Dual pair of vector spaces
数学 において 、 体上 の 双対系 、 双対対 、または 双対性は、2 つの ベクトル空間 、 および 、 および非 退化 双線型写像 からなる 3 つ組です 。 K {\displaystyle \mathbb {K} } ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} K {\displaystyle \mathbb {K} } b : X × Y → K {\displaystyle b:X\times Y\to \mathbb {K} }
数学 において 、 双対性は 双対系の研究であり、 関数解析 において重要です。また、量子力学においても、ヒルベルト空間理論への広範な応用があるため、重要な役割 を 果たし ます 。
定義、表記法、および規則
ペアリング あ 体上の ペアリング または ペア 体上 の2つのベクトル空間と と、 ペアリングに関連付けられた双線型写像[1]と呼ばれる双 線型写像 から 3 つ 組 で 写像 またはその 双線型形式 とも呼ばれる 。ここでの例は、 実数 または 複素数の 場合 が、数学理論は一般論に通じる。 K {\displaystyle \mathbb {K} } ( X , Y , b ) , {\displaystyle (X,Y,b),} b ( X , Y ) , {\displaystyle b(X,Y),} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} K {\displaystyle \mathbb {K} } b : X × Y → K {\displaystyle b:X\times Y\to \mathbb {K} } K {\displaystyle \mathbb {K} } R {\displaystyle \mathbb {R} } C {\displaystyle \mathbb {C} }
任意の に対して を定義し 、任意の に対して を 定義し
ます。 任意の は 上の 線型汎関数 であり 、任意の は 上の 線型汎関数 です 。したがって、どちらも 線型汎関数 のベクトル空間を形成します 。 x ∈ X {\displaystyle x\in X} b ( x , ⋅ ) : Y → K y ↦ b ( x , y ) {\displaystyle {\begin{alignedat}{4}b(x,\,\cdot \,):\,&Y&&\to &&\,\mathbb {K} \\&y&&\mapsto &&\,b(x,y)\end{alignedat}}} y ∈ Y , {\displaystyle y\in Y,} b ( ⋅ , y ) : X → K x ↦ b ( x , y ) . {\displaystyle {\begin{alignedat}{4}b(\,\cdot \,,y):\,&X&&\to &&\,\mathbb {K} \\&x&&\mapsto &&\,b(x,y).\end{alignedat}}} b ( x , ⋅ ) {\displaystyle b(x,\,\cdot \,)} Y {\displaystyle Y} b ( ⋅ , y ) {\displaystyle b(\,\cdot \,,y)} X {\displaystyle X} b ( X , ⋅ ) := { b ( x , ⋅ ) : x ∈ X } and b ( ⋅ , Y ) := { b ( ⋅ , y ) : y ∈ Y } , {\displaystyle b(X,\,\cdot \,):=\{b(x,\,\cdot \,):x\in X\}\qquad {\text{ and }}\qquad b(\,\cdot \,,Y):=\{b(\,\cdot \,,y):y\in Y\},}
の代わりに と 表記するのが一般的です が、場合によっては ではなく と表記されることもあります。しかし、この記事で は、この主題に馴染みのない読者の混乱を避けるため、 を標準的な 評価マップ (以下で定義)のみに使用します。 ⟨ x , y ⟩ {\displaystyle \langle x,y\rangle } b ( x , y ) {\displaystyle b(x,y)} ⟨ X , Y ⟩ {\displaystyle \left\langle X,Y\right\rangle } ( X , Y , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ ) {\displaystyle (X,Y,\langle \cdot ,\cdot \rangle )} ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ {\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle }
デュアルペアリング ペアリング は ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} デュアルシステム 、 デュアルペア [ または 双線形形式 が非 退化で ある場合 、 は双対性 を持ち 、次の 2 つの分離公理を満たすことを意味します。 K {\displaystyle \mathbb {K} } b {\displaystyle b}
Y {\displaystyle Y} は の点を分離(区別)します 。が となるような 場合 、 となります。または同等に、すべての非ゼロ に対して 、マップは とは同一ではありません (つまり、 各 に対して と なるような が存在します )。 X {\displaystyle X} x ∈ X {\displaystyle x\in X} b ( x , ⋅ ) = 0 {\displaystyle b(x,\,\cdot \,)=0} x = 0 {\displaystyle x=0} x ∈ X {\displaystyle x\in X} b ( x , ⋅ ) : Y → K {\displaystyle b(x,\,\cdot \,):Y\to \mathbb {K} } 0 {\displaystyle 0} y ∈ Y {\displaystyle y\in Y} b ( x , y ) ≠ 0 {\displaystyle b(x,y)\neq 0} x ∈ X {\displaystyle x\in X} X {\displaystyle X} は の点を分離 (区別) します 。が となるような 場合 、 となります。または同等に、すべての非ゼロ に対して、 マップは と同一ではありません (つまり、 各 に対して と なるような が存在します )。 Y {\displaystyle Y} y ∈ Y {\displaystyle y\in Y} b ( ⋅ , y ) = 0 {\displaystyle b(\,\cdot \,,y)=0} y = 0 {\displaystyle y=0} y ∈ Y , {\displaystyle y\in Y,} b ( ⋅ , y ) : X → K {\displaystyle b(\,\cdot \,,y):X\to \mathbb {K} } 0 {\displaystyle 0} x ∈ X {\displaystyle x\in X} b ( x , y ) ≠ 0 {\displaystyle b(x,y)\neq 0} y ∈ Y {\displaystyle y\in Y} この場合は 非退化で あり 、 と を 双対性 (または、冗長だが明示的に 分離した双対性)に 配置 することができ、 は 三つ組 の 双対性ペアリング と呼ばれる 。 b {\displaystyle b} b {\displaystyle b} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} b {\displaystyle b} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)}
合計サブセット の サブセット は S {\displaystyle S} Y {\displaystyle Y} 任意の に対して が成り立つ場合 、 が成り立つ ことを意味します
の全体的部分集合 は同様に定義されます (脚注を参照)。 [注 1] したがって、 が の全体的部分集合である 場合に限り、 の点が分離されます についても同様です 。 x ∈ X {\displaystyle x\in X} b ( x , s ) = 0 for all s ∈ S {\displaystyle b(x,s)=0\quad {\text{ for all }}s\in S} x = 0. {\displaystyle x=0.} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y}
直交性 ベクトル と は 直交し 、 と表記さ れる 。 のとき、2つの部分集合 と は 直交し 、 と 表記さ れる 。つまり、 すべての および に対して となる。部分集合がベクトルに直交するという定義も 同様に と 定義される 。 x {\displaystyle x} y {\displaystyle y} x ⊥ y {\displaystyle x\perp y} b ( x , y ) = 0 {\displaystyle b(x,y)=0} R ⊆ X {\displaystyle R\subseteq X} S ⊆ Y {\displaystyle S\subseteq Y} R ⊥ S {\displaystyle R\perp S} b ( R , S ) = { 0 } {\displaystyle b(R,S)=\{0\}} b ( r , s ) = 0 {\displaystyle b(r,s)=0} r ∈ R {\displaystyle r\in R} s ∈ S {\displaystyle s\in S}
部分集合の 直交 補集合 または 相殺集合 は です。 したがって、 が の全部分集合である 場合、かつ が に 等しい場合に限ります 。 R ⊆ X {\displaystyle R\subseteq X} R ⊥ := { y ∈ Y : R ⊥ y } := { y ∈ Y : b ( R , y ) = { 0 } } {\displaystyle R^{\perp }:=\{y\in Y:R\perp y\}:=\{y\in Y:b(R,y)=\{0\}\}} R {\displaystyle R} X {\displaystyle X} R ⊥ {\displaystyle R^{\perp }} { 0 } {\displaystyle \{0\}}
極座標 上のペアリングを定義する 三つ組が与えられたとき 、の 絶対極集合 または 部分集合の 極 集合 は次の集合である。 対称的に 、の 絶対極集合または部分集合の極集合 は で表され 、 で定義される。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} K {\displaystyle \mathbb {K} } A {\displaystyle A} X {\displaystyle X} A ∘ := { y ∈ Y : sup x ∈ A | b ( x , y ) | ≤ 1 } . {\displaystyle A^{\circ }:=\left\{y\in Y:\sup _{x\in A}|b(x,y)|\leq 1\right\}.} B {\displaystyle B} Y {\displaystyle Y} B ∘ {\displaystyle B^{\circ }} B ∘ := { x ∈ X : sup y ∈ B | b ( x , y ) | ≤ 1 } . {\displaystyle B^{\circ }:=\left\{x\in X:\sup _{y\in B}|b(x,y)|\leq 1\right\}.}
双対性の両側の反対称性を記録するのに役立つ簿記を使用すると、 の部分集合の絶対極は の 絶対前極 または 前極 とも呼ばれ、 と表記されることがあります 。 B {\displaystyle B} Y {\displaystyle Y} B {\displaystyle B} ∘ B {\displaystyle ^{\circ }B}
極座標 は必然的に 凸 集合となり 、が釣り合っている なら、も釣り合っており 、 がのベクトル部分空間なら、 ものベクトル部分空間 である B ∘ {\displaystyle B^{\circ }} 0 ∈ Y {\displaystyle 0\in Y} B {\displaystyle B} B ∘ {\displaystyle B^{\circ }} B {\displaystyle B} X {\displaystyle X} B ∘ {\displaystyle B^{\circ }} Y . {\displaystyle Y.}
が のベクトル部分空間である 場合、これは の 実極 とも等しくなります。 の 場合、 の 双極子 ( と表記 )は の直交補集合の極子 、つまり集合 になります 。同様に、 の場合、 の双極子 は A {\displaystyle A} X , {\displaystyle X,} A ∘ = A ⊥ {\displaystyle A^{\circ }=A^{\perp }} A . {\displaystyle A.} A ⊆ X {\displaystyle A\subseteq X} A {\displaystyle A} A ∘ ∘ {\displaystyle A^{\circ \circ }} A {\displaystyle A} ∘ ( A ⊥ ) . {\displaystyle {}^{\circ }\left(A^{\perp }\right).} B ⊆ Y {\displaystyle B\subseteq Y} B {\displaystyle B} B ∘ ∘ := ( ∘ B ) ∘ . {\displaystyle B^{\circ \circ }:=\left({}^{\circ }B\right)^{\circ }.}
二重の定義と結果 ペアリングが与えられたとき、 すべての および に対してとなる 新しいペアリングを定義する 。 ( X , Y , b ) , {\displaystyle (X,Y,b),} ( Y , X , d ) {\displaystyle (Y,X,d)} d ( y , x ) := b ( x , y ) {\displaystyle d(y,x):=b(x,y)} x ∈ X {\displaystyle x\in X} y ∈ Y {\displaystyle y\in Y}
双対性理論には、ペアリングの定義には必ずそのペアリングの双対定義が存在する という一貫したテーマがある。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ( Y , X , d ) . {\displaystyle (Y,X,d).}
規約と定義 : ペアリングに対する任意の定義が与えられた場合、 それをペアリングに適用することで 双対定義 が得られます 。これらの規約は定理にも適用されます。 ( X , Y , b ) , {\displaystyle (X,Y,b),} ( Y , X , d ) . {\displaystyle (Y,X,d).} たとえば、「 は の点を区別します 」(それぞれ、「 は の完全なサブセットです」)が上記のように定義されている場合、この規則により、「 は の点を区別します 」(それぞれ、「 は の完全なサブセットです」) の双対定義が直ちに生成されます 。 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} S {\displaystyle S} Y {\displaystyle Y} Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} S {\displaystyle S} X {\displaystyle X}
この表記法はほぼ普遍的であり、記号を割り当てる必要がないため、 d . {\displaystyle d.}
規則と表記法 : ペアリングに対する定義とその表記法が と の順序に依存する場合 ( たとえば 、 上の Mackey 位相幾何 学の定義)、 と の順序を入れ替えると 、 定義が に適用されることを意味します (同じ例を続けると、位相幾何学は 実際には位相幾何学 を表します )。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} τ ( X , Y , b ) {\displaystyle \tau (X,Y,b)} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} Y , {\displaystyle Y,} ( Y , X , d ) {\displaystyle (Y,X,d)} τ ( Y , X , b ) {\displaystyle \tau (Y,X,b)} τ ( Y , X , d ) {\displaystyle \tau (Y,X,d)} 別の例として、 上の弱い位相が と 定義され、 と表記されると 、この双対定義は自動的にペアリングに適用され 、 上の弱い位相の定義が得られ、この位相 は ではなく と 表記されます 。 X {\displaystyle X} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} ( Y , X , d ) {\displaystyle (Y,X,d)} Y {\displaystyle Y} σ ( Y , X , b ) {\displaystyle \sigma (Y,X,b)} σ ( Y , X , d ) {\displaystyle \sigma (Y,X,d)}
の識別 ( X , Y ) {\displaystyle (X,Y)} と ( Y , X ) {\displaystyle (Y,X)} 技術的には正しくなく、表記法の乱用ではありますが、この記事では、ペアリング を と互換的に扱い、 で 表記するという、ほぼ普遍的な慣習に従います。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ( Y , X , d ) {\displaystyle (Y,X,d)} ( Y , X , d ) {\displaystyle (Y,X,d)} ( Y , X , b ) . {\displaystyle (Y,X,b).}
例
ペアリングの制限 がペアリング、 がのベクトル部分空間 、が のベクトル部分空間である と仮定します 。このとき、 から へ の 制約 はペアリング です。 が双対性である 場合 、制約が双対性にならない可能性があります(例えば、 および の場合 )。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} M {\displaystyle M} X , {\displaystyle X,} N {\displaystyle N} Y {\displaystyle Y} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} M × N {\displaystyle M\times N} ( M , N , b | M × N ) . {\displaystyle \left(M,N,b{\big \vert }_{M\times N}\right).} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} Y ≠ { 0 } {\displaystyle Y\neq \{0\}} N = { 0 } {\displaystyle N=\{0\}}
この記事では、制限を 次のように表記する一般的な慣例を使用します。 ( M , N , b | M × N ) {\displaystyle \left(M,N,b{\big \vert }_{M\times N}\right)} ( M , N , b ) . {\displaystyle (M,N,b).}
ベクトル空間上の正準双対性 がベクトル空間であり、 が の 代数的双対空間 (つまり 上のすべての線型関数の空間) を表すと 仮定する。 には 標準的な双対性があり、 は 評価写像 、あるいは 上の 自然 あるいは 標準的な 双線型関数 と呼ばれる。
特に、任意の に対して は を表す別の方法であることに注意する 。すなわち、 X {\displaystyle X} X # {\displaystyle X^{\#}} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} ( X , X # , c ) {\displaystyle \left(X,X^{\#},c\right)} c ( x , x ′ ) = ⟨ x , x ′ ⟩ = x ′ ( x ) , {\displaystyle c\left(x,x^{\prime }\right)=\left\langle x,x^{\prime }\right\rangle =x^{\prime }(x),} X × X # . {\displaystyle X\times X^{\#}.} x ′ ∈ X # , {\displaystyle x^{\prime }\in X^{\#},} c ( ⋅ , x ′ ) {\displaystyle c\left(\,\cdot \,,x^{\prime }\right)} x ′ {\displaystyle x^{\prime }} c ( ⋅ , x ′ ) = x ′ ( ⋅ ) = x ′ . {\displaystyle c\left(\,\cdot \,,x^{\prime }\right)=x^{\prime }(\,\cdot \,)=x^{\prime }.}
が のベクトル部分空間である 場合、 から へ の制限は 標準対合 と呼ばれます。 ここで、この対合が双対性である場合は、 標準双対性 と呼ばれます。明らかに、 は常に の点を区別するため、 が の点を区別する 場合に限り、標準対合は双対系です
。以下の表記法は、現在、双対性理論においてほぼ普遍的に使用されています。 N {\displaystyle N} X # {\displaystyle X^{\#}} ( X , X # , c ) {\displaystyle \left(X,X^{\#},c\right)} X × N {\displaystyle X\times N} X {\displaystyle X} N {\displaystyle N} N {\displaystyle N} X . {\displaystyle X.}
評価マップは (ではなく )で表され、 ではなく と表記されます。 ⟨ x , x ′ ⟩ = x ′ ( x ) {\displaystyle \left\langle x,x^{\prime }\right\rangle =x^{\prime }(x)} c {\displaystyle c} ⟨ X , N ⟩ {\displaystyle \langle X,N\rangle } ( X , N , c ) . {\displaystyle (X,N,c).}
仮定 : 慣例通り、が ベクトル空間でが 上の線型関数のベクトル空間である場合 、特に断りのない限り、それらは標準的なペアリングに関連付けられていると仮定する。 X {\displaystyle X} N {\displaystyle N} X , {\displaystyle X,} ⟨ X , N ⟩ . {\displaystyle \langle X,N\rangle .} が のベクトル部分空間である 場合 、 の点を区別する場合 (または同値として、 は双対性である)、 かつ が の点を区別する場合に限ります。または 同値として、 が全である場合 (つまり、 に対して であれば が 意味する )に限ります。 N {\displaystyle N} X # {\displaystyle X^{\#}} X {\displaystyle X} N {\displaystyle N} ( X , N , c ) {\displaystyle (X,N,c)} N {\displaystyle N} X , {\displaystyle X,} N {\displaystyle N} n ( x ) = 0 {\displaystyle n(x)=0} n ∈ N {\displaystyle n\in N} x = 0 {\displaystyle x=0}
位相ベクトル空間上の標準双対性 が連続双対空間を持つ 位相ベクトル空間 (TVS) であるとする。この 場合、標準双対性の × へ
の制限は 、 の点を分離する ペアリングを定義する。 がの点を分離する
場合 (これは、たとえば、 がハウスドルフ局所凸空間である場合に当てはまる)、このペアリングは双対性を形成する。 X {\displaystyle X} X ′ . {\displaystyle X^{\prime }.} ( X , X # , c ) {\displaystyle \left(X,X^{\#},c\right)} X {\displaystyle X} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} ( X , X ′ , c | X × X ′ ) {\displaystyle \left(X,X^{\prime },c{\big \vert }_{X\times X^{\prime }}\right)} X {\displaystyle X} X ′ . {\displaystyle X^{\prime }.} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X}
仮定 : 一般的に行われているように、 TVSの場合は、特に明記しない限り、コメントなしで標準的なペアリングに関連付けられていると想定されます。 X {\displaystyle X} ⟨ X , X ′ ⟩ . {\displaystyle \left\langle X,X^{\prime }\right\rangle .}
TVSの極性と双対性 次の結果は、 TVS 上の 連続線形関数が 、まさに原点の近傍で制限される線形関数であることを示しています。
内積空間と複素共役空間 プレ ヒルベルト空間 が双対となるのは、 ベクトル空間が 上にある か 次元を持つ場合のみです 。ここでは、 セスクイリニア形式が第 2 座標で 共役同次で あり 、第 1 座標で同次であると仮定します。 ( H , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ ) {\displaystyle (H,\langle \cdot ,\cdot \rangle )} H {\displaystyle H} R {\displaystyle \mathbb {R} } H {\displaystyle H} 0. {\displaystyle 0.} ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ {\displaystyle \langle \cdot ,\cdot \rangle }
が実 ヒルベルト空間 である 場合 、 双対系を形成します。 ( H , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ ) {\displaystyle (H,\langle \cdot ,\cdot \rangle )} ( H , H , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ ) {\displaystyle (H,H,\langle \cdot ,\cdot \rangle )} が複素 ヒルベルト空間 である場合、 双対系が形成されるの は、かつその場合のみである。 が 非自明である場合 、内積は 双線型で はなく二線型であるため、対形成すら行われない。 ( H , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ ) {\displaystyle (H,\langle \cdot ,\cdot \rangle )} ( H , H , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ ) {\displaystyle (H,H,\langle \cdot ,\cdot \rangle )} dim H = 0. {\displaystyle \operatorname {dim} H=0.} H {\displaystyle H} ( H , H , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ ) {\displaystyle (H,H,\langle \cdot ,\cdot \rangle )} が複素プレヒルベルト空間であり、スカラー乗法が通常どおり並置またはドットで表されていると 仮定します。 右辺が のスカラー乗法を使用する
マップを定義します。 が の 複素共役ベクトル空間 を表すものとします
。 ここでは の加法群を表します (したがって、 でのベクトル加算は でのベクトル加算と同じです )。ただし、 でのスカラー乗法は マップとなります ( に備わっているスカラー乗法の代わりに )。 ( H , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ ) {\displaystyle (H,\langle \cdot ,\cdot \rangle )} ⋅ . {\displaystyle \cdot .} ⋅ ⊥ ⋅ : C × H → H by c ⊥ x := c ¯ x , {\displaystyle \,\cdot \,\perp \,\cdot \,:\mathbb {C} \times H\to H\quad {\text{ by }}\quad c\perp x:={\overline {c}}x,} H . {\displaystyle H.} H ¯ {\displaystyle {\overline {H}}} H , {\displaystyle H,} H ¯ {\displaystyle {\overline {H}}} ( H , + ) {\displaystyle (H,+)} H ¯ {\displaystyle {\overline {H}}} H {\displaystyle H} H ¯ {\displaystyle {\overline {H}}} ⋅ ⊥ ⋅ {\displaystyle \,\cdot \,\perp \,\cdot \,} H {\displaystyle H}
によって定義される マップは 両方の座標で線形である ため [注 2] 、双対を形成します。 b : H × H ¯ → C {\displaystyle b:H\times {\overline {H}}\to \mathbb {C} } b ( x , y ) := ⟨ x , y ⟩ {\displaystyle b(x,y):=\langle x,y\rangle } ( H , H ¯ , ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ ) {\displaystyle \left(H,{\overline {H}},\langle \cdot ,\cdot \rangle \right)}
その他の例 全ての点を区別する が 、 の点は区別しない ペア リングである 。 さらに 、 X = R 2 , {\displaystyle X=\mathbb {R} ^{2},} Y = R 3 , {\displaystyle Y=\mathbb {R} ^{3},} ( x 1 , y 1 ) ∈ X and ( x 2 , y 2 , z 2 ) ∈ Y , {\displaystyle \left(x_{1},y_{1}\right)\in X{\text{ and }}\left(x_{2},y_{2},z_{2}\right)\in Y,} b ( ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 , z 2 ) ) := x 1 x 2 + y 1 y 2 . {\displaystyle b\left(\left(x_{1},y_{1}\right),\left(x_{2},y_{2},z_{2}\right)\right):=x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2}.} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} X {\displaystyle X} Y , {\displaystyle Y,} Y {\displaystyle Y} X . {\displaystyle X.} X ⊥ := { y ∈ Y : X ⊥ y } = { ( 0 , 0 , z ) : z ∈ R } . {\displaystyle X^{\perp }:=\{y\in Y:X\perp y\}=\{(0,0,z):z\in \mathbb {R} \}.} (ただし は となるようなもの) とする と 、 は双対系になります。 0 < p < ∞ , {\displaystyle 0<p<\infty ,} X := L p ( μ ) , {\displaystyle X:=L^{p}(\mu ),} Y := L q ( μ ) {\displaystyle Y:=L^{q}(\mu )} q {\displaystyle q} 1 p + 1 q = 1 {\displaystyle {\tfrac {1}{p}}+{\tfrac {1}{q}}=1} b ( f , g ) := ∫ f g d μ . {\displaystyle b(f,g):=\int fg\,\mathrm {d} \mu .} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} と を 同じ体上のベクトル空間とすると 、 双線型形式によりと が 双対になる。 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} K . {\displaystyle \mathbb {K} .} b ( x ⊗ y , x ∗ ⊗ y ∗ ) = ⟨ x ′ , x ⟩ ⟨ y ′ , y ⟩ {\displaystyle b\left(x\otimes y,x^{*}\otimes y^{*}\right)=\left\langle x^{\prime },x\right\rangle \left\langle y^{\prime },y\right\rangle } X × Y {\displaystyle X\times Y} X # × Y # {\displaystyle X^{\#}\times Y^{\#}} シーケンス 空間 と、双線形写像が として定義される その ベータ 双対は、 双対システムを形成します。 X {\displaystyle X} Y := X β {\displaystyle Y:=X^{\beta }} ⟨ x , y ⟩ := ∑ i = 1 ∞ x i y i {\displaystyle \langle x,y\rangle :=\sum _{i=1}^{\infty }x_{i}y_{i}} x ∈ X , {\displaystyle x\in X,} y ∈ X β {\displaystyle y\in X^{\beta }}
弱いトポロジー が 上の ベクトル空間 のペアである とする。 の場合、
( および) によって誘導される 上の弱い位相 は 上の最も弱い TVS 位相であり、 または で 表され 、各写像が の任意の に対して の関数として連続になる 。 [ 1 文脈から明らかでない 場合は のすべてであると仮定するべきであり 、その場合、 (によって誘導される) 上の 弱い位相 と呼ばれる。 または という表記は (混乱が生じない場合)単に が に 弱い位相を付与されている ことを示すために使用される。
重要なのは、弱い位相は 上の通常の位相の関数 と の ベクトル空間 構造 に 完全に 依存するが、の 代数構造 には 依存しないということである。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} K . {\displaystyle \mathbb {K} .} S ⊆ Y {\displaystyle S\subseteq Y} X {\displaystyle X} S {\displaystyle S} b {\displaystyle b} X , {\displaystyle X,} σ ( X , S , b ) {\displaystyle \sigma (X,S,b)} σ ( X , S ) , {\displaystyle \sigma (X,S),} b ( ⋅ , y ) : X → K {\displaystyle b(\,\cdot \,,y):X\to \mathbb {K} } x {\displaystyle x} y ∈ S {\displaystyle y\in S} S {\displaystyle S} Y , {\displaystyle Y,} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} X σ ( X , S , b ) , {\displaystyle X_{\sigma (X,S,b)},} X σ ( X , S ) , {\displaystyle X_{\sigma (X,S)},} X σ {\displaystyle X_{\sigma }} X {\displaystyle X} σ ( X , S , b ) . {\displaystyle \sigma (X,S,b).} b , {\displaystyle b,} C , {\displaystyle \mathbb {C} ,} X {\displaystyle X} Y . {\displaystyle Y.}
同様に、 のとき 、 (および) によって誘導される 上の 弱 位相 の双対定義は となり、これは または単に と 表記される (詳細は脚注を参照)。 [注 3] R ⊆ X {\displaystyle R\subseteq X} Y {\displaystyle Y} R {\displaystyle R} b {\displaystyle b} σ ( Y , R , b ) {\displaystyle \sigma (Y,R,b)} σ ( Y , R ) {\displaystyle \sigma (Y,R)}
定義と表記法 : 位相的な定義(例: -収束、 -有界 など)に「 」が付されている場合、それは最初の空間(つまり )が 位相を持つときの定義を意味します。混乱が生じない限り、 や の記述は 省略 できます。したがって、例えば、 内の 数列が 「 -収束する」または「弱収束する」場合、それは 内で収束することを意味します が、 内の数列の場合 は 内で収束することを意味します 。 σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} cl σ ( X , Y , b ) ( S ) , {\displaystyle \operatorname {cl} _{\sigma (X,Y,b)}(S),} X {\displaystyle X} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} b {\displaystyle b} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} ( a i ) i = 1 ∞ {\displaystyle \left(a_{i}\right)_{i=1}^{\infty }} Y {\displaystyle Y} σ {\displaystyle \sigma } ( Y , σ ( Y , X , b ) ) {\displaystyle (Y,\sigma (Y,X,b))} X {\displaystyle X} ( X , σ ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))} 位相は 局所的に凸で ある。
なぜなら、 が の範囲 として 定義される 半ノルムの族によって決定されるからである [ とが の ネット である場合、 が で に収束する 場合 に限り に 収束する
ネットが に収束する 場合、かつその場合に限り、すべて に対して が に収束する がヒルベルト空間の 直交 ベクトル の列である
場合、 は 0 に弱収束するが、 0 (または他のベクトル) にはノルム収束しない σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} p y : X → R {\displaystyle p_{y}:X\to \mathbb {R} } p y ( x ) := | b ( x , y ) | , {\displaystyle p_{y}(x):=|b(x,y)|,} y {\displaystyle y} Y . {\displaystyle Y.} x ∈ X {\displaystyle x\in X} ( x i ) i ∈ I {\displaystyle \left(x_{i}\right)_{i\in I}} X , {\displaystyle X,} ( x i ) i ∈ I {\displaystyle \left(x_{i}\right)_{i\in I}} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} x {\displaystyle x} ( x i ) i ∈ I {\displaystyle \left(x_{i}\right)_{i\in I}} x {\displaystyle x} ( X , σ ( X , Y , b ) ) . {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b)).} ( x i ) i ∈ I {\displaystyle \left(x_{i}\right)_{i\in I}} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} x {\displaystyle x} y ∈ Y , {\displaystyle y\in Y,} b ( x i , y ) {\displaystyle b\left(x_{i},y\right)} b ( x , y ) . {\displaystyle b(x,y).} ( x i ) i = 1 ∞ {\displaystyle \left(x_{i}\right)_{i=1}^{\infty }} ( x i ) i = 1 ∞ {\displaystyle \left(x_{i}\right)_{i=1}^{\infty }}
が対で、が対 の真ベクトル部分空間で、 その対が 双対である 場合、は よりも 厳密に 粗い。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} N {\displaystyle N} Y {\displaystyle Y} ( X , N , b ) {\displaystyle (X,N,b)} σ ( X , N , b ) {\displaystyle \sigma (X,N,b)} σ ( X , Y , b ) . {\displaystyle \sigma (X,Y,b).}
有界部分集合 の 部分集合 が -有界であるのは 、 S {\displaystyle S} X {\displaystyle X} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} sup | b ( S , y ) | < ∞ for all y ∈ Y , {\displaystyle \sup _{}|b(S,y)|<\infty \quad {\text{ for all }}y\in Y,} | b ( S , y ) | := { b ( s , y ) : s ∈ S } . {\displaystyle |b(S,y)|:=\{b(s,y):s\in S\}.}
ハウスドルフネス がペアリングの場合 、以下は同等です。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)}
X {\displaystyle X} の点を区別します 。 Y {\displaystyle Y} この写像は から の 代数的双対空間への 射影 を定義する 。 y ↦ b ( ⋅ , y ) {\displaystyle y\mapsto b(\,\cdot \,,y)} Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} σ ( Y , X , b ) {\displaystyle \sigma (Y,X,b)} ハウスドルフ です 。
弱表現定理 次の定理は、双対性理論にとって根本的に重要である。なぜなら、それは連続双対空間を完全に特徴づけるからである。 ( X , σ ( X , Y , b ) ) . {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b)).}
弱表現定理 — を体上のペアリングとする と 、 の 連続双対空間 は、 さらに、 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} K . {\displaystyle \mathbb {K} .} ( X , σ ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))} b ( ⋅ , Y ) := { b ( ⋅ , y ) : y ∈ Y } . {\displaystyle b(\,\cdot \,,Y):=\{b(\,\cdot \,,y):y\in Y\}.}
が上の 連続線型関数 である 場合、 となる ものが存在する 。そのような が存在する場合、 が の点を区別する 場合に限り、 は一意である。 f {\displaystyle f} ( X , σ ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))} y ∈ Y {\displaystyle y\in Y} f = b ( ⋅ , y ) {\displaystyle f=b(\,\cdot \,,y)} y {\displaystyle y} X {\displaystyle X} Y . {\displaystyle Y.} の点を区別する かどうかは、 特定の選択に依存しないことに注意する。 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} y . {\displaystyle y.} の連続双対空間は、 商空間と同一視される 。 ( X , σ ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))} Y / X ⊥ , {\displaystyle Y/X^{\perp },} X ⊥ := { y ∈ Y : b ( x , y ) = 0 for all x ∈ X } . {\displaystyle X^{\perp }:=\{y\in Y:b(x,y)=0{\text{ for all }}x\in X\}.} これは、ポイント を区別する か どうかに関係なく当てはまります。 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} Y {\displaystyle Y} X . {\displaystyle X.} その結果、 連続双対 空間 は ( X , σ ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))} ( X , σ ( X , Y , b ) ) ′ = b ( ⋅ , Y ) := { b ( ⋅ , y ) : y ∈ Y } . {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))^{\prime }=b(\,\cdot \,,Y):=\left\{b(\,\cdot \,,y):y\in Y\right\}.}
標準的なペアリングに関して、が連続双対空間が 上の点を分離する TVS である場合 (つまり、 が ハウスドルフであり、 も必然的にハウスドルフであることを意味する)、 の連続双対空間は、 上の範囲としての 「点 における評価 」写像のすべての集合(つまり、 を に 送る写像 )に等しい。 これは通常、 と表記される。 この非常に重要な事実は、連続双対空間 上の極位相(たとえば 上の 強双対位相 など)の結果が、元の TVS にもしばしば適用できる理由である 。 たとえば、 と同一視されるということは、 上の 位相を 上の位相として考えることができることを意味する
。 さらに、が よりも 細かい 位相を備えている場合、 の連続双対空間には 必然的に が部分集合として含まれる 。例えば、 に強い双対位相が備わっている場合(したがって は と表記される )、 となり
、これにより( とりわけ) に、 例えば強い双対位相によって誘導される部分空間位相が備わっていることが許容されます (この位相は強い 双対位相とも呼ばれ、 反射空間 の理論に登場します 。ハウスドルフの局所凸 TVS は のとき 半 反射的 であると言われ、 さらに の強い双対位相が の元の(開始)位相に等しいとき 反射的 と呼ばれるようになります ) 。 X {\displaystyle X} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} X {\displaystyle X} ( X , σ ( X , X ′ ) ) {\displaystyle \left(X,\sigma \left(X,X^{\prime }\right)\right)} X {\displaystyle X} ( X ′ , σ ( X ′ , X ) ) {\displaystyle \left(X^{\prime },\sigma \left(X^{\prime },X\right)\right)} x {\displaystyle x} x {\displaystyle x} X {\displaystyle X} x ′ ∈ X ′ {\displaystyle x^{\prime }\in X^{\prime }} x ′ ( x ) {\displaystyle x^{\prime }(x)} ( X ′ , σ ( X ′ , X ) ) ′ = X or ( X σ ′ ) ′ = X . {\displaystyle \left(X^{\prime },\sigma \left(X^{\prime },X\right)\right)^{\prime }=X\qquad {\text{ or }}\qquad \left(X_{\sigma }^{\prime }\right)^{\prime }=X.} β ( X ′ , X ) {\displaystyle \beta \left(X^{\prime },X\right)} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} ( X σ ′ ) ′ {\displaystyle \left(X_{\sigma }^{\prime }\right)^{\prime }} β ( ( X σ ′ ) ′ , X σ ′ ) {\displaystyle \beta \left(\left(X_{\sigma }^{\prime }\right)^{\prime },X_{\sigma }^{\prime }\right)} ( X σ ′ ) ′ {\displaystyle \left(X_{\sigma }^{\prime }\right)^{\prime }} X . {\displaystyle X.} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} σ ( X ′ , X ) {\displaystyle \sigma \left(X^{\prime },X\right)} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} ( X σ ′ ) ′ {\displaystyle \left(X_{\sigma }^{\prime }\right)^{\prime }} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} X β ′ {\displaystyle X_{\beta }^{\prime }} ( X β ′ ) ′ ⊇ ( X σ ′ ) ′ = X {\displaystyle \left(X_{\beta }^{\prime }\right)^{\prime }~\supseteq ~\left(X_{\sigma }^{\prime }\right)^{\prime }~=~X} X {\displaystyle X} β ( ( X β ′ ) ′ , X β ′ ) {\displaystyle \beta \left(\left(X_{\beta }^{\prime }\right)^{\prime },X_{\beta }^{\prime }\right)} X {\displaystyle X} ( X β ′ ) ′ = X {\displaystyle \left(X_{\beta }^{\prime }\right)^{\prime }=X} β ( ( X β ′ ) ′ , X β ′ ) {\displaystyle \beta \left(\left(X_{\beta }^{\prime }\right)^{\prime },X_{\beta }^{\prime }\right)} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X}
直交行列、商、部分空間 がペアリングである 場合、 の任意の部分集合に対して次のようになります 。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} S {\displaystyle S} X {\displaystyle X}
S ⊥ = ( span S ) ⊥ = ( cl σ ( Y , X , b ) span S ) ⊥ = S ⊥⊥⊥ {\displaystyle S^{\perp }=(\operatorname {span} S)^{\perp }=\left(\operatorname {cl} _{\sigma (Y,X,b)}\operatorname {span} S\right)^{\perp }=S^{\perp \perp \perp }} そしてこの集合は 閉集合である。 σ ( Y , X , b ) {\displaystyle \sigma (Y,X,b)} S ⊆ S ⊥⊥ = ( cl σ ( X , Y , b ) span S ) {\displaystyle S\subseteq S^{\perp \perp }=\left(\operatorname {cl} _{\sigma (X,Y,b)}\operatorname {span} S\right)} ; したがって、 が の閉ベクトル部分空間 である場合、 S {\displaystyle S} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} X {\displaystyle X} S ⊆ S ⊥⊥ . {\displaystyle S\subseteq S^{\perp \perp }.} が -閉ベクトル部分空間 の族である 場合、 ( S i ) i ∈ I {\displaystyle \left(S_{i}\right)_{i\in I}} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} X {\displaystyle X} ( ⋂ i ∈ I S i ) ⊥ = cl σ ( Y , X , b ) ( span ( ⋃ i ∈ I S i ⊥ ) ) . {\displaystyle \left(\bigcap _{i\in I}S_{i}\right)^{\perp }=\operatorname {cl} _{\sigma (Y,X,b)}\left(\operatorname {span} \left(\bigcup _{i\in I}S_{i}^{\perp }\right)\right).} が の部分集合族である 場合 ( S i ) i ∈ I {\displaystyle \left(S_{i}\right)_{i\in I}} X {\displaystyle X} ( ⋃ i ∈ I S i ) ⊥ = ⋂ i ∈ I S i ⊥ . {\displaystyle \left(\bigcup _{i\in I}S_{i}\right)^{\perp }=\bigcap _{i\in I}S_{i}^{\perp }.} がノルム空間である場合 、標準双対性のもとで、 はノルム閉空間であり 、 はノルム閉空間である X {\displaystyle X} S ⊥ {\displaystyle S^{\perp }} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} S ⊥⊥ {\displaystyle S^{\perp \perp }} X . {\displaystyle X.}
部分空間 がのベクトル部分空間である とし 、 が へ の制限を表すとする。 上の
弱位相 は から継承する 部分空間位相 と同一である。 M {\displaystyle M} X {\displaystyle X} ( M , Y , b ) {\displaystyle (M,Y,b)} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} M × Y . {\displaystyle M\times Y.} σ ( M , Y , b ) {\displaystyle \sigma (M,Y,b)} M {\displaystyle M} M {\displaystyle M} ( X , σ ( X , Y , b ) ) . {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b)).}
また、 は対空間(ここで は を意味する )であり、 は次のように定義される。 ( M , Y / M ⊥ , b | M ) {\displaystyle \left(M,Y/M^{\perp },b{\big \vert }_{M}\right)} Y / M ⊥ {\displaystyle Y/M^{\perp }} Y / ( M ⊥ ) {\displaystyle Y/\left(M^{\perp }\right)} b | M : M × Y / M ⊥ → K {\displaystyle b{\big \vert }_{M}:M\times Y/M^{\perp }\to \mathbb {K} } ( m , y + M ⊥ ) ↦ b ( m , y ) . {\displaystyle \left(m,y+M^{\perp }\right)\mapsto b(m,y).}
この位相は から継承される 部分 空間位相 と等しい。
さらに、が 双対系であれば σ ( M , Y / M ⊥ , b | M ) {\displaystyle \sigma \left(M,Y/M^{\perp },b{\big \vert }_{M}\right)} M {\displaystyle M} ( X , σ ( X , Y , b ) ) . {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b)).} ( X , σ ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))} ( M , Y / M ⊥ , b | M ) . {\displaystyle \left(M,Y/M^{\perp },b{\big \vert }_{M}\right).}
商 がのベクトル部分空間である とすると、
は次 のように定義される 対空間である。 M {\displaystyle M} X . {\displaystyle X.} ( X / M , M ⊥ , b / M ) {\displaystyle \left(X/M,M^{\perp },b/M\right)} b / M : X / M × M ⊥ → K {\displaystyle b/M:X/M\times M^{\perp }\to \mathbb {K} } ( x + M , y ) ↦ b ( x , y ) . {\displaystyle (x+M,y)\mapsto b(x,y).}
この位相は によって誘導される 通常の 商位相 と同一である。 σ ( X / M , M ⊥ ) {\displaystyle \sigma \left(X/M,M^{\perp }\right)} ( X , σ ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))} X / M . {\displaystyle X/M.}
極座標と弱い位相 が 局所凸空間であり、が 連続双対空間の部分集合である場合 、が -有界で あることは、 の 何らかの 樽に対して X {\displaystyle X} H {\displaystyle H} X ′ , {\displaystyle X^{\prime },} H {\displaystyle H} σ ( X ′ , X ) {\displaystyle \sigma \left(X^{\prime },X\right)} H ⊆ B ∘ {\displaystyle H\subseteq B^{\circ }} B {\displaystyle B} X . {\displaystyle X.}
次の結果は、極トポロジを定義する上で重要です。
がペアリングである 場合 : ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} A ⊆ X , {\displaystyle A\subseteq X,}
の 極 は、 A ∘ {\displaystyle A^{\circ }} A {\displaystyle A} ( Y , σ ( Y , X , b ) ) . {\displaystyle (Y,\sigma (Y,X,b)).} 次の集合の極座標は同一である: (a) ; (b) の凸包 ; (c) の 平衡包 ; (d) の -閉包 ; (e) の 凸平衡包 の -閉包 A {\displaystyle A} A {\displaystyle A} A {\displaystyle A} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} A {\displaystyle A} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} A . {\displaystyle A.} 双極 定理 :で表される の双極子は、 の凸均衡包の -閉包 に等しい。 A , {\displaystyle A,} A ∘ ∘ , {\displaystyle A^{\circ \circ },} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} A . {\displaystyle A.} 特に双極定理は「双対性を扱う上で欠かせないツールである」 [ 4 A {\displaystyle A} が有界である とき、そしてそのとき に限り 、が 吸収する σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} A ∘ {\displaystyle A^{\circ }} Y . {\displaystyle Y.} さらに が の点を区別する 場合、 はが 完全に有界で ある 場合にのみ 有界 となります 。 Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} A {\displaystyle A} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} が対で、が双対性と矛盾しない 局所凸位相である 場合、 の 部分集合が の 樽 で あることと、 が の有界部分集合 の 極で あること は同値である ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} τ {\displaystyle \tau } X {\displaystyle X} B {\displaystyle B} X {\displaystyle X} ( X , τ ) {\displaystyle (X,\tau )} B {\displaystyle B} σ ( Y , X , b ) {\displaystyle \sigma (Y,X,b)} Y . {\displaystyle Y.}
転置する
ペアリングに関する線形写像の転置 とを 上のペア とし 、 を 線型写像とします。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ( W , Z , c ) {\displaystyle (W,Z,c)} K {\displaystyle \mathbb {K} } F : X → W {\displaystyle F:X\to W}
すべての に対して、 が定義される写像であるとします 。 次の条件が満たされる場合、 の 転置 または 随伴写像 は明確に定義されている
と言えます。 z ∈ Z , {\displaystyle z\in Z,} c ( F ( ⋅ ) , z ) : X → K {\displaystyle c(F(\,\cdot \,),z):X\to \mathbb {K} } x ↦ c ( F ( x ) , z ) . {\displaystyle x\mapsto c(F(x),z).} F {\displaystyle F}
X {\displaystyle X} の点を区別する(または同値として、 から への 代数的双対への 写像は に 単射で ある )。 Y {\displaystyle Y} y ↦ b ( ⋅ , y ) {\displaystyle y\mapsto b(\,\cdot \,,y)} Y {\displaystyle Y} X # {\displaystyle X^{\#}} c ( F ( ⋅ ) , Z ) ⊆ b ( ⋅ , Y ) , {\displaystyle c(F(\,\cdot \,),Z)\subseteq b(\,\cdot \,,Y),} ここで 、および 。 c ( F ( ⋅ ) , Z ) := { c ( F ( ⋅ ) , z ) : z ∈ Z } {\displaystyle c(F(\,\cdot \,),Z):=\{c(F(\,\cdot \,),z):z\in Z\}} b ( ⋅ , Y ) := { b ( ⋅ , y ) : y ∈ Y } {\displaystyle b(\,\cdot \,,Y):=\{b(\,\cdot \,,y):y\in Y\}} この場合、任意の に対して、 となる 唯一の が存在する(条件 2 より)。 ここで のこの要素は で表される。
これは線型写像を定義する。 z ∈ Z {\displaystyle z\in Z} y ∈ Y {\displaystyle y\in Y} c ( F ( ⋅ ) , z ) = b ( ⋅ , y ) {\displaystyle c(F(\,\cdot \,),z)=b(\,\cdot \,,y)} Y {\displaystyle Y} t F ( z ) . {\displaystyle {}^{t}F(z).} t F : Z → Y {\displaystyle {}^{t}F:Z\to Y}
および に関する の 転置 または 随伴 と F {\displaystyle F} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ( W , Z , c ) {\displaystyle (W,Z,c)} 呼ばれる (これは エルミート随伴 と混同してはならない )。上で述べた2つの条件(つまり「転置が明確に定義されている」)は、 が明確に定義されているためにも必要であることは容易に分かる 。任意の に対して の 定義条件は 、
すべて の に対して である。 t F {\displaystyle {}^{t}F} z ∈ Z , {\displaystyle z\in Z,} t F ( z ) {\displaystyle {}^{t}F(z)} c ( F ( ⋅ ) , z ) = b ( ⋅ , t F ( z ) ) , {\displaystyle c(F(\,\cdot \,),z)=b\left(\,\cdot \,,{}^{t}F(z)\right),} c ( F ( x ) , z ) = b ( x , t F ( z ) ) {\displaystyle c(F(x),z)=b\left(x,{}^{t}F(z)\right)} x ∈ X . {\displaystyle x\in X.}
この記事の冒頭で述べた慣例によれば、これは [注 4] [注 5] [注 6] [注 7] などの形式の線型写像の転置も定義します (脚注を参照)。 Z → Y , {\displaystyle Z\to Y,} X → Z , {\displaystyle X\to Z,} W → Y , {\displaystyle W\to Y,} Y → W , {\displaystyle Y\to W,}
転置の性質 全体を通じて、 および は 上のペアリングとなり 、転置 が明確に定義された 線形写像となります。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ( W , Z , c ) {\displaystyle (W,Z,c)} K {\displaystyle \mathbb {K} } F : X → W {\displaystyle F:X\to W} t F : Z → Y {\displaystyle {}^{t}F:Z\to Y}
t F : Z → Y {\displaystyle {}^{t}F:Z\to Y} が単射的 (すなわち) である とき、かつその値域が において稠密であるときのみ、 ker t F = { 0 } {\displaystyle \operatorname {ker} {}^{t}F=\{0\}} F {\displaystyle F} ( W , σ ( W , Z , c ) ) . {\displaystyle \left(W,\sigma \left(W,Z,c\right)\right).} が明確に定義されていることに加えて 、転置 も明確に定義されている場合、 t F {\displaystyle {}^{t}F} t F {\displaystyle {}^{t}F} t t F = F . {\displaystyle {}^{tt}F=F.} が上の対写像であり 、が転置が 明確に定義されている 線型写像である とする。すると、転置 が 明確に定義されているような線型写像は ( U , V , a ) {\displaystyle (U,V,a)} K {\displaystyle \mathbb {K} } E : U → X {\displaystyle E:U\to X} t E : Y → V {\displaystyle {}^{t}E:Y\to V} F ∘ E : U → W , {\displaystyle F\circ E:U\to W,} t ( F ∘ E ) : Z → V , {\displaystyle {}^{t}(F\circ E):Z\to V,} t ( F ∘ E ) = t E ∘ t F . {\displaystyle {}^{t}(F\circ E)={}^{t}E\circ {}^{t}F.} がベクトル空間同型 ならば、は単射であり、 その 転置は 明確に定義され、 F : X → W {\displaystyle F:X\to W} t F : Z → Y {\displaystyle {}^{t}F:Z\to Y} F − 1 : W → X , {\displaystyle F^{-1}:W\to X,} t ( F − 1 ) : Y → Z , {\displaystyle {}^{t}\left(F^{-1}\right):Y\to Z,} t ( F − 1 ) = ( t F ) − 1 {\displaystyle {}^{t}\left(F^{-1}\right)=\left({}^{t}F\right)^{-1}} とする と、は の 絶対極 を表す 。 S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} S ∘ {\displaystyle S^{\circ }} A , {\displaystyle A,} [ F ( S ) ] ∘ = ( t F ) − 1 ( S ∘ ) {\displaystyle [F(S)]^{\circ }=\left({}^{t}F\right)^{-1}\left(S^{\circ }\right)} ; もしある 人 にとって 、 F ( S ) ⊆ T {\displaystyle F(S)\subseteq T} T ⊆ W , {\displaystyle T\subseteq W,} t F ( T ∘ ) ⊆ S ∘ {\displaystyle {}^{t}F\left(T^{\circ }\right)\subseteq S^{\circ }} が成り立つ 場合、 と なる 。 T ⊆ W {\displaystyle T\subseteq W} t F ( T ∘ ) ⊆ S ∘ , {\displaystyle {}^{t}F\left(T^{\circ }\right)\subseteq S^{\circ },} F ( S ) ⊆ T ∘ ∘ {\displaystyle F(S)\subseteq T^{\circ \circ }} および が 弱閉円板である場合、 のときのみ有効です 。 T ⊆ W {\displaystyle T\subseteq W} S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} t F ( T ∘ ) ⊆ S ∘ {\displaystyle {}^{t}F\left(T^{\circ }\right)\subseteq S^{\circ }} F ( S ) ⊆ T {\displaystyle F(S)\subseteq T} ker t F = [ F ( X ) ] ⊥ . {\displaystyle \operatorname {ker} {}^{t}F=[F(X)]^{\perp }.} これらの結果は、 絶対極座標の代わりに 実極座標を使用した場合に当てはまります。 と が それらの標準双対性の下でノルム空間であり、が 連続線型写像であるならば、 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} F : X → Y {\displaystyle F:X\to Y} ‖ F ‖ = ‖ t F ‖ . {\displaystyle \|F\|=\left\|{}^{t}F\right\|.}
弱い連続性 が連続である場合、線型写像は 弱連続 です( および に関して ) 。 F : X → W {\displaystyle F:X\to W} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ( W , Z , c ) {\displaystyle (W,Z,c)} F : ( X , σ ( X , Y , b ) ) → ( W , ( W , Z , c ) ) {\displaystyle F:(X,\sigma (X,Y,b))\to (W,(W,Z,c))}
次の結果は、転置写像の存在が弱位相と密接に結びついていることを示しています。
命題 — の点を区別し 、が 線型写像であると 仮定する。このとき、以下の2つは同値である。 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} F : X → W {\displaystyle F:X\to W}
F {\displaystyle F} 弱連続である(つまり、 連続である) F : ( X , σ ( X , Y , b ) ) → ( W , ( W , Z , c ) ) {\displaystyle F:(X,\sigma (X,Y,b))\to (W,(W,Z,c))} c ( F ( ⋅ ) , Z ) ⊆ b ( ⋅ , Y ) {\displaystyle c(F(\,\cdot \,),Z)\subseteq b(\,\cdot \,,Y)} ; の転置は 明確に定義されています。 F {\displaystyle F} が弱連続なら ば F {\displaystyle F}
t F : Z → Y {\displaystyle {}^{t}F:Z\to Y} は弱連続であり、 連続であることを意味します。 t F : ( Z , σ ( Z , W , c ) ) → ( Y , ( Y , X , b ) ) {\displaystyle {}^{t}F:(Z,\sigma (Z,W,c))\to (Y,(Y,X,b))} の転置が明確に定義されるのは、 の点を と区別する 場合のみであり、 この場合 t F {\displaystyle {}^{t}F} Z {\displaystyle Z} W , {\displaystyle W,} t t F = F . {\displaystyle {}^{tt}F=F.}
弱位相と標準双対性 がベクトル空間であり、 が その代数的双対である と仮定する。すると、 の任意の -有界部分集合 は有限次元ベクトル部分空間に含まれ、 の任意のベクトル部分空間は -閉空間 となる 。 X {\displaystyle X} X # {\displaystyle X^{\#}} σ ( X , X # ) {\displaystyle \sigma \left(X,X^{\#}\right)} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} σ ( X , X # ) {\displaystyle \sigma \left(X,X^{\#}\right)}
弱い完全性 が完備位相ベクトル空間 である とき、 は -完備 、あるいは(曖昧さが生じない場合には) 弱完備である と言う。 ノルム位相において完備であるにもかかわらず、弱完備ではない バナッハ空間も 存在する。 ( X , σ ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))} X {\displaystyle X} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)}
がベクトル空間である場合 、標準双対性の下では、 は完全である。
逆に、が 連続双対空間を持つ ハウスドルフ 局所凸 TVSである場合、 が完全である場合に限ります 。つまり、 (すなわち) の評価マップに 送ることで定義されるマップが 一対一である場合に限ります。 X {\displaystyle X} ( X # , σ ( X # , X ) ) {\displaystyle \left(X^{\#},\sigma \left(X^{\#},X\right)\right)} Z {\displaystyle Z} Z ′ , {\displaystyle Z^{\prime },} ( Z , σ ( Z , Z ′ ) ) {\displaystyle \left(Z,\sigma \left(Z,Z^{\prime }\right)\right)} Z = ( Z ′ ) # {\displaystyle Z=\left(Z^{\prime }\right)^{\#}} Z → ( Z ′ ) # {\displaystyle Z\to \left(Z^{\prime }\right)^{\#}} z ∈ Z {\displaystyle z\in Z} z {\displaystyle z} z ′ ↦ z ′ ( z ) {\displaystyle z^{\prime }\mapsto z^{\prime }(z)}
特に、正準双対性に関して、 が のベクトル部分空間であり、 が の 点 を分離する場合 、 が完全となるのは の場合に
限ります。言い換えれば、 が ハウスドルフであり、 弱*位相 (すなわち、点収束の位相) において完全となるような の 適切なベクトル部分空間は存在し ません。したがって、 ハウスドルフ 局所凸 TVS の 連続双対空間に 弱*位相 が 備わっている場合 、 が 完全 となるのは の場合に限り ます (つまり、上の すべての 線型汎関数 が連続となる場合に限ります)。 Y {\displaystyle Y} X # {\displaystyle X^{\#}} Y {\displaystyle Y} X , {\displaystyle X,} ( Y , σ ( Y , X ) ) {\displaystyle (Y,\sigma (Y,X))} Y = X # . {\displaystyle Y=X^{\#}.} Y ≠ X # {\displaystyle Y\neq X^{\#}} X # {\displaystyle X^{\#}} ( X , σ ( X , Y ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y))} Y {\displaystyle Y} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} X {\displaystyle X} X σ ′ {\displaystyle X_{\sigma }^{\prime }} X ′ = X # {\displaystyle X^{\prime }=X^{\#}} X {\displaystyle X}
の識別 はい 代数的双対の部分空間を持つ が の点を区別し 、が の射影の値域を表す 場合 、 はの 代数的双対空間 のベクトル部分空間となり 、 対比は の 標準対比 (ここでは自然な評価写像)と標準的に同一視される。特に、この状況では、 一般性を失うことなく 、が の代数的双対 のベクトル部分空間であり 、 が評価写像であると 仮定する。 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} Z {\displaystyle Z} y ↦ b ( ⋅ , y ) {\displaystyle y\mapsto b(\,\cdot \,,y)} Z {\displaystyle Z} X {\displaystyle X} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ⟨ X , Z ⟩ {\displaystyle \langle X,Z\rangle } ⟨ x , x ′ ⟩ := x ′ ( x ) {\displaystyle \left\langle x,x^{\prime }\right\rangle :=x^{\prime }(x)} Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} b {\displaystyle b}
慣例 : が単射であるときはいつでも(特に が 双対を形成するとき)、 一般性を失うことなく が の 代数的双対空間のベクトル部分空間である と仮定するのが一般的で あり、 は自然な評価写像 であり、 と表記される。 y ↦ b ( ⋅ , y ) {\displaystyle y\mapsto b(\,\cdot \,,y)} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} Y {\displaystyle Y} X , {\displaystyle X,} b {\displaystyle b} Y {\displaystyle Y} X ′ . {\displaystyle X^{\prime }.} 全く同様に、 が の点を区別する場合、 を の代数的双対空間 のベクトル部分空間として識別する ことが可能です。 Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y}
代数的随伴関数 双対性が標準双対性であり、 線型写像の転置が 常に明確に定義されている 特殊な場合、この転置は の 代数的随伴写像 と呼ばれ、 と表記される。 つまり、
この場合、すべての に対して となる。ただし、 の定義条件は以下の通り である。
あるいは、 ⟨ X , X # ⟩ {\displaystyle \left\langle X,X^{\#}\right\rangle } ⟨ W , W # ⟩ , {\displaystyle \left\langle W,W^{\#}\right\rangle ,} F : X → W {\displaystyle F:X\to W} F {\displaystyle F} F # {\displaystyle F^{\#}} F # = t F : W # → X # . {\displaystyle F^{\#}={}^{t}F:W^{\#}\to X^{\#}.} w ′ ∈ W # , {\displaystyle w^{\prime }\in W^{\#},} F # ( w ′ ) = w ′ ∘ F {\displaystyle F^{\#}\left(w^{\prime }\right)=w^{\prime }\circ F} F # ( w ′ ) {\displaystyle F^{\#}\left(w^{\prime }\right)} ⟨ x , F # ( w ′ ) ⟩ = ⟨ F ( x ) , w ′ ⟩ for all > x ∈ X , {\displaystyle \left\langle x,F^{\#}\left(w^{\prime }\right)\right\rangle =\left\langle F(x),w^{\prime }\right\rangle \quad {\text{ for all }}>x\in X,} F # ( w ′ ) ( x ) = w ′ ( F ( x ) ) for all x ∈ X . {\displaystyle F^{\#}\left(w^{\prime }\right)(x)=w^{\prime }(F(x))\quad {\text{ for all }}x\in X.}
ある整数がの 基底であり、 双対 基底 が線形演算子である場合 、の行列表現が について である とき、 の転置は についてである行列表現である 。 X = Y = K n {\displaystyle X=Y=\mathbb {K} ^{n}} n , {\displaystyle n,} E = { e 1 , … , e n } {\displaystyle {\mathcal {E}}=\left\{e_{1},\ldots ,e_{n}\right\}} X {\displaystyle X} E ′ = { e 1 ′ , … , e n ′ } , {\displaystyle {\mathcal {E}}^{\prime }=\left\{e_{1}^{\prime },\ldots ,e_{n}^{\prime }\right\},} F : K n → K n {\displaystyle F:\mathbb {K} ^{n}\to \mathbb {K} ^{n}} F {\displaystyle F} E {\displaystyle {\mathcal {E}}} M := ( f i , j ) , {\displaystyle M:=\left(f_{i,j}\right),} M {\displaystyle M} E ′ {\displaystyle {\mathcal {E}}^{\prime }} F # . {\displaystyle F^{\#}.}
継続性と開放性の弱さ と が双対系である 標準対(つまり と )であり、 が 線型写像であるとする。すると が弱連続となるのは、以下の同値な条件のいずれかを満たす場合のみである。 ⟨ X , Y ⟩ {\displaystyle \left\langle X,Y\right\rangle } ⟨ W , Z ⟩ {\displaystyle \langle W,Z\rangle } Y ⊆ X # {\displaystyle Y\subseteq X^{\#}} Z ⊆ W # {\displaystyle Z\subseteq W^{\#}} F : X → W {\displaystyle F:X\to W} F : X → W {\displaystyle F:X\to W}
F : ( X , σ ( X , Y ) ) → ( W , σ ( W , Z ) ) {\displaystyle F:(X,\sigma (X,Y))\to (W,\sigma (W,Z))} 連続的です。 F # ( Z ) ⊆ Y {\displaystyle F^{\#}(Z)\subseteq Y} F の転置 、 および に関する転置 は明確に定義されています。 t F : Z → Y , {\displaystyle {}^{t}F:Z\to Y,} ⟨ X , Y ⟩ {\displaystyle \left\langle X,Y\right\rangle } ⟨ W , Z ⟩ {\displaystyle \langle W,Z\rangle } が弱連続 ならば 連続となり、さらに F {\displaystyle F} t F :: ( Z , σ ( Z , W ) ) → ( Y , σ ( Y , X ) ) {\displaystyle {}^{t}F::(Z,\sigma (Z,W))\to (Y,\sigma (Y,X))} t t F = F {\displaystyle {}^{tt}F=F}
位相空間間の 写像が 相対的に開いて いるとは、 が 開写像 であり 、が の値域であるときである。 g : A → B {\displaystyle g:A\to B} g : A → Im g {\displaystyle g:A\to \operatorname {Im} g} Im g {\displaystyle \operatorname {Im} g} g . {\displaystyle g.}
とが 双対系であり、が弱連続線型写像である とする 。このとき、以下の写像は同値である。 ⟨ X , Y ⟩ {\displaystyle \langle X,Y\rangle } ⟨ W , Z ⟩ {\displaystyle \langle W,Z\rangle } F : X → W {\displaystyle F:X\to W}
F : ( X , σ ( X , Y ) ) → ( W , σ ( W , Z ) ) {\displaystyle F:(X,\sigma (X,Y))\to (W,\sigma (W,Z))} 比較的オープンです。 の値域 は で閉じてい ます 。 t F {\displaystyle {}^{t}F} σ ( Y , X ) {\displaystyle \sigma (Y,X)} Y {\displaystyle Y} Im t F = ( ker F ) ⊥ {\displaystyle \operatorname {Im} {}^{t}F=(\operatorname {ker} F)^{\perp }} さらに、
F : X → W {\displaystyle F:X\to W} が単射的(単射的)な場合、かつ が全射的(単射的)な場合のみ、 単射的(単射的)である。 t F {\displaystyle {}^{t}F} F : X → W {\displaystyle F:X\to W} が相対的に開かつ単射である 場合に限り、 は射影的である。 t F :: ( Z , σ ( Z , W ) ) → ( Y , σ ( Y , X ) ) {\displaystyle {}^{t}F::(Z,\sigma (Z,W))\to (Y,\sigma (Y,X))}
TVS間のマップの転置 2 つの TVS 間の写像の転置は、 が弱連続である場合にのみ定義されます。 F {\displaystyle F}
が2つのハウスドルフ局所凸位相ベクトル空間間の線型写像である 場合、次のようになる。 F : X → Y {\displaystyle F:X\to Y}
が連続である場合 、それは弱連続であり、 Mackey 連続かつ強連続でもあります。 F {\displaystyle F} t F {\displaystyle {}^{t}F} が弱連続である場合 、それは Mackey 連続かつ強連続です (以下で定義)。 F {\displaystyle F} が弱連続ならば、 の 等連続 部分集合 を の等連続部分集合に 写像する 場合に限り連続である。 F {\displaystyle F} t F : ′ → X ′ {\displaystyle {}^{t}F:^{\prime }\to X^{\prime }} Y ′ {\displaystyle Y^{\prime }} X ′ . {\displaystyle X^{\prime }.} とが ノルム空間である とき 、が連続であることは弱連続であることと同値であり、その場合 X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} F {\displaystyle F} ‖ F ‖ = ‖ t F ‖ . {\displaystyle \|F\|=\left\|{}^{t}F\right\|.} が連続なら ば、 が相対的に開いていることと、 が弱相対的に開いていること(すなわち、 相対的に開いていること)が同値であり、 のすべての等連続部分集合 が の等連続部分集合の像であることは同値である。 F {\displaystyle F} F : X → Y {\displaystyle F:X\to Y} F {\displaystyle F} F : ( X , σ ( X , X ′ ) ) → ( Y , σ ( Y , Y ′ ) ) {\displaystyle F:\left(X,\sigma \left(X,X^{\prime }\right)\right)\to \left(Y,\sigma \left(Y,Y^{\prime }\right)\right)} Im t F = t F ( Y ′ ) {\displaystyle \operatorname {Im} {}^{t}F={}^{t}F\left(Y^{\prime }\right)} Y ′ . {\displaystyle Y^{\prime }.} が連続注入である 場合、 は TVS埋め込み(または同値な 位相埋め込み )であるためには、 のすべての等連続部分集合が のいくつかの等連続部分集合の像となる必要がある。 F {\displaystyle F} F : X → Y {\displaystyle F:X\to Y} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} Y ′ . {\displaystyle Y^{\prime }.}
計量化可能性と分離可能性 を 連続双対空間を持つ 局所凸 空間とし 、 X {\displaystyle X} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} K ⊆ X ′ . {\displaystyle K\subseteq X^{\prime }.}
が 等連続 またはコンパクトで あり 、 が に稠密で ある場合 、 を継承する 部分空間位相は を継承する 部分空間位相と同一である。 K {\displaystyle K} σ ( X ′ , X ) {\displaystyle \sigma \left(X^{\prime },X\right)} D ⊆ X ′ {\displaystyle D\subseteq X^{\prime }} span D {\displaystyle \operatorname {span} D} X , {\displaystyle X,} K {\displaystyle K} ( X ′ , σ ( X ′ , D ) ) {\displaystyle \left(X^{\prime },\sigma \left(X^{\prime },D\right)\right)} K {\displaystyle K} ( X ′ , σ ( X ′ , X ) ) . {\displaystyle \left(X^{\prime },\sigma \left(X^{\prime },X\right)\right).} が 分離可能 で 等連続である 場合 、 によって誘導される部分空間トポロジーが備わっているとき、は 計量化可能 です 。 X {\displaystyle X} K {\displaystyle K} K , {\displaystyle K,} ( X ′ , σ ( X ′ , X ) ) , {\displaystyle \left(X^{\prime },\sigma \left(X^{\prime },X\right)\right),} が分離可能かつ 計量化可能 である場合 、 は分離可能です。 X {\displaystyle X} ( X ′ , σ ( X ′ , X ) ) {\displaystyle \left(X^{\prime },\sigma \left(X^{\prime },X\right)\right)} がノルム空間である 場合、 が分離可能であることと、 の閉単位が連続双対空間と呼ばれる場合、 によって誘導される部分空間位相が与えられたときに計量化可能であることに限ります。 X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} ( X ′ , σ ( X ′ , X ) ) . {\displaystyle \left(X^{\prime },\sigma \left(X^{\prime },X\right)\right).} がノルム空間であり 、その連続双対空間が分離可能であれば(通常のノルム位相が与えられた場合)、は 分離可能である。 X {\displaystyle X} X {\displaystyle X}
極性トポロジーとペアリングと互換性のあるトポロジー 弱位相のみから始めて、 極集合 を用いることで、局所凸位相の範囲を生成することができる。このような位相は 極位相 と呼ばれる。弱位相は、この範囲の中で 最も弱い位相 である。
全体を通して、 は上のペアリングとなり 、はの - 有界部分 集合の空でないコレクションとなる。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} K {\displaystyle \mathbb {K} } G {\displaystyle {\mathcal {G}}} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} X . {\displaystyle X.}
極性トポロジー の部分集合の 集合が与えられたとき 、 (および) によって決定される 上の 極位相 、または 上の -位相 は 上の唯一の位相 ベクトル空間 (TVS)位相で あり、 は 原点で近傍の 部分基底 を形成します。 にこの -位相が備わっている
とき 、それは Y と表記されます。すべての極位相は必然的に 局所凸 です。 が部分集合包含に関して 有向集合 である
とき(すなわち、すべての に対して と なるもの が存在するとき)、0 におけるこの近傍部分基底は実際には 0 における 近傍基底 を形成します。 G {\displaystyle {\mathcal {G}}} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} G {\displaystyle {\mathcal {G}}} b {\displaystyle b} G {\displaystyle {\mathcal {G}}} Y {\displaystyle Y} Y {\displaystyle Y} { r G ∘ : G ∈ G , r > 0 } {\displaystyle \left\{rG^{\circ }:G\in {\mathcal {G}},r>0\right\}} Y {\displaystyle Y} G {\displaystyle {\mathcal {G}}} G {\displaystyle {\mathcal {G}}} G {\displaystyle {\mathcal {G}}} G , K ∈ G {\displaystyle G,K\in {\mathcal {G}}} K ∈ G {\displaystyle K\in {\mathcal {G}}} G ∪ H ⊆ K {\displaystyle G\cup H\subseteq K}
次の表に、重要な極性トポロジの一部を示します。
表記 : が 上の極位相を表す場合 、 この位相を備えた は または単に で表されます (例: の場合 となるため、 となり 、 すべて は を備えた を表します )。 Δ ( X , Y , b ) {\displaystyle \Delta (X,Y,b)} Y {\displaystyle Y} Y {\displaystyle Y} Y Δ ( Y , X , b ) , {\displaystyle Y_{\Delta (Y,X,b)},} Y Δ ( Y , X ) {\displaystyle Y_{\Delta (Y,X)}} Y Δ {\displaystyle Y_{\Delta }} σ ( Y , X , b ) {\displaystyle \sigma (Y,X,b)} Δ = σ {\displaystyle \Delta =\sigma } Y σ ( Y , X , b ) , {\displaystyle Y_{\sigma (Y,X,b)},} Y σ ( Y , X ) {\displaystyle Y_{\sigma (Y,X)}} Y σ {\displaystyle Y_{\sigma }} Y {\displaystyle Y} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} G ⊆ P X {\displaystyle {\mathcal {G}}\subseteq {\mathcal {P}}X} (「...上の一様収束の位相」) 表記 名前 ("...のトポロジ") 別名 の有限部分集合 (または の 有限部分集合の -閉円 板包 ) X {\displaystyle X} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} X {\displaystyle X} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} s ( X , Y , b ) {\displaystyle s(X,Y,b)} 点収束/単純収束 弱い/弱い*トポロジー σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} -コンパクト ディスク τ ( X , Y , b ) {\displaystyle \tau (X,Y,b)} マッキー位相幾何学 σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} -コンパクト凸集合 γ ( X , Y , b ) {\displaystyle \gamma (X,Y,b)} コンパクトな凸収束 σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} -コンパクト部分集合 (またはバランスのとれた -コンパクト部分集合) σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} c ( X , Y , b ) {\displaystyle c(X,Y,b)} コンパクト収束 σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} -境界付き部分集合 b ( X , Y , b ) {\displaystyle b(X,Y,b)} β ( X , Y , b ) {\displaystyle \beta (X,Y,b)} 有界収束 強い位相 最強の極性位相
極性位相に関する定義 連続
線型写像は、が連続であるとき( および に関して ) マッキー連続 である 。 F : X → W {\displaystyle F:X\to W} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ( W , Z , c ) {\displaystyle (W,Z,c)} F : ( X , τ ( X , Y , b ) ) → ( W , τ ( W , Z , c ) ) {\displaystyle F:(X,\tau (X,Y,b))\to (W,\tau (W,Z,c))}
線型写像は、 が連続であるとき( および に関して ) 強連続 である 。 F : X → W {\displaystyle F:X\to W} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ( W , Z , c ) {\displaystyle (W,Z,c)} F : ( X , β ( X , Y , b ) ) → ( W , β ( W , Z , c ) ) {\displaystyle F:(X,\beta (X,Y,b))\to (W,\beta (W,Z,c))}
有界部分集合 のサブセットが 弱有界 (それぞれ Mackey 有界 、 は 強く有界 )である とは、それが で有界 (それぞれ で有界、 で 有界 ) である場合です。 X {\displaystyle X} ( X , σ ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\sigma (X,Y,b))} ( X , τ ( X , Y , b ) ) , {\displaystyle (X,\tau (X,Y,b)),} ( X , β ( X , Y , b ) ) {\displaystyle (X,\beta (X,Y,b))}
ペアと互換性のあるトポロジ が上 のペアリングで が 上のベクトル位相である 場合、 は ペアリングの位相 であり、 が 局所的に凸で あり の連続双対空間である場合、 は ペアリングと 互換 (または 矛盾しない )である。 [注 8] がの点を区別する
場合、 を の代数的双対 のベクトル部分空間として 識別することにより 、定義条件は次のようになる。
一部の著者(例えば [Trèves 2006] および [Schaefer 1999])は、ペアの位相もハウスドルフであることを要求しており、 が の点を区別する 場合(これらの著者はこれを仮定している)はハウスドルフでなければならない 。 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} K {\displaystyle \mathbb {K} } T {\displaystyle {\mathcal {T}}} X {\displaystyle X} T {\displaystyle {\mathcal {T}}} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} ( X , T ) = b ( ⋅ , Y ) . {\displaystyle \left(X,{\mathcal {T}}\right)=b(\,\cdot \,,Y).} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} ( X , T ) ′ = Y . {\displaystyle \left(X,{\mathcal {T}}\right)^{\prime }=Y.} Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X}
弱位相は(弱表現定理で示されているように) 対と両立し 、実際そのような位相の中で最も弱い。この対と両立する最も強い位相は マッキー位相 である。が 反射的 でないノルム空間である場合 、その連続双対空間上の通常のノルム位相は 双対性と両立 しない σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} N {\displaystyle N} ( N ′ , N ) . {\displaystyle \left(N^{\prime },N\right).}
マッキー・アレンズ定理 以下は双対理論における最も重要な定理の 1 つです。
マッキー・アレンズ定理 I — を の点を区別する ペア リングとし 、 (必ずしもハウスドルフである必要はない) 上の局所凸位相とする がペアリングと両立する 場合、かつその場合のみ、 は[note 9] を覆う -コンパクト ディスク の 集合によって決定される極 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} T {\displaystyle {\mathcal {T}}} X {\displaystyle X} T {\displaystyle {\mathcal {T}}} ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} T {\displaystyle {\mathcal {T}}} G {\displaystyle {\mathcal {G}}} σ ( Y , X , b ) {\displaystyle \sigma (Y,X,b)} Y . {\displaystyle Y.}
上のすべての -コンパクトディスク によって生成される極位相を想起すると、 Mackey位相は、ペア リング と両立する 上の最も強い局所凸位相となる。
与えられた位相がMackey位相と同一である局所凸空間は、 Mackey空間 と呼ばれる。上記のMackey-Arens定理から得られる以下の結果は、Mackey-Arens定理とも呼ばれる。 τ ( X , Y , b ) , {\displaystyle \tau (X,Y,b),} σ ( X , Y , b ) {\displaystyle \sigma (X,Y,b)} Y , {\displaystyle Y,} X {\displaystyle X} ( X , Y , b ) . {\displaystyle (X,Y,b).}
マッキー・アレンズ定理 II — を の点を区別する ペア リングとし 、 を 上の局所凸位相とすると、
が ペアリングと両立する場合、かつその場合のみ、 ( X , Y , b ) {\displaystyle (X,Y,b)} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} T {\displaystyle {\mathcal {T}}} X . {\displaystyle X.} T {\displaystyle {\mathcal {T}}} σ ( X , Y , b ) ⊆ T ⊆ τ ( X , Y , b ) . {\displaystyle \sigma (X,Y,b)\subseteq {\mathcal {T}}\subseteq \tau (X,Y,b).}
マッキーの定理、樽、そして閉凸集合 がTVS( または )の 場合、 半空間は 、ある実線型汎 関数 とある連続 実線 型汎関数の 形の集合である。 X {\displaystyle X} R {\displaystyle \mathbb {R} } C {\displaystyle \mathbb {C} } { x ∈ X : f ( x ) ≤ r } {\displaystyle \{x\in X:f(x)\leq r\}} r {\displaystyle r} f {\displaystyle f} X . {\displaystyle X.}
上記の定理は、局所凸空間の閉部分集合と凸部分集合は、 連続双対空間に 完全に 依存することを意味する。したがって、閉部分集合と凸部分集合は、双対性と両立する任意の位相において同じである。つまり、と が 同じ連続双対空間を 持つ任意の局所凸位相である場合、 の凸部分集合が位相 において閉じている ことと、それが位相において閉じていることは同値である。これは、 の任意 の凸部分集合の -閉包が その -閉包に等しく 、 の任意の -閉円 板 に対して が等しいことを意味する。
特に、 が の部分集合である場合、 が の 樽 であることと、それが の樽 であることは同値である。 T {\displaystyle {\mathcal {T}}} L {\displaystyle {\mathcal {L}}} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} T {\displaystyle {\mathcal {T}}} L {\displaystyle {\mathcal {L}}} T {\displaystyle {\mathcal {T}}} X {\displaystyle X} L {\displaystyle {\mathcal {L}}} T {\displaystyle {\mathcal {T}}} A {\displaystyle A} X , {\displaystyle X,} A = A ∘ ∘ . {\displaystyle A=A^{\circ \circ }.} B {\displaystyle B} X {\displaystyle X} B {\displaystyle B} ( X , L ) {\displaystyle (X,{\mathcal {L}})} ( X , L ) . {\displaystyle (X,{\mathcal {L}}).}
次の定理は、 樽型 (つまり閉じた 吸収 円盤 )が弱有界部分集合の極座標とまったく同じであることを示しています。
が位相ベクトル空間である 場合、次式が成り立つ: X {\displaystyle X}
の閉じた 吸収 平衡 部分集合 は 、 の各凸コンパクト部分集合を吸収します(つまり、その集合を含む 実数が 存在する )。 B {\displaystyle B} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} r > 0 {\displaystyle r>0} r B {\displaystyle rB} がハウスドルフで局所凸 ならば、すべてのバレルは すべての凸有界完全部分集合を吸収する。 X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} X . {\displaystyle X.} これらすべては、双対系理論における中心的な定理の一つであるマッキーの定理へと繋がります。簡単に言えば、同じ双対性と両立する任意の2つのハウスドルフ局所凸位相において、有界部分集合は同じであることを述べています。
マッキーの定理 — が連続双対空間を持つハウスドルフ局所凸空間である とし 、標準双対性を考える。が 上の任意の位相で、 上の 双対性と両立する
ならば 、の有界部分集合は の有界部分集合と同じである。 ( X , L ) {\displaystyle (X,{\mathcal {L}})} X ′ {\displaystyle X^{\prime }} ⟨ X , X ′ ⟩ . {\displaystyle \left\langle X,X^{\prime }\right\rangle .} L {\displaystyle {\mathcal {L}}} X {\displaystyle X} ⟨ X , X ′ ⟩ {\displaystyle \left\langle X,X^{\prime }\right\rangle } X {\displaystyle X} ( X , L ) {\displaystyle (X,{\mathcal {L}})} ( X , L ) . {\displaystyle (X,{\mathcal {L}}).}
有限列の空間 を 、十分に大きいすべての に対して と なる スカラー列全体の空間とすると、 によって双線型写像が定義されます。
[ 1 ]
さらに
部分集合 が -有界 (または -有界) であるとは、 すべての インデックスとすべてのインデックス (または と) に対して となる正の実 数列が存在する場合のみを指します 。 X {\displaystyle X} r ∙ = ( r i ) i = 1 ∞ {\displaystyle r_{\bullet }=\left(r_{i}\right)_{i=1}^{\infty }} r i = 0 {\displaystyle r_{i}=0} i . {\displaystyle i.} Y = X {\displaystyle Y=X} b : X × X → K {\displaystyle b:X\times X\to \mathbb {K} } b ( r ∙ , s ∙ ) := ∑ i = 1 ∞ r i s i . {\displaystyle b\left(r_{\bullet },s_{\bullet }\right):=\sum _{i=1}^{\infty }r_{i}s_{i}.} σ ( X , X , b ) = τ ( X , X , b ) . {\displaystyle \sigma (X,X,b)=\tau (X,X,b).} T ⊆ X {\displaystyle T\subseteq X} σ ( X , X , b ) {\displaystyle \sigma (X,X,b)} β ( X , X , b ) {\displaystyle \beta (X,X,b)} m ∙ = ( m i ) i = 1 ∞ {\displaystyle m_{\bullet }=\left(m_{i}\right)_{i=1}^{\infty }} | t i | ≤ m i {\displaystyle \left|t_{i}\right|\leq m_{i}} t ∙ = ( t i ) i = 1 ∞ ∈ T {\displaystyle t_{\bullet }=\left(t_{i}\right)_{i=1}^{\infty }\in T} i {\displaystyle i} m ∙ ∈ X {\displaystyle m_{\bullet }\in X}
したがって、 には 強く有界ではない(つまり、 有界ではない) 弱有界の (つまり、有界の) 部分集合が存在します 。 σ ( X , X , b ) {\displaystyle \sigma (X,X,b)} X {\displaystyle X} β ( X , X , b ) {\displaystyle \beta (X,X,b)}
参照 ベータ双対空間 双直交系 – ベクトル空間のペア 双対空間 – 数学において、線型形式のベクトル空間 デュアルトポロジ 双対性(数学) – 数学における一般的な概念と操作 内積 – 一般化された内積を持つベクトル空間 Pages displaying short descriptions of redirect targets L-半内積 – すべてのノルム空間に適用できる内積の一般化 ペアリング – 数学における双線形写像 極集合 – 双対の特定の点によって囲まれるすべての点の部分集合(双対の場合) 極位相 – 有界部分集合のある部分集合上の一様収束の双対空間位相 還元的双対 強双対空間 – 有界集合上の一様収束の位相を備えた連続双対空間 強位相(極位相) - 有界集合上の一様収束の位相を備えた連続双対空間 Pages displaying short descriptions of redirect targets 線型写像空間上の位相 弱位相 – 数学用語
注記 ^ の サブセットが完全である場合 、 すべての に対して が 成り立ちます 。 S {\displaystyle S} X {\displaystyle X} y ∈ Y {\displaystyle y\in Y} b ( s , y ) = 0 for all s ∈ S {\displaystyle b(s,y)=0\quad {\text{ for all }}s\in S} y = 0 {\displaystyle y=0} ^ 最初の座標において線形である ことは明らかです。 が スカラーであると仮定します。すると、 が 2 番目の座標において線形である ことがわかります。 b {\displaystyle b} c {\displaystyle c} b ( x , c ⊥ y ) = b ( x , c ¯ y ) = ⟨ x , c ¯ y ⟩ = c ⟨ x , y ⟩ = c b ( x , y ) , {\displaystyle b(x,c\perp y)=b\left(x,{\overline {c}}y\right)=\langle x,{\overline {c}}y\rangle =c\langle x,y\rangle =cb(x,y),} b {\displaystyle b} ^ 上の弱い位相は 、 上の最も弱い TVS 位相であり、が 上に 存在するため、すべての写像が 連続になる。 または の双対表記は、 単に が 弱い位相を備えていること を表すためにも使用できる。 が文脈から明らかでない 場合は、 のすべてであると仮定する必要があり、その場合は、 上の 弱い位相 ( により誘導される) と呼ばれる 。 Y {\displaystyle Y} Y {\displaystyle Y} b ( x , ⋅ ) : Y → K {\displaystyle b(x,\,\cdot \,):Y\to \mathbb {K} } x {\displaystyle x} R . {\displaystyle R.} ( Y , σ ( Y , R , b ) ) , {\displaystyle (Y,\sigma (Y,R,b)),} ( Y , σ ( Y , R ) ) , {\displaystyle (Y,\sigma (Y,R)),} ( Y , σ ) {\displaystyle (Y,\sigma )} Y {\displaystyle Y} σ ( Y , R , b ) . {\displaystyle \sigma (Y,R,b).} R {\displaystyle R} X , {\displaystyle X,} Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} ^ が線型写像である 場合 、 の転置は、 が の点をと と区別する 場合に限り明確に定義されます。 この場合、 それぞれについて、 の定義条件は次 のようになります。 G : Z → Y {\displaystyle G:Z\to Y} G {\displaystyle G} t G : X → W , {\displaystyle {}^{t}G:X\to W,} Z {\displaystyle Z} W {\displaystyle W} b ( X , G ( ⋅ ) ) ⊆ c ( W , ⋅ ) . {\displaystyle b(X,G(\,\cdot \,))\subseteq c(W,\,\cdot \,).} x ∈ X , {\displaystyle x\in X,} t G ( x ) {\displaystyle {}^{t}G(x)} c ( x , G ( ⋅ ) ) = c ( t G ( x ) , ⋅ ) . {\displaystyle c(x,G(\,\cdot \,))=c\left({}^{t}G(x),\,\cdot \,\right).} ^ が線型写像である 場合 、 の転置は、 が の点をと と区別する 場合に限り明確に定義されます。 この場合、 それぞれについて、 の定義条件は次 のようになります。 H : X → Z {\displaystyle H:X\to Z} H {\displaystyle H} t H : W → Y , {\displaystyle {}^{t}H:W\to Y,} X {\displaystyle X} Y {\displaystyle Y} c ( W , H ( ⋅ ) ) ⊆ b ( ⋅ , Y ) . {\displaystyle c(W,H(\,\cdot \,))\subseteq b(\,\cdot \,,Y).} w ∈ W , {\displaystyle w\in W,} t H ( w ) {\displaystyle {}^{t}H(w)} c ( w , H ( ⋅ ) ) = b ( ⋅ , t H ( w ) ) . {\displaystyle c(w,H(\,\cdot \,))=b\left(\,\cdot \,,{}^{t}H(w)\right).} ^ が線型写像である 場合 、 の転置は、 が の点をと と区別する 場合に限り明確に定義されます。 この場合、 それぞれについて、 の定義条件は次 のようになります。 H : W → Y {\displaystyle H:W\to Y} H {\displaystyle H} t H : X → Q , {\displaystyle {}^{t}H:X\to Q,} W {\displaystyle W} Z {\displaystyle Z} b ( X , H ( ⋅ ) ) ⊆ c ( ⋅ , Z ) . {\displaystyle b(X,H(\,\cdot \,))\subseteq c(\,\cdot \,,Z).} x ∈ X , {\displaystyle x\in X,} t H ( x ) {\displaystyle {}^{t}H(x)} c ( x , H ( ⋅ ) ) = b ( ⋅ , t H ( x ) ) . {\displaystyle c(x,H(\,\cdot \,))=b\left(\,\cdot \,,{}^{t}H(x)\right).} ^ が線型写像である 場合 、 の転置は、 が の点をと と区別する 場合に限り明確に定義されます。 この場合、 それぞれについて、 の定義条件は次 のようになります。 H : Y → W {\displaystyle H:Y\to W} H {\displaystyle H} t H : Z → X , {\displaystyle {}^{t}H:Z\to X,} Y {\displaystyle Y} X {\displaystyle X} c ( H ( ⋅ ) , Z ) ⊆ b ( X , ⋅ ) . {\displaystyle c(H(\,\cdot \,),Z)\subseteq b(X,\,\cdot \,).} z ∈ Z , {\displaystyle z\in Z,} t H ( z ) {\displaystyle {}^{t}H(z)} c ( H ( ⋅ ) , z ) = b ( t H ( z ) , ⋅ ) {\displaystyle c(H(\,\cdot \,),z)=b\left({}^{t}H(z),\,\cdot \,\right)} ^ もちろん、位相が 「ペアリングと互換性がある」という類似の定義もあるが、この記事では位相のみを扱う。 Y {\displaystyle Y} X . {\displaystyle X.} ^ 集合の部分集合の集合は、 その集合に属する何らかの集合に のすべての点が含まれている場合、 「被覆」さ れると言われることを思い出してください。 S {\displaystyle S} S {\displaystyle S} S {\displaystyle S}
参考文献
参考文献
外部リンク
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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
基本概念 トポロジー 主な結果 地図 サブセット その他の概念
基本概念 主な結果 地図 セットの種類 集合演算 TVSの種類