完备的距离空间

2019-11-10  本文已影响0人  TonnyYan

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Cauchy列

我们将把这个性质“类比”地推广到一般的距离空间。

一个点列\left\{{x_n}\right\}是否收敛,除了点列自身的构造性质以外(越接近收敛点时点越密集,用\varepsilon-\delta语言刻画出来的,比如点列是个Cauchy列),还和空间的结构(如空间是否完备)有很大关系。

注:空间中的Cauchy列可能不收敛,问题在于这个空间存在“缺陷”,或者说距离空间中有一些“缝隙”。

类似于实数空间,在距离空间,我们也引进Cauchy列、完备性这些概念。

定义2:设(X,d)是一个距离空间,\left\{{x_n}\right\}_{n=1}^{\infty} \subset (X,d),若对于任意的\varepsilon > 0,存在正整数N,当m,n \geqslant N时,有
d(x_n,x_m) < \varepsilon
\left\{{x_n}\right\}是一个Cauchy列。

定义5:若距离空间(X,d)中的任意Cauchy列都收敛,则称距离空间X完备的

注1:完备性是十分重要的,有了完备性,极限运算(微积分)才能很好的进行。在一个完备的距离空间,要判断一个点列是否收敛,仅仅要判断它是否是Cauchy列。

注2:距离空间中距离的定义不同,完备性将不同。

距离空间的完备化

任何一个不完备的距离空间都可以对其完备化。

(X,d)是完备距离空间,(X_0,d)\subset (X,d)是一子空间。

  1. 如果X_0(X,d)中是闭的,则(X_0,d)是完备的。
  2. 如果X_0不是闭集。我们知道{ \bar X_0}(X,d)中是闭的,且是包含X_0的最小闭集。
    因此(X_0,d)是完备的,且X_0(\bar X_0,d)中稠密。

通俗的说,从(X_0,d){ (\bar X_0,d)}的过程,我们填满了原来在(X_0,d)空间中存在的“缝隙”,使之成为一个完备空间。

等距映射:映射前后空间中元素之间的距离保持不变。

完备距离空间的性质

闭球套原理

压缩映射原理

不动点问题是数学研究中的重要问题之一,所谓一个映射T的不动点是指:T把这个点映射为自身,即Tx =x

如果这个映射(函数/运算)足够好那么不断迭代就能找到不动点(问题的解)。

任何解方程问题都可以转化为求不动点的问题。

考虑微分方程的初值问题:
\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {\frac{{dx}}{{dt}} = f\left( {x,t} \right)} \\ {{{\left. x \right|}_{t = 0}} = {x_0}} \end{array}} \right.

两边积分,问题转化为积分方程:
x(t)= x(0) + \int_0^t f(x(\tau), \tau)d \tau

令:Tx = x_0 +\int_0^t f(x(\tau), \tau)d \tau。需要注意的是,x(t)是个函数,经过T映射(运算)以后还是个关于t的函数。

微分方程初值问题转化为这个积分算子Tx是否有不动点,即在空间X是否存在元素x,满足Tx = x

定理4:(压缩映射原理,Banach不动点定理)

(X,d)是完备的距离空间,T:X \to X。如果对于任意的x,y \in X,不等式
d(Tx,Ty) \leqslant \theta d(x,y)

成立,其中0< \theta <1,则存在唯一的\bar x \in X,使得
T \bar x = \bar x

由上式我们看到T作用后两点间的距离成比例地压缩,是一个压缩映射。我们希望用迭代法找到不动点。

思考:映射f\left( {x,t} \right)在这里有点速度的意味,它表示了当前状态x(t)下,x(t)的速度有多少。如果这个速度随着时间的推移是在不断减小的并且最终能够衰减到零,那么必然就存在不动点x了。

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