第七章度量空间和赋范线性空间

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泛函分析第七章 习题解答

泛函分析第七章 习题解答

第七章 习题解答1.设(X ,d )为一度量空间,令}),(,|{),(},),(,|{),(0000εεεε≤∈=<∈=x x d X x x x S x x d X x x x U问),(0εx U 的闭包是否等于),(0εx S ?解 不一定。

例如离散空间(X ,d )。

)1,(0x U ={0x },而)1,(0x S =X 。

因此当X 多于两点时,)1,(0x U 的闭包不等于)1,(0x S 。

2. 设 ],[b a C ∞是区间],[b a 上无限次可微函数的全体,定义 证明],[b a C ∞按),(g f d 成度量空间。

证明 (1)若),(g f d =0,则)()(1)()(max)()()()(t g t ft g t f r r r r bt a -+-≤≤=0,即f=g(2))()(1)()(max 21),()()()()(0t g t f t g t f g f d r r r r b t a r r -+-=≤≤∞=∑=d (f ,g )+d (g ,h )因此],[b a C ∞按),(g f d 成度量空间。

3. 设B 是度量空间X 中的闭集,证明必有一列开集ΛΛn o o o 21,包含B ,而且B o n n =⋂∞=1。

证明 令n n n o n nB x d Bo o .2,1},1),({K =<==是开集:设n o x ∈0,则存在B x ∈1,使n x x d 1),(10<。

设,0),(110>-=x x d n δ则易验证n o x U ⊂),(0δ,这就证明了n o 是 开集 显然B o n n ⊃⋂∞=1。

若n n o x ∞=⋂∈1则对每一个n ,有B x n ∈使n x x d 1),(1<,因此)(∞−→−−→−n x x n 。

因B 是闭集,必有B x ∈,所以B o n n =⋂∞=1。

4. 设d (x ,y )为空间X 上的距离,证明),(1),(),(___y x d y x d y x d +=是X 上的距离。

度量空间和赋范空间的关系

度量空间和赋范空间的关系

度量空间和赋范空间的关系无论是度量(distance)还是范数(norm),都是企图将任意的一个集合,通过定义关系,进而降维到我们熟知的实数空间进行研究。

度量空间和赋范空间的关系 1给定一个集合,它本来是无序的,元素之间没有关系,测度(距离)为它定义了2元关系。

对于一个集合的元素,如果定义任意两个元素之间有距离,那么这个集合就是度量空间和赋范空间1之间的关系。

这个距离的具体定义是:距离是一个实函数,它的自变量是集合中的任意两个元素。

那么这个实函数在定义的时候,并没有给出具体的公式,而是给出了实函数满足的性质,也就是•非负性(两个元素相等的时候,距离为0),•对称性,•三角不等式也就这3个性质。

赋范空间范数在线性空间中是确定的,定义的,因为范数的三角不等式需要元素和,和闭包是线性空间的一个重要性质。

首先,赋范线性空间是第一线性空间。

说到线性空间,马上就清楚了,它是定义加法和数乘的集合,而赋范线性空间是定义范数的线性空间。

那么norm是怎么定义的呢?它是一个元素对应的实函数,非负。

元素范数为0的充要条件是元素为0,齐次性和三角不等式。

只要线性空间的元素满足上面的性质的实函数就称为该元素的范数。

我们关注对应的三角不等式是:∣ ∣ x + y ∣ ∣≤ ∣ ∣ x ∣ ∣ + ∣ ∣ y ∣ ∣ ||x+y||\leq||x||+||y|| ∣∣x+y∣∣≤∣∣x∣∣+∣∣y∣∣。

我们比较距离和范数可以发现,距离指的是两个元素之间的关系,而范数指的是一个元素本身的性质。

另外范数的三角不等式中∣ ∣ x + y ∣ ∣ ≤ ∣ ∣ x ∣ ∣ + ∣ ∣ y ∣ ∣ ||x+y||\leq ||x||+||y||∣∣x+y∣∣≤∣∣x∣∣+∣∣y∣∣之所以成立是因为赋范线性空间中定义了两个元素的相加,因此 x + y x+y x+y 是有意义的,但是在度量空间和赋范空间的关系 1中,其没有意义,因为度量空间和赋范空间的关系 1没有定义任意两个元素之间的运算。

泛函分析习题

泛函分析习题

第七章 度量空间和赋范线性空间复习题:1。

设(,)X d 为一度量空间,令0000(,){|,(,)},(,){|,(,)},U x x x X d x x S x x x X d x x εεεε=∈<=∈≤问0(,)U x ε的闭包是否等于0(,)S x ε?2.设[,]C a b ∞是区间[,]a b 上无限次可微函数的全体,定义()()()()01|()()|(,)max.21|()()|r r r r r a t b r f t g t d f g f t g t ∞≤≤=-=+-∑ 证明[,]C a b ∞按(,)d f g 成度量空间.3。

设B 是度量空间X 中闭集,证明必有一列开集12,,,,n O O O 包含B ,而且1.n n O B ∞==4.设(,)d x y 为空间X 上的距离,证明(,)(,)1(,)d x y d x y d x y =+也是X 上的距离.5。

证明点列{}n f 按题2中距离收敛于[,]f C a b ∞∈的充要条件为n f 的各阶导数在[,]a b 上一致收敛于f的各阶导数.6.设[,]B a b ⊂,证明度量空间[,]C a b 中的集 {|t , (t)=0}fB f ∈当时为[,]C a b 中的闭集,而集 {||()|}(0)A ft B f t a a =∈<>当时,为开集的充要条件是B 为闭集。

7。

设E 及F 是度量空间中两个集,如果(,)0d E F >,证明必有不相交开集O 及G 分别包含E 及F 。

8.设[,]B a b 表示[,]a b 上实有界函数全体,对[,]B a b 中任意两元素,[,]f g B a b ∈,规定距离为(,)sup |()()|.a t bd f g f t g t ≤≤=-证明[,]B a b 不是可分区间.9.设X 是可分距离空间,f 为X 的一个开覆盖,即f 是一族开集,使得对每个x X∈,有f 中开集O ,使x O ∈,证明必可从f 中选出可数个集组成X 的一个覆盖. 10。

《实变函数与泛函分析基础》目录简介

《实变函数与泛函分析基础》目录简介

《实变函数与泛函分析基础》目录简介内容简介本次修订是在第二版的基础上进行的,作者根据多年来的使用情况以及数学的近代发展,做了部分但是重要的修改。

《实变函数与泛函分析基础(第3版)》共11章:实变函数部分包括集合、点集、测度论、可测函数、积分论、微分与不定积分;泛函分析则主要涉及赋范空间、有界线性算子、泛函、内积空间、泛函延拓、一致有界性以及线性算子的谱分析理论等内容。

这次修订继续保持简明易学的风格,力图摆脱纯形式推演的论述方式,着重介绍实变函数与泛函分析的基本思想方法,尽量将枯燥的数学学术形态呈现为学生易于接受的教育形态;同时,补充了一些现代化的内容,如“分形”的介绍。

《实变函数与泛函分析基础(第3版)》可作为高等院校数学类专业学生的教学用书,也可作为自学参考书。

目录第一篇实变函数第一章集合1 集合的表示2 集合的运算3 对等与基数4 可数集合5 不可数集合第一章习题第二章点集1 度量空间,n维欧氏空间2 聚点,内点,界点3 开集,闭集,完备集4 直线上的开集、闭集及完备集的构造5 康托尔三分集第二章习题第三章测度论1 外测度2 可测集3 可测集类4 不可测集第三章习题第四章可测函数1 可测函数及其性质2 叶果洛夫定理3 可测函数的构造4 依测度收敛第四章习题第五章积分论1 黎曼积分的局限性,勒贝格积分简介2 非负简单函数的勒贝格积分3 非负可测函数的勒贝格积分4 一般可测函数的勒贝格积分5 黎曼积分和勒贝格积分6 勒贝格积分的几何意义·富比尼定理第五章习题第六章微分与不定积分1 维它利定理2 单调函数的可微性3 有界变差函数4 不定积分5 勒贝格积分的分部积分和变量替换6 斯蒂尔切斯积分7 L-S测度与积分第六章习题第二篇泛函分析第七章度量空间和赋范线性空间1 度量空间的进一步例子2 度量空间中的极限,稠密集,可分空间3 连续映射4 柯西点列和完备度量空间5 度量空间的完备化6 压缩映射原理及其应用7 线性空间8 赋范线性空间和巴拿赫空间第七章习题第八章有界线性算子和连续线性泛函1 有界线性算子和连续线性泛函2 有界线性算子空间和共轭空间3 广义函数第八章习题第九章内积空间和希尔伯特(Hilbert)空间1 内积空间的基本概念2 投影定理3 希尔伯特空间中的规范正交系4 希尔伯特空间上的连续线性泛函5 自伴算子、酉算子和正常算子第九章习题第十章巴拿赫空间中的基本定理1 泛函延拓定理2 C[a,b]的共轭空间3 共轭算子4 纲定理和一致有界性定理5 强收敛、弱收敛和一致收敛6 逆算子定理7 闭图像定理第十章习题第十一章线性算子的谱1 谱的概念2 有界线性算子谱的基本性质3 紧集和全连续算子4 自伴全连续算子的谱论5 具对称核的积分方程第十一章习题附录一内测度,L测度的另一定义附录二半序集和佐恩引理附录三实变函数增补例题参考书目。

泛函分析度量空间知识和不动点的应用

泛函分析度量空间知识和不动点的应用

泛函分析度量空间知识和不动点的应用第七章度量空间和赋范线性空间知识总结 一、度量空间的例子定义:设X 为一个集合,一个映射d :X ×X →R 。

若对于任何x,y,z 属于X ,有 (I )(正定性)d(x,y )≥0,且d(x,y)=0当且仅当 x = y ; (Ⅱ)(对称性)d(x,y)=d(y,x );(Ⅲ)(三角不等式)d(x,z )≤d(x,y)+d(y,z )则称d 为集合X 的一个度量(或距离)。

称偶对(X ,d )为一个度量空间,或者称X 为一个对于度量d 而言的度量空间。

根据定义引入度量空间有离散的度量空间、序列空间、有界函数空间、可测函数空间、C 【a ,b 】空间、2l 空间,这6个空间是根据度量空间的定义可证它们是度量空间,在后面几节中给出它们相关的性质。

二、度量空间中的极限,抽密集,可分空间: 证明极限有二种方法:1、定义法:设{}n x 是(X ,d )中点列,如果存在x ∈X ,是lim (,)n x d x x →∞=0,则称点列{}n x是(X ,d )中的收敛点列,x 是点列{}n x 的极限。

2、M 是闭集是充要条件是M 中任何收敛点列的极限都在M 中。

即若n x M ∈,n=1、,2……,n x x →,则x M ∈。

给出n 维欧氏空间、C[a,b]序列空间、可测函数空间中点列收敛的具体意义,由这些系列例子可以看到,尽管在各个具体空间中各种极限概念不完全一致,所以我们引入度量空间中的稠密子集和可分空间的概念,根据定义可得出n 维欧氏空间nR 是可分空间,坐标为有理数的全体是nR 的可数稠密集,离散度量空间X 可分的充要条件为X 是可数集。

l ∞是不可分空间。

三、连续映射证明度量空间的连续映射有四种方法:1、定义法:设X=(X ,d ),Y=(Y ,d )是两个度量空间,T 是X 到Y 中的映射,0x X ∈,如果对于任意给定的正数ε,存在正数δ0,使对X 中一切满足d (x ,0x )δ 的x ,有(,)d Tx Tx ε ,则称T 在0x 连续。

泛函分析部分知识总结

泛函分析部分知识总结

泛函分析单元知识总结与知识应用一、单元知识总结第七章、 度量空间和赋范线性空间 §1 度量空间§1.1定义:若X 是一个非空集合,:dX X R ⨯→是满足下面条件的实值函数,对于,x y X ∀∈,有(1)(,)0d x y =当且仅当xy =;(2)(,)(,)d x y d y x =;(3)(,)(,)(,)d x y d x z d y z ≤+,则称d 为X 上的度量,称(,)X d 为度量空间。

例:1、设X 是一个非空集合,,x y X ∀∈,当1,(,)0,=x y d x y x y≠⎧=⎨⎩当当,则(,)X d 为离散的度量空间。

2、序列空间S ,i =1i |-|1(,)21+|-|i ii i d x y ξηξη∞=∑是度量空间 3、有界函数全体()B A ,(,)sup|(t)-(t)|t Ad x y x y ∈=是度量空间4、连续函数[a,b]C ,(,)max|(t)-(t)|a t bd x y x y ≤≤=是度量空间5、空间2l ,122=1(,)[(-)]kki d x y y x ∞=∑是度量空间§2 度量空间中的极限,稠密集,可分空间 §2.1收敛点列:设{}n x 是(,)X d 中点列,如果∃x X ∈,使n lim (,)=0n d x x →∞,则称点列{}n x 是(,)X d 中的收敛点列。

例:1、nn x R ∈,{}n x 按欧氏距离收敛于x 的充要条件为1,i n ∀≤≤各点列依分量收敛。

2、[a,b]C 中(,)0k d x y x x →⇔→(一致)3、可测函数空间()M X 中点列(,)0n n d f f f f→⇔⇒(依测度)稠密子集与可分空间:设X 是度量空间,E 和M 是X 中两个子集,令M M M ⊂表示的闭包,如果E ,那么称集M 在集E 中稠密,当E=X 时,称M 为X 的一个稠密子集,如果X 有一个可数的稠密子集,则称X 是可分空间。

泛函分析知识总结

泛函分析知识总结

泛函分析知识总结与举例、应用学习泛函分析主要学习了五大主要内容:一、度量空间和赋范线性空间;二、有界线性算子和连续线性泛函;三、内积空间和希尔伯特空间;四、巴拿赫空间中的基本定理;五、线性算子的谱。

本文主要对前面两大内容进行总结、举例、应用。

一、 度量空间和赋范线性空间(一)度量空间度量空间在泛函分析中是最基本的概念,它是n 维欧氏空间n R (有限维空间)的推 广,所以学好它有助于后面知识的学习和理解。

1.度量定义:设X 是一个集合,若对于X 中任意两个元素x ,y,都有唯一确定的实数d(x,y)与之对应,而且这一对应关系满足下列条件:1°d(x,y)≥0 ,d(x,y)=0 ⇔ x=y (非负性)2°d(x,y)= d(y,x) (对称性)3°对∀z ,都有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) (三点不等式)则称d(x,y)是x 、y 之间的度量或距离(matric 或distance ),称为(X,d)度量空间或距离空间(metric space )。

(这个定义是证明度量空间常用的方法)注意:⑴ 定义在X 中任意两个元素x ,y 确定的实数d(x,y),只要满足1°、2°、3°都称为度量。

这里“度量”这个名称已由现实生活中的意义引申到一般情况,它用来描述X 中两个事物接近的程度,而条件1°、2°、3°被认为是作为一个度量所必须满足的最本质的性质。

⑵ 度量空间中由集合X 和度量函数d 所组成,在同一个集合X 上若有两个不同的度量函数1d 和2d ,则我们认为(X, 1d )和(X, 2d )是两个不同的度量空间。

⑶ 集合X 不一定是数集,也不一定是代数结构。

为直观起见,今后称度量空间(X,d)中的元素为“点” ,例如若x X ∈,则称为“X 中的点” 。

⑷ 在称呼度量空间(X,d)时可以省略度量函数d ,而称“度量空间X ” 。

泛函分析课程总结

泛函分析课程总结

泛函分析课程总结数学与计算科学学院 09数本5班 符翠艳 2009224524 序号:26 一.知识总结 第七章 度量空间和赋范线性空间 1. 度量空间的定义:设X 是一个集合,若对于X 中任意两个元素,x y ,都有唯一确定的实数(),d x y 与之相对应,而且满足()()()()()()()1,0,,0=;2,,;3,,,,d x y d x y x y d x y d y x d x y d x z d z y z ≥=⎧⎫⎪⎪=⎨⎬⎪⎪≤+⎩⎭、的充要条件是、、对任意都成立。

则称d 为X 上的一个度量函数,(d X ,)为度量空间,),(y x d 为y x ,两点间的度量。

2. 度量空间的例子①离散的度量空间(),X d设X 是任意的非空集合,对X 中任意两点,x y X ∈,令()1,,0,x y d x y x y ≠⎧⎫=⎨⎬=⎩⎭当当②序列空间S令S 表示实数列(或复数列)的全体,对S 中任意两点()()12n 12,,...,,...,,...,,...n x y ξξξηηη==及,令()11,21i ii i i i d x y ξηξη∞=-=+-∑③有界函数空间B (A )设A 是一给定的集合,令B (A )表示A 上有界实值(或复值)函数全体,对B (A )中任意两点,x y ,定义(),()()sup t Ad x y x t y t ∈=-④可测函数空间m(X)设m(X)为X 上实值(或复值)的L 可测函数全体,m 为L 测度,若()m X ≤∞,对任意两个可测函数()()f t g t 及,令()()(),1()()Xf tg t d f g dt f t g t -=+-⎰⑤[],C a b 空间令[],C a b 表示闭区间[],a b 上实值(或复值)连续函数的全体,对[],C a b 中任意两点,x y ,定义(),max ()()a t bd x y x t y t ≤≤=-⑥2l 空间 记{}12k k k x x x l ⎧⎫⎪⎪⎨⎬⎪⎪⎩⎭∞===<∞∑,设2k x x l ⎧⎫⎨⎬⎩⎭∈=,2y k y l ⎧⎫⎨⎬⎩⎭∈=,定义 ()1221,()k k k d x y y x ∞=⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑注:度量空间中距离的定义是关键。

(完整)泛函分析知识总结,推荐文档

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泛函分析知识总结与举例、应用学习泛函分析主要学习了五大主要内容:一、度量空间和赋范线性空间;二、有界线性算子和连续线性泛函;三、内积空间和希尔伯特空间;四、巴拿赫空间中的基本定理;五、线性算子的谱。

本文主要对前面两大内容进行总结、举例、应用。

一、 度量空间和赋范线性空间(一)度量空间度量空间在泛函分析中是最基本的概念,它是n 维欧氏空间n R (有限维空间)的推 广,所以学好它有助于后面知识的学习和理解。

1.度量定义:设X 是一个集合,若对于X 中任意两个元素x ,y,都有唯一确定的实数d(x,y)与之对应,而且这一对应关系满足下列条件:1°d(x,y)≥0 ,d(x,y)=0 ⇔ x=y (非负性)2°d(x,y)= d(y,x) (对称性)3°对∀z ,都有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) (三点不等式)则称d(x,y)是x 、y 之间的度量或距离(matric 或distance ),称为(X,d)度量空间或距离空间(metric space )。

(这个定义是证明度量空间常用的方法)注意:⑴ 定义在X 中任意两个元素x ,y 确定的实数d(x,y),只要满足1°、2°、3°都称为度量。

这里“度量”这个名称已由现实生活中的意义引申到一般情况,它用来描述X 中两个事物接近的程度,而条件1°、2°、3°被认为是作为一个度量所必须满足的最本质的性质。

⑵ 度量空间中由集合X 和度量函数d 所组成,在同一个集合X 上若有两个不同的度量函数1d 和2d ,则我们认为(X, 1d )和(X, 2d )是两个不同的度量空间。

⑶ 集合X 不一定是数集,也不一定是代数结构。

为直观起见,今后称度量空间(X,d)中的元素为“点” ,例如若x X ∈,则称为“X 中的点” 。

⑷ 在称呼度量空间(X,d)时可以省略度量函数d ,而称“度量空间X ” 。

泛函分析第七章答案

泛函分析第七章答案

设 E 是 n 维 线 性 空 间 , 及 是 E 上 的 两 个 范 数 , 设
1
2
{e1 , , en } 是 E 的 一 个 基 , 取M1 0,M2 0, 使 对 任 意
n
n
n
x
iei 都有
| i
|
M1
x
,
1
|i | M2 x 2
i 1
i 1
i 1

m1
max
1 i n
ei
再由 ( y, w) ( y, x) ( x, z) (z, w) 得 ( y, w) ( x, z) ( x, y) (z, w) (4)
结合(3)、(4)即得:| ( x, z) ( y, w) | ( x, y) (z, w) 3
4. ( x, y) ( x y)2是定义在实数集合上的距离吗?
10
14. 试证按C[a, b]中的范数,C m[a, b] (m 1) 是 C[a, b] 的 非 闭 子 空 间. C m[a, b] 显 然 是C[a, b]的 线 性 子 空 间 , 因 为 任一 连 续 函 数 x(t) 都 可 以 多 项 式 序 列 一 致逼 近 , 故 多 项 式 的 全 体P 在 C[a, b]中 稠 密 ( 即P C[a, b]) , 显 然 ,P C m[a, b], 故 C m[a, b]=C[a, b], 即C m[a, b] 是 C[a, b]的 非 闭 子 空 间.
即 当n
N
时 ,xn
x

N

xn
xN
.
8
10. 设 X 是 距 离 空 间 ,A、B 是 X 中 闭 集 , 且A、B 不 相 交 , 试 证 必 有 定 义 在 全 空 间X 上 的 连 续 泛 函f ( x), 满 足 :

泛函分析第七章习题解答

泛函分析第七章习题解答

第七章 习题解答1.设(X ,d )为一度量空间,令}),(,|{),(},),(,|{),(0000εεεε≤∈=<∈=x x d X x x x S x x d X x x x U问),(0εx U 的闭包是否等于),(0εx S ?解 不一定。

例如离散空间(X ,d )。

)1,(0x U ={0x },而)1,(0x S =X 。

因此当X 多于两点时,)1,(0x U 的闭包不等于)1,(0x S 。

2. 设 ],[b a C ∞是区间],[b a 上无限次可微函数的全体,定义 证明],[b a C ∞按),(g f d 成度量空间。

证明 (1)若),(g f d =0,则)()(1)()(max)()()()(t g t f t g t f r r r r bt a -+-≤≤=0,即f=g(2))()(1)()(max 21),()()()()(0t g t f t g t f g f d r r r r b t a r r -+-=≤≤∞=∑ =d (f ,g )+d (g ,h )因此],[b a C ∞按),(g f d 成度量空间。

3. 设B 是度量空间X 中的闭集,证明必有一列开集 n o o o 21,包含B ,而且B o n n =⋂∞=1。

证明 令n n n o n n B x d Bo o .2,1},1),({ =<==是开集:设n o x ∈0,则存在B x ∈1,使nx x d 1),(10<。

设,0),(110>-=x x d n δ则易验证n o x U ⊂),(0δ,这就证明了n o 是 开集 显然B o n n ⊃⋂∞=1。

若n n o x ∞=⋂∈1则对每一个n ,有B x n ∈使nx x d 1),(1<,因此)(∞−→−−→−n x x n 。

因B 是闭集,必有B x ∈,所以B o n n =⋂∞=1。

4. 设d (x ,y )为空间X 上的距离,证明),(1),(),(___y x d y x d y x d +=是X 上的距离。

赋范线性空间

赋范线性空间
有界线性算子
(1) 线性性: ∀x = (x1, , xn ) , y = ( y1, , yn ) ∈ R , α, β ∈ R
T T n
1
T (α x + β y) = A(α x + β y) = α Ax + β Ay = αTx + βTy
∀x = ( x1 , , xn )T ∈ R n , Tx = Ax = ( z1 , , zm )T ∈ R m (2)有界性:
T 定义: E、 1 是赋范线性空间, : D(T ) ⊂ E → N (T ) ⊂ E1 。 设 E
(1)线性算子:若 ∀x, y ∈ D(T ), α ∈ K (数域) ,有
⎧T ( x + y ) = Tx + Ty ⎨ 即 T (α x + β y) = αTx + β Ty T (α x) = α Tx ⎩
3)范数的等价性 定义 设线性空间 E 中定义了两种范数 x 1和 x 2 如果由 xn 1 → 0 ⇒ xn 2 → 0 ,称 x 1比 x 2 更强; 若又由 xn 2 → 0 ⇒ xn 1 → 0 ,即 x 2 比 x 1更强, 则称范数 x 1与 x 2 等价。 注:范数等价具有传递性
例如:可以证明 Rn 中三种范数 x 1、 x 2 、 x ∞ 相互等价
m n
T 2
⎛ ⎞ = ∑ z = ∑ ⎜ ∑ aij x j ⎟ i =1 i =1 ⎝ j =1 ⎠
m 2 i
⎛ ⎞ ⎛ m n 2⎞ ≤ ∑ ⎜ ∑ aij x j ⎟ ≤ ⎜ ∑∑ aij ⎟ i =1 ⎝ j =1 ⎠ ⎝ i=1 j =1 ⎠
2
x2 = M x ∑ j
j =1

泛函分析知识总结讲解

泛函分析知识总结讲解

泛函分析知识总结与举例、应用学习泛函分析主要学习了五大主要内容:一、度量空间和赋范线性空间;二、有界线性算子和连续线性泛函;三、内积空间和希尔伯特空间;四、巴拿赫空间中的基本定理;五、线性算子的谱。

本文主要对前面两大内容进行总结、举例、应用。

一、 度量空间和赋范线性空间(一)度量空间度量空间在泛函分析中是最基本的概念,它是n 维欧氏空间nR (有限维空间)的推 广,所以学好它有助于后面知识的学习和理解。

1.度量定义:设X 是一个集合,若对于X 中任意两个元素x ,y,都有唯一确定的实数d(x,y)与之对应,而且这一对应关系满足下列条件:1°d(x,y)≥0 ,d(x,y)=0 ⇔ x=y (非负性)2°d(x,y)= d(y,x) (对称性)3°对∀z ,都有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) (三点不等式)则称d(x,y)是x 、y 之间的度量或距离(matric 或distance ),称为(X,d)度量空间或距离空间(metric space )。

(这个定义是证明度量空间常用的方法)注意:⑴ 定义在X 中任意两个元素x ,y 确定的实数d(x,y),只要满足1°、2°、3°都称为度量。

这里“度量”这个名称已由现实生活中的意义引申到一般情况,它用来描述X 中两个事物接近的程度,而条件1°、2°、3°被认为是作为一个度量所必须满足的最本质的性质。

⑵ 度量空间中由集合X 和度量函数d 所组成,在同一个集合X 上若有两个不同的度量函数1d 和2d ,则我们认为(X, 1d )和(X, 2d )是两个不同的度量空间。

⑶ 集合X 不一定是数集,也不一定是代数结构。

为直观起见,今后称度量空间(X,d)中的元素为“点” ,例如若x X ∈,则称为“X 中的点” 。

⑷ 在称呼度量空间(X,d)时可以省略度量函数d ,而称“度量空间X ” 。

数值分析(02)线性空间与赋范线性空间_图文

数值分析(02)线性空间与赋范线性空间_图文
验证 对上述加法与数乘运算构成线性空间. 证明
所以对定义的加法与数乘运算封闭.
下面一一验证八条线性运算规律:
所以 对所定义的运算构成线性空间.
3、线性空间的基和维数 已知:在 中,线性无关的向量组最多由
个向量组成,而任意 个向量都是线性相关的.
问题: 在线性空间V中,最多能有多少线性无关的向量?
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.
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第一节 线性空间与赋范线性空间
一、线性空间
1.线性空间概念
定义2-1 设V是一个非空集合,F是数域,如果 ①在集合V中定义了加法运算,记为“+”, ②即∀α,β∈V,有α+β∈V; ③在数域F和集合V的元素之间定义了数量乘法, ④即∀ k∈F,α∈V,有kα∈V;
2、几个具体的线性空间实例
R:可以看成是实数域R上的线性空间,加法和数乘是
实数中的加法和数乘;
C:可以看成是复数域C上的线性空间,加法是复数的
加法,数乘是实数与复数按复数乘法相乘;
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;

第七章度量空间解析

第七章度量空间解析
语言描述:T在x0连续 U (Tx0, )必有V (x0, ),使TV U
连续性的极限定义 设T是度量空间(X ,d) 到 (Y , d ) 中的映射,那么T在 x0 X , 连续的充要条件为当 xn x0 (n ) 时,必有 Txn Tx0 (n ) 2、连续映射 如果映射T在X的每一点都连续,则称T是X上的连续映射。 称集合 {x | x X ,Tx M Y}为集合M在映射T下的原像。
等距同构,此时 T 称为 X 到 X 上的等距同构映射。
§6 压缩映射原理及其应用
1、压缩映射 设X是度量空间,T是X到X中的映射,如果存在一个数 ,
0 1,使得对所有的 x, y X ,成立 d(Tx,Ty) d(x, y)
则称T是压缩映射。 几何意义:压缩映射就是使映射后距离缩短 倍的映射。 2、不动点 设X为一个集合,T是X到X的一个映射,如果x* X ,使
是X中的闭子空间。
例题 1: l p (1 p ) 及 l 是完备度量空间
例题 2:n维欧几里的空间是完备度量空间 例题 3:C[a,b] 是完备度量空间
等距同构映射
设 ( X , d), ( X , d ), 是两个度量空间,如果存在 X到 X 的 保距映射 T ,即d (Tx,Ty) d (x, ,y) 则称 ( X , d ), 和 ( X , d ),
xm
(1(
m)
,
(m 2
)
,
...,
( n
m)
),
m
1, 2,...,
为 Rn 中的点列,
x (1 ,2 ,...,n ) Rn
lim
m
d
(
xm
,
x)
0
(m) i
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1
5.p次幂可和数列空间l p , d(x, y) ( yk xk p ) p .
k 1
§3 连续映射
回忆数学分析中连续函数的定义 : 0, 0,当x x0 时,有 f (x) f (x0) .
如同数学分析中的海涅(Heine)定理,可以证明如下结论。
:由T在x0 X连续, 对 0, 0,当d (x, x0 ) 时,有
证明:对 {x(k )} Rn为柯西点列 , x(k ) (x1(k ) , x2(k ) , , xn(k ) ),
n
则对 0, N ,当k, j N , 有d (x(k) , x( j) ) (
1
k) i
x( j) i
2
)2
.
i 1
即对每个i,当k, j N,有 xi(k) xi( j) . 故{xi(k)}是R1中柯西列 ,
xm (t)在[a,b]上收敛于一函数 x(t). 在(*)式中令n ,
当m
N时, 有 max at b
xm (t)
x(t)
,
即xm (t)在[a,b]上一致收敛于 x(t).
定理1.完备度量空间 X的子空间 M是完备空间的充要条件 为 M是X中的闭子空间 .
定理2.设( X , d )是度量空间 , Bn Bn (xn , rn ), (n 1,2, )是X中 一列闭球 ,则X是完备的度量空间的充 要条件是若 Bn Bn1,
d~(Tx,Tx0) 0.

1 n
,
则有xn
,
使d
(
xn
,
x0
)
1 n
,
但d~(Txn
,
Tx0
)
0.
这与已知矛盾.
T在x0连续 U (Tx0, ), 必有V (x0, ), 使得TV U.
§4 柯西点列和完备度量空间
回忆数学分析中柯西点列与收敛点列关系:
eg1.(Rn , d )是完备的度量空间 .
若{xn (t)}在[a,b]上一致收敛于 x(t), 则
对 0,N,当n N时,t [a,b],恒有xn(t) x(t) ,
从而max at b
xn (t)
x(t)
,即d(xn , x)
0, (n
).
3的证明
即证:d (xm , x)
i 1
1 2i
(m) i
i
1
(m) i
i
三、稠密子集与可分度量空间
注: E M , 称M在E中稠密
0,x E,z M , s.t.,d(x, z) .
x E, xn M , s.t.,xn x, (n ).
eg :连续函数空间 C[a,b]是可分的.
事实上,设P0[a,b]为系数是有理数多项式 全体,则 P0[a,b]为可数集.
因而{xi(k)}收敛, 设xi(k) xi (k ). 令x (x1, x2 , , xn ),
则x Rn , 进而d (x(k) , x) 0(k ). 所以(Rn , d )完备.
类似可证:(l , d )是完备的度量空间 ,其中d (x, y) supi i .
i
eg2.(C[a,b],d)是完备的度量空间,其中d(x, y) max x(t) y(t). at b
d( f , g) X 1
dt f (t) g(t)
若把 M(X)中的两个a.e.相等的函数视为同一个元,
则利用eg2中的不等式及积分性质,知d(f, g) 是度
量. 即 M(X) 按上述距离 d(f, g)成为度量空间.
例5 连续函数空间C[a, b]. 令C[a, b]表示闭区间 [a, b] 上连续实值
必有x0 X ,使得xn x0 (n ).在(*)式中令m ,
知d (x0 , xn ) rn (n 1,2, ).故x0 Bn. 若又有 X中点y0 Bn ,
0(m
)
(m) i
i
(m
)
若d
(
xm
,
x)
0,
(m
),对每个
i,因为
1
(m) i
(m) i
i
i
2i d (xm , x)
于是,对 0( 1), N,当m N时,有
(m) i
i
.
1
(m) i
i
从而有i(m) i
1
.即i(m)
i , (m ).
3的证明
即证:d (xm , x)
i 1
1 2i
(m) i
i
1
(m) i
i
0(m
)
(m) i
i (m
)

(m) i
n1
i , (m ). 由d (xm, x) ( i 1
in
)
1 2i
(m) i
i
1
(m) i
i
级数
1 收敛,故对 0, n,使得
1 .
2i
i 1
2i
in
2
又对每个 i 1,2, , n 1,
k 1
则 d 是 l2 上的距离。
-完-
§2 度量空间中的极限,稠密集,可分空间
非空集合 X 引入距离(度量)后,就 可以在其上定义极限概念。
一、收敛点列
定义1 设 (X, d) 为度量空间,d 是距离,定义
U( x0, ) x X d( x, x0 )
为x0的 邻域.
定义2 设 (X, d) 为度量空间,{xn} 是 X 中 的点列,如果存在 x∈X, 使得
(或复值)函数全体,对 C[a, b] 中的任意两点 x, y, 定义
d(x, y) max x(t) y(t) at b
则d(x, y)是C[a, b]上的度量.(同例3.B(A))
例6 平方可和数列空间 l2.

l2
x
xk
xk2
.

x xkl2, y ykl2,
k 1
定义
1
d (x, y) ( yk xk 2 ) 2
二、收敛点列在具体空间中的意义
2的证明
由d(xn,
x)
max
at b
xn (t)
x(t)
0, (n
),


0, N,当n
N时,有max at b
xn (t)
x(t)
.
即对t [a,b],当n N时, xn (t) x(t) .所以{xn (t)}
在[a, b]上一致收敛于x(t ).
第七章 度量空间和赋范线性空间
§1 度量空间的进一步例子 §2 度量空间中的极限,稠密集,可分空间 §3 连续映射 §4 柯西点列和完备度量空间 §5 度量空间的完备化 §6 压缩映射原理及其应用 §7 线性空间 §8 赋范线性空间和巴拿赫空间
§1 度量空间的进一步例子
一、度量空间 ( X , d )
证明:由于 C[a,b]中按度量收敛等价于函 数列一致收敛, 因此,只需证明C[a,b]中的柯西点列是一致收 敛的.
设xm (t), m 1,2, ,是C[a,b]中的柯西点列,于是

0,N,当n, m
N , 有 max at b
xm (t)
xn (t)
d ( xm ,
xn )
.(*)
故对一切t [a,b],有 xm(t) xn(t) . 有数列的柯西收敛准则,
定义:设 X 为一非空集合,d : X×X→R+∪{0}为一
映射,且满足
(1) d(x, y) ≥ 0,d(x, y) = 0 当且仅当 x = y
(2) d(x, y) ≤ d(x, z) + d(y, z)
则称 d(x, y) 为x, y之间的距离,称 (X, d ) 为度量空间.
注:度量空间把距离抽象化,对某些一般的集合引进点 和点之间的距离,使之成为距离空间,这将是深入研究极 限过程的一个有效步骤.
且rn 0(n ), 有唯一点 x Bn.
n1
即证:( X , d )完备 若Bn Bn1, 且rn 0(n ), 有唯一点 x Bn.
n1
: 对n, m N ,由xnm Bn知, d (xnm , xn ) rn. (*)
由于rn 0(n ),因此{xn}是X中的柯西点列 , 又X是完备的,
lim
n
d
(
xn
,
x)
0,
称点列 {xn}是(X,d) 中的收敛点列, x叫作
点列{xn}的极限,记作
lim
n
xn
x

xn
x
(n ).
度量空间中点列收敛性质与数列的收敛性质有许多共同 之处。例如:
1. 在度量空间中收敛点列的极限是唯一的 2. 度量空间中的收敛点列是有界集. 3. M为度量空间(X, d)中的闭集当且仅当M中的任 意收敛点列{xn}的极限均在M 中.
二、常见的度量空间
n
1
eg:n维欧式空间 (Rn , d ),其中d (x, y) ( i i 2 ) 2 .
i 1
例1 离散度量空间
设 X 是任意非空集合,对 X 中任意两点x,y∈X,

d
(x,
y)
1, 0,
x y xy
称(X , d)为离散的度量空间 .
注:它只能区分 X 中任意两个元素是否相同,不能区分元素间的远近程度. 此例说明,在任何非空集合上总可以定义距离,使它成为度量空间.
Ni , 使得m Ni时,有i(m)
i
,
2
取N
max{
N1, N2 ,
N n 1}
则当m
n1
N时,
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