Definições preliminares Editar
Espaços métricos Editar Sejam
M
{\displaystyle M}
d
{\displaystyle d}
métrica em
M
{\displaystyle M}
M
{\displaystyle M}
d
{\displaystyle d}
espaço métrico .
Espaço vetorial normado Editar Seja
E
{\displaystyle E}
espaço vectorial sobre um corpo e
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
norma de
E
{\displaystyle E}
E
{\displaystyle E}
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
espaço vetorial normado .
Um espaço normado (
E
{\displaystyle E}
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
espaço métrico (
E
{\displaystyle E}
d
{\displaystyle d}
d
(
x
,
y
)
=
‖
x
−
y
‖
{\displaystyle d(x,y)=\|x-y\|}
x
,
y
∈
E
{\displaystyle \ x,\ y\in E}
De fato, os axiomas da métrica são satisfeitos. Assim, para todo
x
,
y
,
z
∈
E
{\displaystyle \ x,\ y,\ z\in E}
•
d
(
x
,
x
)
=
‖
x
−
x
‖
=
‖
0
‖
=
0
{\displaystyle d(x,x)=\|x-x\|=\|0\|=0}
x
≠
y
{\displaystyle x\neq y}
x
>
y
{\displaystyle x>y}
‖
x
−
y
‖
=
x
−
y
>
0
{\displaystyle \|x-y\|=x-y>0}
d
(
x
,
y
)
>
0
{\displaystyle d(x,y)>0}
Para o caso de
x
<
y
{\displaystyle x<y}
‖
x
−
y
‖
=
−
(
x
−
y
)
=
y
−
x
>
0
{\displaystyle \|x-y\|=-(x-y)=y-x>0}
•
d
(
x
,
y
)
=
‖
x
−
y
‖
=
‖
(
−
1
)
(
y
−
x
)
‖
=
|
−
1
|
.
‖
y
−
x
‖
=
|
1
|
.
‖
y
−
x
‖
=
‖
y
−
x
‖
=
d
(
y
,
x
)
{\displaystyle d(x,y)=\|x-y\|=\|(-1)(y-x)\|=|-1|.\|y-x\|=|1|.\|y-x\|=\|y-x\|=d(y,x)}
•
d
(
x
,
z
)
=
‖
x
−
z
‖
=
‖
x
+
(
−
y
+
y
)
−
z
‖
=
‖
(
x
−
y
)
+
(
y
−
z
)
‖
≤
‖
x
−
y
‖
+
‖
y
−
z
‖
{\displaystyle d(x,z)=\|x-z\|=\|x+(-y+y)-z\|=\|(x-y)+(y-z)\|\leq \|x-y\|+\|y-z\|}
Assim, todo espaço normado (
E
{\displaystyle E}
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
espaço métrico (
E
{\displaystyle E}
d
{\displaystyle d}
d
{\displaystyle d}
‖
.
‖
{\displaystyle \|.\|}
espaço normado é um espaço topológico .
É possível mostrar também que se
E
{\displaystyle E}
d
{\displaystyle d}
d
(
λ
x
,
λ
y
)
=
|
λ
|
d
(
x
,
y
)
,
∀
λ
∈
R
;
∀
x
,
y
∈
E
;
{\textstyle d(\lambda x,\lambda y)=\vert \lambda \vert d(x,y),\;\forall \lambda \in \mathbb {R} ;\;\forall x,y\in E;}
d
(
x
+
z
,
y
+
z
)
=
d
(
x
,
y
)
,
∀
x
,
y
,
z
∈
E
.
{\displaystyle d(x+z,y+z)=d(x,y),\;\forall x,y,z\in E.}
Sequência de Cauchy Editar Uma sequência
(
x
n
)
{\displaystyle (x_{n})}
M
{\displaystyle M}
sequência de Cauchy quando, para todo
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
n
0
∈
N
{\displaystyle n_{0}\in \mathbb {N} }
m
,
n
>
n
0
{\displaystyle m,n>n_{0}}
d
(
x
m
,
x
n
)
<
ϵ
{\displaystyle d(x_{m},x_{n})<\epsilon }
Intuitivamente, à medida que o índice
n
{\displaystyle n}
Espaços métricos completos Editar Um espaço métrico
M
{\displaystyle M}
completo quando toda sequência de Cauchy em
M
{\displaystyle M}
M
{\displaystyle M}
Para mostrar que um espaço métrico
M
{\displaystyle M}
M
{\displaystyle M}
O espaço métrico
Q
{\displaystyle \mathbb {Q} }
(
x
n
)
{\displaystyle (x_{n})}
a
{\displaystyle a}
x
1
=
1
;
x
2
=
1
,
4
;
x
3
=
1
,
41
;
x
4
=
1
,
414...
,
{\displaystyle x_{1}=1;x_{2}=1,4;x_{3}=1,41;x_{4}=1,414...,}
lim
x
n
=
2
{\displaystyle \lim x_{n}={\sqrt {2}}}
(
x
n
)
{\displaystyle (x_{n})}
Q
{\displaystyle \mathbb {Q} }
Q
{\displaystyle \mathbb {Q} }
Um espaço vectorial normado
E
{\displaystyle E}
Espaço de Banach quando for um espaço métrico completo , ou seja, se toda sequência de Cauchy em
E
{\displaystyle E}
E
{\displaystyle E}
Quando queremos mostrar que um espaço é normado, a principal dificuldade ocorre em se demonstrar a desigualdade triangular. Há algumas desigualdades que nos auxiliam bastante neste processo:
Desigualdade de Young Editar Dados
a
,
b
∈
R
,
p
,
q
∈
(
1
,
+
∞
)
{\displaystyle a,b\in \mathbb {R} ,\;p,q\in (1,+\infty )}
a
,
b
>
0
e
1
p
+
1
q
=
1
{\displaystyle a,b>0{\text{ e }}{\frac {1}{p}}+{\frac {1}{q}}=1}
p
e
q
{\displaystyle p{\text{ e }}q}
conjugados de Hölder )¨, vale a desigualdade:
a
b
⩽
a
p
p
+
b
q
q
.
{\displaystyle ab\leqslant {\frac {a^{p}}{p}}+{\frac {b^{q}}{q}}.}
Desigualdade de Hölder Editar Dados
x
=
(
x
1
,
x
2
,
⋯
,
x
n
)
,
y
=
(
y
1
,
y
2
,
⋯
,
y
n
)
∈
R
n
,
p
,
q
∈
(
1
,
+
∞
)
{\displaystyle x=(x_{1},x_{2},\cdots ,x_{n}),\;y=(y_{1},y_{2},\cdots ,y_{n})\in \mathbb {R} ^{n},\;p,q\in (1,+\infty )}
∑
i
=
1
n
|
x
i
y
i
|
⩽
(
∑
i
=
1
n
|
x
i
|
p
)
1
p
(
∑
i
=
1
n
|
y
i
|
q
)
1
q
.
{\displaystyle \sum _{i=1}^{n}\vert x_{i}y_{i}\vert \leqslant \left(\sum _{i=1}^{n}\vert x_{i}\vert ^{p}\right)^{\frac {1}{p}}\left(\sum _{i=1}^{n}\vert y_{i}\vert ^{q}\right)^{\frac {1}{q}}.}
Se definimos um produto coordenada a coordenada em
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
x
y
=
(
x
1
y
1
,
x
2
y
2
,
⋯
,
x
n
y
n
)
{\displaystyle xy=(x_{1}y_{1},x_{2}y_{2},\cdots ,x_{n}y_{n})}
‖
x
y
‖
1
⩽
‖
x
‖
p
‖
y
‖
q
.
{\displaystyle \Vert xy\Vert _{1}\leqslant \Vert x\Vert _{p}\Vert y\Vert _{q}.}
Desigualdade de Minkowski Editar Dados
x
,
y
∈
R
n
e
p
∈
(
1
,
+
∞
)
{\displaystyle x,y\in \mathbb {R} ^{n}{\text{ e }}p\in (1,+\infty )}
‖
x
+
y
‖
p
⩽
‖
x
‖
p
+
‖
y
‖
p
.
{\displaystyle \Vert x+y\Vert _{p}\leqslant \Vert x\Vert _{p}+\Vert y\Vert _{p}.}
Se
X
{\displaystyle X}
Y
⊆
X
{\displaystyle Y\subseteq X}
Y
{\displaystyle Y}
X
{\displaystyle X}
Se
X
{\displaystyle X}
Y
⊆
X
{\displaystyle Y\subseteq X}
Y
{\displaystyle Y}
Y
{\displaystyle Y}
X
{\displaystyle X}
Para todo espaço vetorial normado
X
{\displaystyle X}
X
{\displaystyle X}
X
~
{\displaystyle {\widetilde {X}}}
X
~
{\displaystyle {\widetilde {X}}}
‖
f
‖
=
sup
x
∈
[
0
,
1
]
|
f
(
x
)
|
.
{\displaystyle \|f\|=\sup _{x\in [0,1]}|f(x)|\,.}
Toda função contínua é limitada num compacto , portanto a norma está bem definida. Os axiomas da norma são facilmente verificados. Ainda, convergência nesta norma é equivalente à convergência uniforme . Como convergência uniforme preserva continuidade, o espaço é completo.
Nos espaços euclidianos
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
(
R
n
,
‖
⋅
‖
2
)
{\displaystyle (\mathbb {R} ^{n},\Vert \cdot \Vert _{2})}
‖
x
‖
2
=
x
1
2
+
x
2
2
+
⋯
+
x
n
2
=
(
∑
i
=
1
n
x
i
2
)
1
2
{\displaystyle \Vert x\Vert _{2}={\sqrt {x_{1}^{2}+x_{2}^{2}+\cdots +x_{n}^{2}}}=\left(\sum _{i=1}^{n}x_{i}^{2}\right)^{\frac {1}{2}}}
(
R
n
,
‖
⋅
‖
p
)
{\displaystyle (\mathbb {R} ^{n},\Vert \cdot \Vert _{p})}
p
∈
[
1
,
+
∞
)
{\displaystyle p\in [1,+\infty )}
‖
x
‖
p
=
(
∑
i
=
1
n
|
x
i
|
p
)
1
p
{\displaystyle \Vert x\Vert _{p}=\left(\sum _{i=1}^{n}\vert x_{i}\vert ^{p}\right)^{\frac {1}{p}}}
Os espaços
ℓ
p
{\displaystyle \ell ^{p}}
Editar Vendo que os espaços
R
n
{\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
Tomemos então
p
∈
[
1
,
+
∞
)
{\displaystyle p\in [1,+\infty )}
ℓ
p
=
{
x
=
(
x
i
)
i
∈
N
∈
R
N
|
∑
i
=
1
∞
|
x
i
|
p
<
+
∞
}
{\displaystyle \ell ^{p}=\left\{x=(x_{i})_{i\in \mathbb {N} }\in \mathbb {R} ^{\mathbb {N} }\left|\;\sum _{i=1}^{\infty }\vert x_{i}\vert ^{p}<+\infty \right.\right\}}
Podemos verificar que esse espaço é de fato um espaço vetorial com essas operações, e definindo a norma
‖
⋅
‖
p
=
(
∑
i
=
1
∞
|
x
i
|
p
)
1
p
{\displaystyle \Vert \cdot \Vert _{p}=\left(\sum _{i=1}^{\infty }\vert x_{i}\vert ^{p}\right)^{\frac {1}{p}}}
é possível verificar que
(
ℓ
p
,
‖
⋅
‖
p
)
{\displaystyle (\ell ^{p},\Vert \cdot \Vert _{p})}
O espaço
ℓ
∞
{\displaystyle \ell ^{\infty }}
Editar Tomando novamente o espaço das sequências de números reais, definindo
ℓ
∞
=
{
x
=
(
x
i
)
i
∈
N
∈
R
N
:
(
x
i
)
i
∈
N
é limitada
}
{\displaystyle \ell ^{\infty }=\left\{x=(x_{i})_{i\in \mathbb {N} }\in \mathbb {R} ^{\mathbb {N} }:(x_{i})_{i\in \mathbb {N} }{\text{ é limitada }}\right\}}
e tomando a norma
‖
x
‖
∞
=
sup
i
∈
N
|
x
i
|
{\displaystyle \Vert x\Vert _{\infty }=\sup _{i\in \mathbb {N} }\vert x_{i}\vert }
(
ℓ
∞
,
‖
⋅
‖
∞
)
{\displaystyle (\ell ^{\infty },\Vert \cdot \Vert _{\infty })}
Definindo os subconjuntos de
ℓ
∞
{\displaystyle \ell ^{\infty }}
c
=
{
x
∈
ℓ
∞
:
x
é convergente
}
{\displaystyle c=\{x\in \ell ^{\infty }:x{\text{ é convergente}}\}}
c
0
=
{
x
∈
ℓ
∞
:
x
é convergente a
0
}
{\displaystyle c_{0}=\{x\in \ell ^{\infty }:x{\text{ é convergente a }}0\}}
c
00
=
{
x
∈
ℓ
∞
:
x
é eventualmente nula
}
{\displaystyle c_{00}=\{x\in \ell ^{\infty }:x{\text{ é eventualmente nula}}\}}
Vemos que
c
00
⊆
c
0
⊆
c
⊆
ℓ
∞
{\displaystyle c_{00}\subseteq c_{0}\subseteq c\subseteq \ell ^{\infty }}
c
{\displaystyle c}
c
0
{\displaystyle c_{0}}
ℓ
∞
{\displaystyle \ell ^{\infty }}
O espaço vetorial normado
c
00
{\displaystyle c_{00}}
c
00
{\displaystyle c_{00}}
x
1
=
(
1
,
0
,
0
,
0
,
⋯
)
{\displaystyle x_{1}=(1,0,0,0,\cdots )}
x
2
=
(
1
,
1
2
,
0
,
0
,
⋯
)
{\displaystyle x_{2}=\left(1,{\frac {1}{2}},0,0,\cdots \right)}
x
3
=
(
1
,
1
2
,
1
3
,
0
,
0
,
⋯
)
{\displaystyle x_{3}=\left(1,{\frac {1}{2}},{\frac {1}{3}},0,0,\cdots \right)}
⋮
{\displaystyle \vdots }
x
k
=
(
1
,
1
2
,
⋯
,
1
k
,
0
,
0
,
⋯
)
{\displaystyle x_{k}=\left(1,{\frac {1}{2}},\cdots ,{\frac {1}{k}},0,0,\cdots \right)}
Verificamos que
(
x
k
)
k
∈
N
{\displaystyle (x_{k})_{k\in \mathbb {N} }}
x
=
(
1
,
1
2
,
1
3
,
⋯
,
1
k
,
1
k
+
1
,
⋯
)
∈
ℓ
∞
{\displaystyle x=\left(1,{\frac {1}{2}},{\frac {1}{3}},\cdots ,{\frac {1}{k}},{\frac {1}{k+1}},\cdots \right)\in \ell ^{\infty }}
x
∉
c
00
{\displaystyle x\notin c_{00}}
Espaço da transformações lineares entre espaços normados Editar Dados espaços normados
X
,
Y
{\displaystyle X,Y}
T
:
X
→
Y
{\displaystyle T:X\to Y}
linear, se
T
(
λ
x
1
+
x
2
)
=
λ
T
(
x
1
)
+
T
(
x
2
)
,
∀
λ
∈
R
,
∀
x
1
,
x
2
∈
X
.
{\displaystyle T(\lambda x_{1}+x_{2})=\lambda T(x_{1})+T(x_{2}),\;\forall \lambda \in \mathbb {R} ,\;\forall x_{1},x_{2}\in X.}
contínua em
x
0
{\displaystyle x_{0}}
∀
(
x
n
)
n
∈
N
em
X
,
com
x
n
⟶
n
→
∞
x
0
,
temos que
T
(
x
n
)
⟶
n
→
∞
T
(
x
0
)
{\displaystyle \forall (x_{n})_{n\in \mathbb {N} }{\text{ em }}X,{\text{ com }}x_{n}{\underset {n\to \infty }{\longrightarrow }}\;x_{0},{\text{ temos que }}T(x_{n}){\underset {n\to \infty }{\longrightarrow }}\;T(x_{0})}
contínua, se
T
{\displaystyle T}
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
limitada, se
∃
C
>
0
tal que
‖
T
(
x
)
‖
≤
C
‖
x
‖
,
∀
x
∈
X
.
{\displaystyle \exists \;C>0{\text{ tal que }}\Vert T(x)\Vert \leq C\Vert x\Vert ,\;\forall x\in X.}
É possível mostrar que são equivalentes:
T
{\displaystyle T}
T
{\displaystyle T}
0
X
{\displaystyle 0_{X}}
T
{\displaystyle T}
T
{\displaystyle T}
Definindo o conjunto
L
(
X
,
Y
)
=
{
T
:
x
→
Y
|
T
linear e limitada
}
{\displaystyle {\mathcal {L}}(X,Y)=\{T:x\to Y\;\vert \;T{\text{ linear e limitada}}\}}
‖
T
‖
=
sup
x
∈
B
X
‖
T
(
x
)
‖
{\displaystyle \Vert T\Vert =\sup _{x\in B_{X}}\Vert T(x)\Vert }
B
X
=
{
x
∈
X
:
‖
x
‖
≤
1
}
{\displaystyle B_{X}=\{x\in X:\Vert x\Vert \leq 1\}}
(
L
(
X
,
Y
)
,
‖
⋅
‖
)
{\displaystyle ({\mathcal {L}}(X,Y),\Vert \cdot \Vert )}
Y
{\displaystyle Y}
![[0,1]\,](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/43e2b417e116123c724ee6f69cf309f6ad17a2d0)
![{\displaystyle \|f\|=\sup _{x\in [0,1]}|f(x)|\,.}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e12a23660fe75ff165a053c78bb66066e1591b0f)
