1.5 泛函分析
泛函分析课件
泛函分析课件泛函分析是数学中的一门重要学科，它研究的是无限维空间中的函数和算子。
在实际应用中，泛函分析广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域。
本文将介绍泛函分析的基本概念和主要内容，以及其在实际应用中的一些例子。
一、泛函分析的基本概念泛函分析的基本概念包括向量空间、线性映射、内积、范数等。
向量空间是泛函分析的基础，它是一组满足一定条件的向量的集合。
线性映射是指将一个向量空间映射到另一个向量空间的函数，它保持向量空间的加法和数乘运算。
内积是向量空间中的一种运算，它是一个函数，将两个向量映射到一个实数。
范数是向量空间中的一种度量，它衡量向量的大小。
二、泛函分析的主要内容泛函分析的主要内容包括线性算子、连续性、紧性、谱理论等。
线性算子是指将一个向量空间映射到另一个向量空间的线性映射，它在泛函分析中起到了重要的作用。
连续性是指在一个向量空间中，如果两个向量足够接近，它们的映射也应该足够接近。
紧性是指一个映射将有界集映射到有界集，且将紧集映射到紧集。
谱理论是研究线性算子谱性质的一门学科，它对于解析和估计线性算子的特征值和特征向量具有重要意义。
三、泛函分析在实际应用中的例子泛函分析在实际应用中有许多例子，下面将介绍其中的几个。
首先是量子力学中的波函数，它是一个复数函数，描述了量子系统的状态。
泛函分析提供了一种理论框架，可以对波函数进行分析和计算。
其次是信号处理中的傅里叶变换，它将一个信号分解成一系列正弦和余弦函数的叠加。
泛函分析提供了一种数学工具，可以对信号进行分析和处理。
再次是优化问题中的拉格朗日乘子法，它是一种求解约束优化问题的方法。
泛函分析提供了一种理论基础，可以对优化问题进行建模和求解。
最后是经济学中的效用函数，它描述了个体对不同商品或服务的偏好程度。
泛函分析提供了一种数学工具，可以对效用函数进行分析和计算。
综上所述，泛函分析是一门重要的数学学科，它研究的是无限维空间中的函数和算子。
泛函分析的基本概念包括向量空间、线性映射、内积、范数等。
泛函分析简介
泛函分析简介什么是泛函分析泛函分析是数学的一个分支，主要研究无限维空间的线性算子及其性质。
它源于传统的分析学，特别是微分方程、积分方程和最优化理论等领域的发展。
通过研究空间中的点和函数，以及这些点和函数之间的映射关系，泛函分析提供了一种强大的工具用于解决各种实际问题。
在物理学、工程学、经济学和其他科学领域中，泛函分析有着广泛的应用。
泛函分析的基本概念线性空间线性空间（或称向量空间）是泛函分析的基础。
它由一组元素组成，这些元素可以通过向量加法和标量乘法进行组合。
形式上，若 (V) 是一个集合，满足以下条件，则 (V) 是一个线性空间：对于任意 (u, v V)，则 (u + v V)（封闭性）。
对于任意 (u V) 和标量 (c)，则 (c u V)（封闭性）。
存在零向量 (0 V)，使得对于任意 (u V)，有 (u + 0 = u)。
对于每个向量 (u V)，存在一个对应的负向量 (-u V)，使得 (u + (-u) = 0)。
向量加法满足交换律和结合律。
标量乘法满足分配律以及结合律。
拓扑空间拓扑空间是讨论连续性和极限的重要工具。
在泛函分析中，通常会结合线性空间与拓扑结构。
例如，一个拓扑向量空间需要具备以下性质：每个点都有邻域；任意多个开集的并集仍为开集；有限多个开集的交集仍为开集。
此时，可以引入收敛、限制、开集、闭集等概念，从而更深入地研究函数的性质。
巴拿赫空间与希尔伯特空间巴拿赫空间（Banach Space）是一类重要的完备线性空间，其定义为一个带有范数的线性空间，使得它是完备的。
也就是说，在这个空间中，每个柯西序列都收敛于某个元素。
范数是一个度量，用来描述向量之间的“距离”。
希尔伯特空间（Hilbert Space）则是一个完备的内积空间，是巴拿赫空间的一种特殊情况。
内积允许我们定义角度、正交性等概念，对于研究四维空间中的物理现象尤为重要。
主要定理与结果超平面定理与 Hahn-Banach 定理超平面定理指出，在有限维欧几里德空间中，任何非空闭子集至少可以由一个超平面相切。
数学物理学中的泛函分析及其应用
数学物理学中的泛函分析及其应用泛函分析是数学物理学中的一门重要学科，是研究函数空间及其上的映射的数学分析学科。
它涵盖了数学和物理很多领域中的重要论题，包括微积分，变分法，偏微分方程，量子力学等。
在科学研究和工程应用中，泛函分析发挥着极为重要的作用。
本文将介绍泛函分析及其应用。
一、泛函分析的概念泛函是一个映射，它把一个函数空间中的函数映射到一个标量域上的函数。
泛函分析是对这些映射的研究，它是基于函数空间的理论和方法。
泛函分析的目标是找出函数空间和其上的线性算子的基本性质和规律，研究它们的逼近和收敛性质以及存在性和唯一性等问题。
泛函分析的重要概念包括：线性空间、范数、内积、拓扑、紧算子、自伴算子等。
线性空间是指函数集合中的任意两个函数满足加法和数乘封闭性的集合。
范数是定义在线性空间上的一种实数函数，符合非负性、齐性和三角不等式。
内积是一个函数空间中的二元运算，它满足线性性和正定性。
拓扑是指函数空间中元素间的近似关系，定义了开集和闭集，并定义了连续性、紧性等概念。
紧算子是指将一个无限维线性空间中的元素映射到一个有限维线性空间的算子。
自伴算子是指满足自我共轭性质的线性变换。
二、泛函分析在物理学中的应用泛函分析在物理学中有着广泛的应用。
物理学中的方程和算子一般都具有函数变量，因此把物理问题转换为泛函问题，就可以运用泛函分析方法解决它们。
以下简单介绍几个物理学中泛函分析的应用：1.偏微分方程：泛函分析在偏微分方程中应用广泛，特别是在非线性偏微分方程的研究中。
例如，用变分法解决非线性偏微分方程的问题，就涉及到泛函分析中的极值问题和约束问题。
2.量子力学：量子力学中的波函数就是定义在函数空间上的一个元素，因此泛函分析在量子力学中也有着广泛的应用。
例如，量子力学的本征方程中的算子就是线性空间中的元素，因此可以利用泛函分析中的算子理论来解决这些问题。
3.碟形电机：泛函分析在碟形电机中应用广泛。
作为一种电子器件，碟形电机的设计和制造需要精确的电控理论。
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。
泛函分析概念总结
泛函分析概念总结泛函分析是数学的一个分支，研究无限维空间上的函数和函数空间。
它将数学分析的基本概念和方法推广到无限维空间上，通过引入拓扑空间和线性空间的概念，揭示了函数空间的结构和性质。
泛函分析在实际问题的建模和解决中有着广泛的应用，特别是在物理、工程、计算机等领域。
泛函分析的基本概念包括：线性空间、拓扑空间和连续线性泛函等。
线性空间是泛函分析的基础，它包括了向量空间的概念，并满足了一个加法封闭性和一个数乘封闭性的要求。
拓扑空间是泛函分析中用来描述空间结构的工具，它引入了开集和邻域的概念。
通过与度量空间的关系，拓扑空间可以定义连续性的概念，并研究拓扑结构和连续映射的性质。
连续线性泛函是泛函分析的核心概念，它是一个从一个线性空间到标量域的线性映射，并满足了一定的连续性条件。
连续线性泛函可以通过内积和范数的概念进行推广。
泛函分析的基本工具和技巧包括：度量、拓扑结构、收敛性、紧性、完备性、分离等。
度量可以用来度量空间中的两个元素之间的距离，进而衡量连续性、收敛性等性质。
拓扑结构定义了空间中的开集和闭集，通过拓扑性质，可以描述函数空间中的收敛性和连续性等性质。
紧性是指空间中任意无限多的序列必存在收敛子列，体现了空间的紧缩性。
完备性是指空间中任意柯西序列必存在极限元素，体现了空间的完备性。
分离是指通过函数来分离空间中的元素，体现了空间的分立性。
泛函分析的应用领域主要有：变分法、偏微分方程、函数逼近和最优化等。
变分法是通过求泛函的极值来解决实际问题的一种方法，它在物理学、力学、气象学等领域有着广泛的应用。
偏微分方程是描述自然界中的数学模型，通过泛函分析的方法可以研究偏微分方程的解的存在性和唯一性等性质。
函数逼近是将连续函数用离散的函数进行近似表示，通过泛函分析的方法可以计算逼近误差和逼近的收敛性等性质。
最优化是求一个泛函的最大或最小值，通过泛函分析的方法可以寻找最优解的条件和性质。
总之，泛函分析作为数学的一个重要分支，通过推广数学分析的基本概念和方法，研究了无限维空间上的函数和函数空间的结构和性质。
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。
张恭庆泛函分析答案(民大考试重点版)
1.1.61.1.71.2.21.2.31.2.41.3.3 1.3.5 1.3.81.3.91.5.3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] 答案21.5.6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．答案二1.6.1 (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．2.1.2 2.1.32.1.42.3.12.3.52.3.72.3.92.4.42.4.52.4.62.4.72.4.10 2.4.112.4.1359-61。
什么是泛函分析及其应用
泛函分析是数学中的一个重要分支，它主要研究无穷维向量空间中的函数和函数序列。
泛函分析不仅具有广泛的理论意义，而且在工程、物理学和经济学等应用领域中也有着重要的实际应用。
泛函分析中经常用到的基本概念包括范数、内积和度量等。
范数是用来衡量向量的大小的一种数学工具，它满足非负性、齐次性和三角不等式等性质。
内积则是定义了向量空间中的两个向量之间的夹角和长度之间的关系，它是一种更加广义的概念，包括了点积、矩阵的迹和函数的积分等。
度量则是一种用来衡量向量空间中的元素之间距离的函数。
泛函分析的核心研究对象是线性空间中的函数。
线性空间是指满足线性结构和空间结构的集合。
在泛函分析中，我们关注的是函数的性质和行为，而不仅仅是函数的数值。
泛函是一种从函数空间到数域的映射，它对应于一个实数或复数。
泛函可以对函数空间中的函数进行排序和比较，并且可以通过泛函的性质和行为来推断函数的性质和行为。
泛函分析的应用非常广泛。
它在工程领域中可以用来解决控制系统、信号处理和图像处理等问题。
例如，在控制系统中，泛函分析可以用来描述系统的稳定性和性能指标，通过对控制器进行优化，实现对系统的最优控制。
在信号处理和图像处理中，泛函分析可以用来对信号进行分析和重构，提取信号中的信息并去除噪音。
在物理学中，泛函分析可以用来描述多体系统和量子力学问题。
例如，泛函分析可以用来研究无限维的希尔伯特空间中的粒子的运动和性质，并且可以通过泛函的极值性质来解决量子力学中的变分问题。
在经济学中，泛函分析可以用来解决经济学模型和经济学问题。
例如，在宏观经济学中，泛函分析可以用来描述经济系统的动态行为和稳定性，通过构建适当的泛函和约束条件，可以对经济系统进行最优化问题的求解。
总之，泛函分析是一门重要的数学分支，它研究的是向量空间中的函数和函数序列。
泛函分析不仅具有广泛的理论意义，而且在工程、物理学和经济学等应用领域中也有着重要的实际应用。
通过泛函分析的方法和工具，我们可以更好地理解和描述自然界和人类社会中的一系列现象和问题。
数学中的泛函分析原理
数学中的泛函分析原理泛函分析是数学中一个重要的分支，它研究的是函数空间中的向量和算子，并研究它们之间的关系和性质。
在应用数学和理论数学中都有广泛的应用。
本文将介绍泛函分析的基本原理和一些常见的应用。
一、泛函分析概述泛函分析是在无穷维向量空间中研究函数和算子的一门数学学科。
它主要关注函数的空间与函数之间的线性关系和连续性。
泛函分析广泛应用于物理学、工程学和计算机科学等领域，并为这些领域提供了强大的工具和理论支持。
二、函数空间的定义和性质函数空间是泛函分析中非常重要的概念。
它可以用来描述函数的性质和空间结构。
在泛函分析中，常见的函数空间包括连续函数空间、可积函数空间和L^p空间等。
1. 连续函数空间连续函数空间是指定义在某个区间上的连续函数的集合。
常见的连续函数空间有C[0,1]和C^k[0,1]等。
在连续函数空间中，可以定义范数和内积等结构，从而形成一个向量空间。
2. 可积函数空间可积函数空间是指具有有限或无限积分性质的函数集合。
常见的可积函数空间有L^1[0,1]和L^2[0,1]等。
可积函数空间是泛函分析中非常重要的对象，它与概率论、信号处理和图像处理等领域密切相关。
3. L^p空间L^p空间是泛函分析中非常重要的一类函数空间。
它包括了所有p 次幂可积的函数的集合。
L^p空间具有范数结构，可以用来描述函数的大小和趋势，并且在测度论、偏微分方程和调和分析等领域有重要应用。
三、泛函的定义和性质泛函是定义在函数空间上的映射，它将函数映射到实数或复数。
泛函可以看作是函数的函数，它对函数进行操作并输出一个数值。
泛函的定义和性质在泛函分析中起着关键作用。
1. 线性泛函和非线性泛函线性泛函是指满足线性性质的泛函，即对于任意的函数f和g，以及任意的实数a和b，有F(af+bg) = aF(f) + bF(g)。
非线性泛函是不满足线性性质的泛函。
2. 连续性和有界性在泛函分析中，连续性和有界性是泛函的重要性质。
泛函分析
泛函分析泛函分析作为数学领域中的一个重要分支，研究了无限维度的向量空间和函数空间上的问题。
其广泛应用于物理学、工程学和计算机科学等领域，为解决现实生活中的问题提供了有效的数学工具和方法。
泛函分析的起源可以追溯到19世纪，其发展得益于函数论和拓扑学的进展。
在20世纪初，泛函分析的理论框架和方法逐渐形成，并为很多数学家和科学家所接受和应用。
泛函分析的基本概念包括向量空间、线性算子、泛函以及拓扑结构等，这些概念构成了泛函分析的基础。
在泛函分析中，向量空间是一个非常重要的概念。
它是一种由向量组成的集合，具有加法和数乘运算，并满足一定的性质。
向量空间可以是有限维的，也可以是无限维的。
无限维空间是泛函分析的研究对象之一，其特点是空间中的向量可以是无限维的。
线性算子是泛函分析中另一个重要的概念。
它是将一个向量空间映射到另一个向量空间的函数，保持线性性质。
线性算子可以描述很多实际问题，例如变换、积分和微分等。
泛函是对向量空间中的向量进行映射的函数。
它可以将向量映射到实数域或复数域，并满足一定的性质。
泛函的概念是泛函分析的核心之一，使得我们可以研究函数的性质和行为。
拓扑结构是泛函分析中的一个重要概念，它描述了向量空间中元素之间的接近程度。
通过引入拓扑结构，可以定义连续性和收敛性等概念，为研究函数空间中的极限和连续性提供了数学基础。
泛函分析的应用广泛而且多样化。
在物理学中，泛函分析被用于描述量子力学和经典力学中的问题，例如量子力学算子、哈密顿力学和波动方程等。
在工程学中，泛函分析可以应用于控制论、信号处理和图像处理等领域。
在计算机科学中，泛函分析被用于定义距离度量和相似性度量，提供了计算机视觉和模式识别等方面的基本工具。
泛函分析的发展离不开众多优秀的数学家和科学家的努力。
知名的数学家如Hilbert、Banach和Frechet等对泛函分析的发展做出了重要贡献。
他们提出了许多重要的定理和概念，奠定了泛函分析的基础。
泛函分析重要内容
们同意前人的提法，认为线性泛函与无穷维空间上引进坐标的思想有关，而对偶理论则有如无穷维线性空间上的解析几何学。
Chp.1距离线性空间SS1.选择公理，良序定理，佐恩引理有序集的定义：（1）若a在b之先，则b便不在a之先。
（2）若a在b之先，b在c之先，则a在c之先。
这种先后关系记作■-良序集：A的任何非空子集C都必有一个属于C的最先元素。
良序集的超限归纳法：（1）!… 为真，这里「是A中最先的元素。
2）厂'’对一切- ，-'，为真，则1；卜;:L亦真那么「对一切a E 4皆真。
选择公理设N={N}是一个非空集合构成的族，则必存在定义在N上的函数f，使得对一切:L N都有「\部分有序称元素族X是部分有序的，如果在其中某些元素对（a,b）上有二元关系& - ，它据有性质：。
Y 心；If a and BY% then a = &; 7/ a band b Y® then呛Y 起例如X中包换关系在部分有序集下，有上界、极大元和完全有序其中完全有序的C：门；.兀心化心強工冷总好宀百例如在复数域中，按大小关系定义两个复数的关系，则复平面是部分有序的，实轴、虚轴是完全有序的。
佐恩引理设X非空的部分有序集，如果X的任何完全有序子集都有一个上界在X中，则X必含有极大元。
从现代观点来看，泛函分析研究的主要是研究实数域或者复数域上的完备赋范线性空间SS2.线性空间，哈迈尔（Hamel ）基线性空间的定义：加法交换、加法结合、有零元，有负元、有单位元等。
线性流形：线性空间中的非空子集，如果它加法封闭、数乘封闭。
线性流形的和M+N :所有形如m+n的元素的集合，其中m € M, n € N 线性流形的直和：如果M AN={ 0}则以代替M+N如果.- ?.-■：■■ ■；；.；，则称M与N是代数互补的线性流形。
于是有下述定理：定理2.1设M,N是线性空间X的线性流形，则.< —⑴当且仅当对每个x€ X都有唯一的表达式x=m+n, m € M,n € N.定理 2.2 若上一.：：:=：卜，贝Ll dimX=dimM+dimNHamel基的定义：设X是具有非零元的线性空间，X的子集H称为X的Hamel基，如果（1）H是线性无关的。
数学中的泛函分析认识泛函分析和算子理论
数学中的泛函分析认识泛函分析和算子理论数学中的泛函分析：认识泛函分析和算子理论泛函分析是数学中一个重要的分支领域，它研究的是函数的空间和算子的性质与结构。
在现代数学和理论物理中起着重要的作用。
本文将介绍泛函分析的基本概念和应用，并探讨泛函分析在数学和物理领域中的重要性。
一、泛函分析的基本概念泛函分析研究的是函数的空间，特别是无穷维函数空间的性质和结构。
首先，我们需要了解泛函的概念。
泛函是一类将函数映射到实数或复数的映射。
例如，对于实数域上的连续函数空间C([a, b])，我们可以定义一个泛函F，将其中的函数映射到实数集R上。
泛函的定义域是函数空间，值域是实数或复数集。
泛函分析还研究函数空间的拓扑性质，例如度量空间和赋范空间。
度量空间是一种通过度量来定义距离的空间，而赋范空间是一种在度量空间的基础上加上了向量空间结构和范数的空间。
范数是一种衡量向量长度的度量方式，满足非负性、齐次性和三角不等式。
二、泛函分析的应用泛函分析在数学和物理领域中有广泛的应用。
在数学中，泛函分析为其他数学分支提供了重要的工具和方法。
它在偏微分方程、概率论、函数逼近等领域中扮演着重要角色。
在物理学中，泛函分析则应用于量子力学、统计力学和场论等方面。
在量子力学中，泛函分析是研究量子力学中的态空间和算子的理论框架。
态空间是描述量子系统状态的数学空间，而算子则是描述量子力学中物理量的数学对象。
泛函分析为量子力学提供了严格和精确的数学表述，并且为量子力学中的研究问题提供了解决思路。
在统计力学中，泛函分析则是研究统计力学中的分布函数和物理量的理论基础。
分布函数是描述统计系统状态的数学对象，而物理量则是描述系统性质的数学量。
泛函分析提供了对系统状态和物理量的数学描述和处理方法，为统计力学提供了强大的工具和理论支持。
在场论中，泛函分析是研究场的理论的数学基础。
场是描述自然界中各种物理现象的数学概念，例如电磁场、引力场等。
泛函分析为场的描述和运算提供了严格的数学框架，为研究场的理论和解决实际问题提供了数学工具。
关于泛函分析的初步介绍
关于泛函分析的初步介绍泛函分析是数学中的一个分支领域，研究的是函数空间上的向量和函数的性质。
它将线性代数和微积分的概念扩展到了无限维度的函数空间上，广泛应用于物理、工程、经济学以及其他领域的问题求解中。
泛函是一个将函数映射到实数或复数的映射。
简单来说，泛函是一个定义在一个函数空间上的函数。
泛函分析主要研究泛函的性质和在函数空间上的运算。
泛函分析中最基本的概念是向量空间。
向量空间是由一组向量组成的集合，满足一定的运算规则，例如，对于两个向量的加法和数乘运算都满足交换律和结合律。
与传统的线性代数不同，泛函分析中的向量可以是具有无限维度的函数。
泛函分析的另一个重要概念是内积空间。
内积空间是一个向量空间，其中定义了一个内积（标量积）的运算。
内积运算将两个向量映射成一个实数或复数，并满足线性性质、对称性和非负性。
通过内积运算，可以定义向量的长度（范数）和向量之间的夹角。
基于内积空间的概念，我们可以引入一个重要的概念，赋范空间。
赋范空间是一个向量空间，其中定义了一个范数的运算。
范数是一个将向量映射到非负实数的函数，满足非负性、齐次性和三角不等式。
范数可以用来度量向量的大小。
在赋范空间中，我们可以定义向量的收敛性，即当向量的范数趋于零时，向量序列收敛。
对于赋范空间而言，我们可以定义一个度量，即距离函数。
距离函数将两个向量映射到一个非负实数，并满足非负性、对称性和三角不等式。
通过距离函数，我们可以定义向量空间中的连续性和收敛性。
泛函分析的核心概念之一是线性算子。
线性算子是一个将一个向量空间映射到另一个向量空间的映射。
线性算子将向量的线性组合映射到另一个向量的线性组合，并保持运算规则不变。
在线性代数中，线性算子可以用矩阵表示，而在泛函分析中，线性算子可以用无穷维的矩阵（即无穷维的函数）表示。
另一个重要的概念是连续性和收敛性。
在泛函分析中，我们可以定义向量空间中的拓扑结构，并用拓扑结构来定义连续性和收敛性。
连续性衡量的是向量映射的光滑程度，而收敛性则衡量的是向量序列的趋于极限的性质。
数学中的泛函分析
数学中的泛函分析泛函分析是数学领域中的一个重要分支，它研究的是函数的空间，以及这些函数之间的性质和关系。
在数学和物理学等领域中，泛函分析被广泛应用于函数的极限、连续性、收敛性以及变分法等问题的研究中。
本文将从泛函分析的基本概念和定理开始，逐步深入探讨其应用领域及重要性。
一、泛函分析的基本概念泛函分析主要研究函数的空间，它将函数看作是向量，通过构建合适的范数和内积，使这些函数构成一个完备的向量空间，称之为函数空间。
泛函分析中的基本概念包括：范数、内积、赋范空间、内积空间以及希尔伯特空间等。
1.1 范数在泛函分析中，范数是衡量向量长度的一种方式，它具有非负性、同一性以及三角不等式等性质。
泛函分析中经常用到的范数有：欧几里得范数、p-范数、无穷范数等。
1.2 内积内积是用于定义向量之间夹角和长度的一种数学工具，它具有对称性、线性性、正定性等性质。
泛函分析中的内积可以用于定义向量的正交性、投影性质以及构造正交基等。
1.3 赋范空间赋范空间是指在向量空间中引入一个范数后所得到的空间。
赋范空间具有向量空间的性质，并且可以通过范数来度量向量之间的距离。
1.4 内积空间内积空间是指在向量空间中引入一个内积后所得到的空间。
内积空间具有赋范空间的性质，并且可以通过内积来度量向量之间的夹角。
1.5 希尔伯特空间希尔伯特空间是一种特殊的内积空间，它是完备的。
在希尔伯特空间中，可以定义距离、收敛性以及正交性等概念。
二、泛函分析的定理及应用泛函分析通过引入范数和内积等工具，对函数空间中的函数进行研究，为解决各种数学问题提供了有效的方法和定理。
以下将介绍几个泛函分析中的重要定理及其应用。
2.1 巴拿赫空间及其应用巴拿赫空间是泛函分析中普遍使用的一种函数空间。
在巴拿赫空间中，可以定义极限、连续性以及收敛性等概念，并且具有良好的完备性和紧性等性质。
巴拿赫空间的重要应用之一是在函数逼近问题中，通过在巴拿赫空间中构造逼近序列，可以获得函数逼近的最优结果。
泛函分析知识总结讲解
泛函分析知识总结讲解泛函分析是数学的一个分支，研究无限维空间中的函数与函数序列的性质以及它们之间的关系。
它是实数分析和复数分析的推广与深化，是现代数学的基石之一，对于几乎所有分支的数学都具有极高的重要性。
以下是对泛函分析的知识总结和讲解。
1.范数空间与内积空间：泛函分析的基础概念是线性空间，进一步的，我们将线性空间中的向量赋予一定的范数或内积，得到范数空间和内积空间。
范数空间是指一个线性空间中存在一个范数，满足向量加法、标量乘法和范数运算的线性性质。
常见的范数空间有欧几里得空间、无穷范数空间和Lp空间等。
内积空间是指一个线性空间中存在一个内积，满足线性性质、对称性和正定性。
内积定义了向量之间的夹角和长度，并且可以衡量向量的相似度和正交性。
常见的内积空间有欧几里得空间和希尔伯特空间等。
2.完备性与紧性：完备性是指一个度量空间中的柯西序列在该空间中有一个极限点。
具有完备性的空间被称为“完备度量空间”或“巴拿赫空间”。
典型的完备度量空间包括实数集和复数集。
紧性是指一个度量空间中存在一个有限的覆盖，可以从中选取有限个开球覆盖整个空间。
紧性是度量空间的一个重要性质，表明空间的元素具有收敛性质。
3.可分性与连续性：可分性是指一个度量空间中存在一个可数的稠密子集。
可分性是度量空间的一个重要性质，表明空间的元素可以用可数个元素逼近。
连续性是指线性空间和范数空间中的映射保持了基本的运算和距离的一致性。
连续性是一个重要的概念，它描述了元素的连续变化和收敛性质。
4.泛函与算子：泛函是指一个线性空间到实数或复数的映射。
泛函可以是线性的，也可以是非线性的，常见的泛函有线性泛函和连续泛函等。
算子是指一个线性空间到另一个线性空间的映射。
算子可以是线性的，也可以是非线性的。
常见的算子有线性算子和连续算子等。
5.特征空间与对偶空间：特征空间是指一个线性算子的定义域，它是算子的作用空间的一种表达形式。
特征空间可以是有限维空间，也可以是无限维空间。
数学中的泛函分析与变分法
数学中的泛函分析与变分法泛函分析和变分法是数学中重要的分支领域，它们在多个学科领域中有广泛的应用，尤其在物理学、工程学和经济学中。
本文将介绍泛函分析和变分法的基本概念、主要应用以及其在数学研究中的重要性。
一、泛函分析的基本概念泛函分析是研究函数空间及其上的泛函的数学分支。
在泛函分析中，函数被视为向量，函数空间被视为向量空间。
泛函是将函数映射到实数域的运算。
泛函分析的基本概念包括：1. 函数空间：函数空间是一组函数的集合，常用的函数空间有无限可微函数空间、连续函数空间和Lebesgue可积函数空间等。
2. 泛函：泛函是将函数映射到实数的映射，常见的泛函有函数的积分、导数和极限等。
3. 内积空间：内积空间是指具有内积运算的向量空间，它能够定义向量之间的夹角和长度。
4. 范数：范数是向量空间上的度量，它能够衡量向量的大小。
二、泛函分析的主要应用泛函分析在许多学科领域中有广泛的应用，以下是其中的几个主要应用：1. 物理学：泛函分析在量子力学中的应用非常重要，可以描述量子力学的态矢量和算符。
它还在经典力学中的变分原理和哈密顿力学中起到关键作用。
2. 工程学：泛函分析在工程学中的应用包括信号处理、图像处理、控制论和优化问题等。
例如，优化问题中的最优控制和最优化方法都是基于泛函分析的算法。
3. 经济学：泛函分析在经济学中的应用主要集中在最优化理论和均衡分析等方面。
它可以通过建立合适的目标函数和约束条件，来研究经济系统中的最优决策和均衡状态。
4. 数学研究：泛函分析在数学研究中非常重要，它为其他分支领域提供了理论支撑。
例如，在偏微分方程的研究中，泛函分析提供了强大的工具和方法。
三、变分法的基本原理变分法是一种用于求解泛函极值的数学方法，它是泛函分析中的重要内容。
通过变分法，可以求解函数的极值问题，对于约束条件下的极值问题也同样适用。
变分法的基本原理包括：1. 变分问题的建立：首先建立一个泛函，然后将其转化为一个求解极值问题。
泛函分析简介
泛函分析简介泛函分析是数学中的一个重要分支，它研究的对象是函数的空间，而不仅仅是函数本身。
泛函分析在数学理论研究和实际问题求解中都有着广泛的应用。
本文将简要介绍泛函分析的基本概念、重要定理以及其在现代数学和物理学中的应用。
泛函分析的基本概念包括向量空间、内积空间、赋范空间和希尔伯特空间等。
在泛函分析中，向量空间是最基本的概念之一。
向量空间是指一个集合，其中的元素称为向量，满足一定的运算规则，比如加法和数乘。
内积空间是在向量空间的基础上引入了内积的概念，内积可以衡量向量之间的夹角和长度。
赋范空间是在向量空间的基础上引入了范数的概念，范数可以衡量向量的大小。
希尔伯特空间是一个完备的内积空间，其中的每一个柯西序列都收敛于空间中的一个元素。
泛函分析中的重要定理包括巴拿赫空间定理、霍尔德不等式、开映射定理、闭图像定理等。
巴拿赫空间定理是泛函分析中的一个基本定理，它指出了完备赋范空间的闭单位球是紧的。
霍尔德不等式是用来估计函数的导数和函数本身之间的关系的一个重要不等式。
开映射定理和闭图像定理则是关于线性算子的性质和映射的性质的重要定理。
泛函分析在现代数学和物理学中有着广泛的应用。
在数学中，泛函分析被广泛运用于偏微分方程、概率论、调和分析等领域。
在物理学中，泛函分析被广泛运用于量子力学、热力学、电磁学等领域。
泛函分析的理论不仅为这些领域提供了重要的数学工具，而且深刻影响了这些领域的发展。
总之，泛函分析作为数学中的一个重要分支，其基本概念和重要定理为研究者提供了丰富的数学工具和理论支持。
泛函分析在数学和物理学中有着广泛的应用，对于理解和解决实际问题具有重要意义。
希望本文的简要介绍能够帮助读者更好地理解泛函分析的基本概念和重要定理，以及其在现代数学和物理学中的应用。
泛函分析题1.5凸集与不动点答案
泛函分析题1.5凸集与不动点答案泛函分析题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．[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] 1.5.4 设C是B空间X中的一个有界闭凸集，映射T i : C→X (i = 1, 2)适合(1) ?x, y∈C ?T1x + T2y∈C；(2) T1是一个压缩映射，T2是一个紧映射．求证：T1 + T2在C上至少有一个不动点．证明：[邸双亮老师解] 设压缩映射T1的压缩系数为α∈(0, 1)．y∈C，映射K y : C→C，x#T1x + T2y是压缩映射，因此K y有唯一不动点u y∈C (即u y满足u y = T1 u y + T2 y)．故可定义映射U : C→C，y #u y；考察映射I–T1 : C→X，x#x -T1x，则?x, y∈C，||( I–T1 ) x - ( I–T1 )y || = ||( x -y) – (T1 x -T1y) ||≥ || x -y || – || T1 x -T1y || ≥ || x -y || –α|| x -y || = (1 –α) || x -y ||；故I–T1为单射．因此存在逆映射( I–T1 )–1 : (I–T1)(C) →C．而不等式||( I–T1 ) x - ( I–T1 )y || ≥ (1 –α) || x -y ||表明，( I–T1 )–1还是连续的．因?y∈C，U(y)= u y ∈C满足U(y) = T1(U(y)) + T2 y，即( I–T1 )U(y) = T2 y；故U(y) = ( I–T1 )–1 T2 y，即U = ( I–T1 )–1 ?T2．因T2紧且( I–T1 )–1连续，故U = ( I–T1 )–1 ?T2是紧映射．由Schauder不动点定理，U有不动点．即存在u∈C，使得( I–T1 )–1 T2 u = u；即T2 u = ( I–T1 )u；也就是T1u + T2u = u．1.5.5 设A是n?n矩阵，其元素a ij> 0 (1 ≤ i, j≤n)．求证，存在λ> 0及各分量非负但不全为零的向量x∈ n，使得Ax = λ x．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 设K(x, y)是[0, 1]?[0, 1]上的正值连续函数，定义映射(T u)(x) = ?[0, 1]K(x, y) u(y) dy ( ?u∈C[0, 1] )．求证：存在λ> 0及非负但不恒为零的连续函数u满足T u = λ u．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．[第5节完]。
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证：（1）显然 （2）P (x ) inf{ 0 | inf{v 0 |
x x C } inf{v 0 | C} v
x C } P ( x ) （x X , 0） v (3)设P ( x )，P ( y )有穷，则 0, 1 , 2使得
y B( yi ,1 / n) T (C ) y T (C ) \ B( yi ,1 / n)
所以y T (C )，i0使得y B( yi0 ,1 / n), 所以m i0 ( y ) 0, 所以m ( y ) 0
定义I n : T (C ) co( N n ), N n { yi }
1 P ( x ) ，2 P ( y ) , 所以
2 2 因为C为凸集，所以 从而 x y C, 1 2
x
1 2 1
1
x
1 2 2
1 2
C,
y
2
y
C
C
所以P ( x y ) 1P ( x y ) P ( x ) P ( y )
5.2Brouwer与Schauder不动点定理
定理1.5.13( Brouwer)设B是Rn中的闭单位球，又设 ：B B T 是一个连续映射，那么 必有一个不动点x B T
推论1.5.14设C是Rn中的一个紧凸子集， ：C C是连续的， T 则T必有一个在C上的不动点
定理1.5.15( Schauder)设C是B * 空间X中的一个闭凸子集， T：C C连续且T (C )列紧，则T在C上必有一个不动点
x x0 n
若x { x X | P ( x ) }，因为P ( x ) ，所以n，P ( x ) 1 / n x x x 所以 C,又 （n ）且C 是闭的， 1 1 n n x 所以 C , 所以x C
所以 0, N , 当n N时，P ( xn ) m 所以{ x N 1 , x N 2 ,} { x X | P ( x ) m } ( m )C 因为C 是闭的，所以x0 ( m )C，使得P ( x0 ) m 所以P ( x0 ) m，所以P ( x )下半连续
i 1 i 1 n n
定义1.5.5设X 是线性空间，C是X 上含有的凸子集. 在X 上规定一个取值于[0, ]的函数 P ( x ) inf{ 0 | x C }(x X )
与C 对应，称函数P为C的Minkowski泛函。
命题1.5.6设X 是线性空间，C 是X 上含有的凸子集. 若P为C的Minkowski泛函，则P具有下列性质： （1）P ( x ) [0, ], P ( ) 0; （2）P ( x ) P ( x（x X , 0） ) （3）P ( x y ) P ( x ) P ( y )(x , y X )
(4)若C以 为内点，则r , 使得B( , r ) C , 所以x ,
rx C, 2 x
2 x x 所以C是吸收的(x , 0, 使得 C ), 且有P ( x ) , r r 2 P ( x ) P ( y ) max( P ( x y ), P ( y x )) x y (x , y X ) r 所以P ( x )一致连续
度量空间
凸集与不动点
5.1定义与基本性质
基本概念：凸集、凸包、凸组合
命题1.5.2若{ E | }是线性空间X中的一族凸集， 则 E 也是凸集
命题1.5.4设X 是线性空间，A X，那么A的凸包是A中元素 任意凸组合的全体，即 co( A) { i xi | i 1,i 0, xi A, i 1, 2, , n, n N }
( x , y X )
基本概念：吸收、对称、均衡
命题1.5.8为了C是吸收凸集，必须且仅须其Minkowski 泛函 P ( x )是实值函数；为了C是对称凸集，必须P ( x )是实齐次的， 即P (x ) P ( x（ R1） )
命题1.5.10复线性空间X上的任一个均衡吸收凸 C，决定了 集 这个空间上的一个半模
命题1.5.11设X是一个B * 空间，C是一个含有点的闭凸集， 如果P ( x )是C的Minkowski 泛函，那么P ( x )下半连续，且有 C { x X | P ( x ) 1} 此外，如果C还是有界的，那么P ( x )适合P ( x ) 0 x 又若C以为一内点，那么C是吸收的，并且P ( x )还是一致 连续的
推论1.5.12若C是Rn中的一个紧凸子集，则必存在正整数m n, 使得C同胚于Rm中的单位球
证：(1)用E 表示包含C的最小闭线性子流形.设其维数是m ( n). 于是在C 上必有m 1个向量e1 , e2 , em , em 1 , 使得ei em 1 ( i 1, 2, , m )是线性无关的. 1 m 1 (2)令e0 ei .因为e0 C E，所以E e0是一个m维 m 1 i 1 线性子空间.于是y E , 存在唯一的表示y i (ei e0 ) e0 .
所以y co{e1 , e2 , em , em 1 } C
（4）在E e0上，C e0是一个以 为内点的有界闭凸集，它 的Minkowski泛函P ( z )是在E e0上的一个一致连续、正齐次、 次可加泛函，适合P ( z ) 0 z .应用定理1.4.22，c1 , c2 0, 使得c1 z P ( z ) c2 z (z E e0 ). 设B m ( ,1)是E e0中的单位球，若令 z z / P(z) z ( z ) e0 z 0 则：B m ( ,1) C是一个在上同胚
证： 0, 欲证 C { x X | P ( x ) } 1） 若x C , 则 x
C , 所以P ( x ) ，所以x { x X | P ( x ) }
2)记m lim inf P ( x ), 所以{ xn }使得xn x0且 lim P ( xn ) m ,
rn mi ( y ) mi ( y ) I n ( y ) yi i ( y )其中i ( y ) ，所以I n ( y ) yi m( y ) i 1 i 1 m ( y ) In T 所以I n 连续，C T (C ) co( N n ) co(T (C )) C rn
令Tn I n T , 则Tn：C co( N n ), Tn |co( N n ) : co( N n ) co( N n ) 由推论1.5.14xn co( N n ), 使得Tn xn xn , 即xn为Tn的不动点，
因为Tn I n T , 所以I n T ( xn ) xn 因为T ( xn ) T (C )且T (C )列紧，所以T ( xn )有收敛子列{T ( xnk )} 记x* lim Txnk , 则x* C， (因为C闭)
k
xnk x * Tnk xnk x * I nk Txnk Txnk Txnk x * I nTxnk Txnk Txnk x * 1 / n Txnk x * 0( k ) 由T的连续，Txnk Tx* Tx* x *
证：因为T (C )列紧，所以n，存在1 / n网N n { y1 , y2 , , yn }, 使得T (C ) B( yi ,1 / n)( yi T (C ), i 1,2, , rn )
i 1 rn
记E n span{ N n }, 即E n为由N n张成的有穷维线性子空 间
基本概念：紧映射（连续+将有界集映成列紧集）
推论1.5.17设C为B * 空间X中的一个有界闭凸子集 T : C C ， 是紧的，则T在C上必有不动点
rx (3)若C 有界，r使得C B( , r ), x X \ { }, C x x x x x 所以若 , 则 C , 所以若要 C , 则 ' , r r ' r x 所以P ( x ) inf ' , 所以P ( x ) 0 x r 反之，若x ，显然P ( x ) 0，所以P ( x ) 0 x
i 1 m
并在E e0上可引进一个模 z ( i )1/ 2 ( z y e0 , y E )
i 1
m
2
(3)要证：当上式所表示的 z 足够小时， 蕴含y i (ei e0 ) e0所表示的y C .
i 1 m
事实上，因为y i ei (1 j )e0
i 1 j 1 m m 1 1 { i (1 j )}ei (1 j )em 1 m 1 m 1 i 1 j 1 j 1 m
m
m
当 j ( j 1, 2, , m )足够小时，上式右端各项系数都是正的， 并且各项系数的总和
m m 1 1 {i m 1 (1 j )} m 1 (1 j ) 1 i 1 j 1 j 1 m
定义m i : T (C ) R1 , 1 / n y yi m i ( y ) dist( y , T (C ) \ B( yi ,1 / n)) 0 定义m : T (C ) R , m ( y ) m i ( y ) (y T (C ))
1 i 1 rn