valor aproximado de a 2 el cual se interpreta como el número promedio de unidades de tiempo que una persona del sexo femenino permanece infecciosa. (Análogamente, a 1 se interpreta como el número promedio de unidades de tiempo que una persona del sexo masculino permanece infecciosa.) Tal cosa se debe a que las personas del sexo femenino no presentan síntomas. De modo que una persona del sexo femenino puede ser infecciosa durante un periodo que varía desde un día hasta más de un año. Sin embargo, como se verá a continuación, es posible, a partir de informaciones de salud pública, afirmar que a 1a2 es menor que b 1 b2 c 1c2 • Obsérvese que la condición a1a2 < b 1 b 2 c 1c2 es equivalente a
466
CAPÍTULO 4 • TEORÍA CUALITATIVA DE LAS ECUACIONES DIFERENCIALES
La cantidad b 1c 1 I a 2 puede ser interpretada como el número promedio de personas del sexo masculino al que una persona del sexo femenino contagia durante un periodo de infección, en caso de que todas las personas del sexo masculino sean susceptibles. Análogamente, la cantidad b 2 c2 /a 1 puede interpretarse como el número promedio de personas del sexo femenino al que una persona del sexo masculino contagia durante un periodo de infección, en caso de que todas las personas del sexo femenino sean susceptibles. Las cantidades b 1c 1 la 2 y b 2 c2 /a 1 se conocen como las tasas máximas de contacto femenina y masculina, respectivamente. Con todo esto, puede interpretarse el Teorema 8 de la siguiente manera: (a) Si el producto de las tasas máximas de contacto masculina y femenina es mayor que uno, entonces la gonorrea tenderá a un estado de equilibrio no trivial. (b) Si el producto de las tasas máximas de contacto masculina y femenina es menor que uno, entonces la gonorrea terminará por desaparecer. En 1973, el número promedio de contactos con personas del sexo femenino que un infeccioso del sexo masculino reportaba durante su periodo infectivo era de 0.98, mientras que el número promedio de contactos con personas del sexo masculino que un infeccioso del sexo femenino mencionaba durante su periodo infectivo era de 1.15. Estos números son muy buenas aproximaciones de las tasas máximas de contacto masculina y femenina, respectivamente. Su producto no es mayor que el producto de las tasas máximas de contacto masculina y femenina. {El número de contactos de un infeccioso del sexo masculino o femenino durante este periodo infeccioso es ligeramente menor que la tasa máximas de contacto masculina o femenina.) Sin embargo, el número real de contactos es, con frecuencia, mayor que el número de contactos que reporta el infeccioso. El producto de 1.15 y 0.98 es 1.0682. De modo que la gonorrea tenderá a un estado de equilibrio no trivial.
OBSERVACIÓN. El modelo presentado para la gonorrea es más bien burdo, pues junta a todos los promiscuos del sexo masculino y femenino en grupos, sin importar su edad. Es posible obtener un modelo más preciso separando las poblaciones masculina y femenina en diferentes grupos de edades y calculando las rapideces de variación de los infecciosos en cada uno de los grupos. Recientemente se realizó tal estudio, aunque el análisis es demasiado difícil para ser presentado aquí. Cabe mencionar sólo que se obtuvo un resultado completamente análogo al Teorema 8: desaparece la gonorrea en cada uno de los grupos, o tiende a un nivel constante y positivo en cada uno de ellos.
EJERCICIOS En los Problemas 1 y 2 se supone que a 1a2 < b 1 b2c 1 c2. l. (a) Suponga que una solución x(t), y(t) de (1) sale de la región III de la Figura 2 en el instante t = t* cruzando la curva y = ct> 1(x} o bien y = ct> 2 (x). Concluya que x(t) o bien y(t) tiene un máximo en t = t*. Demuestre después que tal cosa es imposible. Concluya, por lo tanto, que toda solución x(t), y(t) de (1) que empieza en la región III en el instante t = t0 , permanece en dicha región para todo tiempo futuro t > t 0 •
4.13 • Modelo para la propagación de la gonorrea
467
(b) Concluya de (a) que toda solución x(t), y(t) de (1) que empieza en la región 111 tiene un límite ~, 11, cuando t tiende a infinito. Demuestre entonces, que (~, 11) debe ser igual a (x0 , Yo). 2. Suponga que una solución x(t), y(t) de (1) permanece en la región IV de la Figura 2 para todo tiempo t ~ t0 • Demuestre que x(t) y y(t) tienen límites ~, r¡, respectivamente, cuando t tiende a infinito. Concluya entonces que(~, r¡) debe ser igual
a
(xo, Yo).
En los Problemas 3 y 4 se considera que a1 a2 > b 1b2 c1c2 • 3. Suponga que una solución x(t), y(t) de (1) sale de la región II de la Figura 3 en el instante t = t* cruzando la curva y =
5 Separación
de variables y series de Fourier
5.1 PROBLEMAS DE VALORES A LA FRONTERA EN DOS PUNTOS
En las aplicaciones que se estudiarán en este capítulo, habrá que enfrentarse al siguiente problema:
Problema: ¿Para qué valores de>.. es posible encontrar funciones y(x) no triviales que satisfagan
ay(O) + by'(O) =O, cy (!) + dy'(l) =O?
(1)
La ecuación (l)corresponde a un problema de valores a la frontera, ya que se pide a la solución y(x) y su derivada y' (x) que cumplan ciertas condiciones en dos puntos distintos, x = O y x l. Por otra parte, en un problema de valor inicial se exige que y y su derivada tomen un valor prefijado en un sólo punto x = x0 • La idea intuitiva hasta este momento es que el problema de valores a la f ron ter a (1) tiene soluciones y(x) no triviales sólo para ciertos valores excepcionales A.. De hecho, y(x) = O es ciertamente una solución de {l), y el teorema de existencia y unicidad para ecuaciones lineales de segundo orden parecería implicar que una solución y(x) de y" + >..y = O queda determinada de manera única cuando se fijan dos partes de información. La intuición puede ser puesta a prueba en el siguiente ejemplo que aunque sencillo, es muy importante.
469
470
CAPÍTULOS • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOUR!ER
EJEMPLO 1' Para qué valores de f.. tiene soluciones no triviales el siguiente problema de valores a la frontera: '
y(O)=O, y(/)=0
(2)
SOLUCIÓN. (i) X = O. Toda solución y(x) de la ecuación diferencial y" = O es de la forma y(x) = c 1x + c2 con c 1 y c 2 constantes. La condición y(O) = O implica que c2 = O, y la condición y(/) = O implica entonces que c 1 = O. Así pues, y(x) = O es la única solución del problema de valores a la frontera (2) para f.. = O. (ii) >. < O. En este caso, cualquier solución y(x) de y" + >.y = O es de la forma y(x) = c1e.../-xx + c2 e-.../-xx, para constantes c1 y c2 • Las condiciones a la frontera y(O) = y(/) = O implican que (3) El sistema de ecuaciones (3) tiene una solución c 1 , c2 no trivial sí y sólo si
Esto implica que e.,;=¡;¡ = o bien e 2"CV 1, lo cual es imposible, pues e4 es mayor que uno para z > O. De aquí que c 1 = c2 = O, y el problema de valores a la frontera (2) carece de soluciones no triviales y(x) cuando >.. es negativa. · (iii) >.. > O: En este caso, cualquier solución y(x) de y" + >..y = O es de la forma y(x) = c 1 cos ..fi:.x + c2 sen ..fi:.x para las constantes c 1 y c2 • La condición y(O) = O implica que c 1 = O, y la condición y(/) = O implica entonces que c 2 sen ..fi:. ¡ = O. Esta ecuación se satisface para cualquier valor de c2 si ..fi:. ¡ = mr, es decir si >.. = n 2 r 2// para un entero positivo n. De aquí que el problema de valores a la frontera (2) tiene soluciones no triviales y(x) = csennrxll para>.= n 2 r 2// 2, n = l, 2, ....
OBSERVACIÓN. Los cálculos para el caso >. < O se pueden simplificar escribiendo las soluciones y(x) en la forma y = c1 cosh ..J-'A.x + c2 senh ..J->..x, donde ... ~
cosh v
-A
e'\/'=Xx+e-V=>:x
x = ------2
y eV=>:x_e-~x
senh V-:::X x = - - - - - -
2
La condición y(O) = O conlleva que c 1 = O, y la condición y(/) = O implica entonces que c2 senh .../-'A. I = O. Pero senh z es positivo para z > O. De aquí que c2 = O y y(x) = O. El Ejemplo 1 es representativo del problema de valores en la frontera ( 1). De hecho, se tiene el siguiente teorema notable, el cual será enunciado sin demostración.
471
5.1 • Problemas de valores a la frontera en dos puntos
TEOREMA 1.
El problema de valores a la frontera (1) tiene soluciones no triviales y\x) solamente para un conjunto numerable de valores A1 , A.2 , ••• , donde ). 1 :$ ).2 , ••• , y ).n tiende a infinito cuando n tiende a infinito Estos valores especiales de}.. se conocen como valores característicos (o eigenva/ores) de (1), y las soluciones no triviales de y(x) se denominan funciones características (o eigenfunciones) de (1). En esta terminología, los valores característicos de (2) son 7r 211 2 , 47r 2/1 2, 97r 2/1 2, ••• , y las funciones características de l2) son todos los múltiplos de sen u/ 1, sen 27rX/ 1, ....
Existe una explicación natural de por qué se usa el calificativo de "característico" en este contexto. Sea V el conjunto de funciones y(x) que tienen segunda derivada continua y que satisfacen ay(O) + by' (O) = O, cy(I) + dy' (/) = O. Claramente V es un espacio vectorial de dimensión infinita. Considérese ahora el operador lineal, o transformación, L, definido por la ecuación d2y
(4)
[ Ly ](x) = - dx2 (x).
Las soluciones y(x) de (1) son aquellas funciones y en V para las cuales Ly = A.y. Es decir, las solucionesy(x) de (1) son exactamente aquellas funciones y en V que son transform'adas por L en múltiplos X de ellas mismas.
EJEMPLO 2
Obtener los eigenvalores y las eigenfunciones del problema de valores
a la frontera
(5)
y(O)+y'(O)=O, y(l)=O.
SOLUCIÓN. (i) }.. = O. Toda solución y(x) de y" = O es de la forma y(x) = c 1x + c2 para un par de constantes c1 y c2 • Ambas condiciones y(O) + y' (0) = O y y(l) == O implican que c2 = -c 1 • De aquí que y(x) = c(x - 1), e :/=O es una solución no trivial de (5) para }.. = O; es decir, y(x) = c(x - 1), e:/= O es una función característica de (5) con valor característico igual a cero. (ii) X < O. En este caso, toda solucióny(x) dey" + Xy = Oes de la formay(x) = c 1 cosh '1-Xx + c2 senh '1->...x, para dos constantes c 1 y c2 • Las condiciones a la frontera y(O) + y' (O) == O y y(l) = O implican que
cosh v'-::x c 1 +senh v'-::x c2 =O.
(6)
[Obsérvese que (cosh x)' = senh x y (senh x)' = cosh x.) El sistema de ecuaciones (6) tiene una solución no trivial c 1 , c2 si y sólo si det(
1 cosh V-::X
V-::X
senh v'-::x
) =senh V-::X - V-::X cosh V-::X
=O.
Esto implica que senh v'-::x =
v'-::x cosh v'-::x .
(7)
472
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
Pero la ecuación (7) no tiene solución/... < O. Para ver claro esto hágase z = .J-'A y considérese la función h(z) = z cosh z - senh z. Esta función se anula cuando z = O y es positiva para z > O, ya que su derivada
h'( z) = coshz +zsenhz - coshz = zsenhz es estrictamente positiva para z > O. Por lo tanto, ningún número negativo 'A puede satisfacer (7). (iii) 'A > O. En este caso, toda solución y(x) de y" + 'Ay = Oes de la forma y(x) = c 1 cos 'v"A x + c2 sen FA x para un par de constantes c 1 y c2 • Las condiciones a la frontera implican que (8) El sistema de ecuaciones (8) tiene una solución no trivial c 1 , c2 si y sólo si det(
1
VX ) = senv'X - VX cos VX =O. senYX
cosVX
Lo anterior implica que
(9)
tanVX = v'X.
Para encontrar los valores de>.. que satisfacen (9), hágase~ = l'A y trácense las gráficas de las funciones r¡ = ~ y r¡ = tan~ en el plano ~r¡ (Fig. 1); la coordenada ~ de cada punto de intersección de estas curvas es entonces una raíz de la ecuación ~ = tan~. Es claro que dichas curvas se intersecan una vez en el intervalo 7rl2 < ~ < 37r/2 y que tal cosa ocurre en un punto ~ 1 > 7r. De manera similar, las dos curvas se intersecan una vez en el intervalo 37r/2 < ~ < 57r/2, y ello ocurre en un punto b > 27r. Más generalmente, las curvas r¡ = ~ y r¡ = tan~ se intersecan exactamente una vez en el intervalo (2n - l )'77' (2n + l )'77'
. y tal cosa ocurre en un punto
2 ~n
<~<
2
> n 7r.
r¡= tan! 1
1
1 1
~~~~~~..,+'-~---\~~~~~+--~~~~
511'
12
' 1
FIGURA 1. Gráficas de r¡ = t y r¡
tan
t·
473
5.1 • Problemas de valores a la frontera en dos puntos
= tan ~ no se intersecan en el intervalo O < ~ < = tan~ - ~y calcúlese
Por último, las curvas r¡ = ~ y r¡ ?r/2. Para demostrarlo, hágase h(~)
h'(~)=sec 2 ~- l =tan 2 ~.
Esta cantidad es positiva para O < ~ < t11"12. Por consiguiente, los valores característicos de (5) son A1 = ~I, >-.2 = ~L ... , y las funciones características de (5) son múltiplos de las funciones -Yi.1 cos Yi. 1 x + sen Yi.1 x, -Y'i..2 cos Y'i..2 x + sen Y'i..2 x, .... No es posible calcular An con precisión. Sin embargo, se sabe que
n 2 1T 2
+
1)
2
11"
2 2
'1T /
4.
2
/4 cuando n tiende a infinito.
EJERCICIOS Obtenga los valores y las funciones característicos de cada uno de los siguientes problemas de valores a la frontera. l. y'' +;\y =O;
y(O)=O, y'(l)=O
2. y"+;\y=O;
y'(O)=O, y'(l)=O
3. y" -;\y =O;
y'(O)=O, y'(/):=0
4. y" +;\y=O;
y'(O)=O, y(l)=O
s.
y"+Ay=O;
y(O)=O, y('l'T)-y'(?T)=O
6. y" +;\y =O;
y(O)-y'(O)=O, y(l)=O
7. y" +;\y=O;
y(O)-y'(O)=O, y('1T}-y'('1T)=O
8. ¿Para qué valores de}.. el siguiente problema de valores a la frontera tiene una solución no trivial? y"-2y'+(l+;\)y=O;
y(O)=O, y(l)=O
9. ¿Para qué valores de).. el siguiente problema de valores a la frontera tiene una solución no trivial? y"+Ay=O;
y(O)=y(2w), y'(O)=y'{27T)
10. Considere el problema de valores en la frontera y"+A.y=J(t);
y(O)==O, y(l)=O
(*)
(a) Demuestre que (*) tiene solución única y(t} si A. no es un valor característico del problema homogéneo. (b) Pruebe que(*) no tiene solución y(t) si).. es un valor característico del problema homogéneo. (e) Sea A. un valor característico del problema homogéneo. Determine las condiciones en f para que (*) tenga una solución y(t). ¿Es única esta solución?
47 4
5.2
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
INTRODUCCIÓN A LAS ECUACIONES DIFERENCIALES NO ORDINARIAS*
Todas las ecuaciones diferenciales que han sido estudiadas hasta este momento son relaciones que incluyen una o más funciones d.e una sola variable y sus derivadas (totales). En este sentido, estas ecuaciones diferenciales se consideran ecuaciones diferenciales ordinarias. Por otra parte, muchos problemas importantes de las matemáticas aplicadas dan origen a ecuaciones diferenciales en derivadas parciales. Una ecuación diferencial en derivadas parciales o no ordinaria es una relación que contiene una o más funciones de varias variables y sus derivadas parciales. Por ejemplo, la ecuación 3
a u + ( au )2 = a2 u 3x
ª'
3
ax
2
es una ecuación diferencial no ordinaria para la función u(x, t), y las ecuaciones
au
ax
av
= ay '
au ay
de
= -
ax
son un sistema de ecuaciones diferenciales en derivadas parciales para las funciones u (x, y) y v (x, y). El orden de una ecuación diferencial en derivadas parciales es el mayor de los órdenes de las derivadas que aparecen en la ecuación. Por ejemplo, el orden de la ecuación no ordinaria
es 2, ya que el mayor de los órdenes presentes en esta ecuación es 2. Hay tres ecuaciones clásicas en derivadas parciales, de orden 2, que aparecen con frecuencia en las aplicaciones y que dominan en la teoría de las ecuaciones diferenciales no ordinarias. Tales ecuaciones son
au
2
a2 u
-=a - -
ax 2 ' a2 u __ a2 u --=c2 2 a1 ax 2 3t
(1) (2)
y
(3) La ecuación ( 1) se conoce como la ecuación de calor, y aparece en el estudio de la transferencia de calor y en procesos de difusión. Por ejemplo, considérese una barra metálica delgada de longitud I y cuya superficie está aislada térmicamente. Denótese por u(x, t) la temperatura de la barra en el punto x en el instante t. Esta función satisfa• (N. del R.) Por contraposición al calificativo de ordinarias para las ecuaciones en derivadas totales, a las ecuaciones en derivadas parciales se les puede llamar no ordinarias. Un nombre impropio usual para estas ecuaciones es el de ecuaciones diferenciales "parciales".
5.2 • Introducción a las ecuaciones diferenciales no ordinarias
475
ce la ecuación diferencial en derivadas parciales (1) para O < x < /. La constante a 2 se denomina difusividad térmica o conductividad termométrica de la barra, y depende únicamente del material de la barra. La ecuación (2) se conoce como la ecuación de onda, y aparece en el estudio de las ondas sonoras, acuáticas y electromagnéticas. En cualquier análisis matemático de fenómenos en los que interviene la propagación de ondas en un medio continuo, aparece, casi invariablemente, alguna forma de esta ecuación o de alguna de sus generalizaciones. (En la Sección 5.7 se verá más claramente el porqué de este hecho.) La ecuación de onda aparece también en el estudio de vibraciones mecánicas. Supóngase por ejemplo, que se pone en movimiento oscilatorio una cuerda flexible de longitud/, como por ejemplo, una cuerda de violín o un cable de retención, de modo que vibre en un plano vertical. Denótese por u(x, t) al desplazamiento vertical de la cuerda en el punto X en el instante t (Fig. 1). Si efectos de amortiguamiento, como la resistencia del aire, son despreciables, y si la amplitud del movimiento no es demasiado grande, entonces u(x, t) satisface la ecuación en derivadas parciales (2) en el intervalo O s x s /. En este caso, la constante c2 es HI p, donde Hes la componente horizontal de la tensión en la cuerda, y p es la masa de la cuerda por unidad de longitud.
u u( x,t)
FIGURA 1. La ecuación (3) se denomina ecuación de Laplace y es la más famosa de las ecuaciones diferenciales no ordinarias. Dicha ecuación surge en el estudio de fenómenos tan diversas como el flujo de calor régimen permanente, vibración de membranas y potenciales eléctricos y gravitacionales. Esa es la razón por la que se conoce también como la ecuación de potencial. Además de las ecuaciones diferenciales (1), (2) o (3), se exige también, con frecuencia, que la función u satisfaga condiciones iniciales y a la frontera. Tales condiciones están determinadas por los mismos problemas físicos o biológicos, se les elige de modo que garanticen la existencia de una solución única de la ecuación. Como modelo para la ecuación de calor (1), considérese una delgada barra de metal de longitud I y cuyos extremos están aislados. Denótese por u (x, t) la temperatura de la barra en el punto x en el instante t. Para determinar la temperabra de la barra para todo tiempo tes necesario conocer (i) la distribución inicial de la temperatura en la barra, y (ii) lo que ocurre en los extremos de ésta. ¿Se les mantiene a temperatura constante, por ejemplo, a OºC, o se encuentran aislados, de modo que no permitan el paso de calor? (Esta última condición implica que ux(O, t) = ux(I, t) = O.) Así pues, un problema bien planteado para procesos de difusión es la ecuación de calor (1) junto con la condición inicial u(x, 0) = /{x), O < x < I y las condiciones a la frontera u(O, t) = u(/, t) = O, o bien ux(O, t) = ux(I, t) = O.
476
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
Como modelo para la ecuación de onda, considérese una cuerda flexible de longitud /, cuyos extremos se hallan fijos, y la cual es puesta en movimiento en un plano vertical. Para determinar la posición u (x, t) de la cuerda para todo tiempo t es necesario conocer (i) la posición inicial de la cuerda, y (ii) la velocidad inicial de la cuerda. Se sobreentiende también que u(O, t) = u(!, t) = O. Así pues, un problema bien planteado para la propagación de ondas es la ecuación (2) junto con las condiciones iniciales u(x, O) = f(x), u 1(x, 0) == g(x), y las condiciones a la frontera u(O, t) = u(l, t) = O. La ecuación en derivadas parciales (3) no incluye el tiempo t, de modo que no se espera tener "condiciones iniciales" en este caso. En los problemas que surgen en las aplicaciones se tienen los valores de u, o bien los de su derivada normal, en la frontera de una región dada R, y se busca determinar u(x, y) en el interior de R. El problema de encontrar una solúción de la ecuación de Laplace, que toma valores prefijados en la frontera, se conoce como problema de Dirichlet, mientras que el problema de hallar una solución de la ecuación de Laplace, cuya derivada normal toma valores prefijados a la frontera, se denomina problema de Neumann. En la Sección 5.3 se desarrollará un método muy eficaz, conocido como "método de separación de variables", para resolver el problema de valores a la frontera (estrictamente hablando se debería decir "problema de valores iniciales a la frontera").
u(x,O)=J(x), O<x
u(O,t)=u(l,t)=O.
Después de desarrollar la teoría de las series de Fourier en las Secciones 5 .4 y 5.5, se demostrará que el método de separación de variables puede usarse también para re~ol ver problemas más generales de conduc.ción de calor y algunos problemas importantes de propagación de ondas y teoría del potencial.
5.3
LA ECUACIÓN DE CALOR; SEPARACIÓN DE VARIABLES
Considérese el problema de valores a la frontera
au ai=
a2 u
u(x,O)=f(x), O<x
u(O,t)=u(l,t)=O.
(l)
El objetivo es encontrar la solución u(x, t) de (1). Para ello, es útil recordar cómo se resolvió el problema de valor inicial
d2y
dy dt2 +p(t) dt +q(t)y=O;
(2)
Primero se señaló que la ecuación diferencial d2y -
dt 2
dy
+p(t)-d +q(t)y=O t
(3)
es lineal, es decir, que cualquier combinación lineal de soluciones de (3) es también una solución de (3). Después se encontró la solución y(I) de (2) tomando una combinación lineal apropiada c 1 y 1(t) + c2 y 2 (1) de dos soluciones linealmente independientes y 1(t)
477
5.3 • La ecuación de calor; separación de variables
y y 2 (t) de (3). Ahora bien, se puede verificar fácilmente que cualquier combinación lineal c 1 u 1 (x, t) + ... + CnUn(X, t) de soluciones u 1(x, t), ... , Un(X, t) de 2
(4)
au=a20 u at ax2
es también una solución de (4). Además, si u 1(x, t), ... , un(X, t) satisfacen las condiciones a la frontera u(O, t) = u(l, t) = O, entonces la combinación lineal c 1u 1 + ... + en Un satisface también las condiciones a la frontera. Esto sugiere la siguiente "estrategia" para resolver el problema de valores a la frontera (1): (a) Encontrar tantas soluciones u 1(x, t), u 2 (x, t), ... como sea posible al problema de valores a la frontera
au= a2 a2-u· 2
ª'
ax
u(O,t)= u(l,t)=O.
(5)
'
(b) Hallar la solución u(x, t) de (1) tomando una combinación lineal apropiada de las funciones Un(X, t), n = 1, 2, .... (a) Dado que, hasta el momento, no se sabe cómo resolver una ecuación diferencial en derivadas parciales, es necesario reducir el problema de resolver (5) al de resol~ ver una o más ecuaciones diferenciales ordinarias. Lo anterior se logra tomando u(x, t) = X(x) T(t) (de aquí el nombre de separación de variables). Calculando
au =XT'
ª'
se ve que u(x, t) Y
Uxx
2
= o u/ OX
2
u =X"T ax 2
y
=
X(x) T(t) es una solución de la ecuación
2
Si
)
XT'=a 2X"T.
u1
=
a
2
uxx
(u 1
Bu/
ot (6)
2
Al dividir entre a XT ambos lados de (6), se obtiene
(7) Ahora bien, obsérvese que el primer miembro de (7) es una función sólo de x, mientras que el segundo miembro es una función de t únicamente. Eso implica que
X'' y=
A,
y
T' a. 2T=-A
(8)
para alguna constante /... (La única manera de que una función de x sea igual a una de tes que ambas sean iguales a una constante. Para convencerse de ello, hágase/(x) = g(t) y fíjese 10 • Entonces f(x) = g(t0 ) para toda x, de modo que f(x) = constante = c 1 , lo cual implica de inmediato que g(t) también es igual a c 1 .) Además, las condiciones a la frontera
0= u(O,t)= X (O)T(t), y
0= u(l,t)=X(l)T(t)
478
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
implican que X(O) = O y X(l) = O (de otro modo, u sería igual a cero). Así pues, X(x) T(t) es una solución de (5) si
u(x, t)
(9)
X(O)=O, X(/)=0
X"+A.X=O; y
(10) En este momento, la constante rel="nofollow">. es arbitraria. Sin embargo, del Ejemplo l de la Sección 5.1 se sabe que el problema de valores en la frontera (9) tiene una solución no trivial X(x) solamente si}..= An = n 2 7r 2// 2, n = l, 2, ... ; y en tal caso mrx
X ( x ) =Xn ( x ) =sen-- . 1 La ecuación (10) implica a su vez que
T( t) = Tn ( t) =
e_ª2n2.,,2,¡12.
(En realidad, se deberían multiplicar tanto Xn(x) y Tn(t) por constantes; sin embargo, dichas constantes se omiten aquí debido a que un poco más adelante se tomarán combinaciones lineales de las funciones Xn(x) Tn(t).) Por lo tanto, nwx
-
un ( x,t ) - sen-/-e
-
a2n2.,,2,¡¡2
es una solución no trivial de (5) para todo entero positivo n. (b) Supóngase que /(x) es una combinación lineal finita de funciones sen mrxl/, es decir, N
f(x)=
2: cnsenn~x. n-1
Entonces, N
mrx 2 2.,,i 11z u(x,t)= "" ,L.¡ cnsen-,-e-a. n t n-1
es la solución buscada de (1), ya que es una combinación lineal de soluciones de (5) y satisface la condición inicial N
"" cnsenmrx - =f(x), u(x,0)= ,L.¡ 1 n•l
O<x
Sin embargo, la mayoría de las funciones/(x) no se pueden expresar como una com1, 2, ... , en el intervalo O < x < binación lineal finita de funciones sen mrxll, n l. Esto lleva a plantearse la siguiente pregunta.
Pregunta: ¿Es posible escribir una función cualquiera/(x) como una combinación lineal
infinita de funciones sen mrxl /, n = 1, 2, ... , en el intervalo O < x < /? Dicho de otro modo, dada una función arbitraria/, ¿pueden encontrarse constantes c 1 , c2 , ••• , tales que 'iTX
2'iTx
1
1
!( x ) =c 1 sen-- +c 2 sen-- + ...
oc
=
~
mrx
L.J c"sen--; 1 n-1
O<x
479
5.3 • la ecuación de calor; separación de variables
Sorprendentemente, la respuesta a esta pregunta es que sí, como se verá en la Sección 5.5.
EJEMPLO 1 En el instante t = O, la temperatura u(x, 0) de una barra delgada de cobre (a 2 == 1.14) de longitud unitaria es 2 sen 37rX + 5 sen 87rx, O s x s l. Los extremos de dicha barra están en contacto con hielo para que conserven una temperatura de OºC. Encontrar la temperatura u(x, t) de la barra para todo tiempo t > O. SOLUCIÓN. La temperatura u(x, t) satisface el problema de valores en la frontera 2
au =
l.14 a u.
ª'
ax
2 '
u(x,0)=2sen37Tx+5sen8'1Tx, { u (O, t) = u ( l, t) =O
O<x
lo cual implica que 2
u(x, t) = 2sen31Txe- 9
EJERCICIOS Encuentre una solución u (x, t) a los siguientes problemas. 2
l. au = 1.71 él u. ot axi' 2
2. ou = l.14 a u. di ax2'
{ u ( x, O) -sen u /2 + 3sen5irx /2,
0<x<2
u(O, t} = u(2, t) =O
{ u(x,O)=semrx/2-3sen2irx,
0<x<2
u(O, t) = u(2, t) =O
3. Aplique el método de separación de variables para resolver el problema de valores a la frontera. u(x,O) = 3sen217'X - 7sen47Tx, { u(O,t)=u(IO,t)=O
O<x< 10
Utilice el método de separación de variables para resolver cada uno de los siguientes problemas de valores a la frontera. 4.
ou 'au al= ély;
5.
ou == Tt
6.
~~-~;+u;
u(O,y)=2e-Y-e 2Y
7.
~~==~;-u;
u(t,O)=e- 5'+2e- 1'-14e 13 '
u(0,y)=eY+e- 2Y
au ay ; u(t, O) ==
e11
8. Determine si se puede usar el método de separación de variables para transformar cada una de las siguientes ecuaciones diferenciales no ordinarias en un par de ecuaciones diferenciales ordinarias. En caso afirmativo determine las ecuaciones. (a) IU11 + Ux ==0 (e) Uxx+(x-y)Uyy=O
(b) tu.u+ xu, =O (d) ux:c + 2ux1 +u, ==0
480
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
9. La ecuación de calor en dos dimensions espaciales es u,= a 2 (uxx + Uyy).
(a) Suponiendo que u(x, y, t) = X(x) Y(y) T(t), obtenga ecuaciones diferenciales ordinarias que se satisfagan para X, Y y T. (b) Halle soluciones u(x, y t) de(*) que satisfagan las condiciones a la frontera u(O, y, t) = O, u(a, y, t) = O, u(x, O, t) = O y u(x, b, t) = O. 10. La ecuación de calor en dos dimensiones espaciales puede expresarse en coordenadas polares como
Suponiendo que u(r, O, t) = R(r)8(0 )t(t), encuentre ecuaciones diferenciales ordinarias que se satisfagan para R, 0 y T.
5.4
SERIES DE FOURIER
El 21 de diciembre de 1807, un ingeniero de nombre Joseph Fourier anunció ante la prestigiosa Academia Francesa de Ciencias que una función arbitraria f(x) puede ser desarrollada en una serie infinita de senos y cosenos. Concretamente, sea la fur1ción f(x) definida en el intervalo -/ :s x :s /, y calcúlense las expresiones Qn
= ll
J' f(
nrrx X ) COS-
1
-/
dX,
n =O. l. 2, ...
(I)
n = 1,2, ...
(2)
y bn= l1
Jf ( ) t
-1
X
n-;rx sen- d X, 1
Entonces la serie infinita 00
ªo + a cosr.x r.x ªo + - + ... = T - + b 1 senT 1 1 1
~ [ an cosnr.x ~ 1
n -1
mrx + bnsen- ] 1
(3)
converge af(x). El anuncio de Fourier causó un gran revuelo en la Academia. Muchos de sus miembros prominentes, incluyendo al famoso matemático Lagrange, pensaban que el resultado no tenía sentido, ya que en aquel entonces no se le pudo dar una fundamentación rigurosa. Sin embargo, actualmente los matemáticos han desarrollado la teoría de las series de Fourier, a tal grado, que existe un gran número de tratados escritos al respecto. (De hecho, hace muy poco t~empo se lograron establecer condiciones extraordinariamente precisas para la convergencia de la serie de Fourier (3). Dicho resultado es uno de los grandes teoremas del siglo xx.) El siguiente teorema, a pesar de no ser el más general posible, comprende la mayoría de las situaciones que surgen en las aplicaciones.
48-f
5.4 • Series de Fourier
TEOREMA 2. Sean f y f' continuas sección por sección en el intervalo -1 ::5 x ::; l. (Esto significa que f y f' tienen solamente un número finito de discontinuidades en dicho intervalo, y que tanto f como f' tienen !lmites por la derecha y por la izquierda en cada uno de los puntos de discontinuidad.) Calcúlense los términos an y bn a partir de (1) y (2) y fórmese la serie infinita (3). Esta serie, que se llama serie de Fourier de f en el intervalo -/ :5 x :5 /, converge a f(x) si fes continua en x, y a l/i{f(x + 0) + f(x - O)]* si fes discontinua ±!, la serie de Fourier (3) converge a l/z[f(I) + f(-1)], donde en x. En x f(±l) es el límite de f(x) cuando x tiende a ±/. OBSERVACIÓN. La cantidad Vi [f (x + O) + f (x - 0)] es el promedio de los límites por la derecha y por la izquierda de/ en el punto x. Si se define/(x) como el promedio de los límites izquierdo y derecho de f en cada uno de los puntos de discontinuidad x, entonces la serie de Fourier (3) converge a/(x) para todos los puntos x en el intervalo
-/ < X< f.
EJEMPLO 1 x
Sea f una función que es nula para -1 :5 x < O e igual a l para O ::5 f en el intervalo -1 :5 x :5 1.
::5 l. Determinar la serie de Fourier de
SOLÚCIÓN. En este problema l = 1. Por lo tanto, se sigue a partir de (1) y (2) que a0
=J
1
f(x)dx= f 1dx= l,
Jo
-1
1
1
an=f f(x)cosnr.xdx= f cosn'Tixdx=O,
Jo
-1
n~ I
y
bn =
f
J
f (x )senmrx dx =
-1
l = -(l n~
cosmr)=
1
r sen mrx dx Jo
l-(-1( n~
.
n ~l.
Nótese que bn == O paran par y bn 2/mr paran impar. Por lo tanto, la serie de Fourier de f en el intervalo -1 :5 x :5 1 es
l
2
+ 'iT
+ 2sen37Tx + 2sen5r,x + 5TT ....
Por el Teorema 2, esta serie converge a O si -1 < x
EJEMPLO 2 Seaf la función que es 1 para -2 :5 x < O y x para O :5 x ::; 2. Calcular la serie de Fourier de f en el intervalo -2 :5 x ::; 2.
* La cantidad /(x + 0) denota d límite de f por la derecha en el punto x. Análogamcnce, f (x - 0) denota el limite de f por la izquierda.
482
CAPfTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
SOLUCIÓN. En este problem I
= 2.
Por lo tanto, se sigue de (1) y (2) que
2
ªo-l2 )_f 2J(x)dx= l2 J_rº2 dx+ l2 Jor\dx=2 a,.•-l 2
j
2
-2
jº cos-dx+mrx 1 Í xcos-dx mrx 2 2 2 o 2 2
mrx 1 f(x)cos-dx==2
2 • - -(cosmr- l), (mr)2
-2
n :> l
y
b =-l "
¡
2
2 -2
mrx l f(x)sen-dx=2
jº sen-dx+mrx 1 ¡ xsen-dx mrx 2
2 -2
]
- - m;: (1 +cosmr),
2
2 o
2
n :> 1.
Nótese que a,, = O si n es par; a,, = -4/n 2 7r 2 si n es impar; b,. = O si n es impar y bn = -21n1r sin es par. Por lo tanto, la serie de Fourier de/ en el intervalo -2 s x s 2 es 1- ..icos 'ITX '171 2
-
lsen17x-_i_cos 317x - - 1-sen2'1Tx+ ... 'T( 9172 2 2'1T
= 1 _ ..! ~ 'Tf
2 ."-'
n-0
cos(2n+ l).,,x/2 _ ! ~ senmrx. (l n+ ,,, n-1 ."-' n
(4)
Por el Teorema 2, esta serie converge a 1 si -2 < x < O; ax, si O < x < 2; a Vi si = O; y a si x = ±2. Ahora bien, en x = O, la serie de Fourier (4) es
x
1- 42 [--\ 'T( 1
+--\3 +--\5 + --\+ ... J. 7
De modo que se deduce Ja importante identidad
o bien
1
r
1 1 1 + 32 + s2 + 12 + · · · -
'Tf
2
s·
Los coeficientes de F ourier ª" y bn definidos por ( 1) y (2) se pueden obtener de manera sencilla. De hecho, si una función f continua sección por sección puede ser expresada en una serie de senos y cosenos en el intervalo-/ :s x :S /,entonces necesariamente, dicha serie es la de Fourier (3). Tal afirmación se demuestra de la siguiente manera. Supóngase que fes continua por secciones y que
(5)
483
5.4 • Series de Fourier
para parejas de números ck y dk. Supóngase además que la ecuación se cumple en el intervalo -/ s x s /excepto por un número finito de puntos. Integrando ambos miem1
bros de (5) entre -/ y /, se obtiene c0 1
I
I
k'ITX - dx = cos1 -1
11
=f-1 f(x)dx, ya que k'ITX
k= 1,2, ...•
sen-- dx =O;
1
-/
De manera similar, multiplicando por cos n7rxll ambos lados de (5) e integrando entre -/ y /, se obtiene
le,.==
1
n'ITX
1 f(x)cos-1-dx -1
mientras que al multiplicar por sen n7rxl l ambos lados de (5) e integrar entre -/y/, resulta 1 rrrrx
J
/dn= _/{x)sen-¡-dx.
Esto se sigue inmediatamente de las relaciones (Ejercicio 19) 1
1 _
l
cos n'ITX cos k'ITx dx=
1
I
I
{O,/,
k=Fn
(6)
k=n
lt'ITX k'ITX dx cos--sen-=0 -/ l l l
(7)
y
1
1 senmrx I I
senk'ITx dx =
I
{O, /,
k=Fn
(8)
k=n·
Por lo tanto, los coeficientes en y dn deben ser iguales a los coeficientes de Fourier an y bn. En particular, por lo tanto, una función f puede ser desarrollada sólo de una manera en series de Fourier en el intervalo -/ s x s /.
EJEMPLO 3 -11' S
X S
Hallar la serie de Fourier de la función f(x)
= cos 2 x
en el intervalo
T.
SOLUCIÓN. Según la observación anterior, la función f (x) = cos 2 x tiene una representación única en series de Fourier
en el intervalo
-7r
s x
:S T.
Pero ya se conoce la fórmula 1
cos x= Por lo tanto, Ja serie Vz cos 2x.
·
l
cos2x
2 +-2- .
d~ Fourier de cos 2 x en el intervalo
-7r
• Se puede demostrar que es permisible integrar la serie (S) término a 1érmino.
s x s r debe ser Vz
+
484
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
Todas las funciones cos mrxl I y sen mrxl /, n = r, 2, ... , tienen la interesante propiedad de ser periódicas con periodo 2/, es decir, repiten siempre sus valores en intervalos de longitud 21. Tal cosa se sigue trivialmente de las identidades
cos-mr -(x+21)=cos ( -mrx - +2mr ) =cos 1 1 y
n7T . ( nr.x +2n7T ) =senn7Tx sen-(x+2/)=sen -. 1 1 Por lo tanto, la serie de Fourier (3) converge para toda x a una función periódica F(x). Dicha función se conoce como la extensión periódica de f(x) y está definida por las siguientes ecuaciones F(x)=f(x),
¡
l<x
!)],
F(x)=HJ(l)+f(
x=±l
F(x+2l)= F(x).
Por ejemplo, en la Figura 1 se describe la extensión periódica de la función /(x) = x. En la Figura 2 se describe la de la función f(x) 1 x ¡, la cual es de forma aserrada.
FIGURA 1. Extensión periódica de f (x) = x
-4t
-3~
-t
-2.t
FIGURA 2. Extensión periódica de f(x)
!xi
EJERCICIOS En cada uno de los Problemas del 1 al 13, encuentre la serie de Fourier de la función dada f en el intervalo indicado.
l. f(x)= { -1, 1, 2. f(x)=
{x,O,
-1 < x <0. 0 <X<; l'
-2 < x
X
<2.
lxf < 1
/xi< 2
485
5.4 • Series de Fourier
3.
f (X)= X;
-
1<X
<}
l, 5. f(x)= { O, l,
-2<.x
~'.
-2<x
6. f(x)= {
7. f(x)= { 8. f(x) = {
lxl <.2
l
<X <2'
lxl < l
eo~·
-l<x
lxl < I
/<.X <0. 9. f(x)= { e~x, O<.x<./' e • 10. f(x)= ex; lxl < l
12. f(x) =sen x;
lxl
l<.x<2
-l<x
2
Ü <X<}'
X,
~'
e •
-l<x
4.j(x)={-x,
-l<x<.l
lxl
11.j(x)=e-x;
lxl < 1T
13. f(x)=sen
3
14. Sea f(x) = (11" cos ax)/2a sen a11", donde a no es un número entero. (a) Obtenga la serie de Fourier de f en el intervalo -11" :s x :s; 11". (b) Demuestre que dicha serie converge en x 11" al valor (7r/2a)cot 7ra. (e) U se el resultado anterior para obtener la suma de la serie _1_+
+ ....
+
12_ª2
15. Suponga que/ y f son funciones continuas por secciones en el intervalo-/ :5 xt :5 l. Pruebe que los coeficientes de Fourier an y bn tienden a cero cuando n tiende a infinito. 16. Sea 00
ªo f(x) = T
mrx + ""' .iC.J [ ancos- +b 1
11
n1Tx sen- ].
n-1
1
Demuestre que
Esta relación se denomina identidad de Parseval. Sugerencia: Elévese al cuadrado la serie de Fourier de fe intégrese término por término.
17. (a) Encuentre la serie de Fourier de la función f(x) = x 2 en el intervalo
-1f :::;
X :5 1r.
(b) Use la identidad de Parseval para probar que
_!_ + 1 14
l
1T'
+ 34 + ... = 90 .
18. Si la función delta de Dirac ó(x) tuviera un desarrollo en series de Fourier en el intervalo -/ s x s /, ¿cuál sería él?
486
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
19. Deduzca las ecuaciones (6) a (8). Sugerencia: Utilícense las identidades trigonométricas sen A cosB = t[sen(A + B) +sen(A - B )] senA senB = Hcos(A - B )-cos(A + B )] cosAcosB = i(cos(A + B) +cos(A - B )J.
5.5
FUNCIONES PARES E IMPARES
Hay algunos casos especiales en los que la serie de Fourier de una función f se reduce a una serie con términos sólo de cosenos, o bien únicamente de senos. Tales casos especiales ocurren cuando fes par o impar.
DEFINICIÓN. Se dice que una función fes par si f(-x)
EJEMPLO 1 La función
= f(x).
f(x) == x 2 es par, ya que
f(- x) = (- x) 2 = x 2 = f(x).
EJEMPLO 2 La función /(x)
== cos mrx!l es par, puesto que
-mrx nr.x f(-x)=cos- =cos-1
1
= f (x).
DEFINICIÓN. Se dice que una función fes impar si f(-x)
EJEMPLO 3 La función f(x)
-f(x).
== x es impar, ya que
f(-x)= -x= -f(x).
EJEMPLO 4 La función f(x) = sen n¡rx/ I es impar, puesto que -mrx mrx f(-x)=sen- - = -sen-- = -f(x). 1 1 Las funciones 1. El producto de 2. El producto de 3. El producto de
pares e impares satisfacen las siguientes propiedades elementales: 1 d9s funciones pares es par. dos funciones impares es par. una función impar y una función par es impar.
Las demostraciones de estas afirmaciones son triviales y se siguen inmediatamente a partir de las definiciones. Por ejemplo, sean/ y g impares y sea h(x) = f(x)g(x). Esta función h es par, ya que
h(-x)=f(-x)g(-x)= [ -f(x)][ -g(x)]=f(x)g(x)=h(x).
487
5.5 • Funciones pares e Impares
Además de las propiedades multiplicativas 1 a 3, las funciones pares e impares satisfacen las siguientes propiedades con respecto a la integración.
4. La integral de una función impar f sobre un intervalo simétrico [-/, /] es igual a cero, es decir,
l' f(x)dx =
O si fes impar.
-/
5. La integral de una función par f sobre un intervalo [-/, /] es igual a dos veces la integral de f sobre el intervalo [O, /], es decir,
r f(x)dx=2 Jor'¡(x)dx L 1
1
si fes par.
DEMOSTRACIÓN DE LA PROPIEDAD 4. Si fes impar, entonces el área bajo la curva de f entre -/ y O es el negativo del área bajo la curva de f entre O y /. Por lo tanto,
(' f (x)dx J_,
= O si fes impar.
DEMOSTRACIÓN DE LA PROPIEDAD 5. Si fes par, entonces el área bajo la curva de f entre -/ y O es igual al área bajo la curva de f entre O y /. Por lo tanto,
r' J(x)dx= L, rº f(x)dx+ Jor¡(x)dx=2 Jor¡(x)dx J_, 1
1
si fes par. Para las funciones pares e impares se tiene el siguiente lema importante.
LEMA 1. (a) La serie de Fourier de una función par incluye solamente términos coseno, es decir, no contiene términos de la f arma sen mrxl l. (b) La serie de Fourier de una función impar incluye solamente términos seno, es decir, no contiene términos de la forma cos nrx/I. DEMOSTRACIÓN. (a) Si/ es par, entonces la función/(x)sen nrxll es impar. Así que, por la Propiedad 4, los coeficientes
bn-7l
¡ f x sen-1-dx, 1
(
)
mrx
n= 1,2,3, ...
-/
en la serie de Fourier de/, son iguales a cero. (b) Si fes impar, entonces la función /(x) cos mrxlI es también impar. Por consiguiente, por la Propiedad 4, los coeficientes
a11 • 71
J'!( x)cos-mrx1-dx,
n•O, 1,2, ...
-1
en la serie de Fourier de f, son iguales a cero. Ahora es posible demostrar la siguiente extensión del Teorema 2, la cual es muy importante. Dicho teorema permitirá resolver el problema de conducción de calor de
488
CAPÍTULO S • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
la Sección 5.3 y muchos otros problemas de valores a la frontera que surgen en las aplicaciones.
TEOREMA 3. Sean f y f' continuas por secciones en el intervalo O ~ x ~ l. Entonces en dicho intervalo se puede desarrollar f(x) en una serie de cosenos solamente 00
ªo
T +
¿ ancos-nr.x1- ,
n=l
o bien en una serie de senos únicamente 00
""' mrx L.. bnsen-1-. n=I
En el primer caso, los coeficientes an están dados por la fórmula, 1 n1TX an = ¡2 J,( J ( x ) cos-dx, 1 o .
n=O, 1,2, ...
(i)
mientras que en el segundo caso, los coeficientes bn están dados por la fórmula 1
2 ( ( ) n1TX bn =¡Jo f x sen--dx. 1
(2)
DEMOSTRACIÓN. Considérese primero la función
F(x) = { f (x), J(-x),
O<.x<.l -l<.x
En la Figura 1 se describe la gráfica de F(x) y puede verse fácilmente que Fes par. (Por esta razón se conoce F como la extensión par de f.) Por lo tanto, por el Lema 1,
FIGURA 1. La gráfica de F(x)
489
5.5 • Funciones pares e impares
la serie de Fourier de F en el intervalo -/
F (X) =
=:::;;
~ an COS -nr.x - ; + ,¿,,. 1
ªo
x
=:::;; /
l an= 7
es
J' F ( )cos-,-dx. nr.x
X
(3)
-1
n=I
Ahora bien, obsérvese que la función F(x)cos nñxl I es par. De modo que, por la Propiedad 5, se tiene que nr.x 2 r' ( ) mrx 72 Jo( F ( x)cos1-dx= 7 Jo f x cos-1-dx. 1
an =
Por último, dado que F(x)
f(x), O
f(x)=
=:::;;
x
=:::;; /,
se concluye de (3) que
ªo ~ mrx T + L.J ancos--, 1
Ü~ X~
f.
n=I
Obsérvese también que la serie (3) converge a f(x) para x == O y x = l. Para demostrar que se puede desarrollar f(x) en una serie de senos solamente, considérese la función
f(x), G(x)= -f(-x), { O,
O<x
FIGURA 2. La gráfica de G(x)
En la Figura 2 se describe la gráfica de G(x), y puede verse fácilmente que G es impar. (Por esta razón, G se denomina la extensión impar de f.) Por lo tanto, por el Lema 1, la serie de Fourier de G en el intervalo -/ =:::;; x =:::;; les 00
G (x) =
¿
n-1
bnsen n~x;
bn= 71
J_' G (x )sen-mrx1-dx. -1
(4)
490
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
Ahora bien, obsérvese que la función G(x)sen mrxll es par. De modo que, por la Propiedad 5,
r'
2 mrx 2 (1 mrx bn=-¡ Jo G(x)sen--dx=-¡ Jo f(x)sen-1-dx. 1 Por último, dado que G(x)
= f(x),
O< x
< /, se concluye de
(4) que
00
mrx f(x)= """ ~ bnsen-, 1 n•l
O<x
Obsérvese también que la serie (4) es igual a cero para x
= Oy x =
l.
EJEMPLO 5 Desarrollar la función/{x) = 1 en una serie de senos solamente, en el intervalo O < x < '1f'. SOLUCIÓN. Por el Teorema 3, /(x) = ~ :. 1b11 sen nx, donde b =
{O, 2 2 sennxdx= -(1-cosmr)= -l
1=
i11' [ sen1x + sen33x + sen55x + . .. ],
'IT
"'TTQ
4 , n'Tf
n1f
n par n impar
Por lo tanto,
EJEMPLO 5 lo 0 S
X S
O<x<'Tf.
Desarrollar la función /(x) = ex en una serie de cosenos en el interva-
l.
SOLUCIÓN. Por el Teorema 3, /(x)
= a0 /2 + _¿ :°.. 1a
11
cos n 'lf'X, donde
y
=2Re
lo eO+Jmr)xdx=2Re
=2Re {
t
.- I } 1+ ln'Tf
{ el+imr
(ecos n'Tf -_ 1)( 1- in'Tf) } 1+ n211'2
=
2( e cos n'Tf - 1)
1+ n211'2
.
Por consiguiente, ex =
~ (ecosn'TT- l)
e-1 +2..:::::.,,
n•l
l+n 2 11' 2
COSn'TTX,
O<x< l.
491
5.6 • Regreso a la ecuación de. calor
EJERCICIOS Desarrolle cada una de las siguientes funciones en una serie de Fourier de cosenos en el intervalo que se indica. l. f(x)• { ~:
O<x
1. f(x)·e-x;
O<x
0<x<2
O<x
3. f(x)• { x, a,
5. f(x)• {
X,
1-x,
O<x
O<x<.I
Desarrolle cada una de las siguientes funciones en una serie de Fourier de senos en el intervalo que se indica. 7. j(x)- { º1',
O<x
'
f(x)•{
l<x<2'
O<x
9. f(x)•2senxcosx; 10
0 <X<. 1 •
x, 1-x,
O<x<'IT
O<x
O<x<.l
11. (a) Desarrolle la funciónf(x) senx en una serie de Fourier de cosenos en el intervalo O s x s 7r. (b) Desarrolle la funciónf(x) = cos x en una serie de Fourier de senos en el intervalo O < x < 7r. (e) ¿Es posible desarrollar la funciónf(x) = sen x en una serie de Fourier de cosenos en el intervalo -7r < x < 7r? Explique.
5.6
REGRESO A LA ECUACIÓN DE CALOR
En esta sección se retornará al problema de valores a la frontera
u(x,0)== f(x) { u(O,t) = u(l,t) =O·
(I}
En la Sección 5.3 se demostró que la función
es (formalmente) una solución del problema de valores a la frontera
au
2
o2 u
- = = a -2 ·
ª'
ax
'
u(O,t)= u(/,t)==O
(2)
492
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
para cualquier elección de constantes c 1 , c2 , encontrar constantes c 1 , c2 , ••• tales que
••••
Esto lleva a preguntarse si es posible
00
L ensenn~x =f(x),
u(x,O)=
0< x< l.
(3)
n=I
Como se señaló en la Sección 5. 5, la respuesta a esta pregunta es sí; se tiene que si se elige
en= l2 entonces la serie de Fourier to x. De modo que
Jt!( X ) senmrxd - X, 1
o
2: :. 1en sen mrx// converge af(x) si/ es continua en el pun-
¿ l
00
u ( x t ) = -2 '
n=-1
[
l
llf( x ) sen-nr.x dx sen--e nr.x -ain2-rr2 1¡1i O
l
l
(4)
es la solución de ( l) que se buscaba.
OBSERVACIÓN. Estrictamente hablando, no puede considerarse que la solución (4) es la solución de ( l) hasta que se justifiquen en forma rigurosa todos los procesos límite que intervienen. Concretamente, se debe verificar que la función u(x, t) definida. por (4) tiene realmente derivadas parciales con respecto ax y t, y que u(x, t) satisface la ecuación de calor ut = a 2 u,'(.\" {No necesariamente es cierto que la suma infinita de soluciones de una ecuación diferencial lineal sea también una solución. De hecho, la suma infinita de soluciones de una ecuación diferencial dada no tiene que ser siquiera diferenciable.) Sin embargo, en el caso (4) es posible mostrar (Ejercicio 3) que u(x, t) tiene derivadas parciales con respecto ax y t de todos los órdenes, y que u(x), /) satiface el problema de valores a la frontera ( 1). El razonamiento se apoya con fuerza en el hecho de que la serie infinita (4) converge muy rápidamente, debido a la presencia del factor 2 e-a:n:¡r t' ¡:. De hecho, ta función u (x, t), para t rel="nofollow"> O fijo, es incluso analítica para O < x < l. Así pues, la conducción de calor es un proceso de difusión que empareja de manera instantánea cualquier discontinuidad que pudiera estar presente en la distribución inicial de temperaturas en la barra. Obsérvese, por último, que lím,_'° u(x, t) = O, para toda x, independientemente de la temperatura inicial en la barra. Lo anterior está de acuerdo con la intuición física de que la distribución de calor en la barra debería tender a un "régimen permanente", es decir, un estado en el que la temperatura no cambia con el tiempo.
EJEMPLO 1
Se calienta una barra delgada de aluminio (a 2 = 0.86 cm 2/s) de 10 cm de largo a una temperatura uniforme de lOOºC. En el instante t = O, se colocan los extremos de la barra en baño de hielo a OºC, con lo que mantienen su temperatura a dicho nivel. No se permite la disipación de calor a través de la supe~ficie lateral de la barra. Hallar una expresión para la temperatura en cualquier punto de la barra y para. todo tiempo futuro t.
493
5.6 • Regreso a la ecuación de calor
SOLUCIÓN. Denótese por u (x, t) la tempeatura de la barra en el punto x en el instante t. Esta función satisface el problema de valores a la frontera
u(x,0)=100, O<x
ou =0.86 a2u . at ax2 '
(5)
La solución de (5) es 00
¿ cnsenn;;
u(x,t)=
e-0.86n27T2,¡100
n•l
donde
en= Nótese que
Cn
1 (
mrx
lO
200
5 Jo IOOsen--!5-dx = mr
O si n es par, y en oc
= 40.Q"""' u ( x' t) 7T L.J
=
(1-cosmr).
400/nir si n es impar. Por lo tanto,
sen(2n + 1) r.x 10 -0.86(2n+l) 2?T 2t/IOO (2 n + 1) e .
n=l
Hay algunos problemas más de conducción de calor que pueden ser resueltos por el método de separación de variables. El Ejemplo 2, a continuación, analiza el caso en que los extremos de la barra están también aislados y el Ejércicio 4 examina el caso cuando los extremos de la barra se mantienen a temperaturas T 1 y T 2 constantes diferentes de cero.
EJEMPLO 2 Considerar una barra delgada de metal de longitud I y conductividad térmométrica a: 2 , cuyos extremos se encuentran aislados de tal forma, que no hay flujo de calor a través de ellos. Seaf(x) la distribución inicial de temperaturas en la barra. Encontrar la distribución de temperaturas en la barra para todo tiempo futuro t. SOLUCIÓN. Denótese por u (x, t) la temperatura de la barra en el punto x en el instante t. Esta función satisface el problema de valores a la frontera
au
2
a2 u
-=a--·
ª'
2
ax '
u(x,O):j(x), _ O<x
(6)
Este problema se resolverá en dos pasos. Primero, se encontrará una infinidad de soluciones un(X, t) = Xn(x) Tn(t) del problema de valores a la frontera
uxCO, t) = uxCI, t) =O, y posteriormente se hallarán constantes c0 , c1 , c2 ,
••• ,
00
u(x,t)=
L
cnun(x,t)
n•O
satisfagan la condición inicial u(x, O) = f(x).
tales que
(7)
494
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
Primer paso: Sea ·u(x, t) = X(x) T(t). Calculando
au =XT'
se ve que u(x, t)
ª' es una solución de
y
a2u =X"T
ax
2
u1 = a 2 uxx si
X" T' -X ==-2- . aT Como se demostró en la Sección 5.3, la Ecuación (8) implica que XT'=a 2X"T,o bien
(8)
X"+AX=O y T'+Aa 2T=0 para alguna constante A. Además, las condiciones a la frontera O=u_AO,t)=X'(O)T(t)
y
O=u_Al,t)=X'(l)T(t)
implican que X' (O) = O y X'(/) = O. Por lo tanto, u(x, t) = X(x) T(t) es una solución de (7) si
X'(O)=O,
X"+AX=O;
X'(/)=0
(9)
y
(10) En este momento, la constante Aes arbitraria. Sin embargo, el problema de valores a la frontera (9) tiene una solución no trivial X(x) (Ejercicio 1 de la Sección 5.1), solamente si A = n 2 7r 2// 2, n = O, 1, 2, ... , y en tal caso
X (X)= xn (X) = cos
m;x . 2 2
La ecuación (10) implica entonces que T(t) = e-ª n
21112
1(
•
Por lo tanto,
es una solución de (7) para todo entero no negativo n.
Segundo paso: Obsérvese que la combinación Jineal fl1TX _ 2 2 2 u(x t) = -Co + ~oo e cos-e a n .2t/I
'
2
n-1
I
"
es (formalmente) una solución de (7) para cualquier elección de constantes c0 , c 1 , c2 , .... Su valor inicial es
De modo que, para satisfacer la condición inicial u(x, O) = f(x) se deben elegir constantes c0 , c 1 , c2 , ••• tales que
J(x)=
Co T +
~
~ 11-1
mrx
cncos-- , 1
0 <:X<:/.
495
5.6 • Regreso a la ecuación de calor
Dicho de otro modo, es necesario desarrollar f en una serie de Fourier de cosenos en el intervalo O s x s /. Precisamente esa es la situación en el Teorema 3 de la Sección S.S, y se conc\uye, por \o tanto, que 1
c
11
mrx = 72 Jo( f(x)cos1-dx.
En consecuencia,
u(x,t)=
+Lf(x)dx+ t ~ i f(x)cos-1-dx Jcos-1-e ª" I
I
00
n•l
O
n'lrX
[
n'lrX
-
l
z ,,?i/I
2
(11)
O
es la solución buscada de (6).
OBSERVACIÓN. Obsérvese a partir de (11) que la temperatura de la barra tiende final· mente a la temperatura de régimen permanente
7i Jor' f(x)dx. Esta temperatura de régimen permanente puede ser interpretada como el "promedio" de la distribución inicial de temperaturas en la barra.
EJERCICIOS l. Los extremos x = O y x = 10 de una delgada barra de aluminio (a 2 = 0.86) están a OºC, mientras que la superficie de la barra se encuentra aislada. Obtenga una expresión para la temperatura u (x, t) de la barra si inicialmente se cumple (a) u(x,0)•70, 0< x < 10 (b) u(x,0)•70cosx, 0< x < 10 lOx, 0<x<5 (e) u(x,O)• { 10(10-x), S<x
'
65,
0<x<3 J <X< 10
2. Los extremos de una barra de cobre delgada (a 2 = 1.14), de longitud 2, están ais· lados de forma que no permiten flujo de calor a través de ellos. Encuentre la tem· peratura u(x, t) de la barra si inicialmente se cumple
O< x < 2 O< x < 2 (b) u(x,0}•70sénx, 60x, O<x< 1 (e) u(x,O)• { 60{2-x), 1<x<2 (a) u(x,0)•65cos2 '1x,
(d) u(x O)• { O,
'
75,
0< x< 1 1 <X <;2
3. Verifique que la función u(x, t) definida por (4) satisface la ecuación de calor. Sugerencia: Use el criterio de la razón de Cauchy para mostrar que la serie infinita (4) puede ser derivada término a término con respecto a x y t. 4. Una solución de régimen permanente u(x, t) de la ecuación de calor u1 = a 2 uxx es una solución u(x, t) que no cambia con el tiempo.
496
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
(a) Demuestre que todas las soluciones de régimen permanente de la ecuación de calor son funciones lineales de x; es decir, u (x) Ax + B. (b) Encuentre que todas las soluciones de régimen permanente del problema de valores a la frontera u(O, t) = T 1,
u(/, t) = T 2 •
(e) Resuelva el problema de conducción de calor u(x, O)_:= 75, { u(O,t)-20,
O<x
Sugerencia: Sea u (x, t) = v (x) + w(x, t), donde v (x) es la solución de estado estacionario del problema de valores en la frontera u, = a 2 u.u.; u(O, t) 20, u(l, t) = 60. S. (a) Los extremos de una barra de cobre (a 2 1.14) de 10 cm de largo están a OºC, mientras que el centro de la misma se mantiene a lOOºC mediante una fuente externa de calor. Pruebe que la temperatura de la barra tenderá finalmente a la distribución de régimen permanente sin importar la temperatura inicial de la barra. Sugerencia: Divídase el problema en dos problemas de valores a la frontera. (b) Suponga que la temperatura de la barra se encuentra en su distribución de régimen permanente. En el instante t O, se retira la fuente externa de calor del centro de la barra y se le coloca en su extremo izquierdo. Encuentre la temperatura de la barra pa1 a todo tiempo futuro t. 6. Resuelva el problema de valores a la frontera u,=uxx+u;
5.7
u(x, O)= cosx, { u(O,t)
0<x<1 u(l,t)=O.
LA ECUACIÓN DE ONDA
Considérese ahora el problema de valores en la frontera
u(x,O)= f(x), { u(O,t)= u(l,t)=O
(1)
el cual caracteriza la propagación de ondas en diferentes medíos y las vibraciones mecánicas de una cuerda flexible. También este problema puede resolverse por el método de separación de variables. Concretamente se hará lo siguiente: (a) encontrar solucio~ nes Un(X, t) = Xn(x)Tn(t) del problema de valores a la frontera
u(O,t) =u(!, t) =0
(2)
y (b) hallar la solucion u1 (x,t) de (1) tomando una combinación lineal adecuada de las funciones un (x, t).
497
5.7 • La ecuación de onda
(a) Sea u(x, t} = X(x)T(t). Al calcular a2u =XT"
a2u =X"T
y
ot 2
ax 2
se ve que u(x, t) = X(x)T(t) es una solución de la ecuación de onda XT" = c 2 X" T, o bien si T"
c2T
Un
X"
= x·
c 2 uxx si
())
Obsérvese, además, que el primer miembro de (3) es sólo función de t, mientras que el segundo es función de x únicamente. Esto implica que
T"
-=
X"
A.=
c2T
para una constante A. Además, las condiciones a la frontera O=u(O,t)=X(O)T(t), implican que X(O) de (2) si
=
O y X(/)
y
O=u(l,t)=X(l)T(t)
O. Por lo tanto, u(x, t)
X(x)T(t) es una solución
X(O) = X(l)=O
X"+A.X=O;
(4)
y
(5) En este momento, la constante Aes arbitraria. Sin embargo, el problema de valores a la frontera (4) tiene una solución no trivial X(x) solamente si A = An n 2 7í 2/ (-, y en tal caso
X(x)=Xn(x)=senn~x. la ecuación (5) implica entonces que mrct
T(t) = Tn (t)= ancos--
1
mrct
+ bn. sen-1- .
Por lo tanto, mrx mrct un(x,t)=sen- [ a11 cos1 1
+ b,
mrct sen-
1
l
es una solución no trivial de (2) para todo entero positivo n, y para cualquier par de constantes an, bn. (b) la combinación lineal 00
u(x,t) =
"""" mrx ¿.,¡ sen- [
1
n==I
mrct mrct ancos- + b'!·sen-
1
1
l
satisface formalmente el problema de valores a la frontera (2) y las condiciones iniciales 00
00
""°'
mrx u(x,0)= "" a,.senn-t
1
y
""°' -
mrx u1 (x,O) = "" mrc -b11 sen-. 1 1 11-1
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
Así pues, para satisfacer las condiciones iniciales u(x, O) es necesario elegir las constantes an y bn, de modo que 00
= f(x)
y u,(x, 0)
= g(x),
"'°' 00
"'°' an sen-mrx f (x) = ¿.,¡ 1
mr-x g( x) = ¿.,¡ -mrc -b,. sen1 1 n -1
y
n- l
en el intervalo O < x < l. Dicho de otro modo, es necesario desarrollar las funciones f(x) y g(x) en series de Fourier de senos en el intervalo O < x < l. Esa es precisamente la situación en el Teorema 3 de la Sección 5.5, por lo que se concluye que mrx 2 (1 a11 =-¡ Jo f(x)sen-1 -dx
2 ( bn= mrc Jo
y
1
mrx
g(x)sen-1-dx.
Para simplificar se analizará a continuación solamente el caso en el que g(x) es igual a cero; es decir, la cuerda se suelta con velocidad inicial igual a cero. En tal caso, el desplazamiento u(x, t) de la cuerda en cualquier momento t >O está dado por la fórmula 00
~
mrx
mrct
u ( x,t ) = ,¿,.,¡ ansen--cos--; 1 1 n-1
1
mrx a,.=-¡2 Jo( f(x)sen1-dx.
(6)
Existe una interpretación física para varios de los términos en (6). Cada uno de éstos representa un modo particular con el cual vibra la cuerda. El primer término (n = 1) representa el primer modo de vibración con el cual oscila la cuerda alrededor de la posición de equilibrio con una frecuencia de w1 =
}
,,, 2
'ITC C T = 21
•
ciclos por segundo.
La frecuencia más baja es conocida como la frecuencia fundamental, o primera armónica, de la vibración de la cuerda. De manera similar, el modo n tiene una frecuencia de w11 =
l,,, mrc 2
. 1os por segund o. = nw 1 c1c
y se llama armónica n de la vibración de la cuerda.
En el caso de la cuerda vibrante, todas las frecuencias armónicas son múltiplos enteros de la frecuencia fundamental w1 • Así que, en ese caso se produce sonido musical. Por supuesto que, si la tensión en la cuerda no es lo suficientemente grande, entonces el sonido que surge es de una frecuencia tan baja que no se encuentra en el intervalQ, audible. Conforme aumenta la tensión en la cuerda, se incrementa la frecuencia, dando como resultado una nota musical que puede ser percibida por el oído humano.
Justificación de la solución. No es posible demostrar directamente, como en el caso de la ecuación de calor, que la función u(x, t) definida por (6) es una solución de la ecuación de onda. De hecho, ni siquiera es posible demostrar directamente que la serie infinita (6) tiene derivadas parciales con respecto a t y x. Por ejemplo, realizando un cálculo formal, se obtiene que 00
_
~
mrc 1
u, - - ¿_, - -a,.sen n-1
~
1
mrct
se7
499
5. 7 • La ecuación de onda
y debido a la presencia del factor n, puede ser que la serie no converja. Sin embargo, hay otra manera de establecer la validez de la solución (6). Al mismo tiempo, se obtendrá una mejor comprensión de la estructura de u(x, t). Obsérvese primero que
>]
mrx mrct mr ( x-ct) +senT mr ( x+ct . - - 1 [senT sen-cos1
1
2
Sea además F la extensión periódica de f en el intervalo -l
F(x)-{
f(x), -f(-x),
O<x
< x < l, es decir,
F(x + 2/) • F(x).
y
se puede verificar fácilmente (Ejercicio 6) que la serie de Fourier de Fes co
F(x)• ~ cnsenn~x, n-1
2 Jo( 1f ( x ) senmrx e,.• 7 1-dx.
Por lo tanto, es posible escribir u(x, t) en la forma
u(x,t)• f [ F(x- et)+ F(x+ct)]
(7)
y en este punto resulta fácil mostrar que u(x, t) satisface la ecuación de onda si /(x) tiene dos derivadas continuas. La ecuación (7) tiene la siguiente interpretación. Si se traza la gráfica de la función y = F(x - et) para un valor fijo de t, se ve que es la misma que la gráfica de y = /(x), excepto por el hecho que está desplazada una distancia et en la dirección positiva para x, como aparece en las Figuras la y 1b. Así pues, F(x - et) es una onda que se propaga con velocidad e en la dirección positiva de x. De la misma manera, F(x + et) es una onda que viaja con velocidad e en la dirección negativa de x. El número e representa la velocidad con la cual se propaga una perturbación a lo largo de una cuerda. Si ocurre una perturbación en el punto x0 , entonces se percibirá en el punto x después de un tiempo t = (x - x 0 )1c. Así pues, la ecuación de onda, o alguna forma de ella; caracteriza la propagación de ondas en un medio en el que las perturbaciones (o señales) viajan con una velocidad finita, más que con una infinita.
y
y
y=F(x-1)
y= F{x)
2
(b)
FIGURA 1.
...x
~----1~----~----.._..
_,
(a)
500
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
EJERCICIOS Resuelva cada uno de los siguientes problemas de valores a la frontera.
l.
Uu=C2Uxx;
2.
Uu
3.
Uu=c2uxx
= C2Uxx;
u(x,O)=cosx-1, u,(x,0)=0, o,x,27T { u(O,t)=O, u(27T,1)=0 u(x,0)=0, { u(O,t)=O, ;
u1 (x,O)=l.
O<x
u(l,t)=O
u(x,0)={
u(O,t)=u(3,t)==O
xl,
'
3-x,
º'X' l, l<x<2 2<x<3
u(x,O)=xcos'l'Tx/2, u,(x,0)==0, O<x
6. Sea F la extensión periódica impar de f en el intervalo -/ < x < l. Demuestre que la serie de Fourier
~ [· Jo( 1j( x ) sm· mrx d ] · n'!iX ¡2 L.J 1- x sm n-1
converge a F(x) si Fes continua en x.
7. Pruebe que la transformación~ = x - et, r¡ x + et reduce la ecuación de onda a la ecuación u~71 = O. Concluya que, por lo tanto, toda solución u (x, t) de la ecuación de onda es de la forma u(x, t) = F(x - et) + G(x, et) para dos funciones Fy G.
8. Demuestre que la solución del problema de valores a la frontera u(x,O)=f(x), u,(x,O)=g(x), { u(O,t)= u(l,t) ==O
-l<x
es 1 u(x,t)=-1 [ F(x-ct)+F(x+ct) J+2 2e
f
x+ct g(s)ds
x
et
donde F es la extensión periódica impar de f. 9. La ecuación de onda en dos dimensiones es Uu = e 1 (uxx + Uyy). Encuentre soluciones de esta ecuación por el método de separación de variables. 10. Resuelva el problema de valores a la frontera u(x,O)_:= f(x), { u(O,t)-0,
u,(x,0)=0, u(l,t)==O
O<x
501
5.8 • La ecuación de Laplace
5.8
LA ECUACIÓN DE LAPLACE
Considérese ahora la ecuación de Laplace 2 o2u+o u=O. ox 2 oy 2
(1)
Como se mencionó en la Sección 5.2. dos problemas importantes de valores a la frontera que surgen en relación con (1) son el problema de Dirichlet y el de Neumann. En el de Dirichlet se busca una función u(x, t) que satisfaga la ecuación de Laplace en el interior de una región R y que tome valores prefijados en la frontera de R. En el problema de Neumann se busca una función u(x, y) que satisfaga la ecuación de Laplace en el interior de una región R y cuya derivada en la dirección normal a la frontera de R tome valores prefijados. Ambos problemas pueden ser resueltos por el método de separación de variables, si R es un rectángulo.
EJEMPLO 1
Obtener una función u (x, t) que satisfaga la ecuación de Laplace en el rectángulo O < x < a, O < y < b, y que cumpla las condiciones a la frontera
u(x,0)=0,
u(x,b)=O
u(O,y)=O,
u(a,y)=J(y)
y
b u=O
u=O (2)
1 u= f(y)
1
r
u=O
X
a
SOLUCIÓN. El problema se resolverá en dos pasos. Primero, se encontrarán funciones Un(X, y) = Xn(x) Yn(Y) que satisfagan el problema de valores a la frontera
uxx+Uyy=O; Después, se hallarán constantes
u(x,0)=0, u(x,b)=O, u(O,y)=O. Cn,
(3)
tales que la combinación lineal 00
u(x,y) =
L
cnun(x,y)
n-1
satisfaga la condición a la frontera u(a, y) = f(y).
Primer paso: Sea u(x, y) = X(x) Y(y). Calculando Uxx = X" Y y Uyy = XY ", se ve queu(x,y) = X(x)Y(y)esunasolucióndelaecuacióndeLaplacesiX"Y + XY" =
O, o bien si Y" X" -==-y X.
(4)
502
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
Obsérvese además que el primer miembro de (4) es una función de sólo y mientras que el segundo es una función de x únicamente. Eso implica que
Y" X" -y---x·-;\. para alguna constante A. Además, las condiciones de frontera
O• u(x,b) • X(x) Y(b),
O• u(x,O)•X (x) Y(O), O• u(O,y) •X (O) Y(y)
= O. Por lo tanto u(x, y) = XY es una solu-
implican que Y(O) = O, Y(b) = O y X(O) ción de (3) si
Y"+;\Y=O;
Y(O)=O,
Y(b)==O
(5)
y
X" -;\X ==O,
X (O) ==0.
(6)
En este momento, la constante A es arbitraria. Sin embargo, el problema de valores a la frontera (5) tiene una solución no trivial Y(.Y) solamente si A = An = n 2 r 2!b 2, y en tal caso,
Y(y)== Yn(y)=senmry/b. La ecuación (6) implica, a su vez, que Xn(X) es proporcional a senh nrxl b. (La ecuación diferencial X" - (n 2 r 2/b 2 )X = O implica que X(x) = c 1 cosh nrxlb + c2 senh nrxl b para alguna elección de constantes c 1, c2 , pero la condición inicial X(O) = O implica c 1 = O.) Se concluye, por tanto, que
mrx
mry
u,,(x,y)•senh-¡;-sen-¡;es una solución de (3) para todo entero positivo n.
Segundo paso: La función
es (formalmente) una solución de (3) para cualquier elección de constantes c1 , c2 , Su valor en x = a es
••••
Por lo tanto, se debe elegir las constantes en, de modo que
O
503
5.8 • La ecuación de Laplace
3 de \a Sección 5.5, y se conc\uye, por \o tanto, que
en-
2
mra
ib
bsenhb o
mry
n= 1,2, ....
J(y)senbdy'
OBSERVACIÓN. Siempre se puede usar el método de separación de variables con objeto de resolver el problema de Dirichlet para un rectángulo R si u es igual a cero en tres de sus lados. Es posible resolver un problema de Dirichlet arbitrarip para un rectángulo R dividiéndolo en cuatro problemas donde u es igual a cero en tres lados de R (Ejercicios del 1 al 4).
EJEMPLO 2
Hallar una función u(x, y) que satisfaga la ecuación de Laplace en el rectángulo O < x < a, O
Uy(x,0)==0,
u,,(x,b)==O
u.w;(O,y)=O,
ux(a,y)-J(y)
y'
Ux
=~
1-----------1
(7)
u,,=O
Ux = :(;)
a
u,,==O
SOLUCIÓN. El problema se resolverá en dos pasos. Primero, se encontrarán funciones Un(X, y) = Xn{x) Yn(Y) que satisfacen el problema de valores a la frontera
uxx+u,,,;·=O;
~(x,0)=0,
uy(x,b)=O,
y
ux(O,y)=O.
(8)
Después, se hallarán constantes Cn tales que la combinación lineal u(x, y) = cnun(X, y) satisface la condición a la frontera ux(a, y) = f(y). Primer paso: Hágase u(x, y) = X(x) Y(y). Entonces, al igual que en el Ejemplo l, se tiene
Y" X" -=--=-A
X
y
para alguna constante :A. Las condiciones a la frontera
0-= u,,(x,O) =X (x) Y'(O), 0== u..:(O,y) ==X'(O) Y(y)
O=-u,.(x,b) =X (x) Y'(b),
implican que
Y'(O)=O, Y'(b):sO Por lo tanto, u(x, y)
=
y
X'(O)==O.
X(x} Y(y) es una solución de (8) si
Y"+AY-0;
Y'(O)-o,
Y'(b)-o
(9)
504
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VARIABLES Y SERIES DE FOURIER
y
X"-A.X=O;
(10)
X'(O)=O.
En este momento, la constante}.. es arbitraria. Sin embargo, el problema de valores a la frontera (9) tiene una solución no trivial Y(y) solamente si}.. = >-. 11 = n 2 1r 21b 2 , n = O, l, 2, ... , y en tal caso,
Y(y)= Yn(y)=cosmry/b. La ecuación (10) implica, a su vez, que X(x) es proporcional a cosh mrxl b. (La ecuación diferencial X" - n 2 7r 2 Xlb 2 = O implica que X(x) == c 1coshn1rxlb + c 2 senh mrxl b para alguna elección de constantes c1 y c2 y la condición de frontera X' (0) = O implica que c 2 es igual a cero.) Se concluye, por lo tanto, que
mrx mry un(x,y)=cosh-¡;-cos-¡;es una solución de (8) para todo entero no negativo n.
Segundo paso: La función
'°' 00
u ( x,y )
mry
mrx = 2Co + L.J cncosh-¡;n=I
es (formalmente) una solución de (8) para toda elección de constantes c0 , c1 , C;;, El valor de u.\· en x a es
Por lo tanto, se deben elegir las constantes c 1 , c2 ,
•••
de modo que
O
( 11)
Ahora bien, el Teorema 3 de la Sección 5.5 establece que se puede desarrollar f(y) en serie de cosenos
f(y)=
~ [ Jn(b f(y)cos-¡;-dy mry bl Jorb f(y)dy+ b2 ,L.¡ n= 1
l
mry cos-¡;-
(12)
O
en el intervalo O s y s b. Sin embargo, no es posible igualar los coeficientes en (11) y (12), ya que la serie (11) no tiene término constante. Por lo tanto, la condición
Íob J(y)dy=O es necesaria para que el _Problema de Neumann tenga una solución. Si es ese el caso, se tiene entonces
en=
2 n'1Ta mrsenh
lb 0
mry J(y)cos-b dy,
n) l.
505
5.8 • la ecuación de Laplace
Nótese por último que c0 permanece sin restricción, por lo cual la solución u(x, y) está determinada solamente salvo en el caso de una constante aditiva. Esta es una propiedad de todos los problemas de Neumann.
EJERCICIOS Resuelva cada uno de los siguientes problemas de Dirichlet. l.
uxx + u_yy-o O<x
u(x,0)=0, u(a,y)-0,
2.
uxx+ Uyy =O O<x
u(O,y)=O,
u(a,y)=O
u(x,0)=0,
u(x,b) = f (x)
u(x,b)=O u(O,y)=J(y)
OBSERVACIÓN. Este problema se puede resolver por el camino largo, es decir, por medio de separación de variables, o bien intentando algo más inteligente como intercambiar x y y, y usar el resultado del Ejemplo 1 del texto. 3.
4.
Uxx+ Uyy =O . ' O<x
+ Uyy =O
O<x
. '
u(O,y)=O, u(x,b) =O,
u(a,y)=O u(x,O) = f(x)
u(x, O)= f(x), u(O,y) = h(y),
u(x,b)-g(x) u(a,y)-k(y)
Sugerencia: Escríbase u(x, y) como la suma de 4 funciones, cada una de las cuales
es igual a cero en tres lados del rectángulo. 5.
uxx+ Uyy-0 O<x
u(O,y)=O,
u(x,b)- l u(a,y) = l
6.
Uxx+Uyy =O O<x
u(x,b)=O, u(O,y)=O,
u(x,0)=1 u(a,y) = l
7.
Uxx+ Uyy=O O<x
u(x,0)-1, u(O,y)=O,
u(x,b)= l u(a,y) = 1
8.
Uxx+ Uyy-0 O<x
u(x,0)= 1, u(O,y)= 1,
u(x,b)=l u(a,y)= 1
u(x,0)-0,
OBSERVACIÓN. ¡Reflexione antes!
9. Resuelva el problema de valores a la frontera Uxx+Uyy==u . O<x< l, O
u(x,O)=O, u(x,1)=0 u(O,y)=O, u(l,y)=y
10. (a) ¿Para qué funcionesf(y) es posible encontrar una solución u(x, y) del siguiente problema de Neumann. uxx+Uyy=O . O<x
ux(l,y)=O, u_y(x,0)-0,
ux(O,y)= J(y) Uy(X, l) =0
506
CAPÍTULO 5 • SEPARACIÓN DE VAIMBLES Y SERIES DE FOURIER
(b) Resuelva el problema si /(y)
= sen 21ry.
11. La ecuación de Laplace en tres dimensiones es Ux;c
+ Uyy + Uzz -0.
Suponiendo que u = X(x) Y(y)Z(z), obtenga tres ecuaciones diferenciales ordinarias oue se satisfagan con X, Y y Z.
Apéndice A
OBSERVACIONES ACERCA DE LAS FUNCIONES DE VARIAS VARIABLES 1. Una función f(x, y) es continua en el punto (x0 , y 0 ) si para toda e rel="nofollow"> O existe ó( e), tal que
lf(x,y)- f(xo,Yo)I <e si lx-xol + IY-Yol < 8 (e). 2. La derivada parcial de f(x, y) con respecto ax es la derivada ordinaria de f con respecto ax, suponiendo que y es constante. Dicho de otro mrido
3. (a) Se dice que una función /(x1 ,
••• ,
x,,) es diferenciable si
a¡
a¡
f(x 1 +Ax 1, ••• ,x,.+Ax,.)-f(x 1, ••• ,x,,) = -a-Ax 1 + ... + - Ax,.+e X¡ 0X 11 donde e/[ 1Ax11 + . . . + 1Axn1] tiende a cero, cuando 1Ax11 + . . . + 1Ax,,1 tiende también a cero. (b) Una función /(x1, ••• , Xn) es diferenciable en una región R si
a¡
- - , ... , 0X¡
a¡
-!l-
vXn
.
son contmuas en R.
507
508
APÉNDICE • A
4. Sean/= f(x1' ... , renciables, entonces
Xn)
Y Xj = gJ(Y¡, ... , Ym), j
1, ... , n. Si/y g son dife-
Esta es la regla de la cadena para la derivación (o diferenciación) parcial. 5. Si las derivadas parciales de orden 2 de/ son continuas en una región R, entonces
j,k= 1, ... ,n.
6. El término general del desarrollo en serie de Taylor de f alrededor de x 1 = x?, ••. , Xn X~ es
ª jn!
J,+ ···
}¡!. ..
+i1(xº¡, ... , xº) 11
aX¡
}¡
...
aX
j
11"
(x¡
º)}' ••• ( X
X¡
11
Apéndice B
SUCESIONES Y SERIES 1. Se dice que una sucesión* de términos numéricos an, n = 1, 2, ... converge al límite a si los términos an se acercan cada vez má~ a a, cuando n tiende a infinito. Dicho de otra manera, la sucesión (an) converge a a si para toda e > O existe N( e) tal que
TEOREMA 1. Si an - a
y bn
-+
b, entonces an ± b11
-
a ± b.
DEMOSTRACIÓN. Sea e > O un dato. Elíjase N 1 (e), N 2 (e) tales que
la-anl<'Í
paran>N 1 (e),
Y
máx {N 1(e),Ni{e)}. Entonces,
Sea N(e)
lb-bnl<'Í paran~
paran:>N2 (e).
N(e), se cumple
lan±bn-(a±b)I< lan-al+lbn-bl<~ +~=e.
D
TEOREMA 2. Supóngase que an + 1 ~ an, y que existe un número K tal que
1a,,1
:5
K para toda n. Entonces la sucesión (an) tiene un Hmite.
509
51 0
APtNDICE • 8
DEMOSTRACIÓN. Es la misma que la demostración del Lema 1 de la Sección 4.8. 4. Se dice que la serie infinita a 1 + a2 + ... = sumas parciales
2
an converge si la sucesión de
tiene un límite.
5. La suma y la diferencia de dos series convergentes es también convergente. Este hecho es una consecuencia inmediata del Teorema 1.
6.
TEOREMA 3. Sea an ;;?: O. La serie I an converge si hay un número K tal que a 1 + . . . + an s K para toda n. Sn = a 1 + . . . + On satisface s K, se concluye del Teorema 2 que 2 an converge.
DEMOSTRACIÓN. La sucesión de sumas parciales Sn+ 1
7.
;;?:
Sn.
Dado que
sn
TEOREMA 4. La serie 2 On converge si existe un número K tal que 1a 11 + ... + lanl s K para toda n.
DEMOSTRACIÓN. Por el Teorema 3, 21an1 converge. Sea bn = On + 1an1. Clara· mente, O s bn s 2Ian1. Así que, 2 bn también converge. Esto implica de inmediato que también la serie,
converge.
8.
TEOREMA 5. (Criterio de Cauchy de la razón.) Supóngase que la sucesión 1an+ 1/ an 1tiene un límite >.. Entonces la serie 2 On converge si). < 1, y di ver·
ge si).. > 1.
DEMOSTRACIÓN. Supóngase que ). < 1 Entonces existe p < 1, y un índice N, tal que lan+il s planl paran;;?: N. Esto implica que laN+pl s pPlaNI· Por lo tanto, K laNI lanl <(l +p+ ··· +p )laNI <-1- , n•N -p
N+K
~
y
On converge.
• (N. del R.) El término ~ucesión corresponde también a progresión. aunque este último suele usarse únicamente para designar las sucesiones llamadas aritmética y geométrica.
511
Apéndice • B
00 •
Si A> 1, entonces laN+pl ;;::: pPlaNI, con p > l. Así pues, Pero lanl debe tender a cero si~ On converge as, ya que
lanl -
00
cuando n -
lan+ 11 == lsn+, - s,,I
Apéndice C
INTRODUCCIÓN Al LENGUAJE APL Este apéndice es una breve introducción al lenguaje de programación APL y contiene toda la información requerida para resolver los problemas numéricos del texto. En APL el programador se comunica con la computadora por medio de una terminal. Las instrucciones se ingresan mediante un teclado (máquina de escribir eléctrica) y son transmitidas (usualmente a través de líneas telefónicas) hasta la computadora. De manera similar, la computadora contesta controlando la máquina de escribir para hacerla presentar su respuesta. En la Figura l se muestra un croquis del teclado para APL. Para ingresar el símbolo superior de una tecla cualquiera, como el símbolo 'V situado sobre la G, púlsese la tecla deseada al mismo tiempo que la tecla "shift". La mayoría de los lenguajes de programación son muy fáciles de aprender. Ello se debe a que una computadora es de naturaleza esencialmente muy simple. Las únicas operaciones matemáticas que puede realizar una computadora son adición, sustracción, multiplicación y división. El poder real de una computadora reside en su aptitud de realizar millones de operaciones en cuestión de segundos. Los procedimientos para inicializar y terminar la sesión de trabajo con la computadora son muy simples, pero usualmente difieren de una instalación a otra. Es por ello que aquí se omitirán tales instrucciones. Se empezará con las instrucciones para la adición, sustracción, multiplicación y división. (1) Adición. Para sumar los números 3 y 4 se teclea 3 + 4 y se presiona luego la tecla "return". Al oprimir esta tecla se indica a la computadora que la instrucción está completa. Mientras la computadora realiza las instrucciones se queda en bloqueo el tecla-
512
5f 3
Apéndice • C
do. En una fracción de segundo (a no ser que mucho personal esté utilizando la computadora al mismo tiempo) ia máquina escribirá 7. (2) Sustracción. Para restar el número 4 del número 3 se teclea 3 - 4. La computadora responderá con -1.
BACK SPACE
ON
~l~--:--...---~--.1....--~~~1--;--~1--~--~1--~--~-;--..---K--.--O-L__,....---~. . . . . -----..1
RETURN
I_ sm_FTl ...____I ~ .....___~_.___¡~ __.__¡~___.___1~____.___~____......_____M____.________.¡____,~1B FIGURA 1. Teclado para APL
OBSERVACIÓN. El signo "menos" que denota la operación de restar es el signo "menos" que se encuentra arriba del signo "más" en el teclado de APL. El signo "menos" que escribe la computadora es el signo "menos'-' que se halla arriba del 2. Dicho signo denota números negativos. Por ejemplo, la instrucción -2 + 1 hace que la computadora sume los números -2 y 1. (3) Multiplicación. Para multiplicar los números 12 y 6, se teclea 12 x 6. La computadora responderá con 72. (4) División. Para dividir el número 6 entre el 12, se teclea 6 + 12. La computadora responderá con 0.5.
OBSERVACIÓN. También se puede emplear el símbolo + para determinar el recíproco de un número. Para hallar el recíproco de 6 se teclea + 6. Supongamos que se teclea la instrucción 3 + + 6. La computadora analiza la posición inmediatamente a la izquierda del signo de división ( + ). Dado que la computadora no encuentra un número en dicha posición (es decir, halla el +, que indica una operación) toma entonces el recíproco de 6 y lo suma al 3. De modo que el resultado de la instrucción es 3.16666667. Exponenciación (o potenciación). La computadora puede, mediante una sencilla instrucción, potenciar o elevar un número a cualquier exponente. Para encontrar el valor 114 de (3.14) se teclea 3.14 * 0.25 (O BIEN 3.14 * + 4).
OBSERVACIÓN. La operación de exponenciar no es una de las .cuatro operaciones matemáticas que puede-realizar la computadora. Sin embargo, hay métodos numéricos muy elegantes y eficientes para calcular la potencia de un número dado, los cuales necesitan solamente de las cuatro operaciones básicas (Secciones 1.11 y 1.11.1 ). En la computad9ra se halla un archivo con la totalidad de las instrucciones de uno de tales méto-
OFF
514
APENDICE • C
dos. Al dar la instrucción para exponenciar, la computadora corre dicho paquete de instrucciones previamente almacenado.
Notación exponencial de los números. A la computadora se le puede dar un número en cualquiera de dos formas. La primera es la forma decimal ordinaria, o sea, 3.14. Otra manera de hacerlo, que se usa con frecuencia para números que son muy grandes, o bien muy pequeños, es la forma en notación exponencial. Aquí se factoriza con una potencia de 10 un número dado. Por ejemplo, el número de Avogadro (el número de moléculas en un mol de cualquier sustancia) es 6.02 x 1023 • A la computadora se le puede dar dicho número en la forma 6.02 E23. En forma más general, denótense por o y n dos números fijos, siendo n un entero. La instrucción aEn significa lo siguiente: multiplicar a por 10n. Por ejemplo, 3.2E- 5 =3.2X10- 5 =0.000032
y - l.732E2== - l.732X 10 2 = -173.2. La computadora hará imprimir los resultados de los cálculos en cualquiera de las dos formas, decimal o exponencial. (El autor todavía tiene que reflexionar acerca de cuál de las dos formas usará la computadora para un número dado.)
Expresiones compuestas. En APL es posible incluir varias operaciones en la misma instrucción. Por ejemplo, puede indicarse a la computadora que multiplique los números 3 y 4, que divida 6 entre 2, y sume los dos resultados. En aritmética usual, dicha expresión se escribiría como 3 x 4 + 6 + 2 ( = 15). Sin embargo, es necesario recordar siempre que la computadora es "judía": lee de derecha a izquierda. De modo que cuando la computadora recibe la instrucción 3 X 4 + 6 + 2 divide primero 6 entre 2 y obtiene 3. Después suma 4 y 3 para obtener 7. Por últimQ, multiplica 7 'por 3 para tener como resultado 21. La mejor manera dé garatizar que la computadora haga los cálculos correctos es usar paréntesis. Así pues, la manera correcta de escribir la instrucción anterior es (3 x 4) + 6 + 2. Esta instrucción indica a la computadora que realice lo siguiente (i) dividir 6 entre 2; (ii) multiplicar 3 por 4; y, por último, (iii) sumar ambos resultados. Ahora otro ejemplo, supóngase que se desea que la computadora evalúe la exp~esión
2 1+(3.2)2 +6 113 •
(1)
Tal cosa se logra tecleando la instrucción
2+1+(3.2•2)+6• +3 Al recibir tal instrucción la computadora (i) extrae la raíz cúbica de 6; (ii) eleva el número 3.2 al cuadrado, y lo suma a 6VJ; (iii) suma 1 a dicho resultado; y, por último, divide entre 2 el número resultante. ·
Identificadores. Hay muchos casos en los que se desea que la computadora almacene un número dado, o bien el resultado de algún cálculo. Por ejemplo, podría ocurrir que
Apéndice • C
515
el resultado de un cálculo se necesitara más tarde. Sin embargo, la computadora no almacena nada a menos que se la indique específicamente. En APL (y también en otros lenguajes de programación) se logra que la computadora guarde un número dado mediante la ingeniosa idea de asignarle un nombre, o identificador. Dicho nombre debe empezar con una letra del alfabeto y contener solamente letras y números. Por ejemplo, es posible almacenar el resultado del cálculo (3.2)2 + 61/i tecleando la instrucción R - (3.2 * 2) + 6 * + 3. Esta instrucción tiene como consecuencia que la computadora almacene el resultado del cálculo en la ubicación o dirección R. Dicho de otro modo, la dirección R es la manera como la computadora identifica dónde almacenó el número. Nótese también que ahora la expresión compuesta (1) puede ser calculada mediante la instrucción sencilla Z - 2 + 1 + R. Al recibir esta instrucción, la computadora busca en la dirección R y ve qué número está almacenado en ella. Después, suma uno a dicho número; divide entre 2 el número resultante, y almacena este último en la ubicación Z. Si se desea conocer el resultado del cálculo, se teclea Z. Esta instrucción indica a la computadora que imprima el número que está almacenado en la dirección Z.
OBSERVACIÓN 1. Es importante entender lo que ocurre exactamente cuando se asigna un identificador a un número. La instrucción R - R + 1 es perfectamente razonable en APL, en tanto que la ecuación R = R + 1 matemáticamente no tiene sentido. La instrucción R - R + 1 indica a la computadora que sume uno al número almacenado en la dirección R y guarde la suma en la misma ubicación. (Por supuesto que en este proceso se borra el número originalmente almacenado en R.) Si A es un identificador, y se emplea la frase "A es igual a cuatro", entonces lo que realmente se quiere decir es que el número almacenado en la dirección A es cuatro. OBSERVACIÓN 2. Si se teclea la instrucción Z - A + 3 sin haber definido A (es decir, sin haber almacenado nada en la dirección A) entonces la computadora responderá con el mensaje de error VALUE ERROR (error en un valor) y escribirá un signo(/\) bajo la A. OBSERVACIÓN 3. Si se teclea la instrucción 1 + 3 - A y A es 3, entÓnces la com~lU· tadora responderá con el mensaje de error DOMAIN ERROR (error en un dominio\ También se obtendrá el mismo mensaje de error si se teclea RAD - B * 0.5, y Bes negativo. Funciones que ya están almacenadas en la computadora. En las aplicaciones aparecen con tanta frecuencia las funciones senx, cosx, tanx, ex, lnx, etc., que las instrucciones para calcularlas (es decir, las instrucciones para reducir su evaluación a adiciones, multiplicaciones, sustracciones y divisiones) ya están almacenadas en la computadora. 1. Las instrucciones para calcular sen x, cos x y tan x son 1 OX, 20X y 30X, respectivamente. El símbolo de círculo que precede a la letra X es el que se encuentra arriba de la letra O en el teclado de APL. 2. Las instrucciones para calcular are sen x, are cos x y are tan x son -1 OX, -2ox y -3ox, respectivamente. 3. La instrucción OX indica a la computadora que multiplique el número X por 2 1r. Así pues, la instrucción A - 2oox * 2 hace que la computadora evalúe cos 11'X y almacene el resultado bajo el nombre A.
516
APÉNDICE • C
4. La instrucción para calcular ex es *X. Así pues, la instrucción 10*X indica a la computadora que evalúe sen ex. 5. La instrucción para calcular In x es@ X. El símbolo que precede a X es un símbolo compuesto. Hay dos maneras de teclearlo: una es pulsando primero O, luego "backspace" (espacio) y, por último, *; la otra es teclear primero *, luego "backspace" y,· por último, o. 6. La instrucción 1X indica a la computadora que tome el valor absoluto del número x. 7. La instrucción !N indica a la computadora que calcule factorial N, o sea N !. El símbolo ! se forma remarcando la comilla (o apóstrofo) y el punto. 8. La función signo, sgn x, en matemáticas tiene el valor l si x es positiva, -1 sí x es negativa, y bien O si x es nula. APL usa el signo de multiplicación para denotar esta función. Así pues, si se teclea la instrucción x 127.6, la computadora responderá con 1; y si se teclea la instrucción x -332.9, la computadora responderá con -1.
Corrección de errores de tecleo. Si se descubre un error de tecleo antes de enviar una instrucción (es decir, antes de pulsar la tecla "enter") entonces es posible regresar al primer símbolo incorrecto con al tecla "backspace" y presionar luego ia tecla ATTN o bien la INT. (Todo teclado de APL tiene una tecla ATTN, o bien una INT.) La respuesta de la computadora será una marca de "paloma" (.J) abajo del carácter para indicar que éste y los que están a su derecha fueron borrados. Después se completa la instrucción como debía haber sido tecleada. Vectores. Una de las características más útiles del APL es la forma tan elegante de manejar los vectores expresados como sucesiones de números. La sucesión l, 3, 9, 16 se puede almacenar en una sola dirección como un vector con cuatro componentes mediante la instrucción A - 1 3 9 16. Esta instrucción indica a la computadora que almacene los números 1, 3, 9 y 16 en la dirección A. El número 1 se identifica por A[l]; 13, por A[2]; el 9, por A[3], y el 16, por A[4]. Si se teclea la instrucción A[3], entonces la computadora responderá con 9. Supóngase ahora que A y B son dos vectores de la misma magnitud. La instrucción C - A + B indica a la computadora que sume los términos correspondientes de A y B, y que almacene el vector resultante en la dirección C. La instrucción +/A indica a la computadora que sume todos los elementos de A. Así pues, si se desea sumar los números 3.2, 7, 16, 32.4, 1.8, se podría dar la instrucción A - 3.2 7 16 32.4 1.8 seguida de +/A.
ADVERTENCIA. Si la computadora ignora que A es un vector (es decir, si alguien olvidó indicárselo) y se teclea la instrucción A[3], entonces la computadora responderá con un mensaje de error, ya que A(3] no es un identificador válido. En algunos casos se desea definir un vector de magnitud Nen el cual cada elemento está definido recurrentemente. De modo que A [2] se calcula en términos de A {l j, luego A[3] se calcula en términos de A[2], y así sucesivamente. Sin embargo, si se.teclea A[1] o A[2), la computadora responderá con un mensaje de error, ya que aún no sabe que A[l], ... , A[N] son las componentes de un vector A de magnitud N. Este problema se resuelve tecleando primero la instrucción A - NpO. Tal instrucción tiene el efecto de almacenar el vector O O... O (N veces) en la dirección A. Entonces se puede definir A [ 1], con lo cual el nuevo valor remplazará al valor de O como primer elemento de A.
517
Apéndice • C
Así que es posible evaluar A [2], A [3], ... , A [N] recurrentemente. Por ejemplo, la sucesión de instrucciones A~4p0
A[ 1 ]~1.5 A[2J~A(1
J •1.6
A(3Jf-A[2J •1.7 A[ 4)f-A[3J •1.8 hacen que la computadora almacene el vector
18 17 11 · 1.5, l.51.6, 1.51.6 . ' 1.51.6 . en la dirección A. En este contexto, la instrucción A -,X también es muy útil. Dicha instrucción hace que el número X sea identificado como un vector con solo una componente. De manera similar, sean A y B dos vectores de magnitudes/ y m, respectivamente. La instrucción C - A,B indica a la computadora que forme el vector C de dimensión/ + m cuyas primeras I componentes son los elementos de A, y cuyos restantes m componentes son los elementos de B.
Expresiones lógicas. Una computadora digital también pu~de comparar dos números para ver cuál de ellos es mayor. Para saber si x es mayor que o igual a y se teclea X ~ y. Si x es mayor que o igual a y, es decir, si la expresión X ~ Y es verdadera, entonces la computadora responderá con l. Si x es menor que y, es decir, si la expresión X ~ Y es falsa, entonces la computadora responderá con O. Una de las características poderosas del APL es que es posible incluir expresiones lógicas X ~ Y, X < Y, X s Y, X = Y y X ::f: Y en cualquier instrucción en APL. Por ejemplo, supóngase que B = 3 y C = 5, y se teclea la instrucción 1 + •B ~ C. La computadora responderá con 2, ya que el valor de B ~ C es O y e 0 = l. Caracteres. La computadora puede imprimir y almacenar mensajes. Una manera de lograr esto es poner entre comillas el mensaje que hay que imprimir, y asignarlo a un identificador. Por ejemplo, la sucesión de instrucciones A-'MARTIN BRAUN IS A GREAT GUY.'
A hace que la computadora imprima el mensaje MARTIN BRAUN ES UN GRAN TIPO.
Supóngase ahora que tanto T como Y son vectores de magnitud N que están almacenados en la computadora. Para efectos de comparación podría desearse imprimir los vectores T y Y en columnas adyacentes. Esto se logra tecleando la instrucción 0(2, pY)pT, Y: El símbolo 0 se obtiene superponiendo los símbolos O y\.
518
APtNDICE • C
OBSERVACIÓN. Si se teclea la instrucción T seguida de la instrucción Y, entonces la computadora imprimirá horizontalmente todos los componentes de Ty Y. En caso necesario, utilizará más de un renglón. No es necesario mencionar que será prácticamente imposible hacer coincidir las componentes de T con las componentes de Y si N es muy grande.
Programas en APL. En muchos casos se desea que la computadora siga una sucesión de instrucciones para un valor dado de un parámetro y que después repita la misma sucesión de instrucciones para muchos otros valores del parámetro. Por ejemplo, se podría tener que resolver el problema de valor inicial dy/dt = f(t, y), y(t0 ) = Yo para muchos valores distintos de Yo. No es necesario mencionar que no es deseable estar dando las mismas instrucciones una y otra vez cuando se cambia el valor del parámetro. En vez de eso, es conveniente almacenar las instrucciones de modo permanente en la computadora. Así, cada vez que se cambiara el valor del parámetro, simplemente se le informaría el cambio a la computadora y se le indicaría seguir el conjunto de instrucciones que se dio. Tal cosa se logra definiendo un programa.
DEFINICIÓN. Un programa es una sucesión de instrucciones dadas a la computadora y almacenadas en ella para ser ejecutadas como un todo. l. Definición de un programa.
1. Se inicia la definición del programa tecleando el símbolo V seguido de una palabra, la cual será el nombre del programa. Las reglas que rigen los nombres de los prQgramas son las mismas que las de los identificadores. Por ejemplo, el programa Euler se inicia tecleando V EULER. 2. La computadora responde con [1] y espera a que sea tecleada la primera instrucción. Después de cada fostrucción ingresada; la computadora responde con el número de la siguiente instrucción y espera a que sea tecleada. 3. Se termina la definición de un programa ingresando el símbolo V inmediatamente después de teclear la última instrucción. II. Ejecución de un programa.
1. Teclear el nombre de un programa tiene como efecto que la computadora ejecute las instrucciones del programa en una secuencia que se inicia con [ 1]. 2. Es posible interrumpir en cualquier momento la ejecución de un programa pulsando la tecla INT (o bien la ATTN).
III. Bifurcación en un programa. 1. Salvo una excepción, todos los enunciados de un programa son instrucciones de especificación. Es decir, son instrucciones que realizan operaciones matemáticas, asignan identificadores a números, o bien imprimen datos. La única excepción es la instrucción de bifurcación -N, donde N es un entero o una expresión en APL que tiene un valor entero. Dicha instrucción ordena a la computadora continuar con la instrucción N. Por ejemplo, la instrucción [15)-4 indica a la computadora que continúe con la instrucción 4 una vez que haya alcanzado la instrucción 15. 2. Es una convención que la ejecución de un programa termine si N = O.
Apéndice •
519
e
3. En muchos casos se desea que la computadora realice rápidamente una cierta operación, un número especificado de veces. La manera de controlar cuántas veces ha de ejecutarse la operación es mediante un contador, es decir, un identificador que se incrementa en uno cada vez que se realiza la operación. Esta técnica se conoce como ciclización ("looping"). Por ejemplo, denótese al contador por I y sea N et número total de veces que se desea realizar la operación dada. Supóngase además que las instrucciones para ejecutar dicha operación están especificadas en las instrucciones (6] a [8]. Entonces la novena instrucción sería [9] 1-1 + 1 , y la décima instrucción sería
[10)
~sxN > 1
Si N e?: /, entonces 6 x N ~ Ida como resultado 6, y se lleva a cabo una bifurcación en la instrucción [6]. Si N < /, entonces 6 x N e?: Ida como resultado O, y el programa termina. Otra opción para la instrucción décima podría ser [10)-6 x iN ~ l. Este enunciado tiene como efecto que la computadora bifurque la instrucción [6] si N e?: /,o bien la siguiente instrucción (en este caso la [11]) si N < l. Supóngase por ejemplo que se desea evaluar a 1000 , donde a 1000 está definida recurrentemente a través de las ecuaciones 1 a 1 = 2·
Lo anterior se puede lograr definiendo el siguiente programa. V EVALUAR
r11
A~1ooop0 [2] A[11~0.5 [3] 1~1
[4] A{I + 1J~A{t]-0.5 X A{I] • 2 [5] 1~1+1 [6) -t4Xd <999 (7] A[1000] V
Al teclear el nombre del programa EVALUAR se hace que la computadora ejecute la sucesión de instrucciones e imprima el valor de a 1000 • IV. Edición (redacción) de un programa 1. La instrucción V EULER [O] V indica a la computadora que imprima el pro· grama Euler. Es una práctica recomendable de programación teclear esta instrucción inmediatamente después de terminar la definición de un programa. 2. Para cambiar la instrucción Nen un programa llamado Euler después de haber terminado su definición, es necesario ingresar V EULER [N] seguido de la instrucción corregida y de v .
OBSERVACIÓN MUY IMPORTANTE. Es posible que la ejecución de un programa se ~etenga antes de haber sido completada y sin un mensaje de error. (Un caso frecuente Cle tal situación es cuando aparece un identificador no definido.) Si tal cosa ocurre, se teclea de inmediato una flecha hacia la derecha - . De otro modo~ la computadora seguirá tratando de ejecutar el programa y no será posible corregirlo.
520
APÉNDICE • C
EJEMPLO 1 Se desea evaluar la expresión
foxe
12
dt para muchos valores de x. Esto
se puede efectuar de la siguiente manera. Elijasen, un número entero grande, y hágase h = xi n. Entonces la suma de Riemann n-1
h
L
e~2=h
j=-0
es una buena aproximación de la integral grama evalúa esta suma de Riemann
n-1
L eCJh>i
j•O
Jcxe °
12
d1, para h pequeña. El siguiente pro-
V INTEGRAL [1] H+-X+N [2] SUM+-0 [3] J+-0 [4] SUM+-SUM+•(JXH)•2 [5) J+-J + 1 [6] ~4xiJ <; N-1 [7] SUM+-H X SUM V.
EJEMPLO 2 Un matemático famoso que asistía a una reunión de verano de la American Mathematical Society fue arrollado por un conductor descuidado que se dio a la fuga. Al llegar la policía al lugar de los hechos, yacía él agonizante en la calle. Cuando le preguntaron si se había fijado en el número de matrícula del vehículo, el matemático contestó que "no'', pero expresó que ''la matrícula contien~ 3 números de dos dígitos, los cuales a su vez corresponden las longitudes de los lados de un triángulo rectángulo". La policía rápidamente investigó todas las matrículas del estado compuestas por 3 números de dos dígitos. Introdujeron toda la información en una computadora bajo la variable de nombre A. Utilizó luego el siguiente programa para detectar a todos los posibles sospechosos. V PRÓF_UGO
(1] S1 +-(A[1] • 2}-{A[2] • 2) + A(3] • 2 [2] S2+-(A[2] • 2) - (A[1] • 2) + A[3] • 2 (3] S3+-(A[3] • 2)-(A[1] • 2) + A(2] • 2 (4] --+5X(S1 XS2XS3)=0 [5) 'ESTE ES UN POSIBLE SOSPECHOSO.'
V
Respuestas a los ejercicios de número impar 1
Capítulo 1 SECCIÓN 1.2
l. y(t)=ce-sent
J
J
S. y(t)-exp( - t 13)( exp(t t 3)dt +e]
3. y(t)= t+c l +1 2
e+ (1+12)1;2(1 + t4)1/4 dt 7. y(t)= - - - - - - - (1 +t2)'/2(1 +14)1/4 11. y(t)=
)e''
13. y(t)= e-'[ 2e+
J,' 1:• dr]
15.y(t)=('' +213 +t+c)(l+t2)-112
17.y(t)={2(1-e-'), 2(e-l)e- 1,
Ü(t
t>1
21. Cada solución tiende a un límite distinto cuando t - O. 23. Todas las soluciones tienden a cero cuando t - 11"12. SECCIÓN 1.3
3. 127,328 7. Aproximadamente 13 550 D.C. SECCIÓN 1.4
1.y(t)- t+c 1-ct
3.y(t)==tan(t-!t 2 +c)
7.y(t)•[9+2ln{1~'')]'
2
S. y(t)
= are sen(c sen t)
2 ,
-00<1<00
521
522
RESPUESTAS A LOS EJERCICJOS DE NÚMERO IMPAR
9. y(t)== l-[4+2t+2t 2 + t 3] 112,
-2 < t < 00
2
a kt -1 . 11. y(t)= l+akt' (ik
,2_
1 15. y(t)= -2-
17. y==c 2e_ 2 y,¡;, t>O;y= -c 2e2 y,¡;, t
19. t+ye 1IY-c
23. (t+2y)2-(t+2y)== c-1t
SECCIÓN 1.5
3. a>0.4685
4'J J 999 998 - 999 998e -OJXUt , , 7. (a) -d -0.003p-0.00lp 2 -0.002; (b) p(t)= ' ' ' _ 't 999,999-999,998e 0001 · p(t)-t-2 cuando t-+oo SECCIÓN 1.6 NecNt
1. p(t) = -N---1+--
SECCIÓN t.7
1. V(t)= W- B [1- e<-cgfW>1 ] e 7. V(t)= V322
9. (a) VV -
K
e<64.A)(t -
"\/V;; + mg In e
-gR
dv
11. (a) vdy •
S)/V322
+1]
° , [ xoe<64.4)(1-s>1Vii2 _ 1
3
(y+R)
2
;
(1- Je )+1 vm(1-Je )-1 VID
Ko-=-------
2 2 -et m g mg-cVV =-2-; (b) Vr--2-, m e mg-cfi.
.. ~ (b) V0 -= v2gR
SECCIÓN 1.8
21n5 3. lnl años.
5. IO'e 10
ººe-
7. (a) c(t)= l-e- 0·001 ';- (b) IOOOln j min.
0·021)+ 0 021 • 'c(t)-l(J-e11.48% 2 • 150 15. x 2 +y 2 ==cy 17. y 2(1ny 2 -l)-=2(c-x2)
13. -.r rv-c
523
Respuestos o los e1ercic1<JS de número impar SECCIÓN 1.9
3. 12 seny
9.
+ y 3e'
• e
2
v
YU> - -
1
+
S. y tan t + sec t + y 2 -
t(2t-1)
l
13. a=-2;y(t)=± [ i(t+ct)
1. y(t) -
e
u. r:Y + w:Y 2>-
Ct 3 - t>
4
1
-
1/2
r
213
10
19. a=l;y(t)=arcsen[(c-t}e'J
SECCIÓN t.10 2
14
,in
16
1. y,.(l}=t + -2,. +-31+ . ... +1 n. 1+ e2' 3. y 1(t}=e'-I; Yi(t)=t-e'+- -
2
101 t ,2 .13 , ( 1+1)e21 e'' e41 Y3(t)=-43+¡+2+3+2(l-t)e + 2 -3+16
19. y(t)==sen
,2 2
SECCIÓN l. 11
3. (a) 0< x 0 < 10
5. l.48982
7. (e) 0.73909
Sección J. ll. J
5. 0.61547
7. 0.22105
9. 1.2237
SECCIÓN l. 12
l. y,.=(-7)"-H<-7)"-l] n-1
b.1
5.y,.=a 1 ... a"_ 1 y 1 + ~ - -[
j • I a¡ ••• aj
l
9. (a) x=S251.75; (b) x=$289.50
SECCIÓN t.13
l. h=O.l,yio= 1; h=0.025,y 40 = l 3. h•O.l,y 10 =1; h=0.025,y 40 ==1 S. h•O.l,y 10 -1.80516901;
h-0.025,y 40 = 1.94633036
Sección 1.13.1
3. Ek <
h(l +e+ e2 )
e 2
[ett/(tt+l>-
t]
4(10-') 5. h<--23(f -1)
SECCIÓN 1.14
l. h•0.1,y 10 •1;
h•0.025,y 40 =1
5. h=O.l,y 10 •2; h•0.02S,y40 =2
3. h=0.1,y 10 -I; h=0.025,y40 -l
524
RESPUESTAS A LOS EJERCICIOS DE NÚMERO IMPAR
SECCIÓN 1.15
1. h=O.l,y 10 =1;
h=0.025,y 40 =l
5. h = 0.1, y 10 = 1.98324929;
h=0.025,y40 =l
3. h=O.l,y 10 =1;
h = 0.025, y 40 = 1.99884368
SECCIÓN 1.16
1. h=O.l,y 10 =1;
h=0.025,y 40 =l
5. h = 0.1, y 10 = 1.99997769;
3. h=O.l,y 10 =1;
h=0.025,y40=l
h = 0.025, y 40 = 1.9999999
SECCIÓN l.17
1. 2.4103
5. 0.4388
3. 0.0506
Capítulo 2 SECCIÓ.N 2.1
1. (a) (4-3t)e'; (b) 3VJ lsenVJ 1; (e) 2(4-3t)e 1 +12\/3 lsenVJ 1; (d) 2 -31 2 ; (e) 5(2 -3t 2); (f) O; (g) 2-31 2
-3 {d) y(t)=2 'r. {b) W== --"J;2; Vt 21 7. (a) -(bsenalsenbt+acosatcosbt); (b) O; (c)_(b-a)e 1 ; (d) e2a'; (e) t; (f) -be2a1
s.
13. W=_!_ t
SECCIÓN 2.2
1. y(t)= c1e' + c2e-'
3. y(t) = e 3'1 2 [ c 1e Ys 112 + c2e-Ys 112 ]
s. y(t)=He4' +4e-') 9. V> -3
7. y(t)=
1
e-1/2[ eJVs 1¡10_ e-JVs1¡10]
11. y(t)=c 1t+c2 /t 5
Sección 2.2.1
V3- I +c2 sen\13- t 1. y(l)=e - ' /2 [ c. 1 cos2 2
]
3. y(t)=e-'(c 1cosv'2 t+c 2 senv'2 t)
...¡=;- t S. y(t)=e - ' /2 [ cos2
3 ...¡=;
...¡=;- t sen2
vTI (t-2)
4
l VIT (t-2)
9.y(t)=e<1 - 2>! 3 c o s - - - - - - - s e n - - - [ 3 YIT 3
11. y 1(t)-coswt, y 2(t)= senwt
l
525
Respuestos o los e1erc:Cios de número rnpor
15.
Vi
+(l+i)
V2
= -
± (1 '-- i)
=
Vi
1
19. y(t)=
; VT+7
[ c 1cos
+} V2 [V v'2 + 1 + ..
=
... J.r.
; vVi =±[Yv'2
1
~-
i V
int+c,sen
V:.
v'2 - 1
+iYV2 +l
-1
J
J·~
(Vi
=ei1T/ 4 )
1n1]
Sección 2.2.2
l. y(t)=(c 1 + c2t)e 31
11. y(t)
3. y(t)=(l+tt)e- 113
= (c 1 + c2 t)er
2
13. y(t) = C¡t
7. y(t)=2(t-11')e 2U-11')/J
+ Cz(t 2 - l) 15.
y(t) = Ci(t
+
c 1 +c 2lnt
17. y(t) = c 1( l + 3t) + c 2e 31
19. y(t)= - - [ -
SECCIÓN 2.3
1. y(t)=c 1+c 2e 21 +1 2
SECCIÓN 2.4
1. y(t)=(c 1 + lncost)cost +(c2 + t)sen t
3. y(t)=c 1e 1l 2 +[c 2 +9r-2t 2 +}t 3 ]e 1 S. y(t)=f¡(2cost
7. y(t)=
e- 1 +~e- 1 1 3
3sent)e- 1
e
l
vS+T [e 2U-s)_e
o
C2
9. y(t)=c 1t 2 +- +
t 2 lnt
l
11.y(t)=\r¡
[c +c lnt+ ffvs coss[lnr-lns]dsl 1
2
SECCIÓ~ 2.5
l. l/t(t)= 7.
o/( t) =
1
3
2
5. tf¡(t)= ~ e-r
-21-l 3
9. ~( t)
¡1¡; t[sen 21- 2t cos 2t]
1 ) te 2- 5 T
- J ( t ll. l/;(t)=so(cost+7sent)+
15. l[¡(t)
~
+ T1< cos 2t
4 sen 2t)
21
- }¡; cos3t + ~ t sen t
17. (b) if(t)= 0.005 +
Jl.~.OIB ( 15 sen 30t -
20,000cos30t) + lf sen IOt
SECCIÓN 2.6
l. AmpE:ud
=¡, periodo= hr, frecuencia
7. a~ {1. donde ( 1+(1 -
fn
2
]e- 21:1=10- 6
=8
1)
+ Cze 2t
526
RESPUESTAS A LOS EJERCICIOS DE NÚMERO IMPAR
11. .,,/2 segundos
Sección 2.6.2
1 ~. [. 1-(cos500V3 + ~ sen500V3 }e1
3. Q(I)•
]
3
earga a reg1men permanente = 7. w=
500
250,()(X)
(-1- R2 )112 LC 2L2
SECCIÓN 2.8 oo
1. y(t)=aoe-12¡2+a1
3. y(t)=ao [ 1 +
3t
2
L
{ - l)n/2n+I
n-o
3·5
···
{2
4
n+
l) 8
6
3t 31 3·31 3·3·51 + 24·2! - 26·3! + 2ª·4! - 210.5!
10
l (
+ ... +a1 t+
3
1
3
)
00
L
S. y(t)=
(n + 1Xt- 1)2n
n•O 16
,11
,16
1· y(t)= - 2rr+ 5-6+5-6-10· l l + 5·6· 10· ll · 15· 16 + ... ]
x12
9. (a) y 1(t)= 1- 2f
-
A.(4-'A)t 4
!
-
A.(4-A.)(8-A.)t 6
+ ...
4 ,3 ,s (b) yi(t)= t+(2-'A) ! +(2-A.)(6-A.) S! +(2-:A.)(6-A.)(10-A.) ?! + ... 1'
,2
3
14
11. (a) Y1(l) = 1 - ª2 2! - a2(22- a2) 4!
16
-a2(22-a2X42-a2) 6!
Y2(t)= t +(1 2 - a 2)
13. (a) y(t)= I
1s. 17.
~!3 +{1 2 -
+ ...
a 2)(32 - a 2)
~!'
+ ...
-tt2-kt3 + i4t 4+ ... (b) y
t1 2 -¡13+ur4 + ... (b)y(t)~0.86087198 {a)y(t)=3+5t-4t 2 +t 3 -it 4 + ... (b)y(t)~S.3409005 (a)y(r)=I
Sección 2.8.1 l. y(t) = c 1t + cif t 5
S. y(t)=t(c 1 +c2 lnt)
7. y(t)
= C¡COS(ln t)+ C2sen{ln t)
9. y(t)
=
-'213-[/3 -/3 l _l
Sección 2.8.2 1. Si
3. Si
5. No
527
5.~~2! + 5./~·3! + ... )
+c2t112(1+t+
9. y(I) =e, (1+11 + ;') + <
21112
+ 2'-~! ·5 -
1 + fr
(
1
3
2 1 ·3 ! ·5· 7
+ ...
3t 32,2 33,3 ) 11. y(t)=ci ( l+N+ 3·7·2! + 3·7·11·3! + · · ·
+c2'
114
(
2 2
3 3
3 t
3t
3 t
l+5+ 5·9·2! + 5·9·13·3! + ··· 12
(4
)
13. y(t)=t 51 2 ( l+-+ + ... 1 2·5 2·4·5·7
t5
3
2
15. y 1(t)=e'/2,Ji(t)=t +
t
)
7
t9
+"f.7+ 5.7.9 + ···
17. y 1(t)=..!.-l,y2(t)=.!_[e-'-(1-t)] t
t
1
e
19. (e) y2(t) =t 3e- 1
f -¡i dt 2
4
3
) 4t 5r 6t 21 (b) y(t)=t 2-3t+---+-··· •
(
1
2!
(e) y2(t) = y 1(t)
23. (e) y 2(t)=J0 25. (b) y( t) = l -
3!
4!
f Yi~-i(t) dt
(t)J+ J t) l 0(
~ - >. ( 1 - A) ' + .. · 2
( l !)2(2 !)2
( 1!)2
+ (-A )(l- >. )- · -( n -
l - >.)
( n !)2
27. (b)
1
n
+ ...
'4
413
Y1(t)=l+2t+t 2 +15+14+ ··· _
Y2(t)-t
112 [
5t
l7t
2
l + 6 + 60
89t
3
+ (60)(21)
+
.Sección 2.8.3 l. Y1(t) = l +4t +4t 2 +
··· Yi(t) =y,(t)ln t -[ 8t + 12t 2 +
11 3 2; t +
... J
94lt
4
(36)(21)(60)
+
...
l
l
528
RESPUESTAS A LOS EJE1
3. (b) J ( t) = l t ~ 2 n
1
l)n 12n
(
o22n(n+l)!n!
1[ oo -J(t)lnt+1- ~ 1
(c)y2(t)
I
(
n=l
l) n ( H + n- i " " 2 2 "n!{n l)!
t 2"
l
SECCIÓN 2.9
1 l. 2 s 7
l
.!. [ a + b + a - b • 2 s 2 +(a+b) 2 s 2 +(a-b) 2
15. y(t)=2e1-¡e4'-te2'
9. ...
~s
Vs
17. Y(s)=
s2+6s~6 (s+ 1)
19. Y(s)=
2s2+s+2 (s 2 +3s + 7)(s 2 + 1)
SECCIÓ~ 2.10
1.
~1 s
[
2as
5.
2
(s2+a2)
•
7. (a)
11 .
3.
11
J1.3 .. ~
Vs
8s
~
s
2 -arctans; (b) In Vs 2 + 02
;
s-b (e) In s-a
l
V57-t + --sen 3 h\157 t 31/2 cos h 2 V57 . 2- e
23. y(t)
¡
19. y (t) = cos t + %sen t -
v'3r l +e _1 + cos-- 2
7 v'3
t
1t cos t
21. y ( t) = i t 3e 1
le -•/l
SECCIÓ'.'i 2.1 t
l. y(t)=(2+3t)e- 1 +2H3(1)[(1-S)+(t- l)e-
sen 2t + W - cos2t)- Hl -cos2(t -4))Hit)
S. y(1)=3cost- sent + i t sen t + i H11 ¡ 2(t)[ (t- t'1T) sen t cos1] 7. y(I)=
¡',[ (71- I)+ ( cos
vr
1
-
~
VTI
1
.
)e-•I'
_(t-2) -H 2 (t)(1t-l)-H 2 (t)'[ 13cosV27 - -
2
+'127 sen '127(1-2)] e-Ci-l)/;.·] 2
529 SECCIÓN 2.12
t
3. {a) y(t) =(cosh t-3 senh i t)e 3'/ 2 - 2Hi(t) senh Ht- 2)e 3
5. y(t) = t(sen t - t cos t)- H'IT(t) sen t
i
7. y(t)=3te-' + t 2e-' + 3H 3(t)(t -3)e-
SECCIÓN 2. 13
l.
9.
3
-a
f tsent
.
a senat - bsenbt a2-b2
11. (t
2)+(t+2)e-'
5 ·
senat - at cos at 2a
13. y(t)= t + f sen2t
7. t - sent
15. y(t)
tt2
17. y(t)=!sent+(l-tt}e-'
SECCIÓN 2.14
l. x(t)= c 1e 3'
+ 3c2e 4',
y(t) = c 1e 31 +2c2e ..1
3. x (t) = [(e 1 + c2) sen t + (e 1
e2) cos t Je -
-
21
• y( t)
= [e 1 cos t
+ c 2 sen t] e - 2'
5. x(t)= ie3' + ~e-r, y(t)= ieJ1 _ ¡e-1
7. x(t)=cost e- 1 • y(t)=(2cost+ sent)e- 1 9. x(t)=2(tcost+3tsent+ sent)e'. y(t)= -2tsent e 1
11. x(t)= -4 sent- f t sen t- tcost + Scost ln(sect + tant), y(t)= - t :sen/- tcost- t sen 2 tcost-5 sen tcost+ 5 sen2 t - t sen 3 t + 5(cost-sent)ln(sect + tant)
SECCIÓN 2.15
l. y(t)=c 1e'+c2e-'+c3e 21
3. y(t)-(c 1 +c2t+c 3t 2)e2'+c4e- 1
7. y(t)= -3-21- f t 2 +(3- t)e' 11.
5. y(t)==O
9. ~(t)-1-cost-lncost -sen t ln(sect + tant)
~(t)= _l_ f'[sen(t-s)/V2 cosh(t-s)/v'2 V2
Jo
-cos(t-s)/V2 senh(t-s)/V2 ]g(s)dr 13. ~(t)=it(e- 21 -l)-tsent 15.1fi(t)-tt 2 [(t-tt)cost+H+~t-~t 2 )sent] 17. -Y(t)=t-l+fte- 1
Capítulo 3 SECCIÓN 3.1
l. i 1 =x2
7.
X2== X3
x3= -xj
X3=X4
x4 = l-x3
x=( _i
~)x. x(3)=(~)
530
RESPUESTAS A LOS EJERCICIOS DE NÚMERO IMPAR
9.i=(! J -g)~ x(-l)=m 11.(a)U);(b)U);(cf~) 13. (a) PD; (b) U} (e) (1fl; (dfD lH-u !) SECCIÓN 3.2
1. Si
3. No
S. No
11. Si
9. No
7. Si
SECCIÓN 3.3
l. Linealmente dependiente
3. Linealmente independiente
S. (a) Linealmente dependiente
9.p 1(t)-t-1, p 2(t)==t 2 -6
7. (b)y 1(t)==e', y 2(t)=e-'
11.x'=(=l)
17.x 1•y
X3
11
v'2
X2 ==
(b) Linealmente dependiente
(Yi - y3)
1
== - -(Y2 +YJ)
v'2
SECCIÓN 3.4 2
1
t. x 1(t)=-
cos V3 t/2 e- 1 [ (-
1
2
sen V3 t/2 e- 1
ncos V3 t/2- t sen\13 3. (t)-{ O). (t)-( x2(t)•
[
x1
x2
e'
l
t cos VJ t /2- j VJ sen\13 t/2)e-
e' ) 2te 1
t/2)e-tfl
S. Si
7. Si
1
2
1
l 9. No
SECCIÓN 3.5
s. o
3. -48
lJ.
füHil
7. -97
lS.
11. Sin soluciones
l~lf il
SECCIÓN J.6
1. AB = ( 1l 10
72
25) 1O , BA == ( 155
6
12
10
_512~ º¿)
11. (b) No
531
Respuestas a los ejercicios de número impar
1 2)1 • BA= (21 21 1) 1
2
1
1
5
-6 14 13.
t. ( -:o
-2i 1 -1
1
1
9)
18 -18
11.
2
t.( 2i
o
1-2;
-1
l -2i
1
-2i)
-l+i l +;
º)
l-i -l-i
SECCIÓN J.7
7. Sin soluciones
13. (a)A--l;
9. x-(
g)
11. A= l, - l
(b)x-i(-1)+c( =i)
SECCIÓN J.8
1.
x(1)-c (De'' +c (De
s. ~1>-c·( 7 x( t)-
•
9.
2
1
41
3. x(l)=c 1(
J
)•-'+c2 (
J)•-'+c,(De''
_~ )·-···+ [c,m +c,U) ]·"
l4 ( 21) el'+ .!.4 ( -21) e - 1
~1)-( =De2'
13. (b) X(t)-9(
11.
x(t)-n)·-'·
J
f)·•-I + t(
)e-CH>+
t(¡)~t-IJ
SECCIÓN 3.9
1. x(t)• [c 1 (
3.
2 ) +e2 ( 2sen t 1-sent cost+sent
)]e-21
x(t)•e'[c 1 (-~)+c s~n21)] 2 (co~21)+c3( 3 sen2t -cos2t
s.
x(t) • (
cost
2cost+sent
)e-'
532
RESPUESTAS A LOS EjERCIÓOS
(
2)
7.x(t)- -2 1
e-
21
+
¡-
NÚMERO IMPAR
V2 sen V2 t- V2 cos V2 t cosV2t-V2sen".'2t -3cos V2 t
l
9.
x(O)-m
SECCIÓN 3.10
l.
x{t)-c1me- 2'+ [c2U)+c3(¡) ]·-i
~ x(t)-c,(~)·-b+m+c,(-¿) ]·-· 1~
13. {b) 15. I+
7e'- 5e1'+ se- 1 21e 1 - Se 11 - l6e- 1 [ 14e' + l0e 11 -24e- 1
5.
x(1)-( ~ )•'
- e'+ 5e 1' - 4e- 1 -Je'+ 5e 1'+ 8e- 1 -2e' -10e 21 +12e- 1
11
7. x(t)==
-2e-']
Je'- 5e 9e' - 5e 21 -4e- 1 6e 1 + 10e1' -6e- 1
~(eª' -1) a
SECCIÓN 3.11
e - 21 + 5e21 - el'
1[
t. S _e -21 +el'
4e - 21 _ Se2' + e3' 2 1 [ 6e ' - cos t - 2 sen t 3. 5 3e 2 ' -3 cost- sen t Ssen t
[ (1+ l)e-• S. -te-' te- 1 1 3 3
7.A-0
5e21 -5e3' 5e3' -se2' +5e3'
-1
9. A==
l
2e
-2e 11 +2cost +4 sen t -e1' +6cost+ 2sent - lOsen t
1
' - 2 cos t + sen t e 21 - cos t + 3 sen t
Scost
_,,]
e _, -e e-21 _e-' e-'
(t+l)e- 1 -e- 21 - te-'+ e-21 te-'
-1) -1
e-21 _ e3' -e-2'+e3' 4 e-21 + e31
1(1!
30)
-25 -6
-24
13
26
SECCIÓN 3.12
e'( t cos t +- Jtt sen/ sen t +sen t)
l. x(t) == 2
-4sen t- ít sen t- tcost + Scostln(sect + tant) 3. x(t)-
- t sen~t- tcost +sen t cos2 t- t serr 2 t cost
- 5 sen t cos t + 5 sen 2 t - j sen 3 t + 5(cos t - sen t) ln(sec t +tan t)
11. No
l
~ e (1-t)
21
S. x(t)-
3eJ' - 2e2' - te2' e2 1 [ 3 3e '-2e 2'
13. 1}(1) = (
=ne'
533
l
11. 1f(t)-
17. l}(I) = (
=!)
2+1 +1)
11
..
( -~t
1
2 2
8
-t+i
3
te
'
SECCIÓN J.13
l. x(t)-e-'{D+e
4
'(-i}
t{i)e- 1 +~(i)e 21 +!(~)-1(D+3(!)e 1
3. x(t)=
(¡
2
l - t- 1 S. x(t)= e' ( I -ít 2
)
cos2t +sen
9• X () t -
1 . x( t) =
·
2sen2t
ie'(
2t). 11. x(t) ==
cos2t ) ( sen 2t +cos2t '
,_,2 13. x(t)=
itJ-±t4+hts
-ft 2
t
t cos t + 3t sen +sen -1 sen/
15. x(t)= [
,2 + *rl
(1-t) :
e
t)
21
+] 3
e'
l +21
Capítulo 4 SECCIÓ~ 4.1
l. x=O,y ==0;
x=O,y = l;
x= l, y=O; x= f,y =
~
2
3. x=O• y=O'
z=O·, x==E..d. y=!!b ' z=-(_c_+ ª ) d2 b2
S. x =O, y= y 0 ; y 0 arbitrario 7. x =O, y=, -2, z = mr x = x 0 , y - 1; x 0 arbitrario x = x 0 , y= - 1; x 0 arbitrario SECCIÓN 4.2
1. Estable
3. 1nestable
7. Estable asintóticamente
S. Estable asintóticamente 9. Estable
11. x(t)=- 1 es estable; x(t)=O es inestable SECCIÓN 4.3
l. x-O,y-0 es inestable; x-l,y•O es inestable; x- -1,y-O es inestable; x=O,y=2 11" es estable; x •O, y• -2•!4 es estable.
534
RESPUESTAS A LOS EJERCICIOS DE NÚMERO IMPAR
3. x =0, y= l es inestable; x =O, y= - 1 es inestable; x= I, y=O es inestable; x= -1,y==O es estable.
S. x =0, y= m1 es inestable para los n enteros. 7. Inestable
9. Inestable
IS. Inestable
17. Inestable
11. Estable
13. Estable
SECCIÓN 4.4
t. y •cos(x-1)2
3. y=tanx
7. Los puntos x=x0 ,y=y0 con x 0 +y0 = -1, y las circunferencias x 2 +y 2 =c 2, menos estos puntos.
9. Los puntos x =O, y• y 0 ; x - xo. y =-O, y las curvas y - ce -<2/3~", x >O; y•ce-(l/J}tt" .., x
=
O, y
= y0
y las curvas
(by-dx)-
(ad-be) d lnlc-ttyl=k, x>O
(by-dx)-
(ad-be) d lnlc-ttyJ=k, x
= O; y las cur~as xy 2 - f x 3 =c.
13. El punto x = O, y Sección 4.5.J
Y b x2 3. - - - In( b + cy) == e
c2
2a
Y X b a 5. - - - == -ln(b+ety)- -In(a+cx)+k d e di c2
+k
SECCIÓN 4.7
13. (b) y 2== x 2+ x 4 + c 2 SECCIÓN 4.8
5. La circunferencia x 2 + y 2 = 1. Obsérvese que todo punto sobre la circunferencia es u_n punto de equilibrio. 7. Las circunferencias x 2 + y 2
=
(2n + l)7r/2
SECCIÓN 4.9
l. e= -1, l
3. e= -2,2
5. Sin puntos de bifurcación
SECCIÓN 4.10
l. x =O, y =O es inestable; x ==(a/ e), y =O es estable si ad< ec, e inestable si ad>ec; x=(aj+bc)/(ef+bd),y=(ad-ec)/(bd+ef) existe sólo para ad>ec y es .estable.
3. x 1 -0, x 2 -0,y=O; x 1 ==c/ d, x 2 =nc/[d(a 1 +ai)], y==na 2 -a~-a 1 a2 ; asumiendo que na2 >ar+ . 1 +a 1 l-a2 5. (b) (1)y1- l+a1a2·Yl= l-a1a2; (ii)y1=l,yz=O; (c)a2-~
ª•ª2·
535
Respuestos o los ejercicios de número impar SECCIÓN 4.12
3. (a) r/+A/ 2/2=ylnS-rS+c; (b) Si
5. (a) 0.24705; (b) 0.356; (e) 0.45212; (d) 0.60025; (e) 0.74305; (f) 0.77661 SECCIÓN 4.13 f31c-a1
/3,
7. Either x{t)-+0 or x(t)-+
(for f3 1c-a 1 >0)
Capítulo 5 SECCIÓN 5.1 2
(2n + 1) 77 2 (2n + l)77x l. An = , y(x)= e sen 21 412 - n2772 n77x 3. A=O,y=c; A= - -2 - , y(x)=ccos-1 1 5. y(x)=csenh~ x, donde senh~ 77= ~ cosh ~ 77; y(x)=csen~ x, donde tan~ 77= Y>;,. 7. A= -1, y(x)= cex;
A= n 2 , y(x)= c[ncosnx +sen nxJ
SECCIÓN 5.3
1. u(x, t) =sen f 'ITX e- 1.7 t,,lr/ 4 + 3 sen í 'ITX e-
S. u(t,y)= e2<1 +Y>+ e-J
9. (a) X"-µX=O;
T'->..a 2T=O;
Y"-(µ+A)Y=O;
(b) u(x,y,t)=sen':x sen
7
2
eª2n ,?{.b2-a1>1/a21Jl
SECCIÓN 5.4
l. f(x)=
3 f(x)= •
*[
sentx
+ sen;'7Tx + sen;'7Tx + ... ]
±. [sen?Tx _ sen2'7Tx + sen3'7Tx + J l 2 3 - ... '7T
S. f(x)-I4
.!
f
.! (senmr.cosn'"x +(t-cos~)sen~ J 2
'7T n-l n
2
2
2
00 e 1 -1 e'(-l)"-l[ mrx mrx] 1.f(x)=--+ ~ /cos--mrsen2/ n -1 ¡2 + n2'7T2 I I
9. f(x)-
et
1
oo
+2 ~ 11-1
/(e 1 (-I)"-l) 2
2 2
I +n'"
nwx 1
cos--
536
RESPUESiAS A LOS EJERCICIOS DE NÚMERO IMPAR
00 e 1- l 11. /(x)== - - + 2 1 n-l
l)"(e'-e-') [
(-
2
I +n
2 2 'l'f
13. /(x)-~senx-~sen3x
mrx mrx /cos-- + mrsen-1 1
17. (a)/(x)=
71'2
T
co
(-
J l)" cos nx
2 ----
+4
n-1
SECCIÓN 5.5
e- l e
l. f(x)= - - +
~ 2( 1 - cos mr /e)
-""
~ 4a(cosmr /2
3a
3.f(x)=4+-""
n
n-l
5. f(x)- .!.. + 4
7. f(x)==
'!:
COSn'TTX
l+n2'11'2
n-l
f
21
1)
2 2
n'TTX
cos2a
71'
_!_ [2cosn'TT /2 -1-( -1)"] cos~
71'2 n-1 n2
/
2 l(cosn'TT/2 -(- I)")senn'11' 2 n
9. f(x)-sen2x
X
1T n-t
±[ cos2x l - 22 + cos4x l - 42 + . •. ]·,
+ 11 . (a) sen x == '!: 71' (b)
e0 sx
O<x< I ·,
71'
--±[2sen2x+4sen4x+ ]· 1T 22-1 42-1 ... '
O<x
(c)No
SECCIÓN 5.6
t. (a) u(x t)• 280 '
f
'1f' n- 0
(b) u(x,t)-
sen(2n+ l)'TTx/10 e-0.86(2n+1>2w21¡100. 2n+ l '
2n(l-(- l)"cos 10)
2eo
00
L
(e) u(x,t)-100
[
mrx
sen-e-0.86n 2 tr2t/tOO; 10
-100 4senmr/2 (-1)" sen';"~ e-0.86nl,,lr/too; / 2 l - -,;:;n
11-1
2 2 '1T
n
n-1
1
'IT
2 ((-1)"-cos3'1T/10) senmrx e-0.86112,,l,¡100 n 10 2 5. (b) u(x,t)•10x+800 f sen';{ sen 7; tr2>i n (d) u(x,t)- -130 'lT
n-1
e
n•I
'l1
SECCIÓN 5.7
1• u (x,t) • -4 'lT
~
,¿;_¡
n -o
[
2n + 1 (2n + 1)2 - 4
- -
2n
1+
1
l
x cos(2n+1)et sen(2n+ 1)2 . 2
12 ~ sen 2mr /3 mrx mrct 3• u ( x,t) • - ,¿;.¡ sen- cos,,.2 n-J n2 3 3
5• u (x,t) - 8 ,¿;_¡ ~ 1 mr mrx n'l'ft 2,,. 11-1 2n sen 2 seny cos10 9. u(x,y,t)-X(x)Y(y)T(t); X(~)• a, cosµ.x + b1 $enµ.x
Y(y)-a2cosVA 2 -µ 2 y+b2senV>.. 2 -p. 2 y T(t)- a3 cos>..ct + b3 senlv:t
537 SECCIÓN 5.8 00
t. u(x,y)-
¿
c11 senh
mr(x-a) mry b senT;
n-1
Lb
-2 mry e== " bsenhmra/ b 0 f(y) senb dy
00
mrx mr(y-b) -2 3. u(x,y)- ~ cnsen-senh ; en== n_ a a a sen h mrb/ a 1
sen(2n- l)~senh(2n-1) '":
00
L
5. u(x,y)- i
"' n•I
----ª-----l)senh(2n-1)'1Tb/a
rx¡
~enh(2n - 1) 'f'f: sen(2n - 1)
r
¿ -'-----"' n-1 (2n- 1) senh{2n-1)'1Ta/ b
+i
/
4
7. u(x,y)==l+-
00
¿
"' n• l
-2 9. u(x,y)== 11'
11. X"+AX-0;
00
x-a . "'Y 1)1T--sen(2n -1) b 6 - -(2n- -l)senh(2n-1)17a/ - - - - - -b -
senh(2n
{-l)nsenhVI+n 2 '17' 2 xsenmry
¿ - - - - - -2-2 - -
n- 1
n senh V 1+ n w Z"-(A+µ)Z-0
Y"+µ.Y-6;
fnªf(x)s.en-dx mrx 0
IÍ\
a
,
Indice
A
Búsqueda de raíces por iteración, 80
Cuerda elástica, 475, 496 condiciones en la frontera para, 476 condiciones iniciales para, 476 desplazamiento inicial diferente de cero, 498 frecuencias fundamentales de, 498 propagación de condiciones iniciales, 499 Curvas logísticas, 29, 42
e
D
Campo de direcciones, 392 Ciclos límite, 429 -Circuitos eléctricos, 171 Condiciones en la frontera para e.d.o. de segundo orden, 469 la cuerda elástica, 474 la ecuación de calor, 474 la ecuación de Laplace, 476 Condiciones iniciales, 475 alisamiento de discontinuidades en la ecuación de calor, 492 para la ecuación de calor, 474 para una cuerda elástica, 474 propagación de las condiciones iniciales en la ecuación de onda, 599 Conducción térmica, 474 Conjetura sensata para soluciones particulares, 153 Conjunto fundamental de soluciones, 129 Crecimiento de tumores, 51 Criterio de la razón de Cauchy, 185
Datación radioactiva, 12 Desastre del puente de Tacoma, 169 Detección de falsificaciones de arte, 11 Detección de la diabetes, 174 Dirac, P.A.M., 240 Dirichlet, problema de, 476 Discontinuidades de salto, 223, 234 Diseminación de innovaciones tecnológicas, 39
Álgebra lineal, 292
B
E Ecuación característica, 134 raíces complejas, 336 raíces reales distintas, 134 raíces reales iguales; 141 Ecuación de Bernoulli, 67 ·Ecuación de Bessel, 133 de orden cero, 216 de orden v, 213
539
540
ÍNDICE
Ecuación de calor, 474, 492 alisamiento de discontinuidades en las condiciones iniciales, 492 barra con extremos aislados, 493 condiciones en la frontera, 476 condiciones iniciales, 476 condiciones no homogéneas en la frontera, 496 Ecuación de conducción (o difusión), 474 Ecuación de onda, 476, 496 condiciones en la frontera, 476 condiciones iniciales, 476 solución, 497 Ecuación de potencial, 475 Ecuación indicia!, 205 Ecuación integral, 69 Ecuaciones de orden superior, 254 solución general, 255 variación de parámetros, 258 Ecuaciones diferenciales de primer orden, 1-2 de varias variables, 261 exactas, 57, 59 factor integrante para, 8, 63 homogéneas, 3 lineales, 3 no lineales, 3 problema de valor inicial, 5, 7, 21 separables, 21 sistema de, 262 soluciones generales de 4, 21 soluciones numéricas de (véase Métodos numéricos) Teorema de existencia y unicidad, 67 Ecuaciones diferenciales de segundo orden, 123, 124 conjunto fundamental de soluciones, 129 ecuación característica. 134 raíces complejas, 137 raíces reales distintas, 134 raíces reales iguales, 141 ecuación de Euler, 141, 146, 194 ecuación homogénea, 123 ecuación no homogénea, 147 funciones discontinuas, 234 método de la conjetura sensata de soluciones particulares, 153 puntos singulares, 194, 200 reducción de orden, 141 solución en series, 181, 184 solución particular, 147 soluciones generales, 128, 138, 144 teorema de existencia y unicidad, 125 variación de parámetros. 15 l Ecuaciones diferenciales lineales (véase Ecuaciones diferenciales de primer orden, Ecuaciones diferenciales de segundo orden o Sistemas de ecuaciones diferenciales de primer orden)
Ecuaciones díferenciales no lineales sistema autónomo, 371 Ecuaciones diferenciales no ordinarias (véase Ecuaciones diferenciales parciales) Ecuaciones diferenciales ordinarias definición, 1 Ecuaciones diferenciales parciales definición, 474 Ecuaciones en diferencias, 90 Ecuaciones exactas, 57, 60 Ecuaciones hipergeométricas, 213 Ecuaciones homogéneas, 24 Ecuaciones separables, 19 cas) Eigen funciones (véase Funciones característi Eigenvalores (véase Valores característicos) Eigenvectores (véase Vectores característicos) Error efectos del paso de integración, 100 fórmula, 99 para el método de Euler, 98 para el método de Euler Modificado, 108 para el método de Runge-Kutta, 11 l para la serie de Taylor de tres términos, 105 redondeo, 102 Espacios vectoriales, 270 base, 284 dimensión de, 280 Estabilidad asintótica, 376 de puntos de equilibrio, 379-380 de una solución, 368, 373 sistemas lineales, 373 Estabilidad asintótica, 376 de puntos de equilibrio, 379-380 de una solución, 368, 373 sistemas lineales, 373 Estabilidad asintótica, 376 Euler, ecuación de, 141, 143, 194. Euler, método de, 98 fórmula para el error, 99 Exponenciales complejas, 137 Extensión de una función impar, 489 par, 488
F Factor integrante, 8, 63 Fechamiento por carbono radiactivo, 18 Fourier, series de, 480, 481 coeficientes de Fourier, 482 convergencia de, 480, 481 identidad de Parseval, 485 serie del coseno, 487 serie del seno, 487
541
indice Frecuencia de resonancia, 169 Frecuencia natural, 167 Frobenius, método de, 199 Fuerza de amortiguamiento, 162 Función delta de Dirac, 140 transformada de Laplace de la, 241 Función discontinua de forzamiento, 234 Funciones analíticas, 184 Funciones características, 471 Funciones continuas por secciones, 223 Funciones de Bessel, 133 Jll(t), 213 J0 (t), 216-217 Funciones generalizadas, 244 Funciones impares, 486 Funciones pares, 486
G Green, Teorema de, 430
H Hermite, ecuación de, 193 Hermite, polinomios de, 193
Impedancia, 173 Independencia lineal, 132, 278 de funciones vectoriales, de vectores, de vectores característicos, 330 Integral de convolución, 248 Interés compuesto, 57 Iteraciones de Picard, 69
K Kirchoff, segunda ley de, 172
L Laguerre, ecuación de, 213 Laplace, ecuación de, 475, 501 condiciones en la frontera, 476 problema de Dirichlet, 476 problema de Neumann, 476 Laplace, transformada de, 220 definición, 221 de derivadas, 227 de la convolución, 2..i8 de la función delta de Dirac, 241 de sistemas, 362
existencia de, 222 inversa de, 226 Legendre, ecuación de, 193 Legendre, polinomios de, 193 Ley logística de crecimiento de poblaciones, 28 Ley malthusiana de crecimiento de poblaciones. 26
M Matrices, 264 adición de, 273 adjunta, 31 l determinante de, 295 diagonal, 297 fundamental, 350 identidad, 307 in·1ersa, 312 polinomio característico, 329 producto de, 306 triangular inferior, 297 triangular superior, 297 valores característicos, 328 vectores característicos, 328 Mecánica newtoniana, 46, 123, 162 Membrana elástica vibración de, 475 Método de eliminación, 252 Método de Euler mejorado, 108 Métodos numéricos, 94 efectos del incremento, 101 error, 98, 100, 104, 108, 110 método de Euler, 95 método de Euler mejorado, 108 método de Runge-Kutta, 11 O tres términos de la serie de Taylor, 105 Modelo para la gonorrea, 489 f\lodelos bélicos de combate, 399 Modelos epidemiológicos, 37 gonorrea, 489 plagas, 38 teorema del umbral, 453 Mod-!los poblacionales, 26 exclusión competitiva, 444 ley logística de crecimiento de poblaciones, 28 ley malthusiana de crecimiento de poblaciones, 26 población depredadora de tiburones, 437-438
N Neumann, problema de, 476 Newton, método de, 87
542
ÍNDICE
o
s
Ohm. ley de, 172 Operadores diferenciales, 127 Operadores lineales, 125 Orbitas, 389, 391 Orden de una ecuación diferencial,
Schwartz, Laurent, 240-244 Separación de variables, 476-477 para la ecuación de calor, 477, 493 para la ecuación de Laplace, 50 l, 503 para la ecuación de onda, 596 Series de potencias, 184 Series de Taylor, 183 Sistemas autónomos, 371 Sistemas de ecuaciones algebraicas, 294 Sistemas de ecuaciones lineales de primer orden, 262 definición, 262 estabilidad de, 373 existencia y 'unicidad, 288 matriz fundamental, 350 no homogéneas, 355 polinomio característico, 329 raíces, 336 raíces reales distintas, 330 raíces repetidas, 340 reducción a, 262 solución general de, 329 variación de parámetros, 355 Sistemas masa-resorte-amortiguador, 161 vibraciones amortiguadas, 163, 165 vibraciones forzadas, 166 vibraciones libres, 162 Solución en serie, 181, 184 fórmula de recurrencia, 183 raíces de la ecuación indicial iguales, 207, 212 raíces de la ecuación indicia} que difieren en un entero, 212, 214 Solución particular, 147, 358 Soluciones, definición, 1 ecuaciones de orden superior, 254 ecuaciones de primer orden, 4, 20, 60 ecuaciones de segundo orden, 128, 138, 144 sistemas de ecuaciones de primer orden. 329 Soluciones generales ecuaciones de orden superior, 254 ecuaciones de segundo orden, 128, 138, 144 ecuaciones lineales de primer orden, 4, 20 sistemas de ecuaciones de primer orden, 329 Soluciones periódicas, 410 Sucesión de valores característicos, 471
p Parseval. identidad de. 485 Plano fase, 388 Poincaré-Bendix:son, teorema de, 427 Polinomio característico, 329 Problema de los desechos nucleares, 45 Problema de valor inicial, 5, 7. 20, 124, 253 Problema de valores en la frontera, 469, 475 ecuación de calor, 475 ecuación de Laplace, 501 ecuación de onda, 496 Problema de mezclado, 51 Programación en APL, 512 adición, 512 división, 515 exponenciación, 513 expresiones lógicas, 517 funciones, 512 arco coseno, 515 arco seno, 515 arco tangente, 515 coseno, 515 exponencial, 515 logaritmo natural, 50 seno, 515 signo, 515 tangente, 515 valor absoluto, 515 identificadores, 514 multiplicación, 513 programas, 518 sustracción, 513 Puntos de equilibrio, 368 Puntos singulares, 194, 199 Puntos singulares regulares, 200
R Reducción a sistemas de ecuaciones, 262 Reducción de orden, 143 Relación gompertziana, 52 Resonancia, 166 Retrato fase. 413 Reynolds, número ele, 50 Runge-Kutta, método de, 111
T Tchebycheff, ecuación de, 193 Tchebycheff, polinomio de, 193
543
Índice
Teorema de Cayler-Hamilton, 346 Teorema de existencia y unicidad para ecuaciones de primer orden, 67 ecuaciones de segundo orden, 125 órbitas, 31 O sistemas de ecuaciones de primer orden, 279, 408 Teoría cualitativa, 367 Teoría de la guerra, 393 Transformaciones lineales, 319 Trayectorias, 389 Tres términos de la serie de Taylor, 105
V Valores característicos de una matriz, 328 multiplicidad, 342 problemas con valores en la frontera, 471 Variación de parámetros, 151 para sistemas de ecuaciones, 353
Vectores, 263 funciones con valores, 263 independencia lineal de, 277 solución de sistemas de ecuaciones, 294
Vectores característicos de una matriz, 328 independencia lineal de, 330 Velocidad de escape, 51 Vibraciones mecánicas, 161 frecuencia de resonancia, 169 forzadas amortiguadas, 165 libres, 163 libres amortiguadas, 163 Volterra, Vito, 437
w Wronskiano, 129