Материал из Викиконспекты
1 Определение МП, замыкание в МП.
Определение: |
Для некоторого множества [math]X[/math], отображение [math] \rho : X \times X \rightarrow \mathbb{R^+} [/math] — называется метрикой на [math]X[/math], если выполняются аксиомы
- [math] \rho (x, y) \ge 0 ;\ \rho (x, y) = 0 \iff x = y [/math]
- [math] \rho (x, y) = \rho (y, x) [/math]
- [math] \rho (x, y) \le \rho (x, z) + \rho (z, y) [/math] — неравенство треугольника
Пару [math](X, \rho)[/math] называют метрическим пространством. |
Определение: |
Замыкание (closure) множества [math]A[/math] называется множество [math]\mathrm{Cl} A = \bigcap\limits_{A \subset F } F[/math], где [math] F [/math] — замкнутые множества. |
2 Принцип вложенных шаров в полном МП.
Утверждение (принцип вложенных шаров): |
Пусть [math](X, \rho)[/math] — полное. [math]\overline V_n[/math] — замкнутые шары. [math]\overline V_{n + 1} \subset \overline V_n[/math], [math]r_n \to 0[/math]. Тогда [math]\bigcap\limits_{n=1}^{\infty} \overline V_n \ne \emptyset[/math], и состоит из одной точки. |
3 Теорема Бэра о категориях.
Теорема (Бэр): |
Полное МП является множеством II категории в себе. |
4 Критерий компактности Хаусдорфа в МП.
Теорема (Хаусдорф): |
Пусть [math]X[/math] — полное метрическое пространство, [math]K \subset X[/math], [math]K[/math] — замкнуто.
Тогда [math]K[/math] — компакт [math]\iff[/math] [math]K[/math] — вполне ограниченно. |
5 Пространство [math]R^{\infty}[/math] : метрика, покоординатная сходимость.
- [math]X = \mathbb{R}^{\infty}[/math]. Превращение в МП должно быть связано с желаемой операцией предельного перехода. В случае конечномерного пространства сходимость совпадает с покоординатной сходимостью, хотим того же самого для бесконечномерного. Введем метрику: [math]\rho(\overline x, \overline y) = \sum\limits_{n = 1}^{\infty} {1 \over 2^n}{|x_n - y_n| \over 1 + |x_n - y_n|}[/math] (стандартный способ превратить в метрическое пространство счетное произведение метрических пространств, коим и является [math]R^{\infty}[/math]). Проверим, что эта метрика удовлетворяет аксиомам:
- этот ряд всегда сходящийся, так как мажорируется убывающей геометрической прогрессией [math]\sum\limits_{n=1}^{\infty} {1 \over 2^n} = 1[/math], соответственно, расстояние ограничено единицей.
- первая аксиома: неотрицательность очевидна, равенство метрики нулю в обе стороны очевидно
- вторая аксиома: еще очевиднее
- третья аксиома легко вытекает из следующего утверждения:
Утверждение: |
[math] {|x - z| \over 1 + |x - z|} \le {|x - y| \over 1 + |x - y|} + {|y - z| \over 1 + |y - z|}[/math] |
Утверждение: |
Сходимость в метрике [math] \mathbb{R}^{\infty} [/math] эквивалентна покоординатной. |
6 Норма в линейном множестве, определение предела по норме, арифметика предела.
Определение: |
Функция [math]\| \cdot \|: L \to \mathbb{R}[/math] называется нормой в пространстве [math]L[/math], если для нее выполняется:
- [math]\forall x \in L: \| x \| \ge 0[/math], [math]\| x \| = 0 \Leftrightarrow x = \mathrm{0}[/math]
- [math]\forall \alpha \in \mathbb{R}\ \forall x \in L: \| \alpha x \| = |\alpha |\| x \|[/math]
- [math]\forall x, y \in L: \| x + y \| \le \| x \| + \| y \|[/math]
Пространство с введенной на нем нормой называют нормированным пространством. |
В нормированных пространствах определение предела записывается аналогично пределу вещественной последовательности, отличаясь лишь заменой знака модуля на знак нормы.
Например, если [math]E \subset X[/math], [math]a[/math] — предельная точка множества [math]E[/math], [math]f \colon E \to Y[/math] (где [math]X[/math] и [math]Y[/math] — нормированные пространства), то [math]A[/math] называется пределом функции [math]f[/math] при [math]x \rightarrow a[/math] и обозначается [math]\lim\limits_{x \rightarrow a} f(x)[/math], если для любого положительного [math]\varepsilon[/math] найдётся [math]\delta \gt 0[/math], для которого выполняется следствие [math]0 \lt \|x - a\| \lt \delta \Rightarrow \|f(x) - A\| \lt \varepsilon[/math].
Специфика нормированных пространств — структура линейного пространства на рассматриваемом множестве. То есть, точки пространства можно складывать и умножать на числа, и эти операции будут непрерывными по норме пространства.
Утверждение: |
Пусть [math]x_n[/math], [math]y_n[/math] — последовательности точек нормированного пространства [math](X, \|\cdot\|)[/math], а [math]\alpha_n[/math] — вещественная последовательность. Известно, что [math]x_n \rightarrow x[/math], [math]y_n \rightarrow y[/math], [math]\alpha_n \rightarrow \alpha[/math].
Тогда:
- [math]x_n + y_n \rightarrow x + y[/math]
- [math]\alpha_n x_n \rightarrow \alpha x[/math]
- [math]\|x_n\| \rightarrow \|x\|[/math]
|
7 Эквивалентность норм в конечномерном НП.
Определение: |
Нормы [math]\| \|_1[/math], [math]\| \|_2[/math] эквивалентны, если существуют константы [math]m, M \gt 0[/math] такие, что [math]\forall x: m\|x\|_2 \le \|x\|_1 \le M \|x\|_2[/math]. Очевидно, что отношение эквивалентности норм является отношением эквивалентности (то есть выполняется рефлексивность, симметриченость и транзитивность). |
Это определение равносильно тому, что сходимость последовательностей в них равносильна: [math]x_n \xrightarrow[]{\|\|_1} x \Leftrightarrow x_n \xrightarrow[]{\|\|_2} x[/math].
Определение: |
Пространство [math] X [/math] конечномерно, если [math] \exists n = dim X \lt \infty: \exists e_1, e_2, \ldots, e_n: X = \mathcal L(e_1, \ldots, e_n)[/math]. |
Теорема (Рисс): |
В конечномерных пространствах любые две нормы эквивалентны. |
8 Замкнутость конечномерного линейного подмножества НП.
Определение: |
Подпространство в алгебраическом смысле не обязательно замкнуто в исходном пространстве. Поэтому в функциональном анализе собственно подпространством называется именно замкнутое подпространство, а алгебраические подпространства называют линейными подмножествами. |
Теорема: |
Пусть [math]X[/math] — НП и [math]Y[/math] — линейное конечномерное подмножество в [math]X[/math], тогда [math]Y[/math] — замкнуто в [math]X[/math], т.е.
[math]\mathrm{Cl} Y = Y[/math]. |
9 Лемма Рисса о почти перпендикуляре, пример ее применения.
10 Банаховы пространства на примерах [math]C [0,1][/math] и [math]L_p(E)[/math].
11 Определение скалярного произведения, равенство параллелограмма, неравенство Шварца.
12 Наилучшее приближение в НП в случае конечномерного подпространства.
13 Наилучшее приближение в унитарном пространстве, неравенство Бесселя.
14 Определение Гильбертова пространства, сепарабельность и полнота.
15 Теорема Рисса-Фишера, равенство Парсеваля.
16 Наилучшее приближение в [math]H[/math] для случая выпуклого,замкнутого множества, [math]H = H_1 \oplus H_2[/math].
17 Счетно-нормированные пространства, метризуемость.
18 Условие нормируемости СНТП.
19 Функционал Минковского.
20 Топология векторных пространств.
21 Теорема Колмогорова о нормируемости ТВП.
22 Коразмерность ядра линейного функционала.
23 Непрерывный линейный функционал и его норма.
24 Связь между непрерывностью линейного функционала и замкнутостью его ядра.
25 Продолжение по непрерывности линейного функционала со всюду плотного линейного подмножества НП.
26 Теорема Хана-Банаха для НП (сепарабельный случай).
27 Два следствия из теоремы Хана-Банаха.
28 Теорема Рисса об общем виде линейного непрерывного функционала в [math]H[/math].
29 Непрерывный линейный оператор и его норма.
30 Продолжение линейного оператора по непрерывности.
31 Полнота пространства [math]L(X,Y)[/math].
32 Теорема Банаха-Штейнгауза.
33 Условие замкнутости множества значений линейного оператора на базе априорной оценки решения операторного уравнения.
34 Условие непрерывной обратимости лин. оператора.
35 Теорема Банаха о непрерывной обратимости [math]I-C[/math].
36 Лемма о множествах [math]X_n = {||Ax|| \lt n ||x||}[/math].
37 Теорема Банаха об обратном операторе.
38 Теорема о замкнутом графике.
39 Теорема об открытом отображении.
40 Теорема о резольвентном множестве.
41 Теорема о спектральном радиусе.
42 Аналитичность резольвенты.
43 Непустота спектра ограниченного оператора.