Vector space of infinite sequences
関数解析や 数学 の関連分野 において 、 数列空間( すうれいかんげんそく、英: sequence space)は、 実数 または 複素数 の 無限 数列を要素とする ベクトル空間 である。同様に、数列空間は 、自然数から実数または複素数の 体 への 関数を要素とする 関数空間 でもある。このような関数全体の集合は、 を要素とするすべての可能な 無限数列の集合と自然に同一視され、関数 の点ごとの加算 や点ごとのスカラー乗算 の演算によって ベクトル空間 に変換できる。すべての数列空間はこの空間の 線型部分空間である。数列空間は通常、 ノルム 、または少なくとも 位相ベクトル空間 の構造を備えている 。 K {\displaystyle \mathbb {K} } K {\displaystyle \mathbb {K} }
解析学において最も重要な列空間は、 の べき乗の加法列 から成り、 ノルムを持つ ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} 空間です。これらは、自然数集合上の 計数測度 の 空間の特殊なケースです。 収束列 やヌル列などの他の重要な列のクラスは、それぞれ および と表記され、 ノルムを持つ列空間を形成します。任意の列空間は 点収束 の 位相 を備えることができ、その位相の下では FK 空間 と呼ばれる 特別な種類の フレシェ空間 になります。 p {\displaystyle p} p {\displaystyle p} L p {\displaystyle L^{p}} c {\displaystyle c} c 0 {\displaystyle c_{0}}
意味 セット 内のシーケンス は、 における値が 通常の括弧表記 ではなく で表される 値マップ です 。 x ∙ = ( x n ) n ∈ N {\displaystyle \textstyle x_{\bullet }=(x_{n})_{n\in \mathbb {N} }} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} x ∙ : N → X {\displaystyle x_{\bullet }:\mathbb {N} \to X} n ∈ N {\displaystyle n\in \mathbb {N} } x n {\displaystyle x_{n}} x ( n ) {\displaystyle x(n)}
すべてのシーケンスの空間 を K {\displaystyle \mathbb {K} } 実数体または複素数体とします。 の元 からなるすべての 列 の集合 は、 K N {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }} 成分ごとの 加算 と成分ごとの スカラー乗算 のための ベクトル空間 です 。 K {\displaystyle \mathbb {K} } ( x n ) n ∈ N + ( y n ) n ∈ N = ( x n + y n ) n ∈ N , {\displaystyle \left(x_{n}\right)_{n\in \mathbb {N} }+\left(y_{n}\right)_{n\in \mathbb {N} }=\left(x_{n}+y_{n}\right)_{n\in \mathbb {N} },} α ( x n ) n ∈ N = ( α x n ) n ∈ N . {\displaystyle \alpha \left(x_{n}\right)_{n\in \mathbb {N} }=\left(\alpha x_{n}\right)_{n\in \mathbb {N} }.}
シーケンス 空間は、 の 任意 の線形部分空間 です。 K N {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }}
位相空間 は、自然に K N {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }} 積位相 を備える 。この位相の下では、 は K N {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }} フレシェ で あり、 完備 、 計量化可能 、 局所凸位相 ベクトル空間 (TVS)であることを意味する。しかし、この位相はかなり病的である。 には 連続 ノルム が存在しない (したがって、積位相はいかなる ノルム によっても 定義 できない)。 フレシェ空間の中で、 が 連続ノルムを持たないという点は極めて小さい。 K N {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }} K N {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }}
しかし、積位相も避けられません。 は K N {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }} 厳密に粗い ハウスドルフ局所凸位相を 許容しません。 そのため、シーケンスの研究は、興味のある厳密な 線形部分空間を見つけ、それに 部分空間位相 とは 異なる 位相を与えることから始まります 。
ℓ p スペース 0 < p < ∞ {\displaystyle 0<p<\infty } の場合 、 は ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} K N {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }} の部分空間であり、次の式を 満たす すべてのシーケンスから構成される。 x ∙ = ( x n ) n ∈ N {\displaystyle \textstyle x_{\bullet }=(x_{n})_{n\in \mathbb {N} }} ∑ n | x n | p < ∞ . {\displaystyle \sum _{n}|x_{n}|^{p}<\infty .}
p ≥ 1 {\displaystyle p\geq 1} ならば、 によって定義される 上の 実数値関数は 上の ノルムを定義します 。実際、 はこの ノルム に関して 完備な距離空間 であるため、 バナッハ空間 となります。 ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} ‖ x ‖ p = ( ∑ n | x n | p ) 1 / p for all x ∈ ℓ p {\displaystyle \|x\|_{p}~=~{\Bigl (}\sum _{n}|x_{n}|^{p}{\Bigr )}^{1/p}\qquad {\text{ for all }}x\in \ell ^{p}} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}}
p = 2 {\displaystyle p=2} ならば ℓ 2 {\displaystyle \textstyle \ell ^{2}} は 、その標準 内積 と呼ばれるものを与えられたときにも ヒルベルト空間 となる。 ユークリッド内積 は 、すべての x ∙ , y ∙ ∈ ℓ p {\displaystyle \textstyle x_{\bullet },y_{\bullet }\in \ell ^{p}} に対して 。この内積によって誘導される標準ノルムは通常の ノルムであり、 すべての 。 ⟨ x ∙ , y ∙ ⟩ = ∑ n x n ¯ y n . {\displaystyle \langle x_{\bullet },y_{\bullet }\rangle ~=~\sum _{n}{\overline {x_{n}\!}}\,y_{n}.} ℓ 2 {\displaystyle \textstyle \ell ^{2}} ‖ x ‖ 2 = ⟨ x , x ⟩ {\displaystyle \textstyle \|\mathbf {x} \|_{2}={\sqrt {\langle \mathbf {x} ,\mathbf {x} \rangle }}} x ∈ ℓ p {\displaystyle \textstyle \mathbf {x} \in \ell ^{p}}
p = ∞ {\displaystyle p=\infty } の場合 、 ℓ ∞ {\displaystyle \textstyle \ell ^{\infty }} はノルムが備わった
すべての 有界シーケンス の空間として定義され、 もバナッハ空間です。 ‖ x ‖ ∞ = sup n | x n | , {\displaystyle \|x\|_{\infty }~=~\sup _{n}|x_{n}|,} ℓ ∞ {\displaystyle \textstyle \ell ^{\infty }}
0 < p < 1 {\displaystyle 0<p<1} の場合 、 ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} はノルムではなく、 次のように定義される 測定基準を持ちます。 d ( x , y ) = ∑ n | x n − y n | p . {\displaystyle d(x,y)~=~\sum _{n}\left|x_{n}-y_{n}\right|^{p}.}
c 、 c 0 そして c 00 収束 列 とは、存在する列 のことである 。 x ∙ ∈ K N {\displaystyle \textstyle x_{\bullet }\in \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }} lim n → ∞ x n {\displaystyle \textstyle \lim _{n\to \infty }x_{n}} c {\displaystyle c} すべての収束するシーケンスの は K N < {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }<} のベクトル部分空間 と呼ばれ 収束列の空間 。すべての収束列は有界なので、 c {\displaystyle c} ℓ ∞ {\displaystyle \ell ^{\infty }} の線型部分空間である 。さらに、この列空間は 上限ノルム に関して ℓ ∞ {\displaystyle \textstyle \ell ^{\infty }} ため、このノルムに関してバナッハ空間となる。
0 {\displaystyle 0} に収束するシーケンスは 空シーケンス と呼ばれ 、 は消える 。 0 {\displaystyle 0} に収束するすべてのシーケンスの集合は c {\displaystyle c} の閉ベクトル部分空間であり 最大ノルム が与えられると、 次のように表されるバナッハ空間になる 。 c 0 {\displaystyle c_{0}} と呼ばれ、 ヌルシーケンスの空間 または 消失系列の空間 。
その 最終的にゼロとなるシーケンスの空間 、 c 00 {\displaystyle c_{00}} は c 0 {\displaystyle c_{0}} の部分空間であり、 有限個の非零元のみを持つすべての列からなる。これは閉部分空間ではないため、無限大ノルムに関してバナッハ空間ではない。例えば、 最初の 要素( に対して に対して が、それ以外のすべての要素(つまり ) コーシー列で が、 において 列に収束しない。 ( x n k ) k ∈ N {\displaystyle \textstyle (x_{nk})_{k\in \mathbb {N} }} x n k = 1 / k {\displaystyle x_{nk}=1/k} n {\displaystyle n} k = 1 , … , n {\displaystyle k=1,\ldots ,n} ( x n k ) k ∈ N = {\displaystyle \textstyle (x_{nk})_{k\in \mathbb {N} }={}\!} ( 1 , 1 2 , … , {\displaystyle {\bigl (}1,{\tfrac {1}{2}},\ldots ,{}} 1 n − 1 , 1 n , {\displaystyle {\tfrac {1}{n-1}},{\tfrac {1}{n}},{}} 0 , 0 , … ) {\displaystyle 0,0,\ldots {\bigr )}} c 00 . {\displaystyle c_{00}.}
すべての有限列の空間
させて K ∞ = { ( x 1 , x 2 , … ) ∈ K N : all but finitely many x i equal 0 } {\displaystyle \mathbb {K} ^{\infty }=\left\{\left(x_{1},x_{2},\ldots \right)\in \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }:{\text{all but finitely many }}x_{i}{\text{ equal }}0\right\}}
上の有限列の空間 を表します 。ベクトル空間としては と等しいです が、 は 異なる位相を持ちます。 K {\displaystyle \mathbb {K} } K ∞ {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\infty }} c 00 {\displaystyle c_{00}} K ∞ {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\infty }}
あらゆる 自然数 n ∈ N {\displaystyle n\in \mathbb {N} } に対して、 は K n {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{n}} ユークリッド位相 を備えた 通常の ユークリッド空間 を表し、 は 標準的な包含を表すもの
とする 。各包含の像は 、 したがって 、 In K n : K n → K ∞ {\displaystyle \textstyle \operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{n}}:\mathbb {K} ^{n}\to \mathbb {K} ^{\infty }} In K n ( x 1 , … , x n ) = ( x 1 , … , x n , 0 , 0 , … ) . {\displaystyle \operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{n}}\left(x_{1},\ldots ,x_{n}\right)=\left(x_{1},\ldots ,x_{n},0,0,\ldots \right).} Im ( In K n ) = { ( x 1 , … , x n , 0 , 0 , … ) : x 1 , … , x n ∈ K } = K n × { ( 0 , 0 , … ) } {\displaystyle \operatorname {Im} \left(\operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{n}}\right)=\left\{\left(x_{1},\ldots ,x_{n},0,0,\ldots \right):x_{1},\ldots ,x_{n}\in \mathbb {K} \right\}=\mathbb {K} ^{n}\times \left\{(0,0,\ldots )\right\}} K ∞ = ⋃ n ∈ N Im ( In K n ) . {\displaystyle \mathbb {K} ^{\infty }=\bigcup _{n\in \mathbb {N} }\operatorname {Im} \left(\operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{n}}\right).}
この包含族は 最終的な位相 を与えます K ∞ {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\infty }} 。 これ は、すべての包含が連続するような 上の 最も微細な位相 として定義されます( 整合位相 の例)。この位相により、 は、 フレシェ–ウリゾーン で は ない、 完備 、 ハウスドルフ 、 局所凸 、 逐次 、 位相ベクトル空間 になります 。この位相 は、 によって 上に誘導される 部分空間位相 よりも 厳密に微細 です 。 τ ∞ {\displaystyle \textstyle \tau ^{\infty }} K ∞ {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\infty }} K ∞ {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\infty }} τ ∞ {\displaystyle \textstyle \tau ^{\infty }} K ∞ {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\infty }} K N {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\mathbb {N} }}
τ ∞ {\displaystyle \textstyle \tau ^{\infty }} における収束は 自然な記述が可能です。つまり 、 が 内のシーケンスである場合、 が 内のシーケンス である 場合、かつ が最終的に単一のイメージに含まれ 、 そのイメージの自然なトポロジー下に
ある場合にのみ、 が に収束します。 v ∈ K ∞ {\displaystyle \textstyle v\in \mathbb {K} ^{\infty }} v ∙ {\displaystyle v_{\bullet }} K ∞ {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{\infty }} v ∙ → v {\displaystyle v_{\bullet }\to v} τ ∞ {\displaystyle \textstyle \tau ^{\infty }} v ∙ {\displaystyle v_{\bullet }} Im ( In K n ) {\displaystyle \textstyle \operatorname {Im} \left(\operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{n}}\right)} v ∙ → v {\displaystyle v_{\bullet }\to v}
多くの場合、各像は 対応する と同一視されます。具体的には、元 と が同一視されます。これは、 上の部分空間位相 、 写像 からの 商 位相 、および 上のユークリッド位相がすべて一致する という事実によって容易になります 。この同一視により、 は、 すべての包含が末尾にゼロを追加する 有向系の 直接極限 となります。
これは、が LB空間 であることを示しています 。 Im ( In K n ) {\displaystyle \textstyle \operatorname {Im} \left(\operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{n}}\right)} K n {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{n}} ( x 1 , … , x n ) ∈ K n {\displaystyle \textstyle \left(x_{1},\ldots ,x_{n}\right)\in \mathbb {K} ^{n}} ( x 1 , … , x n , 0 , 0 , 0 , … ) {\displaystyle \left(x_{1},\ldots ,x_{n},0,0,0,\ldots \right)} Im ( In K n ) {\displaystyle \textstyle \operatorname {Im} \left(\operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{n}}\right)} In K n {\displaystyle \textstyle \operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{n}}} K n {\displaystyle \textstyle \mathbb {K} ^{n}} ( ( K ∞ , τ ∞ ) , ( In K n ) n ∈ N ) {\displaystyle \textstyle \left(\left(\mathbb {K} ^{\infty },\tau ^{\infty }\right),\left(\operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{n}}\right)_{n\in \mathbb {N} }\right)} ( ( K n ) n ∈ N , ( In K m → K n ) m ≤ n ∈ N , N ) , {\displaystyle \textstyle \left(\left(\mathbb {K} ^{n}\right)_{n\in \mathbb {N} },\left(\operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{m}\to \mathbb {K} ^{n}}\right)_{m\leq n\in \mathbb {N} },\mathbb {N} \right),} In K m → K n ( x 1 , … , x m ) = ( x 1 , … , x m , 0 , … , 0 ) . {\displaystyle \operatorname {In} _{\mathbb {K} ^{m}\to \mathbb {K} ^{n}}\left(x_{1},\ldots ,x_{m}\right)=\left(x_{1},\ldots ,x_{m},0,\ldots ,0\right).} ( K ∞ , τ ∞ ) {\displaystyle \textstyle \left(\mathbb {K} ^{\infty },\tau ^{\infty }\right)}
その他のシーケンス空間 有界級数 の空間 (bs で表す ) は、次の数列の空間で ある 。 x {\displaystyle x} sup n | ∑ i = 0 n x i | < ∞ . {\displaystyle \sup _{n}{\biggl \vert }\sum _{i=0}^{n}x_{i}{\biggr \vert }<\infty .}
このスペースは、標準装備されている場合 ‖ x ‖ b s = sup n | ∑ i = 0 n x i | , {\displaystyle \|x\|_{bs}=\sup _{n}{\biggl \vert }\sum _{i=0}^{n}x_{i}{\biggr \vert },}
は線型写像 を介し てバナッハ空間に等長同型である。 ℓ ∞ , {\displaystyle \textstyle \ell ^{\infty },} ( x n ) n ∈ N ↦ ( ∑ i = 0 n x i ) n ∈ N . {\displaystyle (x_{n})_{n\in \mathbb {N} }\mapsto {\biggl (}\sum _{i=0}^{n}x_{i}{\biggr )}_{n\in \mathbb {N} }.}
すべての収束級数から構成される部分空間は、この同型性のもとで 空間 に移行する部分空間です。 c s {\displaystyle cs} c {\displaystyle c}
空間 Φ {\displaystyle \Phi } またはは、 有限個の非零項( 有限台 を持つ数列)のみを含む無限数列全体の成す空間として定義されます。この集合は 多くの数列空間において 稠密です。 c 00 {\displaystyle c_{00}}
の特性 ℓ p 空間と空間 c 0 空間 は、 ℓ 2 {\displaystyle \textstyle \ell ^{2}} 内積 によって誘導される任意のノルムが 平行四辺形法則 を満たすため、 ヒルベルト空間 である唯一の ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} 空間である。
‖ x + y ‖ p 2 + ‖ x − y ‖ p 2 = 2 ‖ x ‖ p 2 + 2 ‖ y ‖ p 2 . {\displaystyle \|x+y\|_{p}^{2}+\|x-y\|_{p}^{2}=2\|x\|_{p}^{2}+2\|y\|_{p}^{2}.}
x {\displaystyle x} と y {\displaystyle y} に2つの異なる単位ベクトルを代入すると、 p = 2 {\displaystyle p=2} でない限り恒等式が真ではないことが直接示されます 。
各 は、 ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} のときはいつでも の 厳密 な 部分集合 であるという点で異なります 。 さらに、 のときは は と線型 同型で はありません 。実際、ピットの定理 (Pitt 1936) によれば、 から へのすべての有界線型演算子は のときに コンパクト です。そのような演算子は同型にはなれません。さらに、 の任意の無限次元部分空間上で同型にはなれないため、 厳密に特異 であると言われます 。 ℓ s {\displaystyle \textstyle \ell ^{s}} p < s {\displaystyle p<s} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} ℓ s {\displaystyle \textstyle \ell ^{s}} p ≠ s {\displaystyle p\neq s} ℓ s {\displaystyle \textstyle \ell ^{s}} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} p < s {\displaystyle p<s} ℓ s {\displaystyle \ell ^{s}}
1 < p < ∞ {\displaystyle 1<p<\infty } の場合 、 の (連続)双対空間は と等長的に同型です 。 ここで は の ホルダー共役 です 。特定の同型は、 における に対する 汎 関数 の の 元に関連付けられます 。 ホルダーの不等式は、 が 上の有界線型汎関数である ことを意味し 、実際には 演算子ノルムがを満たします。 実際には、 を の元とすると となり 、 実際には となります。 逆 に、 上の 有界線型汎関数が与えられた場合、 によって定義されるシーケンスは にあります 。 したがって、マッピング は 等長変換を与えます 。 ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} ℓ q {\displaystyle \textstyle \ell ^{q}} q {\displaystyle q} p {\displaystyle p} 1 / p + 1 / q = 1 {\displaystyle 1/p+1/q=1} x {\displaystyle x} ℓ q {\displaystyle \textstyle \ell ^{q}} L x ( y ) = ∑ n x n y n {\displaystyle L_{x}(y)=\sum _{n}x_{n}y_{n}} y {\displaystyle y} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} L x {\displaystyle L_{x}} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} | L x ( y ) | ≤ ‖ x ‖ q ‖ y ‖ p {\displaystyle |L_{x}(y)|\leq \|x\|_{q}\,\|y\|_{p}} ‖ L x ‖ ( ℓ p ) ∗ = d e f sup y ∈ ℓ p , y ≠ 0 | L x ( y ) | ‖ y ‖ p ≤ ‖ x ‖ q . {\displaystyle \|L_{x}\|_{(\ell ^{p})^{*}}\mathrel {\stackrel {\rm {def}}{=}} \sup _{y\in \ell ^{p},y\not =0}{\frac {|L_{x}(y)|}{\|y\|_{p}}}\leq \|x\|_{q}.} y {\displaystyle y} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} y n = { 0 if x n = 0 x n − 1 | x n | q if x n ≠ 0 {\displaystyle y_{n}={\begin{cases}0&{\text{if}}\ x_{n}=0\\x_{n}^{-1}|x_{n}|^{q}&{\text{if}}~x_{n}\neq 0\end{cases}}} L x ( y ) = ‖ x ‖ q {\displaystyle L_{x}(y)=\|x\|_{q}} ‖ L x ‖ ( ℓ p ) ∗ = ‖ x ‖ q . {\displaystyle \|L_{x}\|_{(\ell ^{p})^{*}}=\|x\|_{q}.} L {\displaystyle L} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} x n = L ( e n ) {\displaystyle x_{n}=L(e_{n})} ℓ q {\displaystyle \textstyle \ell ^{q}} x ↦ L x {\displaystyle x\mapsto L_{x}} κ q : ℓ q → ( ℓ p ) ∗ . {\displaystyle \kappa _{q}:\ell ^{q}\to (\ell ^{p})^{*}.}
をその 転置 の逆写像と 合成することで得られる 写像は、 を その 二重双対に 標準的に注入する ことと一致する 。結果として、 は 反射空間 となる。 表記法の乱用 により、 を : の 双対 と 同一 視するのが典型的である。そして、反射性は 同一 視の順序によって理解される 。 ℓ q → κ q ( ℓ p ) ∗ → ( κ q ∗ ) − 1 ( ℓ q ) ∗ ∗ {\displaystyle \ell ^{q}\xrightarrow {\kappa _{q}} (\ell ^{p})^{*}\xrightarrow {(\kappa _{q}^{*})^{-1}} (\ell ^{q})^{**}} κ p {\displaystyle \kappa _{p}} ℓ q {\displaystyle \textstyle \ell ^{q}} ℓ q {\displaystyle \textstyle \ell ^{q}} ℓ q {\displaystyle \textstyle \ell ^{q}} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} ( ℓ p ) ∗ = ℓ q {\displaystyle \textstyle (\ell ^{p})^{*}=\ell ^{q}} ( ℓ p ) ∗ ∗ = ( ℓ q ) ∗ = ℓ p {\displaystyle \textstyle (\ell ^{p})^{**}=(\ell ^{q})^{*}=\ell ^{p}}
空間 c 0 {\displaystyle c_{0}} は、ノルムが と同一である、ゼロに収束するすべての列の成す空間として定義されます 。これは の閉部分空間 であるため、バナッハ空間です。 の 双対は であり、 の双対は です 。自然数添字集合の場合、 と は、 を除いて 分離可能 です。 の双対は ba 空間 です 。 ‖ x ‖ ∞ {\displaystyle \|x\|_{\infty }} ℓ ∞ {\displaystyle \textstyle \ell ^{\infty }} c 0 {\displaystyle c_{0}} ℓ 1 {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}} ℓ 1 {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}} ℓ ∞ {\displaystyle \textstyle \ell ^{\infty }} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} c 0 {\displaystyle c_{0}} ℓ ∞ {\displaystyle \textstyle \ell ^{\infty }} ℓ ∞ {\displaystyle \textstyle \ell ^{\infty }}
空間 c 0 {\displaystyle c_{0}} と ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} (について 1 ≤ p < ∞ {\displaystyle 1\leq p<\infty } ) には、標準的な無条件 Schauder 基底 { e i : i = 1 , 2 , … } {\displaystyle \{e_{i}:i=1,2,\ldots \}} があります。ここで は、 e i {\displaystyle e_{i}} 番目 の要素に 1 {\displaystyle 1} がある場合を除き 0 となるシーケンスです。 i {\displaystyle i}
空間 ℓ 1は シュアー性質 を持つ : ℓ 1において 弱収束する 任意の列は 強収束 もする (Schur 1921)。しかし、 無限次元空間上の 弱位相は 強位相 よりも厳密に弱いため、 ℓ 1 には弱収束するが強収束しない ネット が存在する。
ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} 空間は、多くの バナッハ空間 に 埋め込む ことができます 。すべての無限次元バナッハ空間が何らかの または の同型を含むかどうかという問いは、 1974 年に B.S. ツィレルソンによる ツィレルソン空間 の構築によって否定的に答えられました。すべての可分バナッハ空間が の 商空間 に線型等長であるという双対な命題に対しては、 バナッハ & マズール (1933) によって肯定的に答えられました。つまり、すべての可分バナッハ空間 に対して商写像 が存在する ので、 は と同型です 。一般に、 は において補写像ではありません。つまり、 となるような の部分空間 は存在しません 。実際、 に は互いに同型ではない非補部分空間が無数に存在します (たとえば を例にとると、このような は 無数に存在し 、 は他のどの とも同型ではないため、 ker Q も 無数に存在します )。 ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} c 0 {\displaystyle c_{0}} ℓ 1 {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}} X {\displaystyle X} Q : ℓ 1 → X {\displaystyle \textstyle Q:\ell ^{1}\to X} X {\displaystyle X} ℓ 1 / ker Q {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}/\ker Q} ker Q {\displaystyle \operatorname {ker} Q} ℓ 1 {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}} Y {\displaystyle Y} ℓ 1 {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}} ℓ 1 = Y ⊕ ker Q {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}=Y\oplus \ker Q} ℓ 1 {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}} X = ℓ p {\displaystyle \textstyle X=\ell ^{p}} X {\displaystyle X} ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}}
自明な有限次元の場合を除いて、 の珍しい特徴は、 ℓ q {\displaystyle \textstyle \ell ^{q}} 多項式的に反射的 ではないことです 。
ℓ p スペースが増えている p p ∈ [ 1 , ∞ ] {\displaystyle p\in [1,\infty ]} に対して 、空間 は ℓ p {\displaystyle \textstyle \ell ^{p}} p {\displaystyle p} において増加しており 、包含演算子は連続です。つまり、 1 ≤ p < q ≤ ∞ {\displaystyle 1\leq p<q\leq \infty } に対して、 が成り立ちます 。 実際、この不等式は において同次であるため、 という仮定の下でそれを証明すれば十分です 。 この場合、 に対して であることを示すだけで十分です 。しかし の場合 、 すべての に対してであり 、 となります 。 ‖ x ‖ q ≤ ‖ x ‖ p {\displaystyle \|x\|_{q}\leq \|x\|_{p}} x i {\displaystyle x_{i}} ‖ x ‖ p = 1 {\displaystyle \|x\|_{p}=1} ∑ | x i | q ≤ 1 {\displaystyle \textstyle \sum |x_{i}|^{q}\leq 1} q > p {\displaystyle q>p} ‖ x ‖ p = 1 {\displaystyle \|x\|_{p}=1} | x i | ≤ 1 {\displaystyle |x_{i}|\leq 1} i {\displaystyle i} ∑ | x i | q ≤ {\displaystyle \textstyle \sum |x_{i}|^{q}\leq {}\!} ∑ | x i | p = 1 {\displaystyle \textstyle \sum |x_{i}|^{p}=1}
ℓ 2 はすべての可分な無限次元ヒルベルト空間と同型である を H {\displaystyle H} 可分ヒルベルト空間 とする 。 H {\displaystyle H} 内の任意の直交集合は 高々 可算 である(すなわち有限 次元 または ℵ 0 {\displaystyle \aleph _{0}} を 持つ)。 [2] 次の2つの項目は関連している。
H {\displaystyle H} が無限次元の場合、 ℓ 2 {\displaystyle \textstyle \ell ^{2}} と同型であり 、 dim ( H ) = N {\displaystyle \operatorname {dim} (H)=N} の場合 、 は H {\displaystyle H} C N {\displaystyle \textstyle \mathbb {C} ^{N}} と同型です 。
の特性 ℓ 1 スペース ℓ 1 {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}} の要素の列が 複素列の空間 ℓ 1 {\displaystyle \textstyle \ell ^{1}} に収束する場合と、この空間に弱収束する場合に限ります。 K {\displaystyle K} がこの空間の部分集合である
場合 、以下は同値です。
K {\displaystyle K} はコンパクトです。 K {\displaystyle K} は弱コンパクトである。 K {\displaystyle K} は有界で閉じており、無限大でも等小です。 ここで 、 が K {\displaystyle K} 無限大で等小 である ということは、あらゆる ε > 0 {\displaystyle \varepsilon >0} に対して、すべての に対してとなる 自然数が存在することを意味します 。 n ε ≥ 0 {\displaystyle n_{\varepsilon }\geq 0} ∑ n = n ϵ ∞ | s n | < ε {\displaystyle \textstyle \sum _{n=n_{\epsilon }}^{\infty }|s_{n}|<\varepsilon } s = ( s n ) n = 1 ∞ ∈ K {\displaystyle \textstyle s=\left(s_{n}\right)_{n=1}^{\infty }\in K}
参照
参考文献
参考文献 バナッハ、ステファン。 Mazur, S. (1933)、「Zur Theorie der lineen Dimension」、 Studia Mathematica 、 4 : 100–112 、 doi :10.4064/sm-4-1-100-112 。 ダンフォード、ネルソン; シュワルツ、ジェイコブ T. (1958)、 「線形演算子」第 1 巻 、ワイリー・インターサイエンス 。 ヤルコウ、ハンス (1981)。 局所的に凸状の空間 。シュトゥットガルト:BG・トイブナー。 ISBN 978-3-519-02224-4 OCLC 8210342 。 ピット, HR (1936)、「双線型形式に関するノート」、 ロンドン数学会誌 、 11 (3): 174– 180、 doi :10.1112/jlms/s1-11.3.174 。 ナリシ, ローレンス; ベッケンシュタイン, エドワード (2011). 『位相ベクトル空間 』 純粋数学と応用数学(第2版) ボカラトン, フロリダ州: CRC Press. ISBN 978-1584888666 . OCLC 144216834. Schaefer, Helmut H. ; Wolff, Manfred P. (1999). Topological Vector Spaces . GTM . Vol. 8 (Second ed.). New York, NY: Springer New York Imprint Springer. ISBN 978-1-4612-7155-0 . OCLC 840278135。 Schur, J. (1921)、「理論上の線形変換」、 数学ジャーナル 、 151 : 79–111 、 doi :10.1515/crll.1921.151.79 。 トレヴ、フランソワ (2006) [1967]。 トポロジカル ベクトル空間、ディストリビューション、およびカーネル 。ニューヨーク州ミネオラ:ドーバー出版。 ISBN 978-0-486-45352-1 . OCLC 853623322。
バナッハ空間の種類 バナッハ空間は以下のとおりです。 関数空間トポロジー 線形演算子 作用素理論 定理 分析 セットの種類 部分集合 / 集合演算 例 アプリケーション
スペース
定理 オペレーター 代数 未解決の問題 アプリケーション 高度なトピック