FUNKTIONAALIANALYYSI 2017

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "FUNKTIONAALIANALYYSI 2017"

Transkriptio

1 FUNKTIONAALIANALYYSI 2017 JOUNI PARKKONEN Nämä ovat muistiinpanoni funktionaalianalyysin kurssille kevätlukukaudella Tekstiä ei ole luettu äärimmäisen huolella puhtaaksi eikä sitä ole viilattu julkaisemista varten. Erityisesti tekstissä esiintynee painovirheitä, hieman huolettomia merkintöjä ja niukasti kirjoitettuja argumentteja, jotkut luennolla tehdyt todistukset puuttuvat kokonaan. Tulosten numeroinnissa voi myös olla joitain eroja luennoilla esitettyyn versioon nähden. Annan tekstin kuitenkin kurssilaisten käyttöön täydentämään omia muistiinpanoja. Sisältö 1. Vektoriavaruudet ja lineaarikuvaukset 2 2. Normiavaruus 4 3. Rajoitetut lineaarikuvaukset 9 4. Banachin avaruus Hahnin ja Banachin lause Zornin lemma ja Hamelin kanta Sublineaariset funktiot ja funktionaalit Kompleksiset funktionaalit Hahnin ja Banachin lause Refleksiiviset avaruudet Separoituvuus Banachin avaruuksien operaattoriteorian keskeisiä lauseita Banachin ja Steinhausin lause Avoimen kuvauksen lause Suljetun graafin lause Tekijäavaruudet L p -avaruudet Hilbertin avaruudet Hilbertin avaruuksien geometriaa Rieszin esityslause Ortonormaalit joukot Fourier n sarjoista Hilbertin avaruuden operaattorin adjungaatti ja Hermiten operaattorit Kompaktit operaattorit Rajoitettujen operaattorien spektri Kompaktien operaattoreiden spektraaliteoriaa Heikko suppeneminen 53 Viitteet 55 Liite A. Arzelàn ja Ascolin lause 56 Last update: huhtikuuta 28,

2 1. Vektoriavaruudet ja lineaarikuvaukset Määritelmä 1.1. Olkoon K kunta. Olkoon V joukko, jossa on määritelty laskutoimitus + vakiolla kertominen K V V, (λ, v) λv, jotka toteuttavat ehdot (1) x + y = y + x kaikilla x, y V (2) (x + y) + v = x + (y + v) kaikilla x, y, v V (3) on 0 V, jolle 0 + x = x kaikilla x V ja (4) jokaisella x V on x V, jolle x + ( x) = 0. (5) λ(v + w) = λv + λw kaikille λ K ja v, w V, (6) (λ + µ)v = λv + µv kaikille λ, µ K ja v V, (7) µ(λv) = (µλ)v kaikille λ, µ K ja v V ja (8) 1 v = v kaikille v V, niin V varustettuna tällä rakenteella on K vektoriavaruus. Tällä kurssilla K = R tai K = C. Esimerkki 1.2. (1) R n on R-vektoriavaruus, C n on C-vektoriavaruus (2) F (X, V ), kun X, V on K-va. Pisteittäiset laskutoimitukset ja vakiolla kertominen. Erityistapauksia jonoavaruudet. Määritelmä 1.3. Jos K-vektoriavaruuden V osajoukko H V, H, on vakaa vektoriavaruuden V yhteenlaskun ja vakiolla kertomisen suhteen ja jos se on näillä operaatioilla varustettuna reaalinen vektoriavaruus, niin H on vektoriavaruuden V (vektori-)aliavaruus. Lemma 1.4. Olkoon V K-vektoriavaruus ja olkoon H V epätyhjä. Tällöin H on vektorialiavaruus, jos ja vain jos kaikille x, y H ja λ, µ K pätee λx + µy H. Olkoot V ja W K-vektoriavaruuksia. Kuvaus L: V W on (K )lineaarikuvaus, jos se on homomorfismi kommutatiivisesta ryhmästä (V, +) kommutatiiviseen ryhmään (W, +), jolle pätee L(λv) = λl(v) kaikilla λ K ja v V. Erityisesti, jos F : V K on K- lineaarikuvaus, niin F on funktionaali. Lineaarikuvauksen ydin on ker L = {x V : Lx = 0}. Propositio 1.5. Aliavaruden kuva ja alkukuva ovat vektorialiavaruuksia. Todistus. Olkoon L: V W linearikuvaus ja olkoon H avaruuden V vektorialiavaruus. Olkoot z, w LH. Tällöin on x, y H, joille Lx = z ja Ly = w. Lineaarisuuden nojalla Toinen väite tehdään harjoituksissa. λz + µw = λlx + µly = L(λx + µy) LH. Seuraus 1.6. Lineaarikuvauksen ydin ja kuvajoukko ovat vektorialiavaruuksia. Esimerkki 1.7. (1) Derivointi D : C (R) C (R), Df(x) = f (x). Olkoon λ R. Tällöin D e λx = e λx. Funktio x e λx on siis lineaarikuvauksen D ominaisvektori ominaisarvolla λ. (2) Evaluaatiokuvaus E x : F (R, R) R, E x (f) = f(x) on lineaarikuvaus kaikilla x R. (3) Olkoon L 1 ([0, 1]) = {f : [0, 1] R integroituva}. Muistamme algebrasta, että (V, +) on kommutatiivinen ryhmä. Jotkut lähteet vaativat funktionaalilta enemmän. 2 28/04/2017

3 Mitta- ja integraaliteoriassa osoitettiin, että kuvaus I : L 1 ([0, 1]) R, I (f) = f on lineaarinen. Vektorijoukon X V, X virittämä aliavaruus X on inkluusion suhteen minimaalinen vektorialiavaruus, joka sisältää joukon X Propositio 1.8. [0,1] X = {H : X H ja H on aliavaruus} { k } X = λ i x i : λ i K, x i X. i=1 Määritelmä 1.9. Joukko X V on lineaarisesti riippumaton, jos kaikille x 1,..., x k X ehdosta k i=1 λ ix i = 0 seuraa λ 1 = λ 2 = = λ k = 0. Määritelmä Olkoon V vektoriavaruus. Lineaarisesti riippumaton joukko X V on Hamelin kanta, jos X = V. Jos vektoriavaruudella on äärellinen kanta, niin se on äärellisulotteinen. Tällöin avaruuden dimensio on kannan alkioiden lukumäärä. Muuten vektoriavaruus on ääretönulotteinen. Dimension määritelmä perustuu seuraavaan tulokseen: Propositio Jos vektoriavaruudella V on äärellinen kanta, niin kaikki sen kannat ovat äärellisiä ja jokaisessa kannassa on yhtä monta alkiota. Tällöin V on äärellisulotteinen, muuten ääretönulotteinen. Esimerkki (1) Polynomit, x k : k N = K[x]. Monomien joukko on selvästi lineaarisesti riippumaton. (2) Olkoon X ääretön joukko. Tällöin F (X, K) on ääretönulotteinen: karakteristiset funktiot χ x, x X ovat selvästi lineaarisesti riippumattomia. Huomaa: χ x : x X = { f : X K : #{x X : f(x) 0} < }. 3 28/04/2017

4 2. Normiavaruus Olkoon V K-vektoriavaruus. Funktio : V [0, [ on seminormi, jos (1) λx = λ x kaikille λ K ja x V. (2) x + y x + y kaikille x, y V. Jos lisäksi (0) x = 0, jos ja vain jos x = 0, niin on normi. Esimerkki 2.1. (1) Euklidinen normi. (2) Avaruuden R n normit x 1 = n x k k=1 ja x = max x k. 1 k n Piirrä yksikköpallot tason tapauksessa. (3) Avaruuden R n normit x p = n p x k p kun 1 p <. Normin ominaisuudet (0) ja (1) ovat selviä mutta kolmioepäyhtälöä varten tarvitaan k=1 Lemma 2.2. Olkoon 1 p < ja olkoot a, b > 0. Tällöin (a + b) p = inf 0<t<1 t1 p a p + (1 t) 1 p b p. Todistus. Funktio t f t 1 p a p + (1 t) 1 p b p on sileä, sen raja-arvot välin ]0, 1[ päätepisteissä ovat ja sen derivaatan nollakohta on pisteessä t 0 = a. Tässä pisteessä saavutetaan minimiarvo a+b f ( a ) = (a + b) p. a + b Itseisarvon kolmioepäyhtälön ja Lemman 2.2 avulla saadaan kaikille x, y R n ja kaikille 0 < t < 1 n n x + y p p = x k + y k p ( x k + y k ) p josta minimoimalla valitsemalla k=1 k=1 n t 1 p x k p + (1 t) 1 p y k p k=1 = t 1 p x p p + (1 t) 1 p y p p, x p t = x p + y p saadaan kolmioepäyhtälö x + y p x p + y p, jota kutsutaan Minkowskin epäyhtälöksi. 4 28/04/2017

5 (4) Olkoon l (K) = {ω F (N, K) : sup ω(n) < } n N ja lyhyesti l = l (R). Lauseke ω = sup ω(n) n N on normi vektoriavaruudessa l. (5) Minkowskin epäyhtälön avulla nähdään, että l p (K) = {ω F (N, K) : ω(n) p < } on vektorialiavaruus ja lauseke n=0 ω p = n p ω(n) p on normi vektoriavaruudessa l p (K). Tarvittaessa merkitsemme lyhyesti l p = l p (R). (6) Olkoon X ja olkoon k=1 B(X, K) = {f F (X, K) : sup f(x) < }. x X Kolmioepäyhtälön nojalla B(X, K) on vektoriavaruuden F (X, K) vektorialiavaruus. Funktio : C 0 b (X, R) [0, [, (1) f = sup f(x) x X on normi. (7) Olkoon X topologinen avaruus ja olkoon C 0 b(x, R) = {f C 0 (X, R) : f < }. Jos f ja g ovat jatkuvia, niin λf + µg on jatkuva, siispä C 0 b (X, R) on normiavaruuden B(X, K) vektorialiavaruus ja (C 0 b (X, R), ) on normiavaruus. Huomaa. Jos X on kompakti, esimerkiksi, jos X = [a, b] R, niin C 0 b (X, R) = C0 (X, R). Normi määrittelee metriikan luonnollisella tavalla: Olkoon (V, ) normiavaruus. Olkoon d = d : X X [0, [ funktio d(x, y) = x y. Propositio 2.3. Lauseke d määrittelee metriikan avaruudessa X. Metriikka d toteuttaa kaikille x, y, v V. d(x + v, y + v) = d(x, y) Propositio 2.4. Olkoon V K-vektoriavaruus. (1) Normi on jatkuva funktio. (2) Olkoot (x k ) ja (y k ) suppenevia jonoja avaruudessa V ja olkoot (λ k ) ja (µ k ) suppenevia jonoja kunnassa K. Tällöin lim (λ kx k + µ k y k ) = lim λ k lim x k + lim µ k lim y k k k k k k Todistus. Harjoitus. Vektoriavaruuden V kaikille v V. normit ja ovat ekvivalentit, jos on c > 0, jolle pätee 1 c v v c v 5 28/04/2017

6 Propositio 2.5. Normit määrittävät saman topologian, jos ja vain jos ne ovat ekvivalentit. Todistus. Oletetaan, että normit määräävät saman topologian. Tällöin on ɛ > 0 iten, että B (0, ɛ) B (0, 1). Olkoon v V {0}. Tällöin ɛ 2 v v B (0, ɛ) B (0, 1). Siis ɛ 2 v v < 1, joten Toinen suunta harjoitustehtävä. v 2 ɛ v. Propositio 2.6. Kaikki äärellisulotteisen vektoriavaruuden normit ovat ekvivalentteja. Todistus. Voimme olettaa, että tarkasteltava avaruus on R n. Osoitetaan, että normi on ekvivalentti euklidisen normin 2 kanssa. Olkoon e 1, e 2,... e n standardikanta. Tällöin kolmioepäyhtälön, normin homogeenisuuden ja Cauchyn ja Schwarzin epäyhtälön nojalla xi e i xi e i = ((x 1,..., x n ) ( e 1,..., e i )) (2) (x 1,..., x n ) 2 ( e 1,..., e i )) n max{ e i : 1 i n } (x 1,..., x n ) 2, joten haluttu epäyhtälö saadaan toiseen suuntaan. Vastakkaisen suunnan todistamiseksi huomataan, että epäyhtälön (2) nojalla normi on jatkuva, joten se saavuttaa miniminsä m > 0 euklidisen metriikan kompaktilla yksikköpallolla. Siis kaikille x R n pätee x x 2 m, josta seuraa haluttu epäyhtälö x m x 2. Esimerkki 2.7. l 1 on avaruuden l aliavaruus, joten 1 ja ovat normeja avaruudessa l 1. Olkoon 0 < λ < 1 ja olkoon ω λ (k) = λ k. Tällöin ω l 1 ja ω λ = 1 1 λ. λ 1 Kuitenkin ω λ = 1 kaikilla λ, joten normit eivät ole ekvivalentteja. Itse asiassa, jos p, q [1, ] ja p < q, niin normit p ja q eivät ole ekvivalentteja. Tämän näkee tapauksessa p = 1 tarkastelemalla jonoja ω k, joille 1, kun n k q ω k (n) = k 0 muuten Nyt ja ω k 1 = kq k k ω k q = kq k q 1. Esimerkki 2.8. Avaruuden l yksikköpallo ei ole kompakti: Olkoon e i l, e i (j) = δ ij. Jono (e i ) i N ei suppene eikä sillä ole suppenevaa osajonoa, koska e n, e m = 1 kaikilla n m. Kuitenkin e n = 1 kaikilla n N. 6 28/04/2017

7 Propositio 2.9. Normiavaruuden äärellisulotteinen aliavaruus on suljettu. Todistus. Olkoon (V, ) normiavaruus ja olkoon H sen äärellisulotteinen aliavaruus. Olkoon x 0 V H. Osoitetaan, että x 0 on joukon V H sisäpiste. Aliavaruus H = H, x 0 on dim H + 1- ulotteinen. Lauseke (x, λx 0 ) = x + λ on normi aliavaruudessa H. Proposition 2.6 nojalla normit, joten on C > 0, jolle y C y C y kaikille y H. Kaikille h H pätee joten x 0 ei ole aliavaruuden H sulkeumassa. h x 0 1 C h x 0 = 1 C ( h + 1) 1 C, Lemma Olkoon H normiavaruuden V äärellisulotteinen aliavaruus ja olkoon x 0 V H. Tällöin on h 0 H, jolle pätee d(x 0, H) = x 0 h 0. Todistus. Harjoitus. Yleisesti pätee Lause Seuraavat ominaisuudet ovat ekvivalentteja normiavaruudessa V : (1) V on äärellisulotteinen. (2) Avaruuden V yksikköpallo on kompakti. (3) Jokaisella avaruuden V rajoitetulla jonolla on suppeneva osajono. Todistus. Se, että (2) seuraa ominaisuudesta (1) on tuttu tulos, jota käytettiinkin jo edellä. Oletetaan, että normiavaruudella V on ominaisuus (2). Olkoon (x k ) k=1 rajoitettu jono. Tällöin on M > 0, jolle x k M kaikille k. Siispä ( ) x k on jono yksikköpallon pisteitä M k=1 ja sillä on ominaisuuden (2) nojalla suppeneva osajono ( x kj M ). Proposition 2.4 nojalla k=1 jono (x kj ) k=1 suppenee. Oletetaan, että jokaisella jonolla on suppeneva osajono ja että V on ääretönulotteinen. Olkoon x 1 V vektori, jolle pätee x 1 = 1. Olkoon y 2 V x 1. Aliavaruus x 1 on suljettu, joten d( x 1, y 2 ) > 0. Lemman 2.10 nojalla on v 2 x 1, jolle d(v 2, y 2 ) = d( x 1, y 2 ). Olkoon x 2 = y 2 v 2 y 2 v 2. Määrittelystä seuraa, että x 2 = 1. Lisäksi d(x 2, x 1 ) d(x 2, 0) 1 ja toisaalta, jos jollekin w x 1 pätisi d(x 2,, w) < 1, niin y 2 (v 2 + w y 2 v 2 ) ) < y 2 v 2, mikä on mahdotonta, koska v 2 on lähin piste. Siis d(x 2, x 1 ) = 1. Jatketaan induktiivisesti ja saadaan seuraavassa vaiheessa piste x 3, jolle pätee x 3 = 1. Lisäksi d(x 3, x 1, x 2 ) = 1 ja niin edelleen. Saadaan jono (x k ), joka on rajoitettu, koska x k = 1 kaikilla k. Koska pisteet x k ovat konstruktion perusteella etäällä toisistaan, tällä jonolla ei ole suppenevaa osajonoa. Huomaa. Pisteet x k, k 2 eivät välttämättä ole yksikäsitteisiä: Olkoon V = (R 2, ). Olkoon x 1 = R {0} ja olkoon y 2 = (0, 1). Tällöin y 2 (t, 0) = 1 kaikilla 1 t /04/2017

8 Lauseen 2.11 viimeisessä osassa käytetty jonokonstruktio saadaan toimimaan vain hieman heikommin, kun äärellisulotteinen aliavaruus korvataan yleisemmällä suljetulla aliavaruudella. Lemma 2.12 (F. Rieszin lemma). Olkoon H normiavaruuden V suljettu aliavaruus. Olkoon δ > 0. Tällöin on x δ V, jolle pätee x δ = 1 ja kaikille h H. x 0 h 1 δ Todistus. Väite todistetaan muuten samalla tavalla mutta aliavaruudessa H ei välttämättä ole lähintä pistettä: Olkoon δ > 0 ja olkoon y V H. Koska H on suljettu, d(h, y) > 0. Määritelmän nojalla on v δ H, jolle x v δ d(h,y). Valitaan 1 δ x δ = y v δ y v δ kuten Propositiossa 2.11 ja nähdään, että x δ on haluttu piste: Kaikille h H pätee x h = x (v δ + y v δ h) d(y, H) y v δ y v δ, koska v δ + y v δ h H. Esimerkki Olkoon 1 p < d p = {ω l p : # supp ω < }. Tällöin d p ei ole suljettu aliavaruus koska selvästi d p on aito osajoukko ja jokaiselle ω l p pätee ω k ω, kun asetetaan { ω(i), kun i k ω k (i) = 0 muuten. Sama havainto osoittaa, että d p on tiheä aliavaruus. Huomaa, että d ei ole tiheä: vakiojonon 1 l etäisyys jokaisesta aliavaruuden d alkiosta on vähintään 1. Seuraava esimerkki osoittaa, että F. Rieszin lemman väitettä ei voi yleisesti parantaa. Esimerkki Olkoon V = ({f C 0 ([0, 1]) : f(1) = 0}, ). Harjoituksissa osoitetaan, että aliavaruus H = {f V : [0,1] f = 0} on suljettu. Oletetaan, että on f 0 V, jolle pätee f 0 = 1 ja f 0 h 1 kaikille h H. Olkoot f n V : f n (t) = 1 t n ja olkoot [0,1] h n = f 0 f 0 f f n = f 0 f [0,1] 0 [0,1] n 1 1 f n. n+1 Tällöin h n H. Oletuksesta, että kaikilla n pätee [0,1] f n+1 f n = f 0 h n 1, seuraa [0,1] f n+1 kaikilla n, joten [0,1] f 0 1. Koska kuitenkin f 0 on jatkuva ja pätee f 0 (1) = 0, on [0,1] f 0 < 1, ristiriita. 8 28/04/2017

9 3. Rajoitetut lineaarikuvaukset Lineaarikuvaus L: V W on rajoitettu, jos on C > 0, jolle pätee Lv W C v V kaikilla v V. Sanomme rajoitettuja lineaarikuvauksia operaattoreiksi. Propositio 3.1. Olkoon L: V W lineaarikuvaus. Seuraavat ovat yhtäpitäviä: (1) L on rajoitettu (2) L on jatkuva (3) L on jatkuva origossa. Todistus. Oletetaan, että L on rajoitettu. Olkoon x, y V. Tällöin Lx Ly = L(x y) M x y < ɛ, kun x y < ɛ. Siis L on jatkuva. M Oletetaan, että L on jatkuva origossa. Jos L ei ole rajoitettu, niin kaikilla n N on x n V {0}, jolle Lx n > n x n. Olkoon y n = xn. Tällöin y n x n n 0 ja jatkuvuuden nojalla siis Ly n 0, kun n. Kuitenkin joka antaa ristiriidan. Siis L on rajoitettu. Ly n = Lx n n x n > 1 Seuraus 3.2. Rajoitetun operaattorin ydin on suljettu aliavaruus. Propositio 3.3. Olkoon V äärellisulotteinen normiavaruus ja olkoon W normiavaruus. Lineaarikuvaus L: V W on jatkuva. Esimerkki 3.4. (1) Esimerkin 2.7 nojalla identtinen kuvaus id: (l q, p ) l q ei ole jatkuva, jos p > q tai jos p = ja q p. (2) Olkoon d l äärellisten jonojen avaruus. Olkoon T : d K lineaarikuvaus T (ω) = ω(k). Tällöin T ei ole rajoitettu koska kun n, mutta n i=1 e i T k=1 n e i = n, i=1 = 1 kaikilla n. Määritelmä 3.5. Olkoon L b (V, W ) jatkuvien lineaarikuvausten L: V W vektoriavaruus. Lineaarikuvauksen T L b (V, W ) operaattorinormi on T = inf { M 0 : T v M v v V }. Jatkuvat funktionaalit F : V K muodostavat normiavaruuden V duaalin V = { F : V K : M v V F v M v } Lemma 3.6. Jos V {0}, pätee T = T v W sup v V {0} v V T v W = sup. v 0 v V Lemma 3.7. Operaattorinormi on normi. Jokaiselle v V pätee T v T v. 9 28/04/2017

10 Todistus. Selvästi operaattorinormi saa arvoja joukossa [0, [. Jos T = 0, niin T v = 0 kaikilla v V, joten T = 0. Normi käyttäytyy hyvin myös vakiolla kertomisen suhteen, joten ainoastaan kolmioepäyhtälössä om tarkastamista: Olkoot S, T L b (V, W ). Tällöin (S + T )v = Sv + T v Sv + T v kaikilla v V. Erityisesti tämä pätee, kun v = 1, mistä väite seuraa siirtymällä supremumiin. Toinen väite harjoituksissa. ra- Lemma 3.8. Olkoot V 1, V 2, V 3 normiavaruuksia ja olkoot S : V 1 V 2 ja T : V 2 V 3 joitettuja lineaarikuvauksia. Tällöin Todistus. Harjoitustehtävä. T S T S. Varustamme avaruuden L b (V, W ) jatkossa oletuksena operaattorinormilla. Esimerkki 3.9. (1) Lineaarikuvaus lim: c R, lim ω = lim k ω(k), on jatkuva, joten ker lim = c 0 on suljettu aliavaruus. (2) Evaluaatiokuvaus E a : (C 0 ([0, 1])) R on jatkuva jokaisella a [0, 1]: E a f = f(a) sup f(t) = f. Tästä saamme, että E a 1. Toisaalta E a 1 = 1 = 1, joten E = 1. (3) Kuvaus I : C 0 ([0, 1]) R, I g = 1 0 g(t)dt, on jatkuva ja I = 1. (4) Olkoon I R suljettu väli. Tällöin derivaattaoperaattori D : (C 1 (I), ) C 0 (I) ei ole jatkuva kuten harjoituksissa osoitetaan. Määritellään normit f C 1,1 = f + f ja f C 1, = max { } f, f. Nyt D on jatkuva, jos C 1 (I) varustetaan jommalla kummalla näistä normeista koska Df = f f C 1, f C 1, /04/2017

11 4. Banachin avaruus Jos normiavaruus on täydellinen sanotaan, että se on Banachin avaruus. Propositio 4.1. (1) Banachin avaruuden suljettu aliavaruus on Banachin avaruus. (2) Normiavaruuden aliavaruus, joka on Banachin avaruus indusoidulla normilla, on suljettu. Esimerkki 4.2. (1) Äärellisulotteiset normiavaruudet ovat Banachin avaruuksia. Erityisesti K on Banachin avaruus. (2) Olkoon X kompakti metrinen avaruus. Tällöin (C 0 (X), ) on Banachin avaruus. (3) (C 1 ([a, b]), ) ei ole Banachin avaruus: Funktiot f k, f k (t) = t k, ovat jatkuvasti derivoituvia ja f k, kun t. Sen sijaan (C 1 ([a, b]), C 1, ) on Banachin avaruus, tämä osoitettiin kurssilla Sarjat ja approksimointi/analyysi 3, katso [Kil2, Lause 3.7]. Määritelmä 4.3. Olkoon V normiavaruus ja olkoot v k V, k N. Sarja k=0 x k suppenee itseisesti, jos sarja k=0 x k suppenee. Esimerkki 4.4. Olkoon e k d l, e k (j) = δ jk. Tällöin sarja e k 1 = k 2 k 2 suppenee, joten sarja e k k=1 k 2 ω l d, k=1 k=1 suppenee itseisesti. Sen summa avaruudessa l on kuvaus ω(k) = 1 k 2. Sarja siis ei suppene avaruudessa d vaikka se on itseisesti suppeneva. Lause 4.5. Normiavaruus on Banachin avaruus, jos ja vain jos sen jokainen itseisesti suppeneva sarja suppenee. Todistus. Olkoon V Banachin avaruus. Itseisesti suppenevan sarjan osasummat muodostavat Cauchyn jonon: Jos n m, pätee n m n n x k x k = x k x k. k=1 k=1 Siis itseisesti suppeneva sarja suppenee. Olkoon V normiavaruus, jonka itseisesti suppenevat jonot suppenevat. Cauchyn jonolla (a k ) on osajono (a kj ), jolle pätee k=m a kj+1 a kj 2 j kaikilla j. Siispä oletuksen mukaan sarja k=1 a k j+1 a kj suppenee. Mutta tämän sarjan osasummien jono on (a kj a k1 ), joten (a kj ) suppenee. Cauchyn jonolla (a k ) on siis suppeneva osajono, joten se suppenee. Esimerkki 4.6. (1) Olkoon X. Osoitamme, että B(X, K) on Banachin avaruus. Olkoon f k itseisesti suppeneva sarja. Tällöin sarjat f k (x) ovat itseisesti suppenevia kaikilla x. Koska K on täydellinen, niin sarja f k (x) suppenee jokaisella x. Lisäksi k=m f k (x) f k (x) f k, 11 28/04/2017

12 joten funktio ω(i) = f k (x) on rajoitettu. Lisäksi pätee edellisten nojalla ω N k=1 f k = sup f(x) j k=n+1 N k=1 f k (x) f k (x) sup x k=n+1 f k (x) k=n+1 sup f k (x) j (2) Kohdan (1) nojalla l on Banachin avaruus. Suppenevien jonojen aliavaruus ja nollaan suppenevien jonojen aliavaruus ovat Banachin avaruuksia koska ne ovat Banachin avaruuden l suljettuja aliavaruuksia. Propositio 4.7. Jos X on normiavaruus ja Y on Banachin avaruus, niin L b (X, Y ) on Banachin avaruus. Todistus. Olkoon (T k ) Cauchyn jono avaruudessa L b (X, Y ). Kun x X on kiinnitetty, (T k x) on Cauchyn jono avaruudessa Y sillä T k x T n x = (T k T n )x T k T n x. Koska Y on täydellinen, jono (T k x) suppenee kohti raja-arvoa y x Y. Määritellään kuvaus T : X Y asettamalla T x = y x. Kuvaukselle T pätee T (λx 1 + µx 2 ) = lim T k (λx 1 + µx 2 ) = lim (λt k x 1 + µt k x 2 ) = λ lim T k x 1 + µ lim (T k x 2 ) k k k k = λt x 1 + µt x 2 kaikilla x 1, x 2 X, joten se on lineaarinen. Se on myös rajoitettu: Koska (T k ) on Cauchyn jono, on M > 0, jolle T k M kaikilla k. Siispä normin jatkuvuuden nojalla T x = lim k T k x = lim k T k x M x. Osoitetaan vielä, että T k T. Olkoon ɛ > 0. Tällöin on n 0 siten, että T k T n < ɛ, k kun k, n n 0. Koska T k x T n x T x T n x, saadaan siis kaikille x X epäyhtälö k (T T n )x = T x T n x ɛ x, kun T n 0. Siispä (T T n ) ɛ, kun n n 0. Seuraus 4.8. Normiavaruuksien duaalit ovat Banachin avaruuksia. Propositio 4.9. Olkoon X normiavaruuden V tiheä aliavaruus ja olkoon W Banachin avaruus. Jos T L b (X, W ), niin on yksikäsitteinen T L b (V, W ), jolle T X = T. Todistus. Neljänsissä harjoituksissa. Seuraavan tuloksen avulla saamme käsiteltyä klassiset esimerkit l p -avaruuksien duaalisuusominaisuuksista. Lemma 4.10 (Hölderin epäyhtälö). Jos ω l 1 ja ω l, niin ωω l 1 ja Olkoon p > 1 ja olkoon p = ωω 1 ω 1 ω. p p 1. Jos ω lp ja ω l p, niin ωω l 1 ja ωω 1 ω p ω p 12 28/04/2017

13 Todistus. Tarkastellaan tapaus 1 < p <. Tapaus p = 1 tai p = on helpompi ja jätetään harjoituksiin. Käytämme painotettua aritmeettis-geometrista epäyhtälöä: Kaikille r, s 0 ja kaikille 0 < r < 1 pätee (3) s r t 1 r rs + (1 r)t. Tämä yhtälö seuraa logaritmin konkaavisuudesta: Koska logaritmifunktion x log x toinen derivaatta on 1 < 0, pätee kaikille 0 < r < 1 epäyhtälö x r log s + (1 r) log t log(rs + (1 r)t), mistä väite seuraa. Olkoot ω l p ja τ l p. Epäyhtälön (3) nojalla valitsemalla r = 1 p, s = ω(k) p ω p p t = τ(k) p τ p p saamme mistä väite seuraa. k=0 ω(k) τ(k) ω p τ p k=0 1 ω(k) p p ω p p + 1 p τ(k) p τ p p = 1, Eksponenttia p = p sanotaan eksponentin p duaalieksponentiksi. Huomaa: p 1 2 = 2. Sovimme myös 1 = ja = 1 vaikka näiden eksponenttien kanssa pitääkin olla tarkempi. Esimerkki Olkoon p [1, ] ja olkoon τ l p. Kuvaus L τ : l p R, L τ (ω) = ω(i)τ(i), on hyvin määritelty Hölderin epäyhtälön nojalla. Se on lineaarinen koska L τ (λω + λ ω ) = (λω(i) + λω(i))τ(i) = λl τ (ω) + λ L(ω ), i=0 i=0 ja jatkuva funktionaali Hölderin epäyhtälön nojalla. Määritellään kuvaus T : l p (l p ) asettamalla Lemma T on lineaarikuvaus. Todistus. Harjoitus. T (τ) = L τ. Lause Olkoon p 1. Tällöin kuvaus T : l p (l p ) on isometrinen isomorfismi. Kuvaus T : l 1 (c 0 ) on isometrinen isomorfismi. Todistus. Jos T (τ) = 0, niin 0 = L τ (e i ) = τ(i) kaikilla i, joten T on injektio. Oletetaan, että p > 1 ja osoitetaan surjektiivisuus: Olkoon F (l p ). Määritellään ehdokas jonoksi τ F (N, K), jolle pätisi T (τ) = F asettamalla kuten edellä τ(i) = F (e i ) kaikilla i. Osoitetaan ensin, että τ l p. Olkoon τ F (N, K), τ(i) p, kun τ(i) 0 τ(i) = τ(i) 0 muuten. Jokaiselle N N pätee N τ(i) p = i=0 N τ(i) p 13 28/04/2017 i=0 ja

14 ja josta saadaan N τ(i) p = i=0 N τ(i) τ(i) = i=0 N ( N ) τ(i)f (e i ) = F τ(i)e i i=0 i=0 ( N ) 1/p ( N ) 1/p F τ(i) p = F τ(i) p, i=0 ( N i=0 τ(i) p ) 1 p F kaikille N, joten τ l p ja τ p F. Normien arvio toiseen suuntaan seuraa Hölderin epäyhtälöstä: L τ (ω) ω p τ p, joten F τ p, kunhan osoitetaan, että T (τ) = F : Selvästi T (τ)(e i ) = L τ e i = F (e i ), joten lineaarisuuden nojalla T (τ) d p = F d p. Koska molemmat lineaarikuvaukset ovat rajoitettuja/jatkuvia ja d p on tiheä avaruudessa l p, väite seuraa. Se, että l on isometrisesti isomorfinen avaruuden (l 1 ) kanssa todistetaan harjoituksissa samaan tapaan. Viimeisen väitteen kohdalla on hyvä huomata, että d on tiheä avaruudessa c 0 mutta ei avaruudessa l, vertaa Esimerkki Yksityiskohdat harjoituksissa. Myöhemmin näemme Hahnin ja Banachin lauseen avulla, että (l ) on aidosti suurempi avaruus kuin T (l 1 ). Seuraus l p on Banachin avaruus jokaisella p [1, ]. Lausetta 4.13 vastaava tulos on on tunnettu perusominaisuus äärellisulotteisessa tapauksessa. Esimerkki Euklidisessa avaruudessa kaikki lineaarikuvaukset, erityisesti siis funktionaalit, ovat rajoitettuja. Olkoon u R n {0}. Tällöin kuvaus L u : R n R, n L u (x) = x i u i on rajoitettu funktionaali, jolle L u u = 0. Jokainen euklidisen avaruuden funktionaali voidaan esittää muodossa L u jollekin u R n : L u x = Ax jollekin n 1-matriisille A. i=1 i= /04/2017

15 5. Hahnin ja Banachin lause Luvussa 4 tarkastelimme l p -avaruuksien duaaleja. Tässä luvussa tarkastelemme rajoitettujen funktionaalien olemassaolo- ja jatkamiskysymyksiä, ja osoitamme muun muassa, että jokaisessa normiavaruudessa on nollasta poikkeavia rajoitettuja funktionaaleja. Ääretönulotteisessa tapauksessa tämäkään ei ole aivan itsestään selvä asia. Valmistelemme asiaa hieman palaamalla vektoriavaruuksien kantojen käsittelemiseen: 5.1. Zornin lemma ja Hamelin kanta. Seuraava tulos todistetaan äärellisulotteisille avaruuksille lineaarialgebrassa. Yleinen tulos vaatii hieman syvällisemmän pohdiskelun. Lause 5.1. Jokainen lineaarisesti riippumaton vektoriavaruuden V {0} osajoukko sisältyy johonkin kantaan. Seuraus 5.2. Jokaisella vektoriavaruudella V {0} on kanta. Määritelmä 5.3. Olkoon A. Relaatio on osittainen järjestys, jos (1) a a kaikilla a A, (2) jos a b ja b a, niin a = b (3) jos a b ja b c, niin a c Alkio M A on osajoukon B A yläraja, jos b M kaikilla b B. Alkio M A on maksimaalinen, jos ehdosta M b seuraa b = M kaikille b A. Osittain järjestetyn joukon (A, ) osajoukko C on ketju, jos kaikille c 1, c 2 C pätee c 1 c 2 tai c 2 c 1. Propositio 5.4. X on Hamelin kanta, jos ja vain jos se on inkluusion suhteen maksimaalinen lineaarisesti riippumaton joukko. Aksiooma 5.5 (Zornin lemma). Olkoon (A, ) osittain järjestetty joukko. Jos jokaisella ketjulla on yläraja, niin osittain järjestetyssä joukossa (A, ) on maksimaalinen alkio. Lauseen 5.1 todistus. Olkoon A vektoriavaruuden V sellaisten lineaarisesti riippumattomien joukkojen kokoelma, jotka sisältävät joukon E. Inkluusio on osittainen järjestys joukossa A. Olkoon C joukon A ketju. Harjoituksissa osoitetaan, että joukko M = B C B V. on lineaarisesti riippumaton, joten M A. Se on määritelmänsä nojalla ketjun C yläraja. Zornin lemman nojalla osittain järjestetyssä joukossa (A, ) Sublineaariset funktiot ja funktionaalit. Olkoon V K-vektoriavaruus. Funktio p: V R on sublineaarinen, jos (1) p(x + y p(x) + p(y) kaikille x, y V ja (2) p(λx) = λp(x) kaikille λ > 0 ja x V. Esimerkiksi reaaliset funktionaalit, seminormit ja funktio lim sup: l R, ovat sublineaarisia. lim sup(ω) = lim sup ω(k) k Lause 5.6. Olkoon V R-vektoriavaruus ja olkoon p: V R sublineaarinen. Olkoon H vektorialiavaruus ja olkoon f : H R funktionaali, jolle pätee f(h) p(h) kaikille h H. Tällöin on funktionaali F : V R, jolle pätee (1) F (v) p(v) kaikille v V ja (2) F H = f. lukuunottamatta tietenkin triviaalia avaruutta {0} /04/2017

16 Todistus. Olkoon v 0 V H. Osoitetaan, että funktionaalilla f on lineaarinen jatko avaruuteen H, v 0. Kuvaus F c : H, v 0 R, joka määritellään jokaisella c R asettamalla F λ(v + λv 0 ) = f(v) + cλ on selvästi lineaarinen ja F c H = f. Valitaan c siten, että ehto (1) saadaan voimaan. Ehto pätee kaikilla c, jos λ = 0. Oletetaan, että λ > 0. Tällöin f(h) + cλ p(h + λx 0 ) kaikilla h H, jos ja vain jos c p( h + x λ 0) f( h ) kaikilla h H, mikä on yhtäpitävää ehdon λ c inf u V (p(u + x 0) f(u)) kanssa. Vastaavasti, jos λ < 0, niin f(h) + cλ p(h + λx 0 ) kaikilla h H, jos ja vain jos Vakio c voidaan valita halutulla tavalla, jos c sup(f(w) p(w x 0 )). w H f(w) p(w x 0 ) p(u x 0 ) f(u) pätee kaikilla w, u H. Mutta lineaarisuuden ja sublineaarisuuden nojalla pätee f(u) + f(w) = f(u + w) p(u + w) p(u x 0 ) + p(w x 0 ), mistä haluttu epäyhtälö seuraa. Valitaan siis jokin c [sup(f(w) p(w x 0 )), inf (p(u + x 0) f(u))]. w V u V Olkoon A = {(Y, F )} sellaisten parien (Y, F ) kokoelma, jossa Y on aliavaruus, joka sisältää aliavaruuden H ja F : Y R on funktionaalin f jatko, jolle pätee F (y) p(y) kaikille y Y. Määritellään relaatio joukossa A asettamalla (Y 1, F 1 ) (Y 2, F 2 ), jos ja vain jos Y 1 Y 2 ja F 2 Y1 = F 1. Relaatio on osittainen järjestys. Olkoon C ketju osittain järjestetyssä joukossa (A, ). Olkoon W C = {Y : (Y, F ) C jollain F } ja määritellään F C : W C R asettamalla F C (x) = F (x), kun x Y jollain (Y, F ) C. Kuvaus F C on hyvin määritelty, koska C on ketju. Se on lineaarinen: Kun x 1, x 2 W C, on Y siten, että (Y, F ) C, x 1, x 2 Y ja F C (x i ) = F (x i ), kun i {1, 2}. Samalla tavalla tarkastetaan, että (1) pätee aliavaruudessa W C. Siis (W C, F C ) A on ketjun C yläraja. Zornin lemman nojalla joukolla A on maksimaalinen alkio ( V, F ). Jos V olisi vektoriavaruuden V aito aliavaruus, niin todistuksen ensimmäisen vaiheen nojalla lineaarikuvauksella F olisi ehdon (1) toteuttava jatko F aliavaruuteen Ṽ = V, x 0 jokaisella x V V. Tällöin siis (Ṽ, F ) A, ( V, F ) (Ṽ, F ) ja V Ṽ, joten maksimaalinen alkio ei olisikaan maksimaalinen. Siis V = V Kompleksiset funktionaalit. Kompleksisille funktionaaleille Lause 5.6 pitää muotoilla hieman eri tavalla koska kompleksluvuilla ei ole käyttökelpoista järjestysrelaatiota. Huomataan ensin, että kompleksisilla ja reaalisilla funktionaaleilla kompleksisessa vektoriavaruudessa on kuitenkin melko läheinen yhteys: Kompleksinen vektoriavaruus on myös reaalinen vektoriavaruus koska se toteuttaa kaikki vaatimukset tietenkin reaaliluvuillekin. Lemma 5.7. Olkoon V kompleksinen vektoriavaruus. (1) Olkoon f : V R reaalinen funktionaali. Tällöin f C : V C, on kompleksinen funktionaali. f C (z) = f(z) if(iz), 16 28/04/2017

17 (2) Olkoon F (kompleksinen) funktionaali. Tällöin Re F on reaalinen funktionaali ja (Re F ) C = F. Todistus. Harjoitus Lause 5.8. Olkoon V C-vektoriavaruus ja olkoon p: V R seminormi. Olkoon H vektorialiavaruus ja olkoon f : H C funktionaali, jolle pätee f(h) p(h) kaikille h H. Tällöin on funktionaali F : V C, jolle pätee (1) F (v) p(v) kaikille v V ja (2) F H = f. Todistus. Nyt Re f(h) f(h) p(h) kaikilla h H, joten Lauseen 5.6 nojalla on R- lineaarinen funktionaali F R : V R, jolle F R H = f ja F R (v) f(v) p(v) kaikille v V. Lemman 5.7 nojalla F (v) = F R if (iv) on kompleksinen funktionaali, joka on funktionaalin f jatko. Lisäksi, kun F (v) 0, pätee F (v) = F (v) F (v) ( ) ( ) F (v) F (v) F (v) = F F (v) v = Re F F (v) v ( ) F (v) p F (v) v = F (v) F (v) p(v) = p(v) Hahnin ja Banachin lause. Lause 5.9 (Hahnin ja Banachin lause). Olkoon V normiavaruus ja olkoon H sen vektorialiavaruus. Jokaiselle h H on v V, jolle v H = h ja v = h. Todistus. Funktio p(x) = h x on sublineaarinen koska normi on sublineaarinen. Lisäksi operaattorinormin määritelmän nojalla pätee h (h) h h kaikilla h H. Reaalisessa taopauksessa Lauseen 5.6 t nojalla on funktionaali x, jolle pätee x H = h ja x (x) h x ja x (x) = x ( x) h x = h x. Siis x h. Kompleksisessa tapauksessa tämä epäyhtälö saadaan suoraan Lauseesta 5.8. Toinen epäyhtälö on ominaisuuden x H = h triviaali seuraus. Seuraus Olkoon V normiavaruus. Jokaisella v V on v V, jolle v = 1 ja v (v) = v. Todistus. Olkoon f v funktionaali f(λv) = λ v. Tällöin f(v) = v ja λ v f = sup λ 0 λv = 1. Hahnin ja Banachin lauseen nojalla funktionaalilla f on jatko v V, jolla on haluttu ominaisuus v = f = 1. Seuraus Olkoon V {0} normiavaruus. Tällöin V {0}. Seuraus Olkoon V {0} normiavaruus. Tällöin jokaiselle v V pätee v = sup v (v) = sup v (v). v 1 v = /04/2017

18 Todistus. v (v) v v v, joten v sup v (v). v 1 Toisaalta Seurauksen 5.10 nojalla jokaisella v V on v V, jolle v = 1 ja v (v) = v. Siis v sup v 1 v (v) /04/2017

19 6. Refleksiiviset avaruudet Normiavaruuden V biduaali on V = (V ). Seurauksen 4.8 nojalla V on Banachin avaruus. Biduaalin alkioita on helppo löytää, nimittäin jokaisella x V määritelty kuvaus x x (x) on kuvausten yhteenlaskun ja vakiolla kertomisen määritelmien nojalla lineaarinen. Lisäksi pätee x (x) x x, joten se on rajoitettu. Olkoon siis ι = ι V : V V kanoninen upotus, joka määritellään asettamalla kaikille v V ja kaikille F V. (ιv)f = F v Propositio 6.1. Kuvaus ι on lineaarinen isometrinen upotus. Todistus. On helppo tarkastaa, että ι on lineaarikuvaus: ι(λx + µy)x = x (λx + µy) = λx (x) + µx (y) = λ(ιx)x + µ(ιy)x. Edellä tarkastimme, että pätee (ιv)f = F v F v = v F kaikille v V ja kaikille F V, joten ιv on rajoitettu ja ιv v. Seurauksen 5.10 nojalla jokaisella v on v, jolle v = 1 ja (ιv)v = v (v) = v, joten ιv = sup (ιv)v v. v =1 Lause 6.2. Jokainen normiavaruus on isometrisesti isomorfinen jonkin Banachin avaruuden tiheän aliavaruuden kanssa. Todistus. Olkoon V normiavaruus. Proposition 6.1 nojalla V on isometrisesti isomorfinen avaruden ι(v ) V kanssa. Biduaaliavaruus V on Banachin avaruus ja niin on siis aliavaruuden ι(v ) sulkeumakin. Banachin avaruus, johon normiavaruus H uppoaa isometrisesti tiheäksi aliavaruudeksi, on avaruuden H täydentymä. Harjoituksissa osoitetaan, että täydentymä on isometriaa vaille yksikäsitteinen. Banachin avaruus V on refleksiivinen, jos sen kanoninen upotus ι: V V on surjektio. Tällöin siis kanoninen upotus on isometria. Huomautuksia: (1) Refleksiivinen avaruus on Banachin avaruus, koska biduaali on Banachin avaruus Seurauksen 4.8 nojalla. (2) Jos X ja Y ovat isometrisiä avaruuksia ja Y on refleksiivinen, niin X on refleksiivinen. Olkoon j : X Y isometria. Tällöin saadaan isometriat j : Y X ja j : X Y, jotka määritellään asettamalla j (y )x = y (jx) kaikilla x X ja j (x )(y ) = x (j y ) kaikilla y Y. Oletetaan, että X on refleksiivinen. Olkoon y 0 Y ja olkoon y 0 = jι 1 X (j ) 1 y 0. Osoitamme, että ι Y y 0 = y 0. Tällöin ι Y y 0 (y ) = y y 0 = y jι 1 X (j ) 1 y 0 = j y (ι 1 X (j ) 1 y 0) = (j ) 1 y 0(j y ) = y 0(y ), mistä väite seuraa. Siis Y on refleksiivinen. Harjoitus 7 tehtävä /04/2017

20 Esimerkki 6.3. (1) Vastaavasti äärellisulotteiset Banachin avaruudet ovat refleksiivisiä Esimerkin 4.15 nojalla. (2) Lauseen 4.13 nojalla samastamme vastaisuudessa avaruudet (l p ) ja l p, kun p 1. Ajattelemme siis, että ω l p vastaa rajoitettua funktionaalia ω (l p ), ω (ω) = ω (k) ω(k). k=0 Tällä samastuksella kanoninen upotus ι on identtinen kuvaus, joten nämä avaruudet ovat refleksiivisiä. (3) Samalla tavalla kuin kohdassa (2) saamme isometriset upotukset ι: c 0 l = (c 0 ) ja ι: l 1 (l ) = (l 1 ). Nämä upotukset eivät ole surjektioita koska c 0 on ilmiselvästi aito aliavaruus ja koska Hahnin ja Banachin lauseen nojalla nähdään, että (l ) on suurempi kuin l 1. Propositio 6.4. Olkoon X normiavaruus, olkoon Y X suljettu aito aliavaruus ja olkoon x X Y. Tällöin on x X, jolle x (x) = d(x, Y ), x = 1 ja x Y = 0. Todistus. Olkoon f : Y, x K, f(y + λx) = λd(x, Y ). Tällöin f on funktionaali, f(x) = δ ja f Y = 0. Lisäksi pätee, kun λ 0, f(y + λx) = λ d(x, Y ) λ x + y = y + λx, λ joten f 1 ja f on siis rajoitettu. Etäisyyden määritelmän nojalla on jono y n Y, joille x y n d(x, Y ). Siis f(x y n ) x y n δ δ = 1, joten f 1, joten f = 1. Väite seuraa jatkamalla funktionaali f koko avaruuteen Hahnin ja Banachin lauseen avulla. Propositio 6.5. Refleksiivisen avaruuden suljetut aliavaruudet ovat refleksiivisiä. Todistus. Olkoon X refleksiivinen ja olkoon U sen suljettu aliavaruus. Olkoon u U. Määritellään lineaarikuvaus ũ : X K asettamalla ũ (x ) = u (x U ). Tällöin ũ (x ) = u (x U ) u x U u x, joten ũ X. Koska X on refleksiivinen, on u X, jolle ι(u) = ũ, siis x (u) = ũ (x ) kaikille x X. Jos u X U, niin Proposition 6.4 nojalla olisi y X, jolle y (u) = 1 ja y U = 0. Mutta tällöin 0 = u (y U ) = ũ (y ) = y (u) = 1, joten u U. Vielä on näytettävä, että u = ιu. Olkoon u U ja olkoon x jokin sen normin säilyttävä jatko. Tällöin joten u = ιu. u (u ) = u (x U ) = ũ (x ) = x (u) = u (u), Lause 6.6. Banachin avaruus on refleksiivinen jos ja vain jos sen duaali on refleksiivinen. Harjoitus 20 28/04/2017

21 Todistus. Olkoon X refleksiivisen avaruus. Olkoon x X. Määritellään kuvaus x : X K asettamalla x (x) = x (ι X x). Tällöin x on lineaarinen ja x (x) x x, joten x X. Olkoon x X. Koska X on refleksiivinen, on x X, jolle ι X x = x. Siispä x (x ) = x (ιx) = x (x) = ι X x(x ) = x (x ) = ι X x (x ), joten x = ι X x ja X on refleksiivinen. Jos X on refleksiivinen, niin edellä osoitetun nojalla X on refleksiivinen. Aliavaruus ι X (X) suljettu, joten se on refleksiivinen. Banachin avaruus X on isometrisesti isomorfinen avaruuden ι X X kanssa, joten myös X on refleksiivinen. Esimerkki 6.7. l ei ole refleksiivinen ei ole refleksiivinen koska se on avaruuden l 1 duaali ja l 1 ei ole refleksiivinen /04/2017

22 7. Separoituvuus Metrinen avaruus X on separoituva, jos sillä on numeroituva tiheä osajoukko. Propositio 7.1. Normiavaruus on separoituva, jos ja vain jos on numeroituva osajoukko, joka virittää tiheän aliavaruuden. Todistus. Jos Q on tiheä osajoukko, niin Q on tiheä aliavaruus. Haastavampi osa harjoitustehtävä. Esimerkki 7.2. (1) Olkoon p 1. Esimerkissä 2.13 osoitettiin, että d p on tiheä avaruudessa l p. Koska d p = e i : i N, niin l p on separoituva, kun p 1. (2) l ei ole separoituva: Tarkastellaan ylinumeroituvaa joukkoa {χ A : A N} = {χ A : A 2 N }. Jos A B, niin χ A χ B = 1. Siis pallot B(χ A, 1 ) ovat erillisiä. Ei ole numeroituvaa 2 joukkoa, jonka pisteitä sisältyy jokaiseen näistä erillisistä palloista. Propositio 7.3. Normiavaruus on separoituva, jos sen duaali on separoituva. Todistus. Oletetaan, että normiavaruuden X duaali X on separoituva. Tällöin sen yksikköpallon kuori S = {x X : x = 1} on separoituva. Olkoon {x n : n N} joukon S tiheä osajoukko. Operaattorinormin määritelmän nojalla on x n, jolle x n = 1 ja x n(x n ) 1. 2 Osoitetaan, että x n : n N on tiheä avaruudessa X. Oletetaan, että Y = x n : n N on aito aliavaruus. Proposition 6.4 nojalla on x X, jolle x = 1 ja x Y = 0. Siis 1 2 x n(x n ) = x n(x n ) x (x n ) = (x n x )(x n ) x n x kaikille x n. Siis {x n : n N} ei olekaan joukon S tiheä osajoukko, ristiriita. Refleksiivisille avaruuksille edellisen tuloksen voi myös kääntää. Lause 7.4. Refleksiivinen avaruus on separoituva jos ja vain jos sen duaali on separoituva. Todistus. Väitteen toinen suunta saadaan suoraan Propositiosta 7.3. Oletetaan sitten, että X on refleksiivinen ja separoituva. Tällöin X on isometrinen avaruuden X kanssa, siis se on separoituva. Lauseen 7.3 nojalla X on separoituva. Esimerkki 7.5. Weierstrassin approksimointilauseen nojalla polynomien avaruus on tiheä avaruudessa C 0 [a, b]. Polynomien avaruudella on numeroituva Hamelin kanta, joten C 0 [a, b] on separoituva /04/2017

23 8. Banachin avaruuksien operaattoriteorian keskeisiä lauseita Metrinen avaruus on ensimmäistä kategoriaa, jos se voidaan esittää numeroituvana yhdisteenä harvoista joukoista. Muuten se on toista kategoriaa. Lause 8.1 (Bairen kategorialause). Täydellinen metrinen avaruus on toista kategoriaa Harjoituksissa osoitetaan tämän lauseen avulla, että ääretönulotteisen Banachin avaruuden Hamelin kanta on ylinumeroituva Banachin ja Steinhausin lause. Lause 8.2 (Banachin ja Steinhausin lause eli tasaisen rajoittuneisuuden periaate). Olkoon X Banachin avaruus ja olkoon Y normiavaruus. Olkoon I indeksijoukko ja olkoot T α B(X, Y ) kaikilla α I. Jos joukko {T α x : α I} on rajoitettu kaikilla x X, niin on M > 0, jolle T α M kaikilla α I. Todistus. Olkoon p(x) = x. Joukot E n = {x X : sup T α x n} = (p T α ) 1 [0, n]. α I α ovat suljettujen joukkojen leikkauksina suljettuja ja X = α I E n. Bairen kategorialauseen nojalla jollain joukolla E N on sisäpiste, siis jollain x E N ja r > 0 pätee B(x, r) E N. Normin ominaisuuksien nojalla x E N, jos ja vain jos x E N. Joukon E n konveksiudesta seuraa, että B(0, r) E N, joten kaikille α I pätee T α x sup x =1 x = sup T α x x =r x N r. Jos jono T n L b (X, Y ) suppenee avaruudessa L b (X, Y ) kohti operaattoria T, sanotaan, että se suppenee tasaisesti tai operaattorinormin suhteen. Jos T n x T x Y kaikille x X, niin sanotaan, että jono T n on vahvasti suppeneva. Jos on T L b (X, Y ), jolle T x = lim T n x kaikilla x X, niin jono T n suppenee vahvasti kohti operaattoria T. Seuraus 8.3. Olkoon X Banachin avaruus ja olkoon Y normiavaruus. Olkoon (T n ) n N vahvasti suppeneva jono avaruudessa L b (X, Y ). Tällöin (T n ) n N suppenee vahvasti kohti operaattoria T L b (X, Y ). Todistus. Jono T n x on rajoitettu jokaisella x X koska se on suppeneva. Siis Banachin ja Steinhausin lauseen nojalla ( T n ) n N on rajoitettu. Määritellään kuvaus T : X Y asettamalla T x = lim T n x n kaikille x X. Kuten Proposition 4.7 todistuksessa nähdään, että T on lineaarinen ja rajoitettu. Esimerkki 8.4. Kuudensissa harjoituksissa osoitettiin, että reaalisten polynomien avaruus R[x] ei ole Banachin avaruus millään normilla koska sillä on numeroituva kanta. Tarkastellaan sitä normilla f = sup f(x) x [0,1] varustettuna. Olkoon T n L b (R[x], R), T n (f) = n ( f(1) f(1 1 n )) /04/2017

24 Nythän T n on selvästi lineaarinen ja T n f 2 n f. Lisäksi T n f f (1) kaikilla f R[x], joten jono T n on vahvasti suppeneva. Jonon määräämä rajaoperaattori T : R[x] R, T f = f (1) on lineaarinen mutta ei rajoitettu: Jos p n (x) = x n, niin p n = 1 ja T p n = n kaikilla n N. Tasaisesta suppenemisesta seuraa vahva suppeneminen mutta vahvasta suppenemisesta ei seuraa tasainen suppeneminen: Esimerkki 8.5. Olkoon T k L b (l 1, l 1 ), { 0, kun j < k T k ω(j) = ω(j) kun j k Tällöin T k ω 0 kaikilla ω l 1, joten (T k ) k N suppenee vahvasti kohti nollaoperaattoria. Kuitenkin T k = sup ω 1 =1 T k e k = 1, joten T k 0 = T k 0, kun k Avoimen kuvauksen lause. Määritelmä 8.6. Topologisten avaruuksien välinen kuvaus on avoin, jos jokaisen avoimen joukon kuva on avoin. Lemma 8.7. Olkoon X normiavaruus ja olkoon Y Banachin avaruus. Jos T L b (X, Y ) on surjektio, niin on δ > 0 siten, että Todistus. Koska X = n=1 B(0, δ) T (B(0, 1)). B(0, n) ja T on surjektio, pätee Y = T (B(0, n)). n=1 Bairen kategorialauseen nojalla on N N, z Y ja r > 0, joille B(z, r) T (B(0, N)). Koska T (B(0, N)) on symmetrinen, pätee myös B( z, r) T (B(0, N)). Konveksiuden nojalla y = 1 ((z + y) + ( z + y)) T (B(0, N)) 2 kaikilla y B(0, r), joten B(0, r) T (B(0, N)) ja siis B(0, r ) T (B(0, 1)). N Lause 8.8 (Avoimen kuvauksen lause eli Banachin ja Schauderin lause). Olkoot X ja Y Banachin avaruuksia ja olkoon T L b (X, Y ) surjektiivinen. Tällöin T on avoin kuvaus. Todistus. Olkoon T L b (X, Y ). Riittää osoittaa, että 0 on avoimen yksikköpallon kuvan sisäpiste. Olkoot ɛ k > 0 siten, että ɛ k < 1. Osoitetaan 7. harjoituksissa Harjoitustehtävä. k= /04/2017

25 Lemman 8.7 nojalla jokaisella k N {0} on δ k > 0 siten, että (4) B(0, δ k ) T B(0, ɛ k ). Voimme olettaa, että δ k 0, kun k. Osoitamme, että B(0, δ 1 ) T B(0, 1). Olkoon y B(0, δ 1 ) Y. Tällöin inkluusion (4) nojalla on siis x 1 B(0, ɛ 1 ), jolle y T (x 1 ) < δ 2. Vastaavasti inkluusion (4) nojalla on x 2 B(0, ɛ 2 ), jolle y T (x 1 ) T (x 2 ) < δ 3. Jatkamalla näin saadaan jono x k B(0, ɛ k ), jolle k y x j < δk+1 j=1 kaikilla k. Sarja k=1 x k suppenee itseisesti, koska x k ɛ k < ɛ. k=1 Koska X on Banachin avaruus, sarja k=1 x k suppenee Lauseen 4.5 nojalla kohti jotain pistettä ( ) x = x k B 0, ɛ k B(0, 1), k=1 jolle pätee jatkuvuuden nojalla T x = y. Siis B(0, δ 1 ) T B(0, 1). Seuraus 8.9. Olkoot X ja Y Tällöin T on homeomorfismi. k=1 k=1 Banachin avaruuksia ja olkoon T L b (X, Y ) bijektio. Seuraus Olkoon V vektoriavaruus, joka on Banachin avaruus normien 1 ja 2 suhteen. Jos on M > 0 siten, että kaikille v V pätee v 2 M v 1, niin normit 1 ja 2 ovat ekvivalentteja. Todistus. Identtinen kuvaus (V, 1 ) (V, 2 ) on rajoitettu surjektio, joten Avoimen kuvauksen lauseen (Lause 8.8) nojalla sen käänteiskuvaus on rajoitettu. Siis on N > 0, jolle v 1 N v 2. Esimerkki Harjoitusten 2 tehtävässä 6 osoitettiin, että normit f 1 = f ja [0,1] f = max x [0,1] f(x) eivät ole ekvivalentteja vektoriavaruudessa C 0 ([0, 1]). Kuitenkin f 1 = f f = f, [0,1] joten identtinen kuvaus id: (C 0 ([0, 1]), ) (C 0 ([0, 1]), 1 ) on jatkuva surjektio. Sen käänteiskuvaus id: (C 0 ([0, 1]), ) (C 0 ([0, 1]), 1 ) ei kuitenkaan ole rajoitettu, joten id ei ole avoin kuvaus eikä siis homeomorfismi. Joskus kuvauksen osoittaminen homeomorfismiksi onnistuu muista syistä ilman avoimen kuvauksen lausetta. Näin on esimerkiksi, jos kuvaus saadaan häiritsemällä identtistä kuvausta maltillisella tavalla: 25 28/04/2017 [0,1]

26 Propositio Olkoon V Banachin avaruus ja olkoon T L b (X, X), jolle T < 1. Tällöin id X T on bijektio ja (id X T ) 1 on rajoitettu (id X T ) T. Todistus. Harjoitus Suljetun graafin lause. Lineaarikuvauksen T : X Y kuvaaja eli graafi on vektoriavaruuden X Y vektorialiavaruus G (T ) = {(x, T x) : x X}. Lause 8.13 (Suljetun graafin lause). Olkoot X ja Y Banachin avaruuksia. Jos operaattorin T : X Y kuvaaja on suljettu, niin T L b (X, Y ). Todistus. Varustetaan X Y normilla (x, y) 1 = x + y. Normiavaruus X Y on Banachin avaruus (harjoitus). Oletuksen mukaan G (T ) on siis Banachin avaruus. Tarkastellaan rajoitettua lineaarista bijektiota π : G(T ) X, π(x, T x) = x. Avoimen kuvauksen lauseen Seurauksen 8.9 nojalla p 1 on rajoitettu. Siispä joten p 1 x = (x, T x) = x + T x p 1 x, T x ( p 1 1 ) x Esimerkki Olkoon A = (a ij ) i,j N, a ij C ääretön matriisi, jolle pätee M = sup a ij < ja A määrää lineaarikuvauksen A: l 1 l 1 asettamalla Aω(i) = a ij ω(j). j=0 Osoitetaan suljetun graafin lauseen avulla, että operaattori A on rajoitettu. Olkoon (ω n ) n=1 jono avaruudessa l 1 siten, että ω n ω l 1 ja Aω n τ l 1. Osoitetaan, että Aω = τ. Olkoon Λ k : l 1 K funktionaali Tällöin Λ k ω = j joten Λ k on rajoitettu. Siis Λ k ω = Aω(k). a kj ω(j) j a kj ω(j) M ω 1, τ(k) = lim n Aω n (k) = lim n Λ k ω n = Λ k ( lim n ω n ) = Λω = Aω(k) kaikilla k, joten (ω, τ) G (A). Suljetun graafin lauseen nojalla A on rajoitettu operaattori /04/2017

27 9. Tekijäavaruudet Olkoon V vektoriavaruus ja olkoon H sen vektorialiavaruus. Alkion v V sivuluokka on v + H = {v + h : h H}. Tekijäavaruus V/H = {v + H : v V } varustettuna yhteenlaskulla (x + H) + (y + H) = (x + y) + H ja vakiolla kertomisella λ(x + H) = λx + H on vektoriavaruus. Tekijäavaruuden avulla voi muodostaa monenlaisia hyödyllisiä normiavaruuksia. Harjoituksissa osoitettiin, että vektoriavaruuden minkä tahansa seminormin p ydin on vektorialiavaruus. ker p = {v V : p(v) = 0} Lemma 9.1. Lauseke v + ker p = p(v) määrittelee normin tekijäavaruudessa V/ ker p. Olkoon C (V ) avaruuden V Cauchyn jonojen vektoriavaruus. Harjoituksissa osoitetaan, että lauseke p((v k ) k N ) = lim k v k määrittelee seminormin avarudessa C (V ). Osoitamme harjoituksissa, että C (V )/ ker p on Banachin avaruus ja saamme toisen todistuksen sille, että jokainen normiavaruus voidaan upottaa isometrisesti jonkin Banachin avaruuden tiheäksi aliavaruudeksi. Lause 9.2. Jokainen normiavaruus uppoaa isometrisesti kuvauksella v (v) k N + ker p Banachin avaruuden C (V )/ ker p tiheäksi aliavaruudeksi L p -avaruudet. Olkoon (Z, µ) = (Z, B, µ) mitta-avaruus: Z, B sigma-algebra ja µ mitta. Olkoon 1 p < ja olkoon L p (Z, µ) niiden funktioiden f : Z R avaruus, joille pätee ( ) f p = f p dµ <. X Integraalin perusominaisuuksien nojalla lauseke f p määrää seminormin, joka ei yleensä ole normi. Vastaavasti määritellään L (Z, µ) niiden mitallisten funktioiden f avaruutena, joille on äärellinen. f = esssup x Z f(x) = inf{c > 0 : µ{y Z : f(y) > c} = 0} Lemma 9.3 (Hölderin epäyhtälö). Olkoon (Z, µ) mitta-avaruus Jos f L 1 (Z, µ) ja g L (Z, µ), niin fg L 1 (Z, µ) ja Olkoon p > 1 ja olkoon p = fg 1 f 1 g. p p 1. Jos f L p ja g L p, niin fg L 1 (Z, µ) ja fg 1 f p g p Todistus. Samaan tapaan kuin Lemma Katso [Kil1, Lause 10.3] 27 28/04/2017

28 Lemma 9.4 (Minkowskin epäyhtälö). Lauseke f p on seminormi avaruudessa L p kaikilla p 1 ja p =. Todistus. Mitta- ja integraaliteorian luennoissa esitetään Minkowskin epäyhtälön todistus Hölderin epäyhtälön avulla, katso [Kil1, Lause 10.6] Tekijäavaruus L p (Z, µ) = L p (Z, µ)/ ker p varustettuna tekijänormilla p on Lebesguen avaruus, jota kutsutaan L p -avaruudeksi. Lause 9.5. Lebesguen avaruus on Banachin avaruus kaikilla p. Todistus. [Kil1, Lause 10.7] Esimerkki 9.6. l p = L p (N, #) = L p (N, #), kun # on lukumäärämitta. Lause 9.7. Olkoon 1 p tai p =. Tällöin kuvaus T : L p (Z, µ) (L p (Z, µ)), (T g)f = fg dµ, on isometrinen upotus. Todistus. Kuvaus T on selvästi lineaarinen. Hölderin epäyhtälö antaa T (g)f fg dµ g p f p, joten Toisaalta, kaikille g L p (Z, µ) pätee f g = g ( g g g p Z T (g)f T (g) = sup g p. f 0 f p f g p = 1 ja T (g)(f g ) = g p, joten T (g) = 1. Z ) p p L p (Z, µ), Mitta-avaruus (Z, µ) on σ-äärellinen, jos avaruus Z voidaan esittää numeroituvana yhdisteenä äärellismittaisista mitallisista joukoista. Lause 9.8. Olkoon Ω R n mitallinen a olkoon λ Lebesguen mitta. Olkoon 1 p. Kuvaus T : L p () (L p (Z, µ)), (T g)f = fg dµ, on isometria. Todistus. Tarvitaan hieman enemmän mitta- ja integraaliteoriaa kuin kurssilla. Katso esimerkiksi [Wer, Satz II.2.4]. Tarkastelemme tapausta p = 2 Hilbertin avaruuksien yhteydessä. Seuraus 9.9. Olkoon (Z, µ) σ-äärellinen mitta-avaruus ja olkoon 1 p. Tällöin kuvaus T : L p (Ω, λ) (L p (Ω, λ)), (T g)f = fg dµ, on isometria. Avaruuden L duaali on jälleen monimutkaisempi. Tätä aihetta saatetaan käsitellä kurssilla Reaalianalyysi /04/2017 Z Z

29 10. Hilbertin avaruudet Määritelmä Olkoon V K-vektoriavaruus. Kuvaus ( ): V V K on sisätulo, jos (1) (v v) 0 kaikille v V ja (v v) = 0, jos ja vain jos v = 0, (2) kuvaus v (v, v 0 ) on funktionaali kaikille v 0 V, (3) (v w) = (w v) kaikille v, w V. Pari (V, ( )) on sisätuloavaruus. Lemma Kuvaus v (v 0, v) on antilineaarinen. Huomaa: Reaalisen sisätuloavaruuden sisätulo on bilineaarinen ja kompleksinen sisätulo on sesquilineaarinen koska se on antilineaarinen jälkimmäisen argumentin suhteen. Esimerkki (1) Tavallinen sisätulo avaruudessa R n. (2) Sisätulo avaruudessa C n. (z, w) = n z k w k k=1 (3) Avaruuden L 2 (Z, µ) luonnollinen sisätulo on (f g) = f g dµ. Määrittely onnistuu täsmälleen eksponentilla 2 Hölderin epäyhtälön nojalla koska 2 = 2. Propositio 10.4 (Cauchyn epäyhtälö). Z (x y) (x x) (y y). Todistus. Voidaan olettaa, että x, y 0. Olkoon λ > 0 ja olkoot x, y X. Tällöin Valitsemalla saadaan (x + λy x + λy) = (x x) + λ(x y) + λ(y x) + λ 2 (y y). λ = (x y) (y y) 0 (x x) (x y) 2 (x y) (x y) (y y) (y y) (y x) + (x y) (y y) (y y), mistä väite seuraa siistimällä lauseketta. Propositio Sisätulo määrittelee normin lausekkeella x = (x x). Todistus. Harjoitus. Jos ei muuta erikseen mainita, niin sisätuloavaruudessa käytetään tätä normia. Jos sisätulon antama normiavaruus on täydellinen, niin sisätuloavaruus on Hilbertin avaruus. tai konjugaattilineaarinen sesqui=1 1 2, latinaa /04/2017

1 Lineaarialgebraa Vektoriavaruus Lineaarikuvaus Zornin lemma ja Hamelin kanta... 10

1 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........................

Lisätiedot

8. Avoimen kuvauksen lause

8. 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

Lisätiedot

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS

MATEMATIIKAN 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.)

Lisätiedot

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS

MATEMATIIKAN 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

Lisätiedot

Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa.

Osoita, 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,

Lisätiedot

8. Avoimen kuvauksen lause

8. 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

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

802320A 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

Lisätiedot

6. Lineaariset operaattorit

6. 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

Lisätiedot

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

1 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

Lisätiedot

Metriset avaruudet 2017

Metriset avaruudet 2017 Metriset avaruudet 2017 Jouni Parkkonen Merkintöjä N = {0, 1, 2,... } luonnolliset luvut #(A) N { } joukon A alkioiden lukumäärä A B = {a A : a / B} joukkojen A ja B erotus. A B on joukkojen A ja B erillinen

Lisätiedot

Harjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010

Harjoitusten 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

Lisätiedot

Metriset avaruudet 2017

Metriset avaruudet 2017 Metriset avaruudet 2017 Jouni Parkkonen Lukijalle Nämä ovat muistiinpanoni metristen avaruuksien kurssille syyslukukaudella 2017. Kurssi on johdatus metristen avaruuksien teoriaan. Peruskäsitteiden (metriikka,

Lisätiedot

Seuraava topologisluonteinen lause on nk. Bairen lause tai Bairen kategorialause, n=1

Seuraava 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

Lisätiedot

Määritelmä 1. Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V. Termejä: Lineaarikuvaus, Lineaarinen kuvaus.

Määritelmä 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:

Lisätiedot

7. Tasaisen rajoituksen periaate

7. 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

1 Sisätulo- ja normiavaruudet

1 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

Lisätiedot

Avaruuden R n aliavaruus

Avaruuden 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

Lisätiedot

Bijektio. Voidaan päätellä, että kuvaus on bijektio, jos ja vain jos maalin jokaiselle alkiolle kuvautuu tasan yksi lähdön alkio.

Bijektio. 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

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

802320A 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

Lisätiedot

{I n } < { I n,i n } < GL n (Q) < GL n (R) < GL n (C) kaikilla n 2 ja

{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.

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II

802320A 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

Lisätiedot

Täydellisyysaksiooman kertaus

Täydellisyysaksiooman 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

Lisätiedot

Lineaarialgebra II P

Lineaarialgebra 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:.

Lisätiedot

=p(x) + p(y), joten ehto (N1) on voimassa. Jos lisäksi λ on skalaari, niin

=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)

Lisätiedot

x = 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 );

x = 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

Lisätiedot

Metriset avaruudet ja Topologia

Metriset avaruudet ja Topologia Metriset avaruudet ja Topologia 1.0 0.5 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0-0.5-1.0 Jouni Parkkonen Luentoja Jyväskylän yliopistossa syksyllä 2018 Sisältö I Metriset avaruudet 5 1 Metriset avaruudet 7 1.1 Määritelmä ja

Lisätiedot

Mathematicians are like Frenchmen: whatever you say to them they translate into their own language and forthwith it is something entirely

Mathematicians 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

Lisätiedot

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 7

FUNKTIONAALIANALYYSIN 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,

Lisätiedot

x = 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 );

x = 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

Lisätiedot

Metriset avaruudet ja Topologia

Metriset avaruudet ja Topologia Metriset avaruudet ja Topologia 1.0 0.5 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0-0.5-1.0 Jouni Parkkonen Luentoja Jyväskylän yliopistossa syksyllä 2017 Sisältö I Metriset avaruudet 5 1 Metriset avaruudet 7 1.1 Määritelmä ja

Lisätiedot

f(k)e ikx = lim S n (f; x) kaikilla x?

f(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

Lisätiedot

Ortogonaaliprojektio äärellisulotteiselle aliavaruudelle

Ortogonaaliprojektio 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

Lisätiedot

Määritelmä 2.5. Lause 2.6.

Määritelmä 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

Lisätiedot

2. Normi ja normiavaruus

2. 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,

Lisätiedot

Metriset avaruudet ja Topologia

Metriset avaruudet ja Topologia Metriset avaruudet ja Topologia 1.0 0.5 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0-0.5-1.0 Jouni Parkkonen Luentoja Jyväskylän yliopistossa syksyllä 2018 Sisältö I Metriset avaruudet 7 1 Metriset avaruudet 9 1.1 Määritelmä ja

Lisätiedot

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. 0. Johdanto

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. 0. Johdanto FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. Johdanto Funktionaalianalyysissa tutkitaan muun muassa ääretönulotteisten vektoriavaruuksien, ja erityisesti täydellisten normiavaruuksien eli Banach avaruuksien ominaisuuksia.

Lisätiedot

4. Hilbertin avaruudet

4. 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

Lisätiedot

Lebesguen mitta ja integraali

Lebesguen 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

Lisätiedot

LINEAARIALGEBRA A 2016 TOMI ALASTE EDITED BY T.M. FROM THE NOTES OF

LINEAARIALGEBRA A 2016 TOMI ALASTE EDITED BY T.M. FROM THE NOTES OF LINEAARIALGEBRA 83A 6 EDITED BY T.M. FROM THE NOTES OF TOMI ALASTE SISÄLTÖ Sisältö Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus Sisätuloavaruus 3 Lineaarikuvaus 4 Ominaisarvo 34 5 Esimerkkejä 44 . Lineaariavaruus

Lisätiedot

Lineaarikombinaatio, lineaarinen riippuvuus/riippumattomuus

Lineaarikombinaatio, 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

pdfmark=/pages, Raw=/Rotate 90 1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus Sisätuloavaruus Lineaarikuvaus Ominaisarvo 0-68

pdfmark=/pages, Raw=/Rotate 90 1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus Sisätuloavaruus Lineaarikuvaus Ominaisarvo 0-68 SISÄLTÖ Sisältö pdfmark=/pages, Raw=/Rotate 90 1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus 0-1 2 Sisätuloavaruus 0-20 3 Lineaarikuvaus 0-41 4 Ominaisarvo 0-68 5 Esimerkkejä 0-88 1. Lineaariavaruus eli V 1 Lineaariavaruus

Lisätiedot

9. Dualiteetti. Todistus. Väite seuraa suoraan Lauseesta 6.6, koska skalaarikunta K on täydellinen.

9. 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

Lisätiedot

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Reaalianalyysi I Harjoitus Malliratkaisut (Sauli Lindberg)

Matematiikan 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)

Lisätiedot

Lineaariavaruudet. Span. Sisätulo. Normi. Matriisinormit. Matriisinormit. aiheita. Aiheet. Reaalinen lineaariavaruus. Span. Sisätulo.

Lineaariavaruudet. 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

Lisätiedot

Laskutoimitusten operaattorinormeista

Laskutoimitusten operaattorinormeista Laskutoimitusten operaattorinormeista Rami Luisto 27. tammikuuta 2012 Tiivistelmä Tässä kirjoitelmassa määrittelemme vektoriavaruuksien väliselle lineaarikuvaukselle normin ja laskemme sen eksplisiittisesti

Lisätiedot

Metriset avaruudet. Erno Kauranen. 1 Versio: 10. lokakuuta 2016, 00:00

Metriset 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........................................................

Lisätiedot

9. Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista

9. Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista 29 9 Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista Tarkastelemme kertalukua n olevia lineaarisia differentiaaliyhtälöitä y ( x) + a ( x) y ( x) + + a ( x) y( x) + a ( x) y= b( x) ( n) ( n

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

MS-C1340 Lineaarialgebra ja MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Idea Lineaarisen systeemin ratkaiseminen Olkoon

Lisätiedot

Sisätuloavaruudet. 4. lokakuuta 2006

Sisätuloavaruudet. 4. lokakuuta 2006 Sisätuloavaruudet 4. lokakuuta 2006 Tässä esityksessä vektoriavaruudet V ja W ovat kompleksisia ja äärellisulotteisia. Käydään ensin lyhyesti läpi määritelmiä ja perustuloksia. Merkitään L(V, W ) :llä

Lisätiedot

Derivaatta: funktion approksimaatio lineaarikuvauksella.

Derivaatta: funktion approksimaatio lineaarikuvauksella. Viikko 5 Tällä viikolla yleistetään R 2 :n ja R 3 :n vektorialgebran peruskäsitteet n-ulotteiseen avaruuteen R n, ja määritellään lineaarikuvaus. Tarkastellaan funktioita, joiden määrittelyjoukko on n-ulotteisen

Lisätiedot

HILBERTIN AVARUUKSISTA

HILBERTIN AVARUUKSISTA HILBERTIN AVARUUKSISTA Pro gradu -tutkielma Hannariikka Lehtiniemi Matematiikan ja tilastotieteen laitos Jyväskylän yliopisto syksy 2014 TIIVISTELMÄ Ääretönulotteiset avaruudet ovat monilta ominaisuuksiltaan

Lisätiedot

Hilbertin avaruudet, 5op Hilbert spaces, 5 cr

Hilbertin avaruudet, 5op Hilbert spaces, 5 cr Hilbertin avaruudet, 5op Hilbert spaces, 5 cr Pekka Salmi 26. huhtikuuta 2017 Pekka Salmi Hilbertin avaruudet 26. huhtikuuta 2017 1 / 115 Yleistä Opettaja: Pekka Salmi, MA327 Kontaktiopetus ti 1012 (L),

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka 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

Lisätiedot

Kanta ja dimensio 1 / 23

Kanta 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

Lisätiedot

1 Avaruuksien ja lineaarikuvausten suora summa

1 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

Lisätiedot

Esko Turunen Luku 3. Ryhmät

Esko Turunen Luku 3. Ryhmät 3. Ryhmät Monoidia rikkaampi algebrallinen struktuuri on ryhmä: Määritelmä (3.1) Olkoon joukon G laskutoimitus. Joukko G varustettuna tällä laskutoimituksella on ryhmä, jos laskutoimitus on assosiatiivinen,

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III LINEAR ALGEBRA PART III

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III LINEAR ALGEBRA PART III 802320A LINEAARIALGEBRA OSA III LINEAR ALGEBRA PART III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO SYKSY 2017 Contents 1 Lineaarikuvaus 2 1.1 Määritelmä............................ 2 1.2 Matriisiesitys/Matrix

Lisätiedot

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

Kuvaus. 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

Lisätiedot

6 Vektoriavaruus R n. 6.1 Lineaarikombinaatio

6 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.

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

802320A 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

Lisätiedot

Insinöörimatematiikka D

Insinöörimatematiikka 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

Lisätiedot

Topologia Syksy 2010 Harjoitus 9

Topologia Syksy 2010 Harjoitus 9 Topologia Syksy 2010 Harjoitus 9 (1) Avaruuden X osajoukko A on G δ -joukko, jos se on numeroituva leikkaus avoimista joukoista ja F σ -joukko, jos se on numeroituva yhdiste suljetuista joukoista. Osoita,

Lisätiedot

Zornin lemman nojalla joukossa E on siis maksimaalinen alkio (G, g). Kun näytetään, että G = E, niin väite on todistettu (L := g kelpaa).

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

Lisätiedot

Vektorianalyysi I MAT Luennoitsija: Ritva Hurri-Syrjänen Luentoajat: ti: 14:15-16:00, to: 12:15-14:00 Helsingin yliopisto 21.

Vektorianalyysi 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

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III

802320A LINEAARIALGEBRA OSA III 802320A LINEAARIALGEBRA OSA III Tapani Matala-aho MATEMATIIKKA/LUTK/OULUN YLIOPISTO KEVÄT 2019 LINEAARIALGEBRA 1 / 60 Määritelmä Määritelmä 1 Olkoot V ja W lineaariavaruuksia kunnan K yli. Kuvaus L : V

Lisätiedot

Konvergenssilauseita

Konvergenssilauseita 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

1. Normi ja sisätulo

1. Normi ja sisätulo Kurssimateriaalia K3/P3-kursille syksyllä 3 83 Heikki Apiola Sisältää otteita Timo Eirolan L3-kurssin lineaarialgebramonisteesta, jonka lähdekoodin Timo on ystävällisesti antanut käyttööni Normi ja sisätulo

Lisätiedot

IV. TASAINEN SUPPENEMINEN. f(x) = lim. jokaista ε > 0 ja x A kohti n ε,x N s.e. n n

IV. 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

Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen

Kantavektorien 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

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 17 R. Kangaslampi Vektoriavaruudet Vektoriavaruus

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44

Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Laskuharjoitus 1 / vko 44 Tehtävät 1-3 lasketaan alkuviikon harjoituksissa, verkkotehtävien dl on lauantaina aamuyöllä. Tehtävät 4 ja 5 lasketaan loppuviikon harjoituksissa.

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

Lineaarialgebra 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.

Lisätiedot

jonka laskutoimitus on matriisien kertolasku. Vastaavasti saadaan K-kertoiminen erityinen lineaarinen ryhmä

jonka laskutoimitus on matriisien kertolasku. Vastaavasti saadaan K-kertoiminen erityinen lineaarinen ryhmä 4. Ryhmät Tässä luvussa tarkastelemme laskutoimituksella varustettuja joukkoja, joiden laskutoimitukselta oletamme muutamia yksinkertaisia ominaisuuksia: Määritelmä 4.1. Laskutoimituksella varustettu joukko

Lisätiedot

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /310

Lineaarialgebra 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.

Lisätiedot

Helsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Luennot, kevät 2006 ja kevät Kari Astala ja Petteri Piiroinen (v.

Helsingin 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)

Lisätiedot

Joukot metrisissä avaruuksissa

Joukot 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

Lisätiedot

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Kertausta: 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:

Lisätiedot

HY / 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 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

Lisätiedot

Päättelyn voisi aloittaa myös edellisen loppupuolelta ja näyttää kuten alkupuolella, että välttämättä dim W < R 1 R 1

Päättelyn voisi aloittaa myös edellisen loppupuolelta ja näyttää kuten alkupuolella, että välttämättä dim W < R 1 R 1 Lineaarialgebran kertaustehtävien b ratkaisuista. Määritä jokin kanta sille reaalikertoimisten polynomien lineaariavaruuden P aliavaruudelle, jonka virittää polynomijoukko {x, x+, x x }. Ratkaisu. Olkoon

Lisätiedot

5 Ominaisarvot ja ominaisvektorit

5 Ominaisarvot ja ominaisvektorit 5 Ominaisarvot ja ominaisvektorit Olkoon A = [a jk ] n n matriisi. Tarkastellaan vektoriyhtälöä Ax = λx, (1) missä λ on luku. Sellaista λ:n arvoa, jolla yhtälöllä on ratkaisu x 0, kutsutaan matriisin A

Lisätiedot

x = 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 );

x = 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

Lisätiedot

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos:

Kannan vektorit siis virittävät aliavaruuden, ja lisäksi kanta on vapaa. Lauseesta 7.6 saadaan seuraava hyvin käyttökelpoinen tulos: 8 Kanta Tässä luvussa tarkastellaan aliavaruuden virittäjävektoreita, jotka muodostavat lineaarisesti riippumattoman jonon. Merkintöjen helpottamiseksi oletetaan luvussa koko ajan, että W on vektoreiden

Lisätiedot

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012

KOMPLEKSIANALYYSI 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

U β T. (1) U β T. (2) {,X} T. (3)

U β T. (1) U β T. (2) {,X} T. (3) 1.1 a) Joukkoperhe T = α I T α P(X) on topologia. Todistus. Osoitetaan, että topologian määritelmän 1.1 ehdot (1), (2) ja (3) toteutuvat. Ehtoa (1) varten olkoon {U β β J} T. Pitää osoittaa, että U β T.

Lisätiedot

Reaalianalyysin perusteita

Reaalianalyysin 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

Lisätiedot

(1.1) Ae j = a k,j e k.

(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

Lisätiedot

LUKU 6. Mitalliset funktiot

LUKU 6. Mitalliset funktiot LUKU 6 Mitalliset funktiot Määritelmistä 3. ja 3.0 seuraa, että jokainen Lebesgue-integroituva funktio on porrasfunktiojonon raja-arvo melkein kaikkialla. Kuitenkin moni tuttu funktio ei ole Lebesgue-integroituva.

Lisätiedot

Määritelmä 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 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

Lisätiedot

Helsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Luennot, kevät Kari Astala ja Petteri Piiroinen

Helsingin 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

Lisätiedot

DIFFERENTIAALI- 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 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

Lisätiedot

[a] ={b 2 A : a b}. Ekvivalenssiluokkien joukko

[a] ={b 2 A : a b}. Ekvivalenssiluokkien joukko 3. Tekijälaskutoimitus, kokonaisluvut ja rationaaliluvut Tässä luvussa tutustumme kolmanteen tapaan muodostaa laskutoimitus joukkoon tunnettujen laskutoimitusten avulla. Tätä varten määrittelemme ensin

Lisätiedot

renkaissa. 0 R x + x =(0 R +1 R )x =1 R x = x

renkaissa. 0 R x + x =(0 R +1 R )x =1 R x = x 8. Renkaat Tarkastelemme seuraavaksi rakenteita, joissa on määritelty kaksi assosiatiivista laskutoimitusta, joista toinen on kommutatiivinen. Vaadimme näiltä kahdella laskutoimituksella varustetuilta

Lisätiedot

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II LINEAR ALGEBRA PART II

802320A 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..............

Lisätiedot

4. LINEAARIKUVAUKSET

4. LINEAARIKUVAUKSET 86 4 LINEAARIKUVAUKSET 41 Määritelmä ja esimerkkejä Olkoot V ja V vektoriavaruuksia Tarkastellaan kuvausta L : V V Tällöin jokaiseen vektoriin v V liittyy tietty, L:n ja v:n yksikäsitteisesti määräämä

Lisätiedot

Matematiikka kaikille, kesä 2017

Matematiikka kaikille, kesä 2017 Matematiikka kaikille, kesä 2017 Luentojen 2,4 ja 6 luentokalvoja (päivittyy kurssin aikana) Henrik Wirzenius, henrik.wirzenius@helsinki.fi, June 21, 2017 1/30 Matematiikan perusteita (joukko-oppi) Kurssin

Lisätiedot

Tasa-asteisesti jatkuvien funktioperheiden suppenevista osajonoista

Tasa-asteisesti jatkuvien funktioperheiden suppenevista osajonoista Tasa-asteisesti jatkuvien funktioperheiden suppenevista osajonoista Pro gradu -tutkielma Toni Vesikko 243023 Itä-Suomen yliopisto 7. heinäkuuta 2016 Sisältö 1 Johdanto 1 2 Perusteet ja merkintöjä 2 3 Funktionaalianalyysin

Lisätiedot

Matriisilaskenta, LH4, 2004, ratkaisut 1. Hae seuraavien R 4 :n aliavaruuksien dimensiot, jotka sisältävät vain

Matriisilaskenta, 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

Lisätiedot

Lineaarikuvausten. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksia. Ydin. Matriisin ydin. aiheita. Aiheet. Lineaarikuvaus. Lineaarikuvauksen matriisi

Lineaarikuvausten. 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

Lisätiedot

Hilbertin avaruudet, 5op Hilbert spaces, 5 cr

Hilbertin 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

Lisätiedot

Johdatus topologiaan (4 op)

Johdatus topologiaan (4 op) 180305 Johdatus topologiaan (4 op) Kevät 2009 1. Alkusanat Sana topologia on johdettu kreikan kielen sanoista topos ja logos, jotka merkitsevät paikkaa ja tietoa. Jo 1700-luvun alussa käytettiin latinan

Lisätiedot