Изменения

Из того факта, что <tex>\mathcal{A} \left( \alpha x \right) = \alpha \mathcal{A} \left( x \right) \forall \alpha \in \mathbb {R} </tex>, следует, что <tex>\forall \alpha \in \mathbb {R}~ \mathcal{A} \left( 0 \right) =0 </tex>.

Л.о. называется ограниченным, если <tex>\exists m \in \mathbb {R} , m \ge 0: \forall x \in X \left \| \mathcal{A} \left( x \right) \right \| \le m \left \| x \right \|</tex>

Л.о. непрерывен в Xточке <tex>x</tex>, если <tex>\lim \limits_{\mathcal {4} Delta x \to 0} \mathcal{A} \left( x + \mathcal{4}Delta x \right) = \mathcal{A} \left( x \right) </tex>

Пусть <tex> \lim\limits_{\mathcal {4} Delta x \to 0} \mathcal{A} \left( \mathcal{4}Delta x \right) = \mathcal{A} \left( 0 \right) = 0</tex>

<tex> \left \| \mathcal{A}( x + \mathcal{4} Delta x) - \mathcal{A}(x) \right \| = \left \| \mathcal{A} \left( x \right) + \mathcal{A} \left( \mathcal{4}Delta x \right) - \mathcal{A} \left( x \right) \right \| = \left \| \mathcal{A} \left( \mathcal{4}Delta x \right) \right \| \xrightarrow [\mathcal{4}Delta x \to 0]{} 0 </tex>

Значит, <tex>\mathcal{A} \left ( x + \mathcal{4} Delta x) \right )\xrightarrow [\mathcal{4}Delta x \to 0]{} \mathcal{A}(x)</tex>, и <tex> \mathcal{A} </tex> непрерывен в <tex> x </tex> по определению.

Л.о. Линейный оператор непрерывен тогда и только тогда, когда он ограничен.

#: <tex>\left \| \mathcal{A} \left( \mathcal {4} Delta x \right) \right \| \le m \left \| \mathcal {4} Delta x \right \| </tex>#: <tex> \mathcal{A} \left( \mathcal {4} Delta x \right) \xrightarrow [\mathcal{4}Delta x \to 0]{} 0 </tex>.

# Пусть <tex>\mathcal{A}</tex> {{---}} непрерывен на X, тогда в частности, в <tex> 0 = \lim \limits_{x \to 0} \mathcal{A}(x) </tex>, тогда:#: Подставляем в определение <tex>\varepsilon = 1: ~ \exists \delta > 0: \forall z: \left \| x z \right \| \le \delta</tex> и, значит, при <tex>\mathcal{4}x \to 0 Rightarrow ~ \left \| \mathcal{A}(xz) \right \| \le \varepsilon = 1</tex>#: * Для <tex>x = 0</tex> условие ограничения будет соблюдено при любом <tex>m</tex>.#* Для <tex>\forall x \ne 0</tex> рассмотрим <tex>z = \frac{\delta}{2} \frac {x}{\left \| x \right \|} .\quad</tex>. &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<tex> \left \| z \right \| = \frac{\delta}{2} < \delta \Rightarrow \left \| \mathcal{A}(z) \right \| \le 1 </tex>#*: Но <tex>\mathcal{A} \left ( z \right ) = \frac {\delta}{2 \left \| x \right \|} \mathcal{A}(x) </tex>. Значит, <tex> \| \mathcal{A}(z) \| = \frac {\delta}{2 \| x \|} \| \mathcal{A}(x ) \| \le 1</tex>, таким образом, <tex> \| \mathcal{A}(x ) \| \le \frac2{\delta} \| x \|</tex>#: Очевидно, это верно и для <tex>x = 0</tex>. Выберем <tex> m = \frac2{\delta} </tex> , и получим, что оператор ограничен.

При <tex>x \ne 0, z = \frac {x}{\left \| x \right \|}, \left \| z \right \| = 1</tex>, имеем

Норма оператора <tex>\left \| \mathcal{A} \right \|</tex> удовлетворяет трём стандартным трём аксиомам абстрактной нормы:

{{Утверждение|statement=<tex>\left \| \mathcal{A} + \mathcal{B} \right \| \le \left \| \mathcal{A} \right \| + \left \| \mathcal{B} \right \|</tex>|proof=Рассмотрим <tex>x</tex>, такой, что <tex>\left \| x \right \| \le 1</tex>.  <tex> \left \| \left ( \mathcal{A} + \mathcal{B} \right ) \left ( x \right ) \right \| \le \left \|\mathcal{A}x \right \| + \left \| \mathcal{B}x \right \| \le \left \| \mathcal{A} \right \| + \left \| \mathcal{B} \right \|, \forall x \le 1 </tex>}}

\left \langle \overline x, \overline {e_k}\right \rangle</tex>. Тогда <tex>\mathcal{A} \left (\overline {x_kx} \right ) = \sum \limits_{k=1}^n x_k \mathcal{A} \left ( \overline {e_k} \right ) </tex>

{{Утверждение|statement=<tex>\left \| \mathcal{A} \right \| \le \sqrt{\sum \limits_{k=1}^n \sum \limits_{j=1}^m a_{jk}^2}</tex>|proof=<tex>\overline y = \mathcal{A} \overline x, y_j = \sum \limits_{k=1}^n a_{jk} x_k</tex> — здесь отчётливо видно правило умножения матриц. Отсюда понятно, почему часто устанавливают связь между линейными операторами и матрицами: <tex>\mathcal{A} \colon \mathbb{R}^n \to \mathbb{R}^m \longleftrightarrow \mathcal{A} = \left ( a_{jk} \right )</tex>, где <tex>j</tex> и <tex>k</tex> пробегают от <tex>1</tex> до <tex>n</tex> до и <tex>m</tex> соответственно, а <tex>\mathcal{A} \overline x </tex> — результат действия л.о. <tex>\mathcal{A}</tex> на точку <tex>\overline x</tex> можно представить в виде произведения матрицы <tex>\mathcal{A}</tex> и столбца <tex>x</tex>. В <tex>\mathbb{R}^n</tex> сходимость покоординатная. <tex>\left | \sum \limits_{k=1}^m a_{jk} x_k \right | \le \sum \limits_{k=1}^m \left | a_{jk} \right | \left | x_k \right | \le \sqrt {\sum \limits_{k=1}^m \left | a_{jk} \right | ^ 2} \left \| \overline x \right \|</tex> (по неравенству Коши для сумм), таким образом, из <tex>\overline x \to 0</tex> неизбежно следует <tex>\sum \limits_{k=1}^m a_{jk} x_k \to 0</tex> Итак, линейный оператор, действующий из одного конечномерного пространства в другое, всегда непрерывен. Пользуясь классическими неравенствами типа Коши, легко оценить норму такого оператора: <tex>\left \| \overline y \right \| = \sqrt{\sum \limits_{j=1}^m y^{2}_j} </tex> <tex> y^{2}_j \le \left ( \sum \limits_{k=1}^n a_{jk}^2 \right ) \left \| \overline x \right \| ^ 2 </tex>. <tex>\left \| \overline y \right \| ^ 2 \le \sum \limits_{j=1}^m \left ( \sum \limits_{k=1}^n a_{jk}^2 \right ) \left \| \overline x \right \|^2</tex> <tex>\left \| \mathcal{A} \overline x \right \| \le \sqrt{\sum \limits_{k=1}^n \sum \limits_{j=1}^m a_{jk}^2} \left \| \overline x \right \|</tex> Таким образом, финальная оценка — <tex>\left \| \mathcal{A} \right \| \le \sqrt{\sum \limits_{k=1}^n \sum \limits_{j=1}^m a_{jk}^2}</tex>. Но, в общем случае, эта оценка достаточно грубая.}} {{Определение|definition='''Линейный функционал''' - линейный оператор вида <tex> \mathcal{A}: H \rightarrow \mathbb{R} </tex>, где <tex> H </tex> - гильбертово пространство.}} {{Теорема|statement=Для любого <tex> x_0 \in H </tex> существует ограниченный линейный функционал <tex>f \colon H \to \mathbb{R}</tex>, обладающий такими свойствами:# <tex>f \left ( x_0 \right ) = \left \| x_0 \right \|</tex># <tex>\left \| f \right \| = 1</tex>|proof=Для <tex> x_0 = 0 </tex> подойдет любой линейный функционал, такой, что <tex> \|f\| = 1 </tex>, поэтому рассмотрим <tex> x_0 \ne 0 </tex>. Рассмотрим <tex>H</tex>-пространство(гильбертово). Фиксируем <tex> y \in H </tex> и определим <tex>f\left ( x \right )=\left (x,y\right)</tex>. <tex>f</tex> — линейный функционал.

В <tex>\mathbb{R}^n</tex> сходимость покоординатная. По неравенству Шварца, <tex>\left | f \sum left ( x \limits_{k=1}^m a_{jk} x_k right ) \right | \le \sum left \| y \right \limits_{k=1}^m | \left \| a_{jk} x \right \| </tex>, следовательно, <tex> \left \| x_k f \right \| \le \sqrt {left \| y \right \sum |, x = \limits_frac y {k=1}^m \left \| a_{jk} y \right \| ^ 2} , \left \| \overline x \right \|</tex>, таким образом, из <tex>= 1. \left | f \overline left ( x \to 0</tex> неизбежно следует <tex>right ) \right | = \left \sum | y \limits_{k=1}^m a_{jk} x_k right \to 0|</tex>.

Дальше<tex>\forall ~x_0 \ne 0 \in H, если верить моему конспекту~ y_0 = \frac {x_0} {\left \| x_0 \right \|}, говорится\left \| y_0 \right \| = 1</tex>.  Рассмотрим <tex> f \left ( x \right ) = \left (x, чтоy_0 \right ), таким образом\left \| f \right \| = 1.~ f \left ( x_0 \right ) = \left ( x_0, \frac {x_0} {\left \| x_0 \right \|} \right ) = \left \| x_0 \right \|</tex>. Как раз это нам и нужно. }} {{Утверждение|statement=<tex>\forall x \ne y\ \exists</tex> линейный оператор, действующий из функционал <tex>\mathbbmathcal{A} : \mathcal{A}x \ne \mathcal{RA}^ny</tex> и|about=Разделение точек|proof=Рассмотрим <tex>x-y</tex>. <tex>\exists \mathcal{A} : \mathcal{A}(x - y) = \| x- y\|</или в tex>. По линейности, <tex>\mathbbmathcal{A}(x - y) = \mathcal{A}x - \mathcal{RA}^ny</tex>. Значит, всегда непрерывен<tex>\mathcal{A}x \ne \mathcal{A}y</tex>.}}

Пользуясь классическими неравенствами типа Коши, легко оценить норму такого оператора: <tex>\left \| \overline y \right \| = \sqrt{\sum \limits_{j=1}^m y^{2}_j},~ y^{2}_j \le \left ( \sum \limits_{k=1}^n a_{jk}^2 \right ) \left \| \overline x \right \| ^ 2 </tex><br><tex>\left \| \overline y \right \| ^ 2 \le \sum \limits_{j=1}^m \left ( \sum \limits_{k=1}^n a_{jk}^2 \right ) \left \| \overline x \right \|</tex><br><tex>\left \| \mathcal{A} \overline x \right \| \le \sqrt{\sum \limits_{k=1}^n \sum \limits_{j=1}^m a_{jk}^2} \left \| \overline x \right \|</tex>, и, таким образом, финальная оценка — <tex>\left \| \mathcal{A} \right \[[Нормированные пространства| \le \sqrt{\sum \limits_{k=1}^n \sum \limits_{j=1}^m a_{jk}^2}</tex>. Но, в общем случае, эта оценка достаточно грубая.<br>Если Л.О. действует из Н.П. X ]] [[Дифференцируемые отображения в <tex>\mathbb{R}^n</tex>, он называется линейным функционалом.<br>Рассмотрим <tex>H</tex>-пространство (H — гильбертово). Фиксируем <tex>y \in H</tex> и определим <tex>f\left ( x \right )=\left (x,y\right)</tex>. f — линейный функционал. По неравенству Шварца <tex> \left | f \left ( x \right ) \right | \le \left \нормированных пространствах| y \right \| \left \| x \right \|</tex>, следовательно, <tex> \left \| f \right \| \le \left \| y \right \|, x = \frac y {\left \| y \right \|}, \left \| x \right \| = 1. \left | f \left ( x \right ) \right | = \left \| y \right \|</tex>.<br><tex>\forall ~x_0 \ne 0 \in H,~ y_0 = \frac {x_0} {\left \| x_0 \right \|}, \left \| y_0 \right \| = 1</tex>. Рассмотрим <tex> f \left ( x \right ) = \left (x, y_0 \right ), \left \| f \right \| = 1.~ f \left ( x_0 \right ) = \left ( x_0, \frac {x_0} {\left \| x_0 \right \|} \right ) = \left \| x_0 \right \|</tex><br><tex>\forall ~x_0 \in H~ \exists </tex> ограниченный линейный функционал <tex>f \colon H \to \mathbb{R}</tex>, обладающий такими свойствами:<br>1) <tex>f \left ( x_0 \right ) = \left \| x_0 \right \|</tex>, 2) <tex>\left \| f \right \| = 1</tex>]]