Processing math: 100%

8/12/2010

[數學分析] 淺談 Metric Space 與 點集拓墣 (1)

一般而言,若考慮 x,yR1,則此兩點 x,y 間的距離 d(x,y) 可表為
d(x,y):=|xy| 若 現在考慮 x,yR2 則此兩點 x:=(x1,x2),y:=(y1,y2) 間的距離 d(x,y) 可用 d(x,y):=(|x2x1|2+|y2y1|2)1/2 表示。事實上,我們可將上述距離定義 逐步可以推廣到 n 維空間甚至到更廣泛的空間。

但若我們考慮任意維度 (包含無窮維),則上述定義失效。此時我們需要考慮進一步 距離推廣,我們把此推廣稱作 metric。

Comment:
1. 注意到上述的距離函數 d 並不是唯一,還有許許多多不同的距離函數可以定義只要其滿足 metric function 的公理,讀者可參閱以下定義。

2.  一但有了距離的概念,我們才可以開始定義所謂的極限,進而更進一步討論其他(我們感興趣的)性質。而一個集合 且我們能在其上定義  metric 則稱為此集合形成 Metric Space


====================
Definition: Metric Space
X 為集合。我們稱 (X,d) 為 Metric Space 若下列條件成立:
考慮集合 X 中任意兩點 p,q 並定義兩點 p,q的距離函數 (metric) d:X×XR  使得此 距離函數 滿足
1. d(p,q)0
2. p=q 若且唯若 d(p,q)=0
3. d(p,q)=d(q,p)
4. 對任意 rXd(p,q)d(p,r)+d(r,q)
===================

Comments
1. Rk Euclidean 空間 為 Metric Space 其中 metric 定義為對 x,yRk
d(x,y):=|xy|2. 任意 Subset YX 亦為 metric space。
3. 讀者或許會問 metric space 與我們在線性代數或者泛函分析中的 vector space 之間是否有無直接的從屬關係。事實上 Metric Space 不一定是 Vector space, 因為 metric space 由前述定義,只有定義距離 d(,),但其並無定義 純量乘法 與 向量加法 。同理,Vector space 不一定是 metric space 因為 vector space 並無要求需要定義距離 metric 。


下面我們給出一些 Topology 的重要概念

===============================
Definition: Neighborhood, Limit Point, Closed Set, Interior Point, Open Set, Perfect Set, Bounded Set, 
X 為一個 Metric Space。下列定義提及的點 points 與集合 sets 為此 Metric Space X 的元素 或者 子集合。

一個點 p 的鄰域 Neighborhood 為一個 集合,我們將其記做 Nr(p) 且定義為
Nr(p):={qX|d(p,q)<r}

考慮集合 EX,則其中一個點 pE 稱作 limit point of E 若下列條件成立:
對任意鄰域 Nr(p),存在點 qp 使得 qNr(p)E

集合 E 稱作 closed set 若下列條件成立:
若所有的 limit point of E 都在集合 E 中。 (亦即 E 若包含所有的limit point 我們便稱 E 為 closed set)

一個點 p 稱作 interior point of E 若下列條件成立:
若存在 r>0 使得鄰域  Nr(p)E

集合 E 稱作 open set 若下列條件成立:
若任意點 pE 都為 interior point of E

集合 E 稱作 perfect set 若下列條件成立:
E 為 closed 且 E 中所有的點 皆為 limit point of E

集合 E 為 bounded 若下列條件成立:
存在一實數 M 與 一點 qX 使得 對任意 pE, d(p,q)<M
===============================

接著看個重要的結果,下面的定理體現了數學分析的基本概念,也就是層層剝開定義,逐步求證。
================================
Theorem: 
任意 鄰域 (Neighborhood) 皆為 open set。
================================
Proof
給定 Nr(p):={qX|d(p,q)<r} 為任意鄰域,欲證 Nr(p) 為 open。

現由 open set 定義,我們需要證明 對任意點 xNr(p) 皆為 interior point of Nr(p)
故給定 xNr(p),要證 x 為  interior point of Nr(p)

故再由 interior point 定義可知,我們要證明
存在一個 NR(x) 使得 NR(x)Nr(p)

由於 xNr(p),我們可知 d(x,p)<r,故此暗示了存在一個常數 h 使得
d(x,p)=rh 接著我們要找出 NR(x) 使得 NR(x)Nr(p) 成立。

現令任意點 qNR(x) 則 我們由定義可知  d(q,x)<R,由於 NR(x) 必須要使 NR(x)Nr(p) 成立,亦即 d(q,p)<r 必須成立,故我們觀察 d(p,q) 由 Metric 定義可知
 d(q,p)d(q,x)+d(x,p)<R+rh
現令 R=h 則我們有
d(q,p)d(q,x)+d(x,p)<R+rh=rd(q,p)<r    

Comments:
1. 並非任意集合都具備內點,比如僅由單點所構成的集合 e.g., S:={1}
2. 空集合為 open set 因其 interior 亦為 open 。

Example:
以下幾個簡單的例子請讀者自行驗證:給定 z0C
1. 集合 Br(z0):={zC:|zz0|<r}
Br(z0):={zC:|zz0|>r} 為 open

2.  集合 Br(z0):={zC:|zz0|r}
Br(z0):={zC:|zz0|=r} 為 closed 。

3. 給定 z0CBr(z0):={zC:|zz0|<r}{zC:|zz0|=r,im(zz0)>0}不為 open 亦不為 close


Definition: Compactness
我們說一個集合 K on metric space (X,d) 為 compact 若下列條件成立:
對任意 open covers Gα (;i.e., GαX 為 open 且 KαGα) 而言,存在 有限個 subcovers 蓋住 K

FACT: 若集合 ERn,下列敘述等價:
1. E 為 compact
2. E 為 closed 且 bounded
3. 任意 E 中的 無窮子集 都有 limit point in E




2 則留言:

  1. 想請問有關Metric Space的第二條定義,我在教科書上看到的這條都是if and only if,請問教科書上的定義和文中的定義差別在哪裡?這兩種定義是等價的嗎?謝謝。

    回覆刪除
    回覆
    1. 謝謝您,應該是 if and only if。 我已經將原文修正。

      刪除

[人工智慧] 本地端 DeepSeek R1 快速安裝:以 Macbook Pro M4 Chip為例

最近火熱的 DeepSeek R1 模型由於採用了 distill 技術,可以大幅降低計算成本,使得一般人有機會在自家筆電上跑性能逼近 Open AI ChatGPT o1的大語言模型。本文簡單介紹一步安裝在 Macbook Pro 的方法以及使用方法,以下測試採用 Macboo...