Function whose squared absolute value has finite integral
数学 において 、 二乗可積分関数(にゅうかくかくかくりつ、英: square-integrable function )は 、二乗可積分関数 、 あるいは 二乗和可積分関数 と も呼ばれ 、 [1] 実 数値 または 複素数 値の測定可能 な関数 であり、その 絶対値 の二乗の 積分 が有限である。したがって、実数直線上の二乗可積分性 は以下のように定義される。 L 2 {\displaystyle L^{2}} ( − ∞ , + ∞ ) {\displaystyle (-\infty ,+\infty )}
f : R → C square integrable ⟺ ∫ − ∞ ∞ | f ( x ) | 2 d x < ∞ {\displaystyle f:\mathbb {R} \to \mathbb {C} {\text{ square integrable}}\quad \iff \quad \int _{-\infty }^{\infty }|f(x)|^{2}\,\mathrm {d} x<\infty }
の ような有界区間上の二次積分可能性についても言及することができる 。 [2] [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} a ≤ b {\displaystyle a\leq b}
f : [ a , b ] → C square integrable on [ a , b ] ⟺ ∫ a b | f ( x ) | 2 d x < ∞ {\displaystyle f:[a,b]\to \mathbb {C} {\text{ square integrable on }}[a,b]\quad \iff \quad \int _{a}^{b}|f(x)|^{2}\,\mathrm {d} x<\infty }
同等の定義は、関数自体の平方(絶対値の平方ではなく)が ルベーグ積分可能で あるというものです。これが成り立つためには、実部の正の部分と負の部分の積分が有限であり、虚部の積分も有限である必要があります。
ルベーグ測度 に関する(同値類の)二乗可積分関数の ベクトル 空間は、 となる 空間 を形成する。 これらの 空間の中で、二乗可積分関数の類は 内積 と両立するという点で独特であり、これにより角度や直交性といった概念を定義できる。この内積とともに、二乗可積分関数は ヒルベルト空間 を形成する。なぜなら、すべての 空間は それぞれの -ノルムに関して 完備 だからである。 L p {\displaystyle L^{p}} p = 2. {\displaystyle p=2.} L p {\displaystyle L^{p}} L p {\displaystyle L^{p}} p {\displaystyle p}
多くの場合、この用語は特定の関数を指すのではなく、ほぼすべての点で 等しい関数の同値クラスを指すために使用されます 。
プロパティ 平方積分可能関数(前述の意味での「関数」は実際には ほぼどこでも等しい関数の 同値類を意味する)は 、内積 が次
式 で 与えられる 内積空間を形成する。 ⟨ f , g ⟩ = ∫ A f ( x ) g ( x ) ¯ d x , {\displaystyle \langle f,g\rangle =\int _{A}f(x){\overline {g(x)}}\,\mathrm {d} x,}
f {\displaystyle f} およびは 平方積分可能な関数であり、 g {\displaystyle g} f ( x ) ¯ {\displaystyle {\overline {f(x)}}} は複素共役 で ある f ( x ) , {\displaystyle f(x),} A {\displaystyle A} は積分する集合です。最初の定義(上記の導入部で示した)では 、 2 番目の定義で は です 。 A {\displaystyle A} ( − ∞ , + ∞ ) {\displaystyle (-\infty ,+\infty )} A {\displaystyle A} [ a , b ] {\displaystyle [a,b]} なので 、平方積分可能性は、 | a | 2 = a ⋅ a ¯ {\displaystyle |a|^{2}=a\cdot {\overline {a}}} ⟨ f , f ⟩ < ∞ . {\displaystyle \langle f,f\rangle <\infty .\,}
二乗可積分関数は、上で定義した内積によって誘導される計量の下で 完全な計量空間 を形成することが示されます。完全な計量空間は コーシー空間とも呼ばれます。これは、そのような計量空間内の列が収束する場合、それらが コーシーで ある場合に限るからです 。ノルムによって誘導される計量の下で完全な空間は バナッハ空間 です。したがって、二乗可積分関数の空間は、内積によって誘導されるノルムによって誘導される計量の下でのバナッハ空間です。内積の追加特性があるため、これは特に ヒルベルト空間 です。なぜなら、空間は内積によって誘導される計量の下で完全だからです。
この内積空間は慣例的に と表記され 、多くの場合 と略記される。 は 平方可積分関数の集合を表すが、この表記法では計量、ノルム、内積の選択は指定されないことに注意されたい。この集合と特定の内積は、 内積空間を規定する。 ( L 2 , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ 2 ) {\displaystyle \left(L_{2},\langle \cdot ,\cdot \rangle _{2}\right)} L 2 . {\displaystyle L_{2}.} L 2 {\displaystyle L_{2}} ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ 2 {\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle _{2}}
平方可積分関数の空間 とは 、 L p {\displaystyle L^{p}} p = 2. {\displaystyle p=2.}
例 で定義された 関数は に対しては である が に対しては ではない [1] で定義された
関数 は平方積分可能である [3] 。 1 x n , {\displaystyle {\tfrac {1}{x^{n}}},} ( 0 , 1 ) , {\displaystyle (0,1),} L 2 {\displaystyle L^{2}} n < 1 2 {\displaystyle n<{\tfrac {1}{2}}} n = 1 2 . {\displaystyle n={\tfrac {1}{2}}.} 1 x , {\displaystyle {\tfrac {1}{x}},} [ 1 , ∞ ) , {\displaystyle [1,\infty ),}
で定義される有界関数は 平方積分可能である。これらの関数は [3] の任意の値に対しても [ 0 , 1 ] , {\displaystyle [0,1],} L p , {\displaystyle L^{p},} p . {\displaystyle p.}
非例 で定義される 関数で 、 の値は任意である。さらに、この関数は の 任意の値に対して には ならない [3]。 1 x , {\displaystyle {\tfrac {1}{x}},} [ 0 , 1 ] , {\displaystyle [0,1],} 0 {\displaystyle 0} L p {\displaystyle L^{p}} p {\displaystyle p} [ 1 , ∞ ) . {\displaystyle [1,\infty ).}
参照
参考文献 ^ ab Todd, Rowland. 「L^2関数」. MathWorld - Wolfram Webリソース . ^ ジョヴァンニ・サンソーネ (1991). 直交関数 . ドーバー出版. pp. 1– 2. ISBN 978-0-486-66730-0 。 ^ abc 「Lp Functions」 (PDF) . 2020年10月24日時点の オリジナル (PDF)からアーカイブ。 2020年1月16日 閲覧 。
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