Нормированное векторное пространство

Вектор пространства, на котором определено расстояние
Иерархия математических пространств. Пространства внутреннего произведения являются подмножеством нормированных векторных пространств, которые являются подмножеством метрических пространств , которые в свою очередь являются подмножеством топологических пространств .

В математике нормированное векторное пространство или нормированное пространство — это векторное пространство над действительными или комплексными числами, на котором определена норма . [1] Норма — это обобщение интуитивного понятия «длина» в физическом мире. Если — векторное пространство над , где — поле, равное или , то норма на — это отображение , обычно обозначаемое как , удовлетворяющее следующим четырем аксиомам: В {\displaystyle V} К {\displaystyle К} К {\displaystyle К} Р {\displaystyle \mathbb {R} } С {\displaystyle \mathbb {C} } В {\displaystyle V} В Р {\displaystyle V\to \mathbb {R} } {\displaystyle \lВерт \cdot \rВерт }

  1. Неотрицательность: для каждого , . х В {\displaystyle x\in V} х 0 {\displaystyle \;\lVert x\rVert \geq 0}
  2. Положительная определенность: для любого тогда и только тогда, когда — нулевой вектор. х В {\displaystyle x\in V} х = 0 {\displaystyle \;\lВерт x\rВерт =0} х {\displaystyle x}
  3. Абсолютная однородность: для любого и , λ К {\displaystyle \лямбда \in К} х В {\displaystyle x\in V} λ х = | λ | х {\displaystyle \lVert \lambda x\rVert =|\lambda |\,\lVert x\rVert }
  4. Неравенство треугольника : для каждого и , х В {\displaystyle x\in V} у В {\displaystyle y\in V} х + у х + у . {\displaystyle \|x+y\|\leq \|x\|+\|y\|.}

Если — действительное или комплексное векторное пространство, как указано выше, и — норма на , то упорядоченная пара называется нормированным векторным пространством. Если из контекста ясно, какая норма подразумевается, то принято обозначать нормированное векторное пространство просто как . В {\displaystyle V} {\displaystyle \lВерт \cdot \rВерт } В {\displaystyle V} ( В , ) {\displaystyle (V,\lВерт \cdot \rВерт )} В {\displaystyle V}

Норма индуцирует расстояние , называемое ее (нормой) индуцированной метрикой , по формуле , которая превращает любое нормированное векторное пространство в метрическое пространство и топологическое векторное пространство . Если это метрическое пространство является полным, то нормированное пространство является банаховым пространством . Каждое нормированное векторное пространство может быть «однозначно расширено» до банахова пространства, что делает нормированные пространства тесно связанными с банаховыми пространствами. Каждое банахово пространство является нормированным пространством, но обратное утверждение неверно. Например, множество конечных последовательностей действительных чисел может быть нормировано с помощью евклидовой нормы , но оно не является полным для этой нормы. г ( х , у ) = у х . {\displaystyle d(x,y)=\|yx\|.}

Пространство внутреннего произведения — это нормированное векторное пространство, норма которого равна квадратному корню из внутреннего произведения вектора и самого себя. Евклидова норма евклидова векторного пространства — это частный случай, позволяющий определить евклидово расстояние по формуле г ( А , Б ) = А Б . {\displaystyle d(A,B)=\|{\overrightarrow {AB}}\|.}

Изучение нормированных пространств и пространств Банаха является фундаментальной частью функционального анализа — важнейшего раздела математики.

Определение

Нормированное векторное пространство — это векторное пространство, снабженное нормой .Полунормированное векторное пространство — это векторное пространство, снабженноеполунормой.

Полезная вариация неравенства треугольника для любых векторов и х у | х у | {\displaystyle \|xy\|\geq |\|x\|-\|y\||} х {\displaystyle x} у . {\displaystyle y.}

Это также показывает, что векторная норма является (равномерно) непрерывной функцией .

Свойство 3 зависит от выбора нормы в поле скаляров. Когда скалярное поле является (или, в более общем смысле, подмножеством ), это обычно принимается за обычное абсолютное значение , но возможны и другие варианты. Например, для векторного пространства над можно принять за -адическое абсолютное значение . | α | {\displaystyle |\альфа |} Р {\displaystyle \mathbb {R} } С {\displaystyle \mathbb {C} } В {\displaystyle \mathbb {Q} } | α | {\displaystyle |\альфа |} п {\displaystyle p}

Топологическая структура

Если — нормированное векторное пространство, то норма индуцирует метрику (понятие расстояния ) и, следовательно, топологию на Эта метрика определяется естественным образом: расстояние между двумя векторами и задается выражением Эта топология — это в точности слабейшая топология, которая делает непрерывным и которая совместима с линейной структурой в следующем смысле: ( В , ) {\displaystyle (V,\|\,\cdot \,\|)} {\displaystyle \|\,\cdot \,\|} В . {\displaystyle В.} ты {\displaystyle \mathbf {u} } в {\displaystyle \mathbf {v} } ты в . {\displaystyle \|\mathbf {u} -\mathbf {v} \|.} {\displaystyle \|\,\cdot \,\|} В {\displaystyle V}

  1. Сложение векторов является совместно непрерывным относительно этой топологии. Это следует непосредственно из неравенства треугольника . + : В × В В {\displaystyle \,+\,:V\times V\to V}
  2. Скалярное умножение , где — базовое скалярное поле, является совместно непрерывным. Это следует из неравенства треугольника и однородности нормы. : К × В В , {\displaystyle \,\cdot \,:\mathbb {K} \times V\to V,} К {\displaystyle \mathbb {К} } В , {\displaystyle V,}

Аналогично, для любого полунормированного векторного пространства мы можем определить расстояние между двумя векторами и как Это превращает полунормированное пространство в псевдометрическое пространство (обратите внимание, что это слабее, чем метрика) и позволяет определить такие понятия, как непрерывность и сходимость . Говоря более абстрактно, каждое полунормированное векторное пространство является топологическим векторным пространством и, таким образом, несет топологическую структуру , которая индуцируется полунормой. ты {\displaystyle \mathbf {u} } в {\displaystyle \mathbf {v} } ты в . {\displaystyle \|\mathbf {u} -\mathbf {v} \|.}

Особый интерес представляют полные нормированные пространства, которые известны как банаховы пространства . Каждое нормированное векторное пространство находится как плотное подпространство внутри некоторого банахова пространства; это банахово пространство по существу однозначно определяется и называется пополнением В {\displaystyle V} В {\displaystyle V} В . {\displaystyle В.}

Две нормы в одном и том же векторном пространстве называются эквивалентными , если они определяют одну и ту же топологию . В конечномерном векторном пространстве (но не в бесконечномерных векторных пространствах) все нормы эквивалентны (хотя получающиеся метрические пространства не обязательно должны быть одинаковыми) [2] И поскольку любое евклидово пространство является полным, мы можем, таким образом, заключить, что все конечномерные нормированные векторные пространства являются банаховыми пространствами.

Нормированное векторное пространство локально компактно тогда и только тогда, когда компактен единичный шар , что имеет место тогда и только тогда, когда является конечномерным; это следствие леммы Рисса . (На самом деле, верен более общий результат: топологическое векторное пространство локально компактно тогда и только тогда, когда оно конечномерно. Суть здесь в том, что мы не предполагаем, что топология исходит из нормы.) В {\displaystyle V} Б = { х : х 1 } {\displaystyle B=\{x:\|x\|\leq 1\}} В {\displaystyle V}

Топология полунормированного векторного пространства имеет много хороших свойств. Учитывая систему соседства вокруг 0, мы можем построить все другие системы соседства, как с Н ( 0 ) {\displaystyle {\mathcal {N}}(0)} Н ( х ) = х + Н ( 0 ) := { х + Н : Н Н ( 0 ) } {\displaystyle {\mathcal {N}}(x)=x+{\mathcal {N}}(0):=\{x+N:N\in {\mathcal {N}}(0)\}} х + Н := { х + н : н Н } . {\displaystyle x+N:=\{x+n:n\in N\}.}

Более того, существует базис окрестностей для начала координат, состоящий из поглощающих и выпуклых множеств . Поскольку это свойство очень полезно в функциональном анализе , обобщения нормированных векторных пространств с этим свойством изучаются под названием локально выпуклых пространств .

Норма (или полунорма ) в топологическом векторном пространстве непрерывна тогда и только тогда, когда топология , индуцирующая на , грубее, чем ( то есть ), что происходит тогда и только тогда, когда существует некоторый открытый шар в (такой, например, как ), который открыт в (говоря иначе, такой что ). {\displaystyle \|\cdot \|} ( Х , τ ) {\displaystyle (X,\тау)} τ {\displaystyle \tau _{\|\cdot \|}} {\displaystyle \|\cdot \|} Х {\displaystyle X} τ {\displaystyle \тау} τ τ {\displaystyle \tau _{\|\cdot \|}\subseteq \tau } Б {\displaystyle Б} ( Х , ) {\displaystyle (X,\|\cdot \|)} { х Х : х < 1 } {\displaystyle \{x\in X:\|x\|<1\}} ( Х , τ ) {\displaystyle (X,\тау)} Б τ {\displaystyle B\in \tau }

Нормируемые пространства

Топологическое векторное пространство называется нормируемым, если существует норма на такая, что каноническая метрика индуцирует топологию на Следующая теорема принадлежит Колмогорову : [3] ( Х , τ ) {\displaystyle (X,\тау)} {\displaystyle \|\cdot \|} Х {\displaystyle X} ( х , у ) у х {\displaystyle (x,y)\mapsto \|y-x\|} τ {\displaystyle \tau } X . {\displaystyle X.}

Критерий нормируемости Колмогорова : Хаусдорфово топологическое векторное пространство нормируемо тогда и только тогда, когда существует выпуклая, ограниченная по фон Нейману окрестность 0 X . {\displaystyle 0\in X.}

Произведение семейства нормируемых пространств нормируемо тогда и только тогда, когда только конечное число пространств нетривиально (то есть ). [3] Более того, фактор нормируемого пространства по замкнутому векторному подпространству нормируем, и если в дополнение топология задается нормой , то отображение, заданное является хорошо определенной нормой на , которая индуцирует топологию фактора на [4] { 0 } {\displaystyle \neq \{0\}} X {\displaystyle X} C {\displaystyle C} X {\displaystyle X} , {\displaystyle \|\,\cdot ,\|} X / C R {\displaystyle X/C\to \mathbb {R} } x + C inf c C x + c {\textstyle x+C\mapsto \inf _{c\in C}\|x+c\|} X / C {\displaystyle X/C} X / C . {\displaystyle X/C.}

Если — хаусдорфово локально выпуклое топологическое векторное пространство , то следующие условия эквивалентны: X {\displaystyle X}

  1. X {\displaystyle X} является нормируемым.
  2. X {\displaystyle X} имеет ограниченную окрестность начала координат.
  3. сильное двойственное пространство является нормируемым. [5] X b {\displaystyle X_{b}^{\prime }} X {\displaystyle X}
  4. сильное двойственное пространство метризуемо . [ 5 ] X b {\displaystyle X_{b}^{\prime }} X {\displaystyle X}

Более того, является конечномерным тогда и только тогда, когда является нормируемым (здесь обозначает наделенное слабой- * топологией ). X {\displaystyle X} X σ {\displaystyle X_{\sigma }^{\prime }} X σ {\displaystyle X_{\sigma }^{\prime }} X {\displaystyle X^{\prime }}

Топология пространства Фреше , определенная в статье о пространствах тестовых функций и распределений , определяется счетным семейством норм, но не является нормируемым пространством, поскольку не существует такой нормы на , что топология, индуцируемая этой нормой, равна τ {\displaystyle \tau } C ( K ) , {\displaystyle C^{\infty }(K),} {\displaystyle \|\cdot \|} C ( K ) {\displaystyle C^{\infty }(K)} τ . {\displaystyle \tau .}

Даже если метризуемое топологическое векторное пространство имеет топологию, которая определяется семейством норм, то оно все равно может не быть нормируемым пространством (имея в виду, что его топология не может быть определена какой-либо одной нормой). Примером такого пространства является пространство Фреше , определение которого можно найти в статье о пространствах тестовых функций и распределений , поскольку его топология определяется счетным семейством норм, но оно не является нормируемым пространством, поскольку не существует никакой нормы на , такой, что топология, индуцируемая этой нормой, равна На самом деле, топология локально выпуклого пространства может быть определена семейством норм на , если и только если существует по крайней мере одна непрерывная норма на [6] C ( K ) , {\displaystyle C^{\infty }(K),} τ {\displaystyle \tau } {\displaystyle \|\cdot \|} C ( K ) {\displaystyle C^{\infty }(K)} τ . {\displaystyle \tau .} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} X . {\displaystyle X.}

Линейные отображения и двойственные пространства

Наиболее важными отображениями между двумя нормированными векторными пространствами являются непрерывные линейные отображения . Вместе с этими отображениями нормированные векторные пространства образуют категорию .

Норма — непрерывная функция на своем векторном пространстве. Все линейные отображения между конечномерными векторными пространствами также непрерывны.

Изометрия между двумя нормированными векторными пространствами это линейное отображение , которое сохраняет норму (имеется в виду для всех векторов ). Изометрии всегда непрерывны и инъективны . Сюръективная изометрия между нормированными векторными пространствами и называется изометрическим изоморфизмом , а и называются изометрически изоморфными . Изометрически изоморфные нормированные векторные пространства идентичны для всех практических целей. f {\displaystyle f} f ( v ) = v {\displaystyle \|f(\mathbf {v} )\|=\|\mathbf {v} \|} v {\displaystyle \mathbf {v} } V {\displaystyle V} W {\displaystyle W} V {\displaystyle V} W {\displaystyle W}

Говоря о нормированных векторных пространствах, мы расширяем понятие дуального пространства , чтобы учесть норму. Дуальное пространство нормированного векторного пространства — это пространство всех непрерывных линейных отображений из в базовое поле (комплексы или действительные числа) — такие линейные отображения называются «функционалами». Норма функционала определяется как супремум , где пробегает все единичные векторы (то есть векторы нормы ) в Это превращается в нормированное векторное пространство. Важной теоремой о непрерывных линейных функционалах на нормированных векторных пространствах является теорема Хана–Банаха . V {\displaystyle V^{\prime }} V {\displaystyle V} V {\displaystyle V} φ {\displaystyle \varphi } | φ ( v ) | {\displaystyle |\varphi (\mathbf {v} )|} v {\displaystyle \mathbf {v} } 1 {\displaystyle 1} V . {\displaystyle V.} V {\displaystyle V^{\prime }}

Нормированные пространства как факторпространства полунормированных пространств

Определение многих нормированных пространств (в частности, банаховых пространств ) включает полунорму, определенную на векторном пространстве, а затем нормированное пространство определяется как факторпространство по подпространству элементов нулевой полунормы. Например, для пространств функция, определяемая как, является полунормой на векторном пространстве всех функций, на которых интеграл Лебега в правой части определен и конечен. Однако полунорма равна нулю для любой функции, поддерживаемой на множестве нулевой меры Лебега . Эти функции образуют подпространство, которое мы «факторизуем», делая их эквивалентными нулевой функции. L p {\displaystyle L^{p}} f p = ( | f ( x ) | p d x ) 1 / p {\displaystyle \|f\|_{p}=\left(\int |f(x)|^{p}\;dx\right)^{1/p}}

Конечные пространства произведений

Данные полунормированные пространства с полунормами обозначают пространство произведений , где векторное сложение определяется как , а скалярное умножение определяется как n {\displaystyle n} ( X i , q i ) {\displaystyle \left(X_{i},q_{i}\right)} q i : X i R , {\displaystyle q_{i}:X_{i}\to \mathbb {R} ,} X := i = 1 n X i {\displaystyle X:=\prod _{i=1}^{n}X_{i}} ( x 1 , , x n ) + ( y 1 , , y n ) := ( x 1 + y 1 , , x n + y n ) {\displaystyle \left(x_{1},\ldots ,x_{n}\right)+\left(y_{1},\ldots ,y_{n}\right):=\left(x_{1}+y_{1},\ldots ,x_{n}+y_{n}\right)} α ( x 1 , , x n ) := ( α x 1 , , α x n ) . {\displaystyle \alpha \left(x_{1},\ldots ,x_{n}\right):=\left(\alpha x_{1},\ldots ,\alpha x_{n}\right).}

Определим новую функцию , по которой является полунормой на Функция является нормой тогда и только тогда, когда все являются нормами. q : X R {\displaystyle q:X\to \mathbb {R} } q ( x 1 , , x n ) := i = 1 n q i ( x i ) , {\displaystyle q\left(x_{1},\ldots ,x_{n}\right):=\sum _{i=1}^{n}q_{i}\left(x_{i}\right),} X . {\displaystyle X.} q {\displaystyle q} q i {\displaystyle q_{i}}

В более общем случае, для каждого вещественного числа отображение, определяемое полунормой, определяет одно и то же топологическое пространство. p 1 {\displaystyle p\geq 1} q : X R {\displaystyle q:X\to \mathbb {R} } q ( x 1 , , x n ) := ( i = 1 n q i ( x i ) p ) 1 p {\displaystyle q\left(x_{1},\ldots ,x_{n}\right):=\left(\sum _{i=1}^{n}q_{i}\left(x_{i}\right)^{p}\right)^{\frac {1}{p}}} p {\displaystyle p}

Прямой аргумент, включающий элементарную линейную алгебру, показывает, что единственными конечномерными полунормированными пространствами являются те, которые возникают как произведение пространства нормированного пространства и пространства с тривиальной полунормой. Следовательно, многие из наиболее интересных примеров и приложений полунормированных пространств происходят для бесконечномерных векторных пространств.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ Callier, Frank M. (1991). Линейная теория систем . Нью-Йорк: Springer-Verlag. ISBN 0-387-97573-X.
  2. ^ Кедлая, Киран С. (2010),p -адические дифференциальные уравнения , Cambridge Studies in Advanced Mathematics, т. 125, Cambridge University Press , CiteSeerX  10.1.1.165.270 , ISBN 978-0-521-76879-5, Теорема 1.3.6
  3. ^ ab Schaefer 1999, стр. 41.
  4. ^ Шефер 1999, стр. 42.
  5. ^ ab Trèves 2006, стр. 136–149, 195–201, 240–252, 335–390, 420–433.
  6. ^ Ярхов 1981, стр. 130.

Библиография

  • Ярхов, Ганс (1981). Локально выпуклые пространства . Mathematische Leitfäden. [Математические учебники]. Б. Г. Тойбнер, Штутгарт. ISBN 3-519-02224-9. МР  0632257.
  • Рудин, Уолтер (1991). Функциональный анализ. Международная серия по чистой и прикладной математике. Том 8 (Второе издание). Нью-Йорк, Нью-Йорк: McGraw-Hill Science/Engineering/Math . ISBN 978-0-07-054236-5. OCLC  21163277.
  • Банах, Стефан (1932). Théorie des Opérations Lineaires [ Теория линейных операций ] (PDF) . Монография Математическая (на французском языке). Том. 1. Варшава: Subwencji Funduszu Kultury Narodowej. Збл  0005.20901. Архивировано из оригинала (PDF) 11 января 2014 г. Проверено 11 июля 2020 г.
  • Rolewicz, Stefan (1987), Функциональный анализ и теория управления: линейные системы , математика и ее приложения (Восточноевропейская серия), т. 29 (перевод с польского под ред. Эвы Беднарчук), Дордрехт; Варшава: D. Reidel Publishing Co.; PWN — Polish Scientific Publishers, стр. xvi+524, doi :10.1007/978-94-015-7758-8, ISBN 90-277-2186-6, MR  0920371, OCLC  13064804
  • Шефер, ХХ (1999). Топологические векторные пространства . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Springer New York Imprint Springer. ISBN 978-1-4612-7155-0. OCLC  840278135.
  • Тревес, Франсуа (2006) [1967]. Топологические векторные пространства, распределения и ядра . Минеола, Нью-Йорк: Dover Publications. ISBN 978-0-486-45352-1. OCLC  853623322.
  • Медиа, связанные с Нормированными пространствами на Wikimedia Commons
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Normed_vector_space&oldid=1272084453"