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

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

Projekty - Úvod do funkcionální analýzy

Obsah. 1 Lineární prostory 2

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

ÚVOD DO FUNKCIONÁLNÍ ANALÝZY. Jiří Bouchala

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

ALGEBRA. Téma 5: Vektorové prostory

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

2. přednáška 8. října 2007

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

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Věta o sedlovém bodu a Fredholmova alternativa

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.

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

Lineární algebra : Báze a dimenze

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

19 Hilbertovy prostory

METRICKÉ A NORMOVANÉ PROSTORY

BANACHOVY PROSTORY. V podstatě se budeme zabývat prostory funkcí. Například to bude prostor (množina) spojitých funkcí na intervalu [0, 1].

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

Program SMP pro kombinované studium

10 Funkce více proměnných

15 Maticový a vektorový počet II

1 Báze a dimenze vektorového prostoru 1

Matematická analýza 1

FREDHOLMOVA ALTERNATIVA

7. Lineární vektorové prostory

22 Základní vlastnosti distribucí

Míra a měřitelné funkce. 1.1 Měřitelné množiny. 1.2 Míra a vnější míra

Matematická analýza 4

Základní pojmy teorie množin Vektorové prostory

1 Topologie roviny a prostoru

Doporučené příklady k Teorii množin, LS 2018/2019

PROSTORY SE SKALÁRNÍM SOUČINEM. Definice Nechť L je lineární vektorový prostor nad R. Zobrazení L L R splňující vlastnosti

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

Úvod do funkcionální analýzy

Přednáška 6, 6. listopadu 2013

Lineární zobrazení. V prvním z následujících tvrzení navíc uvidíme, že odtud plynou a jsou tedy pak rovněž splněny podmínky:

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

17. Posloupnosti a řady funkcí

Matematika pro informatiky

Báze a dimense. Odpřednesenou látku naleznete v kapitolách a 3.6 skript Abstraktní a konkrétní lineární algebra.

OBECNOSTI KONVERGENCE V R N

Lineární algebra : Metrická geometrie

Cvičení ke kursu Vyčíslitelnost

Texty k přednáškám z MMAN3: 3. Metrické prostory

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

Metrické prostory a kompaktnost

Lineární algebra : Lineární zobrazení

Kompaktnost Kompaktifikace Prostory funkcí 4. KOMPAKTNOST. Miroslav Hušek, Pavel Pyrih KMA MFF UK. 4. Kompaktnost

Báze a dimenze vektorových prostorů

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

Numerická stabilita algoritmů

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

Báze konečněrozměrných vektorových prostorů, lineární zobrazení vektorových prostorů

Matematika B101MA1, B101MA2

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

A VLASTNOST BODU SPOJITOSTI

Matematika I 12a Euklidovská geometrie

EUKLIDOVSKÉ PROSTORY

1 Lineární prostory a podprostory

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

6 Lineární geometrie. 6.1 Lineární variety

Úlohy k procvičování textu o univerzální algebře

Diferenˇcní rovnice Diferenciální rovnice Matematika IV Matematika IV Program

DRN: Kořeny funkce numericky

Limita a spojitost funkce a zobrazení jedné reálné proměnné

1 Vektorové prostory a podprostory

Cvičení z Lineární algebry 1

Matematika 2 pro PEF PaE

[1] Vzhledem ke zvolené bázi určujeme souřadnice vektorů...

1 Lineární zobrazení. 5. f(u) = u + v, kde v je pevně daný nenulový vektor z R f(u) = o.

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

Uzavřené a otevřené množiny

3. přednáška 15. října 2007

Z teorie je nutné znát pojmy: lineární funkcionál, jádro, hodnost a defekt lineárního funkcionálu. Také využijeme 2. větu o dimenzi.

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

M5170: Matematické programování

Definice : Definice :

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

VIII. Primitivní funkce a Riemannův integrál

V: Pro nulový prvek o lineárního prostoru L platí vlastnosti:

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...

Pavel Horák, Josef Janyška LINEÁRNÍ ALGEBRA UČEBNÍ TEXT

1 Kardinální čísla. množin. Tvrzení: Necht X Cn. Pak: 1. X Cn a je to nejmenší prvek třídy X v uspořádání (Cn, ),

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

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

PŘEDNÁŠKA 5 Konjuktivně disjunktivní termy, konečné distributivní svazy

2. kapitola: Euklidovské prostory

10. Vektorové podprostory

Co jsme udělali: Au = f, u D(A)

1 Soustavy lineárních rovnic

6.1 Vektorový prostor

8 Matice a determinanty

4. Topologické vlastnosti množiny reálných

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

PŘEDNÁŠKA 2 POSLOUPNOSTI

Základní spádové metody

Úlohy k přednášce NMAG 101 a 120: Lineární algebra a geometrie 1 a 2,

7 Konvexní množiny. min c T x. při splnění tzv. podmínek přípustnosti, tj. x = vyhovuje podmínkám: A x = b a x i 0 pro každé i n.

Transkript:

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 všechny spojité lineární funkcionály na X (tj. popište X ). Návod: Použijte Větu VI.4 z přednášky. Příklad 2. Necht X je normovaný lineární prostor, který není úplný, a Y necht je jeho zúplnění. (1) Ukažte, že X = Y, a vysvětlete, v jakém smyslu tato rovnost platí. (2) Ukažte, že topologie σ(y, Y ) a σ(y, X) jsou různé. Návod: (2) Použijte Větu VI.4 z přednášky. Příklad 3. Necht X je normovaný lineární prostor, X jeho duál a X druhý duál. Ukažte, že na X splývají slabá a slabá* topologie (tj. topologie σ(x, X ) a σ(x, X)), právě když X je reflexivní Banachův prostor. Návod: Použijte Větu VI.4 z přednášky. Příklad 4. Necht X je normovaný lineární prostor. Ukažte, že kanonické vnoření κ : X X je homeomorfismus (X, w) do (X, w ). Návod: Použijte Větičku VI.1(6) z přednášky. Příklad 5. Z Příkladu V.49 a z Úvodu do funkcionální analýzy víme, že pro p (0, 1] je (l p ) = l. (1) Ukažte, že topologie σ(l, l p ), p (0, 1], jsou navzájem různé. (2) Necht 0 < p < q 1. Která z topologií σ(l, l p ) a σ(l, l q ) je slabší? Návod: (1) Použijte Větu VI.4 z přednášky. (2) Použijte Větičku VI.1(6) z přednášky. Příklad 6. Necht X je vektorový prostor a M X # odděluje body X. Ukažte, že topologie σ(x, M) je metrizovatelná, právě když M neobsahuje nespočetnou lineárně nezávislou podmnožinu. Návod: Použijte Větu V.12 a Lemma VI.3 z přednášky. K oddílu VI.2 slabé topologie na lokálně konvexních prostorech Příklad 7. Necht X je normovaný lineární prostor. Ukažte, že (X, ) je separabilní, právě když (X, w) je separabilní. Návod: Použijte Mazurovu větu. 1

Příklad 8. Najděte příklad Banachova prostoru X a konvexní normově uzavřené podmnožiny X, která není slabě* uzavřená. Návod: Uvažte například X = c 0, a tedy X = l 1, za onu množinu zvolte uzavřený konvexní obal kanonických jednotkových vektorů v l 1. Další zásobu příkladů poskytuje Goldstineova věta. Příklad 9. Necht X a Y jsou LCS a T : X Y je spojité lineární zobrazení. Ukažte, že T je spojité i jako zobrazení (X, w) do (Y, w). Návod: Použijte Větičku VI.1(6) z přednášky. Příklad 10. Necht X a Y jsou LCS a T : X Y je spojité lineární zobrazení. Pro ϕ Y definujme zobrazení T ϕ : X F předpisem T ϕ = ϕ T. (1) Ukažte, že T ϕ X pro každé ϕ Y. (2) Ukažte, že zobrazení T : ϕ T ϕ je lineární zobrazení Y do X. (3) Ukažte, že zobrazení T je spojité z (Y, w ) do (X, w ). Návod: (3) Použijte Větičku VI.1(6) z přednášky. Příklad 11. Necht X a Y jsou normované lineární prostory a T : Y X omezený lineární operátor. Ukažte, že existuje S L(X, Y ), pro který T = S, právě když T je spojitý i jako zobrazení (Y, w ) do (X, w ). Návod: Uvažte operátor T : X Y a ukažte, že T (κ(x)) κ(y ) s využitím Důsledku VI.5(c) z přednášky. Příklad 12. Necht X je Hilbertův prostor a (e n ) je ortonormální posloupnost v X. Ukažte, že posloupnost (e n ) konverguje slabě k nule. Návod: Použijte reprezentaci duálu Hilbertova prostoru a Besselovu nerovnost. Příklad 13. Necht X je Hilbertův prostor a (e γ ) γ Γ ortonormální systém v X. Ukažte, že množina {e γ ; γ Γ} {o} je slabě kompaktní. Návod: S využitím reprezentace duálu k Hilbertovu prostoru a Besselovy nerovnosti ukažte, že každé slabé okolí nuly obsahuje všechny prvky ortonormálního systému s výjimkou konečně mnoha. Příklad 14. Necht X = c 0 (Γ) nebo X = l p (Γ), kde Γ je nějaká množina. Ukažte, že množina {o} {e γ ; γ Γ} je slabě kompaktní (e γ značí příslušný kanonický jednotkový vektor). Návod: S využitím reprezentace duálu X ukažte, že každé slabé okolí nuly obsahuje všechny kanonické jednotkové vektory s výjimkou konečně mnoha. Příklad 15. Necht X = C([0, 1]). Uvažme na X tři topologie normovou (tj. generovanou supremovou normou), slabou (tj. slabou topologii prostoru (X, ) tu značme w) a topologii bodové konvergence na [0, 1] (tu značme τ p ). (1) Najděte posloupnost (f n ) v X, která v topologii τ p konverguje k nule, ale není omezená v normě. (2) Ukažte, že existuje τ p -omezená množina, která není normově omezená. (3) Necht (f n ) je normově omezená posloupnost X a f X. Ukažte, že f n w f, právě když f n τ p f. (4) Platí ekvivalence z bodu (3) bez předpokladu normové omezenosti?

Návod: (2) Použijte posloupnost z bodu (1). (3) Použijte Rieszovu větu o reprezentaci C([0, 1]) a Lebesguovu větu. (4) Uvažte posloupnost z bodu (1). Příklad 16. Ukažte, že v prostoru l 1 splývá slabá a normová konvergence posloupností (tj. l 1 má Schurovu vlastnost). Návod: Postupujte sporem: Pokud ne, pak v l 1 existuje posloupnost (x k ), která slabě konverguje k nule a přitom existuje takové c > 0, že x k > c pro každé k N. Protože (x k ) je omezená, bez újmy na obecnosti x k = 1 pro každé k. Ze slabé konvergence plyne konvergence na každé souřadnici. Pomocí matematické indukce zkonstruujte rostoucí posloupnosti přirozených čísel (k j ) a (m j ), že m j+1 l=m j +1 x kj (l) > 3 4. Následně najděte ϕ l = (l 1 ), aby ϕ(x kj ) > 1 2 pro každé j a z toho odvod te spor. Příklad 17. Ukažte, že prostory c 0, l p pro p (1, ] a C([0, 1]) nemají Schurovu vlastnost. Návod: V každém z těchto prostorů najděte posloupnost na jednotkové sféře, která slabě konverguje k nule. Pro C([0, 1]) využijte popis Příklad 15(3). Příklad 18. Ukažte, že nekonečnědimensionální Hilbertův prostor nemá Schurovu vlastnost. Návod: Použijte Příklad 12. Příklad 19. Ukažte, že prostor L 1 ([0, 1]) nemá Schurovu vlastnost. Návod: Necht T : L 2 ([0, 1]) L 1 ([0, 1]) je identita. Uvažte ON bázi (f n ) prostoru L 2 ([0, 1]) známou z teorie Fourierových řad a uvažte posloupnost (T f n ). Příklad 20. Necht X je normovaný lineární prostor nekonečné dimenze. (1) Ukažte, že každé slabé okolí nuly obsahuje netriviální vektorový podprostor X. (2) Ukažte, že S X je slabě hustá podmnožina B X. Návod: (1) Ukažte, že každé slabé okolí nuly obsahuje průnik jader konečně mnoha funkcionálů, a toto je netriviální vektorový podprostor. (2) Použijte (1). Příklad 21. Necht X je normovaný lineární prostor nekonečné dimenze. (1) Ukažte, že každé slabé* okolí nuly v X obsahuje netriviální vektorový podprostor X. (2) Ukažte, že S X je slabě* hustá podmnožina B X. Návod: X má také nekonečnou dimenzi a slabá* topologie je slabší než slabá, tedy lze použít Příklad 20. Příklad 22. Necht X je normovaný lineární prostor. Ukažte, že následující tvrzení jsou ekvivalentní: (i) dim X <. (ii) Na X splývá slabá a normová topologie. (iii) na X splývá slabá* a normová topologie.

K oddílu VI.3 poláry a jejich aplikace Příklad 23. Necht X je separabilní normovaný lineární prostor. Ukažte, že (X, w ) je separabilní. Návod: Použijte Goldstineovu větu. Příklad 24. Ukažte, že ((l ), w ) je separabilní. Návod: l = (l 1 ). Příklad 25. Necht X je metrizovatelný LCS. Ukažte, že (X, w ) je σ-kompaktní (tj. sjednocením spočetně mnoha kompaktních podmnožin). Návod: Použijte Větu VI.14 a spočetnou bázi okolí nuly v X. Příklad 26. Necht X je neúplný normovaný lineární prostor a Y jeho zúplnění. Z Příkladu 2 víme, že X = Y a že σ(y, X) σ(x, X). Ukažte, že na jednotkové kouli B X topologie σ(y, X) a σ(x, X) splývají. Návod: Díky Důsledku VI.16 víme, že (B Y, σ(y, Y )) je kompaktní a topologie σ(y, X) je slabší Hausdorffova topologie. Příklad 27. Uvažme l jako duál l 1. Ukažte, že na jednotkové kouli l splývá slabá* topologie σ(l, l 1 ) s topologií bodové konvergence (tj. s topologií generovanou pseudonormami x = (x k ) k=1 x n, n N. Příklad 28. Uvažme l 1 jako duál k c 0. Ukažte, že na jednotkové kouli l 1 splývá slabá* topologie σ(l 1, c 0 ) s topologií bodové konvergence. Příklad 29. Necht p (1, ). Ukažte, že na jednotkové kouli l p splývá slabá topologie s topologií bodové konvergence. Návod: Použijte Příklad 26 a reflexivitu l p. Příklad 30. Ukažte, že na jednotkové kouli c 0 splývá slabá topologie s topologií bodové konvergence. Návod: Použijte Příklady 4 a 27. Příklad 31. Necht X je LCS a X je jeho duál. Pro neprázdnou A X definujme q A (x) = sup{ f(x) ; f A}, x X. (1) Ukažte, že A je σ(x, X)-omezená, právě když pro každé x X je q A (x) <. (2) Necht A je σ(x, X)-omezená. Ukažte, že q A je pseudonorma na X. (3) Musí být q A spojitá na X? (4) Necht U je absolutně konvexní okolí nuly v X. Ukažte, že p U = q U (kde p U je Minkowského funkcionál). Návod: (3) Vezměte za X nekonečněrozměrný Banachův prostor se slabou topologií a A = B X. (4) Použijte větu o bipoláře.

Příklad 32. Necht X je normovaný lineární prostor, C > 0 a f, g S X. Necht f ker g C. Ukažte, že existuje α F, α = 1 a f αg 2C. Návod: Pokud C 1, tvrzení je triviální. Necht tedy C < 1. Z Hahn-Banachovy věty plyne existence f X, pro které je f C a f = f na ker g. Protože ker g ker(f f), existuje β F splňující f f = βg. Ukažte, že lze vzít α = β β. Příklad 33. Necht X je Banachův prostor. Necht f : X F je lineární funkcionál, pro který f BX je slabě* spojité zobrazení. Ukažte, že f κ(x). Návod: Protože f(b X ) je kompaktní podmnožina F, je f X. Případ f = 0 je triviální, tedy bez újmy na obecnosti f = 1. Pro ε (0, 1) necht A ε = {x B X ; Re f(x ) ε} a B ε = {x B X ; Re f(x ) ε}. Pak A ε a B ε jsou neprázdné disjunkntní slabě* kompaktní konvexní množiny, a tedy díky oddělovací větě existuje g κ(x), pro které sup Re g(b ε ) < inf Re g(a ε ). Odtud odvod te, že f ker g ε. Pomocí Příkladu 32 pak ukažte, že f je v uzávěru κ(x), tedy v κ(x). Příklad 34. Platí tvrzení z předchozího příkladu i pro neúplné prostory?