Analízis III

Simon László előadása alapján

ELTE, 2009. December

Előadó e-mail címe: simonl a ludens.elte.hu-nál

Ez a jegyzet nem szakirodalom s nem garantált, hogy az órai anyagot teljesen lefedi, az előadásokra bejárni ajánlott.

Ha a jegyzetben helyesírási, tartalmi vagy formai hibát találsz, kérlek jelezd az előadónak vagy a tuzesdaniel@gmail.com e-mail címen! Ha a jegyzet nem jelenik meg helyesen, olvasd el az útmutatót, vagy egyszerűen használd a Firefox legújabb böngészőjét!

09.07

Differenciálegyenletek

(Simon Péter helyettesít) Mi a differenciálegyenlet?

Pl

  1. x ¨ ( t ) = − ω 2 x ( t )
  2. x ¨ ( t ) = F ( t ) / m
  3. ∂ t u = Δ u
  4. x ˙ ( t ) = x ( t − 1 )

Ezeket lehet rendszerezni: ODE (ordenary differential equation, azaz közönséges differenciál-egyenlet, 1-es és 2-es), PDE (partial differential equation, 3-as), FDE (functional differential equation, 4-es).

Most az ODE-val foglalkozunk. Mi a közönséges differenciál-egyenlet?

Definíció: legyen F : ℝ n + 2 → ℝ , n-edrendű közönséges differenciálegyenlet: ∀ t -re 0 = F ( t , x ( t ) , x ˙ ( t ) , x ¨ ( t ) ,..., x ( n ) ( t ) )

Megjegyzés: egy ilyen n-edrendű egyenlet átírató elsőrendű rendszerré. Pl: x ¨ ( t ) = − ω 2 x ( t ) egyenletet átírjuk: y 1 ( t ) = x ( t ) , y 2 ( t ) = x ˙ ( t ) . Ekkor y-ra az alábbi elsőrendű, kétismeretlenes rendszer áll fenn:
y ˙ 1 ( t ) = y 2 ( t ) y ˙ 2 ( t ) = − ω 2 ⋅ y 1 ( t )

n-edrendűnél: y 1 = x , y 2 = x ˙ , … , y n = x ( n − 1 ) . Ekkor ( y 1 ,..., y n ) -re elsőrendű rendszert kapunk.

Definíció: legyen f : ℝ × ℝ n → ℝ n , x ˙ ( t ) = f ( t , x ( t ) ) elsőrendű (explicit) közönséges differenciálegyenlet-rendszer. Ismeretlen az x : ℝ → ℝ n függvény. Koordinátánként kiírva:
x ˙ 1 ( t ) = f 1 ( t , x 1 ( t ) , x 2 ( t ) ,..., x n ( t ) ) x ˙ 2 ( t ) = f 2 ( t , x 1 ( t ) , x 2 ( t ) ,..., x n ( t ) ) ⋮ x ˙ n ( t ) = f n ( t , x 1 ( t ) , x 2 ( t ) ,..., x n ( t ) )

Mivel foglalkozik a közönséges differenciálelmélet?

  1. Mi a megoldás? Azaz számítsuk ki a megoldást. (Ezt már tanultuk.) Vannak:
    1. képlettel megoldhatók
    2. képlettel nem megoldhatók (de numerikusan közelíthetők)
  2. Megoldás létezésének, egyértelműségének keresése, függése a paraméterektől
  3. Milyen a megoldás? Pl periodikus-e, korlátos-e… A megoldást szeretnénk jellemezni annak kiszámítása nélkül. Pl x ˙ = x és x ( 0 ) > 0 . Ekkor egyből látjuk, hogy x szigmon nő, akkor is, amikor még nem tudtuk, hogy konkrétan mi a megoldás.

Közönséges differenciálegyenlet megoldásának létezése és egyértelműsége

Pl: x ˙ ( t ) = x ( t ) , ennek egy jó megoldása x ( t ) = c ⋅ e t , c ∈ ℝ , azaz végtelen sok megoldás van. Legyen kezdeti feltétel: x ( 0 ) = a ∈ ℝ adott. Ekkor már csak 1 megoldás van az ilyen fajtákból: c ⋅ e 0 = a ⇒ c = a , vagyis a megoldás x ( t ) = a ⋅ e t . De más fajtából lehetne még megoldás? Nem, ugyanis:
x ˙ ( t ) = x ( t ) x ˙ ( t ) ⋅ e − t − x ( t ) e − t = 0 ( x ( t ) ⋅ e − t ) ′ = 0 ⇒ x ( t ) ⋅ e − t = c

Az implikáció csak akkor igaz, ha D ( x ) (azaz a differenciáloperátor) egy intervallumon van értelmezve. Tehát ∃ k ∈ ℝ : x ( t ) e − t = k ⇔ x ( t ) = k ⋅ e t . A megoldás egyértelmű, mert bármilyen kezdőfeltételt adok meg, lesz pontosan 1 megoldás.

Másik példa: x ˙ ( t ) = | x ( t ) | . Mi a megoldás x > 0 -ra? x ˙ ( t ) x ( t ) = 1 ⇒ 2 x ( t ) = t + c ⇒ x ( t ) = ( t + c 2 ) 2 . Hamis gyökök a parabolák „bal oldalai”. x < 0 esetén a megoldás „lefelé fordított parabolák bal oldalai”, hamis megoldás a parabolák „jobb oldalai”. x = 0 esetén mindkét fajta megoldás jó. Így adott kezdeti feltétel mellett végtelen sok megoldás létezik. Ha x ( t 0 ) = a a kezdeti feltétel, akkor a > 0 esetén a megoldás csak lokálisan egyértelmű, de globálisan nem.

Mitől lesz a megoldás egyértelmű?

Tétel: ha x ˙ ( t ) = f ( t , x ( t ) ) közönséges diffegyenletben az f függvény az x változóban teljesíti a lokális Lipschitz feltételt, akkor a megoldás egyértelmű. Vagyis ha minden pont egy alkalmas környezetéhez ∃ L ∈ ℝ + : | f ( t , p ) − f ( t , q ) | ≤ L ⋅ | p − q | , akkor a megoldás egyértelmű.

Pl: g ( x ) = 5 x , vagy g ( x ) = x 2 teljesítik a lokális Lipschitz feltételt, de a g ( x ) = | x | már nem. Ez utóbbi 0-ban nem lok. Lip, csak 1-ben pl.

Észrevétel: ha a derivált létezik, és korlátos minden pont környezetében, akkor lok. Lip.

A tétel bizonyítása az alábbi lemmán alapszik: Gronwall lemma (egyszerű eset): legyen u : [ a , b ] → ℝ diffható, melyhez ∃ k ∈ ℝ + : u ˙ ( t ) ≤ k ⋅ u ( t )   ∀ t ∈ [ a , b ] . Ekkor u ( t ) ≤ u ( a ) ⋅ e k ( t − a )   ∀ t ∈ [ a , b ] .

Bizonyítás: beszorzunk e − k t -vel:
u ˙ ( t ) ⋅ e − k t − k ⋅ u ( t ) ⋅ e − k t ≤ 0 ( u ( t ) e − k t ) ′ ≤ 0 u ( t ) e − k t ≤ u ( a ) e − k a u ( t ) ≤ u ( a ) e k ( t − a )
Tétel bizonyítása: legyen x és y két megoldás, amelyekhez ∃ τ ∈ ℝ : x ( τ ) = y ( τ ) . Belátjuk, hogy x ( t ) = y ( t )   ∀ t . Bizonyítás n = 1 esetre: u ( t ) = ( x ( t ) − y ( t ) ) 2 , u ˙ ( t ) = 2 ( x ( t ) − y ( t ) ) ⋅ ( x ˙ ( t ) − y ˙ ( t ) ) = 2 ( x ( t ) − y ( t ) ) ( f ( t , x ( t ) ) − f ( t , y ( t ) ) ) . u ˙ ( t ) ≤ | u ˙ ( t ) | = 2 | x ( t ) − y ( t ) | ⋅ | f ( t , x ( t ) ) − f ( t , y ( t ) ) | ≤ 2 | x ( t ) − y ( t ) | ⋅ L ⋅ | x ( t ) − y ( t ) | = 2 L ⋅ u ( t ) Gronwall alkalmazása: u ( t ) ≤ u ( a ) ⋅ e 2 L ( t − a ) , u ( τ ) = 0 ⇒ u ( t ) = ( x ( t ) − y ( t ) ) 2 ≤ 0 ⇒ x ( t ) = y ( t )   ∀ t ≥ τ . Hasonlóan igaz a t ≤ τ -ra is.

09.14

A Hilbert tér geometriája, Fourier sorfejtés

Kiegésztés: fogalmaink használatához be kell vezetni a komplex Euklideszi tér fogalmát.
Komplex vektortér: a definíció analóg a valós vektortér definíciójával, kivéve: komplex számmal való szorzás is értelmezve van, a műveleti tulajdonságok ugyanazok.

Komplex Euklideszi tér: komplex vektortér (az alaptest a komplex számok halmaza, ℂ ), plusz 2 elem skalárszorzata is értelmezve van, értéke komplex szám. A műveleti tulajdonságok analógok, eltérés: 〈 x , y 〉 = 〈 y , x 〉 ¯ (a felülhúzás a komplex konjugálás), ekkor amúgy 〈 λ x , y 〉 = λ 〈 x , y 〉 és 〈 x , λ y 〉 = λ ¯ 〈 x , y 〉 . (Vegyük észre, hogy a komplex vektortereken értelmezett skaláris szorzás kétféleképp definiálható. Itt - és a matematikában általában - a skaláris szorzás az első változójában lineáris és a másodikban konjugált lineáris. Fizikában fordítva, azaz az első változójában lineáris, a másodikban konjugált lineáris:〈 λx,y 〉= λ ¯ 〈 x,y 〉 , illetve 〈 x,λy 〉=λ〈 x,y 〉 .)

Megjegyzés, példák komplex euklideszi térre:

Ortogonális kiegészítő altér

Definíció: legyen X Hilbert tér (vagy akár Banach is). Egy Y ⊂ X halmazt altérnek nevezzük, ha az összeadás és számmal való szorzás nem vezet ki belőle és zárt részhalmaz (a konvergencia nem vezet ki).

Definíció: legyen X Hilbert tér, s két eleme x és y. Ezek merőlegesek, vagyis x ⊥ y , ha 〈 x , y 〉 = 0 .

Definíció: legyen X Hilbert tér, Y ⊂ X altér. Azt mondjuk, hogy az x ∈ X elem Y ortogonális, ha ∀ y ∈ Y -ra 〈 x , y 〉 = 0 .

Definíció: legyen X Hilbert tér, Y ⊂ X altér. Az Y altér ortogonális kiegészítő altérét, Y ⊥ -t így értelmezzük: Y ⊥ : = { x ∈ X : x ⊥ Y } .

Állítás: Y ⊥ ⊂ X is altér.

Bizonyítás: az összeadás és számmal való szorzás nem vezet ki belőle, ugyanis tfh y 1 , y 2 ∈ Y ⊥ , x ∈ Y tetszőleges. Ekkor 〈 λ 1 y 1 + λ 2 y 2 , x 〉 = λ 1 〈 y 1 , x 〉 + λ 2 〈 y 2 , x 〉 = 0 . Y ⊥ zárt halmaz, ugyanis legyen y j ∈ Y ⊥ , lim ( y j ) = y ∈ X . Tudjuk, hogy 〈 y j , x 〉 = 0   ∀ x ∈ Y . y j → y ⇒ 〈 y j , x 〉 → 〈 y , x 〉 minden rögzített x-re, ugyanis a skalárszorzat a tényezőktől folytonosan függ, tehát 〈 y , x 〉 = 0 , ∀ x ∈ X -re, vagyis y ∈ Y ⊥ .

Megjegyzés: komplex Cauchy-Schwarz egyenlőtlenség, azaz | 〈 x , y 〉 | ≤ ‖ x ‖ ⋅ ‖ y ‖ bizonyítása:
0 ≤ 〈 x + λ y , x + λ y 〉 = 〈 x , x 〉 + λ 〈 y , x 〉 + λ ¯ 〈 x , y 〉 + λ λ ¯ 〈 y , y 〉 0 ≤ 〈 x , x 〉 + λ 〈 y , x 〉 + λ ¯ [ 〈 x , y 〉 + λ 〈 y , y 〉 ]
A λ ∈ ℂ számot válasszuk meg úgy, hogy λ ¯ együtthatója 0 legyen. Ez teljesül, ha λ = − 〈 x , y 〉 〈 y , y 〉 ( y = 0 triviális eset, így feltesszük, hogy y ≠ 0 ), behelyettesítve: 0 ≤ 〈 x , x 〉 − 〈 x , y 〉 〈 y , y 〉 〈 y , x 〉 = 〈 x , x 〉 − | 〈 x , y 〉 | 2 〈 y , y 〉 ⇒ | 〈 x , y 〉 | 2 ≤ 〈 x , x 〉 〈 y , y 〉 .

Riesz-féle felbontási tétel: legyen X Hilbert tér, Y egy altere, Y ⊥ az Y-nak ortogonális kiegészítő altere! Ekkor ∀ x ∈ X elemre x = y + z , ahol y ∈ Y , z ∈ Y ⊥ és a felbontás egyértelmű.

Lemma (paralelogramma egyenlőség): legyen X egy Hilbert tér. Ekkor ∀ a , b ∈ X esetén ‖ a + b ‖ 2 + ‖ a − b ‖ 2 = 2 ‖ a ‖ 2 + 2 ‖ b ‖ 2 .

Bizonyítás (lemmáé): ‖ a + b ‖ 2 + ‖ a − b ‖ 2 = 〈 a + b , a + b 〉 + 〈 a − b , a − b 〉 = = ‖ a ‖ 2 + ‖ b ‖ 2 + 〈 a , b 〉 + 〈 b , a 〉 + ‖ a ‖ 2 + ‖ b ‖ 2 − 〈 a , b 〉 − 〈 b , a 〉 = 2 ‖ a ‖ 2 + 2 ‖ b ‖ 2 .

Bizonyítás (tételé): legyen d : = inf { ‖ x − y ‖ : y ∈ Y } ≥ 0 (d véges). Belátjuk, hogy ∃ y 0 ∈ Y : ‖ x − y 0 ‖ = d . Az infinimum definíciója miatt ∃ y j ∈ Y : d 2 ≤ ‖ x − y j ‖ 2 < d 2 + 1 / j   j ∈ ℕ . Tekintsük az ( y j ) sorozatot!
Állítás: ( y j ) Cauchy sorozat. Ehhez felhasználjuk a paralelogramma egyenlőséget: a : = x − y j , b : = x − y k . ‖ ( x − y j ) + ( x − y k ) ‖ 2 + ‖ ( x − y j ) − ( x − y k ) ‖ 2 = 2 ‖ x − y j ‖ 2 + 2 ‖ x − y k ‖ 2 , ‖ y k − y j ‖ 2 = 2 ‖ x − y j ‖ 2 + 2 ‖ x − y k ‖ 2 − ‖ 2 x − ( y j + y k ) ‖ 2 ︸ 4 ‖ x − y j + y k 2 ‖ 2 ≤ ≤ 2 ( d 2 + 1 / j ) + 2 ( d 2 + 1 / k ) − 4 d 2 = 2 j + 2 k < ε , ha j , k ≥ j 0 .
Mivel X tér teljes ⇒ ∃ y 0 ∈ X : lim j → ∞ ‖ y j − y 0 ‖ = 0 . Mivel Y altér zár halmaz ⇒ y 0 = lim ( y j ) ∈ Y .
Másrészt d = inf { ‖ x − y ‖ : y ∈ Y } , d 2 ≤ ‖ x − y j ‖ 2 < d 2 + 1 j és lim ( y j ) = y 0 ⇒ ‖ x − y 0 ‖ 2 = d 2 , mivel ‖ x − y 0 ‖ = lim ‖ x − y j ‖ . Legyen z 0 = x − y 0 . Be kellene még látni, hogy z 0 ⊥ Y , vagyis x = y 0 + z 0 , ahol y 0 ∈ Y , z 0 ∈ Y ⊥ .
Legyen y∈Y ! Mivel d a fenti infinimum, ezért tetszőleges λ ∈ 𝕂 esetén d 2 = ‖ x − y 0 ‖ 2 ≤ ‖ x − y 0 − λ y ‖ 2 = = ‖ z 0 − λ y ‖ 2 = 〈 z 0 − λ y , z 0 − λ y 〉 = ‖ z 0 ‖ 2 − λ 〈 y , z 0 〉 − λ ¯ [ 〈 z 0 , y 〉 − λ ‖ y ‖ 2 ] . Most λ -t megint úgy választjuk, hogy λ ¯ együtthatója 0 legyen, vagyis legyen λ = 〈 z 0 , y 〉 ‖ y ‖ 2 (megint feltehetjük, hogy y ≠ 0 ). Tehát d 2 ≤ d 2 − λ 〈 y , z 0 〉 = d 2 − 〈 z 0 , y 〉 ‖ y ‖ 2 〈 y , z 0 〉 = d 2 − | 〈 z 0 , y 〉 | 2 ‖ y ‖ 2 , 0≤− | 〈 z 0 ,y 〉 | 2 ‖ y ‖ 2 ⇒ | 〈 z 0 ,y 〉 | 2 =0⇒〈 z 0 ,y 〉=0 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaaGimaiabgsMiJkabgkHiTmaalaaabaWaaqWaaeaadaaadaqaaiaadQhadaWgaaWcbaGaaGimaaqabaGccaGGSaGaamyEaaGaayzkJiaawQYiaaGaay5bSlaawIa7amaaCaaaleqabaGaaGOmaaaaaOqaamaafmaabaGaamyEaaGaayzcSlaawQa7amaaCaaaleqabaGaaGOmaaaaaaGccqGHshI3daabdaqaamaaamaabaGaamOEamaaBaaaleaacaaIWaaabeaakiaacYcacaWG5baacaGLPmIaayPkJaaacaGLhWUaayjcSdWaaWbaaSqabeaacaaIYaaaaOGaeyypa0JaaGimaiabgkDiEpaaamaabaGaamOEamaaBaaaleaacaaIWaaabeaakiaacYcacaWG5baacaGLPmIaayPkJaGaeyypa0JaaGimaaaa@7B8A@ . Tehát z 0 ∈ Y ⊥ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamOEamaaBaaaleaacaaIWaaabeaakiabgIGiolaadMfadaahaaWcbeqaaiabgwQiEbaaaaa@588A@ , vagyis valóban lehetséges ilyen felbontás.
Indirekt bizonyítjuk, hogy a felbontás egyértelmű. Tfh két alakban is felírható x: x = y 0 + z 0 = y 1 + z 1 , ahol y 1 , y 2 ∈ Y és z 1 , z 2 ∈ Y ⊥ . Y ∍ ( y 0 − y 1 ) : = a = ( z 1 − z 0 ) ∈ Y ⊥ .

〈 y 0 − y 1 , z 1 − z 0 〉= ‖ a ‖ 2 =0⇒ y 0 − y 1 = z 0 − z 1 =0⇒ y 0 = y 1 , z 0 = z 1
09.21

Ortogonális rendszerek

Definíció: egy X vektortérben az M halmaz elemei lineárisan függetlenek, ha bármely véges sok lineárisan független.

Definíció: legyen X normált tér! X dimenziója az olyan lineárisan független elemek maximális száma, amelyek véges lineárkombinációi mindenütt sűrűn vannak X-ben (egy A ⊂ X sűrű X-ben, ha A ¯ = X , ahol a halmaz felülvonása a lezárást jelenti, ez amúgy ekvivalens azzal, hogy ∀ x ∈ X -nek minden környezetében van A-beli elem). Másképp fogalmazva: jelöljük ℒ ( x 1 , x 2 ,... ) -val azt a lineáris teret, amely az x 1 , x 2 ,... elemek véges lineárkombinációjaként előáll. (Az előálló lineáris tér egyértelmű, de egy teret több ilyen vektorrendszer is előállíthat.) Ekkor X tér dimenziója az olyan lineárisan független elemek maximális száma, melyekre ℒ ( x 1 , x 2 ,... ) ¯ = X . A D dimenziószám egyértelmű, 0 ≤ D ≤ ∞ .

Definíció: egy X normált teret szeparábilisnak nevezünk, ha benne megadható megszámlálhatóan sok (azaz véges vagy megszámlálhatóan végtelen sok) lineárisan független elem, amelyek véges lineárkombinációi sűrűn vannak X-ben.

Definíció: legyen X Hilbert-tér! Azt mondjuk, hogy az x 1 , x 2 ,..., x k ,... elemek ortogonális rendszert alkotnak, ha ∀ x j , x k ≠ 0 esetén 〈 x j , x k 〉 = { 0 j ≠ k nem 0 j = k . A rendszer ortonormált, ha ∀ x ∈ X esetén ‖ x ‖ = 1 .

Kérdés: ha az X Hilbert-térben y 1 , y 2 ,..., y k ,... lineárisan függetlenek, akkor lehet-e ezekből ortonormált rendszert konstruálni, és ha igen, hogyan? Válasz: lehet, az ún. Schmidt-féle ortogonalizációs eljárással.

Tétel: az y 1 , y 2 ,..., y k ,... lineárisan független elemekhez megkonstruálhatók az x 1 , x 2 ,..., x k ,... elemek úgy, hogy az utóbbiak ortonormált rendszert alkossanak, mégpedig úgy, hogy ∀ k -ra ℒ ( x 1 , x 2 ,..., x k ) = ℒ ( y 1 , y 2 ,..., y k ) .

Bizonyítás:

  1. legyen x 1 = y 1 ‖ y 1 ‖ , ekkor ‖ x 1 ‖ = 1 . y 1 ≠0 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamyEamaaBaaaleaacaaIXaaabeaakiabgcMi5kaaicdaaaa@56CA@ , mert y 1 , y 2 ,... MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aaatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamyEamaaBaaaleaacaaIXaaabeaakiaacYcacaWG5bWaaSbaaSqaaiaaikdaaeqaaOGaaiilaiaac6cacaGGUaGaaiOlaaaa@59AF@ lineárisan függetlenek.
  2. z 2 : = y 2 − λ 1 x 1 , ahol λ 1 ∈ ℝ . Ezt hogy válasszuk meg, hogy z 2 ⊥ x 1 teljesüljön? 0 = 〈 z 2 , x 1 〉 = 〈 y 2 − λ 1 x 1 , x 1 〉 = 〈 y 2 , x 1 〉 − λ 1 〈 x 1 , x 1 〉 ︸ = 1 ⇒ λ 1 = 〈 y 2 , x 1 〉 . Ekkor z 2 ≠ 0 , mert y 1 , y 2 lineárisan függetlenek. x 2 : = z 2 ‖ z 2 ‖ , ekkor ‖ x 2 ‖ = 1 és 〈 x 1 , x 2 〉 = 0 .
  3. z 3 : = y 3 − μ 1 x 1 − μ 2 x 2 , ahol μ 1 , μ 2 ∈ ℝ . Ezeket hogy válasszuk meg, hogy z 3 ⊥ x 1 , x 2 teljesüljenek? 0 = 〈 y 3 − μ 1 x 1 − μ 2 x 2 , x 1 〉 = 〈 y 3 , x 1 〉 − μ 1 − 0 ⇔ μ 1 = 〈 y 3 , x 1 〉 0 = 〈 y 3 − μ 1 x 1 − μ 2 x 2 , x 2 〉 = 〈 y 3 , x 2 〉 − 0 − μ 2 ⇔ μ 2 = 〈 y 3 , x 2 〉 . z 3 ≠ 0 y 1 , y 2 , y 3 lineáris függetlensége miatt, ezért x 3 : = z 3 ‖ z 3 ‖ jó választás, így ‖ x 3 ‖ = 1 és x 3 ⊥ x 1 , x 2 .

Nem nehéz belátni, hogy az eljárás folytatható ∀ k -ra és ℒ ( y 1 , y 2 ,..., y k ) = ℒ ( x 1 , x 2 ,..., x k ) .

Ortogonális sorok, Fourier-sorok

A továbbiakban legyen X szeparábilis Hilbert-tér, véges vagy végtelen dimenziós! Tudjuk, hogy ekkor X-ben megadható x 1 , x 2 ,..., x k ,... ortonormált rendszer. Egy ∑ k c k x k alakú sort (összeget) – ahol c k ∈ 𝕂 – ortogonális sornak nevezünk.

Tételek:

  1. egy ∑ k c k x k sor konvergens ⇔ ∑ k | c k | 2 < ∞
  2. ha x = ∑ k c k x k , akkor c l = 〈 x , x l 〉
  3. ‖ x ‖ 2 = ∑ k | c k | 2 (végtelen dimenziós Pitagorasz tétel).

Bizonyítás:

  1. Véges dimenzióban triviális, így tegyük fel, hogy végtelen sok elemű az ortonormált rendszer! Legyen s j : = ∑ k = 1 j c k x k ! A sor konvergenciája azt jelenti, hogy ( s j ) sorozat konvergens ⇔ ( s j ) Cauchy sorozat. ‖ s j − s l ‖ 2 =〈 s j − s l , s j − s l 〉=〈 ∑ k=l+1 j c k x k , ∑ k=l+1 j c k x k 〉= ∑ k=l+1 j c k c k ¯ 〈 x k , x k 〉 ︸ =1 = ∑ k=l+1 j | c k | 2 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=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@AAF4@ . Ez a ∑ k = 1 ∞ | c k | 2 sor egy „szelete”. Tehát ( s j ) X-beli sorozatra teljesül a Cauchy-kritérium ⇔ ∑ k = 1 ∞ | c k | 2 sorra teljesül a Cauchy-kritérium ⇔ ( s j ) X-beli sorozat konvergens ⇔ ∑ k = 1 ∞ | c k | 2 sor konvergens.
  2. tfh x = ∑ k c k x k , x l -lel szorozzuk skalárisan (jobbról) az egyenlőséget (ezt megtehetjük, hisz nem nehéz belátni, hogy egy konvergens sor tagonként szorozható skalárisan), 〈 x , x l 〉 = 〈 ∑ k c k x k , x l 〉 = ∑ k c k 〈 x k , x l 〉 = c l
  3. ‖ x ‖ 2 = 〈 x , x 〉 = 〈 ∑ k c k x k , x 〉 = ∑ k c k 〈 x k , x 〉 ︸ c ¯ k = ∑ k | c k | 2

Definíció: legyen x 1 , x 2 ,..., x k ortonormált rendszer, x ∈ X adott elem! Értelmezzük az x elem k-adik Fourier-együtthatóját: c k : = 〈 x , x k 〉 . Az így adódó ∑ k c k x k „sort” az x elem Fourier-sorának nevezzük.

Kérdés: egy x elem Fourier-sora konvergens-e? Ha igen, mi az összege?

Tétel: egy x ∈ X elem Fourier sora mindig konvergens, ugyanis teljesül az ún. Bessel-egyenlőtlenség: ∑ k | c k | 2 ≤ ‖ x ‖ 2 . A sor összege pontosan akkor x, ha teljesül az ún Parseval egyenlőség, azaz ∑ k | c k | 2 = ‖ x ‖ 2 .

Bizonyítás: s j : = ∑ k = 1 j c k x k , ekkor 0≤ ‖ x− s j ‖ 2 =〈 x− s j ,x− s j 〉= ‖ x ‖ 2 −〈 s j ,x 〉−〈 x, s j 〉+ ‖ s j ‖ 2 = MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=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@83C9@ = ‖ x ‖ 2 − 〈 ∑ k = 1 j c k x k , x 〉 − 〈 x , ∑ k = 1 j c k x k 〉 + 〈 ∑ k = 1 j c k x k , ∑ k = 1 j c k x k 〉 = = ‖ x ‖ 2 − ∑ k = 1 j c k c ¯ k − ∑ k = 1 j c ¯ k c k + ∑ k = 1 j c k c ¯ k = ‖ x ‖ 2 − ∑ k = 1 j | c k | 2 ⇒ ∑ k = 1 j | c k | 2 ≤ ‖ x ‖ 2 ⇒ ∑ k = 1 ∞ | c k | 2 ≤ ‖ x ‖ 2 , másrészt a fentiek szerint ‖ x − s j ‖ 2 = ‖ x ‖ 2 − ∑ k = 1 j | c k | 2 . Ebből láthatjuk, hogy s j → x ⇔ ‖ x ‖ 2 − ∑ k | c k | 2 = 0 , vagyis a sor összege pontosan akkor x, ha ‖ x ‖ 2 − ∑ k | c k | 2 = 0 .

Tétel: legyen x 1 , x 2 ,..., x k ,... ortonormált rendszer. Ekkor egy x ∈ X elem Fourier-sorának összege az x elemnek az X 0 : = ℒ ( x 1 , x 2 ,..., x k ,... ) ¯ ⊂ X alterén vett merőleges vetülete.

Bizonyítás: jelölje x * : = ∑ k c k x k , ahol c k : = 〈 x , x k 〉 . Azt kellene belátni, hogy x * ∈ X 0 és ( x − x * ) ⊥ X 0 . x * ∈ X 0 , ugyanis ∑ k = 1 j c k x k ∈ ℒ ( x 1 , x 2 ,..., x j ) , így ∑ k c k x k ∈ X 0 . ( x − x * ) ⊥ X 0 ugyanis először legyen y∈ℒ( x 1 , x 2 ,..., x l ) MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamyEaiabgIGiolabkkrimnaabmaabaGaamiEamaaBaaaleaacaaIXaaabeaakiaacYcacaWG4bWaaSbaaSqaaiaaikdaaeqaaOGaaiilaiaac6cacaGGUaGaaiOlaiaacYcacaWG4bWaaSbaaSqaaiaadYgaaeqaaaGccaGLOaGaayzkaaaaaa@619C@ tetszőleges! Belátjuk, hogy 〈 x − x * , y 〉 = 0 . y = ∑ j = 1 l d j x j , 〈 x − x * , y 〉 = 〈 x , y 〉 − 〈 x * , y 〉 = 〈 x , ∑ j = 1 l d j x j 〉 − 〈 ∑ k c k x k , ∑ j = 1 l d j x j 〉 = ∑ j = 1 l d ¯ j 〈 x , x j 〉 ︸ c j − ∑ j = 1 l d ¯ j 〈 ∑ k c k x k , x j 〉 ︸ c j = 0 . Most legyen y ∈ X 0 = ℒ ( x 1 , x 2 ,... ) ¯ , szeretnénk, ha ekkor 〈 x − x * , y 〉 = 0 is igaz lenne. Ehhez vegyünk egy ( y ν ) , ℒ ( x 1 , x 2 ,... ) -beli konvergens sorozatot, melyre y ν → y . Ekkor 〈 x − x * , y ν 〉 = 0 . Így, mivel y ν → y , 〈 x − x * , y 〉 = 0 , ugyanis | 〈 x− x * ,y 〉 |=| 〈 x− x * ,y 〉−〈 x− x * , y ν 〉 |=| 〈 x− x * ,y− y ν 〉 |≤‖ x− x * ‖⋅ ‖ y− y ν ‖ ︸ →0 →0 .

Definíció: az x 1 , x 2 ,... ortonormált rendszert zártnak nevezzük, ha ℒ ( x 1 , x 2 ,... ) ¯ = X .

Következmény: ha az x 1 , x 2 ,... ortonormált rendszer zárt, akkor ∀ x ∈ X elem Fourier-sorának összege x.

Definíció: egy x 1 , x 2 ,... ortonormált rendszert teljesnek nevezzük, ha x ⊥ x k   ∀ k ⇒ x = 0 .

Tétel (bizonyítás nélkül): egy x 1 , x 2 ,... ortonormált rendszer teljes ⇔ zárt.

09.28

Példák zárt (teljes) ortonormált rendszerekre

Észrevétel: ha y 1 , y 2 ,..., y k ,... lineárisan független olyan rendszer, hogy ℒ ( y 1 , y 2 ,... ) ¯ = X (X Hilbert-tér, a lineárisan független rendszer zárt), akkor ebből a Schmidt ortogonalizálási eljárással zárt (teljes) ortonormált rendszert kapunk.

  1. Konkrét pl: X : = L 2 ( a , b ) , ahol ( a , b ) véges intervallum.

Tétel: ebben az t ↦ 1, t ↦ t , t ↦ t 2 ,..., t ↦ t k ,... lineárisan független függvények zárt rendszert alkotnak.

Bizonyítás (vázlat): egyrészt a függvényrendszer lineárisan független: ∑ j=0 k a j t j =0⇔ a j =0 . (Egy valós k-ad fokú polinomnak legfeljebb k db gyöke lehet k≥1 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaam4AaiabgwMiZkaaigdaaaa@55CC@ .) Az, hogy a rendszer zárt, következik a Weierstrass approximációs tételéből. Eszerint tetszőleges f : [ a , b ] → ℝ folytonos függvényhez ∃ P k polinom sorozat, amely egyenletesen tart f-hez. Legyen g : ( a , b ) → ℝ , g ∈ L 2 ( a , b ) . A Lebesgue integrál felépítéséből kiolvasható, hogy g : [ a , b ] → ℝ folytonos függvények sűrűn vannak L 2 ( a , b ) -n. A g folytonos függvényt Weierstrass approximációs tétele szerint tetszőleges előírt pontossággal meg lehet közelíteni polinomokkal, a szuprémum normában ⇒ ezek közelítik g-t L 2 normában is.

  1. Komplex trigonometrikus rendszer X : = L 2 ( 0,2 π ) , ϕ k ( t ) : = e i k t , t ∈ ( 0,2 π ) , k ∈ ℤ .

Tétel: a fenti függvények egy zárt ortogonális rendszert alkotnak (biz. nélkül). Belátjuk, hogy ( ϕ k ) k ∈ ℤ ortogonális. ∫ 0 2 π ϕ k ( t ) ϕ l ( t ) ¯ d t = ∫ 0 2 π e i k t e − i l t d t = ∫ 0 2 π e i ( k − l ) t = [ e i ( k − l ) t i ( k − l ) ] t = 0 2 π = 0 ha k ≠ l . ψ k : = 1 2 π ϕ k már ortonormált rendszer.

  1. valós trigonometrikus rendszerek.

Legyen az X alaphalmaz a valós L 2 ( 0,2 π ) . e i k t = cos ( k t ) + i sin ( k t ) , cos ( k t ) = e i k t + e − i k t 2 , sin ( k t ) = e i k t − e − i k t 2 i . Egyszerű számolással adódik, hogy 1, cos t , sin t , cos ( 2 t ) , sin ( 2 t ) ,..., cos ( k t ) , sin ( k t ) ,... függvények páronként merőlegesek. Tehát ezek ortogonális rendszert alkotnak a valós L 2 ( 0,2 π ) -ben. Abból, hogy a komplex trigonometrikus rendszer zárt ⇒ a fenti rendszer valós ortogonális zárt rendszer.

A fentiekből következik, hogy egy tetszőleges f ∈ L 2 ( 0,2 π ) függvénynek akár a komplex, akár a valós trigonometrikus rendszer szerint Fourier sora előállítja a függvényt L 2 normában.

  1. Az 1, cos t , cos ( 2 t ) ,..., cos ( k t ) ,... függvényrendszer zárt és ortogonális a L 2 ( 0, π ) -ben. A szinuszos ugyanígy.

Lineáris és korlátos operátorok

Állítás: legyen X, Y normált terek! Korábban bizonyítottuk, hogy A : X → Y lineráis operátor folytonos ⇔ A korlátos.

Definíció: egy A : X → Y lineáris operátort korlátosnak nevezzük, ha ∃ c ≥ 0 : ‖ A x ‖ Y ≤ c ‖ x ‖ X   ∀ x ∈ X .

Tétel: legyen X normált tér, Y teljes normált tér (Banach tér), A : M → Y korlátos lineáris operátor, ahol M ⊂ X lineáris altér, de nem kell zártnak lennie. Ekkor az A-nak egyértelműen létezik korlátos lineáris kiterjesztése az M ¯ -ra (M lezárására). Más szóval: ∃ ! A ˜ : M ¯ → Y korlátos lineáris operátor, amelyre A ˜ x=Ax,∀x∈M MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGabmyqayaaiaGaamiEaiabg2da9iaadgeacaWG4bGaaiilaiabgcGiIiaadIhacqGHiiIZcaWGnbaaaa@5BC9@ . Spec eset, mikor M ¯ = X .

Bizonyítás (vázlatos): legyen x ∈ M ¯ . Ehhez ∃ x k ∈ M : lim ( x k ) = x . Tekintsük az ( A x k ) k ∈ ℕ sorozatot Y-ban! Belátjuk, hogy ez Cauchy sorozat. ‖ A x k − A x l ‖ Y = ‖ A ( x k − x l ) ‖ Y ≤ c ⋅ ‖ x k − x l ‖ X . Legyen ε > 0 , ∃ k 0 : ∀ k , l > k 0 esetén ‖ x k − x l ‖ < ε ⇒ ‖ A x k − A x l ‖ ≤ c ⋅ ε .Y teljes ⇒ ∃ y ∈ Y : lim ( A x k ) = y . y csak x-től függ, nem függ ( x k ) -tól és egyértelmű. A ˜ ( x ) : = y , A ˜ lineáris, korlátos (és folytonos).

Hahn-Banach tétel: legyen X Banach tér, X 0 ⊂ X valódi (zárt lineáris) altér, f : X 0 → 𝕂 korlátos lineáris funkcionál (azaz számértékű operátor). Ekkor ∃ f ˜ : X → 𝕂 korlátos lineáris kiterjesztés, és ‖ f ˜ ‖ = ‖ f ‖ .

Korlátos lineáris funkcionálok, duális tér (Hilbert tér esetén)

Észrevétel: legyen X Hilbert tér, y ∈ X tetszőleges rögzített elem. Értelmezzük az f : X → 𝕂 , f ( x ) : = 〈 x , y 〉 funkcionált.

Állítás: ekkor f korlátos lineáris funkcionál. f linearitása triviális, és korlátos is, ugyanis | f ( x ) | = | 〈 x , y 〉 | ≤ ‖ x ‖ ⋅ ‖ y ‖ .

Tétel (Riesz): legyen X Hilbert tér (valós vagy komplex), f egy korlátos lineáris funkcionál X-en. Ekkor létezik egyetlen y ∈ X , hogy f ( x ) = 〈 x , y 〉   ∀ x ∈ X .

Bizonyítás: jelölje X 0 : = { x ∈ X : f ( x ) = 0 } -vel f magterét. X 0 altér X-ben, azaz az algebrai műveletek nem vezetnek ki X 0 -ból, és zárt részhalmaz X-ben. Utóbbi azért igaz, mivel f folytonos, azaz ha x k ∈ X 0 , ( x k ) → x ⇒ x ∈ X 0 . f ( x k ) → f ( x ) ⇒ f ( x ) = 0 , mivel jelen esetben f( x k )=0 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamOzamaabmaabaGaamiEamaaBaaaleaacaWGRbaabeaaaOGaayjkaiaawMcaaiabg2da9iaaicdaaaa@58B2@ .

  1. Ha X 0 = X , f ( x ) = 0   ∀ x ∈ X , triviális eset. Ekkor legyen y = 0 .
  2. X 0 valódi altér ⇒ (Riesz-féle felbontási tétel) ∃ x 1 ≠ 0 : x 1 ∈ X 0 ⊥ . Legyen x ∈ X tetszőleges, tekintsük az X ∍ y 1 : = f ( x ) x 1 − f ( x 1 ) x elemet. Ekkor f ( y 1 ) = f ( x ) f ( x 1 ) − f ( x 1 ) f ( x ) = 0 ⇒ y 1 ∈ X 0 ⇒ 〈 y 1 , x 1 〉 = 0 . Más szóval 0 = 〈 y 1 , x 1 〉 = 〈 f ( x ) x 1 − f ( x 1 ) x , x 1 〉 = f ( x ) ‖ x 1 ‖ 2 − f ( x 1 ) 〈 x , x 1 〉 ⇒ ⇒ f ( x ) = f ( x 1 ) 〈 x , x 1 〉 ‖ x 1 ‖ 2 = 〈 x , f ( x 1 ) ¯ x 1 ‖ x 1 ‖ 2 〉 ⇒ ∃ y , nevezetesen y= f( x 1 ) ¯ ‖ x 1 ‖ 2 x 1 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamyEaiabg2da9maalaaabaWaa0aaaeaacaWGMbWaaeWaaeaacaWG4bWaaSbaaSqaaiaaigdaaeqaaaGccaGLOaGaayzkaaaaaaqaamaafmaabaGaamiEamaaBaaaleaacaaIXaaabeaaaOGaayzcSlaawQa7amaaCaaaleqabaGaaGOmaaaaaaGccaWG4bWaaSbaaSqaaiaaigdaaeqaaaaa@60CE@ .
  3. y egyértelmű. Tfh 〈 x , y 〉 = 〈 x , y * 〉   ∀ x ∈ X ⇒ 〈 x , y − y * 〉 = 0 ∀ x ∈ X ⇒ y − y * = 0 ⇒ y = y * .
10.05

Korlátos lineáris funkcionálok

Legyen X Hilbert tér y ∈ X egy rögzített eleme, f ( x ) : = 〈 x , y 〉 . Ekkor a CS-ből következik: ‖ f ‖ ≤ ‖ y ‖ .

Megjegyzés: ‖ f ‖ = ‖ y ‖ , ugyanis egyrészt | f ( x ) | = | 〈 x , y 〉 | ≤ ‖ x ‖ ⋅ ‖ y ‖ ⇒ ‖ f ‖ ≤ ‖ y ‖ . Másrészt ‖ f ‖ = sup { | f ( x ) | : ‖ x ‖ = 1 } . Válasszuk x : = y ‖ y ‖ ( y ≠ 0 , máskülönben triviális), ekkor ‖ x ‖ = 1 , | f ( x ) | = | 〈 y ‖ y ‖ , y 〉 | = ‖ y ‖ . Tehát ‖ f ‖=‖ y ‖ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaWaauWaaeaacaWGMbaacaGLjWUaayPcSdGaeyypa0ZaauWaaeaacaWG5baacaGLjWUaayPcSdaaaa@5B98@ .

Spec eset: X : = L 2 ( M ) , M ⊂ ℝ n mérhető halmaz. Ekkor egy tetszőleges f korlátos lineáris funkcionál ilyen alakú: f ( ϕ ) : = 〈 ϕ , ψ 〉 = ∫ M ϕ ψ ¯ , ahol ψ ∈ L 2 ( M ) rögzített. ψ 0 : = ψ ¯ ∈ L 2 ( M ) jelöléssel f ( ϕ ) = ∫ M ϕ ψ 0 , ∀ ϕ ∈ L 2 ( M ) .

Korlátos lineáris funkcionálok L p ( M ) -en, ahol 1 < p < ∞ (azaz L ∞ ( M ) MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamitamaaCaaaleqabaGaeyOhIukaaOWaaeWaaeaacaWGnbaacaGLOaGaayzkaaaaaa@572F@ teret nem tárgyaljuk)

Legyen ψ ∈ L q ( M ) tetszőleges rögzített, 1 p + 1 q = 1 ! Értelmezzük az f funkcionált: f ( ϕ ) : = ∫ M ϕ ψ , ahol ϕ ∈ L p ( M ) .

Állítás: f korlátos lineáris funkcionál L p ( M ) -en.

Bizonyítás: tudjuk, hogy ϕ ∈ L p ( M ) , ψ ∈ L q ( M ) ⇒ ϕ ψ ∈ L 1 ( M ) , tehát a funkcionál értelmezve van az egész L p ( M ) -n, nyilván lineáris. A Hölder egyenlőtlenség szerint | ∫ M ϕ ψ | ≤ ‖ ϕ ‖ L p ( M ) ⋅ ‖ ψ ‖ L q ( M ) ⇒ ‖ f ‖ ≤ ‖ ψ ‖ L q ( M ) , vagyis korlátos is és normája ≤ ‖ ψ ‖ L q ( M )

Tétel: ‖ f ‖ = ‖ ψ ‖ L q ( M ) .

Tétel: legyen 1 < p < ∞ . Ekkor tetszőleges f : L p ( M ) → 𝕂 korlátos lineáris funkcionálhoz ∃ ! ψ ∈ L q ( M ) : f ( ϕ ) = ∫ M ψ ϕ .

Duális (konjugált) tér

Definíció: legyen X normált tér! Az X-en értelmezett korlátos lineáris funkcionálok terét X duálisának nevezzük és X'-vel jelöljük (van, ahol *-gal jelölik).

Megjegyzés: X ' = L ( X , 𝕂 ) . Tudjuk, hogy X ' = L ( X , 𝕂 ) normált tér (norma az operátor normája), X' tér teljes, mivel 𝕂 alaptest teljes, így X' Banach tér.

Értelmezzük az előbbieket ezen fogalom rögzítésével!

X Hilbert tér. Tudjuk, hogy ∀ f ∈ X ' ∃ y ∈ X : f ( x ) = 〈 x , y 〉 , ‖ f ‖ = ‖ y ‖ . Fordítva, y ∈ X esetén f ( x ) : = 〈 x , y 〉 , x ∈ X ! Tehát ha X Hilbert tér, bijekció létesíthető X' és X között. Jelöljük: Φ ( y ) : = f , f ( x ) : = 〈 x , y 〉 . Φ : X → X ' bijekció. Ennek tulajdonságai:

X = L p ( M ) esete, mikor 1 ≤ p ≤ ∞ és 1 p + 1 q = 1 .

Tudjuk, hogy tetszőleges ψ ∈ L q ( M ) esetén f ( ϕ ) : = ∫ M ϕ ψ , ϕ ∈ X mellett f ∈ ( L p ( M ) ) ' , ‖ f ‖ = ‖ ψ ‖ . Továbbá ( L p ( M ) ) ' minden eleme ilyen alakú p < ∞ esetén.

L q ( M ) ∍ ψ ↔ f ∈ ( L p ( M ) ) ' . Könnyen belátható, hogy az eddigiek alapján Φ bijekció, sőt, Φ lineáris. L p ( M ) izomorf és izometrikus (normatartó) L q ( M ) -vel, ha p < ∞ .

X" tér, más szóval biduális, reflexív tér

Definíció: legyen X normált tér. Ekkor definíció szerint X " : = ( X ' ) ' .

Állítás: ha X Hilbert tér, akkor X" izomorf, izometrikus az X térrel.

Definíció: legyen X Banach tér! Ha X" izomorf és izometrikus X-szel, akkor X"-t reflexívnek nevezzük.

Állítás: legyen X = L p ( M ) , ahol 1 < p < ∞ ! Ekkor L p ( M ) reflexív.

Vizsgáljuk X"-t általános esetben, mikor X Banach tér! Tekintsük egy tetszőleges, rögzített x ∈ X elemet, ehhez rendeljük hozzá a következő, F x ∈ X " elemet! F x ( f ) : = f ( x ) , ∀ f ∈ X ' . Ekkor F X jól definiált funkcionál X'-n, nyilván lineáris, korlátos is. | F x ( f ) | = | f ( x ) | ≤ ‖ f ‖ ⋅ ‖ x ‖ X , ∀ f ∈ X ' . ⇒ ‖ F x ‖ ≤ ‖ x ‖ .

Állítás: ‖ F x ‖ = ‖ x ‖ .

Bizonyítás: (definíció szerint ‖ F x ‖ = sup f ∈ X ' { | F x ( f ) | = | f ( x ) | : ‖ f ‖ = 1 } ) azt kellene belátni, hogy ∃ f ∈ X ' : ‖ f ‖ = 1 , melyre igaz, hogy | F x ( f ) | = ‖ x ‖ bármely rögzített x esetén. Tekintsük a következő f 0 funkcionált X következő, 1 dimenziós alterén: X 0 : = { λ x : λ ∈ 𝕂 } , ahol x ∈ X rögzített. Legyen f 0 ( λ x ) : = λ ‖ x ‖ . f 0 korlátos is, | f 0 ( λ x ) | = | λ | ‖ x ‖ = ‖ λ x ‖ ⋅ 1 ⇒ ‖ f 0 ‖ = 1 . A Hahn-Banach tétel szerint az X 0 altéren definiált f 0 korlátos lineáris funkcionál kiterjeszthető a korlátosság és linearitás megtartásával az egész X térre úgy, hogy ‖ f ‖ = ‖ f 0 ‖ (ezt persze nem bizonyítottuk). Jelölje ezt f! f ∈ X ' , ‖ f ‖ = ‖ f 0 ‖ = 1 . Erre | F x ( f ) | = | f ( x ) | = | f ( 1 ⋅ x ) | = f 0 ( 1 ⋅ x ) = 1 ⋅ ‖ x ‖ = ‖ x ‖ .

Általános esetben X" egy részhalmaza izomorf és izometrikus X-szel. X"-nek lehetnek más elemei is (ha nem reflexív).

Gyenge konvergencia

Definíció: legyenek X, Y normált terek, és tfh A j ∈L( X,Y ),j∈ℕ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamyqamaaBaaaleaacaWGQbaabeaakiabgIGiolaadYeadaqadaqaaiaadIfacaGGSaGaamywaaGaayjkaiaawMcaaiaacYcacaWGQbGaeyicI4SaeSyfHukaaa@5F1E@ ( A j korlátos lineáris operátor X-n). Azt mondjuk, hogy ez az A j sorozat gyengén konvergál az A operátorhoz, ha ∀ x ∈ X elemre ( A j x ) j ∈ ℕ → A x (pontonkénti konvergencia). (Y-beli norma szerinti konvergencia).

Állítás: ha lim ‖ A j − A ‖ = 0 , azaz ( A j ) → A az L ( X , Y ) norma szerint, akkor ( A j ) → A gyengén, de fordítva nem mindig igaz.

Bizonyítás: tfh lim ‖ A j − A ‖ = 0 . Ekkor ‖ A j x − A x ‖ Y = ‖ ( A j − A ) x ‖ ≤ ‖ A j − A ‖ ︸ → 0 ⋅ ‖ x ‖ → 0 .

Speciális eset: Y = 𝕂 , L ( X , Y ) = X ' . ( f j ) → f gyengén X ' -ben, ha bármely rögzített x ∈ X esetén ( f j ( x ) ) → f ( x ) .

Példa X’-beli gyengén konvergens sorozatra, amely norma szerint nem konvergens. Legyen X szeparábilis, végtelen dimenziós Hilbert tér! Legyen ebben egy y 1 , y 2 ,..., y j ,... ortonormált, teljes rendszer! f j ( x ) : = 〈 x , y j 〉 . Ekkor 〈 x , y j 〉 az x ∈ X elem j-edik Fourier-egyeütthatója y j ortonormált rendszer szerint, c j : = 〈 x , y j 〉 . Tudjuk, hogy ∑ j = 1 ∞ | c j | 2 < ∞ ⇒ lim ( c j ) = 0 , azaz lim j → ∞ f j ( x ) = 0 , ∀ x ∈ X . Más szóval ( f j ) X’-beli sorozat gyengén tart f = 0 funkcionálhoz. Másrészt ‖ f j ‖ = ‖ y j ‖ X = 1 , így ( f j ) nem tart a norma szerint az f = 0 funkcionálhoz. (Bebizonyítható, hogy véges dimenzióban a gyenge konvergencia egybeesik a norma szerinti konvergencia fogalmával.)

Tétel: tfh A j ∈ L ( X , Y ) , ahol X, Y Banach terek, ( A j ) → A gyengén. Ekkor ( ‖ A j ‖ ) j ∈ ℕ korlátos. Ez a tétel következik az alábbi tételből.

Egyenletes korlátosság tétele (Banach-Steinhaus tétel, bizonyítás nélkül): legyenek X, Y Banach terek, A j ∈ L ( X , Y ) . Ha az A j operátor sorozat pontonként korlátos, azaz ha ∀ x ∈ X esetén sup j ∈ ℕ { ‖ A j x ‖ } < ∞ ⇒ ( ‖ A j ‖ ) korlátos.

Megjegyzés (gyenge kompaktsági kritérium): tekintsük a X ' = L ( X , 𝕂 ) speciális esetet az egyszerűség kedvéért. Ha f j ∈ X ' korlátos sorozatot alkot (X most Banach tér), akkor ( f j ) -ból kiválasztható egy gyengén konvergens részsorozat.

10.12

Gyenge konvergencia X-ben

Definíció: legyen X normált tér! Azt mondjuk, hogy egy ( x j ) j ∈ ℕ X-beli sorozat gyengén konvergál egy x ∈ X ponthoz, ha ∀ f ∈ X ' funkcionálra ( f ( x j ) ) j ∈ ℕ → f ( x ) .

Megjegyzés: ha X reflexív Banach-tér, akkor minden korlátos X-beli sorozatnak létezik gyengén konvergens részsorozata. Ugyanis ekkor X=X"=( X' )' MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamiwaiabg2da9iaadIfacaGGIaGaeyypa0ZaaeWaaeaacaWGybGaai4jaaGaayjkaiaawMcaaiaacEcaaaa@5A83@ .

Inverz operátor

Emlékeztető: egy függvénynek létezik inverze, ha injektív. Tudjuk továbbá, hogy egy A : X → Y lineáris operátornak létezik inverze (azaz injektív) ⇔ a magtér csak a 0-ból áll, azaz A x = 0 Y ⇔ x = 0 X . Továbbá, ha A − 1 létezik, akkor A − 1 lineáris operátor. Egy A operátor folytonos x 0 -ban, ha ∀ ε > 0 ∃ ρ > 0 : ‖ x − x 0 ‖ X < ρ ⇒ ‖ A x − A x 0 ‖ Y < ε .

Kérdés: ha X, Y normált terek, A : X → Y lineáris és injektív ⇒ ? A − 1 korlátos is? Általában nem, akkor sem, ha A korlátos.

Nyílt leképezések tétele (bizonyítás nélkül): legyenek X, Y Banach terek, A : X → Y korlátos lineáris operátor és R A = Y , vagyis ráképezés. Ekkor A operátor X minden nyílt halmazát Y nyílt halmazába képezi. Ebből következik:

Tétel (Banach): legyenek X, Y Banach terek, A : X → Y korlátos és lineáris, R A = Y és A injektív! Ekkor A − 1 korlátos (azaz folytonos).

Bizonyítás: legyen tetszőleges y 0 ∈ Y = R A = D A − 1 . x 0 : = A − 1 y 0 . Belátjuk, hogy az A − 1 folytonos y 0 -ban. Tekintsük x 0 = A − 1 y 0 egy tetszőleges B r ( x 0 ) nyílt környezetét! Ennek képe is nyílt az Y-ban az előbbi tétel szerint. Mivel y 0 ∈ A ( B r ( x 0 ) ) , ami nyílt, ezért y 0 -nak van olyan környezete, melyre B ρ ( y 0 ) ⊂ A ( B r ( x 0 ) ) . Ez azt jelenti, hogy ha y ∈ B ρ ( y 0 ) ⇒ A − 1 y ∈ B r ( x 0 ) . Eszerint A − 1 folytonos y 0 -ban.

Zárt gráf (grafikon) tétel

Definíció: legyenek X, Y normált terek, A : M → Y lineáris operátor, M ⊂ X . Ekkor A operátor gráfja, grafikonja az alábbi halmaz: G A : = { ( x , A x ) : x ∈ M = D A } .

Definíció: egy A : M → Y lineáris operátort zártnak nevezünk, ha a G A ⊂ X × Y zárt halmaz X × Y -ban. X × Y = { ( x , y ) : x ∈ X , y ∈ Y } .

Megjegyzés: a szorzattéren értelmezett műveletek:

Legyenek X, Y normált terek, A : M → Y lineáris operátor, D A = M ⊂ X . A zárt ⇔ ha minden ( x j ) j ∈ ℕ M-beli sorozatra, melyre lim ( x j ) = x ∈ X és ∃ lim ( A x j ) = y ∈ Y , akkor x ∈ M és y = A x . Ezért ha A folytonos, akkor zárt is.

Példa zárt, lineáris, de nem folytonos (nem korlátos) operátorra: X : = C [ 0,1 ] , M = D A = C 1 [ 0,1 ] , A ϕ : = ϕ ′ , vagyis a differenciáloperátor. ( ϕ j ) → ϕ egyenletesen ( C [ 0,1 ] -beli konvergencia) és ( ϕ ′ j ) → ψ egyenletesen ⇒ ψ = ϕ ′ , tehát A valóban zárt, lineáris (de nem korlátos, így nem is folytonos, ezt láttuk korábban).

Zárt gráf tétel: legyenek X, Y Banach terek, A : X → Y zárt, lineáris operátor (tehát D A = X ). Ekkor A folytonos (korlátos).

Bizonyítás: G A : = { ( x , A x ) : x ∈ D A = X } ⊂ X × Y (utóbbi Banach-tér), ugyanis G A zárt halmaz X × Y -ban, az X × Y vektortenérnek altere: ( x 1 , A x 1 ) + ( x 2 , A x 2 ) = ( x 1 + x 2 , A ( x 1 + x 2 ) ) ∈ G A , λ ( x , A x ) = ( λ x , A ( λ x ) ) ∈ G A . G A az X × Y Banach tér zárt lineáris altere ⇒ G A Banach-tér. Tekintsük a következő két operátort: U ( x , A x ) : = x , V ( x , A x ) : = A x , ahol ( x , A x ) ∈ G A . Ekkor U : G A → X , R U = X , V : G A → Y . Most U-ra alkalmazható a Banach tétel (az inverz operátor korlátosságáról): D U = G A , R U = X , U korlátos és injektív ⇒ U − 1 : X → G A korlátos (folytonos), A = V U − 1 , mert U − 1 x = ( x , A x ) , V ( U − 1 ( x ) ) = V ( x , A x ) = A x . V : G A → Y korlátos ⇒ A = V U − 1 is korlátos.

Sajátérték, reguláris érték, spektrum

Legyenek X, Y normált terek, A : M → Y lineáris operátor, M ⊂ X , b ∈ Y adott elem.

  1. Elsőfajú egyenlet: melyik az a x ∈ M = D A : A x = b ?
  2. Másodfajú egyenlet: legyen Y = X . Melyik az a x ∈ X , melyre ( λ I − A ) x = b , ahol λ ∈ 𝕂 , I az identitás. Ha ( λ I − A ) nem injektív, azaz nem létezik az inverzre, akkor λ -t az A operátor sajátértékének nevezzük. Ez azt jelenti, hogy ∃ x 0 ≠ 0 : ( λ I − A ) x 0 = 0 ⇔ A x 0 = λ x 0 .

Definíció: ha ∃ ( λ I − A ) − 1 , ez korlátos és R λ I − A értelmezési tartománya sűrű halmaz X-ben, akkor λ -t reguláris értéknek nevezzük.

Állítás: ha A zárt operátor, akkor reguláris érték esetén D ( λ I − A ) − 1 = X , azaz R λ I − A = X .

Megjegyzés: ekkor reguláris értéke esetén ( λ I − A ) x = b egyenletnek ∀ b ∈ X -hez ∃ ! x megoldás, és x folytonosan függ b-től, azaz x = ( λ I − A ) − 1 ︸ folytonos b

Definíció: az A operátor spektruma a reguláris értékek halmazának a komplementere az alaptestben. A sajátértékek halmaza része a spektrumnak.

Korlátos lineáris operátorok reguláris értékei

Tétel: legyen X Banach tér! Legyen A : X → X korlátos lineáris operátor. Ekkor r σ ( A ) : = lim k → ∞ ‖ A k ‖ 1 / k , ez létezik és véges. Ha λ ∈ 𝕂 számra teljesül, hogy | λ | > r σ ( A ) , akkor λ reguláris érték (A-ra nézve).

Definíció: r σ ( A ) számot az A korlátos lineáris operátor spektrálsugarának nevezzük.

Megjegyzések:

Lemma 1: legyen Z Banach-tér, z k ∈ Z . Ha ∑ k = 1 ∞ ‖ z k ‖ < ∞ ⇒ ∑ k = 1 ∞ z k konvergens Z Banach-téren.

Bizonyítás: legyen s j : = ∑ k = 1 j z k részlet összeg! ‖ s j − s l ‖=‖ ∑ k=l+1 j z k ‖≤ ∑ k=l+1 j ‖ z k ‖ <ε MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaWaauWaaeaacaWGZbWaaSbaaSqaaiaadQgaaeqaaOGaeyOeI0Iaam4CamaaBaaaleaacaWGSbaabeaaaOGaayzcSlaawQa7aiabg2da9maafmaabaWaaabCaeaacaWG6bWaaSbaaSqaaiaadUgaaeqaaaqaaiaadUgacqGH9aqpcaWGSbGaey4kaSIaaGymaaqaaiaadQgaa0GaeyyeIuoaaOGaayzcSlaawQa7aiabgsMiJoaaqahabaWaauWaaeaacaWG6bWaaSbaaSqaaiaadUgaaeqaaaGccaGLjWUaayPcSdaaleaacaWGRbGaeyypa0JaamiBaiabgUcaRiaaigdaaeaacaWGQbaaniabggHiLdGccqGH8aapcqaH1oqzaaa@7A12@ , ha l , j > j 0 , tehát teljesül a Cauchy kritérium. Mivel Z Banach-tér, azaz teljes normált tér, ezért minden Cauchy-sorozatnak van határértéke Z-ben.

Lemma 2: tfh B k ∈ L ( X , X ) , ∑ k = 1 ∞ B k konvergens L ( X , X ) -en. Ekkor ∀ C ∈ L ( X , X ) operátorra C ∑ k = 1 ∞ B k = ∑ k = 1 ∞ C B k . A bizonyítás egyszerű a részletösszegek segítségével.

10.19

Tétel: legyen X Banach-tér, A : X → X korlátos, lineáris operátor. Ekkor létezik és véges: r σ ( A ) : = lim k → ∞ ‖ A k ‖ 1 / k . Továbbá | λ | > r σ ( A ) ⇒ λ reguláris érték, ( λ I − A ) − 1 = 1 λ ( I − 1 λ A ) − 1 = 1 λ ∑ k = 0 ∞ 1 λ k A k = ∑ k = 0 ∞ λ − k − 1 A k . Ez a sor – a Neumann-sor – L ( X , X ) normában konvergens.

Bizonyítás:

  1. jelöljük: r : = inf { ‖ A k ‖ 1 / k : k ∈ ℕ } ≥ 0 , ez véges. Belátjuk, hogy r σ ( A ) = lim k → ∞ ‖ A k ‖ 1 / k = r = inf { ‖ A k ‖ 1 / k : k ∈ ℕ } ≥ 0 . Legyen ε > 0 tetszőleges, ekkor az alsó határ definíciójából következik, hogy ∃ m ∈ ℕ : r ≤ ‖ A m ‖ 1 / m < r + ε . Ezen m mellett válasszunk egy k > m számot, melyre k = p m + q , ahol p ∈ ℕ és 0 ≤ q < m (ez k-nak m-vel vett maradékos osztása, q a maradéktag). Ekkor A k = A p m + q = ( A p ) m ⋅ A q , így ‖ A k ‖ ≤ ‖ A m ‖ p ⋅ ‖ A ‖ q ⇒ ‖ A k ‖ 1 / k ≤ ‖ A m ‖ p / k ⋅ ‖ A ‖ q / k ≤ ( r + ε ) m p / k ‖ A ‖ q / k . Vegyük észre, hogy lim k → ∞ m p k = 1 , mert lim k → ∞ q k = 0 , így a fenti egyenlőtlenség jobb oldala → r + ε . Ebből következik, hogy ∃ k 0 : k > k 0 ⇒ r ≤ ‖ A k ‖ 1 / k ≤ r + 2 ε ⇒ lim k → ∞ ‖ A k ‖ 1 / k = r .
  2. Belátjuk, hogy a Neumann-sor L ( X , X ) -ben konvergens. Az 1. lemma szerint ehhez elég bizonyítani, hogy a sor tagjainak normáiból alkotott sor konvergens, azaz ∑ k = 0 ∞ ‖ λ − k − 1 A k ‖ < ∞ . Válasszunk egy olyan r 1 számot, melyre | λ | > r 1 > r σ ( A ) ! Mivel r σ ( A ) = lim k → ∞ ‖ A k ‖ 1 / k és r 1 > r σ ( A ) , ezért ∃ k 1 ∈ ℕ : k > k 1 ⇒ r 1 > ‖ A k ‖ 1 / k , így ‖ λ − k − 1 A k ‖ = 1 | λ | k + 1 ‖ A k ‖ < 1 | λ | k + 1 r 1 k = 1 | λ | ( r 1 | λ | ) k . Ezeket összegezve k szerint egy mértani sort kapunk, melynek kvóciense 0 < r 1 | λ | < 1 , így a sor konvergens, azaz ∑ k = 1 ∞ 1 | λ | ( r k | λ | ) k < ∞ .
  3. jelöljük B : = ∑ k = 0 ∞ λ − k − 1 A k ∈ L ( X , X ) . Előbb láttuk, hogy ez konvergens. Ebből következni fog, hogy ( λ I − A ) − 1 létezik és egyenlő B-vel. A 2. lemmát felhasználva: ( λ I − A ) B = λ B − A B = λ ∑ k = 0 ∞ λ − k − 1 A k − A ∑ k = 0 ∞ λ − k − 1 A k = ∑ k = 0 ∞ λ − k A k − ∑ k = 0 ∞ λ − k − 1 A k + 1 = I . Hasonlóképpen, B ( λ I − A ) = I . Következtetésképpen ( λ I − A ) − 1 létezik és egyenlő B-vel.

Következmény: | λ | > r σ ( A ) esetén a ( λ I − A ) x = b másodfajú egyenletnek létezik egyetlen x megoldása, mégpedig x = ( λ I − A ) − 1 b = ( ∑ k = 0 ∞ λ − k − 1 A k ) b = ∑ k = 0 ∞ ( λ − k − 1 A k ) b = ∑ k = 0 ∞ λ − k − 1 ( A k b ) , ez a sor pedig X normában konvergens. A sor összege így is írható: 1 λ b + ∑ k = 1 ∞ λ − k − 1 A k b . A fentiek még inkább érvényesek, ha | λ | > ‖ A ‖ .

Bizonyítható (de nem tesszük) tétel: r σ ( A ) = sup { | λ | : λ ∈ A s p e k t r u m } .

Alkalmazás, példák.

  1. példa: négyzetesen integrálható magú integráloperátorok.

Legyen M ⊂ ℝ n egy Lebesgue szerint mérhető halmaz, X : = L 2 ( M ) , ez ugye Hilbert tér. Legyen 𝒦 ∈ L 2 ( M × M ) az úgynevezett magfüggvény, s ϕ ∈ L 2 ( M ) . Definiáljuk: ψ( x ):= ∫ M 𝒦( x,y )ϕ( y )dy MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaeqiYdK3aaeWaaeaacaWG4baacaGLOaGaayzkaaGaaiOoaiabg2da9maapebabaGaam4samaabmaabaGaamiEaiaacYcacaWG5baacaGLOaGaayzkaaGaeqy1dy2aaeWaaeaacaWG5baacaGLOaGaayzkaaGaamizaiaadMhaaSqaaiaad2eaaeqaniabgUIiYdaaaa@6689@ .

Állítás: ψ ∈ L 2 ( M ) , továbbá a K ( ϕ ) : = ψ képlettel értelmezett K : L 2 ( M ) → L 2 ( M ) operátor lineáris, korlátos. A K operátort négyzetesen integrálató magú integráloperátornak nevezzük.

Bizonyítás: a Cauchy-Schwarz egyenlőtlenség szerint majdnem minden x-re | ψ ( x ) | ≤ ∫ M | 𝒦 ( x , y ) | ⋅ | ϕ ( y ) | d y ≤ { ∫ M | 𝒦 ( x , y ) | 2 d y } 1 / 2 ⋅ { ∫ M | ϕ ( y ) | 2 d y } 1 / 2 . Mivel 𝒦 ∈ L 2 ( M × M ) ⇒ ∫ M × M | 𝒦 ( x , y ) | 2 d x d y < ∞ . Fubini tételt használva ∫ M ∫ M | 𝒦 ( x , y ) | 2 d y ︸ véges m. m.  x -re d x < ∞ , így | ψ ( x ) | 2 ≤ ∫ M | 𝒦 ( x , y ) | 2 d y ⋅ [ ∫ M | ϕ ( y ) | 2 d y ] < ∞ . Integrálva: ∫ M | ψ ( x ) | 2 d x ≤ [ ∫ M ∫ M | 𝒦 ( x , y ) | 2 d y d x ] ⋅ [ ∫ M | ϕ ( y ) | 2 d y ] < ∞ ⇒ ψ ∈ L 2 ( M ) . K linearitása triviális. K korlátos, ugyanis ‖ K ϕ ‖ 2 L 2 ( M ) = ‖ ψ ‖ 2 L 2 ( M ) ≤ { ∫ M × M | 𝒦 ( x , y ) | 2 d x d y } ⋅ ‖ ϕ ‖ 2 ⇒ K korlátos, sőt: ‖ K ‖ ≤ { ∫ M × M | 𝒦 ( x , y ) | 2 d x d y } 1 / 2 = ‖ 𝒦 ‖ L 2 ( M × M ) .

Következmény: | λ | > ‖ 𝒦 ‖ L 2 ( M × M ) esetén λ reguláris érték. Tudjuk, hogy | λ | > r σ ( K ) esetén λ reguláris érték és ( λ I − K ) − 1 = ∑ k = 0 ∞ λ − 1 − k K k .

Kérdés: K integrál operátor hatványai hogyan számolhatók?

Állítás: legyen 𝒦 , ℒ ∈ L 2 ( M × M ) és K , L a megfelelő integráloperátorok. Ekkor P : = K L szintén négyzetesen integrálható magú operátor, amelynek magfüggvénye 𝒫 ( x , y ) : = ∫ M 𝒦 ( x , t ) ℒ ( t , y ) d t .

Bizonyítás: ϕ ∈ L 2 ( M ) esetén ( P ϕ ) ( x ) = [ K ( L ϕ ) ] ( x ) = ∫ M 𝒦 ( x , t ) [ ∫ M ℒ ( t , y ) ϕ ( y ) d y ] d t = = ∫ M [ ∫ M 𝒦 ( x , t ) ℒ ( t , y ) d t ] ︸ 𝒫 ( x , y ) ϕ ( y ) d y , ahol Fubini-tételt ismét alkalmaztuk. 𝒫 ∈ L 2 ( M × M ) , merthogy | 𝒫 ( x , y ) | ≤ { ∫ M | 𝒦 ( x , t ) | 2 d t } 1 / 2 { ∫ M | ℒ ( t , y ) | 2 d y } 1 / 2 , így integrálva: ∫ M × M | 𝒫 ( x , y ) | 2 d x d y ≤ ∫ M [ ∫ M | 𝒦 ( x , t ) | 2 d t ] d x ︸ < ∞ ⋅ ∫ M [ ∫ M | ℒ ( t , y ) | 2 d t ] d y ︸ < ∞ < ∞ .

Következmény: ( K j ϕ ) ( x ) = ∫ M 𝒦 j ( x , y ) ϕ ( y ) d y , j = 1,2,... , ahol 𝒦 1 : = 𝒦 , 𝒦 2 ( x , y ) = ∫ M 𝒦 ( x , t ) 𝒦 1 ( t , y ) d t . 𝒦 j ( x , y ) = ∫ M 𝒦 ( x , t ) 𝒦 j − 1 ( t , y ) d t . Ebből következik, hogy ( λ I − K ) − 1 b = ∑ j = 0 ∞ λ − j − 1 K j b . [ ( λ I − K ) − 1 b ] ( x ) = [ ∑ j = 0 ∞ λ − j − 1 K j b ] ( x ) = ∑ j = 0 ∞ λ − j − 1 ( K j b ) ( x ) = b ( x ) λ + ∑ j = 1 ∞ λ − j − 1 ∫ M 𝒦 j ( x , y ) b ( y ) d y = ? = ? b ( x ) λ + ∫ M [ ∑ j = 1 ∞ λ − j − 1 𝒦 j ( x , y ) ] ︸ ∈ L 2 ( M × M ) b ( y ) d y . A sor L 2 ( M ) normában konvergál. Az egyenlőséget a következő órán látjuk be.

11.02

A korábbiak szerint ( λ I − A ) x = b egyenletnek van egyértelmű megoldása x-re és x = ∑ k = 0 ∞ λ − k − 1 ( A k b ) , ha λ reguláris érték, ugyanis ekkor a jobb oldal konvergens X ∍ x -ben.

Az előző példában X : = L 2 ( M ) volt, (ahol M ⊂ ℝ n mérhető halmaz), 𝒦 ∈ L 2 ( M × M ) , ψ ( x ) : = ( K ϕ ) ( x ) = ∫ M 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y ahol K : L 2 ( M ) → L 2 ( M ) korlátos lineáris operátor és r σ ( K ) ≤ ‖ K ‖ ≤ ‖ 𝒦 ‖ L 2 ( M × M ) .
( λ I − K ) ϕ = b , b ∈ L 2 ( M ) adott esetén mi a megoldás ϕ ∈ L 2 ( M ) -re? Az egyenlet ekvivalens: λ ϕ ( x ) − ∫ M 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y = b ( x ) majdnem minden x ∈ M -re. Ha | λ | > r σ ( K ) ⇒ ϕ = ∑ j = 0 ∞ λ − j − 1 K j b = b λ + ∑ j = 1 ∞ λ − j − 1 K j b . ( K j b )( x )= ∫ M 𝒦 j ( x,y )b( y )dy MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaWaaeWaaeaacaWGlbWaaWbaaSqabeaacaWGQbaaaOGaamOyaaGaayjkaiaawMcaamaabmaabaGaamiEaaGaayjkaiaawMcaaiabg2da9maapebabaGaam4samaaBaaaleaacaWGQbaabeaakmaabmaabaGaamiEaiaacYcacaWG5baacaGLOaGaayzkaaGaamOyamaabmaabaGaamyEaaGaayjkaiaawMcaaiaadsgacaWG5baaleaacaWGnbaabeqdcqGHRiI8aaaa@68A7@ , 𝒦 j ( x , y ) = ∫ M 𝒦 j − 1 ( x , t ) 𝒦 ( t , y ) d t és 𝒦 1 = 𝒦 . Így ϕ ( x ) = b ( x ) x + ∑ j = 1 ∞ λ − j − 1 ∫ M 𝒦 j ( x , y ) b ( y ) d y = b ( x ) λ + ∫ M [ ∑ j = 1 ∞ λ − j − 1 𝒦 j ( x , y ) ] ︸ R λ ( x , y ) ∈ L 2 ( M × M )  rezolv. op magfgve b ( y ) d y . A sor L 2 ( M × M ) -ben konvergens, ha | λ | > r σ ( 𝒦 ) .

A bizonyítás alapja: 𝒦 j ( x , y ) = ∫ M 𝒦 j − 1 ( x , t ) 𝒦 ( t , y ) d t ⇒ K j − 1 operátor alkalmazva t ↦ 𝒦 ( t , y ) függvényre (y rögzített): { ∫ M | 𝒦 j ( x , y ) | 2 d x } 1 / 2 ≤ ‖ 𝒦 j − 1 ‖ { ∫ M | 𝒦 ( t , y ) | 2 d t } 1 / 2 ⇒ ∫ M | 𝒦 j ( x , y ) | 2 d x ≤ ‖ K j − 1 ‖ 2 ∫ M | 𝒦 ( t , y ) | 2 d t . Integrálva y szerint: ∫ M × M | 𝒦 j ( x , y ) | 2 d x d y ≤ ‖ K j − 1 ‖ 2 ∫ M × M | 𝒦 ( t , y ) | 2 d t d y . ∫ M×M 1 | λ | 2( j+1 ) | 𝒦 j ( x,y ) | 2 dxdy ≤ 1 | λ 2( j+1 ) | ‖ K j−1 ‖ 2 ︸ ∑ j=1 ∞  sor konv. ha | λ |> r σ ( K ) ⋅ ‖ 𝒦 ‖ L 2 ( M×M ) 2 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=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@B254@ , így a bal oldalból képzett számsor (ami ≥ 0 ) is konvergens.

  1. példa: folytonos magú integráloperátorok.

Legyen Ω ⊂ ℝ n korlátos tartomány (azaz nyílt és összefüggő), X : = C ( Ω ¯ ) , Ω ¯ → 𝕂 folytonos függvények (a felülvonás a lezárást jelenti), tehát C ( Ω ¯ ) az Ω korlátos tartomány lezárásán értelmezett folytonos függvények tere a ‖ ϕ ‖ = sup Ω | ϕ | normával. Legyen 𝒦 ∈ C ( Ω ¯ × Ω ¯ ) , ψ ( x ) : = ( K ϕ ) ( x ) : = ∫ Ω ¯ 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y .

Állítás: K : C ( Ω ¯ ) → C ( Ω ¯ ) korlátos, lineáris operátor.

Bizonyítás: | ψ ( x ) | = | ∫ Ω ¯ 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y | ≤ ∫ Ω ¯ | 𝒦 ( x , y ) | ⋅ | ϕ ( y ) | d y ≤ ‖ ϕ ‖ ∫ Ω ¯ | 𝒦 ( x , y ) | d y ≤ ‖ ϕ ‖ sup x ∈ Ω ¯ ∫ Ω ¯ | 𝒦 ( x , y ) | d y . Itt is igaz: ( K j ϕ ) ( x ) = ∫ Ω ¯ 𝒦 j ( x , y ) ϕ ( y ) d y . 𝒦 j ( x , y ) = ∫ Ω ¯ 𝒦 j − 1 ( x , t ) 𝒦 ( t , y ) d t , K j folytonos.

  1. példa

Az előbbi spec esete: Ω ¯ = [ a , b ] ⊂ ℝ , ekkor 𝒦 ∈ C ( [ a , b ] × [ a , b ] ) , továbbá 𝒦 ( x , y ) = 0 , ha y > x . ( K ϕ ) ( x ) : = ∫ a b 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y = ∫ a x 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y Voltera típusú operátor. Erre is igaz, hogy 𝒦 : C [ a , b ] → C [ a , b ] folytonos lineáris operátor.

Állítás: r σ ( K ) = 0 , így λ ≠ 0 esetén λ reguláris érték, azaz létezik egyértelmű megoldása a λ ϕ ( x ) − ∫ a x 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y = b ( x ) másodfajú egyenletlnek bármely folytonos b ( x ) esetén.

Bizonyítás: 𝒦 j ( x , y ) = ∫ a b 𝒦 j − 1 ( x , t ) 𝒦 ( t , y ) d t , speciálisan 𝒦 2 ( x , y ) = ∫ a b 𝒦 ( x , t ) ︸ 0  ha  t > x 𝒦 ( t , y ) ︸ 0  ha  y > t d t = ∫ y x 𝒦 ( x , t ) 𝒦 ( t , y ) d t , mert csak y ≤ t ≤ x esetén nem 0 az integrandus. Így 𝒦 2 ( x , y ) = 0 , ha y > x . 𝒦 3 ( x , y ) = ∫ y x 𝒦 2 ( x , t ) 𝒦 ( t , y ) d t = 0 ha y > x . Ekkor ‖ K ‖ ≤ sup x ∈ [ a , b ] ∫ a b | 𝒦 ( x , y ) | d y ≤ α ( b − a ) , ugyanis 𝒦 ∈ C ( [ a , b ] × [ a , b ] ) ⇒ 𝒦 korlátos és így | 𝒦 ( x , y ) | ≤ α ,   ∀ x , y ∈ [ a , b ] .

‖ K 2 ‖ ≤ sup x ∈ [ a , b ] ∫ a b | 𝒦 2 ( x , y ) | d y = sup x ∈ [ a , b ] ∫ a x | 𝒦 2 ( x , y ) | d y . Az integrandusra | 𝒦 2 ( x , y ) | = | ∫ y x 𝒦 ( x , t ) 𝒦 ( t , y ) d t | ≤ ∫ y x | 𝒦 ( x , t ) | ︸ < α | 𝒦 ( t , y ) | ︸ ≤ α d t ≤ α 2 ( x − y ) ha x > y . Így ‖ K 2 ‖ ≤ sup x ∈ [ a , b ] ∫ a x | 𝒦 2 ( x , y ) | d y ≤ sup x ∈ [ a , b ] ∫ a x α 2 ( x − y ) d y = = α 2 sup x ∈ [ a , b ] [ − ( x − y ) 2 2 ] y = a x = α 2 sup x ∈ [ a , b ] ( x − a ) 2 2 = α 2 ( b − a ) 2 2 .

‖ K 3 ‖ -re hasonló módon járunk el. Ekkor | 𝒦 3 ( x , y ) | = | ∫ y x 𝒦 ( x , t ) 𝒦 2 ( t , y ) d t | ≤ ∫ y x | 𝒦 ( x , t ) | ︸ ≤ α | 𝒦 2 ( t , y ) | ︸ ≤ α 2 ( t − y ) d t ≤ α 3 ( x − y ) 2 2 . Így ‖ K 3 ‖ ≤ sup x ∈ [ a , b ] ∫ a x | 𝒦 3 ( x , y ) | d y ≤ sup x ∈ [ a , b ] ∫ a x α 3 ( x − y ) 2 2 d y = α 3 sup x ∈ [ a , b ] ( x − a ) 3 3 ! ≤ α 3 ( b − a ) 3 3 ! . Teljes indukcióval bizonyítható, hogy ‖ K j ‖ ≤ α j ( b − a ) j j ! ⇒ ‖ K j ‖ 1 / j = α b − a ( j ! ) 1 / j → 0 , ha j → ∞ .

Hilbert tér operátorai

Az adjungált operátor

Legyen X Hilbert tér, A : D A → X lineáris operátor, ahol D A az A-nak az értelmezési tartománya, D A ⊂ X , y ∈ X elem.

Kérdés: létezik-e illetve hány y * ∈ X létezik, melyre 〈 A x , y 〉 = 〈 x , y * 〉 , ∀x∈ D A MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaeyiaIiIaamiEaiabgIGiolaadseadaWgaaWcbaGaamyqaaqabaaaaa@5767@ esetén? Mi az egyértelműség feltétele?

Állítás: legfeljebb egy y * létezik ⇔ D A ¯ = X , vagyis ha az értelmezési tartomány sűrű X-ben.

Bizonyítás: legfeljebb egy y * létezik ⇔ hogy ha 〈 x , y * 〉 = 〈 x , y ˜ 〉 , ∀ x ∈ D A -ból következik, hogy y * = y ˜ . 〈 x , y * 〉 = 〈 x , y ˜ 〉 , ∀ x ∈ D A pontosan azt jelenti, hogy 〈 x , y * − y ˜ 〉 = 0 , ∀ x ∈ D A . Ebből következik: y * = y ˜ ⇔ D A ¯ = X . (Felhasználjuk, hogy a skalárszorzat folytonosan függ a tényezőktől.)

Definíció: legyen X Hilbert tér, A : D A → X lineáris operátor, D A ¯ = X . Ekkor A operátor adjungáltját, A * operátort így értelmezzük: D A * : = { y ∈ X : ∃ y * ∈ X : 〈 A x , y 〉 = 〈 x , y * 〉   ∀ x ∈ D A } és A * ( y ) : = y * .

Megjegyzés: 0 ∈ D A * , ugyanis 〈 Ax,0 〉=〈 x,0 〉=0 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaWaaaWaaeaacaWGbbGaamiEaiaacYcacaaIWaaacaGLPmIaayPkJaGaeyypa0ZaaaWaaeaacaWG4bGaaiilaiaaicdaaiaawMYicaGLQmcacqGH9aqpcaaIWaaaaa@5E55@ , ∀ x ∈ D A .

Állítás: A * lineáris operátor.

Bizonyítás: legyen y 1 , y 2 ∈ D A * ! Ekkor 〈 A x , y 1 〉 = 〈 x , A * ( y 1 ) 〉 , ∀ x ∈ D A és 〈 A x , y 2 〉 = 〈 x , A * ( y 2 ) 〉 , ∀ x ∈ D A . Így 〈 A x , y 1 〉 + 〈 A x , y 2 〉 = 〈 x , A * ( y 1 ) 〉 + 〈 x , A * ( y 2 ) 〉 . 〈 A x , y 1 + y 2 〉 = 〈 x , A * ( y 1 ) + A * ( y 2 ) 〉 , ∀ x ∈ D A . Ebből következik, hogy A * ( y 1 + y 2 ) = A * ( y 1 ) + A * ( y 2 ) . Hasonlóan igazolható A * ( λg )=λ A * ( g ) MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamyqamaaCaaaleqabaGaaiOkaaaakmaabmaabaGaeq4UdWMaam4zaaGaayjkaiaawMcaaiabg2da9iabeU7aSjaadgeadaahaaWcbeqaaiaacQcaaaGcdaqadaqaaiaadEgaaiaawIcacaGLPaaaaaa@5F09@ .

Tétel: legyen A : X → X korlátos lineáris operátor. Ekkor A * : X → X korlátos lineáris operátor és ‖ A * ‖ = ‖ A ‖ .

Bizonyítás: tekintsünk tetszőleges, rögzített y ∈ X elemet! Ekkor f ( x ) : = 〈 A x , y 〉 , f lineáris funkcionál korlátos is: | f ( x ) | = | 〈 A x , y 〉 | ≤ ‖ A x ‖ ⋅ ‖ y ‖ ≤ ‖ A ‖ ⋅ ‖ x ‖ ⋅ ‖ y ‖ = ( ‖ A ‖ ‖ y ‖ ) ⋅ ‖ x ‖ , így ‖ f ‖ ≤ ‖ A ‖ ⋅ ‖ y ‖ . A Riesz-tételből most következik, hogy ∃ ! y * ∈ X : f ( x ) = 〈 x , y * 〉 , azaz 〈 A x , y 〉 = 〈 x , y * 〉 , ∀ x ∈ X -re. Így D A * = X , A * y = y * . Továbbá ‖ A * y ‖ = ‖ y * ‖ = ‖ f ‖ ≤ ‖ A ‖ ⋅ ‖ y ‖ , ezért A * korlátos és ‖ A * ‖ ≤ ‖ A ‖ . Az egyenlőség abból fog következni, hogy ( A * ) * = A ⇒ ‖ A ‖ = ‖ ( A * ) * ‖ ≤ ‖ A * ‖ .

11.09

Legyen A : X → X korlátos lineáris operátor! Láttuk már, hogy A * : X → X operátor korlátos és lineáris, és ‖ A * ‖ ≤ ‖ A ‖ .

Tétel: legyenek A , B : X → X korlátos lineáris operátor! Ekkor

  1. ( A + B ) * = A * + B *
  2. ( λ A ) * = λ ¯ A *
  3. ( A * ) * = A
  4. I = I * , 0 * = 0
  5. ( A B ) * = B * A * .

Bizonyítás: legyenek x , y ∈ X !

  1. 〈 ( A + B ) x , y 〉 = 〈 A x + B x , y 〉 = 〈 A x , y 〉 + 〈 B x , y 〉 = 〈 x , A * y 〉 + 〈 x , B * y 〉 = = 〈 x , A * y + B * y 〉 = 〈 x , ( A * + B * ) y 〉
  2. 〈 A x , y 〉 = 〈 x , A * y 〉 = 〈 A * y , x 〉 ¯ = 〈 y , ( A * ) * x 〉 ¯ = 〈 ( A * ) * x , y 〉 ,tehát A x = ( A * ) * x , ∀ x ∈ X ⇒ A = ( A * ) * ,így ‖ A * ‖ ≤ ‖ ( A * ) * ‖ = ‖ A ‖ ,így az előző tétellel együtt: ‖ A ‖ = ‖ A * ‖ .
  3. 〈 x, ( AB ) * y 〉=〈 ABx,y 〉=〈 Bx, A * y 〉=〈 x, B * A * y 〉

Megjegyzés: mi a helyezet a lineáris operátorok esetén (ha nem korlátos)? D A , D B ⊂ X , D A ¯ = D B ¯ = X .

Jelölés: ha A * x = A x , ∀ x ∈ D A , D A ⊂ D A * , akkor A * kiterjesztése A-nak s ezt így jelöljük: A ⊂ A * . Ezzel a jelöléssel: ( A + B ) * ⊃ A * + B * és D A * + B * = D A * ∩ D B * . Ugyanis ∀ y ∈ ( D A * ∩ D B * ) esetén 〈 ( A + B ) x , y 〉 = 〈 x , ( A * + B * ) y 〉 , ∀ x ∈ ( D A ∩ D B ) .
Továbbá ( λ A ) * = λ ¯ A * , ( A B ) * ⊃ B * A * , ( A * ) * ⊃ A és 1 A ⊂ B ⇒ A * ⊃ B * .

Példák:

X : = 𝕂 n . Tudjuk, hogy ekkor minden lineáris operátor korlátos. A : 𝕂 n → 𝕂 n lineáris korlátos operátor. Tudjuk, hogy A reprezentálható egy 𝒜 (valós vagy komplex elemekből alkotott), n × n -es mátrixszal úgy, hogy 𝒜 x = A x . Ekkor A * : 𝕂 n → 𝕂 n korlátos lineáris operátor. Kérdés: mi a lesz ennek a mátrixa?
𝒜 = ( a 11 ⋯ a 1 n ⋮ ⋱ ⋮ a n 1 ⋯ a n n ) , a j k ∈ 𝕂 . Ekkor x , y ∈ 𝕂 n esetén 〈 𝒜 x , y 〉 = ∑ j = 1 n [ ∑ k = 1 n a j k x k ] y j ¯ = ∑ k = 1 n x k [ ∑ j = 1 n a j k y j ¯ ] = ∑ k = 1 n x k [ ∑ j = 1 n a j k ¯ y j ] ¯ = ∑ k = 1 n x k [ ∑ j = 1 n a k j * y j ] ¯ = 〈 x , 𝒜 * y 〉 , vagyis a k j * = a j k ¯ , vagyis 𝒜 * = ( a 11 * ⋯ a 1 n * ⋮ ⋱ ⋮ a n 1 * ⋯ a n n * ) = ( a 11 ¯ ⋯ a n 1 ¯ ⋮ ⋱ ⋮ a 1 n ¯ ⋯ a n n ¯ ) .

Négyzetesen integrálható magú integrál operátorok valós vagy komplex függvényeken

Legyen X : = L 2 ( M ) , M ⊂ ℝ n mérhető halmaz, 𝒦 ∈ L 2 ( M × M ) , ( K ϕ ) ( x ) : = ∫ M 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y . Tudjuk, hogy K : L 2 ( M ) → L 2 ( M ) lineáris operátor, node mi K * ? Legyen ϕ , ψ ∈ L 2 ( M ) , ekkor 〈 K ϕ , ψ 〉 = ∫ M ( K ϕ ) ( x ) ψ ( x ) ¯ d x = ∫ M [ ∫ M 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y ] ψ ( x ) ¯ d x , ami a Fubini-tétel alkalmazásával = ∫ M ϕ ( y ) [ ∫ M 𝒦 ( x , y ) ψ ( x ) ¯ d x ] d y = ∫ M ϕ ( y ) [ ∫ M 𝒦 ( x , y ) ¯ ψ ( x ) d x ] ¯ d y = (felcserélve x-t és y-t) = ∫ M ϕ ( x ) [ ∫ M 𝒦 ( y , x ) ¯ ︸ : = 𝒦 * ( x , y ) ψ ( y ) d y ¯ ] d x = ∫ M ϕ ( x ) [ ∫ M 𝒦 * ( x , y ) ψ ( y ) d x ¯ ] d y . A bevezetett jelöléssel konzekvensen ( K * ψ ) ( x ) : = ∫ M 𝒦 * ( x , y ) ψ ( y ) d y , így az korábbiakkal együtt: 〈 K ϕ , ψ 〉 = ∫ M ϕ ( x ) ( K * ψ ) ( x ) ¯ d x = 〈 ϕ , K * ψ 〉 .

Állítás: tetszőleges A lineáris operátor esetén (melyre D A ⊂ X , D A ¯ = X ) A * zárt operátor.

Bizonyítás: azt kellene belátni, hogy ha y j ∈ D A * , ( y j ) j ∈ ℕ → y X-ben, továbbá ( A * y j ) → z X-ben ⇒ y ∈ D A * és A * y = z . Tudtuk, hogy 〈 A x , y j 〉 = 〈 x , A * y j 〉 , ∀ x ∈ D A , ∀ j , így j → ∞ esetén 〈 A x , y 〉 = 〈 x , z 〉 , ∀ x ∈ D A . Ez azt jelenti, hogy y ∈ D A * és z = A * y .

Tétel: legyen X Hilbert tér, A : X → X korlátos lineáris operátor és λ ∈ 𝕂 . Ekkor R ( λ I − A ) ¯ ⊥ = S λ ¯ ( A * ) : = { x ∈ X : ( λ ¯ I − A * ) x = 0 } , ahol R az értékkészletet jelöli.

Bizonyítás: világos, hogy R ( λ I − A ) lineáris altér, ezért R ( λ I − A ) ¯ zárt altér. Másrészt S λ ¯ ( A * ) is zárt altér. Az S λ ¯ ( A * ) halmaz azért zárt, mert A * folytonos lineáris operátor.

Megjegyzés: spec eset, mikor R λ I − A zárt halmaz, azaz R λ I − A = R λ I − A ¯ . Ekkor a fenti tételből következik: ( λ I − A ) x = b másodfajú egyenletnek létezik x ∈ X megoldása pontosan akkor, ha b ∈ R λ I − A = S λ ¯ ( A * ) ⊥ , azaz 〈 b , y 〉 = 0 a ( λ I − A ) * y = 0 egyenlet ∀ y ∈ X megoldására. Később látni fogjuk, hogy ha A ún. kompakt lineáris operátor, akkor λ ≠ 0 esetén az R λ I − A zárt halmaz.

Szimmetrikus és önadjungált operátorok

Definíció: legyen X Hilbert tér, D A ⊂ X és D A ¯ = X és A : D A → X lineáris operátor. Ekkor A-t önadjungáltnak nevezzük, ha A * = A (ekkor ugyanott vannak értelmezve, D A * = D A ).

Definíció: legyen X Hilbert tér, D A ⊂ X és D A ¯ = X és A : D A → X lineáris operátor. Ekkor A-t szimmetrikusnak nevezzük, ha A ⊂ A * . Tehát minden önadjungált operátor egyúttal szimmetrikus is.

Megjegyzés: ekvivalens definíció: A szimmetrikus, ha 〈 A x , y 〉 = 〈 x , A y 〉 , ∀ x , y ∈ D A .

Példa: ha X = 𝕂 n , akkor A : 𝕂 n → 𝕂 n -nak megfelel egy 𝒜 mátrix. Tudjuk, hogy A * mátrixa 𝒜 * , melynek elemei a j k * = a k j ¯ . Ekkor A önadjungált ⇔ a j k * = a j k , azaz a j k = a k j ¯ .

Példa: legyen X : = L 2 ( M ) , M ⊂ ℝ n mérhető halmaz, ( K ϕ ) ( x ) : = ∫ M 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y korlátos operátor, ahol 𝒦 ∈ L 2 ( M × M ) . Ekkor ( K * ϕ ) ( x ) = ∫ M 𝒦 * ( x , y ) ϕ ( y ) d y , vagyis 𝒦 * ( x , y ) = 𝒦 ( y , x ) ¯ . K önadjugnált pontosan akkor, ha 𝒦 ( x , y ) = 𝒦 ( y , x ) ¯ majdnem minden x , y ∈ M .

Példa: legyen X : = L 2 ( 0,1 ) , ( A ϕ ) ( t ) : = ϕ ″ ( t ) , midőn t ∈ [ 0,1 ] , vagyis legyen A a második derivált operátor (ami lineáris)! D A : = { ϕ ∈ C 2 [ 0,1 ] : ϕ ( 0 ) = 0, ϕ ( 1 ) = 0 } , erre belátható, hogy D A ¯ = L 2 ( 0,1 ) .

Állítás: A szimmetrikus operátor (de nem önadjungált). Ennek igazolásához tekintsünk ϕ , ψ ∈ D A tetszőleges függvényeket, ekkor parciális integrálással:

〈 Aϕ,ψ 〉= ∫ 0 1 ( Aϕ( t ) )ψ( t )dt = ∫ 0 1 ϕ ″ ( t )ψ( t )dt = [ ϕ ′ ( t )ψ( t ) ] 0 1 − ∫ 0 1 ϕ ′ ( t ) ψ ′ ( t )dt = =− [ ϕ( y ) ψ ′ ( t ) ] 0 1 + ∫ 0 1 ϕ( t ) ψ ″ ( t )dt =〈 ϕ,Aψ 〉
11.16

Állítás: legyen X komplex Hilbert tér! Ha D A ⊂ X , A : D A → X szimmetrikus operátor, akkor 〈 A x , x 〉 értéke valós ∀ x ∈ 𝔻 A esetén.

Bizonyítás: mivel A szimmetrikus, ezért 〈 A x , x 〉 = 〈 x , A x 〉 , ∀ x ∈ D A , másrészt a skaláris szorzat tulajdonságából következően: 〈 A x , x 〉 = 〈 x , A x 〉 ¯ ⇒ 〈 x , A x 〉 = 〈 x , A x 〉 ¯ ⇒ 〈 x , A x 〉 valós, így 〈 A x , x 〉 is valós.

Megjegyzés: bebizonyítható, hogy ha X komplex Hilbert tér és 〈 A x , x 〉 valós ∀ x ∈ D A ⇒ A szimmetrikus.

Tétel: legyen X Hilbert tér (lehet valós is). Ha D A ⊂ X , A : D A → X szimmetrikus operátor, akkor A minden sajátértéke valós és a különböző sajátértékekhez tartozó sajátelemek ortogonálisak.

Bizonyítás:

Tétel: legyen X Hilbert tér, A : X → X korlátos önadjungált operátor. Ekkor ‖ A ‖ = sup { | 〈 A x , x 〉 | : x ∈ X , ‖ x ‖ = 1 } .

Bizonyítás: az operátor norma definíciója szerint ‖ A ‖ = sup { ‖ A x ‖ : x ∈ X , ‖ x ‖ = 1 } . Ezért egyrészt a Cauchy-Schwarz egyenlőtlenségből | 〈 A x , x 〉 | ≤ ‖ A x ‖ ⋅ ‖ x ‖ ≤ ‖ A ‖ ⋅ ‖ x ‖ 2 = ‖ A ‖ , ha ‖ x ‖ = 1 . Jelöljük: α : = sup { | 〈 A x , x 〉 | : x ∈ X , ‖ x ‖ = 1 } . Az előbbiek szerint α ≤ ‖ A ‖ . Belátjuk a fordított egyenlőtlenséget. Tetszőleges x , y ∈ X elemekre 〈 A ( x + y ) , x + y 〉 = 〈 A x + A y , x + y 〉 = 〈 A x , x 〉 + 〈 A y , x 〉 ︸ = 〈 y , A x 〉 = 〈 A x , y 〉 ¯ + 〈 A x , y 〉 + 〈 A y , y 〉 = = 〈 A x , x 〉 + 〈 A y , y 〉 + 2 ℜ 〈 A x , y 〉
Hasonlóképpen: 〈 A ( x − y ) , x − y 〉 = 〈 A x , x 〉 + 〈 A y , y 〉 − 2 ℜ 〈 A x , y 〉 . A kapott 1. egyenlőségből a 2-at kivonva: 4 ℜ 〈 A x , y 〉 = 〈 A ( x + y ) , x + y 〉 − 〈 A ( x − y ) , x − y 〉 ≤ | 〈 A ( x + y ) , x + y 〉 | + | 〈 A ( x − y ) , x − y 〉 | ≤ ≤α ‖ x+y ‖ 2 +α ‖ x−y ‖ 2 =α( ‖ x ‖ 2 +2 〈 x,y 〉 2 + ‖ y ‖ 2 + ‖ x ‖ 2 −2 〈 x,y 〉 2 + ‖ y ‖ 2 )⇒ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaeyizImQaeqySde2aauWaaeaacaWG4bGaey4kaSIaamyEaaGaayzcSlaawQa7amaaCaaaleqabaGaaGOmaaaakiabgUcaRiabeg7aHnaafmaabaGaamiEaiabgkHiTiaadMhaaiaawMa7caGLkWoadaahaaWcbeqaaiaaikdaaaGccqGH9aqpcqaHXoqydaqadaqaamaafmaabaGaamiEaaGaayzcSlaawQa7amaaCaaaleqabaGaaGOmaaaakiabgUcaRiaaikdadaaadaqaaiaadIhacaGGSaGaamyEaaGaayzkJiaawQYiamaaCaaaleqabaGaaGOmaaaakiabgUcaRmaafmaabaGaamyEaaGaayzcSlaawQa7amaaCaaaleqabaGaaGOmaaaakiabgUcaRmaafmaabaGaamiEaaGaayzcSlaawQa7amaaCaaaleqabaGaaGOmaaaakiabgkHiTiaaikdadaaadaqaaiaadIhacaGGSaGaamyEaaGaayzkJiaawQYiamaaCaaaleqabaGaaGOmaaaakiabgUcaRmaafmaabaGaamyEaaGaayzcSlaawQa7amaaCaaaleqabaGaaGOmaaaaaOGaayjkaiaawMcaaiabgkDiEdaa@91DB@ ⇒ℜ〈 Ax,y 〉≤ α 2 ( ‖ x ‖ 2 + ‖ y ‖ 2 ) MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaeyO0H4TaeyihHi8aaaWaaeaacaWGbbGaamiEaiaacYcacaWG5baacaGLPmIaayPkJaGaeyizIm6aaSaaaeaacqaHXoqyaeaacaaIYaaaamaabmaabaWaauWaaeaacaWG4baacaGLjWUaayPcSdWaaWbaaSqabeaacaaIYaaaaOGaey4kaSYaauWaaeaacaWG5baacaGLjWUaayPcSdWaaWbaaSqabeaacaaIYaaaaaGccaGLOaGaayzkaaaaaa@6C3E@ .
Tetszőleges λ > 0 számra: ‖ A x ‖ 2 ︸ ∈ ℝ 0 + = 〈 A x , A x 〉 = 〈 A ( λ x ) ︸ : = f , A x / λ ︸ : = g 〉 = 〈 A f , g 〉 ︸ ≥ 0 = ℜ 〈 A f , g 〉 ≤ α 2 [ ‖ f ‖ 2 + ‖ g ‖ 2 ] = = α 2 [ ‖ λ x ‖ 2 + ‖ A x λ ‖ 2 ] = α 2 [ λ 2 ‖ x ‖ 2 + ‖ A x ‖ 2 λ 2 ] . Válasszuk: λ 2 : = ‖ A x ‖ ‖ x ‖ , ekkor λ > 0 teljesül (feltéve, hogy A x ≠ 0 ), és ‖ A x ‖ 2 ≤ α 2 [ ‖ A x ‖ ‖ x ‖ ‖ x ‖ 2 + ‖ x ‖ ‖ A x ‖ ‖ A x ‖ 2 ] = α 2 [ ‖ A x ‖ ⋅ ‖ x ‖ + ‖ x ‖ ⋅ ‖ A x ‖ ] = α ‖ A x ‖ ⋅ ‖ x ‖ . ‖ A x ‖ = 0 triviális esetet kivéve osztva ‖ A x ‖ > 0 -val: ‖ A x ‖ ≤ α ⋅ ‖ x ‖ . Ez igaz ‖ A x ‖ = 0 esetén is persze. Tehát ‖ A ‖ ≤ α . Előbb azt kaptuk, hogy α ≤ ‖ A ‖ , így a mostanival együtt: ‖ A ‖ = α .

Tétel (bizonyítás nélkül): vezessük be M : = sup { 〈 A x , x 〉 : x ∈ X , ‖ x ‖ = 1 } és m : = inf { 〈 A x , x 〉 : x ∈ X , ‖ x ‖ = 1 } . (Ekkor a fentiek miatt [ m , M ] ⊂ [ − ‖ A ‖ , ‖ A ‖ ] , és max { | m | , M } = ‖ A ‖ ). Az A önadjungált korlátos operátor spektruma ⊂ [ m , M ] , más szóval, ha λ ∈ 𝕂 -ra λ ∉ [ m , M ] ⇒ λ reguláris érték A-ra.

Megjegyzés: azt eddig is tudtuk, hogy | λ | > ‖ A ‖ esetén λ reguláris érték (ha A korlátos). Azt is tudtuk, hogy ha A szimmetrikus és ℑ λ ≠ 0 ⇒ λ nem lehet sajátérték.

Definíció: legyen A : D A → X lineáris operátor, D A ⊂ X , 𝔻 A ¯ = X . Ha 〈 A x , x 〉 ≥ 0 , ∀ x ∈ D A , akkor A-t pozitív operátornak nevezzük (konzekvensen pozitív szemidefinitnek kéne nevezni).

Állítás: ha A pozitív, akkor A minden sajátértéke ≥ 0 .

Bizonyítás: A x = λ x ⇒ 0 ≤ 〈 A x , x 〉 = 〈 λ x , x 〉 = λ ‖ x ‖ 2 ⇒ λ ≥ 0 , ha ‖ x ‖ 2 ≠ 0 .

Izometrikus és unitér operátorok

Definíció: legyen X Hilbert tér! Az A : X → X operátort izometrikusnak nevezzük, ha ‖ A x ‖ = ‖ x ‖ , ∀ x ∈ X . Ekkor látható, hogy A korlátos és ‖ A ‖ = 1 .

Állítás: ha A izometrikus, akkor távolság és skalárszorzattartó (szögtartó).

Bizonyítás:

Következemény: ha A : X → X izometrikus operátor és ( x 1 , x 2 ,... ) ortonormált rendszer, akkor ( A x 1 , A x 2 ,... ) is ortonormált rendszer.

Kérdés: ha ( x 1 , x 2 ,... ) teljes ortonormált rendszer, akkor következik-e, hogy ( A x 1 , A x 2 ,... ) is teljes ortonormált rendszer? Általában sajnos nem.

Példa: legyen X végtelen dimenziós, szeparábilis Hilbert tér és ( x 1 , x 2 ,..., x k ,... ) teljes ortonormált rendszer. Értelmezzük A-t! Egy x ∈ X elemet fejtsük Fourier-sorba! x = ∑ k = 1 ∞ c k x k = c 1 x 1 + c 2 x 2 + ... , A x : = ∑ k = 1 ∞ c k x k + 1 = c 1 x 2 + c 2 x 3 + ... . Ez egy jól definiált lineáris operátor. Tudjuk, hogy ‖ A x ‖ 2 = ∑ k = 1 ∞ | c k | 2 = ‖ x ‖ 2 , tehát A izometrikus. Láthatjuk, hogy így ( A x 1 = x 2 , A x 2 = x 3 ,... ) nem teljes. Az is kiolvasható A definíciójából, hogy R A = ℒ ( x 2 , x 3 ,... ) ¯ az X-nek valódi altere, így R A ≠ X .

Definíció: A : X → X izometrikus operátort unitérnek nevezzük, ha R A = X .

Tétel: egy A : X → X korlátos operátor unitér ⇔ ∃ A − 1 = A * .

Bizonyítás:

11.23

Állítás: ha A unitér, akkor teljes ortonormált rendszer képe szintén teljes ortonormált rendszer.

Példák unitér operátorokra:

  1. Triviális példa az identitás
  2. X : = 𝕂 n . Tudjuk, hogy egy A : 𝕂 n → 𝕂 n lineáris korlátos operátor megadható egy 𝒜 négyzetes mátrixszal, 𝒜 = ( a 11 ⋯ a 1 n ⋮ ⋱ ⋮ a n 1 ⋯ a n n ) = ( a 1 ⋮ a n ) , 𝒜 * = ( a ¯ 1 T , a ¯ 2 T ,..., a ¯ n T ) .
    A leképzés unitér ⇔ A * = A − 1 ⇔ A A * = I = A * A ⇔ 𝒜 𝒜 * = ℐ = 𝒜 * 𝒜 . 𝒜 𝒜 * elemei: a j a ¯ k T = 〈 a j , a k 〉 𝕂 n = δ j k = { 1  ha  j = k 0  ha  j ≠ k
    A sorvektorok tehát ortonormáltak, belátható az 𝒜 * 𝒜 = ℐ egyenletből, hogy az oszlopvektorok is. Az ilyen – unitér operátorokat megadó – mátrixokat ortogonális mátrixoknak is nevezzük.
  3. Fourier-operátor (Fourier-transzformáció): X : = L 2 ( ℝ ) Hilbert tér! Az ℱ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamOraaaa@5326@ fourier operátort így értelmezzük az ϕ ∈ L 2 ( ℝ ) ∩ L 1 ( ℝ ) ⊂ L 2 ( ℝ ) függvényeken: [ ℱ ( ϕ ) ] ( x ) : = 1 2 π ∫ − ∞ ∞ e − i x y ϕ ( y ) d y . Látható, hogy ennek csak akkor van értelme, ha ϕ ( y ) integrálható. Tudjuk, hogy | e − i x y ϕ ( y ) | = | ϕ ( y ) | , mert | e − i x y | = 1 . ϕ ∈ L 2 ( ℝ ) esetén [ ℱ ( ϕ ) ] ( x ) = lim N → ∞ 1 2 π ∫ − N N e − i x y ϕ ( y ) d y az L 2 ( ℝ ) normával.

Tétel: az ℱ : L 2 ( ℝ ) → L 2 ( ℝ ) operátor unitér, ℱ − 1 = ℱ * a következő képlettel adható meg: [ ℱ − 1 ( ψ ) ] ( y ) = lim N → ∞ 1 2 π ∫ − N N e i x y ψ ( x ) d x , ahol a limesz L 2 ( ℝ ) norma szerinti.

Bizonyítás (vázlatos):

  1. először értelmezzük ℱ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamOraaaa@5326@ -et a következő spec. alakú lépcsős függvényeken: ϕ α ( x ) : = { 1  ha  x   0  és  α  között van 0 egyébként .
    Egyszerű számolással ( ℱ ϕ α ) ( x ) = 1 2 π 1 − e − i α x i x . Bevezetjük a 𝒢 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaam4raaaa@5327@ operátort ϕ ∈ L 2 ( ℝ ) ∩ L ( ℝ ) függvényekre: ( 𝒢 ϕ ) ( x ) : = 1 2 π ∫ − ∞ ∞ e i x y ϕ ( y ) d y . Hasonlóan adódik: ( 𝒢 ϕ α ) ( x ) = 1 2 π e i α x − 1 x . Állítás: tetszőleges ϕ α , ϕ β esetén 〈 ℱ ϕ α , ℱ ϕ β 〉 = 〈 ϕ α , ϕ β 〉 , 〈 𝒢 ϕ α , 𝒢 ϕ β 〉 = 〈 ϕ α , ϕ β 〉 és 〈 ℱ ϕ α , ϕ β 〉 = 〈 ϕ α , 𝒢 ϕ β 〉 is igaz.
  2. Kiterjesztjük az állítást lépcsős függvényekre, amik láthatóan ilyen függvények lineárkombinációi.
  3. A lépcsős függvények sűrűn vannak L 2 ( ℝ ) -ben. Hasonló állítást kapok ezen lépcsős függvényekre. ℱ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamOraaaa@5326@ és 𝒢 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamOraaaa@5326@ -t a linearitás és korlátosság megtartásával egyértelműen kiterjeszthetjük L 2 ( ℝ ) -re.
  4. ℱ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamOraaaa@5326@ és 𝒢 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamOraaaa@5326@ képlete L 2 ( ℝ ) -en megadandó.

Megjegyzés: ℱ operátor ℝ n -ben: ( ℱ ϕ ) ( x ) = 1 ( 2 π ) n ∫ ℝ n e − i 〈 x , y 〉 ϕ ( y ) d y , ha ϕ ∈ L 2 ( ℝ n ) ∩ L 1 ( ℝ ) , ekkor ℱ unitér.

Véges rendű operátorok

Definíció: legyen X Hilbert tér! Egy A : X → X korlátos operátort véges rendűnek nevezünk, ha R A véges dimenziós.

Példa: legyenek ϕ 1 ,..., ϕ m lineárisan függetlenek, akárcsak ψ 1 , ψ 2 ,..., ψ m , mind X-beli elemek! Az A operátort így értelmezzük: A : X → X , A ( f ) : = ∑ j = 1 m 〈 f , ψ j 〉 ϕ j . Látható, hogy ez véges rendű. Világos, hogy A operátor lineáris, R A = ℒ ( ϕ 1 , ϕ 2 ,..., ϕ m ) véges dimenziós. A korlátos is: ‖ A f ‖ X ≤ ∑ j = 1 m ‖ 〈 f , ψ j 〉 ϕ j ‖ = ∑ j = 1 m | 〈 f , ψ j 〉 | ⋅ ‖ ϕ j ‖ , melyre a Cauchy-Schwarz szerint ≤ ∑ j = 1 m ‖ f ‖ X ⋅ ‖ ψ j ‖ X ⋅ ‖ ϕ j ‖ X = ‖ f ‖ ⋅ ∑ j = 1 m ‖ ψ j ‖ X ⋅ ‖ ϕ j ‖ X .

Állítás: legyen X Hilbert tér, A : X → X véges rendű operátor. Ekkor ∃ ϕ 1 , ϕ 2 ,..., ϕ m ∈ X lineárisan függetlenek és ∃ ψ 1 , ψ 2 ,..., ψ m ∈ X lineárisan függetlenek a fentiek szerint, és A a fenti alakú.

Bizonyítás: R A véges, m dimenziós lineáris altér. Legyenek ϕ 1 , ϕ 2 ,..., ϕ m lineárisan független elemek, ℒ ( ϕ 1 , ϕ 2 ,..., ϕ m ) = R A . Ezek választhatók úgy, hogy ortonormáltak legyenek (a Schmidt eljárással). Ekkor, ha f ∈ X , A f = ∑ j = 1 m c j ( f ) ϕ j .Ebben a c j együtthatók egyértelműek, c j ( f ) = 〈 A f , ϕ j 〉 . Látjuk, hogy c j lineáris funkcionál, továbbá korlátos is, és | c j ( f ) | = | 〈 A f , ϕ j 〉 | ≤ ‖ A f ‖ ⋅ ‖ ϕ j ‖ ︸ = 1 ≤ ‖ A ‖ ⋅ ‖ f ‖ . Riesz-tétel segítségével ∃ ! ψ j ∈ X : c j ( f ) = 〈 f , ψ j 〉 ⇒ A f = ∑ j = 1 m c j ( f ) ϕ j = ∑ j = 1 m 〈 f , ψ j 〉 ϕ j . Nem nehéz belátni, hogy ψ 1 , ψ 2 ,..., ψ m is lineárisan függetlenek.

A másodfajú egyenlet véges rendű operátorokra

Legyen X Hilbert tér (véges vagy végtelen dimenziós), A : X → X véges rendű operátor. Tekintsük az A operátornak a másodfajú egyenletét: ( λ I − A ) f = b , ahol b ∈ X adott és f ∈ X keresett. Ezt az előbbiek szerint így írhatjuk: λ f − ∑ j = 1 m 〈 f , ψ j 〉 ϕ j = b . Belátjuk, hogy λ ≠ 0 esetén ez az egyenlet ekvivalens egy lineáris algebrai egyenletrendszerrel.

Az előző egyenletet jobbról ψ k -val skalárisan szorozva: λ 〈 f , ψ k 〉 − ∑ j = 1 m 〈 f , ψ j 〉 〈 ϕ j , ψ k 〉 = 〈 b , ψ k 〉 , k ∈ { 1,2,..., m } . Keressük ξ j : = 〈 f , ψ j 〉 -t, adottak a k j : = 〈 ϕ j , ψ k 〉 , β k : = 〈 b , ψ k 〉 . Ezzel a jelöléssel: λ ξ k − ∑ j = 1 m a k j ξ j = β k , k ∈ { 1,2,..., m } . Ez egy lineáris egyenletrendszer ξ k együtthatókra. ξ : = ( ξ 1 ⋮ ξ m ) , β : = ( β 1 ⋮ β m ) , 𝒜 : = ( a 11 ⋯ a 1 m ⋮ ⋱ ⋮ a m 1 ⋯ a m m ) , így ( λ ℐ − 𝒜 ) ξ = β . Ha f kielégíti a másodfajú egyenletet ⇒ ξ kielégíti a kapott lineáris algebrai egyenletrendszert λ = 0 esetén is!

Állítás: legyen λ ≠ 0 és tfh ξ kielégíti a lineáris algebrai egyenletrendszert! Ekkor f : = 1 λ b + 1 λ ∑ j = 1 m ξ j ϕ j kielégíti a véges rendű operátorra vonatkozó másodafajú egyenletet.

Bizonyítás: behelyettesítünk a másodfajú egyenletbe, s kihasználjuk, hogy ξ kielégíti a lineáris algebrai egyenletrendszert.

Tétel: egy f ∈ X elem kielégíti a véges rendű opertárra vonatkozó másodfajú egyenletet λ ≠ 0 esetén ⇔ ξ j = 〈 f , ψ j 〉 képlettel értelmezett koordinátákból álló ξ kielégíti a fenti lineáris algebrai egyenletrendszert. Ennek alapján a véges rendű operátorokra vonatkozó másodfajú egyenlet megoldhatóságának elmélete következik a lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatóságának elméletéből. Két eset lehetséges:

  1. ha λ ≠ 0 szám az 𝒜 mátrixnak nem sajátértéke ⇔ det | λ ℐ − 𝒜 | ≠ 0 , ekkor ( λ ℐ − 𝒜 ) ξ = β egyenletben ∀ β ∈ 𝕂 n ∃ ! ξ megoldás ⇒ ∃ ! f megoldás a ( λ I − A ) f = b egyenletre. Nem nehéz belátni, hogy f folytonosan függ b-től. Ekkor λ ≠ 0 reguláris érték A-ra.
  2. ha λ ≠ 0 az 𝒜 mátrixnak sajátértéke ⇒ λ az A sajátéréke, s a kétféle rang egyenlő. λ = 0 végtelen rangú sajátértéke A-nak (ha X végtelen dimenziós).
11.30

Állítás: ha X végtelen dimenziós vektortér, akkor λ = 0 végtelen rangú sajátértéke az operátornak. A ϕ : = ∑ j = 1 m 〈 ϕ , ψ j 〉 ϕ j . λ = 0 sajátérték azt jelenti, hogy A ϕ = 0 ϕ = 0 biztosan teljesül. Mivel ϕ j -k lineárisan függetlenek, 〈 ϕ , ψ j 〉 = 0 , ∀ j ∈ { 1,2,..., m } ⇔ ϕ ⊥ ℒ ( ψ 1 , ψ 2 ,..., ψ m ) .

Összefoglalva: legyen X végtelen dimenziós szeparábilis Hilbert tér! Ekkor egy A véges rendű operátor spektruma csak sajátértékekből áll, mégpedig a 0-tól különböző (véges sok) sajátérték véges rangú (ezek megegyeznek az 𝒜 mátrix sajátértékeivel, s ranguk is megegyezik), a 0 pedig végtelen rangú sajátérték. Minden más λ reguláris érték.

Példa véges rangú operátorokra (elfajult magú integrálegyenletek)

X : = L 2 ( M ) , ahol M mérhető halmaz. 𝒦 ( x , y ) = ∑ j = 1 m ϕ j ( x ) ψ j ( y ) , ahol ϕ j , ψ j ∈ L 2 ( M ) ⇒ 𝒦 ∈ L 2 ( M × M ) . ( K ϕ ) ( x ) = ∫ M 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y = ∫ M [ ∑ j = 1 m ϕ j ( x ) ψ j ( y ) ] ϕ ( y ) d y = ∑ j = 1 m ϕ j ( x ) ∫ M ψ j ( y ) ϕ ( y ) d y . Röviden: K ϕ = ∑ j = 1 m ϕ j 〈 ϕ , ψ j 〉 .

Az előbbiek alapján egy elfajult magú (elsőfajú) integrálegyenlet megoldása kiszámolható egy lineáirs algebrai egyenletrendszer megoldásával.

Kompakt (teljesen folytonos) operátorok

Definíció: egy M ⊂ Y halmazt feltételesen (vagy relatíve) sorozatkompaktnak nevezünk, ha lezárása sorozatkompakt.

Megjegyzés: M feltételesen sorozatkompakt, ha tetszőleges M-beli sorozatból kiválasztható konvergens részsorozat. ℝ n -ben a feltételesen sorozatkompakt halmazok a korlátos halmazok.

Definíció: legyenek X , Y Banach terek! Egy A : X → Y lineáris operátort teljesen folytonosnak, avagy kompaktnak nevezünk, ha X tetszőleges korlátos halmazát feltételesen (avagy relatíve) sorozatkompakt halmazba képezi.

Megjegyzés: Ekkor A korlátos is, továbbá két kompakt operátor összege és számszorosa is kompakt.

Állítás: egy A : X → Y operátor kompakt ⇔ ∀ ( x k ) k ∈ ℕ , x k ∈ X korlátos sorozatra ( A x k ) k ∈ ℕ -ból kiválasztható konvergens részsorozat.

Állítás: legyen X Hilbert tér, A : X → X véges rendű operátor. Ekkor A kompakt.

Tétel: legyenek X, Y Banach terek, A j ∈ L ( X , Y ) operátorok kompaktak, és ∃ A ∈ L ( X , Y ) : lim j → ∞ A j = A ⇒ A is kompakt operátor.

Bizonyítás: legyen ( x k ) k ∈ ℕ egy X-beli korlátos sorozat. Bizonyítani akarjuk, hogy ( A x k ) k ∈ ℕ -nek van konvergens részsorozata Y-ban. Tudjuk, hogy A ∈ L ( X , Y ) . Mivel A 1 kompakt, ezért az ( A 1 x k ) k ∈ ℕ sorozatból kiválasztható Y-ban konvergens részsorozat, legyen ez ( A 1 x k 1 ) k ∈ ℕ ! ( A 2 x k 1 ) k ∈ ℕ -ből kiválasztható konvergens részsorozat, legyen ez ( A 2 x k 2 ) k ∈ ℕ . ( A 3 x k 2 ) k ∈ ℕ -ből megint kiválasztható…
x 1 x 2 ⋯ x k ⋯ A 1 x 11 x 21 ⋯ x k 1 ⋯ részsorozatra  ( A 1 x k 1 ) k ∈ ℕ  konvergens A 2 x 12 x 22 ⋯ x k 2 ⋯ részsorozatra  ( A 2 x k 2 ) k ∈ ℕ  konvergens ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ A j x 1 j x 2 j ⋯ x k j ⋯ részsorozatra  ( A j x k j ) k ∈ ℕ  konvergens ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
Tekintsük az ( x k k ) k ∈ ℕ átlós sorozatot. Belátjuk, hogy ( A x k k ) k ∈ ℕ konvergens Y-ban. ( x k k ) k ∈ ℕ az eredeti ( x k ) k ∈ ℕ sorozatnak olyan részsorozata, amely bármelyik sorban levő részsorozatnak a részsorozata, bizonyos indextől kezdve.
‖ A x k k − A x m m ‖ Y = ‖ [ A x k k − A j x k k ] + [ A j x k k − A j x m m ] + [ A j x m m − A x m m ] ‖ Y ≤ ≤ ‖ ( A − A j ) x k k ‖ Y + ‖ A j x k k − A j x m m ‖ Y + ‖ ( A j − A ) x m m ‖ Y ≤ ≤ ‖ A − A j ‖ L ( X , Y ) ‖ x k k ‖ X + ‖ A j x k k − A j x m m ‖ Y + ‖ A j − A ‖ L ( X , Y ) ‖ x m m ‖ X .
( x k k ) k ∈ ℕ korlátos sorozat, ehhez ∃ c > 0 : ‖ x k k ‖ ≤ c . Legyen ε > 0 tetszőleges. Mivel lim j → ∞ ‖ A j − A ‖ = 0 , ezért ∃ j 0 : j ≥ j 0 ⇒ ‖ A j − A ‖ ≤ ε . Válasszuk pl: j = j 0 . Mivel ( A j 0 x k k ) k ∈ ℕ konvergens, ezért ∃ k 0 : k , l ≥ k 0 ⇒ ‖ A j 0 x k k − A j 0 x l l ‖ ≤ ε . Tehát k , l ≥ k 0 esetén ‖ A x k k − A x l l ‖ Y ≤ c ε + ε + c ε = ( 2 c + 1 ) ε ⇒ ( A x k k ) Cauchy sorozat.

Következmény: kompakt operátorok alteret képeznek L ( X , Y ) -ban.

Tétel: (bizonyítás nélkül) legyen X szeparábilis Hilbert tér. Ha A : X → X kompakt operátor, akkor ∃ A j : X → X véges rendű operátorok, hogy lim j → ∞ ‖ A j − A ‖ L ( X , X ) = 0 .

Összefoglalva: ha X szeparábilis Hilbert tér, akkor az A : X → X korlátos operátor kompakt ⇔ előáll véges rendű operátorok sorozatának norma szerinti limeszeként.

Példa: legyen X = L 2 ( M ) Hilbert tér, K : L 2 ( M ) → L 2 ( M ) négyzetesen integrálható magú integráloperátor, ( K ϕ ) ( x ) : = ∫ M 𝒦 ( x , y ) ϕ ( y ) d y . Ez a K operátor kompakt. Ennek igazolásának alapgondolata: tudjuk, hogy L 2 ( M ) szeparábilis Hilbert tér (végtelen dimenziós). Legyenek ebben teljes ortonormált rendszerek ψ 1 , ψ 2 ,... illetve ϕ 1 , ϕ 2 ,... . Ekkor 𝒦 ( x , y ) = ∑ m = 1 ∞ ( ∑ j , k ≤ m c j k ϕ j ( x ) ψ k ( y ) ) , 𝒦 N ( x , y ) = ∑ m = 1 N ∑ j , k ≤ m c j k ϕ j ( x ) ψ k ( y ) , lim N → ∞ ‖ 𝒦 N − 𝒦 ‖ L 2 ( M × M ) = 0 . 𝒦 N -nek véges rendű operátorok felelnek meg. ‖ K N − K ‖ L ( L 2 ( M ) , L 2 ( M ) ) → 0 , ha N → ∞ .

Másodfajú egyenlet kompakt operátorokra

Legyen X szeparábilis Hilbert tér, A : X → X kompakt operátor. Tekintsük a ( λ I − A ) f = b másodfajú egyenletet, melyben λ ≠ 0 rögzített. Tudjuk, hogy A kompakt operátor tetszőleges előírt pontossággal megközelíthatő egy B véges rendű operátorral. ∃ A 0 : X → X véges rendű operátor, hogy ‖ A − A 0 ‖ < | λ | . B 0 : = A − A 0 ⇔ A = A 0 + B 0 , ahol A 0 véges rendű, és ‖ B 0 ‖ < | λ | . Tehát a másodfajú egyenlet így írható: [ λ I − ( A 0 + B 0 ) ] f = b ⇔ ( λ I − B 0 ) f = b + A 0 f .
| λ | > ‖ B 0 ‖ ⇒ | λ | > B 0 korlátos operátor spektrálsugara ⇒ λ reguláris érték B 0 operátorra nézve ⇒ a legutóbbi egyenlet ekvivalens: f = ( λ I − B 0 ) − 1 ( b + A 0 f ) = ( λ I − B 0 ) − 1 b ︸ adott + ( λ I − B 0 ) − 1 A 0 f . λ -val beszorozva, átrendezve: λ f − λ ( λ I − B 0 ) − 1 A 0 ︸ : = B : = B λ f = λ ( λ I − B 0 ) − 1 b ︸ : = g . A bevezetett jelöléssel ( λ I − B λ ) f = g . Észrevétel: B λ véges rendű operátor, mert A 0 véges rendű operátor. Legyen δ > 0 rögtített szám, és válasszuk A 0 MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaamyqamaaBaaaleaacaaIWaaabeaaaaa@5407@ -t úgy, hogy ‖ A− A 0 ‖<δ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaWaauWaaeaacaWGbbGaeyOeI0IaamyqamaaBaaaleaacaaIWaaabeaaaOGaayzcSlaawQa7aiabgYda8iabes7aKbaa@5B94@ legyen. Ekkor az előbbi gondolatmenet érvényes ∀ λ -ra, A 0 nem függ λ -tól, ha λ≥δ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaeq4UdWMaeyyzImRaeqiTdqgaaa@577A@ (de δ -tól igen). A 0 véges rendű operátor λ≥δ MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaGaeq4UdWMaeyyzImRaeqiTdqgaaa@577A@ esetén, és A 0 f = ∑ j = 1 m 〈 f , ψ j 〉 ϕ j alakban írható. B f = B λ f = λ ( λ I − B 0 ) − 1 ∑ j = 1 m 〈 f , ψ j 〉 ϕ j = ∑ j = 1 m λ 〈 f , ψ j 〉 ( λ I − B 0 ) − 1 ϕ j . A másodfajú egyenlet: λ f − ∑ j = 1 m λ 〈 f , ψ j 〉 ( λ I − B 0 ) − 1 ϕ j = g = g λ .

12.07

Tehát kaptuk, hogy λ f − ∑ j = 1 m λ 〈 f , ψ j 〉 ( λ I − B 0 ) − 1 ϕ j = g = g λ . Ez megfelel egy lineáris algebrai egyenletrendszernek: λ ℐ ξ − ℬ λ ξ = β λ . Ekkor det ( λ ℐ − ℬ λ ) = 0 egyenlet gyökei a sajátértékek. A mátrix ( ℬ λ ) és az operátor ( B λ ) sajátértékei azonosak az eredeti operátor (A) sajátértékeivel, és rangjuk is azonos. Belátható, hogy a mátrix elemei a λ változónak holomorf függvényei! Így a determináns is holomorf függvénye λ -nak. Tudjuk, hogy egy holomorf függvény gyökei nem torlódhatnak egy véges pontban, hacsak nem az azonosan 0 függvény. Mivel λ < ‖ A ‖ , ezért csak véges sok gyök van. Tehát tetszőleges rögzített δ esetén A operátornak véges sok δ -nál nagyobb abszolút értékű sajátértéke van, s ezek véges rangúak.

Tétel: ha A kompakt operátor, akkor A-nak legfeljebb megszámlálhatóan végtelen sok sajátértéke van, a 0-tól különböző sajátértékek véges rangúak, s a sajátértékek csak a 0-ban torlódhatnak. (Gondoljunk csak a δ : = 1 / k , k ∈ ℕ esetre!)

Tétel (biz. nélkül): minden λ ≠ 0 , ami nem sajátérték, az reguláris érték A (kompakt operátorra) nézve.

Következmény: ha λ ≠ 0 nem sajátérték, ( λ I − A ) f = b másodfajú egyenletnek ∀ b -re létezik egyetlen f megoldás, és ez folytonosan függ b-től.

Mi a helyzet, ha λ sajátérték?

Emlékeztető: tetszőleges korlátos lineáris operátor esetén R λ I − A ¯ ⊥ = S λ ¯ ( A * ) ⇔ R λ I − A ¯ = S λ ¯ ( A * ) ⊥ . Ha R λ I − A zárt altér, akkor R λ I − A = R λ I − A ¯ = S λ ¯ ( A * ) ⊥ .

Tétel: ha A kompakt operátor, akkor λ ≠ 0 esetén R λ I − A zárt altér.

Bizonyítás: látható, hogy R λ I − A lineáris altér. Azt kell bizonyítani, hogy R λ I − A zárt halmaz. Legyen tetszőleges ψ j ∈ R λ I − A és ∃ lim ψ j = ψ , ekkor ψ ∈ R λ I − A ? Mivel ψ j ∈ R λ I − A ⇒ ∃ ϕ j ∈ X : ( λ I − A ) ϕ j = ψ j . Jelöljük: S λ ( A ) : = { ϕ ∈ X : ( λ I − A ) = 0 } . Ekkor S λ ( A ) zárt lineáris altér (A folytonos). A Riesz tétel következtében X : = S λ ( A ) ⊕ S λ ( A ) ⊥ ⇔ ∀ x ∈ X ∃ ! x 1 , x 2 : x 1 ∈ S λ ( A ) , x 2 ∈ S λ ( A ) ⊥ , x = x 1 + x 2 . Ennek megfelelően X ∍ ϕ j = f j + g j , ahol f j ∈ S λ ( A ) . g j ∈ S λ ( A ) ⊥ , ψ j = ( λ I − A ) ϕ j = ( λ I − A ) f j ︸ = 0 + ( λ I − A ) g j ⇒ ( λ I − A ) g j = ψ j . Kis állítás: ( g j ) j ∈ ℕ korlátos sorozat X-ben.

Bizonyítás (a tétel bizonyításán belül): indirekt feltesszük, hogy ∃ ( g j k ) k ∈ ℕ részsorozat, hogy lim k → ∞ ‖ g j k ‖ X = ∞ . Legyen h j k = g j k ‖ g j k ‖ X , ekkor ‖ h j k ‖ X = 1 . ( λ I − A ) g j k = ψ j k egyenletet osztva ‖ g j k ‖ -val: ( λ I − A ) h j k = ψ j k ‖ g j k ‖ X → 0 X , ugyanis ψ j konvergens ⇒ korlátos. lim k → ∞ ( λ h j k − A h j k ) = 0 X . ( h j k ) korlátos sorozat (mert ‖ h j k ‖ = 1 ), A kompakt operátor, ezért ∃ ( h ˜ j k ) részsorozat, amelyre ( A h ˜ j k ) konvergens ⇔ ( λ h ˜ j k ) k ∈ ℕ is konvergens. λ ≠ 0 ⇒ ( h ˜ j k ) konvergens, ( h ˜ j k ) k ∈ ℕ → h 0 ⇒ ( λ I − A ) h ˜ j k → 0 ⇒ ( λ I − A ) h 0 = 0 . Ebből következik, hogy h 0 ∈ S λ ( A ) . Másrészt h j k = g j k ‖ g j k ‖ , g j k ∈ S λ ( A ) ⊥ ⇒ h j k ∈ S λ ( A ) ⊥ ⇒ limeszben h 0 ∈ S λ ( A ) ⊥ . Másrészt h 0 ∈ S λ ( A ) , így h 0 = 0 , de ez meg nem lehet, mert ‖ h ˜ j k ‖ = 1 ⇒ ‖ h 0 ‖ = 1 kéne lennie.

Tehát ( λ I − A ) g j = ψ j , lim ( ψ j ) = ψ , ‖ g j ‖ X korlátos. Mivel A kompakt és g j korlátos ⇒ ∃ g ˜ j k részsorozat, hogy A g ˜ j k konvergens. ψ j k is konvergens ⇒ λ g j k is konvergens, λ ≠ 0 ⇒ ( g j k ) konvergens. g j k → g 0 X-ben, g 0 ∈ X . ( λ I − A ) g 0 = ψ ⇒ ψ ∈ R λ I − A .

Tétel (bizonyítás nélkül): legyen A : X → X kompakt operátor. Ekkor A * is kompakt. Továbbá λ ≠ 0 az A-nak sajátértéke ⇔ λ ¯ sajátértéke A * -nak, és ekkor a rangok egyenlők.

Összefoglalás (Fredholm alternatíva): legyen A : X → X kompakt operátor, λ ≠ 0 tetszőleges szám s ( λ I − A ) f = b másodfajú egyenlet. Ekkor két eset lehetséges:

  1. ha λ ≠ 0 az A-nak nem sajátértéke (legfeljebb megszámlálhatóan végtelen sok, véges rangú, 0-ban torlódó sajátértékek), akkor a másodfajú egyenletnek ∀ b ∈ X esetén ∃ ! f megoldása és ez folytonosan függ b-től ( ( λ I − A ) − 1 folytonos)
  2. ha λ ≠ 0 sajátérték, akkor a másodfajú egyenletnek a megoldása nem egyértelmű, a homogén egyenletnek véges sok lineárisan független megoldása van. A megoldás pontosan létezik, ha b ⊥ S λ ¯ ( A * ) minden elemére. Ez annyi db ortogonalitási feltétel, amennyi a λ sajátérték rangja.

Önadjungált kompakt operátorok

Tétel: legyen X szeparábilis Hilbert tér, A : X → X kompakt és önadjungált operátor, A ≠ 0 . Ekkor ∃ λ 1 sajátérték: | λ 1 | = ‖ A ‖ = sup { | 〈 A x , x 〉 | : ‖ x ‖ X = 1 } .

Megjegyzés: ha λ 1 az A operátor olyan sajátértéke, amelyre | λ 1 | = ‖ A ‖ és x 1 olyan sajátelem, hogy ‖ x 1 ‖ = 1 , azaz A x 1 = λ 1 x 1 , ‖ x 1 ‖ = 1 , akkor | 〈 A x 1 , x 1 〉 | = | 〈 λ 1 x 1 , x 1 〉 | = | λ 1 〈 x 1 , x 1 〉 | = | λ 1 | = ‖ A ‖ = sup { | 〈 A x , x 〉 : ‖ x ‖ X = 1 | } . Más szóval, az x ↦ | 〈 A x , x 〉 | , ahol ‖ x ‖ = 1 , ez a függvény felveszi a suprémumot az x = x 1 sajátelemen, a maximum (ami most a suprémum is) értéke = | λ 1 | . Fordítva: ha x * olyan, hogy ‖ x * ‖ = 1 , és arra | 〈 Ax,x 〉 | MathType@MTEF@5@5@+=feaaguart1ev2aqatCvAUfeBSjuyZL2yd9gzLbvyNv2CaerbdfgBPjMCPbqefqvATv2CG4uz3bIuV1wyUbqedmvETj2BSbqeduuDJXwAKbYu51MyVXgaruWqH1MyYLwyG0uy0HgatuuDJXwAK1uy0HMmaeHbfv3ySLgzG0uy0HgiuD3Bamrr1ngBPrwtHrhAXaqehuuDJXwAKbstHrhAG8KBLbqee0evGueE0jxyaibaieYhf9irVeeu0dXdh9vqqrFDW7rqqrFfpeea0xe9Lq=Jc9vqaqpepm0xbba9pwe9Q8fs0=yqaqpepae9pg0FirpepeKkFr0xfr=xfr=xb9adbaGaaeGadiWaaqaafeqbayaahaacaaGcbaWaaqWaaeaadaaadaqaaiaadgeacaWG4bGaaiilaiaadIhaaiaawMYicaGLQmcaaiaawEa7caGLiWoaaaa@5ABD@ maximális, akkor ez sajátelem és a maximum egyenlő a sajátérték abszolút értékével. Ugyanis | 〈 A x * , x * 〉 | ≤ ‖ A x * ‖ ⋅ ‖ x * ‖ ≤ ‖ A ‖ ⋅ ‖ x * ‖ 2 = ‖ A ‖ , a Cauchy-Schwarz egyenlőtlenségben egyenlőség pontosan akkor áll fenn, amikor A x * ∥ x * , azaz A x * = c o n s t ⋅ x * .

További sajátértékek, sajátelemek keresése.

Legyen X 1 : = { x ∈ X : x ⊥ x 1 } , ahol A 1 : = A | X 1 , a leszűkítés, és A x 1 = λ 1 x 1 .

Állítás: X 1 invariáns altér, azaz x ∈ X 1 ⇒ A x ∈ X 1 .

Bizonyítás: tfh x ∈ X 1 ! 〈 A x , x 1 〉 = 〈 x , A x 1 〉 = 〈 x , λ 1 x 1 〉 = λ 1 〈 x , x 1 〉 = 0 , tehát A x ∈ X 1 . Az előbbi tételt alkalmazhatjuk az A 1 operátorra X 1 Hilbert térben. Ekkor ∃ λ 2 sajátérték, hogy | λ 2 | = ‖ A 1 ‖ = sup { 〈 A 1 x , x 〉 : ‖ x ‖ X = 1, x ∈ X 1 } . A maximum helye x 2 sajátelem helyén van, λ 2 x 2 = A x 2 , x 2 ⊥ x 1 . Így egymás után megkaphatjuk az A operátor sajátértékeit és sajátelemeit, | λ 1 | ≥ | λ 2 | ≥ ... . Ha A véges rendű, akkor az eljárás véges sok lépés után befejeződik.

Tétel: legyenek az A önadjungált operátor sajátértékei λ 1 , λ 2 ,… és sajátelemei x 1 , x 2 ,… A sajátelemekről feltehető, hogy ortonormált rendszert alkotnak. Ekkor ∀ x ∈ X elemre A x = ∑ k λ k 〈 x , x k 〉 x k . Az ( x k ) ortonormált rendszert kibővítve a λ = 0 -hoz tartozó sajátelemek ortonormált rendszerével, akkor ezek egy teljes ortonormált rendszert alkotnak.