Función infinitamente diferenciable

Una función suave o infinitamente diferenciable es una función que admite derivadas de cualquier orden, y por tanto todas sus derivadas de cualquier orden son continuas.

Una función de protuberancia es una función suave con soporte compacto

En análisis matemático, la suavidad de una función es una propiedad que se mide por el número de continua derivadas que tiene sobre algún dominio, llamado clase de diferenciabilidad.[1]​ Como mínimo, una función puede considerarse suave si es diferenciable en todas partes (por tanto, continua).[2]​ En el otro extremo, también podría poseer derivadas de todos los órdenes en su dominio, en cuyo caso se dice que es infinitamente diferenciable y se denomina función C-infinita' (o función ).[3]

Las funciones analíticas son casos particulares de funciones suaves, pero no toda función suave es analítica. Por ejemplo la función:

Es infinitamente diferenciable en todos sus puntos pero no es analítica.

Clases de diferenciabilidad editar

Clase de diferenciabilidad es una clasificación de funciones según las propiedades de sus derivadas. Es una medida del mayor orden de derivada que existe y es continua para una función.

Consideremos un conjunto abierto   en la recta real y una función   definida en   con valores reales. Sea k un entero no negativo. Se dice que la función   es de clase de diferenciabilidad   si las derivadas   existen y son continua sobre  . Si   es  -diferenciable en  , entonces está al menos en la clase   ya que   son continuas en  . Se dice que la función   es infinitamente diferenciable, suave, o de clase  , si tiene derivadas de todos los órdenes en  . (Así que todas estas derivadas son funciones continuas sobre  .)[4]​ Se dice que la función   es de clase  , o analítica, si   es suave (es decir,   está en la clase  ) y su expansión en serie de Taylor alrededor de cualquier punto de su dominio converge a la función en alguna vecindad del punto. Por tanto,   está estrictamente contenida en  . Las funciones de choque son ejemplos de funciones en   pero no en  .

Dicho de otro modo, la clase   está formada por todas las funciones continuas. La clase   consiste en todas las funciones diferenciables cuya derivada es continua; tales funciones se llaman continuamente diferenciables'. Así, una función   es exactamente una función cuya derivada existe y es de clase  . En general, las clases   pueden definirse recursivamente declarando   como el conjunto de todas las funciones continuas, y declarando   para cualquier entero positivo   como el conjunto de todas las funciones diferenciables cuya derivada está en  . En particular,   está contenida en   para cada  , y hay ejemplos para demostrar que esta contención es estricta ( ). La clase   de funciones infinitamente diferenciables, es la intersección de las clases   a medida que   varía sobre los enteros no negativos.

Ejemplos editar

Ejemplo: Continuo (C0) pero no diferenciable editar

 
La función C0 f(x) = x para x ≥ 0 y 0 en caso contrario.
 
Función g(x) = x2 sin(1/x) para x > 0.
 
Función   con   para   and   es diferenciable. Sin embargo, esta función no es continuamente diferenciable.
 
Función suave que no es analítica.

La función

 
es continua pero no diferenciable en x = 0, por lo que es de clase C0, pero no de clase C1.

Ejemplo: Diferenciable finitamente (Ck) editar

Para cada entero par k, la función

 
es continua y k veces diferenciable en todo x. En x = 0, sin embargo,   no es (k + 1) veces diferenciable, por lo que   es de clase Ck, pero no de clase Cj donde j > k.

Ejemplo: Diferenciable pero no continuamente diferenciable (no C1) editar

La función

 
es diferenciable, con derivada
 

Debido a que   oscila como x. → 0,   no es continua en cero. Por tanto,   es diferenciable pero no de clase C1.

Ejemplo: Diferenciable pero no Lipschitz Continuo editar

La función

 
es diferenciable pero su derivada no tiene límite en un conjunto compacto. Por tanto,   es un ejemplo de función diferenciable pero no localmente Función lipschitziana.

Ejemplo: Analítica (Cω) editar

La función exponencial   es analítica, y por tanto cae dentro de la clase Cω. Las funciones trigonométricas también son analíticas allí donde se definen, ya que son combinaciones lineales de funciones exponenciales complejas.   y  .

Ejemplo: Suave (C) pero no analítica (Cω) editar

La función de protuberancia

 
es suave, por lo tanto de clase C, pero no es analítica en x = ±1, y por lo tanto no es de clase Cω. La función f es un ejemplo de función suave con soporte compacto.

Clases de diferenciabilidad multivariante editar

Una función   definida sobre un conjunto abierto   de   se dice[5]​ que es de la clase   sobre  , para un entero positivo  , si todas las derivadas parciales

 
existen y son continuas, para cada   enteros no negativos, tales que  , y cada  . Equivalentemente,   es de clase   en   si la  -ésimo orden derivada de Fréchet de   existe y es continua en cada punto de  . Se dice que la función   es de clase   o   si es continua en  . También se dice que las funciones de clase   son continuamente diferenciables.

Una función  , definida sobre un conjunto abierto   de  , se dice que es de clase   sobre  , para un entero positivo  , si todas sus componentes

 
son de clase  , donde   son las proyecciones naturales.   definida por  . Se dice que es de clase   o   si es continua, o equivalentemente, si todas las componentes   son continuas, en  .

Espacio de funciones Ck editar

Sea   un subconjunto abierto de la recta real. El conjunto de todas las funciones   de valor real definidas sobre   es un espacio vectorial de Fréchet, con la familia contable de seminormas

 
donde   varía sobre una secuencia creciente de conjunto compacto cuya unión es  , y  .

El conjunto de funciones   sobre   también forma un espacio de Fréchet. Se utilizan las mismas seminormas que en el caso anterior, excepto que   puede abarcar todos los valores enteros no negativos.

Los espacios anteriores aparecen de forma natural en aplicaciones donde se necesitan funciones que tengan derivadas de ciertos órdenes; sin embargo, particularmente en el estudio de ecuaciones diferenciales parcialess, a veces puede ser más fructífero trabajar en su lugar con los espacios de Sóbolev.

Continuidad editar

Los términos continuidad paramétrica (Ck) y continuidad geométrica (Gn) fueron introducidos por Brian Barsky, para demostrar que la suavidad de una curva podía medirse eliminando restricciones en la velocidad, con la que el parámetro traza la curva.[6][7][8]

Continuidad paramétrica editar

Continuidad paramétrica (Ck) es un concepto aplicado a curva paramétricas, que describe la suavidad del valor del parámetro con la distancia a lo largo de la curva. Una curva (paramétrica)   se dice que es de clase Ck, si   existe y es continua en  , donde las derivadas en los puntos extremos   se toman como derivadas unilaterales (i. e., a   por la derecha, y a   por la izquierda).

Como aplicación práctica de este concepto, una curva que describe el movimiento de un objeto con un parámetro de tiempo debe tener continuidad 1 y su primera derivada es diferenciable-para que el objeto tenga aceleración finita. Para un movimiento más suave, como el de la trayectoria de una cámara al filmar una película, se requieren órdenes superiores de continuidad paramétrica.

Orden de continuidad paramétrica editar

 
Dos segmentos de curva de Bézier unidos que sólo es continua C0.
 
Dos segmentos de curva de Bézier unidos de tal forma que son continuos C1.

Los distintos órdenes de continuidad paramétrica pueden describirse de la siguiente manera:[9]

  •  : la derivada cero-ésima es continua (las curvas son continuas).
  •  : la derivada cero-ésima y la primera son continuas
  •  : las derivadas cero-ésima, primera y segunda son continuas
  •  : las derivadas cero-ésima a enésima son continuas

Referencias editar

  1. Weisstein, Eric W. «Función Suave». mathworld.wolfram.com. Archivado desde el original el 16 de diciembre de 2019. Consultado el 13 de diciembre de 2019. 
  2. «Smooth (mathematics)». TheFreeDictionary.com. Archivado desde el original el 15 de enero de 2023. Consultado el 13 de diciembre de 2019. 
  3. «Función suave - Enciclopedia de Matemáticas». www.encyclopediaofmath.org. Archivado desde el original el 13 de diciembre de 2019. Consultado el 13 de diciembre de 2019. 
  4. Warner, Frank W. (1983). Foundations of Differentiable Manifolds and Lie Groups. Springer. p. 5 [Definición 1.2]. ISBN 978-0-387-90894-6. Archivado desde el original el 1 de octubre de 2015. Consultado el 28 de noviembre de 2014. 
  5. Henri Cartan (1977). Cours de calcul différentiel. Paris: Hermann. 
  6. Barsky, Brian A. (1981). The Beta-spline: A Local Representation Based on Shape Parameters and Fundamental Geometric Measures (Ph.D.). University of Utah, Salt Lake City, Utah. 
  7. Brian A. Barsky (1988). Computer Graphics and Geometric Modeling Using Beta-splines. Springer-Verlag, Heidelberg. ISBN 978-3-642-72294-3. 
  8. Richard H. Bartels; John C. Beatty; Brian A. Barsky (1987). An Introduction to Splines for Use in Computer Graphics and Geometric Modeling. Morgan Kaufmann. Chapter 13. Parametric vs. Geometric Continuity. ISBN 978-1-55860-400-1. 
  9. van de Panne, Michiel (1996). «Curvas paramétricas». Fall 1996 Online Notes. University of Toronto, Canada. Archivado desde el original el 26 de noviembre de 2020. Consultado el 1 de septiembre de 2019.