Vector space with a notion of nearness
数学 において 、 位相ベクトル空間 ( 線型位相空間 とも呼ばれ、一般に TVS または tvsと略される)は、 関数解析 で研究される基本構造の 1 つです 。位相ベクトル空間は ベクトル空間 であり、ベクトル空間演算(ベクトルの加算とスカラー乗算)も 連続関数 であるという特性を持つ 位相空間 でもあります。このような位相は ベクトル位相 と呼ばれ、すべての位相ベクトル空間は 均一な位相構造を持ち、 均一収束 と 完全性 の概念が可能になります 。著者によっては、空間が ハウスドルフ空間 であることも要求されますが、この記事では要求しません。最も広く研究されている TVS のカテゴリの 1 つは、 局所凸位相ベクトル空間です。この記事では、必ずしも局所凸ではない TVS に焦点を当てます。その他のよく知られた TVS の例には、 バナッハ空間 、 ヒルベルト空間 、 ソボレフ空間 などがあります 。
多くの位相ベクトル空間は 関数 の空間、または位相ベクトル空間に作用する 線型作用素 であり、位相は関数の列の 収束 という特定の概念を捉えるように定義されることが多い。
この記事では、 特に明記しない限り
、 位相ベクトル空間の スカラー体は 複素数 または 実数のいずれかであると仮定します。 C {\displaystyle \mathbb {C} } R , {\displaystyle \mathbb {R} ,}
モチベーション
ノルム空間 ノルム付きベクトル空間は すべて 自然な 位相構造 を持つ。ノルムは 計量を 、計量は位相を導く。これは位相ベクトル空間である 。 [ 要出典 ]
によって定義される ベクトル加法写像は 、この位相に関して(共変)連続である。これは、 ノルムが従う 三角不等式から直接導かれる。 ⋅ + ⋅ : X × X → X {\displaystyle \cdot \,+\,\cdot \;:X\times X\to X} ( x , y ) ↦ x + y {\displaystyle (x,y)\mapsto x+y} によって定義される スカラー乗法写像( ただし 、 は の基底スカラー体)は (共)連続である。これは三角不等式とノルムの同次性から導かれる。 ⋅ : K × X → X {\displaystyle \cdot :\mathbb {K} \times X\to X} ( s , x ) ↦ s ⋅ x , {\displaystyle (s,x)\mapsto s\cdot x,} K {\displaystyle \mathbb {K} } X , {\displaystyle X,} したがって、すべての バナッハ空間 と ヒルベルト空間は 位相ベクトル空間の例です。
非正規空間 位相ベクトル空間の中には、ノルムによって位相が誘導されないものの、解析においては興味深いものがある。そのような空間の例としては 、開領域上の 正則関数の空間、 無限微分可能関数 の空間、 シュワルツ空間 、 テスト関数 の空間、それらの上の 超関数 の空間などが挙げられる。 これらはすべて モンテル空間 の例である。無限次元モンテル空間は決してノルム可能ではない。与えられた位相ベクトル空間に対するノルムの存在は、 コルモゴロフのノルム可能性基準 によって特徴付けられる。
位相 体と は、その各 部分体 上の位相ベクトル空間です。
意味 上記の2つの性質を満たす原点の近傍族は、位相ベクトル空間を一意に決定する。ベクトル空間内の他の任意の点の近傍系は、 並進 によって得られる。 位相 ベクトル空間 ( TVS ) は、 位相体 (多くの場合、 実数 または 複素数 とその標準位相) 上の ベクトル空間 であり、ベクトルの加算 とスカラー乗算 が 連続関数となるような 位相 (これらの関数の定義域には 積位相 が与えられる)が与えられる。このような位相は X {\displaystyle X} K {\displaystyle \mathbb {K} } ⋅ + ⋅ : X × X → X {\displaystyle \cdot \,+\,\cdot \;:X\times X\to X} ⋅ : K × X → X {\displaystyle \cdot :\mathbb {K} \times X\to X} ベクトルトポロジー または TVS トポロジー X . {\displaystyle X.}
すべての位相ベクトル空間は、加法に関して可換な 位相群 でもある。
ハウスドルフの仮定
多くの著者(例えば ウォルター・ルディン )は、このページではそうではないが、 上の位相が T 1 であることを要求している 。すると、空間は ハウスドルフ 、さらには ティコノフで あることが分かる。位相ベクトル空間は X {\displaystyle X} ハウスドルフであれば分離されます 。重要なのは、「分離されている」ということは分離 可能であるという意味ではないということです 。位相的構造と線形代数的構造は、追加の仮定を加えることでさらに密接に結びつくことができます。最も一般的な仮定を以下に示します。
カテゴリーと射
与えられた位相体上の位相ベクトル空間の カテゴリは 、 一般的にまたは と 表記されます。 オブジェクト は 上の位相ベクトル空間であり 、 射は1 つのオブジェクトから別のオブジェクトへの 連続 -線型写像 です 。 K {\displaystyle \mathbb {K} } T V S K {\displaystyle \mathrm {TVS} _{\mathbb {K} }} T V e c t K . {\displaystyle \mathrm {TVect} _{\mathbb {K} }.} K {\displaystyle \mathbb {K} } K {\displaystyle \mathbb {K} }
あ 位相ベクトル空間準同型 (略して TVS準同型(TVS 準同型 とも呼ばれる) 位相準同型写像 [ 連続 線型写像 であり 、誘導写像は、 の範囲または像が によって誘導される 部分空間位相 を与えられた ときに 開写像 となる u : X → Y {\displaystyle u:X\to Y} u : X → Im u {\displaystyle u:X\to \operatorname {Im} u} Im u := u ( X ) , {\displaystyle \operatorname {Im} u:=u(X),} u , {\displaystyle u,} Y . {\displaystyle Y.}
あ 位相ベクトル空間埋め込み (略称 TVS埋め込み(TVSembling )とも呼ばれる 位相 単射は 、 入射的な 位相準同型である。同様に、TVS埋め込みは線形写像であり、 位相埋め込み 。
あ 位相ベクトル空間同型性 (略称 TVS同型性(TVS isomorphism )とも呼ばれる 位相ベクトル同型性 または TVSのカテゴリにおける同型は 、全単射な 線型 同相写像 。同値に、これは 全射な TVS埋め込みで
研究されている TVS の多くの特性、例えば 局所凸性 、 計量化可能性 、 完全性 、 規範可能性 などは、TVS 同型性の下では不変です。
ベクトル位相の必要条件
ベクトル空間の部分集合の 集合は 加法的と呼ばれる 任意のベクトル 空間 に対して、 N {\displaystyle {\mathcal {N}}} N ∈ N , {\displaystyle N\in {\mathcal {N}},} U ∈ N {\displaystyle U\in {\mathcal {N}}} U + U ⊆ N . {\displaystyle U+U\subseteq N.}
したがって、上記の条件はすべて、トポロジがベクトル トポロジを形成するために必要となります。
原点の近傍を使用してトポロジを定義する すべてのベクトル位相は変換不変であるため(つまり、 によって定義されるすべての マップに対して は 同相写像 である )、ベクトル位相を定義するには、原点でその 近傍基底 (または部分基底)を定義するだけで十分です。 x 0 ∈ X , {\displaystyle x_{0}\in X,} X → X {\displaystyle X\to X} x ↦ x 0 + x {\displaystyle x\mapsto x_{0}+x}
一般に、ベクトル空間の平衡部分集合と吸収部分集合全体の成す集合はこの定理の条件を満たさず、任意のベクトル位相に対して原点における近傍基底を形成しない。
文字列を使用してトポロジを定義する をベクトル空間とし、 をの 部分集合の列とする。 列の各集合 は X {\displaystyle X} U ∙ = ( U i ) i = 1 ∞ {\displaystyle U_{\bullet }=\left(U_{i}\right)_{i=1}^{\infty }} X . {\displaystyle X.} U ∙ {\displaystyle U_{\bullet }} の とすべての添え字に対する 結び目は の- 番目 の と呼ばれます 集合 は の 始まり と呼ばれます。 数列 は/です: U ∙ {\displaystyle U_{\bullet }} i , {\displaystyle i,} U i {\displaystyle U_{i}} i {\displaystyle i} U ∙ . {\displaystyle U_{\bullet }.} U 1 {\displaystyle U_{1}} U ∙ . {\displaystyle U_{\bullet }.} U ∙ {\displaystyle U_{\bullet }}
すべての インデックス について U i + 1 + U i + 1 ⊆ U i {\displaystyle U_{i+1}+U_{i+1}\subseteq U_{i}} i . {\displaystyle i.} バランスが取れている (それぞれ 吸収 型、 閉じた型 、 [注1] 凸型 、 開いた型 、 対称型 、 樽型 、 絶対凸型/円盤型 など) U i . {\displaystyle U_{i}.} 文字列 は、 総括的、吸収的、バランスが取れています。 U ∙ {\displaystyle U_{\bullet }} 位相的な文字列 または TVSにおける 近傍文字列 とは、 文字列であり、その結び目のそれぞれが原点の近傍である X {\displaystyle X} U ∙ {\displaystyle U_{\bullet }} X . {\displaystyle X.} がベクトル空間内の 吸収 ディスク である 場合 、によって定義される数列は で始まる文字列を形成します。これは の自然文字列 と呼ばれます。 さらに、ベクトル空間が 可算次元を持つ場合、すべての文字列には 絶対凸 文字列が含まれます。 U {\displaystyle U} X {\displaystyle X} U i := 2 1 − i U {\displaystyle U_{i}:=2^{1-i}U} U 1 = U . {\displaystyle U_{1}=U.} U {\displaystyle U} X {\displaystyle X}
集合の加法列は、非負連続実数値劣 加法 関数を定義するという特に優れた性質を持つ。これらの関数は、位相ベクトル空間の多くの基本的な性質を証明するために用いることができる。
定理 ( 文字列によって誘導される -値関数) R {\displaystyle \mathbb {R} } - をベクトル空間の部分集合の集合とし 、 すべての に対してと なる。 すべての に対して と なる。 U ∙ = ( U i ) i = 0 ∞ {\displaystyle U_{\bullet }=\left(U_{i}\right)_{i=0}^{\infty }} 0 ∈ U i {\displaystyle 0\in U_{i}} U i + 1 + U i + 1 ⊆ U i {\displaystyle U_{i+1}+U_{i+1}\subseteq U_{i}} i ≥ 0. {\displaystyle i\geq 0.} u ∈ U 0 , {\displaystyle u\in U_{0},} S ( u ) := { n ∙ = ( n 1 , … , n k ) : k ≥ 1 , n i ≥ 0 for all i , and u ∈ U n 1 + ⋯ + U n k } . {\displaystyle \mathbb {S} (u):=\left\{n_{\bullet }=\left(n_{1},\ldots ,n_{k}\right)~:~k\geq 1,n_{i}\geq 0{\text{ for all }}i,{\text{ and }}u\in U_{n_{1}}+\cdots +U_{n_{k}}\right\}.}
if と それ以外の場合は let で 定義します f : X → [ 0 , 1 ] {\displaystyle f:X\to [0,1]} f ( x ) = 1 {\displaystyle f(x)=1} x ∉ U 0 {\displaystyle x\not \in U_{0}} f ( x ) := inf { 2 − n 1 + ⋯ 2 − n k : n ∙ = ( n 1 , … , n k ) ∈ S ( x ) } . {\displaystyle f(x):=\inf _{}\left\{2^{-n_{1}}+\cdots 2^{-n_{k}}~:~n_{\bullet }=\left(n_{1},\ldots ,n_{k}\right)\in \mathbb {S} (x)\right\}.}
すると は劣加法的(つまり すべて に対して )であり、 上で となる ので 特に、 がすべて 対称集合で あれば となり 、 がすべて 釣り合っている ならと なるすべてのスカラーに対して となり、 がすべてとなる。 が位相 ベクトル空間であり、 がすべて 原点の近傍であれば は連続となる。ここで がさらに ハウスドルフであり が における原点の釣り合い近傍の基底を形成するなら はベクトル位相を定義する計量となる。 f {\displaystyle f} f ( x + y ) ≤ f ( x ) + f ( y ) {\displaystyle f(x+y)\leq f(x)+f(y)} x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} f = 0 {\displaystyle f=0} ⋂ i ≥ 0 U i ; {\textstyle \bigcap _{i\geq 0}U_{i};} f ( 0 ) = 0. {\displaystyle f(0)=0.} U i {\displaystyle U_{i}} f ( − x ) = f ( x ) {\displaystyle f(-x)=f(x)} U i {\displaystyle U_{i}} f ( s x ) ≤ f ( x ) {\displaystyle f(sx)\leq f(x)} s {\displaystyle s} | s | ≤ 1 {\displaystyle |s|\leq 1} x ∈ X . {\displaystyle x\in X.} X {\displaystyle X} U i {\displaystyle U_{i}} f {\displaystyle f} X {\displaystyle X} U ∙ {\displaystyle U_{\bullet }} X {\displaystyle X} d ( x , y ) := f ( x − y ) {\displaystyle d(x,y):=f(x-y)} X . {\displaystyle X.}
上記の定理の証明は、計量化可能な位相ベクトル空間 に関する記事に記載されています 。
とが ベクトル空間の部分集合の2つの集合であり 、 が スカラーである場合、定義により次の式が成り立ちます。 U ∙ = ( U i ) i ∈ N {\displaystyle U_{\bullet }=\left(U_{i}\right)_{i\in \mathbb {N} }} V ∙ = ( V i ) i ∈ N {\displaystyle V_{\bullet }=\left(V_{i}\right)_{i\in \mathbb {N} }} X {\displaystyle X} s {\displaystyle s}
V ∙ {\displaystyle V_{\bullet }} 含む : すべて のインデックスに対して U ∙ {\displaystyle U_{\bullet }} U ∙ ⊆ V ∙ {\displaystyle \ U_{\bullet }\subseteq V_{\bullet }} U i ⊆ V i {\displaystyle U_{i}\subseteq V_{i}} i . {\displaystyle i.} 結び目のセット : Knots U ∙ := { U i : i ∈ N } . {\displaystyle \ \operatorname {Knots} U_{\bullet }:=\left\{U_{i}:i\in \mathbb {N} \right\}.} カーネル : ker U ∙ := ⋂ i ∈ N U i . {\textstyle \ \ker U_{\bullet }:=\bigcap _{i\in \mathbb {N} }U_{i}.} スカラー倍数 : s U ∙ := ( s U i ) i ∈ N . {\displaystyle \ sU_{\bullet }:=\left(sU_{i}\right)_{i\in \mathbb {N} }.} 合計 : U ∙ + V ∙ := ( U i + V i ) i ∈ N . {\displaystyle \ U_{\bullet }+V_{\bullet }:=\left(U_{i}+V_{i}\right)_{i\in \mathbb {N} }.} 交差点 : U ∙ ∩ V ∙ := ( U i ∩ V i ) i ∈ N . {\displaystyle \ U_{\bullet }\cap V_{\bullet }:=\left(U_{i}\cap V_{i}\right)_{i\in \mathbb {N} }.} が のサブセットのシーケンスのコレクションである 場合、 は 包含に関して ( 下向きに ) 向い ていると言われます。 または、 が空でなく、すべてに対して が 存在し、 である 場合は、 単に 下向きに向いている と言われます(言い換えると、 が上記で定義した 包含に関して プレフィルタ である場合に限ります )。 S {\displaystyle \mathbb {S} } X , {\displaystyle X,} S {\displaystyle \mathbb {S} } S {\displaystyle \mathbb {S} } U ∙ , V ∙ ∈ S , {\displaystyle U_{\bullet },V_{\bullet }\in \mathbb {S} ,} W ∙ ∈ S {\displaystyle W_{\bullet }\in \mathbb {S} } W ∙ ⊆ U ∙ {\displaystyle W_{\bullet }\subseteq U_{\bullet }} W ∙ ⊆ V ∙ {\displaystyle W_{\bullet }\subseteq V_{\bullet }} S {\displaystyle \mathbb {S} } ⊆ {\displaystyle \,\subseteq \,}
表記法 : をすべての弦の結び目の集合とする Knots S := ⋃ U ∙ ∈ S Knots U ∙ {\textstyle \operatorname {Knots} \mathbb {S} :=\bigcup _{U_{\bullet }\in \mathbb {S} }\operatorname {Knots} U_{\bullet }} S . {\displaystyle \mathbb {S} .}
文字列のコレクションを使用してベクトル トポロジを定義することは、必ずしも局所的に凸ではない TVS クラスを定義する場合に特に便利です。
がTVS内のすべての位相文字列の集合である 場合 、 ハウスドルフTVSが 計量化可能で あるのは、 その位相が単一の位相文字列によって誘導される場合に限ります。 S {\displaystyle \mathbb {S} } ( X , τ ) {\displaystyle (X,\tau )} τ S = τ . {\displaystyle \tau _{\mathbb {S} }=\tau .}
位相構造 ベクトル空間は 加法に関して アーベル群 であり、位相ベクトル空間では逆演算は常に連続である( による乗算と同じであるため)。したがって、任意の位相ベクトル空間はアーベル 位相群 である。すべてのTVSは 完全に正則で あるが、TVSは必ずしも 正規 で ある必要はない。 − 1 {\displaystyle -1}
を位相ベクトル空間とする。部分空間が与えられたとき、 通常 の 商 位相 を持つ商空間は、 閉じている 場合に限り、ハウスドルフ位相ベクトル空間となる。 [注 2] これにより、次のような構成が可能になる。位相ベクトル空間 (おそらくハウスドルフではない)が与えられたとき、商空間を形成する。 ここで 、 は閉包である 。すると、 はハウスドルフ位相ベクトル空間となり、 の代わりに研究することができる。 X {\displaystyle X} M ⊆ X , {\displaystyle M\subseteq X,} X / M {\displaystyle X/M} M {\displaystyle M} X {\displaystyle X} X / M {\displaystyle X/M} M {\displaystyle M} { 0 } . {\displaystyle \{0\}.} X / M {\displaystyle X/M} X . {\displaystyle X.}
ベクトル位相の不変性 ベクトル位相の最もよく使われる特性の一つは、すべてのベクトル位相が 翻訳不変量 :
によって定義される すべての 写像は 同相写像 である が、 の場合、それは線形ではないので TVS 同型ではない。 x 0 ∈ X , {\displaystyle x_{0}\in X,} X → X {\displaystyle X\to X} x ↦ x 0 + x {\displaystyle x\mapsto x_{0}+x} x 0 ≠ 0 {\displaystyle x_{0}\neq 0} 非零スカラーによるスカラー乗算はTVS同型である。これは、ならば で定義される 線型写像が 同相写像であることを意味する。 を使用する と で定義される 否定写像が生成され、 これは結果的に線型同相写像であり、したがってTVS同型である。 s ≠ 0 {\displaystyle s\neq 0} X → X {\displaystyle X\to X} x ↦ s x {\displaystyle x\mapsto sx} s = − 1 {\displaystyle s=-1} X → X {\displaystyle X\to X} x ↦ − x , {\displaystyle x\mapsto -x,}
および任意の部分集合で あれば [ 、さらに、であれば、 における 近傍 (それぞれ開近傍、閉近傍)であり、かつ その 場合に限り、 原点において
におけるの 近傍と同じことが成り立ちます。 x ∈ X {\displaystyle x\in X} S ⊆ X , {\displaystyle S\subseteq X,} cl X ( x + S ) = x + cl X S {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(x+S)=x+\operatorname {cl} _{X}S} 0 ∈ S {\displaystyle 0\in S} x + S {\displaystyle x+S} x {\displaystyle x} X {\displaystyle X} S {\displaystyle S}
ローカルな概念 ベクトル空間の 部分集合 は E {\displaystyle E} X {\displaystyle X}
吸収 ( )の場合:任意 のスカラー を満たす 実数 が存在する X {\displaystyle X} x ∈ X , {\displaystyle x\in X,} r > 0 {\displaystyle r>0} c x ∈ E {\displaystyle cx\in E} c {\displaystyle c} | c | ≤ r . {\displaystyle |c|\leq r.} バランスが取れている か 丸で囲まれている 場合: すべてのスカラーに対して t E ⊆ E {\displaystyle tE\subseteq E} | t | ≤ 1. {\displaystyle |t|\leq 1.} 凸 : に対して t E + ( 1 − t ) E ⊆ E {\displaystyle tE+(1-t)E\subseteq E} 0 ≤ t ≤ 1. {\displaystyle 0\leq t\leq 1.} 円 板 または 絶対凸 : 凸かつバランスが取れている場合。 E {\displaystyle E} 対称的 : または同等に、 − E ⊆ E , {\displaystyle -E\subseteq E,} − E = E . {\displaystyle -E=E.} 原点のあらゆる近傍は 吸収集合であり、 の 開 平衡 近傍を含むので、あらゆる位相ベクトル空間は吸収集合と 平衡集合 の局所基底を持つ。原点には の閉平衡近傍からなる近傍基底さえあり、 空間が 局所凸で あるならば、原点の閉凸平衡近傍からなる近傍基底も存在する。 0 {\displaystyle 0} 0 ; {\displaystyle 0;}
有界部分集合
位相ベクトル空間の 部分集合が 有界で あるとは、 原点の任意の 近傍に対してが存在する場合 を言う 。 E {\displaystyle E} X {\displaystyle X} V {\displaystyle V} t {\displaystyle t} E ⊆ t V {\displaystyle E\subseteq tV}
有界性の定義は少し緩和できる。 有界であるのは、そのすべての可算部分集合が有界である場合に限る。集合が有界であるのは、そのすべての部分列が有界集合である場合に限る。 また、 有界で あるのは、原点の すべての均衡近傍に対して、 E {\displaystyle E} E {\displaystyle E} V {\displaystyle V} t {\displaystyle t} E ⊆ t V . {\displaystyle E\subseteq tV.}
さらに、が局所的に凸であるとき、有界性は 半ノルム によって特徴付けられる 。すなわち、部分集合 が有界であるためには、すべての連続半ノルムが で有界となる必要がある。 X {\displaystyle X} E {\displaystyle E} p {\displaystyle p} E . {\displaystyle E.}
全て の全有界 集合は有界である。 がTVSのベクトル部分空間である 場合 、その部分集合が 有界となるのは で有界となるときのみである。 M {\displaystyle M} X , {\displaystyle X,} M {\displaystyle M} M {\displaystyle M} X . {\displaystyle X.}
計量化可能性 TVS が 擬計量化可能で あるのは、原点に可算な近傍基底を持つ場合、またはそれと同等の位相が F -半正規 分布によって生成される場合のみです。TVS が計量化可能であるのは、ハウスドルフかつ擬計量化可能である場合のみです。
より強く言うと、位相ベクトル空間は、その位相がノルムによって誘導されるとき、ノルム可能 であると言われる 。位相ベクトル空間がノルム可能である必要十分条件は、それがハウスドルフであり、かつ原点の凸有界近傍を持つときである。 [17]
を非 離散的 局所コンパクト 位相体、例えば実数体や複素数体とする。 ハウス ドルフ 位相ベクトル空間が 局所コンパクトとなるのは、 有限次元 であること、すなわち、 ある自然数に対してと同型となる場合と同値である K {\displaystyle \mathbb {K} } K {\displaystyle \mathbb {K} } K n {\displaystyle \mathbb {K} ^{n}} n . {\displaystyle n.}
TVS上の 標準 的一様性 は、TVS上の 位相を誘導する 唯一の並進不変 一様性である。 ( X , τ ) {\displaystyle (X,\tau )} τ {\displaystyle \tau } X . {\displaystyle X.}
すべての TVS はこの標準的な一様性を備えていると仮定され、すべての TVS は 一様空間になります。したがって、 完全性 、 一様収束 、コーシーネット、 一様連続性 など、この一様性に関して常にそうであると仮定さ れる関連概念に意味を成します(他に指示がない限り)。これは、すべてのハウスドルフ位相ベクトル空間が ティコノフで あることを意味します。 TVS のサブセットが コンパクトであるための必要条件は、それが完全かつ 完全に有界で ある場合です (ハウスドルフ TVS の場合、セットが完全に有界であることは、 プレコンパクトで あることと同値です)。しかし、TVS がハウスドルフでない場合は、閉じていないコンパクト サブセットが存在します。ただし、非ハウスドルフ TVS のコンパクト サブセットの閉包は、やはりコンパクトです (したがって、コンパクト サブセットは 相対的にコンパクト です)。
この均一性に関して、 ネット (または シーケンス ) が コーシーである ための必要十分条件は、の すべての近傍に対して、 と が 成り立つ ような インデックスが存在することである。 x ∙ = ( x i ) i ∈ I {\displaystyle x_{\bullet }=\left(x_{i}\right)_{i\in I}} V {\displaystyle V} 0 , {\displaystyle 0,} n {\displaystyle n} x i − x j ∈ V {\displaystyle x_{i}-x_{j}\in V} i ≥ n {\displaystyle i\geq n} j ≥ n . {\displaystyle j\geq n.}
すべての コーシー列 は有界であるが、コーシーネットとコーシーフィルタは有界ではない場合がある。すべてのコーシー列が収束する位相ベクトル空間は、 逐次完全と 呼ばれる。一般に、それは(すべてのコーシーフィルタが収束するという意味で)完全ではない場合がある。
ベクトル空間における加法演算は一様連続かつ開写像である。スカラー乗法は コーシー連続であるが、一般に一様連続になることはほとんどない。このため、任意の位相ベクトル空間は完備化可能であり、したがって 完備位相ベクトル空間 の 稠密 線型部分空間 となる 。
すべてのTVSには 完備化 があり、すべてのハウスドルフTVSにはハウスドルフ完備化がある。 すべてのTVS(ハウスドルフや完備なものも含む)には、同型でない非ハウスドルフ完備化が無限に存在する。 TVSのコンパクト部分集合(必ずしもハウスドルフではない)は完全である。 ハウスドルフTVSの完全部分集合は閉じている。 がTVSの完全部分集合である 場合、 そのTVSに閉じた部分集合 は完全である。 C {\displaystyle C} C {\displaystyle C} C {\displaystyle C} ハウスドルフ TVS の Cauchy 列は 必ずしも 相対的にコンパクトで はありません(つまり、 における閉包は 必ずしもコンパクトではありません)。 X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} TVSのコーシーフィルタに 集積点 がある場合、それは次のように収束する。 x {\displaystyle x} x . {\displaystyle x.} 級数が TVSで 収束する場合 [注5] 、 [ 22 ∑ i = 1 ∞ x i {\textstyle \sum _{i=1}^{\infty }x_{i}} X {\displaystyle X} x ∙ → 0 {\displaystyle x_{\bullet }\to 0} X . {\displaystyle X.}
例
最も細かいベクトルトポロジと最も粗いベクトルトポロジ を実ベクトル空間または複素ベクトル空間とします 。 X {\displaystyle X}
自明な位相幾何学
自明 位相 あるいは 非離散位相は 、任意のベクトル空間上では常にTVS位相であり 、最も粗いTVS位相である。この重要な帰結として、任意のTVS位相の集合の交わりには 必ずTVS位相が含まれる。自明位相を持つ任意のベクトル空間(無限次元のものも含む)は、コンパクト(したがって 局所コンパクト ) な完全 擬距離化 可能半ノルム可能 局所 凸位相ベクトル空間である。それが ハウスドルフで あることと、 { X , ∅ } {\displaystyle \{X,\varnothing \}} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} dim X = 0. {\displaystyle \dim X=0.}
最高級のベクトルトポロジー
と 呼ばれる TVSトポロジーが存在する。 τ f {\displaystyle \tau _{f}} X , {\displaystyle X,} 上の 最も細かいベクトル位相は 、上の他のすべてのTVS位相よりも細かい (つまり、上の任意のTVS位相は 必ず の部分集合となる )。 [23] から他のTVSへのすべての線型写像は 必ず連続である。 が 非可算な ハメル基底 、 は 局所凸で はなく 、 計量 化 もできない 。 X , {\displaystyle X,} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} τ f {\displaystyle \tau _{f}} ( X , τ f ) {\displaystyle \left(X,\tau _{f}\right)} X {\displaystyle X} τ f {\displaystyle \tau _{f}}
デカルト積 位相ベクトル空間の族の直積は、積位相 を備えているとき 、 位相 ベクトル 空間である。たとえば、 が通常の ユークリッド位相 を 持つ すべての関数の集合を考えてみよう 。この集合は実ベクトル空間(通常どおり加算とスカラー乗算が点ごとに定義される)であり、自然 積位相 を持つ 直積 と同一視できる(実際、しばしばそのように定義される)ものである 。この積位相により、は位相ベクトル空間となり、その位相は における 点ごとの収束 の位相 と呼ばれる。この名前の理由 は 以下のとおりである。 が の 要素の列(またはより一般的にはネット ) であり 、 が で に 収束 する 場合、かつその場合に限り、任意の実数 に対して が で に収束する 。この TVS は 完全 、 ハウスドルフ 、局所的 に 凸であるが、 計量化可能 ではなく 、したがって は 正規化可能 ではない。実際、積位相における原点のすべての近傍には直線(つまり、 の形式の部分集合である 1 次元ベクトル部分空間 )が含まれます 。 X {\displaystyle X} f : R → R {\displaystyle f:\mathbb {R} \to \mathbb {R} } R {\displaystyle \mathbb {R} } X {\displaystyle X} R R , , {\displaystyle \mathbb {R} ^{\mathbb {R} },,} X := R R {\displaystyle X:=\mathbb {R} ^{\mathbb {R} }} R . {\displaystyle \mathbb {R} .} ( f n ) n = 1 ∞ {\displaystyle \left(f_{n}\right)_{n=1}^{\infty }} X {\displaystyle X} f ∈ X {\displaystyle f\in X} f n {\displaystyle f_{n}} f {\displaystyle f} X {\displaystyle X} x , {\displaystyle x,} f n ( x ) {\displaystyle f_{n}(x)} f ( x ) {\displaystyle f(x)} R . {\displaystyle \mathbb {R} .} R f := { r f : r ∈ R } {\displaystyle \mathbb {R} f:=\{rf:r\in \mathbb {R} \}} f ≠ 0 {\displaystyle f\neq 0}
有限次元空間 F. リースの定理 によれば 、ハウスドルフ位相ベクトル空間が有限次元であるためには 局所的にコンパクト である必要があり、これは原点の
コンパクト 近傍を 持つ場合にのみ当てはまります。
または を 表し、 に通常のハウスドルフノルム ユークリッド位相 が備わっているものとし ます 。を 上 の有限次元の ベクトル空間と し、 は ベクトル空間 と同型であるとします(明示的には、 ベクトル空間 との間に 線型同型が 存在することを意味します )。この有限次元ベクトル空間は 常に一意の ハウスドルフ ベクトル位相を持ち、これにより と TVS 同型になります。 ここで、 には通常のユークリッド位相( 積位相 と同じ)が備わっているものとします。このハウスドルフベクトル位相は、 上の (一意の) 最細 ベクトル位相でもあり、 が一意のベクトル位相を持つ場合、かつその場合のみ、 となります。の 場合、 は一意のベクトル位相を持たない ものの、 は一意の ハウスドルフ ベクトル位相を持ちます 。 K {\displaystyle \mathbb {K} } R {\displaystyle \mathbb {R} } C {\displaystyle \mathbb {C} } K {\displaystyle \mathbb {K} } X {\displaystyle X} K {\displaystyle \mathbb {K} } n := dim X {\displaystyle n:=\dim X} X {\displaystyle X} K n {\displaystyle \mathbb {K} ^{n}} X {\displaystyle X} K n {\displaystyle \mathbb {K} ^{n}} X {\displaystyle X} K n , {\displaystyle \mathbb {K} ^{n},} K n {\displaystyle \mathbb {K} ^{n}} X . {\displaystyle X.} X {\displaystyle X} dim X = 0. {\displaystyle \dim X=0.} dim X ≠ 0 {\displaystyle \dim X\neq 0} X {\displaystyle X}
の とき、 ベクトル位相はちょうど1つ、すなわち 自明位相 を持ち、この場合(そしてこの場合に 限って )ハウスドルフ位相となる。ベクトル空間上の自明位相がハウスドルフ位相となるのは、ベクトル空間が次元 dim X = 0 {\displaystyle \dim X=0} X = { 0 } {\displaystyle X=\{0\}} 0. {\displaystyle 0.} の 場合 、通常の ユークリッド位相 と(非ハウスドルフ)自明位相という 2 つのベクトル位相が存在します。 dim X = 1 {\displaystyle \dim X=1} X {\displaystyle X} 体 自体は 上の - 次元位相ベクトル空間であり、位相ベクトル空間の定義で重要な役割を果たすため、この二分法は 吸収集合 の定義で重要な役割を果たし、 関数解析 全体に影響を及ぼす 。 K {\displaystyle \mathbb {K} } 1 {\displaystyle 1} K {\displaystyle \mathbb {K} } 証明の概要 この二分法(つまり、ベクトル位相が に自明であるか同型であるか)の証明は 簡単なので、重要な観察事項の概要のみを示します。いつものように、 は(ノルム)ユークリッド位相を持つと仮定します。 すべてのに対して を 次元 ベクトル空間 とし 、 が を中心とする球体である 場合、 が「非有界列」を含む ときはいつでも、 つまり の形の列を含み 、が (通常の意味で) ノルム空間で非有界であるとき、 上の任意のベクトル位相 は並進不変かつ非零のスカラー乗算に対して不変であり、任意の に対して で 与えられる 写像は 連続線型一対一です。なぜなら、の任意 のそのような部分集合 に対して、は 何らかの一意の部分集合に対して と書けるからです。 そして、 上のこのベクトル位相が の 全体に等しくない原点の 近傍を持つ場合、原点で のスカラー倍の連続性により 、 を中心とする 開球と における原点の 開近傍が存在することが保証され、 には 「無限列」が含まれ ない こと を意味します。これは、任意 のに対して と なる正の整数が存在すること を意味します。このことから、 が 自明な位相を持たない場合、 が自明な位相を持たない場合、 が 0 を中心とする 任意の球に対して、 における原点の開近傍が含まれる場合、 が 線型 同相写像 であることが証明されます 。QED K {\displaystyle \mathbb {K} } K {\displaystyle \mathbb {K} } B r := { a ∈ K : | a | < r } {\displaystyle B_{r}:=\{a\in \mathbb {K} :|a|<r\}} r > 0. {\displaystyle r>0.} X {\displaystyle X} 1 {\displaystyle 1} K . {\displaystyle \mathbb {K} .} S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} B ⊆ K {\displaystyle B\subseteq \mathbb {K} } 0 {\displaystyle 0} B ⋅ S = X {\displaystyle B\cdot S=X} S {\displaystyle S} ( a i x ) i = 1 ∞ {\displaystyle \left(a_{i}x\right)_{i=1}^{\infty }} 0 ≠ x ∈ X {\displaystyle 0\neq x\in X} ( a i ) i = 1 ∞ ⊆ K {\displaystyle \left(a_{i}\right)_{i=1}^{\infty }\subseteq \mathbb {K} } K {\displaystyle \mathbb {K} } X {\displaystyle X} 0 ≠ x ∈ X , {\displaystyle 0\neq x\in X,} M x : K → X {\displaystyle M_{x}:\mathbb {K} \to X} M x ( a ) := a x {\displaystyle M_{x}(a):=ax} X = K x {\displaystyle X=\mathbb {K} x} x , {\displaystyle x,} X {\displaystyle X} F x = M x ( F ) {\displaystyle Fx=M_{x}(F)} F ⊆ K . {\displaystyle F\subseteq \mathbb {K} .} X {\displaystyle X} W {\displaystyle W} X , {\displaystyle X,} K × X → X {\displaystyle \mathbb {K} \times X\to X} B r ⊆ K {\displaystyle B_{r}\subseteq \mathbb {K} } 0 {\displaystyle 0} S {\displaystyle S} X {\displaystyle X} B r ⋅ S ⊆ W ≠ X , {\displaystyle B_{r}\cdot S\subseteq W\neq X,} S {\displaystyle S} 0 ≠ x ∈ X , {\displaystyle 0\neq x\in X,} n {\displaystyle n} S ⊆ B n x . {\displaystyle S\subseteq B_{n}x.} X {\displaystyle X} 0 ≠ x ∈ X , {\displaystyle 0\neq x\in X,} B ⊆ K {\displaystyle B\subseteq \mathbb {K} } K , {\displaystyle \mathbb {K} ,} M x ( B ) = B x {\displaystyle M_{x}(B)=Bx} X , {\displaystyle X,} M x {\displaystyle M_{x}} ◼ {\displaystyle \blacksquare }
の 場合、 無限に多くの 異なるベクトル位相が 存在します。 dim X = n ≥ 2 {\displaystyle \dim X=n\geq 2} X {\displaystyle X} これらの位相のいくつかをここで説明する。 上の任意の線形関数 がベクトル空間に同型である 場合 、によって定義される 半ノルム が誘導される。ここで、任意の半ノルムは上に ( 擬似計量化可能な 局所凸 )ベクトル位相を 誘導し、異なる核を持つ半ノルムは異なる位相を誘導するため、特に、 異なる核を持つ線形関数によって誘導される 上の半ノルムは、 上に異なるベクトル位相を誘導する。 f {\displaystyle f} X , {\displaystyle X,} K n , {\displaystyle \mathbb {K} ^{n},} | f | : X → R {\displaystyle |f|:X\to \mathbb {R} } | f | ( x ) = | f ( x ) | {\displaystyle |f|(x)=|f(x)|} ker f = ker | f | . {\displaystyle \ker f=\ker |f|.} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} X . {\displaystyle X.} しかし、 のとき、 上にはベクトル位相が無限に存在する のに対し 、 TVS 同型を除いて 上に はベクトル位相が のみ存在します 。例えば、 の場合、 上のベクトル位相は 自明位相、ハウスドルフユークリッド位相で構成され、 上の残りの無限個の非自明な非ユークリッドベクトル位相は すべて互いに TVS 同型です。 X {\displaystyle X} dim X ≥ 2 , {\displaystyle \dim X\geq 2,} 1 + dim X {\displaystyle 1+\dim X} X . {\displaystyle X.} n := dim X = 2 {\displaystyle n:=\dim X=2} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X}
非ベクトルトポロジ 離散位相と余有限位相
が非自明なベクトル空間(つまり、非零次元)である 場合、 上の 離散位相 (常に 計量化可能 )はTVS位相では ない 。なぜなら、 は加法と否定を連続にする(加法に関して 位相群 となる)にもかかわらず、スカラー乗法を連続にできないからである。 上の 余有限位相 (部分集合が開集合となる場合、かつその補集合が有限となる場合のみ)もまた、 上のTVS位相では ない。 X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} X . {\displaystyle X.}
線形マップ 2つの位相ベクトル空間の間の線型作用素が一点で連続である場合、その線型作用素は領域全体でも連続である。さらに、線型作用素が 連続であるとは、 原点の ある近傍に対して(以下で定義するように)有界であることを意味する。 f {\displaystyle f} f ( X ) {\displaystyle f(X)} X {\displaystyle X}
位相ベクトル空間上の 超 平面 は、稠密か閉のいずれかである。 位相ベクトル空間上の 線型汎関数 は、稠密核か閉核のいずれかを持つ。さらに、 が連続であるためには、その 核が 閉じている 必要がある 。 X {\displaystyle X} f {\displaystyle f} X {\displaystyle X} f {\displaystyle f}
種類 応用分野に応じて、空間の位相構造に追加の制約が課されることが多い。実際、関数解析におけるいくつかの主要な結果は、位相ベクトル空間では一般には成立しない。例えば、 閉グラフ定理 、 開写像定理 、そして空間の双対空間が空間内の点を分離するという事実などである。
以下に、一般的な位相ベクトル空間を、おおよそ「良さ」が増す順に示します。
F空間は 、並進不変計量を持つ 完備 位相ベクトル空間である。 これには 、 すべての L p {\displaystyle L^{p}} p > 0. {\displaystyle p>0.} 局所凸位相ベクトル空間 :ここで各点は 凸集合 からなる 局所基底 を持つ。 ミンコフスキー汎関数 として知られる手法により 、空間が局所凸であるための必要十分条件は、その位相が半ノルムの族によって定義できることである。 、ハーン・バナッハの定理 のような「幾何学的」議論の最低要件である 。 空間はすべてのに対して局所凸(実際にはバナッハ空間)である が、 L p {\displaystyle L^{p}} p ≥ 1 , {\displaystyle p\geq 1,} 0 < p < 1. {\displaystyle 0<p<1.} 樽型空間: バナッハ-シュタインハウスの定理 が成り立つ局所凸空間 。 ボルノロジー空間 : 任意の局所凸空間への 連続線型作用素がまさに 有界線型作用素 となるような局所凸空間。 ステレオタイプ空間: 反射条件 の変形を満たす局所凸空間。この双対空間には、 全有界集合 上の一様収束の位相が備わっている 。 モンテル空間:すべての 閉有 界 集合 が コンパクトで ある樽型空間 フレシェ空間 :これらは、位相が並進不変計量、あるいは同値な半ノルムの可算族から導かれる、完全な局所凸空間である。多くの興味深い関数空間がこのクラスに属する。例えば、 半ノルムの下でフレシェ空間となる。 局所凸F空間はフレシェ空間である。 C ∞ ( R ) {\displaystyle C^{\infty }(\mathbb {R} )} ‖ f ‖ k , ℓ = sup x ∈ [ − k , k ] | f ( ℓ ) ( x ) | . {\textstyle \|f\|_{k,\ell }=\sup _{x\in [-k,k]}|f^{(\ell )}(x)|.} LF-空間は フレシェ空間 の 極限 です 。ILH 空間はヒルベルト空間の 逆極限 です。 核空間 : 核空間から任意のバナッハ空間へのすべての有界写像が 核演算子 であるという性質を持つ局所凸空間です。 ノルム空間 と 半ノルム空間:位相が単一の ノルム または半ノルムで記述できる局所凸空間 。ノルム空間において、線型作用素が連続となるのは、それが有界となる場合と同値である。 バナッハ空間 :完備 ノルムベクトル空間 。関数解析の大部分はバナッハ空間に対して定式化される。このクラスには、 有界変分関数 の空間 や 、 特定 の 測度の空間が含まれる。 L p {\displaystyle L^{p}} 1 ≤ p ≤ ∞ , {\displaystyle 1\leq p\leq \infty ,} B V {\displaystyle BV} 反射的バナッハ空間 :バナッハ空間は、その二重双対と自然に同型であり(下記参照)、これによりいくつかの幾何学的議論が実行可能であることが保証される。 反射的では ない 重要な例としては、その双対はである が、厳密には の双対に含まれる が挙げられる。 L 1 {\displaystyle L^{1}} L ∞ {\displaystyle L^{\infty }} L ∞ . {\displaystyle L^{\infty }.} ヒルベルト空間 :これらは 内積 を持ちます。これらの空間は無限次元であっても、有限次元でよく知られているほとんどの幾何学的推論をこれらの空間で行うことができます。これには 、 ソボレフ空間 と ハーディ空間 が含まれます。 L 2 {\displaystyle L^{2}} L 2 {\displaystyle L^{2}} W 2 , k , {\displaystyle W^{2,k},} ユークリッド空間 : あるいは 標準的な内積によって誘導される位相を持つ。前の節で指摘したように、与えられた有限に対しては、同型性を除いて 1次元位相ベクトル空間しか存在しない 。このことから、TVS の任意の有限次元部分空間は閉じていることがわかる。有限次元性の特徴は、ハウスドルフ TVS が局所コンパクトであるための必要十分条件は、それが有限次元である(したがって、何らかのユークリッド空間と同型である)ということである。 R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} C n {\displaystyle \mathbb {C} ^{n}} n , {\displaystyle n,} n {\displaystyle n}
デュアルスペース すべての位相ベクトル空間には 連続双対空間 、つまり空間から基底体への 連続線型写像 のすべての連続線型関数の 集合が存在 する。 双対上の位相は、双対の各点の評価が 連続するような最も粗い位相として定義できる。これにより、双対は局所凸位相ベクトル空間になる。この位相は 弱*位相 と呼ばれる。 これは、双対空間上の唯一の 自然な位相 ではないかもしれない。たとえば、ノルム空間の双対には、自然なノルムが定義されている。しかし、これはコンパクト性の性質があるため、応用において非常に重要である( バナッハ–アラオグルの定理を 参照)。 注意: が ノルム不可能な局所凸空間であるときはいつでも、 上でどのベクトル空間位相を選択しても、ペアリング写像は決して連続にならない。 位相ベクトル空間が非自明な連続双対空間を持つ必要十分条件は、原点の適切な凸近傍を持つ場合である。 X ′ {\displaystyle X'} K . {\displaystyle \mathbb {K} .} X ′ → K {\displaystyle X'\to \mathbb {K} } X {\displaystyle X} X ′ × X → K {\displaystyle X'\times X\to \mathbb {K} } X ′ . {\displaystyle X'.}
プロパティ 任意の TVS について、 の凸包 (それぞれ、 平衡 、 円板 、閉凸包、閉平衡、閉円板 ) は 、この特性を持ち、 を含む の 最小のサブセットです。 集合の 閉包 (それぞれ、内部、 凸包 、平衡包、円板包) は、 (それぞれ、 ) と表記されることもあります 。 S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} X , {\displaystyle X,} S {\displaystyle S} X {\displaystyle X} S . {\displaystyle S.} S {\displaystyle S} cl X S {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}S} Int X S , {\displaystyle \operatorname {Int} _{X}S,} co S , {\displaystyle \operatorname {co} S,} bal S , {\displaystyle \operatorname {bal} S,} cobal S {\displaystyle \operatorname {cobal} S}
部分集合の 凸包 は、 の形の 有限 線型結合 である要素のすべての 凸結合 の集合に等しい。 ここで は整数であり、 和 は である 凸集合の族の共通部分は凸であり、部分集合の凸包はそれを含むすべての凸集合の共通部分に等しい。 co S {\displaystyle \operatorname {co} S} S {\displaystyle S} S , {\displaystyle S,} t 1 s 1 + ⋯ + t n s n {\displaystyle t_{1}s_{1}+\cdots +t_{n}s_{n}} n ≥ 1 {\displaystyle n\geq 1} s 1 , … , s n ∈ S {\displaystyle s_{1},\ldots ,s_{n}\in S} t 1 , … , t n ∈ [ 0 , 1 ] {\displaystyle t_{1},\ldots ,t_{n}\in [0,1]} 1. {\displaystyle 1.}
近傍とオープンセット 近傍と開集合の性質
任意のTVSは 連結 かつ 局所連結 であり、TVSの連結開部分集合は 弧連結 である。 とがの 開部分集合であるならば 、は における開集合であり、 が空でない内部空間を持つ ならば、 は原点の近傍である。 S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} U {\displaystyle U} X {\displaystyle X} S + U {\displaystyle S+U} X {\displaystyle X} S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} S − S {\displaystyle S-S}
TVSの開凸部分集合(必ずしもハウスドルフ凸または局所凸である必要はない)は、ある 正連続 部分線型関数 に対しての 形をとるものと全く同じである [ X {\displaystyle X} z + { x ∈ X : p ( x ) < 1 } = { x ∈ X : p ( x − z ) < 1 } {\displaystyle z+\{x\in X:p(x)<1\}~=~\{x\in X:p(x-z)<1\}} z ∈ X {\displaystyle z\in X} p {\displaystyle p} X . {\displaystyle X.}
がTVS 内の 吸収 ディスク であり 、 が のミンコフスキー汎関数である場合、 [ 31 ] ここ 重要なことは、が 位相特性を持つことや が連続であること( が原点の近傍である 場合に限る)は 仮定されて いないことです。 K {\displaystyle K} X {\displaystyle X} p := p K {\displaystyle p:=p_{K}} K {\displaystyle K} Int X K ⊆ { x ∈ X : p ( x ) < 1 } ⊆ K ⊆ { x ∈ X : p ( x ) ≤ 1 } ⊆ cl X K {\displaystyle \operatorname {Int} _{X}K~\subseteq ~\{x\in X:p(x)<1\}~\subseteq ~K~\subseteq ~\{x\in X:p(x)\leq 1\}~\subseteq ~\operatorname {cl} _{X}K} K {\displaystyle K} p {\displaystyle p} K {\displaystyle K}
と を 2つのベクトル位相とする。 そのとき、 の ネット が で 収束するときはいつでも、 で収束する とき、 である。 τ {\displaystyle \tau } ν {\displaystyle \nu } X . {\displaystyle X.} τ ⊆ ν {\displaystyle \tau \subseteq \nu } x ∙ = ( x i ) i ∈ I {\displaystyle x_{\bullet }=\left(x_{i}\right)_{i\in I}} X {\displaystyle X} 0 {\displaystyle 0} ( X , ν ) {\displaystyle (X,\nu )} x ∙ → 0 {\displaystyle x_{\bullet }\to 0} ( X , τ ) . {\displaystyle (X,\tau ).}
を における原点の近傍基数とし 、 と する と、 ( でインデックス付けされた ) に ネットが存在し、 においてとなる場合のみ、かつその場合のみ である。 これは特に、任意の有向集合上のネットではなく、原点の近傍基数でインデックス付けされたネットを考慮すれば十分であることが多いことを示している。 N {\displaystyle {\mathcal {N}}} X , {\displaystyle X,} S ⊆ X , {\displaystyle S\subseteq X,} x ∈ X . {\displaystyle x\in X.} x ∈ cl X S {\displaystyle x\in \operatorname {cl} _{X}S} s ∙ = ( s N ) N ∈ N {\displaystyle s_{\bullet }=\left(s_{N}\right)_{N\in {\mathcal {N}}}} S {\displaystyle S} N {\displaystyle {\mathcal {N}}} s ∙ → x {\displaystyle s_{\bullet }\to x} X . {\displaystyle X.}
がそれ自身で第2のカテゴリ に属するTVS (つまり、 非貧弱空間 )である場合 、 の任意の閉凸 吸収 部分集合は 原点の近傍である。 集合が凸でない場合( にも反例が存在する )、または が それ自身で第2のカテゴリに属さない場合は、これは保証されなくなる。 X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} X = R 2 {\displaystyle X=\mathbb {R} ^{2}} X {\displaystyle X}
インテリア
およびの 内部が空でない 場合、 および R , S ⊆ X {\displaystyle R,S\subseteq X} S {\displaystyle S} Int X S = Int X ( cl X S ) and cl X S = cl X ( Int X S ) {\displaystyle \operatorname {Int} _{X}S~=~\operatorname {Int} _{X}\left(\operatorname {cl} _{X}S\right)~{\text{ and }}~\operatorname {cl} _{X}S~=~\operatorname {cl} _{X}\left(\operatorname {Int} _{X}S\right)} Int X ( R ) + Int X ( S ) ⊆ R + Int X S ⊆ Int X ( R + S ) . {\displaystyle \operatorname {Int} _{X}(R)+\operatorname {Int} _{X}(S)~\subseteq ~R+\operatorname {Int} _{X}S\subseteq \operatorname {Int} _{X}(R+S).}
円板 の 位相 的内部が 空でない場合、かつその内部に原点が含まれる場合に限ります。
より一般的には、 TVS において が 内部が空でない 均衡 集合である 場合 、 は必然的に均衡となります。 したがって、 が均衡となる場合、かつその内部に原点が含まれる場合に限ります。 [証明 2] この (すなわち ) が真であるためには、 も凸でなければなりません (均衡であり、内部が空でない)。 凸でない場合、
結論は 偽になる可能性があります。 例えば、 閉じた均衡集合の内部で は S {\displaystyle S} Int X S ≠ ∅ {\displaystyle \operatorname {Int} _{X}S\neq \varnothing } X {\displaystyle X} { 0 } ∪ Int X S {\displaystyle \{0\}\cup \operatorname {Int} _{X}S} Int X S {\displaystyle \operatorname {Int} _{X}S} 0 ∈ Int X S {\displaystyle 0\in \operatorname {Int} _{X}S} S {\displaystyle S} 0 ∈ Int X S {\displaystyle 0\in \operatorname {Int} _{X}S} S {\displaystyle S} X := R 2 , {\displaystyle X:=\mathbb {R} ^{2},} S := { ( x , y ) : x y ≥ 0 } {\displaystyle S:=\{(x,y):xy\geq 0\}} { ( x , y ) : x y > 0 } . {\displaystyle \{(x,y):xy>0\}.}
が凸集合である場合、 [ 36
明示的には、が TVSの凸部分集合 (必ずしもハウスドルフ凸集合や局所凸集合である必要はない)である場合、 と を結ぶ開線分 は の内部に属し 、 つまり、 [証明3] C {\displaystyle C} 0 < t ≤ 1 , {\displaystyle 0<t\leq 1,} t Int C + ( 1 − t ) cl C ⊆ Int C . {\displaystyle t\operatorname {Int} C+(1-t)\operatorname {cl} C~\subseteq ~\operatorname {Int} C.} C {\displaystyle C} X {\displaystyle X} y ∈ int X C , {\displaystyle y\in \operatorname {int} _{X}C,} x ∈ cl X C {\displaystyle x\in \operatorname {cl} _{X}C} x {\displaystyle x} y {\displaystyle y} C ; {\displaystyle C;} { t x + ( 1 − t ) y : 0 < t < 1 } ⊆ int X C . {\displaystyle \{tx+(1-t)y:0<t<1\}\subseteq \operatorname {int} _{X}C.}
が 原点の任意のバランスのとれた近傍である 場合、 すべてのスカラーの集合は どこにあるでしょ うか? N ⊆ X {\displaystyle N\subseteq X} X {\displaystyle X} Int X N ⊆ B 1 N = ⋃ 0 < | a | < 1 a N ⊆ N {\textstyle \operatorname {Int} _{X}N\subseteq B_{1}N=\bigcup _{0<|a|<1}aN\subseteq N} B 1 {\displaystyle B_{1}} a {\displaystyle a} | a | < 1. {\displaystyle |a|<1.}
が凸集合の内部に属し 、 半開線分 と がにおける 均衡 近傍である
場合、 ( 実TVSにおけるの凸 対称 近傍 である ) 形式の交点を考慮すると 、 次の式が成り立ちます。 さらに 、そして、 そして 、 x {\displaystyle x} S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} y ∈ cl X S , {\displaystyle y\in \operatorname {cl} _{X}S,} [ x , y ) := { t x + ( 1 − t ) y : 0 < t ≤ 1 } ⊆ Int X if x ≠ y {\displaystyle [x,y):=\{tx+(1-t)y:0<t\leq 1\}\subseteq \operatorname {Int} _{X}{\text{ if }}x\neq y} [ x , x ) = ∅ if x = y . {\displaystyle [x,x)=\varnothing {\text{ if }}x=y.} N {\displaystyle N} 0 {\displaystyle 0} X {\displaystyle X} B 1 := { a ∈ K : | a | < 1 } , {\displaystyle B_{1}:=\{a\in \mathbb {K} :|a|<1\},} N ∩ R x {\displaystyle N\cap \mathbb {R} x} 0 {\displaystyle 0} R x {\displaystyle \mathbb {R} x} Int N = [ 0 , 1 ) Int N = ( − 1 , 1 ) N = B 1 N , {\displaystyle \operatorname {Int} N=[0,1)\operatorname {Int} N=(-1,1)N=B_{1}N,} x ∈ Int N and r := sup { r > 0 : [ 0 , r ) x ⊆ N } {\displaystyle x\in \operatorname {Int} N{\text{ and }}r:=\sup\{r>0:[0,r)x\subseteq N\}} r > 1 and [ 0 , r ) x ⊆ Int N , {\displaystyle r>1{\text{ and }}[0,r)x\subseteq \operatorname {Int} N,} r ≠ ∞ {\displaystyle r\neq \infty } r x ∈ cl N ∖ Int N . {\displaystyle rx\in \operatorname {cl} N\setminus \operatorname {Int} N.}
非ハウスドルフ空間と原点の閉包 位相ベクトル空間 がハウスドルフである場合と、 が の閉部分集合である場合 とで同値であり、または が である場合と、同値である。 は のベクトル部分空間である ため、 の閉包についても同様であり、これは における 原点の閉包 と呼ばれる。 このベクトル空間は を満たす ので、特に、 における原点のすべての近傍には、 ベクトル空間が 部分集合として含まれる。 上の 部分空間位相は 常に 自明位相で あり、これは特に、位相ベクトル空間が コンパクト空間 であることを意味し (その次元がゼロでなくても、または無限大であっても)、したがって の 有界部分 集合でもある。実際、TVS のベクトル部分空間が有界である場合と、それが の閉包に含まれる場合とで同値である。
のすべての部分集合 も 自明位相であり、したがって はコンパクトであり、したがって完全な 部分空間 でもある(証明については脚注を参照)。 [証明 4] 特に、 がハウスドルフでない場合、 において 閉じていない 、コンパクトかつ完全な 部分 集合が存在する 。 例えば、これは任意の空でない真部分集合に対して当てはまる。 X {\displaystyle X} { 0 } {\displaystyle \{0\}} X , {\displaystyle X,} { 0 } = cl X { 0 } . {\displaystyle \{0\}=\operatorname {cl} _{X}\{0\}.} { 0 } {\displaystyle \{0\}} X , {\displaystyle X,} cl X { 0 } , {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\},} X . {\displaystyle X.} cl X { 0 } = ⋂ N ∈ N ( 0 ) N {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}=\bigcap _{N\in {\mathcal {N}}(0)}N} X {\displaystyle X} cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} X . {\displaystyle X.} { 0 } . {\displaystyle \{0\}.} cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} cl X { 0 } . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}.}
がコンパクト ならば、 この集合はコンパクトである。したがって、TVSのコンパクト部分集合の閉包はコンパクトである(言い換えれば、すべてのコンパクト集合は 相対的にコンパクトで ある) 位相空間 では保証されない 。 [注 6] S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} cl X S = S + cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}S=S+\operatorname {cl} _{X}\{0\}}
任意の部分集合 に対して 、したがって、 が において開または閉である場合、 [ 証明 5] が 成り立ちます(したがって、この 任意の 開 または 閉部分集合は、 垂直辺がベクトル空間 である 「管」 として記述できます)。 このTVSの 任意の部分集合に対して、 以下は同値です。 S ⊆ X , {\displaystyle S\subseteq X,} S + cl X { 0 } ⊆ cl X S {\displaystyle S+\operatorname {cl} _{X}\{0\}\subseteq \operatorname {cl} _{X}S} S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} X {\displaystyle X} S + cl X { 0 } = S {\displaystyle S+\operatorname {cl} _{X}\{0\}=S} S {\displaystyle S} cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} X , {\displaystyle X,}
S {\displaystyle S} 完全に有界 です 。 S + cl X { 0 } {\displaystyle S+\operatorname {cl} _{X}\{0\}} 完全に制限されている。 cl X S {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}S} 完全に制限されている。 正準商写像の下の 像 は完全に有界である。 S {\displaystyle S} X → X / cl X ( { 0 } ) {\displaystyle X\to X/\operatorname {cl} _{X}(\{0\})} がTVSのベクトル部分空間である 場合 、が ハウスドルフである必要十分条件は、 が閉じている場合である
。さらに、 商写像は 常に (必然的に)ハウスドルフTVSへの 閉写像である。 M {\displaystyle M} X {\displaystyle X} X / M {\displaystyle X/M} M {\displaystyle M} X . {\displaystyle X.} q : X → X / cl X { 0 } {\displaystyle q:X\to X/\operatorname {cl} _{X}\{0\}}
の代数的補集合 (つまり、 およびを 満たすベクトル部分空間 )で あるベクトル部分空間はすべて、 の 位相的補集合 である。したがって、がにおける の代数的補集合である
場合、 によって定義される 加法写像 はTVS同型であり、 は必然的にハウスドルフであり、 離散位相を 持つ 。 さらに、が の ハウスドルフ 完備化で ある場合、は の完備化である X {\displaystyle X} cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} H {\displaystyle H} { 0 } = H ∩ cl X { 0 } {\displaystyle \{0\}=H\cap \operatorname {cl} _{X}\{0\}} X = H + cl X { 0 } {\displaystyle X=H+\operatorname {cl} _{X}\{0\}} cl X { 0 } . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}.} H {\displaystyle H} cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} X {\displaystyle X} H × cl X { 0 } → X , {\displaystyle H\times \operatorname {cl} _{X}\{0\}\to X,} ( h , n ) ↦ h + n {\displaystyle (h,n)\mapsto h+n} H {\displaystyle H} cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} C {\displaystyle C} H {\displaystyle H} C × cl X { 0 } {\displaystyle C\times \operatorname {cl} _{X}\{0\}} X ≅ H × cl X { 0 } . {\displaystyle X\cong H\times \operatorname {cl} _{X}\{0\}.}
閉じた集合とコンパクトな集合 コンパクト集合と全有界集合
TVS の部分集合がコンパクトであるための必要十分条件は、それが完備かつ 全有界で ある場合である。 したがって、 完備位相ベクトル空間 では、閉じた全有界部分集合はコンパクトである。 TVS の
部分集合 が 全有界で あるための必要十分条件は 、が全有界である場合であり、 正準商写像によるその像が全有界である場合であり、かつその場合のみで ある。 S {\displaystyle S} X {\displaystyle X} cl X S {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}S} X → X / cl X ( { 0 } ) {\displaystyle X\to X/\operatorname {cl} _{X}(\{0\})}
相対的にコンパクトな集合はすべて全有界であり 、全有界集合の閉包も全有界である。
全有界集合の一様連続写像(例えば連続線型写像)による像は全有界である。 がTVSの部分集合であって 、 内のすべてのシーケンスが 内 のクラスター点を持つ
場合、 は 全有界である。 S {\displaystyle S} X {\displaystyle X} S {\displaystyle S} S {\displaystyle S} S {\displaystyle S}
がTVSのコンパクト部分集合であり 、が を含む 開部分集合である 場合、 0の 近傍が存在し、 K {\displaystyle K} X {\displaystyle X} U {\displaystyle U} X {\displaystyle X} K , {\displaystyle K,} N {\displaystyle N} K + N ⊆ U . {\displaystyle K+N\subseteq U.}
閉包と閉集合
任意のTVSの任意の凸部分集合(それぞれ、任意の平衡部分集合、任意の吸収部分集合)の閉包は、この同じ性質を持つ。特に、任意の凸部分集合、平衡部分集合、吸収部分集合の閉包は 樽型 である。
TVSのベクトル部分空間の閉包はベクトル部分空間である。ハウスドルフTVSのすべての有限次元ベクトル部分空間は閉じている。閉ベクトル部分空間と有限次元ベクトル部分空間の和は閉じている。 がのベクトル部分空間であり
、 が において 原点の閉近傍であって、がにおいて閉じている とき、はにおいて 閉じて いる。
コンパクト集合と閉集合の和は閉じている。しかし、2つの閉部分集合の和は閉じていないことがある (例についてはこの脚注 [注7] を参照)。 M {\displaystyle M} X {\displaystyle X} N {\displaystyle N} X {\displaystyle X} U ∩ N {\displaystyle U\cap N} X {\displaystyle X} M {\displaystyle M} X . {\displaystyle X.}
が スカラーで あり、 かつが ハウスドルフであるとき、 等式が成り立つ。 特に、閉集合のゼロでないスカラー倍はすべて閉集合である。かつが スカラー 集合であって、どちらも ゼロを含まないとき、 S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} a {\displaystyle a} a cl X S ⊆ cl X ( a S ) , {\displaystyle a\operatorname {cl} _{X}S\subseteq \operatorname {cl} _{X}(aS),} X {\displaystyle X} a ≠ 0 , or S = ∅ {\displaystyle a\neq 0,{\text{ or }}S=\varnothing } cl X ( a S ) = a cl X S . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(aS)=a\operatorname {cl} _{X}S.} S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} A {\displaystyle A} cl S nor cl A {\displaystyle \operatorname {cl} S{\text{ nor }}\operatorname {cl} A} ( cl A ) ( cl X S ) = cl X ( A S ) . {\displaystyle \left(\operatorname {cl} A\right)\left(\operatorname {cl} _{X}S\right)=\operatorname {cl} _{X}(AS).}
ならば凸 で ある。 S ⊆ X and S + S ⊆ 2 cl X S {\displaystyle S\subseteq X{\text{ and }}S+S\subseteq 2\operatorname {cl} _{X}S} cl X S {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}S}
ならば 、したがって、 が閉じているならば も閉じている。 R , S ⊆ X {\displaystyle R,S\subseteq X} cl X ( R ) + cl X ( S ) ⊆ cl X ( R + S ) and cl X [ cl X ( R ) + cl X ( S ) ] = cl X ( R + S ) {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(R)+\operatorname {cl} _{X}(S)~\subseteq ~\operatorname {cl} _{X}(R+S)~{\text{ and }}~\operatorname {cl} _{X}\left[\operatorname {cl} _{X}(R)+\operatorname {cl} _{X}(S)\right]~=~\operatorname {cl} _{X}(R+S)} R + S {\displaystyle R+S} cl X ( R ) + cl X ( S ) . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(R)+\operatorname {cl} _{X}(S).}
が 実 TVS であり、 左側が の位相に依存しない場合 、 さらに、 が原点の凸近傍である場合、等式が成立します。 X {\displaystyle X} S ⊆ X , {\displaystyle S\subseteq X,} ⋂ r > 1 r S ⊆ cl X S {\displaystyle \bigcap _{r>1}rS\subseteq \operatorname {cl} _{X}S} X ; {\displaystyle X;} S {\displaystyle S}
が原点の任意の近傍基数である任意の 部分集合[48]に対して 、
包含 が適切である可能性もある (例えば、 が 有理数の場合)。したがって、 における原点の任意の 近傍に対して、 S ⊆ X , {\displaystyle S\subseteq X,} cl X S = ⋂ N ∈ N ( S + N ) {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}S~=~\bigcap _{N\in {\mathcal {N}}}(S+N)} N {\displaystyle {\mathcal {N}}} X . {\displaystyle X.} cl X U ⊇ ⋂ { U : S ⊆ U , U is open in X } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}U~\supseteq ~\bigcap \{U:S\subseteq U,U{\text{ is open in }}X\}} X = R {\displaystyle X=\mathbb {R} } S {\displaystyle S} cl X U ⊆ U + U {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}U\subseteq U+U} U {\displaystyle U} X . {\displaystyle X.}
密閉型船体
局所凸空間では、有界集合の凸包は有界である。これは一般的なTVSには当てはまらない。
集合の閉じた凸包はその集合の凸包の閉包に等しい。つまり、 cl X ( co S ) . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(\operatorname {co} S).} 集合の閉じた均衡包は、その集合の均衡包の閉包に等しい。つまり、 cl X ( bal S ) . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(\operatorname {bal} S).} 集合の 閉円 板包はその集合の円板包の閉包に等しい。つまり、 cl X ( cobal S ) . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(\operatorname {cobal} S).} と集合の一方の閉凸包が コンパクトである 場合 、 それぞれがコンパクトな閉凸包を持つ場合(つまり、 とがコンパクトである
場合 )、 R , S ⊆ X {\displaystyle R,S\subseteq X} S {\displaystyle S} R {\displaystyle R} cl X ( co ( R + S ) ) = cl X ( co R ) + cl X ( co S ) . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(\operatorname {co} (R+S))~=~\operatorname {cl} _{X}(\operatorname {co} R)+\operatorname {cl} _{X}(\operatorname {co} S).} R , S ⊆ X {\displaystyle R,S\subseteq X} cl X ( co R ) {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(\operatorname {co} R)} cl X ( co S ) {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(\operatorname {co} S)} cl X ( co ( R ∪ S ) ) = co [ cl X ( co R ) ∪ cl X ( co S ) ] . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}(\operatorname {co} (R\cup S))~=~\operatorname {co} \left[\operatorname {cl} _{X}(\operatorname {co} R)\cup \operatorname {cl} _{X}(\operatorname {co} S)\right].}
船体とコンパクトさ
一般的なTVSでは、コンパクト集合の閉凸包はコンパクトで なくなる 可能性がある。コンパクト(または、 全有界 )集合の平衡包も同じ性質を持つ。 集合
の有限和の凸包 もまた、コンパクトかつ凸である。
その他の特性 貧弱で、密集していない、そしてベール
TVS内の円板が無辺稠でないの は 、 その 閉包が原点の近傍である場合に限ります。
TVSのベクトル部分空間が閉じているが開いていない場合は、 無辺稠 です。
が離散位相 を持たないTVSである とする 。このとき、が ベール空間 である ことと、 均衡吸収無稠部分集合を持たないこととが同値である。 X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} X {\displaystyle X}
TVS がベール空間となるのは、 が 非乏しい 場合であり、それが成り立つのは、どこにも 稠密でない 集合 が存在しない場合であり、 [
すべての 非乏しい 局所凸 TVS は 樽型空間 である。 X {\displaystyle X} X {\displaystyle X} D {\displaystyle D} X = ⋃ n ∈ N n D . {\textstyle X=\bigcup _{n\in \mathbb {N} }nD.}
代数の重要な事実とよくある誤解
が凸 なら ば等式が成立します。等式が成立 しない 例として 、 を 非ゼロにして と設定する 方法もあります。 S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} 2 S ⊆ S + S {\displaystyle 2S\subseteq S+S} S {\displaystyle S} x {\displaystyle x} S = { − x , x } ; {\displaystyle S=\{-x,x\};} S = { x , 2 x } {\displaystyle S=\{x,2x\}}
部分集合 が凸集合であることは、 すべての正の実数に対して 、またはそれと同値で、 すべての正の実数に対して C {\displaystyle C} ( s + t ) C = s C + t C {\displaystyle (s+t)C=sC+tC} s > 0 and t > 0 , {\displaystyle s>0{\text{ and }}t>0,} t C + ( 1 − t ) C ⊆ C {\displaystyle tC+(1-t)C\subseteq C} 0 ≤ t ≤ 1. {\displaystyle 0\leq t\leq 1.}
集合の 凸 均衡包は 、の 均衡包 の凸包に等しい。 つまり、 は に等しい。 しかし一般に、凸集合の 均衡包は 必ずしも凸である必要はないので、包含は厳密である可能性がある ( にも反例が存在する )。 S ⊆ X {\displaystyle S\subseteq X} S ; {\displaystyle S;} co ( bal S ) . {\displaystyle \operatorname {co} (\operatorname {bal} S).} bal ( co S ) ⊆ cobal S = co ( bal S ) , {\displaystyle \operatorname {bal} (\operatorname {co} S)~\subseteq ~\operatorname {cobal} S~=~\operatorname {co} (\operatorname {bal} S),} R 2 {\displaystyle \mathbb {R} ^{2}}
とが スカラー ならば が凸で空でない分離集合
なら ば または R , S ⊆ X {\displaystyle R,S\subseteq X} a {\displaystyle a} a ( R + S ) = a R + a S , and co ( R + S ) = co R + co S , and co ( a S ) = a co S . {\displaystyle a(R+S)=aR+aS,~{\text{ and }}~\operatorname {co} (R+S)=\operatorname {co} R+\operatorname {co} S,~{\text{ and }}~\operatorname {co} (aS)=a\operatorname {co} S.} R , S ⊆ X {\displaystyle R,S\subseteq X} x ∉ R ∪ S , {\displaystyle x\not \in R\cup S,} S ∩ co ( R ∪ { x } ) = ∅ {\displaystyle S\cap \operatorname {co} (R\cup \{x\})=\varnothing } R ∩ co ( S ∪ { x } ) = ∅ . {\displaystyle R\cap \operatorname {co} (S\cup \{x\})=\varnothing .}
任意の非自明なベクトル空間には、 互いに素な空でない凸集合が二つ存在し、その和は X , {\displaystyle X,} X . {\displaystyle X.}
その他の特性
あらゆるTVS位相はF 半正規分布 の 族 によって生成できる 。
が何らかの単項 述語 ( に依存する真または偽のステートメント )である 場合、任意の について となります [証明 6]
したがって、たとえば が「 」 を表す場合、任意の について となります 同様に、 がスカラーである 場合、これらのセットの 要素は、単なるサブセットではなく ベクトル空間(つまり、 上 )にわたる必要があります。そうでない場合、これらの等式は保証されなくなります。同様に、 は このベクトル空間(つまり、 )に属している必要があります。 P ( x ) {\displaystyle P(x)} x ∈ X {\displaystyle x\in X} z ∈ X , {\displaystyle z\in X,} z + { x ∈ X : P ( x ) } = { x ∈ X : P ( x − z ) } . {\displaystyle z+\{x\in X:P(x)\}=\{x\in X:P(x-z)\}.} P ( x ) {\displaystyle P(x)} ‖ x ‖ < 1 {\displaystyle \|x\|<1} z ∈ X , {\displaystyle z\in X,} z + { x ∈ X : ‖ x ‖ < 1 } = { x ∈ X : ‖ x − z ‖ < 1 } . {\displaystyle z+\{x\in X:\|x\|<1\}=\{x\in X:\|x-z\|<1\}.} s ≠ 0 {\displaystyle s\neq 0} s { x ∈ X : P ( x ) } = { x ∈ X : P ( 1 s x ) } . {\displaystyle s\{x\in X:P(x)\}=\left\{x\in X:P\left({\tfrac {1}{s}}x\right)\right\}.} x ∈ X {\displaystyle x\in X} X {\displaystyle X} z {\displaystyle z} z ∈ X {\displaystyle z\in X}
集合演算子によって保持される特性 以下の表では、各セルの色は、 列名(例えば「凸状」)で示される部分集合の特定のプロパティが、行名(例えば「閉包」)で示される集合演算子によって保持されるかどうかを示しています。すべてのTVSにおいて、指定された集合演算子によってプロパティが保持される場合、そのセルは緑色で表示され、そうでない場合は赤色で表示されます。 X {\displaystyle X}
例えば、2つの吸収集合の和集合は再び吸収集合となるため、「 」行の「吸収集合」列のセルは緑色に着色されます。しかし、吸収集合の任意の交差は必ずしも吸収集合である必要はないため、「任意の交差(少なくとも1つの集合)」行の「吸収集合」列のセルは赤色に着色されます。セルに色が表示されていない場合、その情報はまだ入力されていません。 R ∪ S {\displaystyle R\cup S}
参照
注記 ^ もちろん、位相特性により TVS であることも必要になります。 X {\displaystyle X} ^ 特に、 集合 が閉じている場合(つまり、 がT 1 空間 である場合 )は、 がハウスドルフである。 X {\displaystyle X} { 0 } {\displaystyle \{0\}} X {\displaystyle X} ^ 実際、証明ではスカラー乗算を使用していないため、これは位相群にも当てはまります。 ^ 計量線形空間 とも呼ばれ 、加算とスカラー乗算が連続となる並進不変計量を備えた実ベクトル空間または複素ベクトル空間であることを意味します。 ^ 部分和の列が収束する場合、 その級数は TVS で 収束する と言われます。 ∑ i = 1 ∞ x i {\textstyle \sum _{i=1}^{\infty }x_{i}} X {\displaystyle X} ^ 一般位相幾何学では、非ハウスドルフ空間のコンパクト部分集合の閉包はコンパクトでない場合がある(例えば、 無限集合上の特定の点位相 )。この結果は、非ハウスドルフTVSではこのようなことは起こらないことを示している。はコンパクトである。なぜなら 、連続加法写像の下での コンパクト集合の像だからである。 また、コンパクト集合(つまり )と閉集合の和は閉じているので、 は において閉じていることも思い出してほしい。 S + cl X { 0 } {\displaystyle S+\operatorname {cl} _{X}\{0\}} S × cl X { 0 } {\displaystyle S\times \operatorname {cl} _{X}\{0\}} ⋅ + ⋅ : X × X → X . {\displaystyle \cdot \,+\,\cdot \;:X\times X\to X.} S {\displaystyle S} S + cl X { 0 } {\displaystyle S+\operatorname {cl} _{X}\{0\}} X . {\displaystyle X.} ^ 軸の和 と 、そのグラフが軸 の補集合であるとき、 は で開いている。 ミンコフスキー 和は の可算な稠密部分集合である ため、 では閉じていない。 R 2 , {\displaystyle \mathbb {R} ^{2},} y {\displaystyle y} y = 1 x , {\displaystyle y={\frac {1}{x}},} y {\displaystyle y} R 2 . {\displaystyle \mathbb {R} ^{2}.} R , {\displaystyle \mathbb {R} ,} Z + 2 Z {\displaystyle \mathbb {Z} +{\sqrt {2}}\mathbb {Z} } R {\displaystyle \mathbb {R} } R . {\displaystyle \mathbb {R} .}
証明 ^ この条件は、 が のすべての位相文字列の集合を表す場合に満たされます。 S {\displaystyle \mathbb {S} } ( X , τ ) . {\displaystyle (X,\tau ).} ^ これは、空でないすべてのバランス集合は必ず原点を含まなければなら ないからであり、 0 ∈ Int X S {\displaystyle 0\in \operatorname {Int} _{X}S} Int X S = { 0 } ∪ Int X S . {\displaystyle \operatorname {Int} _{X}S=\{0\}\cup \operatorname {Int} _{X}S.} ^ を固定すると、 が に属する ことを示すことが残ります。 必要であれば を に 置き換えることで、一般性を失うことなく と仮定することができ、したがって が原点の近傍である ことを示すことが残ります。 をとします。 によるスカラー乗法は 線型同相写像なので 、 および から、 が開集合である ため 、 を満たすものが存在することが 分かり ます。 によって が同相写像であるため、が 定義されます。 集合は の開集合であり、 は さらに を含みます。 すると は 凸集合である ため 、 が証明されます。 したがって、 は の開集合であり 、 は原点を含み、 は QEDに含まれます。 0 < r < 1 {\displaystyle 0<r<1} w 0 = def r x + ( 1 − r ) y {\displaystyle w_{0}~{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}~rx+(1-r)y} int X C . {\displaystyle \operatorname {int} _{X}C.} C , x , y {\displaystyle C,x,y} C − w 0 , x − w 0 , y − w 0 {\displaystyle C-w_{0},x-w_{0},y-w_{0}} r x + ( 1 − r ) y = 0 , {\displaystyle rx+(1-r)y=0,} C {\displaystyle C} s = def r r − 1 < 0 {\displaystyle s~{\stackrel {\scriptscriptstyle {\text{def}}}{=}}~{\tfrac {r}{r-1}}<0} y = r r − 1 x = s x . {\displaystyle y={\tfrac {r}{r-1}}x=sx.} s ≠ 0 {\displaystyle s\neq 0} X → X , {\displaystyle X\to X,} cl X ( 1 s C ) = 1 s cl X C . {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\left({\tfrac {1}{s}}C\right)={\tfrac {1}{s}}\operatorname {cl} _{X}C.} x ∈ int C {\displaystyle x\in \operatorname {int} C} y ∈ cl C , {\displaystyle y\in \operatorname {cl} C,} x = 1 s y ∈ cl ( 1 s C ) ∩ int C {\displaystyle x={\tfrac {1}{s}}y\in \operatorname {cl} \left({\tfrac {1}{s}}C\right)\cap \operatorname {int} C} int C {\displaystyle \operatorname {int} C} c 0 ∈ ( 1 s C ) ∩ int C , {\displaystyle c_{0}\in \left({\tfrac {1}{s}}C\right)\cap \operatorname {int} C,} s c 0 ∈ C . {\displaystyle sc_{0}\in C.} h : X → X {\displaystyle h:X\to X} x ↦ r x + ( 1 − r ) s c 0 = r x − r c 0 , {\displaystyle x\mapsto rx+(1-r)sc_{0}=rx-rc_{0},} 0 < r < 1. {\displaystyle 0<r<1.} h ( int C ) {\displaystyle h\left(\operatorname {int} C\right)} X {\displaystyle X} h ( c 0 ) = r c 0 − r c 0 = 0. {\textstyle h(c_{0})=rc_{0}-rc_{0}=0.} c ∈ int C {\displaystyle c\in \operatorname {int} C} h ( c ) = r c + ( 1 − r ) s c 0 ∈ C {\textstyle h(c)=rc+(1-r)sc_{0}\in C} C {\displaystyle C} 0 < r < 1 , {\displaystyle 0<r<1,} s c 0 , c ∈ C , {\displaystyle sc_{0},c\in C,} h ( int C ) ⊆ C . {\displaystyle h\left(\operatorname {int} C\right)\subseteq C.} h ( int C ) {\displaystyle h\left(\operatorname {int} C\right)} X {\displaystyle X} C . {\displaystyle C.} ^ は自明位相を持つ ので、その各部分集合も自明位相を持つため、それらはすべてコンパクトとなる。任意の一様空間の部分集合がコンパクトであるための必要十分条件は、それが完備かつ全有界であることである。 cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} ^ ならば となる 。 なぜならが閉じている 場合 、等式が成立するからである。 がベクトル空間であるという事実を用いることで、 等式を満たす任意 の集合のにおける補集合 もこの等式を満たすことが容易に証明される( を に代入した場合 )。 s ∈ S {\displaystyle s\in S} s + cl X { 0 } = cl X ( s + { 0 } ) = cl X { s } ⊆ cl X S . {\displaystyle s+\operatorname {cl} _{X}\{0\}=\operatorname {cl} _{X}(s+\{0\})=\operatorname {cl} _{X}\{s\}\subseteq \operatorname {cl} _{X}S.} S ⊆ S + cl X { 0 } ⊆ cl X S , {\displaystyle S\subseteq S+\operatorname {cl} _{X}\{0\}\subseteq \operatorname {cl} _{X}S,} S {\displaystyle S} cl X { 0 } {\displaystyle \operatorname {cl} _{X}\{0\}} X {\displaystyle X} S {\displaystyle S} S + cl X { 0 } = S {\displaystyle S+\operatorname {cl} _{X}\{0\}=S} X ∖ S {\displaystyle X\setminus S} S {\displaystyle S} ^ そして これとQED に等しい という事実を用いると z + { x ∈ X : P ( x ) } = { z + x : x ∈ X , P ( x ) } = { z + x : x ∈ X , P ( ( z + x ) − z ) } {\displaystyle z+\{x\in X:P(x)\}=\{z+x:x\in X,P(x)\}=\{z+x:x\in X,P((z+x)-z)\}} y = z + x {\displaystyle y=z+x} z + X = X , {\displaystyle z+X=X,} { y : y − z ∈ X , P ( y − z ) } = { y : y ∈ X , P ( y − z ) } = { y ∈ X : P ( y − z ) } . {\displaystyle \{y:y-z\in X,P(y-z)\}=\{y:y\in X,P(y-z)\}=\{y\in X:P(y-z)\}.} ◼ {\displaystyle \blacksquare }
引用 ^ 「位相ベクトル空間」、 数学百科事典 、 EMS Press 、2001 [1994] 、 2021年 2月26日 閲覧。 ^ 「閉グラフ定理の簡単な応用」。What 's new . 2016年4月22日. 2020年10月7日 閲覧 。
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位相ベクトル空間(TVS)
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