有限维线性空间上的范数

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范数等价判别定理的证明

范数等价判别定理的证明

范数等价判别定理的证明范数等价判别定理是泛函分析中的一个重要结果,它表明在有限维赋范空间中的所有范数是等价的。

以下给出范数等价判别定理的证明。

首先,设$X$是一个有限维赋范空间,记$n = \dim(X)$。

证明思路:我们需要证明任意两个范数$\|\cdot\|_a$和$\|\cdot\|_b$等价,即存在常数$c_1>0$和$c_2>0$使得对于任意的向量$x\in X$,有$c_1\|x\|_a \leq \|x\|_b \leq c_2\|x\|_a$。

首先证明$\|\cdot\|_a$和$\|\cdot\|_b$等价的充分性,即存在$c_2>0$使得对于任意的向量$x\in X$,有$\|x\|_b \leqc_2\|x\|_a$。

由于$X$是有限维空间,我们可以选取$X$的一组基$\{e_1,e_2,\ldots,e_n\}$。

对于任意的向量$x\in X$,我们可以将其表示为$x = \sum_{i=1}^n x_ie_i$。

其中$x_i$是标量。

我们要证明存在常数$c_2>0$使得$\|x\|_b \leq c_2\|x\|_a$成立。

由范数的定义可知,$\|x\|_a = \left(\sum_{i=1}^n|x_i|^a\right)^{\frac{1}{a}}$,$\|x\|_b = \left(\sum_{i=1}^n|x_i|^b\right)^{\frac{1}{b}}$。

考虑$\frac{1}{a}$和$\frac{1}{b}$之间的大小关系:若$\frac{1}{a} > \frac{1}{b}$,则对于任意的$i=1,2,\ldots,n$,有$|x_i|^a \geq |x_i|^b$,进而$\left(\sum_{i=1}^n|x_i|^a\right)^{\frac{1}{a}} \geq \left(\sum_{i=1}^n|x_i|^b\right)^{\frac{1}{b}}$。

范数-摆脱课本繁琐的公式,比较好懂

范数-摆脱课本繁琐的公式,比较好懂
p p
p
范数的特殊情况。 注:前三种范数都是p—范数的特殊情况。其中 前三种范数都是 范数的特殊情况
|| X ||∞ = lim || X || p
p →∞
计算方法三 计算方法三⑤
向量范数的连续性: 向量范数的连续性
5/35
定理3.3 设f(X)=||X||为Rn上的任一向量范数 则f(X) 定理 为 上的任一向量范数,则 的分量x 的连续函数. 为X的分量 1,x2,…,xn的连续函数 的分量
lim x i = xi (i = 1,2,..., n)
(k ) k →∞
则称向量X= (x1,x2,...,xn)T为向量序列 则称向量 , {X(k)}的极限,或者说向量序列 (k)}收敛 的极限, 的极限 或者说向量序列{X 收敛 于向量X, 于向量 ,记为
lim X
k →∞
(k )
=X 或 X
(k )
→ X (k → ∞)
计算方法三 计算方法三⑤
计算方法三 计算方法三⑤
x1 (k ) ( k ) x2 X = ………… M x (k ) n (k ) x1 x1 (k ) x2 ( k ) x2 X = → = M M x (k ) x n n
几种常用的矩阵范数: 几种常用的矩阵范数:
n
13/35
a11 a21 设 A= ⋅⋅⋅ a n1
a12 ⋅⋅⋅ a1n A 1 = max∑aij 列范数 1≤j≤n i=1 n a22 ⋅⋅⋅ a2n A ∞ = max∑aij 行范数 ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ ⋅⋅⋅ 1≤i≤n j=1 T an2 ⋅⋅⋅ ann A 2 = λ (A A) max AF =

矩阵分析(5)

矩阵分析(5)
2 2 i =1 k =1 2 F j =1 k =1
n
= A
B
2 F
于是有
AB
F≤ ALeabharlann 例 4 :对于任意 A ∈ C
F n ×n
B
F
,定义
1
A = [Tr ( A A)] 2 证明: 证明 如此定义的 A 也是矩阵 A 的一种范
H
数。
证明: 首先注意到这样一个基本事实, 证明: 首先注意到这样一个基本事实,即
,那么
A
(2) A )
2 F
= Tr ( A A) = ∑ λi ( A A)
H i =1
(3)对于任何 m 阶酉矩阵 U 与 n 阶酉矩阵 )
V 都有等式 A F = UA
F
= A
H F
= AV
F
= UAV
F
关于矩阵范数的等价性定理。 关于矩阵范数的等价性定理。 定理: 定理:设 A α , A β 是矩阵 A 的任意两 种范数, 种范数,则总存在正数 d1 , d 2 使得
α 2 = ( ∑ ai ) = (α α )
2 12 H i =1
n
12
也称为欧氏范数。 也称为欧氏范数。 (3) ∞ -范数 α ) 定理: 定理:

= lim α
p →∞
p
α

= max ai
1≤i ≤ n
证明: 证明:令
x = max ai ,则
1≤i ≤ n
yi =
于是有
ai x
, i = 1, 2,L, n
d1 A
β
≤ A α ≤ d 2 A β , ∀A ∈ C
m ×n
诱导范数 定义: 是向量范数, 定义:设 X α是向量范数, A β 是矩阵范 数,如果对于任何矩阵 A 与向量 X 都有

矩阵范数理论及其应用

矩阵范数理论及其应用
1
n 2 2 x k k E ,成立着 A x k B x 。 k 1 k 1
证明: x

k 1 k
n
k
0 时,令 y
x

k 1
n
, f (1 , 2 ,
2 k
, n ) y ,则 f (1 , 2 ,
p p
n 定理 1:对于 n 维向量 x C , lim x
x 。
注:几何意义上,向量 PQ 的 2-范数、 ∞-范数和1-范数分别是斜边 PQ 长度、直角边 PR 长 度以及两直角边 PR 和 RQ 的长度之和。
三、范数的等价性
定义 3:对任意 x V ,满足不等式 C1 x

x
j 1
设 A ( aij ) C
n
n n
, x (1 , 2 ,
, n )T C n , 令 Ax y (1 ,2 ,
,n )T , 其 中
,n。 i a i j j, i 1, 2,
j 1
Ax

y

max i max aij j max ( aij j ) x max aij 。
中范数,且 P, Q C
F
都是酉矩阵,则
n n
PA
F
AQ
F
A F ,即给 A 左乘或右乘以酉矩阵后其
值不变 (在 A R
时P 和
Q 都是正交矩阵 )。
证明: PA
F
[tr ( AH P H PA)] 2 [tr ( AH A)] 2 A F 。
1
1
由 A
F
( aij )

泛函分析答案泛函分析解答(张恭庆)

泛函分析答案泛函分析解答(张恭庆)

第五章习题第一部分01-151. M 为线性空间X 的子集,证明span( M )是包含M 的最小线性子空间.[证明] 显然span( M )是X 的线性子空间.设N 是X 的线性子空间,且M N .则由span( M )的定义,可直接验证span( M ) N . 所以span( M )是包含M 的最小线性子空间.2. 设B 为线性空间X 的子集,证明conv(B ) = {∑=n i i i x a 1| a i 0, ∑=ni i a 1= 1, x iB , n 为自然数}.[证明] 设A = {∑=n i i i x a 1| a i 0, ∑=ni i a 1= 1, x i B , n 为自然数}.首先容易看出A 为包含B 的凸集,设F 也是包含B 的凸集,则显然有 A F ,故A 为包含B 的最小凸集.3. 证明[a , b ]上的多项式全体P [a , b ]是无限维线性空间,而E = {1,t , t 2, ..., t n , ...}是它的一个基底.[证明] 首先可以直接证明P [a , b ]按通常的函数加法和数乘构成线性空间,而P [a , b ]中的任一个元素皆可由E 中有限个元素的线性组合表示.设c 0, c 1, c 2, ..., c m 是m + 1个实数,其中c m 0,m 1.若∑=mn n n t c 0= 0,由代数学基本定理知c 0 = c 1 = c 2 = ... = c m = 0,所以E 中任意有限个元素线性无关,故P [a , b ]是无限维线性空间,而E 是它的一个基底。

4. 在2中对任意的x = (x 1, x 2) 2,定义|| x ||1 = | x 1 | + | x 2 |,|| x ||2 = (x 12 + x 22)1/2,|| x || = max{ | x 1 |, | x 2 | }.证明它们都是2中的范数,并画出各自单位球的图形.[证明] 证明是直接的,只要逐条验证范数定义中的条件即可.单位球图形略.5. 设X 为线性赋范空间,L 为它的线性子空间。

3.3 紧集与有限维赋范线性空间

3.3  紧集与有限维赋范线性空间

3.3 紧集与有限维赋范线性空间3.3.1 致密集的概念实数直线上的Bolzano-Weierstrass 致密性定理 (compactness theorem):任一有界数列必有收敛子列。

定义3.3.1 设(,)X ρ是度量空间,A X ⊂. 若在A 中的任何点列必有在X 中收敛的子点列,则称A 是(X 中的)致密集。

若X 自身是致密集,则称X 是致密空间。

性质1 有限点集是致密集。

注 点集和点列不一样,点列是取点集中的元素构成的,其各项可以重复,但点集中的元素却不能一样。

因此,由于有限点集中的元素有限,所以要想构成点列,必然有同一个元素无数次重复,这样,这些重复的元素构成的子点列必然收敛。

性质2 有限个致密集的并是致密集。

证 设12,,,m A A A 是度量空间(,)X ρ的致密集,往证1mk k A A ==也是(,)X ρ的致密集。

任取一点列{}n x A ⊂,则存在(1)A m ≤≤,{}n x 有无限多项属于A ,记其为{}kn x ,即{}kn x A ⊂.而A 是致密的,所以必有在X 中收敛的子点列{}k hn x ,使得()k h n x x Xh →∈→∞,即{}n x 在X 中收敛的子点列{}k hn x ,故A 也是(,)X ρ的致密集。

证毕! 性质3 致密集的任何子集是致密集。

因此,任何一族致密集的交是致密集。

证 只要证明“致密集的任何子集是致密集”即可,而“任何一族致密集的交是致密集”则是前者的直接推论。

设A 是度量空间(,)X ρ的致密集,B 是A 的任一子集。

任取一点列{}n x B ⊂,因为B A ⊂,所以{}n x A ⊂.而A 是致密的,因此点列{}n x 必有在X 中收敛的子点列{}kn x ,使得()k n x x Xk →∈→∞,故B 也是致密的。

证毕! 性质4 致密集的闭包是致密集。

证 设(,)X ρ是度量空间,A X ⊂是致密集,往证A 的闭包A AA '=也是致密集。

泛函分析答案泛函分析解答(张恭庆)

泛函分析答案泛函分析解答(张恭庆)

第五章习题第一部分01-151. M 为线性空间X 的子集,证明span( M )是包含M 的最小线性子空间.[证明] 显然span( M )是X 的线性子空间.设N 是X 的线性子空间,且M ⊆ N . 则由span( M )的定义,可直接验证span( M ) ⊆ N . 所以span( M )是包含M 的最小线性子空间.2. 设B 为线性空间X 的子集,证明conv(B ) = {∑=ni i i x a 1| a i ≥ 0,∑=ni ia1= 1, x i ∈B , n 为自然数}.[证明] 设A = {∑=ni i i x a 1| a i ≥ 0,∑=ni ia1= 1, x i ∈B , n 为自然数}.首先容易看出A 为包含B 的凸集,设F 也是包含B 的凸集,则显然有A ⊆ F ,故A 为包含B 的最小凸集.3. 证明[a , b ]上的多项式全体P [a , b ]是无限维线性空间,而E = {1, t , t 2, ..., t n , ...}是它的一个基底.[证明] 首先可以直接证明P [a , b ]按通常的函数加法和数乘构成线性空间, 而P [a , b ]中的任一个元素皆可由E 中有限个元素的线性组合表示. 设c 0, c 1, c 2, ..., c m 是m + 1个实数,其中c m ≠ 0,m ≥ 1. 若∑=mn n n t c 0= 0,由代数学基本定理知c 0 = c 1 = c 2 = ... = c m = 0,所以E 中任意有限个元素线性无关,故P [a , b ]是无限维线性空间,而E 是它的一个基底。

4. 在2中对任意的x = (x 1, x 2)∈2,定义|| x ||1 = | x 1 | + | x 2 |,|| x ||2 = (x 12 + x 22)1/2,|| x ||∞ = max{ | x 1 |, | x 2 | }.证明它们都是2中的范数,并画出各自单位球的图形.[证明] 证明是直接的,只要逐条验证范数定义中的条件即可.单位球图形略.5. 设X 为线性赋范空间,L 为它的线性子空间。

第六章范数与极限

第六章范数与极限
相容的向量范数。
3.算子范数
矩阵不仅仅是向量,它还可以看成变换或算子。 实
际中,从算子或变换的角度来定义范数更加有用。
下面对给定的向量范数,定义与之相容的矩阵范数
定义3:设||· || 与||· || 分别是Cm与Cn上的两个向量范数, 对ACmn ,令
A , max AX
x 1
酉矩阵后F-范数的值不变(酉不变性),所以F-范数也
是常用的范数之一.
注2:谱范数虽然不便于计算,但它有很多好性质:
H A 2 xmax y Ax y 1 2 2
(1)
2
AH
H 2
2
AT
2 2 2
A
( 2) (3)
A A2 A
A2 A1 A

( 4)
对于m阶酉矩阵U和n阶酉矩阵V,有 ||UAV||2=||A||2 (5)
||x||=max(|3i|,|0|,|-4i|,|-12|)=12
注:在同一线性空间中,不同定义的范数大小可能不同
距离 对任意,V,定义与之间的距离为 d(,)=||-|| 称为由范数||· ||决定的距离。 常用距离测度包括: 欧氏距离 D ( x , y ) x y 2 ( ( x j y j ) )
例 S={xP2 | ||x||p=1} 在矩阵
1 2 A 0 2
作用下的效果分别为
注:矩阵范数和特征值有个很重要的关系 定理7 对任意的矩阵ACnn,总有
(A)||A||
其中,(A)是A的谱半径。 即A的谱半径不会超过A的任何一种范数。
例1
2 1 0 A 0 2 3 1 2 0
lim xk x * 0

高等工程数学智慧树知到答案章节测试2023年南京理工大学

高等工程数学智慧树知到答案章节测试2023年南京理工大学

第一章测试1.有限维线性空间上范数1,范数2之间的关系是A:等价B:1强于2C:无法比较D:2强于1答案:A2.赋范线性空间成为Banach空间,需要范数足?A:非负性B:不变性C:可加性D:完备性答案:D3.标准正交系是一个完全正交系的充要条件是满足Parseval等式A:对B:错答案:A4.在内积空间中,可以从一组线性无关向量得到一列标准正交系A:对B:错答案:A5.矩阵的F范数不满足酉不变性A:对B:错答案:B6.与任何向量范数相容的矩阵范数是?A:算子范数B:F范数C:极大行范数D:极大列范数答案:A7.正规矩阵的谱半径与矩阵何种范数一致A:矩阵2范数B:算子范数C:极大行范数D:极大列范数答案:A8.矩阵收敛,则该矩阵的谱半径A:小于1B:无从判断C:等于1D:大于1答案:A9.矩阵幂级数收敛,则该矩阵的谱半径A:等于1B:大于1C:无从判断D:小于1答案:D10.正规矩阵的条件数等于其最大特征值的模与最小特征值的模之商A:对B:错答案:A第二章测试1.l矩阵不变因子的个数等于( )A:矩阵的列数B:矩阵的行数C:矩阵的秩D:行数和列数的最小值答案:C2.Jordan标准形中Jordan块的个数等于( )A:矩阵的秩B:初等因子的个数C:不变因子的个数D:行列式因子的个数答案:B3.Jordan块的对角元等于其( )A:初等因子的零点B:行列式因子的个数C:不变因子的个数D:初等因子的次数答案:A4.n阶矩阵A的特征多项式等于( )A:A的n个不变因子的乘积B:A的n阶行列式因子C:A的行列式因子的乘积D:A的次数最高的初等因子答案:AB5.下述条件中,幂迭代法能够成功处理的有( )A:主特征值是实r重的B:主特征值有两个,是一对共轭的复特征值C:主特征值有两个,是一对相反的实数D:主特征值只有一个答案:ABCD6.n阶矩阵A的特征值在( )A:A的n个行盖尔圆构成的并集与n个列盖尔圆构成的并集的交集中B:A的n个列盖尔圆构成的并集中C:A的n个行盖尔圆构成的并集中D:都不对答案:ABC7.不变因子是首项系数为1的多项式A:错B:对答案:B8.任意具有互异特征值的矩阵,其盖尔圆均能分隔开A:错B:对答案:A9.特征值在两个或两个以上的盖尔圆构成的连通部分中分布是平均的A:对B:错答案:B10.规范化幂迭代法中,向量序列uk不收敛A:对B:错答案:B第三章测试1.二阶方阵可作Doolittle分解A:对B:错答案:B2.若矩阵A可作满秩分解A=FG,则F的列数为A的()A:列数B:都不对C:行数D:秩答案:D3.矩阵的满秩分解不唯一.A:错B:对答案:B4.酉等价矩阵有相同的奇异值.A:错B:对答案:B5.求矩阵A的加号逆的方法有()A:满秩分解B:Greville递推法C:奇异值分解D:矩阵迭代法答案:ABCD6.若A为可逆方阵,则A:对B:错答案:A7.用A的加号逆可以判断线性方程组Ax=b是否有解?A:错B:对答案:B8.A的加号逆的秩与A的秩相等A:错B:对答案:B9.若方阵A是Hermite正定矩阵,则A的Cholesky分解存在且唯一.A:错B:对答案:B10.是Hermite标准形.A:对B:错答案:B第四章测试1.()是利用Gauss消去法求解线性方程组的条件.A:系数矩阵的顺序主子式均不为0B:都不对C:系数矩阵满秩D:所有主元均不为0答案:AD2.关于求解线性方程组的迭代解法, 下面说法正确的是().A:J法和GS法的敛散性无相关性B:都不对C:若系数矩阵A对称正定, 则GS迭代法收敛D:若迭代矩阵谱半径不大于1, 则迭代收敛答案:AC3.如果不考虑舍入误差, ()最多经n步可迭代得到线性方程组的解.A:共轭梯度法B:都是C:最速下降法D:SOR法答案:A4.关于共轭梯度法, 下面说法正确的是()A:搜索方向满足A共轭条件B:相邻两步的残量正交C:B和C都对D:相邻两步的搜索方向正交答案:C5.下面哪些是求解线性方程组的迭代解法().A:ABC都对B:共轭梯度法C:最速下降法D:三角分解解法答案:BC6.若系数矩阵A对称正定, 则()A:可用Cholesky法求解线性方程组B:都不对C:SOR法收敛D:J法和GS法均收敛答案:A7.任意线性方程组都可以通过三角分解法求解.A:错B:对答案:A8.最速下降法和共轭梯度法的区别在于选取的搜索方向不同.A:错B:对答案:B9.广义逆矩阵法可用于任意线性方程组的求解.A:错B:对答案:B10.Gauss消去法和列主元素法的数值稳定性相当.A:对B:错答案:B第五章测试1.对于凸规划,如果x为问题的KKT点,则其为原问题的全局极小点A:错B:对答案:B2.对于无约束规划问题,如果海塞阵非正定,我们可采用哪种改进牛顿法求解原问题?A:难以处理B:牛顿法C:构造一对称正定矩阵来取代当前海塞阵,并一该矩阵的逆乘以当前梯度的负值作为方向D:阻尼牛顿法答案:C3.共轭梯度法中,为A:DM公式B:DY公式C:FR公式D:PRP公式答案:C4.内点罚函数法中常用的障碍函数有A:二次函数B:倒数障碍函数C:对数障碍函数D:三种都可以答案:BC5.广义乘子罚函数的优点是在罚因子适当大的情形下,通过修正拉格朗日乘子就可逐步逼近原问题的最优解?A:对B:错答案:A6.分子停留在最低能量状态的概率随温度降低趋于( ).A:2C:0D:3答案:B7.模拟退火算法内循环终止准则可采用的方法.A:固定步数B:温度很低时C:接受概率很低时D:由接受和拒绝的比率控制迭代步答案:AD8.背包问题是组合优化问题吗?A:对B:错答案:A9.单纯形算法是求解线性规划问题的多项式时间算法.A:对B:错答案:B10.对于难以确定初始基本可行解的线性规划问题,我们引入人工变量后,可采用哪些方法求解原问题?A:两阶段法B:无法确定C:单纯形法D:大M法答案:AD第六章测试1.如果不限定插值多项式的次数,满足插值条件的插值多项式也是唯一的()A:错B:对答案:A2.改变节点的排列顺序,差商的值不变()A:错B:对答案:B3.Hermite插值只能用插值基函数的方法求解()A:对B:错答案:B4.在最小二乘问题中,权系数越大表明相应的数据越重要()A:错答案:B5.加窗傅里叶变换时频窗的长宽比是信号自适应的()A:错B:对答案:A6.傅里叶变换域的点和时间域上的点是一一对应的()A:对B:错答案:B7.若f(t)的傅里叶变换为,则 f(2t)的傅里叶变换为 ( )A:B:C:答案:C8.小波函数对应了()A:低通滤波器B:高通滤波器答案:B第七章测试1.有界区域上的弦振动方程定解问题可以用傅里叶积分变换法求解。

范数等价判别定理的证明

范数等价判别定理的证明

范数等价判别定理的证明范数等价判别定理是线性代数中重要的定理之一。

它的证明依赖于一些基本概念和定理,但是通过逐步详细论述和举例,我们可以全面理解这个定理的背后原理和重要性。

让我们回顾一下范数的定义和性质。

范数是定义在向量空间上的一种函数,它满足以下三个性质:1. 非负性:对于任意向量x,范数的值大于等于零。

2. 齐次性:对于任意向量x和标量a,范数的值与向量x乘以标量a 的值相等。

3. 三角不等式:对于任意向量x和y,范数的值小于等于向量x和向量y之和的值。

接下来,我们来介绍等价范数的概念。

在同一个向量空间中,如果两个范数定义了相同的“长度”概念,我们就称这两个范数是等价的。

具体地说,设∥·∥1和∥·∥2是向量空间V上的两个范数,如果存在正数a和b使得对于任意向量x∈V,有a∥x∥1 ≤ ∥x∥2 ≤ b∥x∥1那么我们就称∥·∥1和∥·∥2是等价的。

接下来,我们将证明范数等价判别定理。

这个定理的表述如下:设∥·∥1和∥·∥2是向量空间V上的两个范数,并且V是有限维的,那么当且仅当∥·∥1和∥·∥2诱导出相同的拓扑时,它们是等价的。

证明过程如下。

Step 1: 我们首先假设V上的一个有限维标准基是{e1, e2, ..., en}。

设x是V中的一个向量,它的坐标表示为x = (x1, x2, ..., xn)。

假设∥·∥1和∥·∥2是等价的,我们将证明它们诱导出相同的拓扑。

Step 2: 根据范数的性质,我们知道存在正数k1和k2,使得对于任意i = 1, 2, ..., n,有k1|xi| ≤ ∥x∥1 ≤ k2|xi|Step 3: 我们定义一个新的范数∥·∥3,它满足∥x∥3 = ∥x∥1 + ∥x∥2。

我们来证明∥·∥3也是一个范数。

Step 4: 根据范数的定义,我们知道∥x∥3 ≥ 0,对于任意标量a有∥ax∥3 = ∥ax∥1 + ∥ax∥2 = |a|∥x∥1 + |a|∥x∥2 = |a|∥x∥3,以及对于任意两个向量x和y有∥x+y∥3 = ∥x+y∥1 + ∥x+y∥2 ≤ ∥x∥1+ ∥y∥1 + ∥x∥2 + ∥y∥2 = ∥x∥3 + ∥y∥3。

范数

范数

假设V是域F上的矢量空间;V的半范数是一个函数P:V→R;x→p(x),满足于:∀a∈F,∀u,v∈V,p(v) ≥ 0 (非负性)p(a v) = |a|p(v),(正值齐次性)p(u+v) ≤p(u) +p(v) (三角不等式).范数是一个半范数加上额外性质:p(v) 是零矢量,当且仅当v是零矢量(正定性)如果拓扑矢量空间的拓扑可以被范数导出,这个拓扑矢量空间被称为赋范矢量空间。

若X是数域K上的线性空间,泛函║·║: X->R 满足:⒈正定性:║x║≥0,且║x║=0 <=> x=0;⒉正齐次性:║cx║=│c│║x║;⒊次可加性(三角不等式):║x+y║≤║x║+║y║。

那么║·║称为X上的一个范数。

(注意到║x+y║≤║x║+║y║中如令y=-x,再利用║-x║=║x║可以得到║x║≥0,即║x║≥0在定义中不是必要的。

)如果线性空间上定义了范数,则称之为赋范线性空间。

注记:范数与内积,度量,拓扑是相互联系的。

⒈利用范数可以诱导出度量:d(x,y)=║x-y║,进而诱导出拓扑,因此赋范线性空间是度量空间。

但是反过来度量不一定可以由范数来诱导。

⒉如果赋范线性空间作为(由其范数自然诱导度量d(x,y)=║x-y║的)度量空间是完备的,即任何柯西(Cauchy)序列在其中都收敛,则称这个赋范线性空间为巴拿赫(Banach)空间。

⒊利用内积<·,·>;可以诱导出范数:║x║=<x,x>1/2。

反过来,范数不一定可以诱导内积。

当范数满足平行四边形公式║x+y║2+║x-y║2=2(║x║2+║y║2)时,这个范数一定可以诱导内积。

完备的内积空间称为希尔伯特(Hilbert)空间。

⒋如果去掉范数定义中的正定性,那么得到的泛函称为半范数(seminorm或者叫准范数),相应的线性空间称为赋准范线性空间。

对于X上的两种范数║x║α,║x║β,若存在正常数C满足║x║β≤C║x║α那么称║x║β弱于║x║α。

4.线性赋范空间

4.线性赋范空间

(2)kF,xV,‖kx‖=|k|‖x‖.
(3)x,yV,‖x+y‖≤‖x‖+‖y‖,
则称‖x‖(xV)为x的范数,V成为F上的线性
赋范空间.
2
设V是线性赋范空间。定义映射:
:VVR,(x,y)=‖x–y‖(x,y∈V)
容易验证:是V上的度量,从而{V,}是度量
空间,因而,V是(度量)拓扑空间。于是,
V上有开集 、闭集、极限点、导集、闭包、
收敛、连续、完备、紧致、列紧等概念。
完备的线性赋范空间称为Banach空间。
线性赋范空间V中序列{xn}称为范数收敛于xV,
如果
limxnx 0.
3
n
由于线性赋范空间V是线性空间,有加法和数乘
运算,故可讨论序列{xn}的级数及其收敛的概念。
称级数
xnx1x2xn
小值,设为f(0)(0S).
于是, S,有f()≥f(0).
12
下面证明: f(0)>0.显然,f(0)≥0.
只要证 f(0) 0.由于0S,故0不是零向量.
n
从而,
x e 0 0 . kk
k1
于是,
f(0)=‖x0‖0。
xX,且x,则x的坐标是Rn中非零向量。
1
所以,
Rn
n | k1
k
|22
14
•定理4.3 任何一个实数域R上的n维线性赋范 空间 X都与n维欧氏空间Rn线性同胚,即 存在线性双射T:XRn,且T与T–1连续。
证明:设{e1,e2, ,en}是X的一组基。xX有
n
x k ek k 1
其中=(1,2, ,n)T为x的坐标。
15
定义映射T:XRn: Tx=(1,2, ,n)T

有限维赋范空间与无限维赋范空间之比较

有限维赋范空间与无限维赋范空间之比较
− − ⎛−⎞ n x 在 α ≻ 0, ∀ x ∈ S 有 f ⎜ x ⎟ = x ≥ α 。 对于任意的 x ∈ X ,对应的 x ∈ R , − ∈ S ,于是 ⎝ ⎠ x
⎛−⎞ ⎝ ⎠

数学学院 2010 级泛函分析论文
⎛ − ⎞ ⎜ ⎟ − − − x x f ⎜ − ⎟ = − ≥ α ,由此推出 x ≥ α x ,我们有 α x ≤ x ≤ β x 。 ⎜ ⎟ x ⎜ x ⎟ ⎝ ⎠
(X
,
• 1 ) 的完备性与考察 (X , ⋅ 2 )的完备性是一致的。据 Euclid 空间的完备性知有限维赋范
数学学院 2010 级泛函分析论文
空间都是 Banach 空间。 无限维赋范空间可能是不完备的。 事实上, 线性空间 l 0 − 只有有限项不为零的数列全体 按任何范数不完备。为此,命 X n = span e1, ⋯, en .在任何范数下, X n 是 l 0 的完备线性子 空间且无内点,因此 X n 是 l 0 的疏朗集。而 l 0 = ∪ X n n = 1,2,⋯ ,故 l 0 总是第一纲的。 定理 1 证明 任意 n 维赋范空间必与 R n 代数同构拓扑同胚
l 0 在 l ' 中稠密,因此 l 0 不是 l ' 的闭集。
4、 有界集的列紧性 有限维赋范空间的有界集都是列紧集而其有界闭集是紧集 (Heine-Borel 定理 )。无限 维赋范空间的单位球面 S 不是预紧集,因而不是列紧集也非紧集。为此取 x1 ∈ S 。因为
L1 = span{x1 }是 X 的真闭线性子空间,由 F.Riesz 引理,可取 x2 ∈ S 使 d (x2 , L1 ) ≻
1 1
n − ⎛ n 2 ⎞2 ⎛ 2 ⎞2 其中 β = x = ∑ ξ k ek ≤ ∑ ξ k ek ≤ ⎜ ∑ ξ k ⎟ ⎜ ∑ ek ⎟ = β x , k =1 k =1 ⎝ k =1 ⎠ ⎝ k =1 ⎠

泛函分析答案泛函分析解答(张恭庆)

泛函分析答案泛函分析解答(张恭庆)

泛函分析答案泛函分析解答(张恭庆)本页仅作为文档封面,使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March第五章习题第一部分01-151. M 为线性空间X 的子集,证明span( M )是包含M 的最小线性子空间. [证明] 显然span( M )是X 的线性子空间.设N 是X 的线性子空间,且M N .则由span( M )的定义,可直接验证span( M ) N . 所以span( M )是包含M 的最小线性子空间.2. 设B 为线性空间X 的子集,证明conv(B ) = {∑=ni i i x a 1| a i 0, ∑=ni i a 1= 1, x i B , n 为自然数}.[证明] 设A = {∑=n i i i x a 1| a i 0, ∑=ni i a 1= 1, x i B , n 为自然数}.首先容易看出A 为包含B 的凸集,设F 也是包含B 的凸集,则显然有 A F ,故A 为包含B 的最小凸集.3. 证明[a , b ]上的多项式全体P [a , b ]是无限维线性空间,而E = {1, t , t 2, ..., t n , ...}是它的一个基底.[证明] 首先可以直接证明P [a , b ]按通常的函数加法和数乘构成线性空间, 而P [a , b ]中的任一个元素皆可由E 中有限个元素的线性组合表示. 设c 0, c 1, c 2, ..., c m 是m + 1个实数,其中c m 0,m 1. 若∑=mn n n t c 0= 0,由代数学基本定理知c 0 = c 1 = c 2 = ... = c m = 0,所以E 中任意有限个元素线性无关,故P [a , b ]是无限维线性空间,而E 是它的一个基底。

4. 在2中对任意的x = (x 1, x 2) 2,定义|| x ||1 = | x 1 | + | x 2 |,|| x ||2 = (x 12 + x 22)1/2,|| x || = max{ | x 1 |, | x 2 | }.证明它们都是2中的范数,并画出各自单位球的图形.[证明] 证明是直接的,只要逐条验证范数定义中的条件即可.单位球图形略.5. 设X 为线性赋范空间,L 为它的线性子空间。

矩阵论——范数及矩阵函数

矩阵论——范数及矩阵函数

第六章 范数及矩阵函数§1范数的基本概念范数是更为一般反映向量间“距离”的量。

定义 设数域F 为复数域或实数域,)(F V 为线性空间,v 为)(F V 到R 的映射,满足:(1) 正定性 对V 中一切非零向量α,有0)(>αv ; (2) 齐次性 对V 中一切向量α及F 中一切数k ,有)()(ααv k k v =;(3) 三角不等式 对V 中一切向量α,β有)()()(βαβαv v v +=+; 则称v 是V 上得范数,赋范线性空间。

注:由0)(,0=⇒=θαθv 。

〉〈=ααα,是V 的一种范数。

例1 在n C 中,有三种常用的向量范数,设T n x x x X ),,,(21 = 1—范数 ∑==ni i x X 11;2—范数 2121122)()(X X x X Hni i ==∑=;∞—范数 {}ii x Xm a x=∞pni pi Px X11)(∑==⇒,其中1≥p 。

p ⋅是n C 上的P 范数。

引理 若实数1,>q p ,且111=+qp ,则对一切正实数a,b 有qb p a ab qp +≤。

证明 如图1111---==⇒=q p p y y x x yx⎰==-app p a dx x S 011,⎰==-b qq qb dy y S 012。

而ab S S ≥+21,得证。

定理 1.1 (Holder 不等式)设T n x x x X ),,,(21 =,n T n C y y y Y ∈=),,,(21 ,则∑∑∑∑====≤≤=ni qqi ni ppi i n i i ni ii H y x y x yx Y Y 111111)()(,其中+∈R q p ,,且111=+qp 。

证明 第一个不等式显然成立,证最后一个不等式 首先当X 和Y 至少有一个为θ时,命题成立。

当θθ≠≠Y X ,时,令 ∑∑====ni qqi ii ni ppi ii y y b x x a 1111)(,)(⇒∑∑∑∑====+≤n i qiqin i pi pini qqi ni ppi ii y q y x p x y x y x 111111)()(qn i q i p ni p i q iqi pip in i i i y x y y q x x p y x 11111)()(11∑∑∑∑∑∑∑===⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡+⋅≤ ⇒qni qi pni pi ni i i y x y x 11111)()(∑∑∑===≤定理 1.2 (Minkowski 不等式)设,,,1C y x p i i ∈≥则 pni pi pni pi pni pi i y x y x 111111)()()(∑∑∑===+≤+证明 当1=p 时,命题成立。

有限维范数拓扑强算子拓扑一致

有限维范数拓扑强算子拓扑一致

有限维范数拓扑强算子拓扑一致摘要:一、引言二、有限维范数拓扑强算子的概念1.范数拓扑2.有限维空间3.强算子三、有限维范数拓扑强算子的性质1.连续性2.一致性3.范数性质四、有限维范数拓扑强算子在数学中的应用1.算子范数2.算子空间3.算子谱五、结论正文:在数学领域,有限维范数拓扑强算子是一个重要的研究对象。

本文将围绕这一主题展开讨论,首先介绍有限维范数拓扑强算子的概念,然后分析其性质,并探讨其在数学中的应用。

一、引言有限维范数拓扑强算子是泛函分析中的一个重要概念,广泛应用于算子范数、算子空间和算子谱等领域。

为了更好地理解这一概念,我们需要先了解范数拓扑和有限维空间的相关知识。

二、有限维范数拓扑强算子的概念1.范数拓扑:范数拓扑是拓扑学的一个分支,研究的是范数空间上的拓扑结构。

给定一个范数空间(X, ||·||),我们可以定义其范数拓扑为:T = {U X | x ∈ U, λ > 0, λU U}。

2.有限维空间:有限维空间是指具有有限维度的向量空间。

对于一个有限维空间(V, ||·||),我们可以通过基向量来描述其结构。

有限维空间具有很多重要的性质,如完备性、可分性和嵌入性等。

3.强算子:给定两个范数空间(X, ||·||)和(Y, ||·||),如果有一个从X到Y 的线性算子T,使得对于任意x ∈ X和y ∈ Y,都有||Tx - Ty|| ≤ ||x - y||,那么我们称T为强算子。

三、有限维范数拓扑强算子的性质1.连续性:有限维范数拓扑强算子具有连续性,即如果T是一个从X到Y 的有限维范数拓扑强算子,那么它是连续的。

2.一致性:有限维范数拓扑强算子具有一致性,即如果T是一个从X到Y 的有限维范数拓扑强算子,那么对于任意x ∈ X和y ∈ Y,都有||Tx - Ty|| = ||x - y||。

3.范数性质:有限维范数拓扑强算子具有范数性质,即如果T是一个从X 到Y的有限维范数拓扑强算子,那么对于任意x ∈ X和y ∈ Y,都有||Tx|| ≤ ||x||。

线性空间中范数的选取及其基本定理的应用举隅

线性空间中范数的选取及其基本定理的应用举隅

线性空间中范数的选取及其基本定理的应用举隅摘要:本文首先从线性赋范空间中范数的定义出发对范数的选取及构建条件做出讨论,举了一个特征量不能成为范数的例子。

继而基于范数的性质和推论,研究了范数应用的两个实例,即具有普遍意义的方程组迭代法敛速收敛问题,和分类数学模型中的准范数——马氏距离。

关键词:范数;向量;算子引言随着人们认识世界的不断升华,数量的概念从一维的数、二维的平面向量、三维的空间向量已经发展到n维乃至无穷维线性空间中的向量,后者虽然是抽象,但在其理论指导下的实际应用却十分广泛,例如由向量刻画的线性方程组的解在规划问题、有限元设计问题中的价值就是十分基本的。

为了对线性空间及其向量实施拓扑结构与代数结构的研究,赋予它一个“距离”概念(或是准“距离”概念十分重要),这就是范数(及拟范数、准范数)的由来,由此导出的线性赋范空间或线性准赋范空间为近现代科学的发展提供了坚实的基础。

范数是满足一定条件的可以用于度量向量和向量间关系的特征量,对于不同的问题,对于研究向量的不同方面,可以再满足条件的基础上选择或构造范数。

其中有些范数是基本的,有些则可充分发掘问题内涵加以构造,结合范数的相关性质定理得到需要的结论,甚至为新理论的产生做出推动。

比较范数这样的线性空间中有着丰富内涵和特点的数量关系和我们对基本的低维空间的认识,我们会看到在诸多科学问题中,前者更阐明了问题的核心,指向了问题的本质。

在一些普遍问题或特有的建模问题中,提供了更好的解决方案。

1范数定义和范数选取条件的讨论范数(标记为‖·‖)是线性赋范空间中基本与重要的概念,对于向量范数,基于以下的定义,人们一般认为它是欧氏空间中距离概念的推广:(1)正定性:对任意向量x,‖x‖≥0,当且仅当x=0时‖x‖=0;(2)正齐性:对任意向量x,α∈R,有‖αx‖=|α|‖x‖;(3)三角不等式:对任意向量x,y,‖x+y‖≤‖x‖+‖y‖。

而对于线性赋范空间上的映射——算子(标记为T),可以构造如下的算子范数:(对于向量范数‖·‖*,如此定义的算子范数‖·‖*称为由向量范数导出的算子范数)。

高数 范数空间

高数 范数空间

高数范数空间范数空间是数学中的重要概念,是线性代数和函数分析的基础。

它在数学和应用领域中具有广泛的应用和意义。

本文将详细介绍范数空间的定义、性质和应用。

范数空间是由向量空间加上范数构成的。

在范数空间中,我们可以对向量进行度量和衡量。

范数是一个函数,将向量映射到非负实数。

范数满足非负性、齐次性和三角不等式。

范数空间包括了向量空间的座标空间和连续函数空间等。

首先,我们来了解一下范数的定义。

设V是一个实数范数空间或者一个复数范数空间,范数是一个函数∥·∥: V → R,满足以下性质:1.非负性:∥x∥ ≥ 0,对于所有的x∈V,且当且仅当x=0时,有∥x∥=0。

2.齐次性:∥αx∥=|α|∥x∥,对于所有的α∈R或者C,x∈V。

3.三角不等式:∥x+y∥≤ ∥x∥+∥y∥,对于所有的x,y∈V。

通过范数的定义,我们可以衡量向量的大小和方向,进而进行向量的度量。

在范数空间中,我们可以定义向量的距离:d(x,y) = ∥x-y∥通过范数空间中向量的距离,我们可以研究向量的收敛性和连续性。

范数空间中的向量序列可以定义收敛和收敛的边界。

对于向量空间中的序列,如果每个收敛于零向量,那么我们称这个序列是一个Cauchy序列。

而一个向量空间中的序列是完备的,如果这个序列中的Cauchy序列都收敛于这个向量空间中。

一个完备的赋范空间被称为Banach空间。

除了向量空间中定义的范数空间,我们还可以定义函数空间为范数空间。

函数空间是由一系列函数组成的集合,我们可以对这些函数进行范数表示。

常见的函数空间有Lp空间、C[a,b]空间等。

Lp空间是定义在[a,b]区间的函数构成的向量空间,p是一个实数。

我们可以通过范数给Lp空间中的函数进行度量。

L2范数是Lp空间中的一个重要范数,称为欧几里得范数。

它表示函数平方的积分再开平方根。

L2范数在信号处理、图像处理、机器学习等领域有着重要的应用。

另一个常见的函数空间是C[a,b]空间,表示定义在[a,b]区间上连续函数的向量空间。

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x, y 的位置,得到 y − x ≤ x − y ,因此, x − y ≤ x − y 。(三角形两边之差
小于第三边) 2.坐标范数 任取 V 的一组基 ε1 , ε 2 , ⋅⋅⋅, ε n ,任取 x ∈ V ,设 x 在基 ε1 , ε 2 , ⋅⋅⋅, ε n 下的坐标为
ξ = (ξ1 , ξ 2 , ⋅⋅⋅, ξ n )T 。令 T : V → K n , Tx = ξ ,则 T 为一个线性映射。易见: • T :
k →∞
在这组基下依坐标收敛于 ∑ ξiε i 。
i =1
n
定义 3 设 • 为 V 的任意一个范数。 { x ( k ) } 为 V 中一列元素,若存在 x ∈ V ,使得
lim x ( k ) − x = 0 ,则称 { x ( k ) } 依范数 • 收敛于 x 。
k →∞ n ⎧ (k ) n (k ) ⎫ 当且仅当 lim ξi( k ) = ξi , ⎨ x = ∑ ξi ε i ⎬ 在基 ε1 , ε 2 , ⋅⋅⋅, ε n 依坐标收敛于 ∑ ξiε i , k →∞ i =1 i =1 ⎩ ⎭
C n 和 C m×n 是有限维的线性空间,在其上定义的范数都是等价的。不过,从
具体的数值计算的观点来看,在上面选取适当的范数还是很重要的。 以下不必再给出向量范数和矩阵范数的定义了。
3
1
x − y ≤ x − y = ξ1ε1 + ξ 2ε 2 + ⋅⋅⋅ + ξ nε n − (η1ε1 + η 2ε 2 + ⋅⋅⋅ + η nε n )
= (ξ1 − η1 )ε1 + (ξ 2 − η 2 )ε 2 + ⋅⋅⋅ + (ξ n − η n )ε n ≤ (ξ1 − η1 )ε1 + (ξ 2 − η 2 )ε 2 + ⋅⋅⋅ + (ξ n − η n )ε n = ξ1 − η1 ⋅ ε1 + ξ 2 − η2 ⋅ ε 2 + ⋅⋅⋅ + ξ n − η n ⋅ ε n ≤
i = 1, 2, ⋅⋅⋅, n ,即 lim ξ ( k ) − ξ
k →∞
2
= 0 ,即 lim x ( k ) − x
k →∞
T
= 0 ,即 { x ( k ) } 依范数 • T 收敛
于x。 由范数的等价性,序列按范数的收敛性与范数的选取无关。 又依据上面所 论述的的依坐标收敛和依范数收敛之间的关系,就知道 { x ( k ) } 依坐标收敛也与坐 标的选取无关。
i =1
n
m x 对于任意 x ≠ 0 ,
T
≤ x =
x xT
x
T
≤M xT。 对于 x = 0 , 则 x
T
= x = 0,
不等式也成立。综上所述, • 与 • T 等价。结论证毕! 由范数等价的传递性,马上有: 推论 1 有限维赋范线性空间任意两个范数都等价。 5.赋范线性空间元素列收敛问题 引入范数是为了刻画收敛。 定义 2 设 ε1 , ε 2 , ⋅⋅⋅, ε n 为 V 的一组基。{ x ( k ) } 为 V 中一列元素,x ( k ) 在这组基下的坐 标为 ξ ( k ) = (ξ1( k ) , ξ 2( k ) , ⋅⋅⋅, ξ n( k ) ) ,k = 1, 2, ⋅⋅⋅ 。若 lim ξi( k ) = ξi ,i = 1, 2, ⋅⋅⋅, n ,则称 { x ( k ) }
c1 x 1 ≤ x 2 ≤ c2 x 1 , ∀x ∈ V
则称范数 • 1 , • 2 等价。 ② 范数等价的性质 容易证明范数等价是范数之间的一种等价关系,满足等价关系的三大性质: (1) 自反性: V 的任何范数都和自身等价。 (2) 对称性:若 • 1 和 • 2 等价,则 • 2 和 • 1 等价。 (3) 传递性:若 • 1 和 • 2 , • 2 和 • 3 等价,则 • 1 和 • 3 等价。 ③ 有限维线性赋范空间范数的等价性 定理 2 设 • 为 V 的任意一种范数,则 • 与 • T 等价。( • T 的意义在之前已 经说明了) 证明: 任取 V 的一组基 ε1 , ε 2 , ⋅⋅⋅, ε n , 任取 x ∈ V ,x 在该基下的坐标为 ξ , 则 x 因此,单位球 ξ ∈ K n ξ
x
T
= ξ 2 , ∀x ∈ V 为 V 的范数。称其为 V 关于基 ε1 , ε 2 , ⋅⋅⋅, ε n 的坐标范数,简称坐
标范数。 3.范数的连续性 赋范线性空间 V 的范数 x 作为 x 的实值函数,具有下述意义的连续性。 定理 1 设 ε1 , ε 2 , ⋅⋅⋅, ε n 为 V 的一组基, 则 V 中定义的任何范数是元素在这组基 下的坐标的连续函数。 证明:任取 x = ξ1ε1 + ξ 2ε 2 + ⋅⋅⋅ + ξ nε n , y = η1ε1 + η 2ε 2 + ⋅⋅⋅ + ηnε n ,则
n n n

i =1
ξ i − ηi ⋅ ∑ ε i
2 i =1
2
=
∑ε
i =1
2 i
ξ −η
2
当η → ξ 时,显然有 x − y → 0 ,因此, V 中定义的任何范数是元素在这组基 下的坐标的连续函数。 4.范数的等价性 ① 范数等价的定义 设 • 1 , • 2 为赋范线性空间 V 的两个范数,若存在正常数 c1 , c2 ,使得
第二讲 有限维线性空间的范数
一.有限维空间的范数的基本理论 假设 V 为实数域 R 或复数域 C 上的 n 维线性空间。 我们用 K 来表示实数域或 复数域。 1.范数的定义 定义 1 若对于 V 中任一元素 x ,对应于一个非负数 x ,具有下列性质: (1) 非负性: x ≥ 0 , ∀x ∈ V ,并且当且仅当 x = 0 , x = 0 ; (2) 齐次性: λ x = α x , ∀x ∈ V , α ∈ K ; (3) 三角不等式: x + y ≤ x + y , x, y ∈ V ;(三角形第三边小于两边之和) 则称 • 为 V 上的一个范数。定义了范数的线性空间称为赋范线性空间。 由三角不等式,有 x = x − y + y ≤ x − y + y ,因此, x − y ≤
= 1 上的函数
}
∑ξ ε
i =1
2
n
i i
有最大值 M 和最小值 m 。现在,
证明 m > 0 。若 m = 0 ,则存在 ξ ∈ K n , ξ
= 1 ,使得
∑ ξiε i = 0 。但
i =1
n
∑ξ ε
i =1
n
i i
= 0当
2
且仅当 ∑ ξiε i = 0 ,即 ξ = 0 。矛盾!
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