数学 泛函分析(徐小绪)

泛函分析(徐小绪)作业:2025-11-24

泛函分析作业,涵盖自伴算子、闭图与一致有界原理、弱收敛及自反空间中的极值问题。

本页目录5 节

2.5.9 #

设 HH 是 Hilbert 空间, A∈L(H)A\in \mathscr L (H) 并满足

(Ax,y)=(x,Ay)(∀x,y∈H)(Ax,y)=(x,Ay)\quad (\forall x,y\in H)

求证:

  • ((1)) A∗=AA^*=A;
  • ((2)) 若 R(A)R(A) 在 HH 中稠密, 则方程 Ax=yAx=y 对 ∀y∈R(A)\forall y\in R(A) 存在唯一解.
证明
  • ((1)) 对任意的 y∈Hy\in H, 设 A∗y=y′A^*y=y', 我们有 (Ax,y)=(x,y′)∀x∈H(Ax,y)=(x,y')\quad\forall x\in H, 根据题设条件得到 (x,y′)=(Ax,y)=(x,Ay)(x,y')=(Ax,y)=(x,Ay), 从而有 Ay=y′Ay=y'. 即 Ay=A∗y(∀y∈H)Ay=A^*y(\forall y\in H). 故 A=A∗A=A^*.
  • [(2)] 存在唯一解只需证 AA 是单射. 根据 Hilbert 空间的性质 Ker(T∗)=Ran(T)⊥\text{Ker}(T^*)=\text{Ran}(T)^\perp. 又 R(A)R(A) 在 HH 中稠密, 从而 Ker(A)=Ker(A∗)=Ran(A)⊥={0}\text{Ker}(A)=\text{Ker}(A^*)=\text{Ran}(A)^\perp=\lbrace 0\rbrace . 即 AA 是单射, 只有唯一解.

2.5.12 #

设 X,Y\mathscr X,\mathscr Y 是 BB 空间, TT 是 X\mathscr X 到 Y\mathscr Y 的线性算子, 又设对 ∀g∈Y∗\forall g\in\mathscr Y^*, g(Tx)g(Tx) 是 X\mathscr X 上的有界线性泛函, 求证: TT 是连续的.

证明

考虑 G={g:∥g∥=1}G=\lbrace g:\Vert g \Vert=1\rbrace . 那么由 Hahn-Banach 定理可得 ∀x∈X\forall x\in X

sup⁡g∈G∣gT(x)∣=sup⁡g∈G∣g(Tx)∣=∥Tx∥<∞\sup\limits_{g\in G}|gT(x)|=\sup\limits_{g\in G}|g(Tx)|=\Vert Tx \Vert<\infty

从而由一致有界定理知存在 M>0M>0 使得 ∥gT∥⩽M∀g∈G\Vert gT \Vert\leqslant M \forall g\in G.

所以

∥Tx∥=sup⁡g∈G∣gT(x)∣⩽M∥x∥\Vert Tx \Vert=\sup\limits_{g\in G}|gT(x)|\leqslant M\Vert x \Vert

即 ∥T∥⩽M\Vert T \Vert\leqslant M, TT 有界. 从而 TT 是连续的.

2.5.19 #

设 HH 是 Hilbert 空间, 求证: 在 HH 中 xn→x(n→∞)x_n\to x(n\to\infty) 的充要条件是

  • ((1)) ∥xn∥→∥x∥ (n→∞)\Vert x_n \Vert\to\Vert x \Vert\ (n\to\infty);
  • ((2)) xn⇀x (n→∞)x_n\rightharpoonup x\ (n\to\infty).
证明

”⇒\Rightarrow:” (1) 显然, (2) 有 ∣f(xn−x)∣⩽∥f∥⋅∥xn−x∥→0|f(x_n-x)|\leqslant \Vert f \Vert\cdot\Vert x_n-x \Vert\to 0.

”⇐\Leftarrow:” ∥xn−x∥2=(xn−x,xn−x)=(xn,xn)+(x,x)−2Re(xn,x)\Vert x_n-x \Vert^2=(x_n-x,x_n-x)=(x_n,x_n)+(x,x)-2\text{Re}(x_n,x). 其中由 (1) (xn,xn)=∥xn∥2→∥x∥2(x_n,x_n)=\Vert x_n \Vert^2\to\Vert x \Vert^2.

由 Riesz 表示定理, 存在 f∈H∗f\in H^* 满足 f(y)=(y,x)∀y∈Hf(y)=(y,x)\forall y\in H. 从而 f(xn)=(xn,x)f(x_n)=(x_n,x), 再由 (2) 得到 f(xn)→f(x)f(x_n)\to f(x). 故 (xn,x)→(x,x)=∥x∥2(x_n,x)\to (x,x)=\Vert x \Vert^2. 从而 ∥xn−x∥2→0\Vert x_n-x \Vert^2\to 0. 即 xn→xx_n\to x.

2.5.22 #

设 X\mathscr X 是自反的 BB 空间, MM 是 X\mathscr X 中的有界闭凸子集, ∀f∈X∗\forall f\in\mathscr X^*, 求证: ff 在 MM 上达到最大值和最小值.

证明

对于最大值 sup⁡x∈Mf(x)\sup\limits_{x\in M}f(x), 根据上确界的定义, 存在 {xn}⊂M\lbrace x_n\rbrace \subset M, 满足 f(xn)→f(x0)f(x_n)\to f(x_0). 由 XX 是自反空间 MM 有界, 从而 {xn}\lbrace x_n\rbrace 是自反空间中的有界列, 从而有弱收敛子列记作 {xnk}\lbrace x_{n_k}\rbrace . 再根据 MM 是闭凸子集, 由 Mazur 定理知 MM 是弱闭集, 从而 xnk⇀x′∈Mx_{n_k}\rightharpoonup x'\in M, 又弱收敛的唯一性及 f(xnk)→f(x0)f(x_{n_k})\to f(x_0), 得到 x′=x0x'=x_0. 即 x0∈Mx_0\in M. 从而能取到最大值.

最小值同理, 考虑 −f-f 即可.

2.5.23 #

设 X\mathscr X 是自反的 BB 空间, MM 是 X\mathscr X 中的非空闭凸子集, 求证: ∃x0∈M\exists x_0\in M, 使得 ∥x0∥=inf⁡{∥x∥∣x∈M}\Vert x_0 \Vert=\inf\lbrace\Vert x \Vert|x\in M\rbrace.

证明

由下确界的定义, 存在 {xn}\lbrace x_n\rbrace 满足 ∥xn∥→inf⁡{∥x∥∣x∈M}≜V\Vert x_n \Vert\to \inf\lbrace \Vert x \Vert|x\in M\rbrace \triangleq V. 由极限定义知存在 NN 满足 n>Nn>N 时 ∣∥xn∥−V∣<1|\Vert x_n \Vert-V|<1 从而 {xn}\lbrace x_n\rbrace 有界.

其余过程同上题.

讨论

评论

正在加载评论…

输入关键词开始搜索。