Нормированное пространство

Разделы:

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

Длина нуль-вектора, 0{displaystyle mathbf {0} } $mathbf {0}$ , равна нулю; длина любого другого вектора положительна.
Умножение вектора на положительное число во столько же раз увеличивает длину вектора.
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

1 Определение
2 Топологическая структура
3 Линейные отображения и двойственные пространства
4 Нормированные пространства как фактор-пространства полунормированных пространств
5 Конечные произведения пространств
6 См. также
7 Ссылки

Определение

Полунормированным векторным пространством называется пара (V,p){displaystyle left(V,pright)}

$left(V,pright)$ , где V{displaystyle V} $V$ — векторное пространство, а p{displaystyle p} $p$ — полунорма в V{displaystyle V} $V$ .

Нормированным векторным пространством называется пара (V,‖⋅‖){displaystyle left(V,leftVert cdot rightVert right)}

$left(V,leftVert cdot rightVert right)$ , где V{displaystyle V} $V$ — векторное пространство, а ‖⋅‖{displaystyle leftVert cdot rightVert } $leftVert cdot rightVert$ — норма в V{displaystyle V} $V$ .

Часто обозначение p{displaystyle p}

$p$ и ‖⋅‖{displaystyle leftVert cdot rightVert } $leftVert cdot rightVert$ опускают и пишут просто V{displaystyle V} $V$ , 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 u{displaystyle mathbf {u} }

$mathbf {u}$ и v{displaystyle mathbf {v} } $mathbf{v}$ как ‖u−v‖{displaystyle leftVert mathbf {u} -mathbf {v} rightVert } $leftVert {mathbf {u}}-{mathbf {v}}rightVert$ . 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{displaystyle V}

$V$ находится как плотное подпространство внутри банахова пространства, а это банахово пространство однозначно определяется пространством V{displaystyle V} $V$ и называется пополнением пространства V{displaystyle V} $V$ .

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{displaystyle V}

$V$ конечномерно тогда и только тогда, когда единичный шар B={x:‖x‖⩽1}{displaystyle B={xcolon leftVert xrightVert leqslant 1}} $B={xcolon leftVert xrightVert leqslant 1}$ компактен, что может быть тогда и только тогда, когда V{displaystyle V} $V$ локально-компактно.

Топология полунормированного вектора обладает несколькими интересными свойствами. Взяв окрестностную систему N(0){displaystyle {mathcal {N}}left(0right)}

${mathcal {N}}left(0right)$ около 0{displaystyle 0} ${displaystyle 0}$ , мы можем построить все остальные окрестностные системы как

N(x)=x+N(0):={x+N∣N∈N(0)}{displaystyle {mathcal {N}}left(xright)=x+{mathcal {N}}left(0right):=left{x+Nmid Nin {mathcal {N}}left(0right)right}}

{mathcal {N}}left(xright)=x+{mathcal {N}}left(0right):=left{x+Nmid Nin {mathcal {N}}left(0right)right}

с помощью

x+N:={x+nn¯∈N}.{displaystyle x+N:=left{x+n{bar {n}}in Nright}.}

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

Более того, существует базис окрестностей для 0{displaystyle 0}

${displaystyle 0}$ , 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{displaystyle f}

$f$ , сохраняющее норму (то есть ‖f(v)‖=‖v‖{displaystyle leftVert fleft(mathbf {v} right)rightVert =leftVert mathbf {v} rightVert } $leftVert fleft({mathbf {v}}right)rightVert =leftVert {mathbf {v}}rightVert$ для всех векторов v{displaystyle mathbf {v} } $mathbf{v}$ ). Изометрии всегда непрерывны и инъективны. Сюръективная изометрия между нормированными векторными пространствами V{displaystyle V} $V$ и W{displaystyle W} $W$ 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′{displaystyle V’}

$V'$ нормированного векторного пространства V{displaystyle V} $V$ — это пространство всех непрерывных линейных отображений из V{displaystyle V} $V$ на основное поле (поле комплексных или действительных чисел), а такие линейные отображения называются функционалами. Норма функционала φ{displaystyle varphi } $varphi$ определяется как

‖φ‖=sup|φ(v)|∀v:‖v‖=1.{displaystyle leftVert varphi rightVert =sup leftvert varphi left(mathbf {v} right)rightvert qquad forall mathbf {v} :leftVert mathbf {v} rightVert =1.}

leftVert varphi rightVert =sup leftvert varphi left({mathbf {v}}right)rightvert qquad forall {mathbf {v}}:leftVert {mathbf {v}}rightVert =1.

Введение такой нормы превращает V′{displaystyle V’}

$V'$ 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

‖f‖p=(∫|f(x)|pdx)1p,{displaystyle leftVert frightVert _{p}=left(int leftvert fleft(xright)rightvert ^{p};dxright)^{frac {1}{p}},}

leftVert frightVert _{p}=left(int leftvert fleft(xright)rightvert ^{p};dxright)^{{{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{displaystyle n}

$n$ полунормированных пространств Xi{displaystyle X_{i}} $X_{i}$ с полунормами pi{displaystyle p_{i}} $p_{i}$ мы можем определить произведение пространств как

x=def∏i=1nxi{displaystyle x{stackrel {mathrm {def} }{=}}prod _{i=1}^{n}x_{i}}

{displaystyle x{stackrel {mathrm {def} }{=}}prod _{i=1}^{n}x_{i}}

с векторным сложением, определённым как

(x1,…,xn)+(y1,…,yn)=def(x1+y1,…,xn+yn),{displaystyle 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),}

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

α(x1,…,xn)=def(αx1,…,αxn).{displaystyle alpha left(x_{1},ldots ,x_{n}right){stackrel {mathrm {def} }{=}}left(alpha x_{1},ldots ,alpha x_{n}right).}

alpha left(x_{1},ldots ,x_{n}right){stackrel {{mathrm {def}}}{=}}left(alpha x_{1},ldots ,alpha x_{n}right).

Определим новую функцию p{displaystyle p}

$p$

p:X↦R{displaystyle p:Xmapsto mathbb {R} }

p:Xmapsto {mathbb {R}}

как

p:(x1,…,xn)→∑i=1npi(xi),{displaystyle p:left(x_{1},ldots ,x_{n}right)to sum _{i=1}^{n}p_{i}left(x_{i}right),}

p:left(x_{1},ldots ,x_{n}right)to sum _{{i=1}}^{{n}}p_{i}left(x_{i}right),

которая будет полунормой в X{displaystyle X}

$X$ . Функция p{displaystyle p} $p$ будет нормой тогда и только тогда, когда все pi{displaystyle p_{i}} $p_{i}$ 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
Строго нормированное пространство