数值分析-第二章-距离空间
空间两点间的距离

3 3 a a, a, , 4 4 2
3 a . a , 2 2
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求对称点的坐标 求点 A(1,2,-1)关于坐标平面 xOy及x 轴对称的点的坐 标.
类比平面直角坐标 关于谁对称,谁保持 【思路点拨】 → 系中点的对称 不变,其余坐标相反
(2)yOz 平面内的点的坐标为 (0 , y , z) ,其中 y , z 为任意实
数;
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(3)xOz平面内的点的坐标为(x,0,z),其中x,z为任意实数; (4)x轴上的点的坐标为(x,0,0),x为任意实数; (5)y轴上的点的坐标为(0,y,0),y为任意实数; (6)z轴上的点的坐标为(0,0,z),z为任意实数.
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【题后总结】 此题要类比平面直角坐标系中点的对称问
题,要掌握对称点的变化规律,才能准确求解.求对称点的问 题常常可用 “ 关于谁对称,谁保持不变,其余坐标相反 ” 的说 法.如关于x轴的对称点坐标就是横坐标不变,其余的两个坐标 变成原来的相反数;关于 xOy 平面的对称点,横、纵坐标都不
90°?
提示: 不是.空间直角坐标系中,任意两坐标轴的夹角都 是 90°,但在画直观图时通常画 ∠ xOy = 135°,使 x 轴、 y 轴确 定的平面水平,∠yOz=90°,以表示z轴竖直.
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二、空间一点的坐标
1.求点的坐标的方法
数值分析(02)线性空间与赋范线性空间

Rm×n(Cm×n):实数域(复数域)上所有m×n矩
阵的集合。按矩阵的加法和数乘矩阵定义加法和数乘, 构成线性空间;
P[x]n:实数域上所有次数≤n的多项式。按多项式加法和 数乘多项式定义加法和数乘,构成线性空间。但次数=n 的多项式全体不能构成线性空间; P[x]:实数域上多项式全体.按多项式加法和数乘多项式法 则构成线性空间;
代数运算的八条规则 设 , , V ; , F (1) ; ( 2) ;
( 3) 在V中存在零元素 0, 对任何 V , 都有 0 ; (4)对任何 V , 都有的负元素 V , 使 0; (5) 1 ; (6) ;
验证:R
mn
中任意两个矩阵定义矩阵的“加法”
和“数乘”运算,且封闭
即:A (aij )mn R mn , B (bij )mn R mn 加法 A B (aij bij )mn R mn 数乘 A ( aij )mn R mn , R mn 所以R 是线性空间。
C[a,b]:区间[a,b]上一元连续函数的全体。是 R上的线性空间,因为两个连 续函数之和以及实数k与连续函数乘积仍是连续函数; Cn[a,b]:类似于C[a,b],在区间[a,b]上 n阶连续可微的一元函数全体.构成R上的线性空间。
线性空间的判定方法
(1)一个集合,如果定义的加法和数乘运算是通常的 实数间的加乘运算,则只需检验对运算的封闭性. 例1 实数域上的全体 m n矩阵,对矩阵的加法 n 和数乘运算构成实数域上的线性空间,记作 R m.
x 为行向量 , 向量的“维”是指向量 所含 分量的个数 .
T
线性空间是为了解决实际问题而引入的,它是某一类 事物从量的方面的一个抽象,即把实际问题看作线性空间, 进而通过研究线性空间来解决实际问题.
数值分析04赋范线性空间

2)性质
除了一般的赋范线性空间的性质外,有限维赋
范线性空间还有一些特殊的性质。 (1) 有限维赋范线性空间的各种范数等价。 (2) 有限维赋范线性空间必是完备、可分的空间。 (3) 赋范线性空间 E 是有限维的 E 中的任意有界闭集 是列紧的(即有界闭集中的任意点列都有收敛的子列) 。 (4) 任意 n 维赋范线性空间都与 Rn 代数同构 (有相同的 代数运算性质) 。
同样的,不完备的赋范线性空间可以完备化。
例:在 R 中,按范数 x 2
n
i 1
b
n
xi ,(R n , x 2 )是 Banach 空间;
2
x(t ) ,(C[ a ,b ] , x )是 Banach 空间; 在 C[ a ,b ] 中,按范数 x tmax [ a ,b ]
在L
2 [ a ,b ]
注:由于( E , )在 (x, y ) x y 定义下也是 ( E , ) , 所以在(E ,
)中可类似定义——邻域、开集、闭集、极
限点、收敛点列、柯西点列等,并可讨论相关的性质。
4)巴拿赫空间(Banach) 如果赋范线性空间 (E , )按范数导出的距离空间
( E , ) 是完备的,则称 E 是 Banach 空间。
则称实数 x 为 x 的范数,称 E 为赋范线性空间,记作
(E , )或 E 。
(2) 赋范线性空间与距离空间的关系
若在(E , )中,按范数定义距离,即
x, y E , (x, y ) x y ,
由范数导出 的距离
验证得知 满足距离的三个条件,因此,(E , )在范数意 义下(以后均指这种情况)是距离空间 ( E , ) 。
空间几何中的距离公式

空间几何中的距离公式在空间几何中,距离公式是计算两点之间距离的重要工具。
距离公式不仅广泛应用于数学领域,还在物理学、工程学等各个领域发挥重要作用。
本文将详细介绍空间几何中的距离公式,包括二维空间和三维空间中的情况。
一、二维空间中的距离公式在二维空间中,我们可以使用欧几里得距离公式来计算两点之间的距离。
假设有两点A(x1, y1)和B(x2, y2),它们之间的距离可以通过以下公式来计算:d = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)²)其中,d表示两点之间的距离。
以一个例子来说明。
假设有两个点A(2, 3)和B(5, 7),我们可以使用距离公式计算它们之间的距离。
根据公式,我们有:d = √((5 - 2)² + (7 - 3)²)= √(3² + 4²)= √(9 + 16)= √25= 5因此,点A和点B之间的距离为5个单位长度。
二、三维空间中的距离公式在三维空间中,我们可以使用三维欧几里得距离公式来计算两点之间的距离。
假设有两点A(x1, y1, z1)和B(x2, y2, z2),它们之间的距离可以通过以下公式来计算:d = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)² + (z2 - z1)²)以一个例子来说明。
假设有两个点A(1, 2, 3)和B(4, 5, 6),我们可以使用距离公式计算它们之间的距离。
根据公式,我们有:d = √((4 - 1)² + (5 - 2)² + (6 - 3)²)= √(3² + 3² + 3²)= √(9 + 9 + 9)= √27= 3√3因此,点A和点B之间的距离为3√3个单位长度。
距离公式在空间几何中有着广泛的应用。
在实际问题中,我们经常需要计算两点之间的距离,比如在导航系统中计算两地之间的距离,或者在建筑工程中计算两个点之间的距离等。
第2章 距离空间

§2.1 定义和举例
1)定义(距离空间) 设 X 是非空集合,若
按一定 ∀x, y ∈ X ⎯⎯⎯ →∃ ρ(x, y)≥ 0,且满足(距离公理) 规则
距离 ρ(•, •)是集合 X×X (称为乘积空间或笛卡尔 积空间)到实数集合 R1 上的二元泛函(或称函数) 。
(1)非负性 ρ(x, y ) ≥ 0,当且仅当x = y时, ρ(x, y ) = 0 (2)对称性 ρ(x, y) = ρ(y, x) (3)三角不等式 ∀z ∈ X , 有
x (t ) − y (t ) 是完备的距离空间; 例 4 C [ a , b ] 按 ρ ( x, y ) = tmax ∈[ a ,b ]
例2 有理数空间 Q 按欧氏距离是不完备的距离空间。
C [ a , b ] 按 ρ1 ( x, y) = ∫a x(t ) − y(t ) dt 是不完备的距离空间
可见,同一空间可以定义不同的距离,从而形成不 同的距离空间。
5 6
2 - 1
第二章 距离空间
补充不等式 1)Minkowski 不等式
⎛ n ai + bi (1) ⎜ ⎜∑ ⎝ i =1
k
2)Holder 不等式
⎞ ⎟ ⎟ ⎠
1/ k
(1) ∑ aibi ≤ ⎜ ∑ ai ⎟
p
1/ k
n
⎛
n
⎞ ⎠
如果在 R 中,定义 d(x, y ) = x1 − y1 + x2 − y2 ,
2
ρ ( x, y ) = max x(t ) − y (t )
t∈[ a ,b ]
验证得知 R 按 d 也是距离空间,但与欧氏空间是不同
2
的度量空间。
空间距离知识点总结

空间距离知识点总结空间距离是指物体在空间中的位置之间的距离,通常用来描述物体之间的相对位置关系。
在日常生活中,我们经常使用距离来描述物体的位置关系,比如在行驶中使用路程来描述两个地点之间的距离,或者在导航中使用地图上的距离来指引行驶方向。
在物理学和数学中,距离是一个重要的概念,它被用来描述空间中的位置关系,衡量物体之间的远近。
空间距离的研究对于理解物体的位置关系、运动轨迹、引力场等具有重要的意义。
本文将就空间距离的基本概念、常见的计算方法以及与空间距离相关的知识点进行总结。
一、空间距离的基本概念1.欧几里得距离欧几里得距离是指在欧几里得空间中两点之间的直线距离,它是最常见的距离定义之一。
在二维欧氏空间中,两点$(x_1,y_1)$和$(x_2,y_2)$之间的距离可使用以下公式计算:$$d = \sqrt{(x_2-x_1)^2 + (y_2-y_1)^2}$$在三维空间中,可以类似地定义欧几里得距离。
而在更高维的空间中,欧氏距离的定义也可以很容易地推广到n维空间。
欧几里得距离在几何学、物理学和工程学中都有广泛的应用,它是最为直观的距离定义之一。
2.曼哈顿距离曼哈顿距离又称为城市街区距离,它是指在城市街区中两点之间的距离,即两点在横纵坐标上的距离之和。
在二维平面上,两点$(x_1,y_1)$和$(x_2,y_2)$之间的曼哈顿距离可使用以下公式计算:$$d = |x_2-x_1| + |y_2-y_1|$$曼哈顿距离的概念最初来源于纽约市的城市规划,被用来衡量从一个街区到另一个街区的行走距离。
曼哈顿距离在寻路算法、距离测量以及图像处理等领域有广泛的应用。
3.切比雪夫距离切比雪夫距离是指在几何空间中两点之间的最大距离,它是欧几里得距离的一种特殊情况。
在二维平面上,两点$(x_1,y_1)$和$(x_2,y_2)$之间的切比雪夫距离可使用以下公式计算:$$d = \max(|x_2-x_1|, |y_2-y_1|)$$切比雪夫距离在图像处理、模式识别、机器学习等领域被广泛运用,它能够很好地描述两个点之间的最大距离,具有一定的实际意义。
专题六距离空间的基本概念(tou)

2)平面R2,按距离 x,y x1 y12 x2 y2 2 ----二维空间
3)空间R3,按距离 x,y x1 y12 x2 y2 2 x3 y3 2--三维空间
4)全体n元有序数组集合: Rn x x1,x2 , xn xi R
n
按距离 1x, y xi yi 2 ----n维欧氏空间
n
xi
zi
2
2
n
zi
yi
2
2
i1
i1
i1
i1
(x, z) (z, y)
(Minkowski不等式(k=2))
5)闭区间[a,b]上的全体连续函数的集合C[a,b]:
Ca,bxt xt是a,b上连续函数
按距离
x,
y
maxta,b来自xtyt----连续函数空间C[a,b]
按距离
10)全体序列集合 S x 1 ,2 , ,n , i R或C
按函数 x, y 1 i i 构成距离空间
i1 2i 1 i i
----序列空间S
证:级数
i1
1 2i
2 x,
y(
b a
xt
1
yt 2 )2
dt
也构成另一距离空间
按距离
1x,
y
b
a
xt
yt
dt
也构成另一距离空间
证:z=z(t)C[a,b],非负性与对称性显然
x,
y
max
t[ a ,b ]
x(t)
y(t)
max
t[ a ,b ]
x(t)
z(t)
z(t)
y(t)
max
t[ a ,b ]
距离空间

距离空间在数学分析中研究的对象是函数,研究的基本工具是极限,极限同时也是分析理论的基础,而在泛函分析中,将上述内容进行了推广,定义极限的基础为距离,研究的对象是算子和泛函(空间到空间的映射),首先引入距离作为度量的工具,其次在度量空间中定义极限,建立相应的理论,进一步对每一个具体的空间引入相应的结论。
1.1、定义和举例:1)定义(距离空间) 设X 是非空集合,若,,x y X x y ρ∀∈−−−→∃≥按一定规则()0且满足(距离公理):(1)非负性 ,,,x y x y x y ρρ≥==()0,当且仅当时()0 (2)对称性,,x y y x ρρ=()()(3)三角不等式 ,z X ∀∈有(,)(,)(,)ρρρ≤+x y x z z y则称实数,x y ρ()为元素x 与y 之间的距离,称X 为距离空间或度量空间,记作,X X ρ()或。
距离空间中的元素也称为“点”,用“·”表示。
距离,ρ∙∙()是集合X ×X (称为乘积空间或笛卡尔积空间)到实数集合R 1上的二元泛函(或称函数)。
2)举例:例1设R 1是非空实数集合,1,R ∀∈x y , (1)若定义,x y x y ρ=-(),验证知三条距离公理成立,则R 1按定义ρ为距离空间,即通常意义下的距离空间,常称欧氏空间; (2)若定义11,ρ-=+-()x y x y x y,验证知三条距离公理成立,所以 R 1按定义1ρ也是距离空间; (3)若定义()22,x y x y ρ=-(),验证不满足第三条公理,所以R 1按定义2ρ不是距离空间。
可见,同一空间可以定义不同的距离,从而形成不同的距离空间。
例2 设R n 是n 维向量全体构成的空间,1212(,,,),(,,,)R n n n x x x x y y y y ∀==∈定义,x y ρ=()证明:R n 在ρ下为距离空间,即通常意义下的欧氏空间。
补充不等式1)Minkowski 不等式(1)1/1/1/111kkkkn nnk k i ii i i i i a b a b ===⎛⎫⎛⎫⎛⎫+≤+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑∑∑(1k ≥,,i i a b 为实数或复数)(2)()()()11/1/()()()()+≤+⎰⎰⎰kkbbbkkkkaaaf xg x dxf x dxg x dx其中(),()f x g x 在[,]a b 上可积分,1k ≥2)Holder 不等式 (1)1/1/111pqnnnp q i i i i i i i a b a b ===⎛⎫⎛⎫≤⋅ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑∑∑,其中,i i a b 为实数或复数,111p q+=。
距离空间与拓扑空间

第一章 距离空间与拓扑空间一 距离空间的基本概念1 定义与例子定义 设X 是任一非空集,对X 中任意两点y x ,有一实数),(y x d 与之对应且满足:1) ),(y x d 0≥;且),(y x d =0有,当且仅当y x =; 2) ),(y x d =),(x y d ,(对称性);3) ),(y x d ≤),(z x d +),(y z d (三角形不等式)。
称),(y x d 为X 中的一个距离,定义了距离d 的集X 称为一个距离空间,记为),(d X ,在不引起混乱的情形下简记为X 。
例1 设X 是n 元实数组全体,定义),(y x d ∑=-=nk k k 12)(ηξ其中,),...,,(21n x ξξξ=,),...,,(21n y ηηη=。
可以验证),(y x d 满足距离三条公理,所以),(d X 是一个距离空间。
例2 考虑区间],[b a 上所有连续函数集,设)(),(t y t x 是],[b a 上任意两个连续函数,定义),(y x d |)()(|max t y t x bt a -=≤≤。
可以验证),(y x d 满足距离三条公理,所以),(d X 是一个距离空间。
2 收敛性定义 设}{n x 是距离空间),(d X 中一个点列,0x 是X 中一点,如果当∞→n 时,0),(0→x x d n ,则称当∞→n 时,}{n x 以0x 为极限,或当∞→n 时,}{n x 收敛于0x ,记为0x x n →(∞→n ),或0lim x x n n =∞→。
定理1.1 设}{n x 是距离X 中的收敛点列,则 1) }{n x 的极限是唯一的;2)如果0x 是}{n x 的极限,那么}{n x 的任一子列}{kn x 必收敛且以0x 为极限。
定理1.2 设),(d X 是距离空间,则|),(y x d -),(11y x d |≤),(1x x d +),(1y y d , 其中:X y y x x ∈11,,,3 距离空间的连续映射,等距设),(d X ,),(11d X 是距离空间,1:X X f →是一个映射,X x ∈0,如果0>∀ε,存在0>δ,使得δ≤),(0x x d 的一切X x ∈,ε<))(),((01x f x f d ,则称映射f 在0x 点连续,如果f 在X 上的每一点连续,则称f 在X 上连续。
第5讲(1)距离空间

1
显然成立:∀x, y ∈ X ,
d 2 ( x, y ) ≥ 0,
d 2 ( x, y ) = 0 ⇔ x = y ,
≤ ( ∑ x k − y k ) 2 + ( ∑ yk − z k ) 2
2 2 k =1 k =1
n
1
n
1
= d 2 ( x, y ) + d 2 ( y , z )
d 2 ( x, y ) = d 2 ( y , x )
1
(利用Minkowski不等式7)
8
例2.5 序列空间 (l1 , d1 ) 是距离空间,其中
l1 = { x : x = ( x1 K , xk ,K), ∑ x k < + ∞}
∞
例2.6 记
l 2 ≡ { x : x = ( x1 ,K , xk ,K), ∑ x k < + ∞}
2 k =1
n i =1
则 (C K [ a, b ] , d ) 是距离空间. 类似地,可以定义距离空间 其中
d ( f , g) ≡
0≤
α = (α1 ,K , α n ), α = ∑ α i , α i ≥ 0.
(C K (Ω), d )
∂ , j = 1,K , n. ∂t j
,
注记,对于任何非空集合,都可以定义距 离. 一般来说,定义距离的方式不唯一,人们 应根据该集合(研究对象)的特点适当地引进 距离以便充分反映这些特点. 只有这样,在理 18 论或应用中才有较大的意义.
f −g
f −g
是 [ a, b]上的连续函数},
也是连续的. 从而
f − g在
p
[ a, b]上可
2.1 距离空间

0.
定义 2.4
设 ( X , ) 是一距离空间, E X , x0 X .
若存在 0 0, 使 B( x0 , 0 ) E, 则称 x0 为 E 的内点, E 的全 部内点构成的集合记为 E ,称为 E 的内部;
若存在 0 0, 使 B( x0 , 0 ) E , 则称 x0 为 E 的外点;
n y ( y1 , y2 , , yn ) Rd (
n
) ,定义
1 ( x, y ) max | xi yi | ,
1 i n
容易验证 (Rn , 1 ) ( (
n
, 1 ) )也是一个距离空间.
例 2.2 设 X 是一非空集,若对任意 x, y X ,定义
1, x y, ( x, y) 0, x y.
容易证明 ( X , ) 是一距离空间,我们称之为离散距离空间.
例 2.3 定义
n 给定 1 p .设 E 是 R d 中一正测度集,对任意 x, y Lp ( E ) ,
( x, y)
| x(t) y(t) | dt ,
若对任意 0, B( x0 , ) 中既有点属于 E ,又有点不属于 E ,则 称 x0 为 E 的界点, E 的全部界点构成的集合记为 E ,称为 E 的边界.
易证: E {x X | 存在 {xn } E ,使 lim xn x }.
n
定义 2.5 设 ( X , ) 是一距离空间 , E X .若 E E , 则称 E 为开 集;若对任意 {xn } E , lim xn x, 有 x E ,则称 E 是闭集.空集规
a t b
稠密, 即对任意 x C a, b, 任意 0 , 存在 y Qa, b , 使 x, y . 因此,
度量空间(距离空间)

《度量空间》读书笔记金融数学10本 黄小听 17号关键词:度量空间 距离 连续映射 可分性 列紧性 完备性 完备化在数学分析中,当实数集R 中点列}{n x 的极限为x 时,用||x x n -来表示n x 与x 的接近程度。
实际上,|x x |n -可表示为数轴上n x 与x 这两点间的距离。
那么R 中点列}{n x 收敛于x 也就是指n x 与x 之间的距离随着∞→n 而趋于0,即0),(lim =∞→x x d n n 。
于是设想在一般的点集X 中如果也有“距离”,则在点集X 中也可借这一距离来定义极限,那么究竟什么是距离呢?一 度量空间的定义定义1.1 设X 是一个非空集合,若存在映射R X X d →⨯:,使得X z y x ∈∀,,,均满足以下三个条件:(1)0),(≥y x d ,且0),(=y x d 当且仅当y x =(非负性);(2)),(),(x y d y x d =(对称性);(3)),(),(),(z y d y x d z x d +≤(三角不等式),则称d 为X 上的一个度量函数(或距离函数),),(d X 为度量空间(或距离空间),简记为X 。
注:若X 为度量空间,Y 是X 的一个非空子集,则Y 也是一个度量空间,称Y 为X 的子空间。
例1-1 n 维欧氏空间n R 。
解析:n 维欧氏空间n R ,n R 表示n 维向量),,,(21n x x x x ⋯=。
对于n R 中任意两点),,,(x 21n x x x ⋯=,)y ,,,y (y 21n y ⋯=,定义: 21]||[),(12∑=-=n i i i y x y x d 易证)y x d ,(满足距离的条件,且其中的三角不等式为:≤-∑=21]||[12n i i i z x 21]||[12∑=-n i i i y x +21]||[12∑=-n i i i z y 因此,),(d R n 是度量空间,其中d 称为欧几里得距离。
2.3-距离空间的可分性与完备性

设xi(k)xi (k) (i=1,2,…,n) , 令x=(x1,…,xn)Rn
Rn按欧氏距离构成的欧氏空间是完备的.
{xi(k)}是基本列, 因而{xi(k)}收敛
>0, N,当k>N, j时,有
例6 空间Lp[a,b]、lp、 l (or m)、c 均为完备的距离空间。
例6 l p(p1)与c 都是可分的. (有理点集A={x=(x1,…,xn,0,…)|xiQ}在lp (p1)和c中都处处稠密)
例7 设X是离散距离空间, 证明X 可分X是可数集
证:在离散距离空间中设有稠密真子集,所以X中唯一的稠密子集只有X自身。 故X 可分X可数。
注:可见并非所有的距离空间都是可分的。
3. 完备距离空间的两个基本定理
定义5 (稀疏集与第二纲集)设X是距离空间 1)若X中任一个球都含有某一个球,使后者不含A的点,则称A为X中的稀疏集(疏朗集)。 2)若A=An,每个An都在X内稀疏,则称A是在X内的第一纲集, 而X内的非第一纲集的集合称为第二纲集. 注:1°在稀疏集定义中,“任意球”可以是开球或闭球. 2°在R中,有理数集是第一纲集,而无理数集是第二纲集。
注 证明一个距离空间X不完备,通常有两种方法: 1) 构造X中的一个基本列,然后说明该基本列在X中无极限; 2) 直接构造X中的一个极限函数不属于X的收敛点列,该点列一定是X中的基本列 。
定理1 (完备距离空间的性质) 设X是完备距离空间, 1){xn}是基本列{xn}是收敛点列xX, 使xnx 2) FX, F是X的闭子空间F是X的完备子空间 证:1)“充分性” 设{xn}X, xX,xnx >0, N>0, 当n>N时, (xn,x)</2 当n>N, m>N时, (xn,xm)(xn,x)+(x,xm)< {xn}是基本列 “必要性” 设{xn} X是基本列, X完备{xn}X是收敛点列 (完备性定义) 2)“必要性” 设{xn}F X是基本列,F是X的闭子空间. X完备,{xn}是基本列 xX, 使xnx (n) F闭 xF ′=F{xn}在F中收敛F完备 “充分性” 设F完备. {xn}F,xnx {xn}F是基本列, F完备xF F是闭的。
数值分析 第二章 距离空间

共四十四页
在数学分析中 研究对象——函数 基本工具——极限,是分析理论的基础 定义极限的基础——距离
在泛函分析中将上述内容推广 研究对象——算子、泛函(空间到空间的映射) 首先引入度量工具——距离 然后在度量空间中——定义极限,建立相应的理
论,进一步对每一个具体空间研究相应的问题。
共四十四页
3)距离空间中的开集与闭集(将实数集中概念推广) 邻域:设 E 是一个距离空间, x E, 0 ,则子集
O(x, ) y (x, y) , y E
称为的 邻域。
内点、开集:设 E 是距离空间,子集 A E, x A, 若存
在O(x, ) A ,称 x 是 A 的内点。若 A 中所有的点都
1(Tx,Ty) (x, y)
则称 R 与 R1 是等距空间,(或称等距同构空间),T 称 为等距映射。
R
Ty R1
x
Tx
y
共四十四页
例 设 Rn 是欧氏距离空间,P 是 n 阶正交矩阵,且 x Rn ,Tx Px ,证明:T 是由 Rn 到 Rn 的等距映射。
证:由已知, Rn (列向量),有
是两个变元 x, y 的连续泛函。即当 xn x0, yn y0 时 (xn, yn ) (x0, y0 )(n )
共四十四页
2) 柯西点列(Cauchy)
定义 设{x n}是距离空间 X 中, N, 当n, m N时, (xn, xm ) )
如果在 R2 中,定义 d(x, y) x1 y1 x2 y2 ,
( x ( x1, x2 ), y ( y1, y2 ), )验证得知 R2 按 d 也是距离空
间,但与欧氏空间是不同的度量空间。
专题六 距离空间的基本概念(tou)

----p幂L可积函数空间Lp(E)
1 p
1 p
x(t) y(t) dm x(t) z(t) z(t) y(t) dm x(t ) z (t ) dm z (t ) y (t ) dm
( x, y )
E E
故(x,y)有意义。z=z(t)Lp(E)
2 2
x , y x1 y1 x2 y 2 ----二维空间
x, y x1 y1 2 x2 y2 2 x3 y3 2--三维空间 n 4)全体n元有序数组集合: R x x1 , x2 ,xn xi R
h h(t ) m( X )
f t g t 1 f t ht 1 ht g t dm 1 f t ht f t ht dm 1 ht g t ht g t dm f t ht ht g t
定义2 (子空间)如果AX,且A按照X中距离(x,y) 也是一个距离空间,则称A为X的子空间. 注: 1)要证集合X是距离空间,只要证明定义在X上的函数满足距
离公理条件。 2)距离空间即定义了距离的集合.(距离空间=集合+距离) 3)要证A是X的子空间,只要证X上的距离对A中任两点都适合
2.常见的几个距离空间 1)直线R,按距离(x,y)=x-y ----一维空间 2)平面R2,按距离
按距离 2 x, y ( a xt y t ) dt 也构成另一距离空间
b
1 2 2
证:z=z(t)C[a,b],非负性与对称性显然
t[ a ,b ] t[ a ,b ]
按距离 1 x, y xt yt dt 也构成另一距离空间
数值分析 第二章 距离空间

a
b g(x) q dx 1/ q
a
其中 f (x) p , g(x) q在[a,b]上可积分。
特别的 p=q=2 时,称为 Cauchy 不等式
特别的,当 n=1 时, (x, y) x y , 当 n=2 时, (x, y) (x1 y1)2 (x2 y2 )2
如果在 R2 中,定义 d(x, y) x1 y1 x2 y2 ,
则称点列 x n 在 X 中按距离 收敛于 x,记作
lim
n
xn
x
或 xn
x(n
)
此时,称 x n 为收敛点列,x 为 x n 的极限或极限点。
xn x(n ) 数列dn (xn , x) 0
定理 1(极限唯一性)在距离空间 X 中,收敛点列 x n 的极限是唯一的。
定理 2(极限存在的有界性)在距离空间 X 中的收敛 点列 x n 必有界。
空间
可见,同一空间可以定义不同的距离,从而形成不 同的距离空间。
例 2 设 Rn 是 n 维向量全体构成的空间,
x (x1, x2,L , xn ), y ( y1, y2,L , yn ) R n
n
定义 (x, y) (xi yi )2 i 1
证明:Rn 在 下为距离空间,即通常意义下的欧氏空间。
则C[a,b]在 下是距离空间。
若 1(x, y)
b
x(t) y(t) dt
a
, 则C[a,b]在 1下也
是距离空间
例4 设 Lp[a,b] (P 1) 表示[a,b]上 p 方可积的所有函数的
全体,即
Lp
[a,
b]
x(t
)
b a
x(t)
p
空间分析-距离分析课件

空间分析之距离分析继续总结下距离分析。
如下是ArcGIS 10.x中,距离分析相关的工具:ArcGIS中,主要可以通过如下的几种方式进行距离分析:1)欧氏距离分析2)成本加权距离分析3)用于垂直移动限制和水平移动限制的成本加权距离分析4)获取最短路径使用ArcGIS空间分析扩展实现距离分析,最主要的是欧氏距离分析和成本加权距离分析两类工具。
一、欧氏距离工具欧氏距离工具测量每个像元距离最近源的直线距离(像元中心至像元中心的距离)。
欧氏距离(Euclidean Diatance)——求得每个像元至最近源的距离。
欧氏方向(Euclidean Direction)——求得每个像元至最近源的方向。
欧氏分配(Euclidean Allocation)——求得每个像元的最近的源。
TIPS:1. 源(Source)可以是感兴趣的地物的位置,数据方面,既可以是栅格数据,也可以是矢量数据。
但注意:如果数据选用了栅格数据,数据中必须仅包含表示源的像元,其他像元需要是Nodata。
如果选用矢量,在执行工具之时,内部会将其先转成栅格。
2. 欧氏距离的算法简单理解为:工具会求得每个像元至每个源的距离,然后取得每个像元至每个源的最短距离以输出。
其中,欧氏距离是像元中心与源像元的中心的直线距离。
如果像元与两个或更多源之间的距离相等,则计算都基于像元扫描过程中遇到的第一个源。
无法控制该扫描过程。
帮助中有这样的描述:工具在实际执行的过程中,进行两次顺序扫描。
这样,工具的执行速度与源像元的数目、分布以及最大距离无关。
影响工具执行速度的唯一因素是栅格的大小。
计算时间与“分析”窗口中的像元数成线性比例。
暂且不知道进行了什么样的两次顺序扫描。
3. 欧氏距离输出栅格结果投影平面上,像元与最近源之间的最短直线距离。
如下图:4. 欧氏方向输出栅格结果像元与最近源之间的方位角方向(以度为单位)。
使用360 度圆,刻度360 指北,90指东,从刻度1 顺时针增加。
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a
b g(x) q dx 1/ q
a
其中 f (x) p , g(x) q在[a,b]上可积分。
特别的 p=q=2 时,称为 Cauchy 不等式
特别的,当 n=1 时, (x, y) x y , 当 n=2 时, (x, y) (x1 y1)2 (x2 y2 )2
如果在 R2 中,定义 d(x, y) x1 y1 x2 y2 ,
例2 有理数空间 Q 按欧氏距离是不完备的距离空间。
例 3 距离空间l2 和 L2[a,b]按通常意义下的距离是完备的。
例 4 C[a,b]按 (x, y) max x(t) y(t) 是完备的距离空间; t[ a ,b ]
C[a,b]按
1(x,
y)
b
a
x(t)
y(t ) dt
是不完备的距离空间
间 Q 是等距同构的,所以实数空间 R1 是有理数空间 Q
的完备化空间。
例2
C[a,b]按距离
(x,
y)
b
a
x(t)
y(t)
dt
是不完备的,
但C[a,b] L1[a,b],且C[a,b]在L1[a,b]中稠密,故 L1[a,b]是
C[a,b]的完备化距离空间。
同理,C[a,b]按距离
( x,
y)
则l p 是距离空间,常称为 p 方可和的空间。
特别的,当 p=2,l 2 称为平方可和距离空间。
§2.2 收敛概念
1) 定义(收敛点列) 设 X 是一个距离空间,{x n}是
X 中点列, x X 。若 n 时, (xn, x) 0 (即 0, N, 当n N时, (xn, x) )
补充不等式
1)Minkowski 不等式
(1)
n i 1
ai
bi
k
1/ k
n i 1
ai
k
1/ k
n i 1
bi
1/ k
k
( k 1, ai ,bi 为实数或复数)
(2)
1
b f (x) g(x) k dx k
b f (x) k dx 1/ k
b g(x) k dx 1/ k
例 2 设 P[a,b]为实系数多项式全体构成的集合,则
f (x)C[a,b],必存在 P[a,b]中的多项式列 Pn (x)按距离
(x, y) max x(t) y(t) t[ a ,b ]
收敛于 f (x)。故 P[a,b]在C[a,b]中稠密。
证明 见参考书 2
例 3
若 L2[a,b]中定义距离 (x, y)
例如:R1 中,点列{xn} {1n}是 Cauchy 列,也是收敛点列。
注:R1 中有结论:{x n}是收敛数列 {x n}是 Cauchy 数列。
但在一般的距离空间中,该结论不成立。
定理 若{x n}是(X , )中的收敛点列,则{x n}一定是 Cauchy 点列;反之,Cauchy 点列不一定是收敛点列
R
Ty R1
x
Tx
y
例 设 Rn 是欧氏距离空间,P 是 n 阶正交矩阵,且 x Rn ,Tx Px ,证明:T 是由 Rn 到 Rn 的等距映射。
证:由已知, Rn (列向量),有
n
( , ) (xi yi )2 ( )T ( ) i 1 [P( )]T [P( )] (P , P )
则称这个对应关系 T 是一个由 R 到 R1 的映射(或算子),
记为 y Tx
定义 2(等距映射) 设(R, ), (R1, 1)都是距离空间, 如果存在一个由 R 到 R1 的映射 T,使得x, y R ,有
1(Tx,Ty) (x, y)
则称 R 与 R1 是等距空间,(或称等距同构空间),T 称 为等距映射。
b
x(t)
y(t) 2 dt
1/ 2
,则
a
P[a,b],C[a,b]都在 L2[a,b]中稠密。
3)距离空间的完备化 距离空间的完备性在很多方面都起着重要的作用。
如何将一个不完备的距离空间扩充为完备的距离空间? 这就是距离空间完备化的问题。
定义 1(映射) 已知(R, ), (R1, 1),如果 x R 规一律定 y R1,
b
a
x(t)
y(t)
2
dt
1/
2
的完备化
的距离空间为 L2[a,b]。
§2.4 距离空间的可分性和列紧性
( x ( x1, x2 ), y ( y1, y2 ), )验证得知 R2 按 d 也是距离空
间,但与欧氏空间是不同的度量空间。
例3 设C[a,b]表示定义在[a,b]上的所有连续函数的
全体。x(t), y(t)C[a,b],定义
(x, y) max x(t) y(t) t[ a ,b ]
a
a
a
其中 f (x), g(x)在[a,b]上可积分,k 1
2)Holder 不等式
n
(1)
aibi
n
ai
p
1/
p
n
bi
q
1/ q
,
i 1
i1
i1
其中
ai ,bi
Байду номын сангаас
为实数或复数,
1 p
1 q
1
。
b
(2) a f (x)g(x) dx
b
f (x) p dx
1/ p
结论:闭包一定是闭集。A 是闭集 A A A A
§2.3 距离空间的完备性与稠密性
1)完备性 定义(完备性)在距离空间 X 中,若 X 中的任一
Cauchy 点列都在 X 中有极限,则称 X 是完备的距离 空间。
结论:在完备的距离空间中,收敛点列与 Cauchy 点 列是等价的。
例 1 Rn 按欧氏距离是完备的距离空间。 证: 例如 R1 是完备的,一般的证明见参考书
则C[a,b]在 下是距离空间。
若 1(x, y)
b
x(t) y(t) dt
a
, 则C[a,b]在 1下也
是距离空间
例4 设 Lp[a,b] (P 1) 表示[a,b]上 p 方可积的所有函数的
全体,即
Lp
[a,
b]
x(t
)
b a
x(t)
p
dt
。
x(t), y(t) Lp , 定义 (x, y) b x(t) y(t) p dt 1/ p a
(x, y) (x, z) (z, y)
则称实数 (x, y)为元素 x 与 y 之间的距离,称 X 为距 离空间或度量空间,记作(X , )或 X 。距离空间中的元
素也称为“点”,用“·”表示。
距离 (•,•)是集合 X×X(称为乘积空间或笛卡尔
积空间)到实数集合 R1 上的二元泛函(或称函数)。
则 Lp[a,b]是距离空间,常称为 p 方可积的空间。
特别的,当 p=2 时, L2[a,b]称为平方可积的空间。
例 5 设l p (P 1) 是所有 p 方可和的数列所成的集合,
即x { xi } 满足 xi p , i 1
p 1/ p
对于 x {xi}, y {yi}l p ,定义(x, y) i1 xi yi ,
证明:设 n 时, (xn, x) 0,
Q (xn, xm ) (xn, x) (xm, x) 则 n,m 时, (xn, xm ) 0 。
例 1 在有理数空间 Q 中,点列 1, 1.4, 1.41, 1.414, 1.4142, … 2 Q
是 Q 中的 Cauchy 点列,但不是收敛点列;
即 x0 X , 及实数r 0, 使得xn, 都有(xn, x0 ) r 定理 3(距离的连续性)在距离空间 X 中,距离 (x, y)
是两个变元 x, y 的连续泛函。即当 xn x0, yn y0 时 (xn, yn ) (x0, y0 )(n )
2) 柯西点列(Cauchy) 定义 设{x n}是距离空间 X 中的一个点列,若 n, m 时,(xn, xm ) 0 (即 0, N, 当n, m N时, (xn, xm ) ) 则称 x n 为基本点列或 Cauchy 点列。 0, N , 当n N时,p 0, (xn p , xn )
第2章 距离空间
§2.1 定义和举例 §2.2 收敛概念 §2.3 稠密性与完备性 §2.4 可分性与列紧性 §2.5 连续映射
在数学分析中 研究对象——函数 基本工具——极限,是分析理论的基础 定义极限的基础——距离
在泛函分析中将上述内容推广 研究对象——算子、泛函(空间到空间的映射) 首先引入度量工具——距离 然后在度量空间中——定义极限,建立相应的理
2)举例 例 1 设 R1 是非空实数集合,x, y R1,
① 若定义 (x, y) x y ,
验证知三条距离公理成立,则 R1 按定义 为距
离空间,即通常意义下的距离空间,常称欧氏空间。
②
若定义
1(x,
y
)
1
x
x
y
y
,验证知三条距离公理
成立,所以,R1 按定义 1也是距离空间
③ 若定义 2(x, y) x y2 , 验证不满足第三条公理,所以 R1 按定义 2 不是距离
C[a,b]按
2 (x,
y)
b
a
x(t)
y(t)
2
dt
1/
2
是不完备的距离空间
2) 稠密性
定义(稠密性)设 X 是距离空间, A, B X 。若
x A,总存在 B 中的点列 x n 收敛于 x, 则称 B 在 A 中 稠密。
(即x
A,