泛函分析课程总结论文
泛函分析课程论文

泛函分析课程论文数学与计算科学学院 09数本2班 黄丽萍 2009224725大四新学年开始了,我们也开始学习了一门综合性及专业性强的课程——泛函分析。
首先,理解下“泛函分析”这个概念。
泛函分析是20世纪发展起来的一门新学科,其中泛函是函数概念的推广,对比函数是数与数之间的对应关系,我们发现泛函是函数和数之间的对应关系。
在学习泛函分析前,我们先确定学习目标:理解和掌握“三大空间和三大定理”。
所以在接下来的两章内容的学习中,我们将先学习“两大空间”——度量空间和赋范线性空间及其相关知识(第七章和第八章)。
在学习中慢慢体味泛函分析的综合性及专业性。
第七章的标题已经明确给出了学习任务——度量空间和赋范线性空间。
§1 度量空间§1.1 定义:若X 是一个非空集合,:d X XR ⨯→是满足下面条件的实值函数,对于,x y X ∀∈,有(1)(,)0d x y =当且仅当xy =;(2)(,)(,)d x y d y x =;(3)(,)(,)(,)d x y d x z d y z ≤+,则称d 为X 上的度量,称(,)X d 为度量空间。
【理解】度量空间就是:集合+距离;(满足非负性、对称性及三点不等式) 其实度量空间是在实变函数中接触的知识,但其在泛函分析学科中的重要性,我们可以通过度量空间的进一步例子来感受。
§1.2 度量空间的进一步例子例:1、离散的度量空间(,)X d ,设X 是一个非空集合,,x y X ∀∈,当1,(,)0,=x y d x y x y≠⎧=⎨⎩当当。
2、序列空间S ,i =1i |-|1(,)21+|-|i i i i d x y ξηξη∞=∑是度量空间 3、有界函数全体()B A ,(,)sup|(t)-(t)|t Ad x y x y ∈=是度量空间4、连续函数[a,b]C ,(,)max|(t)-(t)|a t bd x y x y ≤≤=是度量空间5、空间2l ,122=1(,)[(-)]k ki d x y y x ∞=∑是度量空间§1.3度量空间中的极限,稠密集,可分空间§1.3.1极限:类似数学分析定义极限,如果{}n x 是(,)X d 中点列,如果∃x X ∈,使n l im (,)=0n d x x →∞,则称点列{}n x 是(,)X d 中的收敛点列,x 是点列{}n x 的极限。
泛函分析论文

泛函分析在最优控制中的应用一、引言控制理论中几乎所有的问题,都可以用泛函分析中有关空间和算子的术语来描述,而泛函分析严谨广博的理论体系,对所研究问题的归属有明确的规定,同时可以向研究者提供解决的途径。
例如,利用对偶空间和伴随算子的理论,可以解释控制理论中几乎所有的对偶定理。
而这些定理的发现,大多也是数学结论直接演绎的结果。
控制理论所研究的问题,可以概括为系统分析、系统综合、建模和优化,系统分析包括系统的稳定性分析,能控能观性分析,鲁棒性分析等,主要是分析用以描述系统行为的算子的特性。
传统的分析方法是实用的,但只限于某些类型的非线性系统进行统一的处理,从而获得更加一般的结论。
系统的综合包括控制器和补偿器的设计等,使系统得以镇定或获得某种性能,这是分析的逆问题。
传统的综合方法不仅费时费事,而且解决问题的范围比较狭窄。
现代的综合方法倾向与构造能用于计算机实现某些算法。
迭代算法或递推算法的收敛性分析,以及闭环控制的稳定性分析等,只有借助于泛函分析所提供的工具,才有可能使问题得以解决。
系统建模和系统的最优控制,一般是在某些约束条件下,对某个泛函指标进行优化的问题,这更是泛函分析研究范围内的问题。
在最优控制问题中,目的是根据被控对象的动态过程选取一个最优的容许控制,使得某一性能指标(泛函)达到最优值。
从数学角度来看,这是求取一类带有约束条件的泛函极值问题二、问题描述考虑一个动态系统(,,),x f x u t = 00()x t x = (1) 其中()x t 为n 维状态向量;()u t 为m 维控制向量;f 为n 维向量函数。
确定一个最优的容许控制*()u t ,使得系统产生一个容许状态()x t 满足目标集约束 [(),]0f f x t t ψ= (2) 同时,还要使性能指标[(),](,,)ft f f t J x t t L x u t dt ϕ=+⎰(3)达到极值。
在这个一般描述中,末端时刻f t 可取两种情形:可固定,可自由;末端的状态()f x t 可取三种情形:固定,自由及受[(),]0f f x t t ψ=约束。
纯数学泛函分析大学期末论文

纯数学泛函分析大学期末论文摘要:本文主要介绍了纯数学泛函分析的基本概念和应用。
首先,我们从泛函分析的起源和发展历程入手,介绍了泛函和泛函空间的概念。
接着,我们详细讨论了泛函分析的基本理论,包括线性算子、Banach空间和Hilbert空间等。
最后,我们探讨了泛函分析在实际问题中的应用,包括偏微分方程的解析和数值方法等。
1. 引言泛函分析作为现代数学的重要分支,对于理解和解决实际问题具有重要意义。
它既是函数论的延伸,又是数学分析的发展。
纯数学泛函分析是泛函分析中的一个重要分支,主要研究无穷维线性空间的性质和结构。
本文将系统地介绍纯数学泛函分析的基本内容,以期对读者有所启发。
2. 泛函分析的起源和发展历程泛函分析是20世纪初发展起来的数学分支,源于对函数序列收敛性的研究。
随着对无穷维空间和泛函的研究深入,泛函分析逐渐形成了自己独特的理论体系。
通过对泛函的定义和性质的研究,人们逐渐发现了泛函分析在实际问题中的广泛应用。
3. 泛函和泛函空间的概念泛函是定义在一个函数空间上的函数。
泛函空间是所有满足一定条件的函数的集合。
泛函和泛函空间是泛函分析的核心概念。
在本节中,我们将详细介绍泛函和泛函空间的定义和性质,并给出一些常用的泛函空间的例子。
4. 线性算子和算子空间线性算子是将一个线性空间映射到另一个线性空间的映射。
算子空间是所有满足一定条件的线性算子的集合。
线性算子和算子空间是研究泛函分析中线性性质的基本对象。
在本节中,我们将讨论线性算子和算子空间的定义和一些重要性质,并给出一些经典的算子空间的例子。
5. Banach空间和Hilbert空间Banach空间是一个完备的赋范线性空间,Hilbert空间是一个完备的内积空间。
它们是泛函分析中最重要的两类空间。
在本节中,我们将详细介绍Banach空间和Hilbert空间的定义和性质,并讨论它们的一些重要的特征和例子。
6. 泛函分析的应用泛函分析作为数学的一种工具,具有广泛的应用领域。
泛函分析复习与总结

《泛函分析》复习与总结 (2014年6月26日星期四 10:20---11:50)第一部分 空间及其性质泛函分析的主要内容分为空间和算子两大部分. 空间包括泛函分析所学过的各种抽象空间, 函数空间, 向量空间等, 也包括空间的性质, 例如完备性, 紧性, 线性性质, 空间中集合的各种性质等等。
以下几点是对第一部分内容的归纳和总结。
一.空间(1)距离空间 (集合+距离)!验证距离的三个条件:(,)X ρ称为是距离空间,如果对于,,x y z X ∈(i) 【非负性】(,)0x y ρ≥,并且(,)0x y ρ=当且仅当x y =【正定性】;(ii) 【对称性】(,)(,)x y y x ρρ=;(iii) 【三角不等式】(,)(,)(,)x y x y y z ρρρ≤+。
距离空间的典型代表:s 空间、S 空间、所有的赋范线性空间、所有的内积空间。
(2)赋范线性空间 (线性空间 + 范数)!验证范数的三个条件:(,||||)X ⋅称为是赋范线性空间,如果X是数域K =¡(或K =£)上的线性空间,对于a K ∈和,x y X ∈,成立(i) 【非负性】||||0x ≥,并且||||0x =当且仅当0x =【正定性】; (ii) 【齐次性】||||||||||ax a x =⋅;(iii) 【三角不等式】||||||||||||x y x y +≤+。
赋范线性空间的典型代表:n ¡空间(1,2,3,n =L )、n £空间(1,2,3,n =L )、p l 空间(1p ≤≤∞)、([,])p L ab 空间(1p ≤≤∞)、[,]Cab 空间、[,]k C a b 空间、Banach 空间、所有的内积空间(范数是由内积导出的范数)。
(3)内积空间 (线性空间 + 内积)!验证内积的四个条件:(,(,))X ⋅⋅称为是内积空间,如果X 是数域K =¡(或K =£)上的线性空间,对于a K ∈和,,x y z X ∈,成立(i) 【非负性】(,)0x x ≥,并且(,)0x x =当且仅当0x =【正定性】;(ii) 【第一变元可加性】(,)(,)(,)x y z x z x z +=+;(iii) 【第一变元齐次性】(,)(,)ax z a x z =;(iv) 【共轭对称性】(,)(,)x z z x =。
高馨泛函分析论文

泛函分析论文摘要:本文介绍了Hilbert 空间、Banach 空间、距离空间、拓扑空间的概念,通过一些典型例题论述它们空间之间的关系及算子定义和特征值关键词:Hilbert 空间、Banach 空间、距离空间、拓扑空间、算子一、空间每一个内积空间是赋范空间.我们称完备的内积空间为Hilibert 空间..一个内积空间必是一个赋范空间.反之,,每一个赋范空间都可以引进一个内积,使得由这个内积产生的范数是原来的范数,其中范数要满足平行四边形则.Hilbert space 是完备的线性赋范空间(Banach space )的一个特例.1、Hilbert 空间有穷维线性空间可以引进各种种范数使它成为bananch 空间,但是通常欧式空间的一个重要特性是它上面定义了内积,借助于内积就可以定义向量的长和两个向量的正交性。
我们把这种方法推广到无穷维空间的情形,在下面里,我们引进内积空间Hilbert 空间的概念。
设H 是域K 上的线性空间,任意H y x ∈,,有一个K 中数(x,y)与之对应,使得对任意K a H z y x ∈∈,,,满足:⑴正定性:()(),0,;0,=≥x x y x 当且仅当;0=x⑵共轭对称性:()();,,x y y x =⑶对第一变元的线性性:()();,,y x a y ax =()()().,,,z y z x z y x +=+称( , )是H上的一个内积,H 上定义了内积称为内积空间。
()().,,y x a ay x =定理 1.1.1(Schwarz 不等式) 设H 是内积空间,则对任意H y x ∈,有()()().,,,2y y x x y x ≤称内积空间的这个范数是由内积产生的范数,因此每一个内积空间是赋范空间.以后凡说到内积空间是赋范空间都是指范数是由内积产生的.我们称完备的内积空间为Hilbert 空间.例1.1.1 n R 是(实)Hilbert 空间.在定义n R 中定义()k nk k y x ηξ∑==1, {}{}().,n k k R y x ∈==ηξ不难验证,( , )是一个内积,且由这个内积产生的范数为2112⎪⎭⎫ ⎝⎛=∑=n k x ξ {}().n k R x ∈=ξ 因此n R 是Hilbert 空间.例1.1.2 ]2,L a b ⎡⎣是Hilbert 空间与2l 类似,由Holder 不等式,对任意]2,,x y L a b ⎡∈⎣,()()112222,(())(())b b b aa a x t y t dt x t dt y t dt ≤⎰⎰⎰ 在]2,L ab ⎡⎣上定义内积()()(),ba x y x t y t dt =⎰ 有这个内积产生的范数为 122(())b a x x t dt =⎰由此可知]2,L a b ⎡⎣是Hilbert 空间 定理1.1.2 设H 是内积空间,则内积()y x ,是x,y 的连续函数,即当()().,,,,y x y x y y x x n n n n →→→时,定理1.1.4 设X 是赋范空间,如果范数满足平行四边形法则,则可在X 中定义一个内积,使得由它产生的范数正是X 中原来的范数.2、Banach 空间定义2.1.1 设X 是域K(实数域或复数域)上的线性空间,函数:R X →∙: 满足条件:1) 对任意0,0;0,==≥∈x x x X x 当且仅当;2) 对任意(齐次性)及,,x a ax K a X x =∈∈; 3) 对任意(三角不等式),,y x y x X y x +≤+∈. 称 ∙是X 上的一个范数,X 上定义了范数 ∙称为赋范(线性)空间,记为() , ∙X ,有时简记为X .在一个赋范线性空间() , ∙X 中通过范数可以自然地定义一距离,(),,y x y x d -= .,X y x ∈ ()1.1.2事实上,由范数公理,对任意()(),当且仅当当且仅当且0,0,0,,0,,,,=-=-==≥-=∈y x y x y x d y x y x d X z y x ()()()+-≤-+-=-==-=-==z x y z z x y x y x d x y d x y y x y x d y x ,,,,,即()()y z d z x d y z ,,+=-.称赋范空间中这个距离是由范数诱导的距离.这样,赋范空间是一个距离空间,以后凡说赋范空间的距离如无特别说明都指的是由范数诱导的距离.因此,在第一张所讨论的涉及距离空间、拓扑空间的一般概念、性质(如完备性、可分性、紧性等)都可以移植到赋范空间中来.特别地,设{}n x 是赋范空间X 中的点列,X x ∈,如果()∞→→-n x x n 0,称{}n x 强(或按范)收敛于x ,记为()∞→→n x x n ,或x xn n =∞→lim .如果赋范空间是完备的称它为Banach 空间.例2.1.1 空间[],C a b 。
泛函分析知识总结

泛函分析知识总结泛函分析是数学中一个重要的分支领域,它研究的是无穷维空间和函数的性质。
在泛函分析中,我们考虑的对象是函数空间,而不是具体的函数。
泛函分析广泛应用于数学、物理学、工程学等领域。
1.线性空间与拓扑空间:泛函分析的基础是线性空间的理论。
线性空间是指具有加法和数乘运算,同时满足线性结构条件的集合。
泛函分析还引入了拓扑空间的概念,拓扑空间是指在线性空间的基础上引入了距离、收敛等概念,并给出了一些性质。
2.范数与内积:范数和内积是泛函分析中常用的两个概念。
范数是定义在线性空间上的一种非负实值函数,它满足正定性、齐次性和三角不等式。
范数可以用来度量向量的大小。
内积是将两个向量映射到实数的一个运算,它满足对称性、线性性和正定性。
3.完备性和紧性:完备性是指一个空间中的柯西序列收敛于空间内的一个点。
完备性是一个重要的性质,它可以用来判断一个空间是否是可度量空间,即能够定义距离的空间。
紧性是指一个空间内的每个序列都存在收敛的子序列。
紧性常用于分析序列在空间内的收敛性。
4.泛函空间和对偶空间:泛函分析中经常考虑的是函数空间,函数空间是指由一类满足特定条件的函数构成的空间。
常用的函数空间有连续函数空间、可积函数空间等。
函数空间还可以定义内积、范数等结构。
对偶空间是一个线性空间的对偶空间,它由该线性空间上的线性函数构成。
5.泛函的连续性和收敛性:泛函分析研究的是空间到实数域的映射,所以泛函的连续性和收敛性是一个重要的问题。
在泛函分析中,我们定义了一个泛函的连续性,当且仅当对于任意给定的序列,如果其收敛于一个点,那么其映射的泛函值也会收敛于该泛函值。
类似地,我们还可以定义泛函的收敛性。
6.算子:算子是泛函分析中一个重要的概念,它是一种将一个空间映射到另一个空间的映射。
线性算子是指满足线性性质的映射,而有界算子是指满足一定范围内的性质的映射。
算子可以是线性差分方程、微分算符等。
7.泛函分析在物理学和工程学中的应用:泛函分析在物理学和工程学中有广泛的应用。
泛函分析范文

泛函分析范文泛函分析是20世纪30年代形成的数学分科,是从变分问题,积分方程和理论物理的研究中发展起来的。
它综合运用函数论,几何学,现代数学的观点来研究无限维向量空间上的泛函,算子和极限理论。
它可以看作无限维向量空间的解析几何及数学分析。
泛函分析在数学物理方程,概率论,计算数学等分科中都有应用,也是研究具有无限个自由度的物理系统的数学工具。
泛函分析(FunctionalAnalysis)是现代数学的一个分支,隶属于分析学,其研究的主要对象是函数构成的空间。
泛函分析是由对函数的变换(如傅立叶变换等)的性质的研究和对微分方程以及积分方程的研究发展而来的。
使用泛函作为表述源自变分法,代表作用于函数的函数。
巴拿赫(StefanBanach)是泛函分析理论的主要奠基人之一,而数学家兼物理学家维多·沃尔泰拉(VitoVolterra)对泛函分析的广泛应用有重要贡献。
由于泛函分析源自研究各种函数空间,在函数空间里函数列的收敛有不同的类型(譬如逐点收敛,一致收敛,弱收敛等等),这说明函数空间里有不同的拓扑。
而函数空间一般是无穷维线性空间。
所以抽象的泛函分析研究的是一般的(无穷维的)带有一定拓扑的线性空间。
拓扑线性空间的定义就是一个带有拓扑结构的线性空间,使得线性空间的加法和数乘都是连续映射的空间。
巴拿赫空间这是最常见,应用最广的一类拓扑线性空间。
比如有限闭区间上的连续函数空间,有限闭区间上的k次可微函数空间。
或者对于每个实数p,如果p≥1,一个巴拿赫空间的例子是“所有绝对值的p次方的积分收敛的勒贝格可测函数”所构成的空间。
(参看Lp空间) 在巴拿赫空间中,相当部分的研究涉及到对偶空间的概念,即巴拿赫空间上所有连续线性泛函所构成的空间。
对偶空间的对偶空间可能与原空间并不同构,但总可以构造一个从巴拿赫空间到其对偶空间的对偶空间的一个单同态。
微分的概念可以在巴拿赫空间中得到推广,微分算子作用于其上的所有函数,一个函数在给定点的微分是一个连续线性映射。
泛函分析论文

泛函分析论文泛函分析是20世纪30年代形成的数学分科。
是从变分问题,积分方程和理论物理的研究中发展起来的。
它综合运用函数论,几何学,现代数学的观点来研究无限维向量空间上的函数,算子和极限理论。
它可以看作无限维向量空间的解析几何及数学分析。
主要内容有拓扑线性空间等。
泛函分析在数学物理方程,概率论,计算数学等分科中都有应用,也是研究具有无限个自由度的物理系统的数学工具。
泛函分析是研究拓扑线性空间到拓扑线性空间之间满足各种拓扑和代数条件的映射的分支学科。
泛函分析(Functional Analysis)是现代数学的一个分支,隶属于分析学,其研究的主要对象是函数构成的空间。
泛函分析是由对变换(如傅立叶变换等)的性质的研究和对微分方程以及积分方程的研究发展而来的。
使用泛函作为表述源自变分法,代表作用于函数的函数。
巴拿赫(Stefan Banach)是泛函分析理论的主要奠基人之一,而数学家兼物理学家伏尔泰拉(Vito Volterra)对泛函分析的广泛应用有重要贡献泛函分析是分析数学中最“年轻”的分支,它是古典分析观点的推广,它综合函数论、几何和代数的观点研究无穷维向量空间上的函数、算子、和极限理论。
他在二十世纪四十到五十年代就已经成为一门理论完备、内容丰富的数学学科了。
一、度量空间和赋范线性空间1、度量空间现代数学中一种基本的、重要的、最接近于欧几里得空间的抽象空间。
19世纪末叶,德国数学家G.康托尔创立了集合论,为各种抽象空间的建立奠定了基础。
20世纪初期,法国数学家M.-R.弗雷歇发现许多分析学的成果从更抽象的观点看来,都涉及函数间的距离关系,从而抽象出度量空间的概念。
度量空间中最符合我们对于现实直观理解的是三维欧氏空间。
这个空间中的欧几里德度量定义两点之间距离为连接这两点的直线的长度。
定义:设X为一个集合,一个映射d:X×X→R。
若对于任何x,y,z属于X,有(I)(正定性)d(x,y)≥0,且d(x,y)=0当且仅当 x = y;(II)(对称性)d(x,y)=d(y,x);(III)(三角不等式)d(x,z)≤d(x,y)+d(y,z)则称d为集合X的一个度量(或距离)。
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泛函分析课程总结论文第一部分:知识点体系第七章:度量空间和赋范线性空间度量空间:把距离概念抽象化,对某些一般的集合引进点和点之间的距离,使之成为距离空间,这将是深入研究极限过程的一个有效步骤。
泛函分析中要处理的度量空间,是带有某些代数结构的度量空间,例如赋范线性空间,就是一种带有线性结构的度量空间。
一、度量空间的进一步例子 1、度量空间的定义定义1.1 设X 为一个集合,一个映射X X R ⨯→d :.若对于任何x,y,z 属于X ,有1°d(,)0x y ≥,且d(,)0x y =当且仅当x y =(非负性); 2°(,)(,)d x y d y x =(对称性);3°(,)(,)(,)d x y d x z d z y ≤+ (三角不等式) 则称d 为集合X 的一个度量,同时称(),X d 为一个度量空间(课本第二章第一节中已经讲解了度量空间的定义,第七章第一节接着讲解度量空间,下面介绍六种度量空间。
)2、常见的度量空间 例2.1 离散的度量空间设 x 是任意的非空集合,对 x 中的任意两点 ,令 称为离散的度量空间。
例2.2 序列空间S令S 表示实数列(或复数列)的全体,对S 中的任意两点令 称为序列空间。
例2.3 (3)有界函数空间B(A ),x y X ∈1,(,)0,if x yd x y if x y ≠⎧=⎨=⎩(,)X d 1212(,,...,,...),(,,...,,...),n n x y ξξξηηη==1||1(,)21||i i i i i id x y ξηξη∞=-=+-∑(,)S d设A 是一个给定的集合,令B(A)表示A 上有界实值(或复值)函数全体,对B(A)中任意两点x,y ,定义例2.4 可测函数空间设M(X)为X 上实值(或复值)的勒贝格可测函数全体,m 为勒贝格测度,若,对任意两个可测函数 及 由于 ,所以这是X 上的可积函数。
令例2.5 C[a,b]空间令C[a,b] 表示闭区间[a,b]上实值(或复值)连续函数全体,对 C[a,b]中任意两点x,y ,定义例2.6 2l .记{}221k k k l x x x ∞=⎧⎫==<∞⎨⎬⎩⎭∑,设{}2k x x l =∈,{}2k y y l =∈,定义1221(,)()k k k d x y y x ∞=⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑,则d 是2l 上的距离(可以证明d <∞),2l 按(),d x y 成为度量空间.(在第二章第二节的理论基础上,进一步导入度量空间的相关概念。
)二、度量空间中的极限、稠密集、可分空间 1、收敛点列设是(X ,d )中点列,如果存在 ,使 则称点列 是(X ,d )中的收敛点列,x 是点列 的极限。
收敛点列性质:(1)在度量空间中,任何一个点列最多只有一个极限,即收敛点列的极限是唯一的。
(2)M 是闭集的充要条件是M 中任何收敛点列的极限都在M 中。
2、收敛点列在具体空间中的意义1°nR 为n 维欧氏空间,()()()12(,,,),1,2,,m mmm n x m ξξξ==………为n R 中的点列,()12,,n n x R ξξξ=∈…,,不难证明 ()()(),0,1mm i i d x x m i n ξξ→⇔→→∞≤≤.2°[],C a b 空间中,设{}n x 及x 分别为[],C a b 中点列及点,则(),0n n d x x x x →⇔→一致收敛.3°序列空间S 中,设()()()12(,,,),1,2,m mmm n x m ξξξ==………及(,)sup |()()|t Ad x y x t y t ∈=-()m X <∞()f t ()g t |()()|11|()()|f t g t f t g t -<+-|()()|(,)1|()()|Xf tg t d f g dt f t g t -=+-⎰(,)max |()()|a t bd x y x t y t ≤≤=-{}n x x X ∈lim (,)0n n d x x →∞={}n x {}n x()12,,,n x ξξξ=…,?分别为S 中点列及点,则(),0m d x x →⇔m x 依分量收敛于x .4°可测函数空间()M X .设{}n f 及f 分别为()M X 中的点列及点,则(),0n n d f f f f →⇔⇒(可测).3、稠密集,可分空间1°设X 是度量空间,E 和M 是X 中的两个子集,令 表示M 的闭包,如果 ,那么称集M 在集E 中稠密。
4、等价定义:如果E 中任何一点x 的任何邻域都含有集M 中的点,就称M 在E 中稠密。
对任一,有M 中的点列 ,使得 2°当E=X 时,称集M 为X 的一个稠密子集。
3°如果X 有一个可数的稠密子集时,称X 为可分空间。
(根据度量空间和直线上函数连续性的定义,第三节继续导入度量空间中映射连续性的概念。
)三、连续映射1、度量空间中的连续性设 X=(X,d),Y=(Y ,d ) 是两个度量空间,T 是X 到Y 中的映射, 如果对于任意给定 ,存在 ,使对X 中一切满足的x ,成立 则称T 在连续。
我们也可以用集显来定义映射的连续性连续性的极限定义设T 是度量空间(X,d)到(Y ,d ) 中的映射,那么T 在 连续的充要条件为当时,必有 2、连续映射如果映射T 在X 的每一点都连续,则称T 是X 上的连续映射。
称集合为集合M 在映射T 下的原像。
定理:度量空间X 到Y 的映射T 是X 上的连续映射的充要条件为Y 中任意开集M 的原像 是X 中的开集。
3.判断映射连续性共有如下四种方法:1°(定义法)设()(),,,d Y Y dX =X =是两个度量空间,T 是X 到Y 中映射,0x ∈X,如果对于任意给定的正数ε,存在正数0δ>,使对X 中一切满足()0,d x x δ<的x ,有 ()0,d Tx Tx ε<,则称T 在x 连续.E M ⊂x E ∈{}n x ()n x x n →→∞0,x X ∈0ε>0δ>0(,)d x x δ<0(,)d Tx Tx ε<0x 0,x X ∈0()n x x n →→∞0()n Tx Tx n →→∞{|,}x x X Tx M Y ∈∈⊂1T M -2°(邻域法)对Tx 的每个ε一邻域,必有0x 的某个δ一邻域V 使TV U ⊂,其中TV 表示V 在映射T 作用下的像,则称T 在x 连续. 3°(极限法)定理3.1 设T 是度量空间(),d X 到度量空间(),Y d 中的映射,那么T 在0x ∈X 连续的充要条件为当()0n x x n →→∞时,必有()0n Tx Tx n →→∞.4°(开集法)定理3.2 度量空间X 到Y 中的映射T 是X 上连续映射的充要条件为Y 中任意开集M 的原像1T -M 是X 中的开集.(在这个定理中把开集改为闭集后定理仍然成立)四、柯西点列和完备度量空间 1、柯西点列设 X=(X,d)是度量空间, 是X 中点列,如果对任何事先给定的,存在正整数,使当n ,m>N 时,必有 则称 是X 中的柯西点列或基本点列。
总结:在实数空间当中,柯西点列一定是收敛点列;但是在一般的度量空间当中,柯西点列不一定收敛,但是每一个收敛点列一定是柯西点列。
2、完备的度量空间如果度量空间(X,d)中每一个柯西点列都在(X,d)中收敛,则称(X,d)是完备的度量空间。
例:1、[a,b]C 是完备度量空间2、2l 是完备度量空间3、n R 是完备的度量空间注意:1、Q 全体按绝对值距离构成的空间不完备2、柯西点列不一定收敛,但是度量空间中每一个收敛点列都是柯西点列3、实系数多项式全体[,]P a b ,[,]P a b 作为[a,b]C 的子空间不是完备度量空间3、子空间完备性定理完备度量空间X 的子空间M ,是完备空间的充要条件是:M 是X 中的闭子空间。
五、度量空间的完备化{}n x 0ε>()N N ε=(,)n m d x x ε<{}n x1、等距同构映射 设(X,d), 是两个度量空间,如果存在X 到 的保距映射T ,即 ,则称 (X,d) 和 等距同构,此时 T 称为X 到 上的等距同构映射。
六、压缩映射原理及其应用作为完备度量空间概念的应用,我们介绍巴纳赫的压缩映射原理,它在许多关于存在唯一性的定理(例如微分方程,代数方程,积分方程等)的证明中是一个有力的工具。
在介绍压缩映射原理前,我们来介绍压缩映射以及不动点 1、压缩映射设X 是度量空间,T 是X 到X 中的映射,如果存在一个数a ,0<a<1,使得对所有的x,y 属于X ,成立 则称T 是压缩映射。
几何意义:压缩映射就是使映射后距离缩短a 倍的映射。
2、不动点设X 为一个集合,T 是X 到X 的一个映射,如果 ,使得 ,则称x*为映射T 的不动点。
3、压缩映射定理设X 是完备的度量空间,T 是X 上的压缩映射,那么T 有且只有一个不动点。
注意:a.完备度量空间中的压缩映射必有唯一的不动点。
b.完备性是保证映射的不动点的存在,至于不动点的唯一性,并不依赖于X 的完备性。
压缩映射具有连续性,即对任何收敛点列必有七、线性空间1、定义:设X 是一非空集合,在X 中定义了元素的加法运算和实数(或复数)与X 中元素的乘法运算,满足下列条件:(一)关于加法:(1)交换律(2)结合律(3)有零元(4)有负元,(二)关于数乘:(1)分配律(2)结合律(3)x X ∀∈,均有1xx =,满足这样性质的集合X 称为线性空间。
例:1、nR 按自身定义的加法和数乘成线性空间2、[a,b]C 按自身定义的加法和数乘成线性空间3、空间(0)plp >按自身定义的加法和数乘成线性空间八、 赋范线性空间和巴拿赫空间 1、赋范线性空间设X 是实(或复)的线性空间,如果对于每个向量,有一个确定的实数,记为 与之对应,并且满足: 1° 且 等价于x=0(,),X d X (,)(,)d Tx Ty d x y =(,),X d X (,)(,)d Tx Ty d x y α≤*x X ∈**Tx x =0()n x x n →→∞0()n Tx Tx n →→∞x X ∈x 0x ≥0x =2° 其中 a 为任意实(或复)数;3° 则称 为向量 x 的范数,称X 按范数成为赋范线性空间。
注:范数类似于普通向量的长度2、关于极限的定义(依范数收敛)设是X 中一点列,如果存在 ,使 则称 依范数收敛于 x ,记为 或3、赋范线性空间的性质1°赋范线性空间不仅是线性空间,也是一个度量空间。