Zornin lemman nojalla joukossa E on siis maksimaalinen alkio (G, g). Kun näytetään, että G = E, niin väite on todistettu (L := g kelpaa).
|
|
- Antti Kähkönen
- 5 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 f ( n) n 9. Hahnin ja Banachin lauseista 9.1. Sublineaarikuvauslause. Seuraavassa erilaisiin Hahnin ja Banachin lauseisiin lähdetään tutustumaan puhtaasti lineaarialgebrallisesta versiosta. Määritelmä 9.1. Vektoriavaruuden E reaaliarvoinen funktio p: E R on sublineaarinen, jos a) p(λ x) = λ p(x) kaikille λ 0 ja x E, b) p(x + y) p(x) + p(y) kaikille x E ja y E. Esimerkki 9.2. a) Vektoriavaruuden E seminormi p on sublineaarinen kuvaus. (Seminormi on kuten normi, mutta ei vaadita p(x) = 0 = x = 0.) b) Reaalisen vektoriavaruuden E lineaarimuoto on sublineaarinen kuvaus. Sublineaarisen funktion ei siis tarvitse olla ei-negatiivinen. c) Rajoitetuille kompleksisille lukujonoille kuvaus (x k ) k=1 lim sup k Re x k on sublineaarinen. Tämän esimerkin avulla on helppo todeta, että sublineaariselle funktiolle ehto p(λ x) = λ p(x), kun λ < 0, ei välttämättä toteudu. d) Olkoot E ja F reaalisia vektoriavaruuksia, T : E F lineaarikuvaus ja p: F R sublineaarinen. Tällöin p T : E R on sublineaarinen. Lause 9.3 (Hahn ja Banach). Olkoot E reaalinen vektoriavaruus, F E vektorialiavaruus, p: E R sublineaarikuvaus ja l: F R lineaarimuoto siten, että l(y) p(y) kaikille y F. Tällöin on olemassa lineaarimuoto L: E R siten, että L F = l ja L(x) p(x) kaikille x E. Todistuksen ideana on tarkastella kaikkia niitä lineaarimuodon f laajennuksia johonkin E:n aliavaruuteen, jotka toteuttavat vaaditun epäyhtälön. Zornin lemman avulla näytetään, että näiden laajennusten joukossa on maksimaalinen laajennus. Todistuksen työläin kohta on näyttää, että aidossa aliavaruudessa määritelty lineaarimuoto voidaan laajentaa yhtä dimensiota laajempaan aliavaruuteen niin, että sublineaarikuvauksen antama rajoite toteutuu laajennuksellekin. Maksimaaliselle laajennukselle tämä tarkoittaa, että se on määritelty kaikkialla. Separoituvalle normiavaruudelle Zornin lemman käytön voi ainakin joissakin tilanteissa välttää; laajentaminen voidaan tällöin tehdä kasvavan aliavaruusjonon avulla tiheään aliavaruuteen. Jos esiintyvät funktiot ovat jatkuvia, saadaan laajennukset koko avaruuteen tavanomaisella tavalla. Laajentamisen perusidea on seuraava: Jos F on E:n aito aliavaruus, valitaan x 1 E \ F ja asetetaan F 1 := F {x 1 } = F x 1. Jos l 1 : F 1 R on lineaarimuodon l mikä tahansa lineaarinen laajennus, on l 1 (x + λ x 1 ) = l 1 (x) + λ l 1 (x 1 ) = l(x) + λ c kaikille x F ja λ R, missä c := l 1 (x 1 ) R. Kääntäen, mikä tahansa c R ja määrittely l 1 (x + λ x 1 ) := l(x) + λ c kaikille x F ja λ R antaa lineaarimuodolle l laajennuksen aliavaruuteen F x 1. Lauseessa kaivattua laajennusta varten pitää varmistaa, että vakio c voidaan valita niin, että ehto l(x) + λ c p(x + λ x 1 ) kaikille x F ja λ R toteutuu.
2 Todistus. Olkoon E kaikkien sellaisten parien (V, h) joukko, missä V on E:n vektorialiavaruus ja h: V R on lineaarimuoto siten, että V F, 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. Huomaa, että osaketjun alkioita voidaan verrata. Tästä seuraa, että yhdiste V on vektorialiavaruus ja funktio h on hyvin määritelty. Nimittäin, kun (V α, h α ) ja (V β, h β ) ovat osaketjun alkioita, on esimerkiksi V β V α. Tällöin h α Vβ = h β. Jos x V β, on h β (x) = h α (x). 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. Laajennuksen konstruktio: 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 + λ y 1, missä y G ja λ R. Määritellään lineaarikuvaus g 1 : G 1 R asettamalla g 1 (y +λ y 1 ) := g(y)+λ c, missä c R valitaan seuraavasti: Selvästi g 1 on g:n laajennus. Jotta (G 1, g 1 ) E, on oltava (1) g 1 (y + λ y 1 ) = g(y) + λ c p(y + λ y 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. Rajoite-ehto: Luvun c valintaa varten havaitaan aluksi, että kaikilla x, y G funktion p sublineaarisuuden nojalla on voimassa g(y) g(x) = g(y x) p(y x) p(y + y 1 ) + p( y 1 x). Siis p( y 1 x) g(x) p(y + y 1 ) g(y). Tästä seuraa, että luvuille 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) vektorin y tilalle y/λ, missä λ > 0, ja kerrotaan epäyhtälö puolittain luvulla λ. Tällöin saadaan (4) λ c λ p(y/λ + y 1 ) λ g(y/λ) = p(y + λ y 1 ) g(y). Negatiivisille luvuille λ sublineaarisuusehdosta saadaan p(λ x) = p(( λ) ( x)) ( λ) p( x) eli p(λ x) λ p( x). Kun epäyhtälössä (3) vektorin y tilalle sijoitetaan y/λ, missä λ < 0, ja epäyhtälö kerrotaan puolittain luvulla λ, päädytään samaan epäyhtälöön (4). Koska epäyhtälö (4) pätee oletuksen nojalla myös, kun λ = 0, toteuttaa näin valittu luku c alunperin vaaaditun epäyhtälön (1). 2
3 Huomautus 9.4. Edellinen todistus löytyy jo Banachilta [1, II.2]. Oleellisesti samaa todistustapaa on käytetty kirjoissa [2, I.1], [3, 4.8], [4, Theorem 14.9], [5, II.6], [8, III.3] (tässä näytetään, että p on konveksi riittää), [10, Theorem 3.2], [11, Theorem 5.16], [12, Théorème II.1], [14, III.1] ja [15, IV.1]. Rudinin kirjassa [11, Theorem 5.16] osoitetaan suoraan jäljempänä oleva seuraus 9.7, vaikka esitetty todistus onkin lähinnä sama kuin tässä esitetyt todistukset tiivistettynä k.o. lausetta varten. Monista Hahnin ja Banachin lauseista on muunnelmat yleisempiin topologisiin vektoriavaruuksiin; ks. [7] tai [10] Sublineaarikuvauslauseen seurauksia. Seuraus 9.5 (Hahn ja Banach). Olkoot (E, ) reaalinen normiavaruus, F E aliavaruus ja f : F R lineaarimuoto, jolle f(x) x kaikille x F. Tällöin on olemassa lineaarimuoto g : E R siten, että g(x) = f(x) kaikille x F ja g(x) x kaikille x E. Todistus. Asetetaan p: E R, p(x) := x. Tällöin p on sublineaarinen, joten edellisen lauseen nojalla on olemassa lineaarimuoto g : E R siten, että g F = f ja g(x) x kaikille x E. 3 Tällöin g(x) = g( x) x = x, joten g(x) x kaikille x E. Seuraava lemma selvittää, mikä yhteys on kompleksilineaarisella kuvauksella ja sen reaaliosalla. Muistettakoon, että kompleksisen vektoriavaruuden E kuvaus f on kompleksilineaarinen, jos f(x + y) = f(x) + f(y) ja f(λ x) = λ f(x) kaikille x, y E ja λ C. Vastaavasti f on reaalilineaarinen, jos edellinen pätee kaikille x, y E ja λ R. Selvästi jokainen kompleksilineaarinen kuvaus on reaalilineaarinen, mutta ei kääntäen. Esimerkiksi c: z = x + i y z = x i y, C C, on reaalilineaarinen, mutta ei kompleksilineaarinen. Samoin r : z = x+i y x, C R, on reaalilineaarinen, mutta ei kompleksilineaarinen. Sen sijaan h: z = x+i y z = x+i y, C C, on kompleksilineaarinen. Tälle kuvaukselle on Re h: z = x + i y Re z = x = r(z). Tässä r(z) i r(i z) = x i Re(i x y) = x i ( y) = x + i y = z = h(z). Harjoitustehtäväksi jää osoittaa, että tämä kuvausten r ja h välinen yhteys pätee yleisesti: Lemma 9.6. Olkoon E kompleksinen vektoriavaruus. a) Olkoon f : E R reaalilineaarinen. Määritellään f(x) := f(x) i f(i x), kun x E. Tällöin f : E C on kompleksilineaarinen ja Re f = f. b) Olkoot h: E C on kompleksilineaarinen ja f := Re h. Määritellään f kuten edellisessä kohdassa. Tällöin on f = h. c) Olkoot p: E R seminormi ja f : E C kompleksilineaarinen. Tällöin f(x) p(x) kaikille x E, jos ja vain jos Re f(x) p(x) kaikille x E.
4 d) Jos (E, ) on kompleksinen normiavaruus ja f : E C jatkuva kompleksilineaarikuvaus, niin f = Ref. Seuraus 9.7 (Bohnenblust, Sobczyk ja Suhomlinov). Olkoot (E, ) kompleksinen normiavaruus, F E aliavaruus ja f : F C kompleksilineaarinen kuvaus, jolle f(x) x kaikille x F. Tällöin on olemassa kompleksilineaarinen 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 9.5 nojalla on olemassa reaalilineaarinen 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) i g 1 (i x), kun x E. Edellisen lemman 9.6 nojalla tällä kuvauksella on halutut ominaisuudet. Seuraus 9.8. Olkoot (E, ) normiavaruus, F E aliavaruus ja x 0 F siten, että Tällöin on olemassa f E siten, että δ := d(x 0, F ) := inf{ x 0 x x F } > 0. f = 1, f(x 0 ) = δ ja f(x) = 0 kaikille x F. Todistus. Tarkastellaan aliavaruuden F ja vektorin x 0 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 + λ x 0, missä x F ja λ K. Asetetaan g : G K, g(x + λ x 0 ) := λ δ. Osoitetaan, että tällä kuvauksella on aliavaruudessa G halutut ominaisuudet. Kaivattu f E löydetään Hahnin ja Banachin seurauslauseen 9.5 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 + λ x 0 = λ λ 1 x + x 0 λ δ = g(x + λ x 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 9.9. Olkoot (E, ) normiavaruus ja x E \ {0}. Tällöin on olemassa f E siten, että f = 1, ja f(x) = x. 4 Todistus. Sovelletaan edellistä seurausta aliavaruuteen F = {0}. Seuraus Olkoot (E, ) normiavaruus ja x E. Tällöin x = sup{ f(x) f E, f 1}.
5 9.3. Konveksien joukkojen erottelusta. Monisteessa [6, luku VI] Hahnin ja Banachin lauseita lähestytään geometrisella tavalla, tarkastelemalla aluksi konveksien joukkojen ja hypertasojen välistä käyttäytymistä. Tämä lähestymistapa ja useat seuraavista tuloksista lienevät peräisin Stanislaw Mazurilta. Vektoriavaruuden V osajoukko A on konveksi, jos kaikille x A, y A ja λ [0, 1] myös (1 λ) x + λ y A, t.s. jos se sisältää pisteitään yhdistävät janat. Määritelmä Olkoon V vektoriavaruus. Joukon A V Minkowskin funktionaali (tai mittausfunktio) p A : V [0, ] määritellään asettamalla p A (x) := inf{λ > 0 λ 1 x A}. Esimerkki Osoitetaan, että normiavaruuden E avoimen yksikköpallon A := B(0; 1) Minkowskin funktionaali on p A (x) = x. Koska λ 1 0 A kaikille λ > 0, on p A (0) = 0. Olkoon x 0. Tällöin r x/ x A, jos ja vain jos 0 r < 1. Siis p A (x) x /r kaikille r (0, 1), joten p A (x) x. Toisaalta, kun µ > p A (x) on olemassa λ < µ siten, että λ 1 x A. Tällöin λ 1 x < 1, joten x < λ. Siis x p A (x). Lemma Olkoon A normiavaruuden E konveksi osajoukko, jolle 0 int A. Tällöin (i) jos B(0; r) A, niin p A (x) 1 r x ; (ii) p A on sublineaarinen; (iii) jos A on avoin, on A = {x E p A (x) < 1}. Todistus. (i) Kun x 0 ja 0 < λ < r, on λ x/ x B(0; r), joten p A (x) x /λ. Koska λ (0, r) on mielivaltainen, seuraa väite. (ii) Sublineaarisuuden määritelmän 9.1 homogeenisuusehdon tarkistaminen jätetään lukijan tehtäväksi. Jälkimmäistä ehtoa varten olkoot x E, y E ja ε > 0. Tällöin on olemassa λ > 0 ja µ > 0 siten, että λ 1 x A, µ 1 y A, λ p A (x) + ε ja µ p A (y) + ε. (Tapaus, jossa p A (x) = tai p A (y) =, on selvä; p A (x) = λ 1 x A kaikille λ > 0.) Koska A on konveksi, on x + y λ + µ = λ x λ + µ λ + µ λ + µ y µ A. Siis p A (x + y) λ + µ p A (x) + p A (y) + 2ε. Väite seuraa tästä. (iii) Jos p A (x) < 1, on olemassa λ (0, 1) siten, että λ 1 x A. Koska 0 A, on x = λ λ 1 x + (1 λ) 0 A. Toisaalta, jos p A (x) 1, on λ 1 x A kaikille λ < 1. Koska E \ A on suljettu, on 5 x = lim λ 1 λ 1 x E \ A. Lemma Olkoon B normiavaruuden E avoin konveksi osajoukko, jolle 0 B. Tällöin on olemassa f E siten, että Todistus. Olkoon aluksi K = R. Re f(x) < 0 kaikille x B.
6 Kiinnitetään x 0 B. Olkoon A := x 0 + B = {x x 0 x B}. Tällöin B on avoin, konveksi, 0 A ja y 0 := x 0 A. Joukon A Minkowskin funktionaali on tällöin reaaliarvoinen, sublineaarinen ja lemman 9.13 kohdan (iii) nojalla p A (y 0 ) 1. Määritellään lineaarimuoto l yksiulotteiseen aliavaruuteen y 0 = {t y 0 t R} asettamalla l(t y 0 ) := t p A (y 0 ). Tällöin kaikille y y 0 on l(y) p A (y). Positiivisille t on l(t y 0 ) = t p A (y 0 ) = p A (t y 0 ). Jos taas t < 0, on l(t y 0 ) 0 p A (t y 0 ). Hahnin ja Banachin sublineaarikuvauslauseen 9.3 nojalla lineaarimuodolla l on laajennus L koko avaruuteen E niin, että L(x) p A (x) kaikille x E. Lineaarimuoto L jatkuva, sillä lemman 9.13 ensimmäisen kohdan nojalla saadaan L(x) = max{l(x), L( x)} max{p A (x), p A ( x)} 1 r x, kun B(0; r) A. Koska l(y 0 ) = p A (y 0 ) 1, lemman 9.13 kolmannen kohdan nojalla saadaan kaikille z B, z = x + x 0 = x y 0, missä x A, L(z) = L(x) L(y 0 ) p A (x) 1 < 0. Tapaus K = C saadaan edellisestä lemman 9.6 avulla. Aiemmin Fréchet n ja Rieszin esityslauseen yhteydessä ([6, 9.5]) tarkasteltiin lyhyesti normiavaruuden E hypertasoja. Hypertasoksi sanottiin nollasta eroavan lineaarimuodon ydintä, t.s. muotoa H = {x E f(x) = 0} = ker f olevia joukkoja, missä f : E K on nollasta eroava lineaarikuvaus. Hypertasosta H osoitettiin, että se on suljettu tai tiheä sen mukaan, onko määrittelevä lineaarimuoto f jatkuva vai ei ([6, lause 9.39]). Reaalisen normiavaruuden tapauksessa hypertason H = ker f avulla avaruus E voidaan jakaa puoliavaruuksiin H := {x E f(x) 0} ja H + := {x E f(x) 0} tai vastaaviin avoimiin puoliavaruuksiin H 0 := {x E f(x) < 0} ja H 0 + := {x E f(x) > 0}. Joukot H ja H + ovat suljettuja ja H 0 ja H 0 + avoimia, jos f on jatkuva. Edellisen lemman tulos voidaan reaalisen normiavaruuden tapauksessa ilmaista muodossa: on olemassa suljettu hypertaso H siten, että B H 0. Yleistetään nyt hypertaso tarkoittamaan affiinia aliavaruutta, t.s. muotoa H = a + ker f olevaa joukkoa, missä a E ja f : E K on lineaarikuvaus, f 0. Koska nollasta eroava lineaarimuoto on surjektio, on affiini aliavaruus yhtä lailla esitettävissä muodossa H = {x E f(x) = α}, missä α K. Kuten aliavaruuksille affiini aliavaruus {x E f(x) = α} on suljettu tai tiheä sen mukaan, onko määrittelevä lineaarimuoto f jatkuva vai ei. Edellisessä lemmassa oletus 0 B on epäoleellinen. (Sitä tarvittiin vain siihen, että Minkowskin funktionaali on määritelty origon suhteen.) Jos x 0 E \B, päästään siirrolla x x + x 0 lemman mukaiseen tilanteeseen. Vastakkaisella siirrolla reaaliselle normiavaruudelle saadaan: on olemassa suljettu hypertaso H = {x E f(x) = α} siten, että x 0 H ja B {x E f(x) < α}. Seuraavaan lauseeseen on yhdistetty monisteen [6] Banachin erottelulauseen reaalinen ja kompleksinen muoto ([6, seuraukset ja 21.11]). Lause Olkoot A ja C normiavaruuden E konvekseja osajoukko. Oletetaan, että A on avoin ja A C =. Tällöin on olemassa f E siten, että Re f(x) < Re f(y) kaikille x A ja y C. 6
7 Lauseesta reaaliselle normiavaruudelle saadaan myös seuraava: Olkoon α R siten, että sup x A f(x) α inf y C f(y). Joukot A ja C voidaan erottaa suljetulla hypertasolla H = {x E f(x) = α} siten, että A {x E f(x) α} ja C {y E f(y) α}. Todistus. Olkoon B := A C = {x y x A, y C}. Tällöin B on konveksi ja esityksen B = y C ( y + A) nojalla myös avoin. Koska A C =, on 0 B. Lemman 9.14 nojalla on olemassa f E siten, että Re f(z) < 0 kaikille z B. Kun x A ja y C, on x y B, joten Re f(x) Re f(y) = Re f(x y) < 0. Lause Olkoot A ja C normiavaruuden E konvekseja osajoukko. Oletetaan, että A on suljettu, C on kompakti ja A C =. Tällöin on olemassa f E ja ε > 0 siten, että Re f(x) Re f(y) + ε kaikille x A ja y C. Reaaliselle normiavaruudelle sanotaan, että hypertaso {x E f(x) = α} erottelee joukot A ja C tarkasti, jos on olemassa ε > 0 siten, että f(x) α ε kaikille x A ja f(y) α + ε kaikille y C. Lauseen mukaisesti reaalisen normiavaruuden suljetut konveksit joukot, joista ainakin toinen on kompakti, voidaan siis erottaa tarkasti. Todistus. Olkoot A ε := {x E d(x, A) < ε} = A + B(0; ε) ja C ε := {x E d(x, C) < ε} = C + B(0; ε). Tällöin joukot A ε ja C ε ovat konvekseja ja avoimia. Lisäksi A ε C ε =, kun ε > 0 on tarpeeksi pieni. Nimittäin, jos A ε C ε kaikille ε > 0, valitsemalla ε = 1 löydetään a n n A ja c n C siten, että a n c n 2. n Koska C on kompakti, jonolla (c n ) n on suppeneva osajono, c nk c C. Tällöin myös a nk c. Koska A on suljettu, on c A. Siis A C. Olkoon nyt A ε C ε =. Edellisen lauseen nojalla on olemassa f E siten, että Re f(x) < Re f(y) kaikille x A ε ja y C ε. Siis kaikille x A, y C ja u, v B(0; 1) on Re f(x + ε u) < Re f(y + ε v). Tästä saadaan lemman 9.6 kohdan d avulla Re f(x) + ε f Re f(y) ε f Biduaali. 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). Seurauksen 9.10 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 (aiemmin eri tavalla todistettu) 7
8 Lause Olkoon (E, ) normiavaruus. Tällöin on olemassa Banachin avaruus Ẽ siten, että E Ẽ, ja että E on Ẽ:n tiheä aliavaruus. Banachin avaruus Ẽ on normiavaruuden E 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 Banachin avaruuden j(e) =: Ẽ tiheä aliavaruus. Määritelmä Normiavaruus (E, ) on refleksiivinen, jos kuvaus j E : E E, (j E (x))(f) := f(x), on surjektio. Huomautus Refleksiiviselle avaruudelle E kuvaus j : E E on siis isometrinen isomorfismi. Erityisesti E itse on Banachin avaruus. Mutta vaikka E ja E olisivat isometrisesti isomorfiset keskenään, ei E välttämättä ole refleksiivinen (ks. [14, Aufgabe I.4.8]). Avaruuden refleksiivisyys selvitetään siis nimenomaan kuvauksen j E avulla. Määritelmä Olkoot E ja F normiavaruuksia sekä T B(E; F ). Operaattorin (= jatkuvan lineaarikuvauksen) T transpoosi eli duaalikuvaus on lineaarikuvaus T t : F E, f f T eli (T t f)(x) := f(t x). Lause Olkoot E ja F normiavaruuksia sekä T B(E; F ). Tällöin operaattorin T transpoosi on jatkuva ja T t = T. Todistus. Tranpoosin jatkuvuus seuraa tavanomaisella normiarvioinnilla: Kun x E ja f F, on (T t f)(x) = f(t x) f T x f T x, joten T t f f T. Siis T t T. Käänteistä epäyhtälöä varten tarvitaan seurausta Olkoon x E. Valitaan f F siten, että f = 1 ja f(t x) = T x. Tällöin joten T T t f T t Heikko suppeneminen. T x = f(t x) = (T t f)(x) T t f x, Määritelmä Olkoon E normiavaruus. Joukko A E on heikosti rajoitettu, jos sup f(x) < kaikille f E. x A Lause 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. Tehdään antiteesi: A ei ole rajoitettu. Tällöin jokaiselle n Z + on olemassa x n A siten, että x n n. Jokaiselle n Z + olkoon ϕ n : E K, ϕ n (f) := f(x n ), t.s. ϕ n = j E (x n ). 8
9 Sovelletaan tasaisen rajoituksen periaatetta lineaarikuvausjonoon (ϕ n ) n=1. (Huomaa, että E on Banachin avaruus.) Oletuksen mukaan ϕ n (f) = f(x n ) sup f(x) <, x A joten jono (ϕ n ) n=1 on pisteittäin rajoitettu. Tasaisen rajoituksen periaatteen (verkkosivun Tasaisen rajoituksen periaatteesta, lause 7.1; vaihtoehtoisesti [6, lause 19.9 ja huomautus 19.8]) nojalla normien ϕ n jono on rajoitettu, ϕ n M kaikille n Z +, joten f(x n ) = ϕ n (f) M f kaikille n Z + ja kaikille f E. Seurauksen 9.10 nojalla x n M kaikille n Z +. Tämä on vastoin antiteesiä. Määritelmä Olkoot E normiavaruus ja (x n ) n=1 E. Jono (x n ) n suppenee heikosti kohti vektoria x E, jos f(x n ) f(x) kaikille f E. Aiemmin on osoitettu: Hilbertin avaruuden rajoitetulla jonolla on heikosti suppeneva osajono. Osoitetaan, että tämä tulos yleistyy helposti refleksiivisille Banachin avaruuksille. Oleellinen aputulos on seuraava: Lause Olkoon E normivaruus siten, että sen duaali E on separoituva. Tällöin E on separoituva. Todistus. Kun E on separoituva, on myös S E := {f E f = 1} separoituva. Olkoon {f n n Z + } tiheä S E :ssä. Jokaiselle n Z + valitaan x n E siten, että f n (x n ) 1 ja x 2 n = 1. Osoitetaan, että F := {x n n Z + } on tiheä E:ssä. Olkoon f E siten, että f F = 0. Jos f 0, niin voidaan olettaa, että f = 1. Valitaan f j S E siten, että f f j 1. Tällöin 4 1 f 2 j(x j ) = f j (x j ) f(x j ) f f j x j 1. 4 Siis on oltava f = 0, joten F on tiheä E:ssä. Lause Refleksiivinen Banachin avaruus on separoituva, jos ja vain jos sen duaali on separoituva. Lause Refleksiivisen Banachin avaruuden E rajoitetulla jonolla on heikosti suppeneva osajono. Todistus. Olkoon (x n ) n=1 avaruuden E jono, jolle x n M kaikille n Z +. Oletetaan aluksi, että E on separoituva. Tällöin myös E on separoituva. Olkoon {f n n Z + } tiheä E :ssä. Diagonaalimenetelmällä löydetään osajono (n j ) j=1 siten, että jono (f k (x nj )) j=1 suppenee kaikille k Z +. Osoitetaan, että jono (f(x nj )) j=1 suppenee kaikille f E. Olkoot f E ja ε > 0. Valitaan k Z + siten, että f f k ε. Tällöin f(x nj ) f(x ni ) 2M f f k + f k (x nj ) f k (x ni ) (2M + 1)ε, kun j ja i ovat riittävän suuria. Siis jono (f(x nj )) j=1 on Cauchyn jono, joten se suppenee. Tarkastellaan lineaarikuvausta l: E K, f lim j f(x nj ). 9
10 Nyt l(f) = lim f(x nj ) lim f x nj M f. j j Siis l E. Koska E on refleksiivinen, on olemassa x E siten, että l = j E (x), t.s. l(f) = f(x) kaikille f E. Siis lim j f(x nj ) = f(x) kaikille f E. Tämä tarkoittaa, että jono (x nj ) j=1 suppenee heikosti kohti vektoria x. Yleisessä tapauksessa olkoon E 0 := {x n n Z + }. Tällöin E 0 on separoituva ja refleksiivinen, ks. [6, Lause 24.3]. Edellä todistetun perusteella on olemassa osajono (x nj ) j=1 ja x E 0 siten, että lim j f(x nj ) = f(x) kaikille f E0. Olkoon f E. Tällöin f E0 E0, joten lim j f(x nj ) = f(x). Tämä tarkoittaa, että osajono (x nj ) j=1 suppenee heikosti kohti vektoria x. Lause 9.28 (Mazur). Olkoon (x n ) n=1 normiavaruuden E jono, joka suppenee heikosti kohti pistettä x E. Tällöin on olemassa vektoreiden x n konveksien kombinaatioiden jono (y n ) n=1, jolle y n x 0, kun n. Muista: vektoreiden x 1,..., x n konveksi kombinaatio on muotoa n k=1 λ k x k, missä λ k 0 ja n k=1 λ k = 1. Todistus. Olkoon A vektoreiden x k, k Z +, muodostaman joukon suljettu konveksi verho, t.s. A on joukon { n n } λ k x k λk 0, λ k = 1, n Z + k=1 sulkeuma. Tällöin A on suljettu ja konveksi. Osoitetaan, että x A. Sovelletaan lausetta 9.16 joukkoihin A ja C := {x}. Jos x A, on olemassa ε > 0 ja f E siten, että Erityisesti siis kaikille n Z + on k=1 Re f(z) Re f(x) + ε kaikille z A. Re f(x n ) Re f(x) + ε. Mutta, koska oletuksen mukaan x n x heikosti, kaikille g E on g(x n ) g(x), kun n. Edellinen epäyhtälö ei siis voi olla voimassa. Huomautus Hahnin ja Banachin lauseille löytyy kirjallisuudesta erilaisia sovelluksia. Tässä muutamia: (i) Normiavaruuksien duaaliavaruuksien karakterisoimien [1, IV.4], [9, No. 35, 36, 52 ja 87], [15, IV.9]. (ii) Äärellisesti additiivisen mitan ongelma: [1, II.3] ja [4, Ex ]. (iii) Poissonin integraali ja maksimiperiaate polynomeille [11, ] (jälkimmäisen osalta vrt. [13, Lemma 3.119]). (iv) Konveksien joukkojen erottelu hypertasoilla: Esitettynä edellisten lauseiden sovelluksena ks. [2, I.2], [5, II.6], [14, III.2] ja [15, IV.6]. Muista poiketen luentomonisteessa [6, VI.20, VI.21] Hahnin ja Banachin lauseet on esitetty näiden erottelulauseiden seurauksena. (v) Laplacen yhtälön Greenin funktion olemassaolo: [3, 4.9]. (vi) Momenttiongelma ( millä ehdolla on olemassa mitta µ siten, että t j dµ(t) = α j j N ): [1, IV.7], [9, No. 53], [15, IV.5] ja [14, Satz III.1.13 ja s. 131]. 10
11 Viitteet [1] Stefan Banach: Theory of linear operations, North Holland Mathematical Library, 1987; alunperin Théorie des operations linéares, Monografie Matematyczne 1, Warszawa, [2] Haïm Brezis: Analyse fonctionelle. Théorie et applications, 2 e tirage, Collection mathématiques appliqueés pour la maîtrise, Masson, [3] Avner Friedman: Foundations of modern analysis, Dover Publications, Inc., 1982; alunperin Holt-Rinehart-Winston, [4] Edwin Hewitt ja 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, [5] Friedrich Hirzebruch ja Winfried Scharlau: Einführung in die Funktionalanalysis, Hochschultaschenbücher Band 296, Bibliographisches Institut, Mannheim, [6] Lauri Kahanpää: Funktionaalianalyysi. Suoraviivaista ajattelua osa II, Jyväskylän yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos, luentomoniste 51, [7] Lauri Kahanpää: Topologiset vektoriavaruudet ja distribuutiot. Suoraviivaista ajattelua osa III, Jyväskylän yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos, luentomoniste 68, [8] Michael Reed ja Barry Simon: Methods of modern mathematical physics I: Functional analysis, Academic Press, 1972; II: Fourier analysis, self-adjointness, [9] Frigyes Riesz ja 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., [10] Walter Rudin, Functional analysis: Tata McGraw-Hill, 1982; alunperin McGraw-Hill, [11] Walter Rudin: Real and complex analysis, Second edition, Tata McGraw-Hill, 1979; alunperin McGraw-Hill, [12] Laurent Schwartz: Analyse Hilbertienne, Collection Méthodes, Hermann, [13] Karl Stromberg: An introduction to classical real analysis, Wadsworth International Mathematics Series, [14] Dirk Werner: Funktionalanalysis, Vierte, überarbeitete Auflage, Springer-Lehrbuch, Springer, [15] Kôsaku Yosida, Functional analysis: Fourth Edition, Grundlehren der mathematischen Wissenschaften in Einzeldarstellungen mit besonderer Berücksichtigung der Anwendungsgebiete Band 123, Springer-Verlag,
Funktionaalianalyysi. että näiden laajennusten joukossa on maksimaalinen laajennus. Työläin kohta todistuksessa
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)
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
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
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.)
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
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
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
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
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)
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,
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
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
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
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
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
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
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)
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
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
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........................
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
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
LisätiedotFUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. 0. Johdanto
FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. Johdanto Funktionaalianalyysissa tutkitaan muun muassa ääretönulotteisten vektoriavaruuksien, ja erityisesti täydellisten normiavaruuksien eli Banach avaruuksien ominaisuuksia.
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
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
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
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:
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
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
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
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
LisätiedotKuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160
Kuvaus Määritelmä Oletetaan, että X ja Y ovat joukkoja. Kuvaus eli funktio joukosta X joukkoon Y on sääntö, joka liittää jokaiseen joukon X alkioon täsmälleen yhden alkion, joka kuuluu joukkoon Y. Merkintä
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,
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
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,
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.
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
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
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
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,
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)
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
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
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
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........................................................
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
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
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
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
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).
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
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
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
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,
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:
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
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
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
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
LisätiedotHILBERTIN AVARUUKSISTA
HILBERTIN AVARUUKSISTA Pro gradu -tutkielma Hannariikka Lehtiniemi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Jyväskylän yliopisto syksy 2014 TIIVISTELMÄ Ääretönulotteiset avaruudet ovat monilta ominaisuuksiltaan
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
LisätiedotInsinöörimatematiikka D
Insinöörimatematiikka D M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Turun yliopisto 2015 M. Hirvensalo mikhirve@utu.fi V. Junnila viljun@utu.fi Luentokalvot
LisätiedotCantorin joukon suoristuvuus tasossa
Cantorin joukon suoristuvuus tasossa LuK-tutkielma Miika Savolainen 2380207 Matemaattisten tieteiden laitos Oulun yliopisto Syksy 2016 Sisältö Johdanto 2 1 Cantorin joukon esittely 2 2 Suoristuvuus ja
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
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
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
Lisätiedot1 Avaruuksien ja lineaarikuvausten suora summa
MAT-33500 Differentiaaliyhtälöt, kevät 2006 Luennot 27.-28.2.2006 Samuli Siltanen 1 Avaruuksien ja lineaarikuvausten suora summa Tämä asialöytyy myös Hirschin ja Smalen kirjasta, luku 3, pykälä 1F. Olkoon
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.
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
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
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
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
LisätiedotMääritelmä Olkoon T i L (V i, W i ), 1 i m. Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L (V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m )
Määritelmä 519 Olkoon T i L V i, W i, 1 i m Yksikäsitteisen lineaarikuvauksen h L V 1 V 2 V m, W 1 W 2 W m h v 1 v 2 v m T 1 v 1 T 2 v 2 T m v m 514 sanotaan olevan kuvausten T 1,, T m indusoima ja sitä
LisätiedotLineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi
Lineaarikuvaukset aiheita ten ten 1 Matematiikassa sana lineaarinen liitetään kahden lineaariavaruuden väliseen kuvaukseen. ten Määritelmä Olkoon (L, +, ) ja (M, ˆ+, ˆ ) reaalisia lineaariavaruuksia, ja
LisätiedotKertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo
Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo Määritelmä Vektoreiden v R n ja w R n pistetulo on v w = v 1 w 1 + v 2 w 2 + + v n w n. Huom. Pistetulo v w on reaaliluku! LM2, Kesä 2012 227/310 Kertausta:
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
Lisätiedot1 Määrittelyjä ja aputuloksia
1 Määrittelyjä ja aputuloksia 1.1 Supremum ja infimum Aluksi kerrataan pienimmän ylärajan (supremum) ja suurimman alarajan (infimum) perusominaisuuksia ja esitetään muutamia myöhemmissä todistuksissa tarvittavia
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
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.
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
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
Lisätiedot11. Poissonin yhtälö Perusratkaisu. Laplacen yhtälöön liittyvää epähomogeenista osittaisdifferentiaaliyhtälöä
. Poissonin yhtälö.. Perusratkaisu. Laplacen yhtälöön liittyvää epähomogeenista osittaisdifferentiaaliyhtälöä u = f kutsutaan Poissonin yhtälöksi ja siihen liittyvvää reuna-arvotehtävää { u = f :ssa, ja
LisätiedotLineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /310
Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II LM2, Kesä 2012 1/310 Kertausta: avaruuden R n vektorit Määritelmä Oletetaan, että n {1, 2, 3,...}. Avaruuden R n alkiot ovat jonoja, joissa on n kappaletta reaalilukuja.
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.
Lisätiedotmissä on myös käytetty monisteen kaavaa 12. Pistä perustelut kohdilleen!
Matematiikan johdantokurssi Kertausharjoitustehtävien ratkaisuja/vastauksia/vihjeitä. Osoita todeksi logiikan lauseille seuraava: P Q (P Q). Ratkaisuohje. Väite tarkoittaa, että johdetut lauseet P Q ja
Lisätiedot4.3 Moniulotteinen Riemannin integraali
4.3 Moniulotteinen Riemannin integraali Tässä luvussa opitaan miten integroidaan usean muuttujan reaaliarvoista tai vektoriarvoista funktiota, millaisten joukkojen yli jatkuvaa funktiota voi integroida,
LisätiedotLidskiin lause trace-luokan operaattoreille. Joona Lindström
Lidskiin lause trace-luokan operaattoreille Joona Lindström HELSINGIN YLIOPISTO HELSINGFORS UNIVERSITET UNIVERSITY OF HELSINKI Tiedekunta/Osasto Fakultet/Sektion Faculty Laitos Institution Department
Lisätiedot3.3 Funktion raja-arvo
3.3 Funktion raja-arvo Olkoot A ja B kompleksitason joukkoja ja f : A B kuvaus. Kuvauksella f on pisteessä z 0 A raja-arvo c, jos jokaista ε > 0 vastaa δ > 0 siten, että 0 < z z 0 < δ ja z A f(z) c < ε.
Lisätiedotsitä vastaava Cliffordin algebran kannan alkio. Merkitään I = e 1 e 2 e n
Määritelmä 1.1 Algebran A keskus C on joukko C (A) = {a A ax = xa x A}. Lause 1. Olkoon Cl n Cliffordin algebra, jonka generoi joukko {e 1,..., e n }. Jos n on parillinen, niin C (Cl n ) = {λ λ R}. Jos
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 LINEAR ALGEBRA PART II
802320A LINEAARIALGEBRA OSA II LINEAR ALGEBRA PART II Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO KEVT 2019 1 Contents 1 Sisätulo- ja normiavaruudet 3 1.1 Sisätuloavaruus/Inner product space..............
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
Lisätiedot1 Reaaliset lukujonot
Jonot 10. syyskuuta 2005 sivu 1 / 5 1 Reaaliset lukujonot Reaaliset lukujonot ovat funktioita f : Z + R. Lukujonosta käytetään merkintää (a k ) k=1 tai lyhyemmin vain (a k). missä a k = f(k). Täten lukujonot
LisätiedotFunktiot. funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina.
Funktiot Tässä luvussa käsitellään reaaliakselin osajoukoissa määriteltyjä funktioita f : A R. Yleensä funktion määrittelyjoukko M f = A on jokin väli, muttei aina. Avoin väli: ]a, b[ tai ]a, [ tai ],
LisätiedotLaskutoimitusten operaattorinormeista
Laskutoimitusten operaattorinormeista Rami Luisto 27. tammikuuta 2012 Tiivistelmä Tässä kirjoitelmassa määrittelemme vektoriavaruuksien väliselle lineaarikuvaukselle normin ja laskemme sen eksplisiittisesti
LisätiedotMS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus
MS-A010{3,4} (ELEC*) Differentiaali- ja integraalilaskenta 1 Luento 3: Jatkuvuus Pekka Alestalo, Jarmo Malinen Aalto-yliopisto, Matematiikan ja systeemianalyysin laitos 19.9.2016 Pekka Alestalo, Jarmo
LisätiedotHelsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Luennot, kevät 2012 Kari Astala
FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI Helsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos Luennot, kevät 212 Kari Astala Luentomuistiinpanot perustuvat aikaisempiin versioihin vuodelta 26 (Kari Astala
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
Lisätiedot