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。

§ 7。 HAUSDOFF 的收敛性级数(真实或复杂的情况)

在本段中,我们假设 KK 是域 R\mathbf{R} 或 C\mathbf{C} 之一,其通常的绝对值值。回想一下,KK 上的可规范代数是 KK 上的(不一定是关联的)代数和拓扑 T\mathscr{T},具有以下属性: (1) T\mathscr{T}可由范数定义: (2) A×AA \times A到AA的映射(x,y)↦xy(x, y) \mapsto xy是连续的。 代数超过KK是代数AA超过KK和范数,使得∥xy∥≤∥x∥ ∥y∥\|xy\| \leq \|x\|\ \|y\|对于AA中的所有x,yx, y。 我们用gg表示KK上的完全可范化李代数。我们对 gg 和数 M>0M > 0 选择范数这样

∥[x,y]∥≤M∥x∥ ∥y∥for x,y in g. \|[x, y]\| \leq M \|x\|\ \|y\| \quad \text{for } x, y \text{ in } g.

1. gg 中值的连续多项式

设 II 为有限集合,并令 P(gI;g)P(g^I; g)(分别为 P^(gI;g)\hat{P}(g^I; g))为向量空间的*连续多项式*(分别为*形式幂级数,具有连续分量*)在 gIg^I 和值上在gg。回忆一下(*可微分和解析流形*,R,附录),P(gI;g)P(g^I; g)的毕业为型NI\mathbf{N}^I,并且P^(gI;g)\hat{P}(g^I; g)是通过过滤定义的向量空间P(gI;g)P(g^I; g)和拓扑的完成来识别的与P(gI;g)P(g^I; g)的毕业有关。此外,P(gI;g)P(g^I; g)是分级的李代数,其括号由[f,g](x)=[f(x),g(x)][f, g](x) = [f(x), g(x)]定义,对于f, g in P(g^I; g), x \in g^I;这个李代数结构可以通过连续性扩展到P^(gI;g)\hat{P}(g^I; g),并使其成为完整的Hausdorff过滤李代数。

到§ 6, no. 3的命题 2,L^(I)\hat{L}(I)的李代数同态ϕI:u↦u~\phi_I : u \mapsto \tilde{u}到P^(gI;g)\hat{P}(g^I; g)映射指标i到pri\mathrm{pr}_i的不定从 pri∈P(gI;g)\mathrm{pr}_i \in P(g^I; g) 开始,所有i∈Ii \in I。由此可知 u~∈P(gI;g)\tilde{u} \in P(g^I; g) 对应 u∈L(I)u \in L(I);更准确地说,当u∈L(I)u \in L(I)时,u~\tilde{u}只是§ 2, no. 4的多项式映射(ti)↦u((ti))(t_i) \mapsto u((t_i))。另一方面,显然 ϕI\phi_I 与 L(I)L(I) 和 P(gI;g)P(g^I; g) 的多级数兼容。如果u=∑v∈NIuvu = \sum_{v \in \mathbf{N}^I} u_v,其中uv∈Lv(I)u_v \in L^v(I)代表v∈NIv \in \mathbf{N}^I,那么

u~=∑v∈NIu~v,where u~v∈Pv(gI;g). \tilde{u} = \sum_{v \in \mathbf{N}^I} \tilde{u}_v, \quad \text{where } \tilde{u}_v \in P_v(g^I; g).

令u=(uj)j∈Ju = (u_j)_{j \in J}是L^(I)\hat{L}(I)的元素的有限族,令v∈L^(J)v \in \hat{L}(J)并令w=v∘uw = v \circ u(§ 6, no. 3)。我们写u~=(u~j)j∈J∈g\tilde{u} = (\tilde{u}_j)_{j \in J} \in \mathfrak{g}。然后

(2)

v~∘u~=(v∘u)∼. \tilde{v} \circ \tilde{u} = (v \circ u)^{\sim}.

接下来是通过 § 6, no. 3 的连续性公式 (7) 以及可微分和解析流形、R、附录、no. 6 进行扩展。

2. 群由完整规范定义的细菌李代数

令 H=∑r,s≥0Hr,s∈L^(U,V)H = \sum_{r,s \geq 0} H_{r,s} \in \hat{L}(U, V) 为 Hausdorff 级数 (§ 6, no. 4, 定义 1)。我们将证明相应的正式幂级数

(3)

H~=∑r,s≥0H~r,s∈P^(g×g,g) \tilde{H} = \sum_{r,s \geq 0} \tilde{H}_{r,s} \in \hat{P}(g \times g, g)

是收敛的(可微且解析流形,R,3.1.1)。

我们介绍以下正式的幂级数η∈Q[[U,V]]\eta \in \mathbf{Q}[[U, V]]

(4)

η(U,V)=−log⁡(2−exp⁡(U+V)) \eta(U, V) = -\log(2 - \exp(U + V))
(5)
=∑m≥11m(exp⁡(U+V)−1)m = \sum_{m \geq 1} \frac{1}{m} (\exp(U + V) - 1)^m
(6)
=∑m≥11m∑r1,…,rms1,…,smUr1Vs1r1!Ur2Vs2r2!⋯UrmVsmsm!. = \sum_{m \geq 1} \frac{1}{m} \sum_{\substack{r_1, \ldots, r_m \\ s_1, \ldots, s_m}} \frac{U^{r_1} V^{s_1}}{r_1!} \frac{U^{r_2} V^{s_2}}{r_2!} \cdots \frac{U^{r_m} V^{s_m}}{s_m!}.

因此

(7)

η(U,V)=∑r,s≥0ηr,sUrVs, \eta(U, V) = \sum_{r,s \geq 0} \eta_{r,s} U^r V^s,

哪里

ηr,s=∑m≥11m∑r1+⋯+rm=rs1+⋯+sm=sri+si≥11r1!…rm!s1!…sm!. \eta_{r,s} = \sum_{m \geq 1} \frac{1}{m} \sum_{\substack{r_1 + \cdots + r_m = r \\ s_1 + \cdots + s_m = s \\ r_i + s_i \geq 1}} \frac{1}{r_1! \ldots r_m! s_1! \ldots s_m!}.
现在让uu和vv是两个正的实数,使得u+v<log⁡2u + v < \log 2;然后0≤exp⁡(u+v)−1<10 \leq \exp(u + v) - 1 < 1;将UU替换为uu,将VV替换为vv,由(5)和(6)推导出级数是收敛的,上述计算意味着:
∑r,s≥0ηr,survs=−log⁡(2−exp⁡(u+v))<+∞. \sum_{r, s \geq 0} \eta_{r,s} u^r v^s = -\log(2 - \exp(u + v)) < +\infty.
令 r,s≥0r, s \geq 0 且令 ∥H~r,s∥\| \tilde{H}_{r,s} \| 为连续多项式 H~r,s\tilde{H}_{r,s} 的范数(可微且解析流形、R、附录、no. 2)。

引理 1 0A6L

∥H~r,s∥≤Mr+s−1ηr,s. \| \tilde{H}_{r,s} \| \leq M^{r+s-1} \eta_{r,s}.
令ri,sir_i, s_i在N\mathbf{N}中,对于1≤i≤m1 \leq i \leq m,有sm=1s_m = 1;我们写 r=∑iri,s=∑isir = \sum_i r_i, s = \sum_i s_i 并考虑 L({U,V})L(\{U, V\}) 的以下元素:
Z=((∑i=1m−1(ad U)ri(ad V)si)(ad U)rm)(V). Z = \left( \left( \sum_{i=1}^{m-1} (\mathrm{ad}\ U)^{r_i} (\mathrm{ad}\ V)^{s_i} \right) (\mathrm{ad}\ U)^{r_m} \right)(V).
然后是Z~=f∘p\tilde{Z} = f \circ p,其中ff是gr+sg^{r+s}到gg的以下(r+s)(r+s)线性映射:
(x1,…,xr,y1,…,ys)↦(ad(x1)∘⋯∘ad(xr)∘ad(y1)∘⋯∘ad(ys))(ys) (x_1, \ldots, x_r, y_1, \ldots, y_s) \mapsto (\mathrm{ad}(x_1) \circ \cdots \circ \mathrm{ad}(x_r) \circ \mathrm{ad}(y_1) \circ \cdots \circ \mathrm{ad}(y_s))(y_s)
其中 pp 是 g2g^2 的映射到 gr+sg^{r+s} 的结果:
(x,y)↦(x,…,x⏟r,y,…,y⏟s); (x, y) \mapsto (\underbrace{x, \ldots, x}_{r}, \underbrace{y, \ldots, y}_{s});
因此∥Z~∥≤∥f∥≤Mr+s−1\| \tilde{Z} \| \leq \| f \| \leq M^{r+s-1}(可微分和解析流形,R,附录)。将应用这些不等式与§ 6, no. 4的公式(9)右侧的各个项,我们得到:
∥(Hr,s′)∼∥≤Mr+s−1r+s∑m≥11m∑r1+⋯+rm=rs1+⋯+sm=sr1+s1≥1,…,rm−1+sm−1≥11r1!…rm!s1!…sm!. \|(H'_{r,s})\sim\| \leq \frac{M^{r+s-1}}{r+s} \sum_{m \geq 1} \frac{1}{m} \sum_{\substack{r_1 + \cdots + r_m = r \\ s_1 + \cdots + s_m = s \\ r_1 + s_1 \geq 1, \ldots, r_{m-1} + s_{m-1} \geq 1}} \frac{1}{r_1! \ldots r_m! s_1! \ldots s_m!}.
类似的论证给出
∥(Hr,s′′)∼∥≤Mr+s−1r+s∑m≥11m∑r1+⋯+rm−1=r−1s1+⋯+sm−1=sr1+s1≥1,…,rm−1+sm−1≥11r1!…rm−1!s1!…sm−1! \|(H''_{r,s})\sim\| \leq \frac{M^{r+s-1}}{r+s} \sum_{m \geq 1} \frac{1}{m} \sum_{\substack{r_1 + \cdots + r_{m-1} = r-1 \\ s_1 + \cdots + s_{m-1} = s \\ r_1 + s_1 \geq 1, \ldots, r_{m-1} + s_{m-1} \geq 1}} \frac{1}{r_1! \ldots r_{m-1}! s_1! \ldots s_{m-1}!}

引用了 1 · 被以下引用 1

引用了 II § 6. 。豪斯多夫级数

被以下引用 命题 1

从而,由 (8)

∥H~r,s∥<ηr,sMr+s−1r+s≤ηr,sMr+s−1, \|\tilde{H}_{r,s}\| < \eta_{r,s} \frac{M^{r+s-1}}{r+s} \leq \eta_{r,s} M^{r+s-1},

这就证明了引理。

命题 1 0A6M

形式幂级数* H~\tilde{H} 是收敛的级数 (可微分和解析流形, R, 3.1.1); 其绝对收敛域(*可微分和解析流形*,R,3.1.4)*包含开集合

引用了 1 · 被以下引用 2

引用了 引理 1

被以下引用 § 7. 。 HAUSDOFF 的收敛性级数(真实或复杂的情况), 习题 1, § 7

Ω={(x,y)∈g×g∣∥x∥+∥y∥<1Mlog⁡2}. \Omega = \left\{ (x, y) \in g \times g \mid \|x\| + \|y\| < \frac{1}{M} \log 2 \right\}.

令u,vu, v为两个实数>0> 0,使得u+v<1Mlog⁡2u + v < \frac{1}{M} \log 2;那么(引理1)

(12)M∑r,s≥0∥H~r,s∥urvs≤∑r,s≥0ηr,sMr+survs=−log⁡(2−exp⁡M(u+v))<+∞ \text{(12)} \quad M \sum_{r,s \geq 0} \|\tilde{H}_{r,s}\| u^r v^s \\ \leq \sum_{r,s \geq 0} \eta_{r,s} M^{r+s} u^r v^s = -\log(2 - \exp M(u + v)) < +\infty
由(9)。

令h:Ω→gh : \Omega \to g表示由H~\tilde{H}定义的*解析函数*(*可微分且解析流形*,R,3.2.9),即由公式定义

(13)h(x,y)=∑r,s≥0H~r,s(x,y)=∑r,s≥0Hr,s(x,y)for (x,y)∈Ω. \text{(13)} \quad h(x, y) = \sum_{r,s \geq 0} \tilde{H}_{r,s}(x, y) = \sum_{r,s \geq 0} H_{r,s}(x, y) \quad \text{for } (x, y) \in \Omega.

这个函数被称为 gg 相对于 MM 的 Hausdorff 函数(或者在不会引起混淆的情况下简称为 gg 的 Hausdorff 函数)。 注 Hr,s(U,−U)=0H_{r,s}(U, -U) = 0 如果 r+s≥2r + s \geq 2 因此

(14)h(x,−x)=0for ∥x∥<12Mlog⁡2. \text{(14)} \quad h(x, -x) = 0 \quad \text{for } \|x\| < \frac{1}{2M} \log 2.

同样

(15)h(0,x)=h(x,0)=xfor ∥x∥<1Mlog⁡2. \text{(15)} \quad h(0, x) = h(x, 0) = x \quad \text{for } \|x\| < \frac{1}{M} \log 2.

命题 2 0A6N

让

引用了 2

引用了 命题 4, II § 6, III § 1. 。 李群

Ω′={(x,y,z)∈g×g×g∣∥x∥+∥y∥+∥z∥<1Mlog⁡32}. \Omega' = \left\{ (x, y, z) \in g \times g \times g \mid \|x\| + \|y\| + \|z\| < \frac{1}{M} \log \frac{3}{2} \right\}.

如果(x,y,z)∈Ω′(x, y, z) \in \Omega',*那么*

(16)(x,y)∈Ω,(h(x,y),z)∈Ω,(y,z)∈Ω,(x,h(y,z))∈Ω \text{(16)} \quad (x, y) \in \Omega, \quad (h(x, y), z) \in \Omega, \quad (y, z) \in \Omega, \quad (x, h(y, z)) \in \Omega
和
(17)h(h(x,y),z)=h(x,h(y,z)). \text{(17)} \quad h(h(x, y), z) = h(x, h(y, z)).

设 (x,y,z)∈Ω′(x, y, z) \in \Omega';显然(x,y)∈Ω(x, y) \in \Omega和(y,z)∈Ω(y, z) \in \Omega。此外:

∥h(x,y)∥≤∑r,s∥Hr,s∥∥x∣r∥y∣s, \|h(x, y)\| \leq \sum_{r, s} \|H_{r,s}\| \|x|r\|y|s,

因此由 (13)

∥h(x,y)∥≤−1Mlog⁡(2−exp⁡M(∥x∥+∥y∥)). \|h(x, y)\| \leq -\frac{1}{M} \log(2 - \exp M(\|x\| + \|y\|)).

现在M(∥x∥+∥y∥)<log⁡32−M∥z∥M(\|x\| + \|y\|) < \log \frac{3}{2} - M\|z\|;我们写u=exp⁡(M∥z∥)u = \exp(M\|z\|);然后 1≤u≤321 \leq u \leq \frac{3}{2} 和

M(∥h(x,y)∥+∥z∥)<−log⁡(2−exp⁡(log⁡32−M∥z∥))+M∥z∥=−log⁡(2−32u)+log⁡u=log⁡2u24u−3=log⁡(2+2(u−1)(u−3)4u−3)≤log⁡2. \begin{align*} M(\|h(x, y)\| + \|z\|) &< -\log(2 - \exp(\log \frac{3}{2} - M\|z\|)) + M\|z\| \\ &= -\log\left(2 - \frac{3}{2u}\right) + \log u = \log \frac{2u^2}{4u - 3} \\ &= \log\left(2 + \frac{2(u - 1)(u - 3)}{4u - 3}\right) \leq \log 2. \end{align*}

我们也看到类似的(x,h(y,z))∈Ω(x, h(y, z)) \in \Omega。

现在我们证明(17)。在李代数L^({U,V,W})\hat{L}(\{U, V, W\}),

H(H(U,V),W)=H(U,H(V,W)) H(H(U, V), W) = H(U, H(V, W))

命题 4 / § 6, no. 5。根据 no. 1、公式 (2),我们有 P^(g×g×g,g)\hat{P}(g \times g \times g, g) 关系

H~∘(H~×Idg)=H~∘(Idg×H~). \tilde{H} \circ (\tilde{H} \times \mathrm{Id}_g) = \tilde{H} \circ (\mathrm{Id}_g \times \tilde{H}).

通过*可微分和解析流形*,R,3.1.9,存在数ε>0\varepsilon > 0,使得当∥x∥,∥y∥\|x\|, \|y\|和∥z∥\|z\|为≤ε\leq \varepsilon时,公式(17)为真。但函数(x,y,z)↦h(h(x,y),z)(x, y, z) \mapsto h(h(x, y), z)和(x,y,z)↦h(x,h(y,z))(x, y, z) \mapsto h(x, h(y, z))在Ω′\Omega'上是解析函数,在gg上是值(*可微且解析流形*,R,3.2.7)。由于 Ω′\Omega' 已连通,并且它们重合位于 0 的邻域中,因此它们相等(*可微且解析流形*,R,3.2.5)。

上述结果意味着:

令α\alpha为实数,使得0<α≤13Mlog⁡320 < \alpha \leq \frac{1}{3M} \log \frac{3}{2}。让

G={x∈g∣∥x∥<α}, G = \{x \in g \mid \|x\| < \alpha\},

Θ={(x,y)∈G×G∣h(x,y)∈G} \Theta = \{(x, y) \in G \times G \mid h(x, y) \in G\}
并且m:Θ→Gm : \Theta \to G是hh至Θ\Theta中的限制。然后: (1) Θ\Theta 在 G×GG \times G 开,mm 解析。 (2) x∈Gx \in G 意味着(0,x)∈Θ(0, x) \in \Theta、(x,0)∈Θ(x, 0) \in \Theta 和m(0,x)=m(x,0)=xm(0, x) = m(x, 0) = x。 (3) x∈Gx \in G 意味着−x∈G-x \in G、(x,−x)∈Θ(x, -x) \in \Theta、(−x,x)∈Θ(-x, x) \in \Theta 和

m(x,−x)=m(−x,x)=0. m(x, -x) = m(-x, x) = 0.

(4) 设 x, y, z 为 G 的元素,使得 (x, y) ε θ,(m(x, y), z) ε θ,(y, z) ε θ 且 (x, m(y, z)) ε θ。然后 m(m(x, y), z) = m(x, m(y, z))。

在其他字 (章 III, § 1) 中,如果我们写 −x = σ(x),则四元组 (G, 0, σ, m) 是 K 上的李群胚芽。

3. 完全范数结合律中的指数代数

在这个没有。我们用 A 表示一个完全规范的单位结合词代数(一般拓扑、章 IX, § 3, no. 7)。然后\|x.y\| ≤ \|x\|。 \|y\|对于 A 中的 x、y。

令 I 为有限集合,并令 P^(AI;A)\hat{P}(A^I; A) 为形式幂级数的向量空间,其中连续分量在 AIA^I 上,值在 A 中(可微分和解析流形,R, 附录, no. 5) 和代数结构通过写得到

f.g=m∘(f,g)for f,g in P^(AI;A), f.g = m \circ (f, g) \quad \text{for } f, g \text{ in } \hat{P}(A^I; A),

其中m:A×A→Am : A \times A \to A表示A上的乘法。按照no. 1中的论证并使用§ 5, no. 1的命题1,我们定义是单位代数u↦u~u \mapsto \tilde{u}的连续同态 A^(I)\hat{A}(I) 变为 P^(AI;A)\hat{P}(A^I; A) 映射指标 i 到 pripr_i 的不定;将L^(I)\hat{L}(I)的同态扩展李代数同态转换为no. 1中定义的P^(AI;A)\hat{P}(A^I; A)。如果 u=∑vuvu = \sum_v u_v 和 uv∈Av(I)u_v \in A^v(I) 对应 v∈NIv \in \mathbf{N}^I,则 u~=∑vu~v\tilde{u} = \sum_v \tilde{u}_v,其中 u~v\tilde{u}_v 是多项式映射 (ti)i∈I↦uv((ti))(t_i)_{i \in I} \mapsto u_v((t_i))。

令u=(uj)j∈Iu = (u_j)_{j \in I}为A^(I)\hat{A}(I)的元素的有限族,令v∈A^(J)v \in \hat{A}(J)并写作w=v∘uw = v \circ u(§ 5, no. 1)。然后

(v∘u)∼=v~∘u~. (v \circ u)^{\sim} = \tilde{v} \circ \tilde{u}.

接下来通过 § 5, no. 1 的连续性公式 (2) 以及可微分和解析流形、R、附录、no. 6 进行扩展。

特别是,我们取 I = {U}、认同 A 和 A(U)A^{(U)},并考虑 P^(A;A)\hat{P}(A; A) 中级数 e(U)=∑n≥1Un/n!e(U) = \sum_{n \geq 1} U^n/n! 和 l(U)=∑n≥1(−1)n−1Un/nl(U) = \sum_{n \geq 1} (-1)^{n-1} U^n/n 的像 e~\tilde{e} 和 l~\tilde{l}。然后∥U~n∥≤1\|\tilde{U}^n\| \leq 1对于∥x1…xn∥≤∥x1∥…∥xn∥\|x_1 \ldots x_n\| \leq \|x_1\| \ldots \|x_n\|对于A中的x1,…,xnx_1, \ldots, x_n。因此e~\tilde{e}(或l~\tilde{l})的绝对收敛半径是无穷大(或≥1\geq 1)。

我们将用eAe_A(或lAl_A)表示由收敛级数e~\tilde{e}(或l~\tilde{l})定义的A到A(或B到A,其中B是A的开单位球)的解析映射,我们将写成exp⁡A(x)=1+eA(x)\exp_A(x) = 1 + e_A(x)(对于x∈Ax \in A)和

log⁡A(x)=lA(x−1) \log_A(x) = l_A(x - 1)

(对于 x∈A,∥x−1∥<1x \in A, \|x - 1\| < 1)。然后

exp⁡Ax=∑n≥0xnn!(x∈A) \exp_A x = \sum_{n \geq 0} \frac{x^n}{n!} \quad (x \in A)

(20) log⁡Ax=∑n≥1(−1)n−1(x−1)nn(x∈A,∥x−1∥<1).\log_A x = \sum_{n \geq 1} (-1)^{n-1} \frac{(x-1)^n}{n} \quad (x \in A, \|x-1\| < 1).

作为 (e∘l)(U)=(l∘e)(U)=U(e \circ l)(U) = (l \circ e)(U) = U (cf. § 6, no. 1),除以 (18) e~∘l~=l~∘e~=IdA\tilde{e} \circ \tilde{l} = \tilde{l} \circ \tilde{e} = \mathrm{Id}_A。 因此(*可微分和解析流形*,R,3.1.9) (21) exp⁡A(log⁡A(x))=x(x∈A,∥x−1∥≤1)\exp_A(\log_A(x)) = x \quad (x \in A, \|x-1\| \leq 1) (22) log⁡A(exp⁡A(x))=x(x∈A,∥x∥<log⁡2)\log_A(\exp_A(x)) = x \quad (x \in A, \|x\| < \log 2) 因为∥x∥<log⁡2\|x\| < \log 2意味着∥exp⁡A(x)−1∥≤exp⁡∥x∥−1<1\|\exp_A(x) - 1\| \leq \exp \|x\| - 1 < 1。

最后我们将 A 视为完全范数李代数。然后

∥[x,y]∥=∥xy−yx∥≤2∥x∥⋅∥y∥. \|[x, y]\| = \|xy - yx\| \leq 2\|x\|\cdot\|y\|.
命题 1 of no. 2 意味着形式幂级数 H~\tilde{H} 包含集合的绝对收敛域
Ω={x,y)∈A×A∣∥x∥+∥y∥<12log⁡2}. \Omega = \{x, y) \in A \times A \mid \|x\| + \|y\| < \frac{1}{2} \log 2\}.
因此 H~\tilde{H} 定义是解析的函数 h:Ω→Ah : \Omega \to A。然后h(x,y)=∑r,sHr,s(x,y)h(x, y) = \sum_{r,s} H_{r,s}(x, y)(cf.§ 3, no. 1,*注4*)。

命题 3 0A6O

对于∥x∥+∥y∥<12log⁡2\|x\| + \|y\| < \frac{1}{2} \log 2,* (23) exp⁡Ax⋅exp⁡Ay=exp⁡Ah(x,y).\exp_A x \cdot \exp_A y = \exp_A h(x, y). 由 (18) 和关系 euev=eu+ve^u e^v = e^{u+v} 得出

m∘(1+e~,1+e~)=(1+e~)∘H~ m \circ (1 + \tilde{e}, 1 + \tilde{e}) = (1 + \tilde{e}) \circ \tilde{H}
在P^(A×A;A)\hat{P}(A \times A; A)。因此,我们从 可微分和解析流形, R, 3.1.9 中推断出 (23) 对于足够接近 (0,0)(0, 0) 的 (x,y)(x, y) 成立,从而命题遵循解析延拓 (可微分和解析流形, R, 3.2.5)。

习题

参见习题为 § 7。

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。