Matematický koncept
v funkční analýza , obor matematiky, algebraický interiér nebo radiální jádro podmnožiny a vektorový prostor je upřesnění pojmu interiér . Je to podmnožina bodů obsažených v dané množině, ve vztahu k nimž je pohlcující , tj radiální body sady.[1] Prvky algebraického interiéru jsou často označovány jako vnitřní body .[2] [3]
Li M je lineární podprostor o X a A ⊆ X { displaystyle A subseteq X} pak algebraický interiér A { displaystyle A} s ohledem na M je:
není M A := { A ∈ X : ∀ m ∈ M , ∃ t m > 0 Svatý. A + [ 0 , t m ] ⋅ m ⊆ A } . { displaystyle operatorname {aint} _ {M} A: = left {a v X: forall m in M, existuje t_ {m}> 0 { text {s.t. }} a + [0, t_ {m}] cdot m subseteq A right }.} kde je to jasné není M A ⊆ A { displaystyle operatorname {aint} _ {M} A subseteq A} a pokud není M A ≠ ∅ { displaystyle operatorname {aint} _ {M} A neq emptyset} pak M ⊆ aff ( A − A ) { displaystyle M subseteq operatorname {aff} (A-A)} , kde aff ( A − A ) { displaystyle operatorname {aff} (A-A)} je afinní trup z A − A { displaystyle A-A} (což se rovná rozpětí ( A − A ) { displaystyle operatorname {span} (A-A)} ).
Algebraický interiér (jádro) Sada není X A { displaystyle operatorname {aint} _ {X} A} se nazývá algebraický interiér A nebo jádro A a je označen A i { displaystyle A ^ {i}} nebo jádro A { displaystyle operatorname {jádro} A} . Formálně, pokud X { displaystyle X} je vektorový prostor pak algebraický interiér A ⊆ X { displaystyle A subseteq X} je
není X A := jádro ( A ) := { A ∈ A : ∀ X ∈ X , ∃ t X > 0 , ∀ t ∈ [ 0 , t X ] , A + t X ∈ A } . { displaystyle operatorname {aint} _ {X} A: = operatorname {core} (A): = left {a v A: forall x v X, existuje t_ {x}> 0, forall t in [0, t_ {x}], a + tx in A right }.} [5] Li A není-prázdný, pak jsou tyto další podmnožiny užitečné také pro výroky mnoha vět v konvexní funkční analýze (například Ursescuova věta ):
i C A := { i A -li aff A je uzavřená sada, ∅ v opačném případě { displaystyle {} ^ {ic} A: = { begin {cases} {} ^ {i} A & { text {if}} operatorname {aff} A { text {je uzavřená množina,}} prázdná sada a { text {jinak}} end {případy}}} i b A := { i A -li rozpětí ( A − A ) je sudový lineární podprostor o X pro všechny / všechny A ∈ A , ∅ v opačném případě { displaystyle {} ^ {ib} A: = { begin {cases} {} ^ {i} A & { text {if}} operatorname {span} (Aa) { text {je sudový lineární podprostor }} X { text {pro libovolné / všechny}} a v A { text {,}} prázdná sada & { text {jinak}} end {případy}}} Li X je Fréchetový prostor , A je konvexní a aff A { displaystyle operatorname {aff} A} je uzavřen X pak i C A = i b A { displaystyle {} ^ {ic} A = {} ^ {ib} A} ale obecně je možné mít i C A = ∅ { displaystyle {} ^ {ic} A = emptyset} zatímco i b A { displaystyle {} ^ {ib} A} je ne prázdný.
Příklad Li A = { X ∈ R 2 : X 2 ≥ X 1 2 nebo X 2 ≤ 0 } ⊆ R 2 { displaystyle A = {x in mathbb {R} ^ {2}: x_ {2} geq x_ {1} ^ {2} { text {or}} x_ {2} leq 0 } subseteq mathbb {R} ^ {2}} pak 0 ∈ jádro ( A ) { displaystyle 0 in operatorname {core} (A)} , ale 0 ∉ int ( A ) { displaystyle 0 not in operatorname {int} (A)} a 0 ∉ jádro ( jádro ( A ) ) { displaystyle 0 not in operatorname {jádro} ( operatorname {jádro} (A))} .
Vlastnosti jádra Li A , B ⊂ X { displaystyle A, B podmnožina X} pak:
Obecně, jádro ( A ) ≠ jádro ( jádro ( A ) ) { displaystyle operatorname {jádro} (A) neq operatorname {jádro} ( operatorname {jádro} (A))} . Li A { displaystyle A} je konvexní sada pak: jádro ( A ) = jádro ( jádro ( A ) ) { displaystyle operatorname {jádro} (A) = operatorname {jádro} ( operatorname {jádro} (A))} , apro všechny X 0 ∈ jádro A , y ∈ A , 0 < λ ≤ 1 { displaystyle x_ {0} in operatorname {core} A, y v A, 0 < lambda leq 1} pak λ X 0 + ( 1 − λ ) y ∈ jádro A { displaystyle lambda x_ {0} + (1- lambda) y in operatorname {jádro} A} A { displaystyle A} je pohlcující kdyby a jen kdyby 0 ∈ jádro ( A ) { displaystyle 0 in operatorname {core} (A)} .[1] A + jádro B ⊂ jádro ( A + B ) { displaystyle A + operatorname {jádro} B podmnožina operatorname {jádro} (A + B)} [6] A + jádro B = jádro ( A + B ) { displaystyle A + operatorname {jádro} B = operatorname {jádro} (A + B)} -li B = jádro B { displaystyle B = operatorname {jádro} B} [6] Vztah k interiéru Nechat X { displaystyle X} být topologický vektorový prostor , int { displaystyle operatorname {int}} - označit operátora interiéru a - A ⊂ X { displaystyle A podmnožina X} pak:
int A ⊆ jádro A { displaystyle operatorname {int} A subseteq operatorname {jádro} A} Li A { displaystyle A} je neprázdná konvexní a X { displaystyle X} je tedy konečně-dimenzionální int A = jádro A { displaystyle operatorname {int} A = operatorname {jádro} A} [2] Li A { displaystyle A} je konvexní s neprázdným interiérem int A = jádro A { displaystyle operatorname {int} A = operatorname {jádro} A} [7] Li A { displaystyle A} je uzavřená konvexní množina a X { displaystyle X} je kompletní metrický prostor , pak int A = jádro A { displaystyle operatorname {int} A = operatorname {jádro} A} [8] Relativní algebraický interiér Li M = aff ( A − A ) { displaystyle M = operatorname {aff} (A-A)} pak sada není M A { displaystyle operatorname {aint} _ {M} A} je označen i A := není aff ( A − A ) A { displaystyle {} ^ {i} A: = operatorname {aint} _ { operatorname {aff} (A-A)} A} a nazývá se to relativní algebraický vnitřek A { displaystyle A} .[6] Toto jméno vyplývá ze skutečnosti, že A ∈ A i { displaystyle a v A ^ {i}} kdyby a jen kdyby aff A = X { displaystyle operatorname {aff} A = X} a A ∈ i A { displaystyle a in {} ^ {i} A} (kde aff A = X { displaystyle operatorname {aff} A = X} kdyby a jen kdyby aff ( A − A ) = X { displaystyle operatorname {aff} left (A-A right) = X} ).
Relativní interiér Li A je podmnožinou topologického vektorového prostoru X pak relativní interiér z A je sada
rint A := int aff A A { displaystyle operatorname {rint} A: = operatorname {int} _ { operatorname {aff} A} A} .To znamená, že se jedná o topologický interiér A in aff A { displaystyle operatorname {aff} A} , což je nejmenší afinní lineární podprostor X obsahující A . Užitečná je také následující sada:
ri A := { rint A -li aff A je uzavřený podprostor o X , ∅ v opačném případě { displaystyle operatorname {ri} A: = { begin {cases} operatorname {rint} A & { text {if}} operatorname {aff} A { text {je uzavřený podprostor}} X { text {,}} emptyset & { text {jinak}} end {případy}}} Kvazi relativní interiér Li A je podmnožinou topologického vektorového prostoru X pak kvazi relativní interiér z A je sada
qri A := { A ∈ A : kužel ¯ ( A − A ) je lineární podprostor o X } { displaystyle operatorname {qri} A: = left {a v A: { overline { operatorname {cone}}} (Aa) { text {je lineární podprostor}} X right } } .V Hausdorff konečný rozměrný topologický vektorový prostor, qri A = i A = i C A = i b A { displaystyle operatorname {qri} A = {} ^ {i} A = {} ^ {ic} A = {} ^ {ib} A} .
Viz také Reference ^ A b Jaschke, Stefan; Kuchler, Uwe (2000). „Koherentní měření rizik, hranice ocenění a ( μ , ρ { displaystyle mu, rho} ) - Optimalizace portfolia “. ^ A b Aliprantis, C.D .; Border, K.C. (2007). Nekonečná dimenzionální analýza: Stopařův průvodce (3. vyd.). Springer. 199–200. doi :10.1007/3-540-29587-9 . ISBN 978-3-540-32696-0 . ^ John Cook (21. května 1988). "Oddělení konvexních množin v lineárních topologických prostorech" (pdf) . Citováno 14. listopadu 2012 . ^ Nikolaĭ Kapitonovich Nikolʹskiĭ (1992). Funkční analýza I: lineární funkční analýza . Springer. ISBN 978-3-540-50584-6 . ^ A b C Zălinescu, C. (2002). Konvexní analýza v obecných vektorových prostorech . River Edge, NJ: World Scientific Publishing Co., Inc. s. 2–3. ISBN 981-238-067-1 . PAN 1921556 . ^ Shmuel Kantorovitz (2003). Úvod do moderní analýzy . Oxford University Press . p. 134. ISBN 9780198526568 . ^ Bonnans, J. Frederic; Shapiro, Alexander (2000), Poruchová analýza optimalizačních problémů , Springerova řada v operačním výzkumu, Springer, Poznámka 2.73, s. 56, ISBN 9780387987057 .Prostory Věty Operátoři Algebry Otevřené problémy Aplikace Pokročilá témata
Základní pojmy Hlavní výsledky Mapy Druhy sad Nastavit operace Typy TVS