Bourbaki

Google 翻译生成的粗略草稿,质量较低。术语依照术语表,但句子可能有误;之后会由仔细的译文取代。

附录

拓扑补集向量空间

1. 双线性形式和线性映射

令(F1,G1),(F2,G2)(F_1, G_1), (F_2, G_2)为(实数或复数)向量空间的两个对分离对偶性(TVS,II, §6, No. 1);假设每个空间都配备了相应的弱拓扑(*loc.cit.*,No. 2);如果A和B是这些空间中的任何两个,像往常一样,我们用A到B中的连续线性映射的L(A;B)\mathscr{L}(A; B)向量空间表示,并用A×BA \times B上*单独连续*双线性形式的B(A,B)\mathfrak{B}(A, B)向量空间表示。

对于F1×F2F_1 \times F_2上的每个单独连续的双线性形式Φ\Phi,x1↦Φ(x1,x2)x_1 \mapsto \Phi(x_1, x_2)是F1F_1上的连续线性形式,因此存在且仅一个元素rΦ(x2)∈G1{}^r\Phi(x_2) \in G_1使得

Φ(x1,x2)=⟨x1,rΦ(x2)⟩ \Phi(x_1, x_2) = \langle x_1, {}^r\Phi(x_2) \rangle

对于x1∈F1,x2∈F2x_1 \in F_1, x_2 \in F_2(TVS,III, §5, No. 1,(1))。此外,这个公式表明映射x2↦rΦ(x2)x_2 \mapsto {}^r\Phi(x_2)对于F2F_2和G1G_1的(弱)拓扑是线性且连续的。相反,对于F2F_2到G1G_1的每个连续线性映射uu,(x1,x2)↦Φ(x1,x2)=⟨x1,u(x2)⟩(x_1, x_2) \mapsto \Phi(x_1, x_2) = \langle x_1, u(x_2) \rangle是F1×F2F_1 \times F_2和rΦ=u{}^r\Phi = u上的单独连续双线性形式。因此 B(F1,F2)\mathfrak{B}(F_1, F_2) 的定义同构 r:Φ↦rΦr : \Phi \mapsto {}^r\Phi 到L(F2;G1)\mathscr{L}(F_2; G_1),据说是*规范*。

同样,公式

Φ(x1,x2)=⟨lΦ(x1),x2⟩ \Phi(x_1, x_2) = \langle {}^l\Phi(x_1), x_2 \rangle

将B(F1,F2)\mathfrak{B}(F_1, F_2)的定义*典范同构*l:Φ↦lΦl : \Phi \mapsto {}^l\Phi放到L(F1;G2)\mathscr{L}(F_1; G_2)上;显然有交换律图表

B(F1,F2)ll−1r−1L(F1;G2)←tL(F2;G1) \begin{array}{ccc} \mathscr{B}(F_1, F_2) & & \\ l & l^{-1} & r^{-1} \\ & & \\ \mathscr{L}(F_1; G_2) & \xleftarrow{t} & \mathscr{L}(F_2; G_1) \end{array}

其中tt是转置u↦tuu \mapsto {}^t u的同构。鉴于G1G_1和G2G_2上的弱拓扑定义,而且直接的,当B(F1,F2)\mathscr{B}(F_1, F_2)、L(F1;G2)\mathscr{L}(F_1; G_2)、L(F2;G1)\mathscr{L}(F_2; G_1)配备逐点收敛的拓扑时,前面图表中的同构为同构拓扑向量空间结构。

现在令 E,FE, F 为两个 Hausdorff 局部凸空间、E′,F′E', F' 它们各自的对偶;我们用配备了弱拓扑σ(E,E′)\sigma(E, E'),σ(F,F′)\sigma(F, F')的Eσ,FσE_\sigma, F_\sigma空间E,FE, F表示,并用配备了弱拓扑σ(E′,E)\sigma(E', E),σ(F′,F)\sigma(F', F)的Es′,Fs′E'_s, F'_s空间E′,F′E', F'表示。 因此,前面的注在三个空间、B(Eσ,Fs′)\mathscr{B}(E_\sigma, F'_s)、L(Eσ;Fσ)\mathscr{L}(E_\sigma; F_\sigma)和L(Fs′;Es′)\mathscr{L}(F'_s; E'_s)之间建立了典范同构,并且还在三个空间B(Eσ,Fσ)\mathscr{B}(E_\sigma, F_\sigma)、L(Eσ;Fs′)\mathscr{L}(E_\sigma; F'_s)和L(Fσ;Es′)\mathscr{L}(F_\sigma; E'_s)之间建立了典范同构。 人们会发现,B(Eσ,Fσ)\mathscr{B}(E_\sigma, F_\sigma)也等于E×FE \times F上单独连续的双线性形式的空间B(E,F)\mathscr{B}(E, F)(EE和FF配备了它们的原始拓扑),因为EE(分别为FF)上的每个连续线性形式都是连续的EσE_\sigma(分别FσF_\sigma),反之亦然(TVS、II, §6, No. 1 和 No. 2,第 3 条)。

令B(E,F)\mathscr{B}(E, F)为E×FE \times F上连续双线性形式的空间(EE和FF配备其原始拓扑);然后B(E,F)⊂B(E,F)\mathscr{B}(E, F) \subset \mathscr{B}(E, F)。

命题 1 09CS

对于双线性形式Φ∈B(E,F)\Phi \in \mathscr{B}(E, F)到属于到B(E,F)\mathscr{B}(E, F),EE中存在0邻域是充分必要的,其lΦ{}^l \Phi下的像是F′F'的等连续子集。

被以下引用 1

被以下引用 推论

因为,说Φ\Phi是连续的意味着EE(或FF)中存在0的平衡凸邻域VV(或WW),使得∣Φ(x,y)∣≤1|\Phi(x, y)| \leq 1对于x∈Vx \in V,y∈Wy \in W;可以将x∈Vx \in V、y∈Wy \in W写成∣⟨lΦ(x),y⟩∣≤1|\langle {}^l \Phi(x), y \rangle| \leq 1,也可以写成lΦ(V)⊂W∘{}^l \Phi(V) \subset W^\circ; 从而命题,考虑到F′F'的每个等连续子集都包含在FF中0邻域的极坐标中。

推论 09CT

如果Φ\Phi是E×FE \times F上的连续双线性形式,则lΦ{}^l \Phi是EE的连续线性映射进入FF的强对偶Fb′F'_b。此外,如果 EE 和 FF 被范化为空间,则 ∥lΦ∥=∥Φ∥\|{}^l \Phi\| = \|\Phi\|。

引用了 1

引用了 命题 1

第一个断言由命题 1 得出,事实上Fb′F'_b 中 0 的每个邻域都吸收了F′F' 的每个等连续子集。如果 EE 和 FF 被标准化,那么

∥Φ∥=sup⁡∥x∥≤1,∥y∥≤1∣Φ(x,y)∣=sup⁡∥x∥≤1(sup⁡∥y∥≤1∣⟨lΦ(x),y⟩∣)=sup⁡∥x∥≤1∥lΦ(x)∥=∥lΦ∥, \|\Phi\| = \sup_{\|x\| \leq 1, \|y\| \leq 1} |\Phi(x, y)| = \sup_{\|x\| \leq 1} \left( \sup_{\|y\| \leq 1} |\langle l \Phi(x), y \rangle| \right) = \sup_{\|x\| \leq 1} \|l \Phi(x)\| = \|l \Phi\|,

从而第二个断言。

交换E和F的作用,得到类似于命题1及其推论线性映射rΦr \Phi的结果;我们把陈述它们的任务留给了读者。

2. 空间中的一些型具有性质 (GDF)

我们已经知道每个 Fréchet 空间都有性质 (GDF)(TVS,I, §3, No. 3,Th.1 的 Cor. 5)。

命题 2 09CU

— 令 E 为向量空间,(Fα)α∈A(F_\alpha)_{\alpha \in A} 具有性质 (GDF) 的局部紧凑空间族,对于每个α∈A\alpha \in A,令 hαh_\alpha 为 E 中 FαF_\alpha 的线性映射。如果 E 配备有最精细的局部凸拓扑,则使得hαh_\alpha连续,则 E 有性质 (GDF)。

被以下引用 1

被以下引用 命题 3

令E的uu为Banach空间B中的线性映射,使得uu的图Γ\Gamma的点的每个收敛序列的E×BE \times B中的每个极限也为属于 Γ\Gamma。足以证明,对于每个α∈A\alpha \in A,u∘hαu \circ h_\alpha在FαF_\alpha上连续(TVS,II, §4, No. 4,命题5)。现在,令(xn)(x_n)为FαF_\alpha的元素的序列,具有极限aa,并且序列(u(hα(xn)))\left(u(h_\alpha(x_n))\right)具有极限b∈Bb \in B。由于hαh_\alpha是连续的,hα(a)h_\alpha(a)是E中序列(hα(xn))(h_\alpha(x_n))的极限;因此,通过假设 b=u(hα(a))b = u(h_\alpha(a)),并且由于 FαF_\alpha 有性质 (GDF),u∘hαu \circ h_\alpha 是连续的。

推论 09CV

— 具有性质 (GDF) 的局部凸空间的每个商空间都具有性质 (GDF)。

命题 3 09CW

— 自反 Fréchet 空间的强对偶有性质 (GDF)。

引用了 2

引用了 命题 4, IV § 3, 命题 2

这是提案 2 的推论和以下引理(或 TVS、IV, §3, No. 4、提案 4):

引理 09CX

设 F 为 Fréchet 空间,F′F' 为强对偶,F′′F'' 为对偶。如果F′′F''的每个子集,以σ(F′′,F′)\sigma(F'', F')为界,都包含在F的有界子集的闭包(对于σ(F′′,F′)\sigma(F'', F'))中,则F′F'是Banach 空间的序列的直极限。

引用了 3

引用了 推论 2, III § 3, 命题 7, III § 3, 命题 1, IV § 1

例如,令 (Vn)(V_n) 为 F 中 0 的凸、平衡、闭邻域的递减基本序列。对于每个整数 nn,令 GnG_n 为F′F' 的线性子空间,由 VnV_n 的极Vn∘V_n^\circ 生成。在GnG_n中,Vn∘V_n^\circ是吸收凸集合,因此其标距pnp_n在GnG_n上为范数;此外,Vn∘V_n^\circ是强对偶F′F'的完整子集(TVS,III, §3, No. 8,第11条命题);因此GnG_n,配备范数pnp_n,是Banach空间(GT,III, §3, No. 5,第9号提案的Cor.2)。我们将证明F′F'上的强拓扑是GnG_n上这些Banach空间拓扑的直极限,或者再次证明,对于F′F'的强闭、平衡、凸子集U作为0的强邻域,它吸收每个Vn∘V_n^\circ。显然这个条件是必须的;要想证明它是充分的,只要证明 U 包含一桶 F′F' 就足够了。事实上,它在 F′′F'' 中的极点 U∘U^\circ 将被限制为 σ(F′′,F′)\sigma(F'', F'),因此,通过假设,将包含在 F 的有界子集 B 的闭包(对于 σ(F′′,F′)\sigma(F'', F'))中,从中可以结论 U(对于σ(F′,F′′)\sigma(F', F'') 是封闭的) 包含于 0 的强邻域B∘B^\circ(TVS、II, §6, No. 3、Th.1 和§8, No. 4)。

到假设,对于每个整数nn,都存在数λn>0\lambda_n > 0,使得λnVn∘⊂12U\lambda_n V_n^\circ \subset \frac{1}{2}U;令AnA_n为i≤ni \leq n的λiVi∘\lambda_i V_i^\circ的并的凸包络。然后每nn对应An⊂12UA_n \subset \frac{1}{2}U;令 W 为 AnA_n 的并; W是一个凸出的、平衡的、吸收性的集合,包含在12U\frac{1}{2}U中,并且足以表明它的强封闭性(它是一个桶)包含在U中。

因而,令x′x'是F′F'的点,而不是属于到U。由于每个Vn∘V_n^\circ对于σ(F′,F)\sigma(F', F)来说都是紧致的,AnA_n也是如此(TVS,II, §2, No. 6,命题15),并且从x′∉2Anx' \notin 2A_n开始,存在元素 xnx_n 属于到 F 中AnA_n 的极点,使得 ⟨x′,xn⟩=2\langle x', x_n \rangle = 2(TVS,II, §5, No. 3,命题 4)。 序列(xn)(x_n)在F中有界:对于每个y′∈F′y' \in F'属于到一些Vk∘V_k^\circ,因而∣⟨y′,xn⟩∣≤λk−1|\langle y', x_n \rangle| \leq \lambda_k^{-1}对于n≥kn \geq k,从而我们的断言(TVS,IV, §1, No. 1,提案1)。令 C 为 F 包含所有xnx_n 中的有界平衡凸集合;那么C∘C^\circ是F′F'中0的邻域,F′′F''中C∘C^\circ的极C∘∘C^{\circ\circ}对于σ(F′′,F′)\sigma(F'', F')来说是紧致的(TVS,III, §3, No. 4,第4条命题的Cor.2和第7条命题No. 5)。因而,可以看到序列(xn)(x_n)在F′′F''中对于σ(F′′,F′)\sigma(F'', F')有一个集群点x′′x'';显然,⟨x′,x′′⟩=2\langle x', x'' \rangle = 2,另一方面,对于每个nn,x′′x''属于到F′′F''中AnA_n的极点,因此到F′′F''中W的W∘W^\circ极点。由此,x′∉W∘∘x' \notin W^{\circ\circ}的一个结论,因此不在σ(F′,F′′)\sigma(F', F'')的W闭包中(TVS,II, §6, No. 3,Th.1和§8, No. 4),因而*更不必说*对于强拓扑,完成证明。

习题

Google 翻译生成的粗略草稿,质量较低。术语依照术语表,但句子可能有误;之后会由仔细的译文取代。