11度量空间的定义与极限
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11度量空间的定义与极限
第一篇:11 度量空间的定义与极限
第一章度量空间
第一章度量空间
若在实数集
R中点列xn的极限是x时,我们使用|xn-x|来表示xn和x的接近程度,事实上,|xn-x|可表示为数轴上xn和x这两
R中点列xn收敛于x也就是指xn和x之间的距离随着n→∞而趋于0,即limd(xn,x)=0.于是人们就想,n→∞
点间的距离,那么实数集在一般的点集,那么在点集X中也可借这一“距离”来定义极限,而究竟什么是“距离”呢?或者说“距离”的本质是什么? X中如果也有“距离”
远和近你一会看我一会看云我觉得你看我时很远你看云时很近
诗人顾城的一首诗《远和近》对距离的感受又如何呢?
这首诗诗似乎是纯理性的,十分冷静,但细细品味,其中暗暗催动着一股热流:呼唤一种相互理解、相互信任、和谐融洽的人际关系.现实距离和心理距离并不总是一致的.现实距离很远,但心理距离却可能很近,“海内存知己,天涯若比邻”,即是此意.也可能现实距离很近,而心理距离却很远,所谓“咫尺天涯”大概就是指此而言了.那么如何给出距离这一概念?
1.1度量空间的定义与极限
1.1.1 度量空间的定义与举例
定义 1.1.1 设(1)(2)(3)则称d为
X为一非空集合.若存在二元映射d:X⨯X→R,使得∀x,y,z∈X,均满足以下三个条件:
d(x,y)≥0,且d(x,y)=0当且仅当x=y(非负性Positivity);d(x,y)=d(y,x)(对称性 Symmetry);
d(x,z)≤d(x,y)+d(y,z)(三角不等式Triangle inequality),X上的一个距离函数,称(X,d)为距离空间或度量空间(Metric Spaces),d(x,y)
称为x和y两点间的距离.□
X.
注1:在不产生误解时,(X,d)可简记为下面我们来看一些具体的例子例 1.1.1 欧氏空间设
Rn.
Rn={(x1,x2,xn)|xi∈R,i=1,2,n},定义
d(x,y)其中
x=(x1,x2,xn), y=(y1,y2,yn)∈Rn,可以验证(Rn,d)是一个度量空间.
在证明之前,引入两个重要的不等式.
引理1.1.1(许瓦兹(Schwarz)不等式)任给
2n个实数a1,a2,an,b1,b2,bn,有
∑ab≤(∑a
iii=
1i=1
nn
22i)(∑b)
i=1
n
2(1.1)i
证明任取实数
λ,则由
1.1度量空间的定义与极限
0≤∑(ai+λbi)=λ
i=1
n
∑b
i=1
n
2i
+2λ∑aibi+∑ai2
i=1
i=1
nn
知右端二次三项式的判别式不大于零,即n
⎛n⎫
∆=2∑aibi⎪-4∑bi2
i=1⎝i=1⎭
于是可得(1.1)式成立.□
进一步有Hölder不等式
1p
∑a
i=1
1qq
n
2i
≤0
∑ab
i=1
n
ii
≤(∑ai)(∑bi)
i=1
i=1
n
p
n
其中
p,q≥1且
+=1,称这样的两个实数p,q为一对共轭数. pq
引理1.1.2闵可夫斯基(Minkowski)不等式的和形式任给2n个实数a1,a2,n,an及b1,b2,12
n,bn,有
n
⎛⎛⎛2⎫2⎫2⎫∑(ai+bi)⎪≤∑ai⎪+∑bi⎪⎝i=1⎭⎝i=1⎭⎝k=1⎭
证明由(1.1)式得
(1.2)
∑(a+b)=∑a
i
i
i=1
i=1n
i
nn
2i
+2∑aibi+∑bi2
i=1
i=1
n
n
nn
⎛⎫
≤∑a+2 ∑ai2⎪i=1⎝i=1⎭n
⎛2⎫⋅∑bi⎪+∑bi2
i=1⎝i=1⎭
⎡n⎤n22⎛⎛2⎫2⎫⎥⎢=∑ai⎪+∑bi⎪⎢⎝i=1⎭⎝i=1⎭⎥⎣⎦
这就证明了(1.2)式.□
进一步可有Minkowski不等式的一般形式,其中k
n
≥1
k1
k
n
k1k
n
k1k
(∑ai+bi)≤(∑ai)(∑bi)
i=1
i=1
i=1
例 1.1.1 欧氏空间
Rn.设Rn={(x1,x2,xn)|xi∈R,i=1,2,n},定义k≥1
d(x,y)=
其中
(1.3)
x=(x1,x2,xn), y=(y1,y2,yn)∈Rn,可以验证(Rn,d)是一个距离函数.
证明非负性(1)和对称性(2)显然成立,下面仅验证(3)也成立.对于任意的n
n
z=(z1,z2,zn)∈Rn,由闵可夫斯基不等式(1.2)有
⎡⎡2⎤2⎤
x-z=x-y+y-z()()∑∑iiiiii⎢⎥⎢⎥⎣i=1⎦⎣i=1⎦
≤
即d(x,z)
⎡⎡2⎤2⎤
x-y+y-z()()∑∑iiii⎢⎥⎢⎥⎣i=1⎦⎣i=1⎦
是一个距离函数.□
n