擬似計量学と計量学 集合上の擬 距離X {\displaystyle X} 地図d : X × X → R {\displaystyle d:X\times X\rightarrow \mathbb {R} } 以下の特性を満たす:
d ( x 、 x ) = 0 すべての人々のために x ∈ X \displaystyle d(x,x)=0{\text{すべてのx\in Xについて} ;対称性 :d ( x 、 y ) = d ( y 、 x ) すべての人々のために x 、 y ∈ X {\displaystyle d(x,y)=d(y,x){\text{すべての}}x,y\in Xについて} ;劣加法性 :d ( x 、 z ) ≤ d ( x 、 y ) + d ( y 、 z ) すべての人々のために x 、 y 、 z ∈ X 。 すべての x,y,z ∈ X に対して、d(x,z) ≤ d(x,y) + d(y,z) が成り立つ。 擬似距離は、以下の条件を満たす場合に距離 と呼ばれる。
不可分なものの同一性 :すべてのx 、 y ∈ X 、 {\displaystyle x,y\in X,} もしd ( x 、 y ) = 0 {\displaystyle d(x,y)=0} それからx = y 。 {\displaystyle x=y.} 超擬似計測
擬似距離d {\displaystyle d} の上X {\displaystyle X} 次の条件を満たす場合、それは超擬似距離 または強擬似距離 と呼ばれます。
強 三角形不等式/超距離三角形不等式 :d ( x 、 z ) ≤ 最大 { d ( x 、 y ) 、 d ( y 、 z ) } すべての人々のために x 、 y 、 z ∈ X 。 \displaystyle d(x,z)\leq \max\{d(x,y),d(y,z)\}{\text{すべての }}x,y,z\in X について。} 擬似空間
擬距離空間 はペアである( X 、 d ) {\displaystyle (X,d)} 一連のX {\displaystyle X} そして擬似距離d {\displaystyle d} の上X {\displaystyle X} そのためX {\displaystyle X} のトポロジーは のトポロジーと同一であるX {\displaystyle X} 誘発されるd 。 {\displaystyle d.} 擬距離空間を( X 、 d ) {\displaystyle (X,d)} 距離空間 (または超擬似距離空間 )d {\displaystyle d} これは計量(または超擬似計量)です。
擬似計量法と位相群の値 加法的位相群とは、加法群に 群位相 と呼ばれる位相が付与された群であり、その位相の下では加算と否定が連続演算子となる。
トポロジーτ \displaystyle \tau } 実ベクトル空間または複素ベクトル空間においてX {\displaystyle X} ベクトル加算とスカラー乗算 の演算を連続にする場合、それはベクトルトポロジー またはTVSトポロジー と呼ばれます(つまり、X {\displaystyle X} 位相ベクトル空間 へ)。
すべての位相ベクトル空間 (TVS)X {\displaystyle X} は加法的可換位相群ですが、すべての群位相がそうであるわけではありません。X {\displaystyle X} ベクトル位相です。これは、加算と否定を連続にするにもかかわらず、ベクトル空間上の群位相がX {\displaystyle X} スカラー乗算を連続にできない場合がある。例えば、任意の非自明なベクトル空間上の離散位相は、加算と否定を連続にするが、スカラー乗算を連続にするわけではない。
加算配列 コレクションN {\displaystyle {\mathcal {N}}} ベクトル空間の部分集合の集合は、すべての に対して であれば加法的である N ∈ N 、 {\displaystyle N\in {\mathcal {N}},} いくつか存在するU ∈ N {\displaystyle U\in {\mathcal {N}}} そのためU + U ⊆ N 。 {\displaystyle U+U\subseteq N.}
したがって、上記の条件はすべて、位相がベクトル位相を形成するために必要な条件です。加法的な集合列は、非負の連続実数値劣加法 関数を定義するという特に優れた性質を持っています。これらの関数は、位相ベクトル空間の多くの基本的な性質を証明するために使用でき、また、可算近傍基底を持つハウスドルフTVSが距離化可能であることを示すこともできます。次の定理は、可換加法位相群 に対してより一般的に成り立ちます。
定理 — とU ・ = ( U 私 ) 私 = 0 ∞ {\displaystyle U_{\bullet }=\left(U_{i}\right)_{i=0}^{\infty }} ベクトル空間の部分集合の集合であって、0 ∈ U 私 {\displaystyle 0\in U_{i}} そしてU 私 + 1 + U 私 + 1 ⊆ U 私 {\displaystyle U_{i+1}+U_{i+1}\subseteq U_{i}} すべての人々のために私 ≥ 0. {\displaystyle i\geq 0.} すべての人にとってu ∈ U 0 、 {\displaystyle u\in U_{0},} させて S ( u ) := { n ・ = ( n 1 、 … 、 n k ) : k ≥ 1 、 n 私 ≥ 0 すべての人々のために 私 、 そして u ∈ U n 1 + ⋯ + U n k } 。 {\displaystyle \mathbb {S} (u):=\left\{n_{\bullet }=\left(n_{1},\ldots ,n_{k}\right)~:~k\geq 1,n_{i}\geq 0{\text{ for all }}i,{\text{ and }}u\in U_{n_{1}}+\cdots +U_{n_{k}}\right\}.}
定義するf : X → [ 0 、 1 ] {\displaystyle f:X\to [0,1]} によるf ( x ) = 1 {\displaystyle f(x)=1} もしx ∉ U 0 {\displaystyle x\not \in U_{0}} そうでなければ f ( x ) := 情報 { 2 − n 1 + ⋯ 2 − n k : n ・ = ( n 1 、 … 、 n k ) ∈ S ( x ) } 。 {\displaystyle f(x):=\inf _{}\left\{2^{-n_{1}}+\cdots 2^{-n_{k}}~:~n_{\bullet }=\left(n_{1},\ldots ,n_{k}\right)\in \mathbb {S} (x)\right\}.}
それからf {\displaystyle f} 劣加法性 (つまりf ( x + y ) ≤ f ( x ) + f ( y ) すべての人々のために x 、 y ∈ X {\displaystyle f(x+y)\leq f(x)+f(y){\text{ for all }}x,y\in X} ) そしてf = 0 {\displaystyle f=0} の上⋂ 私 ≥ 0 U 私 、 {\displaystyle \bigcap _{i\geq 0}U_{i},} 特にf ( 0 ) = 0. {\displaystyle f(0)=0.} すべてU 私 {\displaystyle U_{i}} 対称集合 である場合f ( − x ) = f ( x ) {\displaystyle f(-x)=f(x)} そしてもしすべてがU 私 {\displaystyle U_{i}} バランスが取れているf ( s x ) ≤ f ( x ) {\displaystyle f(sx)\leq f(x)} すべてのスカラーに対してs {\displaystyle s} そのため| s | ≤ 1 {\displaystyle |s|\leq 1} そしてすべてx ∈ X 。 {\displaystyle x\in X.} もしX {\displaystyle X} は位相ベクトル空間であり、もしすべてがU 私 {\displaystyle U_{i}} 起源の近隣地域はf {\displaystyle f} は連続であり、さらにX {\displaystyle X} ハウスドルフとU ・ {\displaystyle U_{\bullet }} 原点のバランスのとれた近傍の基礎を形成するX {\displaystyle X} それからd ( x 、 y ) := f ( x − y ) {\displaystyle d(x,y):=f(x-y)} は、ベクトルトポロジーを定義するメトリックです。X 。 {\displaystyle X.}
超常現象 もしX {\displaystyle X} が実数または複素数上のベクトル空間である場合、パラノルム はX {\displaystyle X} Gセミノーム(上記で定義)p : X → R {\displaystyle p:X\rightarrow \mathbb {R} } の上X {\displaystyle X} 以下の追加条件のいずれかを満たすもの。各条件は「すべてのシーケンスについて」で始まる。x ・ = ( x 私 ) 私 = 1 ∞ {\displaystyle x_{\bullet }=\left(x_{i}\right)_{i=1}^{\infty }} でX {\displaystyle X} そして、すべての収束するスカラー数列s ・ = ( s 私 ) 私 = 1 ∞ {\displaystyle s_{\bullet }=\left(s_{i}\right)_{i=1}^{\infty }} ":
乗法の連続性 : もしs {\displaystyle s} はスカラーであり、x ∈ X {\displaystyle x\in X} 次のようなp ( x 私 − x ) → 0 {\displaystyle p\left(x_{i}-x\right)\to 0} そしてs ・ → s 、 {\displaystyle s_{\bullet }\to s,} それからp ( s 私 x 私 − s x ) → 0. {\displaystyle p\left(s_{i}x_{i}-sx\right)\to 0.} 両方の条件: もしs ・ → 0 {\displaystyle s_{\bullet }\to 0} そしてもしx ∈ X {\displaystyle x\in X} は、p ( x 私 − x ) → 0 {\displaystyle p\left(x_{i}-x\right)\to 0} それからp ( s 私 x 私 ) → 0 {\displaystyle p\left(s_{i}x_{i}\right)\to 0} ; もしp ( x ・ ) → 0 {\displaystyle p\left(x_{\bullet }\right)\to 0} それからp ( s x 私 ) → 0 {\displaystyle p\left(sx_{i}\right)\to 0} すべてのスカラーに対してs 。 {\displaystyle s.} 両方の条件: もしp ( x ・ ) → 0 {\displaystyle p\left(x_{\bullet }\right)\to 0} そしてs ・ → s {\displaystyle s_{\bullet }\to s} あるスカラーに対してs {\displaystyle s} それからp ( s 私 x 私 ) → 0 {\displaystyle p\left(s_{i}x_{i}\right)\to 0} ; もしs ・ → 0 {\displaystyle s_{\bullet }\to 0} それからp ( s 私 x ) → 0 すべての人々のために x ∈ X 。 {\displaystyle p\left(s_{i}x\right)\to 0{\text{ for all }}x\in X.} 分離連続性 :もしs ・ → s {\displaystyle s_{\bullet }\to s} あるスカラーに対してs {\displaystyle s} それからp ( s x 私 − s x ) → 0 {\displaystyle p\left(sx_{i}-sx\right)\to 0} すべてのx ∈ X {\displaystyle x\in X} ; もしs {\displaystyle s} スカラーです。x ∈ X 、 {\displaystyle x\in X,} そしてp ( x 私 − x ) → 0 {\displaystyle p\left(x_{i}-x\right)\to 0} それからp ( s x 私 − s x ) → 0 {\displaystyle p\left(sx_{i}-sx\right)\to 0} 。 パラノルムは、以下の条件も満たす場合に完全であると呼ばれる。
合計 /正定値 :p ( x ) = 0 {\displaystyle p(x)=0} 暗示するx = 0. {\displaystyle x=0.}
超常現象の例 もしd {\displaystyle d} ベクトル空間上の並進不変擬距離X {\displaystyle X} ベクトルトポロジーを誘導するτ {\displaystyle \tau } の上X {\displaystyle X} (つまり)( X 、 τ ) {\displaystyle (X,\tau )} TVSの場合、地図p ( x ) := d ( x − y 、 0 ) {\displaystyle p(x):=d(x-y,0)} 連続パラノルムを定義する( X 、 τ ) {\displaystyle (X,\tau )} さらに、このパラノルムのトポロジーはp {\displaystyle p} 定義するX {\displaystyle X} はτ 。 {\displaystyle \tau .} もしp {\displaystyle p} はパラノーマルですX {\displaystyle X} 地図も同様ですq ( x ) := p ( x ) / [ 1 + p ( x ) ] 。 {\displaystyle q(x):=p(x)/[1+p(x)].} パラノルム(または全パラノルム)の正のスカラー倍数は、再びそのようなパラノルム(または全パラノルム)となる。 すべてのセミノルム はパラノルムである。 パラノルム(または全パラノルム)をベクトル部分空間に制限したものがパラノルム(または全パラノルム)である。 2 つのパラノルムの合計はパラノルムである。 もしp {\displaystyle p} そしてq {\displaystyle q} パラノーマルはX {\displaystyle X} ならば( p ∧ q ) ( x ) := 情報 { p ( y ) + q ( z ) : x = y + z と y 、 z ∈ X } 。 {\displaystyle (p\wedge q)(x):=\inf _{}\{p(y)+q(z):x=y+z{\text{ with }}y,z\in X\}.} さらに、( p ∧ q ) ≤ p {\displaystyle (p\wedge q)\leq p} そして( p ∧ q ) ≤ q 。 {\displaystyle (p\wedge q)\leq q.} これにより、パラノーマルのセットはX {\displaystyle X} 条件付き完備束 に。 以下の実数値写像はそれぞれパラノルムである。X := R 2 {\displaystyle X:=\mathbb {R} ^{2}} : ( x 、 y ) ↦ | x | {\displaystyle (x,y)\mapsto |x|} ( x 、 y ) ↦ | x | + | y | {\displaystyle (x,y)\mapsto |x|+|y|} 実数値写像( x 、 y ) ↦ | x 2 − y 2 | {\displaystyle (x,y)\mapsto {\sqrt {\left|x^{2}-y^{2}\right|}}} そして( x 、 y ) ↦ | x 2 − y 2 | 3 / 2 {\displaystyle (x,y)\mapsto \left|x^{2}-y^{2}\right|^{3/2}} パラノーマルではない X := R 2 。 {\displaystyle X:=\mathbb {R} ^{2}.} もしx ・ = ( x 私 ) 私 ∈ 私 {\displaystyle x_{\bullet }=\left(x_{i}\right)_{i\in I}} はベクトル空間上のハメル基底 である。X {\displaystyle X} すると、実数値マップがx = ∑ 私 ∈ 私 s 私 x 私 ∈ X {\displaystyle x=\sum _{i\in I}s_{i}x_{i}\in X} (スカラーのほとんどすべてが有限個である)s 私 {\displaystyle s_{i}} 0)から∑ 私 ∈ 私 | s 私 | {\displaystyle \sum _{i\in I}{\sqrt {\left|s_{i}\right|}}} はパラノーマルですX 、 {\displaystyle X,} これは以下を満たすp ( s x ) = | s | p ( x ) {\displaystyle p(sx)={\sqrt {|s|}}p(x)} すべての人々のためにx ∈ X {\displaystyle x\in X} およびスカラーs 。 {\displaystyle s.} 機能p ( x ) := | 罪 ( π x ) | + ミニ { 2 、 | x | } {\displaystyle p(x):=|\sin(\pi x)|+\min\{2,|x|\}} はパラノーマルですR {\displaystyle \mathbb {R} } それはバランスが取れていない が、それでも通常の基準と同等であるR 。 {\displaystyle R.} 関数に注意してくださいx ↦ | 罪 ( π x ) | {\displaystyle x\mapsto |\sin(\pi x)|} 劣加法性である。 させてX C {\displaystyle X_{\mathbb {C} }} を複素ベクトル空間とし、X R {\displaystyle X_{\mathbb {R} }} 示すX C {\displaystyle X_{\mathbb {C} }} ベクトル空間として考えられますR 。 {\displaystyle \mathbb {R} .} 超常現象X C {\displaystyle X_{\mathbb {C} }} また、パラノーマルでもあるX R 。 {\displaystyle X_{\mathbb {R} }.}
F- セミノームもしX {\displaystyle X} が実数または複素数上のベクトル空間である場合、F- セミノルムX {\displaystyle X} (F {\displaystyle F} (Fréchet の略)は実数値写像ですp : X → R {\displaystyle p:X\to \mathbb {R} } 以下の4つの特性を持つ:
非負 :p ≥ 0. {\displaystyle p\geq 0.} サブアディティブ :p ( x + y ) ≤ p ( x ) + p ( y ) {\displaystyle p(x+y)\leq p(x)+p(y)} すべての人々のためにx 、 y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} バランスの取れた :p ( 1 x ) ≤ p ( x ) {\displaystyle p(ax)\leq p(x)} のためにx ∈ X {\displaystyle x\in X} すべてのスカラー1 {\displaystyle a} 満足| 1 | ≤ 1 ; {\displaystyle |a|\leq 1;} この条件は、フォームの各セットが{ z ∈ X : p ( z ) ≤ r } {\displaystyle \{z\in X:p(z)\leq r\}} または{ z ∈ X : p ( z ) < r } {\displaystyle \{z\in X:p(z)<r\}} 一部の人にとってr ≥ 0 {\displaystyle r\geq 0} バランスの取れたセット です。 すべてのx ∈ X 、 {\displaystyle x\in X,} p ( 1 n x ) → 0 {\displaystyle p\left({\tfrac {1}{n}}x\right)\to 0} としてn → ∞ {\displaystyle n\to \infty } シーケンス( 1 n ) n = 1 ∞ {\displaystyle \left({\tfrac {1}{n}}\right)_{n=1}^{\infty }} ゼロに収束する任意の正の数列で置き換えることができる。 Fセミノルムは、以下の条件も満たす場合、F ノルム と 呼ばれる。
合計 /正定値 :p ( x ) = 0 {\displaystyle p(x)=0} 暗示するx = 0. {\displaystyle x=0.} Fセミノルムは、以下の条件を満たす場合に 単調である と呼ばれる。
単調 :p ( r x ) < p ( s x ) {\displaystyle p(rx)<p(sx)} すべての非ゼロに対してx ∈ X {\displaystyle x\in X} そしてすべては現実s {\displaystyle s} そしてt {\displaystyle t} そのためs < t 。 {\displaystyle s<t.}
F セミノルムの族によって誘導されるトポロジー仮にL {\displaystyle {\mathcal {L}}} はベクトル空間上のF セミノルムの空でない集合である。X {\displaystyle X} 任意の有限部分集合に対してF ⊆ L {\displaystyle {\mathcal {F}}\subseteq {\mathcal {L}}} そしてどんなr > 0 、 {\displaystyle r>0,} させて U F 、 r := ⋂ p ∈ F { x ∈ X : p ( x ) < r } 。 {\displaystyle U_{{\mathcal {F}},r}:=\bigcap _{p\in {\mathcal {F}}}\{x\in X:p(x)<r\}.}
セット{ U F 、 r : r > 0 、 F ⊆ L 、 F 有限 } {\displaystyle \left\{U_{{\mathcal {F}},r}~:~r>0,{\mathcal {F}}\subseteq {\mathcal {L}},{\mathcal {F}}{\text{ finite }}\right\}} フィルターベースを形成するX {\displaystyle X} また、原点におけるベクトルトポロジーの近傍基底も形成する。X {\displaystyle X} で示されるτ L 。 {\displaystyle \tau _{\mathcal {L}}.} それぞれU F 、 r {\displaystyle U_{{\mathcal {F}},r}} バランス の取れた魅力的 なサブセットですX 。 {\displaystyle X.} を満たす。U F 、 r / 2 + U F 、 r / 2 ⊆ U F 、 r 。 {\displaystyle U_{{\mathcal {F}},r/2}+U_{{\mathcal {F}},r/2}\subseteq U_{{\mathcal {F}},r}.}
τ L {\displaystyle \tau _{\mathcal {L}}} は最も粗いベクトルトポロジーですX {\displaystyle X} それぞれを作るp ∈ L {\displaystyle p\in {\mathcal {L}}} 連続的。τ L {\displaystyle \tau _{\mathcal {L}}} ハウスドルフであるのは、 すべての非ゼロに対してx ∈ X 、 {\displaystyle x\in X,} いくつか存在するp ∈ L {\displaystyle p\in {\mathcal {L}}} そのためp ( x ) > 0. {\displaystyle p(x)>0.} もしF {\displaystyle {\mathcal {F}}} は、上の連続F セミノルムの集合である。( X 、 τ L ) {\displaystyle \left(X,\tau _{\mathcal {L}}\right)} それからτ L = τ F 。 {\displaystyle \tau _{\mathcal {L}}=\tau _{\mathcal {F}}.} もしF {\displaystyle {\mathcal {F}}} は、空でない有限部分集合のすべての点ごとの上限の集合である。F {\displaystyle {\mathcal {F}}} のL {\displaystyle {\mathcal {L}}} それからF {\displaystyle {\mathcal {F}}} はF セミノルムの有向族であり、τ L = τ F 。 {\displaystyle \tau _{\mathcal {L}}=\tau _{\mathcal {F}}.}
フレシェの組み合わせ仮にp ・ = ( p 私 ) 私 = 1 ∞ {\displaystyle p_{\bullet }=\left(p_{i}\right)_{i=1}^{\infty }} はベクトル空間上の非負劣加法関数の族である。X 。 {\displaystyle X.}
フレシェの組み合わせ p ・ {\displaystyle p_{\bullet }} は実数値写像として定義される。 p ( x ) := ∑ 私 = 1 ∞ p 私 ( x ) 2 私 [ 1 + p 私 ( x ) ] 。 {\displaystyle p(x):=\sum _{i=1}^{\infty }{\frac {p_{i}(x)}{2^{i}\left[1+p_{i}(x)\right]}}.}
例と十分条件 すべてのセミノルム空間 ( X 、 p ) {\displaystyle (X,p)} は、正準擬距離で擬距離化可能であり、d ( x 、 y ) := p ( x − y ) {\displaystyle d(x,y):=p(x-y)} すべての人々のためにx 、 y ∈ X 。 {\displaystyle x,y\in X.} もし( X 、 d ) {\displaystyle (X,d)} は、並進不変な擬距離を持つ擬距離TVS です。d 、 {\displaystyle d,} それからp ( x ) := d ( x 、 0 ) {\displaystyle p(x):=d(x,0)} パラノームを定義する。 しかし、d {\displaystyle d} はベクトル空間上の並進不変擬距離である。X {\displaystyle X} (追加条件なし)( X 、 d ) {\displaystyle (X,d)} 擬似距離TVS である場合、d {\displaystyle d} F セミノームでもパラノームでもない。 TVSが原点の有界近傍を持つ場合、それは擬距離化可能である。その逆は一般に偽である。 ハウスドルフTVSが原点の有界近傍を持つ場合、それは距離化可能である。 仮定するX {\displaystyle X} はDF 空間 またはLM 空間の いずれかです。X {\displaystyle X} がシーケンシャル空間 であれば、それは計量可能空間であるか、モンテル DF空間である。 もしX {\displaystyle X} ハウスドルフが局所凸TVSである場合、X {\displaystyle X} 強いトポロジー により、( X 、 b ( X 、 X ′ ) ) 、 {\displaystyle \left(X,b\left(X,X^{\prime }\right)\right),} 距離化可能であるのは、可算集合が存在する場合に限る。B {\displaystyle {\mathcal {B}}} 有界部分集合のX {\displaystyle X} の有界部分集合はすべてX {\displaystyle X} の何らかの要素に含まれるB 。 {\displaystyle {\mathcal {B}}.}
強力なデュアルスペース X b ′ {\displaystyle X_{b}^{\prime }} 距離化可能な局所凸空間(フレシェ空間 [ 23 ] など)X {\displaystyle X} はDF 空間 である。 DF 空間の強双対はフレシェ空間 である。反射的 フレシェ空間 の強双対はボルノロジー空間 である。距離化可能な局所凸空間の 強双対(すなわち、強双対空間の強双対空間 )はフレシェ空間である。 もしX {\displaystyle X} が距離化可能な局所凸空間であるならば、その強双対空間はX b ′ {\displaystyle X_{b}^{\prime }} 以下の特性のうちいずれか一つを持つのは、以下のすべての特性を持つ場合に限られる。(1)ボーンロジカル 、(2)インフラバレル 、(3)バレル 。
擬似距離化可能なTVSの特性 すべての距離化可能な局所凸 TVSは準樽型空間 、ボルノロジー空間 、およびマッキー空間 である。 すべての完全な擬似 距離化可能なTVSは、樽型空間 であり、ベール空間 である(したがって、非貧弱である)。しかし、完全 ではない距離化可能なベール空間が存在する。 もしX {\displaystyle X} は距離化可能な局所凸空間であり、その強双対はX {\displaystyle X} 樽詰めされて いる場合、かつその場合に限り、樽詰めされてい ない場合、かつその場合に限り、それは生育学的で ある。 もしX {\displaystyle X} は完全な擬似計量可能なTVSであり、M {\displaystyle M} は、X 、 {\displaystyle X,} それからX / M {\displaystyle X/M} 完了しました。 局所凸距離化可能なTVSの強双対は ウェブ空間 である。 もし( X 、 τ ) {\displaystyle (X,\tau )} そして( X 、 ν ) {\displaystyle (X,\nu )} は完全な計量可能な TVS (つまりF 空間 ) であり、ν {\displaystyle \nu } より粗いτ {\displaystyle \tau } それからτ = ν {\displaystyle \tau =\nu } [ これらの計量可能なTVSのいずれかが完全でない場合、これはもはや真であるとは保証されません。ば、( X 、 τ ) {\displaystyle (X,\tau )} そして( X 、 ν ) {\displaystyle (X,\nu )} どちらもF 空間 だがトポロジーが異なる場合、τ {\displaystyle \tau } そしてν {\displaystyle \nu } は、もう一方を部分集合として含んでいる。このことの具体的な結果の一つは、例えば、( X 、 p ) {\displaystyle (X,p)} はバナッハ空間 であり、( X 、 q ) {\displaystyle (X,q)} は、ノルム誘導トポロジーが よりも細かい(あるいは逆に、 よりも粗い)別のノルム空間である。( X 、 p ) {\displaystyle (X,p)} (つまり、もしp ≤ C q {\displaystyle p\leq Cq} またはもしq ≤ C p {\displaystyle q\leq Cp} ある定数に対してC > 0 {\displaystyle C>0} )、そうなると、( X 、 q ) {\displaystyle (X,q)} バナッハ空間(つまり完備空間でもある)となる条件は、以下の2つのノルムを満たす場合である。p {\displaystyle p} そしてq {\displaystyle q} 同等 である。同等でない場合は、( X 、 q ) {\displaystyle (X,q)} バナッハ空間にはなり得ない。別の結果として、( X 、 p ) {\displaystyle (X,p)} はバナッハ空間であり、( X 、 ν ) {\displaystyle (X,\nu )} フレシェ空間 であれば、マップp : ( X 、 ν ) → R {\displaystyle p:(X,\nu )\to \mathbb {R} } 連続であるのは、フレシェ空間が( X 、 ν ) {\displaystyle (X,\nu )} TVSは ( X 、 p ) {\displaystyle (X,p)} (ここでは、バナッハ空間)( X 、 p ) {\displaystyle (X,p)} TVSとして考えられているということは、そのノルムは「忘れられる 」が、そのトポロジーは記憶されるということである。 距離化可能な局所凸 空間は、その強双対空間が フレシェ・ウリゾーン 局所凸空間である場合に限り、ノルム化可能である。 [ 23 ] 完全計量可能なTVSの任意の積はベール空間 である。 計量可能な TVS の積は、これらの TVS のすべて、かつ最大可算個が次元を持つ場合に限り計量可能である。0. {\displaystyle 0.} 擬距離化可能なTVSの積が擬距離化可能であるのは、これらのTVSのすべて、かつ多くても可算個が自明な位相を持つ場合に限る。 すべての完全擬似 距離化可能なTVSは樽型空間 であり、ベール空間 である(したがって非貧弱である)。 完全距離化可能なTVSの次元は有限か非可算のいずれかである。
ハーン=バナッハ拡張物件 ベクトル部分空間M {\displaystyle M} TVSのX {\displaystyle X} 連続線形関数が拡張特性 を持つ場合M {\displaystyle M} 連続線形汎関数に拡張できるX 。 {\displaystyle X.} TVSX {\displaystyle X} すべてのベクトル部分空間がハーン・バナッハ 拡張性質 (HBEP )を持つ場合X {\displaystyle X} 拡張プロパティを持つ。
ハーン・バナッハの定理は 、すべてのハウスドルフ局所凸空間がHBEPを持つことを保証する。完全距離化可能なTVSについては、逆が成り立つ。
定理 (カルトン) — ハーン・バナッハ拡張特性を持つすべての完全距離化可能なTVSは局所凸である。
ベクトル空間X {\displaystyle X} 次元が数えきれないほどあり、最も細かいベクトル位相 を与えると、これは局所的に凸でも計量可能でもない HBEP を持つ TVS になります。
参考文献 ↑ ケーテ 1983 、第15.11節1 2 3 4 Gabriyelyan, SS「特定の局所可算ネットワークを持つ位相空間と位相群について(2014)」 ↑ Klee, VL (1952). "Invariant metrics in groups (solution of a problem of Banach)" (PDF) . Proc. Amer. Math. Soc . 3 (3): 484– 487. doi : 10.1090/s0002-9939-1952-0047250-4 .
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