04子空间

合集下载

《2024年复辛空间中完全Lagrangian子空间以及耗散子空间的构造》范文

《2024年复辛空间中完全Lagrangian子空间以及耗散子空间的构造》范文

《复辛空间中完全Lagrangian子空间以及耗散子空间的构造》篇一摘要本文探讨了复辛空间中完全Lagrangian子空间和耗散子空间的构造问题。

首先,我们回顾了复辛空间的基本概念和性质,然后详细讨论了Lagrangian子空间和耗散子空间的定义及性质。

接着,我们通过一系列数学推导和实例分析,展示了如何构造这些子空间,并探讨了它们在复辛空间理论中的应用。

一、引言复辛空间作为数学和物理中重要的概念,广泛应用于量子力学、量子场论以及非线性分析等领域。

而其中的子空间构造,尤其是完全Lagrangian子空间和耗散子空间,更是复辛空间理论中的关键部分。

本文旨在探讨这两种子空间的构造方法及其在复辛空间理论中的应用。

二、复辛空间的基本概念和性质复辛空间是一种特殊的线性空间,其元素具有复数形式。

它具有一些特殊的性质,如自反性、正交性等。

这些性质使得复辛空间在数学和物理领域中具有广泛的应用。

三、Lagrangian子空间的定义及性质Lagrangian子空间是复辛空间中一种特殊的子空间,它具有正交性、完备性等特点。

其定义是基于辛内积和实维数的特殊组合,Lagrangian子空间具有独特且重要的几何特性,它在实际问题中具有重要的应用价值。

四、耗散子空间的定义及性质耗散子空间是描述系统中能量损耗的数学模型,在物理学、化学等众多领域有广泛的应用。

其定义为满足一定条件(如非完全正交)的向量集构成的子空间。

与Lagrangian子空间相比,耗散子空间在结构上具有更强的复杂性,但其在描述实际系统中的能量损失方面具有独特的作用。

五、完全Lagrangian子空间和耗散子空间的构造方法1. 完全Lagrangian子空间的构造:首先,需要确定复辛空间的基底向量集,然后通过正交化过程和辛内积的运算,得到一组满足Lagrangian条件的向量集,从而构成完全Lagrangian子空间。

2. 耗散子空间的构造:根据实际问题的需要,通过选取满足特定条件的向量集,经过一定的数学处理和逻辑推理,构建出符合要求的耗散子空间。

欧氏空间中子空间不存在正交补的两个例子

欧氏空间中子空间不存在正交补的两个例子

欧氏空间中子空间不存在正交补的两个例子欧氏空间是维数大于等于3的几何空间,是一个多维的几何空间,其中子空间可以取得正交补,但是有时候中自空间不存在正交补,但是仍然可以构成欧氏空间。

下面我们将介绍欧氏空间中子空间不存在正交补的两个例子:第一个例子是欧氏几何空间里的球型子空间。

球型子空间是欧氏几何空间的一个子空间,它是由一个由有限多个平面分割的平行四棱锥组成,每个平面有两个球形的凸表面。

球型子空间的每一个表面都可以看作一个凸面,但是它们表面以及它们围成的空间不存在正交补,因此球型子空间不存在正交补。

第二个例子是欧氏几何空间里的抛物型子空间。

抛物型子空间也是欧氏几何空间的一个子空间,它由一系列的曲线组成,每一条曲线代表一个抛物线型的凸表面。

抛物型子空间的每一条曲线都可以看作一个凸面,但是它们之间没有正交补,因此抛物型子空间也不存在正交补。

综上所述,欧氏空间中子空间不存在正交补的两个例子分别是球型子空间和抛物型子空间,它们之间没有正交补,即它们之间没有相互垂直的路径。

此外,由于这些中子空间没有正交补,它们仍然可以构成欧氏空间。

这说明,在欧氏空间中,子空间不一定非得存在正交补,而存在正交补的子空间也不一定只有一个。

欧氏空间的理解至关重要,在进行几何推理和分析时,它可以当作一个参考系统,用来确定几何关系。

它的基本原理是:每一个子空间都必须有一个正交补,而无论正交补的大小如何,欧氏空间都能够准确地表明它们之间的关系。

但是,尽管可以证明欧氏空间中子空间并不一定存在正交补,这并不妨碍它们之间还是存在着相当明显的关系。

因此,在构建欧氏空间时,我们应当注意到不存在正交补的子空间,并努力在欧氏空间中发现这些子空间的潜在关系。

只有通过对欧氏空间中的子空间进行深入的研究,我们才能有效地更好地理解欧氏空间,从而对几何问题进行精确分析。

(完整版)线性代数教案(正式打印版)

(完整版)线性代数教案(正式打印版)

2023
PART 06
二次型与正定矩阵
REPORTING
二次型概念及标准形
二次型定义
二次型是n个变量的二次多项式,其一般形式为$f(x_1, x_2, ..., x_n) = sum_{i=1}^{n}sum_{ j=1}^{n}a_{ij}x_ix_j$,其中$a_{ij}$为常数,且$a_{ij} = a_{ ji}$。
行列式中如果有两行(列)元素成比例, 若行列式的某一列(行)的元素都是两
则此行列式等于零。
数之和,例如第j列的元素都是两数之
和:a1j=b1+c1,a2j=b2+c2,....,
anj=bn+cn,则此行列式等于两个行
列式之和。
矩阵概念及运算
矩阵的定义
由m×n个数排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵,简称m×n矩阵。记作:A = (aij)m×n,这m×n 个数称为矩阵A的元素,简称为元,数aij位于矩阵A的第i行第j列,称为矩阵A的(i,j)元,以数aij为(i,j)元的 矩阵可记为(aij)或(aij)m × n,m×n矩阵A也记作Amn。
机器学习
在机器学习中,线性方程组常常 出现在最小二乘法和梯度下降法 等优化算法中,用于求解模型的
参数。
2023
PART 05
特征值与特征向量
REPORTING
特征值与特征向量定义及性质
定义:设A是n阶方阵, 如果存在数λ和非零n 维列向量x,使得 Ax=λx成立,则称λ是 A的特征值,x是A的 对应于特征值λ的特征 向量。
要作用。
向量空间与子空间
向量空间的定义 向量空间是一个集合,其中的元素称为向量,满足特定的 加法和数乘运算规则。向量空间必须包含零向量,且对加 法和数乘运算封闭。

特征值与特征向量的概念与计算

特征值与特征向量的概念与计算

求数量矩阵 的特征值和特征向量.

因此,所有n维非零向量都是此数量矩阵的特征向量,即特征向量可表示为

例 设矩阵 A 可逆, 且 解2 Nhomakorabea1
3

设 为矩阵 的特征值, 求 的特征值;
若 可逆,求 的特征值.
4

01

02


5.1.2 特征子空间
1
因此,(λI - A) X = 0 的解空间就是A 的特征子空间
3
2
特征向量是齐次线性方程组 (λI - A) X = 0 的解
特征值与特征向量的计算
是关于 的一个多项式,称为矩阵A的特征多项式,
称为矩阵A的特征方程,
定义
特征方程
记为 f (λ),
01
04
02
03
5.1 特征值与特征向量的概念与计算
单击此处添加副标题
5.1.1 特征值与特征向量的定义 定义 设 A 是 n 阶方阵, 是方阵A的一个特征值, 为方阵A的对应于特征值 的一个特征向量. 若存在数 和 n 维非零列向量 ,使得 成立,则称



设 A2 = A , 证明:A 的特征值为 0 或 1 .

定理 设n阶方阵 的n个特征值为

称为矩阵A的迹.(主对角元素之和)
注 A可逆的条件.
证明
设A为3阶方阵, A的特征值分别为 -1、4、2, 求
01

02

代入齐次线性方程组
求非零解.
齐次线性方程组为
当 时,
系数矩阵
自由未知量
令 得基础解系
常数)是对应于

子空间辨识算法及预测控制研究

子空间辨识算法及预测控制研究

子空间辨识算法及预测控制研究嘿,咱今儿来聊聊这子空间辨识算法及预测控制研究哈。

这可不像听上去那么高深莫测,咱就用接地气的方式把它给整明白。

先说说这子空间辨识算法。

你可以把它想象成一个超级聪明的侦探,它的任务就是从一堆复杂的数据里找出隐藏的规律和线索。

就好比你在一堆乱七八糟的拼图碎片中,要找出能拼成完整图案的那些关键部分。

这算法呢,就是通过对系统输入和输出数据的分析,去挖掘出系统内部的一些特性。

比如说,在一个工业生产过程中,各种机器设备的运行数据就像那一堆拼图碎片,子空间辨识算法就能从这些数据里找到设备运行的规律,知道什么时候它可能会出点小毛病,提前做好防范。

这算法的厉害之处还在于它的灵活性。

不管是线性系统还是非线性系统,它都能试着去找出门道。

就像一个万能钥匙,不管是哪种锁,它都尝试着去打开,给我们提供关于系统的有用信息。

而且啊,它不需要对系统有特别详细的先验知识,就算你对这个系统了解得不是特别透彻,它也能通过数据自己摸索出一些东西来。

再讲讲这预测控制。

预测控制就像是一个有远见的指挥官,它不仅仅关注当下的情况,还会对未来的发展做出预判。

它根据子空间辨识算法得到的系统信息,预测系统未来的状态,然后根据这些预测来制定控制策略。

比如说,在自动驾驶汽车里,预测控制就能根据当前的路况、车速等信息,预测接下来可能出现的情况,然后提前调整车速、转向等,让汽车行驶得更安全、更顺畅。

把这子空间辨识算法和预测控制结合起来,那可就更是如虎添翼了。

算法找出系统的规律,预测控制根据这些规律来规划未来,就像一对默契十足的搭档。

在很多领域都能大显身手呢。

在化工生产中,能让生产过程更加稳定,提高产品质量;在电力系统中,能更好地调节电力供应,避免停电等事故的发生。

不过啊,这研究也不是一帆风顺的。

就像我们生活中做很多事情一样,总会遇到一些磕磕绊绊。

比如说,数据的准确性有时候会影响算法的效果,如果数据有偏差,那得出的结果可能就不太靠谱。

线性代数第-章向量空间PPT课件

线性代数第-章向量空间PPT课件

3
子空间在映射下的变化
线性映射可以导致子空间中的向量发生旋转、平 移或拉伸等变化。
子空间与线性映射的相互影响
子空间对线性映射的限制
子空间的性质可以影响线性映射的作用范围和结果。
线性映射对子空间的构造
通过选择特定的线性映射,可以构造出具有特定性质的子空间。
子空间与线性映射的关系
子空间和线性映射之间存在密切的关系,它们在许多数学问题中都 扮演着重要的角色。
详细描述
子空间是向量空间的一个非空子集,这个子集中的向量之间同样可以进行加法运算和数乘运算,并且这些运算也 满足封闭性、结合性和交换性等性质。子空间的定义是为了研究向量空间的一个特定部分,以便更好地理解和应 用向量空间。
向量空间的基与维数
总结词
基是向量空间中线性无关的向量组,它能够生成整个向量空间;维数则是向量空间的基 所包含的向量个数。
向量空间的推广到矩阵空 间
将向量空间中的元素推广到矩阵,形成矩阵 空间,使得线性变换和矩阵运算的结合更加 紧密,为解决实际问题提供更多数学工具。
向量空间的推广到函数空 间
将向量空间的元素推广到函数,形成函数空 间,使得函数的线性组合、内积等运算成为 可能,为解决实际问题提供更多数学工具。
向量空间的应用前景
判定条件二
如果存在一个线性映射f:V→W,使得V和W的基底之间存在一一对应关系,并且 这种对应关系保持向量加法和标量乘法的运算关系,则称V和W同构。
同构的应用场景
线性变换
几何变换
同构映射可以应用于线性变换中,将 一个向量空间中的线性变换转移到另 一个向量空间中。
同构映射可以应用于几何变换中,如 旋转、平移等,将一个向量空间中的 几何变换转移到另一个向量空间中。

v1并v2是v的子空间的充要条件证明

v1并v2是v的子空间的充要条件证明引言在线性代数中,向量空间是一种重要的概念,它是由一组向量组成的集合,并且满足一定的条件。

子空间是向量空间中的一个特殊的子集,它也是一个向量空间。

本文将探讨v1并v2是v的子空间的充要条件,并进行证明。

什么是子空间子空间是向量空间的一个重要概念,它是指一个向量空间V的子集W,如果满足以下三个条件: 1. 零向量属于W。

2. 对于任意的向量u和v,如果u和v属于W,则它们的和也属于W。

3. 对于任意的标量k和向量u,如果u属于W,则ku也属于W。

v1并v2是v的子空间的充要条件要证明v1并v2是v的子空间的充要条件,我们需要证明两个方向的命题。

充分条件的证明假设v1并v2是v的子空间,我们需要证明充分条件,即v1并v2满足子空间的定义。

1.零向量属于v1并v2。

零向量是一个特殊的向量,它的所有分量都为0。

由于v1和v2都是v的子空间,它们都包含零向量。

所以v1并v2也包含零向量。

2.对于任意的向量u和v,如果u和v属于v1并v2,则它们的和也属于v1并v2。

假设u和v属于v1并v2,即u属于v1且v属于v2。

由于v1和v2都是v的子空间,它们都满足子空间的定义。

所以u和v的和属于v1并v2。

3.对于任意的标量k和向量u,如果u属于v1并v2,则ku也属于v1并v2。

假设u属于v1并v2,即u属于v1且u属于v2。

由于v1和v2都是v的子空间,它们都满足子空间的定义。

所以ku属于v1并v2。

综上所述,v1并v2满足子空间的定义,因此充分条件成立。

必要条件的证明假设v1并v2是v的子空间,我们需要证明必要条件,即v1并v2满足子空间的定义的条件。

1.零向量属于v1并v2。

由于v1并v2是v的子空间,它包含零向量。

2.对于任意的向量u和v,如果u和v属于v1并v2,则它们的和也属于v1并v2。

假设u和v属于v1并v2,即u属于v1且v属于v2。

由于v1并v2是v的子空间,它满足子空间的定义。

基于子空间技术的线性系统数据驱动控制方法

contents •引言•子空间技术基础•数据驱动控制理论•基于子空间技术的数据驱动控制方法•方法比较与分析•结论与展望目录研究背景与意义线性系统数据驱动控制方法在工业自动化、航空航天等领域具有广泛的应用前景。

子空间技术是一种有效的线性系统辨识方法,可用于构建数据驱动控制器。

随着数据处理技术的发展,基于子空间技术的线性系统数据驱动控制方法成为研究热点。

010302研究现状与挑战目前,基于子空间技术的线性系统数据驱动控制方法研究尚处于初级阶段,仍面临诸多挑战。

现有研究在算法收敛性、稳定性以及鲁棒性等方面存在不足,亟待改进。

在实际应用中,如何提高控制精度和降低计算复杂度也是需要解决的问题。

010203研究内容与方法研究内容本研究旨在提出一种基于子空间技术的线性系统数据驱动控制方法,解决现有方法存在的不足,提高控制性能。

研究方法首先,对线性系统进行子空间辨识,获取系统的参数信息。

其次,根据辨识结果设计数据驱动控制器,并分析其收敛性和稳定性。

最后,通过实验验证所提方法的可行性和优越性。

子空间是信号处理、控制理论等领域中的一个重要概念,它描述的是由一组基向量所张成的空间。

子空间具有一些重要的性质,如封闭性、正交性等,这些性质在解决许多实际问题时具有重要的作用。

子空间的概念与性质子空间在控制理论中的应用子空间辨识与模型建立数据驱动控制(Data-driven control,DDC)是一种基于数据模型的控制方法,它依赖于可从数据中获取的信息来设计控制器。

DDC方法的主要特点包括:对不确定性的鲁棒性、能够处理多变量系统、能够处理时变系统等。

数据驱动控制的概念与特点VS数据驱动控制的设计与优化基于模型的设计方法包括:基于系统辨识的方法、基于参数估计的方法等。

基于数据驱动的控制设计方法可以分为两大类:基于模型的设计方法和无模型的设计方法。

无模型的设计方法包括:基于数据的手动设计方法、基于机器学习的设计方法等。

数据驱动控制的性能评估与应用基于子空间技术的数据驱动控制器设计子空间辨识数据驱动控制器设计线性系统建模基于子空间技术的数据驱动控制器优化控制性能优化参数调整算法改进基于子空间技术的数据驱动控制器实现与应用1与传统控制方法的比较23传统控制方法通常依赖于精确的系统模型和参数,而数据驱动控制方法则从实际数据中学习并优化参数。

基于子空间方法的系统辨识及预测控制设计


设计实例
设计实例
本节将通过一个具体的应用实例,阐述如何基于子空间方法进行系统辨识和 预测控制设计。假设我们有一个线性时不变系统(LTI系统),它的输入输出关 系可以表示为:
y(t) = Ax(t) + Bu(t)
y(t) = Ax(t) + Bu(t)
其中,y(t)是输出,x(t)是状态,u(t)是控制输入,A和B是系统的参数矩阵。 我们的目标是确定系统的参数矩阵A和B,并设计一个预测控制器,以实现系统的 优化控制。
1、数据准备
1、数据准备
首先,我们需要收集系统的输入输出数据。假设我们得到了一组离散的输入 输出数据:{u(k), y(k)},其中u(k)是第k个时刻的输入,y(k)是第k个时刻的 输出。我们将这些数据整理成一个矩阵:
1、数据准备
U = [u(1), u(2),..., u(N)]T Y = [y(1), y(2),..., y(N)]T
其中,N是数据长度,U和征提取
2、特征提取
接下来,我们需要对数据进行特征提取。在这个例子中,我们选择提取输入 序列和输出序列的相关性特征。我们定义输入序列和输出序列的相关性矩阵为:
R = YU + UY
R = YU + UY
其中,*表示矩阵的转置和乘积运算。然后,我们计算R的特征值和特征向量, 并将特征向量归一化处理,得到输入序列和输出序列的相关性特征向量:
预测控制
预测控制
预测控制是一种先进的控制策略,它通过预测系统的未来行为,实现系统的 优化控制。预测控制通常包括模型预测、优化和控制三个环节。预测控制可以有 效地处理具有约束条件和高阶系统的控制问题。常用的预测控制方法有粒子滤波、 神经网络预测控制等。

量子计算的子空间方法与问题求解技巧(八)

量子计算是一种利用量子力学原理进行计算的新兴领域。

与传统计算机不同,量子计算机采用了量子比特(qubit)作为信息的存储单位,可以呈现多种可能的状态,包括0和1以及它们之间所有的叠加态。

量子计算的发展为解决一些复杂问题提供了新的思路和方法。

本文将介绍量子计算中的子空间方法和问题求解技巧。

一、子空间方法子空间方法是量子计算中的一种重要技术,它利用量子系统的特殊性质,在一个较小的子空间中进行计算。

这种方法在处理大规模问题时具有一定的优势,可以大大减少计算的复杂度。

1. 特征分解特征分解是子空间方法的一种典型应用,它通过分解一个大的量子系统的哈密顿矩阵,将问题转化为求解该矩阵的特征值和特征向量。

特征分解可以用于求解量子系统的基态能量和基态波函数等问题。

通过找到量子系统的子空间,我们可以在该子空间中进行计算,从而提高计算的效率。

2. 相空间采样相空间采样是另一种子空间方法,它将问题转化为对量子系统在相空间中的采样。

相空间采样可以用于解决一些优化问题和模拟量子系统的动力学演化。

通过在相空间中搜索最优解或者进行蒙特卡洛采样,我们可以找到问题的解或者模拟量子系统的演化过程。

二、问题求解技巧在量子计算中,为了更高效地求解问题,我们需要一些问题求解的技巧。

这些技巧可以帮助我们优化算法的设计和实施,提高计算的准确性和效率。

1. 量子编码量子编码是将待求解问题映射为量子系统的状态的一种方法。

通过合适的编码方式,我们可以将复杂的问题转化为简单的量子态演化和测量。

量子编码可以用于求解数字搜索问题、最优化问题以及线性代数问题等。

2. 量子算法设计量子计算中有许多经典问题的量子算法已经被提出。

这些算法利用量子计算的特殊性质,以更快的速度求解一些经典的困难问题。

其中最著名的算法是Shor算法和Grover算法。

Shor算法可以用于快速因数分解大整数,而Grover算法可以用于在未排序数据库中搜索某个特定的项。

3. 误差纠正量子计算中面临的一个主要问题是量子比特的易于干扰和误差积累。

  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)。
由第一个结论得: ClY(A) = DY(A) ∪ A = (DX(A) ∩ Y) ∪ (A ∩ Y)
= (DX(A) ∪ A) ∩ Y = ClX(A) ∩ Y.
Notes
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
子空间的部
September 10, 2016 9 / 12
Notes
例(相对拓扑)
设 X = {a, b, c, d} ,则 τ = {0/ , {c} , {c, d}, {a, b, c}, X} 是 X 的拓扑。
令 Y = {a, b, c} ,则 τ|Y = {0/ , {c}, Y} 就是 Y 上的相对拓扑。
设 A = [0, 1] ⊆ R ,则 A 作为子空间,它的开集是 R 的开集与 A 的
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
September 10, 2016 2 / 12
子空间的开集
定义(拓扑子空间)
设 A 是 X 的一个子集族,Y ⊆ X 。我们引进记号 A |Y = {A ∩ Y|A ∈ A } ,叫 A 在 Y 上的限制。
设 (X, τ) 是拓扑空间,Y ⊆ X 。容易验证 τ|Y 是 Y 上的拓扑,叫 Y 的子空间拓扑或者叫相对拓扑,而 (Y, τ|Y) 叫 (X, τ) 的拓扑子空 间,简称子空间。
这说明子空间的闭集是母空间的闭集与子空间的交集。
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
September 10, 2016 5 / 12
证明
首先注意,对 Y 的任意子集 F 有 FYc = Fc ∩ Y 。 ∀F ∈ F |Y ,则存在 A ∈ F ,使 F = A ∩ Y ,于是有
第 4 讲:拓扑空间的子空间
数学与统计学学院
华中师范大学
September 10, 2016
Notes
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
目录
September 10, 2016 1 / 12
Notes
第一章拓扑空间与连续性
1. 拓扑空间
1.1. 拓扑空间的定义 1.2. 度量拓扑 1.3. 拓扑空间的几个基本概念 1.4. 子空间

设 A ⊆ Y ⊆ X ,则 ()
1 AiY = Y\ Y\A ; 2 如果 Y 是 X 的开集,则 AiY = Ai 。
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
September 10, 2016 10 / 12
证明
()
()
1 Y\ Y\A ⊆ Y\(Y\A) = A ,且 Y\ Y\A 是 Y 的开集,所以 ()
3 设 A1, · · · , An 都是 X 的闭集,并且 A1 ∪ · · · ∪ An = X ,B ⊆ X ,则 B 是 X 的闭集当且仅当对每个 i ,B ∩ Ai 是 Ai 的闭集。
Notes
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
September 10, 2016 12 / 12
x 在 X 中的邻域与 A 的交是 x 在 A 中的邻域; x 在 A 中的邻域必是它在 X 中的某个邻域与 A 之交。
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
September 10, 2016 4 / 12
子空间的闭集
Notes
定理
设 (X, τ) 是拓扑空间,F 是它的闭集族,Y ⊆ X ,则 F |Y 是 Y 作 为子空间的闭集族。
Notes
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
September 10, 2016 11 / 12
练习题
1 设 A ⊆ Y ⊆ X ,证明 BdX(A) ∩ Y ⊆ BdY(A) ,并举例说明反包含不 必成立。
2 设 A ⊆ Y ⊆ X ,x ∈ Y ,则 x 是 A 在 X 中的聚点当且仅当它是 A 在 Y 中的聚点。
Y\ Y\A ⊆ AiY 。另一方面,任取 x ∈ AiY ,则存在 x 在 Y 中的邻
域 U ⊆(A ,于) 是,U ∩ (Y\A) = 0/ ,所以 x ∈/ Y\A ,因此 x ∈ Y\ Y\A 。
2 如果 Y 是 X 的开集,则 AiY 也是 X 的开集,从而 AiY ⊆ Ai 。另一 方面,任取 x ∈ Ai ,则存在开邻域 U ⊆ A ,这个 U = U ∩ Y 也是 x 在 Y 中的开邻域,因此 x ∈ AiY 。
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
September 10, 2016 8 / 12
证明
注意,a ∈ Y 在 Y 中的邻域等于 a 在 X 中的邻域与 Y 的交集。
任取 x ∈ DY(A) ,则对 x 在 X 中的任意邻域 U 有 (U ∩ Y) ∩ (A \ {x}) ̸= 0/ ,所以 U ∩ (A \ {x}) ̸= 0/ ,从而 x ∈ DX(A) ∩ Y 。 反之,任取 x ∈ DX(A) ∩ Y ,则对 x 在 X 中的任意邻域 U ,有 U ∩ (A \ {x}) ̸= 0/ 。 因 A ⊆ Y ,所以 U ∩ (A \ {x}) = (U ∩ Y) ∩ (A \ {x}) ̸= 0/ ,因此 x ∈ DY(A) 。
开集(闭集)。
Notes
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
子空间中的导集与闭包
September 10, 2016 7 / 12
Notes

DY(A) = DX(A) ∩ Y ; ClY(A) = ClX(A) ∩ Y .这里,DY(A) 表示 A 在 Y 中的导集, ClY(A) 表示 A 在 Y 中的闭包。
FYc = (A ∩ Y)c ∩ Y = (Ac ∪ Yc) ∩ Y = Ac ∩ Y ∈ τ|Y, 所以 F 是 Y 的闭集。 反过来,设 F 是 Y 的任意闭集,则 FYc ∈ τ|Y 。所以 ∃U ∈ τ 使 FYc = U ∩ Y ,于是有 F = (FYc )cY = (U ∩ Y)c ∩ Y = (Uc ∪ Yc) ∩ Y = (Uc ∩ Y) ∪ 0/ = Uc ∩ Y, 所以 F ∈ F |Y 。
交。如
[0,
1 2
)
就是
A
的一个开集,因为
[0,
1 2
)
=
(−1,
1 2
)

A

数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
September 10, 2016 3 / 12
子空间中的邻域
Notes Notes
设 A 是 X 的子空间,x ∈ A ,则 x 在 A 中的邻域系是 x 在 X 中的 邻域系在 A 上的限制,即
Notes
数学与统计学学院 (华中师范大学)
第 4 讲:拓扑空间的子空间
September 10, 2016 6 / 12

设 B ⊆ A ⊆ X ,则
1 若 B 是 X 的开集(闭集),则 B 也是 A 的开集(闭集); 2 若 A 是 X 的开集(闭集),B 是 A 的开集(闭集),则 B 也是 X 的
相关文档
最新文档