В функциональный анализ , то двойная норма это мера "размера" каждого непрерывный линейный функционал определено на нормированное векторное пространство .
Определение
Позволять Икс {displaystyle X} быть нормированное векторное пространство с нормой ‖ ⋅ ‖ {displaystyle | cdot |} и разреши Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} быть двойное пространство . В двойная норма непрерывного линейный функционал ж {displaystyle f} принадлежащий Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} определено неотрицательное действительное число[1] по любой из следующих эквивалентных формул:
‖ ж ‖ = Как дела { | ж ( Икс ) | : ‖ Икс ‖ ≤ 1 и Икс ∈ Икс } = Как дела { | ж ( Икс ) | : ‖ Икс ‖ < 1 и Икс ∈ Икс } = инф { c ∈ р : | ж ( Икс ) | ≤ c ‖ Икс ‖ для всех Икс ∈ Икс } = Как дела { | ж ( Икс ) | : ‖ Икс ‖ = 1 или же 0 и Икс ∈ Икс } = Как дела { | ж ( Икс ) | : ‖ Икс ‖ = 1 и Икс ∈ Икс } это равенство выполняется тогда и только тогда, когда Икс ≠ { 0 } = Как дела { | ж ( Икс ) | ‖ Икс ‖ : Икс ≠ 0 и Икс ∈ Икс } это равенство выполняется тогда и только тогда, когда Икс ≠ { 0 } {displaystyle {egin {alignat} {5} | f | & = sup && {| f (x) | && ~: ~ | x | leq 1 ~ && ~ {ext {and}} ~ && xin X} & = sup && {| f (x) | && ~: ~ | x | <1 ~ && ~ {ext {and}} ~ && xin X} & = inf && {cin mathbb {R} && ~: ~ | f (x) | leq c | x | ~ && ~ {ext {для всех}} ~ && xin X} & = sup && {| f (x) | && ~: ~ | x | = 1 {ext {or}} 0 ~ && ~ {ext {and}} ~ && xin X} & = sup && {| f (x) | && ~: ~ | x | = 1 ~ && ~ {ext {and}} ~ && xin X} ;;; {ext {это равенство выполняется тогда и только тогда, когда}} Xeq {0} & = sup && {igg {} {frac {| f (x) |} {| x |}} ~ && ~: ~ xeq 0 && ~ {ext { and}} ~ && xin X {igg}} ;;; {ext {это равенство выполняется тогда и только тогда, когда}} Xeq {0} end {alignat}}}
куда Как дела {displaystyle sup} и инф {displaystyle inf} обозначить супремум и инфимум , соответственно. Постоянная 0 карта всегда имеет норму, равную 0 и это начало векторного пространства Икс ∗ . {displaystyle X ^ {*}.} Если Икс = { 0 } {displaystyle X = {0}} то единственный линейный функционал на Икс {displaystyle X} постоянная 0 map и более того, оба набора в последних двух строках будут пустыми, и, следовательно, их супремумы будет равно ∞ вместо правильного значения 0 .
Карта ж ↦ ‖ ж ‖ {displaystyle fmapsto | f |} определяет норма на Икс ∗ . {displaystyle X ^ {*}.} (См. Теоремы 1 и 2 ниже.)
Двойственная норма - это частный случай норма оператора определен для каждого (ограниченного) линейного отображения между нормированными векторными пространствами.
Топология на Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} индуцированный ‖ ⋅ ‖ {displaystyle | cdot |} оказывается таким же сильным, как слабая * топология на Икс ∗ . {displaystyle X ^ {*}.}
Если наземное поле из Икс {displaystyle X} является полный тогда Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} это Банахово пространство .
Двойной двойственный к линейному нормированному пространству
В двойной двойной (или второй дуал) Икс ∗ ∗ {displaystyle X ^ {**}} из Икс {displaystyle X} является двойником нормированного векторного пространства Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} . Есть естественная карта φ : Икс → Икс ∗ ∗ {displaystyle varphi: X o X ^ {**}} . Ведь для каждого ш ∗ {displaystyle w ^ {*}} в Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} определять
φ ( v ) ( ш ∗ ) := ш ∗ ( v ) . {displaystyle varphi (v) (w ^ {*}): = w ^ {*} (v).} Карта φ {displaystyle varphi} является линейный , инъективный , и сохранение расстояния .[2] В частности, если Икс {displaystyle X} полно (т. е. банахово пространство), то φ {displaystyle varphi} является изометрией на замкнутое подпространство в Икс ∗ ∗ {displaystyle X ^ {**}} .[3]
В общем, карта φ {displaystyle varphi} не сюръективно. Например, если Икс {displaystyle X} это банахово пространство L ∞ {displaystyle L ^ {infty}} состоящий из ограниченных функций на вещественной прямой с супремум-нормой, то отображение φ {displaystyle varphi} не сюръективно. (Видеть L п {displaystyle L ^ {p}} Космос ). Если φ {displaystyle varphi} сюръективно, то Икс {displaystyle X} считается рефлексивное банахово пространство . Если 1 < п < ∞ , {displaystyle 1
затем Космос L п {displaystyle L ^ {p}} - рефлексивное банахово пространство.
Математическая оптимизация
Позволять ‖ ⋅ ‖ {displaystyle | cdot |} быть нормой р п . {displaystyle mathbb {R} ^ {n}.} Связанный двойная норма , обозначенный ‖ ⋅ ‖ ∗ , {displaystyle | cdot | _ {*},} определяется как
‖ z ‖ ∗ = Как дела { z ⊺ Икс | ‖ Икс ‖ ≤ 1 } . {displaystyle | z | _ {*} = sup {z ^ {intercal} x; |; | x | leq 1}.} (Можно показать, что это норма.) Двойственную норму можно интерпретировать как норма оператора из z ⊺ {displaystyle z ^ {интеркал}} , интерпретируется как 1 × п {displaystyle 1 imes n} матрица, с нормой ‖ ⋅ ‖ {displaystyle | cdot |} на р п {displaystyle mathbb {R} ^ {n}} , а абсолютное значение на р {displaystyle mathbb {R}} :
‖ z ‖ ∗ = Как дела { | z ⊺ Икс | | ‖ Икс ‖ ≤ 1 } . {displaystyle | z | _ {*} = sup {| z ^ {intercal} x |; |; | x | leq 1}.} Из определения двойственной нормы следует неравенство
z ⊺ Икс = ‖ Икс ‖ ( z ⊺ Икс ‖ Икс ‖ ) ≤ ‖ Икс ‖ ‖ z ‖ ∗ {displaystyle z ^ {intercal} x = | x | left (z ^ {intercal} {frac {x} {| x |}} ight) leq | x || z | _ {*}} что справедливо для всех Икс и z .[4] Двойственная к двойственной норме является исходной нормой: мы имеем ‖ Икс ‖ ∗ ∗ = ‖ Икс ‖ {displaystyle | x | _ {**} = | x |} для всех Икс . (Это не обязательно в бесконечномерных векторных пространствах.)
Двойной Евклидова норма - евклидова норма, так как
Как дела { z ⊺ Икс | ‖ Икс ‖ 2 ≤ 1 } = ‖ z ‖ 2 . {displaystyle sup {z ^ {intercal} x; |; | x | _ {2} leq 1} = | z | _ {2}.} (Это следует из Неравенство Коши – Шварца ; для ненулевого z , значение Икс что максимизирует z ⊺ Икс {displaystyle z ^ {intercal} x} над ‖ Икс ‖ 2 ≤ 1 {displaystyle | x | _ {2} leq 1} является z ‖ z ‖ 2 {displaystyle {frac {z} {| z | _ {2}}}} .)
Двойной ℓ ∞ {displaystyle ell _ {infty}} -норма - это ℓ 1 {displaystyle ell _ {1}} -норма:
Как дела { z ⊺ Икс | ‖ Икс ‖ ∞ ≤ 1 } = ∑ я = 1 п | z я | = ‖ z ‖ 1 , {displaystyle sup {z ^ {intercal} x; |; | x | _ {infty} leq 1} = sum _ {i = 1} ^ {n} | z_ {i} | = | z | _ {1}, } и двойник ℓ 1 {displaystyle ell _ {1}} -норма - это ℓ ∞ {displaystyle ell _ {infty}} -норма.
В более общем смысле, Неравенство Гёльдера показывает, что двойственное ℓ п {displaystyle ell _ {p}} -норма это ℓ q {displaystyle ell _ {q}} -норма, где, q удовлетворяет 1 п + 1 q = 1 {displaystyle {frac {1} {p}} + {frac {1} {q}} = 1} , т.е. q = п п − 1 . {displaystyle q = {frac {p} {p-1}}.}
В качестве другого примера рассмотрим ℓ 2 {displaystyle ell _ {2}} - или спектральная норма на р м × п {displaystyle mathbb {R} ^ {mimes n}} . Соответствующая двойственная норма
‖ Z ‖ 2 ∗ = Как дела { т р ( Z ⊺ Икс ) | ‖ Икс ‖ 2 ≤ 1 } , {displaystyle | Z | _ {2 *} = sup {mathrm {f {tr}} (Z ^ {intercal} X) || X | _ {2} leq 1},} которая оказывается суммой сингулярных значений,
‖ Z ‖ 2 ∗ = σ 1 ( Z ) + ⋯ + σ р ( Z ) = т р ( Z ⊺ Z ) , {displaystyle | Z | _ {2 *} = sigma _ {1} (Z) + cdots + sigma _ {r} (Z) = mathrm {f {tr}} ({sqrt {Z ^ {intercal} Z}} ),} куда р = р а п k Z . {displaystyle r = mathrm {f {rank}} Z.} Эту норму иногда называют ядерный норма .[5]
Примеры
Двойственная норма для матриц В Норма Фробениуса определяется
‖ А ‖ F = ∑ я = 1 м ∑ j = 1 п | а я j | 2 = след ( А ∗ А ) = ∑ я = 1 мин { м , п } σ я 2 {displaystyle | A | _ {ext {F}} = {sqrt {sum _ {i = 1} ^ {m} sum _ {j = 1} ^ {n} left | a_ {ij} ight | ^ {2} }} = {sqrt {имя оператора {след} (A ^ {*} A)}} = {sqrt {sum _ {i = 1} ^ {min {m, n}} sigma _ {i} ^ {2}} }} самодуальна, т. е. двойственная норма ‖ ⋅ ‖ F ′ = ‖ ⋅ ‖ F . {displaystyle | cdot | '_ {ext {F}} = | cdot | _ {ext {F}}.}
В спектральная норма , частный случай индуцированная норма когда п = 2 {displaystyle p = 2} , определяется максимумом сингулярные значения матрицы, т.е.
‖ А ‖ 2 = σ Максимум ( А ) , {displaystyle | A | _ {2} = sigma _ {max} (A),} имеет ядерную норму как двойственную норму, которая определяется
‖ B ‖ 2 ′ = ∑ я σ я ( B ) , {displaystyle | B | '_ {2} = sum _ {i} sigma _ {i} (B),} для любой матрицы B {displaystyle B} куда σ я ( B ) {displaystyle sigma _ {i} (B)} обозначим особые значения[нужна цитата ] .
Некоторые основные результаты о норме оператора
В общем, пусть Икс {displaystyle X} и Y {displaystyle Y} быть топологические векторные пространства и разреши L ( Икс , Y ) {displaystyle L (X, Y)} [6] быть собранием всех ограниченные линейные отображения (или же операторы ) из Икс {displaystyle X} в Y {displaystyle Y} . В случае, когда Икс {displaystyle X} и Y {displaystyle Y} нормированные векторные пространства, L ( Икс , Y ) {displaystyle L (X, Y)} можно задать каноническую норму.
Теорема 1. — Позволять Икс {displaystyle X} и Y {displaystyle Y} быть нормированными пространствами. Присваивая каждому непрерывному линейному оператору ж ∈ L ( Икс , Y ) {displaystyle fin L (X, Y)} скаляр:
‖ ж ‖ = Как дела { | ж ( Икс ) | : Икс ∈ Икс , ‖ Икс ‖ ≤ 1 } . {displaystyle | f | = sup left {| f (x) |: xin X, | x | leq 1ight}.} определяет норму ‖ ⋅ ‖ : L ( Икс , Y ) → р {displaystyle | cdot | ~: ~ L (X, Y) или mathbb {R}} на L ( Икс , Y ) {displaystyle L (X, Y)} что делает L ( Икс , Y ) {displaystyle L (X, Y)} в нормированное пространство. Более того, если Y {displaystyle Y} является банаховым пространством, то L ( Икс , Y ) . {displaystyle L (X, Y).} [7]
Доказательство
Подмножество нормированного пространства ограничено если и только если он лежит в нескольких единичная сфера ; таким образом ‖ ж ‖ < ∞ {displaystyle | f | для каждого ж ∈ L ( Икс , Y ) {displaystyle fin L (X, Y)} если α {displaystyle alpha} скаляр, то ( α ж ) ( Икс ) = α ⋅ ж Икс {displaystyle (alpha f) (x) = alpha cdot fx} так что
‖ α ж ‖ = | α | ‖ ж ‖ {displaystyle | alpha f | = | alpha || f |} В неравенство треугольника в Y {displaystyle Y} показывает, что
‖ ( ж 1 + ж 2 ) Икс ‖ = ‖ ж 1 Икс + ж 2 Икс ‖ ≤ ‖ ж 1 Икс ‖ + ‖ ж 2 Икс ‖ ≤ ( ‖ ж 1 ‖ + ‖ ж 2 ‖ ) ‖ Икс ‖ ≤ ‖ ж 1 ‖ + ‖ ж 2 ‖ {displaystyle {egin {align} | (f_ {1} + f_ {2}) x | ~ & = ~ | f_ {1} x + f_ {2} x | & leq ~ | f_ {1} x | + | f_ {2} x | & leq ~ (| f_ {1} | + | f_ {2} |) | x | & leq ~ | f_ {1} | + | f_ {2} | конец {выровнено}}} для каждого Икс ∈ Икс {displaystyle xin X} удовлетворение ‖ Икс ‖ ≤ 1. {displaystyle | x | leq 1.} Этот факт вместе с определением ‖ ⋅ ‖ : L ( Икс , Y ) → р {displaystyle | cdot | ~: ~ L (X, Y) или mathbb {R}} следует неравенство треугольника:
‖ ж 1 + ж 2 ‖ ≤ ‖ ж 1 ‖ + ‖ ж 2 ‖ {displaystyle | f_ {1} + f_ {2} | leq | f_ {1} | + | f_ {2} |} С { | ж ( Икс ) | : Икс ∈ Икс , ‖ Икс ‖ ≤ 1 } {displaystyle {| f (x) |: xin X, | x | leq 1}} непустой набор неотрицательных действительных чисел, ‖ ж ‖ = Как дела { | ж ( Икс ) | : Икс ∈ Икс , ‖ Икс ‖ ≤ 1 } {displaystyle | f | = sup left {| f (x) |: xin X, | x | leq 1ight}} - неотрицательное действительное число. Если ж ≠ 0 {displaystyle feq 0} тогда ж Икс 0 ≠ 0 {displaystyle fx_ {0} eq 0} для некоторых Икс 0 ∈ Икс , {displaystyle x_ {0} в X,} откуда следует, что ‖ ж Икс 0 ‖ > 0 {displaystyle | fx_ {0} |> 0} и следовательно ‖ ж ‖ > 0. {displaystyle | f |> 0.} Это показывает, что ( L ( Икс , Y ) , ‖ ⋅ ‖ ) {displaystyle left (L (X, Y), | cdot | ight)} это нормированное пространство.[8]
Предположим теперь, что Y {displaystyle Y} завершено, и мы покажем, что ( L ( Икс , Y ) , ‖ ⋅ ‖ ) {displaystyle left (L (X, Y), | cdot | ight)} завершено. Позволять ж ∙ = ( ж п ) п = 1 ∞ {displaystyle f_ {ullet} = left (f_ {n} ight) _ {n = 1} ^ {infty}} быть Последовательность Коши в L ( Икс , Y ) , {displaystyle L (X, Y),} так по определению ‖ ж п − ж м ‖ → 0 {displaystyle | f_ {n} -f_ {m} | o 0} в качестве п , м → ∞ . {displaystyle n, m o infty.} Этот факт вместе с соотношением
‖ ж п Икс − ж м Икс ‖ = ‖ ( ж п − ж м ) Икс ‖ ≤ ‖ ж п − ж м ‖ ‖ Икс ‖ {displaystyle | f_ {n} x-f_ {m} x | = | left (f_ {n} -f_ {m} ight) x | leq | f_ {n} -f_ {m} || x |} подразумевает, что ( ж п Икс ) п = 1 ∞ {displaystyle left (f_ {n} xight) _ {n = 1} ^ {infty}} последовательность Коши в Y {displaystyle Y} для каждого Икс ∈ Икс . {displaystyle xin X.} Отсюда следует, что для каждого Икс ∈ Икс , {displaystyle xin X,} Лимит Lim п → ∞ ж п Икс {displaystyle lim _ {n o infty} f_ {n} x} существует в Y {displaystyle Y} и поэтому мы будем обозначать этот (обязательно единственный) предел через ж Икс , {displaystyle fx,} то есть:
ж Икс = Lim п → ∞ ж п Икс . {displaystyle fx ~ = ~ lim _ {n o infty} f_ {n} x.} Можно показать, что ж : Икс → Y {displaystyle f: X o Y} линейно. Если ε > 0 {displaystyle varepsilon> 0} , тогда ‖ ж п − ж м ‖ ‖ Икс ‖ ≤ ε ‖ Икс ‖ {displaystyle | f_ {n} -f_ {m} || x | ~ leq ~ varepsilon | x |} для всех достаточно больших целых чисел п и м . Следует, что
‖ ж Икс − ж м Икс ‖ ≤ ε ‖ Икс ‖ {displaystyle | fx-f_ {m} x | ~ leq ~ varepsilon | x |} для достаточно всех больших м . Следовательно ‖ ж Икс ‖ ≤ ( ‖ ж м ‖ + ε ) ‖ Икс ‖ , {displaystyle | fx | leq left (| f_ {m} | + varepsilon ight) | x |,} так что ж ∈ L ( Икс , Y ) {displaystyle fin L (X, Y)} и ‖ ж − ж м ‖ ≤ ε . {displaystyle | f-f_ {m} | leq varepsilon.} Это показывает, что ж м → ж {displaystyle f_ {m} o f} в топологии нормы L ( Икс , Y ) . {displaystyle L (X, Y).} Это устанавливает полноту L ( Икс , Y ) . {displaystyle L (X, Y).} [9]
Когда Y {displaystyle Y} это скалярное поле (т.е. Y = C {displaystyle Y = mathbb {C}} или же Y = р {displaystyle Y = mathbb {R}} ) так что L ( Икс , Y ) {displaystyle L (X, Y)} это двойное пространство Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} из Икс {displaystyle X} .
Теорема 2. — Для каждого Икс ∗ ∈ Икс ∗ {displaystyle x ^ {*} в X ^ {*}} определять:
‖ Икс ∗ ‖ = Как дела { | ⟨ Икс , Икс ∗ ⟩ | : Икс ∈ Икс с ‖ Икс ‖ ≤ 1 } {displaystyle | x ^ {*} | ~ = ~ sup {| langle x, x ^ {*} angle | ~: ~ xin X {ext {with}} | x | leq 1}} где по определению ⟨ Икс , Икс ∗ ⟩ = Икс ∗ ( Икс ) {displaystyle langle x, x ^ {*} angle ~ = ~ x ^ {*} (x)} является скаляром. потом
Это норма, которая делает Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} банахово пространство.[10] Позволять B ∗ {displaystyle B ^ {*}} быть замкнутым единичным шаром Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} . Для каждого Икс ∈ Икс , {displaystyle xin X,} ‖ Икс ‖ = Как дела { | ⟨ Икс , Икс ∗ ⟩ | : Икс ∗ ∈ B ∗ } . {displaystyle | x | ~ = ~ sup left {| langle x, x ^ {*} angle | ~: ~ x ^ {*} в B ^ {*} ight}.} Как следствие, Икс ∗ ↦ ⟨ Икс , Икс ∗ ⟩ {displaystyle x ^ {*} mapsto langle x, x ^ {*} angle} ограниченный линейный функционал на Икс ∗ {displaystyle X ^ {*}} с нормой ‖ Икс ∗ ‖ = ‖ Икс ‖ . {displaystyle | x ^ {*} | ~ = ~ | x |.} B ∗ {displaystyle B ^ {*}} слабый * -компактный.Доказательство
Позволять B = Как дела { Икс ∈ Икс : ‖ Икс ‖ ≤ 1 } {displaystyle B ~ = ~ sup {xin X ~: ~ | x | leq 1}} обозначим замкнутый единичный шар нормированного пространства Икс . {displaystyle X.} Когда Y {displaystyle Y} это скалярное поле тогда L ( Икс , Y ) = Икс ∗ {displaystyle L (X, Y) = X ^ {*}} так что часть (а) является следствием теоремы 1. Зафиксируем Икс ∈ Икс . {displaystyle xin X.} Существует[11] у ∗ ∈ B ∗ {displaystyle y ^ {*} в B ^ {*}} такой, что
⟨ Икс , у ∗ ⟩ = ‖ Икс ‖ . {displaystyle langle {x, y ^ {*}} angle = | x |.} но,
| ⟨ Икс , Икс ∗ ⟩ | ≤ ‖ Икс ‖ ‖ Икс ∗ ‖ ≤ ‖ Икс ‖ {displaystyle | langle {x, x ^ {*}} angle | leq | x || x ^ {*} | leq | x |} для каждого Икс ∗ ∈ B ∗ {displaystyle x ^ {*} в B ^ {*}} . (б) следует из вышеизложенного. Поскольку открытый единичный шар U {displaystyle U} из Икс {displaystyle X} плотно в B {displaystyle B} , определение ‖ Икс ∗ ‖ {displaystyle | x ^ {*} |} показывает, что Икс ∗ ∈ B ∗ {displaystyle x ^ {*} в B ^ {*}} если и только если | ⟨ Икс , Икс ∗ ⟩ | ≤ 1 {displaystyle | langle {x, x ^ {*}} угол | leq 1} для каждого Икс ∈ U {displaystyle xin U} . Доказательство для (c)[12] теперь следует прямо.[13]
Смотрите также
Примечания
^ Рудин 1991 , п. 87^ Рудин 1991 , раздел 4.5, с. 95^ Рудин 1991 , п. 95^ Это неравенство является точным в следующем смысле: для любого Икс Существует z для которых выполняется неравенство с равенством. (Аналогично для любого z существует Икс что дает равенство.) ^ Бойд и Ванденберге 2004 , п. 637 ^ Каждый L ( Икс , Y ) {displaystyle L (X, Y)} это векторное пространство , с обычными определениями сложения и скалярного умножения функций; это зависит только от структуры векторного пространства Y {displaystyle Y} , нет Икс {displaystyle X} . ^ Рудин 1991 , п. 92^ Рудин 1991 , п. 93^ Рудин 1991 , п. 93^ Алипрантис 2006 , п. 230 Ошибка harvnb: цель отсутствует: CITEREFAliprantis2006 (помощь ) ^ Рудин 1991 , Теорема 3.3 Следствие, с. 59^ Рудин 1991 , Теорема 3.15. Теорема Банаха – Алаоглу алгоритм, стр. 68^ Рудин 1991 , п. 94Рекомендации
Aliprantis, Charalambos D .; Граница, Ким С. (2006). Бесконечный анализ измерений: автостопом (3-е изд.). Springer. ISBN 9783540326960 . Бойд, Стивен ; Ванденберге, Ливен (2004). Выпуклая оптимизация . Издательство Кембриджского университета . ISBN 9780521833783 .Колмогоров, А. ; Фомин, С.В. (1957). Элементы теории функций и функционального анализа, Том 1: Метрические и нормированные пространства . Рочестер: Graylock Press.Наричи, Лоуренс ; Бекенштейн, Эдвард (2011). Топологические векторные пространства . Чистая и прикладная математика (Второе изд.). Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. ISBN 978-1584888666 . OCLC 144216834 .Рудин, Вальтер (1991). Функциональный анализ . Международная серия по чистой и прикладной математике. 8 (Второе изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: МакГроу-Хилл Наука / Инженерия / Математика . ISBN 978-0-07-054236-5 . OCLC 21163277 .Шефер, Гельмут Х. ; Вольф, Манфред П. (1999). Топологические векторные пространства . GTM . 8 (Второе изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer New York Выходные данные Springer. ISBN 978-1-4612-7155-0 . OCLC 840278135 .Трев, Франсуа (2006) [1967]. Топологические векторные пространства, распределения и ядра . Минеола, Нью-Йорк: Dover Publications. ISBN 978-0-486-45352-1 . OCLC 853623322 .внешняя ссылка
Пространства Теоремы Операторы Алгебры Открытые проблемы Приложения Дополнительные темы
Базовые концепты Топологии Основные результаты Карты Подмножества