L'inégalité de Hardy -Littlewood est un théorème d'analyse à plusieurs variables d'après lequel, si f et g sont des fonctions Lebesgue -mesurables de ℝn dans [0, +∞] et si f* et g* sont leurs réarrangements symétriques décroissants , alors[ 1] , [ 2]
∫
R
n
f
g
d
λ
≤
∫
R
n
f
∗
g
∗
d
λ
,
{\displaystyle \int _{\mathbb {R} ^{n}}fg~\mathrm {d} \lambda \leq \int _{\mathbb {R} ^{n}}f^{*}g^{*}~\mathrm {d} \lambda ,}
où λ désigne la mesure de Lebesgue sur ℝn .
Démonstration
Dans le cas particulier où f et g sont des fonctions indicatrices , compte tenu de la propriété
(
I
A
)
∗
=
I
A
∗
{\displaystyle \scriptstyle (\mathbb {I} _{A})^{*}=\mathbb {I} _{A^{*}}}
, l'inégalité à démontrer se réécrit
λ
(
A
∩
B
)
≤
λ
(
A
∗
∩
B
∗
)
{\displaystyle \lambda (A\cap B)\leq \lambda (A^{*}\cap B^{*})}
et vient du fait que si, par exemple λ(A ) ≤ λ(B ) , alors A * ⊂ B * donc
λ
(
A
∩
B
)
≤
λ
(
A
)
=
λ
(
A
∗
)
=
λ
(
A
∗
∩
B
∗
)
.
{\displaystyle \lambda (A\cap B)\leq \lambda (A)=\lambda (A^{*})=\lambda (A^{*}\cap B^{*}).}
Pour en déduire le cas général, on utilise que pour toute fonction positive f et tout réel r , si l'on note [f > r ] l'ensemble de sur-niveau associé, c'est-à-dire
[
f
>
r
]
=
{
x
|
f
(
x
)
>
r
}
,
{\displaystyle [f>r]=\{x~|~f(x)>r\},}
on a :
f
(
x
)
=
∫
0
∞
I
[
f
>
r
]
(
x
)
d
r
.
{\displaystyle f(x)=\int _{0}^{\infty }\mathbb {I} _{[f>r]}(x)~\mathrm {d} r.}
Grâce au théorème de Fubini , on obtient ainsi[ 1] , [ 2] :
∫
R
n
f
(
x
)
g
(
x
)
d
x
=
∫
R
n
(
∫
0
∞
I
[
f
>
r
]
(
x
)
d
r
)
(
∫
0
∞
I
[
g
>
s
]
(
x
)
d
s
)
d
x
=
∫
0
∞
∫
0
∞
λ
(
[
f
>
r
]
∩
[
g
>
s
]
)
d
r
d
s
≤
∫
0
∞
∫
0
∞
λ
(
[
f
>
r
]
∗
∩
[
g
>
s
]
∗
)
d
r
d
s
=
∫
0
∞
∫
0
∞
λ
(
[
f
∗
>
r
]
∩
[
g
∗
>
s
]
)
d
r
d
s
=
∫
R
n
(
∫
0
∞
I
[
f
∗
>
r
]
(
x
)
d
r
)
(
∫
0
∞
I
[
g
∗
>
s
]
(
x
)
d
s
)
d
x
=
∫
R
n
f
∗
(
x
)
g
∗
(
x
)
d
x
.
{\displaystyle {\begin{aligned}\int _{\mathbb {R} ^{n}}f(x)g(x)~\mathrm {d} x&=\int _{\mathbb {R} ^{n}}\left(\int _{0}^{\infty }\mathbb {I} _{[f>r]}(x)~\mathrm {d} r\right)\left(\int _{0}^{\infty }\mathbb {I} _{[g>s]}(x)~\mathrm {d} s\right)~\mathrm {d} x\\&=\int _{0}^{\infty }\int _{0}^{\infty }\lambda ([f>r]\cap [g>s])~\mathrm {d} r~\mathrm {d} s\\&\leq \int _{0}^{\infty }\int _{0}^{\infty }\lambda ([f>r]^{*}\cap [g>s]^{*})~\mathrm {d} r~\mathrm {d} s\\&=\int _{0}^{\infty }\int _{0}^{\infty }\lambda ([f^{*}>r]\cap [g^{*}>s])~\mathrm {d} r~\mathrm {d} s\\&=\int _{\mathbb {R} ^{n}}\left(\int _{0}^{\infty }\mathbb {I} _{[f^{*}>r]}(x)~\mathrm {d} r\right)\left(\int _{0}^{\infty }\mathbb {I} _{[g^{*}>s]}(x)~\mathrm {d} s\right)~\mathrm {d} x\\&=\int _{\mathbb {R} ^{n}}f^{*}(x)g^{*}(x)~\mathrm {d} x.\end{aligned}}}
Notes et références
↑ a et b (en) Elliott H. Lieb et Michael Loss , Analysis , AMS , 2001 , 2e éd. , 346 p. (ISBN 978-0-8218-2783-3, lire en ligne ) , p. 82
↑ a et b (en) Almut Burchard , A Short Course on Rearrangement Inequalities , juin 2009 (lire en ligne ) , p. 5
Articles connexes