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INTRODUCTION À LA THÉORIE DES DISTRIBUTIONS
1 Fonctions tests
DÉFINITION1.1 : Espace des fonctions tests
SoitΩun espace topologique. L"espace des fonctions tests?(Ω)est l"ensemble des fonctions?+∞sur
Ωà support compact inclus dansΩ.
2 Distributions
Remarque :on utilisera la notation T pour les distributions et?T,??qui signifie que l"on applique T à?
(équivalent à T(?)).DÉFINITION2.2 : Distributions
Une distribution est uneforme linéaire continuesur?(Ω). L"ensemble des distributions est donc le
dual topologique de?(Ω)on le note donc??(Ω).Le terme deforme linéairen"est pas particulier. Par contre, la notion decontinuitéest particulière :
?Kcompact?Ω,?Ck>0,?mk>0,??? ?(Ω),|?T,??|?Cksupα|?mksup
x?Ω|∂α?(x)| Remarque :On utiliseα=(α1, ...,αn)?Nn,|α|=n? k=1α3 Exemple de distributions
3.1 Les fonctionL1loc
DÉFINITION3.3 : Fonctions localements intégrables Une fonctionf L1loc(Ω)est une fonction intégrable sur un compact inclu dansΩ.PROPRIÉTÉ3.1 : Les fonctionsL1loc
Soitfune fonctionL1loc(Ω), alors l"application : T f:?(Ω)-→C f(x)?(x)dx est unedistribution.Preuve 1 :La démonstration de la linéairité est immédiate. Reste à montrer la continuité.
Soit Kun compact inclu dansΩ, et?une fonction?∞à support dansK. On aTf,?=?
f(x)?(x)dx=? K f(x)?(x)dx 1On a alors :Tf,???
K |f(x)?(x)|dx?sup x?Ω|?(x)|? K |f(x)|dxAinsi, avecCk=?
K |f(x)|dxetmk=0, on vérifie la continuité de?Tf,??.Remarque :Pour(f,g)?L1loc(Ω)2telles que
f=g presque partout alors T f=TgRemarque :Tf=Tg?f=g presque partout
3.2 La masse de DIRAC
DÉFINITION3.4 : La masse de DIRAC
Soita?R, alors la masse de DIRACest définie par : a:a-→C ??-→?(a) Preuve 2 :La preuve de la continuité est assez aisée :|δa|=|?(a)|?supx?R|?(x)|4 Dérivation au sens des distributions
PROPRIÉTÉ4.2 : Dérivation
SoitT? ??(Ω). L"application :
∂T ∂xi:?(Ω)-→C ??-→ -?T,∂ ?∂xi? est une distribution.Preuve 3 :La preuve de la linéarité ne pose pas de problème. Démontronsque c"est une application
continue. Soit Kun compact et?une fonction?∞telle que supp(?)?K. On a :Tdistribution? ?Ck,?mk,|?T,??|?Cksup
α|?mksup
x?Ω|∂α?(x)|Puisque?est?∞alors on a :
??T,∂ ? ∂xi?????? ?Cksupα|?mksup
x?Ω|∂α?(x)| 2 PROPRIÉTÉ4.3 : Liens dérivation usuelle et dérivation au sens des distributionsSoitf? ?1(Ω), on a :
∂Tf ∂xi=T∂f∂xi Preuve 4 :On se restreint ici à la dimension 1. Soitf? ?1(R)et?? ?(R). On a, par définition : (Tf)?,?=-Tf,?? i.e. :(Tf)?,?=-Tf,??=-?Rf(x)??(x)dx
Par IPP, on a :(Tf)?,?=-[f(x)?(x)]+∞
Rf?(x)?(x)dx
Or puisque?est à support compact, on a :
(Tf)?,?=?Rf?(x)?(x)dx=Tf?,?
35 Quelques propriétés, définitions
PROPRIÉTÉ5.4 :
Soitfune fonction?∞telle que :
?x?Rn,f(x)?=0.Alors pourT? ??(R):
f T=0?T=0. PROPRIÉTÉ5.5 : Division dans l"ensemble des distributions ÊLes distributionsT? ??(R)solutions de l"équation : (x-a)T=0 sont de la formeT=kδaoùkest une constante réelle. ËLes distributionsT? ??(R)solutions de l"équation : (x-a)2T=0 sont de la formeT=k1δa+k2δ? aoùk1etk2sont deux constantes réelles.DÉFINITION5.5 : Valeur principale
On définit lavaleur principale de xcomme étant la dérivée au sens des distribution dex?-→log|x|. On
la note vp"1 x" . On a, par définition : vp"1 x" =limε→0? |x|?ε?(x)xdx PROPRIÉTÉ5.6 : Distributions à dérivée nulle Les distributionsT? ??(R)telles queT?=0 sont les distributions associées auxfonctions constantes.6 Dérivation d"une fonction discontinue
THÉORÈME6.1 : Dérivation d"une fonction discontinue On considère une fonctionf?1(]-∞,a[)et?1([a,+∞[). On af?L1loc(R), et on l"indentifie à la distributionTf. Alors : (Tf)?=(f(a+)-f(a-))δa+T{f?} 4Preuve 5 :La preuve se fait par simples calculs :
?(Tf)?,??=-?Tf,??? f(x)??(x)dx a f(x)??(x)dx-? a f(x)?(x)?dx =-f(x)?(x)a-∞+? a f?(x)?(x)dx-f(x)?(x)+∞ a+? a f?(x)?(x)dx =(f(a+)-f(a-))?(a)+? {f?}(x)dxTHÉORÈME6.2 : Formule des sauts
Soitfune fonction?1par morceaux surR. Alors :
?(a1,...,an)?Rn,?i??1,n-1?,f|]ai,ai+1[? ?1(ai,ai+1)On pose{f?}(x)=f?(x)sur]ai,ai+1[. On a :
(Tf)?=n? i=1(f(a+ i)-f(a- i))δai+T{f?}7 Convergence d"une suite de distributions
DÉFINITION7.6 : Convergence de distributions
Soit(T)nune suite de distributions de??(Ω). On dit que(Tn)converge vers la distributionTlorsque : ??? ?(Ω),?Tn,??-→+∞?T,?? Exemple :Soitθ? ?(R), non nul sur[-1, 1], avecθ(0)=1,?x?R,θ(x)?0 et?θ(x)dx=1.
On poseθε(x)=1
εθxε, avecε>0.
On considère la suiteTθε. Soit?? ?(R), on a :Tθε,?=?
θε(x)?(x)dx
d"oùTθε,?=1
θ(xε)?(x)dx
Avecy=x
εon a :
Tθε,?=1?
θ(y)?(εy)dx
On vérifie alors les hypothèses du théorème de la convergencedominée : 5θ(y)?(εy)|?sup
y?R|?(y)||θ(y)|D"où, par convergence dominée :
Tθε,?--→ε→0#
θ(y)dy#
?(0) i.e.Tθε,?--→ε→0?δ0,??
THÉORÈME7.3 : Convergence de la dérivéeSoit(Tn)une suite de distributions qui converge vers une distributionT. Alors la suite ∂Tn∂xi
(ifixé) converge vers ∂T ∂xi.