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Handeltes sich bei den folgenden 痴别办迟辞谤谤盲耻尘别n \(V\) 眉ber \(\mathbb{C}\) mit den angegebenen Abbildungen \(\|\cdot\|: V \rightarrow \mathbb{R}_{\geq 0}\) um normierte R盲ume? (a) \(V=\left\\{f \in C(\mathbb{R}) \mid \lim _{x \rightarrow \pm \infty} f(x)=0\right\\}\) mit \(\|f\|=\max _{x \in \mathbb{R}}|f(x)|\) (b) \(V=\left\\{\left(a_{n}\right)\right.\) aus \(\mathrm{C} \mid\left(a_{n}\right)\) konvergiert \(\\}\) \(\operatorname{mit}\left\|\left(a_{n}\right)\right\|=\left|\lim _{n \rightarrow \infty} a_{n}\right|\) (c) \(V=\left\\{\left(a_{n}\right)\right.\) aus \(\mathbb{C} \mid\left(a_{n}\right)\) ist Nullfolge \(\\}\) \(\operatorname{mit}\left\|\left(a_{n}\right)\right\|=\max _{n \in \mathbb{N}}\left|a_{n}\right| .\)

Short Answer

Expert verified
In summary, cases (a) and (c) constitute normed spaces, since their respective norms satisfy all properties of norms - Positivity, Linearity, and Triangle inequality. In contrast, case (b) does not form a normed space, as its norm fails to fulfill the Positivity property.

Step by step solution

01

(a)

The first case is: $$ V = \{f \in C(鈩) \mid \lim_{x \rightarrow \pm \infty} f(x) = 0\} $$ with $$ \|f\| = \max_{x \in 鈩潁|f(x)| $$ We will check whether the given norm satisfies all the properties of a norm on V. 1. Positivity: Clearly, \({\|f\|}_{|f(x)| \ge 0}\) for all \(f \in V\). Moreover, \({\|f\|}_{} = 0 \) if \(f(x) = 0\) for all \(x \in 鈩漒). 2. Linearity: Let \(伪 鈭 鈩俓) and \(f \in V\). $$ \|伪f\| = \max_{x \in 鈩潁 |伪f(x)| = |伪| \max_{x \in 鈩潁 |f(x)| = |伪| \|f\| $$ 3. Triangle inequality: Let \(f, g \in V\). $$ \|f + g\| = \max_{x \in 鈩潁 |f(x) + g(x)| \leq \max_{x \in 鈩潁 (|f(x)| + |g(x)|) \leq \max_{x \in 鈩潁 |f(x)| + \max_{x \in 鈩潁 |g(x)| = \|f\| + \|g\| $$ Since the given norm satisfies all the properties of a norm, the space V is a normed space for case (a). Proceeding with the second case:
02

(b)

The second case is: $$ V = \{(a_n) 鈭 鈩 \mid \text{sequence } (a_n) \text{ converges}\} $$ with $$ \|(a_n)\| = \left|\lim_{n \rightarrow \infty} a_n\right| $$ Let's check if these norms fulfill the properties of norms on V. 1. Positivity: Clearly, \({\|\left(a_{n}\right)\|}_{|a_{n}| \ge 0}\) for all \({(a_{n}) \in V}\). However, the norm \({\|\left(a_{n}\right)\|}_{} = 0 \) does not imply \({a_{n}} = 0 \) for all \(n \in {鈩晑\), since \({(a_{n}) 鈭 V}\) only requires the sequence \({(a_{n})}\) to converge, not to converge to \(0\). Hence, the given norm does not satisfy the property of Positivity, and so case (b) cannot be a normed space. Proceeding with the third case:
03

(c)

The third case is: $$ V = \{(a_n) 鈭 鈩 \mid \text{sequence } (a_n) \text{ is a null sequence}\} $$ with $$ \|(a_n)\| = \max_{n 鈭 鈩晑 |a_{n}| $$ Let's check whether these norms satisfy the properties of norms on V. 1. Positivity: Clearly, \({\|\left(a_{n}\right)\|}_{|a_{n}| \ge 0}\) for all \({(a_{n}) \in V}\). Also, \({\|\left(a_{n}\right)\|}_{} = 0 \) implies \({a_{n}} = 0 \) for all \(n \in {鈩晑\) since \({(a_{n}) 鈭 V}\) requires the sequence \({(a_{n})}\) to be a null sequence. 2. Linearity: Let \(伪 鈭 鈩俓) and \({(a_n) 鈭 V}\). $$ \|伪(a_n)\| = \max_{n 鈭 鈩晑 |伪a_n| = |伪| \max_{n 鈭 鈩晑 |a_n| = |伪| \|(a_n)\| $$ 3. Triangle inequality: Let \({(a_n), (b_n) 鈭 V}\). $$ \|(a_n + b_n)\| = \max_{n 鈭 鈩晑 |a_n + b_n| \leq \max_{n 鈭 鈩晑 (|a_n| + |b_n|) \leq \max_{n 鈭 鈩晑 |a_n| + \max_{n 鈭 鈩晑 |b_n| = \|(a_n)\| + \|(b_n)\| $$ Since the given norm satisfies all the properties of a norm, the space V is a normed space for case (c).

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Key Concepts

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痴别办迟辞谤谤盲耻尘别
痴别办迟辞谤谤盲耻尘别, auch als lineare R盲ume bekannt, bilden das Fundament f眉r viele Bereiche der Mathematik und Physik. Ein Vektorraum 眉ber den komplexen Zahlen, bezeichnet als V, ist eine Menge, deren Elemente wir als Vektoren ansehen k枚nnen. Diese Vektoren k枚nnen addiert und mit komplexen Zahlen (aus ) multipliziert werden. Wichtig ist, dass die Menge V zusammen mit diesen beiden Operationen bestimmte Axiome erf眉llt, wie beispielsweise Assoziativit盲t, Kommutativit盲t bei der Addition und Distributivit盲t bei der Multiplikation mit Skalaren.

Im Kontext unseres Beispiels sind die Vektoren Funktionen oder Folgen von komplexen Zahlen, die besondere Bedingungen erf眉llen m眉ssen, wie das Nullwerden im Unendlichen oder das Konvergieren. Jeder dieser F盲lle bildet einen separaten Vektorraum, weil die Elemente (Vektoren) und die darauf definierten Operationen den Axiomen eines Vektorraums gerecht werden.
Normeigenschaften
Normen sind Ma脽e, die uns die 'L盲nge' eines Vektors in einem Vektorraum V vermitteln. Sie haben grundlegende Eigenschaften, die bei allen normierten R盲umen erf眉llt sein m眉ssen:
  • 笔辞蝉颈迟颈惫颈迟盲迟: Die Norm eines Vektors ist nie negativ, und ist genau dann Null, wenn der Vektor der Nullvektor ist.
  • Skalierungstreue (Homogenit盲t): Multipliziert man einen Vektor mit einem Skalar, wird die Norm des Vektors mit dem absoluten Wert dieses Skalars multipliziert.
  • Dreiecksungleichung: Die Norm der Summe zweier Vektoren ist h枚chstens so gro脽 wie die Summe der Normen dieser Vektoren.
Nicht jede Funktion, die einer Intuition von 'L盲nge' oder 'Gr枚脽e' folgt, ist eine Norm. Sie muss die genannten Eigenschaften erf眉llen, um als Norm in einem normierten Raum zu gelten. In den Beispielaufgaben sehen wir, dass die maximale Betragsnorm und die Grenzwertnorm diese Kriterien entweder erf眉llen oder nicht und somit entscheiden, ob wir von einem normierten Raum sprechen k枚nnen oder nicht.
komplexe Zahlen
Komplexe Zahlen erweitern den Bereich der reellen Zahlen, indem sie eine L枚sung f眉r die Quadratwurzel aus negativen Zahlen bieten. Jede komplexe Zahl kann als Summe einer reellen Zahl und dem Produkt einer reellen Zahl mit der imagin盲ren Einheit i (wo i2 = -1) dargestellt werden. Im Rahmen unserer 痴别办迟辞谤谤盲耻尘别 k枚nnen die Elemente komplexe Zahlen beinhalten, wie in den Folgen (a_n), oder sogar Funktionen sein, die komplexe Werte zur眉ckgeben.

In Bezug auf die normierten R盲ume erm枚glicht die Betrachtung von komplexen Zahlen eine reichere Struktur und interessante Eigenschaften, wie sie im zweiten und dritten Fall unserer Beispielaufgaben vorkommen. Die Komplexit盲t (im wahrsten Sinne des Wortes) der komplexen Zahlen fordert dabei allerdings eine sorgf盲ltige Pr眉fung, ob die Normeigenschaften noch eingehalten werden.

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Es seien \(p, q \geq 1\) und \(\frac{1}{p}+\frac{1}{q}=1\). Ferner sei \(I\) ein kompaktes Intervall. (a) Zeigen Sie die H枚lder-Ungleichung: F眉r \(f, g \in C(I)\) gilt: $$ \int_{I}|f(x) g(x)| \mathrm{d} x \leq\left(\int_{I}|f(x)|^{p} \mathrm{~d} x\right)^{1 / p}\left(\int_{I}|g(x)|^{q} \mathrm{~d} x\right)^{1 / q} $$ (b) Zeigen Sie die Minkowski'sche Ungleichung: F眉r \(f, g \in\) \(C(I)\) gilt: $$ \begin{aligned} &\left(\int_{I}|f(x)+g(x)|^{p} \mathrm{~d} x\right)^{1 / p} \\ &\quad \leq\left(\int_{I}|f(x)|^{p} \mathrm{~d} x\right)^{1 / p}+\left(\int_{I}|g(x)|^{p} \mathrm{~d} x\right)^{1 / p} \end{aligned} $$.

Sei \(X=\mathbb{C}\) (topologisch identifiziert mit \(\mathbb{R}^{2}\) ) und \(p_{0} \in X\) ein fester Punkt. Man zeige, dass durch \(d(z, w)=\left\\{\begin{array}{l}|z-w|, \text { falls } z \text { und } w \text { auf einer Geraden } \\ \text { durch } p_{0} \text { liegen, } \\\ \left|z-p_{0}\right|+\left|w-p_{0}\right| \text { sonst }\end{array}\right.\) eine Metrik auf \(X\) definiert wird. Diese Metrik nennt man h盲ufig die Metrik des franz枚sischen Eisenbahnsvstems oder SNCF-Metrik. Warum wohl?

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Handelt es sich bei den unten stehenden Folgen um Cauchy-Folgen? (a) \(\left(a_{n}\right)\) aus \(\mathbb{R}\) mit $$ a_{0}=1, \quad a_{n}=\sqrt{2 a_{n-1}}, \quad n \in \mathbb{N} $$ f眉r \(x \in \mathbb{R}, k \in \mathbb{N}\), aus dem Raum der beschr盲nkten stetigen Funktionen mit der Maximumsnorm, (c) \(\left(x^{k}\right)\) aus \(C([0,1])\) mit der Maximumsnorm, (d) \(\left(x^{k}\right)\) aus \(L^{2}(0,1)\) mit der \(L^{2}\)-Norm. (b) \(\left(f_{k}\right)\) mit $$ f_{k}(x)= \begin{cases}x-k+1, & k-1 \leq x

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