固定集合A⊂Rn并且考虑所有函数f:A→Rm的集合V,那么
令ℓb是ℓ的向量子空间,其中ℓ由有界函数组成:ℓb={f∈ℓ|f是有界的}。回忆一下f有界意味着存在一个常数
对于f∈ℓb,令∥f∥=sup{∥f(x)∥|x∈A},因为f是有界的,所以最小上界肯定存在。
图1
我们现在尝试做的就是像Rn那样看到空间ℓb,即,ℓb(是一个函数)中的每个点(即,向量)有一个范数,所以我们希望Rn中向量的概念可以用到ℓb中,当做分析的时候这种想法是非常有用的并且利用Rn中的方法可以证明ℓb中的某些重要结论(下篇文章会介绍)。为此,首要任务是建立范数的基本概念。
警告:虽然我们有范数,但我们没有像∥f∥2=<f,f>这样与其相关的内积,函数的其他空间(像之后我们会提到的傅里叶分析)有这样的内积。
定理6 ℓb(A,Rm)中的函数∥⋅∥满足范数的性质:
- ∥f∥≥0,∥f∥=0当且仅当f=0。
- 对于α∈R,f∈ℓb,∥αf∥=|α|∥f∥。
- ∥f+g∥≤∥f∥+∥g∥(三角不等式)。
这些是我们讨论开集,收敛等概念的基本法则。例如,ℓb中当且仅当∥fk−f∥→0时,我们写作fk→f,回忆一下满足法则(i),(ii),(iii) 的范数向量空间称为范数空间(normed space),前面介绍的结果在范数空间中都满足,在下面的讨论与证明中我们将直接用到他们。其与一致收敛的联系是非常简单的。
定理7 (fk→f(在A上一致))⇔(在ℓb中fk→f;即∥fk−f∥→0)。
如果对于任意ε>0,存在一个N使得
定理8ℓb是一个巴拿赫空间。
空间ℓb只是分析中最重要空间中的一个,根据定理6,我们可以引入开集,收敛等概念,就像Rn空间那样,而在其他层面上空间ℓb可能与Rn非常不同。例如我们刚刚提到的,ℓb没有内积。还有就是ℓb不是有限维的。
例1:令B={f∈ℓ([0,1],R)|对所有的x∈[0,1],f(x)>0}。说明B在
例2:例1中集合B的闭包是什么?
例3:假设我们有序列fn∈ℓb使得∥fn+1−fn∥≤rn,其中Σrn是收敛的,rn≥0。证明fn是收敛的。
解:利用三角不等式我们有
因为Σrl是收敛的,并且小于或等于s−sn−1(其中sn是部分和,s是和),所以