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Théorème 2Espaces Lᵖ, Radon-Nikodym et dualité

Inégalité de Minkowski ; Lᵖ est un espace normé

Énoncé

Soit 1⩽p⩽+∞1 \leqslant p \leqslant +\infty. Pour f,g∈ℒp(μ)f, g \in {\mathcal L^p}(\mu), ∥f+g∥p⩽∥f∥p+∥g∥p.\|f + g\|_p \leqslant \|f\|_p + \|g\|_p. C'est l'inégalité de Minkowski. Par conséquent ∥⋅∥p\|\cdot\|_p est une norme sur Lp(μ)L^p(\mu), qui est un espace vectoriel normé.

Démonstration

Pour p=1p = 1, on intègre ∣f+g∣⩽∣f∣+∣g∣|f + g| \leqslant |f| + |g|. Pour p=+∞p = +\infty, ∣f+g∣⩽∥f∥∞+∥g∥∞|f + g| \leqslant \|f\|_\infty + \|g\|_\infty hors de la réunion de deux négligeables (Espaces Lᵖ, (ii)).

Soit 1<p<+∞1 < p < +\infty, qq l'exposant conjugué, et S=∫∣f+g∣pS = \int |f + g|^p, qui est fini (Espaces Lᵖ, (i)). Si S=0S = 0, il n'y a rien à démontrer. Sinon, écrivons ∣f+g∣p=∣f+g∣ ∣f+g∣p−1⩽∣f∣ h+∣g∣ h,\begin{aligned} |f + g|^p &= |f + g|\,|f + g|^{p-1} \\ &\leqslant |f|\,h + |g|\,h, \end{aligned} où h=∣f+g∣p−1h = |f + g|^{p-1}. Comme (p−1)q=p(p - 1)q = p, on a hq=∣f+g∣ph^q = |f + g|^p : la fonction hh est dans ℒq\mathcal L^q, et ∥h∥q=S1/q\|h\|_q = S^{1/q}.

L'inégalité de Hölder (Inégalité de Hölder) donne S⩽(∥f∥p+∥g∥p) S1/q.S \leqslant \big(\|f\|_p + \|g\|_p\big)\,S^{1/q}. En divisant par S1/q>0S^{1/q} > 0, il vient S1−1/q=S1/p⩽∥f∥p+∥g∥pS^{1 - 1/q} = S^{1/p} \leqslant \|f\|_p + \|g\|_p, ce qui est l'inégalité.

Avec le point (iii) du nœud Espaces Lᵖ, les trois axiomes d'une norme sont vérifiés sur Lp(μ)L^p(\mu).

□
Remarque

Sur ℝ2{\mathbb R^2}, vu comme l'espace des fonctions sur {1,2}\{1, 2\} muni de la mesure de comptage, la norme ∥x∥p=(∣x1∣p+∣x2∣p)1/p\|x\|_p = (|x_1|^p + |x_2|^p)^{1/p} redonne les distances d1d_1 et d2d_2 du nœud Espaces métriques, et ∥x∥∞\|x\|_\infty la distance d∞d_\infty.

x1 x2 (1/2, 1/2) p = ∞ p = 1 p = 2 p = 4 p = 1/2
Les boules unités {∥x∥p⩽1}\{\|x\|_p \leqslant 1\} de ℝ2\mathbb R^2 pour p=1p = 1 (losange vert), p=2p = 2 (cercle bleu), p=4p = 4 (en gris) et p=∞p = \infty (carré rouge) grossissent avec pp et sont toutes convexes. Pour p=12p = \frac12, en pointillé, la courbe ∣x1∣+∣x2∣=1\sqrt{|x_1|} + \sqrt{|x_2|} = 1 se creuse vers l'origine : les points (1,0)(1, 0) et (0,1)(0, 1) en font partie, mais pas leur milieu (12,12)(\frac12, \frac12).

L'inégalité de Minkowski équivaut à la convexité de la boule unité : si ∥x∥p⩽1\|x\|_p \leqslant 1 et ∥y∥p⩽1\|y\|_p \leqslant 1, alors ∥tx+(1−t)y∥p⩽t+(1−t)=1\|tx + (1 - t)y\|_p \leqslant t + (1 - t) = 1.

Remarque

L'erreur la plus répandue est d'étendre la définition à 0<p<10 < p < 1 en espérant une norme. Pour p=12p = \frac12, les vecteurs x=(1,0)x = (1, 0) et y=(0,1)y = (0, 1) ont pour « norme » 11, mais ∥x+y∥1/2=(1+1)2=4>2.\|x + y\|_{1/2} = \big(1 + 1\big)^2 = 4 > 2. La boule unité n'est plus convexe, et l'inégalité triangulaire tombe.

Remarque

L'inégalité porte le nom d'H. Minkowski, qui l'a rencontrée en géométrie des nombres, où la convexité des boules unités joue le premier rôle.

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