- •Введение
- •Глава 1 топологические пространства
- •1. Понятие множества. Операции над множествами. Отображения. Характеристическая функция множества
- •2. Топология и топологическое пространство. База топологии
- •3. Структура открытых множеств и окрестности
- •4. Понятие метрического пространства и топологии, определяемой метрикой. Примеры метрических пространств
- •5. Операция замыкания множества в топологическом пространстве
- •6. Внутренние точки множества, внутренность. Граница множества
- •7. Сепарабельные топологические пространства
- •8. Индуцированные топологии и фактортопология
- •9. Непрерывное отображение. Гомеоморфизм
- •10. Компактные пространства
- •Глава 2 свойства метрических пространств
- •1. Сходящиеся последовательности в метрических пространствах и полные метрические пространства
- •2. Теорема о пополнении метрического пространства
- •3. Критерий полноты пространства
- •4. Компактные множества в метрическом пространстве. Теорема Хаусдорфа
- •5. Критерии компактности в пространствах с[0, 1], lp. Теорема Арцела
- •6. Теорема Вейерштрасса о равномерном приближении и сепарабельность с[0, 1]
- •7. Отображение компактных множеств. Теорема Вейерштраса об ограниченности и достижении точных граней непрерывной функцией
- •8. Принцип сжимающих отображений и его применение
- •9. Нигде не плотные множества. Понятие категории множеств метрического пространства. Теорема Бэра
- •Глава 3 мера и измеримые множества
- •1. Системы множеств
- •2. Системы множеств в евклидовом пространстве
- •3. Функция множеств
- •4. Мера и ее простейшие свойства. Мера в евклидовом пространстве
- •5. Внешняя мера
- •6. Измеримые множества
- •7. Мера Лебега на Rn
- •Глава 4 измеримые функции
- •1. Измеримые функции и их свойства
- •2. Сходимость почти всюду
- •3. Сходимость по мере и ее свойства
- •4. Сравнение сходимости почти всюду и по мере
- •5. Почти равномерная сходимость. Теоремы Егорова и Лузина
- •Глава 5 интеграл лебега
- •1. Интеграл Лебега для простых и ограниченных функций на пространстве с конечной мерой
- •2. Основные свойства интеграла от ограниченной функции
- •3. Определение интеграла Лебега в произвольном случае
- •4. Предельный переход под знаком интеграла
- •5. Сравнение интегралов Римана и Лебега
- •6. Заряды. Теорема Радона—Никодима
- •Глава 6 нормированные и гильбертовы пространства
- •2. Конечномерные пространства. Конечномерность и компактность. Теорема Рисса о локальной компактности.
- •3. Скалярное произведение. Гильбертово пространство. Аксиомы и свойства. Ортонормированные системы. Ортогонализация по Шмидту. Тождество параллелограмма.
- •4. Ортогональность и ортогональное дополнение
- •5. Ряды Фурье в гильбертовом пространстве. Коэффициенты Фурье. Неравенство Бесселя и равенство Парсеваля. Полные и замкнутые ортонормированные системы
- •Глава 7 линейные операторы в нормированных пространствах
- •2. Пространство линейных непрерывных операторов и его полнота относительно равномерной сходимости операторов
- •3. Принцип равномерной ограниченности и теорема Банаха-Штейнгауза. Полнота пространства операторов относительно поточечной сходимости
- •4. Ядро оператора. Критерий ограниченности обратного оператора. Теоремы об обратном операторе
- •5. Примеры обратных операторов. Обратимость операторов вида (I - a) и (a - c).
- •6. График оператора и замкнутые операторы. Критерий замкнутости. Теорема Банаха о замкнутом графике. Теорема об открытом отображении
- •Xn(t)X(t) равномерно на [a, b],.
- •X'n(t) y(t) равномерно на [а, b].
- •Глава 8 линейные функционалы в нормированных пространствах
- •1. Линейные непрерывные функционалы. Продолжение по непрерывности. Теорема Хана-Банаха. Следствия из теоремы Хана-Банаха
- •2. Сопряженные пространства
- •3. Теорема Рисса об общем виде линейного функционала для пространства непрерывных функций
- •4. Пространства Лебега и сопряженные к ним
- •5. Изоморфизм и изометрия сепарабельных гильбертовых пространств. Общий вид линейного функционала в гильбертовом пространстве. Теорема Рисса-Фишера.
- •6. Сопряженный оператор. Условия существования сопряженного оператора. Замкнутость сопряженного оператора. Сопряженный оператор к ограниченному оператору и его норма.
- •Глава 9 спектральная теория операторов
- •1. Вполне непрерывные операторы и их свойства. Операторы Фредгольма и Гильберта-Шмидта
- •2. Теорема Шаудера о полной непрерывности сопряженного оператора. Уравнения первого и второго рода с вполне непрерывными операторами. Теорема о замкнутости области значений оператора
- •3. Альтернативы Фредгольма. Теорема Шаудера о неподвижной точке.
- •Предметный указатель
Глава 6 нормированные и гильбертовы пространства
1. Линейные пространства. Нормированные пространства. Метрика, порожденная нормой. Ряды в нормированных пространствах. Абсолютная сходимость ряда и полнота нормированного пространства. Факторпространства
Линейным (или векторным) пространством называется множество X, для которого определены операции сложения x+y и умножения векторов на числа x, обладающие следующими свойствами:
x+y=y+x;
(x+y)+z=y+(x+z);
Существует такой элемент (нулевой) 0X, что x+0=x для любого x;
Для всякого xX существует обратный (x), т.е. такой, что x+(x)= 0;
()x=(x)
(+)x=x+x;
(x+y)=x+y
1x=x.
Векторы x1, x2,…, xn называются линейно независимыми, если из равенства 1x1 + 2x2 +…+ nxn = 0 следует, что 1 = 2 =…= n = 0. В противном случае векторы называются линейно зависимыми. Линейное пространство называется n-мерным, если в нем существует п линейно независимых векторов, а любая система из большего числа векторов является линейно зависимой.
Любой набор из п линейно независимых векторов в n-мерном пространстве называется базисом линейного пространства. Всякий вектор п-мерного пространства представим единственным образом в виде линейной комбинации 1x1 + 2x2 +…+ nxn по базису {x1,…, xn}. Если в линейном пространстве существует сколь угодно много линейно независимых векторов, то пространство называется бесконечномерным.
Множество векторов в X, замкнутое относительно операций сложения и умножения на числа, называется линейным многообразием. Множество векторов М, которое вместе с любыми двумя точками содержит прямую, проходящую через них, называется аффинным многообразием. Если x и y – две точки из М, то любая точка прямой, проходящей через x и y представима в виде x +y при некоторых числах , таких, что + = 1. Аффинное многообразие, содержащее нулевой вектор, является линейным многообразием. Линейное многообразие всегда является аффинным многообразием.
Множество М в линейном пространстве называется выпуклым, если вместе с любыми двумя точками оно содержит соединяющий их отрезок. Если x и y – две точки из М, то любая точка отрезка, соединяющего x и y представима в виде x +y при некоторых числах , таких, что , 0, + = 1. Отрезок с концами x и y обозначается [x, y].
Определение 1. Множество E называется линейным нормированным пространством, если
1. E - линейное пространство с умножением на вещественные (комплексные) числа.
2. Каждому элементу x линейного пространства E ставится в соответствие вещественное число, которое называется нормой этого элемента и обозначается , причём предполагается, что норма элемента удовлетворяет следующим условиям (аксиомам нормы)
1) 0, причём = 0 лишь если x = 0 (нуль векторного пространства);
2) (неравенство треугольника для норм)
3)
В случае, когда рассматриваются несколько нормированных пространств, указание в каком пространстве рассматривается норма, осуществляется следующим образом: ||x|X||, ||y|Z|| и т.д.
В линейном нормированном пространстве можно ввести метрику посредством равенства
Легко проверить, что введённое расстояние удовлетворяет всем аксиомам метрики. После введения метрики определяется сходимость последовательности элементов {xn} к x, а именно
x=lim xn или , если при .
Определённая таким образом сходимость в линейном нормированном пространстве называется сходимостью по норме.
Если линейное нормированное пространство является полным в смысле сходимости по норме, то оно называется банаховым пространством.
Пример 1. n-мерное векторное пространство является банаховым пространством, с нормой
= ,
причёт метрика, порожденная нормой, в этом пространстве совпадает с ранее введённой в Rn метрикой.
Пример 2. С[a, b] есть банахово пространство с нормой
= ,
Метрика полученного пространства совпадает с метрикой, ранее введённой в C[a, b].
Пример 3. есть банахово пространство с нормой
= , , 1 p <
Метрика полученного пространства совпадает с прежней метрикой.
Пример 4. Lp[a, b] есть банахово пространство с нормой, 1 p <
= , .
Свойство треугольника нормы вытекает из неравенства Минковского (см. Приложение). Полнота этого пространства будет установлена в главе 8.
Пример 5. Сk[a, b] – есть банахово пространство с нормой
= .
Пример 6. m – банахово пространство, с нормой
= ,
метрика в котором совпадает с метрикой, введенной ранее.
Пример 7. L[a, b] – банахово пространство измеримых, п.в. ограниченных функций с нормой
= = ess sup |x(t)|.
Полнота этого пространства будет доказана в главе 8.
Не все ранее рассмотренные метрические пространства являются нормированными. Нельзя ввести норму, порождающую ту же топологию, что и метрика, например, в пространстве числовых последовательностей s.
Отметим непрерывность основных линейных операций в линейном нормированном пространстве, а именно:
Если xn x, yn y, n , то тогда xn + yn x + y, nxn x. Это следует из соотношений
+ .
+ .
Далее нетрудно видеть, что если xn x, то ||xn|| ||x||, и, в частности, ||xn|| есть ограниченная числовая последовательность. Это вытекает из обратного неравенства треугольника:
| ||x|| - ||y|| | ||x – y||,
легко вытекающего из неравенства треугольника.
Так как линейное нормированное пространство есть метрическое пространство, то для такого пространства имеют смысл все понятия, введенные в метрических пространствах (шар, ограниченное множество, компактность, сепарабельность и т.д.), а также имеют место все теоремы, доказанные для таких пространств.
Для банаховых пространств будет справедливым все, что было ранее установлено для полных метрических пространств.
Пусть L – линейное многообразие линейного нормированного пространства Е. Если L , кроме того, является замкнутым множеством, то L называется подпространством.
Если L – конечномерное линейное многообразие линейного нормированного пространства, то, как мы увидим ниже, =L . Для бесконечных линейных многообразий это равенство может не иметь место.
Пример 8. Пусть E = C[a,b] и L – линейное многообразие, порожденное элементами
x0 = 1, x1 = t, …, xn = tn,…
Тогда L – множество всех многочленов. При этом в силу теоремы Вейерштрасса
= C[a,b] L.
Пусть x1, x2, …, xn, … – элементы нормированного пространства Е. Выражение вида назовём рядом, составленным из элементов пространства . Этот ряд называется сходящимся и имеет сумму х, если последовательность частных сумм сходится по норме к х при .
Для рядов в нормированных пространствах вводится понятие абсолютной сходимости: если сходится числовой ряд
.
В нормированных пространствах справедлив следующий признак полноты пространств.
Теорема 1. Для того чтобы нормированное пространство Х было полным необходимо и достаточно, чтобы из абсолютной сходимости ряда вытекала его сходимость.
Необходимость. В силу полноты пространства Х для сходимости последовательности достаточно, чтобы она была фундаментальной. Но это с очевидностью следует из неравенства
,
где последняя оценка вытекает из критерия Коши сходимости числового ряда .
Достаточность. Рассмотрим произвольную фундаментальную последовательность xn в Х. В силу фундаментальности этой последовательности для = 1/2k найдется номер nk такой, что при n, m nk выполняется неравенство ||xn – xm|| < 1/2k. Возьмем подпоследовательность и построим по ней последовательность y1 = , yk = . В силу оценки ||yk|| = || || < 1/2k, ряд сходится абсолютно, а следовательно и сходится. Тогда частичные суммы этого ряда Sm = сходятся. Итак, взятая нами фундаментальная последовательность имеет сходящуюся подпоследовательность. В силу леммы 2.4 и сама последовательность сходится.
Пусть X – нормированное пространство, а М – подпространство в X. Введем на Х отношение эквивалентности, полагая х у если х - у М. Элементы пространства X разобьем на непересекающиеся классы эквивалентности [х], [z], ... Элемент х [х] будем называть представителем класса [х]. Если х — представитель класса [х], то любой другой представитель [х] будет иметь вид х + z, где z М. Множество всех таких классов называется фактор-пространством пространства X по подпространству М и обозначается = Х/М.
Введем в операции сложения классов и умножения класса на число. Пусть х [х], у [у], тогда класс [х] + [у] определим как класс, представителем которого является элемент х + у. Далее, класс а[х], где а – число, определим как класс, содержащий ах.
Введем в норму по формуле
||[x]|| = .
Аксиомы нормы проверяются достаточно несложно (проверьте!). Итак, – нормированное пространство.
Теорема 2. Если X полное, то и полное.
Доказательство. Покажем сначала, что если последовательность {[х]n} фундаментальна в , то найдется последовательность номеров {n(k)} такая, что соответствующая ей подпоследовательность представителей {хn(k)} X (хn(k) [х] n(k)) сходится в X.
Действительно, возьмем n(k) такими, чтобы ||[x]n(k + 1) – [x]n(k)|| < 1/2k, k = 1, 2, ... Из определения нормы в следует существование zk [x]n(k + 1) – [х]n(k) таких, что ||zk|| < 1/2k, k = 1, 2, ... Рассмотрим в X сходящийся ряд хn(1) + z1 + z2 + ... и пусть х — его сумма. По построению хn(k) х, k и
Отсюда и из фундаментальности {[х]n} заключаем, что [х]n(k) [x], где [х] – класс, содержащий х. Теорема доказана.