リンデレーフのアレと、その他雑にいろいろと。

この前、っていうかもう割と前ですが、数物セミナーとかいうやつのなんかイベントで、京大でおしゃべりすることになったんです。

そのときに作ったpdfをブログにのせとくよ〜と言ってたと思うのですが、長いこと放置していたのを今なんとなく思い出したので、のせます。

↓↓↓

www.dropbox.com

はい。これです。

なんか割と良さそうな感じにまとまっているので、割と良いと思います。頭悪そうな言い方ですが...

リンデレーフ空間に関する超基本的な性質と、p空間、Σ空間、このブログでも前に紹介したCech完備空間とかの基本性質などがささっとまとまっています。

本当にそれなりに面白いpdfになってくれてると思うので、割と良いと思いますよ、割と。

ただなんていうか、数物セミナーのサイトにも掲載してもらってそっちでも見れるんですが、なんかLindelof空間とかリンデレフ空間とかリンデレーフ空間とかで検索かけてもそっちのは引っかからないのがちょっと残念というか。。。まあoにウムラウトついてるのでしょうがないですね。

 

 

ーーーーーーーーーーーーーーーーー

 

 

まわりの人が賢すぎて、位相空間論をちょっとわかっている程度の僕は、どうすれば良いのでしょう。。。

いつまでたっても圏とか層とかナンチャラホモロジーとかがわかる気しないですね。まあもっとちゃんと勉強してからそういうことは言うべきかもしれませんが。

なんか証明が長いと、それぞれでやってることが簡単でもすごく難しく見えません?層とかナンチャラホモロジーとか、あと多様体の話とかもだけど、長い証明多くて僕はもうワーーーってなりますね。ワーーって。(その点このpdfでやってる証明なんて何も難しくないので...)

 

もう学部3年生も約半分が終わってしまったわけですが、入学当初思っていた学部3年生の数学力と今の自分を比べてみると本当に全然だめですね。

 

 

ーーーーーーーーーーーーーーーーー

 

 

はい。

今日から広島へ行ってきます。

お盆なので。

 

 

オリンピックで日本選手が頑張ってますね。

まあ頑張るのは当然ですか。オリンピック行ってるわけですし。

合宿で何回か一緒になったり、試合で会ったらおしゃべりして一緒にアップしてくらいには近い仲だった人が銀メダルを取っていて、すごいですね。尊敬します。

 

 

冷房をつけっぱなしにしていますが28℃や29℃にして扇風機をかけているので、そうすると月の電気代が3000円を越えないので良いですね。

冬場に9000円近く行ってしまったことがあってびっくりした記憶があります。今夏の電気代は毎月3000円以下で過ごしたいですね。

 

 

ーーーーーーーーーーーーーーーーー

 

 

試験や授業を振り返ります。授業はあまり出ていなかったので振り返れないかもしれないです。試験のあった順番に振り返ります。

 

微分方程式の合否が出たらしく、履修登録をして試験まで受けた人が36人で、18人が合格、13人が保留らしいのですが、残りの5人は一体なんなんでしょうね?

 

ルベーグ積分が内容は一番簡単だったのですが、試験の成績が一番悪そうで、そもそも受かっているのかどうかすら心配です。問題は単純な計算ばかりでしたが物量が多くて辛かった記憶があります。

1限にドイツ語があったので比較的良く授業に出ていましたが、大きな教室のだいぶ後ろの方で、おにぎりを食べてのんびり数学をしながら聞いていて、優雅に過ごしていました。かなり楽しかったです。悪い生徒でしたね。まあ本当に大きな大きな部屋の後ろの方で生徒もあまり座っていない場所だったので静かにおにぎり食べていても別に誰も気にしていない感じだったんですよ。

 

多様体の試験は普通だったと思います。試験が終わっても8月3日までに解いて提出すれば良いとのことだったので、小林先生に「問1解いて出しますね!」と言ってそのまま出しませんでした。ごめんなさい小林先生。。。ちなみに問1は「授業で印象に残ったことを自由に記述せよ」みたいなやつだったと思います。

小林先生には本当に良くしてもらったのにレポートも結局出さないし試験もそんなに解けているわけじゃないしで申し訳なさが募るばかりです。演義も結局1問も解いていないので、本当に小林先生には恩を仇で返している感じがあって申し訳ないです。本当に申し訳ないです。だったらちゃんとしろよって感じですよね。そうですよね。。。

 

代数の試験はなんかさっさと退出して再履修の友人に基礎解析を教えていた記憶があります。これは代数の試験の記憶と言って良いですか?

授業の記憶もないですね。何やってましたっけ。なんか最後の方の演義で適当に発表して「君はヘラヘラしているね」と言われた以外何も記憶がないです。あ、この前パスタ屋で代数の講義の先生を見かけましたね、一人で文庫本を読んでらっしゃいました。

 

複素解析の試験は、調和関数に関する◯×クイズの反例挙げと、定理を覚えていないなどで、30点弱損失があった気がします(○○の定理のステートメントを書け、みたいなのが20点分くらいあった)が、授業内容の難しさの割には試験が簡単だったので、まああとは8月18日までに提出しなければいけない(しなくても合否には関係しない)レポートを出せばそれなりの成績が来るでしょうね。

授業は午前にあったのですが、1限に用があってそのまま出なかったりしたことが多かったのを覚えています。わりと難しい授業をしていた記憶があります。ちゃんと予習復習をしないと厳しそうでしたが、僕は授業にそもそもあまり出れていなかったので、結構厳しかったです。値分布論みたいなのは一度はちゃんと勉強したい内容ですね。いや授業と同時に勉強しろよって感じですよね、そうですね、はぁ〜〜〜〜〜

 

全体的にまだ簡単という感じですね、後期はどうなるでしょうか。楽しみです。

 

セミナーの授業が結構楽しくてそればっかりやっていたので、授業が簡単で助かりました。こういうのはあまり良くないですね。。。

 

語学は...無理ですね...本当にどうしましょう...そろそろ留年が見えてくるのですが...

 

とまあこんな感じの3年前期でした。

 

夏休みは暇なので、またちょこちょこブログが書ければいいかなあと思っていますが、位相空間論以外のことについてブログに書く気はあまりないので、やっぱり書かないかもしれないです。 

 

 

 

 

 

Arhangel'skiiの不等式 その2

アルハンゲルスキーの不等式その2です。

昨日思い立って勉強して昨日書いたものを今日あげただけの記事です。

なんかあの、忙しくて適当な感じなんですけど、とりあえず書いたものを上げときたいから適当に記事にして貼っただけです。そんな感じ。読み手のことなど何も考えていないです。

 

Dropbox - アルハンゲルスキーの不等式.pdf

 

 

今日は大学でサークルオリエンテーションがあったので自分の所属する自主ゼミサークル(阪ゼミ会)の一員として行ってきました。おしゃべりして帰りにご飯食べただけですが。

 

 

実家の猫が奈良県でいなくなったらしく、僕もさがしてます。これから終電までに奈良行って夜が明けるまでさがします。

 

だから忙しいんです。

また機会(暇)があれば、これをいい感じの記事にできたらいいなあと思います。

pdfも1日で勉強して書いた雑なものなので、これはこうだよって言う指摘あればお願いします。

 

 

 

以上です。

 

 

 

 

 

 

積分計算の問題

wikipediaのガンマ関数とかの記事を見ながら読めばわかるはずです。

 

↓↓↓

 

 

www.dropbox.com

 

 

 

 

なんか、pdfは携帯からじゃ見れない〜〜〜という人がいるらしく、確かに自分の携帯もdropboxのやつってなんかdropboxのアプリで見てる?みたいな感じだからそういうのインストールしてない人は見れないのかなあと思います。なので一応スクショ貼っときます。

dopboxのアプリをインストールすれば見ることができるはずです(ガラケーの人とかはどうなるのかわかんないけど)。

↓↓↓

f:id:yujitomo:20160229181619p:plain

f:id:yujitomo:20160229182027p:plain

f:id:yujitomo:20160229182042p:plain

f:id:yujitomo:20160229182110p:plain

f:id:yujitomo:20160229182144p:plain

f:id:yujitomo:20160229182207p:plain

f:id:yujitomo:20160229182234p:plain

f:id:yujitomo:20160229182257p:plain

f:id:yujitomo:20160229182320p:plain

f:id:yujitomo:20160229182407p:plain

f:id:yujitomo:20160229182427p:plain

f:id:yujitomo:20160229182458p:plain

f:id:yujitomo:20160229182510p:plain

f:id:yujitomo:20160229182523p:plain

 

 

 

解析演習/杉浦光夫【2500円以上送料無料】

解析演習/杉浦光夫【2500円以上送料無料】
価格:3,132円(税込、送料込)

 

 

一様空間1

一様空間に関して勉強したことのまとめを作っているのですが、(まだ何もかけてないですが)ひと段落ついたので第一弾としてブログに載せます。

これからたくさん書き足していきますが、その都度ひと段落ついたらブログに載せる、みたいにしようと思います。

 

 

今の段階で書いてあること:一様空間の定義と、ゲージ化、埋め込み、 位相群に関するBirkhoff-角谷の定理、らへんです。

 

少しだけ訂正とかをしました. 

 

 

 

Čech完備の話

ツイッターで話題になっていたので、定義や簡単な性質や面白い話題(完備距離化可能性)などをまとめようと思います。

これから考える空間はすべて完全正則ハウスドルフです。

 

※あとで前提知識のところを補う記事を書きます。

 

 

〜〜〜〜〜〜

 

《前提知識》

(1)完全正則空間{X}からコンパクトハウスドルフ空間{Y}への任意の連続写像{f:X\to Y}がStone-Čechコンパクト化上の連続写像{\beta f :\beta X \to Y}に一意に拡張されます。また、任意のコンパクト化{\alpha X}に対し、{X}の点を動かさない連続写像{f:\beta X\to \alpha X}があります。この写像を射影と言います。{f:\beta X\to \alpha X}が射影のとき、{f(\beta X \setminus X ) = \alpha X \setminus X}となることが知られています。Stone-Čechコンパクト化についてはこちらが参考になると思います→

(2)距離空間は全体正規です。これに関してはこちらの記事のpdfに書いてあります→パラコンパクト

(3)Alexandroff-Uryshonの距離化定理を軽く使います。正規列を成す展開列を持つ空間は距離化可能というものです。位相空間{X}の正規列とは、開被覆の列{\mathcal{U}_n}であって、各{n}について星形集合{\mathcal{U}_{n+1}^{\Delta} = \{ \mathrm{St}(x, \mathcal{U}_{n+1} ) : x\in X \} }(ただし、{\mathrm{St}(x, \mathcal{U}_{n+1} ) = \bigcup\{ U : x\in U\in \mathcal{U}_{n+1} \} })が{\mathcal{U}_n}を細分するようなものです。展開列とは、開被覆の列{\mathcal{U}_n}であって{\{ \mathrm{St}( x,\mathcal{U}_n ) : n \in \mathbb{N} \} }が各{x}の基本近傍系を成すものです。意識さんのブログのこの記事が参考になると思います→距離化可能定理part1:Alexandroff-Urysohn-Tukey

(4)正規列に対して、その正規列をある意味測るような擬距離が定義されます。詳しく述べると次のようになります:空間{X}の正規列{\mathcal{U}_n , }に対し、{X}上の擬距離{d}であって、{\mathcal{U}_{2(n+1)}^\Delta \lt \{ S_d(x,2^{-n} ) : n\in \mathbb{N} \} \lt \mathcal{U}_{2n}^\Delta }となるものがある。ここで{S_d(x:2^{-n} )=\{ y \in X: d(x,y) \lt 2^{-n} \} }はこの擬距離での開球。これに関してはこちらが参考になると思います→一様空間1 - yujitomoのブログ

(5)集合{X}の有限交叉性を持つ空でない部分集合の族{\mathcal{F}}{\mathcal{F}}をフィルターベースと言い、フィルターベースがさらに{A\in \mathcal{F} , A\subset B \Rightarrow B\in \mathcal{F}}{A,B\in \mathcal{F} \Rightarrow A\cap B\in \mathcal{F} }を満たすときにフィルターと言います。フィルター全体には包含関係で順序が入り、Zorn補題から極大フィルターの存在を知ります。また、フィルターベースは自然に極大フィルターを生成します。極大フィルターは任意の部分集合{A}について{A}{A}の補集合の一方を含みます。

例えば位相空間である点の近傍系などはフィルターです(近傍フィルターと言います)。位相空間のフィルター{\mathcal{F}}がある点{x}の近傍系を部分集合に含むとき、フィルター{\mathcal{F}}{x}に収束すると言います。容易に分かることですが、コンパクト空間であることと任意の極大フィルターが収束することは同値です。

{ \bigcap \overline{\mathcal{F}} = \bigcap \{ \overline{F} : F\in \mathcal{F} \} }の点をフィルター{\mathcal{F}}の触点と言い、これが空でないときにフィルターは触点を持つと言います。容易にわかることですが、ハウスドルフ空間の近傍フィルターの触点は一点集合からなります。

 

これだけの前提知識を仮定しておけば一応読めると思います。一様空間の完備性に関してコーシーフィルターの話がありますが、今回はその知識は必要ないでしょう。フィルターは結構使います。

 

 

〜〜〜〜〜〜

 

 

 

 

【定義1】

・完全正則空間{X}について、{X}がStone-Čechコンパクト化{\beta X}の中でGδ集合となるとき、Čech完備(Čech-Complete)であると言う。

・完全正則空間{X}は、任意の拡張空間({X}を稠密部分集合として含む空間){Y}の中でGδ集合であるとき、絶対Gδ(absolute Gδ)であると言う。■

 

例えば、これは手頃な演習問題ですが、局所コンパクトであれば任意の拡張空間の中で開なので絶対GδでありČech完備となります。

次の命題は、これからの話の中で中心的役割を果たす命題です:

 

【命題1】

完全正則空間{X}について、次はすべて同値:

(1){X}はČech完備。

(2){X}はあるコンパクト化の中でGδ。

(3){X}は任意のコンパクト化の中でGδ。

(4){X}は絶対Gδ。

(5)次を満たす開被覆の列{\mathcal{U}_n}がある:{\forall n \in \mathbb{N} , \mathcal{U}_n \cap \mathcal{F} \neq \emptyset }となるフィルター{\mathcal{F}}は触点を持つ。

 

(証明)

(4)⇒(3)、(3)⇒(2)は自明。(2)⇒(1) は、あるコンパクト化{\alpha X}でGδであるとき、射影{f:\beta X \to \alpha X}で引き戻すことを考えれば{\beta X}でもGδとなることがわかるのでほぼ自明。

(1)⇒(5)

 {X}{\beta X}でGδなので、{\beta X}の可算個の開集合{W_n}があって{X=\bigcap_n W_n }と書ける。

各点{x\in X}に対して{x\in W_n(x) \subset \mathrm{Cl}_{\beta X}(W_n(x)) \subset W_n}となる{W(x)}をとり、{\mathcal{U}_n =\{ U_n(x) : x\in X \} , U_n(x)=W_n(x)\cap X }と置く。この{\mathcal{U}_n}が条件を満たすことを言えば良い。

{\mathcal{F}}を(5)の条件を満たすフィルターとすると、有限交叉性から{y\in \bigcap\mathrm{Cl}_{\beta X}\mathcal{F} }が取れる({\beta X}はコンパクト)。ここで{\mathcal{F}}は(5)の条件を満たすから、任意の{n}に対してある{x}があって{y\in \mathrm{Cl}_{\beta X}(U_n(x))}となるが、{ \mathrm{Cl}_{\beta X}(U_n(x)) \subset W_n }であるから、{y\in \bigcap_n W_n =X}がわかる。従って{y\in \bigcap \mathrm{Cl}_{\beta X}\mathcal{F} \cap X = \mathrm{Cl}_X\mathcal{F} }、つまり{y}\mathcal{F}の触点となる。

 (5)⇒(4)

 {Y}{X}の拡張空間とする。(5)の条件を満たす開被覆の列{\mathcal{U}_n}をとり、各{U\in \mathcal{U}_n}に対して{Y}の開集合{U'}{U=U'\cap X}となるようとる。{Y}の開集合の列を{W_n=\bigcup \{ U' : U\in \mathcal{U}_n \} }で定める。

{\bigcap_n W_n \subset X}を示せば良いから、{y\in \bigcap_n W_n \setminus X}をとる。{y}の近傍フィルターを{\mathcal{V} }とすれば、{\mathcal{V}\cap X = \{ V\cap X : V\in \mathcal{V} \} }は(5)の条件を満たすので触点{z \in \bigcap \mathrm{Cl}_X ( \mathcal{V}\cap X) }がある。ここで{\bigcap \mathrm{Cl}_X ( \mathcal{V}\cap X) \subset \bigcap \mathcal{Cl}_{\beta X} \mathcal{V} }であるから{z}は近傍フィルター{\mathcal{V} }{\beta X}での触点となるが、先に述べた通りハウスドルフ空間の近傍フィルターの触点は一点に限るから{z=y}となる。これは{z\in X , y\not\in X}に反する。□

 

 

この命題の(1)⇔(5)と前提知識(3)を合わせて使うことで、完備距離化可能性などの興味深い性質を導くことができます。 

Čech完備空間の基本的な性質については次が知られています:

 

【命題2】

(1)Čech完備空間の閉集合はまたČech完備。

(2)Čech完備空間のGδ集合はまたČech完備。特に開集合はČech完備。

(3)Čech完備空間可算個の積空間はまたČech完備。

 

(証明)

(1)と(2)は同時に示せる。{F}をČech完備空間{X}の閉またはGδ集合とする。命題1(1)⇔(2)から、{\mathrm{Cl}_{\beta X}(F) }{F}がGδとなることを示せば良い。{X}はČech完備であるから、{\beta X}の可算個の開集合{W_n}{X=\bigcap_n W_n}となる。

{F}が閉なら、{F=X\cap \mathrm{Cl}_{\beta X}(F)}なので{F=\bigcap_n (W_n \cap \mathrm{Cl}_{\beta X} (F) ) }となる。

{F}がGδなら{F=\bigcap_n V_n}なる{X}の開集合{V_n}をとって{V_n=U_n\cap X}となる{\beta X}の開集合{U_n}をとれば、{F=\bigcap_n ( U_n\cap W_n \cap \mathrm{Cl}_{\beta X} (F) }となる。

以上より閉、Gδのどちらの場合でも{\mathrm{Cl}_{\beta X}(F)}でGδとなることが示された。

(3)は容易。{X_n}をČech完備空間の可算族とすれば、{\prod_n X_n}{\prod_n \beta X_n}でGδなので命題1(1)⇔(2)により示された。◻︎

 

 

さて、次は今回のメインテーマであるところの、完備性です。

 

 【完備距離化可能性】

距離空間{X}について、次は同値:

(1){X}は完備距離化可能。つまり{X}にはもとの距離以外に、位相の合致する完備な距離が存在する。

(2){X}はČech完備。

(3){X}はそれを含む任意の距離空間でGδ。

 

(証明)

(1)⇒(2)は命題1(1)⇔(5)を使う。{d}を完備な距離として{\mathcal{U}_n = \{ S_d(x, 1/2^n ) : x \in X \} }が完備性から命題(5)の条件を満たすことを見る。{\mathcal{F}}を命題(5)の条件を満たすフィルターとすれば、各{n}についてある{x_n\in X}があって{S_d(x_n :1/2^n ) \in \mathcal{F} }となるがこのとき{(x_n)}はコーシー列となって極限点はこのフィルターの触点である。以上で示された。

(2)⇒(3)は命題1(1)⇔(4)から明らか。(3)⇒(2)を示すために{X}の完備化{X^*}をとれば、この定理の(1)⇒(2)より{X^*}はČech完備なので命題2(2)から{X}もČech完備となる。従ってあとは(2)⇒(1)が示せれば良い。

(2)⇒(1)。

まず命題1(5)の条件を満たす開被覆の列{\mathcal{W}_n}をとる。前提知識(2)から距離空間は全体正規なので、正規列となる展開列{\mathcal{U}_n}により{\mathcal{U}_n^{\Delta} \lt \mathcal{W}_n }の形でそれぞれ細分できる。この正規列に対して前提知識(3)を満たす擬距離{d}をとれば、展開列をなすことからこれは{X}の位相に合致する距離となる(前提知識(4)Alexandroff-Urysohnの距離化定理)。これが完備な距離であることを示そう。命題1(5)の条件を使う。

コーシー列{(x_n)}を任意にとれば、各{n}に対してある{i_n}があって{j \geq i_n \Rightarrow d(x_j ,x_{i_n} ) \lt 2^{-(n+1)} }となり、このとき{x_j\in \mathrm{St}( x_{i_n}, \mathcal{U}_{2n} ) }である。従って{V_n = \mathrm{St}( x_{i_n}, \mathcal{U}_{2n} ) }とおけば{\{ V_n \} }はフィルターベースであり、これが生成するフィルター{\mathcal{F}}{\mathcal{U}_{2n}^{\Delta} \lt \mathcal{U}_{n}^{\Delta} \lt \mathcal{W}_{n} }から命題1(5)の条件を満たす。したがって触点{x}を持つがこれは明らかに{x_n}の収束先である。◻︎

 

 

完備距離空間に対してはベールの範疇定理が知られていますが、これは局所コンパクト空間でも成立するものでした。Čech完備空間はある意味で完備距離空間と局所コンパクト空間を包括する概念ですから、Čech完備空間に対して似た定理が成立することが予想されます。これについて述べてこの記事は終わりにします。

 

【定義】

{X}位相空間{A}をその部分集合とする。

{A}の閉包に内点がないとき、{A}全疎(nowhere dense)という。つまり{\mathrm{Int}(\mathrm{Cl}(A)) = \emptyset }のときに{A}を全疎という。

{A}が全疎集合の可算和となるとき、第1類(first category)集合という。

・第1類でない集合を第2類(second category)という。

・任意の空でない開集合が第2類である空間はベールの性質(Baire property)を持つといわれる。■

 

 

【定理4】

Čech完備空間はベールの性質を持つ。

 

(証明)

Čech完備空間の開部分集合はČech完備であるからČech完備空間それ自身が第2類であることを言えば良い。

全疎な閉集合可算個で{X=\bigcup_n F_n}となっていたとする。{X=\bigcap_n U_n}となる{\beta X}の可算個の開集合{U_n}をとる。{\mathrm{Cl}_{\beta X}(F_0) }はもし全疎でなければ{\mathrm{Int}_{\beta X}\mathrm{Cl}_{\beta X}(F_0) \cap X}{F_0}の内点になるから、{\mathrm{Cl}_{\beta X}(F_0)}は全疎。

従って点{x_0 \in U_0 \setminus \mathrm{Cl}_{\beta X}(F_0) }が取れる。このとき{ x_0\in W_0 \subset \mathrm{Cl}_{\beta X}(W_0 )\subset U_0 \setminus \mathrm{Cl}_{\beta X}(F_0) }となる開集合{W_0}が取れる。

次に、点{x_n}と空でない開集合{x_n\in W_n}がとれていたとき、同様にして点{x_{n+1}\in U_n\cap W_n \setminus \mathrm{Cl}_{\beta X}(F_{n+1}) }と開集合{x_{n+1}\in W_{n+1} \subset \mathrm{Cl}_{\beta X}(W_{n+1} ) \subset U_n\cap W_n \setminus \mathrm{Cl}_{\beta X}(F_{n+1}) }が取れる。

 

さて、{F=\bigcap_n W_n = \bigcap_n \mathrm{Cl}_{\beta X}(W_n) }と置く。{\{ W_n \} }は単調減少に構成しているのでこれは有限交叉性を持って{F}は空でない({\beta X}はコンパクト)。また{ W_n \subset U_n }であるから{F\subset X}。一方で{W_n \cap \mathrm{Cl}_{\beta X}(F_n)= \emptyset }であるから{ F\cap \bigcup_n \mathrm{Cl}_{\beta X}(F_n) =\emptyset }。これは仮定{X=\bigcup_n \mathrm{Cl}_{\beta X}(F_n)}に反する。□

 

 【系:ベールの範疇定理】

完備距離空間と局所コンパクト空間はそれぞれベールの性質を持つ。

 

 

 

 

〜〜〜〜〜〜

 

 

なんか思ったより長くなったのですが、可算乗法性についてほとんど触れれなかったのでまた今度やろうと思います。(本当はこれを書こうと思って前提知識のとこに完全写像に関して少し書いていたのですが不必要になってしまったので消したりしました。これでちょっと番号がずれたとこがあるかもしれないです。)

 

実は擬コンパクト空間もベールの性質を持つことが知られています。

 

 

 

〜〜〜〜〜〜

 

 

なんかいろいろあっていろいろありましたが元気です。今日は週に唯一の自主ゼミの日なので、頑張って起きます。では。

 

 

 

【参考文献】

・児玉之宏, 永見啓応『位相空間論』岩波書店(1974)

・Vladimir V. Tkachuk , A {C_p}-theory ploblem book Topological and Function Spaces , Springer(2010)

 

 

 

 

 

 

Arhangel'skiĭの不等式

アルハンゲルスキーの不等式です(カタカナで書いておけば検索した時にこのブログがヒットするようになるかなと思って加筆しました)。

 

Beautiful Inequalityと言われているらしいです。日本語で読める証明って結構探さないとない(ってかあるの?)と思うので書きます。

 

 

 

 

〜〜〜〜〜

 

 

 

【定義】

{X}位相空間とする。

・各{x\in X}に対して、{x}の基本近傍系の濃度の最小値を{x}での近傍濃度または指標といい、{\chi (x , X)}で表す。

{\chi (X) = \min \{ \chi (x, X) : x\in X\} }と置き、これを{X}近傍濃度または指標という。

・次を満たす濃度{\mathfrak{m}}の最小値と{\aleph _0}の大きい方を{X}リンデレーフ数と言い、{L(X)}で表す;{X}の任意の開被覆は濃度{\mathfrak{m}}の部分被覆を持つ。つまり

 {L(X)=\aleph _0 + \min\{ \mathfrak{m} : \mbox{任意の開被覆}\mathcal{U}\mbox{が濃度}\mathfrak{m}\mbox{の部分被覆を持つ} \}}

 

【定理:Arhangel'skiĭの不等式】

ハウスドルフ空間{X}に対し、不等式{|X|\leq 2^{\chi (X) L(X)}}が成り立つ。ただし{|X|}により{X}の濃度を表す。

 

(証明)

{x \in X}の基本近傍系であって、濃度が {\chi (X) }以下であるものを {\mathcal{U}_x}と置く。{\tau}を濃度が{\chi (X)L(X)}より大となる最小の順序数とする。つまり{ \tau = ( \chi (X)L(X) )^+ }

証明は二つの部分に分かれる。まずは{X}閉集合であって濃度が{2^{\chi (X)L(X)}}以下のものの{\tau }個の単調増加な族であって、諸々の条件を満たすものを構成する。次にそれらが{X}を被覆することを示して{X}の濃度を評価する。

 

まずは第一段階。

{X}閉集合の族{F_{\beta}, 0 \leq \beta \lt \tau }であって、次を満たすものを超限帰納法により構成する;

 (1) { 0 \leq \alpha \lt \beta \lt \tau }のとき{F_{\alpha} \subset F_{\beta}}

 (2) 任意の{\beta}について {|F_{\beta}| \leq 2^{\chi (X)L(X)}}

 (3) {\mathcal{U} \subset \bigcup \{ \mathcal{U}_x : x\in \bigcup_{\alpha \lt \beta }F_{\alpha} \} , |\mathcal{U}| \leq L(X) , X-\bigcup \mathcal{U} \neq \emptyset}のとき{F_{\beta}-\bigcup \mathcal{U} \neq \emptyset }

 

まず{X}の点{p}を適当にとって、{F_0 = \{ p \} }とする。

{0 \lt \beta \lt \tau }について、すべての{\alpha \lt \beta }に対して上の(1),(2),(3)を満たす{F_{\alpha}}が構成されているとする。

 {\mathcal{O} = \bigcup \{ \mathcal{U}_x : x\in \bigcup_{\alpha \lt \beta }F_{\alpha} \} }

 {\mathcal{U}' = \{ X-\bigcup\mathcal{U} : \mathcal{U} \subset \mathcal{O} , |\mathcal{U}| \leq L(X) , X-\bigcup\mathcal{U} \neq \emptyset \} }

と置く。

(2)より{|\mathcal{O}| \leq 2^{\chi (X)L(X)} }であり、よって{|\mathcal{U}'| \leq |\mathcal{O}|^{L(X)} = 2^{\chi (X)L(X)} }となる。

{V \in \mathcal{U}' }に対してその元{p(V) \in V}を選び{E = \{ p(V) : V \in \mathcal{U}' \} } と置けば

 {|E| = |\mathcal{U}'| \leq 2^{\chi (X)L(X)} }

であり、従って

 {\left| E \cup \left( \bigcup_{\alpha \lt \beta} F_{\alpha} \right) \right| \leq 2^{\chi (X)L(X)} }

となる。

 

{E \cup \left( \bigcup_{\alpha \lt \beta} F_{\alpha} \right) }の閉包の点の任意の近傍はまた{E \cup \left( \bigcup_{\alpha \lt \beta} F_{\alpha} \right) }の点の近傍となっていることから、

 {\left| \overline{E \cup \left( \bigcup_{\alpha \lt \beta} F_{\alpha} \right) }\right| \leq (2^{\chi (X)L(X)} )^{\chi (X)} = 2^{\chi (X)L(X)} }

がわかる。そこで{F_{\beta } = \overline{E \cup \left( \bigcup_{\alpha \lt \beta} F_{\alpha} \right) } }と置く。

このとき(1),(2)は明らかに満たされているから、(3)を満たすことを示そう。

 

{\mathcal{U} \subset \bigcup \{ \mathcal{U}_x : x\in \bigcup_{\alpha \lt \beta }F_{\alpha} \} , |\mathcal{U}| \leq L(X) , X-\bigcup \mathcal{U} \neq \emptyset }となるよう{\mathcal{U}}をとる。すると{X-\bigcup \mathcal{U} \in \mathcal{U}'}であるので、

 {p( X-\bigcup \mathcal{U} ) \in E \cap ( X-\bigcup \mathcal{U} ) = E-\bigcup \mathcal{U} \neq \emptyset }

よって{F_{\beta } - \bigcup \mathcal{U} \neq \emptyset }がわかり、(3)が従う。

 

これにより超限帰納法が進行し、すべての{0 \leq \beta \lt \tau }に対して(1),(2),(3)を満たす閉集合の族{F_{\beta }}が構成された。

 

第二段階。{X = \bigcup \{ F_{\alpha } : 0 \leq \alpha \lt \tau \} }を示す。

 

{F = \bigcup \{ F_{\alpha } : 0 \leq \alpha \lt \tau \} }と置く。まずはこれが閉であることを示そう。そのために{x \in \overline{F} }を任意に取る。{\mathcal{U}_x}{\mathcal{U}_x = \{ U_{\gamma} : \gamma \in \Gamma \} , |\Gamma| \leq \chi (X) }{\Gamma }で添え字付ける。このとき任意の{\gamma \in \Gamma }に対して{U_{\gamma }\cap F \neq \emptyset}であるから、各{\gamma \in \Gamma }に対して{U_{\gamma} \cap F_{a(\gamma )} \neq \emptyset }となる{a(\gamma ) \lt \tau }が選べる。

{\beta = \sup \{ a(\gamma ) : \gamma \in \Gamma \} \lt \tau }と置く( {\Gamma \leq \chi (X) \lt (\chi (X)L(X))^+ = \tau }、つまり{\tau}は後続型基数であるから正則基数、従って{\beta \lt \tau}がわかる)。このとき (1) より、任意の{\gamma \in \Gamma}に対して{U_{\gamma} \cap F_{\beta} \neq \emptyset }であるから、すなわち{ x \in F_{\beta } \subset F }となる。よって{F}は閉。

 

次に{y\in X-F }を任意に取る。各{x \in F }に対して{ U(x) \in \mathcal{U}_x}を、{y \in X-U(x)}となるようにとる。このとき{F}は閉であるから{L(F) = L(X)}なので、{G\subset F}であって次を満たすものがある;

 {\mathcal{U} = \{ U(x) : x \in G \} }{F}の被覆であり{|G| \leq L(X)}となる。

{G \subset F = \bigcup \{ F_{\alpha } : 0 \leq \alpha \lt \tau \} }{|G| \leq L(X)}から、ある{\alpha \lt \tau }について{G \subset F_{\alpha} }となる。{\beta = \alpha + 1}と置こう。

すると

 {\mathcal{U} \subset \bigcup \{ \mathcal{U}_x : x \in F_{\alpha} \} = \bigcup \{ \mathcal{U}_x : x \in \bigcup_{\gamma \lt \beta }F_{\gamma } \} }

 {|\mathcal{U}| \leq L(X) , y \in X-\bigcup \mathcal{U} \neq \emptyset }

となる。

一方、{F_{\beta} \subset F \subset \bigcup \mathcal{U} }であるから{F_{\beta }- \bigcup\mathcal{U} = \emptyset }でありこれは (3) に反する。

従って{X = F}がわかった。

 

最後に、以上より

 {|X| = | \bigcup \{ F_{\alpha } : 0 \leq \alpha \lt \tau \} | \leq (\chi (X)L(X))^+ 2^{\chi (X)L(X)} = 2^{\chi (X)L(X)} }

となり、求める不等式を得る。◻︎

 

 

 

 

〜〜〜〜〜

 

 

 

 

ニコニコ大百科に書いたやつをそのままコピペしたものですが、見やすい版もあったほうがいいと思って。

 

 

 

アフィリエイトとかはうまく機能してるんだろうか?期待してないから別にいいのだけどついで程度で。 

 

 

 

【参考文献】

・J.Nagata , Modern General Topology Second revised edition , North-Holland (1985)

 

 

 

 

Hewitt-Marczewski-Pondiczeryの定理

の証明を書こうと思います。読み方は、ヒューイット=マルツェフスキ=ポンディツェリ。

 

 

〜〜〜〜〜

 

 

【定義】

位相空間{X}に対し、稠密部分集合の濃度の最小値を{d(X)}と書き、{X}稠密度という。

 

【定理:Hewitt-Marczewski-Pondiczeryの定理】

{X_a,a\in A}を、2点以上を有するハウスドルフ空間とし、各{a\in A}について{d(X_a) \leq \mathfrak{m}}であるとする。積空間{X=\prod \{ X_a : a\in A\} }について、{ d(X) \leq \mathfrak{m}}となるための必要十分条件{|A|\leq 2^\mathfrak{m}}である。

(証明)

必要性を示す。

{X_a}から二点{p_a,q_a}をとり、開集合{U_a}{p_a \in U_a \subset \overline{U_a} \subset X_a \setminus \{ q_a \} }となるようにとる。{\pi _a : X \to X_a}を射影とし、{P}{X}の稠密部分集合で{|P|\leq \mathfrak{m}}とする。

{a}について{f_a:P\to \{ 0,1\} }を、{f_a (p)=1 ( \pi _a (p) \in U_a ) , 0 (\pi _a (p) \in X_a\setminus U_a) }で定めると、対応{a\mapsto f_a }単射であるから、これにより{|A|\leq |2^P| = 2^\mathfrak{m}}がわかる。

十分性を示す。

{X_a}はすべて濃度{\mathfrak{m}}の離散集合、{A}を濃度{2^\mathfrak{m}}として、つまり{A=\{ 0,1\} ^\mathfrak{m}}として示せば十分。{X}{A}から濃度{\mathfrak{m}}の離散集合への写像全体に積位相を与えた空間と考える。{A}は二点の離散空間に積位相を与えた空間とし、{Y}を濃度{\mathfrak{m}}の離散空間とする。{\mathcal{U}}{A}の濃度{\mathfrak{m}}の開基として、{\mathcal{U}'}により{\mathcal{U}}の素な(どの2つも交わらない)有限個の開集合の族全体の集合を表すとする。{|\mathcal{U}'|=\mathfrak{m}}である。

一点{x_0 \in Y}を固定する。ある{\{ U_1,\cdots ,U_n \} \in \mathcal{U}'}に対して、各{U_i}上で定数であり、{z\in A\setminus \displaystyle \bigcup_{i=1}^n U_i}のとき{f(z)=x_0}となるような写像{f:A\to Y}の集合を{P}と置く。{|\mathcal{U}'|=\mathfrak{m}}であって{|Y|=\mathfrak{m}}であるから{|P|=\mathfrak{m}\mathfrak{m}=\mathfrak{m}}である。この{P}{X}で稠密であることを示せば良い。

{(x_a ) \in X}を任意に取る。相異なる{a_1,\cdots ,a_n \in A}をとれば、{A}はハウスドルフであって{\mathcal{U}}{A}の開基であるから{a_i \in U_i }となる{ \{ U_i \} \in \mathcal{U}'}がある。{f:A \to Y}{f(z)=x_{a_i} ( z\in U_i ) i=1,\cdots ,n , x_0 (z \not\in\displaystyle\bigcup_{i=1}^n U_i )}と定めると{f \in P}であるから、

 { f \in P \cap \{ ( x'_a) \in X : x'_{a_i}=x_{a_i}, i=1,2,...,n \} \neq \emptyset}

従って{(x_a) \in \overline{P}}となって{P}{X}で稠密。◻︎

 

 

〜〜〜〜〜

 

これ可分のときは上の{A}を実数だと思って示すんですよね。そのときは\mathcal{U}に相当するものを端が有理数の開区間として取ってくるのですが、実数であるということを考慮してこの辺をもう少し簡単にできます。

添え字集合に位相を入れて示すこの手法は面白いですよね。

 

〜〜〜〜〜

  

 

昨日ですべての試験が終了したので春休みになります。春休み中は一つだけ自主ゼミをします。

 

 

〜〜〜〜〜

 

 

おなかすいたぽよぽよ

 

 

 

【参考文献】

日本数学会『数学辞典 第4版』岩波書店 2007

・児玉之宏、永見啓応『位相空間論』岩波書店 1972

・J.Nagata , Modern General Topology , Second revised edition , North Holland , 1985

 

位相空間論 [ 児玉之宏 ]

位相空間論 [ 児玉之宏 ]
価格:5,616円(税込、送料込)