数学の一分野である関数解析 において 、 入射テンソル積は 特定の 位相テンソル積 であり、 2つのTVSの基礎ベクトル空間の テンソル積に両立する 位相を持たせることで形成される 位相ベクトル空間 (TVS)である。これは アレクサンダー・グロタンディーク によって導入され、 核空間 を定義するために使用された 。入射テンソル積は核空間以外にも応用があり、後述するように、関数や列の空間としてのTVS、特に バナッハ空間 の多くの構成は、より単純な空間の入射テンソル積となる。
意味 および を 上 の局所 凸位相ベクトル空間 とし 、 連続双対空間 および における 下付き文字は 弱*位相 を表す 。複素TVSで記述されているが、ここで述べられている結果は一般に実数の場合にも当てはまる。 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} C {\displaystyle \mathbb {C} } X ′ {\displaystyle X^{\prime }} Y ′ . {\displaystyle Y^{\prime }.} σ {\displaystyle \sigma } X σ ′ {\displaystyle X_{\sigma }^{\prime }}
連続 双線型汎関数 のベクトル空間は 、(ベクトル空間) テンソル積 と同型であり、以下のように表される。 内の各単純テンソルに対して、 で与えられる 双線型写像 が存在する。 写像 を に線型拡張すると 、同型である ことが示される。 B ( X σ ′ , Y σ ′ ) {\displaystyle B\left(X_{\sigma }^{\prime },Y_{\sigma }^{\prime }\right)} X σ ′ × Y σ ′ → C {\displaystyle X_{\sigma }^{\prime }\times Y_{\sigma }^{\prime }\to \mathbb {C} } X ⊗ Y {\displaystyle X\otimes Y} x ⊗ y {\displaystyle x\otimes y} X ⊗ Y {\displaystyle X\otimes Y} f ∈ B ( X σ ′ , Y σ ′ ) {\displaystyle f\in B\left(X_{\sigma }^{\prime },Y_{\sigma }^{\prime }\right)} f ( φ , ψ ) = φ ( x ) ψ ( y ) {\displaystyle f(\varphi ,\psi )=\varphi (x)\psi (y)} x ⊗ y ↦ f {\displaystyle x\otimes y\mapsto f} X ⊗ Y {\displaystyle X\otimes Y}
それぞれの双対空間を 有界収束の位相 で表すとします 。 が 局所凸位相ベクトル空間である場合、 となります。 入射テンソル積 の位相は 上のある位相 から誘導される 位相であり 、その 基本開集合は 次のように構成されます。 およびの任意 の同連続 部分集合 、および 内の 任意の近傍に対して 、
で すべての集合 が有界となり 、 の集合が 上に局所凸 TVS 位相を形成するために必要かつ十分な場合を定義します [ 説明が必要 ] この位相は -位相 または 入射位相 と呼ばれます。が基礎となるスカラー体 である特殊なケースでは、 は上記のように テンソル積であり、 と-位相 からなる位相ベクトル空間 は で表され 、 は必ずしも 完備で はありません。その 完備化はと の 入射テンソル積 で あり 、 で表されます 。 X b ′ , Y b ′ {\displaystyle X_{b}^{\prime },Y_{b}^{\prime }} Z {\displaystyle Z} B ( X σ ′ , Y σ ′ ; Z ) ⊆ B ( X b ′ , Y b ′ ; Z ) {\textstyle B\left(X_{\sigma }^{\prime },Y_{\sigma }^{\prime };Z\right)~\subseteq ~B\left(X_{b}^{\prime },Y_{b}^{\prime };Z\right)} B ( X b ′ , Y b ′ ; Z ) {\displaystyle B\left(X_{b}^{\prime },Y_{b}^{\prime };Z\right)} G ⊆ X ′ {\displaystyle G\subseteq X^{\prime }} H ⊆ Y ′ {\displaystyle H\subseteq Y^{\prime }} N {\displaystyle N} Z {\displaystyle Z} U ( G , H , N ) = { b ∈ B ( X b ′ , Y b ′ ; Z ) : b ( G × H ) ⊆ N } {\displaystyle {\mathcal {U}}(G,H,N)=\left\{b\in B\left(X_{b}^{\prime },Y_{b}^{\prime };Z\right)~:~b(G\times H)\subseteq N\right\}} b ( G × H ) {\displaystyle b(G\times H)} Z , {\displaystyle Z,} U ( G , H , N ) {\displaystyle {\mathcal {U}}(G,H,N)} B ( X b ′ , Y b ′ ; Z ) . {\displaystyle {\mathcal {B}}\left(X_{b}^{\prime },Y_{b}^{\prime };Z\right).} ε {\displaystyle \varepsilon } Z = C {\displaystyle Z=\mathbb {C} } B ( X σ ′ , Y σ ′ ) {\displaystyle B\left(X_{\sigma }^{\prime },Y_{\sigma }^{\prime }\right)} X ⊗ Y {\displaystyle X\otimes Y} X ⊗ Y {\displaystyle X\otimes Y} ε {\displaystyle \varepsilon } X ⊗ ε Y {\displaystyle X\otimes _{\varepsilon }Y} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} X ⊗ ^ ε Y {\displaystyle X{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y}
と が ノルム空間 である ならば 、 は ノルム可能である。 と が バナッハ空間 であるならば 、 もまたノルム可能である。そのノルムは 、 と の(連続)双対によって表される 。双対空間 と の単位球を と で表す と 、 元の 入射ノルム は と定義される
。ただし 、上限はすべての式 について取られる 。すると、 の入射ノルムによる完備化は 、 に位相ベクトル空間として同型となる 。 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} X ⊗ ε Y {\displaystyle X\otimes _{\varepsilon }Y} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} X ⊗ ^ ε Y {\displaystyle X{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} X ∗ {\displaystyle X^{*}} Y ∗ {\displaystyle Y^{*}} B X ∗ {\displaystyle B_{X^{*}}} B Y ∗ {\displaystyle B_{Y^{*}}} ‖ u ‖ ε {\displaystyle \|u\|_{\varepsilon }} u ∈ X ⊗ Y {\displaystyle u\in X\otimes Y} ‖ u ‖ ε = sup { | ∑ i φ ( x i ) ψ ( y i ) | : φ ∈ B X ∗ , ψ ∈ B Y ∗ } {\displaystyle \|u\|_{\varepsilon }=\sup {\big \{}{\big |}\sum _{i}\varphi (x_{i})\psi (y_{i}){\big |}:\varphi \in B_{X^{*}},\psi \in B_{Y^{*}}{\big \}}} u = ∑ i x i ⊗ y i {\displaystyle u=\sum _{i}x_{i}\otimes y_{i}} X ⊗ Y {\displaystyle X\otimes Y} X ⊗ ^ ε Y {\displaystyle X{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y}
基本的なプロパティ 地図 は連続している。 ( x , y ) ↦ x ⊗ y : X × Y → X ⊗ ε Y {\displaystyle (x,y)\mapsto x\otimes y:X\times Y\to X\otimes _{\varepsilon }Y}
と が 局所凸空間間の2つの線型写像である とする。 と が両方 とも 連続であれば、それらのテンソル積 も連続である 。さらに、 u : X 1 → Y 1 {\displaystyle u:X_{1}\to Y_{1}} v : X 2 → Y 2 {\displaystyle v:X_{2}\to Y_{2}} u {\displaystyle u} v {\displaystyle v} u ⊗ v : X 1 ⊗ ε X 2 → Y 1 ⊗ ε Y 2 {\displaystyle u\otimes v:X_{1}\otimes _{\varepsilon }X_{2}\to Y_{1}\otimes _{\varepsilon }Y_{2}}
とが両方 とも TVS埋め込み である 場合、 u {\displaystyle u} v {\displaystyle v} u ⊗ ^ ε v : X 1 ⊗ ^ ε X 2 → Y 1 ⊗ ^ ε Y 2 . {\displaystyle u{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }v:X_{1}{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }X_{2}\to Y_{1}{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y_{2}.} (resp. ) が (resp. ) の線型部分空間である 場合、 は の線型部分空間に正準同型であり 、 は の線型部分空間に正準同型である。 X 1 {\displaystyle X_{1}} Y 1 {\displaystyle Y_{1}} X 2 {\displaystyle X_{2}} Y 2 {\displaystyle Y_{2}} X 1 ⊗ ε Y 1 {\displaystyle X_{1}\otimes _{\varepsilon }Y_{1}} X 2 ⊗ ε Y 2 {\displaystyle X_{2}\otimes _{\varepsilon }Y_{2}} X 1 ⊗ ^ ε Y 1 {\displaystyle X_{1}{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y_{1}} X 2 ⊗ ^ ε Y 2 . {\displaystyle X_{2}{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y_{2}.} と の例があり 、 と は両方 とも 射影準同型ですが、 は準同型では ありません 。 u {\displaystyle u} v {\displaystyle v} u {\displaystyle u} v {\displaystyle v} u ⊗ ^ ε v : X 1 ⊗ ^ ε X 2 → Y 1 ⊗ ^ ε Y 2 {\displaystyle u{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }v:X_{1}{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }X_{2}\to Y_{1}{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y_{2}} 4つの空間すべてがノルムされている場合、 ‖ u ⊗ v ‖ ε = ‖ u ‖ ‖ v ‖ . {\displaystyle \|u\otimes v\|_{\varepsilon }=\|u\|\|v\|.}
射影テンソル積との関係 射影 位相 または -位相は 、 を双線型形式に 送ることで定義される 標準写像を連続にする上の 最も微細な 局所凸位相 である。がこの位相を持つ とき 、それは と表され 、 の 射影テンソル積 と呼ばれる。 π {\displaystyle \pi } B ( X σ ′ , Y σ ′ ) = X ⊗ Y {\displaystyle B\left(X_{\sigma }^{\prime },Y_{\sigma }^{\prime }\right)=X\otimes Y} X × Y → X ⊗ Y {\displaystyle X\times Y\to X\otimes Y} ( x , y ) ∈ X × Y {\displaystyle (x,y)\in X\times Y} x ⊗ y . {\displaystyle x\otimes y.} X ⊗ Y {\displaystyle X\otimes Y} X ⊗ π Y {\displaystyle X\otimes _{\pi }Y} X {\displaystyle X} Y . {\displaystyle Y.}
入射位相は常に射影位相よりも粗く、射影位相は 帰納位相 (最も細かい局所凸 TVS 位相は 個別に連続する) よりも粗いです。 X × Y → X ⊗ Y {\displaystyle X\times Y\to X\otimes Y}
空間 が ハウスドルフで あることは、と が ともに ハウスドルフである場合に限ります。 と が ノルムされている場合 、 すべての に対して、 は 射影ノルム です 。 X ⊗ ε Y {\displaystyle X\otimes _{\varepsilon }Y} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} ‖ θ ‖ ε ≤ ‖ θ ‖ π {\displaystyle \|\theta \|_{\varepsilon }\leq \|\theta \|_{\pi }} θ ∈ X ⊗ Y {\displaystyle \theta \in X\otimes Y} ‖ ⋅ ‖ π {\displaystyle \|\cdot \|_{\pi }}
入射位相と射影位相は両方ともグロタンディークの 核空間 の定義に登場します。
入射テンソル積の双対 の連続双対空間は のベクトル部分空間であり 、 によって表されます。 の元は 上の 整形式 と呼ばれ 、この用語は次の事実によって正当化されます。 X ⊗ ε Y {\displaystyle X\otimes _{\varepsilon }Y} B ( X , Y ) {\displaystyle B(X,Y)} J ( X , Y ) . {\displaystyle J(X,Y).} J ( X , Y ) {\displaystyle J(X,Y)} X × Y {\displaystyle X\times Y}
の 双対は 、 および の それぞれ閉等連続部分集合 およびに対して の 連続双線型形式と 、 全質量 を持つ コンパクト集合上の ラドン測度 からなる。 の場合 、 はバナッハ空間であり、 は単位球 および とすることができる 。 J ( X , Y ) {\displaystyle J(X,Y)} X ⊗ ^ ε Y {\displaystyle X{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y} v {\displaystyle v} X × Y {\displaystyle X\times Y} v ( x , y ) = ∫ S × T φ ( x ) ψ ( y ) d μ ( φ , ψ ) {\displaystyle v(x,y)=\int _{S\times T}\varphi (x)\psi (y)\,d\mu (\varphi ,\psi )} S {\displaystyle S} T {\displaystyle T} X σ ′ {\displaystyle X_{\sigma }^{\prime }} Y σ ′ , {\displaystyle Y_{\sigma }^{\prime },} μ {\displaystyle \mu } S × T {\displaystyle S\times T} ≤ 1 {\displaystyle \leq 1} X , Y {\displaystyle X,Y} S {\displaystyle S} T {\displaystyle T} B X ∗ {\displaystyle B_{X^{*}}} B Y ∗ {\displaystyle B_{Y^{*}}}
さらに、 がの等連続部分集合である場合 、 要素は 固定され、 ラドン測度 の空間のノルム有界部分集合を通ること で表現される A {\displaystyle A} J ( X , Y ) {\displaystyle J(X,Y)} v ∈ A {\displaystyle v\in A} S × T {\displaystyle S\times T} μ {\displaystyle \mu } S × T . {\displaystyle S\times T.}
例 バナッハ空間 に対して、 バナッハ空間理論における に関連する特定の構成は、入射的なテンソル積として実現できる。 を の元 からなる列の空間とし 、ノルム を備えるものとする 。を における 無条件に和分可能な 列 の空間とし 、ノルム を備えるもの
とする。 このとき 、 と は バナッハ空間であり、等長的に と である (ただし は古典的な 列空間 である)。 これらの事実は、 が局所凸TVSである 場合にも一般化できる。 X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} c 0 ( X ) {\displaystyle c_{0}(X)} X {\displaystyle X} 0 {\displaystyle 0} ‖ ( x i ) ‖ = sup i ‖ x i ‖ X {\displaystyle \|(x_{i})\|=\sup _{i}\|x_{i}\|_{X}} ℓ 1 ( X ) {\displaystyle \ell _{1}(X)} X {\displaystyle X} ‖ ( x i ) ‖ = sup { ∑ i = 1 ∞ | φ ( x i ) | : φ ∈ B X ∗ } . {\displaystyle \|(x_{i})\|=\sup {\big \{}\sum _{i=1}^{\infty }|\varphi (x_{i})|:\varphi \in B_{X^{*}}{\big \}}.} c 0 ( X ) {\displaystyle c_{0}(X)} ℓ 1 ( X ) {\displaystyle \ell _{1}(X)} c 0 ( X ) ≅ c 0 ⊗ ^ ε X {\displaystyle c_{0}(X)\cong c_{0}{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }X} ℓ 1 ( X ) ≅ ℓ 1 ⊗ ^ ε X {\displaystyle \ell _{1}(X)\cong \ell _{1}{\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }X} c 0 , ℓ 1 {\displaystyle c_{0},\,\ell _{1}} X {\displaystyle X}
とが コンパクトハウスドルフ空間である ならば、は バナッハ空間として、 上の 連続関数のバナッハ空間 を表す 。 H {\displaystyle H} K {\displaystyle K} C ( H × K ) ≅ C ( H ) ⊗ ^ ε C ( K ) {\displaystyle C(H\times K)\cong C(H){\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }C(K)} C ( X ) {\displaystyle C(X)} X {\displaystyle X}
微分可能関数の空間 が の開部分集合 、 が完全なハウスドルフの局所凸位相ベクトル空間、 が - 倍連続的に微分可能な - 値関数 の空間 であるとします 。このとき、 となります 。 Ω {\displaystyle \Omega } R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} Y {\displaystyle Y} C k ( Ω ; Y ) {\displaystyle C^{k}(\Omega ;Y)} k {\displaystyle k} Y {\displaystyle Y} C k ( Ω ; Y ) ≅ C k ( Ω ) ⊗ ^ ε Y {\displaystyle C^{k}(\Omega ;Y)\cong C^{k}(\Omega ){\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y}
シュワルツ 空間は TVSにも一般化でき、次のように定義できる。 を すべての変数の多項式 と のすべてのペアに対して、 が の有界部分集合となるような 空間とすると、 が の有界部分集合となる
。 を、 が の関数 として 一様収束する位相で表し 、 がすべての可能な変数の多項式ペアにわたって変化するようにする 。すると、 L ( R n ) {\displaystyle {\mathcal {L}}\left(\mathbb {R} ^{n}\right)} L ( R n ; Y ) {\displaystyle {\mathcal {L}}\left(\mathbb {R} ^{n};Y\right)} f ∈ C ∞ ( R n ; Y ) {\displaystyle f\in C^{\infty }\left(\mathbb {R} ^{n};Y\right)} P {\displaystyle P} Q {\displaystyle Q} n {\displaystyle n} { P ( x ) Q ( ∂ / ∂ x ) f ( x ) : x ∈ R n } {\displaystyle \left\{P(x)Q\left(\partial /\partial x\right)f(x):x\in \mathbb {R} ^{n}\right\}} Y . {\displaystyle Y.} L ( R n ; Y ) {\displaystyle {\mathcal {L}}\left(\mathbb {R} ^{n};Y\right)} R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} P ( x ) Q ( ∂ / ∂ x ) f ( x ) , {\displaystyle P(x)Q\left(\partial /\partial x\right)f(x),} P {\displaystyle P} Q {\displaystyle Q} n {\displaystyle n} L ( R n ; Y ) ≅ L ( R n ) ⊗ ^ ε Y . {\displaystyle {\mathcal {L}}\left(\mathbb {R} ^{n};Y\right)\cong {\mathcal {L}}\left(\mathbb {R} ^{n}\right){\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }Y.}
注記
参考文献
さらに読む
外部リンク