Martin Michálek. Konvergence Fourierových ad v L p prostorech BAKALÁ SKÁ PRÁCE. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Martin Michálek. Konvergence Fourierových ad v L p prostorech BAKALÁ SKÁ PRÁCE. Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta"

Transkript

1 Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁ SKÁ PRÁCE Martin Michálek Konvergence Fourierových ad v L p prostorech Katedra matematické analýzy Vedoucí bakalá ské práce: Studijní program: Studijní obor: Doc. RNDr. Miroslav Zelený, Ph.D. Matematika Obecná matematika Praha 20

2 Cht l bych na tomto míst velmi pod kovat doc. Miroslavu Zelenému, vedoucímu mé práce, za velmi vst ícný p ístup, podn tné rady a za as, který mi v noval ke konzultacím. Zárove bych cht l pod kovat svým rodi m, za to, ºe m vºdy podporují v mých zájmech.

3 Prohla²uji, ºe jsem tuto bakalá skou práci vypracoval samostatn a výhradn s pouºitím citovaných pramen, literatury a dal²ích odborných zdroj. Beru na v domí, ºe se na moji práci vztahují práva a povinnosti vyplývající ze zákona. 2/2000 Sb., autorského zákona v platném zn ní, zejména skute nost, ºe Univerzita Karlova v Praze má právo na uzav ení licen ní smlouvy o uºití této práce jako ²kolního díla podle Ÿ60 odst. autorského zákona. V Praze dne Martin Michálek

4 Název práce: Konvergence Fourierových ad v L p prostorech Autor: Martin Michálek Katedra: Katedra matematické analýzy Vedoucí bakalá ské práce: Doc. RNDr. Miroslav Zelený, Ph.D., katedra matematické analýzy Abstrakt: Hlavní otázkou, kterou si klademe v této práci, je, zda posloupnost áste ných sou t Fourierovy ady konverguje v n jakém smyslu k funkci, z níº byla ada vytvo ena. V na²em p ípad se budeme zabývat konvergencí Fourierových ad lebesgueovsky integrovatelných funkcí a konvergenci uvaºujeme ve smyslu L p prostor pro p [, ). P ípad p = 2 se dá rozhodnout za pouºití vlastností ortogonální báze Hilbertova prostoru. Na²ím cílem bude analyzovat konvergenci p edev²ím pro ostatní uvaºovaná p. Je proto pot ebné vyuºít n které hlub²í výsledky z teorie Banachových (speciáln L p ) prostor. Klí ová slova: Fourierovy ady, periodické funkce, L p prostory itle: Convergence of Fourier series in L p spaces Author: Martin Michálek Department: Department of Mathematical Analysis Supervisor: Doc. RNDr. Miroslav Zelený, Ph.D., Department of Mathematical Analysis Abstract: he main question of this thesis is whether the partial sums of Fourier series converge in some sense to the function from which the series was derived. In our case we will analyze the convergence of Fourier series of Lebesgue integrable functions and the convergence will be meant in the sense of L p spaces for p [, ). he case p = 2 could be concluded from properties of orthogonal basis in Hilbert spaces. Our intention is to analyze the problem especially for the other p [, ). herefore we need to use some results from the theory of Banach (particularly L p ) spaces. Keywords: Fourier series, periodic functions, L p spaces

5 Obsah Základní pojmy a poznatky 2. L p prostory Prostory n, L p ( n ) a periodické funkce Fourierovy ady 6 2. rigonometrické polynomy a s ítací jádra Konvergence Fourierových ad v norm a omezenost operátor S N Konvergence Fourierových ad v L p (), p Konvergence Fourierových ad v L p ( n ), p Otázka konvergence Fourierových ad v prostoru L ( n )

6 . Základní pojmy a poznatky V této kapitole p ipomeneme n které pojmy a shrneme d leºitá tvrzení (p edev²ím z funkcionální analýzy a teorie L p prostor ), s nimiº budeme dále hojn pracovat.. L p prostory V celé této ásti textu zna í trojice (X, S, µ) prostor s mírou. Pro teorii Fourierových ad je vhodné uvaºovat funkce s hodnotami v oboru komplexních ísel. Pro p [, ) ozna me L p (X) mnoºinu Sm itelných funkcí f : X C, pro n º platí: f p dµ <, X kde integrál bereme v Lebesgueov smyslu. Mnoºina L p (X) tvo í vektorový prostor nad t lesem komplexních ísel vzhledem ke standardním operacím s ítání funkcí a násobení funkce komplexním íslem. Denujme zobrazení L p z prostoru L p (X) do reálných ísel následovn : ( f L p = X ) f p p dµ. oto zobrazení zavádí seminormu na prostoru L p (X). Vektorový prostor L p (X) faktorizujeme podle podprostoru K = {f L p (X): f = 0 µ skoro v²ude}, ímº sjednotíme funkce z L p (X) s nulovou seminormou do jedné t ídy ekvivalence faktorprostoru. Obdrºíme tak lineární prostor L p (X)/K = L p (X) s normou, kterou zna íme L p (X) nebo stru n ji p, jestliºe nem ºe dojít k nejednozna nostem. Poznámka.. A koliv je prostor L p (X) prostorem t íd ekvivalencí, dále v textu jiº nebudeme explicitn rozli²ovat mezi funkcemi f L p (X) a jim p íslu²nými t ídami ekvivalencí {g L p (X): f g K} L p (X) ani mezi prostory L p (X) a L p (X). vrdíme-li nap íklad, ºe posloupnost funkcí {f n } konverguje v prostoru L p (X) k funkci f L p (X), myslíme tím, ºe posloupnost t íd ekvivalencí reprezentovaných funkcemi f n konvergují v norm prostoru L p (X) ke t íd ekvivalence reprezentované funkcí f. Coº nám o funkcích f, f 2,..., f dává informaci: lim n X f f n p dµ = 0. Pí²eme-li nap íklad, ºe prostor v²ech spojitých funkcí C([0, ]) je podprostorem L ([0, ]), míníme tím podprostor t íd ekvivalencí reprezentovaných práv spojitými funkcemi. Následující v ty uvád jí nejd leºit j²í vlastnosti L p prostor. D kazy k nim m ºeme nalézt nap. v kapitolách 3 a 6 knihy [3]. ) V ta.2. Bu te (X, S, µ), p, L p (X) a p jako vý²e. Pak prostor (L p (X), p je Banach v prostor. 2

7 V ta.3. Nech µ je kone ná míra na X. Potom prostor S = {s: s je jednoduchá funkce} je hustý v prostoru L p (X) pro p [, ). (P ipome me, ºe s nazveme jednoduchou funkcí, jestliºe existuje n N, komplexní ísla α,..., α n a m itelné mnoºiny A,..., A n takové, ºe s(x) = n j= α jχ Aj (x).) V ta.4 (duální prostor k L p ). Nech < p < a µ je σ-kone ná míra na X. Nech Φ je spojitý lineární funkcionál na L p (X), potom existuje práv jeden prvek g L q (X) (p i emº q = p ) takový, ºe pro v²echna f p Lp (X) platí Φ(f) = fgdµ. Dále budeme pot ebovat n které záv ry z funkcionální analýzy týkající se Banachových prostor. D kazy p íslu²ných v t lze nalézt ve druhé kapitole [4]. am také lze nalézt denice a základní vlastnosti spojitých (omezených) lineárních operátor a duálních prostor. V ta.5 (princip stejnom rné omezenosti). Nech X je Banach v prostor, Y normovaný lineární prostor a bu G libovolný systém spojitých lineárních zobrazení L: X Y. Potom následující tvrzení jsou ekvivalentní: existuje K > 0 takové, ºe L K pro v²echna L G, pro kaºdé x X existuje M takové, ºe Lx M pro v²echna L G. V ta.6 (banachovsky adjungované zobrazení/duální operátor). Nech X a Y jsou Banachovy prostory a : X Y je spojité lineární zobrazení. Ozna me X, resp. Y duální prostory k X, resp. k Y (prvky duálního prostoru zna íme téº s hv zdi kou). Denujme zobrazení : Y X p edpisem (y )(x) = y ( x). Potom je spojité lineární zobrazení a navíc mají operátory a stejnou normu. Následující tvrzení je d sledkem úplnosti p íslu²ných prostor (p ípadn Hahn- Banachovy v ty). Ukazuje, ºe spojitý lineární operátor je jiº charakterizován svojí restrikcí na hustý podprostor. V ta.7. Nech X a Y jsou Banachovy prostory, M je hustý podprostor prostoru X a : M Y je omezený lineární operátor. Potom existuje práv jeden lineární operátor : X Y spl ující (x) = (x) pro x M a X = M. X Zobecn nou verzi následující v ty m ºeme nalézt v první kapitole knihy []. V ta.8 (Riesz-horin). Nech (X, S, µ) je prostor s mírou a p, q, r, je trojice koecient z (, ) spl ující p < q < r. Bu lineární operátor denovaný na mnoºin jednoduchých funkcí na X, s oborem hodnot v prostoru Sm itelných funkcí z X do C. Nech existují kladné reálné konstanty M a M 2, ºe pro v²echny jednoduché funkce s na X platí (s) L p M s L p a (s) L r M 2 s L r. 3

8 Potom pro v²echny jednoduché funkce s na X máme (s) L q M θ M θ 2 s L q, kde θ = r(q p) q(r p)..2 Prostory n, L p ( n ) a periodické funkce eorie Fourierových ad se zabývá rozvojem periodických funkcí do nekone ných trigonometrických ad. V této práci budeme formulovat záv ry pro periodické funkce více reálných prom nných s hodnotami v C, pot ebujeme proto zobecnit n které základní pojmy. Mnoºinu v²ech nezáporných celých ísel budeme zna it N 0. Pro n N zna íme symbolem R n n-rozm rný euklidovský prostor s prvky x = (x,..., x n ), kde x i R pro i =,..., n. Vícerozm rné prom nné budeme pro lep²í p ehlednost ozna ovat tu nými písmeny. Prostor R n je vzhledem ke s ítání prvk (po sloºkách) grupou. Na prostoru R n zavádíme operaci skalárního sou inu standardním zp - sobem: pro x, y R n denujeme x y = x y + +x n y n, dále denujeme normu prvku x R n p edpisem x = (x x 2 n) 2. Mnoºinu v²ech ntic celých ísel zna íme Z n. Podgrupu {2πm: m Z n } grupy R n zna íme symbolem 2πZ n. Symbolem n zna íme faktorgrupu R n /2πZ n. akºe n m ºeme reprezentovat grupou prvk z mnoºiny [0, 2π) n, na níº denujeme s ítání následovn : pro x, y [0, 2π) n, x + y = ( (x + y ) mod 2π,..., (x n + y n ) mod 2π ). Na n pomocí kvocientového zobrazení q : R n [0, 2π) n, q(x) = (x mod 2π,..., x n mod 2π) p irozeným zp sobem zavádíme topologii, jejíº otev ené mno- ºiny budou tvaru q(g), kde G je otev ená v R n. Vzhledem k této topologii je prostor n metrizovatelný a kompaktní. Systém borelovských mnoºin na n se shoduje s borelovskými mnoºinami na [0, 2π) n, takºe se jeví p irozené zavést na n m itelné mnoºiny a míru stejn jako na [0, 2π) n. Geometricky si prostor n m ºeme p edstavit jako n-rozm rný torus. Denice. Bu n N a f : R n C. ekneme, ºe f je 2π-periodická funkce, jestliºe pro v²echna x R n a pro libovolné t 2πZ n platí f(x) = f(x + t). Poznámka.9. Ve²keré d leºité informace o periodické funkci získáváme ze znalosti jejích hodnot na [0, 2π) n. Je p irozené ztotoº ovat periodické funkce s funkcemi na n, s nimiº budeme dále pracovat. Standardním postupem zmín ným v oddílu. obdrºíme vektorový prostor t íd ekvivalencí L p ( n ) s normou p. ) Poznámka.0. Vzhledem k V t.2 je (L p ( n ), p Banach v prostor. Pozorování.. Zd razn me, ºe norma konstantní jednotkové funkce není rovna jedné: p n p dx = p (2π) n. 4

9 Díky invariantnosti Lebesgueovy míry vzhledem k posunutí plyne snadno z v ty o substituci následující tvrzení. Lemma.2. Nech f L ( n ) a t n. Potom f(x)dx = f(x t)dx. n n Pozorování.3. Bu te p (, + ) a q = p. Aplikací Hölderovy nerovnosti p na funkce f L p ( n ), g = L q ( n ) dostáváme f L ( n ) a f q (2π) n f p (2π) n f p. Pozorování.4. Nech f L p ( n ). Z denice integrálu p es n, z p edchozího pozorování (jeº nám dává integrovatelnou majorantu) a z Fubiniovy v ty plyne: f(x)dx =... f(x)dx dx 2... dx n. n V následujícím lemmatu zavádíme operaci, kterou nazýváme konvoluce. D kazy této a dal²ích zde nedokázaných v t lze nalézt v knihách [] i [2]. Lemma.5. Bu p [, + ). Nech f L p ( n ) a g L ( n ). Potom funkce zadaná p edpisem (f g)(t) = f(t x)g(x)dx je denovaná skoro v²ude (2π) n n na a náleºí prostoru L p ( n ). Navíc platí f g = g f a f g p (2π) n f p g f p g. (.) 5

10 2. Fourierovy ady 2. rigonometrické polynomy a s ítací jádra Denice. Periodickou funkci P : n C tvaru P (x) = m Z n a m e im x, kde a m C, a m 0 jen pro kone n mnoho m Z n, nazýváme trigonometrickým polynomem. Zna ení. Mnoºinu {m Z n : a m 0} z p edchozí denice p íslu²ící polynomu P budeme zna it sp P. rigonometrické polynomy tvo í vektorový prostor, jeº budeme zna it ( n ). Denice. Pro f L ( n ) a m Z n denujme m-tý Fourier v koecient p edpisem f(m) = f(x)e im x dx. (2π) n n Denice. Nech f L ( n ). Formální sumu S[f](x) f(m)e m Z im x nazýváme Fourierovou adou funkce n f. P íklad 2.. Bu m = (m,..., m n ) Z n. Víme, ºe e iτ = pro v²echna τ R, navíc funkce x e im x náleºí prostoru L ( n ). Potom z Pozorování.4 dostáváme: e im x dx = e im x e imnxn dx dx 2... dx n n n = e im x dx e imnxn dx n { (2π) n pokud m = 0, = 0 pokud m 0. Uvaºujme nyní trigonometrický polynom P (x) = k sp P a ke ik x. Pak pro m Z n platí P (m) = a k e i(k m) x dx (2π) n k sp P n { a m pro m sp P, = 0 pro m / sp P. Vidíme tedy, ºe Fourierovou adou trigonometrického polynomu je op t tentýº trigonometrický polynom. Denice. Bu n N a N N 0. rigonometrický polynom D (n,n) (x) = m Z n m j N e im x nazýváme nrozm rným tvercovým Dirichletovým jádrem stupn N. 6

11 rigonometrický polynom F (n,n) (x) = (N + ) n ( N ) ( N ) D (,k )(x ) D (,kn)(x n ) k =0 nazýváme nrozm rným Fejérovým jádrem stupn N. Poznámka 2.2. Obdobn lze zavést kruhové Dirichletovo jádro, jeº denujeme p edpisem D (n,r) (x) = e im x. m Z n m R Ob Dirichletova jádra pro n = splývají. Pozorování 2.3. Nech N N 0, n = a x \{0}, potom D (,N) (x) = N m= N e imx = e inx ei(2n+)x e ix = ei 2 (2N+)x e i 2 (2N+)x e i 2 x e i 2 x = sin k n=0 ( (N + 2 )x) sin( x 2 ). (2.) Uvaºujme nyní obecné n N, n 2, zaxujme m { N, N+,..., 0,..., N}, pak e im x = e im x e i(m 2,...,m n) (x 2,...,x n), m {m } Z n m j N m {m } Z n m j N se teme-li p edchozí výrazy p es m { N, N +,..., 0,..., N}, obdrºíme m Z n m j N e im x = (m 2,...,m n) Z n m j N N m = N e im x. Aplikací matematické indukce tedy m ºeme získat jiné vyjád ení Dirichletova jádra: D (n,n) (x) = D (,N) (x ) D (,N) (x n ). (2.2) Dle identit (2.) a (2.2) je tvercové Dirichletovo jádro reálnou funkcí. Z denice z ejm vyplývá D (,N) (x) 2N +, tudíº z rovnosti (2.2) plyne jednoduchý odhad: D (n,n) (x) (2N + ) n. (2.3) Pozorování 2.4. Nech n N a N N 0. Obdobn jako v p edchozím pozorování lze skoro v²ude vyjád ít polynom F (,N) ve tvaru ( F (,N) (x) = sin N+ N + sin x 2 tudíº F (,N) nabývá pouze nezáporných reálných hodnot (pro x = 0 plyne nezápornost z denice). 7 2 x ) 2,

12 Jednorozm rné Fejérovo jádro nabývá pouze nezáporných reálných hodnot. Pouºitím P íkladu 2. tedy dostáváme F(,N) N = D (,N) (x)dx = 2π. (N + ) k=0 Po ítejme F(n,N) =... F(,N) (x ) F (,N) (x n ) dx dx 2... dx n = F(,N) n = (2π)n. Poznámka 2.5. Fejérova jádra libovolného stupn jsou tedy stejn omezené. Ukáºeme si, ºe tuto vlastnost postrádají Dirichletova jádra. Jak pozd ji uvidíme, bude tento fakt hrát d leºitou roli v otázce konvergence Fourierových ad v norm prostoru L ( n ). P íklad 2.6 (Lebesgueovy konstanty). (P íklad je zárove e²ením cvi ení 3..8 monograe []). Odhadujme normu D (n,n). Vzhledem k Pozorování.4 a rovnosti (2.2) z Pozorování 2.3 se sta í zam it na p ípad n =. Postupným vyuºitím identity (2.), sudosti Dirichletova jádra a odhadu sin( x) x na intervalu [0, π] 2 2 máme D(,N) = 2π 0 π 4 0 sin ( N + 2) x sin( x) dx = 2 2 sin ( N + 2) x x dx. π 0 sin ( N + 2) x sin( x 2 ) dx Poslední integrál odhadneme zdola sou tem N integrál p es intervaly délky π (tj. integrál p es vlastní podmnoºinu [0, 2π]). Následn shora odhadneme N+/2 jmenovatele jednotlivých integrand horními mezemi integrál π sin ( N + 2) x N x dx (j+)π N+ 2 sin ( N + 2) x jπ x dx 0 N N+ 2 N + 2 (j + )π (j+)π N+ 2 jπ N+ 2 (N sin + ) x 2 dx. M jme j {0,..., N }. Funkce x sin ( ( ) N + 2) x nem ní na intervalu jπ, (j+)π znaménko, a tedy N+ N+ 2 2 (j+)π N+ 2 jπ (N sin + ) (j+)π ( x 2 dx = N+ 2 sin N + ) xdx jπ 2 N+ 2 N+ 2 = N + [cos(j + )π cos jπ] = 2 N Souhrnem dostáváme N D(,N) N (j + )π N + = 8 π 2 N j= j. 8

13 Následující v ta uvádí posta ující podmínky k tomu, aby ur itá posloupnost funkcí odvozená z funkce f L p ( n ) konvergovala k f v prostoru L p ( n ). M ºeme podotknout, ºe Dirichletova jádra dle P íkladu 2.6 nespl ují podmínku (i). Obecn j²í zn ní i s d kazem lze nalézt v první kapitole [] (nutno poznamenat, ºe v citované monograi zavádí autor konvoluci bez konstanty p ed integrálem). V ta 2.7. Nech {k N } je posloupnost funkcí z L ( n ), které pro v²echna N N spl ují podmínky (i) existuje konstanta M > 0 nezávislá na N, ºe (ii) n k N = (2π) n, (iii) pro v²echna δ (0, π) 2π δ lim N δ k N M, 2π δ k N (x) dx = 0. δ Potom pro libovolnou f L p ( n ), kde p [, ), platí lim k N f f N p = 0. D sledek 2.8. Bu p [, ), n N a f L p ( n ). Pak lim F (n,n) f f p = 0. N D kaz. Sta í ov it, ºe posloupnost {F (n,n) } N= spl uje v²echny t i podmínky V ty 2.7. Podmínka (i) plyne z Pozorování 2.4. Z denice Fejérova jádra máme pro x = (x,..., x n ) n F n,n (x) = F,N (x )... F,N (x n ), a tedy pouºitím Fubiniovy v ty a P íkladu 2. (p ípadn Pozorování 2.4) dostáváme n F n,n (x)dx = (2π) n, z ehoº plyne platnost podmínky (ii). Dle Pozorování 2.4 platí pro x \{0} ( sin N+ F n,n (x) = x 2 (N + ) n sin x 2 ) 2... ( sin N+ x ) 2 2 n. sin xn 2 Zvolme 0 < δ < π, potom pro j {,..., n} obdrºíme odhad ( 2π δ sin N+ x ) 2 ( ) 2 2π δ 2 δ sin x dx dx 2 δ sin δ = (2π 2δ) 2 Celkem 2π δ δ 2π δ F n,n (x) dx δ a tedy i podmínka (iii) je spln na. (N + ) n (2π 2δ)n sin 2n δ 2 9 sin 2 δ 2 0, N,.

14 D sledek 2.9. Bu p [, ). Mnoºina trigonometrických polynom je hustá v prostoru L p ( n ). D kaz. Sta í si rozmyslet, ºe pro libovolné f L p ( n ) a N N je (F (n,n) f)(t) = a (2π) n m e im (t x) f(x)dx n m sp F (n,n) = a m e im t e im x f(x)dx (2π) n m sp F n (n,n) trigonometrický polynom a aplikovat p ede²lý poznatek. (Pro p ehlednost jsme v rovnostech psali a m místo F (n,n) (m)). 2.2 Konvergence Fourierových ad v norm a omezenost operátor S N Hlavním zdrojem, podle n hoº byly zpracovány tento následující dva oddíly, je monograe []. Dále se jiº budeme zabývat pouze konvergencí Fourierových ad v norm prostoru L p ( n ). Nejprve si ov²em musíme vyjasnit, v jakém smyslu tuto konvergenci uvaºujeme. Denice. Bu N N 0, p [, + ) a f L p ( n ). rigonometrický polynom S (n,n) [f](x) = m Z n m j N f(m)e im x (2.4) nazýváme N tým áste ným tvercovým sou tem Fourierovy ady funkce f. V²ude tam, kde n N je pevn xované, budeme psát S N [f] místo S (n,n) [f] (stejnou úmluvu m jme i pro zna ení Dirichletova a Fejérova jádra). Pozorování 2.0. Pro f L p ( n ) m ºeme Ntý áste ný sou et psát také ve tvaru S N [f](x) = (D N f) (x), nebo S N [f](x) = m Z n m j N = (2π) n f(t)e im (x t) dt (2π) n n n f(t) m Z n m j N e im (x t) dt = (D N f)(x). Z denice áste ného sou tu a Fourierova koecientu plyne linearita operátoru S N : L p ( n ) L p ( n ). Pouºitím p edchozí identity a nerovnosti (.) z Lemmatu.5 získáme odhad S N [f] p = D N f p D N f p. (2.5) 0

15 Pro v²echna N N 0 konverguje integrál z funkce D N, z ehoº vyplývá omezenost operátoru S N. Jako v p ípad Dirichletova jádra, m ºeme i zde uvaºovat kruhovou alternativu áste ných sou t S N [f](x) = m Z n m N ( ) f(m)e im x = DN f (x). Denice. Bu p [, + ) a f L p ( n ). ekneme, ºe Fourierova ada funkce f konverguje k f v prostoru L p ( n ), jestliºe platí: lim f S N[f] N p = 0. (2.6) Poznámka 2.. Platí-li (2.6) pro v²echny f L p ( n ), budeme íkat, ºe prostor L p ( n ) zaru uje konvergenci v norm. Hlavní problém, kterým se ve zbytku práce budeme zabývat, je, zda prostor L p ( n ) pro p [, ) zaru uje konvergenci v norm. Uvidíme, ºe krom p ípadu p = dostaneme na tuto otázku kladnou odpov. Zmínili jsme se zatím o tvercových a kruhových áste ných sou tech, obdobných symetrických sou t ov²em m ºeme denovat více. Je tedy na míst se ptát, zda konvergence v norm záleºí na tom, jaký typ áste ných sou t uvaºujeme. Pokud se zajímáme pouze o p ípad n =, jsou v²echny symetrické áste né sou ty shodné. Ve více dimenzích v²ak mohou pro p 2 existovat funkce z prostoru L p ( n ), jejichº kruhové áste né sou ty nespl ují rovnost (2.6). Zna ení. Normu lineárního operátoru S : L p ( n ) L p ( n ) zna íme S p. P ipome me, ºe je denována p edpisem S p = sup{ S[f] p : f L p ( n ), f p = }. V ta 2.2. Nech p [, + ) a n N. Potom prostor L p ( n ) zaru uje konvergenci v norm, práv kdyº existuje kladná reálná konstanta K taková, ºe pro v²echna N N 0 S N p K. (2.7) D kaz. Nech prostor L p ( n ) zaru uje konvergenci v norm. Volme f L p ( n ) libovoln. Potom tudíº lim sup N lim sup N S N [f] p = lim sup S N [f] f + f p N f p = f p <, S N [f] f p + lim sup N sup S N [f] p <. N N 0 V Pozorování 2.0 jsme ukázali omezenost operátor S N, m ºeme tedy aplikovat princip stejnom rné omezenosti, jeº nám p esn postuluje záv r dokazované implikace. Nech naopak existuje K > 0 kladné takové, ºe pro v²echna N N 0 platí (2.7). Bez újmy na obecnosti m ºeme p edpokládat, ºe K >. M jme libovolnou

16 funkci f L p ( n ) a zvolme ε > 0. Podle D sledku 2.9 existuje trigonometrický polynom P, pro n jº f P p ε. Pouºitím P íkladu 2. dostáváme S 2K N[P ] = P pro v²echna N N 0 = max m sp P m. Pro libovolné N N 0 postupným vyuºitím p ede²lých poznatk, linearity S N a nerovnosti (2.7) máme: S N [f] f p S N [f] P p + f P p = S N [f P ] p + f P p K ε 2K + ε 2K < ε. Jelikoº íslo ε a funkce f byly brány libovoln, zaru uje L p ( n ) konvergenci v norm. Poznámka 2.3. První odhad norem operátor áste ných sou t plyne z nerovnosti (2.5). V P íkladu 2.6 jsme ukázali, ºe normy D N nejsou stejn omezeny, a tedy nerovnost (2.5) nem ºeme pouºít k d kazu na²eho úst edního tvrzení (V ty 2.2). 2.3 Konvergence Fourierových ad v L p (), p V této ásti odvodíme stejnou omezenost operátor S N pro p ípad n =. Pokud nebude e eno jinak, bereme p (, ). Denice. Nech Q (). Polynom Q(x) = i m Z sgn(m) Q(m)e imx = i m sp Q imx sgn(m) Q(m)e nazveme konjugovaným polynomem k polynomu Q. Operátor Q Q budeme nazývat operátorem konjugace. Rieszovu projekci polynomu Q denujme p edpisem P + [Q](x) = m= Q(m)e imx = m sp Q N Q(m)e imx. Poznámka 2.4 (d leºitá). Z linearity operátoru f f(m) plyne linearita vý²e denovaných operátor. Na operátory Q Q a P + budeme nahlíºet jako na operátory mezi prostory () uvaºované jako podprostory L p (). Lemma 2.5. Nech f, g L () a N N 0. Potom (i) N f(m)e imx = e inx 2N m= N t f(t)e int m=0 f( )e in( ) (m)e imx, kde f( )e in( ) ozna uje funkci (ii) Ozna me S N [g](x) = N N 0. 2N m=0 ĝ(m)e imx, potom S N p = S N p pro v²echna 2

17 D kaz. Nejprve dokaºme (i). Nech m { N,..., N}. Po ítejme f(m) = f(t)e imt dt = f(t)e int e imt e int dt 2π 2π = f( )e in( ) (m + N). Vyuºitím p ede²lé rovnosti dostáváme N m= N f(m)e imx = e inx = e inx N m= N N m= N f(m)e i(m+n)x 2N f( )e in( ) (m + N)e i(m+n)x = e inx f( )e in( ) (m)e imx. Pokra ujme d kazem ásti (ii). Volme N N 0 pevné. Z ásti (i) plyne rovnost S N [f] = e inx S N [f( )ein( ) ]. Vezmeme-li f L (), platí pro v²echna k Z e ik( ) f( ) p = p e ikt f(t) p dt = e ikt p f(t) p dt = f p p. (2.8) Je-li navíc f p, potom e ik( ) f( ) p a z denice normy lineárního operátoru platí m=0 S N [f] p = e inx S N[f( )e in( ) ] p = S N [f( )e in( ) ] p S N p. Máme-li naopak g L p ( n ) spl ující g p, potom S N[g] p = e inx S N [g( )e in( ) ] p S N p. Nyní sta í v obou p ede²lých nerovnostech p ejít k supremu p es v²echny funkce z L p () s normou nep esahující, ehoº vyplyne rovnost S N p = S N p. V ta 2.6. Prostor L p () zaru uje konvergenci v norm, práv kdyº existuje konstanta C > 0 taková, ºe pro kaºdý trigonometrický polynom Q platí Q p C Q p. (2.9) Jinými slovy L p () zaru uje konvergenci v norm, práv kdyº je operátor konjugace omezený vzhledem k L p norm. D kaz. Za n me pozorováním. Z denice Rieszovy projekce plyne P + [Q] = 2 (Q + i Q) 2 Q(0), Q = 2iP + [Q] + iq i Q(0), tudíº omezenost operátoru konjugace je ekvivalentní omezenosti operátoru P + (sta í aplikovat normu na ob rovnosti, uv domit si, ºe podle denice Fourierova koecientu a Pozorování.3 platí Q(0) Q 2π Q p ). P ejd me k d kazu ekvivalence. Zaru uje-li L p () konvergenci v norm, potom dle V ty 2.2 existuje K > 0, ºe pro v²echna N N 0 je S N p K. Z ásti (ii) 3

18 Lemmatu 2.5 máme konstantou K stejn omezeny i normy operátor S N. Nech Q (), volme N N tak, aby sp Q { N,..., N}. Potom P + [Q] = N m= Q(m)e imt = S N[Q] Q(0). Op t pouºijeme vý²e uvedený vztah mezi nultým Fourierovým koecientem a L p normou funkce Q a obdrºíme P + [Q] p S N[Q] p + Q(0) p (K + p 2π) Q p. Konstanta K nezávisí na N ani na Q, takºe operátor P + je omezený. Z pozorování uvedeného v úvodu d kazu vyplývá omezenost operátoru konjugace. Nech naopak existuje konstanta C taková, ºe pro v²echny polynomy P platí (2.9). Z úvodního pozorování plyne omezenost Rieszovy projekce. Vezm me N N 0, Q () a po ítejme Potom sup N 0 S N[Q](x) = m=0 Q(m)e imx = P + [Q] + Q(0) m=2n+ Q(m)e imx Q(2N + j)e i(2n+j)x j= = P + [Q] + Q(0) e 2iNx Q( )e 2iN( ) (j)e ijx j= = P + [Q] + Q(0) e 2iNx P + [ Q( )e 2iN( ) ]. ( S N(Q) p sup P + [Q] p + N 0 Q(0) + [ ] ) P+ Q( )e 2iN( ) p p ( P + p + p 2π) Q p + P + p Q p (2C + p 2π) Q p, kde v záv re ném odhadu vyuºíváme téº identity (2.8). Spojité operátory S N restringované na hustý podprostor () jsou stejn omezené. V ta.7 zaru uje jejich stejnou omezenost na celém L p () (roz²í ením restringovaných operátor na celé L p () jiº musíme obdrºet operátory S N ). Podle ásti (ii) Lemmatu 2.5 máme S N p (2C + p 2π), kde C nezávisí na N. akºe podle V ty 2.2 zaru uje L p () konvergenci v norm. Postupnými ekvivalencemi jsme tedy p evedli otázku konvergence v norm na omezenost operátoru konjugace. Lemma 2.7. Nech p [2, ) a nech je operátor konjugace omezený vzhledem k L p norm. Potom je omezený i vzhledem k norm prostoru L q, kde p + q = (p a q jsou sdruºené exponenty). D kaz. V tomto lemmatu vyuºijeme vlastností duálních operátor a charakteristiku z V ty.4. Bu L: L p () L p () jednozna n ur ené spojité roz²í ení operátoru konjugace a L duální operátor k L. Ukáºeme, ºe operátor L se 4

19 shoduje s operátorem konjugace na (). Z V ty.6 o duálním operátoru a z omezenosti operátoru L totiº vyplývá omezenost L, a tedy i L. udíº je-li zobrazení Q Q restrikcí L, musí jiº být omezené vzhledem k L q norm. Nech Q (), potom Q a L (Q) reprezentují spojité lineární funkcionály na L p (). M ºeme pouºít V tu.7 a ov ovat rovnost funkcionál Q a L (Q) pouze na () L p (). Zvolme proto R () a po ítejme ( (L (Q))(R) = Q(L(R)) = Q( R) = Q(t) i sgn(m) )dt R(m)e imt m Z ( = i sgn(m)q(t) )dt R(m)e imt m Z = i sgn(m) Q(t) R(m)e imt dt m Z = i sgn(m) m Z = i sgn(m) m Z = i sgn(m) m Z = = ( ) Q(t) R(x)e im(t x) dx dt 2π R(x)e imx ( 2π R(x) Q( m)e imx dx ( R(x) i sgn(m) )dx Q( m)e imx m Z ( R(x) i sgn( m) )dx Q(m)e imx m Z = ( Q)(R). ) Q(t)e imt dt dx V²echny sumy mají pouze kone n mnoho nenulových len, takºe jsme mohli zam nit sumu a integrál v rovnostech mezi 2. a 3. a mezi 6. a 7. ádkem. Zám na dvou integra ních znamení mezi 4. a 5. ádkem plyne z Fubiniovy v ty a spojitosti Q a R na kompaktu. Lemma 2.8. Nech P je trigonometrický polynom, potom existují trigonometrické polynomy Q, R: R spl ující P = Q + ir. D kaz. Pro libovolné c C, t, k Z a c = a + ib (a,b R) platí ce ikt = (a + ib)( eikt + e ikt + i eikt e ikt ) 2 2i = a eikt + e ikt b eikt e ikt + i(a eikt e ikt + b eikt + e ikt ) 2 2i 2i 2 = a cos(kt) b sin(kt) + i(a sin(kt) + b cos(kt)). Pro obecný polynom f takto provedeme rozloºení kaºdého jeho mono lenu a p íslu²né reálné polynomy se teme do polynom Q a R. 5

20 V ta 2.9. Bu k N. Potom existuje konstanta C 2k > 0 taková, ºe pro v²echna P () platí P 2k C 2k P 2k. D kaz. P edpokládejme nejprve, ºe P nabývá pouze reálných hodnot (P = P ) a ºe navíc platí P (0) = 0. Potom P (t) = i m>0 P (m)e imt + i m>0 P ( m)e imt, p i emº sumy obsahují pouze kone n mnoho nenulových len. Po ítejme P ( m) = P (t)e imt dt = P (t)e 2π 2π imt dt = P (t)e 2π imt dt = P (m). akºe i polynom P (t) = i m>0 ( ) P (m)e imt P (m)e imt = i 2iI( P (m)e imt ) m>0 = 2 m>0 I( P (m)e imt ) nabývá téº pouze reálných hodnot. V²imn me si, ºe P (t) + i P (t) = m Z P (m)e imt + m Z sgn(m) P (m)e imt = m>0 2 P (m)e imt je polynom obsahující pouze kladné mocniny e it, speciáln tedy P + i P (0) = 0. Zvolme k N. Polynom (P (t) + i P (t)) 2k téº obsahuje pouze kladné mocniny e it (násobíme mezi sebou polynomy s kladnými frekvencemi). Z denice nultého Fourierova koecientu tedy (P (t) + i P (t)) 2k dt = 0. Ekvivalentn podle binomické v ty 2k ( 2k )i j P (t) 2k j P (t) j dt = 0. j Reálná ást výrazu vlevo musí být nulová, navíc P i P nabývají pouze reálných hodnot, takºe: k ( ( ) 2k )( ) j P (t) 2k 2j P (t) 2j dt = R (P (t) + 2j P (t)) 2k dt = 0. (2.0) 6

21 Jelikoº P 2k dt = tak rovnost (2.0) m ºeme napsat ve tvaru Potom platí odhad P 2k dt = P 2k 2k, ( ) k+ P 2k = k ( 2k )( ) j P (t) 2k 2j P 2k (t) 2j dt. 2j P 2k k ( ) 2k P (t) 2k 2j 2k 2j P (t) 2j dt k j= ( ) 2k P 2k 2j P 2j 2j 2k 2k, kde poslední nerovnost získáme z Hölderovy nerovnosti pro sdruºené exponenty 2k a 2k. 2k 2j 2j Ozna me ρ = P 2k P 2k. P edchozí nerovnost pak lze vyjád it ve tvaru ρ 2k k j= ( ) 2k ρ 2k 2j. 2j Porovnáme-li asymptotické chování pravé a levé strany nerovnosti, kdyº ρ, nutn jiº musí být ρ < C 2k pro n jakou konstantu C 2k > 0. Neboli P 2k C 2k P 2k pro k N a speciální polynomy P. Postupn tento výsledek zobecníme pro libovolný trigonometrický polynom P. Nejprve si uv domme, ºe kdyº P (0) 0, tak p echodem k polynomu P 0 = P P (0) obdrºíme odhad P 2k = ( P0 2k C 2k P 0 2k C 2k P 2k + ) P (0) 2k ( + 2π)C 2k P 2k, nebo P (0) P 2π P 2k (pouºíváme Pozorování. a.3). Pokud P je obecný trigonometrický polynom, potom dle Lemmatu 2.8 existují reálné trigonometrické polynomy Q, R takové, ºe P = Q + ir. Z linearity operátoru konjugace dostáváme P = Q + i R. Dále platí P 2k Q 2k + R 2k ( + 2π)C 2k Q 2k + ( + 2π)C 2k R 2k (2 + 4π)C 2k P 2k, p i emº první nerovnost je trojúhelníková, druhá plyne z p ede²lých odhad a poslední z následujícího pozorování: P 2k = P (t) 2k dt = Q(t) + ir(t) 2k dt 2k ( = Q(t) 2 + R(t) 2) k dt Q 2k 2k + R 2k 2k. D sledek Nech p (, + ), potom prostor L p () zaru uje konvergenci v norm. 7

22 D kaz. Dle V t 2.6 a 2.9 zaru uje L 2k () konvergenci v norm pro v²echna k N. Podle V ty 2.2 existuje konstanta C 2k, ºe pro v²echna f L 2k () a N N platí S N (f) 2k C 2k f 2k. Speciáln tato nerovnost platí pro v²echny jednoduché funkce. Je-li p (2, )\{2k : k N}, potom existuje k N, pro které platí 2k < p < 2k + 2. Volme N N a aplikujme V tu.8 s trojicí koecient 2k < p < 2k + 2 a s restrikcí operátoru S N na podprostor jednoduchých funkcí. Jelikoº pro hrani ní koecienty jsme jiº odhad odvodili (nezávisle na N), tak existuje konstanta C p téº nezávislá na N, ºe pro v²echny jednoduché funkce s platí S N (s) p C p s p. (2.) Mnoºina jednoduchých funkcí tvo í hustý podprostor L p (). Díky jednozna nosti spojitého roz²í ení operátoru (V ta.7) obdrºíme nerovnost (2.) i pro ostatní funkce z L p (). akºe dle V ty 2.2 zaru uje L p () konvergenci v norm, p i emº máme toto tvrzení dokázané jiº pro p [2, ). Je-li p (, 2), pouºijeme p edchozího výsledku pro sdruºený koecient q = p p > 2. Dále z V ty 2.6 vyplývá omezenost operátoru konjugace vzhledem k Lq norm. Vyuºitím duality (Lemmatu 2.7) získáme omezenost operátoru konjugace i vzhledem k L p norm. Znovu aplikujeme V tu 2.6, ímº získáme dokazované tvrzení pro koecient p ze zbylého intervalu. 2.4 Konvergence Fourierových ad v L p ( n ), p Nyní jiº m ºeme zobecnit hlavní výsledek této práce i na funkce z L p ( n ). Velmi d leºitou roli hraje fakt, ºe uvaºujeme tvercové áste né sou ty. o nám totiº umoºní uplatnit matematickou indukci. V ta 2.2. Nech p (, ) a n N, potom prostor L p ( n ) zaru uje konvergenci v norm. D kaz. Jak jsme se jiº zmínili, povedeme d kaz matematickou indukcí. P edchozí D sledek 2.20 nám poslouºí jako d kaz induk ního p edpokladu pro n =. Nech tvrzení platí pro v²echna p irozená ísla men²í neº n +. Vzhledem k hustot goniometrických polynom v prostoru L p ( n ) a k V tám.7 a 2.2 nám sta í nalézt konstantu K > 0, takovou, ºe pro v²echna N N a v²echny P ( n+ ) platí S(n+,N)[P ] p K P p. (2.2) Nech N N a P ( n ), pak Ozna me si Q(x) = P (x) = m sp P e im x P (m). (m,...,m n) Z n m n+ N e im x P (m) N-tý áste ný sou et P vzhledem k poslední prom nné (p ipome me, ºe existuje pouze kone n mnoho nenulových len této sumy). 8

23 Pro pevné (x,..., x n ) n ozna me P (x,...,x n) polynom daný p edpisem x n+ P (x,..., x n, x n+ ). Pak z denice Q dostáváme vyjád ení Ntého áste ného sou tu polynomu P (x,...,x n) v bod x n+ : S (,N) [P (x,...,x n)](x n+ ) = (D (,N) P (x,...,x n))(x n+ ) = Q(x,..., x n, x n+ ). (2.3) Pro x n+ ozna me Q xn+ polynom (x,..., x n ) Q(x,..., x n, x n+ ). Potom pro v²echna x j, j =,..., n +, platí rovnost (S (n+,n) [P ])(x,..., x n, x n+ ) = (S (n,n) [Q xn+ ])(x,..., x n ), (2.4) která téº vyplývá z toho, ºe Q je Ntým áste ným sou tem P vzhledem k poslední prom nné. Z induk ního p edpokladu plyne existence konstant K a K n p íslu²ících dimenzi a n, které vyhovují nerovnosti (2.7). Celkem kde jsme vyuºili S(n+,N) [P ] p = (S(n+,N) [P ])(x) L p ( n+ ) p dx n+ = (S (n,n) [Q xn+ ])(x,..., x n ) p d(x,..., x n )dx n+ n = S(n,N) [Q xn+ ] p dx L p ( n ) n+ Kn p Q xn+ p dx L p ( n ) n+ = Kn p Q xn+ (x,..., x n ) p d(x,..., x n )dx n+ n = Kn p S (,N) [P (x,...,x n)](x n+ ) p dx n+ d(x,..., x n ) n = Kn p S(,N) [P (x,...,x n)] p d(x n L p (),..., x n ) KnK p p P (x,...,x n)(x n+ ) p dx n+ d(x,..., x n ) n = K p nk p P p L p ( n+ ), m itelnost funkcí P, Q, P (x,...,x n), Q xn+, jeº plyne ze spojitosti t chto funkcí, rovnosti (2.4) p i p echodu mezi. a 2. ádkem, induk ní p edpoklad pro dimenzi n mezi 4. a 5. ádkem, rovnosti (2.3) a Fubiniovu v tu (lze pouºít díky omezenosti P a Q) mezi 5. a 6. ádkem, induk ní p edpoklad pro dimenzi mezi 7. a 8. ádkem. Konstanty K a K n nezávisejí na výb ru polynomu P ani p irozeného ísla N a zárove platí (2.2) pro K = K K n. 9

24 2.5 Otázka konvergence Fourierových ad v prostoru L ( n ) V tomto oddíle se zam íme na e²ení vybraných cvi ení z knihy [] (oddílu 3.5), jeº se váºou ke zkoumané problematice. Dosud jsme se vyhýbali p ípadu, kdy p =. Z následujícího pozorování vyplyne, ºe normy jednotlivých operátor S N : L ( n ) L ( n ) je moºné zdola odhadnout prvky posloupnosti jdoucí k nekone nu. Proto neexistuje konstanta, jeº by ísla S N shora omezovala, a tedy podle V ty 2.2 existuje funkce f L ( n ), pro níº neplatí (2.6). Pozorování Nech M, N N. Podle Pozorování 2.4 spl uje F (n,m) (dále jen F M ) rovnost F M = (2π) n, a tedy dle denice normy operátoru plyne odhad [ S N S N M] (2π) F = n (2π) D n N F M. Vyuºitím trojúhelníkové nerovnosti a D sledku 2.8 D N F M D N DN F M D N 0, M, tudíº S N (2π) lim D n N F M M = (2π) D N n. Podle identity (2.), Fubiniovy v ty a P íkladu 2.6 platí D(n,N) = D (,N) (x ) D (,N) (x n ) dx... dx n = ( ) n D (,N) n 8 N, N. π j V dal²ím p íklad dokonce zkonstruujeme takovou funkci g, jejíº áste né sou ty jdou v norm prostoru L () do nekone na. Z toho poté jiº snadno plyne divergence posloupnosti { S N [g] g } N=. Nejprve ov²em uvedeme pomocné tvrzení. Lemma (i) Bu te M, N N, F M a D N jednorozm rná jádra, potom { FM (x) pro M N, (D N F M )(x) = F N (x) + M N (M+)(N+) k N k eikx pro M > N. j= (ii) Pro dostate n velká N N platí k e ikx 4 N log N. (2.5) π k N 20

25 D kaz. Za neme d kazem ásti (i). Je-li M N, potom z ejm (D N F M )(x) = S N [F M ](x) = F M (x). Pokud M > N, tak z denice Fejérova jádra (D N F M )(x) = 2π V²imn me si, ºe z ehoº plyne N k= j (N + )D N (x) = M + = M + D N (x t) M + M (D N D j )(x) N M D j (t)dt (D N D j )(x) + M N M + D N(x) = N + M + F N(x) + M N M + D N(x) = M + + N M M + = F N (x) + j e ikx = F N (x) + M N M + D N(x) ( M N (M + )(N + ) N k= N N D j (x) = Dohromady tedy dostáváme tudíº = N k e ikx = (N + )D N (x) ) N D j (x). N (N + k )e ikx, k= N N (N + )e ikx k= N N k= N (D N F M )(x) = F N (x) + k e ikx. M N (M + )(N + ) N (N + k )e ikx k= N N k= N k e ikx. Dále dokáºeme (ii). Podle p ede²lé ásti platí pro v²echna x N k= N k e ikx = (N + ) ( D N (x) F N (x) ) (N + ) D N (x) (N + ) F N (x), 2

26 k N k e ikx dx (N + ) D N (x) dx (N + ) F N (x) dx = (N + ) D N (N + ) F N. Podle P íkladu 2.6 tedy k e ikx 8(N + ) π k N N j= j 2π(N + ) 8(N + ) π log N 2π(N + ) = 8 N log N 2π(N + ), π kde ve druhé nerovnosti vyuºíváme známý dolní odhad Ntého áste ného sou tu harmonické ady. Pro dostate n velká N jiº musí platit nerovnost (2.5). P íklad V Pozorování 2.22 jsme vid li, ºe pro dostate n velká M jsou hodnoty D N F M blízko D N. Nabízí se tedy za vhodného kandidáta na funkci g vzít adu Fejérových jader (dostate n rychle rostoucích ád ), která budeme regulovat koecienty tak, aby g byla t ídy L a zárove, aby posloupnost norem áste ných sou t divergovala. Ukáºeme si, ºe funkce denována p edpisem g(x) = 2 j F Nj (x), kde N j = 2 22j, spl uje vý²e uvedené poºadavky. Z Pozorování 2.4 plyne, ºe suma vpravo konverguje absolutn pro v²echna x \{0}, tedy skoro v²ude vzhledem k Lebesgueov mí e. V²ude, kde je denovaná, nabývá g nezáporných reálných hodnot (coº také vyplývá z Pozorování 2.4), a proto pouºitím Leviho v ty dostaneme: g(x) dx = 2 j F Nj (x)dx = 2 j F Nj (x)dx = 2 j F Nj = 2π. akºe g L (). Zdola budeme odhadovat normy áste ných sou t. Nech N N je dostate n velké, aby platila ást (ii) Lemmatu V²imn me si, ºe S N [g](x) = D N (x t) 2 j F Nj (t)dt = 2 j (D N F Nj )(x), 2π kde poslední rovnost plyne z Lebesgueovy v ty o zám n sumy a integrálu, jelikoº pro v²echna x, t, K N platí K 2 j D N (x t)f Nj (t) 2 j D N (x t) F Nj (t) (2N + )g(t) 22

27 a funkce vpravo, jak jsme jiº ukázali, je integrovatelná majoranta. Nech κ N je nejmen²í takové, ºe N κ > N. Potom dle Lemmatu 2.23 (i) κ S N [g](x) = 2 j F j (x) + + j=κ 2 j F N (x) j=κ 2 j N j N (N j + )(N + ) k N k e ikx. Potom S N [g] 2 j N j N κ k e ikx (N j=κ j + )(N + ) 2 j F j (x) k N 2 j F N (x), j=κ N j N p i emº si uv domme, ºe len j=κ 2 j (N j je pouze multiplikativní konstantou. Z obdobných úvah jako p i výpo tu normy funkce g plyne existence +)(N+) konstanty L > 0 nezávislé na N spl ující κ 2 j F j (x) + 2 j F N (x) L. V následujících odhadech pouºijeme druhou ást Lemmatu S N [g] 2 j N j N (N j + )(N + ) k e ikx L j=κ j=κ 4 N π N + log N 4 π N N + log N j=κ j=κ+ k N 2 j N j N N j + L 2 j N j N N j + L. Pro v²echna j κ + platí N j = 2 22j κ κ 2N κ 2N, tudíº pro ta samá j platí N j N 2 N j. Navíc N j + 2N j, takºe dohromady N j N N j + N 2 j 2N j 4. udíº S N [g] π N N + log N j=κ+ 2 j L = π N log N L. N + 2 κ Z denice κ plyne nerovnost 2 22κ = N κ N. 23

28 Pro N > 2 m ºeme dvakrát aplikovat rostoucí funkci logaritmus na ob strany nerovnosti, kterou následn snadno upravíme do tvaru 2 κ log N 2 log log 2, log 2 takºe kone n S N [g] log 2 2π N N + log N log log N log 2 L. Posloupnost vpravo roste nade v²echny meze (vidíme navíc, pro bylo t eba volit tak rychle rostoucí posloupnost {N j }), a tedy lim S N[g] N =. Z toho jiº plyne, ºe Fourierova ada funkce g nekonverguje v norm prostoru L k funkci g. Kdyby tomu tak bylo, potom by platilo lim sup S N [g] lim S N[g] g N N + lim g N = g, coº je spor s neomezeností áste ných sou t. Obdobná funkce, a to g(x,..., x n ) = g(x ), nám poslouºí k vylou ení konvergence v norm L ( n ), sta í si totiº rozmyslet, ºe S(n,N) [ g] = (2π) n S(,N) [g]. 24

29 Literatura [] Grafakos Loukas, Classical Fourier Analysis. Springer, 2nd edition, [2] Katznelson Yitzhak, An Introduction to Harmonic Analysis. Cambridge University Press, 3rd edition, [3] Rudin Walter, Analýza v reálném a komplexním oboru. Academia, Praha, 2. vydání, [4] Luke² Jaroslav, Zápisky z funkcionální analýzy. Karolinum, Praha,. vydání,

Reálná ísla a posloupnosti Jan Malý

Reálná ísla a posloupnosti Jan Malý Reálná ísla a posloupnosti Jan Malý Obsah 1. Reálná ísla 1 2. Posloupnosti 2 3. Hlub²í v ty o itách 4 1. Reálná ísla 1.1. Úmluva (T leso). Pod pojmem t leso budeme v tomto textu rozum t pouze komutativní

Více

Skalární sou in. Úvod. Denice skalárního sou inu

Skalární sou in. Úvod. Denice skalárního sou inu Skalární sou in Jedním ze zp sob, jak m ºeme dva vektory kombinovat, je skalární sou in. Výsledkem skalárního sou inu dvou vektor, jak jiº název napovídá, je skalár. V tomto letáku se nau íte, jak vypo

Více

1. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) x cotg x 1. c) lim. g) lim e x 1. cos(x) =

1. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) x cotg x 1. c) lim. g) lim e x 1. cos(x) = I. L'HOSPITALOVO PRAVIDLO A TAYLOR V POLYNOM. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) a) lim tg sin ( + ) / e e) lim a a i) lim a a, a > P ipome me si: 3 tg 4 2 tg b) lim 3 sin 4 2 sin

Více

Integrování jako opak derivování

Integrování jako opak derivování Integrování jako opak derivování V tomto dokumentu budete seznámeni s derivováním b ºných funkcí a budete mít moºnost vyzkou²et mnoho zp sob derivace. Jedním z nich je proces derivování v opa ném po adí.

Více

Limity funkcí v nevlastních bodech. Obsah

Limity funkcí v nevlastních bodech. Obsah Limity funkcí v nevlastních bodech V tomto letáku si vysv tlíme, co znamená, kdyº funkce mí í do nekone na, mínus nekone na nebo se blíºí ke konkrétnímu reálnému íslu, zatímco x jde do nekone na nebo mínus

Více

e²ení systém lineárních rovnic pomocí s ítací, dosazovací a srovnávací metody

e²ení systém lineárních rovnic pomocí s ítací, dosazovací a srovnávací metody e²ení systém lineárních rovnic pomocí s ítací, dosazovací a srovnávací metody V praxi se asto setkávame s p ípady, kdy je pot eba e²it více rovnic, takzvaný systém rovnic, obvykle s více jak jednou neznámou.

Více

Rovnice a nerovnice. Posloupnosti.

Rovnice a nerovnice. Posloupnosti. .. Veronika Sobotíková katedra matematiky, FEL ƒvut v Praze, http://math.feld.cvut.cz/ 30. srpna 2018.. 1/75 (v reálném oboru) Rovnicí resp. nerovnicí v reálném oboru rozumíme zápis L(x) P(x), kde zna

Více

Vektor náhodných veli in - práce s více prom nnými

Vektor náhodných veli in - práce s více prom nnými Vektor náhodných veli in - práce s více prom nnými 12. kv tna 2015 N kdy k popisu n jaké situace pot ebujeme více neº jednu náhodnou veli inu. Nap. v k, hmotnost, vý²ku. Mezi t mito veli inami mohou být

Více

VYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. (f(x) g(x)) dx.

VYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. (f(x) g(x)) dx. VYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. Výpo et obsahu rovinných ploch a) Plocha ohrani ená k ivkami zadanými v kartézských sou adnicích. Obsah S rovinné plochy ohrani ené dv ma spojitými

Více

nazvu obecnou PDR pro neznámou funkci

nazvu obecnou PDR pro neznámou funkci Denice. Bu n N a Ω R d otev ená, d 2. Vztah tvaru F (x, u(x), Du(x),..., D (n 1) u(x), D (n) u(x)) = 0 x Ω (1) nazvu obecnou PDR pro neznámou funkci u : Ω R d R Zde je daná funkce. F : Ω R R d R dn 1 R

Více

Text m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková

Text m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková Tento text není samostatným studijním materiálem. Jde jen o prezentaci promítanou na p edná²kách, kde k ní p idávám slovní komentá. N které d leºité ásti látky pí²u pouze na tabuli a nejsou zde obsaºeny.

Více

Vektory. Vektorové veli iny

Vektory. Vektorové veli iny Vektor je veli ina, která má jak velikost tak i sm r. Ob tyto vlastnosti musí být uvedeny, aby byl vektor stanoven úpln. V této ásti je návod, jak vektory zapsat, jak je s ítat a od ítat a jak je pouºívat

Více

Binární operace. Úvod. Pomocný text

Binární operace. Úvod. Pomocný text Pomocný text Binární operace Úvod Milí e²itelé, binární operace je pom rn abstraktní téma, a tak bude ob as pot eba odprostit se od konkrétních p íklad a podívat se na v c s ur itým nadhledem. Nicmén e²ení

Více

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01RMF varianta A

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01RMF varianta A Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 1MF varianta A tvrtek 19. listopadu 215, 13:215:2 ➊ (5 bod ) Nech f (x), g(x) L 1 () a f (x) dx = A, x f (x) dx = µ, Vypo ítejte, emu se rovná z( f g)(z) dz. g(x)

Více

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A úterý 6. prosince 2016, 13:2015:20 ➊ (8 bod ) Vy²et ete stejnom rnou konvergenci ady na mnoºin R +. n=2 x n 1 1 4n 2 + x 2 ln 2 (n) ➋ (5 bod ) Detailn

Více

1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost

1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost (8 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i nezávislých hodech mincí a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost P ( X EX < ) (9 bod ) b) Formulujte centrální limitní v tu a pomocí ní vypo

Více

P íklad 1 (Náhodná veli ina)

P íklad 1 (Náhodná veli ina) P íklad 1 (Náhodná veli ina) Uvaºujeme experiment: házení mincí. Výsledkem pokusu je rub nebo líc, ºe padne hrana neuvaºujeme. Pokud hovo íme o náhodné veli in, musíme p epsat výsledky pokusu do mnoºiny

Více

Obsah. Pouºité zna ení 1

Obsah. Pouºité zna ení 1 Obsah Pouºité zna ení 1 1 Úvod 3 1.1 Opera ní výzkum a jeho disciplíny.......................... 3 1.2 Úlohy matematického programování......................... 3 1.3 Standardní maximaliza ní úloha lineárního

Více

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A st eda 19. listopadu 2015, 11:2013:20 ➊ (3 body) Pro diferenciální operátor ˆL je mnoºina W q denována p edpisem W q = { y(x) Dom( ˆL) : ˆL(y(x))

Více

Pr b h funkce I. Obsah. Maxima a minima funkce

Pr b h funkce I. Obsah. Maxima a minima funkce Pr b h funkce I Maxima a minima funkce V této jednotce ukáºeme jak derivování m ºe být uºite né pro hledání minimálních a maximálních hodnot funkce. Po p e tení tohoto letáku nebo shlédnutí instruktáºního

Více

2. Ur íme sudost/lichost funkce a pr se íky s osami. 6. Na záv r na rtneme graf vy²et ované funkce. 8x. x 2 +4

2. Ur íme sudost/lichost funkce a pr se íky s osami. 6. Na záv r na rtneme graf vy²et ované funkce. 8x. x 2 +4 Pr b h funkce V této jednotce si ukáºeme jak postupovat p i vy²et ování pr b hu funkce. P edpokládáme znalost po ítání derivací a limit, které jsou dob e popsány v p edchozích letácích tohoto bloku. P

Více

Aplikovaná matematika 1

Aplikovaná matematika 1 Aplikovaná matematika 1 NMAF071 Tomá² Sala 1 MÚ UK, MFF UK ZS 2017-18 1 Tímto bych cht l pod kovat doc. RNDr. Mirkovi Rokytovi, CSc. a doc. Milanu Pokornému za poskytnutí podklad, které jsem pouze mírn

Více

Text m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková

Text m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková Tento text není smosttným studijním mteriálem. Jde jen o prezentci promítnou n p edná²kách, kde k ní p idávám slovní komentá. N které d leºité ásti látky pí²u pouze n tbuli nejsou zde obsºeny. Text m ºe

Více

Post ehy a materiály k výuce celku Funkce

Post ehy a materiály k výuce celku Funkce Post ehy a materiály k výuce celku Funkce 1) Grafy funkcí Je p edloºeno mnoºství výukových materiál v programu Graph - tvary graf základních i posunutých funkcí, jejich vzájemné polohy, Precizní zápis

Více

Státnice - Rekurzivní a rekurzivn spo etné mnoºiny

Státnice - Rekurzivní a rekurzivn spo etné mnoºiny Kapitola 1 Státnice - Rekurzivní a rekurzivn spo etné mnoºiny 1.1 Rekurzivn spo etné mnoºiny Denice (Rekurzivní a rekurzivn spo etná mnoºina) Charakteristická funkce mnoºiny M ozna uje charakteristickou

Více

K oddílu VI.1 obecné slabé topologie Příklad 1. Necht X = C([0, 1]) s topologií bodové konvergence na [0, 1]. Popište všechny

K oddílu VI.1 obecné slabé topologie Příklad 1. Necht X = C([0, 1]) s topologií bodové konvergence na [0, 1]. Popište všechny FUNKCIONÁLNÍ ANALÝZA 1 PŘÍKLADY PRO POROZUMĚNÍ LÁTCE ZS 2016/2017 PŘÍKLADY KE KAPITOLE VI K oddílu VI.1 obecné slabé topologie Příklad 1. Necht X = C([0, 1]) s topologií bodové konvergence na [0, 1]. Popište

Více

5. Aplikace diferenciálního a integrálního po tu v jedné dimenzi ZS 2017/18 1 / 32

5. Aplikace diferenciálního a integrálního po tu v jedné dimenzi ZS 2017/18 1 / 32 5. Aplikace diferenciálního a integrálního po tu v jedné dimenzi Tomá² Sala MÚ UK, MFF UK ZS 2017/18 5. Aplikace diferenciálního a integrálního po tu v jedné dimenzi ZS 2017/18 1 / 32 5.1 Funkce spojité

Více

Co je to tensor... Vektorový prostor

Co je to tensor... Vektorový prostor Vektorový prostor Co je to tensor... Tato ást je tu jen pro p ipomenutí, pokud nevíte co je to vektorový prostor, tak tení tohoto textu ukon ete na konci této v ty, neb zbytek textu by pro Vás nebyl ni

Více

1 Existence e²ení systému diferenciálních rovnic. 2 Jednozna nost e²ení pro systém diferenciálních rovnic

1 Existence e²ení systému diferenciálních rovnic. 2 Jednozna nost e²ení pro systém diferenciálních rovnic 1 Existence e²ení systému diferenciálních rovnic Denice. Funkci x : I R n, I otev ený interval, nazveme e²ením (DR), jestliºe 1. t I : (x(t), t) Ω 2. t I : x (t) vlastní 3. t I : x (t) = f(x(t), t) Lemma

Více

Derivování sloºené funkce

Derivování sloºené funkce Derivování sloºené funkce V tomto letáku si p edstavíme speciální pravidlo pro derivování sloºené funkce (te funkci obsahující dal²í funkci). Po p e tení tohoto tetu byste m li být schopni: vysv tlit pojem

Více

pokud A Rat(M), pak také A Rat(M).

pokud A Rat(M), pak také A Rat(M). Kone né automaty Pojem automat je historicky spojen s n jakou konstruktivní, algoritmickou procedurou rozhodující n jaký problém, i abstraktn ji e eno, rozhodující o tom, zda n jaký prvek pat í do dané

Více

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A

Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A úterý 28. listopadu 2017, 9:2011:20 ➊ (8 bod ) Lze nebo nelze k rozhodnutí o stejnom rné konvergence ady ( 1) n+1 x ln(n) n 6 + n 2 x 4 na intervalu

Více

Matematická analýza KMA/MA2I 3. p edná²ka Primitivní funkce

Matematická analýza KMA/MA2I 3. p edná²ka Primitivní funkce Matematická analýza KMA/MAI 3. p edná²ka Primitivní funkce Denice a základní vlastnosti P íklad Uvaºujme následující úlohu: Najd te funkci F : R R takovou, ºe F () R. Kdo zná vzorce pro výpo et derivací

Více

Základní pojmy teorie mnoºin.

Základní pojmy teorie mnoºin. Základní pojmy teorie mnoºin. Mnoºina je základní stavební kámen moderní matematiky, i kdyº se v matematice tento pojem uºívá velmi dlouho. Uº anti tí e tí geomet i denovali kruºnici jako mnoºinu bod mající

Více

VYSOKÁ ŠKOLA POLYTECHNICKÁ JIHLAVA. Katedra matematiky. Matematika 2. pro technické obory. Petr Gurka, Stanislava Dvořáková

VYSOKÁ ŠKOLA POLYTECHNICKÁ JIHLAVA. Katedra matematiky. Matematika 2. pro technické obory. Petr Gurka, Stanislava Dvořáková VYSOKÁ ŠKOLA POLYTECHNICKÁ JIHLAVA Katedra matematiky Matematika 2 pro technické obory Petr Gurka, Stanislava Dvořáková 2019 Petr Gurka, Stanislava Dvořáková Matematika 2 pro technické obory 1. vydání

Více

T i hlavní v ty pravd podobnosti

T i hlavní v ty pravd podobnosti T i hlavní v ty pravd podobnosti 15. kv tna 2015 První p íklad P edstavme si, ºe máme atomy typu A, které se samovolným radioaktivním rozpadem rozpadají na atomy typu B. Pr m rná doba rozpadu je 3 hodiny.

Více

Matematický model kamery v afinním prostoru

Matematický model kamery v afinním prostoru CENTER FOR MACHINE PERCEPTION CZECH TECHNICAL UNIVERSITY Matematický model kamery v afinním prostoru (Verze 1.0.1) Jan Šochman, Tomáš Pajdla sochmj1@cmp.felk.cvut.cz, pajdla@cmp.felk.cvut.cz CTU CMP 2002

Více

Ergodické Markovské et zce

Ergodické Markovské et zce 1. b ezen 2013 Denice 1.1 Markovský et zec nazveme ergodickým, jestliºe z libovolného stavu m ºeme p ejít do jakéhokoliv libovolného stavu (ne nutn v jednom kroku). Denice 1.2 Markovský et zec nazveme

Více

3. Polynomy Verze 338.

3. Polynomy Verze 338. 3. Polynomy Verze 338. V této kapitole se věnujeme vlastnostem polynomů. Definujeme základní pojmy, které se k nim váží, definujeme algebraické operace s polynomy. Diskutujeme dělitelnost polynomů, existenci

Více

Matice a e²ení soustav lineárních rovnic

Matice a e²ení soustav lineárních rovnic Úvod Tato sbírka úloh z lineární algebry je ur ena student m Fakulty elektrotechniky a informatiky V B - Technické univerzity Ostrava T mto student m je p edev²ím ur eno skriptum profesora Zde ka Dostála

Více

1 Spo jité náhodné veli iny

1 Spo jité náhodné veli iny Spo jité náhodné veli in. Základní pojm a e²ené p íklad Hustota pravd podobnosti U spojité náhodné veli in se pravd podobnost, ºe náhodná veli ina X padne do ur itého intervalu (a, b), po ítá jako P (X

Více

Relace. Základní pojmy.

Relace. Základní pojmy. Relace. Základní pojmy. I kdyº pojem funkce je v matematice jeden ze základních a nejd leºit j²ích, p esto se n které vztahy mezi objekty pomocí funkce popsat nedají. Jde o situace, kdybychom cht li p

Více

Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4

Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4 Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4 25/05/2017, 9:00 11:00 ➊ (9 bod ) Nech je dvojrozm rná Lebesgueova míra generována vytvo ujícími funkcemi φ(x) = Θ(x)x 2 a ψ(y) = 7y. Vypo t te míru mnoºiny

Více

Lineární algebra pro fyziky. Zápisky z p edná²ek. Dalibor míd

Lineární algebra pro fyziky. Zápisky z p edná²ek. Dalibor míd Lineární algebra pro fyziky Zápisky z p edná²ek Dalibor míd ƒást 1 První semestr KAPITOLA 1 Soustavy lineárních rovnic Nejjednodu²²í lineární rovnicí je Popisuje p ímku v rovin Podobn 1 Úvod 2x y = 3

Více

18 Fourierovy řady Úvod, základní pojmy

18 Fourierovy řady Úvod, základní pojmy M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 18: Fourierovy řady 7 18 Fourierovy řady 18.1 Úvod, základní pojmy Otázka J. Fouriera: Lze každou periodickou funkci napsat jako součet nějakých "elementárních"

Více

se nazývá charakter grupy G. Dále budeme uvaºovat pouze kone né grupy G. Charaktery tvo í také grupu, s násobením denovaným

se nazývá charakter grupy G. Dále budeme uvaºovat pouze kone né grupy G. Charaktery tvo í také grupu, s násobením denovaným Charaktery a Diskrétní Fourierova transforace Nejd leºit j²í kvantový algorite je Diskrétní Fourierova transforace (DFT) D vody jsou dva: DFT je pro kvantové po íta e exponenciáln rychlej²í neº pro po

Více

I. VRSTEVNICE FUNKCE, OTEV ENÉ A UZAV ENÉ MNOšINY

I. VRSTEVNICE FUNKCE, OTEV ENÉ A UZAV ENÉ MNOšINY I. VRSTEVNICE FUNKCE, OTEV ENÉ A UZAV ENÉ MNOšINY 1. Ur ete a nakreslete deni ní obor a vrstevnice funkcí: a) f(, y) = + y b) f(, y) = y c) f(, y) = 2 + y 2 d) f(, y) = 2 y 2 e) f(, y) = y f) f(, y) =

Více

6. Matice. Algebraické vlastnosti

6. Matice. Algebraické vlastnosti Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA I, zimní semestr 2000/2001 Michal Marvan 6 Matice Algebraické vlastnosti 1 Algebraické operace s maticemi Definice Bud te A,

Více

19 Hilbertovy prostory

19 Hilbertovy prostory M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika III kap. 19: Hilbertovy prostory 34 19 Hilbertovy prostory 19.1 Úvod, základní pojmy Poznámka (připomenutí). Necht (X,(, )) je vektorový prostor se skalárním součinem

Více

Line rn oper tory v euklidovsk ch prostorech V t to sti pou ijeme obecn v sledky o line rn ch oper torech ve vektorov ch prostorech nad komplexn mi sl

Line rn oper tory v euklidovsk ch prostorech V t to sti pou ijeme obecn v sledky o line rn ch oper torech ve vektorov ch prostorech nad komplexn mi sl Line rn oper tory v euklidovsk ch prostorech V t to sti pou ijeme obecn v sledky o line rn ch oper torech ve vektorov ch prostorech nad komplexn mi sly z p edchoz ch kapitol k podrobn j mu zkoum n line

Více

Matematická analýza III. Jan Malý

Matematická analýza III. Jan Malý Matematická analýza III Jan Malý Obsah Kapitola 1. Eukleidovský prostor 5 1. Eukleidovský prostor 5 2. Obecn j²í pohled na prostor 7 3. Spojitost a limita 8 Kapitola 2. Diferenciální po et funkcí více

Více

(a + b)(a b) 0 mod N.

(a + b)(a b) 0 mod N. Sho v faktoia ní algoitmus Sho v faktoia ní algoitmus je nejvýnamn j²í aplikací kvantové Fouieovy tansfomace a jeden hlavních d vod ájmu o kvantové po íta e, kteé by umoºnily pavd podobnostní polynomiální

Více

K oddílu I.1 základní pojmy, normy, normované prostory

K oddílu I.1 základní pojmy, normy, normované prostory ÚVOD DO FUNKCIONÁLNÍ ANALÝZY PŘÍKLADY PRO POROZUMĚNÍ LÁTCE ZS 2015/2016 PŘÍKLADY KE KAPITOLE I K oddílu I1 základní pojmy, normy, normované prostory Příklad 1 Necht X je reálný vektorový prostor a : X

Více

Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4

Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4 Katedra matematiky Fakulty jaderné a fyzikálně inženýrské ČVU v Praze Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 1MAB4 25/5/216, 9: 11: ➊ (11 bod ) Vypo ítejte abstraktní plo²nou míru mnoºiny M = (x, y) R 2

Více

Matematika III. Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská. Ústav matematiky

Matematika III. Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská. Ústav matematiky Matematika III Řady Miroslava Dubcová, Daniel Turzík, Drahoslava Janovská Ústav matematiky Přednášky ZS 202-203 Obsah Číselné řady. Součet nekonečné řady. Kritéria konvergence 2 Funkční řady. Bodová konvergence.

Více

e²ení 1. série Úvodní gulá² autor: Kolektiv org

e²ení 1. série Úvodní gulá² autor: Kolektiv org e²ení 1. série Úvodní gulá² autor: Kolektiv org Úloha 1.1. Bubla, Lib nka, Henry a Mat j hráli hru. Protoºe byli ty i, napsali si na tabuli ty i ty ky a jejich úkolem pak bylo vepsat mezi n t i znaménka

Více

Večerní kurzy matematiky Letní studentská konference Tudy Cesta Nevede

Večerní kurzy matematiky Letní studentská konference Tudy Cesta Nevede Večerní kurzy matematiky Letní studentská konference Tudy Cesta Nevede 1 Výroková logika výroky:a,b pravdivost výroku: 0 nepravda, 1 pravda logické spojky: A negace A A B konjunkce A B disjunkce A B implikace

Více

Kuželosečky a kvadriky ve škole i kolem

Kuželosečky a kvadriky ve škole i kolem Kuželosečky a kvadriky ve škole i kolem nás Bc. Aneta Mirová Kurz vznikl v rámci projektu Rozvoj systému vzdělávacích příležitostí pro nadané žáky a studenty v přírodních vědách a matematice s využitím

Více

Záznam o ústní zkou²ce z p edm tu 01RMF (akademický ²kolní rok 2015/2016) P íjmení a jméno Datum Hodnocení Písemka Celkové hodnocení Podpis studenta

Záznam o ústní zkou²ce z p edm tu 01RMF (akademický ²kolní rok 2015/2016) P íjmení a jméno Datum Hodnocení Písemka Celkové hodnocení Podpis studenta báze v Hilbertov prostoru obory excentricity parciální diferenciální rovnice (a metoda jejich detekce pro PDR druhého ádu pro funkci dvou prom nných) fundamentální e²ení operátoru 1. ➋ Dokaºte: f( x),

Více

To je samozřejmě základní pojem konvergence, ale v mnoha případech je příliš obecný a nestačí na dokazování některých užitečných tvrzení.

To je samozřejmě základní pojem konvergence, ale v mnoha případech je příliš obecný a nestačí na dokazování některých užitečných tvrzení. STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE Zatím nebylo v těchto textech věnováno příliš pozornosti konvergenci funkcí, at jako limita posloupnosti nebo součet řady. Jinak byla posloupnosti funkcí nebo řady brána jako. To

Více

na za átku se denuje náhodná veli ina

na za átku se denuje náhodná veli ina P íklad 1 Generujeme data z náhodné veli iny s normálním rozd lením se st ední hodnotou µ = 1 a rozptylem =. Rozptyl povaºujeme za známý, ale z dat chceme odhadnout st ední hodnotu. P íklad se e²í v následujícím

Více

Dolní odhad síly pro ztrátu stability obecného prutu

Dolní odhad síly pro ztrátu stability obecného prutu ƒeské vysoké u ení technické v Praze 9. února 216 Vedoucí seminární práce: doc. RNDr. Ivana Pultarová, Ph.D. prof. Ing. Milan Jirásek, DrSc. Osnova 1 2 Cíl práce Cíl práce Nalézt velikost síly, která zp

Více

Riemannův určitý integrál

Riemannův určitý integrál Riemannův určitý integrál 1. Motivační příklad Příklad (Motivační příklad pro zavedení Riemannova integrálu). Nechť,. Vypočtěme obsah vybarvené oblasti ohraničené grafem funkce, osou a svislými přímkami

Více

Teorie her. Klasikace. Pomocný text

Teorie her. Klasikace. Pomocný text Pomocný text Teorie her Milí e²itelé, první ty i úlohy kaºdé série spojuje jisté téma a vám bude poskytnut text, který vás tímto tématem mírn provede a pom ºe vám p i e²ení t chto úloh. Teorie her, jiº

Více

Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/2.2.00/07.0018. 3. Reálná čísla

Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/2.2.00/07.0018. 3. Reálná čísla Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ..07/..00/07.008 3. Reálná čísla RACIONÁLNÍ A IRACIONÁLNÍ ČÍSLA Význačnými množinami jsou číselné množiny. K nejvýznamnějším patří množina reálných čísel,

Více

Exponenciála matice a její užití. fundamentálních matic. Užití mocninných řad pro rovnice druhého řádu

Exponenciála matice a její užití. fundamentálních matic. Užití mocninných řad pro rovnice druhého řádu 1 Tutoriál č. 3 Exponenciála matice a její užití řešení Cauchyovy úlohy pro lineární systémy užitím fundamentálních matic. Užití mocninných řad pro rovnice druhého řádu 0.1 Exponenciála matice a její užití

Více

OBSAH. 1. Základní p edstava o k ivkách a plochách

OBSAH. 1. Základní p edstava o k ivkách a plochách OBSAH 1. Základní p edstava o k ivkách a plochách 1.díl: P edstava o plo²e.... 2 I trojrozm rné objekty lze znázornit v rovin. 2.díl: Reálná ísla a p ímka.... 3 Souvislost mezi ísly a geometrií. 3.díl:

Více

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech 1. července 2008 1 Funkce v R n Definice 1 Necht n N a D R n. Reálnou funkcí v R n (reálnou funkcí n proměnných) rozumíme zobrazení

Více

odvodit vzorec pro integraci per partes integrovat sou in dvou funkcí pouºitím metody per partes Obsah 2. Odvození vzorce pro integraci per partes

odvodit vzorec pro integraci per partes integrovat sou in dvou funkcí pouºitím metody per partes Obsah 2. Odvození vzorce pro integraci per partes Integrce per prtes Speciální metod, integrce per prtes (integrce po ástech), je pouºitelná p i integrování sou inu ou funkcí. Tento leták oozuje zmín nou meto ilustruje ji n d p íkld. Abychom zvládli tuto

Více

1 Posloupnosti a řady.

1 Posloupnosti a řady. 1 Posloupnosti a řady. 1.1 Posloupnosti reálných čísel. Definice 1.1: Posloupností reálných čísel nazýváme zobrazení f množiny N všech přirozených čísel do množiny R všech reálných čísel. Pokud nemůže

Více

Diamantová suma - řešení příkladů 1.kola

Diamantová suma - řešení příkladů 1.kola Diamantová suma - řešení příladů.ola. Doažte, že pro aždé přirozené číslo n platí.n + 2.n + + n.n < 2. Postupujeme matematicou inducí. Levou stranu nerovnosti označme s n. Nejmenší n, pro než má smysl

Více

Záludnosti velkých dimenzí

Záludnosti velkých dimenzí Jan Vybíral KM/FJFI/ƒVUT 6. listopadu 2017 1/28 Warm-up Dva problémy na zah átí Geometrie R d Kolik bod je t eba rozmístit v jednotkové krychli [0, 1] d v dimenzi d, aby v kaºdém kvádru o objemu 1/10 leºel

Více

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R...

Kapitola 1. Úvod. 1.1 Značení. 1.2 Výroky - opakování. N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) R... Kapitola 1 Úvod 1.1 Značení N... přirozená čísla (1, 2, 3,...). Z... celá čísla ( 3, 2, 1, 0, 1, 2,...). Q... racionální čísla ( p, kde p Z a q N) q R... reálná čísla C... komplexní čísla 1.2 Výroky -

Více

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008

Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin. študenti MFF 15. augusta 2008 Učební texty k státní bakalářské zkoušce Matematika Skalární součin študenti MFF 15. augusta 2008 1 10 Skalární součin Požadavky Vlastnosti v reálném i komplexním případě Norma Cauchy-Schwarzova nerovnost

Více

1 Lineární prostory a podprostory

1 Lineární prostory a podprostory Lineární prostory a podprostory Přečtěte si: Učebnice AKLA, kapitola první, podkapitoly. až.4 včetně. Cvičení. Které z následujících množin jsou lineárními prostory s přirozenými definicemi operací?. C

Více

Matematická analýza III. Jan Malý

Matematická analýza III. Jan Malý Matematická analýza III Jan Malý Obsah Kapitola 1. Eukleidovský prostor 5 1. Eukleidovský prostor 5 2. Obecn j²í pohled na prostor 7 3. Spojitost a limita 8 4. Kontrolní otázky 1 Kapitola 2. Diferenciální

Více

TEORIE MÍRY. A to jsme se docela snažili. Nešlo to jinak.

TEORIE MÍRY. A to jsme se docela snažili. Nešlo to jinak. TEORIE MÍRY V některých předchozích kapitolách jste se setkali s měřením velikostí množin a víte, jaké byly těžkosti s měřením množin i na reálné ose. Kvůli těmto těžkostem se měření zúžilo jen na délku

Více

Regrese a nelineární regrese

Regrese a nelineární regrese Kapitola 10 Regrese a nelineární regrese 10.1 Regrese V testech nezávislosti jsme zkoumali, zda dv veli iny x a y jsou nezávislé. Pokud nejsou nezávislé, m ºeme zkoumat, jaká závislost mezi nimi je. 10.1.1

Více

Projekty - Úvod do funkcionální analýzy

Projekty - Úvod do funkcionální analýzy Projekty - Úvod do funkcionální analýzy Projekt č. 1. Nechť a, b R, a < b. Dokažte, že prostor C( a, b ) = f : R R: f je spojitá na D(f) = a, b s metrikou je úplný. ρ(f, g) = max f(x) g(x) x a,b Projekt

Více

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti:

Definice 1.1. Nechť je M množina. Funkci ρ : M M R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti: Přednáška 1. Definice 1.1. Nechť je množina. Funkci ρ : R nazveme metrikou, jestliže má následující vlastnosti: (1 pro každé x je ρ(x, x = 0; (2 pro každé x, y, x y, je ρ(x, y = ρ(y, x > 0; (3 pro každé

Více

Obsah. 1 Lineární prostory 2

Obsah. 1 Lineární prostory 2 Obsah 1 Lineární prostory 2 2 Úplné prostory 2 2.1 Metrické prostory.................................... 2 2.2 Banachovy prostory................................... 3 2.3 Lineární funkcionály..................................

Více

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení.

Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení. Předmět: MA4 Dnešní látka Variačně formulované okrajové úlohy zúplnění prostoru funkcí. Lineární zobrazení. Literatura: Kapitola 2 a)-c) a kapitola 4 a)-c) ze skript Karel Rektorys: Matematika 43, ČVUT,

Více

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI 2.1 Zobrazení 2 Definice 1. Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Zobrazení množiny A do množiny B je definováno jako množina F uspořádaných dvojic (x, y A B, kde ke každému

Více

Pravd podobnost a statistika - cvi ení. Simona Domesová místnost: RA310 (budova CPIT) web:

Pravd podobnost a statistika - cvi ení. Simona Domesová místnost: RA310 (budova CPIT) web: Pravd podobnost a statistika - cvi ení Simona Domesová simona.domesova@vsb.cz místnost: RA310 (budova CPIT) web: http://homel.vsb.cz/~dom0015 Cíle p edm tu vyhodnocování dat pomocí statistických metod

Více

Statistika pro geografy. Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY

Statistika pro geografy. Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY Statistika pro geografy Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY Faculty of Science Palacký University Olomouc t. 17. listopadu 1192/12, 771 46 Olomouc Pojmy etnost = po et prvk se stejnou hodnotou statistického

Více

1 Data. 2 Výsledky m ení velikostí. Statistika velikostí výtrus. Roman Ma ák

1 Data. 2 Výsledky m ení velikostí. Statistika velikostí výtrus. Roman Ma ák Statistika velikostí výtrus Roman Ma ák 6.2.216 1 Data Velikost výtrus (udávaná obvykle v µm) pat í u hub k významným ur ovacím znak m, mnohdy se dva druhy makromycet li²í dokonce pouze touto veli inou.

Více

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Taylorův polynom Program Primitivní

Více

OBECNOSTI KONVERGENCE V R N

OBECNOSTI KONVERGENCE V R N FUNKCE VÍCE PROMĚNNÝCH V reálných situacích závisejí děje obvykle na více proměnných než jen na jedné (např. na teplotě i na tlaku), závislost na jedné proměnné je spíše výjimkou. OBECNOSTI Reálná funkce

Více

1 P ílohy. 1.1 Dopln ní na tverec

1 P ílohy. 1.1 Dopln ní na tverec 1 P ílohy 1.1 Dopln ní na tverec Pouºívá se pro minimalizaci kvadratického výrazu nebo pro integraci v konvoluci dvou normálních rozd lení (tady má význam rozkladu normální sdruºené hp na podmín nou a

Více

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA FREDHOLMOVA ALTERNATIVA Pavel Jirásek 1 Abstrakt. V tomto článku se snažíme shrnout dosavadní výsledky týkající se Fredholmovy alternativy (FA). Postupně zmíníme FA na prostorech konečné dimenze, FA pro

Více

Denice integrálu: Od Newtona k Bendové

Denice integrálu: Od Newtona k Bendové Denice integrálu: Od Newtona k Bendové Jan MALÝ UK v Praze a UJEP v Ústí nad Labem OSMA, V B-TU Ostrava, 3. listopadu 2015 Jan MALÝ Od Newtona... 1 / 32 Toto není p edná²ka o historii matematiky. Jan MALÝ

Více

MATEMATIKA I VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ JIŘÍ NOVOTNÝ ZÁKLADY LINEÁRNÍ ALGEBRY

MATEMATIKA I VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ JIŘÍ NOVOTNÝ ZÁKLADY LINEÁRNÍ ALGEBRY VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ JIŘÍ NOVOTNÝ MATEMATIKA I ZÁKLADY LINEÁRNÍ ALGEBRY STUDIJNÍ OPORY PRO STUDIJNÍ PROGRAMY S KOMBINOVANOU FORMOU STUDIA Typeset by L A TEX 2ε, Podpořeno projektem

Více

Petr Hasil. c Petr Hasil (MUNI) Nekonečné řady MA III (M3100) 1 / 183

Petr Hasil. c Petr Hasil (MUNI) Nekonečné řady MA III (M3100) 1 / 183 Nekonečné řady Petr Hasil Přednáška z Matematické analýzy III c Petr Hasil (MUNI) Nekonečné řady MA III (M3100) 1 / 183 Obsah 1 Nekonečné číselné řady Základní pojmy Řady s nezápornými členy Řady s libovolnými

Více

Teorie kategorií. Libor B hounek Verze ke dni 12. b ezna 2013.

Teorie kategorií. Libor B hounek Verze ke dni 12. b ezna 2013. Teorie kategorií Studijní materiál pro kurs ALGV00051 na FF UK v LS 2012/13 Dal²í informace: www.cs.cas.cz/behounek/teaching/cat12 Libor B hounek behounek@cs.cas.cz Verze ke dni 12. b ezna 2013. Organiza

Více

Cvi ení 7. Docházka a testík - 15 min. Distfun 10 min. Úloha 1

Cvi ení 7. Docházka a testík - 15 min. Distfun 10 min. Úloha 1 Cvi ení 7 Úkol: generování dat dle rozd lení, vykreslení rozd lení psti, odhad rozd lení dle dat, bodový odhad parametr, centrální limitní v ta, balí ek Distfun, normalizace Docházka a testík - 15 min.

Více

Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady.

Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady. Číselné řady Definice (Posloupnost částečných součtů číselné řady). Nechť je číselná posloupnost. Pro všechna položme. Posloupnost nazýváme posloupnost částečných součtů řady. Definice (Součet číselné

Více

a m1 a m2 a mn zobrazení. Operaci násobení u matic budeme definovat jiným způsobem.

a m1 a m2 a mn zobrazení. Operaci násobení u matic budeme definovat jiným způsobem. 1 Matice Definice 1 Matice A typu (m, n) je zobrazení z kartézského součinu {1, 2,,m} {1, 2,,n} do množiny R Matici A obvykle zapisujeme takto: a 1n a 21 a 22 a 2n A =, a m1 a m2 a mn kde a ij R jsou její

Více

Modelování v elektrotechnice

Modelování v elektrotechnice Katedra teoretické elektrotechniky Elektrotechnická fakulta ZÁPADOƒESKÁ UNIVERZITA V PLZNI Modelování v elektrotechnice Pánek David, K s Pavel, Korous Luká², Karban Pavel 28. listopadu 2012 Obsah 1 Úvod

Více

Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4

Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4 Zkou²ková písemná práce. 1 z p edm tu 1MAB4 29/5/218, 9: 11: ➊ (8 bod ) Pro parametry a > a b R vypo t te ur itý integrál e ax2 cos(bx2 ) 1 x Uºijte v tu o derivaci integrálu s parametrem. Spln ní p edpokladu

Více

e²ení 4. série Binární operace

e²ení 4. série Binární operace e²ení 4. série Binární operace Úloha 4.1. V Hloup tínské jaderné elektrárn do²lo jednoho dne k úniku radioaktivního zá ení. Obyvatelé byli pro tento p ípad kvalitn vy²koleni v obran proti záke ným ásticím,

Více