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한-바나흐 확장 정리 📂바나흐공간

한-바나흐 확장 정리

정리1

(X,)(X, \left\| \cdot \right\|)놈 공간이라고 하자. YXY \subset X라고 하자. 그리고 YY선형 범함수 yYy^{\ast} \in Y^{\ast}가 주어졌다고 하자. 그러면 아래의 식을 만족하는 XX의 선형 범함수 xXx^{\ast} \in X^{\ast}가 존재한다.

x(y)=y(y),yY \begin{equation} x^{\ast}(y)=y^{\ast}(y),\quad \forall y \in Y \end{equation}

xX=yY \begin{equation} \| x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = \| y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \end{equation}

설명

간단히 말하자면 부분 공간듀얼을 전체 공간의 듀얼로 확장할 수 있다는 말이다. 다시 말해 부분 공간의 모든 선형 범함수는 자신과 함숫값, 놈이 같은 전체 공간의 선형 범함수를 짝으로 가진다. 또한 놈 공간 XXC\mathbb{ C}-벡터공간이라고 취급하자.

보조 정리: 세미 놈에 대한 한-바나흐 정리

XXC\mathbb{C}-벡터 공간이고 YXY \subset X라고 하자. p:XRp : X \to \mathbb{ R}XX세미 놈이라고 하자. 그리고 y:YC y^{\ast} : Y \to \mathbb{ C}가 아래의 조건을 만족하는 YY의 선형 범함수라고 가정하자.

y(y)p(y),yY | y^{\ast}(y) | \le p(y),\quad \forall y\in Y

그러면 아래의 조건을 만족하는 XX의 선형 범함수 x:XCx^{\ast} : X \to \mathbb{C}가 존재한다.

x(y)=y(y),yY x^{\ast}(y)=y^{\ast}(y),\quad \forall y \in Y

x(x)p(x),xX | x^{\ast}(x) | \le p(x),\quad \forall x \in X

증명

XXYY의 놈을 \left\| \cdot \right\|, XX^{\ast}의 놈을 X\left\| \cdot \right\|_{X^{\ast}}, YY^{\ast}의 놈을 Y\left\| \cdot \right\|_{Y^{\ast}}와 같이 나타내자. p:XRp : X \to \mathbb{R}가 아래와 같이 정의된 함수라고 하자.

p(x)=yYxX,xX p(x)=\|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x \|_{X},\quad x\in X

그러면 pp준선형임을 보일 수 있다. 정의에 의해 0p0 \le p이므로 pp세미놈이다. 또한 아래의 식이 성립한다.

y(y)y(y)= y1yy(y)= yy(yy)yyY= p(y) \begin{align*} y^{\ast}(y) \le & | y^{\ast}(y) | \\ =&\ \left| \|y\| \frac{1}{\| y\|} y^{\ast}(y) \right| \\ =&\ \|y\| \left| y^{\ast}\left( \frac{y}{\|y\|} \right) \right| \\ \le & \|y\| \left\|y^{\ast}\right\|_{Y^{\ast}} \\ =&\ p(y) \end{align*}

세번째 줄에서 y\|y\|는 상수이므로 절댓값 밖으로 나올 수 있고, yy^{\ast}가 선형이므로 1y\frac{1}{\|y\|}가 함수 안으로 들어갔다. 또한 네 번째 줄은 yy=1\left\| \frac{y}{\|y\|} \right\| =1이고 듀얼의 놈의 정의에 의해 yY=supy1yYy(y)\| y^{\ast}\|_{Y^{\ast}}=\sup \limits_{\substack{ \|y\| \le 1 \\ y\in Y}} |y^{\ast}(y)|이므로 성립한다. 따라서 보조 정리를 쓸 수 있는 조건이 만족됐으므로 아래의 조건을 만족하는 XX의 선형 범함수 x:XCx^{\ast} : X \to \mathbb{ C}가 존재한다.

x(y)=y(y),yY x^{\ast}(y)=y^{\ast}(y), \quad \forall y \in Y

x(x)p(x),xX \begin{equation} | x^{\ast}(x) | \le p(x),\quad \forall x \in X \end{equation}

첫 번째 조건은 (1)(1)과 동치이다. (3)(3)에 의해

x(x)p(x)=yYx |x^{\ast}(x)| \le p(x) =\|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x\|

듀얼의 놈의 정의에 의해

xX=supx1xXyYx=yY \|x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = \sup \limits_{\substack{ \|x\| \le 1 \\ x\in X}}\|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x\| = \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}}

이므로 (2)(2)의 조건을 만족한다.

따름정리

1

XX가 놈 공간이고 x0Xx_{0} \in X라고 하자. 그러면 아래의 조건을 만족하는 xXx^{\ast} \in X^{\ast}가 존재한다.

xX=1,x(x0)=x0 \|x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = 1,\quad x^{\ast}(x_{0}) = \| x_{0}\|

증명

Y={λλx0R}Y=\left\{ \lambda | \lambda x_{0} \in \mathbb{ R}\right\}이라고 하자. 그러면 YYXX부분공간이 된다. 이제 YY의 선형 범함수 y:YRy^{\ast} : Y \to \mathbb{R}을 아래와 같이 정의하자.

y(y)=y(λx0):=λx0,y=λx0Y y^{\ast}(y)=y^{\ast} (\lambda x_{0}):=\lambda \|x_{0}\|,\quad y=\lambda x_{0}\in Y

yy^{\ast}가 실제로 선형이 됨은 쉽게 확인할 수 있으므로 생략한다. yy^{\ast}의 정의에 의해

y(y)=λx0=λx0=y | y^{\ast}(y) |=\lambda\|x_{0} \|=\|\lambda x_{0}\|=\| y\|

듀얼의 놈의 정의에 의해 yY=supy1yYy(y)\| y^{\ast}\|_{Y^{\ast}}=\sup \limits_{\substack{ \|y\| \le 1 \\ y\in Y}} |y^{\ast}(y)|이므로

yY=1 \begin{equation} \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} = 1 \end{equation} 또한

y(x0)=x0(5) y^{\ast}(x_{0})=\|x_{0}\| \tag{5}

한-바나흐 확장 정리에 의해 주어진 yy^{\ast}에 대해 xX=1=yY\|x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = 1 = \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}}이고 x(y)=y(y),yYx^{\ast}(y)=y^{\ast}(y),\forall y \in Y를 만족하는 XX의 선형 범함수 xx^{\ast}가 존재한다. 이때 (4)(4), (5)(5)에 의해

xX=yY=1 \|x^{\ast}\|_{X^{\ast}} = \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} = 1

x(x0)=y(x0)=x0 x^{\ast}(x_{0})=y^{\ast}(x_{0})=\| x_{0}\|

2

XXC\mathbb{C}-벡터 공간이고 YSY \subset S 둘 다 XX 의 부분공간이라고 하자. 만약 sSs \in Sd(s,Y)=δ>0d (s, Y) = \delta > 0 면 다음을 만족하는 xXx^{\ast} \in X^{\ast} 가 존재한다.

xX1 \left\| x^{\ast} \right\|_{X^{\ast}} \le 1

y(s)= y(s)=δ,s(SY)x(y)= y(y)=0,yY \begin{align*} y^{\ast} (s) =&\ y^{\ast} (s) = \delta, \quad s \in (S \setminus Y) \\ x^{\ast} (y) =&\ y^{\ast} (y) = 0, \quad y \in Y \end{align*}


d(s,Y)d \left( s, Y \right) 는 점 ss 와 집합 YY 사이의 가장 가까운 거리, 즉 d(s,Y):=infyYsyd (s,Y) := \inf \limits_{y \in Y} \left\| s-y \right\| 를 나타낸다.

증명2

S:=Y+Cs={y+λs:yY,λC} S := Y + \mathbb{C} s = \left\{ y + \lambda s : y \in Y , \lambda \in \mathbb{C} \right\}

이라고 하면 SXS \subset X 이다. 이에 대해 함수 y:SCy^{\ast} : S \to \mathbb{C}

y(y+λs):=λδ y^{\ast} \left( y + \lambda s \right) := \lambda \delta

와 같이 정의하면 yy^{\ast} 는 당연히 선형성을 가진다. 이제 yy^{\ast} 가 함수인지 확인하자. y1+λ1s=y2+λ2sy_{1} + \lambda_{1} s = y_{2} + \lambda_{2} s 이라 두고 λ1λ2\lambda_{1} \ne \lambda_{2} 라 가정하면 y1y2=(λ2λ2)sy_{1} - y_{2} = \left( \lambda_{2} - \lambda_{2} \right) s 이므로 s=1λ2λ1(y1y2)\displaystyle s = {{ 1 } \over { \lambda_{2} - \lambda_{1} }} \left( y_{1} - y_{2} \right) 이고, YY 는 벡터 공간이므로 덧셈에 대해 닫혀 있어 sYs \in Y 여야한다. 그러나 이는 d(s,Y)>0d (s, Y) > 0 에 모순이므로 λ1=λ2\lambda_{1} = \lambda_{2} 이어야하고,

y(y1+λ1s)=λ1δ=λ2δ=y(y2+λ1s) y^{\ast} \left( y_{1} + \lambda_{1} s \right) = \lambda_{1} \delta = \lambda_{2} \delta = y^{\ast} \left( y_{2} + \lambda_{1} s \right)

이므로 yy^{\ast} 는 함수로써 잘 정의된다. 모든 y+λsSy + \lambda s \in S 에 대해

y(y+λs)= λδ= λd(s,Y)= λinfyYsy= sλyy+λs \begin{align*} \left| y^{\ast} (y + \lambda s) \right| =&\ \left| \lambda \delta \right| \\ =&\ \left| \lambda \right| d (s,Y) \\ =&\ \left| \lambda \right| \inf_{y \in Y} \left\| s-y \right\| \\ =&\ \left\| s- \lambda y \right\| \\ \le& \left\| y + \lambda s \right\| \end{align*} 이므로 yy^{\ast}는 유계고, 특히 y1\left\| y^{\ast} \right\| \le 1 이다. y:SCy^{\ast} : S \to \mathbb{C} 가 유계 선형 함수이므로 yYy^{\ast} \in Y^{\ast}며, 한-바나흐 정리에 의해 모든 sSs \in S에 대해 x(s)=y(s)x^{\ast}(s) = y^{\ast}(s) 을 만족하게끔 존재하는 xXx^{\ast} \in X^{\ast}xX1\left\| x^{\ast} \right\|_{X^{\ast}} \le 1 을 만족한다. 한편 yy^{\ast} 의 정의에서 λ=0\lambda = 0 을 대입하면 y(y+0s)=0y^{\ast} (y + 0 s) = 0 이므로 모든 yYy \in Y 에 대해

y(y)=x(y)=0 y^{\ast} (y ) = x^{\ast}(y) = 0

또한 yy^{\ast} 는 선형이므로

y(s)=y(y)+1y(s)=y(y+1s)=1δ y^{\ast} (s) = y^{\ast} (y) + 1 y^{\ast} (s)= y^{\ast} (y + 1s) = 1 \delta

다시 말해, s(SY)s \in (S \setminus Y) 에 대해

y(s)=x(s)=δ y^{\ast} (s) = x^{\ast}(s) = \delta

부록

부록1

x1,x2Xx_{1},x_{2} \in X이고 λC\lambda \in \mathbb{C}라고 하자. 그러면

p(x1+x2)= yYx1+x2yY(x1+x2)= yYx1+yYx2= p(x1)+p(x2) \begin{align*} p(x_{1} + x_{2}) =&\ \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x_{1} + x_{2} \| \\ \le & \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \big(\| x_{1}\| +\|x_{2}\| \big) \\ =&\ \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x_{1}\| + \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x_{2}\| \\ =&\ p(x_{1})+p(x_{2}) \end{align*}

p(λx1)= yYλx1= λyYx1= λp(x1) \begin{align*} p(\lambda x_{1}) =&\ \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|\lambda x_{1} \| \\ =&\ |\lambda | \|y^{\ast}\|_{Y^{\ast}} \|x_{1}\| \\ =&\ | \lambda| p(x_{1}) \end{align*}

이므로 pp는 준선형이다.

부록2

XX가 벡터공간이므로 XX의 원소에 상수를 곱한 값 또한 XX의 원소이다. 따라서 YYXX의 부분집합이 된다. 부분집합 YY가 부분공간이 되려면 덧셈과 상수배에 대해서 닫혀있음을 보이면 된다.y1=λ1x0Yy_{1}=\lambda_{1}x_{0} \in Y, y2=λ2x0Y y_{2}=\lambda_2x_{0} \in Y, λ1,λ2,kR\lambda_{1}, \lambda_2, k \in \mathbb{R}이고 λ1+λ2=λ3R\lambda_{1}+\lambda_2=\lambda_{3}\in \mathbb{R}, kλ1=λ4Rk\lambda_{1}=\lambda_{4}\in \mathbb{ R}이라고 하자. 그러면

y1+y2=λ1x0+λ2x0=λ3x0Y y_{1}+y_{2}=\lambda_{1} x_{0} + \lambda_2 x_{0}=\lambda_{3}x_{0}\in Y

ky1=k(λ1x0)=(kλ1)x0=λ4x0Y ky_{1}=k(\lambda_{1}x_{0})=(k \lambda_{1})x_{0}=\lambda_{4} x_{0} \in Y

따라서 YYXX의 부분공간이다.


  1. Robert A. Adams and John J. F. Foutnier, Sobolev Space (2nd Edition, 2003), p6 ↩︎

  2. http://mathonline.wikidot.com/corollaries-to-the-hahn-banach-theorem ↩︎