泛函分析与偏微分方程(三):弱拓扑、凸集与线性算子

1 弱拓扑与弱收敛

定义 1.1(弱拓扑)

EEE为赋范线性空间,E∗E^*E为其连续对偶。弱拓扑σ(E,E∗)\sigma(E,E^*)σ(E,E)是使得所有f∈E∗f\in E^*fE都连续的最弱拓扑。 等价地:在点x0x_0x0的一组弱邻域基可取为
U(x0;f1,…,fm,ε)={ x∈E: ∣fi(x−x0)∣<ε, i=1,…,m}. U(x_0; f_1,\dots,f_m,\varepsilon) =\{x\in E:\ |f_i(x-x_0)|<\varepsilon,\ i=1,\dots,m\}.U(x0;f1,,fm,ε)={xE: fi(xx0)<ε, i=1,,m}.

定义 1.2(弱收敛)

xnx_nxn在弱拓扑下收敛到xxx(记为xn⇀xx_n\rightharpoonup xxnx),若对任意弱邻域UUU(关于xxx)存在NNN使得n≥Nn\ge NnNxn∈Ux_n\in UxnU

命题 1.1(弱收敛的泛函刻画)

xn⇀x⟺∀f∈E∗, f(xn)→f(x). x_n\rightharpoonup x \quad\Longleftrightarrow\quad \forall f\in E^*,\ f(x_n)\to f(x).xnxfE, f(xn)f(x).

证明:由定义 1.1 的邻域基,收敛等价于对任意有限个f1,…,fmf_1,\dots,f_mf1,,fm同时满足
∣fi(xn−x)∣→0(i=1,…,m), |f_i(x_n-x)|\to 0\quad (i=1,\dots,m),fi(xnx)0(i=1,,m),
进而等价于对每个f∈E∗f\in E^*fE都有f(xn)→f(x)f(x_n)\to f(x)f(xn)f(x)□\square

命题 1.2(强收敛推出弱收敛)

∥xn−x∥→0\|x_n-x\|\to 0xnx0,则xn⇀xx_n\rightharpoonup xxnx

证明:任取f∈E∗f\in E^*fE
∣f(xn)−f(x)∣=∣f(xn−x)∣≤∥f∥ ∥xn−x∥→0. |f(x_n)-f(x)|=|f(x_n-x)|\le \|f\|\,\|x_n-x\|\to 0.f(xn)f(x)=f(xnx)fxnx0.
□\square

例题 1.1(ℓ2\ell^22en⇀0e_n\rightharpoonup 0en0但不强收敛)

E=ℓ2E=\ell^2E=2中令ene_nen为标准基。证明en⇀0e_n\rightharpoonup 0en0,且∥en∥↛0\|e_n\|\not\to 0en0

:因(ℓ2)∗≅ℓ2(\ell^2)^*\cong \ell^2(2)

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