Funzione non simmetrica e sua riarrangiata con la stessa norma
W
1
,
p
{\displaystyle W^{1,p}}
In analisi funzionale , una branca della matematica ,il riordinamento monotono viene utilizzato quando, data una funzione generica dello spazio
L
p
{\displaystyle L^{p}}
, può essere comodo riuscire ad associarne una nuova avente stessa norma , ma più regolare, in particolare a simmetria radiale.
Dato un insieme misurabile
A
{\displaystyle A}
, il suo riordinamento radiale
A
∗
{\displaystyle A^{*}}
in
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
è dato da:
A
∗
=
{
x
∈
R
n
:
ω
n
⋅
|
x
|
n
<
|
A
|
}
{\displaystyle A^{*}=\{x\in \mathbb {R} ^{n}:\,\omega _{n}\cdot |x|^{n}<|A|\}}
dove
ω
n
{\displaystyle \omega _{n}}
è il volume della sfera unitaria e
|
A
|
{\displaystyle |A|}
il volume di
A
{\displaystyle A}
. Si tratta quindi di una sfera centrata nell'origine che ha lo stesso volume di
A
{\displaystyle A}
.
Il riordinamento radiale di una funzione misurabile non negativa
f
{\displaystyle f}
i cui insiemi di livello hanno misura finita è:
f
∗
(
x
)
=
∫
0
∞
I
{
y
:
f
(
y
)
>
t
}
∗
(
x
)
d
t
{\displaystyle f^{*}(x)=\int _{0}^{\infty }\mathbb {I} _{\{y:f(y)>t\}^{*}}(x)\,dt}
Ovvero, il valore di
f
∗
(
x
)
{\displaystyle f^{*}(x)}
fornisce il valore
t
{\displaystyle t}
tale per cui il raggio del riordinamento radiale di
{
y
:
f
(
y
)
>
t
}
{\displaystyle \{y:f(y)>t\}}
è
x
{\displaystyle x}
. Questa definizione è motivata dal fatto che l'identità:
g
(
x
)
=
∫
0
∞
I
{
y
:
g
(
y
)
>
t
}
(
x
)
d
t
{\displaystyle g(x)=\int _{0}^{\infty }\mathbb {I} _{\{y:g(y)>t\}}(x)\,dt}
è valida per ogni funzione non-negativa
g
{\displaystyle g}
; quindi la definizione data è l'unica che implica
I
A
∗
=
I
A
∗
{\displaystyle \mathbb {I} _{A}^{*}=\mathbb {I} _{A^{*}}}
.
Simmetria radiale : è evidente dalla definizione, infatti se
|
x
1
|
=
|
x
2
|
{\displaystyle |x_{1}|=|x_{2}|}
allora
u
∗
(
x
1
)
=
u
∗
(
x
2
)
{\displaystyle u^{*}(x_{1})=u^{*}(x_{2})}
.
Monotonia : è evidente dalla definizione, infatti se
|
x
1
|
<
|
x
2
|
{\displaystyle |x_{1}|<|x_{2}|}
allora:
sup
{
t
∈
[
0
,
M
)
:
μ
(
t
)
>
ω
n
|
x
1
|
n
}
≥
sup
{
t
∈
[
0
,
M
)
:
μ
(
t
)
>
ω
n
|
x
2
|
n
}
{\displaystyle \sup \,\{t\in [0,M)\,:\,\mu (t)>\omega _{n}|x_{1}|^{n}\}\geq \sup \,\{t\in [0,M)\,:\,\mu (t)>\omega _{n}|x_{2}|^{n}\}}
Se
u
{\displaystyle u}
è lipschitziana con costante di Lipschitz L e
t
>
h
>
0
{\displaystyle t>h>0}
, allora vale la stima di decrescita per la misura dei sopralivelli:
μ
(
t
−
h
)
−
μ
(
t
)
≥
h
L
ω
n
1
n
n
μ
(
t
)
n
−
1
n
{\displaystyle \mu (t-h)-\mu (t)\geq {\frac {h}{L}}\omega _{n}^{\frac {1}{n}}n\mu (t)^{\frac {n-1}{n}}}
Il numero
μ
(
t
−
h
)
−
μ
(
t
)
{\displaystyle \mu (t-h)-\mu (t)}
rappresenta la misura dell'insieme
E
t
−
h
,
t
=
{
x
:
t
−
h
<
u
(
x
)
⩽
t
}
{\displaystyle E_{t-h,t}=\{x:t-h<u(x)\leqslant t\}}
, cioè:
μ
(
t
−
h
)
−
μ
(
t
)
=
H
n
(
E
t
−
h
,
t
)
{\displaystyle \mu (t-h)-\mu (t)={\mathcal {H}}^{n}(E_{t-h,t})}
La
u
{\displaystyle u}
è lipschitziana, si può quindi usare la formula di coarea (seconda versione) con le funzioni
u
{\displaystyle u}
e
1
|
∇
u
|
{\displaystyle {\frac {1}{|\nabla u|}}}
, e si ottiene:
1
h
H
n
(
E
t
−
h
,
t
)
=
1
h
∫
E
t
−
h
,
t
1
|
∇
u
(
x
)
|
|
∇
u
(
x
)
|
d
x
=
1
h
∫
t
−
h
t
∫
u
−
1
(
s
)
1
|
∇
u
(
x
)
|
d
H
n
−
1
d
s
⩾
1
h
∫
t
−
h
t
∫
u
−
1
(
t
)
1
L
d
H
n
−
1
=
1
L
h
∫
t
−
h
t
H
n
−
1
(
u
−
1
(
s
)
)
d
s
⩾
1
L
inf
s
∈
(
t
−
h
,
t
)
H
n
−
1
(
u
−
1
(
s
)
)
{\displaystyle {\begin{aligned}{\frac {1}{h}}{\mathcal {H}}^{n}(E_{t-h,t})&={\frac {1}{h}}\int _{E_{t-h,t}}{\frac {1}{|\nabla u(x)|}}|\nabla u(x)|dx\\&={\frac {1}{h}}\int _{t-h}^{t}\int _{u^{-1}(s)}{\frac {1}{|\nabla u(x)|}}d{\mathcal {H}}^{n-1}ds\\&\geqslant {\frac {1}{h}}\int _{t-h}^{t}\int _{u^{-1}(t)}{\frac {1}{L}}d{\mathcal {H}}^{n-1}\\&={\frac {1}{Lh}}\int _{t-h}^{t}{\mathcal {H}}^{n-1}{\big (}u^{-1}(s){\big )}ds\\&\geqslant {\frac {1}{L}}\inf _{s\in (t-h,t)}{\mathcal {H}}^{n-1}{\big (}u^{-1}(s){\big )}\end{aligned}}}
Ricordando che
μ
(
s
)
=
|
E
s
|
{\displaystyle \mu (s)=|E_{s}|}
e che il bordo di
E
s
{\displaystyle E_{s}}
è contenuto nell'insieme
{
x
:
u
(
x
)
=
s
}
{\displaystyle \{x:u(x)=s\}}
, per cui se si usa la disuguaglianza isoperimetrica si ha che:
(
μ
(
s
)
)
1
−
1
n
⩽
n
−
1
ω
n
−
1
n
H
n
−
1
(
∂
E
s
)
⩽
n
−
1
ω
n
−
1
n
H
n
−
1
(
{
x
:
u
(
x
)
=
s
}
)
.
{\displaystyle {\begin{aligned}(\mu (s))^{1-{\frac {1}{n}}}&\leqslant n^{-1}\omega _{n}^{-{\frac {1}{n}}}{\mathcal {H}}^{n-1}(\partial E_{s})\\&\leqslant n^{-1}\omega _{n}^{-{\frac {1}{n}}}{\mathcal {H}}^{n-1}(\{x:u(x)=s\}).\end{aligned}}}
:
La funzione
μ
{\displaystyle \mu }
è monotona decrescente ed è una funzione semicontinua inferiormente, per cui passando all'estremo inferiore si ottiene:
(
μ
(
t
)
)
1
−
1
n
⩽
n
−
1
ω
n
−
1
n
inf
s
∈
(
t
−
h
,
t
)
H
n
−
1
(
{
x
:
u
(
x
)
=
s
}
)
.
{\displaystyle {\big (}\mu (t){\big )}^{1-{\frac {1}{n}}}\leqslant n^{-1}\omega _{n}^{-{\frac {1}{n}}}\inf _{s\in (t-h,t)}{\mathcal {H}}^{n-1}(\{x:u(x)=s\}).}
:
Mettendo insieme le relazioni trovate:
μ
(
t
−
h
)
−
μ
(
t
)
⩾
h
L
ω
1
n
n
μ
(
t
)
n
−
1
n
{\displaystyle \mu (t-h)-\mu (t)\geqslant {\frac {h}{L}}\omega ^{\frac {1}{n}}n\mu (t)^{\frac {n-1}{n}}}
e si trova così la stima cercata.
Sia
u
:
R
n
→
R
+
{\displaystyle u:\mathbb {R} ^{n}\to \mathbb {R} ^{+}}
tale che
lim
|
x
|
→
+
∞
u
(
x
)
=
0
{\displaystyle \lim _{|x|\to +\infty }u(x)=0}
. Se
u
{\displaystyle u}
è Lipschitziana con costante di Lipschitz
L
{\displaystyle L}
allora anche la
u
∗
(
x
)
{\displaystyle u^{*}(x)}
è Lipschitziana con la stessa costante di Lipschitz.
Se
u
{\displaystyle u}
è una funzione appartiene allo spazio
L
p
{\displaystyle L^{p}}
, anche il suo riordinamento appartiene a tale spazio, e inoltre la norma è la stessa. Quindi:
‖
u
∗
‖
L
p
=
‖
u
‖
L
p
{\displaystyle \|u^{*}\|_{L^{p}}=\|u\|_{L^{p}}}
Esprimendo il calcolo della norma di
u
{\displaystyle u}
in funzione della misura dei sopralivelli:
∫
R
n
u
(
x
)
p
d
x
=
∫
R
n
(
∫
0
+
∞
χ
(
0
,
u
(
x
)
)
(
t
)
p
t
p
−
1
d
t
)
d
x
=
∫
0
+
∞
p
t
p
−
1
(
∫
R
n
χ
(
t
,
+
∞
)
(
u
(
x
)
)
d
x
)
d
t
=
∫
0
+
∞
p
t
p
−
1
μ
(
t
)
d
t
{\displaystyle {\begin{aligned}\int _{\mathbb {R} ^{n}}u(x)^{p}dx&=\int _{\mathbb {R} ^{n}}\left(\int _{0}^{+\infty }\chi _{(0,u(x))}(t)pt^{p-1}dt\right)dx\\&=\int _{0}^{+\infty }pt^{p-1}\left(\int _{\mathbb {R} ^{n}}\chi _{(t,+\infty )}(u(x))dx\right)dt\\&=\int _{0}^{+\infty }pt^{p-1}\mu (t)dt\end{aligned}}}
Lo stesso calcolo vale per la norma di
u
∗
{\displaystyle u^{*}}
.
Vale la disuguaglianza di Pólya-Szegő , per cui se una funzione appartiene allo spazio
W
1
,
p
{\displaystyle W^{1,p}}
anche il suo riordinamento appartiene a tale spazio, e inoltre la norma del riordinamento è minore o uguale alla norma della funzione.
G.Talenti, Best Constant in Sobolev Inequality , Annali di Matematica Pura e Applicata, volume 110 (1976), pp.353-376.
(EN ) Srinivasan Kesavan, Symmetrization & applications , Hackensack (New Jersey), World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2006, ISBN 981-256-733-X .
(EN ) Bernhard Kawohl, Rearrangements and convexity of level sets in PDE , Berlino, Springer-Verlag, 1985, ISBN 3-540-15693-3 .
(FR ) Jacqueline Mossino, Inégalités isopérimétriques et applications en physique. , Parigi, Hermann, 1984, ISBN 2-7056-5963-3 .