# Baire 纲集定理
# Baire 纲集
Definition. (X,d) 度量空间,A⊆X
- 称 A 为无处稠密集,如果 int(A)=∅;
- 称 A 为开稠集,如果 A 是稠密集、开集;
- 称 A 为第一纲集,如果 A=⋃i=1∞Ai,其中 Ai 是无处稠密集;
- 称 A 为第二纲集,如果 A 不是第一纲集;
- 称 A 为剩余集,如果 Ac 是第一纲集.
Remark. 无处稠密是局部的,而开稠集和稠密集是全局的。无处稠密集 “处处稀疏”,而开稠集和稠密集 “处处稠密”。
# Baire 纲集的性质
取补集,就可以将局部反射为全局。
Proposition. 无处稠密集的子集是无处稠密集。
Lemma. (X,d) 是度量空间,则
- A 是无处稠密的,当且仅当 Ac 包含开稠集;
- 第一纲集的子集是第一纲集,包含第二纲集的集合是第二纲集;
- 第一纲集的可数并是第一纲集,剩余集的可数交是剩余集。
- R 是剩余集,当且仅当 R 包含可数个开稠集的交。
Sketch Proof
Sketch Proof. 第一条。注意到 X=int(A)⊔int(X∖A)⊔∂A,所以
X∖int(A)=X∖A=int(X∖A)
其他条按照定义可以得到。
Remark 纲集对集合按照 “稠密” 程度划分。第一纲集是 “非常稀疏” 的集合,第二纲集是 “比第一纲集稠密” 的集合。剩余集是 “非常稠密” 的集合。
Theorem. Baire 纲集定理:若 (X,d) 是非空完备度量空间,则下列论断成立
- 剩余集是第二纲集、稠密集;
- 非空开集是第二纲集;
- 无内点闭集的可数并也无内点;
- 开稠集的可数交是稠密集;
Sketch Proof
Sketch Proof. 先说明等价性:记第一条中剩余集是稠密集为 (1),是第二纲集为 (5)。
(1⟹2) 非空开集 U 的补集 Uc 不是稠密集,所以 Uc 不是剩余集,推出 U 是第二纲集;
(2⟹3) 无内点闭集是无处稠密集,所以是第一纲集,第一纲集的可数并 K 也是第一纲集,假设 K 有内点,那么 K 包含非空开集,而包含第二纲集的集合是第二纲集,矛盾;
(3⟹4) 开稠集 Ui 的补集 Uic 是无处稠密闭集,即无内点闭集,其可数并仍是无处稠密集,所以其补集包含开稠集,所以是稠密集;
(4⟹1) 剩余集 R 的补集 Rc 是第一纲集,可以写为无处稠密集的可数并,这等价于 R 包含开稠集的可数交,所以 R 包含稠密集,所以 R 是稠密集;
至此,我们证明了前四条的等价性
(2⟹5) 剩余集 R 的补集 Rc 是第一纲集,假设 R 是第一纲集,那么 X=R∪Rc 是第一纲集,同时是开集,矛盾;
(4) 假设 Ui 是开稠集,那么对任意 B(x0,ε0),存在 x1∈U1∩B(x0,ε0),可以选取
这说明 {xn} 是 Cauchy 列,由完备性,设 x=limxn,则 x∈B(x0,ε0)∩⋂i=1∞Ui,推出 ⋂i=1∞Ui 是稠密集。
Corollary. (X,d) 是度量空间,则上述定理的各条结论等价,但不一定成立。
Corollary. (X,d) 是完备度量空间。M⊆X 是非空开集,则子空间 (M,d∣M×M) 满足 Baire 纲定理的结论,并不要求 M 是完备的。
Sketch Proof
Sketch Proof. 从 Baire 纲集定理的证明中,我们只需要证明 (4),就可以得到其他结论。而结论在这个情形仍然成立,因为我们还是可以构造 {xn},我们只希望 xn→x,并不要求 x∈M。
尽管直觉上,我们认为第一纲集十分稀疏,但它们仍然可以具有很大的测度。
Example. Rn 的剩余集可以是零测集,即第一纲集的测度可以是全测度。例如对于 [0,1],构造开稠集的可数交,由 Baire 纲定理,得到剩余集 E 是稠密集
Uk:=n=1⋃∞(qk−2k+21,qk+2k+21),E:=k=1⋂∞Uk
其中 {qk} 是 [0,1] 上的有理数列。Uk 是开稠集,则 E 是剩余集,并且测度
μ(E)≤μ(Uk)≤n=1∑∞2k+11=2k1,∀k∈N
说明 μ(E)=0。
Counterexample. Baire 纲定理对非完备度量空间不成立。(Q,d) 的任何集合都是第一纲集,且是稠密集。
# 依赖选择公理
Remark. (4) 的圆链选取用到了 “依赖选择公理”,即
Axiom. 称该集合论公理为依赖选择公理:如果 A:X→2X∖{∅},则存在选择函数 f:N→X,使得 f(n+1)∈A(f(n))。
这个公理比 Zorn 引理要弱一些。它保证了在每一步选择时,后续的选择依赖于前面的选择。而 Zorn 引理则允许在任意步骤进行选择,而不依赖于之前的选择。类似地还有可数选择公理:
Axiom. 称该集合论公理为可数选择公理:如果 A:N→A(N)⊆2X∖{∅},则存在选择函数 f:N→X,使得 f(n)∈A(n)。 换言之,含可数个非空集的集族存在选择函数。
Proposition. 依赖选择公理蕴含可数选择公理。
Sketch Proof
Sketch Proof. 对于可数非空集族 S={An}n∈N,定义映射 A:(n,An)→{(n+1,An+1)},对任意 n 适用。根据依赖选择公理,给定 (1,a1),其中 a1∈A1,那么存在选择函数 f(n+1,an+1)∈A(n,an)=(n+1,An+1),这就推出了可数选择公理。
回到 Baire 纲定理的证明过程中。假定
X~:={(k,x,ε):k∈N,x∈X,ε∈(0,2−kε0),B(x,ε)⊆Uk∩B(x0,ε0)}
定义映射将点对映为球(即下一步的选择范围)
A~(k,x,ε):={(k~,x~,ε~)∈X~:k~=k+1,B(x~,ε~)⊆B(x,ε)}
由于集族 X~=∅,且 A~(k,x,ε)=∅,所以根据依赖选择公理,得到了 {(k,xk,εk)}。
Theroem. Baire 纲定理等价于依赖选择公理。
Proposition. 可分的非空完备度量空间版本的 Baire 纲定理不需要依赖选择公理。
# 应用:处处不可微函数的稠密性
以下命题指出,性质不好的连续函数比好函数多得多。
Proposition. E 是非空剩余集(从而是第二纲集、稠密集),其中
E:={f∈C[0,1]:f′(x) not exists, ∀x∈[0,1]}
Sketch Proof
Sketch Proof. 仍然采用截断集的思路。
(1) 定义截断集 An
An:={f∈C[0,1]:∃s∈[0,1] s.t. h→0lim∣h∣∣f(s+h)−f(s)∣≤n}
即 An 中函数至少在一个点可微,且导数的绝对值不超过 n;从而结论只需证明 An 是无处稠密集,只需要证明 An 是无内点闭集。
(2) 证明闭集,只需要证明 C[0,1]∖An 是开集。取 f∈C[0,1]∖An,则对任意 s∈[0,1],存在 εs>0,使得
∣f(s+h)−f(s)∣>∣h∣(n+εs),∀∣h∣<1/n
由 f 的连续性,存在 δs>0,使得
∣f(t+hs)−f(t)∣≥(n+εs/2)∣hs∣,∀t∈B(s,δs),∣hs∣<1/n
再利用 [0,1] 的紧性,取有限子覆盖。后续是容易的。
(3) 证明无内点。只需要构造扰动函数 g(2n,ε)∈C[0,1],呈锯齿状,除了尖点外,在其他点的导数绝对值都大于 2n 并且 ∥g(2n,ε)∥∞≤ε;结合多项式逼近定理,完成证明。
# 一致有界原理
# 点态有界
Definition. 赋范空间族 {Yα},函数族 {fα:X→Yα}。如果
αsup∥fα(x)∥Yα<∞,∀x∈X
则称 {fα} 是点态有界的。
# 局部一致有界引理
Remark. 连续泛函点态有界 X 非空完备度量空间 存在局部一致有界。
Lemma. (非空)完备度量空间 (X,d)。如果连续泛函族 fα∈C(X,R) 点态有界,则存在 x0∈X 和 δ>0,使得
αsupx∈B(x0,δ)sup∣fα(x)∣<∞
Sketch Proof
Sketch Proof. 【Baire 纲定理】
(1) 定义截断集 Fn,α:={x∈X:∣fα(x)∣≤n},是闭集;
(2) 考虑截断集 Fn,表示公共有界的部分,是闭集
Fn:=α⋂Fn,α={x∈X:αsup∣fα(x)∣≤n}
(3) 根据点态有界性,X=⋃nFn;
(4) (X,d) 是完备度量空间,由 Baire 纲定理,存在 n0 使得 Fn0 包含开集(否则 Fn 都是无处稠密集,矛盾),故存在 B(x0,δ)⊆Fn0,则
αsupx∈B(x0,δ)sup∣fα(x)∣≤n0<∞
Counterexample. 度量空间的完备性是必要的。考虑配备上确界度量的有限支撑数列空间 (c00,d∞),它的完备化是收敛于 0 的数列空间 c0,定义连续泛函族
fn:c00→R,fn(x):=nxn
则 {fn} 点态有界,但不存在局部一致有界。直观上看,足够大的分量会对函数值造成巨大影响。
Corollary. 连续函数族 {fn}n≥1⊆C(a,b) 是点态有界的,则存在 x∈(a,b) 和 ε>0 使得 I:=B(x,ε)⊆(a,b),使得 {fn∣I} 一致有界。
# 一致有界原理
Remark. 线性算子族点态有界 X Banach 一致有界.
Theorem. 一致有界原理:Banach 空间 X ,赋范空间族 {Yα},有界线性算子族 {Aα:X→Yα}. 如果 {Aα} 点态有界,则 {Aα} 是一致有界的,即
αsup∥Aα∥L(X,Yα)<∞
一致有界原理的证明基于如下观察。
Remark. 算子局部一致有界 linearity 算子零点附近一致有界.
Sketch Proof
Sketch Proof.
- 定义连续函数 fα(x):=∥Aαx∥Yα;则由条件,{fα} 是点态有界的;则由引理,存在局部一致有界
M:=αsupx∈B(x0,δ)sup∥Aαx∥Yα<∞
- 线性在于 ∥εx∥=∣ε∣∥x∥,具体地,对单位向量 x∈X
∥Aαx∥Yα≤∥Aα(x0+δx/2)−Aα(x0−δx/2)∥Yα⋅δ2≤δ2M
Remark. 条件 “X 是完备的” 不可移除。
Counterexample. 定义域 X 是非完备赋范空间,一致有界原理不成立。同样是上一节的例子
X:={x=(xi)i∈N:xi∈R,∃mx s.t. xi=0,∀i≥mx}=c00
配备范数 ∥x∥=supi∣xi∣=∥x∥l∞,则
(1) X 是不完备赋范空间,且
X∥⋅∥l∞=c0={x=(xi):i→∞limxi=0}
(2) 取 X 上的一个线性算子族
Ak:X→X,Akx=(x1,2x2,⋯,kxk,0,0,⋯)
则 {Ak} 是点态有界的,但不是一致有界的。
# Banach-Steinhaus 定理
Definition. Banach 空间 X,Y,有界线性算子列 {An}⊆L(X,Y). 如果
n→∞limAnx=Ax,∀x∈X
则称 {An} 强收敛于 A∈L(X,Y),记为 AnsA。
Remark. 强收敛比点态收敛更强,因为多了一个极限算子 A 的存在性条件。
Remark. 补充其他收敛类型。算子的一致收敛指的是在算子范数意义下的收敛,即
∥An−A∥L(X,Y)→0,n→∞
算子的弱收敛指的是对任意 x∈X 和 f∈Y∗,都有
f(Anx)→f(Ax),n→∞
强收敛指的是在 Y 中的范数意义下的收敛,并且配备极限算子的存在条件。
Remark. Banach-Steinhaus 定理是对一致有界原理的推广。
Theorem. Banach-Steinhaus 定理:Banach 空间 X,Y,有界线性算子列 {An}⊆L(X,Y). 以下命题等价
- {An} 点态收敛;
- {An} 一致有界,且存在稠密子集 D⊆X,使得对任意 d∈D,{And} 是 Cauchy 列;
- {An} 一致有界,且存在 A∈L(X,Y) 使得 AnsA,且
∥A∥≤nliminf∥An∥
Sketch Proof
Sketch Proof. 【一致有界原理】
(3⟹1,2) 显然。
(1⟹3) 由一致有界原理,X 是 Banach 空间且有界线性算子族点态有界,则显然算子一致有界,由收敛列的性质,还可以定义
A:X→Y,Ax:=n→∞limAnx
容易验证这是有界线性算子,并且两边取范数,由于右侧极限不一定存在,所以只能取下极限,从而得到对 ∥A∥ 的估计:
\|Ax\|\leq (\varliminf_{i\to\infty}\|A_i\|)\|x\|
(2⟹3) 只需要证明算子强收敛,并且有算子范数估计。由 Cauchy 列和稠密子集,可以定义算子:
A:X→Y,Ax:=n→∞limAnxn
其中 xn∈D,且 xn→x,需要验证良定性。通过稠密子集将 Cauchy 列性质延拓到 X 全空间:
∥Aix−Ajx∥≤∥Ai(x−xn)∥+∥Aj(x−xn)∥+∥Aixn−Ajxn∥
这保证了上述 Ax 的良定性,由于 Y 是 Banach,所以 {Aix} 是收敛列。之后的证明是同理的。
Corollary. 根据以上证明,Banach-Steinhaus 定理移除条件后仍部分成立。如果 X 不完备时,第二条等价于第三条仍然成立;如果 Y 不完备时,第一条等价于第三条仍然成立。
Corollary. (共轭)双线性映射: Banach 空间 X,赋范空间 Y,Z,共轭双线性映射定义为 B:X×Y→Z
∀xi∈X,yi∈Y,{B(α1x1+α2x2,y)=α1B(x1,y)+α2B(x2,y)B(x,β1y1+β2y2)=β1B(x,y1)+β2B(x,y2)
则有以下命题等价:
- B 有界,即 ∥B(x,y)∥Z≤c∥x∥X∥y∥Y;
- B 连续;
- B(x,⋅)∈L(X,Y),B(⋅,y)∈L(X,Z).
Sketch Proof
Sketch Proof. 只证明
(3⟹1) 逐步操作。先固定 x∈X,由 B(x,⋅) 的共轭线性和连续性(从而在 0 的连续性),存在 δx>0 使得
∥B(x,y)∥=δx∥y∥⋅∥B(x,∥y∥δxy)∥≤δx∥y∥
因此当 y 固定时,{Ay}y∈SY 点态有界,其中
Ay:X→Z,Ayx:=B(x,y)
由一致有界原理,{Ay} 一致有界,所以
B(x,y)=∥y∥⋅∥B(x,∥y∥y)∥≤∥A∥y∥yx∥∥y∥≤C∥x∥∥y∥
Example 算子弱收敛的例子。对于 p∈(1,∞),fn∈Lp 作为 Lq 上的线性泛函,弱收敛 fnwf,即
∫Xfngdμ→∫Xfgdμ,∀g∈Lq
则 ∥f∥Lp≤liminfn∥fn∥Lp。其中用到等距同构 Lp≅(Lq)∗ 和 Banach-Steinhaus 定理。
# 一致有界原理 II
Remark. 每一个算子族 Fn 不一致有界 X Banach 对任意 Fn 不点态有界的点构成稠密集。
Theorem. 一致有界原理 II:Banach 空间 X,赋范空间列 {Yn},有界线性算子族 Fn⊆L(X,Yn),满足 supT∈Fn∥T∥=∞。那么 R 是 X 的剩余集,从而是稠密子集,其中
R:={x∈X:T∈Fnsup∥Tx∥Yn=∞,∀n∈N}
Sketch Proof
Sketch Proof. 【一致有界原理、Baire 纲定理】
- Rc 可以写为截断集的并 Rc=⋃m,nXm,n,其中 Xm,n 是闭集。
Xm,n:={x∈X:T∈Fnsup∥Tx∥Yn≤m}=T∈Fn⋂{x:∥Tx∥≤m}
- 如果 B(x0,ε)⊆Xm,n,同一致有界原理的证明,推出某个空间的算子族 Fn 局部一致有界,从而一致有界,矛盾。
- 因此 Xm,n 是无内点的闭集,所以是无处稠密集,所以 Rc 是第一纲集,故 R 是剩余集。由 Baire 纲定理,R 是稠密集。
Remark. 这个定理指出对于多空间的非一致有界算子族,发散点集十分稠密。
Counterexample. 如果 X 不是 Banach 空间,则结论不成立。取之前的反例 X=c00 和算子族,{Yn}={R}。则剩余集为空集,并不是稠密集。
Example. P=[−π,π],其上连续函数空间 C(P)。存在 f∈C(P),使得其 Fourier 级数
F(f)=n=−∞∑∞f^(n)einx,f^(n)=2π1∫−ππf(t)e−intdt
在 (−π,π) 的稠密子集上不收敛。
Sketch Proof
Sketch Proof. 【一致有界原理 II】
- 定义 C(P) 上的范数为 L1(P)。定义部分和算子
SN:C(P)→C(P),SN(f,x):=n=−N∑Nf^(n)einx=2π1f∗DN(x)
其中 DN 是 Dirichlet 核
DN(x)=n=−N∑Neinx=⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧sin2xsin(N+21)x,2N+1,x=2kπx=2kπ
- 对任意 x∈P,定义线性泛函
φN,x(f):=SN(f,x)=2π1f∗DN(x)
则 φN,x∈(C(P))∗,且 2π⋅∥φN,x∥=∥DN∥L1,见第八次作业,推出 {φN,x}N∈N 不一致有界。
(3) 选取 {xm}m≥1 是 P 的稠密子集,取不一致有界的线性泛函列 {φN,xm}∈(C(P))∗,由一致有界原理 II,在 {xm} 上 Fourier 级数不收敛的集合是 C(P) 的剩余集,故存在 f∈C(P),使得
m,Nsup∣SN(f,xm)∣=∞
:::
Remark Carleson 定理指出,f∈L2(P) 时,SN(f)a.e.f,因此
# 开映射与闭图定理
# 开映射定理
Definition. 称 f:(X,TX)→(Y,TY) 是开映射,如果对任意开集 U∈TX,都有 f(U)∈TY.
Example. 开映射的例子。
- Brouwer 开映射定理:U⊆Rn 是开集,f:U→f(U) 是连续单射,则 f:U→f(U) 是开映射(从而是同胚映射);
- f:Rn→Rm 是线性映射,则 f 是开映射的充分必要条件是 f 是满射。
Remark. 据此,我们对于 Banach 空间之间的线性算子,也应有 “满射”、“连续” 等要求,才能保证是开映射。
Theorem. 开映射定理:X,Y 是 Banach 空间,T∈L(X,Y) 是满射,则 T 是开映射。进一步,设 BX={x∈X:∥x∥X<1},BY={y∈Y:∥y∥Y<1},则存在 δ>0,使得
- δBY⊆T(BX);
- T 是开映射;
- T0:X/kerT→Y 是可逆的,且 ∥T0−1∥L(Y,X/kerT)≤δ−1。
Sketch Proof
Sketch Proof. 证明思路如下:
- 先证明 δBY⊆T(BX)。这是根据 Banach 空间的性质得到的。由于 X=⋃n=1∞nBX 以及 T 是满射线性算子,故
Y=n=1⋃∞T(nBX)=n=1⋃∞nT(BX)
由于 Y 是完备的,所以由 Baire 纲定理,存在 n0,使得 T(n0BX) 包含开稠集,故存在 y0∈Y 和 δ>0,使得
B(y0,δ)⊆T(n0BX)=n0T(BX)
根据线性,位似
B(y1,δ1)=B(2n0y0,2n0δ)⊆21T(BX)
即对任意 y∈δ1BY,都有 y+y1∈2−1T(BX),由闭包,则存在 Cauchy 列 {xn,1},{xn,2}⊆21BX,使得 limxn,1=y+y1,limxn,2=y1,因此
y=y+y1−y1=n→∞limxn,1−n→∞limxn,2=n→∞lim(xn,1−xn,2)∈T(BX)
- 再证明 δBY⊆T(BX)。任取 η<<1,对于任意 y∈Y
y=δ−η∥y∥⋅∥y∥δ−ηy∈δ−η∥y∥δBY⊆δ−η∥y∥T(BX)
固定 y∈δBY,记缩放因子 ε=δ−η−∥y∥,则存在 x0∈X 使得 ∥x0∥<δ−η∥y∥<1,满足 ∥Tx0−y∥<2−1ε,继续迭代缩小误差,由于
y−Tx0⊆T(δ−η∥y−Tx0∥BX)
所以存在 x1∈X,使得 ∥x1∥<δ−η∥y−Tx0∥<2−1,满足 ∥Tx1−(y−Tx0)∥<2−2ε。
以此类推,利用归纳法,不妨假设
∥y−T(i=−0∑k−1xi)∥<2−kε
则
y−i=0∑k−1Txi∈T(δ−η∥y−T(∑i=0k−1xi)∥BX)
则存在 xk∈X,使得 ∥xk∥<δ−η∥y−T(∑i=0k−1xi)∥<2−k,满足 ∥y−T(∑i=0kxi))∥<2−(k+1)ε.
由此可知 {∑i=0kxi} 是 Cauchy 列,所以 limk→∞∑i=0kxi=x∈X,考虑模长估计
∥x∥≤i=0∑∞∥xi∥<δ−η∥y∥+i=1∑∞δ−η2−iε=δ−η∥y∥+δ−ηε=1
所以 y=Tx∈T(BX)。这一方面是迭代逼近,另一方面可以看作算子和闭包交换。
假设 U∈TX,要证明 TU∈TY。任取 y0∈TU,则存在 x0∈U,使得 Tx0=y0。由于 U 是开集,则 T 将包含 x0 的某个开球映射为包含 y0 的某个开球,从而 TU 是开集。
由于 T 是满射线性算子,则由之前结论可知 T=T0∘π,其中 π:X→X/kerT 是自然投影映射,T0:X/kerT→Y 是双射有界线性算子。根据之前的结果,对任意 ∥y∥<1,存在 ∥x∥<δ−1,使得 Tx=y/(1+η),其中 η>0 任意小。根据可逆性,对任意 ∥y∥<1,有
∥T0−1y∥X/kerT=∥[(1+η)x]∥X/kerT≤(1+η)∥x∥X≤δ1+η
取极限即可。
Corollary. 设 X,Y 是 Banach 空间,有界线性算子是满射,则它是开映射。
B(Tx;r)⊆T(B(x;R))
# 逆算子定理
Remark. 逆算子定理是开映射定理的直接推论。
Theorem. 逆算子定理:X,Y 是 Banach 空间,T∈L(X,Y) 是双射,则 T−1∈L(Y,X)。
Remark. 定理中 “X,Y 是 Banach 空间” 不可移除。
Counterexample. X 完备但 Y 不完备,则逆算子不一定有界。考虑恒等映射
id:(C[0,1],∥⋅∥L∞)→(C[0,1],∥⋅∥L2)
则 id 是双射有界线性算子,但 id−1 不是有界线性算子,因为 ∥id−1(fn)∥L∞→∞,其中
fn(x)=⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎧(−xn2+n)1/2,0,x∈[0,2/n]x∈[2/n,1]
另一个反例需要引用 Hamel 基的概念。
Definition. 若 X=(X,+,⋅,F),称 A⊆X 是 X 的 Hamel 基,如果任意 x∈X 都可以唯一表示为有限线性组合
x=i=1∑nαixi,xi∈A,αi∈F
Remark. Hamel 基只给出了代数结构,并且通常是不可数集。与之对应的 Schauder 基则给出了拓扑结构,且通常是可数集。
Proposition. 由 Zorn 引理,任意线性空间都有 Hamel 基。
Counterexample. X 不完备但 Y 完备。
Corollary. 设 X 是 Banach 空间,如果 X=X1⊕X2,其中 X1,X2 是 X 的闭子空间,则存在常数 c>0,使得
∥x1∥+∥x2∥≤c∥x1+x2∥≤c(∥x1∥+∥x2∥),∀x1∈X1,x2∈X2
Sketch Proof
Sketch Proof.
由于 (X1×X2,∥⋅∥) 是 Banach 空间,定义其范数 ∥(x1,x2)∥=∥x1∥+∥x2∥。定义映射 T:X1×X2→X,T(x1,x2):=x1+x2,则 T 是满射有界线性算子,由逆算子定理
∥T−1x∥=∥(x1,x2)∥≤∥T−1∥∥x∥=∥T−1∥∥x1+x2∥
其中,直和保证了双射。
Corollary. Banach 自同构定理:(X,∥⋅∥1),(X,∥⋅∥2) 是同一线性空间 X 上的两个 Banach 空间结构。如果存在常数 c>0,使得
∥x∥2≤c∥x∥1,∀x∈X
则 ∥⋅∥1 与 ∥⋅∥2 是等价范数。
# 闭图定理
# 闭算子
Example. 闭图的例子。考虑 X=C[0,1] 以及微分算子 T=∂x,则
- 算子 T 的定义域为 D(T):={f∈C1[0,1]},是 X 的稠密子集;
- 由数学分析的知识,如果一致收敛保证交换:
⎩⎪⎪⎨⎪⎪⎧fnL∞ffn′L∞g⟹g=∂xf
从而 Graph(T) 是 X×X 的闭子空间,其中
Graph(T):={(f,Tf)∈X×X:f∈D(T)}
Definition. 设 X,Y 是 Banach 空间,T:D(T)⊆X→Y 称为闭算子,如果 Graph(T) 是 X×Y 的闭集,其中
Graph(T):={(x,Tx)∈X×Y:x∈D(T)}
Corollary. 闭算子的注记,根据定义,有以下等价描述:
- T 是闭算子;
- Graph(T) 是 X×Y 的闭集;
- 对于任意 xn→x,Txn→y,则有 y=Tx;
- D(T) 中的序列极限与 T 作用后的极限可交换;
- 定义算子 T 的图范数为如下,则 (D(T),∥⋅∥T) 是 Banach 空间;
∥x∥T:=∥x∥X+∥Tx∥Y,∀x∈D(T)
且 T:(D(T),∥⋅∥T)→Y 是有界算子。
Remark. 闭算子不一定是线性算子。
Remark. 闭算子不一定是有界算子。
Counterexample. 设 X=C[0,1],定义微分算子 T=∂x,其定义域为 D(T)=C1[0,1],则 T 是闭算子但不是有界算子。因为
∥xn∥L∞=1,∥Txn∥L∞=∥nxn−1∥L∞=n
Remark. 我们有时候需要闭算子是有界的,则限制在
# 闭图定理
Theorem. 闭图定理:X,Y 是 Banach 空间,T:X→Y 是线性算子,则下列命题等价:
- T 是有界算子;
- T 是闭算子;
- Graph(T) 是 X×Y 的闭集。
Sketch Proof
Sketch Proof.
(1⟹2) 由有界线性算子的连续性,假设 xn→x 且 Txn→y,则
y=limTxn=T(limxn)=Tx
(2⟹3) 由闭算子的定义。
(3⟹1) 记 Z:=Graph(T)⊆X×Y,定义图范数。由于 X,Y 是 Banach 空间且 Z 是闭集,所以 Z 是 Banach 空间。考虑投影算子 π 使得
π:Z→X,π(x,Tx):=x
显然 π 是双射且有界。由逆算子定理,π−1:X→Z 是有界线性算子,所以
∥π−1(x)∥Z=∥x∥X+∥Tx∥Y≤∥π−1∥∥x∥X
从而得到 T 的有界性。
Remark. 图具有点和函数值的二元结构,这是双射性质的关键。
Remark. 开映射定理、逆算子定理、闭图定理是等价的。
Remark. 闭图定理中 “X,Y 是 Banach 空间” 不可移除。
# 可补充空间
# 可闭
Definition. 若 X,Y 是 Banach 空间,D(A)⊆X 是线性子空间,A:D(A)→Y 是线性算子,称 A 是可闭算子,如果存在闭算子 A~:D(A~)⊆X→Y,使得
A~∣D(A)=A;D(A)⊆D(A~)
Remark. 注意 D(A) 是线性子空间,这是因为 A 是线性算子,自然可以将定义域延拓成线性子空间。这是默认的。
Theorem. 若 X,Y 是 Banach 空间,A:D(A)⊆Y 是线性算子,则下列等价:
- A 是可闭的;
- 投影算子 πX:Graph(A)→X 是单射,其中
πX(x,y)=x,∀(x,y)∈Graph(A)
- 若 {xn}n≥1 满足如下条件,则
n→∞limxn=0, n→∞limAxn=y⟹y=0
Sketch Proof
Sketch Proof.
(1⟹3) 记 A~∣D(A)=A 且 A~ 闭,因此将序列极限提升到 A~ 上:
y=limAxn=limA~xn=A~(limxn)=A~0=0
(3⟹2) 首先
Graph(A)={(x,Ax):x∈D(A)}⊆Graph(A)
是线性子空间,所以 Graph(A) 是闭子空间。证明 πX 是单射,假设 πX(x,y)=πX(x~,y~),则 x~=x,需要证明 y=y~。由定义,存在序列 {xn}⊆D(A),使得
(xn,Axn)→(x,y),(x~n,Ax~n)→(x~,y~)
所以计算极限,因为 limxn=limx~n=x=x~,以及
0=limA(xn−x~n)=limAxn−limAx~n=y−y~
(2⟹1) 需要构造闭算子 A~。记
D(A~):={x∈X:(x,y)∈Graph(A)}=πX(Graph(A))
不难验证 D(A~) 是线性子空间。则由单射推出双射
πX:Graph(A)→D(A~)
从而可以取逆映射。记 πY:Graph(A)→Y,πY(x,y)=y,则
A~=πY∘πX−1:D(A~)→Y
首先不难验证,A~ 是线性的,并且 Graph(A~)=Graph(A)⊆X×Y 是闭集。所以 A~ 是闭算子且满足要求。
Remark. 直观上看,如果满足上述定理的第三条(即单射) xn→x,Axn→y,则可以定义 A~x=y,这样就能直接构造可闭算子 A 对应的闭算子。需要验证 A~ 的良定义性:若 x~n→x,Ax~n→y~,则
y−y~=limAxn−limAx~n=limA(xn−x~n)=0
这就是定理第三条的内容。所以这样直接交换极限,构造的闭算子 A~ 是良定义的。
Remark. 对可闭算子 T,定义其闭算子 T,则 Graph(T)=Graph(T) 是闭集,由于全空间是 Banach 的,所以有 Banach 空间:
(D(T),∥⋅∥T)
# Sobolev 空间
# Meyer-Serrin 定理
Notation. 假设 Ω⊆Rn 是非空开集,α∈Nn 表示数组 α=(α1,α2,⋯,αn),对应定义多重导数
∂α:=∂x1α1∂x2α2⋯∂xnαn
Proposition 记多重导数算子 T=∂α,对应定义域
D(T):={f∈C∞(Ω):∥f∥Lp(Ω)+∥Tf∥Lp(Ω)<∞}
则 T 是可闭算子。
Sketch Proof
Sketch Proof. 根据可闭算子的等价判据。只需要证明,对
fnLp0, TfnLpg⟹g=0 a.e.
实分析的结论指出:紧支撑的光滑函数在 Lp 范数下稠密,其中 p∈[1,∞)。所以对任意 φ∈Cc∞(Ω) 都有
∫Ω(Tfn)φdx=∫ΩT(fnφ)dx=(−1)∣α∣∫ΩfnTφdxn→∞0
而第一项又满足前提条件,所以
∫Ωgφdx=0,∀φ∈Cc∞(Ω)
因此 g=0 几乎处处成立,所以 T 是可闭算子。
Remark. 上述定理的证明中,我们用到了紧支撑光滑函数在 Lp 空间中的稠密性,将问题转化为两组对象:
⎩⎪⎪⎨⎪⎪⎧fnLpfTfnLpg⟹∫Ωf∂αφdx=(−1)∣α∣∫Ωgφdx, ∀φ∈Cc∞(Ω)
这个结论是紧支撑光滑函数带来的。自然问题是:充分性是否成立?即对于满足右侧条件的 f,g 是否还存在 {fn} 使得上述收敛成立?
Theorem. Meyer-Serrin 定理:设 Ω⊆Rn 是非空开集,1≤p<∞,则上述充分性成立。
Sketch Proof
Sketch Proof. 证明思路如下:
先证明 Ω=Rn 的情形,一般情形需要考虑并集:
Ω=r>0⋃Ωr,Ωr:={∣x∣<r:d(x,Ωc)<1/r}
对于 Ω=Rn,假设 φ≥0 是在 B(0;2) 的紧支撑光滑函数:φ∈Cc∞(B(0;2)),且满足归一化条件
∫Rnφ(x)dx=1
定义 ε - 磨光核 φε(x):=ε−nφ(x/ε),则卷积将 f 光滑化,我们需要证明,如果满足之前提到的右侧条件,则
f∗φ1/nLpf,T(f∗φ1/n)Lpg
其中 f∗φε∈C∞(Rn),这是卷积性质得到的。事实上
n→∞lim∥f∗φ1/n−f∥Lp=0
只需要说明另一条。计算:对于任意 u∈Cc∞(Rn),根据分部积分
\\\\\\
其中光滑函数积分与导数交换是合法的,并且通过紧支撑性质化简。
# 弱导数与 Sobolev 空间
Remark. 由 Meyer-Serrin 定理可知,可以定义 Sobolev 空间。沿用之前的记号。
Definition. 设 Ω⊆Rn 是非空开集,m∈N,1≤p<∞,则称 Sobolev 空间为
Wm,p(Ω):=⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧f∈Lp(Ω)∣∣∣∣∣∣∣∣∣∀∣α∣≤m, ∀φ∈Cc∞(Ω), ∃gα∈Lp(Ω)s.t. ∫Ωf∂αφdx=(−1)∣α∣∫Ωgαφdx⎭⎪⎪⎪⎬⎪⎪⎪⎫
且记范数为
∥f∥Wm,p(Ω):=⎝⎛∣α∣≤m∑∥gα∥Lp(Ω)p⎠⎞1/p,g0=f
Remark. Sobolev 空间就是 Lp 空间中,存在 “弱导数” 的函数所构成的空间。其中 gα 称为 f 的弱导数,关于微分算子 ∂α。因为 Meyer-Serrin 定理保证了弱导数的存在性,所以 Sobolev 空间上的微分算子 ∂α 是可闭算子。
Proposition. Wm,p(Ω) 的表示为如下,并且 (Wm,p(Ω),∥⋅∥Wm,p(Ω)) 是 Banach 空间:
Wm,p(Ω)=∣α∣≤m⋂D(Tα),Tα:=∂α
其中还可定义 Tαf=g 对任意 (f,g)∈Graph(Tα)。
Proposition. 记 W0m,p(Ω) 为 Cc∞(Ω) 在 Wm,p(Ω) 范数下的闭包,即
W0m,p(Ω):=Cc∞(Ω)∥⋅∥Wm,p(Ω)
则当 Ω=Rn 时:
W0m,p(Rn)=Wm,p(Rn)
当 Ω⊊Rn 时:
W0m,p(Ω)={f∈Wm,p(Ω):∀∣α∣≤m−1, ∂αf∣∂Ω=0}
# 共轭双线性泛函的表示
# Lax-Milgram 定理
Remark. Lax-Milgram 定理给出了共轭双线性泛函的表示。
Theorem. Lax-Milgram 定理:设 H 是复 Hilbert 空间,a(⋅,⋅):H×H→C 是共轭双线性泛函,若
- 有界性:存在 M>0 使得
∣a(x,y)∣≤M∥x∥∥y∥,∀x,y∈H
- 强正定性:存在 δ>0 使得
∣a(x,x)∣≥δ∥x∥2,∀x∈H
则存在 A∈L(H,H),使得
- A−1 存在;
- A−1∈L(H;H) 且 ∥A−1∥≤δ−1;
- a(x,y)=(x,Ay)。
Sketch Proof
Sketch Proof.
先考虑 A 的存在性。记 fy(x):=a(x,y),则 fy∈H∗,由 Riesz 表示定理,存在唯一 zy∈H,使得
fy(x)=(x,zy),∀x∈H
由此定义 A:y↦zy。那么
a(x,y)=fy(x)=(x,Ay),∀x,y∈H
需要验证 A 是有界线性算子。线性性由共轭双线性泛函的定义直接得到。有界性由
∥Ay∥=∥x∥=1sup∣(x,Ay)∣=∥x∥=1sup∣a(x,y)∣≤M∥y∥
进一步得到 ∥A∥≤M。
需要验证 A 是双射。首先证明单射,假设 Ay=0,则
0=a(y,y)=(y,Ay)=0
由强正定性可知 y=0。再证明满射,
\\\
# 应用:一类方程的弱解
Proposition. Poincaré 不等式:设 Ω⊆Rn 是有界开集,1≤p<∞,则存在常数 cp>0,使得
∥u∥Lp(Ω)≤cp∥∇u∥Lp(Ω),∀u∈W01,p(Ω)
Example. 考虑如下边值问题:
⎩⎪⎪⎨⎪⎪⎧−Δu+λu=fu∣∂Ω=0
其中 Ω⊆Rn 是有界开集,λ≥0,f∈L2(Ω)。
记 H01(Ω)=W01,2(Ω),则 H01(Ω) 是 Hilbert 空间,内积为
(f,g)H01(Ω)=∫Ω∇f⋅∇gdx+∫Ωfgdx
断言,共轭双线性泛函
a(u,v)=∫Ω∇u⋅∇vdx+λ∫Ωuvdx,∀u,v∈H01(Ω)
满足 Lax-Milgram 定理的条件:
⎩⎪⎪⎨⎪⎪⎧∣a(u,v)∣≤(1+λ)∥u∥H01(Ω)∥v∥H01(Ω)a(u,u)≥min{1/2,cp/2}∥u∥H01(Ω)2
则存在可逆算子 A∈L(H01(Ω),H01(Ω)),使得
a(u,v)=(u,Av)H01(Ω),∀u,v∈H01(Ω)
记
Tf(v):=∫Ωfvdx,Tf∈(H01(Ω))∗
由 Riesz 表示定理,存在唯一 u∈H01(Ω),使得
a(v,A−1u)=(AA−1u,v)=(u,v)=Tf(v),∀v∈H01(Ω)
所以
a(A−1uf,v)=Tf(v),∀v∈H01(Ω)
这说明
∫Ω∇(A−1uf)⋅∇vdx+λ∫Ω(A−1uf)vdx=∫Ωfvdx,∀v∈H01(Ω)
这通常称为原方程的弱解或弱形式。此时,如果 A−1uf∈Wm,2(Ω),则由分部积分推出
∫Ω[−Δ(A−1uf)+λ(A−1uf)]vdx=∫Ωfvdx,∀v∈H01(Ω)
而 Cc∞(Ω)⊆H01(Ω),所以在 L2(Ω) 意义下
−Δ(A−1uf)+λ(A−1uf)=f
在忽略零测集的意义下,A−1uf 是存在唯一弱解。
Remark. H01(Ω) 是 Cc∞(Ω) 在 W1,2(Ω) 范数下的闭包,由于是紧支撑函数,所以在边界上取零值。上述方程的边值条件将弱解限制在 H01(Ω) 中。
# Hahn-Banach 定理与凸集
# Hahn-Banach 定理
Remark. 将子空间的有界线性泛函延拓到全空间。
# 拟线性泛函
Definition. X 是实向量空间,p:X→R 是拟范数,如果
- 三角不等式:p(x+y)≤p(x)+p(y),对任意 x,y∈X;
- 正齐次性:p(λx)=λp(x),对任意 x∈X 和 λ≥0.
拟范数 p 称为半范数,如果满足
3. 绝对齐次性:p(λx)=∣λ∣p(x),对任意 x∈X 和 λ∈R。
Remark. 拟范数在零点非负,半范数非负。范数是满足正定性的半范数。
Example. 给出拟范数、半范数的例子。
- 是拟范数但不是半范数:X=R2,p(x,y)=max{x,0}+∣y∣;
- 是半范数但不是范数:X=C[0,1],p(f)=∣f(x)∣,其中 x∈[0,1] 为给定的点。
# 一维延拓引理
Remark. 先考虑扩张一个维度的情形。
Lemma. X 是实向量空间,p:X→R 是拟范数,Y⊆X 是子空间,ϕ:Y→R 是线性泛函,则对于任意 x0∈X∖Y,存在线性泛函 ϕ~:Y~:=Y⊕span{x0}→R,使得
ϕ~∣Y=ϕ;ϕ~(x)≤p(x),∀x∈Y~
Sketch Proof
Sketch Proof.
- 构造性的证明。任取 x∈Y~,存在 y∈Y 以及 λ∈R 使得 x=y+λx0,定义
ϕ~(x):=ϕ(y)+λa,a=ϕ~(x0)
我们希望确定合适的 a∈R,满足引理要求。不难验证第一条 ϕ~∣Y=ϕ 恒成立;对于第二条,这等价于要求
ϕ(y)+λa≤p(y+λx0),∀y∈Y,λ∈R
不妨设 λ=0,那么
⟺⟺⟺ϕ(y)+λa≤p(y+λx0)∣λ∣(ϕ(∣λ∣−1y)+sgn(λ)a)≤∣λ∣p(∣λ∣−1y+sgn(λ)x0)ϕ(y)±a≤p(y±x0),∀y∈Yϕ(y)−p(y−x0)≤a≤p(y+x0)−ϕ(y),∀y∈Y
因此,我们只需要说明 α 的存在性。即在 y∈Y 变动时,公共区间非空
y∈Y⋂[ϕ(y)−p(y−x0),p(y+x0)−ϕ(y)]
换言之,就是要证明
y~∈Ysup(ϕ(y~)−p(y~−x0))≤y∈Yinf(p(y+x0)−ϕ(y))
而这由拟范数的次可加性保证:
ϕ(y)+ϕ(y~)=ϕ(y+y~)≤p(y+y~)≤p(y+x0)+p(y~−x0)
# 实版本
Remark. 使用 Zorn 引理推广到任意维度的情形。
Theorem. 实 Hahn-Banach 定理:设 X 是实向量空间,p:X→R 是拟范数,Y⊆X 是子空间,ϕ:Y→R 是线性泛函,且 ϕ(y)≤p(y) 对任意 y∈Y 成立,则存在线性泛函 Φ:X→R,使得
Φ∣Y=ϕ;Φ(x)≤p(x),∀x∈X
Sketch Proof
Sketch Proof. 回忆 Zorn 引理:设 (S,≤) 是偏序集,且每个链都有上界,则 S 中存在极大元。一个维度延拓的引理提供了上界的构造。
- 记满足延拓的空间与线性泛函对的集合为
P=⎩⎪⎨⎪⎧(Z,ψ):Y⊆Z⊆X linear subspaceψ:Z→R functionalψ∣Y=ϕ, ψ(z)≤p(z), ∀z∈Z⎭⎪⎬⎪⎫
- 定义偏序关系:
(Z,ψ)≤(Z^,ψ^)⟺Z⊆Z^, ψ^∣Z=ψ
可以验证,若 S⊆P 是链(全序子集),则存在上界 (Z~,ψ~),其中
Z~:=(Z,ψ)∈S⋃Z,ψ~(z):=ψ(z),for z∈Z, (Z,ψ)∈S
- 由 Zorn 引理,存在极大元 (Z^,ψ^)∈P。我们需要说明这个极大元的定义域 Z^=X,否则存在 x0∈X∖Z^,根据一维延拓引理,存在延拓 ψ~:Z^⊕span{x0}→R,使得 (Z^⊕span{x0},ψ~)∈P,与极大性矛盾。
Remark. 这个原始版本不要求线性泛函有界。
# 赋范空间版本
Remark. 作为实 Hahn-Banach 定理的推论。
Corollary. 设 X 是实赋范空间,Y⊆X 是线性子空间,ϕ∈Y∗,则存在 Φ∈X∗,使得
Φ∣Y=ϕ;∥Φ∥X∗=∥ϕ∥Y∗
Sketch Proof
Sketch Proof. 取 p(x):=∥ϕ∥Y∗∥x∥X,则 p 是 X 上的拟范数。
Remark. 将复线性泛函的实虚部分离,得到复赋范空间版本的 Hahn-Banach 定理。
Corollary. 复 Hahn-Banach 定理:设 X 是复赋范空间,Y⊆X 是线性子空间,ψ∈L(Y;C),则存在 Ψ∈L(X;C),使得
Ψ∣Y=ψ;∥Ψ∥X∗=∥ψ∥Y∗
Sketch Proof
Sketch Proof. 注意到
ψ(x+iy)=Reψ(x+iy)−iReψ(i(x+iy))
所以只需要考虑对线性泛函 ϕ(x)=Reψ(x),∀x∈Y 的延拓。因为 X 是 C 线性空间,所以也是 R 线性空间。则存在 Φ∈L((X,+,⋅,R);R),使得
Φ∣Y=ϕ,∥Φ∥X∗=∥ϕ∥Y∗
定义 Ψ(x):=Φ(x)−iΦ(ix),则 Ψ∈L(X;C) 满足
- Ψ 是复线性的;
- Ψ∣Y=ψ;
- ∥Ψ∥X∗=∥ψ∥Y∗。
# 应用:对偶空间是坐标轴
# 区分点点
Remark. 赋范空间上每一点都对应着一个 “单位泛函”。
Proposition. 设 X 是实赋范空间,对于任意 x∈X∖{0},存在 ϕ∈X∗,使得
ϕ(x)=∥x∥;∥ϕ∥X∗=1
Sketch Proof
Sketch Proof. 记张成子空间 Y=span{x},定义其上的线性泛函 ϕ(ax):=a∥x∥,通过 H-B 定理延拓。
Remark. 给定一个非零向量 x,总能在对偶空间的单位球面 S∗ 上找到一个线性泛函 ϕ,使得 ϕ 在 x 所在方向的增速最大,为 1;在其他方向上,增速被限制在 [−1,1] 之间(从投影的角度理解)。
S∗:={ϕ∈X∗:∥ϕ∥X∗=1}
Remark. 以下推论指出 X∗ 可以区分 X 中任意两点,确实符合我们对 X∗ 作为 X 的 “坐标轴” 的直觉理解。
Corollary. X∗ 可以区分 X 中的任意两点,即
- 若 x=y∈X,则存在 f∈X∗,使得 f(x)=f(y);
- 若 x∈X 满足对任意 f∈X∗,都有 f(x)=0,则 x=0。
# 区分点面
Remark. 以下命题指出 X∗ 作为 “坐标轴”,还有法直线与超平面的区分作用。
Proposition. X 是赋范空间,M⊆X 是线性子空间,x0∈X 且 d(x0,M)=d>0,则存在 ϕ∈X∗,使得
ϕ∣M=0;ϕ(x0)=d;∥ϕ∥X∗=1
Sketch Proof
Sketch Proof. 可以先考虑 Hilbert 空间的情形。
- 在 Hilbert 空间上有正交的概念。假设 {eα}α∈A 是 M 的规范正交基,则考虑正交投影
(x0)M:=α∈A∑(x0,eα)eα∈M,x0−(x0)M⊥M
这推出 d=∥x0−(x0)M∥>0,从而 f 满足要求。
f(x):=∥x0−(x0)M∥(x,x0−(x0)M)
- 对于一般赋范空间,考虑子空间 Y=M⊕span{x0},定义线性泛函
f(y)=f(x+tx0):=td
需要证明 f∈Y∗,然后再使用 H-B 定理延拓。我们说明前者。对于任意 y∈M,由直和分解,存在唯一 x∈M 和 t∈R,使得 y=x+tx0,则
∣f(y)∣=∣t∣d=∣t∣d(x0,M)≤∣t∣∥x0+x/t∥≤∥y∥
这说明 f∈Y∗,且 ∥f∥Y∗≤1。另一方面,取 y=x0,则 ∥f∥Y∗=1。
Corollary. X∗ 可以区分 X 中的点与闭超平面,即
- 若 M⊆X 是线性子空间,则
x∈spanM⟺f(x)=0, ∀f∈X∗,f∣M=0
- 若 X 是实赋范空间。S⊆X 是子集,称 S⊥ 是 S 的零化空间,如果
S⊥:={f∈X∗:f(s)=0,∀s∈S}
此时,对于线性子空间 M⊆X,有
x∈M⟺f(x)=0, ∀f∈M⊥
- 若 X 是实赋范空间。线性子空间 M 是 X 的稠密子集,当且仅当 M⊥={0}。
Remark. 零化空间是 X∗ 的线性子空间,它是 Hilbert 空间中正交补的推广。这里 “作用” 替代了 “内积”。依旧有
⟨f,s⟩=0,∀s∈S, f∈S⊥
# Hahn-Banach 定理 (几何版本)
Remark. Hahn-Banach 定理的几何版本,给出凸集与点的分离、凸集与凸集的分离、凸闭集与凸紧集的分离。
# 区分凸集内部和边界
Example. 回顾 Rn 上的凸投影定理。对于凸闭集 M,对任意 x∈M,则存在唯一 y0∈M,使得有夹角区分:
⟨x−y0,y−y0⟩≤0,∀y∈M
定义 f(z)=⟨z,x−y0⟩,则
f(x)−f(y)=⟨x−y0,x−y0⟩+⟨x−y0,y0−y⟩≥0,∀y∈M
Remark. 实赋范空间的对偶空间可以严格区分凸集的内部和边界。
Definition. 设 X 是实赋范空间,称 M 是 X 的超平面,如果 M 是闭子空间,且 codimM=dim(X/M)=1。称 M~ 是 X 的仿射超平面,如果存在 x0∈X,使得 M~=x0+M,其中 M 是超平面。
Definition. 若 f∈X∗ 且 f=0,c∈R,称 {x∈X:f(x)>c} 为开半空间,称 {x∈X:f(x)≥c} 为闭半空间。
Proposition. M⊆X 是仿射超平面,当且仅当存在 f=0∈X∗ 以及 c∈R 使得
M=f−1(c)={x∈X:f(x)=c}
Sketch Proof
Sketch Proof. 【可补充空间、对偶空间区分点线】
- 充分性。根据定义,仿射超平面 M,存在 Y⊆X 是超平面,x0∈X,使得 M=x0+Y。由可补充空间性质,结合 codimY=1,则 X=Y⊕span{x0},由对偶空间区分点线,知道存在 f∈X∗,使得
f(y+tx0)=t⋅d(x0,M),∀y∈Y,t∈R
由于 Y 是闭子空间,所以 f−1(0)=Y,推出 M=f−1(f(x0))。
- 必要性。记 Y=f−1(0),f(x0)=c,则 M=Y+x0。由于 f∈X∗,所以 Y=kerf 是闭子空间。之前已经证明过 X=kerf⊕span{x0},所以 codimY=1,从而 M 是仿射超平面。所以 codimY=1,所以 M 是仿射超平面。
Proposition. 若 X 是实赋范空间,A⊆X 是凸集,则
- intA 和 A 是凸集;
- 若 intA=∅,则 A⊆intA。
Sketch Proof
Sketch Proof.
- 第一条。可由定义直接验证。对于任意 x,y∈intA,存在 ε>0,使得 B(x,ε),B(y,ε)⊆A。则对于任意 t∈[0,1],有
B(tx+(1−t)y,tε)⊆tB(x,ε)+(1−t)B(y,ε)⊆tA+(1−t)A=A
所以 tx+(1−t)y∈intA。对于任意 x,y∈A,存在序列 {xn},{yn}⊆A,使得 xn→x,yn→y。则对于任意 t∈[0,1],有
tx+(1−t)y=n→∞lim(txn+(1−t)yn)∈A
- 第二条。假设 x0∈intA,则存在 ε>0,使得 B(x0,ε)⊆intA。任取 x∈A,则
Ux:={tx+(1−t)y:y∈B(x0,ε),t∈(0,1)}⊆intA
而 x∈Ux,所以 x∈intA。
Lemma. 若 X 是实赋范空间,A⊆X 是凸集且 intA=∅。若存在 f=0∈X∗ 以及 c∈R,使得
f(x)≥c,∀x∈intA
则其可以严格区分内部和边界:
f(x)≥c, ∀x∈A;f(x)>c, ∀x∈intA
Sketch Proof
Sketch Proof.
- 由凸集的性质,intA⊇A,所以由对偶空间中算子的连续性,知道 f(x)≥c 对任意 x∈A 成立。
- 设 x∈intA,考虑将 x 略微平移。具体而言,取 x0∈X 使得 f(x0)=0,则存在 δ>0,使得 x±δx0∈intA。因此选取合适的符号,可以成立
f(x)=f(x±δx0)∓δf(x0)≥c∓δf(x0)>c
# Minkowski 泛函
Remark. Minkowski 泛函在线性空间(没有配备范数)中普遍引入距离的概念。
Definition. 若 K 是 (X,+,⋅,F) 中的集合,则由 K 诱导的 Minkowski 泛函是
pK(x):X→[0,∞],pK(x):=inf{r>0:x∈rK},∀x∈X
其中,约定 inf∅=+∞。
Remark. pK 表示以零点为位似中心,将 K 放大到包含 x 所需的最小比例因子。
pK(x)<∞⟺{r>0:x∈rK}=∅
或者说是 x=0 在 x 方向伸缩变换到 K 上所需的最大比例因子的倒数。
# 有限性条件
Definition. 若 X=(X,+,⋅,F),K⊆X,则称 K 是 X 的吸收集,如果对任意 x∈X,存在 λ>0,使得
x∈rK,∀r∈F,∣r∣≥λ
Remark. 吸收集蕴含 0∈K,并且 pK(0)=0。因为 0 不能伸缩。
Remark. 直观上,对于任意一点,只要伸缩足够大,就能进入吸收集。即 “吸收”。因此吸收集保证了 Minkowski 泛函的有限性。
Definition. 若 (X,+,⋅,R),x0∈A 称为 A 的代数内点,如果对任意 x∈X,存在 tx>0,使得
x0+[0,tx]x:={x0+rx:r∈[0,tx]}⊆A
Remark. 代数内点要求在每个方向都能找到一条线段,包含在集合内。但整体来看,这个集合不一定是开集。
Proposition. $X=(X,+,\cdot ,\mathbb R),则 K⊆X 是吸收集,当且仅当 0 是 K 的代数内点。
Sketch Proof
Sketch Proof.
- 必要性。我们之前提到 0∈K,只需证明代数内点。任取 x∈X,由吸收集的定义,存在 λ>0,使得 x∈rK 对任意 r∈R,∣r∣≥λ 成立。取 tx=1/λ,则对于任意 r∈[0,tx],都有 ∣1/r∣≥λ,所以
0+rx=rx∈K
- 充分性。任取 x∈X,由代数内点的定义,存在 tx>0,使得 rx∈K 对任意 r∈[0,tx] 成立。取 λ=1/tx,则对于任意 r∈R,∣r∣≥λ,都有 ∣1/r∣≤tx,所以
x=r1(rx)∈rK
Remark. 代数内点定义在实向量空间中,但吸收集定义在实或复向量空间中。上述等价关系仅在实向量空间中成立。
# 半范数条件
Example. X=(X,+,⋅,R),f 是 X 上的线性泛函,对任意 a>0,记
Ka:={x∈X:f(x)≤a}
则 Ka 是凸集,且 pKa(x)=∣f(x)∣/a 是半范数。
Definition. 若 X=(X,+,⋅,R),K⊆X,则称 K 是 X 的平衡集,如果
as∈K,∀∣a∣≤1,∀s∈K
这等价于 aK⊆K 对任意 ∣a∣≤1 成立。
# 平衡凸吸收集
Theorem. 若 K 是 X=(X,+,⋅,R) 中的集合,则
- 若 K 是凸吸收集,则 pK 满足三角不等式(次可加性),且 pK 是拟范数;
- 若 K 是平衡吸收集,则 pK 满足绝对齐次性;
- 若 K 是平衡凸吸收集,则 pK 是半范数,且
pK(x)=sup{r>0:rx∈K}1,∀x∈X
Sketch Proof
Sketch Proof.
- 第一条。需要证明次可加性和正齐次性。对于次可加性,根据 pK 的定义,对于任意 ε>0,存在 ri>0,使得
xi∈riK,ri<pK(xi)+ε/2
由于 K 是凸集,所以
r1+r2x1+x2=r1+r2r1⋅r1x1+r1+r2r2⋅r2x2∈K
说明 pK(x1+x2)≤r1+r2<pK(x1)+pK(x2)+ε,由于 ε 任意,得到次可加性。对于正齐次性,任取 λ≥0,则存在 rx>0,使得
rx<pK(x)+ε;λrxλx=rxx∈K
说明 pK(λx)≤λrx≤λpK(x)+λε,由于 ε 任意,得到一侧。换元得到另一侧
pK(λ−1λx)≤λ−1pK(λx)⟹pK(λx)≥λpK(x)
- 第二条。由于正齐次性的证明不需要额外条件,因此绝对齐次性只需要证明 pK(−x)=pK(x)。对任意 ε>0,存在 rx>0,使得
rx<pK(x)+ε;rxx∈K
由于 K 是平衡集,所以
rx−x∈−K⊆K
说明 pK(−x)≤rx<pK(x)+ε,由于 ε 任意,得到 pK(−x)≤pK(x)。换元得到另一侧。
- 第三条。由前两条,pK 是半范数。
:::
Remark. 凸集保证了次可加性,平衡集保证了绝对齐次性,吸收集保证了有限性。正齐次性是 Minkowski 泛函的固有性质。这些反例都是容易举出的。
Proposition. (X,+,⋅,R) 中凸集情形的等价关系,若 K 是凸集
- pK(x)<∞,∀x∈X,当且仅当 K 是吸收集;
- aK⊆K,∀∣a∣=1,当且仅当 K 是平衡集。
Example. 单位圆给出标准范数。取 U={∥x∥≤1},则 PU(x)=∥x∥。取 U~={∥x∥<1},则 PU~(x)=∥x∥。
Proposition. 若 K 是 (X,+,⋅,R) 的集合,K 是平衡凸吸收集,则
V:={x∈X:pK(x)<1}⊆K⊆{x∈X:pK(x)≤1}:=W
- 上述包含关系成立;
- V 是 K 的代数内点全体;
- V,W 是平衡凸吸收集;
- PV=PW=pK。
即,若 X 是拓扑向量空间(既有拓扑结构,也是线性空间,且两者相容),则
intK⊆{x∈X:pK(x)<1}⊆K⊆{x∈X:pK(x)≤1}⊆K
此时,pK 是连续的,当且仅当 K 是零点的邻域。当 pK 连续时
intK={x∈X:pK(x)<1},K={x∈X:pK(x)≤1}
另外,K 是平衡凸吸收集,则 pK 是 X 上的范数,当且仅当 K 中不含非平凡线性子空间。
# 几何形式 I
Remark. 几何形式 I 给出凸集与点的分离。
Theorem. Hahn-Banach 定理 (几何形式 I):设 X 是实赋范空间,凸集 E⊆X 满足 0∈intE;x0∈X∖E,则仿射超平面 {f=1} 分离 E 和 x0,即存在 f=0∈X∗,使得
f(x)≤1, ∀x∈E;f(x)<1, ∀x∈intE;f(x0)>1
Sketch Proof
Sketch Proof. 先构造 Minkowski 泛函,然后利用 Hahn-Banach 定理延拓。E 是吸收集,所以 pE 是拟范数。从而
- 对任意 x∈E,有 pE(x)≤1,且当 x∈intE 时,pE(x)<1(内点可以稍微伸缩);
- 由于 0∈intE,所以可以控制 pE。因为存在 δ>0 使得 B(0,δ)⊆E,所以对于任意 x∈X,有
2δ∥x∥x∈B(0,δ)⊆E⟹pE(x)≤δ2∥x∥
- 证明 pE(x0)≥1,否则推出 x0∈λE,其中 λ∈(pE(x0),1),由凸性推出矛盾。
构造 f∈X∗ 满足分离性。记 f0(λx0):=λpE(x0),则 f0 是 span{x0} 上的线性泛函,且对于任意 x∈span{x0},有
f0(x)=f0(λx0)=λpE(x0)≤pE(λx0)=pE(x)
由 Hahn-Banach 定理,存在 f∈L(X,R),使得
f∣span{x0}=f0;f(x)≤pE(x), ∀x∈X
还需要验证有界,这说明 f∈X∗。
∣f(x)∣=f(sgn(f(x))x)≤pE(sgn(f(x))x)≤δ2∥x∥
因此,我们找到了所需的 f,满足分离条件。
# 几何形式 II
Theorem. Hahn-Banach 定理 (几何形式 II):若 X 是实赋范空间,E1,E2⊆X 是不相交的非空凸集,且 E1 有内点,则存在仿射超平面 {f=c} 分离 E1 和 E2,即存在 f=0∈X∗ 以及 c∈R,使得
f(x)≤c, ∀x∈E1;f(x)<c, ∀x∈intE1;f(x)≥c, ∀x∈E2
Sketch Proof
Sketch Proof. 借助几何形式 I,考虑差集合,构造不包含零点的凸集。定义
E:=E1+(−1)E2={x1−x2:x1∈E1,x2∈E2}
则 E 是凸集,且 0∈E。由于 E1 有内点,所以 E 也有内点,不妨设 x0∈intE,则考虑点平移集,将这个凸集移到包含零点的位置:
E~:=E−x0:={x−x0:x∈E}
则对 E~ 和 −x0 应用几何形式 I,存在 f=0∈X∗,使得
f(x)≤1, ∀x∈E~;f(x)<1, ∀x∈intE~;f(−x0)>1
根据线性泛函和差集合的定义,推出 f(E)≤0,从而
f(x1)−f(x2)≤0,∀x1∈E1,x2∈E2
选取
c∈[x1∈E1supf(x1),x2∈E2inff(x2)]
则 f 和 c 满足分离条件。内部的结论,由连续线性泛函区分凸集内部和边界的引理可得。
Remark. 条件 “intE1=∅” 不可去除。
Counterexample. 考虑 H=ℓ2 的子集
A:={x∈ℓ2:∃n∈N, ∀i<n: xi>0∀i≥n: xi=0}
B:={x∈ℓ2:∃n∈N, ∀i<n: xi=0∀i≥n: xi>0}
由 Riesz 表示定理,(ℓ2)∗ 的元素可表示为 ⟨x,⋅⟩,其中 x∈ℓ2。通过计算其每一分量,推出其为零向量,从而无法分离 A 和 B。
Remark. 定理中的不等号方向可以互换,只需要考虑 −f。
# 几何形式 III
Theorem. Hahn-Banach 定理 (几何形式 III):设 X 是实赋范空间,非空凸闭集 E1 和非空凸紧集 E2 不相交,则存在仿射超平面 {f=c} 严格分离 E1 和 E2,即存在 f=0∈X∗ 以及 c∈R,使得
x∈E1supf(x)<c<x∈E2inff(x)
Sketch Proof
Sketch Proof. 度量空间是 Hausdorff 空间,紧子集是闭集,同时考虑到度量空间的紧集是列紧的,容易推出集合距离为正
δ:=31d(E1,E2)>0
因此,考虑 E1 的 δ - 膨胀集(开覆盖)
U=x∈E1⋃B(x,δ)
容易验证膨胀集是开凸集。应用几何形式 II 即可。
Remark. 定理中条件 “紧集” 不可去除。
Counterexample. 几何形式 III 中的紧集不可去除。考虑 ℓ2 中的两个子集
A:={x∈ℓ2:xi=0,∀i>1}
B:={x∈RN:∣ixi−i1/3∣≤x1,∀i>1}⊆ℓ2
则 A,B 是不相交的非空闭凸集,并且 A−B 在 ℓ2 中稠密,因此无法分离 A 和 B。留作第十二次习题。
Remark. 定理中的不等号方向可以互换,只需要考虑 −f。同时定理不要求凸集有内点。
# 超平面与凸集相切
Remark. 当线性子空间和有内点凸集不相交时,可以延拓到超平面和凸集的关系上。
Theorem. Mazur 定理:设 X 是实赋范空间,E 是有内点的凸集,F=x0+H0,其中 H0 是 X 的线性子空间。若 intE∩F=∅,则存在 f=0∈X∗ 以及 c∈R,使得
f(x)≤c, ∀x∈E;f(x)=c, ∀x∈F
Sketch Proof
Sketch Proof. 由于 intE 是开凸集,且与仿射平面 F 不交,则由几何形式 II,存在 f=0∈X∗ 以及 c∈R,使得
f(x)<c, ∀x∈intE;f(x)≤c, ∀x∈E;f(x)≥c, ∀x∈F
因为 F 是仿射平面,而被限制了下界,所以 f 在 F 上必须是常值函数:
f(x0±y)≥c, ∀y∈H0⟹f(y)=0, ∀y∈H0
所以 F⊆{x∈X:f(x)=f(x0)},而 f(x0)≥c。结合之前的结论,得到所需结果。
Remark. 定理的不等号方向可以互换。
Definition. 称仿射超平面 M 是凸集 E 在点 x0 处的承托超平面,如果 E 在 M 的一侧,且 x0∈E∩M。即存在 f=0∈X∗ 使得
f(x)≤f(x0), ∀x∈E;M={f=f(x0)}
Example. X=(X,∥⋅∥),对 x0∈∂B(0,r),则由 Hahn-Banach 定理,存在 f=0∈X∗,使得
∥f∥=1;f(x0)=r;f(x)≤∥f∥∥x∥≤r, ∀x∈B(0,r)
因此,{f=r} 是 B(0,r) 在 x0 处的承托超平面。
Remark. 任意有内点的凸集在边界的每个点处都有承托超平面。
Proposition. 设 X 是实赋范空间,E 是 X 的有内点凸集,则对于任意 x0∈∂E,存在承托超平面 M,使得 x0∈M。
Sketch Proof
Sketch Proof. 由于 x0∈∂E,所以 x0∈/intE。平移 E~=E−{x0} 使得 0∈∂E~ 且 int(E~)=∅。因此,应用几何形式 II,存在 f=0∈X∗ 以及 c∈R,使得
f(x)≤c, ∀x∈E~;f(0)≥c
所以平移回去 f∣E⊆f(x0),说明 {f=f(x0)} 是 E 在 x0 处的承托超平面。
# Banach 空间的自反性
# 二次对偶空间
Definition. 若 X=(X,∥⋅∥) 且 X=(X,+,⋅,F)。则 (X∗)∗=L(X∗,F) 称为 X 的二次对偶空间,记为 X∗∗。
Notation. 默认 x∈X,x∗∈X∗,X∗∗∈X∗∗ 的记号。
Notation. 基于双线性结构,记
⟨x∗,x⟩(X∗,X):=x∗(x),⟨x∗∗,x∗⟩:=x∗∗(x∗)
尖括号下标明了作用的空间对,在容易理解的情况下可以省略。
Remark. 这个记号左侧是算子,右侧是作用的对象。基于映射的复合,有
⟨f∘g,x⟩=⟨f,g(x)⟩
根据这个记号,自然地有一个映射,它也说明了 X 与 X∗∗ 之间的关系。
Lemma. 满足以下性质的 l:X→X∗∗ 是等距嵌入映射,称为规范嵌入。
⟨l(x),x∗⟩=(l(x))(x∗):=⟨x∗,x⟩,∀x∗∈X∗
Sketch Proof
Sketch Proof. 需要验证线性、单射和等距三个性质。线性是显然的。单射等价于零空间平凡。等距等价于证明保持范数 ∥l(x)∥X∗∗=∥x∥X。一方面,由于 x∈X 是固定的,根据 Hahn-Banach 定理,可以适当选取 x∗∈X∗ 使得 x∗(x)=∥x∥ 且 ∥x∗∥=1,因此有
∥x∥=∣⟨x∗,x⟩∣=∣⟨l(x),x∗⟩∣≤∥l(x)∥∥x∗∥=∥l(x)∥
Remark. 对偶空间的元素是相等的,即在说明它们作用在原空间的每个元素上是相等的。
# 自反 Banach 空间
我们还可以进一步假设 l 是满射,从而得到自反的概念。
Definition. l:X→X∗∗ 是等距同构时,称 X 是自反的。
Remark. 定义中的 l 特指规范嵌入。其他的等距同构不是自反的考虑对象。
Remark. 赋范空间的对偶空间总是 Banach 空间,因此自反赋范空间一定是 Banach 空间。
Remark. 证明自反,只需证明 l 是满射。
# 对偶诱导自反
Theorem. 若 X 是 Banach 空间,则 X 自反当且仅当 X∗ 自反。
Sketch Proof
Sketch Proof. 观察交换图即可证明充分性:
X¤¤(X¤)¤¤=(X¤¤)¤3¤XX¤3¤±lXlXlX¤
必要性。首先注意到 lX(X) 在 X∗∗ 是闭空间,所以只需证明 lX(X) 在 X∗∗ 稠密即可。由 Hahn-Banach 定理点分离的推论,只需要证明 lX(X) 的零化空间为 {0}⊆(X∗∗)∗=(X∗)∗∗,等价于对任意 Λ∈(X∗∗)∗,若 Λ∘lX=0,则 Λ=0。由于 X∗ 自反,存在 x∗∈X∗,使得
Λ(ϕ)=⟨ϕ,x∗⟩,∀ϕ∈X∗∗
因此,对于任意 x∈X,
0=Λ(lX(x))=⟨lX(x),x∗⟩=⟨x∗,x⟩
说明 x∗=0,从而 Λ=0。
X¤¤(X¤)¤¤=(X¤¤)¤l(X)XX¤H¡BlXlX¤
# 商映射诱导自反
Remark. 以下引理保证了交换图成立,从而推出主定理。
Lemma. 若 X=(X,∥⋅∥),Y⊆X 是子空间,则
- 存在等距同构 Φ,使得
Φ:X∗/Y⊥→Y∗,Φ([x∗]Y⊥)=x∗∣Y
- 若 Y 是闭子空间,则存在等距同构 Ψ,使得
Ψ:(X/Y)∗→Y⊥,Ψ(f)=f∘π
其中 π:X→X/Y 是商映射,满足 π(x)=[x]Y。
Sketch Proof
Sketch Proof. 引理中的两条同构都是直观的。
证明第一条。定义
ϕ(x∗):=x∗∣Y,∀x∗∈X∗
通过验证作用,易得线性算子 ϕ∈L(X∗,Y∗)。
- 诱导单射:
Φ(x∗)=0⟺x∗∈Y⊥⟹[x∗]Y⊥=0
由于 Y⊥ 是 X∗ 的闭子空间,商空间 X∗/Y⊥ 是赋范空间,并且
Φ:X∗/Y⊥→Y∗,Φ([x∗]Y⊥)=x∗∣Y
是单射。
- 验证 Φ 是有界的:
∥Φ([x∗]Y⊥)∥Y∗=∥ϕ(x∗+y)∥Y∗≤∥ϕ∥L(X∗,Y∗)∥x∗+y∥X∗
取下确界,得到
∥Φ([x∗]Y⊥)∥Y∗≤∥ϕ∥L(X∗,Y∗)∥[x∗]Y⊥∥X∗/Y⊥
说明 Φ 是有界的。
- 验证 Φ 是满射。对于任意 y∗∈Y∗,由 Hahn-Banach 定理,存在 x∗∈X∗,使得
x∗∣Y=y∗;∥x∗∥X∗=∥y∗∥Y∗
因此,Φ([x∗]Y⊥)=y∗,说明 Φ 是满射。
- 进一步,验证等距:注意到任意对 y∗ 的延拓,其范数都不小于 ∥y∗∥Y∗,因此
∥x∗+Y⊥∥X∗/Y⊥=y∗∈Y⊥inf∥x∗+y∗∥X∗=∥x∗∥X∗
所以
∥[x∗]Y⊥∥X∗/Y⊥=∥x∗∥X∗=∥y∗∥Y∗=∥Φ([x∗]Y⊥)∥Y∗
第二条结论。定义
Ψ:(X/Y)∗→Y⊥,Ψ(f)=f∘π
- 单射。这是因为,其中 Ran 表示映射的值域。
Ψ(f)=0⟺f∘π=0⟺Ran(π)⊆Ker(f)⟺f=0
- 满射。将 Y⊥ 上的元素拉回到 (X/Y)∗ 上。对于任意 y∗∈Y⊥,定义
f([x]Y):=y∗(x)=⟨y∗,x⟩,∀x∈X
容易验证良定性。从而
∣f([x]Y)∣≤∥y∗∥∥x+y∥,∀y∈Y
取下确界,得到
∣f([x]Y)∣≤∥y∗∥∥[x]Y∥X/Y
说明 f∈(X/Y)∗,且 Ψ(f)=y∗。
- 等距。对于任意 f∈(X/Y)∗,有
∥Ψ(f)∥X∗=x∈X,x=0sup∥x∥X∣f(π(x))∣=[x]Y=0supinfy∈Y∥x+y∥X∣f([x]Y)∣=∥f∥(X/Y)∗
Corollary. 若 X=(X,∥⋅∥),Y⊆X 是闭子空间,则
- 对任意 x∗∈X∗,有
∥y∥≤1,y∈Ysup∣⟨x∗,y⟩∣=y∗∈Y⊥inf∥x∗+y∗∥X∗
- 对任意 x∗∈Y⊥,有
∥[x]Y∥≤1sup∣⟨x∗,x⟩∣=∥x∗∥X∗=x∈X∖Ysupinfy∈Y∥x+y∥X∣⟨x∗,x⟩∣
Theorem. 若 X 是自反的,则 X 闭子空间 Y 以及商空间 X/Y 也是自反的。
Example. Lp,Lq 都是自反 Banach 空间,并且互为对偶空间,其中 p,q 是共轭指数,且 1<p,q<∞。但 L1,L∞ 都不是自反的。
Example. 在数列空间,有对偶列
(c0,∥⋅∥∞)∗(ℓ1,∥⋅∥1)∗(ℓ∞,∥⋅∥∞)
因此 c0 不是自反的,ℓ1 不是自反的。
Remark. 只要找到一个子空间不是自反的,就能说明整体空间不是自反的。
Example. (M,d) 是紧集 M⊆Rn 的完备度量空间,X=(C(M),∥⋅∥∞) 是连续实函数全体,则若 M 是无限集合,则 (C(M),∥⋅∥∞) 不是自反的。
# 等距同构诱导自反
# 可分性与自反性
Theorem. X=(X,∥⋅∥)
- 若 X∗ 可分,则 X 可分;
- 若 X 自反且可分,则 X∗ 可分。
Sketch Proof
Sketch Proof. 第二条是第一条的直接推论。只需证明第一条。假设 {xi∗}i≥1 在 X∗ 中稠密,则 X 可分等价于存在可数稠密子集 Y,我们只需要 Y 满足
spanY=X⟺(f∈(spanY)⊥⟹f=0)
对于任意 f∈(spanY)⊥,由稠密性,存在 {xik∗}⊆{xi∗},使得
∥f−xik∗∥X∗→0
因此,对于任意 x∈X,有
∣f(x)∣=∣f(x)−xik∗(x)∣+∣xik∗(x)∣≤∥f−xik∗∥X∗∥x∥+∣xik∗(x)∣
而估计右侧
∣xik∗(x)∣≤2∣⟨xik∗,yj⟩∣≤2∣⟨xik∗−f,yj⟩∣≤2∥xik∗−f∥X∗∥yj∥
其中的 yj 构成了可数稠密集 Y。具体构造是因为,存在 yj,使得
∥yj∥=1,∣⟨xj∗,yj⟩∣≥21∥xj∗∥X∗:=21∥x∥=1sup∣⟨xj∗,x⟩∣
Example. ℓp,1≤p<∞ 可分;c0⊆ℓ∞ 可分,因为 (c0)∗=ℓ1 可分。
Example. (C(M),∥⋅∥∞) 可分。
# James 空间
Remark. James 空间是不自反的 Banach 空间,使得
- J≅J∗∗,仅是等距同构意义下,但不是规范嵌入意义下;
- 规范嵌入映射 l:J→J∗∗ 不是满射,满足 codim l(J)=1。
Definition. 设 P⊆2N 是 N 中所有有限子集的集合,记 p∈P 的元素按大小排列成
p=(p1,…,pk),1≤p1<p2<⋯<pk
则对于任意数列 x=(xn),定义
∥x∥p=⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎧0,(21i=1∑k∣xpi+1−xpi∣2)1/2,k=1k≥2
则 James 空间定义为
J:={x∈c0:∥x∥J:=p∈Psup∥x∥p<∞},∥x∥J:=p∈Psup∥x∥p
Remark. J 是可分实 Banach 空间。
Proposition. James 空间的性质:
- 对任意 x∈c0,有
∥x∥ℓ∞≤∥x∥J≤2∥x∥ℓ2;ℓ2⊆J⊆c0
- ℓ2 在 J 中稠密;
- X 是可分实 Banach,{ei}i≥1 称为 X 的 Schauder 基,如果对任意 x∈X,存在唯一序列 {xn} 使得
∥x−i=1∑nxiei∥→0
令 ei=(δij)j≥1,则 {ei}i≥1 是 J 的 Schauder 基。记截断映射
πn(x):=i=1∑nxiei,∀x∈J
则局部可以被整体控制:
⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧∥πn(x)∥J≤∥x∥J,∥x−πn(x)∥J≤∥x∥J,limn∥x−πn(x)∥J=0;∀x∈J
- 取对偶后,有
21∥y∥ℓ2≤∥y∥J∗≤∥y∥ℓ1,n→∞lim∥y−πn(y)∥J∗=0,∀y∈J∗
具体而言,由包含链和对偶关系
⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎧ℓ2⊆J⊆c0⊆ℓ∞ℓ1⊆J∗⊆ℓ2ℓ2⊆J∗∗⊆ℓ∞
- 若 x∈c0,则
21∥x∥J≤∥∥x∥∥J≤∥x∥J
其中 ∥∥⋅∥∥J 是剪断圆环的范数,定义为
∥∥x∥∥J:=sup⎩⎪⎨⎪⎧(∣xp1∣2+∣xpk∣2i=1∑k−1∣xpi+1−xpi∣2)21:k≥2,p=(p1,…,pk)∈P⎭⎪⎬⎪⎫
其中 sup 内部的式子在给定 p 后记为 ∥∥x∥∥p。
Remark. Schauder 基是可数基的推广,相较于 Hamel 基,前者是可数的,后者通常是不可数的;前者具有拓扑结构,后者只有代数结构。
Corollary. 若 x=(xn)n≥1,y=(xn−x1)n≥1 是平移后的数列,则
∥x∥J=∥∥y∥∥J
若 p=(p1,…,pk)∈P,p1>1,则 p~:=(1,p1,…,pk)∈P,就有
∥∥x∥∥p=∥∥y∥∥p~,∥∥x∥∥J≤∥x∥J
# James 定理
Theorem. James 定理:对于 James 空间 J
- 存在等距同构映射 Φ:J→J∗∗;
- 规范嵌入映射 l:J→J∗∗ 不是满射,且 codim l(J)=1。
Corollary. James 定理推出如下结论的反例
- 若 X∗∗ 可分,则 X 不一定自反;
- 若 X≅X∗ 在等距同构的意义下,则 X 不一定自反;
- 若 X 且 X≅X∗∗ 在等距同构的意义下,则 X 不一定自反。