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Kurs:Funktionalanalysis/Vektorräume

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Diese Seite beinhaltet die Vektorräume, die in dem Kurs verwendet werden.

Defintion: Vektorraum

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Sei 𝕂 ein Körper und V=(V,+) eine kommutative Gruppe. Man nennt V einen 𝕂-Vektorraum, wenn eine Abbildung

:𝕂×VV mit (λ,v)λv ,

definiert ist, die die folgenden Axiome erfüllt λ,μ𝕂 und v,wV beliebig .

  • (ES) 1v=v (Einselement skalare Multiplikation)
  • (AMS) λ(μv)=(λμ)v. (assoziative Multiplikation mit Skalaren)
  • (DV) λ(v+w)=λv+λw. (Vektoren distributiv)
  • (DS) (λ+μ)v=λv+μv. (Skalare distributiv)

Endlichdimensionale Vektorräume 1

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Sei n, dann ist

  • n ein endlichdimensionaler -Vektorraum der Dimension n,
  • n ein endlichdimensionaler -Vektorraum der Dimension n,
  • n ein endlichdimensionaler -Vektorraum der Dimension n,

Aufgaben

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  • (Unterscheidung von Verknüpfungen - 𝕂-Algebra) Durch welche Eigenschaften unterscheiden sich ein 𝕂-Vektorraum und eine 𝕂-Algebra? Unterscheiden Sie drei Multiplikationszeichen in einer 𝕂-Algebra und identifizieren Sie in den definierenden Eigenschaften des 𝕂-Vektorraums bzw. der 𝕂-Algebra, welche Multiplikation gemeint ist.
    • Multiplikation im Körper 𝕂,
    • Multiplikation mit Skalaren als äußere Verknüpfung,
    • Multiplikation von Elementen aus dem Vektorraum als innere Verknüpfung in einer 𝕂-Algebra,
  • (Unterscheidung von Verknüpfungen - Hilbert-Raum) Sei 𝕂:= oder 𝕂:=. Durch welche Eigenschaften unterscheiden sich ein 𝕂-Vektorraum und ein Hilbertraum über dem Körper 𝕂? Unterscheiden Sie drei Verküpfungen in einem 𝕂-Hilbertraum und vergleichen dabei auch die definierenden Eigenschaften einer Multiplikation als innere Verknüpfung in einer 𝕂-Algebra mit den Eigenschaften eines Skalarproduktes in einem Hilbert-Raum über dem Körper 𝕂. Welche Gemeinsamkeiten und Unterschiede stellen Sie fest?

Endlichdimensionale Vektorräume von Matrizen 2

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Seien m,n, dann ist

  • Mat(m×n,) (m×n-Matrizen mit Komponenten in ) ein endlichdimensionaler -Vektorraum der Dimension mn,
  • Mat(m×n,) (m×n-Matrizen mit Komponenten in ) ein endlichdimensionaler -Vektorraum der Dimension mn,
  • Mat(m×n,) (m×n-Matrizen mit Komponenten in ) ein endlichdimensionaler -Vektorraum der Dimension mn,

Unendlichdimensionale Vektorräume von Funktionen 1

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Sei 𝒞([a,b],𝕂) die Menge der stetigen (engl. continuous) Funktionen von dem Intervall [a.b] in den Körper 𝕂=,, als Wertebereich. Dann ist

  • 𝒞([a,b],) eine unendlichdimensionaler -Vektorraum,
  • 𝒞([a,b],) eine unendlichdimensionaler -Vektorraum,
  • 𝒞([a,b],) eine unendlichdimensionaler -Vektorraum.

Innere und äußere Verknüpfung auf Vektorräumen von Funktionen 2

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Mit V=𝒞([a,b],𝕂) und 𝕂=,, ist die innere Verknüpfung wie folgt definiert:

+:V×VV mit (f,g)f+g:=h und h(x):=f(x)+g(x) für alle x[a,b].

Die äußere Verknüfung ist ebenfalls durch die Multiplikation der Funktionswerte mit dem Skalar argumentweise für jedes x[a,b] definert:

:𝕂×VV mit (λ,f)λf:=h und h(x):=λf(x) für alle x[a,b].

Stetige reellwertige Funktionen

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Im den folgenden Beispielen wird der Raum stetigen Funktionen von 𝔻 nach betrachtet und mit

  • (C1) 𝔻:=[a,b] zu einem normiertem Raum,
  • (C2) 𝔻:= zu einem lokalkonvex Raum (𝒞-Raum),
  • (C3) 𝔻:=[a,b] mit einem Skalarprodukt sogar zu einem Prähilbertraum.

Beispiel C1 - Normierter Raum

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Die Kompaktheit des Definitionsbereiches [a,b] macht den Raum 𝒞([a,b],) der stetigen Funktionen von [a,b] nach mit der Norm

f:=ab|f(x)|dx

zu einem normierten Vektorraum (siehe auch Normen, Metriken, Topologie).

Beispiel C2 - Normierter Raum

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Mit 𝔻:= wäre das uneigentliche Integral

f:=+|f(x)|dx

für beliebige stetige Funktion nicht notwendig endlich (z.B. f(x)=x2). Daher geht man zu einem System von Halbnormen über:

fn:=n+n|f(x)|dx.

Mit diesem Halbnormensystem wird (𝒞(,),) zu einem lokalkonvexen topologischen Vektorraum.

Beispiel C3 - Prähilbertraum

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Die Kompaktheit des Definitionsbereiches [a,b] macht den Raum 𝒞([a,b],) der stetigen Funktionen von [a,b] nach mit dem dem Skalarprodukt

f,g:=abf(x)g(x)dx

zu einem Prähilbertraum und damit über f2:=f,f auch zu einem normierten Vektorraum (siehe auch Normen, Metriken, Topologie).

Beispiel C3.1 - Prähilbertraum - Einselement

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Das Einselement e𝒞([a,b],) ist die konstante Funktion 1 mit e(x)=1 für alle x[a,b] mit:

e2=e,e=ab11dx=ba


Beispiel C3.2 - Prähilbertraum - Vollständigkeit

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Der Raum 𝒞([a,b],) mit der Norm 2 ist nicht vollständig.

Beispiel C3.3 - Cauchy-Schwarz-Ungleichung

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Nach der Cauchy-Schwarz-Ungleichung gilt:

|f,g|=|abf(x)g(x)dx|f2g2

Unendlichdimensionale Vektorräume von Folgen 3

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Sei 𝕂=,, ein Körper, dann bezeichnet

  • 𝕂:={(an)n|an𝕂 für alle n} die Menge der Folgen mit Folgengliedern in 𝕂.
  • coo(𝕂):={(an)n𝕂|n0nn0:an=0}, die Menge der Folgen in 𝕂, die ab einer Indexschranke alle Komponenten der Folge 0 sind.
  • co(𝕂):={(an)n𝕂|limnan=0}, die Menge der Nullfolgen
  • c(𝕂):={(an)n𝕂|a0𝕂:limnan=a0}, die Menge der konvergenten Folgen in 𝕂.

Unendlichdimensionale Vektorräume von Folgen 4

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Sei 𝕂=,, ein Körper, dann bezeichnet

  • 1(𝕂):={(an)n𝕂|n=1|an|<}, die Menge der Folgen in 𝕂, die absolute konvergent sind. 1(𝕂) ist ein normierter Norm mit a:=n=1|an|).
  • p(𝕂):={(an)n𝕂|n=1|an|p<}, die Menge der Folgen in 𝕂, die absolut-p-summierbar sind. Für 1p< ist, der Raum normierbar. Für 0<p<1 ist der Raum lokal beschränkt und noch metrisierbar mit dp((an)n,(bn)n):=n=1|anbn|p,
  • (𝕂):={(an)n𝕂|C>0:supn|an|<C}, die Menge der beschränkten Folgen in 𝕂 als normierbarer Raum.

Unendlichdimensionale Vektorräume von Folgen 5

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Sei 𝕂=,, ein Körper und (pn)n eine monoton fallende Nullfolge mit 0<pn1 für alle n , dann bezeichnet

  • 0(𝕂):={(ak)k𝕂|k=1|ak|pk<}, die Menge der Folgen in 𝕂, für die Folge (|ak|pk)k absolute konvergent sind. Mit der Notation 0(𝕂):=0(𝕂,(pn)n) gibt die erzeugende Nullfolge in der Definition mit an, falls nicht klar ist, wie die Exponenten pk der Reihe k=1|ak|pk definiert sind.
  • Auf 0(𝕂) definiert man die folgenden p-Halbnormen an=k=1|ak|pn für Folgen a=(ak)k.
  • 0(𝕂) ist ein pseudokonvexer Vektorraum mit dem p-Halbnormensystem
  • Man beachte, dass für die p-Halbnorm mit dem Index n der Exponent für alle Folgenindizes k fest ist.
  • Auf 0(𝕂) kann auch mit einem Gaugefunktionalsystem so topologisiert werden, dass die Topologie auch nicht pseudokonvex ist.

Folgenräume in normierten Räumen

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Sei (V,) ein normierter Vektorraum. Wir betrachten nun Folgen in dem Vektorraum V:

  • coo(V)V ist die Menge der Folgen in dem Vektorraum V, bei der ab einer Indexschranke alle Folgenglieder gleich dem Nullvektor aus V.
  • co(V)V ist die Menge der Nullfolgen, wobei die Folgen bzgl. der Norm ) gegen den Nullvektor 0V konvergieren, d.h.:
(vn)nco(V)V:ε>0nεn>nε:vn<ε
  • c(V)V ist die Menge der konvergenten Folgen in V, wobei die Folgen bzgl. der Norm ) gegen den Vektor voV konvergieren, d.h.:
(vn)nc(V)V:voVε>0nεn>nε:vnvo<ε

Die Folgenräume sind selbst wieder normierbar (z.B. mit (vn)n:=supnvn, wobei (vn)n< für alle (vn)n(V) nach Definition von gilt).

Teilmengenbeziehung zwischen Folgenräumen

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Die folgenden Mengeninklusionen werden betrachtet:

  • Konvergente Folgen in der Menge der normbeschränkten Folgen:
  • Teilmengenbeziehung zwischen p(V)-Räumen für unterschiedliche p>0.

Teilmengenbeziehung für konvergente Folgen

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Sei (V,) ein normierter Vektorraum. Wir betrachten nun Folgen in dem Vektorraum V:

coo(V)co(V)c(V)(V)

Dabei ist (V) auf eine normierten Vektorraum (V,) wie folgt definiert:

(vn)n(V)V:(vn)n=supnvn<

Teilmengenbeziehung 1 für p-summierbare Folgen

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Für 1p<q< gilt:

p(V)q(V)(V)

Für 1p< ist p(V) mit folgender Norm ebenfalls normierbar:

(vn)np:=k=1vn

Für p= verwendet man die Supremumsnorm (vn)n=supnvn auf (V).

Teilmengenbeziehung 2 für p-summierbare Folgen

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Für 0<p<q<1 gilt mit 0(V):=0(V,(pn)k)

0(V)p(V)q(V)1(V)

Für 0p<1 ist p(V) mit folgender p-Norm ebenfalls p-normierbar:

(vn)np:=k=1vnp

Teilmengenbeziehung 3 für p-summierbare Folgen

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Für (pk)k=co(+) verwendet man das folgende Funktional für die Erzeugung von kreisförmigen Nullumgebung:

𝔏((vn)n):=k=1vnpk auf (V).

Die Funktion 𝔏 ist dabei weder absolute homogene noch p-homogen und damit kein p-Gaugefunktional.

Aufgaben für Studierende

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Beweisen Sie die obigen Mengeninklusionen für die Folgenräume.

Vektorraum von Polynomen

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Sei 𝕂=,, ein Körper und (V, ein normierter 𝕂-Vektorraum, dann bezeichnet

V[x]:={p|(pn)ncoo(V)p(x):=n=0pnxn} die Menge der Polynome mit Koeffizienten in V.

Für ein spezielles x𝕂 ist p(x)V eine Linearkombination aus Vektoren von V, wobei die Koeffzienten der Multiplikation mit Skalaren Potenzen xn𝕂 von einem Skalar x𝕂 sind.

Innere und äußere Verknüpfung auf Vektorräumen von Folgen 4

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Die innere und äußere Verknüpfungen auf den Folgenräumen sind jeweils komponentenweise definiert, analog zur Vektorraum Addition und Multiplikation mit Skalaren im n, n oder n. Mit V=𝕂 und 𝕂=,,) ist die innere Verknüpfung mit a:=(an)n, b:=(bn)n und c:=(cn)n wie folgt definiert:

+:V×VV mit (a,b)a+b:=c und cn:=an+bn für alle n.

Die äußere Verknüpfung ist ebenfalls durch die Multiplikation der Komponenten der Folge mit dem Skalar definert:

:𝕂×VV mit (λ,a)λa:=c und cn:=λan für alle n.

Aufgaben für Lernende

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  • Betrachten Sie den Zahlenmenge der reellen Zahlen als Vektorraum über dem Körper . Ist (,+,,) ein endlichdimensionaler oder ein unendlichdimensionaler Vektorraum über dem Körper ? Begründen Sie Ihre Antwort!
  • Zeigen Sie, dass die von v1=3 und v2=3 aufgespannten Untervektorräume U in dem -Vektorraum (,+,,) als Schnittmenge mit 5 nur den Nullvektor 0 enthalten!
  • Analysieren Sie die Mengeninklusion bei den Folgenräumen und betrachtet Sie auch die Konvergenzeigenschaften von Reihen, die aus den Folgen generiert werden können mit:
p(𝕂):={(xn)n𝕂:n=1|xn|p<}.
Welche Teilmengenbeziehung besteht zwischen 1(𝕂) und co(𝕂)? Verallgemeinern Sie diesen Ansatz auf 1(V) und co(V) für einen normierten Raum (V,)! Ist das ebenfalls für einen metrischen Raum (V,d) möglich?

Siehe auch

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Seiteninformation

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