Материал из Викиконспекты
								
												
				Содержание
- 1 Определения
- 1.1 Условие L_loc
- 1.2 Образ меры при отображении
- 1.3 Взвешенный образ меры
- 1.4 Плотность одной меры по отношению к другой
- 1.5 Заряд
- 1.6 Множество положительности заряда
- 1.7 Мера, абсолютно непрерывная по отношению к другой мере
- 1.8 Произведение мер
- 1.9 Сечение множества
- 1.10 Функция распределения
- 1.11 Интегральные неравенства Гёльдера и Минковского
- 1.12 Интеграл комплекснозначной функции
- 1.13 Пространство $L^p(E,\mu)$
- 1.14 Пространство $L^\infty(E,\mu)$
- 1.15 Существенный супремум
- 1.16 Фундаментальная последовательность, полное пространство
- 1.17 Плотное множество
- 1.18 Финитная функция
- 1.19 Гильбертово пространство
- 1.20 Ортогональная система, ортонормированная система векторов, примеры
- 1.21 Сходящийся ряд в гильбертовом пространстве
- 1.22 Коэффициенты Фурье, ряд Фурье
- 1.23 Базис, полная, замкнутая ОС
- 1.24 Тригонометрический ряд
- 1.25 Коэффициенты Фурье функции
- 1.26 Ядро Дирихле, ядро Фейера
- 1.27 Свёртка
- 1.28 Аппроксимативная единица
- 1.29 Усиленная аппроксимативная единица
- 1.30 Метод суммирования средними арифметическими
- 1.31 Измеримое множество на простой двумерной поверхности в R^3
- 1.32 Мера Лебега на простой двумерной поверхности в R^3
- 1.33 Поверхностный интеграл первого рода
- 1.34 Кусочно-гладкая поверхность в R^3
- 1.35 Сторона поверхности
- 1.36 Задание стороны поверхности с помощью касательных реперов
- 1.37 Интеграл II рода
- 1.38 Ориентация контура, согласованная со стороной поверхности
- 1.39 Ротор, дивергенция векторного поля
- 1.40 Соленоидальное векторное поле
 
- 2 Теоремы
Определения
Условие L_loc
| Определение: | 
| [math]\exists U(y_0)[/math] и [math]\exists g(x)[/math] - суммируемая, что [math]\forall y \in U(y_0) \quad \forall x : f(x,y) \lt  g(x)[/math] Тогда [math]f[/math] удовлетворяет [math]L_{loc}[/math] в точке [math]y_0[/math]
 | 
Образ меры при отображении
| Определение: | 
| Пусть [math]\Phi^{-1}(B) \in A[/math] 
 [math]v: B \to \mathbb{R}, \quad v(B) = \mu(\Phi^{-1}(B))[/math] - мера[math]v[/math] - образ меры [math]\mu[/math] при отображении [math]\Phi[/math]
 | 
Взвешенный образ меры
| Определение: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), \quad (Y, \mathfrak(B), ?)[/math] 
 [math]w \geqslant 0[/math] - измеримая на [math]X[/math] функцияТогда [math]v(B) = \int\limits_{\Phi^{-1}(B)} w d\mu[/math] - взвешенный образ [math]\mu[/math] при отображении [math]\Phi[/math], [math]w[/math] - вес[math]\Phi: X \to Y, \quad \Phi^{-1}(B) \in A[/math]
 
 | 
Плотность одной меры по отношению к другой
| Определение: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), \quad (Y, \mathfrak{B}, v) [/math] 
 [math]X = Y, \quad \mathfrak{A} = \mathfrak{B}, \quad \Phi = id[/math][math]w[/math] - плотность [math]v[/math] относительно [math]\mu[/math][math]w \geqslant 0[/math] - вес, измерим на [math]X[/math], [math]f[/math] - изм. на [math]X[/math]
 [math]v(B) = \int\limits_B w(x) d\mu[/math]
 
 | 
Заряд
Множество положительности заряда
Мера, абсолютно непрерывная по отношению к другой мере
Произведение мер
Сечение множества
Функция распределения
Интегральные неравенства Гёльдера и Минковского
| Теорема (Гёльдер): | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu)[/math] — пространство с мерой; [math]f \in L^p, g \in L^q, p \gt  1, \dfrac{1}{p} + \dfrac{1}{q} = 1[/math]. Тогда [math]
  \displaystyle\int\limits_X |fg| \, d\mu \lt  +\infty
,\;
  \displaystyle\int\limits_X \left|fg\right| \, d\mu 
\leq
  \left(\displaystyle\int\limits_X |f|^{p} \, d\mu\right)^{1/p}
  \left(\displaystyle\int\limits_X |g|^{q} \, d\mu\right)^{1/q}[/math] | 
| Теорема (Минковский): | 
| Пусть [math](X,\mathfrak{A},\mu)[/math]  — пространство с мерой, и функции [math]f,g \in L^{p}(X,\mathfrak{A},\mu)[/math] . Тогда [math]f+g \in L^p(X,\mathfrak{A},\mu)[/math] , и более того:
  [math]\left(\displaystyle\int\limits_X |f(x) + g(x)|^p\, \mu(dx) \right)^{1/p} \leqslant \left( \displaystyle\int\limits_X |f(x)|^p\, \mu(dx)\right)^{1/p} + \left( \displaystyle\int\limits_X |g(x)|^p\, \mu(dx)\right)^{1/p}[/math].
 | 
Интеграл комплекснозначной функции
Пространство $L^p(E,\mu)$
| Определение: | 
| [math]L^0(E, \mu)[/math] — множество измеримых функций, почти везде конечных на [math]E[/math]. | 
| Определение: | 
| [math]L^p(E, \mu) = \Bigl\{f \in L^0(E, \mu) \ \Bigm|\ \displaystyle\int_E |f|^p \;d\mu \lt  +\infty \Bigr\}[/math]. | 
Пространство $L^\infty(E,\mu)$
| Определение: | 
| [math]L^\infty(E, \mu) = \Bigl\{ f \in L^0(X, \mu) \ \bigl|\  \operatorname*{ess\,sup}\limits_E |f| \lt  +\infty \Bigr\}[/math] | 
Существенный супремум
| Определение: | 
| [math] f \colon X \to \overline{\mathbb R}[/math] [math]\mathrm{ess } \sup f = \inf \{ M \in \overline{\mathbb R} \mid f(x) \leqslant M[/math] при почти всех [math]x\}[/math]
 | 
Фундаментальная последовательность, полное пространство
| Определение: | 
| Последовательность [math]\{f_n\}_{n \geqslant 1} \subset L^p(X, \mu)[/math] называется фундаментальной в [math]L^p(X, \mu)[/math], если [math]\|f_n - f_k\|_p \to 0[/math] при [math]k, n \to \infty[/math], т.е.  [math]\forall \varepsilon \gt  0 \ \exists N : \|f_n - f_k\| \lt  \varepsilon[/math] при [math]k, n \gt  N[/math].
 | 
Плотное множество
| Определение: | 
| [math]X[/math] — метрическое пространство. [math]A \subset X[/math] — (всюду) плотно в [math]X[/math], если
для любого открытого мн-ва [math]G \subset X \quad A \cap G \ne \varnothing[/math].
Или, эквивалентно, любой шар [math]B(x_0, r)[/math] содержит точки из [math]A[/math]. | 
Финитная функция
| Определение: | 
| [math]f[/math] — финитная в [math]\mathbb R^m[/math], если она равна нулю вне некоторого шара. | 
Гильбертово пространство
| Определение: | 
| [math]\mathcal H[/math] — полное (любая фундаментальная последовательность сходится в этом пространстве) линейное пространство со скалярным произведением | 
| Определение: | 
| [math]\mathcal{H} \[/math] — гильбертово пространство:  [math]\forall x, y \in \mathcal H \quad x \perp y \Leftrightarrow \langle x, y \rangle = 0[/math] [math]\mathcal A \in \mathcal H \quad x \perp \mathcal A : \ \forall a \in \mathcal A \ x \perp a[/math] [math]\displaystyle\sum_{k=1}^\infty x_k[/math] — ортогональный ряд, если [math]\forall i, j (i \ne j) \ x_i \perp x_j[/math]
 | 
Ортогональная система, ортонормированная система векторов, примеры
| Определение: | 
| Система векторов [math]\{e_i\}[/math] называется ортогональной, если [math]\forall i, j \ e_i \perp e_j[/math] | 
| Определение: | 
| Если к тому же [math]\forall i \ |e_i| = 1[/math] — тогда ортонормированная система | 
| Пример: | 
| Стандартный базис евклидового пространства — ортонормированная система | 
| Пример: | 
| [math]\{1, \sin x, \cos x, \sin 2x, \cos 2x, \dotsc\}[/math] — ортогональная система.
[math]\left\{\dfrac{1}{\sqrt{2\pi}}, \dfrac{\sin x}{\sqrt \pi}, \dotsc\right\}[/math] — ортонормированная система в [math]L^2[0; 2\pi][/math] | 
| Пример: | 
| [math]1, \left\{\dfrac{e^{ikx}}{\sqrt{2\pi}}\right\}[/math] — ортонормированная система в [math]L^2[0; 2\pi][/math] над [math]\mathbb C[/math] | 
Сходящийся ряд в гильбертовом пространстве
Коэффициенты Фурье, ряд Фурье
| Определение: | 
| [math]t \in L^1[-\pi; \pi][/math], тогда [math]a_k, b_k, c_k[/math] — коэффициенты Фурье для [math]t (a_k(f), b_k(f), c_k(f))[/math], а ряд [math]\dfrac{a_0(t)}{2} + \sum a_k(t) \cos kx + b_k(t) \sin kx \ ; \sum c_k(t) e^{2kt}[/math] — ряд Фурье | 
Базис, полная, замкнутая ОС
| Определение: | 
| 
  [math]\{e_k\}[/math] — ОС — базис, если [math]\forall x \in H \quad x = \sum\limits_{k=1}^{+\infty} c_k(x) e_k[/math] [math]\{e_k\}[/math] — ОС — полная в [math]H[/math], если [math]\left(\forall k\ z \perp e_k\right) \Rightarrow z = 0[/math] [math]\sum |c_k(x)|^2 \|e_k\|^2 = \|x\|^2[/math] — уравнение Парсеваля (уравнение замкнутости).Если [math]\forall x[/math] выполнено уравнение замкнутости, то [math]\{e_k\}[/math] — замкнутая ОС.
 | 
Тригонометрический ряд
| Определение: | 
| [math]T_n(x) = \dfrac{a_0}{2} + \displaystyle\sum_{k=1}^n a_k \cos kx + b_k \sin kx[/math] — тригонометрический полином степени [math]n[/math]. | 
| Определение: | 
| [math]T(x) = \dfrac{a_0}{2} + \displaystyle\sum_{k=1}^{+\infty} a_k \cos kx + b_k \sin kx[/math] — тригонометрический ряд. | 
Коэффициенты Фурье функции
Ядро Дирихле, ядро Фейера
| Определение: | 
| [math]D_n(t) = \dfrac{1}{\pi} \left(\dfrac12 + \sum\limits_{k=1}^n \cos kt \right) \quad n = 0, 1, \dotsc[/math] — ядро Дирихле, [math]\Phi_n(t) = \dfrac{1}{n+1} \sum\limits_{k=0}^n D_k(t)[/math] — ядро Фейера
 | 
Свёртка
| Определение: | 
| [math]f, k \in L^1[-\pi; \pi][/math] [math](f*k)(x) = \int\limits_{-\pi}^{\pi} f(t) k(x-t) \;dt = \int\limits_{-\pi}^{\pi} f(x-t) k(t) \;dt[/math]
[math](f*k)(x)[/math] — свёртка. | 
Аппроксимативная единица
| Определение: | 
| [math]D \subset \mathbb R, x_0 \in \overline{\mathbb R}[/math] — пред. точка [math]D[/math]. [math]\forall h \in D[/math] определена функция [math]K_h(x)[/math], удовлетворяющая свойствам:
 Тогда семейство [math]K_h[/math] называется аппроксимативной единицей. [math]\forall h \in D \  K_h \in L^1[-\pi; \pi] \quad  \left(\int\limits_{-\pi}^\pi K_h(t) = 1\right)[/math] L-нормы [math]K_h[/math] огр. в свк.: [math]\exists M \, \forall h \in D \quad \int\limits_{-\pi}^{\pi} |K_h| \;dt \leqslant M[/math] [math]\forall \delta \gt  0 \int\limits_{E\delta} |K_n| \xrightarrow[h \to x_0]{} 0[/math]
 | 
Усиленная аппроксимативная единица
| Определение: | 
| Заменим последнюю аксиому в предыдущем определении на следующую: Тогда [math]K_h[/math] — усиленная аппроксимативная единица. [math]K_n \in L^\infty [-\pi; \pi], \quad \operatorname*{ess\,sup}\limits_{E\delta} |K_h| \xrightarrow[h \to x_0]{} 0[/math]
 | 
Метод суммирования средними арифметическими
Измеримое множество на простой двумерной поверхности в R^3
Мера Лебега на простой двумерной поверхности в R^3
Поверхностный интеграл первого рода
| Определение: | 
| [math]\int f(x(t), y(t), z(t)) \sqrt{x'^2 + y'^2 + z'^2} dt[/math] | 
Кусочно-гладкая поверхность в R^3
| Определение: | 
| [math]M \subset \mathbb R^3[/math] называется кусочно-гладкой, если [math]M[/math] представляет собой объединение:  конечного числа простых гладких поверхностей конечного числа простых гладких дуг конечного числа точек
 | 
Сторона поверхности
| Определение: | 
| Сторона поверхности — это непрерывное поле единичных нормалей на поверхности | 
Задание стороны поверхности с помощью касательных реперов
| Определение: | 
| Репер — упорядоченный набор из двух (неколлинеарных) касательных векторов к поверхности | 
| Определение: | 
| Поле реперов [math]v_1, v_2 \colon M \to \mathbb R^3[/math], если [math]\forall x \in M \quad \langle v_1(x), v_2(x) \rangle[/math] — касательный репер | 
| Определение: | 
| Сторона поверхности задаётся с помощью касательных реперов:
[math]n_0(x) = \dfrac{v_1(x) \times v_2(x)}{|v_1(x) \times v_2(x)|}[/math] | 
Интеграл II рода
Ориентация контура, согласованная со стороной поверхности
Ротор, дивергенция векторного поля
| Определение: | 
| Пусть [math]V = (P, Q, R)[/math] — гладкое векторное поле в некоторой области [math]E \subset \mathbb R^3[/math]. Тогда  [math]\operatorname{rot} V = (R'_y - Q'_z,\; P'_z - R'_x,\; Q'_x - P'_y)[/math]
 | 
Соленоидальное векторное поле
| Определение: | 
| [math]v = (P, Q, R)[/math] — соленоидальное, если существует векторный потенциал [math]B[/math], т.е. [math]v = \operatorname{rot} B[/math]. | 
Теоремы
Теорема об интегрировании положительных рядов
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu) \quad U_n - [/math] измеримые функции на [math]X, U_n(x) \geqslant 0 [/math]  при всех [math]x[/math] . Тогда
  [math]\displaystyle\int \Bigl(\displaystyle\sum U_n(x)\Bigr) d\mu = \displaystyle\sum \Bigl(\displaystyle\int U_n(x) d\mu\Bigr)[/math]
 | 
Абсолютная непрерывность интеграла
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), f - [/math] суммируемая функция[math]\forall \epsilon \gt  0 \quad \exists \delta \gt  0 : \forall E \in \mathfrak{A} \quad \mu E \lt  \delta \Rightarrow \int\limits_E |f|d\mu \lt  \epsilon[/math]
 | 
Теорема Лебега о мажорированной сходимости для случая сходимости по мере
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), f, f_n: X \rightarrow \mathbb{R}, f_n \rightarrow f[/math] по мере [math]\mu[/math] [math]\exists g[/math] - суммируемая и [math]\forall n |f_n| \leqslant g[/math] для почти всех [math]x[/math]
 
Тогда [math]f_n, f[/math]  - суммируемые и [math]\int |f-f_n| d\mu \to 0[/math] | 
Теорема Лебега о мажорированной сходимости для случая сходимости почти везде
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), f, f_n : X \rightarrow \tilde{\mathbb{R}}, f_n \rightarrow f [/math] почти везде 
 [math]\exists g[/math] - суммируемая и [math]\forall n |f_n| \leqslant g[/math] для почти всех [math]x[/math]
 
Тогда [math]f_n, f[/math]  суммируемые и [math]\int |f-f_n|d\mu \to 0[/math] | 
Теорема Фату
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), f_n \to f[/math] почти везде на [math]X[/math], и [math]\exists C: \forall n \displaystyle\int {f_n \;d\mu} \lt  C[/math]Тогда [math]\displaystyle\int f \;d\mu \lt  C[/math]
 | 
Теорема Лебега о непрерывности интеграла по параметру
| Теорема: | 
| [math]f: X \times Y \rightarrow \mathbb{R}, \forall y \int\limits_X f(x, y) d\mu(x)[/math] - имеет смысл и выполнены 2 условия:
  [math]f[/math] удовлетворяет условию [math]L_{loc}(y_0)[/math] [math] y \rightarrow f(x, y)[/math] - непрерывна при всех [math]x[/math] [math]f(x, y) \rightarrow f(x, y_0)[/math] при [math]y \to y_0[/math] при всех [math]x[/math]
 Тогда [math]I(y) = \int\limits_X f(x, y) d\mu(x)[/math] непрерывна в [math]y_0[/math]
 | 
Правило Лейбница дифференцирования интеграла по параметру
| Теорема: | 
| [math]f: X \times Y \rightarrow \mathbb{R}, Y \in \mathbb{R}[/math] - промежуток
  [math]\forall y \quad x \rightarrow f(x, y)[/math] - суммируема, [math]I(y) = \int\limits_X f(x, y) d\mu(x)[/math] [math]\forall y[/math] при всех [math]x \quad \exists^* f'_y(x, y)[/math] [math]y_0 \in Y \quad f'_y(x, y)[/math] удовлетворяет условию [math]L_{loc}(y0)[/math]Тогда [math]I'(y_0) = \int\limits_X f'_y(x, y)d\mu(x)[/math]
 | 
Вычисление интеграла Дирихле
| Теорема: | 
| [math]\displaystyle\int\limits_0^{+\infty} \dfrac{\sin \alpha x}{x}  = \dfrac{\pi}{2} \cdot sgn(\alpha)[/math] | 
Теорема о вычислении интеграла по взвешенному образу меры
| Теорема: | 
| [math] (X, \mathfrak{A}, \mu), (Y, B, ???)[/math]
[math] w \geqslant 0 [/math] - измеримая на [math]X[/math] функция[math] \phi: X \rightarrow Y \quad \phi^{-1}(B) \in A[/math]
 [math]v(B) = \displaystyle\int\limits_{\phi^{-1}(B)} w(x) d\mu[/math] - взвешенный образ [math]\mu[/math] при отображении [math]\phi, w [/math] - вес
 
 
Тогда: [math]\forall Y_0 \in Y \displaystyle\int\limits_{Y_0} f(y) dv = \int\limits_{\phi^{-1}(Y_0)} f(\phi(x)) \cdot w(x) d\mu(x)[/math] | 
Критерий плотности
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak(A), \mu) \quad v, w[/math] - измеримые, [math]w \geqslant 0[/math][math]w [/math] - плотность [math]v[/math] относительно [math]\mu \Leftrightarrow \forall T \in A \quad \mu(T) \times \inf(w) \leqslant v(T) \leqslant \mu(T) \times \sup(w)[/math]
 | 
Лемма о множествах вполне положительности заряда
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), \quad E \in A, \quad E [/math] - множество положительностиТогда [math]\exists G \subset E[/math] - множество положительности: [math]\mu(G) \geqslant \mu(E)[/math]
 | 
Теорема Радона--Никодима
| Теорема (Радон, Никодим): | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu)[/math] — пространство с мерой, [math]\nu \colon \mathfrak{A} \to \mathbb R, \quad \mu, \nu[/math]  — конечные меры, причём [math]\nu[/math]  абсолютно непрерывна относительно [math]\mu[/math] .
 Тогда [math]\exists ! f[/math] — сумм. отн. [math]\mu[/math]
[math]f[/math]  — плотность [math]\nu[/math]  относительно [math]\mu[/math] . | 
| Доказательство: | 
| [math]\triangleright[/math] | 
| 
Хз если честно((99| Лемма: |  | [math]f, g[/math] — сумм. отн. [math]\mu[/math].
[math]\forall A \in \mathfrak{A} \int_A f \, d\mu = \int_A g \, d\mu[/math] |  | 
| [math]\triangleleft[/math] | 
Теорема Радона--Никодима. Доказательство существования
Лемма об оценке мер образов кубов из окрестности точки дифференцируемости
| Теорема: | 
| [math]\phi: O \in \mathbb{R}^m \to \mathbb{R}^m, \quad a \in \mathbb{R}^m, f[/math] - диффиренцируема в [math]a[/math] Пусть [math]c \gt  |det \phi'(a)| \gt  0, \quad \mu[/math] - мера Лебега на [math]\mathbb{R}^m[/math][math]\mu(\phi(Q))\lt c \cdot \mu(Q)[/math]Тогда [math]] U(a) \quad \forall[/math] куба [math]Q \in U(A), a \in Q[/math]
 
 | 
Теорема о преобразовании меры при диффеоморфизме
| Теорема: | 
| [math]\phi: O \in \mathbb{R}^m \to \mathbb{R}^m[/math] - диффеоморфизмТогда [math]\forall x \in \mathbb{R}^m \mu(\phi(a)) = \int\limits_a |det \phi'(x)| \cdot d\mu(x)[/math]
 | 
Теорема о гладкой замене переменной в интеграле Лебега
| Теорема: | 
| [math]\phi: O \in \mathbb{R}^m \to \mathbb{R}^m [/math] - диффеоморфизм
 Пусть [math]O_1 := \phi(O), \quad f \geqslant 0 [/math] - измерима на [math]O_1[/math]
 
Тогда [math]\int\limits_{O_1} f(y) d\mu = \int\limits_{O} (f * \phi)(x) \cdot |det \phi'(x)| d\mu(x)[/math] | 
Теорема о произведении мер
| Теорема: | 
| [math]\mathbb{R}^n \Rightarrow \lambda_a \cdot \lambda_b = \lambda_{a+b}[/math] | 
Принцип Кавальери
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), \quad (Y, \mathfrak{B}, v) \quad \mu v[/math] - сигма конечные, полные; [math]m = \mu * v[/math] [math]C[/math] измеримо в [math]\mathfrak{A} * \mathfrak{B}[/math]Тогда:
  [math]C_x - \mu[/math]-измерима при всех [math]x[/math] [math]x \to v(x)[/math] измерима при всех [math]x[/math] [math]mc = \int\limits_X v(C_x)d\mu(x)[/math]
 
Аналогично для [math]C_y[/math] | 
Теорема Тонелли
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), \quad (Y, \mathfrak{B}, v) \quad \mu v[/math] - сигма конечные, полные; [math]m = \mu * v[/math] [math]f: X \times Y \to \mathbb{R}, f \geqslant 0[/math] измеримая, [math]f_x := y \to f(x, y)[/math]Тогда:
  [math]f_x - v[/math]-измерима при почти всех [math]x[/math] [math]f_y - \mu[/math]-измерима при почти всех [math]y[/math] [math]x \to \phi(x) := \int f_x dv[/math] - [math] \mu[/math]-измеримая функция [math]\int\limits_{X \times Y} f dm = \int \limits_X \phi(x) d\mu(x) = \int (\int f(x, y) dv(y)) d\mu(x) = \int (\int f(x, y) d\mu(x)) dv(y)[/math]
 | 
Формула для Бета-функции
| Теорема: | 
| [math]\beta(x, y) = \dfrac{\Gamma(x) \cdot \Gamma(y)}{\Gamma(x + y)}[/math] | 
Теорема Фубини
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), \quad (Y, \mathfrak{B}, v) \quad \mu v[/math] - сигма конечные, полные; [math]m = \mu * v[/math] [math]f: X \times Y \to \mathbb{R} - m-[/math]сумм. Тогда:
  [math]C_x - [/math] суммируема при всех [math]x[/math] [math] x \to q(x) = \int f_x dv[/math] сумм при всех [math]x[/math] [math]\int f dv = \int q d\mu[/math]
 
Аналогично для [math]C_y[/math] | 
Объем шара в R^m
| Теорема: | 
| [math]V(B(0, r)) = \alpha \cdot r^n[/math][math]\alpha = \dfrac{(\sqrt{\pi})^n}{\Gamma(\dfrac{n}{2} + 1)}[/math]
 | 
Теорема о вычислении интеграла по мере Бореля--Стилтьеса (с леммой)
| Лемма: | 
| [math](X, \mathfrak{N}, \mu), \quad h[/math] - измерима, почти везде конечна
 [math]H[/math] - функция распределения: [math]H(t) = \mu X (h \lt  t)[/math][math]v = h(\mu)[/math] т.е. [math]v(A) = \mu(h^{-1}(A))[/math]
 [math]\mu_{h}[/math] - мера Бореля-Стилтьеса от [math]H[/math]
 
 
Тогда [math]\mu_h \equiv v[/math]  на [math]B[/math]  (Борелевской сигма-алгебре) | 
| Теорема: | 
| [math]f: \mathbb{R} \to \mathbb{R}, \quad f \geqslant 0[/math] измерима относительно [math]B[/math] Остальное из прошлой леммы
 
Тогда: [math]\int\limits_X f(h(x)) d\mu(x) = \int\limits_R f(t) d\mu_h(t)[/math] | 
Теорема о вложении пространств L^p
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu)[/math]
[math]\mu(X) \lt  +\infty[/math]
  [math]1 \leqslant s \lt  r \lt  +\infty[/math], тогда [math]L^r \subset L^s[/math] [math]\| f \|_s \leqslant (\mu(X))^{\frac{1}{s} - \frac{1}{r}} \times \| f \|_r[/math]
 | 
| Доказательство: | 
| [math]\triangleright[/math] | 
| 1. Напрямую следует из 2
 2. Пусть
 [math] \dfrac{r}{s} = p \gt  1[/math]
 [math] q = \dfrac{r}{r - s}[/math]
Тогда: [math]\| f \|^s_s = \int\limits_X |f|^s = \int\limits_X |f|^s \cdot 1 \leqslant (\int\limits_X |f|^{s \cdot \frac{r}{s}})^\frac{s}{r} \times (\int\limits_X 1^{\frac{r}{r-s}})^\frac{r-s}{r} = \| f \|_r^s \times (\mu(X))^{1-\frac{s}{r}}[/math] (По Гельдеру) | 
| [math]\triangleleft[/math] | 
Полнота L^p
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), L^p(X)[/math] - полное [math](1 \leqslant p \lt  +\infty)[/math] | 
| Доказательство: | 
| [math]\triangleright[/math] | 
| Ну там сложно что-то(((( | 
| [math]\triangleleft[/math] | 
Плотность в L^p множества ступенчатых функций
| Теорема: | 
| [math](X, \mathfrak{A}, \mu), f - [/math] ступенчатая [math] = \sum\limits_{k=1}^{n} C_k \times[/math] [math]\chi_{Ek}[/math] [math]X = \bigsqcup X_k[/math]
 [math]\mu X (f \neq 0) -[/math] конечно
 
в [math]L^p(X, \mu) (1 \leqslant p \leqslant +\infty)[/math]  множество ступенчатых функций плотно | 
Лемма Урысона
| Теорема: | 
| [math]F_1, F_2 - [/math] два непересекающихся замкнутых множества из [math]\mathbb{R}^m[/math]Тогда [math]\exists f: \mathbb{R}^m \to \mathbb{R}[/math] (непрырывная)[math]: f|_{F_1}=0, f|_{F_2}=1[/math]
 | 
Плотность в L^p непрерывных финитных функций
| Теорема: | 
| [math]\forall p: 1 \leqslant p \lt  +\infty \quad C_0[/math] всюду плотно в [math]L^p(R^m)[/math] | 
Теорема о непрерывности сдвига
| Теорема: | 
| [math]f_n(x) = f(x + h)[/math]
 [math]f[/math] - равномерно непрерывна на [math]\mathbb{R}^m \Rightarrow \displaystyle\lim_{h \to 0} \| f_n - f \|_\infty = 0[/math] [math]1 \leqslant p \lt  +\infty \quad f \in L^p (\mathbb{R}^m) \Rightarrow \displaystyle\lim_{h \to 0} \| f_n - f \|_p = 0[/math] [math]f \in \widetilde{C}[0, T] \Rightarrow \displaystyle\lim_{h \to 0} \| f_n - f \|_\infty = 0[/math] [math]1 \leqslant p \lt  +\infty \quad f \in L^p[0, T] \Rightarrow \lim\limits_{h \to 0} \| f_n - f \|_p = 0[/math]
 | 
Теорема о свойствах сходимости в гильбертовом пространстве
| Теорема: | 
| Пусть есть ГП
  [math]x_n \to x, y_n \to y \quad[/math] Тогда [math]\langle x_n, y_n\rangle \to \langle x, y \rangle[/math] [math]\displaystyle\sum_{n=1}^{+\infty} x_n - [/math] ряд, сходящийся в ГП. Тогда [math]\forall y \ \bigl\langle y, \sum_{n=1}^{+\infty} x_n \bigr\rangle = \displaystyle\sum_{n=1}^{+\infty} \langle y, x_n \rangle[/math] [math]\displaystyle\sum_{n=1}^{+\infty} x_n - [/math] ортогональный ряд. Тогда [math]\displaystyle\sum_{n=1}^{+\infty} x_n - [/math] сходится [math]\Leftrightarrow \displaystyle\sum_{n=1}^{+\infty} \| x_n \| - [/math] сходится.
 | 
Теорема о коэффициентах разложения по ортогональной системе
| Теорема: | 
| [math]\mathcal{H} -[/math] ГП
 [math]\{e_k\} - [/math] Ортогональная система. [math]x = \displaystyle\sum_{k=1}^{+\infty} C_k \cdot e_k[/math]
 Тогда:
  [math]\{e_k\} - [/math] ЛНЗ [math]\dfrac{\langle x, e_k \rangle}{\|e_k\|^2} = C_k[/math] [math]C_k \cdot e_k - [/math] это проекция [math]X[/math] на 1-номерное подпространство, порождённое [math]e_k[/math].
  [math] x = C_k \cdot e_k + z \Rightarrow z \perp e_k [/math]
 | 
Теорема о свойствах частичных сумм ряда Фурье. Неравенство Бесселя
| Теорема: | 
| [math]\{e_k\} - [/math] Ортогональная система в [math]\mathcal{H}, x \in \mathcal{H}[/math] [math]S_n = \displaystyle\sum_{k=1}^{n} C_k (x) \cdot e_k - [/math] частичные суммы ряда Фурье
 [math]\alpha_n := \operatorname{Lin}(e_1, \dotsc, e_n)[/math]
 Тогда:
  [math]S_n - [/math] проекция [math]x[/math] на [math]\alpha_n[/math] [math]S_n - [/math] элемент наилучшего приближения (в [math]\alpha_n[/math]) для [math]x[/math][math]\| x - S_n \| = \inf_{y \in \alpha_n} {\|x - y} \|[/math]
 [math]\| S_n \| \leqslant \| x \|[/math]
 Следствие:
[math]\displaystyle\sum |C_k(x)|^2 \times \| e_k \|^2 \leqslant \|x\|^2[/math]  (Неравенство Бесселя) | 
Теорема Рисса -- Фишера о сумме ряда Фурье. Равенство Парсеваля
| Теорема: | 
| [math]\{e_k\} - [/math] Ортогональная система в [math]\mathcal{H}, x \in  \mathcal{H}[/math]  Ряд Фурье [math]x[/math] сходится в [math]\mathcal{H}[/math] [math]x = \displaystyle\sum_{k=1}^{+\infty} C_k(x) \cdot e_k + z, [/math] тогда [math]\forall k \quad z \perp e_k[/math] [math]x = \displaystyle\sum_{k=1}^{+\infty} C_k(x) \times e_k \Leftrightarrow \displaystyle\sum_{k=1}^{+\infty} |C_k (x)|^2 \cdot \|e_k\|=\|x\|^2[/math] (Равенство Парсеваля)
 | 
Теорема о характеристике базиса
| Теорема: | 
| [math]\{e_k\}[/math] — ОС в [math]H[/math] . Тогда экв.:
 [math]\{e_k\}[/math] — базисВыполняется обобщённое уравнение замкнутости: [math]\langle x, y \rangle = \sum\limits_{k=1}^{+\infty} e_k(x) \overline{c_k(y))} \|e_k\|^2[/math][math]\{e_k\}[/math] — замкнута[math]\{e_k\}[/math] — полная[math]Lin(e_1 e_2 \dots)[/math] — плотно в [math]H[/math]
 | 
Лемма о вычислении коэффициентов тригонометрического ряда
| Теорема: | 
| [math]T(x) - [/math] тригонометрический ряд, [math]\quad S_n(x) - [/math]  частичные суммы
 Пусть [math]f \in L^1[-\pi,\pi] \quad S_n \to f [/math] в пространстве [math]L^1[/math]
 Тогда:
  [math]a_k = \dfrac{1}{\pi} \cdot \displaystyle\int\limits_{-\pi}^{\pi} {f(x) \cdot \cos {kx} \;dx}[/math] [math]b_k = \dfrac{1}{\pi} \cdot \displaystyle\int\limits_{-\pi}^{\pi} {f(x) \cdot \sin {kx} \;dx}[/math] [math]c_k = \dfrac{1}{2 \pi} \cdot \displaystyle\int\limits_{-\pi}^{\pi} {f(x) \cdot e^{-ikx} \;dx}[/math]
 | 
Теорема Римана--Лебега
| Теорема: | 
| [math]E \in \mathbb{R} - [/math] измеримо, [math]f \in L^1(E)[/math]Тогда [math]\displaystyle\int\limits_E {f(x) \cdot e^{ikx} \; dx} \xrightarrow[k \to \infty]{} 0[/math] (То же самое можно и с [math]\cos {x}[/math] и [math]\sin {x}[/math] вместо [math]e^{ikx}[/math])
 | 
Принцип локализации Римана
| Теорема: | 
| [math]f, g \in L^1[-\pi, \pi] \quad x_0 \in [-\pi, \pi] \quad \exists \delta \gt  0[/math]
[math]f(x) = g(x) [/math] при [math] x \in (x_0 - \delta, x_0 + \delta)[/math]
 
Тогда [math]S_n(f, x_0) - S_n(g, x_0) \xrightarrow[n \to +\infty]{} 0[/math] | 
Признак Дини. Следствия
| Теорема: | 
| [math]f \in L^1[-\pi, \pi] \quad x_0 \in [-\pi, \pi] \quad S \in \mathbb{R}[/math]
Пусть [math]\displaystyle\int_0^\pi \dfrac{|f(x_0+t)+f(x_0-t)-2S|}{t} \; dt \lt  +\infty [/math]
 
Тогда [math]S_n(f, x_0) \xrightarrow[n \to +\infty]{} S[/math] | 
Корректность определения свертки
Свойства свертки функции из L^p с функцией из L^q
| Теорема: | 
| [math]f \in L^p \quad k \in L^q[-\pi, \pi] \quad \left(\dfrac{1}{p} + \dfrac{1}{q} = 1 \right) \quad 1 \leqslant p \lt  +\infty[/math]
Тогда [math]f * k[/math] - непрерывна на [math][-\pi, \pi][/math][math]\|f * k \|_1 \leqslant \|f\|_p * \|k\|_q[/math]
 | 
Теорема о свойствах аппроксимативной единицы
| Теорема: | 
| [math]K_n[/math] — аппроксимативная единица.
 Тогда [math](h \to h_0)[/math]:
  [math]f \in \widetilde{C}[-\pi, \pi] \quad f * K_n \operatorname*{\rightrightarrows}\limits_{h \to h_0} f[/math] [math]f \in L^p[-\pi, \pi] \quad \|f * K_n - f \|_p \to 0, h \to 0[/math] [math]f \in L^1, f[/math] — непр. [math]x_0 \quad K_n - [/math] ??? а.е.
 [math]f * K_n[/math] — непрерывна в окрестности [math]x_0[/math] [math](f * K_n)(x_0) \xrightarrow[h \to h_0]{} f(x_0)[/math]
 | 
Теорема Коши о перманентности метода средних арифметических
| Теорема: | 
| [math]\sum a_n = S \Rightarrow \sum a_n [/math] (по методу средних арифметических) [math] = S[/math] | 
| Доказательство: | 
| [math]\triangleright[/math] | 
| [math]\sum a_n [/math] (по методу средних арифметических) [math] = \lim\limits_{n \rightarrow \infty} \frac 1{n + 1} \sum\limits_{k = 0}^n S_k[/math][math]\sum\limits_{k=0}^{N_1} \dfrac{|S_k-S|}{n+1} + \sum\limits_{k=N_1 + 1}^{n} \dfrac{|S_k-S|}{n+1} \lt  \epsilon[/math][math]|\dfrac{\sum\limits_{k=0}^n S_k}{n+1} - S| = |\sum\limits_{k=0}^n \dfrac{S_k-S}{n+1}| \leqslant \sum\limits_{k=0}^{n} \dfrac{|S_k-S|}{n+1}[/math]
 [math]\forall \epsilon \gt  0 \quad \exists N_1 \quad \forall n \gt  N_1 \quad |S_n - S| \lt  \dfrac{\epsilon}{2}[/math]
 
 | 
| [math]\triangleleft[/math] | 
Теорема Фейера
| Теорема: | 
| 3 пункта:
  [math] f \in \tilde{C}[-\pi, \pi] \Rightarrow \sigma_n(f, x) \operatorname*{\rightrightarrows}\limits_{n \to \infty} f(x)[/math] [math] f \in L^p[-\pi, \pi] \Rightarrow \|\sigma_n(f, x) - f \|_p \xrightarrow[n \to \infty]{} 0[/math] [math] f \in L^1, f - [/math] непр. [math] x \Rightarrow \sigma_n(f, x) \xrightarrow[n \to \infty]{} f(x)[/math]
 | 
Полнота тригонометрической системы
| Теорема: | 
| Тригонометрическая система полна в [math]L^2[/math] (Следствие теоремы Фейера) | 
Формула Грина
| Теорема: | 
| [math]\mathbb R^2[/math] — ориент. с помощью нумерации координат.
 [math]D \subset \mathbb R^2[/math] — компактное, связное, односвязное, с [math]C^2[/math]-гладкой границей.[math](P, Q)[/math] — гладкое векторное поле.
 Пусть граница [math]D (\partial D)[/math] ориентирована согласованно с ориентацией плоскости.
 
Тогда [math]\displaystyle\int_{\partial D} P dx + Q dy = \displaystyle\iint_D \left(\dfrac{\partial Q}{\partial x} - \dfrac{\partial P}{\partial y}\right) dx dy[/math] | 
Формула Стокса
| Теорема: | 
| [math]D \subset \mathbb R^3[/math] — простая гладкая поверхность в [math]\mathbb R^3[/math] ,
 [math]\partial D[/math] — [math]C^2[/math]-гладкая кривая,[math]n_0[/math] — сторона поверхности; ориентированы согласованно с [math]\partial D[/math]
 [math](P,Q,R)[/math] — гладкое векторное поле на [math]D[/math]. Тогда:
 [math]\displaystyle\int_{\partial D} P dx + Q dy + R dz = \displaystyle\iint_D (R'_y - Q'_z) \;dy dz + (P'_z - R'_x) \;dz dx + (Q'_x - P'_y) \;dx dy[/math]
 | 
Формула Гаусса--Остроградского
Бескоординатное определение ротора
Бескоординатное определение дивергенции
Описание соленоидальных полей в терминах дивергенции