Function spaces generalizing finite-dimensional p norm spaces
数学 において 、 L p 空間は 有限次元 ベクトル空間の p ノルム の自然な一般化を用いて定義される 関数空間 である 。 アンリ・ルベーグ (Dunford & Schwartz 1958, III.3)にちなんで ルベーグ空間と呼ばれることもあるが、 ブルバキ 群 (Bourbaki 1987)によれば、最初に導入されたのは フリジェス・リース (Riesz 1910) である。
L p 空間は、関数解析 における バナッハ空間 、および 位相ベクトル空間 の重要なクラスを形成します 。測度空間と確率空間の数学的解析における重要な役割のため、ルベーグ空間は物理学、統計学、経済学、金融、工学、その他の分野における問題の理論的議論にも用いられます。
準備
その p 有限次元における -ノルム 異なる -ノルムに基づくの 単位円 の図( 超楕円 も参照 ) (原点から単位円へのすべてのベクトルの長さは 1 で、その長さは対応する の長さの式で計算されます )。 R 2 {\displaystyle \mathbb {R} ^{2}} p {\displaystyle p} p {\displaystyle p} 次元 実 ベクトル空間 における ベクトルのユークリッド長さは ユークリッドノルム で与えられる 。 x = ( x 1 , x 2 , … , x n ) {\displaystyle x=(x_{1},x_{2},\dots ,x_{n})} n {\displaystyle n} R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} ‖ x ‖ 2 = ( x 1 2 + x 2 2 + ⋯ + x n 2 ) 1 / 2 . {\displaystyle \|x\|_{2}=\left({x_{1}}^{2}+{x_{2}}^{2}+\dotsb +{x_{n}}^{2}\right)^{1/2}.}
2点間のユークリッド距離は 、 2点間の直線の 長さです。多くの場合、ユークリッド距離は特定の空間における実際の距離を捉えるのに適しています。一方、格子状の街路図を走るタクシー運転手は、目的地までの直線の長さではなく、 道路が互いに直交しているか平行であるかを考慮した 直線距離で距離を測る必要があります。-ノルムのクラスはこれら2つの例を一般化し、 数学 、 物理学 、 コンピュータサイエンス の多くの分野で豊富な応用があります 。 x {\displaystyle x} y {\displaystyle y} ‖ x − y ‖ 2 {\displaystyle \|x-y\|_{2}} p {\displaystyle p}
実数 の場合 、 の - ノルム または - ノルム は によって定義されます。 が約分された形式で分子が偶数である有理数であり、実数の集合またはそのサブセットの 1 つから抽出される 場合、絶対値バー は省略できます。 p ≥ 1 , {\displaystyle p\geq 1,} p {\displaystyle p} L p {\displaystyle L^{p}} x {\displaystyle x} ‖ x ‖ p = ( | x 1 | p + | x 2 | p + ⋯ + | x n | p ) 1 / p . {\displaystyle \|x\|_{p}=\left(|x_{1}|^{p}+|x_{2}|^{p}+\dotsb +|x_{n}|^{p}\right)^{1/p}.} p {\displaystyle p} x {\displaystyle x}
上記のユークリッドノルムはこのクラスに分類され、 -ノルムです。また、 -ノルムは 直線距離 に対応するノルムです 。 2 {\displaystyle 2} 1 {\displaystyle 1}
-ノルム または 最大 ノルム (または均一ノルム)は、次のように定義されるに対する -ノルム の極限です 。 L ∞ {\displaystyle L^{\infty }} L p {\displaystyle L^{p}} p → ∞ {\displaystyle p\to \infty } ‖ x ‖ ∞ = max { | x 1 | , | x 2 | , … , | x n | } {\displaystyle \|x\|_{\infty }=\max \left\{|x_{1}|,|x_{2}|,\dotsc ,|x_{n}|\right\}}
すべての- ノルムと最大ノルムは「長さ関数」(または ノルム )の特性を満たします 。つまり、 p ≥ 1 , {\displaystyle p\geq 1,} p {\displaystyle p}
ゼロベクトルのみが長さゼロであり、 ベクトルの長さはスカラーの乗算に関して正同次であり( 正同次性 )、 2つのベクトルの和の長さは、ベクトルの長さの和以下です( 三角不等式 )。 抽象的に言えば、これは-ノルム と合わせて ノルムベクトル空間 となることを意味します。さらに、この空間は 完備 で あり 、したがって バナッハ空間 となります。 R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} p {\displaystyle p}
間の関係 p ノルム 2点間のグリッド距離または直線距離(「 マンハッタン距離 」と呼ばれることもある)は、それらの間の線分の長さ(ユークリッド距離または直線距離)よりも短くなることはありません。正式には、これは任意のベクトルのユークリッドノルムがその1次ノルムによって制限されることを意味します。 ‖ x ‖ 2 ≤ ‖ x ‖ 1 . {\displaystyle \|x\|_{2}\leq \|x\|_{1}.}
この事実は -ノルムにも一般化され、 任意のベクトルの -ノルム は とともに増加しません 。 p {\displaystyle p} p {\displaystyle p} ‖ x ‖ p {\displaystyle \|x\|_{p}} x {\displaystyle x} p {\displaystyle p}
‖ x ‖ p + a ≤ ‖ x ‖ p {\displaystyle \|x\|_{p+a}\leq \|x\|_{p}} 任意のベクトル および実数 およびに対して (実際、これは およびに対しても成り立ちます 。) x {\displaystyle x} p ≥ 1 {\displaystyle p\geq 1} a ≥ 0. {\displaystyle a\geq 0.} 0 < p < 1 {\displaystyle 0<p<1} a ≥ 0 {\displaystyle a\geq 0} 反対方向については、 -ノルムと -ノルムの間に次の関係があることが分かっています。 1 {\displaystyle 1} 2 {\displaystyle 2} ‖ x ‖ 1 ≤ n ‖ x ‖ 2 . {\displaystyle \|x\|_{1}\leq {\sqrt {n}}\|x\|_{2}~.}
この不等式は、基礎となるベクトル空間の 次元に依存し、 コーシー・シュワルツの不等式 から直接導かれます。 n {\displaystyle n}
一般に、ベクトル が C n {\displaystyle \mathbb {C} ^{n}} 0 < r < p : {\displaystyle 0<r<p:} ‖ x ‖ p ≤ ‖ x ‖ r ≤ n 1 r − 1 p ‖ x ‖ p . {\displaystyle \|x\|_{p}\leq \|x\|_{r}\leq n^{{\frac {1}{r}}-{\frac {1}{p}}}\|x\|_{p}~.}
これはヘルダーの不等式 の結果です 。
のとき 小惑星、 メートル法 の単位円 小惑星 、メートル法 の単位円 p = 2 3 {\displaystyle p={\tfrac {2}{3}}} において、 この 式は
の 絶対 同次関数 を定義しますが 、結果として得られる関数は 劣加法 ではないため、ノルムを定義しません。一方、この式は 絶対同次性を失う代償として劣加法関数を定義します。 ただし、次数 の同次である Fノルムを定義します。 R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} n > 1 , {\displaystyle n>1,} ‖ x ‖ p = ( | x 1 | p + | x 2 | p + ⋯ + | x n | p ) 1 / p {\displaystyle \|x\|_{p}=\left(|x_{1}|^{p}+|x_{2}|^{p}+\cdots +|x_{n}|^{p}\right)^{1/p}} 0 < p < 1 ; {\displaystyle 0<p<1;} | x 1 | p + | x 2 | p + ⋯ + | x n | p {\displaystyle |x_{1}|^{p}+|x_{2}|^{p}+\dotsb +|x_{n}|^{p}} p . {\displaystyle p.}
したがって、関数は 計量 を定義する 。 計量空間 は次のように表される。 d p ( x , y ) = ∑ i = 1 n | x i − y i | p {\displaystyle d_{p}(x,y)=\sum _{i=1}^{n}|x_{i}-y_{i}|^{p}} ( R n , d p ) {\displaystyle (\mathbb {R} ^{n},d_{p})} ℓ n p . {\displaystyle \ell _{n}^{p}.}
この計量における原点周りの-単位球は「凹」で あるが、 計量によって 定義される位相は 通常のベクトル空間の位相であり、 したがって 局所的に凸な 位相ベクトル空間である 。この定性的な記述に加えて、 の凸性の欠如を定量的に測定する方法は、を -単位球 の スカラー倍 が の凸包を含むような 最小の定数 で表すことである。この凸包は となる。固定された に対して となるという 事実は、以下で定義される 無限次元列空間がもはや局所的に凸ではないことを示している 。 [ 要 出典 ] p {\displaystyle p} B n p {\displaystyle B_{n}^{p}} R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} B p {\displaystyle B_{p}} R n , {\displaystyle \mathbb {R} ^{n},} ℓ n p {\displaystyle \ell _{n}^{p}} ℓ n p {\displaystyle \ell _{n}^{p}} C p ( n ) {\displaystyle C_{p}(n)} C {\displaystyle C} C B n p {\displaystyle C\,B_{n}^{p}} p {\displaystyle p} B n p , {\displaystyle B_{n}^{p},} B n 1 . {\displaystyle B_{n}^{1}.} p < 1 {\displaystyle p<1} C p ( n ) = n 1 p − 1 → ∞ , as n → ∞ {\displaystyle C_{p}(n)=n^{{\tfrac {1}{p}}-1}\to \infty ,\quad {\text{as }}n\to \infty } ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}}
のとき p = 0 ノルムが 1つあり、もう1つは 「ノルム」(引用符付き)
と呼ばれる関数です ℓ 0 {\displaystyle \ell _{0}} ℓ 0 {\displaystyle \ell _{0}}
ノルムの数学的定義は、 バナッハ の 線型演算理論 によって確立された 。数列の 空間は、 積計量 上の Fノルム によって提供される完全な計量位相を持つ : [ 要出典 ] -
ノルム 空間は、関数解析、確率論、調和解析において研究されている。 ℓ 0 {\displaystyle \ell _{0}} ( x n ) ↦ ‖ x ‖ := d ( 0 , x ) = ∑ n 2 − n | x n | 1 + | x n | . {\displaystyle (x_{n})\mapsto \|x\|:=d(0,x)=\sum _{n}2^{-n}{\frac {|x_{n}|}{1+|x_{n}|}}.} ℓ 0 {\displaystyle \ell _{0}}
デビッド・ドノホ によって「ノルム」 と名付けられた別の関数 (引用符は、この関数が適切なノルムではないことを警告している)は、ベクトルの非ゼロ要素の数である [ 要出典 ]。 多くの著者は 引用符を省略することで 用語を乱用している 。ゼロの「ノルム」を定義すると 、 ℓ 0 {\displaystyle \ell _{0}} x . {\displaystyle x.} 0 0 = 0 , {\displaystyle 0^{0}=0,} x {\displaystyle x} | x 1 | 0 + | x 2 | 0 + ⋯ + | x n | 0 . {\displaystyle |x_{1}|^{0}+|x_{2}|^{0}+\cdots +|x_{n}|^{0}.}
p ノルム 0.1 から 2 までを 0.05 ずつ変化させたアニメーション GIF。 これは 同 次ではないため、 ノルム ではありません。例えば、ベクトルを 正の定数でスケーリングしても「ノルム」は変化しません。数学的なノルムとしてはこれらの欠陥があるにもかかわらず、非ゼロ計数「ノルム」は 科学計算 、 情報理論 、 統計学 、特に 信号処理 における 圧縮センシング や計算 調和解析 において用いられています。ノルムではないものの、距離には同次性は求められないため、 ハミング距離 として知られる関連する指標は有効な距離です。 x {\displaystyle x}
ℓ p スペースとシーケンススペース -ノルム は、無限個の要素( シーケンス )を持つベクトルに拡張することができ、空間が生成されます。 これには、特殊なケースとして以下が含まれます。 p {\displaystyle p} ℓ p . {\displaystyle \ell ^{p}.}
ℓ 1 , {\displaystyle \ell ^{1},} 級数が絶対収束する 数列の空間 、 ℓ 2 , {\displaystyle \ell ^{2},} 平方和可能 列の空間は ヒルベルト空間 であり 、 ℓ ∞ , {\displaystyle \ell ^{\infty },} 有界シーケンス の空間 。 スカラーの加法と乗法を適用することで、数列空間は自然なベクトル空間構造を持つ。明示的には、実数(または 複素数)の無限 数列 のベクトル和とスカラー作用は 次のように与えられる。 ( x 1 , x 2 , … , x n , x n + 1 , … ) + ( y 1 , y 2 , … , y n , y n + 1 , … ) = ( x 1 + y 1 , x 2 + y 2 , … , x n + y n , x n + 1 + y n + 1 , … ) , λ ⋅ ( x 1 , x 2 , … , x n , x n + 1 , … ) = ( λ x 1 , λ x 2 , … , λ x n , λ x n + 1 , … ) . {\displaystyle {\begin{aligned}&(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n},x_{n+1},\ldots )+(y_{1},y_{2},\ldots ,y_{n},y_{n+1},\ldots )\\={}&(x_{1}+y_{1},x_{2}+y_{2},\ldots ,x_{n}+y_{n},x_{n+1}+y_{n+1},\ldots ),\\[6pt]&\lambda \cdot \left(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{n},x_{n+1},\ldots \right)\\={}&(\lambda x_{1},\lambda x_{2},\ldots ,\lambda x_{n},\lambda x_{n+1},\ldots ).\end{aligned}}}
-ノルムを定義します 。 p {\displaystyle p} ‖ x ‖ p = ( | x 1 | p + | x 2 | p + ⋯ + | x n | p + | x n + 1 | p + ⋯ ) 1 / p {\displaystyle \|x\|_{p}=\left(|x_{1}|^{p}+|x_{2}|^{p}+\cdots +|x_{n}|^{p}+|x_{n+1}|^{p}+\cdots \right)^{1/p}}
ここで、右側の 級数が 必ずしも収束するとは限らないという複雑な問題が発生します。そのため、たとえば、1 のみで構成される数列は、 に対して無限の -ノルム を持ちます。この場合、 空間は、 -ノルムが有限である ような実数 (または複素数) のすべての無限数列の集合として定義されます 。 ( 1 , 1 , 1 , … ) , {\displaystyle (1,1,1,\ldots ),} p {\displaystyle p} 1 ≤ p < ∞ . {\displaystyle 1\leq p<\infty .} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} p {\displaystyle p}
が増加するにつれて、集合は大きくなること が確認できます 。例えば、数列は には入りませんが、 の場合 は に 入ります。これは、 の級数が ( 調和級数 )
に対して発散するため ですが、 の場合は収束します。 p {\displaystyle p} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} ( 1 , 1 2 , … , 1 n , 1 n + 1 , … ) {\displaystyle \left(1,{\frac {1}{2}},\ldots ,{\frac {1}{n}},{\frac {1}{n+1}},\ldots \right)} ℓ 1 , {\displaystyle \ell ^{1},} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} p > 1 , {\displaystyle p>1,} 1 p + 1 2 p + ⋯ + 1 n p + 1 ( n + 1 ) p + ⋯ , {\displaystyle 1^{p}+{\frac {1}{2^{p}}}+\cdots +{\frac {1}{n^{p}}}+{\frac {1}{(n+1)^{p}}}+\cdots ,} p = 1 {\displaystyle p=1} p > 1. {\displaystyle p>1.}
また、上限 :
とそれに対応する すべての有界列の 空間 を用いて -ノルム を定義する。 [1] 右辺が有限、あるいは左辺が無限大の場合には 、 ∞ {\displaystyle \infty } ‖ x ‖ ∞ = sup ( | x 1 | , | x 2 | , … , | x n | , | x n + 1 | , … ) {\displaystyle \|x\|_{\infty }=\sup(|x_{1}|,|x_{2}|,\dotsc ,|x_{n}|,|x_{n+1}|,\ldots )} ℓ ∞ {\displaystyle \ell ^{\infty }} ‖ x ‖ ∞ = lim p → ∞ ‖ x ‖ p {\displaystyle \|x\|_{\infty }=\lim _{p\to \infty }\|x\|_{p}} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} 1 ≤ p ≤ ∞ . {\displaystyle 1\leq p\leq \infty .}
このように定義された -ノルムは 確か にノルムであり、 このノルムと一緒に バナッハ空間 が存在します。 p {\displaystyle p} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}}
一般ℓ p -空間 前の定義と完全に類似して、 一般 添字集合 (および )
上の空間を と定義できます。 ここで、右辺の収束は、可算個数の被加数のみが非ゼロであることを必要とします( 集合 上の絶対収束 も参照)。ノルム を用いると、 空間はバナッハ空間になります。 が有限で元がある 場合 、この構成は上記で定義した -ノルム となります 。 が可算無限の場合、これはまさに上記で定義した列空間です 。非可算集合の場合、 これは非可分バナッハ空間であり 、 -列空間の 局所凸 直接極限 と見なすことができます 。 [2] ℓ p ( I ) {\displaystyle \ell ^{p}(I)} I {\displaystyle I} 1 ≤ p < ∞ {\displaystyle 1\leq p<\infty } ℓ p ( I ) = { ( x i ) i ∈ I ∈ K I : ∑ i ∈ I | x i | p < + ∞ } , {\displaystyle \ell ^{p}(I)=\left\{(x_{i})_{i\in I}\in \mathbb {K} ^{I}:\sum _{i\in I}|x_{i}|^{p}<+\infty \right\},} ‖ x ‖ p = ( ∑ i ∈ I | x i | p ) 1 / p {\displaystyle \|x\|_{p}=\left(\sum _{i\in I}|x_{i}|^{p}\right)^{1/p}} ℓ p ( I ) {\displaystyle \ell ^{p}(I)} I {\displaystyle I} n {\displaystyle n} R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} p {\displaystyle p} I {\displaystyle I} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} I {\displaystyle I} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}}
ノルム は 、 p = 2 , {\displaystyle p=2,} ‖ ⋅ ‖ 2 {\displaystyle \|\,\cdot \,\|_{2}} ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ , {\displaystyle \langle \,\cdot ,\,\cdot \rangle ,} ユークリッド内積 は 、すべてのベクトルに対して が成り立つ ことを意味する。 分極恒等式 を用いてノルムで表すことができる 。この で によって定義することができる。ここ 、 の場合を考える。 [注 1] を定義する [3] [注 2] に対して ‖ x ‖ 2 = ⟨ x , x ⟩ {\displaystyle \|\mathbf {x} \|_{2}={\sqrt {\langle \mathbf {x} ,\mathbf {x} \rangle }}} x . {\displaystyle \mathbf {x} .} ℓ 2 , {\displaystyle \ell ^{2},} ⟨ ( x i ) i , ( y n ) i ⟩ ℓ 2 = ∑ i x i y i ¯ . {\displaystyle \langle \left(x_{i}\right)_{i},\left(y_{n}\right)_{i}\rangle _{\ell ^{2}}~=~\sum _{i}x_{i}{\overline {y_{i}}}.} p = ∞ . {\displaystyle p=\infty .} ℓ ∞ ( I ) = { x ∈ K I : sup range | x | < + ∞ } , {\displaystyle \ell ^{\infty }(I)=\{x\in \mathbb {K} ^{I}:\sup \operatorname {range} |x|<+\infty \},} x {\displaystyle x} ‖ x ‖ ∞ ≡ inf { C ∈ R ≥ 0 : | x i | ≤ C for all i ∈ I } = { sup range | x | if X ≠ ∅ , 0 if X = ∅ . {\displaystyle \|x\|_{\infty }\equiv \inf\{C\in \mathbb {R} _{\geq 0}:|x_{i}|\leq C{\text{ for all }}i\in I\}={\begin{cases}\sup \operatorname {range} |x|&{\text{if }}X\neq \varnothing ,\\0&{\text{if }}X=\varnothing .\end{cases}}}
指数集合は、 離散σ-代数 と 計数測度 を与えることで 測度空間 に変換できます 。この場合、この空間は より一般的な -空間(以下で定義)の特殊なケースとなります 。 I {\displaystyle I} ℓ p ( I ) {\displaystyle \ell ^{p}(I)} L p {\displaystyle L^{p}}
L p 空間とルベーグ積分 空間は 、絶対値 の 乗 が ルベーグ積分可能 な測定可能な関数の空間として定義され 、ほぼすべての場所で一致する関数は同一視されます。より一般的には、 を測度 空間 とし、 [注3]
のとき 、 から まで のすべての 測定可能な関数、 または 絶対値 の 乗が 有限積分を持つ、または記号で 表すと次の ようになります。 L p {\displaystyle L^{p}} p {\displaystyle p} ( S , Σ , μ ) {\displaystyle (S,\Sigma ,\mu )} 1 ≤ p ≤ ∞ . {\displaystyle 1\leq p\leq \infty .} p ≠ ∞ {\displaystyle p\neq \infty } L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} f {\displaystyle f} S {\displaystyle S} C {\displaystyle \mathbb {C} } R {\displaystyle \mathbb {R} } p {\displaystyle p} ‖ f ‖ p = def ( ∫ S | f | p d μ ) 1 / p < ∞ . {\displaystyle \|f\|_{p}~{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}~\left(\int _{S}|f|^{p}\;\mathrm {d} \mu \right)^{1/p}<\infty .}
の集合を定義するには、 集合 が 測定可能で測度がゼロであるとき、 上で定義された 2 つの関数と は 、 のほぼすべての場所で 等しく 、 ae と表記される、という点を思い出してください。同様に、測定可能な関数(およびその 絶対値 )は 、(必然的に)測定可能な集合が測度がゼロであるとき、 実数 aeによって ほぼすべての場所で 有界 (または 支配 )さ れます。空間 は、 ほぼすべての場所で(ある実数 によって )有界となる すべての測定可能な関数の集合であり、 これらの境界の 最小値 として定義されます。 の
とき、これは の絶対値の本質 的な上限 と同じです 。 [注 4] p = ∞ , {\displaystyle p=\infty ,} f {\displaystyle f} g {\displaystyle g} S {\displaystyle S} f = g {\displaystyle f=g} { s ∈ S : f ( s ) ≠ g ( s ) } {\displaystyle \{s\in S:f(s)\neq g(s)\}} f {\displaystyle f} C , {\displaystyle C,} | f | ≤ C {\displaystyle |f|\leq C} { s ∈ S : | f ( s ) | > C } {\displaystyle \{s\in S:|f(s)|>C\}} L ∞ ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{\infty }(S,\mu )} f {\displaystyle f} C {\displaystyle C} ‖ f ‖ ∞ {\displaystyle \|f\|_{\infty }} ‖ f ‖ ∞ = def inf { C ∈ R ≥ 0 : | f ( s ) | ≤ C for almost every s } . {\displaystyle \|f\|_{\infty }~{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}~\inf\{C\in \mathbb {R} _{\geq 0}:|f(s)|\leq C{\text{ for almost every }}s\}.} μ ( S ) ≠ 0 {\displaystyle \mu (S)\neq 0} f {\displaystyle f} ‖ f ‖ ∞ = { esssup | f | if μ ( S ) > 0 , 0 if μ ( S ) = 0. {\displaystyle \|f\|_{\infty }~=~{\begin{cases}\operatorname {esssup} |f|&{\text{if }}\mu (S)>0,\\0&{\text{if }}\mu (S)=0.\end{cases}}}
例えば、が測定可能な関数で、 ほぼどこでも 等しい場合 [注5]、 任意のに対して 、したがって すべて のに対してである。 f {\displaystyle f} 0 {\displaystyle 0} ‖ f ‖ p = 0 {\displaystyle \|f\|_{p}=0} p {\displaystyle p} f ∈ L p ( S , μ ) {\displaystyle f\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} p . {\displaystyle p.}
任意の正の に対して、 測定可能な関数の における値 とその絶対値は 常に同じです(つまり、 すべての に対して )。したがって、測定可能な関数が に属する 場合、かつその絶対値が に属する場合に限ります。このため、 -ノルムを含む多くの式は、非負の実数値関数に対してのみ述べられます。例えば、 が測定可能、 が実数、 (ここで のとき) のときはいつでも成立する恒等式を考えてみましょう。 非負性要件は、 を に 代入することで削除でき、 次の式が得られます。
特に、 が有限のとき、式は -ノルムを -ノルムに 関連付けることに留意してください 。 p , {\displaystyle p,} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\,\cdot \,\|_{p}} f {\displaystyle f} | f | : S → [ 0 , ∞ ] {\displaystyle |f|:S\to [0,\infty ]} ‖ f ‖ p = ‖ | f | ‖ p {\displaystyle \|f\|_{p}=\||f|\|_{p}} p {\displaystyle p} L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} p {\displaystyle p} ‖ f ‖ p r = ‖ f r ‖ p / r , {\displaystyle \|f\|_{p}^{r}=\|f^{r}\|_{p/r},} f ≥ 0 {\displaystyle f\geq 0} r > 0 {\displaystyle r>0} 0 < p ≤ ∞ {\displaystyle 0<p\leq \infty } ∞ / r = def ∞ {\displaystyle \infty /r\;{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}\;\infty } p = ∞ {\displaystyle p=\infty } f ≥ 0 {\displaystyle f\geq 0} | f | {\displaystyle |f|} f , {\displaystyle f,} ‖ | f | ‖ p r = ‖ | f | r ‖ p / r . {\displaystyle \|\,|f|\,\|_{p}^{r}=\|\,|f|^{r}\,\|_{p/r}.} p = r {\displaystyle p=r} ‖ f ‖ p p = ‖ | f | p ‖ 1 {\displaystyle \|f\|_{p}^{p}=\||f|^{p}\|_{1}} p {\displaystyle p} 1 {\displaystyle 1}
べき乗可積分関数 の半ノルム空間 p {\displaystyle p}
関数の各集合は、 加法とスカラー乗法が点ごとに定義されるとき、 ベクトル空間 を形成する。 [注 6] 2つの 乗積分可能な関数と の
和が 再び 乗積分可能であることは 、[証明 1] から導かれる
が、これは ミンコフスキーの不等式 からも導かれる。この不等式は、 がに対して 三角不等式を 満たすことを
示している (この三角不等式は に対しては成立しない )。 が スカラー乗法に関して閉じているのは、 が 絶対同次で あることによる 。つまり、任意の スカラー と任意の関数に対して L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} p {\displaystyle p} f {\displaystyle f} g {\displaystyle g} p {\displaystyle p} ‖ f + g ‖ p p ≤ 2 p − 1 ( ‖ f ‖ p p + ‖ g ‖ p p ) , {\textstyle \|f+g\|_{p}^{p}\leq 2^{p-1}\left(\|f\|_{p}^{p}+\|g\|_{p}^{p}\right),} ‖ f + g ‖ p ≤ ‖ f ‖ p + ‖ g ‖ p {\displaystyle \|f+g\|_{p}\leq \|f\|_{p}+\|g\|_{p}} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} 1 ≤ p ≤ ∞ {\displaystyle 1\leq p\leq \infty } 0 < p < 1 {\displaystyle 0<p<1} L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} ‖ s f ‖ p = | s | ‖ f ‖ p {\displaystyle \|sf\|_{p}=|s|\|f\|_{p}} s {\displaystyle s} f . {\displaystyle f.}
絶対同次性 、 三角不等式 、非負性は、 半ノルム の定義特性です。したがって、 は半ノルムであり、乗可積分関数 の集合 と は、 半ノルムベクトル空間 を定義します 。一般に、 を満たすが と 完全に 等しく ない 測定可能な関数が存在する可能性があるため、 半ノルムは ノルム ではありません。 [注 5] ( がノルムとなるのは、そのような関数が存在しないときのみです )。 ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} p {\displaystyle p} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} f {\displaystyle f} ‖ f ‖ p = 0 {\displaystyle \|f\|_{p}=0} 0 {\displaystyle 0} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} f {\displaystyle f}
-半ノルム の零集合 p {\displaystyle p}
が測定可能で aeに等しい 場合、 すべての正の関数に対して成り立ちます 。一方、 が測定可能な関数で、 そのような関数が存在する場合 、 ほぼすべての場所で成り立ちます。が有限の場合、これは 上記の ケースと式 から導き出されます。 f {\displaystyle f} 0 {\displaystyle 0} ‖ f ‖ p = 0 {\displaystyle \|f\|_{p}=0} p ≤ ∞ . {\displaystyle p\leq \infty .} f {\displaystyle f} 0 < p ≤ ∞ {\displaystyle 0<p\leq \infty } ‖ f ‖ p = 0 {\displaystyle \|f\|_{p}=0} f = 0 {\displaystyle f=0} p {\displaystyle p} p = 1 {\displaystyle p=1} ‖ f ‖ p p = ‖ | f | p ‖ 1 {\displaystyle \|f\|_{p}^{p}=\||f|^{p}\|_{1}}
したがって、 が正で が 任意の測定可能な関数である場合、 ほぼどこでも が成り立つことと同値で ある。右辺( ae)は について言及していないので 、すべてが 同じ零点集合を持つ ( に依存しない)ことになる。したがって、この共通集合を で表す。この集合は 、任意の正の 零点 集合に対して のベクトル部分空間である。 p ≤ ∞ {\displaystyle p\leq \infty } f {\displaystyle f} ‖ f ‖ p = 0 {\displaystyle \|f\|_{p}=0} f = 0 {\displaystyle f=0} f = 0 {\displaystyle f=0} p , {\displaystyle p,} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} p {\displaystyle p} N = def { f : f = 0 μ -almost everywhere } = { f ∈ L p ( S , μ ) : ‖ f ‖ p = 0 } ∀ p . {\displaystyle {\mathcal {N}}\;{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}\;\{f:f=0\ \mu {\text{-almost everywhere}}\}=\{f\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu ):\|f\|_{p}=0\}\qquad \forall \ p.} L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} p ≤ ∞ . {\displaystyle p\leq \infty .}
商ベクトル空間
すべての 半ノルム と同様に、半ノルムは ベクトル部分空間によって の 標準 商ベクトル空間上に ノルム (簡単に定義)を誘導します。このノルム付き商空間は ルベーグ空間 と呼ばれ 、この記事の主題です。まず、商ベクトル空間を定義します ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} N = { f ∈ L p ( S , μ ) : ‖ f ‖ p = 0 } . {\textstyle {\mathcal {N}}=\{f\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu ):\|f\|_{p}=0\}.}
任意の剰余類 が与えられたとき、 剰余類は ほぼどこでも と等しい すべての測定可能な関数から構成される 。すべての剰余類の集合は、通常 で表され、 ベクトルの加算とスカラー乗算が および で定義されているとき、 を 原点 とするベクトル空間を形成する。
この特定の商ベクトル空間は で表され、 2つの剰余類が等しいのは (または同値として ) の場合のみであり、これ はほぼどこでも の場合のみである。この場合 、 と は 商空間で同一視される。したがって、厳密に言えば、は関数の 同値類 から構成される 。 f ∈ L p ( S , μ ) , {\displaystyle f\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu ),} f + N = def { f + h : h ∈ N } {\displaystyle f+{\mathcal {N}}\;{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}\;\{f+h:h\in {\mathcal {N}}\}} g {\displaystyle g} f {\displaystyle f} L p ( S , μ ) / N = def { f + N : f ∈ L p ( S , μ ) } , {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\mu )/{\mathcal {N}}~~{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}~~\{f+{\mathcal {N}}:f\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\mu )\},} 0 + N = N {\displaystyle 0+{\mathcal {N}}={\mathcal {N}}} ( f + N ) + ( g + N ) = def ( f + g ) + N {\displaystyle (f+{\mathcal {N}})+(g+{\mathcal {N}})\;{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}\;(f+g)+{\mathcal {N}}} s ( f + N ) = def ( s f ) + N . {\displaystyle s(f+{\mathcal {N}})\;{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}\;(sf)+{\mathcal {N}}.} L p ( S , μ ) = def L p ( S , μ ) / N . {\displaystyle L^{p}(S,\,\mu )~{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}~{\mathcal {L}}^{p}(S,\mu )/{\mathcal {N}}.} f + N = g + N {\displaystyle f+{\mathcal {N}}=g+{\mathcal {N}}} g ∈ f + N {\displaystyle g\in f+{\mathcal {N}}} f − g ∈ N {\displaystyle f-g\in {\mathcal {N}}} f = g {\displaystyle f=g} f {\displaystyle f} g {\displaystyle g} L p ( S , μ ) {\displaystyle L^{p}(S,\,\mu )}
商ベクトル空間上の - ノルム p {\displaystyle p}
任意 の剰余類上の 半ノルムの値が 定数で、 この 唯一の値を で表すと等しいとすると 、次のようになります。
この割り当ては、 商ベクトル空間 上 の で表す写像を定義します。 この写像は と 呼ばれる の ノルムです。 f ∈ L p ( S , μ ) , {\displaystyle f\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu ),} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} f + N = { f + h : h ∈ N } {\displaystyle f+{\mathcal {N}}=\{f+h:h\in {\mathcal {N}}\}} ‖ f ‖ p ; {\displaystyle \|f\|_{p};} ‖ f + N ‖ p , {\displaystyle \|f+{\mathcal {N}}\|_{p},} ‖ f + N ‖ p = def ‖ f ‖ p . {\displaystyle \|f+{\mathcal {N}}\|_{p}\;{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}\;\|f\|_{p}.} f + N ↦ ‖ f + N ‖ p {\displaystyle f+{\mathcal {N}}\mapsto \|f+{\mathcal {N}}\|_{p}} ‖ ⋅ ‖ p , {\displaystyle \|\cdot \|_{p},} L p ( S , μ ) = def L p ( S , μ ) / N = { f + N : f ∈ L p ( S , μ ) } . {\displaystyle L^{p}(S,\mu )~~{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}~~{\mathcal {L}}^{p}(S,\mu )/{\mathcal {N}}~=~\{f+{\mathcal {N}}:f\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\mu )\}.} L p ( S , μ ) {\displaystyle L^{p}(S,\mu )} p {\displaystyle p} -ノルム 。剰余類の 値は 特定の関数に依存しません 。つまり、 が任意の 剰余類であれば、 任意の に対して ( 任意の に対して )。 ‖ f + N ‖ p {\displaystyle \|f+{\mathcal {N}}\|_{p}} f + N {\displaystyle f+{\mathcal {N}}} f {\displaystyle f} C ∈ L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {C}}\in L^{p}(S,\mu )} ‖ C ‖ p = ‖ f ‖ p {\displaystyle \|{\mathcal {C}}\|_{p}=\|f\|_{p}} f ∈ C {\displaystyle f\in {\mathcal {C}}} C = f + N {\displaystyle {\mathcal {C}}=f+{\mathcal {N}}} f ∈ C {\displaystyle f\in {\mathcal {C}}}
ルベーグ 空間 L p {\displaystyle L^{p}}
ノルム ベクトル空間は 、- 乗積分可能関数の 空間 または ルベーグ空間 と呼ばれ、 任意の に対して バナッハ空間 である(つまり、 完備計量空間 であり 、この結果は リース・フィッシャー定理 と呼ばれることもある)。基礎となる測度空間 が理解されている場合、 は しばしば と略記される か、単に と表記される。
著者によっては、添え字の表記はまたは のいずれ か を表す場合がある。 ( L p ( S , μ ) , ‖ ⋅ ‖ p ) {\displaystyle \left(L^{p}(S,\mu ),\|\cdot \|_{p}\right)} L p {\displaystyle L^{p}} p {\displaystyle p} 1 ≤ p ≤ ∞ {\displaystyle 1\leq p\leq \infty } S {\displaystyle S} L p ( S , μ ) {\displaystyle L^{p}(S,\mu )} L p ( μ ) , {\displaystyle L^{p}(\mu ),} L p . {\displaystyle L^{p}.} L p {\displaystyle L_{p}} L p ( S , μ ) {\displaystyle L^{p}(S,\mu )} L 1 / p ( S , μ ) . {\displaystyle L^{1/p}(S,\mu ).}
上の 半ノルムが ノルムである場合( の場合にのみ起こる )、ノルム空間は 標準写像を介して ノルム商空間に 線型等 長同型に なる ( であるため )。言い換えると、線型等長写像 を除いて、それらは同じノルム空間になる ため 、 両方とも「空間」と呼ぶことが できる 。 ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} N = { 0 } {\displaystyle {\mathcal {N}}=\{0\}} ( L p ( S , μ ) , ‖ ⋅ ‖ p ) {\displaystyle \left({\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu ),\|\cdot \|_{p}\right)} ( L p ( S , μ ) , ‖ ⋅ ‖ p ) {\displaystyle \left(L^{p}(S,\mu ),\|\cdot \|_{p}\right)} g ∈ L p ( S , μ ) ↦ { g } {\displaystyle g\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )\mapsto \{g\}} g + N = { g } {\displaystyle g+{\mathcal {N}}=\{g\}} L p {\displaystyle L^{p}}
上記の定義は ボッホナー空間 に一般化されます。
一般に、このプロセスは元に戻すことはできません。 の各剰余 類の「標準的な」代表値を定義する一貫した方法はありません。 ただし 、そのような回復を可能にする リフトの理論 はあります。 N {\displaystyle {\mathcal {N}}} L p . {\displaystyle L^{p}.} L ∞ , {\displaystyle L^{\infty },}
特殊なケース 空間 は 空間 の特殊なケースです。つまり、 が 自然数 で、が 計数測度 であるときです。より一般的には、 計数測度を持つ 任意の集合を考えるとき、結果として得られる 空間はと表されます。 例えば、 は整数で添え字付けされたすべての列の空間であり、そのような空間の -ノルムを定義するときは、すべての整数について和をとります。が元 を持つ集合である 空間 は 、 上で定義したように -ノルムを 持ちます 1 ≤ p ≤ ∞ {\displaystyle 1\leq p\leq \infty } ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} L p {\displaystyle L^{p}} S {\displaystyle S} N {\displaystyle \mathbb {N} } μ {\displaystyle \mu } S {\displaystyle S} L p {\displaystyle L^{p}} ℓ p ( S ) . {\displaystyle \ell ^{p}(S).} ℓ p ( Z ) {\displaystyle \ell ^{p}(\mathbb {Z} )} p {\displaystyle p} ℓ p ( n ) , {\displaystyle \ell ^{p}(n),} n {\displaystyle n} n {\displaystyle n} R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} p {\displaystyle p}
空間 と同様に、 は空間 の中で 唯一の ヒルベルト空間 です。複素数の場合、 の内積 は で定義されます。 の関数は、 平方積分可能関数 、 二次積分可能関数 、 平方和可能関数 と呼ばれることもありますが、これらの用語は、 リーマン積分 などの他の意味で平方積分可能な関数にのみ使用されることもあります (Titchmarsh 1976)。 ℓ 2 {\displaystyle \ell ^{2}} L 2 {\displaystyle L^{2}} L p {\displaystyle L^{p}} L 2 {\displaystyle L^{2}} ⟨ f , g ⟩ = ∫ S f ( x ) g ( x ) ¯ d μ ( x ) . {\displaystyle \langle f,g\rangle =\int _{S}f(x){\overline {g(x)}}\,\mathrm {d} \mu (x).} L 2 {\displaystyle L^{2}}
任意のヒルベルト空間と同様に、すべての空間は 適切な空間に線型等長であり、 その集合の濃度は この特定の空間の任意の基底の濃度である。 L 2 {\displaystyle L^{2}} ℓ 2 ( I ) , {\displaystyle \ell ^{2}(I),} I {\displaystyle I} L 2 . {\displaystyle L^{2}.}
複素数値関数を用いると、空間は各点の乗算と共役を含む 可換 C*-代数 となる。多くの測度空間(すべてのシグマ有限測度空間を含む)では、実際には可換フォン ・ノイマン代数 となる 。の元は、任意の 空間 上で 乗算によって 有界作用素 を定義する 。 L ∞ {\displaystyle L^{\infty }} L ∞ {\displaystyle L^{\infty }} L p {\displaystyle L^{p}}
のとき (0 < p < 1) の場合、 は 上記のように定義できます。つまり、 です。 ただし、この場合、 -ノルムは 三角不等式を満たさず、 準ノルム のみを定義します。に対して有効な 不等式は を意味し、 したがって関数 は 上の計量です。 結果として得られる計量空間は 完備 です。 0 < p < 1 , {\displaystyle 0<p<1,} L p ( μ ) {\displaystyle L^{p}(\mu )} N p ( f ) = ∫ S | f | p d μ < ∞ . {\displaystyle N_{p}(f)=\int _{S}|f|^{p}\,d\mu <\infty .} p {\displaystyle p} ‖ f ‖ p = N p ( f ) 1 / p {\displaystyle \|f\|_{p}=N_{p}(f)^{1/p}} ( a + b ) p ≤ a p + b p , {\displaystyle (a+b)^{p}\leq a^{p}+b^{p},} a , b ≥ 0 , {\displaystyle a,b\geq 0,} N p ( f + g ) ≤ N p ( f ) + N p ( g ) {\displaystyle N_{p}(f+g)\leq N_{p}(f)+N_{p}(g)} d p ( f , g ) = N p ( f − g ) = ‖ f − g ‖ p p {\displaystyle d_{p}(f,g)=N_{p}(f-g)=\|f-g\|_{p}^{p}} L p ( μ ) . {\displaystyle L^{p}(\mu ).}
この設定では 逆ミンコフスキー不等式が 満たされ 、 L p {\displaystyle L^{p}} u , v ∈ L p {\displaystyle u,v\in L^{p}} ‖ | u | + | v | ‖ p ≥ ‖ u ‖ p + ‖ v ‖ p {\displaystyle {\Big \|}|u|+|v|{\Big \|}_{p}\geq \|u\|_{p}+\|v\|_{p}}
この結果はクラークソンの不等式 を 証明するために使用でき 、クラークソンの不等式 は の 空間の 一様凸性 を証明するために使用されます(Adams & Fournier 2003)。 L p {\displaystyle L^{p}} 1 < p < ∞ {\displaystyle 1<p<\infty }
の 空間は F空間 である 。つまり、ベクトル空間演算が連続となる完全な並進不変計量を許容する。これは、ほとんどの合理的な測度空間において 局所凸で はない F空間 の典型的な例である。つまり 、関数 を含む開凸集合は、 -準ノルム に対して非有界である。したがって、ベクトルは凸近傍の基本系を持たない。具体的には、測度空間 が有限の正測度の互いに素な可測集合の無限族を含む 場合、これは真である。 L p {\displaystyle L^{p}} 0 < p < 1 {\displaystyle 0<p<1} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} L p ( [ 0 , 1 ] ) , {\displaystyle L^{p}([0,1]),} 0 {\displaystyle 0} p {\displaystyle p} 0 {\displaystyle 0} S {\displaystyle S}
における唯一の空でない凸開集合は 空間全体である。したがって、連続双対空間である零空間には非零連続線型汎関数は存在しない 。 自然 数(すなわち )上の 計数測度 の場合 、 上の有界線型汎関数は 上で有界となるものと全く同じである。 すなわち 、 における数列によって与えられるものである。 には 非自明な凸開集合が含まれるが、位相の基底を与えるにはその数が足りない。 L p ( [ 0 , 1 ] ) {\displaystyle L^{p}([0,1])} L p ( [ 0 , 1 ] ) ; {\displaystyle L^{p}([0,1]);} L p ( μ ) = ℓ p {\displaystyle L^{p}(\mu )=\ell ^{p}} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} ℓ 1 {\displaystyle \ell ^{1}} ℓ ∞ . {\displaystyle \ell ^{\infty }.} ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}}
線型関数が存在しないことは、解析を行う上で極めて望ましくない。 上のルベーグ測度の場合、 について ではなく、可能な限り ハーディ空間 H p で扱うのが一般的である。 これは、線型関数がかなり多く、点同士を区別するのに十分な数であるためである。しかしながら、 について H p ではハーン・バナッハの定理は 依然として成立しない (Duren 1970, §7.5)。 R n , {\displaystyle \mathbb {R} ^{n},} L p {\displaystyle L^{p}} 0 < p < 1 , {\displaystyle 0<p<1,} p < 1 {\displaystyle p<1}
特性
ヘルダーの不等式 を満たす と仮定する 。そして ならば 、 そして p , q , r ∈ [ 1 , ∞ ] {\displaystyle p,q,r\in [1,\infty ]} 1 p + 1 q = 1 r {\displaystyle {\tfrac {1}{p}}+{\tfrac {1}{q}}={\tfrac {1}{r}}} f ∈ L p ( S , μ ) {\displaystyle f\in L^{p}(S,\mu )} g ∈ L q ( S , μ ) {\displaystyle g\in L^{q}(S,\mu )} f g ∈ L r ( S , μ ) {\displaystyle fg\in L^{r}(S,\mu )} ‖ f g ‖ r ≤ ‖ f ‖ p ‖ g ‖ q . {\displaystyle \|fg\|_{r}~\leq ~\|f\|_{p}\,\|g\|_{q}.}
この不等式は ヘルダーの不等式 と呼ばれ、ある意味では最適である。なぜなら 、 と が 測定可能な関数であって、
その 上限 が の閉単位球面上に取られている場合 、 r = 1 {\displaystyle r=1} f {\displaystyle f} sup ‖ g ‖ q ≤ 1 ∫ S | f g | d μ < ∞ {\displaystyle \sup _{\|g\|_{q}\leq 1}\,\int _{S}|fg|\,\mathrm {d} \mu ~<~\infty } L q ( S , μ ) , {\displaystyle L^{q}(S,\mu ),} f ∈ L p ( S , μ ) {\displaystyle f\in L^{p}(S,\mu )} ‖ f ‖ p = sup ‖ g ‖ q ≤ 1 ∫ S f g d μ . {\displaystyle \|f\|_{p}~=~\sup _{\|g\|_{q}\leq 1}\,\int _{S}fg\,\mathrm {d} \mu .}
一般化ミンコフスキー不等式 ミンコフスキー不等式は、 三角不等式を 満たすこと を述べており 、一般化することができます。測定可能な関数が 非負であれば(ここで 、とは測度空間)、すべての に対して ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} F : M × N → R {\displaystyle F:M\times N\to \mathbb {R} } ( M , μ ) {\displaystyle (M,\mu )} ( N , ν ) {\displaystyle (N,\nu )} 1 ≤ p ≤ q ≤ ∞ , {\displaystyle 1\leq p\leq q\leq \infty ,} ‖ ‖ F ( ⋅ , n ) ‖ L p ( M , μ ) ‖ L q ( N , ν ) ≤ ‖ ‖ F ( m , ⋅ ) ‖ L q ( N , ν ) ‖ L p ( M , μ ) . {\displaystyle \left\|\left\|F(\,\cdot ,n)\right\|_{L^{p}(M,\mu )}\right\|_{L^{q}(N,\nu )}~\leq ~\left\|\left\|F(m,\cdot )\right\|_{L^{q}(N,\nu )}\right\|_{L^{p}(M,\mu )}\ .}
原子分解 ならば、 すべての非負数は 原子分解 を 持つことになります 。 つまり、 非負実数の列と、 原子 と呼ばれる非負関数の列が存在し 、その台は、 すべての整数とに対して
、 かつ
となるような、 2つに素な 測度の集合 です 。さらに、関数の列は のみに依存します ( とは独立です )。 これらの不等式は、すべての整数に対して
が保証されます が、 の台が 2つに素であることは 1 ≤ p < ∞ {\displaystyle 1\leq p<\infty } f ∈ L p ( μ ) {\displaystyle f\in L^{p}(\mu )} ( r n ) n ∈ Z {\displaystyle (r_{n})_{n\in \mathbb {Z} }} ( f n ) n ∈ Z , {\displaystyle (f_{n})_{n\in \mathbb {Z} },} ( supp f n ) n ∈ Z {\displaystyle \left(\operatorname {supp} f_{n}\right)_{n\in \mathbb {Z} }} μ ( supp f n ) ≤ 2 n + 1 , {\displaystyle \mu \left(\operatorname {supp} f_{n}\right)\leq 2^{n+1},} f = ∑ n ∈ Z r n f n , {\displaystyle f~=~\sum _{n\in \mathbb {Z} }r_{n}\,f_{n}\,,} n ∈ Z , {\displaystyle n\in \mathbb {Z} ,} ‖ f n ‖ ∞ ≤ 2 − n p , {\displaystyle \|f_{n}\|_{\infty }~\leq ~2^{-{\tfrac {n}{p}}}\,,} 1 2 ‖ f ‖ p p ≤ ∑ n ∈ Z r n p ≤ 2 ‖ f ‖ p p , {\displaystyle {\tfrac {1}{2}}\|f\|_{p}^{p}~\leq ~\sum _{n\in \mathbb {Z} }r_{n}^{p}~\leq ~2\|f\|_{p}^{p}\,,} ( r n f n ) n ∈ Z {\displaystyle (r_{n}f_{n})_{n\in \mathbb {Z} }} f {\displaystyle f} p {\displaystyle p} ‖ f n ‖ p p ≤ 2 {\displaystyle \|f_{n}\|_{p}^{p}\leq 2} n {\displaystyle n} ( f n ) n ∈ Z {\displaystyle (f_{n})_{n\in \mathbb {Z} }} ‖ f ‖ p p = ∑ n ∈ Z r n p ‖ f n ‖ p p . {\displaystyle \|f\|_{p}^{p}~=~\sum _{n\in \mathbb {Z} }r_{n}^{p}\,\|f_{n}\|_{p}^{p}\,.}
原子分解は、まずすべての整数 [注 7] に対して定義し
、次に とすること
で明示的に与えることができます。 ここで は 集合の測度を表し 、は 集合の 指示関数 を表します。
数列 は減少し、 に収束します [ その結果、 の場合、 となり 、 は と等しく等しくなります (特に、 で割って も 問題は発生しません)。 n ∈ Z , {\displaystyle n\in \mathbb {Z} ,} t n = inf { t ∈ R : μ ( f > t ) < 2 n } {\displaystyle t_{n}=\inf\{t\in \mathbb {R} :\mu (f>t)<2^{n}\}} r n = 2 n / p t n and f n = f r n 1 ( t n + 1 < f ≤ t n ) {\displaystyle r_{n}~=~2^{n/p}\,t_{n}~{\text{ and }}\quad f_{n}~=~{\frac {f}{r_{n}}}\,\mathbf {1} _{(t_{n+1}<f\leq t_{n})}} μ ( f > t ) = μ ( { s : f ( s ) > t } ) {\displaystyle \mu (f>t)=\mu (\{s:f(s)>t\})} ( f > t ) := { s ∈ S : f ( s ) > t } {\displaystyle (f>t):=\{s\in S:f(s)>t\}} 1 ( t n + 1 < f ≤ t n ) {\displaystyle \mathbf {1} _{(t_{n+1}<f\leq t_{n})}} ( t n + 1 < f ≤ t n ) := { s ∈ S : t n + 1 < f ( s ) ≤ t n } . {\displaystyle (t_{n+1}<f\leq t_{n}):=\{s\in S:t_{n+1}<f(s)\leq t_{n}\}.} ( t n ) n ∈ Z {\displaystyle (t_{n})_{n\in \mathbb {Z} }} 0 {\displaystyle 0} n → ∞ . {\displaystyle n\to \infty .} t n = 0 {\displaystyle t_{n}=0} t n + 1 = 0 {\displaystyle t_{n+1}=0} ( t n + 1 < f ≤ t n ) = ∅ {\displaystyle (t_{n+1}<f\leq t_{n})=\varnothing } f n = 1 r n f 1 ( t n + 1 < f ≤ t n ) {\displaystyle f_{n}={\frac {1}{r_{n}}}\,f\,\mathbf {1} _{(t_{n+1}<f\leq t_{n})}} 0 {\displaystyle 0} 1 r n {\displaystyle {\tfrac {1}{r_{n}}}} r n = 0 {\displaystyle r_{n}=0}
を定義するために使用されたの 補完 累積分布関数 は、(以下に示す) 弱 -ノルムの定義にも現れ、 の -ノルム ( の場合 )を 積分 として表すために使用できます。 ここで、積分は、 の通常のルベーグ測度に関するものです。 t ∈ R ↦ μ ( | f | > t ) {\displaystyle t\in \mathbb {R} \mapsto \mu (|f|>t)} | f | = f {\displaystyle |f|=f} t n {\displaystyle t_{n}} L p {\displaystyle L^{p}} p {\displaystyle p} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} 1 ≤ p < ∞ {\displaystyle 1\leq p<\infty } f ∈ L p ( S , μ ) {\displaystyle f\in L^{p}(S,\mu )} ‖ f ‖ p p = p ∫ 0 ∞ t p − 1 μ ( | f | > t ) d t , {\displaystyle \|f\|_{p}^{p}~=~p\,\int _{0}^{\infty }t^{p-1}\mu (|f|>t)\,\mathrm {d} t\,,} ( 0 , ∞ ) . {\displaystyle (0,\infty ).}
双対空間 の 双対 空間 は、 と なるような と自然同型を持つ 。この同型は、
任意の に対して で定義される 汎関数と関連付けられる L p ( μ ) {\displaystyle L^{p}(\mu )} 1 < p < ∞ {\displaystyle 1<p<\infty } L q ( μ ) , {\displaystyle L^{q}(\mu ),} q {\displaystyle q} 1 p + 1 q = 1 {\displaystyle {\tfrac {1}{p}}+{\tfrac {1}{q}}=1} g ∈ L q ( μ ) {\displaystyle g\in L^{q}(\mu )} κ p ( g ) ∈ L p ( μ ) ∗ {\displaystyle \kappa _{p}(g)\in L^{p}(\mu )^{*}} f ↦ κ p ( g ) ( f ) = ∫ f g d μ {\displaystyle f\mapsto \kappa _{p}(g)(f)=\int fg\,\mathrm {d} \mu } f ∈ L p ( μ ) . {\displaystyle f\in L^{p}(\mu ).}
κ p : L q ( μ ) → L p ( μ ) ∗ {\displaystyle \kappa _{p}:L^{q}(\mu )\to L^{p}(\mu )^{*}} は、ヘルダー不等式の 極限ケース によって 等長写像 となる、明確に定義された連続線型写像である。が 有限測度空間 であるとき、 ラドン・ニコディムの定理 を用いて、任意 のがこのように表現できること、すなわち、が バナッハ空間 の 等長同型写像 である ことを示すことができる 。 したがって、単に がの 連続双対空間 である と述べるのが通例である。 ( S , Σ , μ ) {\displaystyle (S,\Sigma ,\mu )} σ {\displaystyle \sigma } G ∈ L p ( μ ) ∗ {\displaystyle G\in L^{p}(\mu )^{*}} κ p {\displaystyle \kappa _{p}} L q ( μ ) {\displaystyle L^{q}(\mu )} L p ( μ ) . {\displaystyle L^{p}(\mu ).}
空間 は 反射 的 である 。 を上と同様にし、を対応する線型等長写像とする。 の逆写像の 転置 (または随伴写像)と 合成して得られる から への写像を考える。 1 < p < ∞ , {\displaystyle 1<p<\infty ,} L p ( μ ) {\displaystyle L^{p}(\mu )} κ p {\displaystyle \kappa _{p}} κ q : L p ( μ ) → L q ( μ ) ∗ {\displaystyle \kappa _{q}:L^{p}(\mu )\to L^{q}(\mu )^{*}} L p ( μ ) {\displaystyle L^{p}(\mu )} L p ( μ ) ∗ ∗ , {\displaystyle L^{p}(\mu )^{**},} κ q {\displaystyle \kappa _{q}} κ p : {\displaystyle \kappa _{p}:}
j p : L p ( μ ) ⟶ κ q L q ( μ ) ∗ ⟶ ( κ p − 1 ) ∗ L p ( μ ) ∗ ∗ {\displaystyle j_{p}:L^{p}(\mu )\mathrel {\overset {\kappa _{q}}{\longrightarrow }} L^{q}(\mu )^{*}\mathrel {\overset {\left(\kappa _{p}^{-1}\right)^{*}}{\longrightarrow }} L^{p}(\mu )^{**}}
この写像は、 その双対への の 標準的な埋め込み と一致する。さらに、この写像は2つの全射等長写像の合成として全射であり、これは反射性を証明している。 J {\displaystyle J} L p ( μ ) {\displaystyle L^{p}(\mu )} j p {\displaystyle j_{p}}
上の 測度が シグマ有限 であれば 、 の双対は と等長同型である(より正確には、 に対応する 写像はから へ の等長写像である)。 μ {\displaystyle \mu } S {\displaystyle S} L 1 ( μ ) {\displaystyle L^{1}(\mu )} L ∞ ( μ ) {\displaystyle L^{\infty }(\mu )} κ 1 {\displaystyle \kappa _{1}} p = 1 {\displaystyle p=1} L ∞ ( μ ) {\displaystyle L^{\infty }(\mu )} L 1 ( μ ) ∗ . {\displaystyle L^{1}(\mu )^{*}.}
の双対は より微妙である。の元は、に関して 絶対連続で ある、有界符号 有限 加法測度 と同一視できる 。詳細は ba空間を 参照のこと 。選択公理を仮定すると、この空間は、 いくつかの自明な場合を除いて、よりもはるかに大きくなる。しかし、 サハロン・シェラーは、 ツェルメロ・フランケル集合論 (ZF + DC + 「実数のすべての部分集合は ベールの性質 を持つ」)の比較的整合的な拡張が存在し、 その中での双対は [11] であることを証明した。 L ∞ ( μ ) {\displaystyle L^{\infty }(\mu )} L ∞ ( μ ) ∗ {\displaystyle L^{\infty }(\mu )^{*}} S {\displaystyle S} μ . {\displaystyle \mu .} L 1 ( μ ) {\displaystyle L^{1}(\mu )} ℓ ∞ {\displaystyle \ell ^{\infty }} ℓ 1 . {\displaystyle \ell ^{1}.}
埋め込み 口語的に言えば、 が 局所的に特異な関数を含む場合、 の元は より広がりを持つ可能性がある。 半直線上の ルベーグ測度 を考えてみよう。 の連続関数は 近傍で爆発する可能性 があるが、無限大に向かって十分に速く減衰する必要がある。一方、 の連続関数は 全く減衰する必要はないが、爆発は許されない。より正式には: [12] 1 ≤ p < q ≤ ∞ , {\displaystyle 1\leq p<q\leq \infty ,} L p ( S , μ ) {\displaystyle L^{p}(S,\mu )} L q ( S , μ ) {\displaystyle L^{q}(S,\mu )} ( 0 , ∞ ) . {\displaystyle (0,\infty ).} L 1 {\displaystyle L^{1}} 0 {\displaystyle 0} L ∞ {\displaystyle L^{\infty }}
の場合 :に、有限だが任意に大きな測度の集合 (たとえば、任意 の有限測度 ) が含まれない 場合に限ります。 0 < p < q < ∞ {\displaystyle 0<p<q<\infty } L q ( S , μ ) ⊆ L p ( S , μ ) {\displaystyle L^{q}(S,\mu )\subseteq L^{p}(S,\mu )} S {\displaystyle S} の場合 : に、 ゼロではないが任意に小さい測度の集合 (たとえば、 計数測度 ) が含まれない場合に限ります。 0 < p < q ≤ ∞ {\displaystyle 0<p<q\leq \infty } L p ( S , μ ) ⊆ L q ( S , μ ) {\displaystyle L^{p}(S,\mu )\subseteq L^{q}(S,\mu )} S {\displaystyle S} 実数直線上のルベーグ測度についてはどちらの条件も成立しないが、任意の有限集合上の 計数測度については両方の条件が成立する。 閉グラフ定理 の帰結として 、埋め込みは連続である。すなわち、 恒等作用素 は、前者の場合は から へ、 後者の 場合は から へ の有界線型写像となる 。実際、領域が有限測度を持つ場合、 ヘルダーの不等式 を 用いて以下の明示的な計算を行うことができる。 L q {\displaystyle L^{q}} L p {\displaystyle L^{p}} L p {\displaystyle L^{p}} L q {\displaystyle L^{q}} S {\displaystyle S} ‖ 1 f p ‖ 1 ≤ ‖ 1 ‖ q / ( q − p ) ‖ f p ‖ q / p {\displaystyle \ \|\mathbf {1} f^{p}\|_{1}\leq \|\mathbf {1} \|_{q/(q-p)}\|f^{p}\|_{q/p}} ‖ f ‖ p ≤ μ ( S ) 1 / p − 1 / q ‖ f ‖ q . {\displaystyle \ \|f\|_{p}\leq \mu (S)^{1/p-1/q}\|f\|_{q}.}
上記の不等式に現れる定数は、 ほぼすべての
場合において 等式 が正確に 達成される場合とまったく同じである という意味で最適です。 I : L q ( S , μ ) → L p ( S , μ ) {\displaystyle I:L^{q}(S,\mu )\to L^{p}(S,\mu )} ‖ I ‖ q , p = μ ( S ) 1 / p − 1 / q {\displaystyle \|I\|_{q,p}=\mu (S)^{1/p-1/q}} f = 1 {\displaystyle f=1} μ {\displaystyle \mu }
稠密部分空間 と を 測度空間とし、 によって与えられる
積分可能な 単純関数 を考える。ここ で 、はスカラー であり、有限測度を持ち、は 集合の 指示 関数 である。 積分 の構築により 、積分可能な単純関数のベクトル空間は、 において 稠密である 1 ≤ p < ∞ {\displaystyle 1\leq p<\infty } ( S , Σ , μ ) {\displaystyle (S,\Sigma ,\mu )} f {\displaystyle f} S {\displaystyle S} f = ∑ j = 1 n a j 1 A j , {\displaystyle f=\sum _{j=1}^{n}a_{j}\mathbf {1} _{A_{j}},} a j {\displaystyle a_{j}} A j ∈ Σ {\displaystyle A_{j}\in \Sigma } 1 A j {\displaystyle {\mathbf {1} }_{A_{j}}} A j , {\displaystyle A_{j},} j = 1 , … , n . {\displaystyle j=1,\dots ,n.} L p ( S , Σ , μ ) . {\displaystyle L^{p}(S,\Sigma ,\mu ).}
が通常の 位相空間 であり、 その ボレル𝜎代数 で ある 場合、さらに多くのことが言えます 。 S {\displaystyle S} Σ {\displaystyle \Sigma }
がの開集合である とする。すると に含まれる 任意のボレル集合に対して、 の閉集合 と の開集合が存在し、 任意の に対して と なる
。続いて 上の ウリゾーン関数 が存在し、 は 上かつ 上となり 、 となる
。 V ⊆ S {\displaystyle V\subseteq S} μ ( V ) < ∞ . {\displaystyle \mu (V)<\infty .} A ∈ Σ {\displaystyle A\in \Sigma } V {\displaystyle V} F {\displaystyle F} U {\displaystyle U} F ⊆ A ⊆ U ⊆ V and μ ( U ∖ F ) = μ ( U ) − μ ( F ) < ε , {\displaystyle F\subseteq A\subseteq U\subseteq V\quad {\text{and}}\quad \mu (U\setminus F)=\mu (U)-\mu (F)<\varepsilon ,} ε > 0 {\displaystyle \varepsilon >0} 0 ≤ φ ≤ 1 {\displaystyle 0\leq \varphi \leq 1} S {\displaystyle S} 1 {\displaystyle 1} F {\displaystyle F} 0 {\displaystyle 0} S ∖ U , {\displaystyle S\setminus U,} ∫ S | 1 A − φ | d μ < ε . {\displaystyle \int _{S}|\mathbf {1} _{A}-\varphi |\,\mathrm {d} \mu <\varepsilon \,.}
が有限測度の開集合の増加列で覆われる 場合、 -積分連続関数 の空間は稠密である 。より正確には、開集合のいずれかの外側で消える有界連続関数を使用することができる。 S {\displaystyle S} ( V n ) {\displaystyle (V_{n})} p {\displaystyle p} L p ( S , Σ , μ ) . {\displaystyle L^{p}(S,\Sigma ,\mu ).} V n . {\displaystyle V_{n}.}
これは特に、 がルベーグ測度であるとき 、 に当てはまります 。例えば、連続かつコンパクトに支えられた関数の空間、および積分可能な 階段関数 の空間は において稠密です 。 S = R d {\displaystyle S=\mathbb {R} ^{d}} μ {\displaystyle \mu } L p ( R d ) {\displaystyle L^{p}(\mathbb {R} ^{d})}
閉じた部分空間 が 任意の正の実数、 が 測定可能空間上の 確率測度 (したがって )、が ベクトル部分空間であるとき、が 有限次元 (は と は独立に選択された)である 場合に限り、は の閉部分空間である。 アレクサンダー・グロタンディーク [ によるこの定理において、 ベクトル空間が の部分集合であることが重要となる 。なぜなら、 の無限次元閉ベクトル部分空間 ( の部分集合でもある )を構成することが可能であるためである。ここでは 単位円 上の ルベーグ測度 であり 、 は それを質量で割った結果の確率測度である 0 < p < ∞ {\displaystyle 0<p<\infty } μ {\displaystyle \mu } ( S , Σ ) {\displaystyle (S,\Sigma )} L ∞ ( μ ) ⊆ L p ( μ ) {\displaystyle L^{\infty }(\mu )\subseteq L^{p}(\mu )} V ⊆ L ∞ ( μ ) {\displaystyle V\subseteq L^{\infty }(\mu )} V {\displaystyle V} L p ( μ ) {\displaystyle L^{p}(\mu )} V {\displaystyle V} V {\displaystyle V} p {\displaystyle p} V {\displaystyle V} L ∞ {\displaystyle L^{\infty }} L 1 ( S 1 , 1 2 π λ ) {\displaystyle L^{1}\left(S^{1},{\tfrac {1}{2\pi }}\lambda \right)} L 4 {\displaystyle L^{4}} λ {\displaystyle \lambda } S 1 {\displaystyle S^{1}} 1 2 π λ {\displaystyle {\tfrac {1}{2\pi }}\lambda } λ ( S 1 ) = 2 π . {\displaystyle \lambda (S^{1})=2\pi .}
応用
統計 統計学では、 平均 、 中央 値、 標準偏差 などの 中心傾向 と 統計的分散 の尺度は測定基準の観点から定義することができ、中心傾向の尺度は 変分問題に対する解 として特徴付けることができます 。 L p {\displaystyle L^{p}}
ペナルティ付き回帰 において 、「L1ペナルティ」と「L2ペナルティ」は、 解のパラメータ値ベクトルの ノルム (つまり、その絶対値の合計)またはその二乗ノルム( ユークリッド長)のいずれかにペナルティを課すことを指します。LASSO の ようにL1ペナルティを使用する手法は 、スパースな解(多くのパラメータがゼロである解)を推奨します。 [14] 弾性ネット正則化では、 パラメータベクトルの ノルムと二乗ノルム を組み合わせたペナルティ項を使用します。 L 1 {\displaystyle L^{1}} L 2 {\displaystyle L^{2}} L 1 {\displaystyle L^{1}} L 2 {\displaystyle L^{2}}
ハウスドルフ・ヤングの不等式 実数直線 のフーリエ変換(周期関数 については 、 フーリエ 級数 を 参照 )は、 それぞれ (または) に写像され ます。ここで、 およびこれは、 リース・トーリン補間定理 の結果であり、 ハウスドルフ・ヤングの不等式 によって明確になります 。 L p ( R ) {\displaystyle L^{p}(\mathbb {R} )} L q ( R ) {\displaystyle L^{q}(\mathbb {R} )} L p ( T ) {\displaystyle L^{p}(\mathbf {T} )} ℓ q {\displaystyle \ell ^{q}} 1 ≤ p ≤ 2 {\displaystyle 1\leq p\leq 2} 1 p + 1 q = 1. {\displaystyle {\tfrac {1}{p}}+{\tfrac {1}{q}}=1.}
対照的に、 フーリエ変換が p > 2 , {\displaystyle p>2,} L q . {\displaystyle L^{q}.}
ヒルベルト空間 ヒルベルト空間は、 量子力学から 確率微積分 まで 、多くの応用において中心的な役割を果たします 。空間 と は どちらもヒルベルト空間です。実際、ヒルベルト基底 、すなわち または任意のヒルベルト空間の最大直交部分集合を選択すると 、すべてのヒルベルト空間は ( 上記と同じ) と等長同型であることがわかります。つまり、 型のヒルベルト空間です L 2 {\displaystyle L^{2}} ℓ 2 {\displaystyle \ell ^{2}} E , {\displaystyle E,} L 2 {\displaystyle L^{2}} ℓ 2 ( E ) {\displaystyle \ell ^{2}(E)} E {\displaystyle E} ℓ 2 . {\displaystyle \ell ^{2}.}
一般化と拡張
弱 L p を測度空間とし、を 実数値または複素数値を持つ 測定可能な関数 とし ます 。の 分布 関数 は、によって 定義されます ( S , Σ , μ ) {\displaystyle (S,\Sigma ,\mu )} f {\displaystyle f} S . {\displaystyle S.} f {\displaystyle f} t ≥ 0 {\displaystyle t\geq 0} λ f ( t ) = μ { x ∈ S : | f ( x ) | > t } . {\displaystyle \lambda _{f}(t)=\mu \{x\in S:|f(x)|>t\}.}
が に対して である 場合 、マルコフの不等式 より 、 f {\displaystyle f} L p ( S , μ ) {\displaystyle L^{p}(S,\mu )} p {\displaystyle p} 1 ≤ p < ∞ , {\displaystyle 1\leq p<\infty ,} λ f ( t ) ≤ ‖ f ‖ p p t p {\displaystyle \lambda _{f}(t)\leq {\frac {\|f\|_{p}^{p}}{t^{p}}}}
関数が 弱 空間にあると言われる 場合 、または 、すべての f {\displaystyle f} L p ( S , μ ) {\displaystyle L^{p}(S,\mu )} L p , w ( S , μ ) , {\displaystyle L^{p,w}(S,\mu ),} C > 0 {\displaystyle C>0} t > 0 , {\displaystyle t>0,} λ f ( t ) ≤ C p t p {\displaystyle \lambda _{f}(t)\leq {\frac {C^{p}}{t^{p}}}}
この不等式に対する 最適な定数は の -ノルムであり 、次のように表される。 C {\displaystyle C} L p , w {\displaystyle L^{p,w}} f , {\displaystyle f,} ‖ f ‖ p , w = sup t > 0 t λ f 1 / p ( t ) . {\displaystyle \|f\|_{p,w}=\sup _{t>0}~t\lambda _{f}^{1/p}(t).}
弱空間は ローレンツ空間 と一致する ため、この表記法はそれらを表すのにも使用されます。 L p {\displaystyle L^{p}} L p , ∞ , {\displaystyle L^{p,\infty },}
-ノルム は真のノルムではない。なぜなら 三角不等式 が成立しないからである。しかしながら 、 特に L p , w {\displaystyle L^{p,w}} f {\displaystyle f} L p ( S , μ ) , {\displaystyle L^{p}(S,\mu ),} ‖ f ‖ p , w ≤ ‖ f ‖ p {\displaystyle \|f\|_{p,w}\leq \|f\|_{p}} L p ( S , μ ) ⊂ L p , w ( S , μ ) . {\displaystyle L^{p}(S,\mu )\subset L^{p,w}(S,\mu ).}
実際、 権力を握って 最高権力を握るには 、 ‖ f ‖ L p p = ∫ | f ( x ) | p d μ ( x ) ≥ ∫ { | f ( x ) | > t } t p + ∫ { | f ( x ) | ≤ t } | f | p ≥ t p μ ( { | f | > t } ) , {\displaystyle \|f\|_{L^{p}}^{p}=\int |f(x)|^{p}d\mu (x)\geq \int _{\{|f(x)|>t\}}t^{p}+\int _{\{|f(x)|\leq t\}}|f|^{p}\geq t^{p}\mu (\{|f|>t\}),} 1 / p {\displaystyle 1/p} t {\displaystyle t} ‖ f ‖ L p ≥ sup t > 0 t μ ( { | f | > t } ) 1 / p = ‖ f ‖ L p , w . {\displaystyle \|f\|_{L^{p}}\geq \sup _{t>0}t\;\mu (\{|f|>t\})^{1/p}=\|f\|_{L^{p,w}}.}
2 つの関数がほぼすべての点で等しい場合、それらの関数は等しいという規則に従うと 、空間は 完全です (Grafakos 2004)。 μ {\displaystyle \mu } L p , w {\displaystyle L^{p,w}}
任意の に対して、 この式
は -ノルム に匹敵します 。さらに、 の場合、 この式は のときノルムを定義します。したがって、 に対しては 弱空間は バナッハ空間 です (Grafakos 2004)。 0 < r < p {\displaystyle 0<r<p} ‖ | f | ‖ L p , ∞ = sup 0 < μ ( E ) < ∞ μ ( E ) − 1 / r + 1 / p ( ∫ E | f | r d μ ) 1 / r {\displaystyle \||f|\|_{L^{p,\infty }}=\sup _{0<\mu (E)<\infty }\mu (E)^{-1/r+1/p}\left(\int _{E}|f|^{r}\,d\mu \right)^{1/r}} L p , w {\displaystyle L^{p,w}} p > 1 , {\displaystyle p>1,} r = 1. {\displaystyle r=1.} p > 1 {\displaystyle p>1} L p {\displaystyle L^{p}}
-空間を使用する主要な結果は、 調和解析と 特異積分 の研究 に広く応用されている マルチンキエヴィチの補間定理 です 。 L p , w {\displaystyle L^{p,w}}
加重 L p 空間 前回と同様に、 測度空間 を考える。は 測定可能な関数とする。 - 重み付き 空間 は次のように定義される。 ここで、 は次のように定義される 測度である。 ( S , Σ , μ ) . {\displaystyle (S,\Sigma ,\mu ).} w : S → [ a , ∞ ) , a > 0 {\displaystyle w:S\to [a,\infty ),a>0} w {\displaystyle w} L p {\displaystyle L^{p}} L p ( S , w d μ ) , {\displaystyle L^{p}(S,w\,\mathrm {d} \mu ),} w d μ {\displaystyle w\,\mathrm {d} \mu } ν {\displaystyle \nu } ν ( A ) ≡ ∫ A w ( x ) d μ ( x ) , A ∈ Σ , {\displaystyle \nu (A)\equiv \int _{A}w(x)\,\mathrm {d} \mu (x),\qquad A\in \Sigma ,}
あるいは、ラドン・ニコディム微分 に関して言えば 、 の ノルム は 明示的に w = d ν d μ {\displaystyle w={\tfrac {\mathrm {d} \nu }{\mathrm {d} \mu }}} L p ( S , w d μ ) {\displaystyle L^{p}(S,w\,\mathrm {d} \mu )} ‖ u ‖ L p ( S , w d μ ) ≡ ( ∫ S w ( x ) | u ( x ) | p d μ ( x ) ) 1 / p {\displaystyle \|u\|_{L^{p}(S,w\,\mathrm {d} \mu )}\equiv \left(\int _{S}w(x)|u(x)|^{p}\,\mathrm {d} \mu (x)\right)^{1/p}}
-空間と同様に 、重み付き空間は と等しいので特別な意味を持たない。 しかし、これらは調和解析におけるいくつかの結果に対する自然な枠組みである(Grafakos 2004)。これらは例えば、 Muckenhouptの定理 に現れる。 古典的な ヒルベルト変換は で定義される。 ここで は 単位 円 と ルベーグ測度を表す。(非線形) ハーディ・リトルウッド最大作用素 は で有界である。Muckenhouptの定理は 、ヒルベルト変換が で有界であり 、 で最大作用素が であるような 重みを記述する。 L p {\displaystyle L^{p}} L p ( S , w d μ ) {\displaystyle L^{p}(S,w\,\mathrm {d} \mu )} L p ( S , d ν ) . {\displaystyle L^{p}(S,\mathrm {d} \nu ).} 1 < p < ∞ , {\displaystyle 1<p<\infty ,} L p ( T , λ ) {\displaystyle L^{p}(\mathbf {T} ,\lambda )} T {\displaystyle \mathbf {T} } λ {\displaystyle \lambda } L p ( R n , λ ) . {\displaystyle L^{p}(\mathbb {R} ^{n},\lambda ).} w {\displaystyle w} L p ( T , w d λ ) {\displaystyle L^{p}(\mathbf {T} ,w\,\mathrm {d} \lambda )} L p ( R n , w d λ ) . {\displaystyle L^{p}(\mathbb {R} ^{n},w\,\mathrm {d} \lambda ).}
L p 多様体上の空間 密度 を使用して、多様体の 固有 空間 と呼ばれる多様体上の 空間を定義することもできます 。 L p ( M ) {\displaystyle L^{p}(M)} L p {\displaystyle L^{p}}
ベクトル値 L p 空間 測度空間 と 局所凸空間(ここでは 完備 と仮定)が与えられた場合、 上の -積分可能な -値関数 の空間をいくつかの方法で定義することができます。一つの方法は、 ボクナー積分可能関数 と ペティス積分可能 関数の空間を定義し 、それらに (それぞれ独自の方法で)通常の位相の自然な一般化となる 局所凸 TVS位相を 与えることです。別の方法としては、 と の 位相テンソル積 があります。ベクトル空間の元 は、各単純テンソル を を送る 関数と同一視できる 単純テンソルの有限和です。 この テンソル積 には、局所的に凸な位相が与えられ、 位相テンソル 積 になります。最も一般的なものは 、 で表される 射影テンソル 積と で表される 入射テンソル積 です。一般に、これらの空間はどちらも完全ではないため 、それぞれ および で表される完備化が構築されます ( これ は、上のスカラー値 単純関数 の空間が、 任意の で半ノルム化されるときに 完全でないため、 で割った後に バナッハ空間 と等長的に同型になる完備化が構築されるのと類似しています )。 アレクサンダー・グロタンディークは、 が 核空間 (彼が導入した概念)の とき 、これら 2 つの構成はそれぞれ、前述のボホナー積およびペティス積つまり、区別がつかないのです。 ( Ω , Σ , μ ) {\displaystyle (\Omega ,\Sigma ,\mu )} E {\displaystyle E} p {\displaystyle p} E {\displaystyle E} Ω {\displaystyle \Omega } L p {\displaystyle L^{p}} L p ( Ω , Σ , μ ) {\displaystyle L^{p}(\Omega ,\Sigma ,\mu )} E . {\displaystyle E.} L p ( Ω , Σ , μ ) ⊗ E {\displaystyle L^{p}(\Omega ,\Sigma ,\mu )\otimes E} f 1 ⊗ e 1 + ⋯ + f n ⊗ e n , {\displaystyle f_{1}\otimes e_{1}+\cdots +f_{n}\otimes e_{n},} f × e {\displaystyle f\times e} Ω → E {\displaystyle \Omega \to E} x ↦ e f ( x ) . {\displaystyle x\mapsto ef(x).} L p ( Ω , Σ , μ ) ⊗ E {\displaystyle L^{p}(\Omega ,\Sigma ,\mu )\otimes E} L p ( Ω , Σ , μ ) ⊗ π E , {\displaystyle L^{p}(\Omega ,\Sigma ,\mu )\otimes _{\pi }E,} L p ( Ω , Σ , μ ) ⊗ ε E . {\displaystyle L^{p}(\Omega ,\Sigma ,\mu )\otimes _{\varepsilon }E.} L p ( Ω , Σ , μ ) ⊗ ^ π E {\displaystyle L^{p}(\Omega ,\Sigma ,\mu ){\widehat {\otimes }}_{\pi }E} L p ( Ω , Σ , μ ) ⊗ ^ ε E {\displaystyle L^{p}(\Omega ,\Sigma ,\mu ){\widehat {\otimes }}_{\varepsilon }E} Ω , {\displaystyle \Omega ,} ‖ ⋅ ‖ p , {\displaystyle \|\cdot \|_{p},} ker ‖ ⋅ ‖ p , {\displaystyle \ker \|\cdot \|_{p},} L p ( Ω , μ ) {\displaystyle L^{p}(\Omega ,\mu )} E {\displaystyle E}
L 0 測定可能な関数の空間 上の測定可能関数(の同値類 ) のベクトル空間は (Kalton、Peck、Roberts 1984)と 表記される。定義により、これは のすべてを含み、 測度 における収束 の位相を備えている 。 が確率測度(すなわち、 )のとき、この収束モードは 確率 における収束 と呼ばれる。 空間は 常に 位相アーベル群 であるが、の場合にのみ 位相ベクトル空間 となる。 これは、スカラー乗法が の場合にのみ連続となるためである。 が -有限である場合、 測度 における局所収束 の より弱い位相は F 空間 、 すなわち完全に 計量化可能な位相ベクトル空間 である。さらに、この位相は、適切な 確率測度 の選択に対して、 測度 における大域収束と等長である。 ( S , Σ , μ ) {\displaystyle (S,\Sigma ,\mu )} L 0 ( S , Σ , μ ) {\displaystyle L^{0}(S,\Sigma ,\mu )} L p , {\displaystyle L^{p},} μ {\displaystyle \mu } μ ( S ) = 1 {\displaystyle \mu (S)=1} L 0 {\displaystyle L^{0}} μ ( S ) < ∞ . {\displaystyle \mu (S)<\infty .} μ ( S ) < ∞ . {\displaystyle \mu (S)<\infty .} ( S , Σ , μ ) {\displaystyle (S,\Sigma ,\mu )} σ {\displaystyle \sigma } ( S , Σ , ν ) {\displaystyle (S,\Sigma ,\nu )} ν . {\displaystyle \nu .}
が有限のとき、記述はより容易になる 。が関数上の有限測度である場合、 測度 収束 に対して 次 の 近傍の基本系が許容される。 μ {\displaystyle \mu } μ {\displaystyle \mu } ( S , Σ ) , {\displaystyle (S,\Sigma ),} 0 {\displaystyle 0} V ε = { f : μ ( { x : | f ( x ) | > ε } ) < ε } , ε > 0. {\displaystyle V_{\varepsilon }={\Bigl \{}f:\mu {\bigl (}\{x:|f(x)|>\varepsilon \}{\bigr )}<\varepsilon {\Bigr \}},\qquad \varepsilon >0.}
位相は、 の形式の
任意の計量で定義できます。 ここで、 は、 および のとき 、 で連続凹状かつ非減少です (たとえば、 )。 このような計量は、 に対する レヴィ 計量と呼ばれます。 この計量の下では、空間は 完備です。ただし、上で述べたように、スカラー乗算はこの計量に関して の場合にのみ連続です。これを確認するには、 によって定義される ルベーグ測定可能な関数を考えます 。このとき、明らかに です 。空間は 一般に局所的に有界ではなく、局所的に凸でもありません。 d {\displaystyle d} d ( f , g ) = ∫ S φ ( | f ( x ) − g ( x ) | ) d μ ( x ) {\displaystyle d(f,g)=\int _{S}\varphi {\bigl (}|f(x)-g(x)|{\bigr )}\,\mathrm {d} \mu (x)} φ {\displaystyle \varphi } [ 0 , ∞ ) , {\displaystyle [0,\infty ),} φ ( 0 ) = 0 {\displaystyle \varphi (0)=0} φ ( t ) > 0 {\displaystyle \varphi (t)>0} t > 0 {\displaystyle t>0} φ ( t ) = min ( t , 1 ) . {\displaystyle \varphi (t)=\min(t,1).} L 0 . {\displaystyle L^{0}.} L 0 {\displaystyle L^{0}} μ ( S ) < ∞ {\displaystyle \mu (S)<\infty } f : R → R {\displaystyle f:\mathbb {R} \rightarrow \mathbb {R} } f ( x ) = x {\displaystyle f(x)=x} lim c → 0 d ( c f , 0 ) = ∞ {\displaystyle \lim _{c\rightarrow 0}d(cf,0)=\infty } L 0 {\displaystyle L^{0}}
無限ルベーグ測度については、 近傍の基本システムの定義は次のように修正できる 。 λ {\displaystyle \lambda } R n , {\displaystyle \mathbb {R} ^{n},} W ε = { f : λ ( { x : | f ( x ) | > ε and | x | < 1 ε } ) < ε } {\displaystyle W_{\varepsilon }=\left\{f:\lambda \left(\left\{x:|f(x)|>\varepsilon {\text{ and }}|x|<{\tfrac {1}{\varepsilon }}\right\}\right)<\varepsilon \right\}}
測度における局所収束の位相を持つ結果として得られる空間は、 任意の正の 可積分密度の 空間と同型である。 L 0 ( R n , λ ) {\displaystyle L^{0}(\mathbb {R} ^{n},\lambda )} L 0 ( R n , g λ ) , {\displaystyle L^{0}(\mathbb {R} ^{n},g\,\lambda ),} λ {\displaystyle \lambda } g . {\displaystyle g.}
参照
注記 ^ Maddox, IJ (1988), Elements of Function Analysis (第2版), Cambridge: CUP 16ページ ^ ラファエル・ダーメン、ガボール・ルカーチ: 位相群の長余極限 I:連続写像と同相写像。 位相 学とその応用 No. 270、2020年。例2.14 ^ Garling, DJH (2007). 不等式:線型解析への旅 . ケンブリッジ大学出版局. p. 54. ISBN 978-0-521-87624-7 。 ^ Schechter, Eric (1997)、 「Handbook of Analysis and its Foundations」 、ロンドン: Academic Press Inc. 14.77節および27.44~47節を参照 ^ Villani, Alfonso (1985)、「包含関係 L p ( μ ) ⊂ L q ( μ ) に関するもう一つの注釈」、 Amer. Math. Monthly 、 92 (7): 485– 487、 doi :10.2307/2322503、 JSTOR 2322503、 MR 0801221 ^ Hastie, TJ ; Tibshirani, R. ; Wainwright, MJ (2015). 統計的学習とスパース性:Lassoと一般化 . CRC Press. ISBN 978-1-4987-1216-3 。 ^ この条件は、 次の場合を除き、有限であること と同等ではありません sup range | x | < + ∞ . {\displaystyle \sup \operatorname {range} |x|<+\infty .} sup range | x | {\displaystyle \sup \operatorname {range} |x|} X ≠ ∅ . {\displaystyle X\neq \varnothing .} ^ もし そうなら X = ∅ {\displaystyle X=\varnothing } sup range | x | = − ∞ . {\displaystyle \sup \operatorname {range} |x|=-\infty .} ^ と の定義は だけでなく すべて に拡張できますが、 が ノルムである ことが保証されている 場合のみです(ただし、 は すべての に対して 準セミノルム です )。 ‖ ⋅ ‖ p , {\displaystyle \|\cdot \|_{p},} L p ( S , μ ) , {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu ),} L p ( S , μ ) {\displaystyle L^{p}(S,\,\mu )} 0 < p ≤ ∞ {\displaystyle 0<p\leq \infty } 1 ≤ p ≤ ∞ {\displaystyle 1\leq p\leq \infty } 1 ≤ p ≤ ∞ {\displaystyle 1\leq p\leq \infty } ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} ‖ ⋅ ‖ p {\displaystyle \|\cdot \|_{p}} 0 < p ≤ ∞ , {\displaystyle 0<p\leq \infty ,} ^ もし そうなら μ ( S ) = 0 {\displaystyle \mu (S)=0} esssup | f | = − ∞ . {\displaystyle \operatorname {esssup} |f|=-\infty .} ^ ab 例えば、空でない測定可能な 測度集合が存在する場合 、 その 指示関数 は N ≠ ∅ {\displaystyle N\neq \varnothing } μ ( N ) = 0 {\displaystyle \mu (N)=0} 1 N {\displaystyle \mathbf {1} _{N}} ‖ 1 N ‖ p = 0 {\displaystyle \|\mathbf {1} _{N}\|_{p}=0} 1 N ≠ 0. {\displaystyle \mathbf {1} _{N}\neq 0.} ^ 明示的には、ベクトル空間演算は次のように定義されます。
すべての とすべてのスカラー に対して これらの演算により は ベクトル空間になります。なぜなら が任意のスカラーの場合、 と は両方 とも に属するからです。 ( f + g ) ( x ) = f ( x ) + g ( x ) , ( s f ) ( x ) = s f ( x ) {\displaystyle {\begin{aligned}(f+g)(x)&=f(x)+g(x),\\(sf)(x)&=sf(x)\end{aligned}}} f , g ∈ L p ( S , μ ) {\displaystyle f,g\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} s . {\displaystyle s.} L p ( S , μ ) {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} s {\displaystyle s} f , g ∈ L p ( S , μ ) {\displaystyle f,g\in {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu )} s f {\displaystyle sf} f + g {\displaystyle f+g} L p ( S , μ ) . {\displaystyle {\mathcal {L}}^{p}(S,\,\mu ).} ^ この 最小値 は、つまり、が成立すること によって達成されます 。 t n ; {\displaystyle t_{n};} μ ( f > t n ) < 2 n {\displaystyle \mu (f>t_{n})<2^{n}} ^ 不等式は 、 によって定義された 関数が 凸で あるという事実から演繹できます 。これは、定義により、 の領域内の すべての に対して、 が 成り立つことを意味します。 および を および に代入する と、次のように なります。これは、次のこと を証明します。 三角不等式から次の式 が成り立ちます 。 両辺を積分すると、目的の不等式が成り立ちます。 1 ≤ p < ∞ , {\displaystyle 1\leq p<\infty ,} ‖ f + g ‖ p p ≤ 2 p − 1 ( ‖ f ‖ p p + ‖ g ‖ p p ) {\displaystyle \|f+g\|_{p}^{p}\leq 2^{p-1}\left(\|f\|_{p}^{p}+\|g\|_{p}^{p}\right)} F : [ 0 , ∞ ) → R {\displaystyle F:[0,\infty )\to \mathbb {R} } F ( t ) = t p {\displaystyle F(t)=t^{p}} F ( t x + ( 1 − t ) y ) ≤ t F ( x ) + ( 1 − t ) F ( y ) {\displaystyle F(tx+(1-t)y)\leq tF(x)+(1-t)F(y)} 0 ≤ t ≤ 1 {\displaystyle 0\leq t\leq 1} x , y {\displaystyle x,y} F . {\displaystyle F.} | f | , | g | , {\displaystyle |f|,|g|,} 1 2 {\displaystyle {\tfrac {1}{2}}} x , y , {\displaystyle x,y,} t {\displaystyle t} ( 1 2 | f | + 1 2 | g | ) p ≤ 1 2 | f | p + 1 2 | g | p , {\displaystyle \left({\tfrac {1}{2}}|f|+{\tfrac {1}{2}}|g|\right)^{p}\leq {\tfrac {1}{2}}|f|^{p}+{\tfrac {1}{2}}|g|^{p},} ( | f | + | g | ) p ≤ 2 p − 1 ( | f | p + | g | p ) . {\displaystyle (|f|+|g|)^{p}\leq 2^{p-1}(|f|^{p}+|g|^{p}).} | f + g | ≤ | f | + | g | {\displaystyle |f+g|\leq |f|+|g|} | f + g | p ≤ 2 p − 1 ( | f | p + | g | p ) . {\displaystyle |f+g|^{p}\leq 2^{p-1}(|f|^{p}+|g|^{p}).} ◼ {\displaystyle \blacksquare }
参考文献
外部リンク