Projekty - Úvod do funkcionální analýzy

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

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

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

Obsah. 1 Lineární prostory 2

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

Texty k přednáškám z MMAN3: 3. Metrické prostory

i=1 λ ix i,λ i T,x i M}.Množinuvektorů

2. přednáška 8. října 2007

Přednáška 6, 6. listopadu 2013

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

Důkaz Heineho Borelovy věty. Bez újmy na obecnosti vezmeme celý prostor A = M (proč? úloha 1). Implikace. Nechť je (M, d) kompaktní a nechť.

10 Funkce více proměnných

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...

Úvod do funkcionální analýzy

Doporučené příklady k Teorii množin, LS 2018/2019

3. přednáška 15. října 2007

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.

Posloupnosti a jejich konvergence

Matematická analýza 4

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

Matematická analýza 1

Posloupnosti a jejich konvergence POSLOUPNOSTI

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

Metrické prostory a kompaktnost

ÚVOD DO FUNKCIONÁLNÍ ANALÝZY. Jiří Bouchala

I. Diferenciální rovnice. 3. Rovnici y = x+y+1. převeďte vhodnou transformací na rovnici homogenní (vzniklou

Matematika B101MA1, B101MA2

19 Hilbertovy prostory

1 Množiny, výroky a číselné obory

Home. Obsah. Strana 1 MATEMATIKA. Fullscreen PRO LETECKÉ. Tisk OBORY II. Konec

METRICKÉ PROSTORY. Konvergence čehosi k čemusi. Začíná se to zašnodrchávat

1. přednáška 1. října Kapitola 1. Metrické prostory.

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

Lineární algebra : Lineární prostor

Úvod základy teorie zobrazení

Skalární součin dovoluje zavedení metriky v afinním bodovém prostoru, tj. umožňuje nám určovat vzdálenosti, odchylky, obsahy a objemy.

Kapitola Základní množinové pojmy Princip rovnosti. Dvě množiny S a T jsou si rovny (píšeme S = T ) prvek T je také prvkem S.

KOMPLEXNÍ ČÍSLA A FUNKCE MNOŽINA KOMPLEXNÍCH ČÍSEL C. Alternativní popis komplexních čísel

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

Matematická analýza III.

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA

Necht L je lineární prostor nad R. Operaci : L L R nazýváme

OBECNÁ TOPOLOGIE - PŘEDNÁŠKA ZIMA 2014/15. Literatura: Je možno užívat knihy od Engelkinga, Kelleyho, Nagaty, Dugundjiho,...

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 4. PREDNÁŠKA - SOUČIN PROSTORŮ A TICHONOVOVA VĚTA.

Uzavřené a otevřené množiny

IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel

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

OBECNOSTI KONVERGENCE V R N

DRN: Kořeny funkce numericky

1 Lineární prostory a podprostory

AB = 3 CB B A = 3 (B C) C = 1 (4B A) C = 4; k ]

Věta o sedlovém bodu a Fredholmova alternativa

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Matematika 5 FSV UK, ZS Miroslav Zelený

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

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné

0. Úvodní poznámky. pro i=1,2,...,s;říkáme,žetentořetězspojujebody a,b(v P),je-li a M 0, b M s a M i P pro

Speciální prostory Příklady na konstrukce prostorů 2. KONSTRUKCE. Miroslav Hušek, Pavel Pyrih KMA MFF UK. 2. Příklady

I. Úvod. I.1. Množiny. I.2. Výrokový a predikátový počet

p 2 q , tj. 2q 2 = p 2. Tedy p 2 je sudé číslo, což ale znamená, že

Vektorový prostor. Př.1. R 2 ; R 3 ; R n Dvě operace v R n : u + v = (u 1 + v 1,...u n + v n ), V (E 3 )...množina vektorů v E 3,

Matematická analýza pro informatiky I.

Spojitost funkce. Spojitost je nejdůležitější obecná vlastnost funkcí. Umožňuje aproximace různých řešení.

Lebesgue Manuál. Josef Hekrdla 1. prosince (Vzniklo pro potřeby předmětu Matematická teorie signálů ) 1 Objem intervalu. 3

Cvičení ke kursu Vyčíslitelnost

Aplikovaná matematika I, NMAF071

Limita posloupnosti a funkce

MATICE. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = = [a ij]

Lineární algebra : Metrická geometrie

Matematika pro informatiky

Lineární algebra : Skalární součin a ortogonalita

ŘADY KOMPLEXNÍCH FUNKCÍ

Lineární algebra : Lineární (ne)závislost

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2011/2012. x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a

15 Maticový a vektorový počet II

Zavedení a vlastnosti reálných čísel

Přednáška 9, 28. listopadu 2014 Část 4: limita funkce v bodě a spojitost funkce

Limita a spojitost funkce. 3.1 Úvod. Definice: [MA1-18:P3.1]

TOPOLOGIE A TEORIE KATEGORIÍ (2017/2018) 3. PREDNÁŠKA - KOMPAKTNÍ PROSTORY.

2. kapitola: Euklidovské prostory

Definice : Definice :

1 Topologie roviny a prostoru

ALGEBRA. Téma 4: Grupy, okruhy a pole

17. Posloupnosti a řady funkcí

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

Princip rozšíření a operace s fuzzy čísly

MATEMATICKÁ ANALÝZA 1 - ZIMNÍ SEMESTR PŘEDNÁŠKA

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% KLÍČOVÉPOJMY %%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Nebojte se extremálních bodů!

9. Vícerozměrná integrace

NMAI059 Pravděpodobnost a statistika

Matematika 2 Úvod ZS09. KMA, PřF UP Olomouc. Jiří Fišer (KMA, PřF UP Olomouc) KMA MA2AA ZS09 1 / 25

maticeteorie 1. Matice A je typu 2 4, matice B je typu 4 3. Jakých rozměrů musí být matice X, aby se dala provést

Téma 22. Ondřej Nývlt

Matematika I. Přednášky: Mgr. Radek Výrut, Zkouška:

3 Lineární kombinace vektorů. Lineární závislost a nezávislost

Zdrojem většiny příkladů je sbírka úloh 1. cvičení ( ) 2. cvičení ( )

LIMITA A SPOJITOST FUNKCE

VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

Diferenˇcní rovnice Diferenciální rovnice Matematika IV Matematika IV Program

Transkript:

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 č. 2. Nechť (X, ρ) a (Y, σ) jsou metrické prostory. Dokažte, že zobrazení T : X Y je spojité právě tehdy, když pro libovolnou množinu A X platí T (A) T (A). Připomeňme, že zobrazení T : X Y se nazývá spojité, jestliže pro každou posloupnost (x n ) prvků z X takovou, že x n x 0 ( X), platí T (x n ) (v Y ) T (x 0 (v X) ). Můžete rovněž využít toho, že zobrazení T : X Y je spojité právě tehdy, když vzor libovolné otevřené (uzavřené) množiny M Y je otevřená (uzavřená) množina. Projekt č. 3. Pomocí Banachovy věty o pevném bodě dokažte Picardovu Lindelöfovu větu (věta o existenci a jednoznačnosti řešení Cauchyovy úlohy, viz skriptum Úvod do funkcionální analýzy strana 15 17). Je třeba jednotlivé kroky důkazu pochopit. Projekt č. 4. Dokažte Cantorovu větu (viz skriptum Úvod do funkcionální analýzy strana 18). Poté ukažte na příkladech, že žádný předpoklad této věty nelze vynechat.

Projekt č. 5. Nechť I R je interval s krajními body a, b, kde a, b R a a < b. Uvažujme metrické prostory (I, ρ) a (R, ρ), kde ρ(x, y) = x y, a zobrazení f : I R mezi těmito prostory. Předpokládejme dále, že funkce f má na intervalu I derivaci. Pokud a I (popř. b I), myslíme symbolem f (a) (popř. f (b)) číslo f +(a) (popř. f (b)). Ukažte, že zobrazení f je kontraktivní, tzn. ( q < 1) ( x, y I) : ρ ( f(x), f(y) ) qρ(x, y), právě tehdy, když platí sup f (x) < 1. x I Projekt č. 6. Dokažte toto zobecnění Banachovy věty o pevném bodě. Nechť T : X X je zobrazení úplného metrického prostoru X do sebe. Nechť dále existuje n N takové, že T n = T T T n krát provedené složení je kontrakce. Pak existuje právě jeden prvek x X splňující T (x) = x (pevný bod zobrazení T ). Udejte také konkrétní příklad metrického prostoru X a nekontraktivního zobrazení T : X X takového, aby některá jeho mocnina T n už byla kontraktivní. Projekt č. 7. Nechť p 1, + ). Dokažte, že prostor l p = ( ) 1 s normou x p = x n p p je úplný. x = (x 1, x 2, x 3,... ) : x n p < + Projekt č. 8. Buď (X, ρ) metrický prostor. Množina M X se nazývá souvislá, jestliže M nelze napsat jako sjednocení dvou neprázdných oddělených množin. Připomeňme, že množiny A, B se nazývají oddělené, platí-li A B = A B =. Dokažte, že sjednocení libovolného (i nekonečného) počtu souvislých množin, které mají neprázdný průnik, je souvislá množina. Platí podobné tvrzení i pro průnik souvislých množin?

Projekt č. 9. Uvažujme metrický prostor (R, ρ), kde ρ(x, y) = x y. Rozhodněte a řádně zdůvodněte, zda následující množiny jsou husté v R: A = m n: m, n N; B = m n: m, n N; C = m 2 n 2 : m, n N; D = ln m ln n: m, n N. Připomeňme, že množina M R je hustá v R, platí-li M = R. Projekt č. 10. Uvažujme množinu X = x n : x 1, x 2, R všech posloupností reálných čísel. Pro libovolné x = x n X a y = y n X, x y, definujme ρ(x, y) = 1 λ, kde λ je nejmenší index takový, že x λ y λ. V případě, že x = y, položíme ρ(x, y) = 0. Znamená to např., že vzdálenost posloupnosti (1, 2, 4, 8, 16, 31,... ) od posloupnosti (1, 2, 4, 8, 16, 32,... ) je 1 6. Dokažte, že (X, ρ) je metrický prostor. Rozhodněte a řádně zdůvodněte, zda je tento metrický prostor úplný. Projekt č. 11. Uvažujme metrický prostor (X, ρ). Dokažte následující tvrzení: ( A, B X): int(a B) = int A int B; ( A, B X): int(a B) int A int B; Na konkrétním příkladě poté ukažte, že obecně neplatí rovnost int(a B) = int A int B. ( A X): A = A X \ A; ( A X): A = X \ ext A.

Projekt č. 12. Uvažujme normovaný lineární prostor X. Připomeňme, že množina M X se nazývá kompaktní, jestliže lze z každé posloupnosti (x n ), x 1, x 2, M, vybrat podposloupnost (x kn ), která konverguje v M. Nechť A, B X jsou dvě uzavřené množiny takové, že alespoň jedna z nich je kompaktní. Dokažte, že množina A + B def = a + b: a A, b B je uzavřená. Dále na konkrétním příkladě ukažte, že předpoklad kompaktnosti nelze vynechat. Projekt č. 13. Uvažujme normovaný lineární prostor X. Připomeňme, že množina M X se nazývá kompaktní, jestliže lze z každé posloupnosti (x n ), x 1, x 2, M, vybrat podposloupnost (x kn ), která konverguje v M. Nechť A, B X jsou dvě uzavřené disjunktní množiny takové, že alespoň jedna z nich je kompaktní. Dokažte, že dist(a, B) def = inf a b : a A, b B > 0. Na konkrétním příkladě poté ukažte, že předpoklad kompaktnosti nelze vynechat. Projekt č. 14. Nechť p 1, + ). Dokažte, že prostor l p = ( ) 1 s normou x p = x n p p je separabilní, zatímco prostor l = x = (x 1, x 2, x 3,... ) : x = (x 1, x 2, x 3,... ) : sup x n < + s normou x = sup x n separabilní není. x n p < + Připomeňme, že prostor je separabilní, pokud v něm existuje nějaká spočetná hustá podmnožina. Návod: V první části uvažujte (spočetnou) množinu všech posloupností racionálních čísel s konečným počtem nenulových prvků a ve druhé (nespočetnou) množinu všech možných posloupností nul a jedniček.

Projekt č. 15. Nechť (X, ρ) je úplný metrický prostor a M X. Dokažte, že platí ekvivalence M je kompaktní M je uzavřená a totálně omezená. Množinu M přitom nazveme totálně omezenou, jestliže pro každé ε > 0 existuje konečná množina M ε X taková, že pro každé x M platí dist(x, M ε ) < ε. (M ε se nazývá ε síť množiny M.) Najděte konkrétní příklad metrického prostoru (X, ρ) a množiny M X, která je omezená, ale není totálně omezená. Projekt č. 16. Nechť H je Hilbertův prostor a P jeho uzavřený podprostor. Dokažte, že (P ) = P. Připomeňme, že pro M H definujeme M = x H : pro každé m M platí (x, m) = 0. Na konkrétním příkladu ukažte, že předpoklad uzavřenosti nelze vypustit. Návod: Jedna inkluze je snadná, pro důkaz druhé použijte větu o ortogonální projekci. Projekt č. 17. Uvažujme normovaný prostor l = x = sup x = (x 1, x 2, x 3,... ): sup x n < + s normou x n (prostor všech reálných omezených posloupností). Dokažte, že podmnožina M = x l : lim x n = 0 je uzavřená a podmnožina N = není uzavřená. x l : x n = 0 Projekt č. 18 (inspirováno sbírkou příkladů prof. Luboše Picka). Nechť (X, ρ) je metrický prostor a A X. Definujme břeh množiny A předpisem B(A) = A A. Dokažte, že platí vztahy A = B(A) B(X \ A), B(A) B(X \ A) =, B(B(A)) = B(A). Charakterizujte (a vše řádně zdůvodněte) uzavřené a otevřené množiny pomocí výše definovaného břehu množiny.

Projekt č. 19 (inspirováno sbírkou příkladů prof. Luboše Picka). Definujme na množině R R funkci 1 pro x 0, y = 0, x 1 pro y 0, x = 0, y ρ(x, y) = 1 x + 1 pro x 0, y 0, x y, y 0 pro x = y. Ověřte, že (R, ρ) je metrický prostor. Charakterizujte všechny kompaktní množiny v tomto metrickém prostoru. Na základě nalezené charakterizace určete, které z množin N, Z, Q, R, 0, 1, 1, + ) jsou kompaktní. Projekt č. 20 (inspirováno sbírkou příkladů prof. Luboše Picka). Uvažujme metrický prostor (P, ρ), kde P = N \ 1, ρ(m, n) = 1 m 1 n. Ověřte, že ρ je skutečně metrika. Dále definujme zobrazení T : P P předpisem T (n) = n 2. Dokažte, že zobrazení T je kontrakce, která nemá žádný pevný bod. Na základě výše uvedených skutečností rozhodněte, zda je prostor (P, ρ) úplný. Podejte i přímý důkaz úplnosti / neúplnosti prostoru (P, ρ). Projekt č. 21. Nechť (X, ρ) je metrický prostor. Připomeňme, že tento prostor se nazývá souvislý, jestliže X nelze vyjádřit jako sjednocení dvou neprázdných oddělených množin. Množinu M X nazveme obojetnou, je-li uzavřená a současně otevřená. Je zřejmé, že v libovolném metrickém prostoru (X, ρ) jsou množiny a X obojetné (proč?). Dokažte, že metrický prostor (X, ρ) je souvislý, právě když a X jsou jediné obojetné množiny v prostoru (X, ρ). Dále ukažte, že množina M X je obojetná, právě když platí M =. Projekt č. 22. Uvažujme prostor l = x = (x 1, x 2,... ): sup a množinu l 1 = x = (x 1, x 2,... ): x n < + x n < +. s normou x = sup x n Dokažte, že l 1 je vektorový podprostor prostoru l. Dále ukažte, že podprostor l 1 není uzavřený v l. Jak by vypadal uzávěr množiny l 1 v prostoru l?

Projekt č. 23. Uvažujme prostor C( 0, 1 ) = f : R R: f je spojitá na D(f) = 0, 1 s normou f = max x 0,1 f(x). Pro každé n N definujme funkcionál F n : C( 0, 1 ) R předpisem F n (f) = 1 n + 1 n f k=0 ( ) k. n Dále uvažujme funkcionál F : C( 0, 1 ) R definovaný předpisem F (f) = 1 0 f(x) dx. Dokažte, že pro každé f C( 0, 1 ) platí F n (f) F (f) 0. Dále ukažte, že F n F 0, tzn. F n F v (C( 0, 1 )). norma v duálu Projekt č. 24. Nechť (x 1, x 2, x 3,... ) je posloupnost navzájem kolmých prvků Hilbertova prostoru H. Dokažte následující ekvivalenci: x n konverguje (v H) x n 2 konverguje (v R). Na konkrétním příkladu ukažte, že bez předpokladu vzájemné kolmosti výše uvedená ekvivalence neplatí. Platí (bez předpokladu kolmosti) aspoň jedna implikace? Projekt č. 25. Nechť (X, ) je normovaný lineární prostor a K X je konvexní množina. Dokažte, že množiny int K a K jsou rovněž konvexní. Připomeňme, že množina M X se nazývá konvexní, pokud platí následující podmínka: ( x, y M)( λ, µ R, λ, µ 0, λ + µ = 1): λx + µy M. (To znamená, že s každými dvěma body z M patří do M i celá úsečka spojující tyto body.)

Projekt č. 26. Nechť (X, ρ) je metrický prostor. Uvažujme funkci f : R R splňující následující podmínky: f(0) = 0; f je neklesající na intervalu 0, + ); f je konkávní na intervalu 0, + ); f není na intervalu 0, + ) identicky nulová, tj. ( t 0 > 0): f(t 0 ) 0. Dokažte, že zobrazení σ : X X R definované předpisem σ(x, y) = f ( ρ(x, y) ) je metrika na X. Poznámka: Pokud bychom volili f(t) = t, dostali bychom σ(x, y) = ρ(x, y).