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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

时间:2023-03-20 02:37:12

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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

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赋范空间,度量空间,线性赋范空间,线性度量空间,希尔伯特空间, 巴拿赫空间,拓扑空间如何不被他们吓到?

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

从A到B的距离又是多少呢?

显然不能计算直线距离,比较合理的距离,应该是走一个L字型 (这里就不画出来了…)

两个向量之间的距离又该如何定义呢?

两条曲线之间的距离呢?

二、距离、范数

(向量的距离)

x=(x1,...,xn)x=(x1,...,xn)到y=(y1,...,yn)y=(y1,...,yn)的距离

情形1:

d1(x,y)=(x1−y1)2 ... (xn−yn)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√d1(x,y)=(x1−y1)2 ... (xn−yn)2

情形2:

d2(x,y)=max{|x1−y1|,...,|xn−yn|}d2(x,y)=max{|x1−y1|,...,|xn−yn|}

情形3:

d3(x,y)=|x1−y1| |xn−yn|d3(x,y)=|x1−y1| |xn−yn|

其中d1d1是最常见的也就是中学所学的距离,而d3d3则是天安门图中从A到B的距离

(曲线的距离)

注意这里只能取最大值,不能取最小值。一旦取了最小值,则任意两个有交点的曲线的距离都为0,显然,这样是有问题,所以只能去最大值

定义距离

看了那么多距离,我们如何定义呢?

则称d(x,y)d(x,y)是这两点之间的距离。

线性空间

有向量的加法和数乘

满足: 向量加法结合律:u (v w) = (u v) w;

向量加法交换律:v w = w v;

向量加法的单位元:V 里有一个叫做零向量的 0,∀ v ∈ V , v 0 = v;

向量加法的逆元素:∀v∈V, ∃w∈V,使得 v w = 0;

标量乘法分配于向量加法上:a(v w) = a v a w;

标量乘法分配于域加法上: (a b)v = a v b v;

标量乘法一致于标量的域乘法: a(b v) = (ab)v;

标量乘法有单位元: 1 v = v, 这里 1 是指域 F 的乘法单位元。

定义范数

定义:设

||x||是Rn的范数||x||是Rn的范数

若满足:

(1)||x||≥0,∀x∈Rn;||x||=0↔x=0;(1)||x||≥0,∀x∈Rn;||x||=0↔x=0;

(2)||αx||=|α|||x||,∀α∈R,x∈Rn;(2)||αx||=|α|||x||,∀α∈R,x∈Rn;

(3)||x y||≤||x|| ||y||,∀x,y∈Rn(3)||x y||≤||x|| ||y||,∀x,y∈Rn

注意:可以简单的看成到零点距离多了(2);所以范数就是一个更加具体的距离!!!

我们接下来,有两个方向可以走,一个是在距离上面加东西,让距离更加具体化,另一种是在距离上减东西,让距离更加抽象画,像范数就是让距离更加具体化了

所以范数有如下情况:

注意:

由范数可以定义距离:

d(x,y)=||x−y||d(x,y)=||x−y||

但由距离不一定可以定义范数,例如:

||x||=d(0,x),但||αx||=d(0,αx)≠|α|||x||,||x||=d(0,x),但||αx||=d(0,αx)≠|α|||x||,

所以,一旦定义了抽象的距离,我们就必须习惯用定义去证明对错,而不能用中学的距离,来进行判断。

赋范空间、度量空间、线性赋范空间、线性度量空间

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:

设(x,y)∈R,且满足:设(x,y)∈R,且满足:

(1)对称性;(1)对称性;

(2)对第一变元的线性性;(2)对第一变元的线性性;

(3)正定性;(3)正定性;

则称(x,y)(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(x,y)=∑i=1Nxiyi

也可以定义为:(f,g)=∫∞0f(x)g(y)dx(f,g)=∫0∞f(x)g(y)dx

所以:内积可导出范数||x||2=(x,x);||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

内积空间 完备性→Hilbert空间内积空间 完备性→Hilbert空间

线性赋范空间 完备性→Banach空间线性赋范空间 完备性→Banach空间

那么什么是完备性呢?

简单的说就是空间在极限运算中,取极限不能跑出去。所以,显然有理数集,无理数集不具有完备性。实数集具有完备性

拓扑空间

我们向更加抽象的地方走。

欧几里得几何学需要内积,但连续的概念不需要内积,甚至不需要距离。

例如:社交圈的描述;学号的指定是“连续”的;

所以所谓的拓扑空间实际上就是个圈子。

总结:任何空间,你永远问两件事:1.元素是什么 2.规则是什么;知道这两个就知道怎么描述一个空间。

所以最后的总结:

范数可以定义为“强化”了的距离;

内积是较距离和范数有更多内涵;

拓扑是“弱化”了的距离;

上海交通大学公开课:数学之旅的笔记

自己写给自己看的,逻辑上不一定很连贯,如果有看的不清楚的地方,建议观看原版视频,链接如下:

Reference:/movie//3/T/0/M8PTB0GHI_M8PTBUHT0.html

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