度量空间解析

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拓扑与度量空间

拓扑与度量空间

拓扑与度量空间拓扑与度量空间是数学中两个重要的概念,它们用于描述空间的结构和性质。

在数学领域中,我们经常需要研究集合上的结构和性质,而拓扑与度量空间为我们提供了两种不同的观察和分析空间的方法。

一、拓扑空间的概念拓扑空间是一种用于描述空间结构的数学概念。

它基于集合论中的集合和集合操作,并引入了开集和闭集的概念。

对于一个集合X,在X上定义一个拓扑T,即可构成一个拓扑空间。

拓扑空间中的开集是一个非常重要的概念。

开集可以定义为满足以下条件的集合:对于任意一个集合中的元素x,存在一个包含x的开集,使得这个开集完全包含于所定义的集合中。

闭集是开集的补集。

闭集满足以下条件:一个集合是闭集,当且仅当它的补集是一个开集。

在拓扑空间中,我们可以通过开集和闭集的概念,研究集合的连通性、紧致性以及其他的拓扑性质。

通过分析和定义拓扑空间中的开集和闭集,我们可以研究集合上的结构和性质。

二、度量空间的概念度量空间是另一种描述空间结构的方法。

与拓扑空间不同,度量空间引入了度量的概念。

度量是集合中两个元素之间的距离函数,它可以度量集合中任意两个元素之间的距离。

在度量空间中,我们可以通过度量的定义,研究集合中元素之间的距离、邻域以及其他的性质。

度量空间中的度量函数需要满足一些条件,如非负性、对称性和三角不等式等。

这些条件保证了度量函数的准确性和可靠性。

通过度量的定义,我们可以研究集合的完备性、连通性以及其他与距离相关的性质。

度量空间为我们提供了一种具体和直观的方法,来描述空间中元素之间的距离和关系。

三、拓扑空间与度量空间的关系拓扑空间和度量空间在某种程度上是相互联系的。

事实上,度量空间是拓扑空间的一种特例。

在某些情况下,可以通过给定度量构造对应的拓扑,而将度量空间转化为拓扑空间。

这种转化不仅保留了度量空间中元素之间的距离关系,还引入了开集和闭集的概念。

拓扑空间和度量空间的关系也可以从另一个角度理解。

在某些情况下,我们可以通过拓扑的性质来构造度量。

度量空间中的连续性与收敛性分析

度量空间中的连续性与收敛性分析

度量空间中的连续性与收敛性分析度量空间是数学中一个重要的概念,它是指一个集合和定义在该集合上的一个度量函数的组合。

在度量空间中,我们可以讨论元素之间的距离、连续性以及收敛性等概念。

本文将对度量空间中的连续性和收敛性进行详细分析。

一、连续性在度量空间中,连续性是一个基本的性质。

一个函数在度量空间中的连续性可以通过以下方式进行定义:定义1:设X和Y分别是两个度量空间,f:X→Y是一个函数。

若对于任意给定的ε>0,存在一个δ>0,使得对于任意的x1和x2∈X,只要d(x1,x2)<δ,就有d(f(x1),f(x2))<ε成立,则称函数f在点x∈X处连续。

定义2:若函数f在X的每一个点上都连续,则称函数f在X上连续。

根据上述定义,我们可以看出,一个函数在度量空间中的连续性与其在每个点的局部性质有关。

换句话说,函数f在点x处的连续性要求当x的邻域内的点趋近于x时,函数值也要趋近于f(x)。

二、收敛性在度量空间中,收敛性是另一个重要的性质。

一个数列在度量空间中的收敛性可以通过以下方式进行定义:定义3:设X是一个度量空间,{xn}是X中的一个数列。

若存在一个点x∈X,对于任意给定的ε>0,存在正整数N,使得当n>N时,有d(xn,x)<ε成立,则称数列{xn}在X中收敛于x。

定义4:若数列{xn}在X中对于任意的ε>0,都存在正整数N,使得当n>N时,有d(xn,x)<ε成立,则称数列{xn}在X中收敛。

根据上述定义,我们可以看出,数列{xn}在度量空间X中的收敛性要求当n趋近于无穷大时,数列的元素趋近于某个点x。

三、连续性与收敛性的关系在度量空间中,连续性和收敛性是密切相关的。

事实上,连续性是收敛性的一个重要推论。

具体而言,我们有以下定理:定理1:设X和Y分别是两个度量空间,f:X→Y是一个函数。

若函数f在X上连续,且数列{xn}在X中收敛于x,则函数f在点x处的函数值序列{f(xn)}收敛于f(x)。

度量空间完备的定义

度量空间完备的定义

度量空间完备的定义1.引言在数学中,特别是在拓扑学和实分析中,度量空间是一个非常重要的概念。

它提供了一个衡量空间中两点之间距离的方法,从而可以量化地描述空间的结构和性质。

完备的度量空间在数学和物理中有广泛的应用,例如在黎曼几何、调和分析、微分方程等领域。

理解度量空间的完备性是深入理解许多数学概念和技巧的关键。

2.度量空间的定义首先,我们需要了解什么是度量空间。

一个度量空间是一个有序对(X, d),其中 X 是一个集合,d 是 X 中的一种度量,也就是一个使得对于任意 x, y 属于 X 的函数 d(x, y) 非负、等于零当且仅当 x=y、以及 d(x, y)=d(y, x)(对称性)和 d(x, z) <= d(x, y) + d(y, z)(三角不等式)的函数。

在实数集上常用的欧几里得距离就是一种度量。

3.完备性的定义在度量空间中,完备性是一个重要的性质。

一个度量空间是完备的,如果它满足任何一个柯西序列(即,对于任意小的正数ε,存在一个正整数 N,使得对于所有的 n>N 和m>N,有d(xn, xm)<ε)都收敛于这个度量空间中的某个点。

简单来说,一个完备的度量空间意味着所有的柯西序列都有极限。

4.度量空间完备性的判定在实际应用中,我们需要判断一个给定的度量空间是否完备。

一个常用的方法是使用柯西序列的极限性质。

如果对于任意的柯西序列,都存在一个唯一的点x,使得该序列收敛于x,那么这个度量空间就是完备的。

此外,还可以通过其他一些性质来判断一个度量空间的完备性,例如闭性和完备性的等价性等。

5.完备度量空间的性质在数学分析中,我们常常用到一些性质来描述完备的度量空间。

这些性质包括:完备的度量空间是闭的;完备的度量空间是紧致的;完备的度量空间是连通的;完备的度量空间具有有限的可数稠密性等。

这些性质对于理解和应用度量空间的完备性非常有帮助。

6.完备度量空间的应用在许多数学分支和应用领域中,都涉及到度量空间的完备性。

度量空间与完备度量空间的基本性质

度量空间与完备度量空间的基本性质

度量空间与完备度量空间的基本性质度量空间是数学中一种常见且重要的概念,它为我们研究空间中的距离和收敛性提供了数学工具。

在度量空间的基础上,还衍生出了完备度量空间这一概念,它具有更强的完备性质。

本文将介绍度量空间与完备度量空间的基本性质,并探讨它们在数学分析中的应用。

一、度量空间的基本性质度量空间是一种集合,其中每个元素都与其他元素之间存在一种(非负)距离关系。

设X为非空集合,d为X上的度量(距离)函数,若满足以下四个条件,即称(X,d)为一个度量空间:1. 非负性:对于任意x, y∈X,有d(x,y) ≥ 0,且当且仅当x = y时,有d(x,y) = 0;2. 同一性:对于任意x, y∈X,有d(x,y) = d(y,x);3. 对称性:对于任意x, y, z∈X,有d(x,y) + d(y,z) ≥ d(x,z)(三角不等式);4. 三角不等式:对于任意x, y∈X,有d(x,y) ≤ d(x,z) + d(z,y)。

基于以上性质,我们可以推导出诸多重要结论,例如嵌套定理、开覆盖定理等,这些定理在实际问题的分析和求解中具有重要应用。

二、完备度量空间的基本性质在度量空间的基础上,完备度量空间引入了“序列收敛性”的概念。

设(X,d)为一个度量空间,如果X中的任意柯西序列都在X中收敛,则称(X,d)为一个完备度量空间。

柯西序列是指对于任意ε > 0,存在自然数N,使得当m, n > N时,有d(xm, xn) < ε。

它反映了序列中元素之间逐渐趋近的特性。

若在柯西序列的度量空间中存在极限元素,即序列中的所有项无限接近该极限元素,则说明该度量空间是完备的。

完备度量空间的重要性质有:1. 完备度量空间是闭集:对于给定的完备度量空间(X,d),如果一个集合是某个闭集的子集,则该集合也是完备度量空间。

2. 内积空间和赋范空间是完备度量空间的特例:内积空间和赋范空间是更加特殊的度量空间,它们都是完备度量空间。

11 度量空间的定义与极限

11 度量空间的定义与极限

知右端二次三项式的判别式不大于零,于是可得(1.1)式成立.进一步有 Hölder 不等式
∑ ab
i =1
n
i i
≤ (∑ ai ) p (∑ bi ) q
p q i =1 i =1
n
1
n
1
其中 p, q ≥ 1 且
1 1 + =1. p q
闵可夫斯基(Minkowski)不等式(和): 任给 2n 个实数 a1 , a2 ,", an , b1 , b2 ,", bn ,有
≤ max | f (t ) − g (t ) | + max | g (t ) − h(t) |
t∈[ a ,b ] t∈[ a ,b ]
∀f (t ), g (t ), h(t ) ∈ C[a, b] 及 ∀t ∈ [a, b] 均有
= d ( f , g ) + d ( g , h) ,
故 d ( f , h) = max | f (t ) − h(t ) |≤ d ( f , g ) + d ( g , h) . 称 (C[a, b], d ) 为连续函数空间, 简记为 C[a, b] . □
1 1
即 d ( x, z ) ≤ d ( x, y ) + d ( y, z ) .从而得证 d 是一个距离函数.□ 注 2:称 ( R n , d ) 为 n 维欧氏空间,d 称为欧氏距离或标准欧氏距离.今后若不作特殊申明, 凡提到度量空间 R n ,均指由(1.3)式的欧氏距离所定义的. 注 3:在 R n 中我们还可以定义其他的距离:
d1 ( x, y ) = max | xk − yk | ; d 2 ( x, y ) = ∑ | xk − yk | .

度量空间与完备性的概念

度量空间与完备性的概念

度量空间与完备性的概念在数学中,度量空间是一种常见的数学结构,它具有一种度量函数,用于测量集合中的元素之间的距离。

而完备性是度量空间中的一个重要性质,它表明该空间中任意柯西序列都收敛于该空间中的某个元素。

本文将介绍度量空间与完备性的概念,探讨其特性和应用。

一、度量空间的定义度量空间是一个集合X,其中带有一个度量函数d:X×X→R,满足以下条件:1. 非负性:对任意x,y∈X,都有d(x,y)≥0,且当且仅当x=y时,d(x,y)=0;2. 对称性:对任意x,y∈X,有d(x,y)=d(y,x);3. 三角不等式:对任意x,y,z∈X,有d(x,z)≤d(x,y)+d(y,z)。

二、完备性的定义在度量空间中,如果对于任何柯西序列{xn}⊆X,都存在一个元素x∈X,使得当n趋向于无穷时,d(x,xn)趋向于0,则称这个度量空间是完备的。

三、完备性的性质1. 完备性的等价定义:度量空间X是完备的,当且仅当每个柯西序列都收敛于该空间中的某个元素。

在度量空间中,柯西序列是指一个序列{xn},对任意ε>0,存在一个正整数N,当n,m>N时,有d(xn,xm)<ε。

2. 完备性的保持:完备性是度量空间的一个重要性质,而一个完备度量空间的闭子集也是完备的。

即如果度量空间X是完备的,Y是X的闭子集,则Y也是完备的。

3. 完备度量空间的例子:实数集R是一个完备的度量空间,而有理数集Q不是完备的度量空间。

四、完备性的应用1. 定义一致收敛:在函数分析中,完备性的概念常常用于定义一致收敛。

如果在度量空间X上有一列函数{fn},对于任意ε>0,存在一个正整数N,当n>N时,对所有的x∈X,都有d(f(x),fn(x))<ε,则称该列函数在X上一致收敛。

2. 构造完备空间:通过将某个度量空间中的柯西序列等价类引入,可以构造一个完备空间。

例如,利用有理数集Q上的柯西序列等价类,可以构造实数集R,而实数集就是一个完备空间。

数学中的度量空间与拓扑空间

数学中的度量空间与拓扑空间

度量空间是数学分析中的一个重要概念,它是一种通过度量来定义距离的空间结构。

度量空间是一个集合,其中每个元素都与其他元素有一个非负实数的关联。

这个非负实数被称为度量,它描述了两个元素之间的距离。

拓扑空间是另一种常见的数学结构,它通过拓扑性质来描述元素的相对位置。

拓扑性质是一种关于集合的性质,它仅考虑集合元素之间的关系而不关心具体的度量。

度量和拓扑是数学中的两个重要的概念,它们在不同的数学领域中都有广泛的应用。

度量空间通常用来描述物理空间中的距离和几何概念,如欧氏空间和几何空间。

拓扑空间通常用来描述不同形状和结构的空间,如拓扑学中的流形和曲线。

在度量空间中,我们可以定义一些距离的性质,例如距离的对称性、三角不等式和非负性。

这些性质使得我们能够进行数学分析和推理。

在度量空间中,我们可以定义开集和闭集,并且可以通过距离的度量来定义集合的极限和连续性。

因此,度量空间为我们提供了一个在距离和几何上进行分析的框架。

拓扑空间则关注于集合元素之间的相对位置。

在拓扑空间中,我们可以定义开集和闭集,但是我们并不依赖于具体的度量来定义它们。

开集和闭集的定义通过集合的子集来确定,而不是通过具体的度量来确定。

这使得拓扑空间更加抽象和灵活,因为我们可以在不同的度量下定义相同的拓扑。

度量空间和拓扑空间有许多共同点,它们都是用来描述空间结构的数学概念。

度量空间和拓扑空间都可以定义开集和闭集,并且都可以定义集合的极限和连续性。

然而,它们之间也有一些区别。

度量空间依赖于具体的度量,而拓扑空间是基于集合的拓扑性质。

度量空间更加具体和精确,而拓扑空间更加抽象和灵活。

总结起来,数学中的度量空间和拓扑空间是两个重要的数学概念。

度量空间通过度量来描述元素之间的距离,而拓扑空间通过拓扑性质来描述元素的相对位置。

度量空间和拓扑空间都具有广泛的应用领域,并且在数学分析和几何学中有着重要的地位。

同时,度量空间和拓扑空间也有许多相似之处,它们都可以定义集合的极限和连续性,为我们提供一个进行数学推理和分析的框架。

有限空间定义及种类

有限空间定义及种类

有限空间定义及种类有限空间是指具有有限个数的点构成的空间。

它是数学中的一个重要概念,广泛应用于几何学、拓扑学、线性代数等领域。

有限空间的定义及种类包括但不限于以下几种。

一、度量空间:度量空间是有限空间的一种重要形式,它在数学中有着广泛的应用。

度量空间是一个集合,其中包含有限个点,同时也附带了一个由点对之间的距离所构成的度量函数。

度量函数满足以下几个条件:对于任意的两个点a和b,存在一个非负实数d(a,b)表示它们之间的距离,同时该函数满足非负性、对称性和三角不等式。

常见的例子包括欧几里得空间、离散空间等。

二、拓扑空间:拓扑空间是另外一种常见的有限空间形式。

它是一个集合,其中包含有限个点,并且这些点之间存在一些相邻的关系。

拓扑空间可以通过引入拓扑结构来定义,该结构是指一个集合中的一些特殊子集,称为开集,它们满足一定的性质,包括:空集和整个集合都是开集,有限个开集的交集仍然是开集,开集的有限个并集仍然是开集。

拓扑空间上的拓扑结构可以用来描述空间的连通性、紧致性等性质。

三、向量空间:向量空间是一种常见的线性代数概念,它是由一组向量构成的空间。

向量空间满足一些性质,包括零向量存在、加法封闭性和标量乘法封闭性等。

有限维向量空间是指向量空间中向量的个数是有限的。

在有限维向量空间中,可以定义向量的线性组合、向量的线性无关性等概念。

有限维向量空间在数学和物理学中都有广泛的应用。

四、有穷拓扑空间:有穷拓扑空间是一种特殊形式的拓扑空间。

在有穷拓扑空间中,空间中的点是有限个数的,同时也满足拓扑结构的条件。

该类空间的特点是具有有限个开集和有限个闭集,并且拓扑结构的性质可以通过有限个元素来定义。

有穷拓扑空间是拓扑学中研究的一个重要分支。

以上是有限空间的一些常见定义及种类。

这些空间在不同领域中都有着重要的应用,对于理解和研究空间结构、连通性、线性代数等概念具有重要意义。

函数论中的度量空间理论解析

函数论中的度量空间理论解析

函数论中的度量空间理论解析前言度量空间理论是函数论的基础,它为函数的收敛性、连续性和一致收敛性等概念提供了严格的数学定义和分析工具。

度量空间理论在函数论中的应用非常广泛,它不仅可以用来证明函数的各种性质,还可以用来构造新的函数空间并研究函数空间的结构。

度量空间的概念度量空间是一个集合X,其中定义了一个度量函数d:X×X→R,使得对于任意x, y, z∈X,都有以下性质:1.非负性:d(x, y) ≥ 0,并且d(x, y) = 0当且仅当x = y。

2.对称性:d(x, y) = d(y, x)。

3.三角不等式:d(x, z) ≤ d(x, y) + d(y, z)。

函数空间的度量在函数论中,度量空间通常是函数空间。

函数空间是一个集合X,其中元素是定义在某个集合上的函数。

对于函数空间,度量函数通常是函数之间的距离,例如:1.最大范数:对于定义在[a, b]上的连续函数f和g,最大范数定义为:d(f,g)=maxx∈[a,b]|f(x)−g(x)|2.平方可积范数:对于定义在[a, b]上的平方可积函数f和g,平方可积范数定义为:d(f,g)=(∫|f(x)−g(x)|2ba dx)1/2函数的收敛性在函数论中,函数的收敛性是一个重要的概念。

函数的收敛性是指函数序列{fn}在某个度量空间中收敛到某个函数f。

函数的收敛性有以下几种类型:1.点收敛:对于任意x∈X,都有limn→∞ fn(x) = f(x)。

2.一致收敛:对于任意ε>0,存在N∈N,使得对于任意n≥N和任意x∈X,都有|fn(x) - f(x)| < ε。

3.均匀收敛:对于任意ε>0,存在N∈N,使得对于任意n≥N和任意x, y∈X,都有|fn(x) - fn(y)| < ε。

函数的连续性函数的连续性也是函数论中的一个重要概念。

函数的连续性是指函数在某个点的邻域内是连续的。

函数的连续性有以下几种类型:1.点连续:对于任意x∈X,存在δ>0,使得对于任意y∈X,如果|x - y| < δ,则有|f(x) - f(y)| < ε。

3.度量空间

3.度量空间

lim
n
xnx, 或x n来自x(n)21
定理3.1 设 {xn}是度量空间{V,d}中收敛于x序 列,则
(1){xn}是有界的;
(2){xn}的极限是唯一的。
证明: (1)已知
lim
n
x
n
x.
取=1,则存在自然
数N,当n>N时有
(xn,x)<1 令M=1+max{(x1,x),,(xN,x),1},则对一 切n∈N,有 (xn , xm) (xn , x) (xm, x) 2M
Br (x) {y V | (x, y) r}是闭集.
实际上,y Br (x),(x, y) r.令r0 r (x, y) 0,
z Br0 (y),由于(z, x) (z, y) (y, x) r0 (x, y) r,
故z Br (x),因此, Br0 (y) Br (x)
U(a,)U(x,).U(a,)中必包含有异于x的中之点.
从而,U(x,)必包含有异于x的A中之点.
29
因此,x是A的极限点, 即x A.所以,( A) A.
(2)x A B.当x A B时,显然x A B;
当x(AB)′时,则x不是A的极限点, 就是B的极限点. 若不对,即x既不是A的极限点,也不是B的极限点, 于是,有x的邻域U(x,),它不包含A的点, 又有x的邻域U(x,)U(x,), 它既不包含A的点,也不包含B的点, 这与x是AB的极限点矛盾.
‖x‖= (x, x)
x, y∈V两点间的距离定义为
d(x,y)=‖x-y‖= (x y, x y)
可以证明:d满足度量三公理,从而
{V,d}是度量空间。
6
首先证明:x,yV,有Cauchy不等式

数学教案4:拓扑学基础——欧几里得空间与度量空间的特性比较

数学教案4:拓扑学基础——欧几里得空间与度量空间的特性比较

在数学领域中,拓扑学是一门非常重要的学科。

它专门研究空间结构以及它们之间的变换,成为数学中一个重要的分支。

其中,欧几里得空间和度量空间是拓扑学中的两个基础概念,它们之间有着很大的联系和区别。

本文将详细介绍欧几里得空间和度量空间的特性比较。

一、欧几里得空间欧几里得空间一般指的是一个n维空间,具有一些特定的性质,例如:1.线性空间结构:欧几里得空间的点可以视为具有一定的线性结构,即可以通过线性变换进行移动、旋转和缩放等操作。

2.度量结构:欧几里得空间中的点之间还有一定的距离度量规律,也就是我们常说的欧几里得距离公式。

通过这个公式,我们可以计算出任意两点之间的距离,从而形成了完整的度量结构。

3.坐标表示:欧几里得空间可以用数值来表示,因为我们可以给每个点都对应一个唯一的坐标。

这个坐标可以用来描述点的位置和坐标之间的距离。

欧几里得空间在很多方面都有着广泛的应用。

例如,在几何学和物理学中,欧几里得空间被使用来描述实际的空间结构。

在计算机图形学和机器学习中,欧几里得空间的线性结构和度量结构被广泛应用于特征提取和分类等领域。

二、度量空间度量空间一般指的是一个集合S,其中对于任意两个元素x和y,都定义了一个非负实数d(x,y)来表示它们之间的距离,同时满足下列条件:1.对称性:d(x,y)=d(y,x)2.三角形不等式:d(x,z)<=d(x,y)+d(y,z)3.非负性:d(x,y)>=04.同一性:d(x,y)=0,当且仅当x=y度量空间的基本概念和欧几里得空间有着很大的不同,主要在于度量空间中的距离是任意定义的,而且没有坐标和线性结构。

度量空间广泛应用于实际中,例如在概率统计中,度量空间中可以对样本进行度量,从而衡量它们之间的相似程度。

三、欧几里得空间与度量空间的比较欧几里得空间和度量空间之间有着许多的相似和不同之处。

下面我们来进行一些比较:1.空间结构:欧几里得空间有着完整的坐标和线性结构,而度量空间却没有。

第七章度量空间和赋范线性空间

第七章度量空间和赋范线性空间

1
5.p次幂可和数列空间l p , d(x, y) ( yk xk p ) p .
k 1
§3 连续映射
回忆数学分析中连续函数的定义 : 0, 0,当x x0 时,有 f (x) f (x0) .
如同数学分析中的海涅(Heine)定理,可以证明如下结论。
:由T在x0 X连续, 对 0, 0,当d (x, x0 ) 时,有
证明:对 {x(k )} Rn为柯西点列 , x(k ) (x1(k ) , x2(k ) , , xn(k ) ),
n
则对 0, N ,当k, j N , 有d (x(k) , x( j) ) (
1
k) i
x( j) i
2
)2
.
i 1
即对每个i,当k, j N,有 xi(k) xi( j) . 故{xi(k)}是R1中柯西列 ,
xm (t)在[a,b]上收敛于一函数 x(t). 在(*)式中令n ,
当m
N时, 有 max at b
xm (t)
x(t)
,
即xm (t)在[a,b]上一致收敛于 x(t).
定理1.完备度量空间 X的子空间 M是完备空间的充要条件 为 M是X中的闭子空间 .
定理2.设( X , d )是度量空间 , Bn Bn (xn , rn ), (n 1,2, )是X中 一列闭球 ,则X是完备的度量空间的充 要条件是若 Bn Bn1,
d~(Tx,Tx0) 0.

1 n
,
则有xn
,
使d
(
xn
,
x0
)
1 n
,
但d~(Txn
,
Tx0
)
0.
这与已知矛盾.

浅谈度量空间介绍

浅谈度量空间介绍

度 量 空 间摘要:度量空间是一类特殊的拓扑空间,并且它是理解拓扑空间的一个重要过程. 因此,本文通过度量空间的基本概念,力图给出度量空间的一些重要性质. 并且引入一些度量空间的其它性质.关键词: 度量空间 导集 闭集正文:度量空间是现代数学中一种基本的、重要的、最接近于欧几里得空间的抽象空间.19世纪末叶,德国数学家G .康托尔创立了集合论,为各种抽象空间的建立奠定了基础.20世纪初期,法国数学家M.-R.弗雷歇发现许多分析学的成果从更抽象的观点看来,都涉及函数间的距离关系,从而抽象出度量空间的概念.1.度量空间的定义度量空间是一类特殊的拓扑空间,它对于拓扑空间的理解起着非常重要的作用.因此,研究度量空间的一些性质是必要的.为了证明这些性质,首先介绍以下定义.定义1.1 设X 是一个集合,若对于X 中任意两个元素y x ,都有唯一确定的实数()y x p ,与之对应,而且这一对应关系满足下列条件:(1)正定性 ()0,≥y x p ,并且()y x p ,0=当且仅当y x =; (2)对称性 ()y x p , =()y x p ,;(3)三角不等式 ()()()z y p y x p z x p ,,,+≤.则称p 是集合X 的一个度量,同时将()p X ,称为度量空间或距离空间. X 中的元素称为点,条件(3)称为三点不等式.定义1.2 设()p X ,是一个度量空间,∈x X .对于任意给定的实数0>ε,集合(){}ε<∈y x p X y ,,记作()ε,x B ,称为一个以x 为中心,以ε为半径的球形邻域,简称为x 的一个球形邻域.2 度量空间的一些例子例2.1 离散的度量空间设X 是任意的非空集合,对X 中的任意两点()X y x ∈,,令()⎩⎨⎧=≠=yx yx y x d 当当01, 容易验证()y x d ,满足关于距离的定义中的条件.我们称()d X ,为离散的度量空间.由此可见,在任何非空集合上总可以定义距离.使它成为度量空间.例2.2 序列空间S令S 表示实数列(或复数列)的全体,对S 中任意两点() ,,,,21n x εεε=及() ,,,,21n y ηηη=,令()ii ii i iy x d ηεηε-+-=∑∞=121,1, 易知()y x d ,满足距离条件0),(,0),(=≥y x d y x d 的充要条件为y x =. (2.1)下验证()y x d ,满足距离条件),(,d ),(z y d z x y x d +≤)(对任意z 都成立. (2.2)为此我们首先证明对任意两个复数a 和b ,成立不等式.111bb aa ba b a +++≤+++事实上,考察[)∞,0上的函数()ttt f +=1 由于在[)∞,0上,()()0112'>+=t t f .所以()t f 在[)∞,0上单调增加,由不等式b a b a +≤+,我们得到bb aa ba b ba a ba b a ba b a +++≤+++++=+++≤+++1111.11.令() ,,,,21n z ξξξ=,,,i i i i b a ηξξε-=-=则i i b a ηε-=+,代入上面不等式,得ii ii i i i i i i i i ηξηξξεξεηεηε-+-+-+-≤-+-111. 由此立即可知()y x d ,满足距离条件(2.2),即S 按()y x d ,或一度量空间.例2.3 有界函数空间()A B设A 是一给定的集合,令()A B 表示A 上的有界实值(或复值)函数全体,对()A B 中任意两点y x ,,定义()()()t y t x y x d At -=∈sup ,.下面验证()y x d ,满足条件(2.1)和(2.2).()y x d ,显然是非负的.又()0,=y x d 等价于对一切A t ∈,成立()()t y t x =,所以y x =,即()y x d ,满足(2.1),此外,对所有的A t ∈成立()()()()()()()()()()t y t z t z t x t y t z t z t x t y t x At At -+-≤-+-≤-∈∈sup sup .所以()()()()()()t y t z t z t x t y t x At At At -+-≤-∈∈∈sup sup sup .即()y x d ,满足条件(2.2).特别地,当[]b a A ,=时,记()A B 为[]b a B ..例2.4 可测函数空间)(X M设)(X M 为X 上的实值(或复值)的Lebesgue 可测函数全体,m 为Lebesgue 测度,若 ∞<)(X m ,对任意两个可测函数 )(t f 及)(t g ,由于1)()(1)()(<-+-t g t f t g t f所以这是X 上的可积函数,令⎰-+-=Xdt t g t f t g t f g f d )()(1)()(),(如果把)(X M 中的两个几乎处处相等的函数视为)(X M 中的同一个元,那么利用不等式.111bb aa ba b a +++≤+++及积分性质很容易验证),(g f d 是距离. 因此)(X M 按上述距离),(g f d 成为度量间.例2.5 []b a C ,空间令[]b a C ,表示闭区间[]b a ,上的实值(或复值)连续函数全体,对[]b a C ,中任意两点,,y x 定义)()(max ),(t y t x y x d bt a -=≤≤容易验证它满足距离条件(2.1)和(2.2).例2.6 2l记{}⎭⎬⎫⎩⎨⎧∞<==∑∞=122k k k x x x l .设{}{}22,l y y l x x k k ∈=∈=定义2112)(),(⎥⎦⎤⎢⎣⎡-=∑∞=k k k x y y x d .则d 是2l 的距离。

第3讲 度量空间的可分性与完备性

第3讲 度量空间的可分性与完备性
有 A 的点,则称 A 在 B 中稠密.若 A ⊂ B ,通常称 A 是 B 的稠密子集. 注 1: A 在 B 中稠密并不意味着有 A ⊂ B .例如有理数在无理数中稠密;有理数也在实数
中稠密. 定理 1.3.1 设 ( X , d ) 是度量空间,下列命题等价: (1) A 在 B 中稠密; (2) ∀x ∈ B , ∃{xn} ⊂ A ,使得 lim d ( xn , x) = 0 ;
M = max{d (x1, xN +1), d (x2 , xN +1), , d (xN , xN +1),1} +1 ,那么对任意的 m, n ,均有
d (xn , xm ) ≤ d (xn , xN +1) + d (xm , xN +1) < M + M = 2M ,
即{xn} 有界.
(3) 设{xn} 为一基本列,且{xnk } 是{xn} 的收敛子列,xnk → x(k → ∞). 于是,∀ε > 0, ∃N1 ∈ N ,
西安电子科技大学理学院 杨有龙
《线性与非线性泛函分析》
第三节 度量空间的可分性与完备性 在实数空间 R 中,有理数处处稠密,且全体有理数是可列的,我们称此性质为实数空间 R 的可分性.同时,实数空间 R 还具有完备性,即 R 中任何基本列必收敛于某实数.现在我们 将这些概念推广到一般度量空间.
3.1 度量空间的可分性 定义 1.3.1 设 X 是度量空间,A, B ⊂ X ,如果 B 中任意点 x ∈ B 的任何邻域 O(x,δ ) 内都含
性) 因此有 P[a,b] ⊂ C[a,b] ⊂ B[a,b] ⊂ Lp[a,b] . 定义 1.3.2 设 X 是度量空间, A ⊂ X ,如果存在点列{xn} ⊂ A ,且{xn} 在 A 中稠密,则

度量空间的完备化定理

度量空间的完备化定理

度量空间的完备化定理度量空间的完备化定理,听起来有点高大上,对吧?这个概念就像是一个人在拼图,拼图中缺少了几块,但我们知道,拼图的完整性是多么重要。

想象一下,你在玩一个拼图,突然发现有一块卡在沙发缝里了。

哎呀,心里那个急啊!完备化定理就是解决这种心急如焚的感觉的。

简单来说,它帮助我们在不完美的度量空间中找到缺失的部分,让我们能够安心地完成整个拼图。

什么是度量空间呢?这就像你有一个漂亮的花园,每一朵花都有自己的位置,彼此之间有一定的距离。

度量空间就帮我们定义了这些距离,比如说,花朵之间的间隔是多大。

可是,有时候这花园并不完整,有些花可能缺席,或者说那些花的位置不够优雅。

完备化的过程就是把这些缺失的花找回来,让整个花园焕然一新。

想象一下,你在一间图书馆里,书架上摆满了书,但你发现有几本书没有归位。

完备化就是把这些书找回来,放在正确的地方,让整个图书馆看起来完美无瑕。

这个过程很像我们生活中的许多事情。

比如说,你在聚会上缺少一个人,大家的热情稍微降低了。

完备化就像是把那个缺席的人找回来,聚会一下子热闹起来。

你可能会问,完备化定理有什么用呢?这玩意儿特别重要!就好比你在学校学的数学,很多时候你会发现自己在解决问题时,有时候会遇到一些“缺陷”的情况。

比如说,有些数是无理数,有些数又是无穷的。

完备化就像是给你提供了一把钥匙,打开了更高层次的数学大门,让你能解决更复杂的问题。

让我们再深入一点,完备化还有个特别的地方,就是它让我们能够用更简单的方式来理解复杂的概念。

就好比你在看一部悬疑电影,最后的揭晓让你恍若大梦初醒。

完备化就是帮助我们把所有的线索串联起来,让我们看到更完整的画面。

这种感觉就像是在黑暗中摸索,突然灯亮了,一切都变得清晰可见。

此外,完备化在实际应用中也有很大的帮助。

比如说,在计算机科学中,我们需要处理的数据常常是不完美的。

通过完备化,我们能够在不完整的数据中找到可靠的信息,像是从一堆垃圾中找到一颗闪闪发光的宝石。

拓扑空间和度量空间的关系

拓扑空间和度量空间的关系

拓扑空间和度量空间的关系1. 引言大家好,今天咱们来聊聊拓扑空间和度量空间这两个数学领域的小伙伴。

说到这两位,嘿,那可是有点意思的,像是好基友一样,却又各自有各自的脾气。

拓扑空间就像是那个性格随和的大哥,包容性强,谁都能往里钻;而度量空间则是那个讲究秩序的小弟,爱管事,寸步不让。

我们就来深入浅出地看看它们之间的关系,顺便开开脑洞,搞搞笑。

2. 拓扑空间:包容的大家庭2.1 拓扑空间是什么首先,咱们得认识一下拓扑空间。

你可以把它想象成一个大社区,里面的人都有自己的家,但不一定有具体的地址。

通俗点说,拓扑空间的核心思想就是“邻近”和“连通”。

在这个社区里,虽然每个人的家没有明确的距离,但大家都知道,哪几个邻居是常来常往的。

你随便挑一个点,它的邻居可以是旁边的、对面的,甚至是隔了好几条街的,反正只要你觉得有联系,就能算作是“邻居”。

听起来是不是很随意?2.2 拓扑空间的性质在这个大社区里,大家的聚会方式也是多种多样,有的高档、有的随性。

你想找个安静的地方喝茶,随便一找就能找到;想热闹的聚会,也总能找到一堆人凑在一起。

拓扑空间的魅力就在于它的“开放”和“闭合”。

一个开放的集合就像是那种随时欢迎朋友上门的家,谁来都行;而闭合的集合就像是严谨的年会,只有特定的人才能参加。

这种随意和包容让拓扑空间非常灵活,可以容纳各种奇奇怪怪的情况。

3. 度量空间:讲究的秩序3.1 度量空间的定义说完了大哥拓扑空间,我们再来看看小弟度量空间。

它可是个精打细算的家伙,对每个人之间的距离都有着严格的标准。

在度量空间中,点与点之间的距离就像是每个邻居都有自己的门牌号。

你要是想去找谁,得清楚怎么走,而且得知道怎么量度这个距离。

不像拓扑空间那样随意,度量空间更注重的是结构和规则。

它的每一步都得计算清楚,谁离谁近,谁离谁远。

3.2 度量空间的性质在这个小弟的世界里,距离不仅要“准确”,还得满足一些条件。

比如说,距离不能为负,距离相同的两点才算是同一个地方,听起来是不是有点儿科学怪人?而且,从A 到B的距离和从B到A的距离是一样的,这让整个空间显得有条不紊,跟那些随意的聚会比起来,更像是一场正式的宴会。

度量空间

度量空间

例,设 ρ:R×R→R 为ρ(x, y)=│x-y│,x、y、ρ(x, y)∈R,
则ρ是“R上”的一个度量, 为R上的常用度量, 称度量空间(R, ρ)为实数空间或实直线。 “实数空间”度量了数轴上任意二点间的绝对距离。
-1-
例,设n∈N(自然数集合),ρi:Rn×Rn→R(i=0,1,2,3) ,对
∀x=(x1,…,xn)、y=(y1,…,yn)∈R ,有: (1) 设(X, ρ)为度量空间,如果对于∀x∈X, “存在”一个实数εx>0, 使得对任意y∈X,x≠y,有ρ(x,y)>εx, 则称ρ是X上离散度量, 称(X, ρ)是离散(度量)空间
[2]
n

例,定义ρ0为: ρ0(x,y)=0,当x=y; ρ0(x,y)=1,当x≠y; 证明:ρ0是一个离散度量。
[1]
度量空间是一类特殊的拓扑空间。
一、度量空间
定义 设 X 为非空集合,∃ρ:X×X→R,使∀x、y、z∈X 满足:
(1) 正定性:ρ(x,y)≥0,并且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:ρ(x,z)≤ρ(x,y)+ρ(y,z) 则ρ(x,y)称为度量空间(X, ρ)从点x到点y的距离, ρ是X的一个度量(metric), 偶对(X, ρ)为度量空间(metric space)。
-7-
例,度量空间的开集由距离/度量导出,同一集合上的不同度量可能
导出相同的开集,即某一集合对某一度量/距离是开集,则对另一度量/ 距离也是开集,从而导出的拓扑是相同的。 在Rn中给出如下三种距离/度量:
ρ1(x, y) = (∑(xi − yi ) ) ,ρ2 ( x, y) = max | xi − yi | ,ρ3 ( x, y) = ∑| xi − yi | 1≤ i ≤ n i =1 i =1

度量空间为什么含于拓扑空间呢?

度量空间为什么含于拓扑空间呢?

度量空间为什么含于拓扑空间呢?一、相关定义拓扑空间的定义如下:定义1. 设X是一非空集合,X的一个子集族称为X的一个拓扑,如果它满足:(1)都包含在中(2)中任意多个成员的并集仍在中(3)中有限多个成员的交集仍在中度量空间的定义如下:定义2. 集合X上的一个度量是一个映射:,它满足(1)正定性. , ,, 当(2)对称性. ,(3)三角不等式. ,当集合X上规定了一个度量后,称为度量空间。

从相关定义中看出,若将度量空间中的开子集取作球形邻域,则拓扑空间是度量空间的推广。

常见的度量空间有下面的一些例子:例1:欧氏空间赋予距离拓扑后为度量空间。

例2:空间X赋予如下度量:,则X为度量空间。

例3:对实数上的闭区间上连续函数空间,我们可以赋予如下最大模范数诱导的度量,即任意两个连续函数的的距离为这两函数差的最大模,同样对于可导函数,光滑函数都有类似的定义。

例4:在辛几何中,在哈密顿微分同胚群中Hofer曾定义了如下度量:从其诱导的范数称为Hofer范数,该范数是研究辛拓扑、辛嵌入的强有力武器。

二、相关性质度量空间中许多性质都发源于欧氏空间,它们满足、、、分离公理与、可数公理,但有许多性质到拓扑空间就不再保持。

例如可分性就不再保持。

命题1:可分度量空间的子空间也是可分的。

证明:不妨假设X是可分的度量空间,A是X的子空间,B为X的可数稠密子集。

下面证明为A的可数稠密子集。

首先证明为A的可数子集。

因为B为可数子集,可数集的子集仍为可数集,所以为A的可数子集。

其次证明为A的稠密子集,此时需要在子空间拓扑下讨论,即需证明A中任何开集与的交不空,由子空间拓扑定义,A中开集u为X 中开集P与A的交,即.又因为B为X的稠密子集,即X的任何开集与B的交非空。

所以,从而得证。

但可分拓扑空间的子空间一般是不可分的,例子参见[1]。

仍有许多例子在度量空间中部成立,但在拓扑空间中是成立的。

比如在拓扑空间X中,序列,一般推不出,但在可余拓扑空间中,我们有如下命题:命题2:在实数空间R中赋予如下的余可数拓扑,,若有序列,则当n充分大时。

度量空间定义

度量空间定义

度量空间定义嘿,朋友们!今天咱来聊聊度量空间呀!这玩意儿听起来好像挺玄乎,其实啊,就跟咱生活里的好多事儿差不多呢!你想想看,度量空间就像是一个大舞台,上面有各种各样的点在那蹦跶。

这些点之间的距离,那就是它们的关系呀!就好比咱人和人之间,关系有远有近,这距离不就跟度量空间里的概念很像嘛!比如说吧,你和你最好的朋友,那距离就近呀,天天黏在一起,有啥事儿都一起分享。

可要是个不太熟的人呢,那距离就远喽。

这在度量空间里也是一样的道理呀!不同的点之间的距离是不一样的。

再打个比方,你家到学校的距离,和你家到超市的距离,能一样吗?肯定不一样呀!这就是度量空间里说的不同点之间的距离差异。

而且度量空间里还有好多有趣的性质呢!就好像一个人有各种性格特点一样。

有的度量空间很规整,有的就奇奇怪怪的。

这多有意思呀!咱平时生活中也经常会用到类似的概念呀。

比如说你要去一个地方,你得考虑距离远近吧,得选择最合适的路线吧,这其实就是在不自觉地运用度量空间的思想呢!你说这度量空间是不是无处不在呀?它可不只是存在于那些高深的数学书里,就在咱身边呢!咱们每天走的路、见的人、经历的事儿,都可以和度量空间联系起来呢。

想想看,你和朋友闹别扭了,是不是就像两个点之间的距离突然变远了?等和好了,距离又近了。

度量空间真的很神奇呀,它能帮我们理解好多生活中的现象呢。

我们可以通过它来更好地认识这个世界,认识我们自己和周围人的关系。

所以啊,别小看这度量空间,它可有着大用处呢!它就像一把钥匙,能打开我们对世界更深层次理解的大门。

让我们能更清楚地看到事物之间的联系和区别。

怎么样,是不是很厉害?反正我是这么觉得的!。

度量空间

度量空间
度量空间度量空间在近似代数中对任意一个集合赋予它一个或多个满足一定条件的运算就说这个集合具有一个代数结构构成一个代数系统从而可在其上进一步研究代数问题
度量空间
在近似代数中,对任意一个集合,赋予它一个或多个满足一定条件 的运算,就说这个集合具有一个代数结构,构成一个代数系统,从而可 在其上进一步研究代数问题。 ,使它构成一个拓扑空 对任意一个集合,赋予它一个“拓扑结构” 间,就可以在其上讨论“连续(变换) ”问题,研究拓扑变换(特殊的 连续映射)下的不变性 。

二、开球/球形邻域
定义 设(X, ρ)为度量空间,ε>0,x∈X,X 的子集: B(x,ε)={ y∈X│ρ(x,y)<ε }
称为度量空间(X, ρ)的以点x为中心,以 为中心 ε为半径的“开球/球形邻
域” ,或点x的“ε-邻域(x-ε, x+ε)” ,即与点x距离ρ小于ε的所有点构成
的集合。
三、开集
定义 设(X, ρ)为度量空间, β是其 “所有开球” 构成的集合族, A⊆X,
, “所有开 若∃β0⊆β,使A=∪B∈β0B,则A称为度量空间(X, ρ)的“开集” 集”构成的集族记为Τρ。 定义说明:开集是若干开球的并集。 显然可知:每一个开球都是开集。
例 (1)实数空间 R 中的任意开区间(a, b)都是开集,
-4-
(1) X 的每一个子集都为开集同时又为闭集; (2) 若 Y 也是一个度量空间, 则任何映射 f: (X,d)→(Y,ρ)都是连续的。 证明
[3]
(1) 因为(X,d)是一个离散度量空间,则对于每一个x0∈X,
存在一个实数δ0>0,使得对于任何x∈X,x≠x0,d(x,x0)>δ0成立。 设A是X的任意子集,对于任意x0∈A,球形邻域B(x0,δ0)={x0}⊆A, 因此A是开集。 同理可证AC是开集,即证得A是闭集。 显然 X,Φ 既开又闭 所以 X 的每个子集既是开集又是闭集。 (2) 任意取x0∈X,ε>0,因为(X,d)是一个离散度量空间,所以总存在 δ>0,使得对于任何x∈X,d(x,x0)>δ。 当 d(x,x0)<δ 时,即 x∈B(x0,δ) ,便有 x=x0 ,从而 ρ(f(x),f(x0))=0<ε ,即 f(x)∈B(f(x0),ε),也就是f(B(x0,δ))⊂B(f(x0),ε),所以f在点x0处连续。 又由于点x0选取的任意性,所以f是连续的。 证毕。
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x(t)
|
lim
n
d
(
xn
,
x)
0
{xn}在[a,
b]上一致收敛于
x
(4)可测函数空间 M (X )
设 { fn} 及 f 分别为可测函数空间中的点列及点,
lim d(
n
fn,
f
)
0
fn (t) f(t)
3、有界集
设M是度量空间(X , d) 中点集,定义 (M ) sup d (x, y) x, yM
xm
(1(
m)
,
(m 2
)
,
...,
( n
m)
),
m
1, 2,...,
为 Rn 中的点列,
x (1 ,2 ,...,n ) Rn
lim
m
d
(
xm
,
x)
0
(m) i
i ,
(m
)
1
i
n
即:{xm} 按欧式距离收敛于 x 的充要条件是 xm 依坐标收敛于 x
(2)序列空间S中:
xm
(1(
m)
,
对任一 x E ,有M中的点列{xn},使得 xn x(n ) (2)当E=X时,称集M为X的一个稠密子集。
(3)如果X有一个可数的稠密子集时,称X为可分空间。
例题 1:(1)多项式全体所成的线性空间P是度量空间C[a,b] 的子集,则P在C[a,b] 中是稠密的。其中,以有理数为系数 的多项式全体是一个可数集,所以 C[a,b] 是可分空间。
间。X 中的元素称为点。
U P0, P | d P, P0
称为点P0 的 邻域,P0 称为邻域的中心, 称为邻域的半径。
2、常见的度量空间
(1)n维欧式度量空间 (2)离散的度量空间 设 X 是任意的非空集合,对 X 中的任意两点x, y X ,令
d
(
x,
y)
1, 0,
if x y if x y
(6)l p 空间
l p {x {xk } | xkp } k 1
设 x {xk } l p , y {yk } l p ,定义
1
d ( x,
y)
k 1
( yk
xk
)p
p
§2 度量空间中的极限、稠密集、 可分空间
1、收敛点列
设{xn}是(X , d)中点列,如果存在
x X,使
lim
n
d
(
xn
,
x)
0
则称点列{xn} 是(X , d) 中的收敛点列, x 是点列{xn}的极限。
收敛点列性质:
(1)在度量空间中,任何一个点列最多只有一个极限,即收
敛点列的极限是唯一的。
(2)M是闭集的充要条件是M中任何收敛点列的极限都在M中。 2、收敛点列在具体空间中的意义
(1)n 维欧式空间中:
(2)n 维欧式空间Rn 是可分空间,因为坐标为有理数的全 体是一个可数集,是 Rn 中的稠密子集。
(3)l p 为可分空间。 (4)l 为不可分空间。
l p 表示有界实(或复)数列全体,对l p 中任意两点
泛函分析部分
第七章 度量空间和赋范线性空间 第八章 有界线性算子和连续线性泛函
第七章 度量空间和赋范线性空间
§1 度量空间的进一步例子 §2 度量空间中的极限、稠密集、可分空间 §3 连续映射 §4 柯西点列和完备度量空间 §6 压缩映射原理及其应用 §8 赋范线性空间和巴拿赫空间
引言:
泛函分析:是20世纪发展起来的一门新的学科,德国数 学家希尔伯特,波兰数学家巴拿赫,匈牙利—美国数学家冯. 诺依曼,为此做出了主要贡献。
1 | f (t) g(t) |
d
(
f
,Hale Waihona Puke g)X| 1
f |
(t) g(t) | f (t) g(t)
dt |
(6)C[a,b] 空间 令 C[a,b] 表示闭区间[a,b]上实值(或复值)连续函数全体,
对 C[a,b]中任意两点 x, y,定义
d(x, y) max | x(t) y(t) | at b
2(
m
)
,
...,
( n
m
)
,
...),
m
1, 2,...,
为 S 中的点列,
x (1 ,2 ,...,n ,...) S
lim
m
d
(
xm
,
x)
0
(m) i
i
(m
)
,
(3)C[a,b] 空间

{xn }

x
分别为C[a, b]
中的点列及点,d ( xn ,
x)
max
a t b
|
xn (t)
函数全体,对B(A)中任意两点 x, y ,定义
d(x, y) sup | x(t) y(t) |
tA
(5)可测函数空间M (X )
设 M (X ) 为X上实值(或复值)的勒贝格可测函数全体,m
为勒贝格测度,若m(X ) ,对任意两个可测函数 f (t)及 g(t)
由于 | f (t) g(t) | 1 ,所以这是X上的可积函数。令
泛函分析中要处理的度量空间,是带有某些代数结构的度量 空间,例如赋范线性空间,就是一种带有线性结构的度量空 间。
1、度量空间
设 X 是一个集合,若对于X 中任意两个元素 x, y,都有唯一确 定的实数d (x, y)与之对应,而且这一对应关系满足下列条件: 1° d(x, y) 0, d(x, y) 0 的充要条件为 x y 2° d(x, y) d(x, z) d( y, z) 对任意的 z 都成立, 则称 d (x, y)是 x, y之间的距离,称 (X , d)为度量空间或距离空
称(X , d) 为离散的度量空间。
(3)序列空间S 令S表示实数列(或复数列)的全体,对S中的任意两点
x (1,2,...,n ,...), y (1,2,...,n,...), 令
d (x, y)
i 1
1 2i
| i i | 1 | i i
|
称 (S, d) 为序列空间。
(4)有界函数空间B(A) 设A是一个给定的集合,令B(A)表示A上有界实值(或复值)
泛函分析研究内容:是函数与数之间的对应关系; 例如:定积分就是一个泛函。 算子:函数空间和函数空间的对应关系。 例如:微分就是一个算子。
§1 度量空间的进一步例子
度量空间(距离空间):
把距离概念抽象化,对某些一般的集合引进点和点之间的距 离,使之成为距离空间,这将是深入研究极限过程的一个有 效步骤。 泛函分析中的度量空间(距离空间):
为点集M的直径,若 (M ) ,则称M为(X , d) 中的有界集。
常用结论:度量空间中的收敛点列是有界点集。
4、稠密集,可分空间 (1)设X是度量空间,E和M是X中的两个子集,令M 表示M 的闭包,如果 E M ,那么称集M在集E中稠密。 等价定义:
如果E 中任何一点x 的任何邻域都含有集M中的点,就称 M在E中稠密。
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