Линейное нормированное пространство


Линейное нормированное пространство

В евклидовом пространстве понятие «длина вектора» понимается интуитивно как расстояние между его началом и концом. Наиболее важными свойствами «длины вектора» являются следующие:

  1. Длина нуль-вектора, \mathbf{0}, равна нулю; длина любого другого вектора положительна.
  2. Умножение вектора на положительное число во столько же раз увеличивает длину вектора.
  3. Действует неравенство треугольника.

Обобщение этих свойств на более абстрактные векторные пространства носит название нормы. Векторное пространство, в котором определена норма, называется нормированным векторным пространством (иногда просто нормированным пространством).

Содержание

Определение

Полунормированным векторным пространством называется пара \left(V,p\right), где Vвекторное пространство, а pполунорма в V.

Нормированным векторным пространством называется пара \left(V,\left\Vert\cdot\right\Vert\right), где V — векторное пространство, а \left\Vert\cdot\right\Vertнорма в V.

Часто обозначение p и \left\Vert\cdot\right\Vert опускают и пишут просто V, если из контекста ясно, какая норма или полунорма имеется в виду.

Топологическая структура

Для любого полунормированного векторного пространства мы можем задать расстояние между двумя векторами \mathbf{u} и \mathbf{v} как \left\Vert\mathbf{u}-\mathbf{v}\right\Vert. Такое полунормированное пространство с определённым таким образом расстоянием называется полунормированным метрическим пространством, в котором мы можем определить такие понятия как непрерывность и сходимость. Более абстрактно, любое полунормированное векторное пространство является топологическим векторным пространством и, таким образом, несёт топологическую структуру, порождённую полунормой.

Особый интерес представляют полные нормированные пространства, называемые банаховыми пространствами. Любое нормированное векторное пространство V находится как плотное подпространство внутри банахова пространства, а это банахово пространство однозначно определяется пространством V и называется пополнением пространства V.

Все нормы в конечномерном векторном пространстве эквивалентны с топологической точки зрения, так как они порождают одну и ту же топологию. А так как любое евклидово пространство полно, мы можем сделать вывод, что все конечномерные векторные пространства являются банаховыми пространствами. Нормированное векторное пространство V конечномерно тогда и только тогда, когда единичный шар B =\{x\colon\left\Vert x \right\Vert \leqslant 1\} компактен, что может быть тогда и только тогда, когда V локально-компактно.

Топология полунормированного вектора обладает несколькими интересными свойствами. Взяв окрестностную систему \mathcal{N}\left(0\right) около 0, мы можем построить все остальные окрестностные системы как

\mathcal{N}\left(x\right)=x+\mathcal{N}\left(0\right) := \left\{x+N\mid N \in \mathcal{N}\left(0\right)\right\}

с помощью

x+N:=\left\{ x + n \bar n \in N\right\}.

Более того, существует базис окрестностей для 0, состоящий из поглощающих и выпуклых множеств. Так как это свойство очень полезно в функциональном анализе, обобщения нормированных векторных пространств с этим свойством изучаются как локально-выпуклые пространства.

Линейные отображения и двойственные пространства

Наиболее важными отображениями между двумя нормированными векторными пространствами являются непрерывные линейные отображения. Нормированные векторные пространства с такими отображениями образуют категорию.

Норма — это непрерывная функция в своём векторном пространстве. Все линейные отображения между конечномерными векторными пространствами также непрерывны.

Изометрией между двумя нормированными векторными пространствами называется линейное отображение f, сохраняющее норму (то есть \left\Vert f\left(\mathbf{v}\right) \right\Vert = \left\Vert\mathbf{v}\right\Vert для всех векторов \mathbf{v}). Изометрии всегда непрерывны и инъективны. Сюръективная изометрия между нормированными векторными пространствами V и W называется изометрическим изоморфизмом. Изометрически изоморфные нормированные векторные пространства можно считать равноправными для практически любых целей.

Говоря о нормированных векторных пространствах мы должны упомянуть двойственные пространства. Двойственное пространство V' нормированного векторного пространства V — это пространство всех непрерывных линейных отображений из V на основное поле (поле комплексных или действительных чисел), а такие линейные отображения называются функционалами. Норма функционала \varphi определяется как

\left\Vert\varphi\right\Vert = \sup \left\vert\varphi\left(\mathbf{v}\right)\right\vert \qquad \forall \mathbf{v} : \left\Vert\mathbf{v}\right\Vert = 1.

Введение такой нормы превращает V' в нормированное векторное пространство. Важной теоремой о непрерывных линейных функционалах в нормированных векторных пространствах является теорема Хана — Банаха.

Нормированные пространства как фактор-пространства полунормированных пространств

Определения многих нормированных пространств (например, банахова пространства) включают в себя полунорму, определённую в векторном пространстве, а затем нормированное пространство определяется как факторпространство с помощью подпространства элементов, чья полунорма равна нулю. Например, в случае пространств Lp, функция, определяемая как

\left\Vert f \right\Vert_p = \left(\int\left\vert f\left(x\right)\right\vert^p\; dx\right)^{\frac{1}{p}},

является полунормой в векторном пространстве всех функций, интеграл Лебега от которых (справа) определён и конечен. Однако полунорма равна нулю для всех функций, носитель которых имеет нулевую меру Лебега. Эти функции образуют подпространство, которое мы «вычёркиваем», делая их эквивалентными нулевой функции.

Конечные произведения пространств

Для данных n полунормированных пространств Xi с полунормами pi мы можем определить произведение пространств как

x \stackrel{\mathrm{def}}{=}\prod_{i=1}^n x_i

с векторным сложением, определённым как

\left(x_1, \ldots, x_n\right) + \left(y_1, \ldots, y_n\right) \stackrel{\mathrm{def}}{=} \left(x_1 + y_1, \ldots, x_n + y_n\right),

и скалярным умножением, определённым как

\alpha\left(x_1,\ldots,x_n\right) \stackrel{\mathrm{def}}{=} \left(\alpha x_1, \ldots, \alpha x_n\right).

Определим новую функцию p

p : X \mapsto \mathbb{R}

как

p : \left(x_1, \ldots, x_n\right) \to \sum^{n}_{i=1} p_i\left(x_i\right),

которая будет полунормой в X. Функция p будет нормой тогда и только тогда, когда все pi являются нормами.

См. также

  • Локально-выпуклые пространства, обобщения полунормированных векторных пространств
  • Банаховы пространства, полные нормированные векторные пространства по отношению к метрике, порождённой нормой
  • Скалярное произведение
  • Финслерово многообразие

Ссылки


Wikimedia Foundation. 2010.

Смотреть что такое "Линейное нормированное пространство" в других словарях:

  • Нормированное пространство — В трёхмерном пространстве понятие «длина вектора» понимается интуитивно как расстояние между его началом и концом. Наиболее важными свойствами «длины вектора» являются следующие: Длина нуль вектора, , равна нулю; длина любого другого вектора… …   Википедия

  • Строго нормированное пространство — Единичный шар на средней фигуре строго выпуклый, в то время как остальные два нет (их границы содержат отрезки прямых). В математике, строго нормированные пространства это важный подкласс нормированных пространств, по своей структуре близких к… …   Википедия

  • Пространство непрерывных функций — Пространство непрерывных функций  линейное нормированное пространство, элементами которого являются непрерывные на отрезке функции (обычно обозначается , иногда или ) . Норма в этом пространстве определяется следующим образом: Эту норму… …   Википедия

  • Нормированное векторное пространство — У этого термина существуют и другие значения, см. Пространство. В нашем пространстве понятие «длина вектора» понимается интуитивно как расстояние между его началом и концом. Наиболее важными свойствами «длины вектора» являются следующие: Длина… …   Википедия

  • Линейное пространство — Линейное пространство, или векторное пространство  основной объект изучения линейной алгебры. Содержание 1 Определение 2 Простейшие свойства 3 Связанные определения и свойства …   Википедия

  • Линейное подпространство — Линейное пространство, или векторное пространство  основной объект изучения линейной алгебры. Содержание 1 Определение 2 Простейшие свойства 3 Связанные определения и свойства …   Википедия

  • Линейное отображение — У этого термина существуют и другие значения, см. Отображение (значения). Линейное отображение, линейный оператор  обобщение линейной числовой функции (точнее, функции ) на случай более общего множества аргументов и значений. Линейные… …   Википедия

  • Линейное пространство —         тоже, что Векторное пространство. В функциональном анализе (См. Функциональный анализ) рассматриваются главным образом бесконечномерные пространства. Примером бесконечномерного Л. п. может служить пространство всех многочленов (с… …   Большая советская энциклопедия

  • Стереотипное пространство — В функциональном анализе и связанных областях математики стереотипные пространства представляют собой класс топологических векторных пространств, выделяемый неким специальным условием рефлексивности. Этот класс обладает серией замечательных… …   Википедия

  • БАНАХОВО ПРОСТРАНСТВО — В пространство, полное нормированное векторное пространство. Исходными для создания теории Б. п. послужили введенные (в 1904 18) Д. Гильбертом (D. Hilbert), М. Фреше (М. Frechet) и Ф. Рисом (F. Riesz) функциональные пространства. Именно в этих… …   Математическая энциклопедия


Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»

We are using cookies for the best presentation of our site. Continuing to use this site, you agree with this.