Нужна помощь в решении контрольной. Важно само решение, можно даже пример решения идентичного задания. Если кому не сложно. 🙂
1) Является ли функция $%p(x,y)=\max(3|x_1|,4|x_2|)$% нормой на $%R^2$%? Должно быть таки имелось ввиду x1,x2, вместо х, у.
2) Доказать, что функционал $%f:C[-1,1]→R, f(x)=x(-1)-2x(1)$% является линейным и непрерывным, найти его норму.
3) Доказать, что оператор $%A:l_1→l_1, Ax = (\fracx_1,\fracx_2. \fracx_n. )$%, где $%x=(x_1,x_2. ) \in l_1$%, есть линейным, непрерывным и найти его норму.
@DocentI Пункты 4 и 5 перенесла в другой вопрос, а то слишком длинный ответ. Если хотите, пересоздайте его под своим именем, тогда я свой удалю.
4) Исследовать на поточечную и равномерную сходимость последовательность операторов $%A_n:C[0,\pi]→C[0,\pi], A_nx(t)=\frac>x(t)$%
5) Проверить существует ли непрерывный обратный оператор к оператору $%A:l_2→l_2, Ax=(2x_1-x_2,x_2,x_3,x_4. )$%, где $%x=(x_1,x_2. ) \in l_2$%
задан 17 Апр ’12 4:01
Уважаемый участник, пишите, пожалуйста, вопросы текстом на русском языке с формулами в тексте, иначе вопросы будут удаляться.
Условие неясное. Написана функция или ее норма? Что такое x,y,x1,y1, и как они связаны между собой?
Раньше было фото вопросов (6 штук) на украинском языке. По-моему, это неправильный перевод! Сейчас дам свою редакцию. Вот это фото
Уважаемый @ХэшКод. Это Вы переводили вопрос с украинского? Совершенно неверно! На украинском было все понятно. Даже приятно заодно расширить свои лингвистические познания. Разрешите автору задать вопрос самому.
Перевел на русский и обновил вопрос, спасибо за решения! Вопрос открыт.
Первое задание задано неаккуратно. Что является аргументами p — (x, y) или $%(x_1, x_2)$%? Или $%(x_1, x_2)$% — компоненты вектора x? Это противоречит утверждению, что норма задана в $%R^2$%. Будем писать $%(x_1, x_2)$%.
Норма удовлетворяет двум свойствам а) однородность б) неравенство треугольника. Проверим первое. Если y = kx, то $%p(y_1,y_2)=\max(3|kx_1|,4|kx_2|=|k|\max(3|x_1|,4|x_2|)=|k|p(x_1,x_2)$%, свойство выполняется.
Неравенство треугольника: $%p(x_1+y_1,x_2+y_2)=\max(3|x_1+y_1|,4|x_2+y_2|)$% должно не превосходить суммы $%\max(3|x_1|,4|x_2|)+\max(3|y_1|,4|y_2|)$%.
Пусть, например, в первом максимуме большим является $%3|x_1+y_1|$%. Это выражение не превосходит $%3|x_1|+3|y_1|$% (неравенство треугольника для модуля). Здесь первое слагаемое не больше $%\max(3|x_1|,4|x_2|)$%, второе — $%\max(3|y_1|,4|y_2|)$%. Значит, неравенство треугольника в этом случае выполняется. Аналогично рассматривается второй случай.
2) Линейность, думаю, Вы и сами проверите. Надо подставить в f сумму функций x(t) + y(t). А также kx(t), где k — константа. Что касается нормы, тут сложнее. Не очень хорошо помню, как именно вводится норма для функционала (наверное, есть разные способы). Пусть, например, так: $%\|f\| = \sup \frac $%. Правда, тогда надо выбрать и норму x(t), котороя может быть разной. Например, с заданной интегралом, или sup. Уточните, какая норма функции здесь имеется в виду?
Скорее всего в $%C[-1;1]$% нормой будет супремум функции. Достаточно рассмотреть функции, норма которых равна 1, т.е. $%\max|x(t)|=1$%. Для таких функций $%f(x)\le 3$%, причем значение 3 достигается, например, для функции $%x(t)=t$%. Значит, норма f равна 3.
3) В $%l_1$% видимо, нормой будет сумма ряда $%\sum|x_i|$%? Как и в предыдущем случае, рассмотрим все x, для которых эта сумма равна 1. Посмотрим, во сколько раз может увеличить ее преобразование A. Ясно, что не более, чем в 3/2 раза. Это значение достигается для $%x=(1,0,0. 0. )$%. Непрерывность следует из других свойств. Имеем $%|Ax-Ay|=|A(x-y)|\le 3/2|x-y| ссылка
источник
Для печати
Пред. тема | След. тема
Автор
Сообщение
Swag
Начинающий
Зарегистрирован: 27 ноя 2010, 10:14 Сообщений: 8 Откуда: Екатеринбург Cпасибо сказано: 6 Спасибо получено: 0 раз в 0 сообщении Очков репутации: 1
Пара задач на норму линейного оператора. Был бы очень признателен
1) Найти норму линейного оператора [math]A \colon C[0,2] \to C[0,2][/math] и проверить достижимость нормы [math]Ax(t)=(t-1)^2x(t)[/math]
2) Линейный оператор [math]A \colon l_2\to l_2[/math] задан формулой [math]Ax=\left(0,\fracx_1,\ldots,\fracx_k,\ldots\right)[/math] , [math]x=(x_1,x_2,\ldots)[/math] . Показать, что [math]A[/math] ограничен и найти его норму. Будет ли она достижима?
Light & Truth
Зарегистрирован: 14 мар 2010, 14:56 Сообщений: 4584 Cпасибо сказано: 33 Спасибо получено: 2266 раз в 1751 сообщениях Очков репутации: 580
1) Т.к. функция [math](t-1)^2[/math] не превосходит 1 на промежутке [0,2], то
Поэтому норма оператора не превосходит 1. С другой стороны, взяв в качестве функции x(t) функцию, равную тождественно единице [math]x(t)\equiv1[/math] , получим
Следовательно, норма оператора равна 1.
2) Отметим неравенство [math]\frac справедливое для всех натуральных чисел k. Отсюда следует неравенство
Поэтому норма оператора не превосходит 2. С другой стороны, взяв последовательность элементов [math]x_n \in l_2,[/math] у которых на всех местах стоят нули , кроме места с номером n, на котором стоит 1, получим
Следовательно, норма оператора равна 2. Эта норма недостижима.
4.1. Определение линейного функционала. Примеры линейных ограниченных функционалов. Теорема Рисса
4.2. Теорема Хана – Банаха о продолжении линейного функционала и ее следствия
Определение 4.1.Линейным функционалом на линейном пространстве X над полем K называется отображение f : X ® K, удовлетворяющее условиям
Сопоставляя определение 4.1 с определениями лекции 15 курса «Функциональный анализ. Часть 1», видим, что линейный функционал является частным случаем линейного оператора. В частности, для линейного функционала справедливы все понятия и теоремы лекции 1.
Приведем некоторые из этих понятий.
1. Линейный функционал на нормированном пространстве X называется ограниченным, если существует постоянная C > 0 такая, что справедливо неравенство | f (x) | £ C ||x||.
2. Нормой ограниченного линейного функционала f называется наименьшая из констант C, при которых справедливо неравенство ограниченности, т. е. || f || = inf C =.
Определение 4.2. Пространство L (X, K) линейных ограниченных функционалов на X называется сопряженным к пространству X и обозначается X‘.
Согласно теореме 1.1, сопряженное пространства является полным нормированным пространством.
Пример 4.1. Пусть X – конечномерное нормированное пространство с базисом e1, e2,¼, en. Тогда любой элемент x представляется в виде , xk Î R. Поскольку в X все нормы эквивалентны (см. раздел 16.1 курса «Функциональный анализ. Часть 1»), будем считать, что . Если f – линейный функционал на X, то , где xk = f (ek). Полагая , имеем f (x) = (x, x). Из неравенства Коши – Буняковского получаем оценку | f (x) | = | (x, x) | £ ||x|| ||x||, которая показывает, что в конечномерном нормированном пространстве любой линейный функционал f ограничен.
Пример 4.2. Пусть X = C [0, 1]. Функционал f на X определим формулой . Линейность функционала f следует из свойств интеграла:
.
Проверим ограниченность этого функционала:
.
Пример 4.3. Пусть a(t) – интегрируемая по Лебегу функция. На нормированном пространстве C [0, 1] определим функционал формулой , где интеграл понимается в смысле Лебега. Линейность этого функционала очевидна. Неравенство есть неравенство ограниченности для функционала f, причем .
На пространстве C [0, 1] могут быть функционалы и других видов.
Пример 4.4. На пространстве C [– 1, 1] определим линейный функционал d формулой d (x) = x(0). Так как |d (x) | = | x(0) | £, то функционал d ограничен и ||d || = 1. Однако не существует функции a(t) Î L1 [– 1, 1] такой, что для всех x Î C [– 1, 1]. Действительно, предположим противное и выберем последовательность
Тогда xn Î C [– 1, 1] и xn(0) = 1 для всех n. Подставляя xn в формулу, получаем
. (1)
Так как a(t) xn(t) ® 0 почти всюду и | a(t) xn(t) | £ | a(t) |, то, переходя в равенстве (1) к пределу по теореме Лебега, будем иметь . Получаем противоречие.
Пример 4.5. Пусть X = Lp(T,m) и пусть g Î Lq(T,m), где 1 / p + 1 / q = 1. На пространстве Lp(T,m) определим линейный функционал формулой
. (2)
Согласно неравенству Гёльдера (см. раздел 11.2 курса «Функциональный анализ. Часть 1»), интеграл (2) существует и справедливо неравенство
, (3)
которое является неравенством ограниченности для функционала f, и из (3) получаем, что .
Пример 4.6. Пусть H – гильбертово пространство и u Î H – произвольиый элемент H. Линейный функционал на H определим формулой f (x) = (x, u). Линейность этого функционала следует из аксиом скалярного произведения, а неравенство Коши – Буняковского | (x, u) | £ ||x|| ||u|| является неравенством ограниченности для функционала f и показывает, что || f || £ ||u||. Так как в случае x = u имеем равенство f (u) = (u, u) = ||u|| ||u||, то постоянная ||u|| есть наименьшая, при которой справедливо неравенство ограниченности, т. е. || f || = ||u||.
Следующая теорема утверждает, что справедливо и обратное.
Теорема 4.1 (Рисс). Для любого ограниченного функционала f на гильбертовом пространстве H существует, и притом единственный, элемент u Î H такой, что f (x) = (x, u), причем || f || = ||u||.
Существование. Пусть N = Ker f = x : x Î H, f (x) = 0>. Это линейное подпространство в H. Оно замкнуто в силу непрерывности f. (Если xn ® x и xn Î N, то , т. e. x Î N.) Если N = H, то f (x) = (x, 0). Пусть N ¹ H, тогда, согласно теореме о проекции (теорема 17.3 курса «Функциональный анализ. Часть 1»), существует элемент u ^ N, u ¹ 0. Возьмем произвольный элемент x Î H и построим элемент . Так , то x1 Î N. Тогда (x1, u) = 0, т. е. , откуда f (x) = (x, u), где .
Равенство || f || = ||u|| было доказано в примере 4.6.
Доказанная теорема утверждает, что между элементами гильбертова пространства H и его сопряженного H’ существует биективное соответствие H ‘ u ® fu Î H’, где fu (x) = (x, u). Очевидно, что это отображение обладает свойствами , (такие отображения называются антилинейными) и, так как ||u|| = || fu ||, оно изометрично.
Значения линейных функционалов в R n являются координатами точки x в некоторой системе координат. С этой точки зрения можно рассматривать и линейные ограниченные функционалы в нормированном пространстве, т. е. значения линейных ограниченных функционалов в точке x считать координатами точки x и вместо x рассматривать ее «координаты» f (x). Поэтому можно считать, что введение сопряженного X’ к бесконечномерному нормированному пространству X аналогично введению координат в геометрическом пространстве. Для обоснования правомерности такой точки зрения нужно прежде всего показать, что линейных ограниченных функционалов на нормированном пространстве достаточно много в том смысле, что по значениям всех линейных ограниченных функционалов точка x Î X определяется однозначно.
Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:
Лучшие изречения:Для студентов недели бывают четные, нечетные и зачетные. 9465 — | 7448 — или читать все.
источник
Здесь я постараюсь написать теоретический минимум по второй части курса функционального анализа.
Большая часть материала взята из Википедии, чтобы не перебивать формулы и все такое. Все остальное бралось из конспектов, лучший из них лежит на firun.ru
Функциональный анализ — раздел математики, в котором изучаются бесконечномерные пространства (в основном пространства функций) и их отображения.
Метрическое пространство [math]M[/math] есть множество точек с метрикой [math]d \colon M \times M \to \mathbb[/math] :
Метрическое пространство называется полным, если любая фундаментальная последовательность в нём сходится к некоторому элементу этого пространства.
Банаховым пространством (B-пространством) называется нормированное линейное пространство, полное по метрике, порождённой нормой.
Пространство непрерывных функций — линейное нормированное пространство, элементами которого являются непрерывные на отрезке [math][a,b][/math] функции (обычно обозначается [math][a,b][/math] ). Норма в этом пространстве определяется следующим образом: [math]||x||_[a,b]>=\max_|x(t)|[/math]
Теорема Рисса — Фреше: Для любого непрерывного линейного функционала [math]f[/math] на Гильбертовом пространстве [math] H[/math] существует единственный вектор [math]y \in H[/math] такой, что [math]f(x)= \langle x,y \rangle[/math] для любого [math]x \in H[/math] . При этом норма линейного функционала [math]f[/math] совпадает с нормой вектора [math]y[/math] : [math]\|f\|=\sup_ |f(x)|= \sqrt[/math] . Теорема также означает, что пространство всех линейных ограниченных функционалов над [math]H[/math] изоморофно пространству [math]H[/math] .
Теорема (Хан-Банах) о продолжении линейного функционала с сохранением мажоранты: любой линейный функционал [math]f(x)[/math] , определённый на подпространстве [math]L[/math] линейного пространства [math]X[/math] и удовлетворяющий условию [math]|f(x)| \leq p(x), \forall x \in L[/math] , где [math]p(x)[/math] — некоторый положительно однородный функционал (определённый на всем пространстве [math]X[/math] ) то [math]f(x)[/math] может быть продолжен на все пространство [math]X[/math] с сохранением этого условия.
Теорема (Хан-Банах) о непрерывном продолжении линейного функционала: всякий линейный функционал [math]f(x)[/math] , определённый на линейном многообразии [math]L[/math] линейного нормированного пространства [math]X[/math] , можно продолжить на все пространство с сохранением нормы.
Следствие: для любых двух различных точек линейного пространства существует линейный функционал, определённый на всем пространстве и такой, что его значения в этих точках различны.
Ядром линейного отображения [math]f\colon A\to B[/math] называются подмножество [math]A[/math] , которое отображается в нуль: [math]\mbox\,f = \. Ядро линейного отображения образует подпространство в линейном пространстве [math]A[/math] .
Пусть [math]A[/math] — оператор, действующий в банаховом пространстве [math]E[/math] . Число λ называется регулярным для оператора [math]A[/math] , если оператор [math]R(\lambda)=(A — \lambda I)^[/math] , называемый резольвентой оператора [math]A[/math] , определён на всём [math]E[/math] и непрерывен. Множество регулярных значений оператора [math]A[/math] называется резольвентным множеством этого оператора, а дополнение резольвентного множества — спектром этого оператора.
Определение:
Замыкание [math]Cl \; A = F[/math] , если [math]F[/math] — замкнутое, [math]A \subseteq F[/math] и [math]\forall[/math] замкнутого [math]G: A \subseteq G \Rightarrow F \subseteq G[/math]
Определение:
[math]A[/math] всюду плотно в [math]X[/math] , если [math]Cl \; A = X[/math]
Определение:
[math]A[/math] нигде не плотно в [math]X[/math] , если [math]\forall V_r(x)\; \exists V_(y) \subset V_r(x): V_(y) \cap A = \O[/math]
Определение:
[math]A[/math] I категории по Бэру в [math]X[/math] , если [math]A = \cup A_i[/math] (счетное объединение), [math]A_i[/math] нигде не плотно в [math]X[/math] , иначе II категории
[math]S(E, \mu)[/math] — пространство измеримых функций на [math]E[/math] по [math]\mu[/math] . На этом пространстве определена метрика [math]\rho (f, g) = \int\limits_E \frac d\mu[/math]
[math]\forall z \notin Y \; \forall \varepsilon\; \exists y_ \in Y : \rho(z, Y) \leq \|z — y_\| \leq \frac \cdot \rho(z, Y)[/math] (по свойствам inf). Тогда положим [math]z_[/math] из условия леммы равным [math]\frac>\|>[/math]
[math]\triangleleft[/math]
Лемма (пример применения леммы):
[math]X[/math] — бесконечномерное НП [math]\Rightarrow[/math] любой шар в нем — не компакт
Определение:
[math]C[0,1][/math] — пространство непрерывных функций на [math][0,1][/math] . На этом пространстве определена норма [math]\|f\| = \max\limits_|f(t)|[/math]
Определение:
[math]L_p(E)[/math] — пространство измеримых на [math]E[/math] функций [math]f : \int\limits_E|f|^p \lt +\infty[/math] . На этом пространстве определена норма [math]\|f\| = \sqrt[p][/math]
Определение:
Скалярное произведение [math]\langle x,y \rangle[/math]
[math]\langle\alpha x_1 + \beta x_2,y \rangle = \alpha\langle x_1, y \rangle + \beta \langle x_2, y \rangle [/math]
Сопряженным к оператору [math]A : X \to Y[/math] называется такой оператор [math]A^* : Y^* \to X^*[/math] , что [math]A^* \varphi = \varphi \circ A[/math] , то есть [math]A^*\varphi = f : f(x) = \varphi(Ax)[/math]
Лемма:
[math]\|A\|=\|A^*\|[/math]
Определение:
Ортогональным дополнением линейного множества [math]M \subset E[/math] называется множество [math]M^ = \. [math]M^ = \. Заметим, что из непрерывности функционалов следует замкнутость ортогональных дополнений.
Лемма:
[math]E^ = \,\; E^ = \[/math]
Определение:
Оператор [math]A[/math] компактен, если [math]\forall G : G[/math] — ограниченное [math]\Rightarrow A(G)[/math] — относительно компактно
Лемма:
Компактные операторы обладают следующими свойствами:
[math]A : X \to Y[/math] — компактный, [math]X[/math] — бесконечномерно [math]\Rightarrow[/math] оператор [math]A[/math] не может быть непрерывно обратим
Определение:
Система точек [math]\ \subset X[/math] называется базисом Шаудера, если любой элемент пространства [math]X[/math] единственным образом представим в виде линейной комбинации этих точек
Лемма:
Пусть [math] A \in L(E, F) [/math] , и [math] \exists \alpha \; \forall y \in R(A)\; \exists x \in E : \|x\| \leq \alpha \|y\| , Ax=y[/math] . Тогда [math] R(A) [/math] — замкнуто.
Будем работать с [math]E[/math] , как с банаховым пространством.
Def: Пространство всех линейных функционалов на [math]E[/math] образует линейное пространство (прошлый семестр). Это пространство называется сопряжённым к [math]E[/math] , оно обычно обозначается [math]E^*[/math] .
Def: Пусть [math]A:E\to F[/math] — непрерывный линейный оператор, действующий из банахова пространства [math]E[/math] в банахово пространство [math]F[/math] . И пусть [math]E^*, F^*[/math] — сопряжённые пространства. Обозначим [math]\forall x\in E, f\in F^* \langle Ax,f\rangle =f(Ax)[/math] . Если [math]f[/math] — фиксировано, то [math]\langle Ax,f \rangle [/math] — линейный непрерывный функционал в [math]E, \langle Ax,f \rangle \in E^*[/math] . Таким образом, для [math]\forall f\in F^*[/math] определён линейный непрерывный функционал из [math]E^* [/math] , поэтому определён оператор [math]A^*:F^*\to E^*[/math] , такой что [math]\langle Ax,f \rangle=\langle x,A^*f \rangle[/math] . [math]A^*[/math] называется сопряжённым оператором.
Th: Пусть задан линейный оператор [math]A:E\to F[/math] . Тогда норма оператора [math]A^*:F^*\to E^*[/math] совпадает с нормой [math]A[/math] .
Def: Пусть [math]S[/math] некоторое линейное множество. Тогда его ортогональное дополнение [math]S^\perp = \[/math] .
Th: Имеют место соотношения: [math]E^\perp = \[/math] ; [math](E^*)^\perp = \[/math] .
(при доказательстве используем теорему Хана-Банаха)
(Здесь можно написать красивый текст из конспекта про важность теорем и все такое)
Th: Пусть задан линейный оператор [math]A:E\to F[/math] , где [math]E[/math] и [math]F[/math] банаховы. Тогда [math]\overline = (Ker(A^*))^\perp[/math] .
Th: Пусть множество значений оператора [math]A[/math] замкнуто: [math]R(A) = Cl(R(A))[/math] . Тогда верно [math]R(A^*) = Cl(R(A^*)) = (Ker(A))^\perp[/math] .
Def: Линейный оператор [math]A:E\to F[/math] называется компактным, если он переводит любое ограниченное множество из [math]E[/math] в относительно компактное множество в [math]F[/math] .
Th: Пусть операторы [math]A, B:E\to E[/math] такие, что [math]A[/math] компактен, а [math]B[/math] ограничен. Тогда операторы [math]AB[/math] и [math]BA[/math] компактны.
Def: Система векторов [math]\[/math] топологического векторного пространства [math]E[/math] называется базисом Шаудера, если каждый элемент [math]f \in E[/math] разлагается в единственный, сходящийся к [math]f[/math] ряд по [math]\[/math] : [math]f= \sum_^ f_i e_i[/math] , где [math]f_i[/math] — числа, называемые коэффициентами разложения вектора [math]f[/math] по базису [math]\[/math] .
Теперь походим вокруг альтернативы Фредгольма-Шаудера.
Утв. Пусть [math] A [/math] — компактный оператор, [math] H = I — A [/math] . Тогда, [math] dim (Ker H)\lt +\infty [/math]
Def: Пусть на замкнутом шаре [math]\overline \subset X[/math] , где [math]X[/math] — метрическое пространство, определён оператор [math]A: \overline \subset X \to X[/math] . Он называется сжатием на [math]\overline[/math] , если [math]\exists\alpha\in(0; 1)[/math] такой, что для [math]x,y \in M[/math] выполняется [math]\rho(x,y)>[/math] .
Th.(Банаха о неподвижной точке) Пусть [math]T : \overline \to \overline[/math] и является сжатием, тогда в этом шаре у оператора [math]T[/math] [math]\exists ![/math] неподвижная точка.
Рассмотрим [math]T : V_r(x_0) \to Y[/math] , где [math]V_r(x_0) \subset X[/math] и, кроме того, [math]X, Y[/math] — нормированные пространства.
Пусть [math]\|\delta x \| \lt r[/math] . Тогда, очевидно, [math]x + \delta x \in V_r(x_0)[/math] .
Def. Отображение [math]T[/math] называется дифференцируемым по Фреше в точке [math]x_0[/math] , если существует оператор [math]A_ \in L(X,Y)[/math] такой, что [math]\delta T(x_0, \delta x) = A_(\delta x) + o(\delta x)[/math] , где [math]o(\delta x)[/math] несёт следующий смысл: [math]\frac_Y > _X> \to 0[/math] .
Обычно, в случае дифференцируемого отображения используют следующее обозначение: [math]T_‘ = A_[/math] . Подчеркнем, что [math]T_‘: X \to Y[/math] . Аргументом является «отклонение» некоторой точки [math]x'[/math] от [math]x_0[/math] : [math]x — x_0[/math] . А результат применения оператора: [math]T(x’) — T(x_0)[/math] с точностью до [math]o(\delta x = x’ — x)[/math] .
Lm. Рассмотрим оператор [math]T(x, t) =\int_0^1 K(t,s,x(s))ds[/math] , действующий на [math]x(t) \in C[0,1][/math] , и где [math]K = W(v, y, z); v, y \in [0, 1][/math] , [math] z \in \mathbb R[/math] , и существует непрерывная по [math]v, y, z[/math] производная [math]\frac[/math] . Тогда в любой точке пространства [math]C[0,1][/math] это отображение дифференцируемо и его производная Фреше задается интегральным линейным по [math]\delta x[/math] оператором: [math]T_‘(\delta x, t) = \int_0^1 \frac(t, s, x_0(s))\delta x(s) ds[/math] .
Lm. (Неравенство Лагранжа) Пусть [math]X, Y[/math] — нормированные пространства, [math]V[/math] — некоторый шар в [math]X[/math] и дан оператор [math]T : V \to Y[/math] и на всем этом шаре [math]\exists T'(x)[/math] . Тогда для любых [math]a, b \in V : \|T(b) — T(a)\| \le M _X[/math] , где [math]M = sup_\|T'(x)\|[/math] .
Пусть [math]V[/math] — шар в [math] X, V \subset X[/math] , а [math]W \subset Y[/math] — шар в [math]Y[/math] , и задан оператор [math]T : \times \rightarrow Y[/math] .
Пусть [math] \forall x \in V, \forall y \in W \quad \exists T^_y [/math] — дифференциал Фреше, непрерывный как отображение переменных [math]x[/math] и [math]y[/math] .
Пусть также [math]T^_(x_0, y_0)[/math] — непрерывно обратим.
Тогда задача о неявном отображении для [math]T(x, y) = 0[/math] c начальным решением [math]T(x_0, y_0) = 0[/math] разрешима в некоторых окрестностях точек [math]x_0, y_0[/math] , а именно: для любого [math]x’ \in V_(x_0)[/math] существует единственное [math]y’ \in V_(y_0) : T(x’, y’) = 0[/math] .
Следствие локальной теоремы о неявном отображении
Дано отображение [math]T : V_r(x_0) \subset X \to V_r(y_0) \subset Y[/math] . [math]T(x_0) = y_0[/math] . Если существует непрерывно-обратимое отображение [math]T_x ‘(x_0)[/math] и отображение [math]T_x ‘(x)[/math] существует на всем шаре, то для любого [math]y \in V_(y_0)[/math] существует единственный [math]x \in V_(x_0) : T(x) = y[/math] .
Th.(о простой итерации) [math]T: V \subset X \to X[/math] и существует [math]\overline \in V : \overline = T(\overline)[/math] . Кроме того, пусть [math]\|T'(\overline)\| \lt 1[/math] . Тогда [math]\exists \delta : \forall x_0 \in V_\delta(\overline)[/math] и [math]x_ = T(x_n)[/math] выполнено [math]lim(x_n) = \overline[/math] .
Th.(о методе Ньютона-Канторовича) [math]F : V \to X, \exists \overline \in V : F(\overline) = 0[/math] . Кроме этого, пусть на [math] V[/math] [math] \exists F'(x)[/math] , непрерывная на нем. Тогда существует окрестность точки [math]\overline[/math] , в которой метод Ньютона-Канторовича осуществим. Т.е. [math]\exists \delta \gt 0 : x_0 \in V_\delta(\overline), x_ = x_n — (F_‘)^(F(x_n))[/math] и тогда: [math] lim(x_n) = \overline [/math] .
Lm.(о проекторах Шаудера) Пусть [math]T: D \subset X \to X[/math] , где [math]X[/math] — нормированное пространство. Тогда существует последовательность компактных операторов [math]T_n: T_n \rightrightarrows T[/math] на D, и при этом [math]\forall T_n[/math] лежит в конечномерном подпространстве [math]X[/math] .
Th.(Шаудера) Если [math]D[/math] — ограниченное выпуклое замкнутое множество в Банаховом пространстве [math]X[/math] и оператор [math]T : D \to D[/math] , то у этого оператора на [math]D[/math] существует неподвижная точка.
источник
1. Линейные операторы в линейных нормированных пространствах. Равносильность непрерывности и ограниченности линейного оператора. Понятие нормы ограниченного оператора. Различные формулы для вычисления норм. Примеры линейных ограниченных операторов.
Одним из важнейших и наиболее хорошо изученных классов отображений является класс линейных операторов, определенных в линейных пространствах. Среди них находятся многие операторы алгебры и анализа.
Определение 1. Пусть X и Y – линейные нормированные пространства. Отображение А, действующее из X в Y , называется линейным оператором, если выполняются условия:
2) оператор является однородным, т.е. Аlх = lAx, для любого вещественного (комплексного числа) l.
Определение 2. Линейный оператор А, действующий из Х в Y, называется непрерывным в точке х, если из сходимости xn ® x вытекает сходимость Axn ® Ax. Линейный оператор А, действующий из Х в Y, называется непрерывным, если он непрерывен в каждой точке пространства Х.
Лемма 1. Если линейный оператор А, действующий из Х в Y, непрерывен в точке х, то он непрерывен.
Доказательство. Покажем, что оператор А непрерывен в любой точке y. Пусть уn®y. Тогда yn – y + x ® x. В силу непрерывности в точке х вытекает сходимость А(yn – y + x) ® Ах или (в силу линейности оператора А) Аyn – Ay + Ax ® Ax. Последнее эквивалентно сходимости Аyn ® Ay.
Определение 3. Линейный оператор А, действующий из Х в Y называется ограниченным, если существует такое положительное число Р, что ||Аx|Y|| £ Р||x|X|| для всех хÎХ.
Заметим, что из контекста, как правило, видно в каком пространстве вычисляется норма, и часто мы будем опускать указание этого пространства.
Теорема 1. Ограниченность линейного оператора равносильна его непрерывности.
Доказательство. Пусть оператор А непрерывен, а множество М Ì Х ограниченное. Покажем, что множество А(М) также ограниченное. Ограниченность множества М означает, что существует такое число d, для которого нормы всех точек из М не превосходят d. Пусть напротив множество А(М) не является ограниченным. Это означает, что для любого натурального n существует точка хnÎМ такая, что ||А(хn)|| > n. Рассмотрим точки yn = хn/n. Тогда ||yn|| = ||хn/n|| = ||хn||/n £ d/n ® 0, т.е. yn® 0. Но при этом ||А(yn)|| = ||А(хn/n)|| = ||А(хn)||/n > 1, т.е. неверно, что А(yn) ® 0, что противоречит непрерывности оператора А. Итак, множество А(М) ограничено.
В частности, оператор А переводит единичный шар ||x|| £ 1 пространства Х в ограниченное множество в Y. Пусть для точек из этого шара ||Аx|| £ Р. Рассмотрим произвольный вектор x ? 0 и построим элемент х/||x||. Тогда ||(x/||x||)|| = 1. Отсюда ||Аx||/||x|| = ||(Аx/||x||)|| = ||А(x/||x||)|| £ Р, т.е. ||Аx|| £ Р||x|| при x ? 0. Для нулевого вектора это неравенство очевидно.
Пусть оператор А ограниченный. При любых x, y выполняется неравенство ||Аx — Аy|| = ||А(x — y)|| £ Р||x — y||, откуда из условия xn®x следует, что Аxn ® Аx. Тем самым оператор непрерывный.
Пример 1. Оператор, который каждому вектору пространства X ставит в соответствие нулевой вектор этого пространства, очевидно, является линейным.
Пример 2. Оператор I, ставящий в соответствие каждому вектору х сам вектор х, очевидно, линейный; он называется единичным или тождественным оператором.
Пример 3. Линейный оператор А, переводящий каждый вектор х в λх (λ – фиксированное число), называется оператором подобия.
Пример 4. Пусть Н – сепарабельное гильбертово пространство и e1, e2,…, en, … – полная ортонормированная система в Н. Фиксируем ограниченную последовательность вещественных чисел λ 1, λ 2,…, λn , и для любого вектора
х =,
положим по определению (оператор нормального типа)
А х =.
Так как , то оператор Ах определен во всем пространстве Н. Легко проверить его аддитивность и однородность, а непрерывность легко следует из неравенства
Каждый базисный вектор en переводится оператором А в себя самого с коэффициентом λn: А en = λn en .
Пример 5. На отрезке [a, b] фиксируем непрерывную функцию α(x). В пространстве С[a,b] определен линейный оператор умножения на α(x): .
Пример 6. Пусть Х = Rn, Y = Rm. Каждому элементу х=1, ξ2, . , ξn> Rn с помощью матрицы (аij), i=1, 2, . , m; j=1, 2, . , n ставим в соответствие элемент у=1, 2, . , m> Rm , полагая
, i=1, 2, . , m.
Тем самым задан оператор А: у = Ах, определенный на Rn, со значениями в Rm. В этом случае также говорят, что оператор А задается матрицей (аij), i = 1, 2, . , m; j = 1, 2, . , n. Линейность оператора А устанавливалась в курсе линейной алгебры.
Если yk=Axk, y=Ax, то → для всех j = 1, 2, . n и, следовательно,
, i = 1, 2, . , m
Но это означает, что, yk = Axky = Ax и оператор A непрерывен.
Пример 7. Пусть Х = Y = С[а, b]. Для произвольной функции , положим
(1)
где K(t, s)– непрерывная в квадрате функция. Равенство (1) определяет оператор у = Ах, действующий в С[а, b], который называют интегральным оператором . Аддитивность и однородность оператора практически очевидны. Например:
Непрерывность его вытекает из того, что сходимость в пространстве С[а, b] есть равномерная сходимость, при которой возможен переход к пределу под знаком интеграла. Поэтому если xn(t)→x(t) , то
Пример 8. Пусть Х = Y = L2[а, b]. Снова рассмотрим интегральный оператор
Но теперь будем предполагать, что функция K(t, s), называемая ядром оператора, интегрируема по Лебегу в квадрате по совокупности обеих переменных:
Покажем, что оператор А действует в пространстве L2[а, b]. Из условий k 2 = и следует, что К(t, s)x(s), как функция от и t и s, интегрируема на . Но тогда в силу теоремы Фубини
есть измеримая и интегрируемая функция, и неравенство Гельдера дает
,
т. е. что . Предыдущее выражение после извлечения из него квадратного корня можно записать в виде
. (2)
Линейность оператора А очевидна, а ограниченность и непрерывность легко следует из неравенства (2).
Пример 9. Пусть Х = Y = l2 и (аij), i, j = 1, 2, . – бесконечная матрица такая, что
. (3)
Рассмотрим оператор А, определяемый следующим формальным равенством: для х =i> положим
, i=1, 2, . , и Аx = y = >.
Прежде всего линейность оператора А очевидна. Далее, из неравенства Гельдера следует, что ряд абсолютно сходится, так как
,
т е. частичные суммы ряда ограничены. Далее,
,
и так как это верно для любого натурального n, то , т.е. .
Если извлечь из неравенства
квадратный корень, то получим . Следовательно, оператор А ограничен.
Лемма 2. Линейный оператор А, действующий из Х в Y, является ограниченным, если он ограничен хотя бы на одном шаре пространства Х.
Доказательство. Так как ограниченность на открытом шаре влечет ограниченность на замкнутом шаре с тем же центром и половинным радиусом, будем сразу считать, что оператор ограничен на замкнутом шаре. Пусть S[y, r] – шар, на котором ограничен оператор А, т.е. ||Ax|| £ C для всех xÎ S[y, r]. Возьмем произвольный элемент z ÎX. Построим по этому элементу новый элемент z = y + rz/||z|| (или z = ||z||(z – y)/r). Непосредственным подсчетом убеждаемся, что z Î S[y, r]. Следовательно, ||Az|| £ C. С другой стороны, ||Az|| = ||z||/r(||A(z – y)||) £ ||z||/r(||Az|| + ||Ay||) £ (2C/r)||z||, что доказывает утверждение.
Важнейшим свойством линейного оператора является его ограниченность на S1 – единичном шаре пространства X. Она влечет в силу леммы 2 ограниченность линейного оператора.
. (4)
Число К, определяемое равенством (4), называют нормой оператора и обозначают ||А||. В следующем пункте мы покажем, что это действительно норма. Итак, для любого
.
Очевидно, что К = ||A|| есть наименьшая из констант, удовлетворяющих неравенству из определения ограниченности, потому что если бы это было не так и нашлось число К’