Линейные функционалы

Материал из Викиконспекты
Версия от 18:51, 7 января 2013; Dgerasimov (обсуждение | вклад) (доказал немного)
Перейти к: навигация, поиск


Определение:
Пусть [math]X[/math] ­— линейное множество. Отображение [math] f\colon X \to \mathbb{R} [/math]линейный функционал, если

[math]\forall \alpha, \beta \in \mathbb{R} \ \forall x, y \in X : f(\alpha x + \beta y) = \alpha f(x) + \beta f(x)[/math].

Обозначим [math]X^*[/math] — совокупность линейных функционалов, определенных на множестве [math]X[/math].

[math] \mathrm{Ker}\, f = \{x \mid f(x) = 0 \} [/math]ядро функционала.


Заметим: [math] \forall \alpha \in \mathbb{R} ~ 0 \cdot \alpha = 0[/math]. По линейности [math]f(\alpha \cdot 0) = \alpha f(0)[/math], следовательно, [math]f(0) = 0[/math].

[math] \mathrm{Ker}\, f [/math] — линейное подмножество [math]X[/math]: Пусть [math]x, y \in \mathrm{Ker} f[/math], тогда [math]f(\alpha x + \beta y) = \alpha f(x) + \beta f(y) = 0 \Rightarrow \alpha x + \beta y \in \mathrm{Ker} f[/math].

Коразмерность

Выясним геометрическую структуру ядра.

Напомним свойства отношения эквивалентности:

1. Рефлексивность: [math]x \sim x[/math]

2. Симметричность: [math]x_1 \sim x_2 \implies x_2 \sim x_1[/math]

3. Транзитивность: [math]x_2 \sim x_2,~ x_2 \sim x_3 \implies x_1 \sim x_3[/math]


Определение:
Пусть [math]X[/math] ­— линейное множество, [math]Y[/math] линейное подмножество [math]X[/math].

Введем отношение эквивалентности на [math]X[/math]:

[math] x_1 \sim x_2 \stackrel{\mathrm{def}}{\iff} x_1 - x_2 \in Y [/math]

[math] [x] = \{ y \in X \mid y \sim x \} [/math]классы смежности по [math]Y[/math].

[math] X /_Y [/math] — совокупность всех классов смежности — фактор-множество по [math]Y[/math].


Операции над классами смежности:

[math] [x] + [y] \stackrel{\mathrm{def}}{=} [x+y] [/math]

[math] \alpha [x] \stackrel{\mathrm{def}}{=} [\alpha x] [/math]

Эти операции не зависят от представителя класса.

Фактор-множество — линейное, следовательно, можно говорить о его размерности:


Определение:
[math]\mathrm{Codim}\, Y \stackrel{\mathrm{def}}{=} \dim X /_Y [/math]коразмерность [math]Y[/math]. [math] Y [/math]гиперплоскость в [math]X[/math], если [math]\mathrm{Codim}\, Y = 1[/math].


Что означает коразмерность на языке исходных линейных операций?

Утверждение:
[math]\mathrm{Codim}\, Y = n \iff \exists\, e_1, \ldots, e_n \in X [/math] такие, что [math]\forall x \in X[/math] представляется единственным образом: [math] x = \sum\limits_{k=1}^n \alpha_k e_k + y, ~ y \in Y[/math].
[math]\triangleright[/math]

Замечание: для [math]n = 1[/math]: если [math]\mathrm{Codim}\, Y = 1 \iff \exists\, e \in X [/math] такое, что [math]\forall x \in X[/math] представляется единственным образом: [math] x = \alpha e + y, ~ y \in Y[/math].

Доказательство [math]\implies[/math]:

[math]\mathrm{Codim}\, Y = n \implies \dim X /_Y = n \implies \exists \xi_1 \ldots \xi_n \in X /_Y [/math] — базис [math] X /_Y [/math]. [math] \forall \xi \in X /_Y [/math] единственным образом [math]\xi = \sum\limits_{k=1}^n \alpha_k \xi_k [/math].

Рассмотрим [math] \forall x \in X [/math], [math] [x] \in X /_Y [/math] и его представление [math] [x] = \sum\limits_{k=1}^n \alpha_k \xi_k [/math].

Пусть [math] \xi_k = [ e_k ] [/math], то есть [math] [ x ] = \left [ \sum\limits_{k=1}^n \alpha_k e_k \right ] [/math]. Следовательно, по определению [math] [ x ] [/math], [math] x \sim \sum\limits_{k=1}^n \alpha_k e_k [/math] [math] \implies x - \sum\limits_{k=1}^n \alpha_k e_k = y \in Y \implies x = \sum\limits_{k=1}^n \alpha_k e_k + y [/math] ­— разложение [math] x [/math]. Единственность следует из единственности разложения по базису [math] [x] = \sum\limits_{k=1}^n \alpha_k \xi_k [/math].

Доказательство [math] \Longleftarrow [/math]:

TODO: упражнение
[math]\triangleleft[/math]
Утверждение (Коразмерность ядра функционала):
[math]\mathrm{Codim}\, \mathrm{Ker}\, f = 1 [/math]
[math]\triangleright[/math]

Рассмотрим [math]x_0 \in X : f(x_0) \not = 0 [/math]. Возьмем [math]\forall x \in X[/math], подберем [math]\alpha[/math] такое, чтобы [math]y = x - \alpha x_0 \in \mathrm{Ker}\, f[/math].

[math]f (x - \alpha x_0) = 0 \implies f(x) = \alpha f(x_0), \quad f(x_0) \not = 0 \implies \alpha = \frac{f(x)}{f(x_0)} [/math]. Предстваление единственно: пусть есть два представления [math]x = \alpha x_0 + y[/math] и [math]x = \beta x_0 + y'[/math], тогда [math](\beta - \alpha) x_0 + (y - y') = 0[/math]. Применим к обеим частям [math]f[/math], тогда [math](\beta - \alpha) f(x_0) + f(y - y') = f(0)[/math], так как [math] y - y' [/math] в ядре, получили [math] f(x_0) = 0[/math], то есть протипоречие. Нашли единственное представление, следовательно, по предыдущему утверждению, [math]\mathrm{Codim}\, \mathrm{Ker}\, f = 1 [/math].
[math]\triangleleft[/math]

Итак, ядро линейного функционала является гиперплоскостью.

Для непрерывности надо превратить [math]X[/math] в ТВП. Наиболее важный случай — когда [math]X[/math] является НП.

Для функционального анализа значение имеют линейные непрерывные функционалы.

Непрерывность функционала

Определение:
Пусть [math]X[/math] ­— нормированное пространство. Линейный функционал [math] f \in X^* [/math]непрерывен в точке [math] x [/math], если [math]x_n \to x \implies f(x_n) \to f(x) [/math].


Далее: [math] \| \cdot \| [/math] — норма на [math] X [/math].

Заметим, что в силу линейности функционала нам достаточно проверять непрерывность в нуле:

Утверждение:
Линейный функционал [math]f[/math] непрерывен [math] \iff [/math] [math]f[/math] непрерывен в нуле.
[math]\triangleright[/math]

Рассмотрим [math] x_n \to 0 [/math]. [math] f(x_n) \to f(0) = 0 [/math]. Проверим непрерывность [math]f[/math]:

[math] x_n \to x \implies x_n - x \to 0 \implies f(x_n - x) \to 0 [/math]

[math]f(x_n - x) = f(x_n) - f(x), \quad f(x_n) \to f(x) [/math]
[math]\triangleleft[/math]

Обозначение [math] \overline{V}_1 = \{ x : \| x \| \leq 1 \} [/math]

Введем норму в [math] X^* [/math]:

[math] \| f \| \stackrel{\mathrm{def}}{=} \sup\limits_{\overline{V}_1} {| f(x) |} [/math]


Определение:
[math] f [/math] ­— ограниченный функционал, если [math] \| f \| \lt \infty [/math].


Отметим, что для ограниченного функционала: [math] \forall x \in X, x \not = 0[/math]

[math] \frac {x} {\| x \| } \in \overline{V}_1 \implies \left | f \left ( \frac {x} {\| x \|} \right ) \right | \leq \| f \| \implies f \left ( \frac {x} {\| x \|}\right ) = \frac 1 {\| x \|} f(x) \implies \\ | f(x) | \leq \| f \| \cdot \| x \| [/math]


Утверждение:
[math]f[/math] — непрерывен [math] \iff [/math] [math]f[/math] ­— ограничен.
[math]\triangleright[/math]

1) [math]f[/math] ­— ограничен [math] \implies \| f \| \lt \infty [/math]. Как отмечалось ранее: [math] | f(x) | \leq \| f \| \cdot \| x \| [/math]

Рассмотрим [math] x_n \to 0 \implies \| x_n \| \to 0 \implies | f(x_n) | \leq \| f \| \cdot \| x_n \| \implies f(x_n) \to 0 \implies f[/math] — непрерывен.

2) [math]f[/math] — непрерывен. Пусть [math] \| f \| = \infty [/math], тогда по определению [math] \| f \| [/math]:

[math] \forall n \in \mathbb{N} ~ \exists\, x_n \in \overline{V}_1 : | f (x_n) | \gt n \implies [/math] по линейности [math] \left| f \left( \frac {x_n}{n} \right) \right| \gt 1 [/math].

[math] \left\| \frac{x_n}{n} \right\| = \frac1n \| x_n \| [/math], так как [math] x_n \in \overline{V}_1 \implies \frac1n \| x_n \| \leq \frac1n[/math]

[math] n \to \infty, \quad \frac1n \to 0, \quad \left \| \frac {x_n}{n} \right \| \to 0 \implies \frac{x_n}{n} \to 0 \implies [/math]

по непрерывности [math] f \left ( \frac {x_n}{n} \right ) \to 0 [/math]. Пришли к противоречию.
[math]\triangleleft[/math]

Пусть [math] X^* [/math] обозначает теперь более узкий класс линейных ограниченных функционалов. То, что [math]\|f\|[/math] — норма, проверяется так же, как свойства нормы линейного оператора, то есть получили, что [math]X^*[/math] — НП, сопряженное с [math]X[/math].

Утверждение:
Пусть [math] Y [/math] — линейное всюду плотное в [math] X [/math] множество.

[math] f [/math] — линейный непрерывный функционал на [math] Y [/math]. Тогда существует единственный [math] \widetilde f [/math] — линейный непрерывный функционал на [math] X [/math] такой, что:

1) [math] \widetilde f |_Y = f [/math] — сужение на [math] Y [/math] совпадает с [math] f [/math].

2) [math] \| \widetilde f \|_X = \| f \|_Y [/math]
[math]\triangleright[/math]

По определению всюду плотности, [math] \mathrm{Cl}\, Y = X [/math], то есть любое [math] \forall x \in X [/math] можно аппроксимировать последовательностями [math]y \in Y[/math]: [math] y_n \to x [/math], при этом последовательности [math]y[/math] будут сходящимися в себе.

Рассмотрим последовательность [math] \{ f(y_n) \} [/math]. Она сходится в себе, так как [math]f(y_n) - f(y_m) = f(y_n - y_m)[/math], [math]y_n - y_m \in Y[/math], и как мы уже заметили, последовательность [math]y[/math] сходится в себе, тогда по непрерывности [math] f(y_n - y_m) [/math] сходится и последовательность [math]f(y_n)[/math] сходится в себе, тогда по полноте [math]\mathbb{R}[/math], последовательность [math]f(y_n)[/math] также сходится к некому пределу [math] \widetilde f(x) [/math], который мы определим как продолжение функционала в точке [math]x[/math].


TODO: осталось вот: Установим единственность: [math] y'_n \to x \implies \lim f(y_n) = \lim f(y'_n) [/math]. Таким образом предел не зависит от выбора [math] y_n [/math].

Покажем, что [math] \widetilde f [/math] ­— линейный и удовлетворяет условию теоремы.
[math]\triangleleft[/math]
Теорема (характеристика ограниченного функционала в терминах ядра):
[math]f[/math] — ограничен [math]\iff \mathrm{Ker}\, f[/math] — замкнуто в [math]X[/math].
Доказательство:
[math]\triangleright[/math]
TODO: что-то не вижу доказательства в конспекте Алины
[math]\triangleleft[/math]


TODO: осталось еще пять страниц конспекта