线性赋范空间和度量空间

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【研究生课件应用数学基础】4线性赋范空间

【研究生课件应用数学基础】4线性赋范空间
n k 1 k
n
lim S
n
s 0.
级数 xn称为绝对收敛的, 如果
n 1

x
n
收敛.
定理4.1
线性赋范空间V是完备的
4 V中每个绝对收敛的级数都收敛 .
证明: )设V完备.级数
x 绝对收敛, 要证 : x 收敛.( x V ,1 n )
n 1 n n 1 n n
T–1Pn=xn(n=1,2,)
容易证明:{Pn}是Rn中Cauchy列.实际上,由T连续,
>0,存在>0,当‖x–y‖<时有
‖Tx–Ty‖<.
注意到{xn}是Cauchy列,存在自然数N,当m,n>N
时,有 ‖xn―xm‖<
19
于是

‖Txn―Txm‖<,
‖Pn―Pm‖<.
因此,{Pn}是Rn中Cauchy列,由Rn的完备性,有
所以,f()是Rn上连续泛函,从而在Rn中单位球面
S上连续.由于S是有界闭集,故f()在S上达到最
小值,设为f(0)(0S).
于是,
S,有f()≥f(0).
12
下面证明: f(0)>0.显然,f(0)≥0.
只要证 f(0) 0.由于0S,故0不是零向量.
从而,
于是,
从而
Tx Ty
n | k 1
R
k
n




| B x y k
2
1 2
R
n
17
由此推出T的连续性。又由于
T
1
T x y
1 2
1
1n 1 2 | k | n k R A k 1 A

如何理解线性赋范空间、希尔伯特空间, 巴拿赫空间,拓扑空间

如何理解线性赋范空间、希尔伯特空间, 巴拿赫空间,拓扑空间
设 (x, y) ∈ R , 且 满 足 :
(1) 对 称 性 ;
(2) 对 第 一 变 元 的 线 性 性 ;
(3) 正 定 性 ;
则称(x, y) 为内积 所以内积又是比范数更加具体的东西,因为范数只是到0的距离的时候多了线性性。但是 内积是线性性的充分条件【A­>B,B不能­>A就称为A是B的充分条件;类似的,B­>A,A不 能­>B,则称A是B的必要条件】 举个栗子: 我们可以把内积定义为:(x, y) = ∑Ni=1xiyi 也可以定义为:(f, g) = ∫∞0 f(x)g(y)dx 所以:内积可导出范数 | | x | | 2 = (x, x); 在线性空间上定义内积;其空间称为内积空间; 内积可在空间中建立 欧几里得空间学,例如交角,垂直和投影等,故习惯上称其为欧几 里得空间。 所以,我们平日中生活的空间就是欧几里得空间 接下来,我们看几个听起来似乎很牛逼哄哄的东西
赋予范数或者距离的集合分别称为:赋范空间和度量空间 若在其上再加上线性结构称为:线性赋范空间和线性度量空间
那么,我们日常生活的空间可以称为赋范空间或者度量空间么? 答案是否定的因为这样的空间缺少角度的概念,从前面的定义中我们无法退出角度。所 以,我们才有了接下来的内容。
内积空间
赋范空间有向量的模长,即范数。但是还缺乏一个很重要的概念——两个向量的夹角,为 了克服这一缺陷,我们引入:内积 定义:
赋线空范性间空度,间量拓,空扑度间空量,间空希如间尔何,伯不线特被性空他赋间们范,吓空到巴间?拿,赫 函数空间
一、问题的提出
在微积分中可以定义极限和连续,依赖于距离 那么,什么是距离呢? 通俗的看法,大家都认为距离就是所谓的直线
但是,在这张图中,我们如何衡量两点之间的距离? 因为地球仪上不能画直线,所以这里的距离显然就不是直线了。我们只能沿着地球仪取曲 线作为距离 再来看一张图

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。

泛函分析部分知识总结

泛函分析部分知识总结

泛函分析单元知识总结与知识应用一、单元知识总结第七章、 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,:dX X R ⨯→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。

例:1、设X 是一个非空集合,,x y X ∀∈,当1,(,)0,=x y d x y x y≠⎧=⎨⎩当当,则(,)X d 为离散的度量空间。

2、序列空间S ,i =1i |-|1(,)21+|-|i ii 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(,)[(-)]kki d x y y x ∞=∑是度量空间§2 度量空间中的极限,稠密集,可分空间 §2.1收敛点列:设{}n x 是(,)X d 中点列,如果∃x X ∈,使n lim (,)=0n d x x →∞,则称点列{}n x 是(,)X d 中的收敛点列。

例:1、nn x R ∈,{}n x 按欧氏距离收敛于x 的充要条件为1,i n ∀≤≤各点列依分量收敛。

2、[a,b]C 中(,)0k d x y x x →⇔→(一致)3、可测函数空间()M X 中点列(,)0n n d f f f f→⇔⇒(依测度)稠密子集与可分空间:设X 是度量空间,E 和M 是X 中两个子集,令M M M ⊂表示的闭包,如果E ,那么称集M 在集E 中稠密,当E=X 时,称M 为X 的一个稠密子集,如果X 有一个可数的稠密子集,则称X 是可分空间。

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 ” 。

D2 赋范线性空间

D2 赋范线性空间

f (Bδ (x0)) ⊂ Bε ( f (x0)) .
例2.9 设(X, d )为度量空间 , 固定 y0 ∈ X , 则d(� , y0): X→ 是连续泛函 .
2.1. 3 度量空间的映射
定理2.5 设(X, d ), (Y, ρ)是度量空间 , f : X →Y, 则 下列命题等价 : (1) f 连续; (2) 开集的原像是开集 ; (3) 闭集的原像是闭集 ; (4) ∀{xn}⊂ X, 若d(xn, x)→0, 则 ρ( f (xn), f (x))→0, 即若 lim xn = x , 则 lim f ( xn ) = f ( x) . n →∞
2.1.2 度量空间的收敛性和点集
定义2.5 设 ( X, d )为度量空间, A ⊂ X . 设 x ∈ A, 若∃ ε > 0, s.t. Bε (x) ⊂ A, 则称 x 是 A 的内点. . 若 A 的每个点都是内点, 则称 A 是开集 开集. . 闭集. (2) 若 AC为开集, 则称 A 为闭集 定理2.2 度量空间 X 中开集和闭集具有如下性质 : (1) 任意个开集之并是开集; (2) 有限个开集之交是开集; (3) 任意个闭集之交是闭集; (4) 有限个闭集之并是闭集.
2.1. 3 度量空间的映射
定义2.10 设( X, d )为度量空间 , T : X →X, 若存在
α ∈[0, 1), 使得 ∀ x, y ∈ X , d(Tx, Ty) ≤ α d(x, y), 则
压缩映射 . 称 T 是 X 上的一个 上的一个压缩映射 压缩映射是连续映射 . 定义2.11 设( X, d )为度量空间 , T : X →X , 如果有
lim xn = x, 或 xn → x (n→ ∞ ), 或 xn → x .
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1 x ( t ) = {线性, 2 < t < 1 2 + 1 m
m
0, 0 ≤ t ≤ 1 2
{ 那么, x i} 是( X , d ) 中的柯西点列.事实上,对任何正数 ε > 0,当 1 d ( x n, x m ) = ∫ x n (t ) − x m (t ) d t 0
=∫
1 2 +1 m 12
n > m > 1 ε 时,
x ( t ) − x ( t ) dt ≤ 1 m < ε ,
n m
但对每一个 x ∈ X ,
d ( x m, x ) = ∫ =∫
1 0
x ( t ) − x dt
m t
12
0
x ( t ) dt + ∫
1 2 +1 m
12
x ( t ) − x ( t ) dt
m
+∫
教学重点:完备度量空间的定义,定理 教学重点:完备度量空间的定义,定理1. 的应用, 教学难点:定理1的应用 空间完备性的证明. 教学难点:定理 的应用,空间完备性的证明.
首先回忆一下 R 中柯西点列的定义.设 { x n} 是 R 中的点列,如果对任意给定的整数 ε > 0, , 存在正整数 N = N ( ε ) 当 n, m > N时有 d n, m = n − m <ε, 则称是中的柯西点列.类似地可以
(x x )
注意:这里要求在 X 中存在一点,使该柯西点列收敛到这一点. 由度量空间的定义,立即可知有理数全体按绝对值距离构成的空间不完备,但 n 维欧氏 n 空间 R 则是完备的度量空间.在一般的度量空间中,柯西点列不一定收敛,但是度量空间中 的每一个收敛点列都是柯西点列.实际上,如果 x n → x ( n → ∞ ) , 那么对任何正数 ε > 0, 存在N = N ( ε ) , 使当n > N 时,有 d ( x n, x ) < ε 2 . 因此,当 n, m > N 时,由三点不等式,得到 d ( x n , x m ) ≤ d ( x n , x ) + d ( x m, x ) < ε 2 + ε 2 = ε , 即{ x n} 是柯西点列.
例1 证明
l 是完备度量空间.
设 { x m}是

于是对于任意 ε > 0,存在正整数
d
m
l

中的柯西点列,其中 x m
m
=

n
(m )
1

(m )
2
,⋯ ,
)
N , 当 n, m > N 时, ( ) ( (x , x ) = sup ξ − ξ
n j j
)
j
< ε.
(1)
因此,对每一个固定的 j , 当 n, m > N 时,成立
C 是完备的度量空间.
(
(n )
)
j
j
x
n
特别取 n = N , 那么对所有 j , 有 ξ j − ξ j < ε 3. (N ) 但因 x N ∈ C , 即 ξ j 当 j → ∞ 时收敛,因此存在 N 1, 使对当 j , k ≥ N 1 时,有
(N )
{ }
1
于是当 j , k ≥
N
这说明ξ j, j = 1, 2,⋯ 是柯西数列,因而收敛,即 x = 子空间.证毕.
ξ
(m )
j

ξ
(n )
j
< ε .
(2)
. 令 x = (ξ 1, ξ 2,⋯ )下面证明 x ∈ 对一切 m > N , 成立
m m m m 1 2 j
这就是说,数列
ξ
(k )
j
(n) , k = 1, 2 , ⋯ 是柯西点列,因此,存在数 ξ j, 使得 ξ → ξ ( n → ∞ ) , j j
t→1 2−0
t →1 2 + 0
lim x ( t ) = 1,
这与x ( t ) 在 [ 0 , 1 ] 连续矛盾,因此 ( X , d )不完备.
证毕.
< ε 3. ξ 时,成立 ( ) ( ξ −ξ ≤ ξ −ξ + ξ
j
ξ
j
(N )

(N )
k
N
N)
k
j
j
(ξ ,ξ
1
j
−ξ
(N )
k
+
ξ
(N )
k
∞ , ⋯ ∈ C , 所以 C 是 l 中的闭 2
)
−ξ
k
< ε.
C [ a, b ] 是完备的度量空间. 例3 设 x m , m = 1, 2, ⋯是C [ a, b ] 中的柯西点列.于是对任何正数 ε > 0, 存在正整数 N , 使对 一切 n, m > N , 有 (4) max x m ( t ) − x n ( t ) = d ( x m, x n ) < ε .

l ,且 x m → x ()m → ∞ ) . 在(2)式中,令 n → ∞ , 我们得到, ( − ξ ≤ ε , (3) ξ ( ) ( ) ( ) ( ) ≤ K . 又因 x = (ξ , ξ , ⋯ , ξ , ⋯ ) ∈ l , 因此存在实数 K ,使得对所有 j , 成立 ξ ( ) ( ) ξ ≤ ξ −ξ + ξ ≤ ε + K . 因此,
m
j j

m
m
j
m
m
m
j
j
j
j
m
这就证明了
x ∈l .

由(3)式,可知对一切 m > N , 成立
d
(x
m

, x ) = sup
j
ξ(m )j−ξj≤ ε.
所以 x m → x ( m → ∞ ) . 因此 l 是完备度量空间.证毕.
令 C 表示所有收敛的实(或复)数列全体,对 中任意两点 x = (ξ 1,ξ 2,⋯) , y = (η 1,η 2,⋯) , C d (x, y ) = su p ξ −η . 令 j j j ∞ 易证C 是一度量空间,实际上它是 l 的一个子空间. 定理1 完备度量空间X的子空间M 是完备空间的充要条件为M 中的闭子空间. 定理1 完备度量空间X的子空间M,是完备空间的充要条件为M是X中的闭子空间. ,使 xn → x ( n →∞) , 证明 设M是完备子空间,对每个 x ∈ M , 存在M中的点列 { x n} 由前述,{ x n}是M中柯西点列,所以在M中收敛,由极限的唯一性可知 x ∈ M ,即 M ⊂ M , 所以M = M ,因此M是闭子空间. 反之,如果 { x n}是M中柯西点列,因X是完备度量空间,所以存在 x ∈ X ,使 xn →x( n →∞) , C 由于M是X中闭子空间,所以 x ∈ M { x n}在M中收敛.这就证明了M是完备度量空间.证毕. ,即 有定理1,只要证 C 是 l ∞中的闭子空间即可.对任何 x = (ξ 1, ξ 2 , ⋯ ) ∈ C , 存在 x n = ξ 1 , ξ 2 , ⋯ ∈ C , n = 1, 2, ⋯ , x n → x ( n → ∞ ) , 因此对任何正数 ε > 0, 存在正整数 N , 当 (n) n ≥ N , 时,对所有自然数 j ,成立 ξ − ξ ≤ d ( , x ) < ε 3, 例2 证明 (n )
1 1
(x x ) x x
定义度量空间中的柯西点列.
{ 定义1 设X = ( X , d )是度量空间,x n} 是 X 中的点列,如果对任何事先给定的整数 ε > 0, , m < ε ,则称 { x n} 是 X 中的柯西点列或基 存在正整数 N = N ( ε ) , 是当 n, m > N 时,必有 d n 本点列.如果度量空间( X , d ) 中每个柯西点列都在( X , d )中收敛,那么称 ( X , d ) 是完备的度 量空间.
第七章 度量空间和线性赋范空间
7.4 柯西(Cauchy)点列和完备度量空间
教学目标: 教学目标: 1、掌握柯西点列及完备度量空间的定义; 、掌握柯西点列及完备度量空间的定义; 2、会利用定义证明几类典型空间的完备性,培养知识 、会利用定义证明几类典型空间的完备性, 迁移能力; 迁移能力; 3、掌握并不是所有度量空间都完备,并会证明空间的 、掌握并不是所有度量空间都完备, 不完备性. 不完备性.
a ≤t ≤ b
因此对任何 t ∈ [ a, b ] , 有 x m ( t ) − x n ( t ) < ε . 这说明当 t 固定时, n ( t ) , n = 1, 2, ⋯ 是柯西数列,所以存在 x ( t ) , 使 x m ( t ) → x ( t ) . x 下面证明 x ( t ) 是 [ a , b ] 上连续函数,且 x m → x (m → ∞ ). 事实上,在(4)中令 n → ∞, 那么可以得到当 m > N 时,成立 m a x x m (t ) − x (t ) ≤ ε . (5) a ≤ t≤ b ( t ) 在[ a , b ] 上一致收敛于x ( t ) ,由数学分析知, ( t ) 是[ a , b ] 上连续函数,因此 x 这说明 x m x ∈ C [ a, b ] , 且由(5)知,当 m > N 时, d ( x m, x ) = m a x x m ( t ) − x ( t ) ≤ ε . a ≤ t≤ b 即 x m → x ( m → ∞ ) . 这说明了 C [ a, b ]是完备度量空间.证毕. 下面举一个不完备空间的例子. 设 X 表示闭空间 [ 0,1] 上连续函数全体,对任何 x, y ∈ X , 令 1 d (x, y ) = ∫ x t − y d t, t 0 那么( X , d ) 成为度量空间. 上面定义的度量空间 ( X , d ) 不完备. 证明 令 1,1 2 + 1 m ≤ t ≤ 1 例4
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