度量空间不是赋范空间的例子

合集下载

度量空间和赋范空间的关系

度量空间和赋范空间的关系

度量空间和赋范空间的关系无论是度量(distance)还是范数(norm),都是企图将任意的一个集合,通过定义关系,进而降维到我们熟知的实数空间进行研究。

度量空间和赋范空间的关系 1给定一个集合,它本来是无序的,元素之间没有关系,测度(距离)为它定义了2元关系。

对于一个集合的元素,如果定义任意两个元素之间有距离,那么这个集合就是度量空间和赋范空间1之间的关系。

这个距离的具体定义是:距离是一个实函数,它的自变量是集合中的任意两个元素。

那么这个实函数在定义的时候,并没有给出具体的公式,而是给出了实函数满足的性质,也就是•非负性(两个元素相等的时候,距离为0),•对称性,•三角不等式也就这3个性质。

赋范空间范数在线性空间中是确定的,定义的,因为范数的三角不等式需要元素和,和闭包是线性空间的一个重要性质。

首先,赋范线性空间是第一线性空间。

说到线性空间,马上就清楚了,它是定义加法和数乘的集合,而赋范线性空间是定义范数的线性空间。

那么norm是怎么定义的呢?它是一个元素对应的实函数,非负。

元素范数为0的充要条件是元素为0,齐次性和三角不等式。

只要线性空间的元素满足上面的性质的实函数就称为该元素的范数。

我们关注对应的三角不等式是:∣ ∣ x + y ∣ ∣≤ ∣ ∣ x ∣ ∣ + ∣ ∣ y ∣ ∣ ||x+y||\leq||x||+||y|| ∣∣x+y∣∣≤∣∣x∣∣+∣∣y∣∣。

我们比较距离和范数可以发现,距离指的是两个元素之间的关系,而范数指的是一个元素本身的性质。

另外范数的三角不等式中∣ ∣ x + y ∣ ∣ ≤ ∣ ∣ x ∣ ∣ + ∣ ∣ y ∣ ∣ ||x+y||\leq ||x||+||y||∣∣x+y∣∣≤∣∣x∣∣+∣∣y∣∣之所以成立是因为赋范线性空间中定义了两个元素的相加,因此 x + y x+y x+y 是有意义的,但是在度量空间和赋范空间的关系 1中,其没有意义,因为度量空间和赋范空间的关系 1没有定义任意两个元素之间的运算。

泛函分析度量空间知识和不动点的应用

泛函分析度量空间知识和不动点的应用

泛函分析度量空间知识和不动点的应用第七章度量空间和赋范线性空间知识总结 一、度量空间的例子定义: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)。

称偶对(X ,d )为一个度量空间,或者称X 为一个对于度量d 而言的度量空间。

根据定义引入度量空间有离散的度量空间、序列空间、有界函数空间、可测函数空间、C 【a ,b 】空间、2l 空间,这6个空间是根据度量空间的定义可证它们是度量空间,在后面几节中给出它们相关的性质。

二、度量空间中的极限,抽密集,可分空间: 证明极限有二种方法:1、定义法:设{}n x 是(X ,d )中点列,如果存在x ∈X ,是lim (,)n x d x x →∞=0,则称点列{}n x是(X ,d )中的收敛点列,x 是点列{}n x 的极限。

2、M 是闭集是充要条件是M 中任何收敛点列的极限都在M 中。

即若n x M ∈,n=1、,2……,n x x →,则x M ∈。

给出n 维欧氏空间、C[a,b]序列空间、可测函数空间中点列收敛的具体意义,由这些系列例子可以看到,尽管在各个具体空间中各种极限概念不完全一致,所以我们引入度量空间中的稠密子集和可分空间的概念,根据定义可得出n 维欧氏空间nR 是可分空间,坐标为有理数的全体是nR 的可数稠密集,离散度量空间X 可分的充要条件为X 是可数集。

l ∞是不可分空间。

三、连续映射证明度量空间的连续映射有四种方法:1、定义法:设X=(X ,d ),Y=(Y ,d )是两个度量空间,T 是X 到Y 中的映射,0x X ∈,如果对于任意给定的正数ε,存在正数δ0,使对X 中一切满足d (x ,0x )δ 的x ,有(,)d Tx Tx ε ,则称T 在0x 连续。

度量空间——精选推荐

度量空间——精选推荐

设E 是集合,若映射:[0,)d E E R +×=+∞ 满足下述性质: M1:(,)0d x y x y =⇔= M2:(,)(,)d x y d y x = M3:(,)(,)(,)d x y d x z d z y ≤+则称映射d 是E 上的度量(metric),(,)d x y 称为点x ,y 间的距离(distance),(,)E d 称为度量空间(Metric space)[例1] 在实线R 上,映射(,)||x y x y →−是通常的度量 [例2] 设G 是一个(加法)交换群,映射:p G R + 满足:()00;()();()()()p x x p x p x p x y p x p y =⇔=−=+≤+则映射(,)()d x y p x y =−是G 上的度量 比如,12{(,,...,):}n n i R x x x x x R ==∈,1/1()(||),1nq q i i p x x q ==≥∑满足上述三个性质,因此1/1(,)()(||),1nq q i i i d x y p x y x y q ==−=−≥∑是n R 上的度量。

[例3] 离散度量:E 是一任意集合,(,)0;(,)1d x y if x y d x y if x y ===≠[距离空间的积]设{(,):1,2,...,}i i E d i n =是一簇度量空间,令积空间112(...)n i i n E E E E E ==×=×××,则(1)1/1(,)(,),1qnqq i i i i d x y d x y q =⎛⎞=≥⎜⎟⎝⎠∑(2)(,)sup (,)i i i i d x y d x y ∞= 均为积空间E 上的度量 [度量的等价性]设,d d ′是集合E 上的两个度量,如果存在常数12,0c c >使得1212(,)(,)(,),(,)()c d x y d x y c d x y x y E Ec d d c d ′≤≤∀∈×′≤≤则称,d d ′是等价的,记作d d ′∼[例4] 在积空间1n i i E E ==×中,不难验证:1/,1q q d d n d q ∞∞≤≤≥因此,{:[1,]}q d q ∈∞是E 上的一簇等价度量。

泛函分析第2章度量空间与赋范线性空间

泛函分析第2章度量空间与赋范线性空间

泛函分析第2章度量空间与赋范线性空间泛函分析是数学中的一个重要分支,研究函数空间上的函数和运算的性质。

在泛函分析中,度量空间和赋范线性空间是两个基本的概念。

本文将介绍这两个概念以及它们的性质。

度量空间是一个集合X,其中定义了一个度量函数d:X×X→R,满足以下条件:1.非负性:对于任意的x,y∈X,有d(x,y)≥0,且当且仅当x=y时,d(x,y)=0;2.对称性:对于任意的x,y∈X,有d(x,y)=d(y,x);3.三角不等式:对于任意的x,y,z∈X,有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y)。

度量函数d可以看作是度量空间X中点之间的距离,由其性质可以推导出许多重要结论。

例如,由三角不等式的性质可以得出X中点列的收敛性质,即对于度量空间X中的点列{x_n},如果存在x∈X,使得对于任意的ε>0,存在正整数N,当n≥N时,有d(x_n,x)<ε,那么称{x_n}收敛于x。

赋范线性空间是一个向量空间V,其中定义了一个范数函数∥·∥:V→R,满足以下条件:1.非负性:对于任意的x∈V,有∥x∥≥0,且当且仅当x=0时,∥x∥=0;2. 齐次性:对于任意的x∈V和实数a,有∥ax∥=,a,∥x∥;3.三角不等式:对于任意的x,y∈V,有∥x+y∥≤∥x∥+∥y∥。

范数函数∥·∥可以看作是赋范线性空间V中向量的长度或大小,具有度量空间的部分性质,如非负性和齐次性。

范数函数还满足一条重要的性质,即∥x+y∥≥,∥x∥-∥y∥,这被称为三角不等式强化定理。

度量空间和赋范线性空间都具有一些不同的性质和概念。

例如,度量空间中存在序列的收敛性质,而赋范线性空间中存在序列的收敛性质以及序列的Cauchy性质。

同时,度量空间和赋范线性空间都可以构建拓扑结构,使其成为一个拓扑空间。

在拓扑空间中,点列的收敛性质和序列的Cauchy性质是等价的。

此外,度量空间和赋范线性空间都是完备的,即满足序列的Cauchy 性质的序列都收敛于空间中的一些点。

泛函分析知识总结

泛函分析知识总结

泛函分析知识总结泛函分析知识总结与举例、应⽤学习泛函分析主要学习了五⼤主要内容:⼀、度量空间和赋范线性空间;⼆、有界线性算⼦和连续线性泛函;三、内积空间和希尔伯特空间;四、巴拿赫空间中的基本定理;五、线性算⼦的谱。

本⽂主要对前⾯两⼤内容进⾏总结、举例、应⽤。

⼀、度量空间和赋范线性空间(⼀)度量空间度量空间在泛函分析中是最基本的概念,它是n 维欧⽒空间n R (有限维空间)的推⼴,所以学好它有助于后⾯知识的学习和理解。

1.度量定义:设X 是⼀个集合,若对于X 中任意两个元素x ,y,都有唯⼀确定的实数d(x,y)与之对应,⽽且这⼀对应关系满⾜下列条件: 1°d(x,y)≥0 ,d(x,y)=0 ? x=y (⾮负性) 2°d(x,y)= d(y,x) (对称性)3°对?z ,都有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) (三点不等式)则称d(x,y)是x 、y 之间的度量或距离(matric 或distance ),称为(X,d)度量空间或距离空间(metric space )。

(这个定义是证明度量空间常⽤的⽅法)注意:⑴定义在X 中任意两个元素x ,y 确定的实数d(x,y),只要满⾜1°、2°、3°都称为度量。

这⾥“度量”这个名称已由现实⽣活中的意义引申到⼀般情况,它⽤来描述X 中两个事物接近的程度,⽽条件1°、2°、3°被认为是作为⼀个度量所必须满⾜的最本质的性质。

⑵度量空间中由集合X 和度量函数d 所组成,在同⼀个集合X 上若有两个不同的度量函数1d 和2d ,则我们认为(X, 1d )和(X, 2d )是两个不同的度量空间。

⑶集合X 不⼀定是数集,也不⼀定是代数结构。

为直观起见,今后称度量空间(X,d)中的元素为“点” ,例如若x X ∈,则称为“X 中的点” 。

⑷在称呼度量空间(X,d)时可以省略度量函数d ,⽽称“度量空间X ” 。

(完整)泛函分析知识总结,推荐文档

(完整)泛函分析知识总结,推荐文档

泛函分析知识总结与举例、应用学习泛函分析主要学习了五大主要内容:一、度量空间和赋范线性空间;二、有界线性算子和连续线性泛函;三、内积空间和希尔伯特空间;四、巴拿赫空间中的基本定理;五、线性算子的谱。

本文主要对前面两大内容进行总结、举例、应用。

一、 度量空间和赋范线性空间(一)度量空间度量空间在泛函分析中是最基本的概念,它是n 维欧氏空间n R (有限维空间)的推 广,所以学好它有助于后面知识的学习和理解。

1.度量定义:设X 是一个集合,若对于X 中任意两个元素x ,y,都有唯一确定的实数d(x,y)与之对应,而且这一对应关系满足下列条件:1°d(x,y)≥0 ,d(x,y)=0 ⇔ x=y (非负性)2°d(x,y)= d(y,x) (对称性)3°对∀z ,都有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) (三点不等式)则称d(x,y)是x 、y 之间的度量或距离(matric 或distance ),称为(X,d)度量空间或距离空间(metric space )。

(这个定义是证明度量空间常用的方法)注意:⑴ 定义在X 中任意两个元素x ,y 确定的实数d(x,y),只要满足1°、2°、3°都称为度量。

这里“度量”这个名称已由现实生活中的意义引申到一般情况,它用来描述X 中两个事物接近的程度,而条件1°、2°、3°被认为是作为一个度量所必须满足的最本质的性质。

⑵ 度量空间中由集合X 和度量函数d 所组成,在同一个集合X 上若有两个不同的度量函数1d 和2d ,则我们认为(X, 1d )和(X, 2d )是两个不同的度量空间。

⑶ 集合X 不一定是数集,也不一定是代数结构。

为直观起见,今后称度量空间(X,d)中的元素为“点” ,例如若x X ∈,则称为“X 中的点” 。

⑷ 在称呼度量空间(X,d)时可以省略度量函数d ,而称“度量空间X ” 。

泛函分析知识总结

泛函分析知识总结

泛函分析知识总结与举例、应用学习泛函分析主要学习了五大主要内容:一、度量空间和赋范线性空间;二、有界线性算子和连续线性泛函;三、内积空间和希尔伯特空间;四、巴拿赫空间中的基本定理;五、线性算子的谱。

本文主要对前面两大内容进行总结、举例、应用。

一、 度量空间和赋范线性空间(一)度量空间度量空间在泛函分析中是最基本的概念,它是n 维欧氏空间n R (有限维空间)的推 广,所以学好它有助于后面知识的学习和理解。

1.度量定义:设X 是一个集合,若对于X 中任意两个元素x ,y,都有唯一确定的实数d(x,y)与之对应,而且这一对应关系满足下列条件:1°d(x,y)≥0 ,d(x,y)=0 ⇔ x=y (非负性)2°d(x,y)= d(y,x) (对称性)3°对∀z ,都有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) (三点不等式)则称d(x,y)是x 、y 之间的度量或距离(matric 或distance ),称为(X,d)度量空间或距离空间(metric space )。

(这个定义是证明度量空间常用的方法)注意:⑴ 定义在X 中任意两个元素x ,y 确定的实数d(x,y),只要满足1°、2°、3°都称为度量。

这里“度量”这个名称已由现实生活中的意义引申到一般情况,它用来描述X 中两个事物接近的程度,而条件1°、2°、3°被认为是作为一个度量所必须满足的最本质的性质。

⑵ 度量空间中由集合X 和度量函数d 所组成,在同一个集合X 上若有两个不同的度量函数1d 和2d ,则我们认为(X, 1d )和(X, 2d )是两个不同的度量空间。

⑶ 集合X 不一定是数集,也不一定是代数结构。

为直观起见,今后称度量空间(X,d)中的元素为“点” ,例如若x X ∈,则称为“X 中的点” 。

⑷ 在称呼度量空间(X,d)时可以省略度量函数d ,而称“度量空间X ” 。

泛函分析知识点

泛函分析知识点

泛函分析知识点 SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-泛函分析知识点知识体系概述(一)、度量空间和赋范线性空间第一节度量空间的进一步例子1.距离空间的定义:设X是非空集合,若存在一个映射d:X×X→R,使得∀x,y,z∈X,下列距离公理成立:(1)非负性:d(x,y)≥0,d(x,y)=0⇔x=y;(2)对称性:d(x,y)=d(y,x);(3)三角不等式:d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y);则称d(x,y)为x与y的距离,X为以d为距离的距离空间,记作(X,d)2.几类空间例1离散的度量空间例2序列空间S例3有界函数空间B(A)例4可测函数空M(X)例5C[a,b]空间即连续函数空间例6l2第二节度量空间中的极限,稠密集,可分空间1.开球定义设(X,d)为度量空间,d是距离,定义U(x0,ε)={x∈X|d(x,x0)<ε}为x0的以ε为半径的开球,亦称为x0的ε一领域.2. 极限定义若{x n }⊂X,∃x ∈X,s.t.()lim ,0n n d x x →∞=则称x 是点列{x n }的极限. 3. 有界集定义若()(),sup ,x y Ad A d x y ∀∈=<∞,则称A 有界4. 稠密集定义设X 是度量空间,E 和M 是X 中两个子集,令M 表示M 的闭包,如果E M ⊂,那么称集M 在集E 中稠密,当E=X 时称M 为X 的一个稠密集。

5. 可分空间定义如果X 有一个可数的稠密子集,则称X 是可分空间。

第三节连续映射1.定义设X=(X,d),Y=(Y,~d )是两个度量空间,T 是X 到Y 中映射,x0X ∈,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0x 连续.2.定理1设T 是度量空间(X,d )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 →→∞3.定理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.第四节柯西(cauchy )点列和完备度量空间1.定义设X=(X,d)是度量空间,{}n x 是X 中点列,如果对任意给定的正数0ε>,存在正整数()N N ε=,使当n,m>N 时,必有(),n m d x x ε<,则称{}n x 是X 中的柯西点列或基本点列。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

度量空间不是赋范空间的例子
度量空间是指一个集合和集合内的元素之间的距离函数构成的数学结构。

而赋范空间是指在度量空间的基础上,加入了线性空间的结构,并且定义了范数(即长度)的数学结构。

因此,度量空间是赋范空间的一种特殊情况,但并不是所有的度量空间都是赋范空间。

一个很典型的例子是Chebyshev距离,它的定义是:
对于两个n维向量x和y,它们之间的Chebyshev距离是它们各个维度之差的最大值。

即d(x,y) = max{|xi - yi|} (i = 1,2, ..., n)
Chebyshev距离是一种度量,但不是一种范数,因此它构成了一个度量空间,但不是一个赋范空间。

因为Chebyshev距离不满足三角不等式,即:
d(x, z) ≤ d(x, y) + d(y, z)
这意味着,在Chebyshev度量下,距离不满足传递性。

这就违反了范数的基本定义,因此Chebyshev距离所构成的空间不是一个赋范空间。

因此,Chebyshev距离是一个典型的例子,它展示了度量空间不是赋范空间的情况。

在实际应用中,Chebyshev距离在图像处理、机器学习和数据挖掘等领域有广泛的应用。

- 1 -。

相关文档
最新文档