- •1 Деякі відомості із функціонального аналізу
- •1.1 Метричні простори
- •1.2 Принцип стискаючих відображень
- •1.3 Лінійні нормовані простори
- •2 Умови збіжності ітераційних методів розв’язання рівнянь і систем
- •2.1 Системи лінійних алгебраїчних рівнянь
- •2.2 Ітераційні методи розв’язання алгебраїчних і трансцендентних рівнянь
- •2.2.1 Метод хорд
- •2.2.2 Метод дотичних (Ньютона)
- •3 Мінімізація оцінки похибки інтерполяції
- •3.1 Багаточлени Чебишова
- •3.2 Властивості багаточленів Чебишова
- •3.3 Вузли, які мінімізують оцінку похибки інтерполяції
- •4 Число дійсних коренів алгебраїчного рівняння на відрізку та їх відділення
- •4.1 Межі розташування коренів алгебраїчного рівняння
- •4.2 Число дійсних коренів алгебраїчного рівняння на відрізку
- •4.3 Відділення дійсних коренів алгебраїчного рівняння
- •Література
1.3 Лінійні нормовані простори
Нехай Х – не порожня множина елементів деякої природи, яка задовольняє наступні аксіоми.
1. - абелева група4, відносно групових операцій додавання. Це означає, що означена сума двох будь-яких елементів , є елементом тієї ж множини, та ця операція додавання має властивості:
1) - закон комутативності;
2) - закон асоціативності;
3) існує однозначно визначений елемент такий, що для будь-якого ;
4) для кожного елемента існує однозначно визначений елемент того ж простору такий, що .
Елемент називається нульовим елементом (або нулем) групи ; елемент називається елементом, протилежним .
2. Означений добуток елементів , , , ... множини на дійсні (комплексні) числа , , , ..., причому виявляється знову елементом множини і виконуються умови:
1) - закон асоціативності;
2) , - закон дистрибутивності;
3) .
Означення 8 Множина , яка задовольняє аксіоми 1. і 2., називається лінійним (або векторним) простором. В залежності від того, на які числа, дійсні чи комплексні, допускається множення елементів множини , отримуємо дійсний або комплексний лінійний простір.
Розглянемо найпростіші приклади лінійних просторів.
1. Пряма лінія, тобто сукупність дійсних чисел, зі звичайними арифметичними операціями додавання і множення.
2. - вимірний векторний простір, тобто сукупність різноманітних систем чисел (дійсних чи комплексних) , де додавання чи множення визначається формулами
,
.
Такий простір називається - вимірним арифметичним простором і позначається символом в дійсному випадку, і символом - в комплексному.
3. Неперервні (дійсні або комплексні) функції на деякому відрізку зі звичайними операціями додавання функцій і множення їх на числа утворюють лінійний простір .
4. Простір - простір разів неперервно диференційованих функцій на відрізку .
Означення 9 Елементи , ,..., лінійного простору називаються лінійно залежними, якщо існують такі числа , ,..., , не всі рівні нулю, що
.
В протилежному випадку ці елементи називаються лінійно незалежними. Інакше кажучи, елементи , ,..., лінійно незалежні, якщо із рівності випливає, що
.
Нескінченна система елементів , , ... простору називається лінійно незалежною, якщо будь-яка її скінчена підсистема лінійно незалежна.
Означення 10 Якщо у просторі можна знайти лінійно незалежних елементів, а будь-які елементів цього простору лінійно залежні, то говорять, що простір має вимірність . Якщо ж у просторі можна вказати систему з довільного скінченого числа лінійно незалежних елементів, то говорять, що простір нескінченновимірний.
Простори у прикладах 1 і 3 мають скінчені розмірності (1 і , відповідно). Простори в прикладах 3 і 4 нескінченновимірні.
Дійсно, розглянемо, наприклад, простір , . Візьмемо послідовність функцій і покажемо, що лінійно незалежні для будь-якого натурального . Припустимо протилежне, тобто що для деякого існують не всі рівні нулю такі, що
(в правій частині означає функцію, що тотожньо дорівнює 0 на відрізку ).
Але ліва частина останньої рівності при фіксованих , хоча б одне з яких не дорівнює нулеві, є багаточленом степеню не вище . Як відомо із курсу алгебри він не може мати більше нулів, а значить не може бути рівним нулю на всьому відрізку . Отримаємо протиріччя.
Означення 11 Лінійний простір називається лінійним нормованим простором, якщо кожному поставлено у відповідність скінчене невід’ємне число (норма ) таке, що виконуються наступні три аксіоми:
1) ; в тому і лише в тому випадку, коли ;
2) ;
3) – аксіома трикутника.
Будь-який нормований простір стає метричним простором, якщо для будь-яких двох елементів покласти
.
Справедливість аксіом метричного простору безпосередньо виходить із властивостей 1)-3) норми (перевірити самостійно).
Таким чином, на нормовані простори переносяться ті поняття і факти, які були викладені раніше для метричних просторів.
Наприклад, послідовність { } елементів із лінійного нормованого простору збігається до , якщо .
Послідовність точок лінійного нормованого простору називається фундаментальною, якщо для будь-якого існує таке , що для всіх .
Якщо будь-яка фундаментальна послідовність елементів із збігається до елементів з , то такий лінійний нормований простір називається повним.
Означення 12 Повний лінійний нормований простір називається банаховим простором або, коротше, - простором.
Простори, розглянуті в п.1.1 в якості прикладів метричних просторів, можуть бути наділені природньою структурою нормованого простору (забезпечення лінійності цих просторів розглянуто вище, а норму будемо вводити далі так, щоб рівність давала відповідну метрику).
а'') Множина всіх дійсних чисел стає нормованим простором, якщо для числа покласти .
б'') В просторі векторів норму визначимо відношенням
.
в'') В просторі векторів норму визначаємо за
.
г'') В - вимірному арифметичному евклідовому просторі норму визначимо
.
д'') Простір неперервних дійсних функцій на відрізку наділимо нормою
.
е'') В просторі неперервних на функцій з квадратичною метрикою логічно розглядати норму
.
В наведених прикладах нормованих просторів виконання аксіом норми встановлюється аналогічно перевірці аксіом метрики у відповідних метричних просторах (перевірити самостійно).
Означення 13 Нехай - лінійний простір і в двома способами введені норми: і . Норми і називаються еквівалентними, якщо існують числа , такі, що для будь-яких
.
Нехай в лінійному просторі задані дві еквівалентні норми, і нехай і - відповідні нормовані простори. Тоді будь-яка послідовність, яка збігається в одному з цих просторів, збігається також і в другому, причому до тієї ж границі.
Дійсно, нехай послідовність елементів із збігається до елемента в просторі . З правої частини останньої нерівності виходить
і тоді , якщо .
Навпаки, якщо послідовність збігається до в просторі , то, використовуючи ліву частину нерівності, маємо
,
а, звідси, 0, якщо 0. Залишилось відмітити, що послідовність { } в нормованому просторі може мати лише одну границю. Дійсно, нехай крім границею є .Тоді, використовуючи нерівність трикутника, маємо
= .
Звідки,
=0 і .
Приведемо без доведення наступну теорему.
Теорема 1.4 В будь-якому скінченновимірному лінійному просторі всі норми еквівалентні.
Таким чином, якщо в скінченновимірному лінійному просторі встановлена збіжність послідовності { } до по будь-якій нормі, то ця послідовність збігається до і по будь-якій іншій нормі. Наприклад, якщо послідовність { } елементів -вимірного векторного простору збігається по нормі , то вона збігається до і по нормам , .
Розглянемо простір матриць A= розмірності з дійсними елементами. Цей простір можна розглядати як лінійний, якщо визначити операцію додавання відношенням + = і операцію множення на число відношенням = . В цьому лінійному просторі квадратних числових матриць -го порядку задамо норму наступним чином:
, (1.16)
де – вектор із -вимірного векторного простору; , - одна з введених вище норм відповідних векторів , 5.
Нехай А, В – квадратні числові матриці -го порядку, А+В – їх сума. Оскільки
,
то
=
+ = .
Таким чином, нерівність трикутника для введеної норми матриці виконується. Справедливість інших аксіом для норми (1.16) очевидна.
Задана по формулі (1.16) норма матриці називається узгодженою з нормою вектора.
Якщо А=Е, тобто А являється одиничною матрицею, то (оскільки Е = для будь-якого і тому ) із (1.16) виходить, що =1.
Через будемо позначати норму матриці А у випадку, коли для вектору прийнята норма = , m = 0,1,2.
Визначимо норму матриці при різних m.
1) Покажемо, що
. (1.17)
Очевидно
,
тобто .
З іншого боку, візьмемо номер таким, що , і побудуємо вектор , де
Ясно, що . Тоді
,
тобто .
Порівнюючи дві отриманих нерівності, отримуємо (1.17).
2) Впевнимося, що
. (1.18)
Очевидна нерівність
,
тобто .
Знайдемо тепер таке , що , і візьмемо вектор , в якому одиниця стоїть на -й позиції.
Тоді
,
так що .
Порівнюючи отримані нерівності, отримуємо (1.18).
3) Покажемо, що
. (1.19)
Дійсно, використовуючи нерівність Коші-Буняковського, маємо
,
звідки і виходить (1.19).
Розглянемо ще деякі властивості матричних норм. Згідно (1.16) для довільних векторів має місце
. (1.20)
Тоді
.
Отже,
. (1.21)
Зокрема,
. (1.22)