# 赋范空间

# 定义

设数域 K\mathbb{K} 上的线性空间 XX 上存在泛函 ∥⋅∥:X→[0,+∞)\|\cdot\|: X \to [0, +\infty) 满足

  1. ∥x∥=0⟺x=0\|x\| = 0 \iff x = \bold 0
  2. ∥x+y∥≤∥x∥+∥y∥\|x+y\| \leq \|x\| + \|y\|
  3. ∥αx∥=∣α∣∥x∥,∀α∈K,x∈X\|\alpha x\| = |\alpha| \|x\|, \forall \alpha \in \mathbb{K}, x \in X

则称 (X,∥⋅∥)(X, \|\cdot\|) 是赋范空间 (normed space) 或 B*- 空间,并称 ∥x∥\|x\| 为 xx 的范数 (norm).

# 例子

下面是关于赋范空间的几个例子。

例 1 X=KnX = \mathbb{K}^n, 则

∥x∥p≔(∑i=1n∣xi∣p)1/p,p≥1\|x\|_p \coloneqq \left(\sum_{i=1}^n |x_i|^p \right)^{1/p}, \quad p \geq 1

是一个范数,称为 p - 范数 (p-norm). 其中 p=2p=2 称为欧几里得范数 (Eculidean norm). 若 p=∞p = \infty, 则退化为 ∥x∥∞=max⁡i∣xi∣\displaystyle \|x\|_\infty = \max_i |x_i|.

事实上,在有限维空间中,不同的范数相互等价,即其诱导的收敛是一样的。

例 2 X=C[a,b]X = C[a,b], 则

∥u∥≔max⁡[a,b]∣u(x)∣,u∈C[a,b]\|u\| \coloneqq \max_{[a,b]}|u(x)|, \quad u \in C[a,b]

是 C[a,b]C[a,b] 上的范数。

闭区间上的连续函数必有最值。

基于此范数,若存在函数列 {ui}i=1∞\{u_i\}_{i=1}^\infty 满足

lim⁡n→∞∥un−u∥=0\lim_{n \to \infty} \|u_n - u\| = 0

那么函数列 {ui}i=1∞\{u_i\}_{i=1}^\infty 在 [a,b][a,b] 上一致收敛于 uu, 记作 un⇉uu_n \rightrightarrows u.

例 3 X=C1[a,b]X = C^1[a,b], 则

∥u∥1≔max⁡[a,b](∣u(x)∣+∣u′(x)∣),u∈C1[a,b]\|u\|_1 \coloneqq \max_{[a,b]}(|u(x)| + |u'(x)|), \quad u \in C^1[a,b]

是 C1[a,b]C^1[a,b] 上的范数。

例 4 X=QX = \mathbb{Q}, 则 r∈Qr \in \mathbb{Q} 的 p-adic 范数 定义为

∣r∣p≔p−νp(r)|r|_p \coloneqq p^{-\nu_p(r)}

其中,νp(r)\nu_p(r) 称为数 rr 的 p-adic 值,定义为

νp(r)≔{∞ifn=0max⁡{k∈N:pk∣r}ifn∈N+νp(m)−νp(n)ifr=m/n∈Q,m,n∈N,(m,n)=1\nu_p(r) \coloneqq \left\{ \begin{aligned} & \infty && \text{if } n = 0 \\ & \max\{k \in \mathbb{N}: p^k|r\} && \text{if } n \in \mathbb{N_+} \\ & \nu_p(m) - \nu_p(n) && \text{if } r = m/n \in \mathbb{Q}, \; m,n \in \mathbb{N}, \; (m,n) = 1 \end{aligned} \right.

# 性质

在这里,我们证明一个重要的性质:有限维线性赋范空间上的模等价。我们首先给出范数等价的定义。

设线性空间 XX 上定义了两个范数 ∥⋅∥1,∥⋅∥2\|\cdot\|_1, \|\cdot\|_2. ∥⋅∥2\|\cdot\|_2 比 ∥⋅∥1\|\cdot\|_1 强,当且仅当

∥xn∥2→0⇒∥xn∥1→0\|x_n\|_2 \to 0 \Rightarrow \|x_n\|_1 \to 0

若 ∥⋅∥1\|\cdot\|_1 强于 ∥⋅∥2\|\cdot\|_2 且 ∥⋅∥2\|\cdot\|_2 强于 ∥⋅∥1\|\cdot\|_1, 则称 ∥⋅∥1\|\cdot\|_1 与 ∥⋅∥2\|\cdot\|_2 等价。

换种说法,∥⋅∥1\|\cdot\|_1 与 ∥⋅∥2\|\cdot\|_2 等价,当且仅当 ∃m,M\exists m, M 使得

m∥x∥1≤∥x∥2≤M∥x∥1,∀x∈Xm\|x\|_1 \leq \|x\|_2 \leq M\|x\|_1, \quad \forall x \in X

显然,基于此方式定义的范数等价是一个等价关系。因此,我们可以转而证明所有范数和欧式范数 ∥⋅∥E\|\cdot\|_E 等价。

对 XX 中的一组基 {ei}i=1n\{e_i\}_{i=1}^n, 设 x=∑i=1nxiei∀x∈Xx = \sum_{i=1}^n x_ie_i \; \forall x \in X. 那么

∥x∥=∥∑i=1nxiei∥=∑i=1n∣xi∣∥ei∥≤∑i=1nxi2∑i=1n∥ei∥2=M∥x∥E\|x\| = \left\|\sum_{i=1}^n x_ie_i \right\| = \sum_{i=1}^n |x_i| \|e_i\| \leq \sqrt{\sum_{i=1}^n x_i^2} \sqrt{\sum_{i=1}^n \|e_i\|^2} = M \|x\|_E

# 度量空间

设数域 K\mathbb{K} 上的线性空间 XX 上存在一个双变量实值函数 ρ(⋅,⋅):X×X→[0,+∞)\rho(\cdot, \cdot): X \times X \to [0, +\infty) 满足

  1. ρ(x,y)≥0,∀x,y∈X\rho(x,y) \geq 0, \forall x,y \in X, 且 ρ(x,y)=0⟺x=y\rho(x,y) = 0 \iff x = y
  2. ρ(x,y)=ρ(y,x)\rho(x,y) = \rho(y,x)
  3. ρ(x,z)≤ρ(x,y)+ρ(y,z),∀x,y,z∈X\rho(x,z) \leq \rho(x,y) + \rho(y,z), \forall x,y,z \in X
    则称 ρ\rho 是 XX 上的一个距离 (distance), 称 (X,ρ)(X, \rho) 是一个度量空间。

赋范空间 (X,∥⋅∥)(X, \|\cdot\|) 可以通过

ρ(x,y)=∥x−y∥\rho(x,y) = \|x-y\|

诱导得到度量空间 (X,ρ)(X, \rho). 这样通过范数诱导得到的度量空间具有平移不变性:

ρ(x+z,y+z)=ρ(x,y),∀x,y,z∈X\rho (x+z, y+z) = \rho(x,y), \quad \forall x,y,z \in X

相反地,度量空间不一定是赋范空间。因为赋范空间的定义要求赋范空间定义于线性空间上,而度量空间不一定是线性空间。

# Banach 空间

# 定义

# Cauchy 列

赋范空间 XX 中的序列 {xn}n=1∞\{x_n\}_{n=1}^\infty 若满足:∀ε>0\forall \varepsilon > 0, ∃N∈N+\exists N \in \mathbb{N}_+ 使得 ∀m,n>N\forall m,n > N, 有

∥xn−xm∥≤ε\|x_n - x_m\| \leq \varepsilon

则称 {xn}n=1∞\{x_n\}_{n=1}^\infty 为柯西列 (Cauchy sequence), 也叫基本列。

# Banach 空间

对赋范空间 XX, 若其中的 Cauchy 列均收敛,即 ∀{xn}n=1∞\forall \{x_n\}_{n=1}^\infty 为 Cauchy 列,都 ∃x∈X\exists x \in X 使得

lim⁡n→∞∥xn−x∥=0\lim_{n \to \infty}\|x_n-x\| = 0

则称赋范空间 (X,∥⋅∥)(X, \|\cdot\|) 是完备赋范空间 (complete normed space), 又称巴拿赫空间 (Banach space) 或 B - 空间。

# 例子

例 5 (Kn,∥⋅∥p)(\mathbb{K}^n, \|\cdot\|_p) 当 K=R,C\mathbb{K} = \mathbb{R}, \mathbb{C} 时是完备的,当 K=Q\mathbb{K} = \mathbb{Q} 且 p=2p=2 时是非完备的。

例 6 (C[a,b],∥⋅∥)(C[a,b], \|\cdot\|), 其中 ∥u∥≔max⁡[a,b]∥u(x)∥\|u\| \coloneqq \max_{[a,b]}\|u(x)\| 是完备的;而 (C1[a,b],∥⋅∥)(C^1[a,b], \|\cdot\|), 其中 ∥u∥≔max⁡[a,b]∥u(x)∥\|u\| \coloneqq \max_{[a,b]}\|u(x)\| 是非完备的。

对于 (C1[a,b],∥⋅∥)(C^1[a,b], \|\cdot\|), 可以取 a=−1,b=1,un(x)=x2+1na=-1, b=1, u_n(x) = \sqrt{x^2+ \frac{1}{n}}. 这样

un(x)⇉∣x∣∉C1[−1,1]u_n(x) \rightrightarrows |x| \notin C^1[-1,1]

例 7 (C1[a,b],∥⋅∥1)(C^1[a,b], \|\cdot\|_1), 其中 ∥u∥1≔max⁡[a,b](∣u(x)∣+∣u′(x)∣)\|u\|_1 \coloneqq \max_{[a,b]}(|u(x)| + |u'(x)|) 是完备的。

# 空间完备化

下面这部分内容可以参考张恭庆著泛函分析讲义的定理 1.2.6.

# Cauchy 列等价

(X,∥⋅∥)(X, \|\cdot\|) 是线性赋范空间,ξ={xn}i=1∞,η={yn}i=1∞\xi = \{x_n\}_{i=1}^\infty,\; \eta = \{y_n\}_{i=1}^\infty 是其上的 Cauchy 列。若 ξ,η\xi, \eta 满足

∥xn−yn∥→0,n→∞\|x_n-y_n\| \to 0, \quad n \to \infty

则称 ξ\xi 与 η\eta 等价,记作 ξ∼η\xi \sim \eta.

Cauchy 列等价为等价关系的证明

lim⁡n→∞∥xn−xn∥=0\lim_{n \to \infty} \|x_n - x_n\| = 0

因此满足自反性。

若 ξ∼η\xi \sim \eta, 则

lim⁡n→∞∥yn−xn∥=lim⁡n→∞∥xn−yn∥=0\lim_{n \to \infty} \|y_n - x_n\| = \lim_{n \to \infty} \|x_n - y_n\| = 0

因此满足对称性。

设 ξ={xn}i=1∞\xi = \{x_n\}_{i=1}^\infty, η={yn}i=1∞\eta = \{y_n\}_{i=1}^\infty, ζ={zn}i=1∞\zeta = \{z_n\}_{i=1}^\infty 均为 Cauchy 列,且 ξ∼η\xi \sim \eta, η∼ζ\eta \sim \zeta. 则基于三角不等式,有

lim⁡n→∞∥xn−zn∥≤lim⁡n→∞(∥xn−yn∥+∥yn−zn∥)=lim⁡n→∞∥xn−yn∥+lim⁡n→∞∥yn−zn∥=0+0=0\begin{aligned} \lim_{n \to \infty} \|x_n- z_n\| & \leq \lim_{n \to \infty} (\|x_n-y_n\| + \|y_n-z_n\|) \\ & = \lim_{n \to \infty} \|x_n-y_n\| + \lim_{n \to \infty}\|y_n-z_n\| \\ & = 0 + 0 = 0 \end{aligned}

因此满足传递性。

易于验证 Cauchy 列的等价关系满足自反、对称、传递性,因此上述定义的 Cauchy 列等价是等价关系。

# 完备赋范空间

这样,我们可以基于等价类定义完备的线性赋范空间:

设 (X,∥⋅∥)(X, \|\cdot\|) 是线性赋范空间,定义

Xˉ≔{[ξ]∣ξis Cauchy sequence,ξ⊆X}\bar{X} \coloneqq \{[\xi]\, \big| \xi \text{ is Cauchy sequence}, \xi \subseteq X\}

在 Xˉ\bar{X} 上引入加法和数乘如下:

[ξ]+[η]≔[ξ+η]α[ξ]≔[αξ][\xi] + [\eta] \coloneqq [\xi + \eta] \\ \alpha[\xi] \coloneqq [\alpha \xi]

易于证明,Xˉ\bar{X} 是线性空间。

现在,我们在新的赋范空间上定义新的范数。注意到,对于 XX 中的 Cauchy 列 ξ={xn}i=0∞\xi = \{x_n\}_{i=0}^\infty, 基于三角不等式,有

∣∥xn∥−∥xm∥∣≤∥xn−xm∥→0,m,n→∞\big|\|x_n\| - \|x_m\| \big| \leq \|x_n - x_m\| \to 0, \quad m,n \to \infty

因此 {xn}\{x_n\} 是 R\mathbb{R} 中的 Cauchy 列,故极限 lim⁡n→∞∥xn∥\lim_{n \to \infty} \|x_n\| 存在。

因此,我们定义 Xˉ\bar{X} 中的范数如下:

∥[ξ]∥≔lim⁡n→∞∥xn∥\|[\xi]\| \coloneqq \lim_{n \to \infty}\|x_n\|

此时,显然有 [ξ]∼[η]⟺∥[ξ]∥=∥η∥[\xi] \sim [\eta] \iff \|[\xi]\| = \|\eta\|.

此外,容易验证其满足范数的要求:

  1. ∥[ξ]∥=0⟺[ξ]=[0]\|[\xi]\| = 0 \iff [\xi] = [0]
  2. ∥[αξ]∥=α∥[ξ]∥\|[\alpha\xi]\| = \alpha \|[\xi]\|
  3. ∥[ξ]+[η]∥≤∥[ξ]∥+∥[η]∥\|[\xi] + [\eta]\| \leq \|[\xi]\| + \|[\eta]\|
三角不等式的证明

∥[ξ]+[η]∥=∥[ξ+η]∥=lim⁡n→∞∥xn+yn∥≤lim⁡n→∞∥xn∥+lim⁡n→∞∥yn∥=∥[ξ]∥+∥[η]∥\|[\xi] + [\eta]\| = \|[\xi + \eta]\| = \lim_{n \to \infty}\|x_n + y_n\| \leq \lim_{n \to \infty} \|x_n\| + \lim_{n \to \infty} \|y_n\| = \|[\xi]\| + \|[\eta]\|

因此,这是一个良定义的赋范空间。下面,我们需要证明该赋范空间是完备的。

草,这个证明我还没看懂。

# 等距同构映射

对于度量空间 (X,ρ)(X, \rho), (X1,ρ1)(X_1, \rho_1). 我们称映射 T:X→X1T:X \to X_1 是一个等距同构映射当且仅当

  1. TT 是满射
  2. ρ(x,y)=ρ1(Tx,Ty),∀x,y∈X\rho(x,y) = \rho_1(Tx, Ty), \quad \forall x,y \in X

# Ref

  • 蒋美跃 泛函分析
  • 为什么有限维赋范线性空间中的范数是等价的?