Funktionaalianalyysi. että näiden laajennusten joukossa on maksimaalinen laajennus. Työläin kohta todistuksessa
|
|
- Susanna Elstelä
- 6 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 f ( n) Funktionaalianalyysi n H. Hahnin ja Banachin sublineaarikuvauslause Määritelmä H.1. Olkoon E vektoriavaruus. Kuvaus p: E R on sublineaarinen, jos a) p(λx) = λp(x) kaikille λ 0, x E, b) p(x + y) p(x) + p(y) kaikille x, y E. Esimerkki H.2. a) Vektoriavaruuden E seminormi on sublineaarinen kuvaus. b) Reaalisen vektoriavaruuden E lineaarimuoto on sublineaarinen kuvaus. c) Olkoon l rajoitettujen reaalisten lukujonojen (x k ) k=1 muodostama vektoriavaruus. Tällöin kuvaus (x k ) k=1 lim sup k x k on sublineaarinen. Rajoitetuille kompleksisille lukujonoille kuvaus (x k ) k=1 lim sup k Re x k on sublineaarinen. d) Olkoot E ja F reaalisia vektoriavaruuksia, T : E F lineaarikuvaus ja p: F R sublineaarinen. Tällöin p T : E R on sublineaarinen. Lause H.3 (Hahn ja Banach). Olkoot E reaalinen vektoriavaruus, F E vektorialiavaruus, p: E R sublineaarikuvaus ja l: F R lineaarikuvaus siten, että l(y) p(y) kaikille y F. Tällöin on olemassa lineaarikuvaus L: E R siten, että L F = l ja L(x) p(x) kaikille x E. Todistuksen ideana on tarkastella kaikkia niitä f:n laajennuksia johonkin E aliavaruuteen, jotka toteuttavat vaaditun epäyhtälön. Zornin lemman avulla näytetään, että näiden laajennusten joukossa on maksimaalinen laajennus. Työläin kohta todistuksessa on näyttää, että maksimaalinen laajennus on määritelty koko E:ssä. Todistuksen tätä kohtaa voidaan separoituvan normiavaruuden tapauksessa käyttää muokkaamaan todistuksesta konstruktiivisen (s.o. sellaisen, missä Zornin lemmaa ei tarvita). Jos F E, x 1 E \ F, F 1 = F x 1 ja l 1 : F 1 R on l:n jokin lineaarinen laajennus, niin l 1 (x + λx 1 ) = l 1 (x) + λl 1 (x 1 ) = l(x) + λc, kaikille x F ja λ R, missä c = l 1 (x 1 ) R. Lauseessa kaivattua laajennusta varten tarvitaan lisäksi ehto l(x) + λc p(x + λx 1 ), kaikille x F ja λ R. Todistus. Olkoon E kaikkien parien (V, h) joukko, missä V on E:n vektorialiavaruus siten, että V F, ja h: V R on lineaarikuvaus siten, että h F = l ja h(v) p(v) kaikille v V. Määritellään joukkoon E järjestys asettamalla (V 1, h 1 ) (V 2, h 2 ), jos V 1 V 2 ja h 2 V1 = h 1. Tällöin jokaisella E:n osaketjulla on yläraja E:ssä. Nimittäin, jos {(V α, h α ) α A} on E:n osaketju, niin sen yläraja on (V, h ), missä V = α A V α ja h (x) = h α (x), kun x V α. Zornin lemman nojalla joukossa E on siis maksimaalinen alkio (G, g). Kun näytetään, että G = E, niin väite on todistettu (L = g kelpaa). Tehdään antiteesi: G E. Tällöin on olemassa y 1 E siten, että y 1 G. Olkoon G 1 G:n ja y 1 :n virittämä vektorialiavaruus, G 1 = G {y 1 } = G y 1 (summa on suora, koska y 1 G). Jokainen x G 1 on tällöin muotoa x = y + λy 1, missä y G ja λ R. Määritellään 1
2 2 lineaarikuvaus g 1 : G 1 R asettamalla g 1 (y + λy 1 ) = g(y) + λc, missä c R valitaan seuraavasti: Selvästi g 1 on g:n laajennus. Jotta (G 1, g 1 ) E, on oltava (1) g 1 (y + λy 1 ) = g(y) + λc p(y + λy 1 ) kaikille λ R ja y G. Osoitetaan, että tämän ehdon toteuttava luku c on olemassa. Kun tämä on osoitettu, saadaan (G 1, g 1 ) E sekä lisäksi (G, g) (G 1, g 1 ) ja G G 1, mikä on ristiriidassa alkion (G, g) maksimaalisuuden kanssa, joten väite seuraa. Luvun c valintaa varten havaitaan aluksi, että kaikilla x, y G on p:n sublineaarisuuden nojalla voimassa Siis g(y) g(x) = g(y x) p(y x) p(y + y 1 ) + p( y 1 x). Tästä seuraa, että luvuille p( y 1 x) g(x) p(y + y 1 ) g(y). A = sup( p( y 1 x) g(x)) ja B = inf (p(y + y 1) g(y)) x G y G pätee A B. Valitaan c R siten, että A c B. Tällöin (2) (3) c p(y + y 1 ) g(y) kaikille y G ja p( y 1 y) g(y) c kaikille y G. Sijoitetaan epäyhtälöön (2) y:n tilalle y/λ, missä λ > 0, ja kerrotaan epäyhtälö puolittain luvulla λ. Tällöin saadaan (4) λc λp(y/λ + y 1 ) λg(y/λ) = p(y + λy 1 ) g(y). Vastaavasti, kun sijoitetaan epäyhtälöön (3) y:n tilalle y/λ, missä λ < 0, ja kerrotaan epäyhtälö puolittain luvulla λ, päädytään samaan epäyhtälöön (4). Huomaa, että sublineaarisuusehdosta saadaan negatiivisille luvuille λ epäyhtälö p(λx) = p(( λ)( x)) ( λ)p( x) eli p(λx) λp( x). Koska epäyhtälö (4) pätee myös, kun λ = 0, toteuttaa näin valittu luku c alunperin vaaaditun epäyhtälön. Huomautus H.4. Edellinen todistus löytyy jo Banachilta [2, II.2]. Oleellisesti samaa todistustapaa on käytetty kirjoissa [3, I.1], [9, 4.8], [11, Theorem 14.9], [12, II.6], [16, III.3] (tässä näytetään, että p on konveksi riittää), [18, Theorem 3.2], [19, Theorem 5.16], [20, Théorème II.1], [22, III.1] ja [23, IV.1]. Rudinin kirjassa [19, Theorem 5.16] osoitetaan suoraan jäljempänä oleva seuraus H.7, vaikka esitetty todistus onkin lähinnä sama kuin tässä esitetyt todistukset tiivistettynä k.o. lausetta varten. Seuraus H.5 (Hahn ja Banach). Olkoot (E, ) R-normiavaruus, F E aliavaruus ja f : F R R-lineaarinen kuvaus, jolle f(x) x kaikille x F. Tällöin on olemassa R-lineaarinen kuvaus g : E R siten, että g(x) = f(x) kaikille x F ja g(x) x kaikille x E.
3 Todistus. Asetetaan p: E R, p(x) = x. Edellisen lauseen nojalla on olemassa lineaarimuoto g : E R siten, että g F = f ja g(x) x kaikille x E. Tällöin g(x) = g( x) x = x, joten g(x) x kaikille x E. Seuraava lemma selvittää, mikä yhteys on C-lineaarisella kuvauksella ja sen reaaliosalla. Muistettakoon, että C-vektoriavaruuden E kuvaus f on C-lineaarinen, jos f(x + y) = f(x) + f(y) ja f(λx) = λf(x) kaikille x, y E ja λ C. Vastaavasti f on R-lineaarinen, jos edellinen pätee kaikille x, y E ja λ R. Selvästi jokainen C-lineaarinen kuvaus on R-lineaarinen, mutta ei kääntäen. Esimerkiksi c: z = x + iy z = x iy, C C, on R-lineaarinen, mutta ei C-lineaarinen. Samoin r : z = x + iy x, C R, on R-lineaarinen, mutta ei C-lineaarinen. Sen sijaan h: z = x + iy z = x + iy, C C, on C-lineaarinen. Tälle kuvaukselle on Re h: z = x + iy Re z = x = r(z). Tässä r(z) ir(iz) = x i Re(ix y) = x i( y) = x + iy = z = h(z). Harjoitustehtäväksi jää osoittaa, että tämä r:n ja h:n välinen yhteys pätee yleisesti. Lemma H.6. Olkoon E C-vektoriavaruus. a) Olkoot f : E R R-lineaarinen kuvaus ja f(x) := f(x) if(ix), kun x E. Tällöin f : E C on C-lineaarinen ja Re f = f. b) Jos h: E C on C-lineaarinen kuvaus, f := Re h ja f määritellään kuten edellisessä kohdassa, niin f = h. c) Olkoot p: E R seminormi ja f : E C C-lineaarinen kuvaus. Tällöin f(x) p(x) kaikille x E Re f(x) p(x) kaikille x E. d) Jos (E, ) on normiavaruus ja f : E C jatkuva C-lineaarikuvaus, niin f = Re f. Seuraus H.7 (Bohnenblust, Sobczyk ja Suhomlinov). Olkoot (E, ) C-normiavaruus, F E aliavaruus ja f : F C C-lineaarinen kuvaus, jolle f(x) x kaikille x F. Tällöin on olemassa C-lineaarinen kuvaus g : E C siten, että g(x) = f(x) kaikille x F ja g(x) x kaikille x E. Todistus. Asetetaan f 1 = Re f. Edellisen seurauksen nojalla on olemassa R-lineaarinen kuvaus g 1 : E R siten, että g 1 F = f 1 ja g 1 (x) x kaikille x E. Asetetaan g(x) := g 1 (x) ig 1 (ix), kun x E. Edellisen lemman nojalla tällä kuvauksella on halutut ominaisuudet. Seuraus H.8. Olkoot (E, ) normiavaruus, F E aliavaruus ja x 0 F siten, että δ := d(x 0, F ) := inf{ x 0 x x F } > 0. 3
4 4 Tällöin on olemassa f E siten, että f = 1, f(x 0 ) = δ ja f(x) = 0 kaikille x F. Todistus. Tarkastellaan F :n ja x 0 :n virittämää aliavaruutta G = F {x 0 } = F x 0 (summa on suora, koska x 0 F ). Tällöin jokaisella z G on yksikäsitteinen esitys z = x + λx 0, missä x F ja λ K. Asetetaan g : G K, g(x + λx 0 ) = λδ. Osoitetaan, että tällä kuvauksella on aliavaruudessa G halutut ominaisuudet. Kaivattu f E löydetään Hahnin ja Banachin lauseen avulla. Selvästi g : G K on lineaarinen ja ker g = F. Lisäksi g(x 0 ) = δ. Kun λ 0 ja x F, on δ:n määritelmän nojalla x + λx 0 = λ λ 1 x + x 0 λ δ = g(x + λx 0 ). Siis g 1, joten g G. Olkoon (x n ) n=1 F siten, että x 0 x n δ. Tällöin g(x n ) = 0, joten δ = g(x 0 ) g(x n ) = g(x 0 x n ) g x 0 x n g δ. Siis g = 1. Seuraus H.9. Olkoot (E, ) normiavaruus ja x E \ {0}. Tällöin on olemassa f E siten, että f = 1, ja f(x) = x. Todistus. Sovelletaan edellistä seurausta aliavaruuteen F = {0}. Seuraus H.10. Olkoot (E, ) normiavaruus ja x E. Tällöin x = sup{ f(x) f E, f 1}. Olkoon (E, ) normiavaruus. Kun f E on kiinteä, on kuvaus x f(x), E K, lineaarinen. Vastaavasti, kun x E on kiinteä, on kuvaus f f(x), E K, lineaarinen. Koska f(x) f x, on kumpikin e.m. kuvauksista jatkuva. Erityisesti siis jälkimmäinen kuvaus on jatkuva lineaarikuvaus E K eli se on biduaalin (E ) = E alkio. Asetetaan (5) j = j E : E E, (j(x))(f) = f(x). Edellisen seurauksen tulos voidaan nyt ilmaista muodossa: j(x) = x kaikille x E, joten j : E E on lineaarinen isometria. Kuvaus j on siis lineaarinen isometrinen bijektio kuvajoukolleen j(e) E, joten normiavaruus E voidaan ajatella upotetuksi biduaaliinsa E. Koska biduaali E on normiavaruuden E duaaliavaruutena täydellinen, saadaan seuraava Lause H.11. Olkoon (E, ) normiavaruus. Tällöin on olemassa Banachin avaruus Ẽ siten, että E Ẽ, ja että E on tiheä Ẽ:ssä. Banachin avaruus Ẽ on E:n täydentymä. Todistus. Edellä olleen perusteella j : E E on lineaarinen isometria Banachin avaruuteen E. Kuvajoukon sulkeuma j(e) on tällöin Banachin avaruuden E suljettuna aliavaruutena Banachin avaruus. Normiavaruus E on isometrisesti isomorfinen kuvajoukkonsa j(e) kanssa, joten ne on luonnolista samaistaa keskenään. Tällöin E = j(e) on tiheä Banachin avaruuden j(e) =: Ẽ aliavaruus. Määritelmä H.12. Normiavaruus (E, ) on refleksiivinen, jos kuvaus j E : E E on surjektio.
5 Huomautus H.13. Edellisen perusteella refleksiiviselle avaruudelle E on siis kuvaus j : E E isometrinen isomorfismi ja erityisesti E itse on Banachin avaruus. Mutta jos E ja E ovat isometrisesti isomorfiset keskenään, ei E välttämättä ole refleksiivinen; ks. [22, Aufgabe I.4.8]. Määritelmä H.14. Olkoot E ja F normiavaruuksia sekä T B(E, F ). Operaattorin T transpoosi eli duaalikuvaus on lineaarikuvaus T t : F E, f f T. Lause H.15. Olkoot E ja F normiavaruuksia sekä T B(E, F ). Tällöin T :n transpoosi on jatkuva ja T t = T. Todistus. Tranpoosin jatkuvuus: (T t f)(x) = f(t x) f T x f T x T t f f T ja siis T t T. Käänteistä epäyhtälöä varten tarvitaan seurausta H.10: Siis T T t. T x = sup f B f(t x) = sup f B (T t f)(x) joten sup f B T t f x = x sup f B T t f = x T t. Määritelmä H.16. Olkoon E normiavaruus. Joukko A E on heikosti rajoitettu, jos sup f(x) < kaikille f E. x A Lause H.17. Normiavaruuden E osajoukko A on heikosti rajoitettu, jos ja vain jos se on rajoitettu. Todistus. Rajoitettu joukko on selvästi heikosti rajoitettu. Olkoon A heikosti rajoitettu. Sovelletaan tasaisen rajoituksen periaatetta lineaarikuvausperheeseen H = {f f(x) x A} B(E, K). Oletuksen mukaan perhe H on pisteittäin rajoitettu, joten lauseen [13, 19.9] ja huomautuksen [13, 19.8] nojalla on olemassa M R siten, että f(x) M f kaikille x A ja kaikille f E. Väite saadaan nyt seurauksesta H.10: x M kaikille x A. Määritelmä H.18. Olkoot E normiavaruus ja (x n ) n=1 E. Jono (x n ) n suppenee heikosti kohti vektoria x E, merkitään x k x, jos f(x n ) f(x) kaikille f E. Lause H.19. Hilbertin avaruuden l 2 rajoitetulla jonolla (x n ) n=1 on heikosti suppeneva osajono. 5
6 6 Todistus. Voidaan olettaa, että x n 2 1 kaikille n N. Olkoon x n = (x n,k ) k=1. Tällöin (x n,k ) n=1 K on rajoitettu lukujono kaikille k N. Bolzanon ja Weierstrassin lauseen nojalla jonolla (x n,1 ) n=1 on suppeneva osajono (x nj,1) j=1. Diagonaalimenetelmällä löydetään osajono (n j ) j=1 siten, että (x nj,k) j=1 suppenee kaikille k N. Olkoon x k = lim j x nj,k ja x = (x 1, x 2,...). Kaikille N N on N k=1 x n j,k 2 x nj 2 1, joten N k=1 x k 2 = lim N j k=1 x n j,k 2 1. Siis k=1 x k 2 1, joten x l 2. Tällöin (x nj e k ) (x e k ) kaikille k N, joten (x nj y) (x y) kaikille y {e k k N}. Koska {e k k N} on tiheä l 2 :ssa ja jono ( x nj ) j=1 on rajoitettu, on (x nj y) (x y) kaikille y l 2. Väite seuraa Fréchet n ja Rieszin esityslauseesta. Lause H.20. Olkoon E normivaruus siten, että sen duaali E on separoituva. Tällöin E on separoituva. Todistus. Kun E on separoituva, on myös S E = {x E x = 1} separoituva. Olkoon {x n n N} tiheä S E :ssä. Valitaan x n S E siten, että x n(x n ) 1. 2 Osoitetaan, että U = {x n n N} on tiheä E:ssä. Olkoon x E siten, että x U = 0. Jos x 0, niin voidaan olettaa, että x = 1. Valitaan x j S E siten, että x x j 1. Tällöin x j(x j ) = x j(x j ) x (x j ) x x j x j 1. 4 Siis on oltava x = 0, joten U on tiheä E:ssä. Lause H.21. Refleksiivinen Banachin avaruus on separoituva, jos ja vain jos sen duaali on separoituva. Lause H.22. Refleksiivisen Banachin avaruuden E rajoitetulla jonolla (x n ) n=1 on heikosti suppeneva osajono. Todistus. Olkoon x n M kaikille n N. Oletetaan aluksi, että E on separoituva. Tällöin myös E on separoituva. Olkoon {x n n N} tiheä E :ssä. Diagonaalimenetelmällä löydetään osajono (n j ) j=1 siten, että jono (x k (x n j )) j=1 suppenee kaikille k N. Osoitetaan, että jono (x (x nj )) j=1 suppenee kaikille x E. Olkoot x E ja ε > 0. Valitaan k N siten, että x x k ε. Tällöin x (x nj ) x (x ni ) 2M x x k + x k(x nj ) x k(x ni ) (2M + 1)ε, kun j ja i ovat riittävän suuria. Siis jono (x (x nj )) j=1 on Cauchyn jono, joten se suppenee. Tarkastellaan lineaarikuvausta Nyt l: E K, x lim j x (x nj ). l(x ) = lim j x (x nj ) lim j x x nj M x. Siis l E. Koska E on refleksiivinen, on olemassa x E siten, että l = j E (x), t.s. l(x ) = x (x) kaikille x E. Siis lim j x (x nj ) = x (x) kaikille x E. Tämä tarkoittaa, että jono (x nj ) j=1 suppenee heikosti kohti vektoria x.
7 Yleisessä tapauksessa olkoon E 0 = {x n n N}. Tällöin E 0 on separoituva ja refleksiivinen, ks. [13, Lause 24.3]. Edellä todistetun perusteella on olemassa osajono (x nj ) j=1 ja x E 0 siten, että lim j x (x nj ) = x (x) kaikille x E0. Olkoon x E. Tällöin x E0 E0, joten lim j x (x nj ) = x (x). Tämä tarkoittaa, että osajono (x nj ) j=1 suppenee heikosti kohti vektoria x. Huomautus H.23. Hanhin ja Banachin lauseille löytyy kirjallisuudesta erilaisia sovelluksia. Tässä muutamia: Normiavaruuksien duaaliavaruuksien karakterisoimien [2, IV.4], [17, No. 35, 36, 52 ja 87], [23, IV.9]. Äärellisesti additiivisen mitan ongelma: [2, II.3] ja [11, Ex ]. Poissonin integraali ja maksimiperiaate polynomeille [19, ] (jälkimmäisen osalta vrt. [21, Lemma 3.119]). Konveksien joukkojen erottelu hypertasoilla: Esitettynä edellisten lauseiden sovelluksena ks. [3, I.2], [12, II.6], [22, III.2] ja [23, IV.6]. Muista poiketen luentomonisteessa [13, VI.20, VI.21] Hanhin ja Banachin lauseet on esitetty näiden erottelulauseiden seurauksena. Laplacen yhtälön Greenin funktion olemassaolo: [9, 4.9]. Momenttiongelma ( millä ehdolla on olemassa mitta µ siten, että t j dµ(t) = α j j N ): [2, IV.7], [17, No. 53], [23, IV.5] ja [22, Satz III.1.13 ja s. 131]. I. Harjoitustehtäviä I.1. Todista lemma H.6. [Vihje: Kohdan c) implikaatiota = varten esitä f(x) muodossa f(x) = λ f(x), missä λ C siten, että λ = 1.] I.2. (Eräs momenttiongelma.) Olkoot (E, ) normiavaruus, c k K ja x k E lineaarisesti riippumattomia, kun k N. Osoita, että seuraavat ehdot ovat keskenään yhtäpitäviä: (i) On olemassa f E siten, että f(x k ) = c k kaikille k N. (ii) On olemassa M R siten, että kaikille äärellisille osajoukoille I N ja kaikille λ k K, k I, pätee. λ k c k M λ k x k k I [Vihje: Kohdassa (ii) = (i) aseta g : {x k k N} K, g ( k I λ kx k ) = k I λ kc k.] I.3. (Jatkoa.) Olkoot E = C([0, 1], K) varustettuna sup-normilla, c k K ja x k (t) = t k, kun k N. Anna riittävä ehto sille, että on olemassa f (C([0, 1], K)) siten, että f(x k ) = c k kaikille k N. Miten löydät Borel-mitan µ siten, että [0,1] tk dµ(t) = c k kaikille k N? I.4. Olkoot (E, ) normiavaruus, F E aliavaruus ja f F. Osoita, että on olemassa g E siten, että g F = f ja g = f. I.5. Osoita, että kuvaus T : l 1 (l ), (T x)(y) = n=1 x ny n, kun x = (x n ) n l 1 ja y = (y n ) n l, on lineaarinen isometria, mutta ei surjektio. [Vihje: Laajenna lim c, (x n ) n lim n x n, lineaarimuodoksi f (l ) ; näytä, että f T (l 1 ).] k I 7
8 8 Viitteet [1] Tom M. Apostol, Mathematical analysis, 2nd edition, 5th printing, Addison Wesley, 1981; ensimmäinen laitos [2] Stefan Banach, Theory of Linear Operations, North Holland Mathematical Library, 1987; alunperin Théorie des operations linéares, Monografie Matematyczne 1, Warszawa, [3] Haïm Brezis, Analyse fonctionelle. Théorie et applications, 2 e tirage, Collection mathématiques appliqueés pour la maîtrise, Masson, [4] Richard Courant und David Hilbert, Methoden der Mathematischen Physik Band I, Dritte Auflage, Heidelberger Taschenbücher 30, Springer-Verlag, 1968; Erste Auflage, 1924; Band II, Zweite Auflage, Heidelberger Taschenbücher 31, Springer-Verlag, 1968; Erste Auflage, [5] Ingrid Daubechies, Ten Lectures on Wavelets, Third printing, CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics 61, SIAM, [6] Jean Dieudonné, Foundations of Modern Analysis, Third (enlarged and corrected) printing, Academic Press, 1969; alunperin Fondements de l Analyse Moderne, Gauthier Villars, [7] Jean Dieudonné, Infinitesimal Calculus, Hermann, Paris 1971; alunperin Calcul infinitésimal, Hermann, Paris [8] Gerald B. Folland, Introduction to partial differential equations, Mathematical Notes, Princeton University Press, [9] Avner Friedman, Foundations of Modern Analysis, Dover Publications, Inc., 1982; alunperin Holt-Rinehart-Winston, [10] Werner Greub, Lineare Algebra, Heidelberger Taschenbücher Band 179, Springer-Verlag, 1976; alunperin Grundlehren der mathematischen Wissenschaften Band 97, [11] Edwin Hewitt and Karl Stromberg, Real and Abstract Analysis. A Modern Treatment of the Theory of Functions of a Real Variable, Third printing, Graduate Texts in Mathematics 25, Springer-Verlag, [12] Friedrich Hirzebruch und Winfried Scharlau, Einführung in die Funktionalanalysis, Hochschultaschenbücher Band 296, Bibliographisches Institut, Mannheim, [13] Lauri Kahanpää, Funktionaalianalyysi. Suoraviivaista ajattelua osa II, Jyväskylän yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos, luentomoniste 51, [14] Yitzhak Katznelson, An Introduction to Harmonic Analysis, Dover Publications, Inc., 1976; alunperin John Wiley & Sons Inc., [15] A. Langenbach, Vorlesungen zur höheren Analysis, VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin [16] Michael Reed and Barry Simon, Methods of Modern Mathematical Physics I: Functional Analysis, Academic Press, 1972; II: Fourier Analysis, Self-Adjointness, [17] Frigyes Riesz and Béla Sz.-Nagy, Functional Analysis, Dover Publications, Inc, 1990; alunperin Leçons d analyse fonctionelle, Académiai Kiadó, 1952; engl. käännös Functional Analysis, Frederick Ungar Publishing Co., [18] Walter Rudin, Functional Analysis, Tata McGraw-Hill, 1982; alunperin McGraw-Hill, [19] Walter Rudin, Real and Complex Analysis, Second edition, Tata McGraw-Hill, 1979; alunperin McGraw-Hill, [20] Laurent Schwartz, Analyse Hilbertienne, Collection Méthodes, Hermann, [21] Karl Stromberg, An Introduction to Classical Real Analysis, Wadsworth International Mathematics Series, [22] Dirk Werner, Funktionalanalysis, Vierte, überarbeitete Auflage, Springer-Lehrbuch, Springer, [23] Kôsaku Yosida, Functional Analysis, Fourth Edition, Grundlehren der mathematischen Wissenschaften in Einzeldarstellungen mit besonderer Berücksichtigung der Anwendungsgebiete Band 123, Springer-Verlag, 1974.
Zornin lemman nojalla joukossa E on siis maksimaalinen alkio (G, g). Kun näytetään, että G = E, niin väite on todistettu (L := g kelpaa).
f ( n) n 9. Hahnin ja Banachin lauseista 9.1. Sublineaarikuvauslause. Seuraavassa erilaisiin Hahnin ja Banachin lauseisiin lähdetään tutustumaan puhtaasti lineaarialgebrallisesta versiosta. Määritelmä
LisätiedotOsittaisdifferentiaaliyhtälöt, sl Ari Lehtonen
Osittaisdifferentiaaliyhtälöt, sl. 2006 Ari Lehtonen Esipuhe Tätä tekstiä kirjoitettaessa on käytetty apuna lähinnä viiteluettelossa mainittuja kirjoja [1] ja [7] sekä [4] (vähänlaisesti) ja [3] (varsin
Lisätiedot0 (Ω) ovat Hilbertin avaruuksia, joissa sisätulo on
f ( n Funktionaalianalyysi n B. Sobolevin avaruudet 1 Ks. moniste 15.4 ja määritelmä 15.26. Monisteen mukaan Banachin avaruus H 1,p (0, 1 on normiavaruuden C 1 p(0, 1 = {f C 1 (0, 1 f, f L p (0, 1} täydentymä,
Lisätiedotarvoja. Niiden muodostamaa joukkoa kutsutaan T resolventtijoukoksi ja merkitään
f ( n) Funktionaalianalyysi n J. Kompaktien operaattorien spektri Seuraavassa käsitellään lyhyesti rajoitettujen operaattorien spektraaliteoriaa ja erityisesti Fredholmin-Rieszin-Schauderin teoriaa kompaktien
LisätiedotMathematicians are like Frenchmen: whatever you say to them they translate into their own language and forthwith it is something entirely
f ( n) JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO Funktionaalianalyysi Sekalaisia harjoituksia MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS n Jatkuu... Mathematicians are like Frenchmen: whatever you say to them they translate into
LisätiedotMATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS
f ( n) JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS n Funktionaalianalyysi Ei harjoituksia 1.4.2015 Funktionaalista viihdettä pääsiäistauolle: viikolla 14 (ma 30.3., ti 31.3. ja ke 1.4.)
Lisätiedotf(x) sin k x dx, c k = 1
f ( n) n 3. Fourier n sarjoista I [1, 8.16, luku 11], [, luku 15], [3, luku IX, 8 9]. [5, luku I], [6, luku XII, 3], [7, luku 8], [8, luku 4], [9, luku 8] Trigonometrinen polynomi on muotoa a + ( ak cos
LisätiedotHarjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010
f ( n) JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS n Harjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010 4.1. Viime kerralta. Esimerkki lokaalikonveksin avaruuden osajoukosta, joka
Lisätiedot9. Dualiteetti. Todistus. Väite seuraa suoraan Lauseesta 6.6, koska skalaarikunta K on täydellinen.
128 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 9. Dualiteetti Jos E on vektoriavaruus, niin merkintä E = L(E, K) tarkoittaa avaruuden E algebrallista duaalia. Duaalin E ovat avaruuden E lineaarisia muotoja. Jos
Lisätiedot8. Avoimen kuvauksen lause
116 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 8. Avoimen kuvauksen lause Palautamme aluksi mieleen Topologian kursseilta ehkä tutut perusasiat yleisestä avoimen kuvauksen käsitteestä. Määrittelemme ensin avoimen
Lisätiedot7. Tasaisen rajoituksen periaate
18 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 7. Tasaisen rajoituksen periaate Täydellisyydestä puristetaan maksimaalinen hyöty seuraavan Bairen lauseen avulla. Bairen lause on keskeinen todistettaessa kahta funktionaalianalyysin
LisätiedotKonvergenssilauseita
LUKU 4 Konvergenssilauseita Lause 4.1 (Monotonisen konvergenssin lause). Olkoon (f n ) kasvava jono Lebesgueintegroituvia funktioita. Asetetaan f(x) := f n (x). Jos f n
Lisätiedot=p(x) + p(y), joten ehto (N1) on voimassa. Jos lisäksi λ on skalaari, niin
FUNKTIONAALIANALYYSI, RATKAISUT 1 KEVÄT 211, (AP) 1. Ovatko seuraavat reaaliarvoiset funktiot p : R 3 R normeja? Ovatko ne seminormeja? ( x = (x 1, x 2, x 3 ) R 3 ) a) p(x) := x 2 1 + x 2 2 + x 2 3, b)
Lisätiedot6. Lineaariset operaattorit
96 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 6. Lineaariset operaattorit Luvussa 5 osoitimme, että Fourier-sarjat suppenevat L 2 -normissa (kts. Seuraus 5.8 sivulla 80). Osoitimme myös, että kun f on jatkuva ja
LisätiedotMATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS
f ( n JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS n Harjoitusten 8 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010 8.1. Olkoon P n = {f : K K p on enintään asteen n 1 polynomi} varustettuna
Lisätiedoton Hilbertin avaruus, jonka normin määrää sisätulo (f g) 1,2 = (f g) 2 + (f g ) 2, missä ( ) 2 on L 2 (0, 1):n tavallinen sisätulo.
f ( n n 6. Sobolevin avaruudet 1 Monisteen [7, 15.4 ja määritelmä 15.26] mukaan Banachin avaruus H 1,p (0, 1 on normiavaruuden C 1 p(0, 1 = {f C 1 (0, 1 f, f L p (0, 1} täydentymä, kun normina on f f p
LisätiedotSeuraava topologisluonteinen lause on nk. Bairen lause tai Bairen kategorialause, n=1
FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 115 7. Tasaisen rajoituksen periaate Täydellisyydestä puristetaan maksimaalinen hyöty seuraavan Bairen lauseen avulla. Bairen lause on keskeinen todistettaessa kahta funktionaalianalyysin
LisätiedotHelsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Luennot, kevät 2006 ja kevät Kari Astala ja Petteri Piiroinen (v.
FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI Helsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos Luennot, kevät 2006 ja kevät 2008 Kari Astala ja Petteri Piiroinen (v. 2006) Hans-Olav Tylli (v. 2008 hienosäätöä)
LisätiedotFUNKTIONAALIANALYYSI 2017
FUNKTIONAALIANALYYSI 2017 JOUNI PARKKONEN Nämä ovat muistiinpanoni funktionaalianalyysin kurssille kevätlukukaudella 2017. Tekstiä ei ole luettu äärimmäisen huolella puhtaaksi eikä sitä ole viilattu julkaisemista
Lisätiedot8. Avoimen kuvauksen lause
FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 125 8. Avoimen kuvauksen lause Palautamme aluksi mieleen Topologian kursseilta ehkä tutut perusasiat yleisestä avoimen kuvauksen käsitteestä. Määrittelemme ensin avoimen
Lisätiedot1 Lineaarialgebraa Vektoriavaruus Lineaarikuvaus Zornin lemma ja Hamelin kanta... 10
Sisältö I Banachin avaruudet 5 1 Lineaarialgebraa 7 1.1 Vektoriavaruus................................. 7 1.2 Lineaarikuvaus................................. 8 1.3 Zornin lemma ja Hamelin kanta........................
LisätiedotMääritelmä 2.5. Lause 2.6.
Määritelmä 2.5. Olkoon X joukko ja F joukko funktioita f : X R. Joukkoa F sanotaan pisteittäin rajoitetuksi, jos jokaiselle x X on olemassa sellainen C x R, että f x C x jokaiselle f F. Joukkoa F sanotaan
LisätiedotOsoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa.
LINEAARIALGEBRA Harjoituksia 2016 1. Olkoon V = R 2 varustettuna tavallisella yhteenlaskulla. Määritellään reaaliluvulla kertominen seuraavasti: λ (x 1, x 2 ) = (λx 1, 0) (x 1, x 2 ) R 2 ja λ R. Osoita,
Lisätiedot1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus
1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus 1.1 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoon K kunta, jonka nolla-alkio on 0 ja ykkösalkio on 1 sekä V epätyhjä joukko. Oletetaan, että joukossa V on määritelty laskutoimitus
LisätiedotTäydellisyysaksiooman kertaus
Täydellisyysaksiooman kertaus Luku M R on joukon A R yläraja, jos a M kaikille a A. Luku M R on joukon A R alaraja, jos a M kaikille a A. A on ylhäältä (vast. alhaalta) rajoitettu, jos sillä on jokin yläraja
Lisätiedotf(k)e ikx = lim S n (f; x) kaikilla x?
102 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 6. Lineaariset operaattorit Luvussa 5 osoitimme, että jos f L 2, niin vastaavan Fourier-sarjan osasummat suppenevat kohti f:ää L 2 -normissa (kts. Seuraus 5.8 sivulla
LisätiedotHY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo
HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina 10.8.2015 klo 16.15. Tehtäväsarja I Tutustu lukuun 15, jossa vektoriavaruuden
LisätiedotIV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n
IV. TASAINEN SUPPENEMINEN IV.. Funktiojonon tasainen suppeneminen Olkoon A R joukko ja f n : A R funktio, n =, 2, 3,..., jolloin jokaisella x A muodostuu lukujono f x, f 2 x,.... Jos tämä jono suppenee
LisätiedotLebesguen mitta ja integraali
Lebesguen mitta ja integraali Olkoon m Lebesguen mitta R n :ssä. R 1 :ssä vastaa pituutta, R 2 :ssa pinta-alaa, R 3 :ssa tilavuutta. Mitallinen joukko E R n = joukko jolla on järkevästi määrätty mitta
LisätiedotFUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 7
FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 7 2. Normi ja normiavaruus Olkoon E vektoriavaruus (eli lineaariavaruus) skalaarikuntana K = R tai K = C. Kurssilla Lineaarialgebra I määriteltiin vain R-kertoimiset vektoriavaruudet,
Lisätiedot1 Sisätulo- ja normiavaruudet
1 Sisätulo- ja normiavaruudet 1.1 Sisätuloavaruus Määritelmä 1. Olkoon V reaalinen vektoriavaruus. Kuvaus : V V R on reaalinen sisätulo eli pistetulo, jos (a) v w = w v (symmetrisyys); (b) v + u w = v
Lisätiedot4. Hilbertin avaruudet
FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 51 4. Hilbertin avaruudet Hilbertin avaruudet ovat ääretönulotteisista normiavaruuksista ominaisuuksiltaan kaikkein lähinnä kotiavaruutta R n tai C n. Tästä syystä niiden
Lisätiedot2. Normi ja normiavaruus
8 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 2. Normi ja normiavaruus Olkoon E vektoriavaruus (eli lineaariavaruus) skalaarikuntana K = R tai K = C. Kurssilla Lineaarialgebra I määriteltiin vain R-kertoimiset vektoriavaruudet,
Lisätiedotx = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );
LINEAARIALGEBRA Harjoituksia, Syksy 2016 1. Olkoon n Z +. Osoita, että (R n, +, ) on lineaariavaruus, kun vektoreiden x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) identtisyys, yhteenlasku ja reaaliluvulla
LisätiedotFUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. 0. Johdanto
FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. Johdanto Funktionaalianalyysissa tutkitaan muun muassa ääretönulotteisten vektoriavaruuksien, ja erityisesti täydellisten normiavaruuksien eli Banach avaruuksien ominaisuuksia.
Lisätiedot802320A LINEAARIALGEBRA OSA III
802320A LINEAARIALGEBRA OSA III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 56 Määritelmä Määritelmä 1 Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V
Lisätiedotx = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );
LINEAARIALGEBRA Ratkaisuluonnoksia, Syksy 2016 1. Olkoon n Z +. Osoita, että (R n, +, ) on lineaariavaruus, kun vektoreiden x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) identtisyys, yhteenlasku ja reaaliluvulla
LisätiedotBijektio. Voidaan päätellä, että kuvaus on bijektio, jos ja vain jos maalin jokaiselle alkiolle kuvautuu tasan yksi lähdön alkio.
Määritelmä Bijektio Oletetaan, että f : X Y on kuvaus. Sanotaan, että kuvaus f on bijektio, jos se on sekä injektio että surjektio. Huom. Voidaan päätellä, että kuvaus on bijektio, jos ja vain jos maalin
Lisätiedot802320A LINEAARIALGEBRA OSA I
802320A LINEAARIALGEBRA OSA I Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 72 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoon K kunta, jonka nolla-alkio on 0 ja ykkösalkio on 1 sekä
LisätiedotMääritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V. Termejä: Lineaarikuvaus, Lineaarinen kuvaus.
1 Lineaarikuvaus 1.1 Määritelmä Määritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V W on lineaarinen, jos (a) L(v + w) = L(v) + L(w); (b) L(λv) = λl(v) aina, kun v, w V ja λ K. Termejä:
LisätiedotAvaruuden R n aliavaruus
Avaruuden R n aliavaruus 1 / 41 Aliavaruus Esimerkki 1 Kuva: Suora on suljettu yhteenlaskun ja skalaarilla kertomisen suhteen. 2 / 41 Esimerkki 2 Kuva: Suora ei ole suljettu yhteenlaskun ja skalaarilla
LisätiedotDIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1. Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS
DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1 Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS Huomautus. Analyysin yksi keskeisimmistä käsitteistä on jatkuvuus! Olkoon A R mielivaltainen joukko
LisätiedotB k := on tiheä G δ -joukko.
f ( n) n 7. Tasaisen rajoituksen periaatteesta 7.1. Singulariteettien kondensaatioperiaate. Täydennetään luentomonisteessa [6, 19] esitettyjä tasaisen rajoituksen periaatetta ja Banacin ja Steinausin lausetta
LisätiedotAnalyysin peruslause
LUKU 10 Analyysin peruslause 10.1. Peruslause I Aiemmin Cantorin funktion ψ kohdalla todettiin, että analyysin peruslause II ei päde: [0,1] ψ (x) dm(x) < ψ(1) ψ(0). Kasvavalle funktiolle analyysin peruslauseesta
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II LM2, Kesä 2012 1/141 Kertausta: avaruuden R n vektorit Määritelmä Oletetaan, että n {1, 2, 3,...}. Avaruuden R n alkiot ovat jonoja, joissa on n kappaletta reaalilukuja.
LisätiedotMatematiikan ja tilastotieteen laitos Reaalianalyysi I Harjoitus Malliratkaisut (Sauli Lindberg)
Matematiikan ja tilastotieteen laitos Reaalianalyysi I Harjoitus 4 9.4.-23.4.200 Malliratkaisut (Sauli Lindberg). Näytä, että Lusinin lauseessa voidaan luopua oletuksesta m(a)
Lisätiedot7. Olemassaolo ja yksikäsitteisyys Galois n kunta GF(q) = F q, jossa on q alkiota, määriteltiin jäännösluokkarenkaaksi
7. Olemassaolo ja yksikäsitteisyys Galois n kunta GF(q) = F q, jossa on q alkiota, määriteltiin jäännösluokkarenkaaksi Z p [x]/(m), missä m on polynomirenkaan Z p [x] jaoton polynomi (ks. määritelmä 3.19).
Lisätiedot1 Tensoriavaruuksista..
1 Tensoriavaruuksista.. Käydään läpi kirjan (1) sivut 126-133. 19.02.2007 Palautetaaieleen viime kerran tärkeä määritelmä: (kirja, Määr. 5.12). Määritelmä 1.1 Olkoon T vektoriavaruus ja Φ : V 1 V 2 V m
LisätiedotMerkitään vaiheessa s jäljellä olevien suljettujen välien yhdistettä
Sisältö. Cantorin 3 -joukko 2. Cantorin funktio 2 3. Rieszin ja Sz.-Nagyn funktio 4 4. Yleistetty Cantorin joukko 5 5. Vito Volterran esimerkki 6 6. Analyysin peruslauseesta 8 Kirjallisuutta 9. Cantorin
Lisätiedot802320A LINEAARIALGEBRA OSA II
802320A LINEAARIALGEBRA OSA II Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2016 LINEAARIALGEBRA 1 / 64 Sisätuloavaruus Määritelmä 1 Olkoon V reaalinen vektoriavaruus. Kuvaus on reaalinen
LisätiedotMetriset avaruudet. Erno Kauranen. 1 Versio: 10. lokakuuta 2016, 00:00
1 Metriset avaruudet Erno Kauranen 1 Versio: 10. lokakuuta 2016, 00:00 1. Sisätulo ja normiavaruus................................................. 3 2. Metrinen avaruus........................................................
LisätiedotKanta ja dimensio 1 / 23
1 / 23 Kuten ollaan huomattu, saman aliavaruuden voi virittää eri määrä vektoreita. Seuraavaksi määritellään mahdollisimman pieni vektorijoukko, joka virittää aliavaruuden. Jokainen aliavaruuden alkio
LisätiedotLineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo.
Lineaariavaruudet aiheita 1 määritelmä Nelikko (L, R, +, ) on reaalinen (eli reaalinen vektoriavaruus), jos yhteenlasku L L L, ( u, v) a + b ja reaaliluvulla kertominen R L L, (λ, u) λ u toteuttavat seuraavat
LisätiedotVektorianalyysi I MAT Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 21.
Vektorianalyysi I MAT21003 Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 21. syyskuuta 2017 1 Sisältö 1 Euklidinen avaruus 3 1.1 Euklidinen avaruus
Lisätiedotu 2 dx, u A f siten, että D(u) = inf D(U). Tarkemmin: Tarkoitus on osoittaa seuraavat minimointitehtävä ja Dirichlet n tehtävä u A f ja
1. Dirichlet n periaatteesta 1.1. Periaate I. Dirichlet n periaate pohjautuu fysikaaliseen minimienergiaperiaatteeseen ja luo pohjaa osittaisdifferentiaaliyhtälöiden ja variaatiolaskennan välille). Yksinkertaisesti
LisätiedotDerivaattaluvut ja Dini derivaatat
Derivaattaluvut Dini derivaatat LuK-tutkielma Helmi Glumo 2434483 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2016 Sisältö Johdanto 2 1 Taustaa 2 2 Määritelmät 4 3 Esimerkkejä lauseita 7 Lähdeluettelo
Lisätiedote int) dt = 1 ( 2π 1 ) (0 ein0 ein2π
Matematiikan ja tilastotieteen laitos Funktionaalianalyysin peruskurssi Kevät 9) Harjoitus 7 Ratkaisuja Jussi Martin). E Hilbert avaruus L [, π]) ja gt) := t, t [, π]. Määrää funktion g Fourier kertoimet
LisätiedotAlgebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 3 (9 sivua) OT
Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 3 (9 sivua) 31.1.-4.2.2011 OT 1. Määritellään kokonaisluvuille laskutoimitus n m = n + m + 5. Osoita, että (Z, ) on ryhmä.
LisätiedotOrtogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle
Ortogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle Olkoon X sisätuloavaruus ja Y X äärellisulotteinen aliavaruus. Tällöin on olemassa lineaarisesti riippumattomat vektorit y 1, y 2,..., yn, jotka
Lisätiedot3 Lukujonon raja-arvo
ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 209 3 Lukujonon raja-arvo 3 Määritelmä Osoita, että 6n + 2n + 3 3 < 4 n ja määritä jokin sellainen n 0 Z +, että 6n + 2n + 3 3 < 0 87 aina, kun n > n 0 2 Olkoon x n
LisätiedotLineaarikuvauksen R n R m matriisi
Lineaarikuvauksen R n R m matriisi Lauseessa 21 osoitettiin, että jokaista m n -matriisia A vastaa lineaarikuvaus L A : R n R m, jolla L A ( v) = A v kaikilla v R n. Osoitetaan seuraavaksi käänteinen tulos:
LisätiedotHILBERTIN AVARUUKSISTA
HILBERTIN AVARUUKSISTA Pro gradu -tutkielma Hannariikka Lehtiniemi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Jyväskylän yliopisto syksy 2014 TIIVISTELMÄ Ääretönulotteiset avaruudet ovat monilta ominaisuuksiltaan
LisätiedotLineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus
Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus 1 / 51 Lineaarikombinaatio Johdattelua seuraavaan asiaan (ei tarkkoja määritelmiä): Millaisen kuvan muodostaa joukko {λv λ R, v R 3 }? Millaisen
Lisätiedot(1.1) Ae j = a k,j e k.
Lineaarikuvauksen determinantti ja jälki 1. Lineaarikuvauksen matriisi. Palautetaan mieleen, mikä lineaarikuvauksen matriisi annetun kannan suhteen on. Olkoot V äärellisulotteinen vektoriavaruus, n = dim
LisätiedotJoukot metrisissä avaruuksissa
TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Saara Lahtinen Joukot metrisissä avaruuksissa Informaatiotieteiden yksikkö Matematiikka Elokuu 2013 Sisältö 1 Johdanto 1 2 Metriset avaruudet 1 2.1 Tarvittavia
LisätiedotMatriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain
Matriisilaskenta LH4 24 ratkaisut 1 Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot jotka sisältävät vain a) Kaikki muotoa (a b c d) olevat vektorit joilla d a + b b) Kaikki muotoa (a b c d) olevat vektorit
LisätiedotEpäyhtälöt ovat yksi matemaatikon voimakkaimmista
6 Epäyhtälöitä Epäyhtälöt ovat yksi matemaatikon voimakkaimmista työvälineistä. Yhtälö a = b kertoo sen, että kaksi ehkä näennäisesti erilaista asiaa ovat samoja. Epäyhtälö a b saattaa antaa keinon analysoida
Lisätiedot3 Lukujonon raja-arvo
ANALYYSI A, HARJOITUSTEHTÄVIÄ, KEVÄT 208 3 Lukujonon raja-arvo 3 Määritelmä Osoita, että 6n + 2n + 3 3 < 4 n ja määritä jokin sellainen n 0 Z +, että 6n + 2n + 3 3 < 0 87 aina, kun n > n 0 2 Olkoon x n
LisätiedotReaalianalyysin perusteita
Reaalianalyysin perusteita Heikki Orelma 16. marraskuuta 2008 Sisältö 1 Johdanto 3 2 Mitallisuus 3 3 Yksinkertaiset funktiot 6 4 Mitat ja integrointi 7 5 Kompleksisten funktioiden integrointi 10 6 Nolla-mittaisten
LisätiedotFunktiojonon tasainen suppeneminen
TAMPEREEN YLIOPISTO Pro gradu -tutkielma Taina Saari Funktiojonon tasainen suppeneminen Matematiikan ja tilastotieteen laitos Matematiikka Elokuu 2009 Tampereen yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen
LisätiedotKantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen
Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen Lause 18 Oletetaan, että V ja W ovat vektoriavaruuksia. Oletetaan lisäksi, että ( v 1,..., v n ) on avaruuden V kanta ja w 1,..., w n W. Tällöin
Lisätiedot{I n } < { I n,i n } < GL n (Q) < GL n (R) < GL n (C) kaikilla n 2 ja
5. Aliryhmät Luvun 4 esimerkeissä esiintyy usein ryhmä (G, ) ja jokin vakaa osajoukko B G siten, että (B, B ) on ryhmä. Määrittelemme seuraavassa käsitteitä, jotka auttavat tällaisten tilanteiden käsittelyssä.
Lisätiedot14. Juurikunnat Määritelmä ja olemassaolo.
14. Juurikunnat Mielivaltaisella polynomilla ei välttämättä ole juuria tarkasteltavassa kunnassa. Tässä luvussa tutkitaan sellaisia algebrallisia laajennoksia, jotka saadaan lisäämällä polynomeille juuria.
LisätiedotAnalyysi 1. Harjoituksia lukuihin 1 3 / Syksy Osoita täsmällisesti perustellen, että joukko A = x 4 ei ole ylhäältä rajoitettu.
Analyysi Harjoituksia lukuihin 3 / Syksy 204. Osoita täsmällisesti perustellen, että joukko { 2x A = x ]4, [. x 4 ei ole ylhäältä rajoitettu. 2. Anna jokin ylä- ja alaraja joukoille { x( x) A = x ], [,
Lisätiedot2 Konveksisuus ja ratkaisun olemassaolo
2 Konveksisuus ja ratkaisun olemassaolo Ratkaisun olemassaolon tutkimiseen tarvitaan perustietoja konvekseista joukoista ja lineaarialgebrasta. Niitä tarvitaan myös ratkaisualgoritmin ymmärtämiseen. Tutkitaan
Lisätiedotr 1 Kuva 1. Cantorin joukon ensimmäiset sukupolvet. Merkitään vaiheessa s jäljellä olevien suljettujen välien yhdistettä s=1
Sisältö. Cantorin 3 -joukko 2. Cantorin funktio 2 3. Rieszin ja Sz.-Nagyn funktio 5 4. Yleistetty Cantorin joukko 6 5. Vito Volterran esimerkki 7 6. Analyysin peruslauseesta 9 Kirjallisuutta. Cantorin
LisätiedotJohdatus matemaattiseen päättelyyn
Johdatus matemaattiseen päättelyyn Maarit Järvenpää Oulun yliopisto Matemaattisten tieteiden laitos Syyslukukausi 2015 1 Merkintöjä 2 Todistamisesta 3 Joukko-oppia 4 Funktioista Funktio eli kuvaus on matematiikan
Lisätiedotu = 2 u (9.1) x + 2 u
9. Poissonin integraali 9.. Poissonin integraali. Ratkaistaan Diriclet n reuna-arvotehtävä origokeskisessä, R-säteisessä ympyrässä D = {(x, y) R x +y < R }, t.s. kun f : D R on annettu jatkuva funktio,
LisätiedotOnko kuvaukset injektioita? Ovatko ne surjektioita? Bijektioita?
Matematiikkaa kaikille, kesä 2017 Avoin yliopisto Luentojen 2,4 ja 6 tehtäviä Päivittyy kurssin aikana 1. Olkoon A = {0, 1, 2}, B = {1, 2, 3} ja C = {2, 3, 4}. Luettele joukkojen A B, A B, A B ja (A B)
LisätiedotLineaarialgebra II P
Lineaarialgebra II 89P Sisältö Vektoriavaruus Sisätuloavaruus 8 3 Lineaarikuvaus 5 4 Ominaisarvo 5 Luku Vektoriavaruus Määritelmä.. Epätyhjä joukko V on vektoriavaruus, jos seuraavat ehdot ovat voimassa:.
Lisätiedotx = y x i = y i i = 1, 2; x + y = (x 1 + y 1, x 2 + y 2 ); x y = (x 1 y 1, x 2 + y 2 );
LINEAARIALGEBRA Harjoituksia/Exercises 2017 1. Olkoon n Z +. Osoita, että (R n, +, ) on lineaariavaruus, kun vektoreiden x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) identtisyys, yhteenlasku ja reaaliluvulla
Lisätiedot1 sup- ja inf-esimerkkejä
Alla olevat kohdat (erityisesti todistukset) ovat lähinnä oheislukemista reaaliluvuista, mutta joihinkin niistä palataan myöhemmin kurssilla. 1 sup- ja inf-esimerkkejä Nollakohdan olemassaolo. Kaikki tuntevat
LisätiedotHilbertin avaruudet, 5op Hilbert spaces, 5 cr
Hilbertin avaruudet, 5op Hilbert spaces, 5 cr Pekka Salmi 14.3.2015 Pekka Salmi Hilbertin avaruudet 14.3.2015 1 / 64 Yleistä Opettaja: Pekka Salmi, MA327 Kontaktiopetus ti 1012 (L), ke 810 (L), ma 1214
LisätiedotSUORAVIIVAISTA AJATTELUA OSA III TOPOLOGISET VEKTORIAVARUUDET JA DISTRIBUUTIOT
SUOAVIIVAISTA AJATTELUA OSA III TOPOLOGISET VEKTOIAVAUUDET JA DISTIBUUTIOT Lauri Kahanpää Jyväskylän yliopisto 2013 1 2 TOPOLOGISET VEKTOIAVAUUDET JA DISTIBUUTIOT Sisältö Aluksi 4 Topologiset vektoriavaruudet
LisätiedotHelsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Luennot, kevät Kari Astala ja Petteri Piiroinen
FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI Helsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos Luennot, kevät 26 Kari Astala ja Petteri Piiroinen Sopivaa oheis- ja lisälukemistoa tarjoavat esimerkiksi seuraavat
LisätiedotKurssikoe on maanantaina Muista ilmoittautua kokeeseen viimeistään 10 päivää ennen koetta! Ilmoittautumisohjeet löytyvät kurssin kotisivuilla.
HY / Avoin ylioisto Johdatus yliopistomatematiikkaan, kesä 05 Harjoitus 6 Ratkaisut palautettava viimeistään tiistaina.6.05 klo 6.5. Huom! Luennot ovat salissa CK maanantaista 5.6. lähtien. Kurssikoe on
LisätiedotKOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012
KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 RITVA HURRI-SYRJÄNEN 8. Integraalilauseiden sovelluksia 1. Analyyttisen funktion sarjaesitys. (eli jokainen analyyttinen funktio on lokaalisti suppenevan potenssisarjan
LisätiedotVapaus. Määritelmä. jos c 1 v 1 + c 2 v c k v k = 0 joillakin c 1,..., c k R, niin c 1 = 0, c 2 = 0,..., c k = 0.
Vapaus Määritelmä Oletetaan, että v 1, v 2,..., v k R n, missä n {1, 2,... }. Vektorijono ( v 1, v 2,..., v k ) on vapaa eli lineaarisesti riippumaton, jos seuraava ehto pätee: jos c 1 v 1 + c 2 v 2 +
Lisätiedot6 Vektoriavaruus R n. 6.1 Lineaarikombinaatio
6 Vektoriavaruus R n 6.1 Lineaarikombinaatio Määritelmä 19. Vektori x œ R n on vektorien v 1,...,v k œ R n lineaarikombinaatio, jos on olemassa sellaiset 1,..., k œ R, että x = i v i. i=1 Esimerkki 30.
LisätiedotMatematiikan johdantokurssi, syksy 2016 Harjoitus 11, ratkaisuista
Matematiikan johdantokurssi, syksy 06 Harjoitus, ratkaisuista. Valitse seuraaville säännöille mahdollisimman laajat lähtöjoukot ja sopivat maalijoukot niin, että syntyy kahden muuttujan funktiot (ks. monisteen
LisätiedotKompaktisuus ja filtterit
Kompaktisuus ja filtterit Joukkoperheellä L on äärellinen leikkausominaisuus, mikäli jokaisella äärellisellä L L on voimassa L. Nähdään helposti, että perheellä L on äärellinen leikkausominaisuus ja L
Lisätiedot4. Martingaalit ja lokaalit martingaalit
STOKASTISET DIFFERENTIAALIYHTÄLÖT 45 4. Martingaalit ja lokaalit martingaalit Lähestymme nyt jo kovaa vauhtia hetkeä, jolloin voimme aloittaa stokastisen integroinnin. Ennen sitä käymme vielä läpi yhtä
LisätiedotTaustatietoja ja perusteita
Taustatietoja ja perusteita Vektorit: x R n pystyvektoreita, transpoosi x T Sisätulo: x T y = n i=1 x i y i Normi: x = x T x = ni=1 x 2 i Etäisyys: Kahden R n :n vektorin välinen etäisyys x y 1 Avoin pallo:
LisätiedotMetriset avaruudet 2017
Metriset avaruudet 2017 Jouni Parkkonen Lukijalle Nämä ovat muistiinpanoni metristen avaruuksien kurssille syyslukukaudella 2017. Kurssi on johdatus metristen avaruuksien teoriaan. Peruskäsitteiden (metriikka,
LisätiedotKOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012
KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012 RITVA HURRI-SYRJÄNEN 2. Kompleksitason topologiaa Kompleksianalyysi on kompleksiarvoisten kompleksimuuttujien funktioiden teoriaa. Tällä kurssilla käsittelemme vain
Lisätiedot802320A LINEAARIALGEBRA OSA III
802320A LINEAARIALGEBRA OSA III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO Syksy 2017 LINEAARIALGEBRA 1 / 59 Määritelmä Määritelmä 1 Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V
LisätiedotOminaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus
Ominaisvektoreiden lineaarinen riippumattomuus Lause 17 Oletetaan, että A on n n -matriisi. Oletetaan, että λ 1,..., λ m ovat matriisin A eri ominaisarvoja, ja oletetaan, että v 1,..., v m ovat jotkin
Lisätiedotx > y : y < x x y : x < y tai x = y x y : x > y tai x = y.
ANALYYSIN TEORIA A Kaikki lauseet eivät ole muotoiltu samalla tavalla kuin luennolla. Ilmoita virheistä yms osoitteeseen mikko.kangasmaki@uta. (jos et ole varma, onko kyseessä virhe, niin ilmoita mieluummin).
LisätiedotTodista raja-arvon määritelmään perustuen seuraava lause: Jos lukujonolle a n pätee lima n = a ja lima n = b, niin a = b.
2 Lukujonot 21 Lukujonon määritelmä 16 Fibonacci n luvut määritellään ehdoilla Osoita: 17 a 1 = a 2 = 1; a n+2 = a n+1 + a n, n N a n = 1 [( 1 + ) n ( 2 1 ) n ] 2 Olkoon a 1 = 3, a 2 = 6, a n+1 = 1 n (na
LisätiedotVille Turunen: Mat Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007
Ville Turunen: Mat-1.1410 Matematiikan peruskurssi P1 1. välikokeen alueen teoriatiivistelmä 2007 Materiaali: kirjat [Adams R. A. Adams: Calculus, a complete course (6th edition), [Lay D. C. Lay: Linear
Lisätiedot