数值分析-第二章-距离空间

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空间两点间的距离

空间两点间的距离

3 3 a a, a, , 4 4 2
3 a . a , 2 2
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求对称点的坐标 求点 A(1,2,-1)关于坐标平面 xOy及x 轴对称的点的坐 标.
类比平面直角坐标 关于谁对称,谁保持 【思路点拨】 → 系中点的对称 不变,其余坐标相反
(2)yOz 平面内的点的坐标为 (0 , y , z) ,其中 y , z 为任意实
数;
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(3)xOz平面内的点的坐标为(x,0,z),其中x,z为任意实数; (4)x轴上的点的坐标为(x,0,0),x为任意实数; (5)y轴上的点的坐标为(0,y,0),y为任意实数; (6)z轴上的点的坐标为(0,0,z),z为任意实数.
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【题后总结】 此题要类比平面直角坐标系中点的对称问
题,要掌握对称点的变化规律,才能准确求解.求对称点的问 题常常可用 “ 关于谁对称,谁保持不变,其余坐标相反 ” 的说 法.如关于x轴的对称点坐标就是横坐标不变,其余的两个坐标 变成原来的相反数;关于 xOy 平面的对称点,横、纵坐标都不
90°?
提示: 不是.空间直角坐标系中,任意两坐标轴的夹角都 是 90°,但在画直观图时通常画 ∠ xOy = 135°,使 x 轴、 y 轴确 定的平面水平,∠yOz=90°,以表示z轴竖直.
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二、空间一点的坐标
1.求点的坐标的方法

数值分析(02)线性空间与赋范线性空间

数值分析(02)线性空间与赋范线性空间

Rm×n(Cm×n):实数域(复数域)上所有m×n矩
阵的集合。按矩阵的加法和数乘矩阵定义加法和数乘, 构成线性空间;
P[x]n:实数域上所有次数≤n的多项式。按多项式加法和 数乘多项式定义加法和数乘,构成线性空间。但次数=n 的多项式全体不能构成线性空间; P[x]:实数域上多项式全体.按多项式加法和数乘多项式法 则构成线性空间;
代数运算的八条规则 设 , , V ; , F (1) ; ( 2) ;
( 3) 在V中存在零元素 0, 对任何 V , 都有 0 ; (4)对任何 V , 都有的负元素 V , 使 0; (5) 1 ; (6) ;
验证:R
mn
中任意两个矩阵定义矩阵的“加法”
和“数乘”运算,且封闭
即:A (aij )mn R mn , B (bij )mn R mn 加法 A B (aij bij )mn R mn 数乘 A ( aij )mn R mn , R mn 所以R 是线性空间。
C[a,b]:区间[a,b]上一元连续函数的全体。是 R上的线性空间,因为两个连 续函数之和以及实数k与连续函数乘积仍是连续函数; Cn[a,b]:类似于C[a,b],在区间[a,b]上 n阶连续可微的一元函数全体.构成R上的线性空间。
线性空间的判定方法
(1)一个集合,如果定义的加法和数乘运算是通常的 实数间的加乘运算,则只需检验对运算的封闭性. 例1 实数域上的全体 m n矩阵,对矩阵的加法 n 和数乘运算构成实数域上的线性空间,记作 R m.
x 为行向量 , 向量的“维”是指向量 所含 分量的个数 .
T
线性空间是为了解决实际问题而引入的,它是某一类 事物从量的方面的一个抽象,即把实际问题看作线性空间, 进而通过研究线性空间来解决实际问题.

数值分析04赋范线性空间

数值分析04赋范线性空间
例如:可以证明 Rn 中三种范数 x 1、 x 2 、 x 相互等价
2)性质
除了一般的赋范线性空间的性质外,有限维赋
范线性空间还有一些特殊的性质。 (1) 有限维赋范线性空间的各种范数等价。 (2) 有限维赋范线性空间必是完备、可分的空间。 (3) 赋范线性空间 E 是有限维的 E 中的任意有界闭集 是列紧的(即有界闭集中的任意点列都有收敛的子列) 。 (4) 任意 n 维赋范线性空间都与 Rn 代数同构 (有相同的 代数运算性质) 。
同样的,不完备的赋范线性空间可以完备化。
例:在 R 中,按范数 x 2
n

i 1
b
n
xi ,(R n , x 2 )是 Banach 空间;
2
x(t ) ,(C[ a ,b ] , x )是 Banach 空间; 在 C[ a ,b ] 中,按范数 x tmax [ a ,b ]
在L
2 [ a ,b ]
注:由于( E , )在 (x, y ) x y 定义下也是 ( E , ) , 所以在(E ,
)中可类似定义——邻域、开集、闭集、极
限点、收敛点列、柯西点列等,并可讨论相关的性质。
4)巴拿赫空间(Banach) 如果赋范线性空间 (E , )按范数导出的距离空间
( E , ) 是完备的,则称 E 是 Banach 空间。
则称实数 x 为 x 的范数,称 E 为赋范线性空间,记作
(E , )或 E 。
(2) 赋范线性空间与距离空间的关系
若在(E , )中,按范数定义距离,即
x, y E , (x, y ) x y ,
由范数导出 的距离
验证得知 满足距离的三个条件,因此,(E , )在范数意 义下(以后均指这种情况)是距离空间 ( E , ) 。

空间几何中的距离公式

空间几何中的距离公式

空间几何中的距离公式在空间几何中,距离公式是计算两点之间距离的重要工具。

距离公式不仅广泛应用于数学领域,还在物理学、工程学等各个领域发挥重要作用。

本文将详细介绍空间几何中的距离公式,包括二维空间和三维空间中的情况。

一、二维空间中的距离公式在二维空间中,我们可以使用欧几里得距离公式来计算两点之间的距离。

假设有两点A(x1, y1)和B(x2, y2),它们之间的距离可以通过以下公式来计算:d = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)²)其中,d表示两点之间的距离。

以一个例子来说明。

假设有两个点A(2, 3)和B(5, 7),我们可以使用距离公式计算它们之间的距离。

根据公式,我们有:d = √((5 - 2)² + (7 - 3)²)= √(3² + 4²)= √(9 + 16)= √25= 5因此,点A和点B之间的距离为5个单位长度。

二、三维空间中的距离公式在三维空间中,我们可以使用三维欧几里得距离公式来计算两点之间的距离。

假设有两点A(x1, y1, z1)和B(x2, y2, z2),它们之间的距离可以通过以下公式来计算:d = √((x2 - x1)² + (y2 - y1)² + (z2 - z1)²)以一个例子来说明。

假设有两个点A(1, 2, 3)和B(4, 5, 6),我们可以使用距离公式计算它们之间的距离。

根据公式,我们有:d = √((4 - 1)² + (5 - 2)² + (6 - 3)²)= √(3² + 3² + 3²)= √(9 + 9 + 9)= √27= 3√3因此,点A和点B之间的距离为3√3个单位长度。

距离公式在空间几何中有着广泛的应用。

在实际问题中,我们经常需要计算两点之间的距离,比如在导航系统中计算两地之间的距离,或者在建筑工程中计算两个点之间的距离等。

第2章 距离空间

第2章 距离空间
1 2
§2.1 定义和举例
1)定义(距离空间) 设 X 是非空集合,若
按一定 ∀x, y ∈ X ⎯⎯⎯ →∃ ρ(x, y)≥ 0,且满足(距离公理) 规则
距离 ρ(•, •)是集合 X×X (称为乘积空间或笛卡尔 积空间)到实数集合 R1 上的二元泛函(或称函数) 。
(1)非负性 ρ(x, y ) ≥ 0,当且仅当x = y时, ρ(x, y ) = 0 (2)对称性 ρ(x, y) = ρ(y, x) (3)三角不等式 ∀z ∈ X , 有
x (t ) − y (t ) 是完备的距离空间; 例 4 C [ a , b ] 按 ρ ( x, y ) = tmax ∈[ a ,b ]
例2 有理数空间 Q 按欧氏距离是不完备的距离空间。
C [ a , b ] 按 ρ1 ( x, y) = ∫a x(t ) − y(t ) dt 是不完备的距离空间
可见,同一空间可以定义不同的距离,从而形成不 同的距离空间。
5 6
2 - 1
第二章 距离空间
补充不等式 1)Minkowski 不等式
⎛ n ai + bi (1) ⎜ ⎜∑ ⎝ i =1
k
2)Holder 不等式
⎞ ⎟ ⎟ ⎠
1/ k
(1) ∑ aibi ≤ ⎜ ∑ ai ⎟
p
1/ k
n

n
⎞ ⎠
如果在 R 中,定义 d(x, y ) = x1 − y1 + x2 − y2 ,
2
ρ ( x, y ) = max x(t ) − y (t )
t∈[ a ,b ]
验证得知 R 按 d 也是距离空间,但与欧氏空间是不同
2
的度量空间。

空间距离知识点总结

空间距离知识点总结

空间距离知识点总结空间距离是指物体在空间中的位置之间的距离,通常用来描述物体之间的相对位置关系。

在日常生活中,我们经常使用距离来描述物体的位置关系,比如在行驶中使用路程来描述两个地点之间的距离,或者在导航中使用地图上的距离来指引行驶方向。

在物理学和数学中,距离是一个重要的概念,它被用来描述空间中的位置关系,衡量物体之间的远近。

空间距离的研究对于理解物体的位置关系、运动轨迹、引力场等具有重要的意义。

本文将就空间距离的基本概念、常见的计算方法以及与空间距离相关的知识点进行总结。

一、空间距离的基本概念1.欧几里得距离欧几里得距离是指在欧几里得空间中两点之间的直线距离,它是最常见的距离定义之一。

在二维欧氏空间中,两点$(x_1,y_1)$和$(x_2,y_2)$之间的距离可使用以下公式计算:$$d = \sqrt{(x_2-x_1)^2 + (y_2-y_1)^2}$$在三维空间中,可以类似地定义欧几里得距离。

而在更高维的空间中,欧氏距离的定义也可以很容易地推广到n维空间。

欧几里得距离在几何学、物理学和工程学中都有广泛的应用,它是最为直观的距离定义之一。

2.曼哈顿距离曼哈顿距离又称为城市街区距离,它是指在城市街区中两点之间的距离,即两点在横纵坐标上的距离之和。

在二维平面上,两点$(x_1,y_1)$和$(x_2,y_2)$之间的曼哈顿距离可使用以下公式计算:$$d = |x_2-x_1| + |y_2-y_1|$$曼哈顿距离的概念最初来源于纽约市的城市规划,被用来衡量从一个街区到另一个街区的行走距离。

曼哈顿距离在寻路算法、距离测量以及图像处理等领域有广泛的应用。

3.切比雪夫距离切比雪夫距离是指在几何空间中两点之间的最大距离,它是欧几里得距离的一种特殊情况。

在二维平面上,两点$(x_1,y_1)$和$(x_2,y_2)$之间的切比雪夫距离可使用以下公式计算:$$d = \max(|x_2-x_1|, |y_2-y_1|)$$切比雪夫距离在图像处理、模式识别、机器学习等领域被广泛运用,它能够很好地描述两个点之间的最大距离,具有一定的实际意义。

专题六距离空间的基本概念(tou)

专题六距离空间的基本概念(tou)

2)平面R2,按距离 x,y x1 y12 x2 y2 2 ----二维空间
3)空间R3,按距离 x,y x1 y12 x2 y2 2 x3 y3 2--三维空间
4)全体n元有序数组集合: Rn x x1,x2 , xn xi R
n
按距离 1x, y xi yi 2 ----n维欧氏空间
n
xi
zi
2
2
n
zi
yi
2
2
i1
i1
i1
i1
(x, z) (z, y)
(Minkowski不等式(k=2))
5)闭区间[a,b]上的全体连续函数的集合C[a,b]:
Ca,bxt xt是a,b上连续函数
按距离
x,
y
maxta,b来自xtyt----连续函数空间C[a,b]
按距离
10)全体序列集合 S x 1 ,2 , ,n , i R或C
按函数 x, y 1 i i 构成距离空间
i1 2i 1 i i
----序列空间S
证:级数
i1
1 2i
2 x,
y(
b a
xt
1
yt 2 )2
dt
也构成另一距离空间
按距离
1x,
y
b
a
xt
yt
dt
也构成另一距离空间
证:z=z(t)C[a,b],非负性与对称性显然
x,
y
max
t[ a ,b ]
x(t)
y(t)
max
t[ a ,b ]
x(t)
z(t)
z(t)
y(t)
max
t[ a ,b ]

距离空间

距离空间

距离空间在数学分析中研究的对象是函数,研究的基本工具是极限,极限同时也是分析理论的基础,而在泛函分析中,将上述内容进行了推广,定义极限的基础为距离,研究的对象是算子和泛函(空间到空间的映射),首先引入距离作为度量的工具,其次在度量空间中定义极限,建立相应的理论,进一步对每一个具体的空间引入相应的结论。

1.1、定义和举例:1)定义(距离空间) 设X 是非空集合,若,,x y X x y ρ∀∈−−−→∃≥按一定规则()0且满足(距离公理):(1)非负性 ,,,x y x y x y ρρ≥==()0,当且仅当时()0 (2)对称性,,x y y x ρρ=()()(3)三角不等式 ,z X ∀∈有(,)(,)(,)ρρρ≤+x y x z z y则称实数,x y ρ()为元素x 与y 之间的距离,称X 为距离空间或度量空间,记作,X X ρ()或。

距离空间中的元素也称为“点”,用“·”表示。

距离,ρ∙∙()是集合X ×X (称为乘积空间或笛卡尔积空间)到实数集合R 1上的二元泛函(或称函数)。

2)举例:例1设R 1是非空实数集合,1,R ∀∈x y , (1)若定义,x y x y ρ=-(),验证知三条距离公理成立,则R 1按定义ρ为距离空间,即通常意义下的距离空间,常称欧氏空间; (2)若定义11,ρ-=+-()x y x y x y,验证知三条距离公理成立,所以 R 1按定义1ρ也是距离空间; (3)若定义()22,x y x y ρ=-(),验证不满足第三条公理,所以R 1按定义2ρ不是距离空间。

可见,同一空间可以定义不同的距离,从而形成不同的距离空间。

例2 设R n 是n 维向量全体构成的空间,1212(,,,),(,,,)R n n n x x x x y y y y ∀==∈定义,x y ρ=()证明:R n 在ρ下为距离空间,即通常意义下的欧氏空间。

补充不等式1)Minkowski 不等式(1)1/1/1/111kkkkn nnk k i ii i i i i a b a b ===⎛⎫⎛⎫⎛⎫+≤+ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭∑∑∑(1k ≥,,i i a b 为实数或复数)(2)()()()11/1/()()()()+≤+⎰⎰⎰kkbbbkkkkaaaf xg x dxf x dxg x dx其中(),()f x g x 在[,]a b 上可积分,1k ≥2)Holder 不等式 (1)1/1/111pqnnnp q i i i i i i i a b a b ===⎛⎫⎛⎫≤⋅ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑∑∑,其中,i i a b 为实数或复数,111p q+=。

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a
b g(x) q dx 1/ q
a
其中 f (x) p , g(x) q在[a,b]上可积分。
特别的 p=q=2 时,称为 Cauchy 不等式
特别的,当 n=1 时, (x, y) x y , 当 n=2 时, (x, y) (x1 y1)2 (x2 y2 )2
如果在 R2 中,定义 d(x, y) x1 y1 x2 y2 ,
例2 有理数空间 Q 按欧氏距离是不完备的距离空间。
例 3 距离空间l2 和 L2[a,b]按通常意义下的距离是完备的。
例 4 C[a,b]按 (x, y) max x(t) y(t) 是完备的距离空间; t[ a ,b ]
C[a,b]按
1(x,
y)
b
a
x(t)
y(t ) dt
是不完备的距离空间
间 Q 是等距同构的,所以实数空间 R1 是有理数空间 Q
的完备化空间。
例2
C[a,b]按距离
(x,
y)
b
a
x(t)
y(t)
dt
是不完备的,
但C[a,b] L1[a,b],且C[a,b]在L1[a,b]中稠密,故 L1[a,b]是
C[a,b]的完备化距离空间。
同理,C[a,b]按距离
( x,
y)
则l p 是距离空间,常称为 p 方可和的空间。
特别的,当 p=2,l 2 称为平方可和距离空间。
§2.2 收敛概念
1) 定义(收敛点列) 设 X 是一个距离空间,{x n}是
X 中点列, x X 。若 n 时, (xn, x) 0 (即 0, N, 当n N时, (xn, x) )
补充不等式
1)Minkowski 不等式
(1)
n i 1
ai
bi
k
1/ k
n i 1
ai
k
1/ k
n i 1
bi
1/ k
k
( k 1, ai ,bi 为实数或复数)
(2)
1
b f (x) g(x) k dx k
b f (x) k dx 1/ k
b g(x) k dx 1/ k
例 2 设 P[a,b]为实系数多项式全体构成的集合,则
f (x)C[a,b],必存在 P[a,b]中的多项式列 Pn (x)按距离
(x, y) max x(t) y(t) t[ a ,b ]
收敛于 f (x)。故 P[a,b]在C[a,b]中稠密。
证明 见参考书 2
例 3
若 L2[a,b]中定义距离 (x, y)
例如:R1 中,点列{xn} {1n}是 Cauchy 列,也是收敛点列。
注:R1 中有结论:{x n}是收敛数列 {x n}是 Cauchy 数列。
但在一般的距离空间中,该结论不成立。
定理 若{x n}是(X , )中的收敛点列,则{x n}一定是 Cauchy 点列;反之,Cauchy 点列不一定是收敛点列
R
Ty R1
x
Tx
y
例 设 Rn 是欧氏距离空间,P 是 n 阶正交矩阵,且 x Rn ,Tx Px ,证明:T 是由 Rn 到 Rn 的等距映射。
证:由已知, Rn (列向量),有
n
( , ) (xi yi )2 ( )T ( ) i 1 [P( )]T [P( )] (P , P )
则称这个对应关系 T 是一个由 R 到 R1 的映射(或算子),
记为 y Tx
定义 2(等距映射) 设(R, ), (R1, 1)都是距离空间, 如果存在一个由 R 到 R1 的映射 T,使得x, y R ,有
1(Tx,Ty) (x, y)
则称 R 与 R1 是等距空间,(或称等距同构空间),T 称 为等距映射。
b
x(t)
y(t) 2 dt
1/ 2
,则
a
P[a,b],C[a,b]都在 L2[a,b]中稠密。
3)距离空间的完备化 距离空间的完备性在很多方面都起着重要的作用。
如何将一个不完备的距离空间扩充为完备的距离空间? 这就是距离空间完备化的问题。
定义 1(映射) 已知(R, ), (R1, 1),如果 x R 规一律定 y R1,
b
a
x(t)
y(t)
2
dt
1/
2
的完备化
的距离空间为 L2[a,b]。
§2.4 距离空间的可分性和列紧性
( x ( x1, x2 ), y ( y1, y2 ), )验证得知 R2 按 d 也是距离空
间,但与欧氏空间是不同的度量空间。
例3 设C[a,b]表示定义在[a,b]上的所有连续函数的
全体。x(t), y(t)C[a,b],定义
(x, y) max x(t) y(t) t[ a ,b ]
a
a
a
其中 f (x), g(x)在[a,b]上可积分,k 1
2)Holder 不等式
n
(1)
aibi
n
ai
p
1/
p
n
bi
q
1/ q

i 1
i1
i1
其中
ai ,bi
Байду номын сангаас
为实数或复数,
1 p
1 q
1

b
(2) a f (x)g(x) dx
b
f (x) p dx
1/ p
结论:闭包一定是闭集。A 是闭集 A A A A
§2.3 距离空间的完备性与稠密性
1)完备性 定义(完备性)在距离空间 X 中,若 X 中的任一
Cauchy 点列都在 X 中有极限,则称 X 是完备的距离 空间。
结论:在完备的距离空间中,收敛点列与 Cauchy 点 列是等价的。
例 1 Rn 按欧氏距离是完备的距离空间。 证: 例如 R1 是完备的,一般的证明见参考书
则C[a,b]在 下是距离空间。
若 1(x, y)
b
x(t) y(t) dt
a
, 则C[a,b]在 1下也
是距离空间
例4 设 Lp[a,b] (P 1) 表示[a,b]上 p 方可积的所有函数的
全体,即
Lp
[a,
b]
x(t
)
b a
x(t)
p
dt

x(t), y(t) Lp , 定义 (x, y) b x(t) y(t) p dt 1/ p a
(x, y) (x, z) (z, y)
则称实数 (x, y)为元素 x 与 y 之间的距离,称 X 为距 离空间或度量空间,记作(X , )或 X 。距离空间中的元
素也称为“点”,用“·”表示。
距离 (•,•)是集合 X×X(称为乘积空间或笛卡尔
积空间)到实数集合 R1 上的二元泛函(或称函数)。
则 Lp[a,b]是距离空间,常称为 p 方可积的空间。
特别的,当 p=2 时, L2[a,b]称为平方可积的空间。
例 5 设l p (P 1) 是所有 p 方可和的数列所成的集合,
即x { xi } 满足 xi p , i 1
p 1/ p
对于 x {xi}, y {yi}l p ,定义(x, y) i1 xi yi ,
证明:设 n 时, (xn, x) 0,
Q (xn, xm ) (xn, x) (xm, x) 则 n,m 时, (xn, xm ) 0 。
例 1 在有理数空间 Q 中,点列 1, 1.4, 1.41, 1.414, 1.4142, … 2 Q
是 Q 中的 Cauchy 点列,但不是收敛点列;
即 x0 X , 及实数r 0, 使得xn, 都有(xn, x0 ) r 定理 3(距离的连续性)在距离空间 X 中,距离 (x, y)
是两个变元 x, y 的连续泛函。即当 xn x0, yn y0 时 (xn, yn ) (x0, y0 )(n )
2) 柯西点列(Cauchy) 定义 设{x n}是距离空间 X 中的一个点列,若 n, m 时,(xn, xm ) 0 (即 0, N, 当n, m N时, (xn, xm ) ) 则称 x n 为基本点列或 Cauchy 点列。 0, N , 当n N时,p 0, (xn p , xn )
第2章 距离空间
§2.1 定义和举例 §2.2 收敛概念 §2.3 稠密性与完备性 §2.4 可分性与列紧性 §2.5 连续映射
在数学分析中 研究对象——函数 基本工具——极限,是分析理论的基础 定义极限的基础——距离
在泛函分析中将上述内容推广 研究对象——算子、泛函(空间到空间的映射) 首先引入度量工具——距离 然后在度量空间中——定义极限,建立相应的理
2)举例 例 1 设 R1 是非空实数集合,x, y R1,
① 若定义 (x, y) x y ,
验证知三条距离公理成立,则 R1 按定义 为距
离空间,即通常意义下的距离空间,常称欧氏空间。

若定义
1(x,
y
)
1
x
x
y
y
,验证知三条距离公理
成立,所以,R1 按定义 1也是距离空间
③ 若定义 2(x, y) x y2 , 验证不满足第三条公理,所以 R1 按定义 2 不是距离
C[a,b]按
2 (x,
y)
b
a
x(t)
y(t)
2
dt
1/
2
是不完备的距离空间
2) 稠密性
定义(稠密性)设 X 是距离空间, A, B X 。若
x A,总存在 B 中的点列 x n 收敛于 x, 则称 B 在 A 中 稠密。
(即x
A,
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