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有记忆项的弱退化波方程的精确零能控性

2019-08-17刘瑞娟

关键词:算子定义证明

刘瑞娟

(山西大学 数学科学学院, 太原 030006)

本文研究有记忆项的弱退化波方程的精确零能控性:

(1)

退化偏微分方程具有可变耗散系数算子,使得方程在空间区域上是不一致的,而且退化可以发生在边界的一部分,也可以发生在空间区域的子流形上,这使得研究这一类偏微分方程的精确能控性问题比较困难。 为了克服这一难点, 近年来研究退化偏微分方程的能控性问题,常用的方法有乘子法、矩方法、Carleman 估计等。

退化抛物型方程的控制问题在近10年来得到了广泛的关注,已经有很多研究结果[1-6],但目前为止对退化波方程的研究比较少。文献[7]利用HUM(hilbert unique method) 推导出退化波方程utt-(a(x)ux)x=0的狄利克雷边界精确能控性,其中波的传播速度a(x)称为耗散系数。对于更一般的情形,即a(x)=xα, 文献[8]通过对相应椭圆算子的谱来处理相关矩问题,推导出其对偶系统的能观测性不等式,证明了退化波方程utt+(xαux)x=0在退化点x=0处的狄利克雷边界精确能控性结果。 然而,在物理意义下,退化波在端点x=0处的传播速度为0,若控制作用在该点上,那么它对整个波几乎没有影响。 但是当作用在非退化边界时,对整个波的影响是持续的。 基于此,文献[9]利用文献[7-8]的方法证明了控制作用在非退化边界时的精确能控性问题。

对于有记忆的非退化波方程, 文献[11-12]得到了一些精确能控性的结果,而对于有记忆项的退化方程研究很少。文献[10]利用矩方法研究了有记忆项的弱退化抛物方程的近似零能控。 为了研究有记忆的耗散项对弱退化波方程零能控的影响,本文利用文献[11-12]的方法处理记忆项,进而得到有记忆项的弱退化波方程的精确零能控性。

1 预备知识

对任意的α∈[0,1),定义空间

(2)

由Hardy-Poincaé不等式[6]

可得:

(3)

其中常数Cα>0。

(4)

首先,给出精确零能控的定义。

下面给出本文的主要结果:

2 解的适定性

由文献[13]的方法给出系统(1)弱解的定义。

定义2若对任意的f∈L1(0,T;L2(0,1))且满足

则称函数

是系统(1)的弱解, 其中y满足如下方程:

(5)

按文献[7]的性质4.2的证明,可得系统(5)有如下性质:

且满足

C‖f‖L1(0,T;L2(0,1))

(6)

证明设f∈L1(0,T;L2(0,1)),则由性质1可得

C‖f‖L1(0,T;L2(0,1))

(7)

结合迹定理,可得

(8)

方程(1)两边同乘y,在Q上积分,可得

在空间L1(0,T;L2(0,1))上定义算子

(9)

由Hölder不等式以及式(7)(8),可得

‖θ‖L2(0,T))‖f‖L1(0,T;L2(0,1))

因此,L是空间L1(0,T;L2(0,1))上的有界算子,即存在u∈H满足式(9),则式(6)成立,证明完毕。

3 能观测性不等式

首先,考虑系统(1)的对偶系统:

(10)

为了计算方便,设φ(x,t)=ψ(x,T-t),则

(11)

be-a(t-s)(a,b>0)

则ηt(t)=bφ(t)-aη(t),故系统(11)可写为:

(12)

定义系统(12)的能量如下:

(13)

由η(0)=0可知:

exp(-δt)E(0)≤E(t)≤exp(δt)E(0)

(14)

证明因为

由(3)和Young不等式,可得

(15)

(16)

-δE(t)≤E′(t)≤δE(t)

(17)

从0到t积分式(17),可得式(14)成立,证明完毕。

(18)

证明由式(12)两边同乘xφx,在Q上积分,可得

(19)

利用Young不等式有

(20)

其中常数ε,Cε>0。结合引理1估计等式(19),可得式(14)成立,证明完毕。

注记1事实上,式(18)表明φx(1,·)∈L2(0,T)。

下面证明系统(12)的能观测性不等式。

(21)

证明由式(15)两边同乘η,在Q上积分,可得

(22)

将式(19)和(22)相加,有

(23)

结合式(13)(23)可写为

(24)

由式(15)(20)以及引理1可得

取足够小的a、b、ε,使得

(25)

其中0<γ<(2-μ)(1-exp(-δT))/δ。

将不等式(14)的左边在(0,T)上积分,可得

(26)

由式(25)和(26)有

((2-μ)(1-exp(-δT))/δ-γ)E(0)≤

4 精确零能控性

下面证明系统(1)是精确零能控的。

定理1的证明

考虑如下系统:

(27)

式(27)乘以φ,在Q上积分, 其中φ满足系统(11),可得

(28)

因此,可以选择θ(t)=φx(1,t)。

定义映射

即Λ(φ0,φ1)=(u1,-u0),则式(28)可以写为

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