Функциональный анализ

Здесь я постараюсь написать теоретический минимум по второй части курса функционального анализа.

Большая часть материала взята из Википедии, чтобы не перебивать формулы и все такое. Все остальное бралось из конспектов, лучший из них лежит на firun.ru

Если вы читаете это, самоуничтожьтесь.

Да, да, функциональный анализ — раздел математики, в котором изучаются бесконечномерные пространства (в основном пространства функций) и их отображения.

В прошлых сериях

• Метрическое пространство [math]M[/math] есть множество точек с метрикой [math]d \colon M \times M \to R[/math]:

1. [math]d(x,\;y) \ge 0 ; d(x,\;y)=0\Leftrightarrow x=y[/math].
2. [math]d(x,\;y)=d(y,\;x)[/math].
3. [math]d(x,\;z)\leqslant d(x,\;y)+d(y,\;z)[/math].

• Метрическое пространство называется полным, если любая фундаментальная последовательность в нём сходится к некоторому элементу этого пространства.

• Банаховым пространством называется нормированное линейное пространство полное по метрике, порождённой нормой.

• Пространство непрерывных функций — линейное нормированное пространство, элементами которого являются непрерывные на отрезке [math][a,b][/math] функции (обычно обозначается [math]{\mathrm C}[a,b][/math]). Норма в этом пространстве определяется следующим образом: [math]||x||_{{\mathbf C}[a,b]}=\max_{t\in [a,b]}|x(t)|[/math]

• Теорема Рисса — Фреше: Для любого непрерывного линейного функционала [math]f[/math] на Гильбертовом пространстве [math] H[/math] существует единственный вектор [math]y \in H[/math] такой, что [math]f(x)=(x,y)[/math] для любого [math]x \in H[/math]. При этом норма линейного функционала [math]f[/math] совпадает с нормой вектора [math]y[/math]: [math]\|f\|=\sup_{\|x\|=1} |f(x)|= \sqrt{(y,y)}[/math]. Теорема также означает, что пространство всех линейных ограниченных функционалов над [math]H[/math] изоморофно пространству [math]H[/math].

• Теорема (Хан-Банах) о продолжении линейного функционала с сохранением мажоранты: любой линейный функционал [math]f(x)[/math], определённый на подпространстве [math]L[/math] линейного пространства [math]X[/math] и удовлетворяющий условию [math]|f(x)| \leq p(x), \forall x \in L[/math], где [math]p(x)[/math] — некоторый положительно однородный функционал (определённый на всем пространстве [math]X[/math]) то [math]f(x)[/math] может быть продолжен на все пространство [math]X[/math] с сохранением этого условия.

• Теорема (Хан-Банах) о непрерывном продолжении линейного функционала: всякий линейный функционал [math]f(x)[/math], определённый на линейном многообразии [math]L[/math] линейного нормированного пространства [math]X[/math], можно продолжить на все пространство с сохранением нормы.

• Следствие: для любых двух различных точек линейного пространства существует линейный функционал, определённый на всем пространстве и такой, что его значения в этих точках различны.

• Ядром линейного отображения [math]f\colon A\to B[/math] называются подмножество [math]A[/math], которое отображается в нуль: [math]\mbox{Ker}\,f = \{ x\in A\mid f(x) = 0 \}[/math]. Ядро линейного отображения образует подпространство в линейном пространстве [math]A[/math].

• Пусть [math]A[/math] — оператор, действующий в банаховом пространстве [math]E[/math]. Число λ называется регулярным для оператора [math]A[/math], если оператор [math]R(\lambda)=(A - \lambda I)^{-1}[/math], называемый резольвентой оператора [math]A[/math], определён на всём [math]E[/math] и непрерывен. Множество регулярных значений оператора [math]A[/math] называется резольвентным множеством этого оператора, а дополнение резольвентного множества — спектром этого оператора.

Билеты

1. Сопряженный оператор и его ограниченность

Будем работать с [math]E[/math], как с банаховым пространством.

Def: Пространство всех линейных функционалов на [math]E[/math] образует линейное пространство (прошлый семестр). Это пространство называется сопряжённым к [math]E[/math], оно обычно обозначается [math]E^*[/math].

Def: Пусть [math]A:E\to F[/math] — непрерывный линейный оператор действующий из банахова пространства [math]E[/math] в банахово пространство [math]F[/math]. И пусть [math]E^*, F^*[/math] — сопряжённые пространства. Обозначим [math]\forall x\in E, f\in F^* \langle Ax,f\rangle =f(Ax)[/math]. Если [math]f[/math] — фиксировано, то [math]\langle Ax,f \rangle [/math] — линейный непрерывный функционал в [math]E, \langle Ax,f \rangle \in E^*[/math]. Таким образом, для [math]\forall f\in F^*[/math] определён линейный непрерывный функционал из [math]E^* [/math], поэтому определён оператор [math]A^*:F^*\to E^*[/math], такой что [math]\langle Ax,f \rangle=\langle x,A^*f \rangle[/math]. [math]A^*[/math] называется сопряжённым оператором.

Th: Пусть задан линейный оператор [math]A:E\to F[/math]. Тогда норма оператора [math]A^*:F^*\to E^*[/math] совпадает с нормой [math]A[/math].

(оператор проектирования ??)

2. Ортогональные дополнения Е и Е*

Def: Пусть [math]S[/math] некоторое линейное множество. Тогда его ортогональное дополнение [math]S^\perp = \{f \in E^* | f(x) = 0 \; \forall x \in S\}[/math].

Th: Имеют место соотношения: [math]E^\perp = \{0\}[/math]; [math](E^*)^\perp = \{0\}[/math].

(при доказательстве используем теорему Хана-Банаха)

3. Ортогональное дополнение R(A)

(Здесь можно написать красивый текст из конспекта про важность теорем и все такое)

Th: Пусть задан линейный оператор [math]A:E\to F[/math], где [math]E[/math] и [math]F[/math] банаховы. Пусть также множество значений [math]R(A)[/math] замкнуто в [math]F[/math]. Тогда [math]R(A) = (Ker(A^*))^\perp[/math].

4. Ортогональное дополнение R(A*)

Th: Пусть множество значений оператора [math]A[/math] замкнуто: [math]R(A) = Cl(R(A))[/math]. Тогда верно [math]R(A^*) = Cl(R(A^*)) = (Ker(A))^\perp[/math].

---

5. Арифметика компактных операторов

Def: Линейный оператор [math]A:E\to F[/math] называется компактным, если он переводит любое ограниченное множество из [math]E[/math] в относительно компактное множество в [math]F[/math].

Примером является оператор Фредгольма: [math]\psi(s) = \int\limits_a^b\!K(s, t) \varphi(t)\, dt[/math].

Установим несколько свойств:

Th: Пусть операторы [math]A, B:E\to E[/math] такие, что [math]A[/math] компактен, а [math]B[/math] ограничен. Тогда операторы [math]AB[/math] и [math]BA[/math] компактны.

6. О компактности А*, сепарабельность R(A)

7. Базис Шаудера, лемма о координатном пространстве

Def: Система векторов [math]\{e_n\}[/math] топологического векторного пространства [math]E[/math] называется базисом Шаудера, если каждый элемент [math]f \in E[/math] разлагается в единственный, сходящийся к [math]f[/math] ряд по [math]\{e_n\}[/math]: [math]f= \sum_{i=1}^{\infty} f_i e_i[/math], где [math]f_i[/math] — числа, называемые коэффициентами разложения вектора [math]f[/math] по базису [math]\{e_n\}[/math].

8. Почти конечномерность компактного оператора

9. О размерности Ker(I-A) компактного А

Утв. Пусть [math] A [/math] - компактный оператор, [math] H = I - A [/math]. Тогда, [math] dim (Ker H)\lt +\infty [/math]

Следствие Множество решений операторного уравнения [math] Ax = \lambda x, \lambda \in \mathbb{R} [/math] конечномерно.

10. Условие замкнутости R(A) на языке решений операторного уравнения

11. О замкнутости R(I-A) компактного А

12. Лемма о Ker(I-A)*n компактного А

13. Об условии справедливости равенства R(I-A)=Е

14. Альтернатива Фредгольма-Шаудера

15. О спектре компактного оператора

16. О вещественности спектра ограниченного самосопряженного оператора

17. О характеризации спектра и резольвентного множества ограниченного самосопряженного оператора

18. О числах m- и m+

19. Спектральный радиус ограниченного самосопряженного оператора

20. Теорема Гильберта-Шмидта

21. О диагонализации компактного самосопряженного оператора и разложении его резольвенты

22. Теорема Банаха о сжимающем отображении

23. Дифференциал Фреше

24. Неравенство Лагранжа

25. Локальная теорема о неявном отображении

26. Теорема о локальной обратимости отображения

27. Локальная теорема о простой итерации

28. Локальная теорема о методе Ньютона-Канторовича

29. О проекторах Шаудера

30. Теорема Шаудера о неподвижной точке