泛函分析——武大精品课1-4

合集下载

泛函分析讲稿-FudanUniversity

泛函分析讲稿-FudanUniversity

1.3.1 内点、开集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.3.2 极限点、闭集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.2.3 内积空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3 度量空间中的点集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.2.1 线性空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.2.2 赋范线性空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
i
ii
目录
1.6.1 标准正交系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 1.6.2 正交系的完备性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 1.6.3 线性无关向量系的正交化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 1.6.4 可分Hilbert空间的模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 1.7 稠密性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 1.7.1 稠密性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 1.7.2 可分空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 1.8 紧性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 1.8.1 相对列紧集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 1.8.2 完全有界集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 1.8.3 Arzel`a-Ascoli定理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 1.8.4 列紧集 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 1.8.5 紧集上的连续映照 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 1.9 习题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

泛函分析——武大精品课2-4

泛函分析——武大精品课2-4

1第12讲 Hahn -Banach 延拓定理教学目的掌握线性泛函延拓定理的证明思想及其推论。

授课要点1、 实空间线性泛函的控制延拓定理。

2、 复空间线性泛函的控制延拓定理。

3、保范延拓定理。

4、 延拓定理的推论及其意义。

对于一个线性赋范空间来说,对它上面的线性泛函知道得越多,对这个空间本身就了解得越多(参见第9讲思考题1). 有时候为了某种目的,要求有满足一定条件的线性泛函存在,Hahn -Banach 定理为这样的线性泛函的存在提供了保证.定义1 设()D T 与()1D T 分别是算子T 与1T 的定义域,若()()1D T D T ⊂,并且1,T x Tx =()x D T ∀∈,则称算子1T 是T 的延拓.定义2 线性空间X 上的实泛函()p x 称为是次可加的,若()()()p x y p x p y +≤+,,x y X ∀∈称为是正齐性的,若()()p x p x αα=,x X ∀∈,0α≥.显然线性空间上的每个半范数都是次可加正齐性泛函.定理1(Hahn -Banach ) 设X 是实线性空间,:p X R →是X 上的正齐性次可加泛函,M X ⊂是线性子空间,则(1)对于M 上定义的每个线性泛函0f ,存在0f 从M 到X 的延2拓f :X R →,()()0f x f x =,x M ∀∈ (2)若()()0f x p x ≤,x M ∀∈,可选取f 满足()()f x p x ≤,x X ∀∈ ()1 证 明 1设M X ≠,取0\x X M ∈,记'M =span {}0,x M ,则x M ′′∀∈,0x x tx ′=+,其中x M ∈,t R ∈. 此分解式是唯一的,否则另有110x x t x ′=+,1x M ∈,则()110x x t t x −=−−,若1t t ≠,则101x x x t t −=−M ∈,与0x 的取法矛盾,于是1t t =,并且1x x =. 对于任何常数c ,令()()0f x f x tc ′=+,0x x tx ′∀=+.则容易验证f 是M ′上的线性泛函. 实际上f 是0f 从M 到M ′的延拓,因为当x M ′∈时,0t =,从而()()0f x f x ′=.2 我们将证明当x M ∀∈,()()0f x p x ≤时,适当选择c ,可使()()f x p x ′′≤,x M ′′∀∈.实际上,x y M ∀∈,由于()()()()000f x f y f x y p x y +=+≤+()()00p x x p x y ≤−++,即()()()()0000f x p x x p x y f y −−≤+−,故存在c 满足()()00sup x Mf x p x x c ∈−−≤()()00inf y M p x y f y ∈≤+−, ()23我们将取这样的c 作成所要的线性泛函.此时若0x x tx ′=+,0t >,由()()00p x y f y c +−≥对于每个y M ∈成立,用1t x −代替y ,则()()1100p x t x f t x c −−+−≥,从而()()()()00f x f x tc p x tx p x ′′=+≤+=.若0x x tx ′=+,0t <,由()()00f x p x x c −−≤对于每个x M ∈成立,用1t x −−代替x ,则()()1100f t x p t x x c −−−−−−≤,即()()00f x p x tx tc −++≥. 从而()()()()00f x f x tc p x tx p x ′′=+≤+=.当0t =时,显然()()()()0f x f x p x p x ′′==<. 故f 是0f 从M 到M ′上满足()1的延拓。

11.1泛函和泛函的极值-武汉大学数学物理方法

11.1泛函和泛函的极值-武汉大学数学物理方法

考虑:δ ∫ [ F ( x, y, y′) + λG ( x, y, y′)]dx = 0
a
b
则→
∂F ∂y
+λLeabharlann ∂G ∂y−d dx
[(
∂F ∂y ′
)+λ
d
dx ∂y ′
(
∂G
)] = 0
积分常数 C1 , C 2和λ可由附加条件定出
§11.1 泛函和泛函的极值
四.泛函的条件极值
1 ⎧ 2 ⎪ J [ y ( x )] = ∫ y ′ dx 0 ⎪ 1 ⎪ 2 例 2 .⎨ y dx = 1 ∫ ⎪ 0 ⎪ y ( 0 ) = 0, y (1 ) = 1 ⎪ ⎩
考虑
δ ∫ ( y′2 + λy 2 )dx = 0
0
1
不显含x, 也可推出一阶Euler方程, 此处直接用二阶Euler d 也不困难 : 2λy − (2 y′) = 0 dx
§11.1 泛函和泛函的极值
四.泛函的条件极值
即 : y′′ − λy = 0 y = C1e
λx
+ C2 e −
λx
§11.1 泛函和泛函的极值
二、泛函的极值
2.变分
(1) : 函数的变分 : 若 y ( x ) 微变 y ( x ) + t η ( x ), t为小参数 , 则记
δ ( y ) = tη ( x ) ( 2 ) — 称 tη ( x )为 y ( x )的变分 . 注意 : δ y 不同于 dy , dy 有一取极值过程 , δ y 不取
δ ( y ) → y ′( x )的变分
即: δ ( y ′) ≡
d dx
δ ( y)

泛函分析第四讲

泛函分析第四讲
T是X的线性子空间DT 到 Y中的线性算子. 如果存在M 0,使得对于任意的 x DT 都有
Tx M x ,
则称 T是 DT Y 中的有界线性算子.
当 DT X时,称 T 是 X Y 中的有界线性算子.
第二章 泛函分析
第二节 赋范线性空间及Banach空间
二、有界线性算子和连续线性泛函
泛函分析
2.2 赋范线性空间及Banach空间
第二章 泛函分析
一、赋范线性空间
1. 赋范线性空间的定义
定义1 设 X 是复(或实)的线性空间,
如果对于 X 中的每个 x ,对应于一个实数 x ,
且满足 (1) x 0,x 0 x 0;
(2) x x , R 或 C;
(非负性) (齐次性)
第二章 泛函分析
第二节 赋范线性空间及Banach空间
三、线性算子空间和共轭空间
定理5 ƁX Y 按通常的线性运算及算子范数
构成一个赋范线性空间. 证Ax sup Ax
x 1
x 1
x 1
A
(3)A B sup A Bx sup Ax Bx
x D, x 0
第二章 泛函分析
第二节 赋范线性空间及Banach空间
二、有界线性算子和连续线性泛函
定理3 设 X ,Y 是两个赋范线性空间, T : X Y 的线性算子,则T连续的充要条件是 T有界.
证明 必要性 若T连续但无界
xn X,xn 0n 1,2, 使 Txn n xn

yn
定理2 设 X ,Y 是两个赋范线性空间,T是定义在 X 的子空间D上而值域含在 Y 中的线性算子,则 T 是有界的充要条件是 T将D中任一有界集映成 Y 中有界集.
证明 必要性

(53页PPT幻灯片修改版)泛函分析课件

(53页PPT幻灯片修改版)泛函分析课件


例子

n维Euclid空间是可分的 连续函数集C[a, b]是可分的

目的:用简单的逼近复杂的
距离空间的完备性

柯西序列

设{xn}是(X, ρ)中的点列,若对任意的ε>0,存在N>0,当 n, m>N时,有ρ(xn, xm)< ε. 则称 {xn}是X中的柯西(Cauchy) 序 列,或称基本序列
距离空间:定义

设 X 是非空集合,对于X中的任意两元素x与y,按某一法则都 对 应唯一的实数ρ(x, y),并满足以下三条公理(距离公理) :
1. 2.
3.
非负性: ρ(x, y) ≥0, ρ(x, y) =0当且仅当x=y; 对称性: ρ(x, y) =ρ(y, x); 三角不等式;对任意的x, y, z ρ(x, y) ≤ ρ(x, z) + ρ(z, y)


取 x (1,1,...,1,...), (0, 0,..., 0,...)
1 2 1 ( x, ) i 2 i 1 2 1 1

(2 x, )
i 1

1 2 2 i 2 1 2 3
2 ( x, ) (2 x, )
巴拿赫(Banach)空间

极限是数学分析中的基本概念之一,有了它可以派 生 出许多其它概念.泛函分析用距离来导出一般化 的极 限概念.

如n→∞时xn→a,我们应理解为xn与a的距离当n→∞时趋向 于零.
距离空间: Rn

n 维实(或复)Euclid空间 Rn 是 n 维向量x = (a1,a2,…,an)的全体,其中ai是实(或复)数. 对 任何的x = (a1,a2,…,an), y = (b1,b2,…,bn),规定

武汉大学泛函分析授课教案

武汉大学泛函分析授课教案

授课班级:XX级XX班授课时间:2023年X月X日授课教师:XXX教学目标:1. 使学生掌握泛函分析的基本概念和基本性质。

2. 使学生能够运用泛函分析的理论和方法解决实际问题。

3. 培养学生的逻辑思维能力和创新意识。

教学内容:1. 泛函分析的基本概念2. 线性赋范空间3. 线性算子4. 共鸣定理及其应用5. 自反空间与一致凸空间教学过程:一、导入1. 回顾实变函数和复变函数的基本知识,引出泛函分析的概念。

2. 强调泛函分析在数学和自然科学中的应用。

二、基本概念1. 泛函分析的基本概念:函数空间、线性赋范空间、线性算子等。

2. 通过实例讲解,使学生理解这些概念。

三、线性赋范空间1. 定义线性赋范空间,并举例说明。

2. 讲解线性赋范空间的性质,如闭性、完备性等。

3. 介绍一些常见的线性赋范空间,如Lp空间、C空间等。

四、线性算子1. 定义线性算子,并举例说明。

2. 讲解线性算子的性质,如连续性、有界性等。

3. 介绍一些常见的线性算子,如积分算子、微分算子等。

五、共鸣定理及其应用1. 介绍共鸣定理的定义和证明。

2. 通过具体例子分析共鸣定理在经典分析中的应用。

3. 讲解如何将经典分析中的问题转化为泛函分析中的问题。

六、自反空间与一致凸空间1. 定义自反空间和一致凸空间,并举例说明。

2. 讲解自反空间和一致凸空间的性质,如自然嵌入映射、等距同构等。

3. 介绍一些常见的自反空间和一致凸空间,如Lp空间、Lq空间等。

七、总结1. 总结本节课的主要内容,强调泛函分析在数学和自然科学中的应用。

2. 布置课后作业,巩固所学知识。

教学评价:1. 通过课堂提问、讨论等方式,了解学生对本节课内容的掌握程度。

2. 课后作业的完成情况作为评价学生掌握知识的重要依据。

3. 定期进行测试,了解学生对泛函分析的整体掌握情况。

实变函数与泛函分析全册精品完整课件

实变函数与泛函分析全册精品完整课件

University of science & Technology of China
五大论:
集合论-着重介绍 Cantor 关于集合的势论的知识.
测度论-讲解 Lebesgue 测度的思想与方法.
积分论-讲解 L 积分的定义、性质、极限定理和 L 可积函数空间,积分与微分的关系.
空间论-主要讲述无穷维赋范空间和内积空间,以 及与共轭空间有关的知识. 算子论-主要讲述三大基本定理(共鸣定理、开映 射定理、闭图像定理),共轭算子以及算子谱理
论.
University of science & Technology of China
教学目的
使学生掌握 L 测度与 L 积分的基本理论、基本思想 与方法,为今后进一步使用现代分析普遍应用的这 一基本工具打下基础。
使学生掌握有关空间和算子的基本理论和思想方法 . 认识和理解现代数学中公理化、抽象与具体、理 论和应用密切联系的特点并加以应用.
前言
课程的重要性 课程讲授的主要内容 教学目的 难易程度 考核方式
University of science & Technology of China
《实变函数与泛函分析》的重要性 在20世纪初期产生并发展起来的学科,是整 个分析数学中最年轻的学科之一 从“经典理论”向“现代理论”转折的关口 是联系各门课程的纽带
通过与其他学科的联系,加强学生对于数学思想方 法的内在联系和一致性的认识,从整体上提高学生 的数学素养
University of science & Technology of China
课程难度与考核方式
内容抽象,难度较大 平时表现分+考试分数, 比例 认真学习则无须担心考核

泛函分析——武大精品课1-6

泛函分析——武大精品课1-6
k
k
k
f ( x 0 ) = a .对于下确界同样证明.
紧性在很多学科中都会用到, 有时候知道某空间或其中的某个子集是紧或相对紧的是很 重要的. 例1 空间 C (Ω ) 中的相对紧集.
设 (Ω , d ) 是紧度量空间, C (Ω ) 是 Ω 上定义的标量值连续函数全体.定义
|| x ||= sup | x(t ) | ,
2
,若 en = (0,
n
,0,1,0, ) ,则 || en ||2 = 1 .令 A = {en ; n ≥ 1} ,则 A 不是紧集.实
1 际上, ∀m ≠ n , || em − en ||= 2 .若取 Bn = O en , ,则 {Bn , n ≥ 1} 是 A 的开覆盖.但由于 2
x∈A
∀x ∈ A , ∃rx > 0 和自然数 n x ,使得 O( x, rx ) ∩ {xn ; n ≥ n x } = ∅ .注意到 ∪ O( x, rx ) ⊃ A ,由 A
′, 的 紧 性 , 存 在 x1 ′ , 使 得 ∪ O ( x′j , rx′ ) ⊃ A . 但 当 m ≥ max{n x′ , , xk
第6讲
紧性与连续映射
教学目的:掌握紧集的概念与基本属性。 授课要点: 1、 紧集、相对紧集和完全有界集的定义与序列式刻划。 2、 紧集在连续映射下的特性。 3、 某些空间中紧子集的特征。
我们称集族 {Bλ ; λ ∈ Λ} 覆盖 A ,若 ∪ Bλ ⊃ A.
λ∈Λ
定义 1
设 X 是度量空间, A ⊂ X .
k k k
紧.
′ ∈ X , d ( xn , xn ′) < 2°若不然,则存在 ε 0 > 0 , xn , xn

泛函分析 PPT课件

泛函分析 PPT课件
• 研究的空间的目的,在于把由实际问题归纳出来 的某些集合抽象为具有某种属性的空间,从而利 用数学上已有的结论去分析他们的性质。
• 如:关于点的收敛性就与自控控制系统的输入输 出稳定性、控制算法的收敛性等密切相关。
• 下面我们介绍的这个结论,不仅在数学上,在其 它的学科也能看到广泛的应用。
定理证明:随便给定一点x 0,压缩算子T 逐次作用,得到了一个 Cauchy列,由空间X的完备性,极限点x *存在且唯一,不动点就
得到了.(Tx*, x*) (Txn ,Tx*) (Txn , x*) 0。
该定理(Banach压缩映射原理)就是某一类映射的不动点存在
性和唯一性的问题,不动点可以通过迭代序列求出。实际应用
中T未必是,但T n0是压缩时,命题仍然成立。 注:1.该原理是求解代数方程、微分方程、积分方程、以及数值
同胚变化下是保持不变的 • 练习:证明从离散空间X到任意距离空间Y
的映射T是连续映射。
证明稠密性具有传递性,即若A在B中稠密,B在C中稠密,则A 在C中稠密。
不可分空间的例子:有界数列空间在最大值定义的距离下 是不可分的。
注: Cauchy序列一定是有界序列,如果有收敛的子列,那么 Cauchy序列必是收敛的
• 若空间X本身是紧(列紧)集,则称X是紧(列紧) 空间。
• 例:实直线R是完备的距离空间,但不是紧的, 也不是列紧的;R中任意有界闭集M按R的距离是 紧空间,有界开集N是列紧的。
• 在欧式空间中,有界性和列紧性是一致的。
距离空间的紧性
• 直接从定义判定一个集合的紧性比较困难。 • 称距离空间X的子集A是全有界的,对任意
常用的几个公式
• 赫尔德不等式:p,q>1,1/p+1/q=1,则

泛函分析第一章

泛函分析第一章

x, y与x1 , y1对称,
d ( x , y ) d ( x1 , y1 ) d ( x , x1 ) d ( y1 , y ).
注:若xn x0 , yn y0 , 则d ( xn , yn ) d ( x0 , y0 ).
点列收敛意义
(1) n xk ( ξ
ξ k η k ξ k ζ k ζ k η k ξ k ζ k ζ k η k (1) 1 ξ k η k 1 ξ k ζ k ζ k η k 1 ξ k ζ k 1 ζ k η k
1 (1) k 并求和,得 2

1 ξ k η k 1 ξ k ζ k 1 ζ k η k d ( x, y) k k k ζ k 1 2 1 ξ k η k k 1 2 1 ξ k k k 1 2 1 ζ k η k
n (ξ 1, ,ξ n)|ξ i ,i 1,, , n 2
x ( 1 ,ξ n ), y ( 1 ,η n ) n , 定义 ξ , η ,
d ( x, y) ( k η k )2 , ξ
k 1 n
则 n是距离空间.
证: x ( 1 ,ξ n ), y ( 1 ,η n ), ξ , η ,
在Rn中,按点列收敛等价于按坐标收敛.
(2) C [a , b]
xn xn (t ), x0 x0 (t ) C[a , b]. 设xn x0,则
d ( xn , x0 ) 0, 即
( iii ) d 2 ( x , y ) ( k η k )2 ( k ζ k ζ k η k )2 ξ ξ
k 1 k 1 n n
( k ζ k )2 2 ( k ζ k )( k η k ) ( k η k )2 ξ ξ ζ ζ

泛函分析讲义

泛函分析讲义

泛函分析讲义第五章Banach代数1代数准备知识2 Banach代数2.1 Banach代数的定义2.2 Banach代数的极大理想与Gelfand表示3例与应用4 c’代数5 Hilbert空间上的正常算子5.1 Hilbert空间上正常算子的连续算符演算5.2正常算子的谱族与谱分解定理5.3正常算子的谱集6在奇异积分算子中的应用第六章无界算子1 闭算子2 cayley变换与自伴算子的谱分解2.1 cayley变换2.2自伴算子的谱分解3无界正常算子的谱分解3.1 B0rel可测函数的算子表示3.2无界正常算子的谱分解?4 自伴扩张4.1 闭对称算子的亏指数与自伴扩张4.2 自伴扩张的判定准则5自伴算子的扰动5.1稠定算子的扰动5.2自伴算子的扰动5.3 自伴算子的谱集在扰动下的变化?6无界算子序列的收敛性6.1预解算子意义下的收敛性6.2图意义下的收敛性第七章算子半群1无穷小生成元1.1无穷小生成元的定义和性质1.2 Hme—Yosida定理2无穷小生成元的例子3单参数酉群和Stone定理3.1单参数酉群的表示——stone定理3.2 stone定理的应用1.B0chner定理2.Schr6dinger方程的解3.遍历(ergodic)定理3.3 Trotter乘积公式4 Markov过程4.1 Markov转移函数4.2扩散过程转移函数5散射理论5.1波算子5.2广义波算子6发展方程第八章无穷维空间上的测度论1 C[O,T]空间上的wiener测度1.1 C[O,T]空间上wiener 测度和wiener积分1.2 Donsker泛函和Donske卜Lions定理1.3 Feynman—Kac公式2 Hilbert空间上的测度2.1 Hilbert—Schmidt算子和迹算子2.2 Hilbert空间上的测度2.3 Hilbert空间的特征泛函3 Hilbert空间上的Gauss测度3.1 Gauss测度的特征泛函3.2 Hilbert空间上非退化Gauss测度的等价性清词丽句必为邻2015-09-21 04:05 | 豆瓣:烟波浩渺1980杜甫的《戏为六绝句》(其五)不薄今人爱古人,清词丽句必为邻。

泛函1-2 1-3 1-4

泛函1-2 1-3 1-4


f n ( x) f m ( x) <
3.7 定理 设 { f n ()} 是E上的连续函数列,如果
{ f n ()}在E上一致收敛于 f () ,则此极限函数
f () 也在E上连续。
3.8 定理 设 { f n ()}是[a,b]上的连续函数列,如果
{ f n ()} 在E上一致收敛于 f () ,则 f () 在[a,b]
任一有界实数列 {xn } 必有收敛子序列 {xn }
k
•定理2.5 的几何解释
柯西准则说明收敛数列各项的值越到后边,彼 此越是接近,以至充分后面的任何两项之差的绝对 值可小于预先给定的任意小正数.或形象地说,收敛 数列的各项越到后面越是挤在一起.
x1 x5 x2 x4
x3
2.7 Heine—Borel有限覆盖定理:
f ( x' ) f ( x) < ,则称 f () 在集合E上一致连续。
例 证明 f ( x) ax b (a 0)在(,)上一致连续。
若 f 在E上一致连续,则 f 在E上连续; 反之不成立(即若 f 在E上连续, f 不一定在
E上一致连续).
1 例 设 f ( x ) , E (0,1) 则 f 在E上连续, x
S
等价定义
M supA 的充要条件
1) M 是 A 的上界
2) " 0, $x0 A 使得 x0 M
m inf A 的充要条件
1) m 是 A 的下界
2) " 0, $x0 A 使得 x0 < m
2.2 确界存在定理: 任何有上界的非空实数子集A必有上确界。任 何有下界的非空实数子集必有下确界。

泛函分析 课件第一章

泛函分析 课件第一章
n n i 1
i 1
Ai x | 0 x 1
Ai x | 0 x 2
1 1 A x | x (2)设 i , i 1, 2,.... i i

1 1 Ai x | x , n n i 1
4、逆映射 设 为A到B上的一一映射.作B到A的映射如下:如果 : x | y 令 : y | x , 确实使唯一的
x 与 y 相对应,即 是映射,
11 1 : B A
则称
是 的逆映射 ,也记为
注:逆映射是反函数概念的推广。例如,任何一个严格单调的函数都可
d c 11 : x b ( x a) c a
故(a,b)与(c,d)对等。
定理 1 对任何集合A、B、C均有
(1) (3) A B B

(2) A
A

A
(4) A B, B C A C

定理 2 设{An}和{Bn}是两列分别彼此互不相交的集列,
An
Bn , n 1,2,... , 则
集合表示方法:
列举法:将其元素一一列举出来。
特征描述法:将元素所具有的特征义命题的形式描述出来。
p Q {x | x q , p Z , q Z , q 0}
定理1:对任何集合A、B、C,均有
(1)A A
(2)A B,B A,则A = B
(3)A B,B C,则A C 其中(2)是经常用于证明两个集合相等。
§2 集合的运算
1、和集或并集 A B x | x A 或 x B

A x | 存在某个 使x A
2、交集

泛函分析题1.4线性赋范空间答案

泛函分析题1.4线性赋范空间答案

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Hölder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ϕ : X →l∞,f #ϕ ( f ) = ( f (a1), f (a2), ...).则ϕ : X →l∞是线性双射,且|| ϕ ( f ) ||∞= sup k ≥ 1 | f (a k) | = sup0 < t≤ 1 { | f (t ) | } = || f ||.所以,ϕ : 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ϕ : X → 1称为凸的,如果不等式ϕ( λ x + (1 -λ) y ) ≤λϕ( x ) + (1 -λ)ϕ( 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ϕ的一个局部极小点.如果存在x∈X,使得ϕ( x ) < ϕ( x0),则∀ t ∈(0, 1),ϕ( t x + (1 -t ) x0) ≤t ϕ( x ) + (1 -t )ϕ( x0) < t ϕ( x0) + (1 -t )ϕ( x0) = ϕ( 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ϕ( x0) ≤ϕ( x ),即x0是ϕ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 i e 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ϕ : X →X/X0为ϕ (x) = [ x ] = x + X0(∀x∈X ).求证ϕ是线性连续映射.证明:∀x, y∈X,∀α, β∈ ,ϕ( α x + β y ) = [α x + β y ] = [α x ] + [ β y ] = α [ x ] + β[ y ] = αϕ (x) + βϕ (y).|| ϕ (x) -ϕ (y) ||0 = || [ x ] - [ y ] ||0 = || [ x-y ] ||0 = inf z∈[ x-y ] || z || ≤ || x-y ||.所以,ϕ是线性连续映射.(5) ∀[ x ]∈X/X0,求证∃y∈X,使得ϕ (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ϕ (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ϕ的连续性,在X/X0中,ϕ(s k) →ϕ(s) ( k→∞ ).而ϕ(s k) = ϕ( ∑ 1 ≤j ≤k y j ) = ∑ 1 ≤j ≤k ϕ( 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——武大精品课1-7

泛函分析——武大精品课1-7

B ⊃ A.
例1
c0 , c , l p (1 ≤ p < ∞) , P[a, b] , C[a, b] , Lp [a, b] (1 ≤ p < ∞) 都是可分空间. , rn ,0, ); ri ∈ Q , n ≥ 1} ,即 B 是由至多有限多个坐标不为 0 并且每个
考虑集合 B = {( r1 ,
从而 x1 = x2 , T 是一一的.若 xn , x ∈ X , xn → x ,则
|| Txn − Tx ||≤ b || xn − x ||→ 0 , Txn → Tx , T 是连续的.若 y n , y ∈ Y , y n → y ,不妨设 y n = Txn , y = Tx ,则
a || T −1 y n − T −1 y ||= a || xn − x ||≤|| Txn − Tx ||=|| y n − y ||→ 0 ,
1≤i ≤ n0 i > n0
故 c 可分. 对于 l p ,由于 x = ( x n ) ∈ l p 时, ∑ | xn | p < ∞ ,先取 n0 使得
i =1 ∞
i = n0 +1
∑| x

n
| p < ε p ,再取有理数
r1 ,

, rn 使得 ∑ | xi − ri | p < ε p ,仍记 y = ( r1 ,
2 k =1 k =1
n
n
1 2

β || α || ≤ || F (α ) || ,
∀α ∈Φ n .
由定理 1,F 是从 Φ n 到 Y 上的同构映射.由于 Φ n 完备,故 Y 完备.作为 X 的子空间,Y 是闭子空间.证毕. 设 X , Y 为线性赋范空间, dim X = dim Y = n ,则存在到上的一一映射 T : Φ n → X 和

泛函分析讲义(中文版-武汉大学)-4a786423a5e9856a5612604e

泛函分析讲义(中文版-武汉大学)-4a786423a5e9856a5612604e

定义 1
设 X 是某个集合, d : X × X → R 是一个二元映射,满足
(1) d ( x, y ) ≥ 0 ; d ( x, y ) = 0 当且仅当 x = y . (2) d ( x, y ) = d ( y, x) . (3) d ( x, z ) ≤ d ( x, y ) + d ( y, z ) (三角不等式) . 则称 d 是 X 上的度量(距离)函数,称 X 为度量(距离)空间.有时为了明确,记为 ( X , d ) . 度量空间的子集合 E ,仍以 d 为 E 上度量构成的度量空间称为 ( X , d ) 的子空间. 例1 对于 n 维空间 Φ n 中的点 x = ( x1 ,
Hamel 基.换句话说,任一线性空间必存在 Hamel 基.
凸集和子空间是线性空间中时常用到的子集. X 的子集 E 称为是凸的,若 ∀x, y ∈ E ,
0 ≤ r ≤ 1 , rx + (1 − r ) y ∈ E .对于任一集合 E ⊂ X ,记
n n co E = ∑ ri xi : xi ∈ E , ri ≥ 0, ∑ ri = 1, n = 1, 2, i =1 i =1
(提示:设 X 不是仅有 0 元构成,记 X 中全体线性无关子集全体为 F,以集合包含关 系为 F 上的半序,则 F 成为半序集。验证其中的每个全序子集族之并是这个全序子集族的 上界。根据 Zorn 引理,F 有极大元,此极大元就是 X 的 Hamel 基。读者在第一次阅读时可 以隔过这一问题) 4、设 X 是线性空间,证明 E ⊂ X 是 X 的线性子空间当且仅当
记此空间为 (Φ n , d ) . 称之为 n 维欧几里德(Euclid)空间. 实际上在 Φ n 上还可以定义其他度量,例如 d1 ( x, y ) = max xi − y i ,此时 (Φ n , d1 ) 仍是度
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。


若 σ > 0 ,令 E mn (σ ) = {t , | f m (t ) − f n (t ) |≥ σ } ,则
σ p µ ( E mn (σ )) ≤ ∫E | f m (t ) − f n (t ) | dµ
σ
p
≤ ∫ | f m (t ) − f n (t ) | dµ < ε p .

n =1
diamFn → 0 ,则 ∩ Fn ≠ ∅ .
证明 取 xn ∈ Fn , n ≥1, 由 Fn ⊃ Fn+1 知道 xm ∈ Fn , ∀m ≥ n . 从而 d ( xm , xn ) ≤ diamFn → 0 .
这说明 {xn } 是 Cauchy 序列.
X 是完备的,故有 x ∈ X , lim xn = x .已经知道 xm ∈ Fn (m ≥ n) ,由于 Fn 是闭集,故
xn → x .显然必有某个 xn ∈ U ,所以也有 E ∩ U ≠ ∅ .
( 2 ) ⇒ ( 3)
思考题 验证空间 L∞ , l p (1 ≤ p ≤ ∞) , c0 , c 的完备性.
在数学分析中我们知道, 仅在有理数域中考虑极限运算会有不可想象的困难, 这就是要 用实数域取代它的原因。 由此想见,较之一般的度量空间, 完备空间具有更为优良的性 质.下面让我们考察这方面的问题. 定理 1 设 X 是完备度量空间, Fn ⊂ X 是一列非空递缩闭集,即 Fn ⊃ Fn+1 (n ≥ 1) 并且
m , n →∞
(1)若 lim d ( xm , xn ) = 0 ,称 {xn } 为 Cauchy 序列. (2)若 X 中的每个 Cauchy 序列 {xn } 是收敛序列,即 ∃x ∈ X ,使得 lim d ( xn , x) = 0 ,
n→∞
则称 X 是完备的. 由三角不等式容易得出每个收敛序列一定是 Cauchy 序列,反之却未必. 完备的线性赋范空间称为 Banach 空间,完备的内积空间称为 Hilbert 空间. 例1 空间 P[a, b] 不完备.
ci ≤ ∑ → 0, m ≥ n → ∞. i = n +1 i !
m
故 pn 是 Cauchy 序列. 我们知道
max | pn (t ) − et |= max
a ≤i ≤b a ≤i ≤b
m ti ci ≤ → 0, n → ∞. ∑ i∑ = n +1 i ! i = n +1 i !

但 e t ∈ P[a, b] .同时注意到, P[a, b] 上的范数收敛相当于在 [a, b] 上的一致收敛,从而点点 收敛.于是极限函数是惟一的, pn 不可能有其他极限,故 P[a, b] 不完备. 例2
k
1 (∀m ≥ nk ) 成 立 的 自 然 数 , 不 妨 设 nk 是 递 增 的 . 令 x1 = s n , 2k
1
xk = sn − sn
k
k −1
(k ≥ 2) ,则
∑ || xi || =|| sn || +∑ || sn − sn || ≤|| sn || +1 < ∞ ,
i =1
xn (t ) → x0 (t ) .
(1)
在不等式(1)中固定 n ,令 m → ∞ ,则得到
| x0 (t ) − xn (t ) |≤ ε , t ∈ [a, b] .
(2)
现 在 取 n ≥ n0 , 由 xn (t ) 在 [a, b] 上 的 连 续 性 , 取 δ > 0 , 使 得 | t1 − t 2 |< δ 时
P[a, b] 是区间 [a, b] 上实(或复)系数多项式的全体.对于每个 p ∈ P[a, b] ,定义
|| p ||= max | p (t ) | .
a ≤t ≤b
由定义可直接验证, P[a, b] 是线性赋范空间,但 P[a, b] 不是完备的.例如取
p n (t ) = 1 + t + 1! + tn , n!
n→∞
有 x ∈ Fn (n ≥ 1) ,或者 x ∈ ∩ Fn .
n =1

线性赋范空间 X 中的一个向量级数 ∑ xi 称为是可和(收敛)的,若存在 x ∈ X ,使得
i =1

部分和序列 s n = ∑ xi 依 X 的范数收敛于 x , sn → s ,此时记 x = ∑ xi . ∑ xi 称为绝对可和

p
于是 f n 在依测度收敛意义下是 Cauchy 序列.由实变函数的知识,存在可测函数 f ,使 得 f n 依测度收敛于 f . 根据 Riesz 定理,有子序列 { f n } a .e . 收敛于 f .现在我们证明依照 Lp 中的范数
k
f n → f .实际上,当 ni , nk ≥ n0 时
第4讲
完备性与纲定理
教学目的: 掌握完备空间的概念, 完备空间的基本性质并认识完备 性在分析中的重要意义。 授课要点: 1、 2、 3、 4、 完备性的定义和常见空间的完备性。 完备空间的基本性质。 纲的概念及初步应用。 完备化定理:任何度量空间都可以完备化。
在实数理论中我们知道著名的 Cauchy 准则,即实数序列是收敛的当且仅当它是满足 Cauchy 条件的.当我们把视线从实数域转到一般的度量空间时我们会提出类似的问题.度 量空间也有序列的收敛概念,那么是否也有相应的 Cauchy 准则呢? 实际上只须看一下有理 数域 Q 的情况,其中的 Cauchy 序列不一定都收敛于 Q 中的元,所以 Cauchy 准则对于 Q 并 不成立.造成这一现象的原因并不是序列的分析性质不好,而在于空间中的点“不够多” , 以至于存在“孔洞” . 定义 1 设 ( X , d ) 是度量空间, xn ∈ X , n ≥ 1 .
i =1 i =1∞n|| s m − s n || = ||
i = n +1
∑x
m
i
|| ≤
i = n +1
∑ || x
m
i
|| → 0 , (m, n → ∞)

于是 {s n } 是 Cauchy 序列.从而存在 x ∈ X , s n → x ,即 x = ∑ xi .
i =1
反之,若 X 中任一绝对可知级数可和, {s n } 是 X 中的 Cauchy 序列. ∀k ≥ 1 ,取 nk 是 使 || s m − s n ||<
k k
故 lim f n = f .
n→∞
证毕.
Lp 中序列的依范数收敛,通常称为 p 方平均收敛.由证明还可知道, p 方平均收敛的
序列必定依测度收敛,反之则未必. 验证度量空间的完备性通常都要从给定的 Cauchy 序列找出一个“目标元” (在例 2 中 在例 3 中是 f n 的依测度收敛的极限函数) , 而后验证此 “目标元” 是 x n 点点收敛的极限函数, 属于该空间,并且在空间度量意义下,该元是所给 Cauchy 序列的极限.
i =1 i =1 i =1
n


的, 若 ∑ || xi || < ∞ . 与数值级数不同, 一个绝对可和的向量级数可能不是可和的, 见例 1. 下
i =1

面定理说明这个问题与空间的完备性有密切联系. 定理 2 证明 设 X 是线性赋范空间, X 是完备的当且仅当其中任一绝对可和级数可和. 若 X 完备, xi ∈ X , ∑ || xi || < ∞ .设 s n = ∑ xi ,则
C[a, b] 完备.
设 {xn } 是 C[a, b] 中的 Cauchy 序列.∀ε > 0 , 存在 n0 , 当 m, n ≥ n0 时,|| xm − xn ||< ε . 此 时 ∀t ∈ [a, b] ,
| xm (t ) − xn (t ) |≤|| xm − xn ||< ε ,
于是 {xn (t )} 是 Cauchy 数列.故 ∀t ∈ [a, b] 有 x0 (t ) 使得
|| s n − s n ||<
i
ε
2
.此时
|| s n − x ||≤|| s n − s n || + || s n − x ||< ε ,
i i
即 s n → x , X 是完备的. 思考题 你能否建立一些关于向量级数收敛的比较判别法?试总结之。
为了叙述完备空间的另一个重要性质,让我们先来介绍稠密性和 Baire 纲的概念. 定义 2 设 X 是度量空间, E ⊂ X .
1


k =2
k
k −1
1
即级数 ∑ xk 绝对可和.由假设,存在 x ∈ X ,使得 ∑ xk = s n → x . ∀ε > 0 ,存在 n0 ,使得
k =1 k =1
i

i
ni ≥ n0 时, || sn − x ||<
i
ε
2
.另一方面, {s n } 为 Cauchy 序列,只要 n0 足够大,当 n, ni ≥ n0 时,
| xn (t1 ) − xn (t 2 ) |< ε ,则
| x0 (t1 ) − x0 (t2 ) | ≤ | x0 (t1 ) − xn (t1 ) | + | xn (t1 ) − xn (t2 ) | + | xn (t2 ) − x0 (t2 ) |< 3ε .
故 x0 连 续 , 即 x0 ∈ C[a, b] . 不 等 式 ( 2 ) 中 的 不 等 式 关 于 t ∈ [a, b] 是 一 致 的 , 这 说 明
(1)称 E 在 X 中稠密,若 E ⊃ X . (2)称 E 在 X 中无处稠密,若 ( E ) 0 = ∅ . (3)称 E 是第一纲的,若 E 可以写成至多可数多个无处稠密集的并.
相关文档
最新文档