Em análise matemática, a desigualdade de Hardy-Littlewood estabelece que se f e g são funções reais mensuráveis não negativas definidas em Rn que se anulam no infinito, então ∫ R n f ( x ) g ( x ) d x ≤ ∫ R n f ∗ ( x ) g ∗ ( x ) d x {\displaystyle \int _{R^{n}}f(x)g(x)dx\leq \int _{R^{n}}f^{*}(x)g^{*}(x)dx} onde f* e g* são os rearranjos simétricos decrescentes das funções f(x) e g(x), respectivamente. [1] [2] Remove adsDemonstraçãoResumirPerspectiva Pelo representação bolo de camadas, tem-se[1][2]: f ( x ) = ∫ 0 ∞ χ f ( x ) > r d r {\displaystyle f(x)=\int _{0}^{\infty }\chi _{f(x)>r}dr} g ( x ) = ∫ 0 ∞ χ g ( x ) > s d s {\displaystyle g(x)=\int _{0}^{\infty }\chi _{g(x)>s}ds} onde χ f ( x ) > r {\displaystyle \chi _{f(x)>r}} denota a função indicadora (ou função característica) do subconjunto E f dado por E f = { x ∈ X : f ( x ) > r } {\displaystyle E_{f}=\left\{x\in X:f(x)>r\right\}} Analogamente, χ g ( x ) > s {\displaystyle \chi _{g(x)>s}} denota a função indicadora do subconjunto E g dado por E g = { x ∈ X : g ( x ) > s } {\displaystyle E_{g}=\left\{x\in X:g(x)>s\right\}} ∫ R n f ( x ) g ( x ) d x = ∫ R n ∫ 0 ∞ ∫ 0 ∞ χ f ( x ) > r χ g ( x ) > s d r d s d x = ∫ R n ∫ 0 ∞ ∫ R n χ f ( x ) > r ∩ g ( x ) > s d x d r d s = ∫ 0 ∞ ∫ 0 ∞ μ ( { χ f ( x ) > r ∩ g ( x ) > s } ) d r d s ≤ ∫ 0 ∞ ∫ 0 ∞ min ( μ ( f ( x ) > r ) ; μ ( g ( x ) > s ) ) d r d s = ∫ 0 ∞ ∫ 0 ∞ min ( μ ( f ∗ ( x ) > r ) ; μ ( g ∗ ( x ) > s ) ) d r d s = ∫ 0 ∞ ∫ 0 ∞ μ ( { χ f ∗ ( x ) > r ∩ g ∗ ( x ) > s } ) d r d s = ∫ R n f ∗ ( x ) g ∗ ( x ) d x {\displaystyle {\begin{aligned}\int _{\mathbb {R} ^{n}}f(x)g(x)\,dx&=\displaystyle \int _{\mathbb {R} ^{n}}\int _{0}^{\infty }\int _{0}^{\infty }\chi _{f(x)>r}\chi _{g(x)>s}\,dr\,ds\,dx\\[8pt]&=\int _{\mathbb {R} ^{n}}\int _{0}^{\infty }\int _{\mathbb {R} ^{n}}\chi _{f(x)>r\cap g(x)>s}\,dx\,dr\,ds\\[8pt]&=\int _{0}^{\infty }\int _{0}^{\infty }\mu \left(\left\{\chi _{f(x)>r\cap g(x)>s}\right\}\right)\,dr\,ds\\[8pt]&\leq \int _{0}^{\infty }\int _{0}^{\infty }\min \left(\mu \left(f(x)>r\right);\mu \left(g(x)>s\right)\right)\,dr\,ds\\[8pt]&=\int _{0}^{\infty }\int _{0}^{\infty }\min \left(\mu \left(f^{*}(x)>r\right);\mu \left(g^{*}(x)>s\right)\right)\,dr\,ds\\[8pt]&=\int _{0}^{\infty }\int _{0}^{\infty }\mu \left(\left\{\chi _{f^{*}(x)>r\cap g^{*}(x)>s}\right\}\right)\,dr\,ds\\[8pt]&=\int _{\mathbb {R} ^{n}}f^{*}(x)g^{*}(x)\,dx\end{aligned}}} Remove adsVer também Desigualdade do rearranjo Referências [1]Lieb, Elliott H., & Loss, Michael (2001). Analysis Second ed. Providence, RI: American Mathematical Society. ISBN 0-8218-2783-9 !CS1 manut: Nomes múltiplos: lista de autores (link) [2]Burchard, Almut. A Short Course on Rearrangement Inequalities (PDF). [S.l.: s.n.] Loading related searches...Wikiwand - on Seamless Wikipedia browsing. On steroids.Remove ads