Riesz表示定理和Lax-Milgram定理

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本文中设H是一个\Phi(\Phi=\mathbb{R}\mathbb{C})上的Hilbert空间.
命题1.CH中的一个闭凸集, x\notin C, 则存在唯一的x_0\in C使得\|x-x_0\|=\inf_{y\in C}\|x-y\|.
证明.我们先证存在性. 记d=\inf_{y\in C}\|x-y\|, 设\{x_n\} \subset C使得d\le\|x_n-x\|<d+1/n, 我们想证\{x_n\}收敛到某个x_0. 为此我们对x,x_n,x_m,x_n+x_m-x写出平行四边形等式:
2(\|x_m-x\|^2+\|x_n-x\|^2)=\|x_n-x_m\|^2+\|x_n+x_m-2x\|^2
由此可知
\|x_n-x_m\|^2=2(\|x_m-x\|^2+\|x_n-x\|^2)-4\left\|x-\frac{x_n+x_m}{2}\right\|^2
<2\left((d+1/m)^2+(d+1/n)^2\right)-4d^2=\frac{4d}{m}+\frac{4d}{n}+\frac{2}{m^2}+\frac{2}{n^2}\rightarrow0
\{x_n\}是Cauchy列, 而H完备, C闭, 故存在x_0\in C使得x_n\rightarrow x_0, 由范数的连续性即知\|x-x_0\|=d.
我们再证唯一性. 如果y_0\in C使得\|x-y_0\|=d, 那么我们对x,x_0,y_0,x_0+y_0-x使用平行四边形等式得到
\|x_0-y_0\|^2=2(\|{x_0-x\|^2+\|y_0-x}\|^2)-4\left\|x-\frac{x_0+y_0}{2}\right\|^2
\le4d^2-4d^2=0
从而y_0=x_0, 这就证明了唯一性. \rule{3mm}{3mm}

下面我们设MH的闭子空间.
命题2.H=M\oplus M^\perp.
证明.我们先证明H=M+M^\perp. 任取x\in H, 如果x\in M, 当然有x\in M+M^\perp, 如果x\notin M, 那么存在x_M使得\|x-x_M\|=\inf_{y\in M}\|x-y\|, 现在我们想证x-x_M\in M^\perp. 为此我们任取y\in M, 想证\langle y,x-x_M\rangle=0. 考虑二次函数f(t)=\|x-x_M-ty\|^2=\|x-x_M\|^2-2t\operatorname{Re}\langle x-x_M,y\rangle+t^2\|y\|^2, 由x_M的定义知ft=0处取到最小值, 故\operatorname{Re}\langle x-x_M,y\rangle=0. 以iy\in M替换y可得\operatorname{Im}\langle x-x_M,y\rangle=0. 从而\langle x-x_M,y\rangle=0.
这说明x-x_M\in M^\perp, 即x=x_M+(x-x_M)\in M+M^\perp, H=M+M^\perp.
我们再证H=M\oplus M^\perp. 若x\in H有两个分解x=x_1+x_2=y_1+y_2, 其中x_1,y_1\in M,x_2,y_2\in M^\perp, 则x_1-y_1=y_2-x_2\in M\cap M^\perp=\{0\}, 从而x_1=y_1, x_2=y_2. 这说明这两个分解是一样的, 故H=M\oplus M^\perp. \rule{3mm}{3mm}

定义1.x\in H, 定义P_MxxM上的最佳逼近元.
注记.由我们之前的讨论可以知道x-P_Mx\in M^\perp.

命题3.对任何x\in H, 有x=P_Mx+P_{M^\perp}x.
证明.首先由之前的讨论我们有x=P_Mx+(x-P_Mx)=(x-P_{M^\perp}x)+P_{M^\perp}x, 这里x-P_Mx\in M^\perp, x-P_{M^\perp}x\in(M^\perp)^\perp. 如果我们能证明(M^\perp)^\perp=M, 那么由这种分解的唯一性即可推知结论.
显然M\subset(M^\perp)^\perp, 为了证明另一边, 我们任取y\in(M^\perp)^\perp. 我们有分解y=P_My+(y-P_My), 而y-P_My\in M^\perp, 故0=\langle y,y-P_My\rangle=\|y-P_My\|^2, 从而y=P_My\in M. 这样就证明了(M^\perp)^\perp\subset M. \rule{3mm}{3mm}

我们现在对线性泛函的一般性质做一个小讨论.

定义2.V是某个域F上的线性空间, U是它的子空间, U的余维数被定义为\dim V/U.
命题4.V是某个域F上的线性空间, 0\ne f\in V^*V上的线性函数, 则V的子空间N(f):=\{x\in V|f(x)=0\}的余维数为1.
证明.f\ne0, 故N(f)\ne V, V/N(f)\ne\{0\}, \dim V/N(f)>0. 现在任取非零元素x+N(f),y+N(f)\in V/N(f), 则f(x),f(y)\ne0. 此时我们有x/f(x)-y/f(y)\in N(f), 从而
\frac{x+N(f)}{f(x)}-\frac{y+N(f)}{f(y)}=N(f)
x+N(f),y+N(f)线性相关, 故\dim V/N(f)<2. 故\dim V/N(f)=1. \rule{3mm}{3mm}

现在我们回到Hilbert空间的讨论. 我们之前证明了H=M\oplus M^\perp, 此时我们还有线性同构\phi:M^\perp \rightarrow H/M, x \mapsto x+M. 故M的余维数就是M^\perp的维数. 若f\in H^*H上的连续线性泛函, 那么dim N(f)^\perp=1.

定理1(Riesz表示定理).f\in H^*, 则存在唯一的u\in H使得\forall v\in H, f(v)=\langle v,u \rangle.
证明.先证存在性. 若f=0, 则取u=0即可. 当f\ne0时, N(f)^\perp\ne\{0 \}. 我们任取0\ne u_1\in N(f), 再令u=\frac{\overline{f(u_1)}}{\|u_1\|^2}u_1. 我们想说明这就是我们要寻找的u.
任取v\in H, 设P_{M^\perp}v=\lambda u, 则
\langle v,u\rangle=\langle P_{M}v+P_{M^\perp}v,u\rangle=\lambda\|u\|^2=\lambda\frac{|f(u_1)|^2}{\|u_1\|^2}
f(v)=f(P_Mv+P_{M^\perp}v)=f(P_{M^\perp}v)=\lambda f(u)=\lambda\frac{|f(u_1)|^2}{\|u_1\|^2}=\langle v,u\rangle
接着我们再证唯一性. 如果u,u'都满足要求, 那么对任何v, 我们有\langle v,u-u'\rangle=f(v)-f(v)=0, 取v=u-u'即知\|u-u'\|^2=0, 即u=u'. \rule{3mm}{3mm}

定理2(实的Lax-Milgram定理).H\mathbb{R}上的Hilbert空间, BH\times H上的双线性形式, 并且存在\alpha,\beta>0使得\forall u,v\in H, \left|B[u,v]\right| \le\alpha\|u\|\|v\|, |B[u,u]|\ge\beta\|u\|^2, 则对任何f\in H^*, 存在唯一的u\in H使得\forall v, f(v)=B[u,v].
证明.对任何u\in H, 我们定义线性泛函B_u(v):=B[u,v], 则显然\|B_u\|\le\alpha\|u\|, 故B_u连续. 由Riesz表示定理, 存在Au\in H使得B[u,v]=\langle v,Au\rangle, 这样我们就定义了一个线性映射A:H\rightarrow H. 如果我们能说明A是满的, 那么由Riesz表示定理, 存在w\in H使得\forall v\in H,f(v)=\langle v,w\rangle, 再由A满可设Au=w, 则f(v)=\langle v,w\rangle=\langle v,Au\rangle=B[u,v].
现在我们集中精力证明A满.
首先,由于\|Au\|^2\ge|\langle Au,Au\rangle|=|B[u,Au]|\le\alpha\|u\|\|Au\|, 故\|Au\| \le\alpha\|u\|, 从而A连续. 另一方面, \|Au\|\|u\|\ge|\langle u,Au\rangle|=|B[u,u]|\ge\beta\|u\|^2, 从而\|Au\|\ge\beta\|u\|, 故A单.
我们再说明A的值域R(A)是闭的. 设Ax_n\rightarrow y, 则\{Ax_n\}是Cauchy列, 由\|Ax_n-Ax_m\|\ge\beta\|x_n-x_m\|\{x_n\}也是Cauchy列, 故可设x_n\rightarrow x. 由A连续性知Ax_n\rightarrow Ax, 故Ax=y. 从而y\in R(A), R(A)闭.
现在由于H=R(A)\oplus R(A)^\perp, 故我们只需证明R(A)^\perp=\{0 \}即可. 任取v\in R(A)^\perp, 有0=|\langle v,Av\rangle|=|B[v,v]|\ge\beta\|v\|^2, 从而v=0. 这就说明了A是满的, 从而定理得证. \rule{3mm}{3mm}

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