Thu-24-10-2024 11:49
profe: - Mauro
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Espacios normados \text{Espacios normados} Espacios normados
Def. : {\color{Cyan} \text{Def. :} } Def. :
( X , ∥ . ∥ ) es un espacio normado y tambi e ˊ n un espacio vectorial: d ( f , g ) = ∥ f . g ∥ \begin{array}{l}
\text{$(X, \left\| \:. \right\|)$ es un espacio normado y también un espacio vectorial: $d(f,g)= \left\| f.g \right\|$}
\end{array} ( X , ∥ . ∥ ) es un espacio normado y tambi e ˊ n un espacio vectorial: d ( f , g ) = ∥ f . g ∥
E j e m p l o : Ejemplo: E j e m pl o :
l ∞ = { ( a n ) ⊆ R : Sucesiones acotadas } l^{\infty}=\{ (a_{n})\subseteq \mathbb{R}: \text{Sucesiones acotadas} \} l ∞ = {( a n ) ⊆ R : Sucesiones acotadas }
∣ ∣ ( a n ) ∣ ∣ ∞ = s u p ∣ a n ∣ \lvert |(a_{n})| \rvert_{\infty}=sup|a_{n}| ∣ ∣ ( a n ) ∣ ∣ ∞ = s u p ∣ a n ∣
l 2 = { ( a n ) ⊆ R : ∑ n ∈ N ∣ a n ∣ 2 < ∞ } l^{2}=\left\{ (a_{n})\subseteq \mathbb{R} : \sum_{n\in \mathbb{N}} |a_{n}|^{2}<\infty \right\} l 2 = { ( a n ) ⊆ R : ∑ n ∈ N ∣ a n ∣ 2 < ∞ }
∥ ( a n ) n ∈ N ∥ 2 = ( ∑ n ∈ N ∣ a n ∣ 2 ) 1 2 \left\| ( a_n )_{n \in \mathbb{N} } \right\|_2 =\left( \sum_{n\in N}|a_{n} |^{2} \right)^{ \frac{1}{2}} ∥ ( a n ) n ∈ N ∥ 2 = ( n ∈ N ∑ ∣ a n ∣ 2 ) 2 1
Veamos que está todo bien con l 2 l^{2} l 2
¿Qué significa ∑ n ∣ a n ∣ 2 < ∞ \sum_{n}|a_{n}|^{2}<\infty ∑ n ∣ a n ∣ 2 < ∞ ( ∗ ) (*) ( ∗ )
Sea S N = ∑ N ∣ a n ∣ 2 S_{N}=\sum^N |a_{n}|^{2} S N = ∑ N ∣ a n ∣ 2 . Interpretamos ( ∗ ) (*) ( ∗ ) como que existe k > 0 k>0 k > 0 tal que S N ≤ k ∀ N ∈ N S_{N}\leq k\quad\forall N\in \mathbb{N} S N ≤ k ∀ N ∈ N
Pensando ( S N ) N ∈ N (S_{N})_{N\in \mathbb{N}} ( S N ) N ∈ N como sucesión no decrece. Además es acotada por k k k .
∑ n ∈ N ∣ a n ∣ 2 = ∑ n = 1 ∞ ∣ a n ∣ 2 = s u p N { S N } = lim N → ∞ S N = lim N → ∞ ∑ n = 1 N ∣ a n ∣ 2 \sum_{n\in \mathbb{N}} |a_{n}|^{2}=\sum_{n=1}^{\infty} |a_{n}|^{2}=sup_{N}\{ S_{N} \}=\lim_{ N \to \infty } S_{N}=\lim_{ N \to \infty }\sum_{n=1}^{N}|a_{n}|^{2} n ∈ N ∑ ∣ a n ∣ 2 = n = 1 ∑ ∞ ∣ a n ∣ 2 = s u p N { S N } = N → ∞ lim S N = N → ∞ lim n = 1 ∑ N ∣ a n ∣ 2
--> 8:06
Y la norma es la raíz cuadrada de este límite
La suma en el espacio vectorial es sumar coordenada a coordenada.
Vamos que la suma es cerrada y que la norma cumple la desigualdad triangular.
Afirmamos , dados a , b ∈ l 2 a,b\in l^{2} a , b ∈ l 2 :
∀ N : ∑ n = 1 N ∣ a n + b n ∣ 2 ≤ ( ∣ ∣ a n ∣ ∣ 2 + ∣ ∣ b n ∣ ∣ 2 ) 2 \forall N:\sum_{n=1}^{N} |a_{n}+b_{n}|^{2}\leq (||a_{n}||_{2}+||b_{n}||_{2})^{2} ∀ N : n = 1 ∑ N ∣ a n + b n ∣ 2 ≤ ( ∣∣ a n ∣ ∣ 2 + ∣∣ b n ∣ ∣ 2 ) 2
Fijemos N ∈ N N\in \mathbb{N} N ∈ N .
( a 1 + b 1 , a 2 + b 2 , … , a N + b N ) ∈ R N (a_{1}+b_{1},a_{2}+b_{2},\dots,a_{N}+b_{N})\in \mathbb{R}^N ( a 1 + b 1 , a 2 + b 2 , … , a N + b N ) ∈ R N
La norma 2 en R N \mathbb{R}^N R N y en l 2 l^{2} l 2 son cosas distintas. Notar que hacemos un abuso de notación.
Veamos la norma ∣ ∣ ∣ ∣ 2 ||\:||_{2} ∣∣ ∣ ∣ 2 en R N \mathbb{R}^N R N :
∑ n = 1 N ∣ a n + b n ∣ 2 = ∣ ∣ ( a 1 + b 1 , … , a N + b N ) ∣ ∣ 2 ≤ ∣ ∣ ( a 1 , … , a N ) ∣ ∣ 2 + ∣ ∣ ( b 1 , … , b N ) ∣ ∣ = \sqrt{ \sum_{n=1}^{N} |a_{n}+b_{n}|^{2} }=||(a_{1}+b_{1},\dots ,a_{N}+b_{N})||_{2}\leq ||(a_{1},\dots,a_{N})||_{2}+||(b_{1},\dots,b_{N})||= n = 1 ∑ N ∣ a n + b n ∣ 2 = ∣∣ ( a 1 + b 1 , … , a N + b N ) ∣ ∣ 2 ≤ ∣∣ ( a 1 , … , a N ) ∣ ∣ 2 + ∣∣ ( b 1 , … , b N ) ∣∣ =
= ∑ n = 1 N ∣ a n ∣ 2 + ∑ n = 1 N ∣ b n ∣ 2 ≤ ∣ ∣ a ∣ ∣ 2 + ∣ ∣ b ∣ ∣ 2 Como queriamos =\sqrt{ \sum_{n=1}^{N} |a_{n}|^{2} }+\sqrt{ \sum_{n=1}^{N} |b_{n}|^{2} }\leq ||a||_{2}+||b||_{2}\quad \text{Como queriamos} = n = 1 ∑ N ∣ a n ∣ 2 + n = 1 ∑ N ∣ b n ∣ 2 ≤ ∣∣ a ∣ ∣ 2 + ∣∣ b ∣ ∣ 2 Como queriamos
-->Para que hicimos esto? : 22:00
Tarea: ver que α . a ∈ l 2 ( α ∈ R ) \alpha.a\in l^{2}(\alpha \in \mathbb{R}) α . a ∈ l 2 ( α ∈ R ) y que ∣ ∣ α . a ∣ ∣ 2 = ∣ α ∣ . ∣ ∣ a ∣ ∣ 2 \lvert \lvert \alpha .a \rvert \rvert_{2}=|\alpha|.\lvert \lvert a \rvert \rvert_{2} ∣∣ α . a ∣ ∣ 2 = ∣ α ∣. ∣∣ a ∣ ∣ 2
Además notemos que tenemos elemento neutro aditivo e inverso.
□ \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \quad \square □
T : C ( [ 0 , 1 ] ) → R l i n e a l f ↦ f ( 0 ) \begin{array}{c}
T:C([0,1])\to \mathbb{R}\quad lineal \\
\quad \quad f\mapsto f(0)
\end{array} T : C ([ 0 , 1 ]) → R l in e a l f ↦ f ( 0 )
y pensemos a C ( [ 0 , 1 ] ) C([0,1]) C ([ 0 , 1 ]) con la ∣ ∣ . ∣ ∣ 1 ||\:.||_{1} ∣∣ .∣ ∣ 1 . Probar que no es acotado.
Podemos resolverlo además con que es continua y entnces acotado. Pero no es la resolución que teniamos en mente.
Agarremos ( f n ) n ⊆ C ( [ 0 , 1 ] ) (f_{n})_{n}\subseteq C([0,1]) ( f n ) n ⊆ C ([ 0 , 1 ]) en B ‾ ( 0 , 1 ) \overline{B}(0,1) B ( 0 , 1 ) y veamos que ( T ( f n ) ) n ∈ N (T(f_{n}))_{n\in \mathbb{N}} ( T ( f n ) ) n ∈ N crece indefinidamente.
-->33:00
Definamos
f n ( x ) = { n x = 0 2 n − 2 n 2 x x < 1 n 0 c c f_{n}(x)=\begin{cases}
n & x=0 \\
2n-2n^{2}x & x< \frac{1}{n} \\
0 & cc
\end{cases} f n ( x ) = ⎩ ⎨ ⎧ n 2 n − 2 n 2 x 0 x = 0 x < n 1 cc
f n f_{n} f n es continua (lo es a trozos y se pega bien). Está en el espacio.
Resta calcular ∣ ∣ f n ∣ ∣ 1 ||f_{n}||_{1} ∣∣ f n ∣ ∣ 1 y ( T ( f n ) ) n (T(f_{n}))_{n} ( T ( f n ) ) n . Empecemos por lo último.
T ( f n ) = f n ( 0 ) = 2 n T(f_{n})=f_{n}(0)=2n T ( f n ) = f n ( 0 ) = 2 n
que no está acotado. Además
∣ ∣ f n ∣ ∣ 1 = ∫ 0 1 ∣ f n ( x ) ∣ d x = f ( x ) = 0 ∀ x > 1 n ∫ 0 1 / n 2 n − 2 n 2 x d x = ( 2 n x − n 2 x 2 ∣ 0 1 / n = 2 − 1 = 1 ||f_{n}||_{1}=\int_{0}^1 |f_{n}(x)| \, dx \underset{f(x)=0\:\forall x> \frac{1}{n}}{=}\int_{0}^{ 1/n} 2n-2n^{2}x \, dx =(2nx-n^{2}x^{2}|_{0}^{ 1/n}=2-1=1 ∣∣ f n ∣ ∣ 1 = ∫ 0 1 ∣ f n ( x ) ∣ d x f ( x ) = 0 ∀ x > n 1 = ∫ 0 1/ n 2 n − 2 n 2 x d x = ( 2 n x − n 2 x 2 ∣ 0 1/ n = 2 − 1 = 1
Recordar la def. de acotado:
Si existe k > 0 ∣ ∣ T ( x ) ∣ < k ∀ x ∣ ∣ ∣ x ∣ ∣ < 1 k>0\:|\:|T(x)|<k\quad\forall x\:|\:||x||<1 k > 0 ∣ ∣ T ( x ) ∣ < k ∀ x ∣ ∣∣ x ∣∣ < 1
Entonces definimos
∣ ∣ T ∣ ∣ = s u p x ∣ ∣ ∣ x ∣ ∣ ≤ 1 { ∣ T ( x ) ∣ } ||T||=sup_{x\:|\: ||x||\leq 1}\{ |T(x)| \} ∣∣ T ∣∣ = s u p x ∣ ∣∣ x ∣∣ ≤ 1 { ∣ T ( x ) ∣ }
Def. : {\color{Cyan} \text{Def. :} } Def. :
Dado C ⊆ V C\subseteq V C ⊆ V espacio vectorial normado. Decimos que C C C es convexo si
t . x + ( 1 − t ) . y ∈ C ∀ x , y ∈ C , t ∈ [ 0 , 1 ] t.x+(1-t).y\in C\quad \forall x,y\in C,t \in[0,1] t . x + ( 1 − t ) . y ∈ C ∀ x , y ∈ C , t ∈ [ 0 , 1 ]
Tarea: Si C 0 C_{0} C 0 es convexo entonces C C C también.
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