FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. 0. Johdanto



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

Topologia Syksy 2010 Harjoitus 9

Määritelmä 2.5. Lause 2.6.

Ratkaisu: (i) Joukko A X on avoin jos kaikilla x A on olemassa r > 0 siten että B(x, r) A. Joukko B X on suljettu jos komplementti B c on avoin.

7. Tasaisen rajoituksen periaate

Joukot metrisissä avaruuksissa

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

8. Avoimen kuvauksen lause

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 7

2. Normi ja normiavaruus

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

Topologisten avaruuksien metristyvyys. Toni Annala

Helsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Luennot, kevät 2012 Kari Astala

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

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS

Täydellisyysaksiooman kertaus

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

Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II. LM2, Kesä /141

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

HILBERTIN AVARUUDET S MIKAEL LINDSTRÖM KEVÄÄN 2010 ANALYYSI 3 -LUENTOJEN PERUSTEELLA TOIMITTANEET TOMI ALASTE JA LAURI BERKOVITS

Johdatus topologiaan (4 op)

Metriset avaruudet 2017

Metriset avaruudet ja Topologia

1 Lineaariavaruus eli Vektoriavaruus

Harjoitusten 4 ratkaisut Topologiset vektoriavaruudet 2010

Helsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen osasto. Luennot, kevät 2012 Kari Astala. Luennot, syksy 2017 Hans-Olav Tylli

Helsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Luennot, kevät 2006, 2008 ja Kari Astala ja Petteri Piiroinen (v.

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

802320A LINEAARIALGEBRA OSA I

Metriset avaruudet ja Topologia

e int) dt = 1 ( 2π 1 ) (0 ein0 ein2π

Lebesguen mitta ja integraali

Metriset avaruudet 2017

d ) m d (I n ) = 2 d n d. Koska tämä pätee kaikilla

6. Lineaariset operaattorit

U β T. (1) U β T. (2) {,X} T. (3)

Miten perustella, että joukossa A = {a, b, c} on yhtä monta alkiota kuin joukossa B = {d, e, f }?

Vastaus 1. Lasketaan joukkojen alkiot, ja todetaan, että niitä on 3 molemmissa.

TAMPEREEN YLIOPISTO Informaatiotieteiden yksikkö TOPOLOGIA

HY / Avoin yliopisto Lineaarialgebra ja matriisilaskenta II, kesä 2015 Harjoitus 1 Ratkaisut palautettava viimeistään maanantaina klo

Cantorin joukko. Heikki Valve. Helsinki, 25. marraskuuta 2012 Pro Gradu Helsingin yliopisto Matematiikan ja tilastotieteen laitos

MATEMATIIKAN JA TILASTOTIETEEN LAITOS

Metriset avaruudet ja Topologia

Metristyvät topologiset avaruudet

Kompaktisuus ja filtterit

Topologia Syksy 2010 Harjoitus 4. (1) Keksi funktio f ja suljetut välit A i R 1, i = 1, 2,... siten, että f : R 1 R 1, f Ai on jatkuva jokaisella i N,

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

Osoita, että täsmälleen yksi vektoriavaruuden ehto ei ole voimassa.

Algebra I Matematiikan ja tilastotieteen laitos Ratkaisuehdotuksia harjoituksiin 3 (9 sivua) OT

Kantavektorien kuvavektorit määräävät lineaarikuvauksen

1 Reaaliset lukujonot

Tasainen suppeneminen ja sen sovellukset

Lidskiin lause trace-luokan operaattoreille. Joona Lindström

HELSINGIN YLIOPISTO HELSINGFORS UNIVERSITET UNIVERSITY OF HELSINKI. Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Matemaattis-luonnontieteellinen

MS-C1540 Euklidiset avaruudet

8. Avoimen kuvauksen lause

Helsingin Yliopisto, Matematiikan ja tilastotieteen laitos. Kari Astala ja Petteri Piiroinen (v. 2006) Hans-Olav Tylli (v.

Yleistettyjen jonojen käyttö topologiassa

KOMPLEKSIANALYYSI I KURSSI SYKSY 2012

Onko kuvaukset injektioita? Ovatko ne surjektioita? Bijektioita?

Topologia I Harjoitus 6, kevät 2010 Ratkaisuehdotus

Muodolliset kieliopit

Derivaatta: funktion approksimaatio lineaarikuvauksella.

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

Laskutoimitusten operaattorinormeista

Stokesin lause LUKU 5

Vastauksia. Topologia Syksy 2010 Harjoitus 1

Hilbertin avaruudet, 5op Hilbert spaces, 5 cr

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

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Cantorin joukon suoristuvuus tasossa

Karteesinen tulo. Olkoot A = {1, 2, 3, 5} ja B = {a, b, c}. Näiden karteesista tuloa A B voidaan havainnollistaa kuvalla 1 / 21

Matematiikan tukikurssi

9. Lineaaristen differentiaaliyhtälöiden ratkaisuavaruuksista

1 sup- ja inf-esimerkkejä

1 Sisätulo- ja normiavaruudet

x > y : y < x x y : x < y tai x = y x y : x > y tai x = y.

Yleiset lineaarimuunnokset

Kuvaus. Määritelmä. LM2, Kesä /160

DIFFERENTIAALI- JA INTEGRAALILASKENTA I.1. Ritva Hurri-Syrjänen/Syksy 1999/Luennot 6. FUNKTION JATKUVUUS

802320A LINEAARIALGEBRA OSA II

Milloin joukon Lebesguen ja Hausdorffin mitat ovat yhtä suuria?

1 Euklidiset avaruudet R n

Algebra I, Harjoitus 6, , Ratkaisut

5.6 Yhdistetty kuvaus

1.1 Vektorit. MS-A0007 Matriisilaskenta. 1.1 Vektorit. 1.1 Vektorit. Reaalinen n-ulotteinen avaruus on joukko. x 1. R n. 1. Vektorit ja kompleksiluvut

Insinöörimatematiikka D

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

Reaalianalyysin perusteita

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

1 sup- ja inf-esimerkkejä

Kertausta: avaruuden R n vektoreiden pistetulo

Johdanto Lassi Kurittu

Luento 8: Epälineaarinen optimointi

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 );

Yhtenäisyydestä. Johdanto. Lähipisteavaruus. Tuomas Korppi

Johdatus matematiikkaan

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 4: Ketjusäännöt ja lineaarinen approksimointi

LUKU 6. Mitalliset funktiot

peitteestä voidaan valita äärellinen osapeite). Äärellisen monen nollajoukon yhdiste on nollajoukko.

Transkriptio:

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. Johdanto Funktionaalianalyysissa tutkitaan muun muassa ääretönulotteisten vektoriavaruuksien, ja erityisesti täydellisten normiavaruuksien eli Banach avaruuksien ominaisuuksia. (joskus myös yleisempien topologisten vektoriavaruuksien ominaisuuksia). näiden välisten jatkuvien lineaaristen (tai epälineaaristen) kuvausten ominaisuuksia. edellisten kohtien monia eri sovelluksia. Yritämme seuraavan esimerkin kautta selvittää, miksi tällaisia kysymyksiä tutkitaan, ja samalla myös millaisia sovelluksia funktionaalianalyysillä tyypillisesti on. Esimerkki: Tarkastellaan integraaliyhtälöä (.1) f(x) λ K(x, s)f(s)ds = g(x), x [, 1], missä g : [, 1] R ja K : [, 1] [, 1] R ovat jatkuvia. Tehtävänä on löytää funktio f, jolle yhtälö (.1) pätee. Käy ilmi että i) jos parametri λ on pieni, yhtälön ratkaisu olemassa ja yksikäsitteinen; toisaalta ii) kaikilla λ :illa näin ei välttämättä ole; herää siis kysymys mitä voidaan sanoa näistä poikkeuksellisista parametreista. Tällaisiin kysymyksiin päädytään esimerkiksi monissa fysiikan kysymyksissä, vaikkapa viulun kielen ominaisvärähtelyjä määrättäessä. Itse asiassa, yksi matemaattisen fysiikan keskeisistä kysymyksistä 19 luvun taitteessa oli selittää miksi ominaisvärähtelyjen joukko (so. poikkeusparametrien joukko) on diskreetti; kysymys palautui differentiaaliyhtälöiden kautta tyyppiä (.1) oleviin yhtälöihin. Huomaa että funktio K(x, s) voi olla hyvinkin monimutkainen, eikä yhtälön suora integrointi, tavalla tai toisella, voi tulla kysymykseen; korkeintaan voimme hakea numeerisia ratkaisuja, kunhan yhtälöt kunnolla ymmärretään. Miten yhtälöitä (.1) voisi silloin lähestyä?

2 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI Tilanteen selvittämistä varten identifioidaan ensin (mahdollisten) ratkaisujen avaruus; luonnollinen arvaus on seuraava vektoriavaruus joka esiintyy jo Analyysi I:ssä (entisessä Differentiaali- ja integraalilaskenta I.1:ssä), C(, 1) = { f : [, 1] R : f jatkuva välillä [, 1] } Avaruuteen liittyy luonnollinen etäisyyden mitta, eli normi (tästä myöhemmin paljon lisää): f = sup f(t) <, f C(, 1). t [,1] Pari ( C(, 1), ) tulee olemaan tyypillinen esimerkki Banachin avaruudesta. Yhtälöön (.1) liittyy operaattori T : C(, 1) C(, 1), (T f)(x) = K(x, s)f(s)ds Huomataan, että tämä on avaruuden C(, 1) luonnollisen yhteenlaskun suhteen lineaarinen, so. T (λ 1 f + λ 2 g) = λ 1 T (f) + λ 2 T (g) f, g C(, 1) Lisäksi, yhtälö (.1) voidaan kirjoittaa muotoon f λ T (f) = g Kysymys on siis siitä, onko lineaarinen operaattori I λt kääntyvä (bijektio)! Integraaliyhtälömme on nyt muuttunut lineaarisen operaattorin ominaisarvotehtäväksi, ja ratkaisua varten meidän tulee kehittää lineaarialgebrallisia menetelmiä vektoriavaruuksissa kuten C(, 1). Nopeasti havaitaan kuitenkin selvä pulma: vektoriavaruus C(, 1) on ääretönulotteinen! Ei siis ole ollenkaan selvää mitkä/millä ehdoin lineaarialgebran tulokset yleistyvät näihin uusiin avaruuksiin. Tai mitä operaattoreilta vaaditaan, että lineaarialgebran ominaisarvotehtävät yleistyvät näihin ääretönulotteisiin tilanteisiin. Funktionaalianalyysi pyrkii vastaamaan tämän tyyppisiin kysymyksiin, kehittämään ääretönulotteisten avaruuksien teoriaa silmälläpitäen esim. yllä kuvatun kaltaisia sovelluskohteita. Tällä kurssilla selvitämme Banach avaruuksien perusominaisuudet, keskeisimmät esimerkit (funktio- yms.)avaruuksista sekä myös Banach avaruuksien operaattoreiden perusominaisuudet. Pyrimme myös antamaan esimerkkejä teorian sovelluksista, ja tulemme mm. osoittamaan yo. väitteen i); jos aika riittää kurssin loppupuolella voidaan myös tarkastella kysymystä ii).

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 3 Sana funktionaali tarkoitti alunperin (noin 188 191) sellaista jatkuvaa kuvausta, jonka määrittelyjoukko on jokin funktioavaruus ; tyypillisesti ϕ: C(, 1) R, ϕ(f) = φ: C(, 1) R, φ(f) = f(s) ds, f(s) 2 ds tai (epälineaarinen funktionaali). Nyttemmin termin käyttö on hieman muuttunut, kuten myöhemmin huomaamme. Funktionaalianalyysin sovellusaloja ovat muun muassa (muu) klassinen analyysi (reaali-, kompleksi- ja harmoninen analyysi) variaatiolaskenta ja approksimaatioteoria differentiaali- ja integraaliyhtälöt (TDY,ODY) matemaattinen fysiikka (kvanttimekaniikka,... ) dynaamiset systeemit optimointi numeerinen analyysi (teoria) tn-teoria ja stokastiikka. Kääntäen, analyysi ja sen sovellukset synnyttävät jatkuvasti uusia funktionaalianalyysin tutkimuksia.

4 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 1. Metriikka ja metrinen avaruus 1.1. Määritelmä. Olkoon X joukko. Kuvaus d : X X R + on metriikka X:ssä, jos (M1) (M2) d(x, z) d(x, y) + d(y, z) kaikilla x, y, z X ( kolmioepäyhtälö ) d(y, x) = d(x, y) kaikilla x, y X (M3) d(x, y) = x = y (Huom: d(x, y) kaikilla x, y X) Sanomme, että (X, d) eli joukko X varustettuna metriikalla d, on metrinen avaruus (yleensä jätetään d merkitsemättä, jos se selviää yhteydestä). Huomautus. (1) Funktionaalianalyysin peruskurssilla metriikka d on (yleensä) jonkin normin indusoima (vrt. luku 2). (2) Kuvaus d : X X R + on semimetriikka, jos d toteuttaa aksiomat (M1), (M2) sekä aksioman (M4) d(x, x) = kaikilla x X. Merkintöjä: Olkoon (X, d) metrinen avaruus, x X, r > : B(x, r) = { y X : d(x, y) < r } avoin x-keskinen, r-säteinen pallo B(x, r) = { y X : d(x, y) r } suljettu x-keskinen, r-säteinen pallo. X r x B(x, r) Kuva 1. Avoin pallo B(x, r) metrisessä avaruudessa (X, d) Oletamme, että lukija on tutustunut metristen avaruuksien perusteisiin (vrt. esim. [Väisälä : Topologia I]). Lukijan tulisi kerrata mitä metrisissä avaruuksissa tarkoittavat käsitteet avoin joukko, suljettu joukko ja kompakti joukko; samoin mitä tarkoitetaan ympäristöllä, ympäristökannalla, aliavaruudella, suppenevalla pistejonolla, jatkuvalla kuvauksella,...

FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI 5 Muistamisen helpottamiseksi listaamme alla lyhyesti eräitä näistä käsitteistä. Olkoon (X, d) metrinen avaruus: avoimet ja suljetut joukot: joukko A X on avoin jos jokaista x A vastaa sellainen r = r x >, että avoin pallo B(x, r) A A X on suljettu jos komplementti A = { x X : x / A } on avoin metriikan indusoima topologia on joukkoperhe τ d = { A X : A on avoin X:ssä }. ympäristökanta, relatiivitopologia jonon raja-arvo ja suppeneminen: jono (x n ) X suppenee kohti x X, jos d(x n, x) n Siis jokaista ε > vastaa sellainen n ε N, että d(x n, x) < ε kaikilla n n ε. Merkintä: x n n x tai lim x n = x. n jatkuva kuvaus : Olkoot (X, d) ja (Y, d ) metrisiä avaruuksia. Kuvaus f : X Y on jatkuva pisteessä x X, jos jokaista ε > vastaa sellainen δ = δ(x, ε) >, että d (f(x), f(y)) < ε aina kun d(x, y) < δ (ja y X). f on jatkuva X:ssä jos f on jatkuva jokaisessa pisteessä x X. kompakti joukko (Heine-Borel,... ) 1.2. Esimerkki. R n varustettuna euklidisella metriikalla n d(x, y) = x j y j 2 = x 1 y 1 2 + + x n y n 2, j=1 kun x = (x 1,..., x n ), y = (y 1,..., y n ) R n. (erikoistapaus n = 1 : d(x, y) = x y, x, y R). Kuvaus d on metriikka : TopoI, DII (tai myöhemmin avaruuden l p yhteydessä). Kun n = 2 ja x = (x 1, x 2 ), niin y = (y 1, y 2 ) B ( x, r ) jos ja vain jos (x 1 y 1 ) 2 + (x 2 y 2 ) 2 < r 2. Metrinen avaruus (X, d) on separoituva, jos on olemassa numeroituva osajoukko A X, niin että joukon A sulkeuma Ā = X. Sanomme myös, että A

6 FUNKTIONAALIANALYYSIN PERUSKURSSI (x 1,x 2) r Kuva 2. Avoin tason R 2 pallo B((x 1, x 2 ), r) on tiheä X:ssä. Sulkeuma voidaan kuvailla metriikan d avulla: jos A X, niin A:n sulkeumalle Ā on x Ā on olemassa sellainen jono (x n) A, että d(x n, x) n. Separoituvuusehto Ā = X tarkoittaa siis: jos y X ja ε > ovat mielivaltaisia, niin on olemassa sellainen alkio x A, että d(x, y) < ε. 1.3. Esimerkki. (R n, d) on separoituva, kun d on euklidinen etäisyys. Todistus. Jos x = (x 1,..., x n ) R n ja ε > on annettuja, niin valitaan jokaisella j {1,..., n} sellainen rationaaliluku q j Q, että x j q j < ε, j = 1,..., n, n mikä on mahdollista, sillä Q = R. Tällöin q = (q 1,..., q n ) Q Q = Q n, joka on numeroituva (Q on numeroituva) ja n d(x, q) = x j q j 2 < n ε2 } {{ } n = ε. j=1 < ε2 n 1.4. Lause. Olkoon X metrinen avaruus ja oletetaan, että on olemassa ylinumeroituva kokoelma U avaruuden X avoimia pistevieraita epätyhjiä osajoukkoja. Silloin X ei ole separoituva. Todistus. Vastaoletus: Oletetaan, että X on separoituva. Tällöin X = A, missä A = {a 1, a 2,... } numeroituva. Jos U U, niin U X on avoin ja epätyhjä. Siispä löytyy sellainen n U N, että a nu U. Saadaan siis kuvaus α: U N, α(u) = n U. Näin saatu kuvaus α on injektio, sillä jos U, V U ja U V, niin U V =. Tämä seuraa, sillä oletuksen nojalla U on pistevieras kokoelma. Siispä jos a nu a nv, niin n U n V, joten kuvaus α on injektio. Tästä kuitenkin seuraisi, että U on numeroituva, mikä on ristiriidassa oletuksen kanssa.