Advanced Calculus: An Introduction to Linear Analysis - Leonard F. Richardson

Khám phá giải tích cao cấp và phân tích tuyến tính. Tìm hiểu sâu về các khái niệm toán học nâng cao, ứng dụng trong khoa học và kỹ thuật.

Chuyên ngành

Calculus

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Textbook

2008

414
1
0

Phí lưu trữ

75 Point

Mục lục chi tiết

Preface

Acknowledgments

Introduction

1. PART I ADVANCED CALCULUS IN ONE VARIABLE

1. Real Numbers and Limits of Sequences

1.1. The Real Number System

1.2. Limits of Sequences & Cauchy Sequences

1.3. The Completeness Axiom and Some Consequences

1.4. Algebraic Combinations of Sequences

1.5. The Bolzano-Weierstrass Theorem

1.6. The Nested Intervals Theorem

1.7. The Heine-Borel Covering Theorem

1.8. Countability of the Rational Numbers

1.9. Test Yourself

2. Continuous Functions

2.1. Limits of Functions

2.2. Continuous Functions

2.3. Some Properties of Continuous Functions

2.4. Extreme Value Theorem and Its Consequences

2.5. The Banach Space C[a, b]

2.6. Test Yourself

3. Riemann Integral

3.1. Definition and Basic Properties

3.2. The Darboux Integrability Criterion

3.3. Integrals of Uniform Limits

3.4. The Cauchy-Schwarz Inequality

3.5. Test Yourself

4. The Derivative

4.1. Derivatives and Differentials

4.2. The Mean Value Theorem

4.3. The Fundamental Theorem of Calculus

4.4. Uniform Convergence and the Derivative

4.5. Cauchy's Generalized Mean Value Theorem

4.6. Taylor's Theorem

4.7. Test Yourself

5. Infinite Series

5.1. Series of Constants

5.2. Convergence Tests for Positive Term Series

5.3. Absolute Convergence and Products of Series

5.4. The Banach Space l 1 and Its Dual Space

5.5. Series of Functions: The Weierstrass M-Test

5.6. Power Series

5.7. Real Analytic Functions and c= Functions

5.8. Weierstrass Approximation Theorem

5.9. Test Yourself

6. PART II ADVANCED TOPICS IN ONE VARIABLE

6. Fourier Series

6.1. The Vibrating String and Trigonometric Series

6.2. Euler's Formula and the Fourier Transform

6.3. Bessel's Inequality and lz

6.4. Uniform Convergence & Riemann Localization

6.5. L 2 -Convergence & the Dual of l 2

6.6. Test Yourself

7. The Rlemann-Stieltjes Integral

7.1. Functions of Bounded Variation

7.2. Riemann-Stieltjes Sums and Integrals

7.3. Riemann-Stieltjes Integrability Theorems

7.4. The Riesz Representation Theorem

7.5. Test Yourself

8. PART Ill ADVANCED CALCULUS IN SEVERAL VARIABLES

8. Euclidean Space

8.1. Euclidean Space as a Complete Norrned Vector Space

8.2. Open Sets and Closed Sets

8.3. Compact Sets

8.4. Connected Sets

8.5. Test Yourself

9. Continuous Functions on Euclidean Space

9.1. Limits of Functions

9.2. Continuous Functions

9.3. Continuous Image of a Compact Set

9.4. Continuous Image of a Connected Set

9.5. Test Yourself

10. The Derivative in Euclidean Space

10.1. Linear Transformations and Norms

10.2. Differentiable Functions

10.3. The Chain Rule in Euclidean Space

10.1. The Mean Value Theorem

10.2. Taylor's Theorem

10.4. Inverse Functions

10.5. Implicit Functions

10.6. Tangent Spaces and Lagrange Multipliers

10.7. Test Yourself

11. Riemann Integration in Euclidean Space

11.1. Definition of the Integral

11.2. Lebesgue Null Sets and Jordan Null Sets

11.3. Lebesgue's Criterion for Riemann Integrability

11.4. Fubini's Theorem

11.5. Jacobian Theorem for Change of Variables

11.6. Test Yourself

Appendix A: Set Theory

A. I. Terminology and Symbols

A.2. Paradoxes

Problem Solutions

References

Index

Tóm tắt

I. Giới thiệu Phân Tích Tuyến Tính trong Giải Tích Nâng Cao

Giải tích nâng cao, hay còn gọi là giải tích toán học, xây dựng nền tảng vững chắc cho các khái niệm cốt lõi của giải tích, như giới hạn và liên tục, đạo hàm và tích phân, và chuỗi và dãy số. Khác với giải tích cơ bản, giải tích nâng cao đi sâu vào sự chặt chẽ của các chứng minh và mở rộng các khái niệm này vào các không gian tổng quát hơn. Phân tích tuyến tính, một nhánh quan trọng của giải tích nâng cao, tập trung vào việc nghiên cứu các vector spaces, linear transformations, và functional analysis. Nó kết hợp các công cụ từ linear algebra, topology, và real analysis để giải quyết các bài toán phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ differential equations đến optimization. Tài liệu này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về các khái niệm cơ bản của phân tích tuyến tính, làm nền tảng cho việc nghiên cứu sâu hơn về advanced mathematics.

1.1. Tổng quan về Giải Tích Tuyến Tính và Ứng dụng

Giải tích tuyến tính là một lĩnh vực nghiên cứu sâu sắc, khám phá sự tương tác giữa linear algebrareal analysis. Nó mở rộng các khái niệm tuyến tính quen thuộc từ không gian hữu hạn chiều sang không gian vô hạn chiều, nơi mà các khái niệm như continuity, convergence, và completeness trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các ứng dụng của giải tích tuyến tính trải rộng trên nhiều lĩnh vực, bao gồm:

  • Giải phương trình vi phân: Nhiều phương trình vi phân có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các kỹ thuật của giải tích tuyến tính, như Fourier analysis và phương pháp hàm Green.
  • Tối ưu hóa: Các bài toán tối ưu hóa, đặc biệt là convex analysis, thường dựa vào các kết quả của giải tích tuyến tính để tìm ra giải pháp tối ưu.
  • Xấp xỉ: Approximation theory sử dụng các không gian hàm tuyến tính để xấp xỉ các hàm phức tạp bằng các hàm đơn giản hơn, như đa thức.
  • Cơ học lượng tử: Giải tích tuyến tính cung cấp nền tảng toán học cho cơ học lượng tử, nơi mà các trạng thái vật lý được mô tả bằng các vector trong không gian Hilbert.
  • Xử lý tín hiệu: Các kỹ thuật như Fourier analysis được sử dụng rộng rãi trong xử lý tín hiệu để phân tích và xử lý tín hiệu âm thanh và hình ảnh.

1.2. Mối liên hệ giữa Giải Tích Tuyến Tính và Toán Học Cao Cấp

Giải tích tuyến tính là một công cụ thiết yếu trong advanced mathematics, kết nối nhiều lĩnh vực khác nhau và cung cấp một khuôn khổ thống nhất để giải quyết các bài toán phức tạp. Nó đặc biệt quan trọng trong functional analysis, một lĩnh vực nghiên cứu các không gian hàm và các toán tử tuyến tính trên các không gian này. Các khái niệm như Banach spacesHilbert spaces, được giới thiệu trong giải tích tuyến tính, là nền tảng của functional analysis. Hơn nữa, giải tích tuyến tính cung cấp các công cụ cần thiết để nghiên cứu topologymeasure theory, hai lĩnh vực quan trọng khác của mathematical analysis. Sự hiểu biết sâu sắc về giải tích tuyến tính là rất quan trọng đối với bất kỳ ai muốn theo đuổi nghiên cứu chuyên sâu về rigorous calculus hoặc các lĩnh vực liên quan.

II. Vector Spaces và Linear Transformations Các khái niệm then chốt

Một trong những khái niệm cơ bản nhất trong phân tích tuyến tính là vector spaces. Vector spaces là các tập hợp các đối tượng (gọi là vectors) mà trên đó định nghĩa hai phép toán: phép cộng vector và phép nhân vector với một số vô hướng. Các phép toán này phải thỏa mãn một số tiên đề nhất định, đảm bảo tính nhất quán và cấu trúc tuyến tính của không gian. Linear transformations là các hàm giữa hai vector spaces bảo toàn cấu trúc tuyến tính, tức là, chúng bảo toàn phép cộng vector và phép nhân vector với một số vô hướng. Linear transformations đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu các tính chất của vector spaces và là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các bài toán tuyến tính. Các khái niệm liên quan như eigenvalues and eigenvectors, operators, đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng.

2.1. Định nghĩa và Tính chất Cơ bản của Vector Spaces

Một vector space (hay không gian vector) là một tập hợp V cùng với hai phép toán: phép cộng vector (+) và phép nhân vector với một số vô hướng (scalar multiplication). Phép cộng vector phải thỏa mãn các tiên đề sau:

  1. Tính giao hoán: u + v = v + u, với mọi u, v ∈ V.
  2. Tính kết hợp: (u + v) + w = u + (v + w), với mọi u, v, w ∈ V.
  3. Tồn tại vector không: Tồn tại một vector 0 ∈ V sao cho u + 0 = u, với mọi u ∈ V.
  4. Tồn tại vector đối: Với mọi u ∈ V, tồn tại một vector -u ∈ V sao cho u + (-u) = 0.

Phép nhân vector với một số vô hướng phải thỏa mãn các tiên đề sau:

  1. Tính kết hợp: a(bu) = (ab)u, với mọi a, b là các số vô hướng và u ∈ V.
  2. Tính phân phối đối với phép cộng vector: a(u + v) = au + av, với mọi a là một số vô hướng và u, v ∈ V.
  3. Tính phân phối đối với phép cộng số vô hướng: (a + b)u = au + bu, với mọi a, b là các số vô hướng và u ∈ V.
  4. Phần tử đơn vị: 1u = u, với mọi u ∈ V, với 1 là phần tử đơn vị trong trường số vô hướng.

Ví dụ điển hình của vector spaces bao gồm không gian Euclide Rn, không gian các hàm liên tục trên một khoảng [a, b], và không gian các đa thức với hệ số thực.

2.2. Định nghĩa và Tính chất của Linear Transformations

Một linear transformation (hay phép biến đổi tuyến tính) là một hàm T: V -> W giữa hai vector spaces V và W thỏa mãn hai điều kiện sau:

  1. T(u + v) = T(u) + T(v), với mọi u, v ∈ V.
  2. T(au) = aT(u), với mọi a là một số vô hướng và u ∈ V.

Điều kiện thứ nhất nói rằng phép biến đổi tuyến tính bảo toàn phép cộng vector, và điều kiện thứ hai nói rằng nó bảo toàn phép nhân vector với một số vô hướng. Các linear transformations đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu cấu trúc của vector spaces và là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các bài toán tuyến tính. Ví dụ, một phép chiếu từ R3 lên mặt phẳng xy là một linear transformation. Các tính chất quan trọng của linear transformations bao gồm tính tuyến tính, tính liên tục (trong một số trường hợp), và khả năng biểu diễn dưới dạng ma trận (trong không gian hữu hạn chiều).

2.3. Eigenvalues và Eigenvectors Ý nghĩa và Cách Tính

Eigenvalues (giá trị riêng) và eigenvectors (vector riêng) là các khái niệm quan trọng trong linear algebra và có nhiều ứng dụng trong giải tích tuyến tính. Cho một linear transformation T: V -> V, một eigenvector của T là một vector v ≠ 0 trong V sao cho T(v) = λv, với λ là một số vô hướng được gọi là eigenvalue tương ứng với v. Eigenvectors là các vector mà hướng của chúng không thay đổi khi áp dụng phép biến đổi tuyến tính T, chỉ thay đổi về độ lớn (tỉ lệ với eigenvalue). Việc tìm kiếm eigenvalues và eigenvectors thường liên quan đến việc giải một phương trình đặc trưng (characteristic equation). Chúng được sử dụng để phân tích cấu trúc của linear transformations và giải các bài toán liên quan đến differential equations, optimization và nhiều lĩnh vực khác.

III. Normed Spaces và Metric Spaces Đo Khoảng Cách và Hội Tụ

Normed spacesmetric spaces cung cấp một cách để đo khoảng cách giữa các điểm và định nghĩa sự hội tụ trong các không gian tổng quát hơn. Normed space là một vector space mà trên đó định nghĩa một hàm (gọi là norm) đo "độ dài" của các vectors. Metric space là một tập hợp mà trên đó định nghĩa một hàm (gọi là metric) đo khoảng cách giữa hai điểm bất kỳ. Các khái niệm này rất quan trọng trong giải tích nâng cao, vì chúng cho phép chúng ta mở rộng các khái niệm như continuity, differentiation, và integration sang các không gian tổng quát hơn, bao gồm cả các không gian hàm. Các khái niệm liên quan là inner product spaces, operators.

3.1. Định nghĩa và Tính chất của Normed Spaces

Một normed space là một vector space V cùng với một hàm ||.||: V -> R (gọi là norm) thỏa mãn các điều kiện sau:

  1. ||u|| ≥ 0, với mọi u ∈ V, và ||u|| = 0 khi và chỉ khi u = 0.
  2. ||au|| = |a| ||u||, với mọi a là một số vô hướng và u ∈ V.
  3. ||u + v|| ≤ ||u|| + ||v||, với mọi u, v ∈ V (bất đẳng thức tam giác).

Norm đo "độ dài" của các vectors và cung cấp một cách để so sánh độ lớn của các vectors khác nhau. Ví dụ phổ biến bao gồm không gian Euclide Rn với norm Euclide, không gian các hàm liên tục trên một khoảng [a, b] với sup-norm, và không gian Lp với Lp-norm. Norm tạo ra metric. Một metric space có thể không tạo ra norm.

3.2. Định nghĩa và Tính chất của Metric Spaces

Một metric space là một tập hợp X cùng với một hàm d: X x X -> R (gọi là metric) thỏa mãn các điều kiện sau:

  1. d(x, y) ≥ 0, với mọi x, y ∈ X, và d(x, y) = 0 khi và chỉ khi x = y.
  2. d(x, y) = d(y, x), với mọi x, y ∈ X (tính đối xứng).
  3. d(x, z) ≤ d(x, y) + d(y, z), với mọi x, y, z ∈ X (bất đẳng thức tam giác).

Metric đo khoảng cách giữa hai điểm và cung cấp một cách để định nghĩa sự hội tụ và tính liên tục trong không gian. Mọi normed space đều là một metric space với metric d(x, y) = ||x - y||, nhưng không phải mọi metric space đều có thể được biểu diễn như một normed space. Ví dụ phổ biến bao gồm không gian Euclide Rn với metric Euclide, và không gian các chuỗi số với metric Hamming.

3.3. Inner Product Spaces Góc và Độ Dài

Một inner product space là một vector space V cùng với một hàm <., .>: V x V -> R (gọi là inner product) thỏa mãn các điều kiện sau:

  1. <u, v> = <v, u>, với mọi u, v ∈ V.
  2. <au + bv, w> = a<u, w> + b<v, w>, với mọi a, b là các số vô hướng và u, v, w ∈ V.
  3. <u, u> ≥ 0, với mọi u ∈ V, và <u, u> = 0 khi và chỉ khi u = 0.

Inner product cho phép định nghĩa góc giữa hai vector và độ dài của vector, sử dụng công thức ||u|| = sqrt(<u, u>). Các không gian Hilbert (Hilbert spaces) là ví dụ quan trọng của inner product spaces, và chúng được sử dụng rộng rãi trong functional analysis và cơ học lượng tử. Ví dụ: tích phân của tích hai hàm.

IV. Continuity Differentiation và Integration trong Phân Tích Tuyến Tính

Các khái niệm continuity, differentiation, và integration đóng vai trò quan trọng trong phân tích tuyến tính, cho phép chúng ta nghiên cứu các hàm và các toán tử tuyến tính trên các không gian tổng quát hơn. Tính liên tục của một hàm giữa hai metric spaces được định nghĩa bằng cách sử dụng khái niệm khoảng cách. Phép vi phân của một hàm giữa hai normed spaces được định nghĩa bằng cách sử dụng khái niệm linear transformations. Tích phân của một hàm trên một metric space được định nghĩa bằng cách sử dụng khái niệm measure theory. Các khái niệm này là nền tảng cho nhiều kết quả quan trọng trong phân tích tuyến tính, chẳng hạn như định lý hàm ngược và định lý hàm ẩn.

4.1. Định nghĩa Tính Liên Tục trong Không Gian Metric

Cho X và Y là hai metric spaces với metrics dX và dY tương ứng. Một hàm f: X -> Y được gọi là liên tục tại điểm x0 ∈ X nếu với mọi ε > 0, tồn tại δ > 0 sao cho dX(x, x0) < δ implies dY(f(x), f(x0)) < ε. Hàm f được gọi là liên tục trên X nếu nó liên tục tại mọi điểm x ∈ X. Định nghĩa này mở rộng khái niệm liên tục từ real analysis sang các không gian tổng quát hơn, và nó dựa trên việc đo khoảng cách giữa các điểm bằng metric. Một cách diễn đạt khác về sự liên tục sử dụng khái niệm topology thông qua open sets.

4.2. Định nghĩa Đạo Hàm trong Normed Spaces

Cho V và W là hai normed spaces với norms ||.||V và ||.||W tương ứng. Một hàm f: V -> W được gọi là khả vi tại điểm x0 ∈ V nếu tồn tại một linear transformation T: V -> W sao cho ||f(x0 + h) - f(x0) - T(h)||W / ||h||V -> 0 khi ||h||V -> 0. Linear transformation T được gọi là đạo hàm của f tại x0 và được ký hiệu là f'(x0). Định nghĩa này mở rộng khái niệm đạo hàm từ calculus sang các không gian tổng quát hơn, và nó dựa trên việc xấp xỉ hàm bằng một linear transformation tại một điểm.

4.3. Tích Phân Riemann Stieltjes và Ứng dụng trong Phân Tích

Tích phân Riemann-Stieltjes mở rộng khái niệm tích phân Riemann và cung cấp một công cụ mạnh mẽ để nghiên cứu các hàm có biến đổi không liên tục. Thay vì tích phân theo một hàm đơn giản dx, ta tích phân theo một hàm α(x) có thể không khả vi hoặc không liên tục. Tích phân Riemann-Stieltjes được định nghĩa bằng tổng Riemann-Stieltjes, tương tự như tích phân Riemann. Nó có nhiều ứng dụng trong real analysis và giải tích tuyến tính, đặc biệt là trong việc biểu diễn các functional tuyến tính trên các không gian hàm. The Riesz Representation Theorem là một ví dụ điển hình về ứng dụng của tích phân Riemann-Stieltjes. Nó sử dụng functions of several variablesuniform convergence để chứng minh tính liên tục và khả tích.

V. Banach Spaces và Hilbert Spaces Không Gian Hoàn Chỉnh và Ứng Dụng

Banach spacesHilbert spaces là các không gian vector normed đặc biệt quan trọng trong phân tích tuyến tính. Banach space là một normed space mà mọi Cauchy sequence đều hội tụ (tức là, nó là không gian hoàn chỉnh). Hilbert space là một inner product space mà mọi Cauchy sequence đều hội tụ (tức là, nó là không gian hoàn chỉnh). Các không gian này có nhiều ứng dụng quan trọng trong các lĩnh vực như functional analysis, differential equations, và quantum mechanics. Ví dụ về Banach spaces bao gồm Lp spaces và không gian các hàm liên tục với sup-norm. Ví dụ về Hilbert spaces bao gồm L2 spaces.

5.1. Định nghĩa và Tính chất của Banach Spaces

Một Banach space là một normed space V mà mọi Cauchy sequence trong V đều hội tụ đến một phần tử trong V. Điều này có nghĩa là không gian V là "hoàn chỉnh" theo nghĩa là không có "lỗ hổng" nào. Tính hoàn chỉnh là một tính chất rất quan trọng trong phân tích, vì nó cho phép chúng ta sử dụng các kỹ thuật hội tụ để chứng minh sự tồn tại và duy nhất của các giải pháp cho các bài toán. Ví dụ: không gian các hàm liên tục trên một khoảng đóng [a, b] với norm sup là một Banach space.

5.2. Định nghĩa và Tính chất của Hilbert Spaces

Một Hilbert space là một inner product space H mà mọi Cauchy sequence trong H đều hội tụ đến một phần tử trong H. Hilbert spaces là một lớp đặc biệt của Banach spaces, và chúng có thêm cấu trúc của inner product, cho phép chúng ta định nghĩa góc và độ dài. Hilbert spaces có nhiều ứng dụng quan trọng trong các lĩnh vực như functional analysis, Fourier analysis, và cơ học lượng tử. Ví dụ: không gian L2 các hàm bình phương khả tích trên một khoảng là một Hilbert space.

5.3. Quan hệ giữa Banach Spaces và Hilbert Spaces

Mỗi Hilbert Space là một Banach Space. Hilbert Space có một cấu trúc mạnh hơn là một Inner Product, Banach Spaces thì không nhất thiết. Tuy nhiên, có nhiều Banach Space không phải là Hilbert Space. Việc xác định liệu một Banach Space cụ thể có phải Hilbert Space hay không có thể yêu cầu kiểm tra các tính chất bổ sung. Ví dụ, mỗi Hilbert Space có thể tạo ra một dual space là chính nó (Riesz Representation Theorem), tuy nhiên điều này không nhất thiết đúng với mọi Banach Space.

VI. Ứng dụng Phân Tích Tuyến Tính Phương trình Tối ưu và Phân Tích

Phân tích tuyến tính có nhiều ứng dụng quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của toán học và khoa học ứng dụng. Một số ứng dụng phổ biến bao gồm giải differential equations, optimization, approximation theory, và numerical analysis. Trong differential equations, phân tích tuyến tính cung cấp các công cụ để nghiên cứu sự tồn tại, duy nhất, và tính chất của các giải pháp. Trong optimization, phân tích tuyến tính cung cấp các thuật toán để tìm ra giải pháp tối ưu cho các bài toán. Trong approximation theory, phân tích tuyến tính cung cấp các phương pháp để xấp xỉ các hàm phức tạp bằng các hàm đơn giản hơn. Trong numerical analysis, phân tích tuyến tính cung cấp các phương pháp để giải gần đúng các bài toán toán học.

6.1. Giải Phương Trình Vi Phân bằng Phân Tích Tuyến Tính

Phân tích tuyến tính cung cấp các công cụ mạnh mẽ để giải các phương trình vi phân, đặc biệt là các phương trình vi phân tuyến tính. Bằng cách biểu diễn phương trình vi phân như một toán tử tuyến tính trên một không gian hàm, chúng ta có thể sử dụng các kỹ thuật của phân tích tuyến tính để nghiên cứu sự tồn tại, duy nhất, và tính chất của các giải pháp. Ví dụ, Fourier analysis là một công cụ quan trọng để giải các phương trình vi phân tuyến tính với hệ số hằng số. Lý thuyết các operators trên các Banach Space cũng có thể được áp dụng để giải các phương trình vi phân.

6.2. Tối Ưu Hóa và Convex Analysis Ứng Dụng Phân Tích

Phân tích tuyến tính đóng vai trò quan trọng trong optimization, đặc biệt là trong convex analysis. Convex analysis nghiên cứu các tập hợp convex và các hàm convex, và nó cung cấp các công cụ để tìm ra giải pháp tối ưu cho các bài toán tối ưu hóa convex. Các không gian Banach spacesHilbert spaces cung cấp một khuôn khổ tự nhiên để nghiên cứu các bài toán tối ưu hóa trong không gian vô hạn chiều. Các khái niệm như dual space và weak convergence đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các thuật toán tối ưu hóa.

6.3. Số Học và Xấp Xỉ Cách Ứng dụng của Phân Tích Tuyến Tính

Phân tích tuyến tính đóng vai trò quan trọng trong numerical analysisapproximation theory, cung cấp các công cụ để xấp xỉ nghiệm của phương trình và hàm số. Ví dụ, các thuật toán lặp trong giải hệ phương trình tuyến tính, phương pháp bình phương tối thiểu, và xấp xỉ đa thức đều dựa trên các nguyên lý của phân tích tuyến tính. Phương pháp hàm số gần đúng, sử dụng trong thiết kế kỹ thuật và các lĩnh vực khác, cũng được xây dựng trên các kết quả của phân tích tuyến tính. sequences and series of functions được sử dụng để xấp xỉ.

28/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

com ADVANCED CALCULUS An Introduction to Linear Analysis Leonard F. Richardson ~WILEY­ ~INTERSCIENCE A JOHN WILEY & SONS, INC.com ADVANCED CALCULUS www.com ADVANCED CALCULUS An Introduction to Linear Analysis Leonard F. Richardson ~WILEY­ ~INTERSCIENCE A JOHN WILEY & SONS, INC.com Copyright© 2008 by John Wiley & Sons, Inc. All rights reserved Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey Published simultaneously in Canada No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, scanning, or otherwise, except as permitted under Section I 07 or I 08 of the 1976 United States Copyright Act, without either the prior written permission of the Publisher, or authorization through payment of the appropriate per-copy fcc to the Copyright Clearance Center, Inc., 222 Rosewood Drive, Danvers, MA 01923, (978) 750-8400, fax (978) 750-4470, or on the web at www.

Requests to the Publisher for permission should be addressed to the Permissions Department, John Wiley & Sons, Inc., Ill River Street, Hoboken, NJ 07030, (20 I) 748-6011, fax (20 I) 748-6008, or online at http://www.com/go/pcrmission. Limit of Liability/Disclaimer of Warranty: While the publisher and author have used their best efforts in preparing this book, they make no representations or warranties with respect to the accuracy or completeness of the contents of this book and specifically disclaim any implied warranties of merchantability or fitness for a particular purpose. No warranty may be created or extended by sales representatives or written sales materials. The advice and strategies contained herein may not be suitable for your situation.

You should consult with a professional where appropriate. Neither the publisher nor author shall be liable for any loss of profit or any other commercial damages, including but not limited to special, incidental, consequential, or other damages. For general information on our other products and services or for technical support, please contact our Customer Care Department within the United States at (800) 762-2974, outside the United States at (317) 572-3993 or fax (317) 572-4002. Wiley also publishes its books in a variety of electronic formats.

Some content that appears in print may not be available in electronic formats. For more information about Wiley products, visit our web site at www. Library of Congress Cataloging-in-Publication Data: Richardson, Leonard F. Advanced calculus : an introduction to linear analysis I Leonard F.

Includes bibliographical references and index.R53 2008 515--dc22 2008007377 Printed in Mexico 10 9 8 7 6 5 4 3 2 www.com To Joan, Daniel, and Joseph www.com CONTENTS Preface Xlll Acknowledgments XIX Introduction xxi PART I ADVANCED CALCULUS IN ONE VARIABLE 1 Real Numbers and Limits of Sequences 3 1.1 The Real Number System 3 Exercises 7 1.2 Limits of Sequences & Cauchy Sequences 8 Exercises 12 1.3 The Completeness Axiom and Some Consequences 13 Exercises 18 1.4 Algebraic Combinations of Sequences 19 Exercises 21 1.5 The Bolzano-Weierstrass Theorem 22 Exercises 24 1.6 The Nested Intervals Theorem 24 vii www.com viii CONTENTS Exercises 26 1.7 The Heine-Borel Covering Theorem 27 Exercises 30 1.8 Countability of the Rational Numbers 31 Exercises 35 1.9 Test Yourself 37 Exercises 37 2 Continuous Functions 39 2.1 Limits of Functions 39 Exercises 43 2.2 Continuous Functions 46 Exercises 49 2.3 Some Properties of Continuous Functions 50 Exercises 53 2.4 Extreme Value Theorem and Its Consequences 55 Exercises 60 2.5 The Banach Space C[a, b] 61 Exercises 66 2.6 Test Yourself 67 Exercises 67 3 Riemann Integral 69 3.1 Definition and Basic Properties 69 Exercises 74 3.2 The Darboux Integrability Criterion 76 Exercises 81 3.3 Integrals of Uniform Limits 83 Exercises 87 3.4 The Cauchy-Schwarz Inequality 90 Exercises 93 3.5 Test Yourself 95 Exercises 95 4 The Derivative 99 4.1 Derivatives and Differentials 99 Exercises 103 4.2 The Mean Value Theorem 105 www.com CONTENTS ix Exercises 109 4.3 The Fundamental Theorem of Calculus 110 Exercises 112 4.4 Uniform Convergence and the Derivative 114 Exercises 116 4.5 Cauchy's Generalized Mean Value Theorem 117 Exercises 121 4.6 Taylor's Theorem 122 Exercises 125 4.7 Test Yourself 126 Exercises 126 5 Infinite Series 127 5.1 Series of Constants 127 Exercises 132 5.2 Convergence Tests for Positive Term Series 134 Exercises 137 5.3 Absolute Convergence and Products of Series 138 Exercises 146 5.4 The Banach Space l 1 and Its Dual Space 148 Exercises 153 5.5 Series of Functions: The Weierstrass M-Test 154 Exercises 157 5.6 Power Series 158 Exercises 161 5.7 Real Analytic Functions and c= Functions 162 Exercises 167 5.8 Weierstrass Approximation Theorem 169 Exercises 173 5.9 Test Yourself 174 Exercises 174 PART II ADVANCED TOPICS IN ONE VARIABLE 6 Fourier Series 179 6.1 The Vibrating String and Trigonometric Series 180 Exercises 183 6.2 Euler's Formula and the Fourier Transform 184 Exercises 190 www.3 Bessel's Inequality and lz 192 Exercises 196 6.4 Uniform Convergence & Riemann Localization 197 Exercises 204 6.5 L 2 -Convergence & the Dual of l 2 205 Exercises 208 6.6 Test Yourself 212 Exercises 212 7 The Rlemann-Stieltjes Integral 215 7.1 Functions of Bounded Variation 216 Exercises 220 7.2 Riemann-Stieltjes Sums and Integrals 223 Exercises 227 7.3 Riemann-Stieltjes Integrability Theorems 228 Exercises 230 7.4 The Riesz Representation Theorem 231 Exercises 239 7.5 Test Yourself 241 Exercises 241 PART Ill ADVANCED CALCULUS IN SEVERAL VARIABLES 8 Euclidean Space 245 8.1 Euclidean Space as a Complete Norrned Vector Space 245 Exercises 249 8.2 Open Sets and Closed Sets 252 Exercises 254 8.3 Compact Sets 256 Exercises 258 8.4 Connected Sets 259 Exercises 261 8.5 Test Yourself 263 Exercises 263 9 Continuous Functions on Euclidean Space 265 9.1 Limits of Functions 265 Exercises 268 www.com CONTENTS xi 9.2 Continuous Functions 270 Exercises 272 9.3 Continuous Image of a Compact Set 274 Exercises 276 9.4 Continuous Image of a Connected Set 278 Exercises 279 9.5 Test Yourself 280 Exercises 280 10 The Derivative in Euclidean Space 283 10.1 Linear Transformations and Norms 283 Exercises 286 10.2 Differentiable Functions 289 Exercises 295 10.3 The Chain Rule in Euclidean Space 298 10.1 The Mean Value Theorem 300 10.2 Taylor's Theorem 301 Exercises 303 10.4 Inverse Functions 305 Exercises 309 10.5 Implicit Functions 311 Exercises 317 10.6 Tangent Spaces and Lagrange Multipliers 322 Exercises 327 10.7 Test Yourself 328 Exercises 328 11 Riemann Integration in Euclidean Space 331 11.1 Definition of the Integral 331 Exercises 336 11.2 Lebesgue Null Sets and Jordan Null Sets 338 Exercises 341 11.3 Lebesgue's Criterion for Riemann Integrability 342 Exercises 344 11.4 Fubini's Theorem 346 Exercises 349 11.5 Jacobian Theorem for Change of Variables 351 Exercises 355 www.com Xii CONTENTS 11.6 Test Yourself 357 Exercises 357 Appendix A: Set Theory 359 A. I Terminology and Symbols 359 Exercises 363 A.2 Paradoxes 363 Problem Solutions 365 References 379 Index 381 www.com PREFACE Why this Book was Written The course known as Advanced Calculus (or Introductory Analysis) stands at the summit of the requirements for senior mathematics majors. An important objective of this course is to prepare the student for a critical challenge that he or she will face in the first year of graduate study: the course called Analysis I, Lebesgue Measure and Integration, or Introductory Functional Analysis. We live in an era of rapid change on a global scale.

And the author and his de- partment have been testing ways to improve the preparation of mathematics majors for the challenges they will face. During the past quarter century the United States has emerged as the destination of choice for graduate study in mathematics. The influx of well-prepared, talented students from around the world brings considerable benefit to American graduate programs. The international students usually arrive better prepared for graduate study in mathematics-in particular better prepared in analysis-than their typical U.

There are many reasons for this, in- cluding (a) school systems abroad that are oriented toward teaching only the brightest students, and (b) the self-selection that is part of a student taking the step of travel abroad to study in a foreign culture. The presence of strongly prepared international students in the classroom raises the level at which courses are taught. Thus it is appropriate at the present time, in the early years of the new millennium, for college and university mathematics departments to xiii www.com XiV PREFACE reconsider their advanced calculus courses with an eye toward preparing graduates for the international environment in American graduate schools. This is a challenge, but it is also an opportunity for American students and international students to learn side-by-side with, and also about, one another.

It is more important than ever to teach undergraduate advanced calculus or analysis in such a way as to prepare and reorient the student for graduate study as it is today in mathematics. Another recent change is that applied mathematics has emerged on a large scale as an important component of many mathematics departments. In applied and numerical mathematics, functional analysis at the graduate level plays a very important role. Yet another change that is emerging is that undergraduates planning careers in the secondary teaching of mathematics are being required to major in mathematics instead of education.

These students must be prepared to teach the next generation of young people for the world in which they will live. Whether or not the mathematics major is planning an academic career, he or she will benefit from better preparation in advanced calculus for careers in the emerging world. The author has taught mathematics majors and graduate students for thirty-seven years. He has served as director of his department's graduate program for nearly two decades.

All the changes described above are present today in the author's department. This book has been written in the hope of addressing the following needs. Students of mathematics should acquire a sense of the unity of mathematics. Hence a course designed for senior mathematics majors should have an in- tegrative effect.

Such a course should draw upon at least two branches of mathematics to show how they may be combined with illuminating effect. Students should learn the importance of rigorous proof and develop skill in coherent written exposition to counter the universal temptation to engage in wishful thinking. Students need practice composing and writing proofs of their own, and these must be checked and corrected. The fundamental theorems of the introductory calculus courses need to bees- tablished rigorously, along with the traditional theorems of advanced calculus, which are required for this purpose.

The task of establishing the rigorous foundations of calculus should be en- livened by taking this opportunity to introduce the student to modern mathe- matical structures that were not presented in introductory calculus courses. Students should learn the rigorous foundations of calculus in a manner that reorient<; thinking in the directions taken by modern analysis. The classic theorems should be couched in a manner that reflects the perspectives of modem analysis.com PREFACE XV Features of this Text The author has attempted to address these needs presented above in the following manner. The two parts of mathematics that have been studied by nearly every math- ematics major prior to the senior year are introductory calculus, including calculus of several variables, and linear algebra.

Thus the author has chosen to highlight the interplay between the calculus and linear algebra, emphasizing the role of the concepts of a vector space, a linear transformation (including a linear functional), a norm, and a scalar product. For example, the customary theorem concerning uniform limits of continuous functions is interpreted as a completeness theorem for C[a, b] as a vector space equipped with the sup-norm. The elementary properties of the Riemann integral gain coherence expressed as a theorem establishing the integral as a bounded linear functional on a con- venient function-space. Similarly, the family of absolutely convergent series is presented from the perspective that it is a complete normed vector space equipped with the h -norm.

Many exercises are offered for each section of the text. These are essential to the course. An exercise preceded by a dagger symbol t is cited at some point in the text.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ