《泛函分析》第1章,by高晨波
泛函分析
绪论泛函分析是20世纪30年代形成的现代数学分支,泛函分析起源于“变分法”与“积分方程”的发展 .变分法的诞生起源于约翰·伯努利(瑞士)提出的“速降线”问题(1696).求路径使得小球下落最快伯努利方程伯努利（约翰次子）：注：丹尼尔老师伯努利（弟）：洛比达约翰律伯努利（哥）：大数定雅各布洛比达物理几何微积分创始人牛顿莱布尼兹⋅⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⋅⋅⎭⎬⎫ 泛函分析是起源于古典分析的一个数学分支,其研究对象是定义在无穷维空间上的映射(算子).教材:应用泛函分析,薛小平,哈尔滨工业大学出版社. 简明泛函分析,罗跃生,哈尔滨工程大学出版社. 参考书:张恭庆《泛函分析讲义》北京大学出版社郑维行、王声望《实变函数与泛函分析概要》高教 预备知识一 集合论(Cantor) 1 集合及其运算(包含,相等,并,交,差,余(补))集族:I 是以非空集(可有限或无限), I i i A ∈}{(足(指)标集)是一组集合族, }:{I i A i ∈[对每个I i ∈,都存在一个集合i A 与之对应]并: },:{00i i Ii A x I ix A ∈∈∃=∈使交:},:{ii Ii A x I i x A ∈∈∀=∈使对当N =I 时,∞=1}{n n A ----集(合)列.DeMorgan 公式:1) ci I i ci I i A A ∈∈=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ 2) ci Ii ci I i A A ∈∈=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛乘积集合:},:),{(B y A x y x B A ∈∈=⨯ ----Descarte 乘积,直积. 2 映射函数:数−→−f数:R Y X X x x f y Y X ⊂∈∀=→,,),(:. 映射:集合−→−f集合: .),(:A a a f b B A f∈∀=−→−函数−−→−一般化映射.定义:B A ,是两集合,若对A a ∈∀,在规则f 下都有B 中唯一元素b 与a 对应,则称f 是从A到B 的映射.记为)(,:a f b B A f =→.定义域:A ,值域:}:)({)()(A a a f f R A f ∈==.称b 是a 的象, a 是b 的一个原象,但原象可能不唯一.b b f :)(1-的原象的全体.}:)({})(:{)(01001B b b f B x f A x B f ∈=∈∈=--,)(0A f B ⊂,B A f →:.满射:若对A a B b ∈∃∈∀,,使)(a f b =,即B A f =)(.(B 中元素都有原象)单射(一对一):若由a a A a a '≠∈',,,必有)()(a f a f '≠[或由)()(a f a f '=必有a a '=](原象唯一)双射(一一映射):既单且满.复合映射:C B g B A f →→:,:,称C A h →:是f 与g 的复合映射,若A a a f g a h ∈∀=)],([)(.延拓与限制: B A f →:,且A D ⊂,称B D g →:为f 在D 上的限制.若对D x ∈∀,)()(x f x g =.反之,称f 为g 在A 上的延拓.记为Dfg =.对等:B A ,是两集合,若A 与B 之间存在一个双射(一一映射),则称A 与B 是对等的,记作B A ~.3 可列集可列集(可数):凡事与N 对等的集合,},,{21 x x ,如,},6,4,2{},,4,3,2{ 性质:1 可列集的任何自己是有限集或可列集.2 任何无限集一定含有一个可列的子集.证:设A 是无限集,φ≠A ,取φ≠∈}{\,111a A A a ,取}{\12a A a ∈,φ≠},{\21a a A ,…故可取出A 中一列元素 ,,21a a .令},,{210 a a A =,故0A 是A 的一个可列集. 3 21,A A 是可列集,则21A A ⋃也是可列集. 推论:任何有限个可列集的并仍是可列集. 4 21,A A 均是可列集,则n n A ∞=⋃1也是可列集.证: },,,{1312111 a a a A = },,,{2322212 a a a A =},,,{3332313a a a A =},,,,,,{3122132112111a a a a a a A n n =⋃∞=. 例 有理数集Q 是可列集.⎭⎬⎫⎩⎨⎧=⋃=⋃⋃=∞=+-+,3,2,1},0{1m m m Q Q Q Q Q Q m m m . 5 A 是一无限集,则存在A 的一个真子集0A 使得A 与0A 对等.证:因A 是无限集,取0B 为A 的一个可列子集, },,{},,,,{43213210 b b b B b b b B ==,100)\(B B A A ⋃=,00)\(B B A A ⋃=,0A 是A 的真子集,令⎩⎨⎧==∈=→+,2,1,,\,)(::100i b x b B A x x x f A A f i i 故A 与0A 对等.(可举例}1{\~R R ) 6 可列集与可列集的直积集是可列的. 定理 }10:{)1,0(<<=x x 是不可列集. 证 反证法:若)1,0(是可列集,则,.0,.0,.0},,,{)1,0(333231323222121312111321ααααααααα====x x x x x x )1,0(中每个数都可以表成这种形式且表法唯一. i j α是9,0 的数构造⎪⎩⎪⎨⎧≠===1,11,2,.0321ii ii i b b b b ααξ若若 因此）（1,0∈ξ,但 ,3,2,1,=≠n x n ξ,从而）（1,0∉ξ,矛盾. 基数(势)的定义:A 的势记为A :1)若两集合对等,则他们有相同的基数 2)若A 与B 的某子集对等,则B A ≤.记χχ===,0.⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-=π21tan ,~)1,0(x y R .思考题: ]1,0[)1,0(=.Cantor 连续统假设:是否存在R '的不可数子集A ,使得χχ<<A 0.R =势Cantor 猜测这样的基数不存在,它表明实数集R '的任意不可数子集A 必与R '对等.注: 康托:集合论创立人,(德).犹太人,“无穷”概念. 基数、势、序数、超越数. 二 实数集的基本构造 1 序关系实数集中两个数x 与y 的大小关系“≤”有如下性质:1)R x x x ∈∀≤,. (自反性)2)y x ≤,且z y ≤,则z x ≤. (传递性) 3)y x ≤,且x y ≤,则y x =. (反对称性) 称“≤”为R 上的一个序关系.定义:设A 为非空集合,若A 中某些元素x 与y 的关系“≤”满足:1)A x x x ∈∀≤,. 2)y x ≤,z y ≤,则z x ≤. 3)y x ≤,x y ≤,则y x =.则称A 为半序集(偏序集).又若A 中任意两个元素x 与y 都可由关系“≤”联系,则称A 为全序集.例 ”“的所有子集⊂=},{R A ,半序集,非全序.定义 A 是半序集,A a ∈,若对A x ∈∀,有a x ≤,则称a 为A 中的最大元素. A a ∈,若A x ∈∀,有x a ≤,必有a x =,则称a 为A 中的极大元素. 区别:最大元:A 中任意元素x 与a 都有序关系:a x ≤.极大元:A 中与a 有序关系的元素x 都a ≤. 不唯一最大元是极大元,反之不必.定义:设B 为A 的子集, A a ∈,若对B b ∈∀,都有a b ≤(b a ≤),则称a 为B 的一个上(下)界.引理(Zorn):若半序集A 的每个全序子集都有上界,则在A 中必存在极大元素. 注:应用广泛:泛函:Hahn-Banach 定理,任一向量空间必有基. 拓扑:抽象代数. 2 实数中的开集、闭集定义R A ⊂,称A x ∈0为A 的内点,若0>∃δ,使A x x ⊂+-),(00δδ.A 的所有内点的全体组成的集合记为。
泛函分析
§1.1.4 练习题一解答
1. 设 M = {(1, 1, 1), (0, 0, 2)}, 试说明 span M 的几何意义。 解 其几何意义是由在三维直角坐标系中， 由 x = y = z 与z轴这两条直线所确定的平面。 设向量⃗ a = (1, 1, 1), ⃗ b = (0, 0, 2), 那么 span M = {α⃗ a + β⃗ b α, β ∈ R} = {(α, α, α + 2β) α, β ∈ R} 就是由这两个向量确定的平面. 2. 证明线性空间X的任意多个子空间的交仍然是X的子空间。 但是X的两个子空间的并 不一定是X的子空间, 试举例说明.
设ℓ1 ( x, y)是P2 , P3 两点所确定的直线, ℓ2 ( x, y)表示由P1 ,P3 两点所确定的直线, ℓ3 ( x, y)是P1 ,P2 两 点所确定的直线。由于P1 ,P2 ,P3 不在同一直线上, ℓ1 (P1 ) 构造函数 e1 ( x, y) = 类似地, ℓ2 (P2 ) ℓ1 ( x, y) ; ℓ1 ( P 1 ) ℓ2 ( x, y) ; ℓ2 ( P 2 ) 0, ℓ1 (P2 ) = ℓ1 (P3 ) = 0, 所以可
所以可构造函数
类似地, ℓ14 ( x, y)ℓ34 ( x, y) 含有P1 , P3 , P4 的信息,但不含P2 的信息, 可构造函数 e2 ( x, y) = ℓ14 ( x, y)ℓ34 ( x, y) ; ℓ14 (P2 )ℓ34 (P2 ) 0,ℓ3 (P2 ) =
ℓ12 ( x, y)ℓ14 ( x, y)含 有P1 , P2 , P4 的 信 息,但 不 含P3 的 信 息, 以 及ℓ3 (P3 ) ℓ3 (P1 ) = 0, 设 e3 ( x, y) = ℓ12 ( x, y)ℓ14 ( x, y) . ℓ12 (P3 )ℓ14 (P3 )
泛函分析第一讲
线性算子和线性泛函
第二章 泛函分析
绪论
2.1 距离空间
第二章 泛函分析
一、距离空间的定义
lim
n
xn
x
0, N, 当 n 时N,有
dx, y x y
x y 0, x y 0当且仅当 x y
xy yx
xy xz zy
xn x
第二章 泛函分析
第一节 距离空间
一、距离空间的定义
第一节 距离空间
一、距离空间的定义
例2.1.2 设 X ,d 是距离空间，对任意 x, y X ，源自定义x,y
d
1+d
x,xy, y ，则
X
,
也是距离空间.
证明 三角不等式 d(x, y) d(x, z) d(z, y)，
第二章 泛函分析
第一节 距离空间
一、距离空间的定义
例2.1.3 空间l p p 1.
x0 X. 如果d (xn , x0 ) 0, n , 则称该点列 xn
收敛于 x0 , 并记为
lim
n
xn
x0
或
xn x0 n
定理1 距离空间 X ,d 中,收敛点列的极限是唯一的.
第二章 泛函分析
第一节 距离空间
二、距离空间中的收敛
例2.1.5 在Rn 中，点列的收敛为按坐标收敛.
♣ 泛函分析在微分方程、概率论、函数论、计算 数学、控制论、最优化理论、连续介质力学、量 子物理等以及一些工程技术学科都有重要作用.
第二章 泛函分析
绪论
二、泛函分析课程内容 1.空间 集合 + 一定的结构
距离空间 赋范线性空间 内积空间 Banach空间 Hilbert空间
泛函分析 PPT课件
• 可数基数a，连续基数c。
• 主要结论：1.可数集的子集至多可数； 2.有限或可数多个可数集合的并是可数集； 3.有限个可数集的直积是可数集； 4. 无限集必于它的某真子集对等，含可数子集；
可数集的例子：整数集，有理数集，n维欧式空间中 的有理点集。
实数的基本定理：确界存在原理、单调有界原理、 闭区间套引理、聚点定理、有限覆盖定理等等都 当成已知
距离空间的拓扑
• 空间引入距离，才有了空间上映射的连续性概念 （开集的原像是开集）
• 称X的子集B(x,r)={y;p(x,y)<r}为以x为心半径为r的 开球
• 称X的子集S(x,r)={y; p(x,y)=r}为以x为心半径为r的 有着很大优越和方便之处，但并不完全一致。如:离散距离空间中的球 面只有两种可能：空集或全空间
• 紧集的连续象是紧集 • 紧集上的连续函数是一致连续的，能取到最大值
和最小值。 • 空间X是有限维的当且仅当X的闭单位球是紧集。 • 非紧的空间，可以通过一点紧致化，进而利用紧
空间的性质来研究
小结
• 我们讨论距离空间的基本性质 • 距离空间就是赋予距离的集合，是三维立体空间
概念的推广，二者既有相同又不完全相同。
• Zorn引理是集论的一个重要工具，与选择公理，良序原理都是彼此等价的,主要应用于 数学上存在性定理的证明，而不具体描述寻求的方法。
泛函分析,泛函分析简介
泛函分析,泛函分析简介泛函分析是20世纪30年代形成的数学分科，是从变分问题，积分方程和理论物理的研究中发展起来的。
它综合运用函数论，几何学，现代数学的观点来研究无限维向量空间上的泛函，算子和极限理论。
它可以看作无限维向量空间的解析几何及数学分析。
泛函分析在数学物理方程，概率论，计算数学等分科中都有应用，也是研究具有无限个自由度的物理系统的数学工具。
1概述泛函分析(FunctionalAnalysis)是现代数学的一个分支，隶属于分析学，其研究的主要对象是函数构成的空间。
泛函分析是由对函数的变换(如傅立叶变换等)的性质的研究和对微分方程以及积分方程的研究发展而来的。
使用泛函作为表述源自变分法，代表作用于函数的函数。
巴拿赫(StefanBanach)是泛函分析理论的主要奠基人之一，而数学家兼物理学家维多·沃尔泰拉(VitoVolterra)对泛函分析的广泛应用有重要贡献。
2拓扑线性空间由于泛函分析源自研究各种函数空间，在函数空间里函数列的收敛有不同的类型(譬如逐点收敛，一致收敛，弱收敛等等)，这说明函数空间里有不同的拓扑。
而函数空间一般是无穷维线性空间。
所以抽象的泛函分析研究的是一般的(无穷维的)带有一定拓扑的线性空间。
拓扑线性空间的定义就是一个带有拓扑结构的线性空间，使得线性空间的加法和数乘都是连续映射的空间。
巴拿赫空间这是最常见，应用最广的一类拓扑线性空间。
比如有限闭区间上的连续函数空间，有限闭区间上的k次可微函数空间。
或者对于每个实数p，如果p≥1，一个巴拿赫空间的例子是“所有绝对值的p次方的积分收敛的勒贝格可测函数”所构成的空间。
(参看Lp空间) 在巴拿赫空间中，相当部分的研究涉及到对偶空间的概念，即巴拿赫空间上所有连续线性泛函所构成的空间。
对偶空间的对偶空间可能与原空间并不同构，但总可以构造一个从巴拿赫空间到其对偶空间的对偶空间的一个单同态。
微分的概念可以在巴拿赫空间中得到推广，微分算子作用于其上的所有函数，一个函数在给定点的微分是一个连续线性映射。
《泛函分析》习题解答(不完全版)
( x1 , y) ( x1 , x2 ) ( x2 , y) , ( x2 , y ) (x2 , x1 ) (x1 , y ).
对两端关于 y A 取下确界, 可以得到 . inf ( x1 , y) ( x1 , x2 ) inf ( x2 , y) , inf (x2 , y ) (x2 , x1 ) inf (x1 ,y )
1 1
f ( x) L1 ([a, b]) , 需要证明: 对于任意的 0 , 存在 g ( x) C[a, b] , 使得
( f , g)
[ a ,b ]
| f ( x ) g ( x) | dx .
事实上, 首先根据积分的绝对连续性, 存在 0 , 使得当 E [a, b] , 只要 mE , 就有
x n , 0 x 1, f n ( x ) : 1, 1 x 2.
则 { f n ( x )} C ([0,2]) 在本题所定义的距离的意义下是 Cauchy 列, 因为
( f n , f m ) | f n ( x) f m ( x) | dx
因此, 根据 Lebesgue 有界收敛定理, 可以得到
( f n , g ) | f n ( x ) g ( x ) | dx
0
1
| x n 0 | dx x n dx
0 0
1
1
1 0. n 1
但 g ( x) C ([0,2]) . (2) C ([a, b]) 的完备化空间是 L ([a, b]) . 因为 (i) 在距离 的意义下, C ([a, b]) 是 L ([a, b]) 的稠密子集. 事实上, 任意取定一个
泛函分析答案
泛函分析答案泛函分析题1_3列紧集p191.3.1 在完备的度量空间中，求证：为了子集A是列紧的，其充分必要条件是对?ε > 0，存在A的列紧的ε网．证明：(1) 若子集A是列紧的，由Hausdorff定理，ε > 0，存在A的有限ε网N．而有限集是列紧的，故存在A的列紧的ε网N．(2) 若?ε > 0，存在A的列紧的ε/2网B．因B列紧，由Hausdorff定理，存在B的有限ε/2网C．因C ?B ?A，故C为A的有限ε网．因空间是完备的，再用Hausdorff定理，知A是列紧的．1.3.2 在度量空间中，求证：紧集上的连续函数必是有界的，并且能达到它的上、下确界．证明：设(X, ρ)是度量空间，D是紧子集，f : D→ 是连续函数．(1) 若f无上界，则?n∈ +，存在x n∈D，使得f (x n) > 1/n．因D是紧集，故D是自列紧的．所以{x n}存在收敛子列x n(k) →x0∈D (k→∞)．由f的连续性，f (x n(k))→f (x0) (k→∞)．但由f (x n) > 1/n知f (x n)→ +∞(n→∞)，所以f (x n(k))→ +∞ (k→∞)，矛盾．故f有上界．同理，故f有下界．(2) 设M = sup x∈D f(x)，则?n∈ +，存在y n∈D，使得f (y n) > M- 1/n．{y n}存在子列y n(k) →y0∈D (k→∞)．因此f ( y0 ) ≥M．而根据M的定义，又有f ( y0 ) ≤M．所以f ( y0 ) = M．因此f能达到它的上确界．同理，f能达到它的下确界．1.3.3 在度量空间中，求证：完全有界的集合是有界的，并通过考虑l 2的子集E = {e k }k≥ 1，其中e k = { 0, 0, ..., 1, 0, ... } (只是第k 个坐标为1，其余都是0 )，来说明一个集合可以是有界的但不完全有界的．证明：(1) 若A是度量空间(X, ρ)中的完全有界集．则存在A的有限1-网N = { x0, x1, x2, ..., x n }．令R = ∑1 ≤j≤nρ(x0, x j) + 1．则?x∈A，存在某个j使得0 ≤j≤n，且ρ(x, x j) < 1．因此，ρ(x, x0) ≤ρ(x, x j) + ρ(x j, x0) ≤ 1 + ∑1 ≤j≤nρ(x0, x j) = R．所以A是度量空间(X, ρ)中的有界集．(2) 注意到ρ(e k , e j) = 21/2 ( ?k ≠ j )，故E中任意点列都不是Cauchy列．所以，E中任意点列都没有收敛子列(否则，该收敛子列就是Cauchy列，矛盾)．因此，E不是列紧集．由l 2是完备的，以及Hausdorff定理，知E不是全有界集．但E显然是有界集．1.3.4 设(X, ρ)是度量空间，F1, F2是它的两个紧子集，求证：?x i ∈F i( i = 1, 2)，使得ρ(F1, F2) = ρ(x1, x2)．其中ρ(F1, F2) = inf {ρ(x, y) | x∈F1, y∈F2 }证明：由ρ(F1, F2)的定义，?n∈ +，?x i(n)∈F i( i = 1, 2)，使得ρ(x1(n), x2(n)) < ρ(F1, F2) + 1/n．因F1, F2紧，故不妨假设{x1(n)}, {x2(n)}都是收敛列．设它们的极限分别为x1, x2，则ρ(x1, x2) ≤ρ(F1, F2)．因此ρ(F1, F2) = ρ(x1, x2)．1.3.5 设M是C[a, b]中的有界集，求证集合{F(x) =?[a, x]f(t) dt | f∈M }是列紧集．证明：设A = {F(x) =?[a, x]f(t) dt | f∈M }．由M有界，故存在K > 0，使得?f∈M，ρ( f, 0) ≤K．先证明A是一致有界的和等度连续的．F∈A，存在f∈M，使得F(x) =?[a, x]f(t) dt．由于ρ(F, 0) = max x∈[a,b] | F(x) | = max x∈[a, b] | ?[a, x]f(t) dt |≤ max x∈[a, b] | f(t) | · (b -a ) = ρ( f, 0) · (b -a ) ≤K (b -a )．故A是一致有界的．ε > 0，?s, t∈[a, b]，当| s-t| < ε/K时，F∈A，存在f∈M，使得F(x) =?[a, x]f(u) du．| F(s) -F(t) | = | ?[s, t]f(u) du | ≤ max u∈[a, b] | f(u) | · | s -t |= ρ( f, 0) · | s -t | ≤K · (ε/K) = ε．故A是等度连续的．由Arzela-Ascoli定理，A是列紧集．1.3.6 设E = {sin nt}n≥ 1，求证：E在C[0, π]中不是列紧的．证明：显然E是一致有界的．根据Arzela-Ascoli定理，我们只要证明E不是等度连续的即可．我们的想法是找一个E中的点列f n，以及[0, π]中的两个点列s n 和t n，使得| s n -t n | → 0，但| f n(s n)-f n(t n)|不收敛于0．事实上，这是可以做到的，只要令f n (u) = sin (2n u)，s n = (π/2)(1 + 1/(2n))，t n = (π/2)(1 - 1/(2n))．则s n + t n = π；s n -t n = π/(2n)→ 0(n→∞)．因此，| f n(s n)-f n(t n)| = 2 | sin (2n s n) - sin (2n t n) |= 2 | sin (n (s n -t n)) cos (n (s n + t n)) |= 2 | sin (π/2) cos (n π) | = 2．所以，E不是等度连续的．进而，E在C[0, π]中不是列紧的．1.3.7 求证S空间的子集A是列紧的充要条件是：?n∈ +，?C n> 0，使得x = (ξ1, ξ2, ..., ξn, ...)∈A，都有| ξn | ≤C n( n = 1, 2, ...)．证明：(?) 设x k = (ξ1(k), ξ2(k), ..., ξn(k), ...) ( k = 1, 2, ... )是A中的点列．存在{x k}的子列{x1, k}使得其第1个坐标ξ1(1, k)收敛；存在{x1, k}的子列{x2, k}使得其第2个坐标ξ2(2, k)收敛；如此下去，得到一个{x k}的子列的序列，第( j +1)个子列是第j个子列的子列，且第j个子列的第j个坐标是收敛的．选取对角线构成的点列{x j, j}，则{x j, j}是{x k}的子列，且每个坐标都收敛．根据习题1.2.1的证明可知，S空间的点列收敛的充要条件是坐标收敛．故{x j, j}是收敛点列．所以，A是列紧的．(?) 我们只要证明，?n∈ +，A中的点的第n个坐标所构成的集合是有界集．若不然，设A中的点的第N个坐标所构成的集合是无界的．则存在A中的点列x k = (ξ1(k), ξ2(k), ..., ξn(k), ...) ( k = 1, 2, ... )，使得| ξN(k) | > k．显然，{ ξN(k) }无收敛子列，故{ x k }也无收敛子列，这与A列紧相矛盾．这样就完成了必要性的证明．1.3.8 设(X, ρ)是度量空间，M是X中的列紧集，映射f : X →M满足ρ( f (x1), f (x2)) < ρ( x1, x2 )(?x1, x2∈M, x1≠x2)．求证：f在X中存在唯一的不动点．证明：(1) 首先证明cl(M)是紧集．为此只要证明cl(M)列紧即可．设{ x n }是cl(M)中的点列，则存在M中的点列{ y n }使得ρ( x n, y n) < 1/n．因M列紧，故{ y n }有收敛子列{ y n(k)}，设y n(k) →u∈cl(M)．显然{ x n(k)}也是收敛的，并且也收敛于u∈cl(M)．所以cl(M)是自列紧的，因而是紧集．(2) 令g(x) = ρ( x, f (x))，则g是X上的连续函数．事实上，由ρ( f (x1),f (x2)) < ρ( x1, x2 )可知f : X →M是连续的，因而g也连续．由习题1.3.2知存在x0∈cl(M)，使得g(x0) = inf {ρ( x, f (x)) | x∈cl(M) }．(3) 若g(x0) > 0，则ρ( x0, f (x0)) > 0，即x0≠f (x0)．故ρ( x0, f (x0)) = g(x0) ≤g( f (x0)) = ρ( f (x0), f ( f (x0))) < ρ( x0, f (x0))，矛盾．所以，必有g(x0) = 0，即ρ( x0, f (x0)) = 0，因此x0就是f的不动点．1.3.9 设(M, ρ)是一个紧距离空间，又E?C(M)，E中的函数一致有界并且满足下列的H?lder条件：| x(t1) -x(t2) | ≤Cρ(t1, t2)α(?x∈E，?t1, t2∈M )，其中0 < α≤ 1，C > 0．求证：E在C(M)中是列紧集．证明：由H?lder条件易知E是等度连续的．又E中的函数一致有界，由Arzela-Ascoli定理知E是C(M)中的列紧集．[第3节完] 泛函分析题1_4线性赋范空间p391.4.1 在2维空间 2中，对每一点z = (x, y)，令|| z ||1 = | x | + | y |；|| z ||2 = ( x 2 + y 2 )1/2；|| z ||3 = max(| x |, | y |)；|| z ||4 = ( x 4 + y 4 )1/4；(1) 求证|| · ||i( i = 1, 2, 3, 4 )都是 2的范数．(2) 画出( 2, || · ||i )( i = 1, 2, 3, 4 )各空间中单位球面图形．(3) 在 2中取定三点O = (0, 0)，A = (1, 0)，B= (0, 1)．试在上述四种不同的范数下求出?OAB三边的长度．证明：(1) 正定性和齐次性都是明显的，我们只证明三角不等式．设z = (x, y), w = (u, v)∈ 2，s = z + w= (x + u, y + v )，|| z||1 + || w||1 = (| x | + | y |) + (| u | + | v |) = (| x | + | u |) + (| y | + | v |)≥ | x + u | + | y + v | = || z+ w||1．( || z||2 + || w||2 )2 = ( ( x 2 + y 2 )1/2 + ( u 2 + v 2 )1/2 )2= ( x 2 + y 2 ) + ( u 2 + v 2 ) + 2(( x 2 + y 2 )( u 2 + v 2 ))1/2 ≥ ( x 2 + u 2 ) + ( y 2 + v 2 ) + 2( x u+ y v )= ( x + u )2 + ( y + v)2 = ( || z+ w||2 )2．故|| z||2 + || w||2 ≥ || z+ w||2．|| z||3 + || w||3 = max(| x |, | y |) + max(| u |, | v |)≥ max(| x | + | u |, | y | + | v |) ≥ max(| x + u |, | y + v |) = || z+ w||3．|| ·||4我没辙了，没找到简单的办法验证，权且用我们以前学的Minkowski不等式(离散的情况，用H?lder不等式的离散情况来证明)，可直接得到．(2) 不画图了，大家自己画吧．(3) OA = (1, 0)，OB = (0, 1)，AB = (- 1, 1)，直接计算它们的范数：|| OA||1 = 1，|| OB||1 = 1，|| AB||1 = 2；|| OA||2 = 1，|| OB||2 = 1，|| AB||2 = 21/2；|| OA||3 = 1，|| OB||3 = 1，|| AB||3 = 1；|| OA||4 = 1，|| OB||4 = 1，|| AB||4 = 21/4．1.4.2 设c[0, 1]表示(0, 1]上连续且有界的函数x(t)全体．?x∈c[0, 1]，令|| x || = sup{| x(t) | | 0 < t≤ 1}．求证：(1) || ·||是c[0, 1]空间上的范数．(2) l∞与c[0, 1]的一个子空间是等距同构的．证明：(1) 正定性和齐次性都是明显的，我们只证明三角不等式．|| x || = sup{| x(t) | | 0 < t≤ 1}．|| x || + || y || = sup{| x(t) | | 0 < t≤ 1} + sup{| y(t) | | 0 < t≤ 1}≥ sup{| x(t) + y(t) | 0 < t≤ 1} = || x + y ||．所以|| ·||是c[0, 1]空间上的范数．(2) 任意取定(0, 1]中的一个单调递减列{a k }，满足(i) a1 = 1；(ii) lim k→∞a k = 0．显然，在每个[a k + 1, a k]上为线性函数的f∈c[0, 1]是存在的．设X = { f∈c[0, 1] | f在每个[a k + 1, a k]上为线性函数}．容易验证X是c[0, 1]的子空间．定义? : X →l∞，f #? ( f ) = ( f (a1), f (a2), ...)．则? : X →l∞是线性双射，且|| ? ( f ) ||∞= sup k ≥ 1 | f (a k) | = sup0 < t≤ 1 { | f (t ) | } = || f ||．所以，? : X →l∞是等距同构．因此，l∞与c[0, 1]的一个子空间是等距同构的．1.4.3 在C1[a, b]中，令|| f ||1 = (?[a, b] ( | f(x) |2 + | f’(x) |2) dx )1/2 (?f∈C1[a, b])．(1) 求证：|| · ||1是C1[a, b]上的范数．(2) 问(C1[a, b], || · ||1)是否完备？证明：(1) 正定性和齐次性都是明显的，和前面的习题一样，只验证三角不等式．我们先来证明一个比较一般的结果：若线性空间X上的非负实值函数p, q都满足三角不等式：p(x) + p(y) ≥p(x +y)，q(x) + q(y) ≥q(x +y)，?x, y∈X；则函数h = ( p2 + q2 )1/2也满足三角不等式．事实上，?x, y∈X，由Minkowski不等式，我们有h(x) + h(y) = ( p(x)2 + q(x)2 )1/2 + ( p(y)2 + q(y)2 )1/2≥ (( p(x)+ p(y))2 + ( q(x) + q(y))2 )1/2 ≥ ( p(x + y)2 + q(x + y)2 )1/2 = h(x + y)．回到本题：若令p( f ) = (?[a, b] | f(x) |2dx )1/2，q( f ) = (?[a, b] | f’(x) |2dx )1/2，则( p( f ) + p( g ))2 = ((?[a, b] | f(x) |2dx )1/2 + (?[a, b] | g(x) |2dx )1/2)2= ?[a, b] | f(x) |2dx + 2(?[a, b] | f(x) |2dx )1/2 · (?[a, b] | g(x)|2dx )1/2 + ?[a, b] | g(x) |2dx≥?[a, b] | f(x)|2dx + 2 ?[a, b] | f(x) | · | g(x)| dx + ?[a, b] | g(x)|2dx = ?[a, b] ( | f(x) | + | g(x)| )2dx ≥?[a, b] ( | f(x) + g(x)| )2dx = ( p( f + g ))2．所以有p( f ) + p( g ) ≥p( f + g )．特别地，p( f’) + p( g’) ≥p( f’+ g’)，即q( f ) + q( g ) ≥q( f + g )．因此，线性空间C1[a, b]上的非负实值函数p, q都满足三角不等式．根据开始证明的结论，|| · ||1也满足三角不等式．所以，|| · ||1是C1[a, b]上的范数．(2) 在C1[- 1, 1]中，令f n(x) = (x2 + 1/n2 )1/2 ( ?x∈[- 1, 1] )．则f’n(x) = 2x (x2 + 1/n2 )-1/2 ( ?x∈[- 1, 1] )．显然，f n(x)几乎处处收敛于| x |，f’n(x)几乎处处收敛于2sign( x )．因此，f n(x)依测度收敛于| x |，f’n(x)依测度收敛于2sign( x )．则f’n(x) = 2x (x2 + 1/n2 )-1/2 ( ?x∈[- 1, 1] )．显然，f n(x)几乎处处收敛于| x |，f’n(x)几乎处处收敛于2sign( x )．因此，f n(x)依测度收敛于| x |，f’n(x)依测度收敛于2sign( x )．故在L2[- 1, 1]中，f n(x) → | x |，f’n(x) → 2sign( x )．因此，它们都是L2[- 1, 1]中的基本列，故[- 1, 1] | f n(x) -f m(x) |2 dx → 0(m, n→∞)；[- 1, 1] | f’n(x) -f m’(x) |2 dx → 0(m, n→∞)．故|| f n-f m ||1 = (?[- 1, 1] ( | f n(x) -f m(x) |2 + | f’n(x) -f m’(x) |2 ) dx )1/2→ 0 (m, n→∞)．即{ f n }是C1[- 1, 1]中的基本列．下面我们证明{ f n }不是C1[- 1, 1]中的收敛列．若不然，设{ f n }在C1[- 1, 1]中的收敛于f∈C1[- 1, 1]．因|| f n-f ||1 = (?[- 1, 1] ( | f n(x) -f(x) |2 + | f’n(x) -f’(x) |2 ) dx )1/2≥ (?[- 1, 1] | f n(x) -f(x) |2dx )1/2，故在L2[- 1, 1]中，f n(x) →f．而在前面已说明L2[- 1, 1]中，f n(x) → | x |；由L2[- 1, 1]中极限的唯一性以及f的连续性，知f(x) = | x |．这样就得到f?C1[- 1, 1]，矛盾．所以，{ f n }不是C1[- 1, 1]中的收敛列．这说明C1[- 1, 1]不是完备的．对一般的C1[a, b]，只要令f n(x) = (x - (a + b )/2)2 + 1/n2 )1/2( ?x∈[a, b] )就可以做同样的讨论，就可以证明C1[a, b]不是完备空间．1.4.4 在C[0, 1]中，对每个f∈C[0, 1]，令|| f ||1 = (?[0, 1] | f(x) |2dx )1/2，|| f ||2 = (?[0, 1] ( 1 + x) | f(x) |2dx )1/2．求证：|| · ||1和|| · ||2是C[0, 1]中的两个等价范数．证明：(1) 在习题1.4.3的证明中已经包含了|| · ||1是C[0, 1]中的范数的证明．下面我们证明|| · ||2是C[0, 1]中的范数，我们仍然只要验证三角不等式．|| f ||2 + || g ||2 = (?[0, 1] ( 1 + x) | f(x) |2dx )1/2 + (?[0, 1] ( 1 + x) | g(x) |2dx )1/2= || (1 + x)1/2f(x) ||1 + || (1 + x)1/2g(x) ||1≥ || (1 + x)1/2f(x) + (1 + x)1/2g(x) ||1= || (1 + x)1/2 ( f(x) + g(x) ) ||1≥ (?[0, 1] (1 + x) | f(x) + g(x) |2dx )1/2= || f + g ||2．所以，|| · ||2也是C[0, 1]中的范数．(2) 我们来证明两个范数的等价性．?f∈C[0, 1]|| f ||1 = (?[0, 1] | f(x) |2dx )1/2 ≤ (?[0, 1] ( 1 + x) | f(x) |2dx )1/2 = || f ||2，|| f ||2 = (?[0, 1] ( 1 + x) | f(x) |2dx )1/2 ≤ 2 (?[0, 1] | f(x) |2dx )1/2 = 2 || f ||1．因此两个范数等价．1.4.5 设BC[0, ∞)表示[0, ∞)上连续且有界的函数f(x)全体，对每个f ∈BC[0, ∞)及a > 0，定义|| f ||a = (?[0, ∞) e-ax | f(x) |2dx )1/2．(1) 求证|| ·||a是BC[0, ∞)上的范数．(2) 若a, b > 0，a≠b，求证|| ·||a与|| ·||b作为BC[0, ∞)上的范数是不等价的．证明：(1) 依然只验证三角不等式．|| f ||a + || g ||a = (?[0, ∞) e-ax | f(x) |2dx )1/2 + (?[0, ∞) e-ax | g(x) |2dx )1/2= || e-ax/2f(x)||L2 + || e-ax/2g(x)||L2≤ || e-ax/2f(x)+ e-ax/2g(x)||L2= || e-ax/2 ( f(x)+ g(x))||L2= (?[0, ∞) e-ax | f(x)+ g(x) |2dx )1/2= || f + g ||a，所以|| ·||a是BC[0, ∞)上的范数．(2) 设f n(x)为[n, +∞)上的特征函数．则f n∈BC[0, ∞)，且|| f n||a = (?[0, ∞) e-ax | f n(x) |2dx )1/2 = (?[n, ∞) e-ax dx )1/2 = ((1/a)e-an)1/2．同理，|| f n||b = ((1/b)e-bn)1/2．故若a < b，则|| f n||a/|| f n||b = (b/a)1/2e-(b -a)n/2→ +∞ (n→+∞)．因此|| ·||a与|| ·||b作为BC[0, ∞)上的范数是不等价的．1.4.6 设X1, X2是两个B*空间，x1∈X1和x2∈X2的序对(x1, x2)全体构成空间X = X1?X2，并赋予范数|| x || = max{ || x1 ||1, || x2 ||2 }，其中x = (x1, x2)，x1∈X1，x2∈X2，|| · ||1和|| ·||2分别是X1和X2的范数．求证：如果X1, X2是B空间，那么X也是B空间．证明：(1) 先验证|| · ||的三角不等式．设x = (x1, x2), y = (y1, y2)∈X1?X2，则|| x + y || = || (x1 + y1, x2 + y2) || = max{ || x1 + y1 ||1, || x2 + y2 ||2 }≤ max{ || x1 ||1 + || y1 ||1, || x2 ||2 + || y2 ||2 }≤ max{ || x1 ||1, || x2 ||2 } + max{ || y1 ||1, || y2 ||2 }= || (x1, x2) || + || (y1, y2) ||= || x || + || y ||，而|| · ||的正定性和齐次性是显然的，所以，|| · ||是X1?X2的范数．(2) 设X1, X2是B空间，我们来证明X也是B空间．设x(n) = (x1(n), x2(n))是X = X1?X2中的基本列，则|| x(n) -x(m) || = max{ || x1(n) -x1(m) ||1, || x2(n) -x2(m)||2 } ≥ || x1(n) -x1(m) ||1，故{x1(n)}是X1中的基本列，同理，{x2(n)}是X2中的基本列．因X1, X2是B空间，故{x1(n)}和{x2(n)}分别是X1, X2中的收敛列．设x1(n) →x1∈X1，x2(n) →x2∈X2，令x = (x1, x2)．则|| x(n) -x || = max{ || x1(n) -x1 ||1, || x2(n) -x2 ||2 }≤ || x1(n) -x1 ||1 + || x2(n) -x2 ||2→ 0 (n→∞)．所以，|| x(n) -x ||→ 0 (n→∞)．即{ x(n) }为X = X1?X2中的收敛列．所以X = X1?X2也是B空间．1.4.7 设X是B*空间．求证：X是B空间，必须且只须对?{x n}?X，∑n≥ 1 || x n || < +∞?∑n≥ 1x n 收敛．证明：(?) ?{x n}?X，记S n = ∑1 ≤j≤n x j，B n = ∑1 ≤j≤n || x n ||，则|| S n + p-S n || = || ∑1 ≤j≤n + p x j -∑1 ≤j≤n x j ||= || ∑n +1 ≤j≤n + p x j ||≤∑n +1 ≤j≤n + p || x j ||= B n + p-B n → 0，(n→∞)．故{ S n }为X中的Cauchy列．由X完备，故{ S n }为X中的收敛列，即∑n≥ 1x n 收敛．(?) 反证法．若(X, ρ)不完备，设(Y, d )为(X, ρ)的一个完备化．不妨设(X, ρ)是(Y, d )的子空间，则存在y∈Y \ X．因cl( X ) = Y，故?n∈ +，存在x n∈X，使得d(x n, y) < 1/2n．则ρ(x n, x m) = d(x n, x m) ≤d(x n, y) + d(x m, y) ≤ 1/2n+ 1/2m → 0，因此{x n}是X中的Cauchy列，但不是收敛列．令z n = x n+1-x n，S n = ∑1 ≤j≤n z j；则z n, S n∈X．因|| z n || = || x n+1-x n || = ρ(x n+1, x n) ≤d(x n+1, y) + d(x n+1, y) ≤ 1/2n+1+ 1/2n < 1/2n - 1，故∑n≥ 1 || z n || < +∞．而S n = ∑1 ≤j≤n z j = ∑1 ≤j≤n ( x j+1-x j ) = x n+1-x1；故∑n≥ 1z n 在中不收敛．矛盾．1.4.8 记[a, b]上次数不超过n的多项式全体为n．求证：?f(x)∈C[a, b]，存在P0(x)∈ n，使得max a ≤x≤b| f(x) –P0(x) | = min{ max a ≤x≤b| f(x) –P(x) | | P∈ n }．证明：注意到 n是B*空间C[a, b]中的n+1维子空间．{1, x, x2, ..., x n}是 n中的一个向量组，把它看成C[a, b]中的一个有限向量组．根据定理p35, 1.4.23，对任意?f(x)∈C[a, b]，存在最佳逼近系数{λ0, λ1, ..., λn}，使得|| f(x) –∑0 ≤j≤n λj x j || = min{ || f(x) –∑0 ≤j≤n a j x j || | (a0, a1, ..., a n)∈ n+1}．令P0(x) = ∑0 ≤j≤n λj x j 就得到要证明的结论．1.4.9 在 2中，对?x = (x1, x2)∈ 2，定义范数|| x || = max(| x1 |, | x2 |)，并设|| x0–λ e1 ||．e1 = (1, 0)，x0 = (0, 1)．求a∈ 适合|| x0–a e1 || = minλ∈并问这样的a是否唯一？请对结果作出几何解释．解：g(λ) = || x0–λ e1 || = || (0, 1) –λ(1, 0)|| = || (–λ, 1)|| = max(| λ |, 1) ≥ 1，故g(λ) 当| λ| ≤ 1时取得最小值1．所以a = 0满足要求．显然满足要求的a不是唯一的．从几何上看就是某线段上的点到某定点的距离都是1．1.4.10 求证范数的严格凸性等价于下列条件：|| x + y || = || x || + || y || ( ?x≠θ, y≠θ) ?x = c y ( c > 0)．证明：(?) 设范数是严格凸的，若x, y ≠θ满足|| x + y || = || x || + || y ||，事实上，我们总有|| (x/|| x ||) || = || (y/|| y ||) || = 1．因x, y ≠θ，故|| x || + || y || > 0，所以|| x + y || ≠ 0．于是|| x ||/|| x + y || + || y ||/|| x + y || = 1．假若x/|| x || ≠y/|| y ||，由严格凸性，得到|| (|| x ||/|| x + y ||)(x/|| x ||) + (|| y ||/|| x + y ||)(y/|| y ||) || < 1，即|| (( x + y )/|| x + y ||) || < 1，矛盾．因此必然有x/|| x || = y/|| y ||，即x = (|| x ||/|| y ||) y．(?) 设?x, y ≠θ，|| x + y || = || x || + || y ||蕴涵x = c y ( c > 0)．下面证明范数是严格凸的．设x≠y，且|| x || = || y || = 1，又设α, β∈(0, 1)，且α + β= 1．我们知道|| α x + β y || ≤ || α x || + || β y || = α || x || + β|| y || = α + β= 1．假若|| α x + β y || = 1，根据我们的条件，就得到α x = c (β y)，其中c > 0．那么，就有|| α x || = || c (β y) ||，而|| x || = || y || = 1，所以α= c β；故x = y，这就与x≠y相矛盾．所以必然有|| α x + β y || < 1，即范数是严格凸的．1.4.11 设X是线性赋范空间，函数? : X → 1称为凸的，如果不等式( λ x + (1 -λ) y ) ≤λ?( x ) + (1 -λ)?( y ) ( ? 0 ≤λ≤ 1)成立．求证凸函数的局部极小值必然是全空间的最小值．证明：设x0是凸函数?的一个局部极小点．如果存在x∈X，使得?( x ) < ?( x0)，则? t ∈(0, 1)，( t x + (1 -t ) x0) ≤t ?( x ) + (1 -t )?( x0) < t ?( x0) + (1 -t )?( x0) = ?( x0)．而对x0的任意邻域U，都存在t ∈(0, 1)，使得t x + (1 -t ) x0∈U．这就与x0是局部极小点相矛盾．因此?x∈X，都有?( x0) ≤?( x )，即x0是?的最小点．1.4.12 设(X, || · ||)是一线性赋范空间，M是X的有限维子空间，{e1, e2, ..., e n}是M的一组基，给定g∈X，引进函数F : n → 1．对?c = (c1, c2, ..., c n)∈ n，规定F(c) = F(c1, c2, ..., c n) = || ∑1 ≤i≤n c i e i-g ||．(1) 求证F是一个凸函数；(2) 若F的最小值点是c = (c1, c2, ..., c n)，求证f = ∑1 ≤i≤n c ie i给出g在M中的最佳逼近元．证明：(1) 设c = (c1, c2, ..., c n), d = (d1, d2, ..., d n)∈ n, λ∈[0, 1]，则F(λ c + ( 1 -λ) d ) = || ∑1 ≤i≤n ( λ c i + ( 1 -λ) d i ) e i-g || = || λ∑1 ≤i≤n c i e i + ( 1 -λ) ∑1 ≤i≤n d i e i- (λ g+ ( 1 -λ)g )|| = || λ(∑1 ≤i≤n c i e i -g) + ( 1 -λ) ( ∑1 ≤i≤n d i e i-g )||≤λ|| ∑1 ≤i≤n c i e i -g || + ( 1 -λ) || ∑1 ≤i≤n d i e i-g ||= λ F(c)+ ( 1 -λ)F(d)，故F是一个凸函数．(2) 因为{e1, e2, ..., e n}是M的一组基，故M中的每个元h都可表示为h = ∑1 ≤i≤n d i e i，其中d = (d1, d2, ..., d n)∈ n．因为F(c) ≤F(d)，故|| f-g || = F(c) ≤F(d) = || h-g ||．那么f就是g在M中的最佳逼近元．1.4.13 设X是B*空间，X0是X的线性子空间，假定?c∈(0, 1)使得?y∈X，有inf { || y–x || | x ∈X0 } ≤c || y ||．求证：X0在X中稠密．证明：设y∈X，?ε > 0，x1∈X0，s.t. || y–x1 || < c || y || + ε /4．x2∈X0，s.t. || (y–x1) –x2 || < c || y–x1 || + ε /8．x3∈X0，s.t. || (y–x1 –x2 ) –x3 || < c || y–x1 –x2 || + ε /16．如此下去，可得到一个X0中的点列{ x n }，满足|| y–∑1 ≤j≤n +1x j|| < c || y–∑1 ≤j≤n x j|| + ε /2n + 2(?n∈ +)．那么，我们可以用数学归纳法证明|| y–∑1 ≤j≤n x j|| < c n || y || + ε (∑1 ≤j≤n 1/2j + 1)．当n = 1时，|| y–x1 || < c || y || + ε /4．结论成立．当n = 2时，|| (y–x1) –x2 || < c || y–x1 || + ε /8< c (c || y || + ε /4) + ε /8 < c 2 || y || + ε (1/4 + 1/8)，结论成立．当n≥ 3时，若|| y–∑1 ≤j≤n x j|| < c n || y || + ε (∑1 ≤j≤n 1/2j + 1)成立，则|| y–∑1 ≤j≤n +1x j|| < c || y–∑1 ≤j≤n x j|| + ε /2n + 2< c (c n || y || + ε (∑1 ≤j≤n 1/2j + 1)) + ε /2n + 2< c n+1 || y || + ε (∑1 ≤j≤n 1/2j + 1)) + ε /2n + 2< c n+1 || y || + ε (∑1 ≤j≤n+ 11/2j + 1))，因此结论也成立．由数学归纳法原理，?n∈ +，|| y–∑1 ≤j≤n x j|| < c n || y || + ε (∑1 ≤j≤n 1/2j + 1)．因为c∈(0, 1)，故存在N∈ +，使得c N || y || < ε /2．令x = ∑1 ≤j≤N x j，则x∈X0．且|| y–x || < ε /2 + ε (∑1 ≤j≤N 1/2j + 1) < ε．所以，X0在X中稠密．[张峰同学的证明] 反证法．若不然，则cl(X0)是X的真闭线性子空间．用Riesz引理，存在y∈X，使得|| y || = 1，且inf { || y–x || | x ∈ cl(X0)} > c．故对此y∈X，有inf { || y–x || | x ∈X0 } > c || y ||，矛盾．1.4.14 设C0表示以0为极限的实数全体，并在C0中赋以范数|| x || = max n≥1| ξn |，( ?x = (ξ1, ξ2, ..., ξn, ...)∈C0 )．又设M = {x = (ξ1, ξ2, ..., ξn, ...)∈C0 | ∑n ≥1 ξn/2n = 0}．(1) 求证：M是C0的闭线性子空间．(2) 设x0= (2, 0, 0, ...)，求证：inf z ∈M || x0–z || = 1，但?y∈M，有|| x0–y || > 1．证明：(1) 显然M ≠?，容易直接验证M是C0的线性子空间．若x k = (ξ1(k), ξ2(k), ..., ξn(k), ...)为M中的点列，且x k→x = (ξ1, ξ2, ..., ξn, ...)∈C0．则?ε > 0，存在N∈ +，使得?k > N，|| x k -x || < ε．此时，?n∈ +，有|ξn -ξn(k)| ≤ max n≥1| ξn -ξn(k) | = || x k -x || < ε．| ∑n ≥1 ξn/2n | = | ∑n ≥1 ξn/2n-∑n ≥1 ξn(k)/2n | = | ∑n ≥1 (ξn -ξn(k))/2n |≤∑n ≥1 |ξn -ξn(k)|/2n≤∑n ≥1 ε/2n = ε．所以，∑n ≥1 ξn/2n = 0，即x = (ξ1, ξ2, ..., ξn, ...)∈M．所以M是C0的闭线性子空间．(2) x0= (2, 0, 0, ...)，?z = (ξ1, ξ2, ..., ξn, ...)∈M，|| x0–z || = max{| 2 -ξ1 |, | ξ2 |, | ξ3 |, ... }．如果| 2 -ξ1 | > 1，则|| x0–z || > 1．如果| 2 -ξ1 | ≤ 1，则| ξ1 | ≥ 1，我们断言{| ξ2 |, | ξ3 |, ... }中至少有一个大于1者．否则，假若它们都不超1，因为ξn → 0 (n→∞)，故它们不能全为1．由∑n ≥1 ξn/2n = 0知| ξ1 |/2 = | ∑n ≥2 ξn/2n | ≤∑n ≥2 | ξn | /2n < ∑n ≥2 1/2n = 1/2，这样得到| ξ1 | < 1，矛盾．故{| ξ2 |, | ξ3 |, ... }中至少有一个大于1者．因此也有|| x0–z || > 1．综上所述，但?y∈M，有|| x0–y || > 1．由此，立即知道inf z ∈M || x0–z || ≥ 1．下面证明inf z ∈M || x0–z || ≤ 1．n∈ +，令z n= (1 - 1/2n, -1, -1, ..., -1, 0, 0, ...)．( z n从第2个坐标开始有连续的n个-1，后面全部是0 )，则(1 - 1/2n)/2 - 1/4 - 1/8 - ... - 1/2n + 1 = 0，因此z n∈M．此时，|| x0–z n || = max{| 1 + 1/2n|, | 1/4|, | 1/8|, ... } = 1 + 1/2n．故inf z ∈M || x0–z || ≥ inf n || x0–z n || = inf n (1 + 1/2n ) = 1．所以，inf z ∈M || x0–z || = 1．1.4.15 设X是B*空间，M是X的有限维真子空间，求证：?y∈X，|| y|| = 1，使得|| y–x || ≥ 1 ( ?x ∈M )．证明：取定z∈X \ M，令Y = span{z} + M．记S = { y∈Y | || y || = 1 }．则M是Y的真闭子空间，而S是Y中的单位球面．由Riesz引理，?n∈ +，存在y n∈S，使得d( y n, M ) ≥ 1 - 1/n．因为Y也是有限维的，故其中的单位球面为自列紧集．存在{y n}的收敛子列．不妨设y n(k) →y∈S．则d( y n(k), M ) ≥ 1 - 1/n(k)，故有d( y, M ) ≥ 1．即|| y–x || ≥ 1 ( ?x ∈M )．1.4.16 若f是定义在区间[0, 1]上的复值函数，定义ωδ( f ) = sup{| f (x) –f (y) | | ?x, y∈[0, 1], | x–y | ≤δ}．如果0< α≤ 1对应的Lipschitz空间Lipα，由满足|| f || = | f(0) | + supδ > 0{δ–αωδ( f )} < +∞的一切f组成，并且以|| f ||为模．又设lipα = { f∈Lipα| lim δ→ 0 δ–αωδ( f ) = 0}．求证Lipα是B空间，而且lipα是Lipα的闭子空间．证明：(1) 显然，C1[0, 1]?Lipα，因此Lipα不空．对区间[0, 1]上的复值函数f, g，?λ∈ ，我们有ωδ( f + g ) = sup{| f (x) + g (x) – f (y) –g (y) | | ?x, y∈[0, 1], | x–y | ≤δ}≤ sup{| f (x) – f (y) | + | g (x) –g (y) | | ?x, y∈[0, 1], | x–y | ≤δ}≤ωδ( f ) + ωδ( g )．ωδ( λ f ) = sup{|λ f (x) –λ f (y) | | ?x, y∈[0, 1], | x–y | ≤δ}= | λ| sup{| f (x) –f (y) | | ?x, y∈[0, 1], | x–y | ≤δ}= | λ| ·ωδ( f )．若f, g∈Lipα，λ∈ ，则|| f + g || = | f(0) + g(0) | + supδ > 0{δ–αωδ( f + g ) }≤ | f(0) | + | g(0) | + supδ > 0{δ–α(ωδ( f ) + ωδ( g )) }= | f(0) | + | g(0) | + supδ > 0{δ–αωδ( f ) + δ–αωδ( g ) }≤ | f(0) | + | g(0) | + supδ > 0{δ–αωδ( f ) }+ supδ > 0{ δ–αωδ( g ) }= || f || + || g || < +∞．|| λ f || = | λ f(0) | + supδ > 0{δ–αωδ( λ f )}= | λ| · | f(0) | + | λ| · supδ > 0{δ–αωδ( f )}= | λ| · || f || < +∞．因此，f + g, λ f∈Lipα，且上述两个不等式表明|| · ||有齐次性和三角不等式．显然，|| f || ≥ 0．当|| f || = 0时，| f(0) | + supδ > 0{δ–αωδ( f )} = 0，意味着f(0) = 0，且ωδ( f ) = 0(?δ> 0)．而ωδ( f ) = 0(?δ> 0)则意味着f为常值．所以，f = 0．即|| · ||有正定性．综上所述，Lipα是B*空间．(2) 我们首先证明集合Lipα?C[0, 1]．f∈Lipα，?x, y∈[0, 1]，x ≠y，记δ = | x -y |．则| f (x) –f (y) | ≤ωδ( f )．而δ–αωδ( f ) ≤ supδ > 0{δ–αωδ( f n-f m) } ≤ || f ||，所以，| f (x) – f (y) | ≤ || f || δα= || f || · | x -y |α，故f∈C[0, 1]．我们再证明，?f∈Lipα，|| f ||C≤ || f ||，其中|| ·||C是C[0, 1]范数．事实上，?x∈[0, 1]，| f (x) | ≤ | f (0) | + | f (x) – f (0) |，故|| f ||C = max x∈[0, 1] | f (x) | ≤ | f (0) | + max x∈[0, 1] | f (x) –f (0) |≤ | f (0) | + sup x∈(0, 1] | f (x) –f (0) |/| x |α≤ | f (0) | + sup x∈(0, 1] { δ–αωδ( f ) } ≤ || f ||．这说明，如果{ f n }是Lipα中的基本列，则它也必是C[0, 1]中的基本列．而C[0, 1]是完备的，故存在f∈C[0, 1]，使得{ f n }一致收敛于f．而{ f n }作为Lipα中的基本列，有|| f n-f m || = | f n(0) -f m(0) | + supδ > 0{δ–αωδ( f n-f m) } → 0 (n, m→∞)，因此?ε > 0，?N∈ +，使得?n, m > N，有| f n(0) -f m(0) | + supδ > 0{δ–αωδ( f n-f m) } < ε．因此supδ > 0{δ–αωδ( f n-f m) } < ε．故?δ > 0，ωδ( f n-f m) < εδα．即?x, y∈[0, 1]，| x -y | ≤δ，都有| ( f n(x) -f m(x)) - ( f n(y) -f m(y)) | < εδα．令m→∞，得到| ( f n(x) -f(x)) - ( f n(y) -f(y)) | ≤εδα．因此，sup {| ( f n(x) -f(x)) - ( f n(y) -f(y)) | | x, y∈[0, 1]，| x -y | ≤δ}≤εδα．即?δ > 0，ωδ( f n-f ) ≤εδα．故supδ > 0{δ–αωδ( f n-f ) } ≤ε．同样地，对不等式| f n(0) -f m(0) | < ε令m→∞，就得到| f n(0) -f(0) | ≤ε．所以，| f n(0) -f(0) | + supδ > 0{δ–αωδ( f n-f ) } ≤ 2ε．这说明f n-f∈Lipα．而f n∈Lipα，故f = ( f -f n ) + f n∈Lipα．而前面的式子也表明|| f -f n || ≤ 2ε．因此|| f n-f || → 0 (n→∞)，即{ f n }为Lipα中的收敛列．所以，Lipα是Banach空间．(3) 记lipα = { f∈Lipα| lim δ→ 0 δ–αωδ( f ) = 0 }．f, g∈lipα，?λ∈ ，我们有δ–αωδ( f + g ) ≤δ–α(ωδ( f ) + ωδ( g ) ) = δ–αωδ( f ) + δ–αωδ( g ) → 0 (δ→ 0)．δ–αωδ( λ f ) = | λ| ·δ–αωδ( f ) → 0 (δ→ 0)．故f + g, λ f∈lipα，因此，lipα是Lipα的线性子空间．设{ f n }是lipα中的序列，且f n→f∈Lipα(n→∞)．则{ f n }一致收敛于f．ε > 0，存在N∈ +，使得|| f N →f || < ε /2．故有supδ > 0{δ–αωδ( f N-f ) } < ε /2．因为lim δ→ 0 δ–αωδ( f N) = 0，所以，?? > 0，使得?δ∈(0, ?)，有δ–αωδ( f N) < ε /2．此时我们有δ–αωδ( f ) ≤δ–α(ωδ( f N) + ωδ( f -f N))= δ–αωδ( f N) + δ–αωδ( f -f N)< ε /2 + supδ > 0{δ–αωδ( f N-f ) } < ε．所以，lim δ→ 0 δ–αωδ( f ) = 0，即f∈lipα．所以lipα是Lipα的闭子空间．1.4.17 (商空间) 设X是线性赋范空间，X0是X的闭线性子空间，将X中的向量分类，凡是适合x’-x’’∈X0的两个向量x’, x’’归于同一类，称其为等价类，把一个等价类看成一个新的向量，这种向量的全体组成的集合为X/X0表示，并称其为商空间．下列是关于商空间的命题．(1) 设[ y ]∈X/X0，x∈X，求证：x∈[ y ]的充分必要条件是[ y ] = x + X0．证明：设x’, x’’∈X，若它们归于同一类，则记为x’～x’’．我们用[ x ]表示x所在的等价类（大家注意，题目形式已经作了相应的修改）．(?) 若x∈[ y ]，则x～y．u ∈[ y ]，u～y，故u～x，即u –x∈X0．因此u ∈x + X0．所以[ y ] ?x + X0．反过来，?u ∈x + X0，则u～x，故u～y．因此u ∈[ y ]．所以x + X0 ? [ y ]．所以[ y ] = x + X0．(?) 若[ y ] = x + X0，则y –x∈X0，即y～x．从而x∈[ y ]．(2) 在X/X0中定义加法与数乘如下：[ x ] + [ y ] = x + y + X0(?[ x ], [ y ] ∈X/X0 )λ[ x ] = λ x + X0(?[ x ]∈X/X0 , ?λ∈ )其中x和y分别表示属于等价类[ x ]和[ y ]的任一元素．又规定范数|| [ x ] ||0 = inf z∈[ x ] || z || ( ?[ x ]∈X/X0 )求证：(X/X0, || · ||0)是一个B*空间．证明：第(1)部分说明了[ x ] = x + X0．容易看出加法与乘法的定义是合理的．进一步可以证明X/X0 构成数域上的线性空间，且其零元为[ θ] = X0．下面证明|| · ||0是X/X0 上的范数．显然，?[ x ]∈X/X0，|| [ x ] ||0≥ 0．若[ x ] = [ θ] = X0，则|| [ x ] ||0 = 0．若|| [ x ] ||0 = 0，则inf z∈[ x ] || z || = 0．存在z n∈[ x ]使得|| z n || → 0，即z n→θ (n→∞)．那么，x-z n∈X0，x-z n→x (n→∞)，而X0是闭集，故x∈X0．所以x～θ，即[ x ] = X0．因此|| · ||0有正定性．[ x ]∈X/X0，?λ∈ ，|| λ[ x ]||0 = || [ λ x ] ||0 = inf y∈[ x ] || λ y || = inf y∈[ x ] | λ| · || y ||= | λ| · inf y∈[ x ] || y || = | λ| · ||[ x ]||0．因此|| · ||0有齐次性．[ x ], [ y ]∈X/X0，|| [ x ] + [ y ] ||0 = inf z∈[ x ] + [ y ] || z || = inf u∈[ x ], v∈[ y ] || u + v ||≤ inf u∈[ x ], v∈[ y ] { || u || + || v || } ≤ inf u∈[ x ] { inf v∈[ y ] { || u || + || v ||} }≤ inf u∈[ x ] { inf v∈[ y ] { || u || + || v ||} } = inf u∈[ x ] { || u || + inf v∈[ y ] || v || }= inf u∈[ x ] || u || + inf v∈[ y ] || v || = || [ x ] ||0 + || [ y ] ||0．因此|| · ||0的三角不等式成立．所以，(X/X0, || · ||0)是一个B*空间．(3) 设[ x ]∈X/X0, 求证对?y∈[ x ]有inf { || y -z || | z∈X0 } = ||[ x ] ||0．证明：|| [ x ] ||0 = inf u∈[ x ] || u || = inf u∈[ y ] || u || = inf { || u || | u∈y + X0 }= inf { || y + v || | v∈X0 } = inf { || y -z || | z∈X0 }．(4) 定义映射? : X →X/X0为? (x) = [ x ] = x + X0(?x∈X )．求证?是线性连续映射．证明：?x, y∈X，?α, β∈ ，( α x + β y ) = [α x + β y ] = [α x ] + [ β y ] = α [ x ] + β[ y ] = α? (x) + β? (y)．|| ? (x) -? (y) ||0 = || [ x ] - [ y ] ||0 = || [ x-y ] ||0 = in f z∈[ x-y ] || z || ≤ || x-y ||．所以，?是线性连续映射．(5) ?[ x ]∈X/X0，求证?y∈X，使得? (y) = [ x ]，且|| y || ≤ 2|| [ x ] ||0．证明：因为|| [ x ] ||0 = inf z∈[ x ] || z ||，若|| [ x ] ||0 = 0，则由|| · ||0的正定性，知[ x ] = X0，取y = θ即满足要求．若|| [ x ] ||0≠ 0，则inf z∈[ x ] || z || = || [ x ] ||0 < 2 || [ x ] ||0，存在?y∈[ x ]，使得|| y || ≤ 2|| [ x ] ||0．此时显然有? (y) = [ x ] = [ y ]．(6) 设(X, || · ||)完备，求证(X/X0, || · ||0)也是完备的．证明：设{ [ x ]n }是X/X0中的基本列．为证明它是收敛列，只需证明它存在收敛子列．由基本列性质，可选出子列{ [ x ]n(k)}使得|| [ x ]n(k) - [ x ]n(k+1) ||0 ≤ 1/2k．故∑k ≥ 1 || [ x ]n(k) - [ x ]n(k+1) ||0 收敛．根据(5)，?k∈ +，?y k∈[ x ]n(k+1) - [ x ]n(k)，使得|| y k || ≤ 2|| [ x ]n(k+1) - [ x ]n(k) ||0．那么，∑k ≥ 1|| y k ||收敛．由X的完备性，s k = ∑ 1 ≤j ≤k y j是X中的收敛列．设其极限为s．由(5)中?的连续性，在X/X0中，?(s k) →?(s) ( k→∞ )．而?(s k) = ?( ∑ 1 ≤j ≤k y j ) = ∑ 1 ≤j ≤k ?( y j )= ∑ 1 ≤j ≤k ( [ x ]n(j+1) - [ x ]n(j)) = [ x ]n(k+1) - [ x ]n(1)．故{[ x ]n(k+1) - [ x ]n(1)}收敛，因而{[ x ]n(k)}是收敛列．因此X/X0中的基本列{ [ x ]n }存在收敛子列{[ x ]n(k)}，所以，{ [ x ]n }是X/X0中的收敛列．因此，(X/X0, || · ||0)是完备的．(7) 设X = C[0, 1]，X0 = { f∈X | f (0) = 0 }，求证：X/X0 ? ，其中记号“?”表示等距同构．证明：显然，X0是C[0, 1]中的线性子空间．记X0所确定的等价关系为～，则f～g ? f (0) = g (0)．定义Φ : X/X0 → ，Φ([ f ]) = f (0)．显然定义是合理的．f, g∈X，?α, β∈ ，Φ(α[ f ] + β[ g ]) = Φ([αf + β g ]) = (αf + β g )(0)= αf (0)+ β g (0) = αΦ([ f ])+ βΦ([ g ])．因此Φ是线性映射．因Φ(X0) = 0，故Φ是单射．而?c∈ ，若记所对应的常值函数为h c∈C[0, 1]，则Φ( [ h c] ) = c．故Φ是满射．综上所述，Φ : X/X0 → 是线性同构．f∈X，|| [ f ]||0 = inf g∈[ f ] { || g || } ≥ inf g∈[ f ] { | g (0) | }= inf g∈[ f ] { | f (0) | } = | f (0) | = | Φ([ f ]) |．另一方面，因为常值函数h f (0)∈[ f ]，故|| [ f ]||0 = inf g∈[ f ] { || g || } ≤ || h f (0) || = | f (0) | = | Φ([ f ]) |．所以，?f∈X，都有|| [ f ]||0 = | Φ([ f ]) |，因此Φ : X/X0 → 是等距同构．[第4节完] 泛函分析题1_5凸集与不动点p521.5.1 设X是B*空间，E是以θ为内点的真凸子集，P是由E产生的Minkowski 泛函，求证：(1) x∈int(E) ?P(x) < 1；(2) cl(int(E)) = cl(E)．证明：(1) (?) 若x∈int(E)，存在δ > 0，使得Bδ(x) ?E．注意到x + x/n→x ( n→∞ )，故存在N ∈ +，使得x + x/N ∈Bδ(x) ?E．即x/( N/( 1 + N ) ) ∈E．因此P(x) ≤N/( 1 + N ) < 1．(?) 若P(x) < 1．则存在a > 1，使得y = a x∈E．因θ∈int(E)，故存在δ > 0，使得Bδ(θ) ?E．令η = δ(a - 1)/a，?z∈Bη(x)，令w = (a z-y )/(a - 1)，则|| w || = || (a z-y )/(a - 1) || = || a z-y ||/(a - 1)= || a z-a x ||/(a - 1) = a || z-x ||/(a - 1) < aη/(a - 1) = δ．故w∈Bδ(θ) ?E．故z = ((a - 1)w + y )/a ∈E，因此，Bη(x) ?E．所以x∈int(E)．(2) 因int(E) = E，故有cl(int(E)) ? cl(E)．下面证明相反的包含关系．若x∈cl(E)，则?ε > 0，存在y∈E，使得|| x -y || < ε/2．因ny/(n + 1) →y ( n →∞ )．故存在N ∈ +，使得|| Ny/(N + 1) -y || < ε/2．令z = Ny/(N + 1)，则z∈E，且P(z) ≤N/(N + 1) < 1，由(1)知z∈int(E)．而|| z -x || ≤ || z -y || + || y -x || < ε/2 + ε/2 = ε．故x∈cl(int(E))，因此cl(E) ? cl(int(E))所以cl(int(E)) = cl(E)．1.5.2 求证在B空间中，列紧集的凸包是列紧集．证明：设A是B空间X中的列紧集，?ε > 0，存在A的有限ε /3网B．设B = {b1, b2, ..., b n}，M = max j{ || b j || }，取δ > 0，使得n δ M < ε /3．设[0, 1]分划D为0 = t0 < t1 < t2 < ... < t m = 1，使得max 1 ≤j ≤m {| t j–t j–1|} < δ．设?x∈co(A)，设x= λ1 a1 + λ2 a2+ ... + λ k a k，其中a j∈A，λ j > 0，∑ j λ j = 1．对每个j ≤k，存在b i( j )∈B使得|| a j-b i( j ) || < ε /3；令y= λ1 b i(1) + λ2 b i(2)+ ... + λ k b i(k)，则|| x - y || = || λ1 (a1 -b i(1)) + λ2 (a2 -b i(2))+ ... + λ k (a k-b i(k))||，≤λ1 · || a1 -b i(1) || + λ2 · || a2 -b i(2) || + ... + λ k · || a k-b i(k) ||≤ ( λ1 + λ2 + ... + λ k ) · (ε /2) = ε /3．将y= λ1 b i(1) + λ2 b i(2)+ ... + λ k b i(k)中的那些含有相同b j 的项合并起来，于是，y可表示为y= μ1 b1 + μ2 b2+ ... + μ n b n，其中μj ≥ 0，且∑ j μj = 1．对每个l ≤n，存在t s( l )∈D，使得|| μl-t s( l ) || < δ；令z= t s(1) b1 + t s(2) b2+ ... + t s(n) b n，则|| y - z || = || (μ1 -t s(1))b1 + (μ2 -t s(2))b2+ ... + (μn -t s(n))b n ||≤∑ l | μl-t s( l ) | · max j{ || b j || } ≤n δ M < ε /3；令C = {t s(1) b1 + t s(2) b2+ ... + t s(n) b n | t s(i)∈D，1 ≤i≤n}，则C是有限集，且C是co(A)的有限ε网．因空间是完备的，故co(A)是列紧集．1.5.3 设C是B*空间X中的一个紧凸集，映射T : C →C连续，求证T在C上有一个不动点．证明：因为C是紧集，所以C是闭集．因为C是紧集，故C的任意子集都列紧．而T(C) ?C，故T(C)列紧．于是，由Schauder不动点定理，T在C上有一个不动点．。
《泛函分析》课程教学大纲
《泛函分析》课程教学大纲课程编码：171210140课程性质：专业方向限选课程适用专业：统计学专业所需先修课数学分析高等代数实变函数论学时学分：32学时1.5学分编写单位：数学与信息科学系一、课程说明1、课程简介：泛函分析课程是数学与应用数学专业的专业课程，是数学分析的后续课程，是近代数学中的一个重要分支，在古典分析、线性代数、线性微分方程、积分方程、变分学、逼近论等的开展基础上逐渐形成。
其内容已渗透到逼近论、偏微分方程、概率论、最优化理论等各方面.近年来，在工程技术上更是获得了广泛而有效的应用.它的开展受到了数学物理方程和量子力学的推动，后来又整理、概括了经典分析和函数论的许多成果，因此学习泛函分析时需要学生掌握分析、代数、概率论、拓扑学等基本知识，是数理方程、稳定性理论等后续课程的必要基础课程.2、教学目的要求：通过泛函分析的教学，使学生了解和掌握度量空间，赋范线性空间，有界线性算子，Hilbert空间，Banach空间的基本概念和基本理论，培养学生理论思维能力，为学习数学的其它专业课打下扎实的理论基础.3、教学重点难点教学重点：离散度量空间、序列空间、有界空间、可测函数空间的性质、度量空间中极限、稠密集、可分空间的概念、用极限的形式和集合对应关系给出两个重要定理、空间的结构理论，度量收敛；完备度量空间的定义、压缩映照原理及其应用、对向量组的线性相关、线性无关定义的理解和判定向量组的线性相关性、三个定理的内容；有界线性算子与连续线性泛函，算子的范数，经典空间，l p的共地空间、内积空间，施瓦茨不等式，直交投影，希尔伯特空间中的规范正交系，贝塞尔不等式，帕塞瓦尔不等式，同构映射，连续线性泛函，自共朝，本章难点柯西积分定理的证明、刘维尔定理的应用.本章内容第一节复积分的概念及其简单性质1.1复变函数积分的定义1.2复变函数积分的计算问题1.3复变函数积分的基本性质第二节柯西积分定理2.1不定积分2.2柯西积分定理的推广2.3柯西积分定理推广到复围线的情形第三节柯西积分公式及其推论3.1柯西积分公式3.1解析函数的无穷可微性3.2柯西不等式与刘维尔定理3.3摩勒拉定理第四章解析函数的幕级数表示法（8学时）教学目标1、使学生掌握复级数的基本概念及其相关性质，能够深刻认识理解复级数与实级数在概念、性质、定理上的区别与联系；2、使学生理解并掌握解析函数零点的孤立性及唯一性定理.本章重点.1、理解并掌握复级数的基本性质；2、理解并掌握幕级数敛散性的判别，收敛域的求法以及和函数的求法；3、能够熟练掌握并运用直接展法和间接展法，将某些解析函数展成泰勒级数,牢记sin z,cosz,—匚,一匚的展式，并注意展式的可展范围; 1-Z 1 + Z4、深刻理解解析函数零点的孤立性、唯一性定理及最大模定理，并能够综合运用证明有关数学问题.本章难点事级数的和函数在其收敛圆周上的状况、解析函数零点的孤立性、唯一性定理、最大模原理.本章内容第一节复级数的基本性质1.1复数项级数1.2一致收敛的复函数项级数1.3解析函数项级数第二节累级数1.1塞级数的敛散性1.2收敛半径的求法、柯西一阿达玛公式1.3基级数的解析性第三节解析函数的泰勒展式3.1泰勒定理3.2累级数的和函数在其收敛圆周上的状况3.3 一些初等函数的泰勒展式第四节解析函数零点的孤立性、唯一性定理4.1解析函数零点的孤立性4.3最大模原理第五章解析函数的罗朗展式与孤立奇点（6学时）教学目标使学生理解并掌握解析函数的罗朗展式的概念与展法，并注意与泰勒级数进行相关性质的比拟.深刻理解并牢固掌握可去奇点、极点、本性奇点的概念及等价定义.为下一章残数理论的学习打下坚实的基础.本章重点1、理解并掌握解析函数的罗朗展式以及罗朗级数与泰勒级数的关系.熟练掌握解析函数在孤立奇点邻域内的罗朗展式的基本方法与技巧；5.理解并深刻认识孤立奇点的三种类型及分类方法，熟练掌握可去奇点、极点、本性奇点的概念及等价定义；6.了解解析函数在无穷远点处的性质.本章难点解析函数在孤立奇点邻域内的罗朗展式的基本方法与技巧.本章内容第一节解析函数的罗朗展式1.1双边塞级数1.2解析函数的罗朗展式1.3罗朗级数与泰勒级数的关系1.4解析函数在孤立奇点邻域内的罗朗展式第二节解析函数的孤立奇点2.1孤立奇点的三种类型2.2可去奇点2.3极点2.4本质奇点第六章留数理论及其应用（6学时）教学目标1、使学生理解并掌握留数的定义及留数定理，会利用留数定理求解复积分与实积分，并知晓其内在联系与区别.深刻理解留数定理与柯西积分定理、柯西积分公式之间的关系；2、理解并掌握辐角原理、儒歇定理，会判定复方程根的个数及存在范围. 本章重点1、理解并掌握留数的定义及留数的求法；2、深刻理解并熟练掌握留数定理并能够灵活运用留数定理求解复积分3、了解用留数定理计算实积分的理论及基本方法；4、深刻理解并熟练掌握辐角原理、儒歇定理，会判定复方程根的个数及存在范围.本章难点留数定理与柯西积分定理、柯西积分公式之间的关系.本章内容第一节留数1.1留数的定义及留数定理1.2留数的求法1.3函数在无穷远点的留数1.4用留数定理计算实积分简介第二节辐角原理及其应用2.1对数留数2.2辐角原理2.3儒歇定理三、使用教材及参考书指定教材：钟玉泉编，复变函数论（第三版），高等教育出版社,2001年.参考书：[1]张锦豪、邱维元编，复变函数论，高等教育出版社,2001年.[2]钟玉泉编,复变函数学习指导书,高等教育出版社，1996年.[3]刚家泰，谭欣欣编,复变函数全程学习指导与解题能力训练,大连理工大学出版社,2001年.共辗算子，巴拿赫空间，汉恩一巴拿赫定理，一致有界性定理，逆算子定理，闭图像定理.教学难点：连续映射、空间完备性的证明、压缩映照原理及其应用、对向量组的线性相关、线性无关定义的理解和掌握一些判定定理、Holder不等式和Minkowski不等式的内容；有界线性算子与连续线性泛函；经典空间广〃的共辗空间，各种收敛性之间的各种联系，投影定理，斯捷克洛夫定理，汉恩一巴拿赫定理，一致有界性定理，逆算子定理，闭图像定理.5、教学手段及教学方法建议主要以教师讲授为主，适当的时候可以应用多媒体辅助教学.4、考核方式1）考核形式：考查2）开卷笔试3）期末总评成绩评定方法考试：试卷总分值100分，其中平时作业、期中考试及考勤占总评成绩的40%, 期末考查成绩占总评成绩的60%.5、学时分配表本课程的教学包括如下环节：课堂讲授，主要以教师讲授为主，要求学生课下预习；辅导或习题课，师生互动，边讲边练，解决学生学习过程中出现的一些问题；课外作业，通过对作业的批改，使学生加深巩固对所学内容的理解与掌握。
泛函分析讲义
第三章 赋范空间3.1. 范数的概念“线性空间”强调元素之间的运算关系，“度量空间”则强调元素之间的距离关系，两者的共性在于：只研究元素之间的关系，不研究元素本身的属性。
为了求解算子方程，需要深入地了解函数空间的结构与性质，为此，我们不仅希望了解函数之间的运算关系和距离关系，还希望了解函数本身的属性。
那么，究竟需要了解函数的什么属性呢？3.1.1. 向量的长度为了回答上述问题，我们需要从最简单的函数空间——欧氏空间——中寻找灵感。
回想一下，三维欧氏空间中的元素被称为“向量”，向量最重要的两大属性是：长度和方向，向量的许多重要性质都是由其长度和方向所决定的。
这一章的任务就是将欧氏空间中向量的长度推广为（以函数空间为原型的）一般线性空间中元素的广义长度，下一章的任务就是将欧氏空间中向量的方向推广为（以函数空间为原型的）一般线性空间中元素的广义方向。
可以想象：其元素具有广义长度和广义方向的线性空间必将像欧氏空间那样，呈现出丰富多彩的性质，并且这些性质必将有助于求解算子方程。
图3.1.1. 三维欧氏空间中向量的大小和方向矩阵论知识告诉我们：可以为欧氏空间中的向量赋予各种各样的长度，并且可以根据问题需要来选择最合适的向量长度。
实际上，可以在数域F 上的n 维欧式空间n F 上定义向量12(,,,)n x x x x 的如下三种长度（称为“范数”）：● 2-范数（也称为欧氏范数）：2x =● 1-范数：11n k k x x ==∑；● ∞-范数：1max k k nx x ∞≤≤=。
图3.1.2. 三种向量范数对应的“单位圆” 图3.1.3. “单位圆”集合的艺术形式下一节将谈到：就分析性质而言，这三种向量范数没有任何区别。
我们注意到：通常将2或3中两个向量之间的距离定义为两者的差向量的长度。
由此可知：如果有了长度的概念，就可以诱导出距离；反之则不然。
因此，长度是比距离更本质的概念。
3.1.2. 范数的定义我们希望将向量范数的概念推广到（以函数空间为原型的）无限维线性空间的场合。
泛函分析第一章
x, y与x1 , y1对称,
d ( x , y ) d ( x1 , y1 ) d ( x , x1 ) d ( y1 , y ).
注：若xn x0 , yn y0 , 则d ( xn , yn ) d ( x0 , y0 ).
点列收敛意义
(1) n xk ( ξ
ξ k η k ξ k ζ k ζ k η k ξ k ζ k ζ k η k (1) 1 ξ k η k 1 ξ k ζ k ζ k η k 1 ξ k ζ k 1 ζ k η k
1 (1) k 并求和，得 2
1 ξ k η k 1 ξ k ζ k 1 ζ k η k d ( x, y) k k k ζ k 1 2 1 ξ k η k k 1 2 1 ξ k k k 1 2 1 ζ k η k
n （ξ 1， ，ξ n）|ξ i ，i 1，， , n 2
x ( 1 ,ξ n ), y ( 1 ,η n ) n , 定义 ξ , η ,
d ( x, y) ( k η k )2 ， ξ
k 1 n
则 n是距离空间.
证： x ( 1 ,ξ n ), y ( 1 ,η n ), ξ , η ,
在Rn中，按点列收敛等价于按坐标收敛.
(2) C [a , b]
xn xn (t ), x0 x0 (t ) C[a , b]. 设xn x0，则
d ( xn , x0 ) 0, 即
( iii ) d 2 ( x , y ) ( k η k )2 ( k ζ k ζ k η k )2 ξ ξ
k 1 k 1 n n
( k ζ k )2 2 ( k ζ k )( k η k ) ( k η k )2 ξ ξ ζ ζ
泛函分析ppt课件
∈X都有ρ(Tx, Ty)<aρ(x, y)，则称T是压缩映照
定理：完备距离空间 X 上的压缩映照T，必 存 唯一的不动点x*,使得Tx*=x*. （Banach压 缩映 照定理）
距离空间：不动点原理
应用：微分方程，代数方程，积分方程解的唯一存在 性
n
S f (i )xi
i 1
若其极限存在则称Riemann可积
b
n
(R) a f (x)dx lxim0 i1 f (i )xi
从Riemann积分到Lebesgue积分
Riemann积分的思想是，将曲边梯形分成若干个小 曲 边梯形，并用每一个小曲边梯形的面积用小矩形 来代 替，小矩形的面积之和就是积分值的近似。剖 分越精 细，近似程度越好。
距离空间：定义
设 X 是非空集合，对于X中的任意两元素x与y，按某一法则都
对 应唯一的实数ρ(x, y)，并满足以下三条公理（距离公理）
：
1. 非负性： ρ(x, y) ≥0， ρ(x, y) =0当且仅当x=y； 2. 对称性： ρ(x, y) =ρ(y, x)；
3. 三角不等式；对任意的x, y, z
例子：Fredholm第二类积分方程
b
x(s) f (s) a K (s,t)x(t)dt
对充分小的| λ |，可证
当f ∈ C[a, b]， K(s, t)∈ C[a, b; a, b]时有唯一连续解 当f ∈ L2[a, b]， K(s, t)∈ L2 [a, b; a, b]时有唯一平方可积解
(x, y) (a b )2 1/ 2 i i i
则 Rn是距离空 间
距离空间： Lp[a,b]
泛函分析ppt课件
傅里叶变换与小波变换的应用
傅里叶变换的应用
傅里叶变换在信号处理、图像处理、语音处理等领域 有着广泛的应用。例如，在信号处理中，可以通过傅 里叶变换将信号从时域转换到频域，从而方便地进行 信号的分析和合成。在图像处理中，可以通过傅里叶 变换对图像进行频域滤波，从而实现图像的降噪和增 强。在语音处理中，可以通过傅里叶变换对语音信号 进行分析和处理，从而实现语音的识别、压缩和加密 等任务。
REPORTING
在物理学中的应用：量子力学与相对论
量子力学
泛函分析在量子力学中有着广泛的应用，如波函数的形式化 描述、薛定谔方程的推导等。
相对论
泛函分析也被用于相对论中的时空变换和场方程的构造，以 及在广义相对论中研究黑洞的性质等。
在工程学中的应用：控制理论、电气工程等
控制理论
泛函分析在控制理论中有着重要的应用 ，如研究系统的稳定性、时域响应等。
PART 05
泛函分析在信号处理中的 应用
REPORTING
信号处理的基本概念
信号的定义与分类
信号是传递或表达某些信息的数据或数据流。它可以分为 离散信号和连续信号，离散信号是离散时间点的数据，而 连续信号是连续时间点的数据。
信号处理的定义与目的
信号处理是对信号进行变换、分析和解释的过程，目的是 从原始信号中提取有用的信息，或者将原始信号变换为另 一种形式，使其更易于分析和理解。
其他应用
泛函分析还可以应用于滤波器设计、压缩感知等领域。例如，基于小波变换的压缩感知方 法可以在保持信号质量的同时，实现信号的压缩和存储。
实例分析：信号的傅里叶变换与小波变换
傅里叶变换的基本原理
傅里叶变换是一种将时域信号转换到频域的方法。它将一个时域信号表示为一系列不同频率的正弦和 余弦函数的线性组合。通过傅里叶变换，我们可以将信号从时域转换到频域，从而可以更好地分析信 号的频率特性。
泛函分析(西交版)答案
Q =[0,1]。故， Q Q Q =[0,1]。
② 设 a 是 Q 中的点，因 a 所在的邻域 ( , ) 必含有无理数点，故 a 所在邻域都不会包含于
Q 内（因为 Q 是有理点集） ，故 Q 没有内点。
12 ． 设 f ( x) 是 直 线 R 上 的 连 续 函 数 ， a 为 任 一 常 数 ， 试 证 {x | f ( x) a} 为 开 集 ，
n
A。
(2)充分性
x n 是单调数列，不妨设 x n 单调增，由 lim xn A 知 lim xn A ，且对 0 ，
n
k
n
k
k 0 ，当 k> k 0 时，有 x n A A n k x n k ，取 N nk ，当 n N 时，
1 1 1 1 x x0 x x0 1 1 f ( x) f ( x0 ) sin sin 2 cos sin x x0 2 2 x x0 x x0 xx0 2 xx0
2 sin
由
x0 x0 x x0 x ， 1 x0 1 x0 xx0
1 2
n 1
sin m sin n sin m sin n 1 1 1 1 n n m n 2 * n n 1 ， 0 ， 由 m m 2 2 2 2 2 2 2 2
1
，取 N 1 log 2
得， n 1 log 2
1 ，当 m>n>N 时，有 x m x n ，
x n x N 0 1 x N 0 1 x n x N 0 1 1 ，从而数列 x n 的前 N 0 项， x 1，x 2 , x N 0 是有界
泛函分析 课件第一章
i 1
Ai x | 0 x 1
Ai x | 0 x 2
1 1 A x | x （2）设 i , i 1, 2,.... i i
则
1 1 Ai x | x , n n i 1
4、逆映射 设 为A到B上的一一映射.作B到A的映射如下:如果 : x | y 令 : y | x , 确实使唯一的
x 与 y 相对应，即 是映射，
11 1 : B A
则称
是 的逆映射 ，也记为
注：逆映射是反函数概念的推广。例如，任何一个严格单调的函数都可
d c 11 : x b ( x a) c a
故(a,b)与(c,d)对等。
定理 1 对任何集合A、B、C均有
(1) (3) A B B
若
(2) A
A
A
(4) A B, B C A C
定理 2 设{An}和{Bn}是两列分别彼此互不相交的集列，
An
Bn , n 1,2,... ， 则
集合表示方法：
列举法：将其元素一一列举出来。
特征描述法：将元素所具有的特征义命题的形式描述出来。
p Q {x | x q , p Z , q Z , q 0}
定理1：对任何集合A、B、C，均有
（1）A A
（2）A B，B A，则A = B
（3）A B，B C，则A C 其中（2）是经常用于证明两个集合相等。
§2 集合的运算
1、和集或并集 A B x | x A 或 x B
A x | 存在某个 使x A
2、交集
泛函数分析学习指南
泛函数分析学习指南
《泛函数分析学习指南》是高等院校高年级本科生泛函分析课程的辅导教材，可与国内通用的泛函分析教材同步使用，特别适合于作为《泛函分析讲义（上册）》的配套辅导教材。
全书共分四章，内容包括度量空间、线性算子与线性泛函、广义函数与索伯列夫空间、紧算子与Fredholm算子。
每小节按基本内容、典型例题精解两部分编写。
基本内容简明介绍了读者应掌握的基础知识；典型例题精解按照基础题、规范题、综合题三种类型，从易到难，循序渐进，详细讲述例题的解法，并对解题方法进行归纳和总结，以帮助学生克服由于不适应泛函分析中全新的研究对象和处理问题的方法所产生的困惑，同时也为任课教师提供一些便利条件。
泛函分析上册答案
1.1.51.1.61.1.71.2.21.2.31.2.41.3.31.3.41.3.51.3.71.3.81.3.91.4.11.4.5-61.4.91.4.111.4.121.4.131.4.141.4.151.4.171.5.1证明：(1) (⇒) 若x∈int(E)，存在δ > 0，使得Bδ(x) ⊆E．注意到x + x/n→x ( n→∞ )，故存在N ∈+，使得x + x/N ∈Bδ(x) ⊆E．即x/( N/( 1 + N ) ) ∈E．因此P(x) ≤N/( 1 + N ) < 1．(⇐) 若P(x) < 1．则存在a > 1，使得y = a x∈E．因θ∈int(E)，故存在δ > 0，使得Bδ(θ) ⊆E．令η = δ(a - 1)/a，∀z∈Bη(x)，令w = (a z-y )/(a - 1)，则|| w || = || (a z-y )/(a - 1) || = || a z-y ||/(a - 1)= || a z-a x ||/(a - 1) = a || z-x ||/(a - 1) < aη/(a - 1) = δ．故w∈Bδ(θ) ⊆E．故z = ((a - 1)w + y )/a ∈E，因此，Bη(x) ⊆E．所以x∈int(E)．(2) 因int(E) = E，故有cl(int(E)) ⊆ cl(E)．下面证明相反的包含关系．若x∈cl(E)，则∀ε > 0，存在y∈E，使得|| x -y || < ε/2．因ny/(n + 1) →y ( n →∞ )．故存在N ∈+，使得|| Ny/(N + 1) -y || < ε/2．令z = Ny/(N + 1)，则z∈E，且P(z) ≤N/(N + 1) < 1，由(1)知z∈int(E)．而|| z -x || ≤ || z -y || + || y -x || < ε/2 + ε/2 = ε．故x∈cl(int(E))，因此cl(E) ⊆ cl(int(E))所以cl(int(E)) = cl(E)．1.5.3证明：因为C是紧集，所以C是闭集．因为C是紧集，故C的任意子集都列紧．而T(C) C，故T(C)列紧．于是，由Schauder不动点定理，T在C上有一个不动点．[Schauder定理：B*空间中闭凸集C上使T(C)列紧的连续自映射T必有不动点] 1.5.41.5.5证明：设C = {x = (x1, x2, ..., x n)∈n | ∑ 1 ≤i ≤n x i = 1，x i ≥ 0 ( i = 1, 2, ..., n) }．则C是有界闭集，且是凸集，因此C是紧凸集．因为∀x∈C，x i 不全为0，而a ij> 0，故Ax的各分量也非负但不全为零．∀x∈C，设f (x) = (Ax)/( ∑ 1 ≤i ≤n (Ax)i )，则f (x)∈C．容易验证f : C→C还是连续的．由Brouwer不动点定理，存在f的不动点x0∈C．即f (x0) = x0，也就是(Ax0)/( ∑ 1 ≤i ≤n (Ax0)i ) = x0．令λ= ∑ 1 ≤i ≤n (Ax0)i，则有Ax0 = λ x0．1.5.6证明：设B = { u∈C[0, 1] | ⎰[0, 1]u(x) dx = 1，u(x) ≥ 0 }，则B是C[0, 1]中闭凸集．设max (x, y)∈[0, 1]⨯[0, 1]K(x, y) = M，min (x, y)∈[0, 1]⨯[0, 1]K(x, y) = m，⎰[0, 1] (⎰[0, 1]K(x, y) dy) dx = N，max x∈[0, 1] | ⎰[0, 1]K(x, y) dy |= P．令(S u)(x) = (⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy)/(⎰[0, 1] (⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy) dx )则⎰[0, 1] (S u)(x) dx = 1，u(x) ≥ 0；即S u∈B．因此S是从B到B内的映射．∀u, v∈B，|| ⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy -⎰[0, 1]K(x, y) v(y) dy ||= || ⎰[0, 1]K(x, y) (u(y)-v(y)) dy ||= max x∈[0, 1] | ⎰[0, 1]K(x, y) (u(y)-v(y)) dy |≤M · || u -v ||；因此映射u #⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy在B上连续．类似地，映射u #⎰[0, 1] (⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy) dx也在B上连续．所以，S在B上连续．下面证明S(B)列紧．首先，证明S(B)是一致有界集．∀u∈B，|| S u || = || (⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy )/(⎰[0, 1] (⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy) dx )||= max x∈[0, 1] | ⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy |/(⎰[0, 1] (⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy) dx )≤ (M ·⎰[0, 1]u(y) dy |/(m ⎰[0, 1] (⎰[0, 1]u(y) dy) dx ) = M/m，故S(B)是一致有界集．其次，证明S(B)等度连续．∀u∈B，∀t1, t2∈[0, 1]，| (S u)(t1) - (S u)(t2)|= | ⎰[0, 1]K(t1, y) u(y) dy-⎰[0, 1]K(t2, y) u(y) dy |/(⎰[0, 1] (⎰[0, 1]K(x, y) u(y) dy) dx )≤⎰[0, 1] | K(t1, y) -K(t2, y) | u(y) dy /(m⎰[0, 1] (⎰[0, 1]u(y) dy) dx )≤ (1/m) · max y∈[0, 1] | K(t1, y) -K(t2, y) |由K(x, y)在[0, 1]⨯[0, 1]上的一致连续性，∀ε > 0，存在δ> 0，使得∀(x1, y1), (x2, y2)∈[0, 1]，只要|| (x1, y1) - (x2, y2) || < δ，就有| K(x1, y1) -K(x2, y2) | < m ε．故只要| t1-t2 | < δ时，y∈[0, 1]，都有| K(t1, y) -K(t2, y) | < m ε．此时，| (S u)(t1) - (S u)(t2)| ≤ (1/m) · max y∈[0, 1] | K(t1, y) -K(t2, y) |≤ (1/m) ·m ε = ε．故S(B)是等度连续的．所以，S(B)是列紧集．根据Schauder不动点定理，S在C上有不动点u0．令λ= (⎰[0, 1] (⎰[0, 1]K(x, y) u0(y) dy) dx．则(S u0)(x) = (⎰[0, 1]K(x, y) u0(y) dy)/λ= (T u0)(x)/λ．因此(T u0)(x)/λ= u0(x)，T u0 = λ u0．显然上述的λ和u0满足题目的要求．1.6.1 (极化恒等式)证明：∀x, y∈X，q(x + y) -q(x-y) = a(x + y, x + y) -a(x-y, x-y) = (a(x, x) + a(x, y) + a(y, x) + a(y, y)) - (a(x, x) -a(x, y) -a(y, x) + a(y, y))= 2 (a(x, y) + a(y, x))，将i y代替上式中的y，有q(x + i y) -q(x-i y) = 2 (a(x, i y) + a(i y, x))= 2 (-i a(x, y) + i a( y, x))，将上式两边乘以i，得到i q(x + i y) -i q(x-i y) = 2 ( a(x, y) -a( y, x))，将它与第一式相加即可得到极化恒等式．1.6.2证明：若C[a, b]中范数|| · ||是可由某内积( · , · )诱导出的，则范数|| · ||应满足平行四边形等式．而事实上，C[a, b]中范数|| · ||是不满足平行四边形等式的，因此，不能引进内积( · , · )使其适合上述关系．范数|| · ||是不满足平行四边形等式的具体例子如下：设f(x) = (x–a)/(b–a)，g(x) = (b–x)/(b–a)，则|| f || = || g || = || f + g || = || f –g || = 1，显然不满足平行四边形等式．1.6.3证明：∀x∈L2[0, T]，若|| x || = 1，由Cauchy-Schwarz不等式，有| ⎰[0, T]e- ( T-τ)x(τ) dτ|2≤ (⎰[0, T] (e- ( T-τ))2dτ) (⎰[0, T] ( x(τ))2dτ)= ⎰[0, T] (e- ( T-τ))2dτ = e- 2T ⎰[0, T]e 2τdτ= (1-e- 2T )/2．因此，该函数的函数值不超过M = ((1-e- 2T )/2)1/2．前面的不等号成为等号的充要条件是存在λ∈，使得x(τ) = λ e- ( T-τ)．再注意|| x || = 1，就有⎰[0, T] (λ e- ( T-τ))2dτ= 1．解出λ= ±((1-e- 2T )/2)- 1/2．故当单位球面上的点x(τ) = ±((1-e- 2T )/2)- 1/2 ·e- ( T-τ)时，该函数达到其在单位球面上的最大值((1-e- 2T )/2)1/2．1.6.4证明：若x∈N⊥，则∀y∈N，(x, y) = 0．而M⊆N，故∀y∈M，也有(x, y) = 0．因此x∈M⊥．所以，N⊥⊆M⊥．1.6.51.6.6解：设偶函数集为E，奇函数集为O．显然，每个奇函数都与正交E．故奇函数集O ⊆E⊥．∀f∈E⊥，注意到f总可分解为f = g + h，其中g是奇函数，h是偶函数．因此有0 = ( f, h) = ( g + h, h) = ( g, h) + ( h, h) = ( h, h)．故h几乎处处为0．即f = g是奇函数．所以有E⊥⊆O．这样就证明了偶函数集E的正交补E⊥是奇函数集O．1.6.7证明：首先直接验证，∀c∈，S = {e2π i n x| n∈ }是L2[c, c + 1]中的一个正交集．再将其标准化，得到一个规范正交集S1 = {ϕn(x) = d n e2π i n x| n∈ }．其中的d n= || e2π i n x|| (n∈)，并且只与n有关，与c的选择无关．(1) 当b–a =1时，根据实分析结论有S⊥ = {θ}．当b–a <1时，若u∈L2[a, b]，且u∈S⊥，我们将u延拓成[a, a + 1]上的函数v，使得v(x) = 0 (∀x∈(b, a + 1])．则v∈L2[a, a + 1]．同时把S = {e2π i n x| n∈ }也看成L2[a, a + 1]上的函数集．那么，在L2[a, a + 1]中，有v∈S⊥．根据前面的结论，v = θ．因此，在L2[a, b]中就有u = θ．故也有S⊥ = {θ}；(2) 分成两个区间[a, b– 1)和[b– 1, b]来看．在[a, b– 1)上取定非零函数u(x) = 1 ( ∀x∈[a, b– 1) )．记p n = ⎰[a, b– 1)u(x)ϕn(x) dx．我们再把u看成是[b– 2, b– 1]上的函数(u在[b– 2, a)上去值为0)．那么p n就是u在L2[b– 2, b– 1]上关于正交集S1 = {ϕn(x)| n∈ }的Fourier系数．由Bessel不等式，∑n∈ | p n |2 < +∞．再用Riesz-Fischer定理，在L2[b– 1, b]中，∑n∈p n ϕn收敛．并且，若令v = -∑n∈p n ϕn，则(v, ϕn)= -p n (∀n∈)．设f : [a, b] →为：f(x) = u(x) (当x∈[a, b– 1))，f(x) = v(x) (当x∈[b– 1, b])．则f∈L2[a, b]，f≠θ，但( f, ϕn) = ⎰[a, b– 1)f(x)ϕn(x) dx + ⎰[b– 1, b]f(x)ϕn(x) dx= ⎰[a, b– 1)u(x)ϕn(x) dx + ⎰[b– 1, b]v(x)ϕn(x) dx= p n -p n = 0，因此，f∈S1⊥= S⊥，故S⊥≠ {θ}．1.6.8证明：( z n/(2π)1/2, z n/(2π)1/2 ) = (1/i)⎰| z | = 1 ( z n/(2π)1/2 · (z*)n/(2π)1/2 )/z dz= (1/(2πi))⎰| z | = 1z n· (z*)n/z dz = (1/(2πi))⎰| z | = 1 1/z dz = 1．若n > m，则n- m - 1 ≥ 0，从z n -m - 1而解析．( z n/(2π)1/2, z m/(2π)1/2 ) = (1/i)⎰| z | = 1 ( z n/(2π)1/2 · (z*)m/(2π)1/2 )/z dz= (1/(2πi))⎰| z | = 1z n· (z*)m/z dz = (1/(2πi))⎰| z | = 1z n -m - 1dz = 0．因此，{ z n/(2π)1/2 }n ≥ 0是正交规范集．1.6.91.6.10证明：容易验证{e n}⋂{ f n}是正交规范集，下面只证明{e n}⋂{ f n}是X的基．∀x∈X，由正交分解定理，存在x关于X0的正交分解x = y + z，其中y∈X0，z∈X0⊥．因{e n}, { f n}分别是X0和X0⊥的正交规范基，故y = ∑ n∈( y, e n ) e n，z = ∑ n∈( z, f n ) f n．因z∈X0⊥，故(x, e n) = ( y + z, e n) = ( y, e n) + ( z, e n) = ( y, e n)．因y∈X0，故(x, f n) = ( y + z, f n) = ( y, f n) + ( z, f n) = ( z, f n)．故x = y + z = ∑ n∈( y, e n ) e n + ∑ n∈( z, f n ) f n= ∑ n∈( x, e n ) e n + ∑ n∈( x, f n ) f n．因此{e n}⋂{ f n}是X的正交规范基．1.6.11证明：首先，令ϕk (z) = (( k +1 )/π)1/2 z k ( k≥ 0 )，则{ ϕk }k≥ 0是H2(D)中的正交规范基．那么，∀u(z)∈H2(D)，设u(z) = ∑k≥ 0 a k z k，则∀k∈，有(u, ϕk) = ⎰D u(z) ·ϕk(z)*dxdy= ⎰D (∑j≥ 0 a j z j) ·ϕk(z)*dxdy= ∑j≥ 0 a j(π/( j +1 ))1/2⎰D (( j +1 )/π)1/2 z j ·ϕk(z)*dxdy= ∑j≥ 0 a j(π/( j +1 ))1/2⎰Dϕj(z) ·ϕk(z)*dxdy= ∑j≥ 0 a j(π/( j +1 ))1/2 (ϕj, ϕk)= a k(π/( k +1 ))1/2．即u(z)的关于正交规范基{ ϕk }k≥ 0的Fourier系数为a k(π/( k +1 ))1/2( k≥ 0 )．(1) 如果u(z)的Taylor展开式是u(z) = ∑k≥ 0 b k z k，则u(z)的Fourier系数为b k(π/( k +1 ))1/2( k≥ 0 )．由Bessel不等式，∑k≥ 0| b k(π/( k +1 ))1/2|2≤ || u || < +∞，于是有∑k≥ 0| b k|2/( k +1 ) < +∞．(2) 设u(z), v(z)∈H2(D)，并且u(z) = ∑k≥ 0 a k z k，v(z) = ∑k≥ 0 b k z k．则u(z) = ∑k≥ 0 a k(π/( k +1 ))1/2ϕk (z)，v(z) = ∑j≥ 0 b j(π/( j +1 ))1/2ϕj (z)，(u, v) = ( ∑k≥ 0 a k(π/( k +1 ))1/2ϕk (z), ∑j≥ 0 b j(π/( j +1 ))1/2ϕj (z) )= ∑k≥ 0∑j≥ 0 (a k(π/( k +1 ))1/2ϕk (z), b j(π/( j +1 ))1/2ϕj (z))= ∑k≥ 0∑j≥ 0 (a k(π/( k +1 ))1/2 ·b j*(π/( j +1 ))1/2) (ϕk (z), ϕj (z))= ∑k≥ 0 (a k(π/( k +1 ))1/2 ·b k* (π/( k +1 ))1/2) = π∑k≥ 0 (a k·b k* )/( k +1 )．(3) 设u(z)∈H2(D)，且u(z) = ∑k≥ 0 a k z k．因1/(1 -z) = ∑k≥ 0z k，1/(1 -z)2 = ∑k≥ 0 (k +1) z k，其中| z | < 1．故当| z | < 1时，有1/(1 - | z | )2 = ∑k≥ 0 (k +1) | z | k．根据(2)，|| u(z) ||2 = π∑k≥ 0 (a k·a k* )/( k +1 ) = π∑k≥ 0 | a k|2/( k +1 )．|| u ||2/(1 - | z |)2 = (π∑k≥ 0 | a k|2/( k +1 )) · ( ∑k≥ 0 (k +1) | z | k )≥ (π∑k≥ 0 | a k|2/( k +1 ) | z | k) · ( ∑k≥ 0 (k +1) | z | k )≥π ( ∑k≥ 0 ( | a k|/( k +1 )1/2 | z | k/2) · ((k +1)1/2 | z | k/2))2 (Cauchy-Schwarz不等式)= π ( ∑k≥ 0 | a k| · | z | k )2≥π | ∑k≥ 0a k z k |2 = π | u(z)|2，故| u(z) | ≤ || u ||/(π1/2 ( 1 - | z | ))．(4) 先介绍复分析中的Weierstrass定理：若{ f n }是区域U ⊆上的解析函数列，且{ f n }在U上内闭一致收敛到f，则f在U上解析．（见龚升《简明复分析》）回到本题．设{ u n }是H2(D)中的基本列．则∀z∈D，由(3)知{ u n(z) }是中的基本列，因此是收敛列．设u n(z) →u(z)．对中任意闭集F⊆D，存在0 < r < 1使得F⊆B(0, r) ⊆D．∀ε > 0，存在N∈+，使得∀m, n > N，都有|| u n-u m|| < επ1/2 ( 1 -r )．再由(3)，∀z∈F，| u n(z) -u m(z) | ≤ || u n-u m||/(π1/2 ( 1 - | z | )) ≤ || u n-u m||/(π1/2 ( 1 -r )) < ε．令m→∞，则| u n(z) -u(z) | ≤ε．这说明{ u n }在D上内闭一致收敛到u．由前面所说的Weierstrass定理，u在D上解析．把{ u n }看成是L2(D)中的基本列，因L2(D)，故{ u n }是L2(D)中的收敛列．设{ u n }在L2(D)中的收敛于v．则v必然与u几乎处处相等．即{ u n }在L2(D)中的收敛于u．因此{ u n }在H2(D)中也是收敛的，且收敛于u．所以，H2(D)完备．1.6.12证明：由Cauchy-Schwarz不等式以及Bessel不等式，∀x, y∈X，有| ∑n≥ 1 (x, e n) · (y, e n)* |2≤ (∑n≥ 1 | (x, e n) |· | (y, e n)* | )2= (∑n≥ 1 | (x, e n) |· | (y, e n) | )2≤ (∑n≥ 1 |(x, e n) |2) · (∑n≥ 1 | (y, e n)|2)≤ || x ||2 · || y ||2．因此，| ∑n≥ 1 (x, e n) · (y, e n)* | ≤ || x || · || y ||．1.6.13证明：(1) 因范数是连续函数，故C = { x ∈X | || x - x0 || ≤r }是闭集．∀x, y∈C，因|| x - x0 || ≤r，|| x - x0 || ≤r }，故∀λ∈[0, 1]，|| (λ x + (1-λ) y ) - x0 || = || λ( x-x0 ) + (1-λ) (y - x0)||≤ || λ( x-x0 ) + (1-λ) (y - x0)|| ≤λ|| x-x0 || + (1-λ) || y - x0 || ≤λ r + (1-λ) r = r．所以，C是X中的闭凸集．(2) 当x ∈C时，y = x．显然y是x在C中的最佳逼近元．当x ∈C时，y = x0 + r (x - x0)/|| x - x0 ||．∀z∈C，|| x-y || = || ( x-x0 -r (x - x0)/|| x - x0 ||) ||= || (1 -r/|| x - x0 ||) (x - x0) || = || x - x0 || -r．≤ || x - x0 || - || z - x0 || ≤ || x - z||．因此，y是x在C中的最佳逼近元．1.6.14解：即是求e t在span{1, t, t2}中的最佳逼近元(按L2[0, 1]范数)．将{1, t, t2}正交化为{1, t- 1/2, (t- 1/2)2 - 1/12 } (按L2[0, 1]内积)再标准化为{ϕ0(t), ϕ1(t), ϕ2(t)}，则所求的a k= (e t, ϕ k(t)) = ⎰[0, 1]e tϕ k(t) dt，k = 0, 1, 2．1.6.15证明：设g(x) = (x-a) (x-b)2，则g(a) = g (b) = 0，g’(a) = (b-a)2，g’(b) = 0．由Cauchy- Schwarz不等式，我们有(⎰[a, b] | f’’(x) |2 dx)· (⎰[a, b] | g’’(x) |2 dx)≥ (⎰[a, b]f’’(x) ·g’’(x) dx )2．因g’’(x) = 3x- (a + 2b)，故⎰[a, b] | g’’(x) |2 dx = ⎰[a, b] (3x- (a + 2b))2 dx = (b-a)3；又⎰[a, b]f’’(x) ·g’’(x) dx = ⎰[a, b] (3x- (a + 2b)) ·f’’(x) dx = ⎰[a, b] (3x- (a + 2b))d f’(x)= (3x- (a + 2b)) ·f’(x)| [a, b] - 3⎰[a, b]f’(x) dx = 2(b-a)；故(b-a)3 ·⎰[a, b] | f’’(x) |2 dx ≥ (2(b-a))2 = 4(b-a)2．所以⎰[a, b] | f’’(x)|2 dx≥ 4/(b-a)．1.6.16 (变分不等式)证明：设f(x)= a(x, x) - Re(u0, x)．则f(x) = a(x, x) - Re(u0, x) ≥δ || x ||2 - | (u0, x) |≥δ || x ||2 - || u0 || · || x || ≥- || u0 ||2/(4δ) > -∞．即f在X上有下界，因而f在C有下确界μ = inf x∈C f(x)．注意到a(x, y)实际上是X上的一个内积，记它所诱导的范数为|| x ||a = a(x, x)1/2，则|| · ||a与|| · ||是等价范数．因此f(x) = a(x, x) - Re(u0, x) = || x ||a2- Re(u0, x)．设C中的点列{ x n }是一个极小化序列，满足μ≤f(x n ) < μ + 1/n ( ∀n∈+ )．则由平行四边形等式，|| x n-x m ||a2 = 2(|| x n ||a2 + || x m ||a2 ) - 4|| (x n + x m)/2||a2= 2( f(x n) + Re(u0, x n) + f(x m) + Re(u0, x m) ) - 4( f((x n + x m)/2) + Re(u0, (x n + x m)/2))= 2( f(x n) + f(x m)) - 4 f((x n + x m)/2) + 2 Re( (u0, x n) + (u0, x m) - (u0, x n + x m) )= 2( f(x n) + f(x m)) - 4 f((x n + x m)/2)≤ 2( μ + 1/n + μ + 1/m ) - 4 μ= 2(1/n + 1/m) → 0 ( m, n→∞ )．因此|| x n-x m ||2≤ (1/δ) || x n-x m ||a2→ 0 ( m, n→∞ )．即{ x n }为X中的基本列．由于X完备，故{ x n }收敛．设x n→x0 ( n→∞ )．则|| x n-x0 ||a2≤M || x n-x0 ||2→ 0 ( m, n→∞ )．而由内积a( · , ·)，( · , ·)的连续性，有a( x n , x n) →a( x0 , x0 )，且(u0, x n) → (u0, x0)，( n→∞ )．因此f(x n) = a(x n, x n) - Re(u0, x n) →a(x0, x0) - Re(u0, x0) = f(x0)，( n→∞ )．由极限的唯一性，f(x0) = μ = inf x∈C f(x)．至此，我们证明了f在C上有最小值．下面说明最小值点是唯一的．若x0, y0都是最小值点，则交错的点列{ x0, y0, x0, y0, x0, ... }是极小化序列．根据前面的证明，这个极小化序列必须是基本列，因此，必然有x0 = y0．所以最小值点是唯一的．最后我们要证明最小点x0∈C满足给出的不等式．∀x∈C，∀t∈[0, 1]，有x0 + t ( x - x0)∈C，因此有f(x0 + t ( x - x0)) ≥f(x0)．即|| x0 + t ( x - x0) ||a2- Re(u0, x0 + t ( x - x0)) ≥ || x0 ||a2- Re(u0, x0)．展开并整理得到t Re ( 2a(x0, x - x0) - (u0, x - x0) ) ≥-t2 || x - x0 ||a2．故当∀t∈(0, 1]，有Re ( 2a(x0, x - x0) - (u0, x - x0) ) ≥-t|| x - x0 ||a2．令t→ 0就得到Re ( 2a(x0, x - x0) - (u0, x - x0) ) ≥ 0．2.1.22.1.32.1.42.1.52.1.62.1.72.1.82.1.92.2.22.2.52.3.12.3.3-22.3.42.3.52.3.72.3.82.3.92.3.112.3.122.3.132.3.142.4.42.4.52.4.62.4.72.4.82.4.92.4.102.4.112.4.122.4.132.4.142.5.42.5.52.5.72.5.82.5.102.5.12。
泛函分析H总结
其他概念：聚点、闭包、有界集、拓扑空间
注：A的闭包是包含A的最小的闭集，A是闭集当且仅当A与其闭包相 等，取闭包运算满足分配律。
• 设A是X的子集，x是X中定点，x与A的关系： 1. x“附近”全是A中的点（内点） 2. x“附近”没有A中的点（外点） 3. x“附近”有A中点也有不是A中点（边界 点） 4. x的任意邻域都含A-{x}中点（A的聚点） 5. x的某个邻域不含A-{x}中点（孤立点） • 练习：设X是距离空间，A,B是X的子集，则
E E E
1 p
等号相等当且仅当它们线性相关
例子
• • • • • •
•
以出租车距离定义的平面距离空间; p l 序列空间 , l , p 1 函数空间C[a,b]; 离散距离空间; R上函数|x-y|^2；|x-y|^1/2是距离吗？ Hamming距离：X为所有0和1构成的三元序组所构成的集合
1
（4）式给出了用逼近解x的误差估计式。
以及隐函数存在定理
• 例：线性代数Ax=b均可写成x=Cx+D，如果 矩阵C满足条件|C|<1,则该方程有唯一解， 且可以由迭代求得 • 练习：利用压缩映像原理证明方程x=a sinx 只有唯一解x=0，其 中0<a<1。 • 隐函数定理：设函数 f(x,y)在带状区域D中 处处连续，且处处有关于y的偏导数。如果 存在常数m<M,满足 0 m f y '( x, y) M . 则方程f(x,y)=0在区间[a,b]上必有唯一的连 续函数y=g(x)作为解。其中