Mathématiques · Glossaire

Qu'est-ce que « Mollificateurs » ?

Définition 12.8 Mathématiques universitaires — Licence 3 · Chapitre 12 — Les espaces Lp

La fonction

ρ(x)={cexp(11x2)x<1,0x1,\rho(x) = \begin{cases} c\,\exp\Bigl(-\dfrac{1}{1 - \norm x^2}\Bigr) & \norm x < 1,\\ 0 & \norm x \geq 1, \end{cases}

avec cc normalisant ρ=1\int\rho = 1, est C\mathcal C^\infty sur Rd\R^d : le point est que te1/t1t>0t \mapsto \eu^{-1/t}\mathbf 1_{t>0} est C\mathcal C^\infty sur R\R, toutes ses dérivées en 0+0^+ étant 00 (chaque dérivée est P(1/t)e1/tP(1/t)\eu^{-1/t} pour un polynôme PP, qui tend vers 00 ; induction). Pour ε>0\varepsilon > 0 poser ρε(x)=εdρ(x/ε)\rho_\varepsilon(x) = \varepsilon^{-d}\rho(x/\varepsilon) : supportée dans Bˉ(0,ε)\bar B(0, \varepsilon), encore d’intégrale 11.

Exemples

Exemple 12.10 (Mollifier x\abs x, avec vitesses)

Prendre f(x)=xf(x) = \abs x sur R\R (localement L1L^1 ; le théorème s’applique sur toute fenêtre bornée) et un mollificateur symétrique ρε\rho_\varepsilon. Alors

fε(x)=(fρε)(x)=xyρε(y) ⁣dyf_\varepsilon(x) = (f * \rho_\varepsilon)(x) = \int\abs{x - y}\,\rho_\varepsilon(y)\,\dd y

est C\mathcal C^\infty ; loin du coin, rien ne se passe : pour xε\abs x \geq \varepsilon, xy\abs{x - y} est linéaire en xx sur le support de ρε\rho_\varepsilon, donc fε(x)=xf_\varepsilon(x) = \abs x exactement (la symétrie tue la correction). Près de 00, le lissage coûte précisément

0fε(0)=yρε(y) ⁣dyε,fεfε:0 \leq f_\varepsilon(0) = \int\abs y\,\rho_\varepsilon(y)\,\dd y \leq \varepsilon, \qquad \norm{f_\varepsilon - f}_\infty \leq \varepsilon :

l’erreur d’approximation est confinée au ε\varepsilon-voisinage de la singularité et est de sa taille. Par ailleurs fε0f_\varepsilon'' \geq 0 partout (ff est convexe, et la convolution contre ρε0\rho_\varepsilon \geq 0 préserve la convexité), avec fε=fε()fε()=2\int f_\varepsilon'' = f_\varepsilon'(\infty) - f_\varepsilon'(-\infty) = 2 : la dérivée seconde est une bosse de masse 22 pressée dans une largeur O(ε)O(\varepsilon), donc fεε1\norm{f_\varepsilon''}_\infty \gtrsim \varepsilon^{-1}. Lisser est un échange : erreur uniforme O(ε)O(\varepsilon) contre explosion des dérivées O(ε1)O(\varepsilon^{-1}) — le taux d’échange exact que l’analyse quantitative (inégalités d’interpolation, le cercle d’idées du Problème 12.1) formalise.

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