スキップしてメイン コンテンツに移動

位相の定義

Introduction

今日から位相空間論について書いていきます。自分の復習のためですが、、、
位相空間は数学を学ぶ上でとても重要になってきます。
位相空間を定義する利点の一つは写像の連続性を位相を用いて定義できるからです。
今日は位相の定義について書いていきたいと思います。


概要

  •   距離空間
  • 位相の公理
  • 位相空間
  • 開集合


距離空間
初めに距離空間を定義します。
Xを集合,関数dを $d:X\times X ->\mathbb{R}$とします。この時、

(X,d)が距離空間である$\iff$

  • $\forall x,y \in X,~~~~~d(x,y) \geq 0$
  • $\forall x,y \in X,~~~~~x = y \implies d(x,y) = 0$
  • $\forall x,y \in X,~~~~~d(x,y) = d(y,x)$
  • $\forall x,y,z \in X, ~~~~d(x,y) + d(y,z) \geq d(x,z)$

この条件は距離の公理と呼ばれています。
dは距離関数と呼ばれています。

位相空間
(X,d)を距離空間とします。この時、
$\mathbb{O} \in 2^X$が(X,d)の位相$\iff$


  • $\phi,X \in \mathbb{O}$
  • $\forall O_1,O_2 \in \mathbb{O} \implies O_1 \cap O_2 \in \mathbb{O}$
  • $\forall \Lambda ,~~\forall \{O_\lambda \}_{\lambda \in \Lambda} \in O \implies \bigcup_{\lambda \in \Lambda} O_\lambda \in \mathbb{O}$


ここで$2^X := \{A | A \subset X \}$です。

この条件は位相の公理と呼ばれています。

気を付けるべき点は $\Lambda$ は任意の添え字集合であることです。つまり、$\mathbb{N}$でなくても$\mathbb{R}$のような実数無限集合でもよいのです。


この時、$(X,d,\mathbb{O})$を位相空間と呼びます。
$(X,\mathbb{O})$と書くことが多いです。

開集合
$A \subset X$が開集合$\iff$

$$\forall x \in A,~~\exists \epsilon > 0, ~~s.t.~~ B(x,\epsilon) \subset A$$
ここで、$$B(x,\epsilon):= \{y\in A| d(x,y) < \epsilon\}$$とします。

この開集合の定義は位相の公理を満します。

X:集合, $d:X \times X -> \mathbb{R}$:距離関数とします。

$$\mathbb{O} := \{A \subset X|A :open set\}$$.
と定義するとき、 $\mathbb{O}$は位相の公理を満たす。


証明.


  • $\phi,X \in \mathbb{O}$


これは明らかです。なぜなら、$\phi$は要素を持っていないため、 $\phi$は開集合の定義を満たします。そして、$\forall x \in X, \exists \epsilon > 0 ~~s.t.~~ B(x,\epsilon) \subset X$.これはXが全体集合なので明らかに成り立ちます。


  • $\forall O_1,O_2 \in \mathbb{O} \implies O_1 \cap O_2 \in \mathbb{O}$


$\forall O_1,O_2 \in \mathbb{O}$について、$\forall x \in O_1 \cap O_2$を考えます。
$x \in O_1$and $x \in O_2$なので、 $\exists \epsilon_1 ~~s.t.~~ B(x,\epsilon_1) \in O_1$ and $\exists \epsilon_2 ~~s.t.~~ B(x,\epsilon_2) \in O_2$
よって$\epsilon := \min\{\epsilon_1,\epsilon_2\}$と定義すると、
$$B(x,\epsilon) \subset B(x,\epsilon_1)$$
$$B(x,\epsilon) \subset B(x,\epsilon_2)$$
が満たされます。
よって$$B(x,\epsilon) \subset O_1 \cap O_2$$


  • $\forall \Lambda ,~~\forall \{O_\lambda \}_{\lambda \in \Lambda} \in O \implies \bigcup_{\lambda \in \Lambda} O_\lambda \in \mathbb{O}$


$\forall \{O_\lambda\}_{\lambda \in \Lambda}$について、
$$\forall x \in \bigcup_{\lambda \in \Lambda} \{O_\lambda\}_{\lambda \in \Lambda},$$を考えます。
 $\forall x \in \{O_\lambda\}_{\lambda \in \Lambda},$について、
$$\exists \lambda_0 \in \Lambda ~~.st.~~ x \in O_{\lambda_0}$$
が成り立つので、
 $$\exists \epsilon ~~s.t.~~ B(x,\epsilon) \subset O_{\lambda_0}$$
従って、 $$B(x,\epsilon) \subset \{O_\lambda\}_{\lambda \in \Lambda}$$

Q.E.D

結論
位相にはほとんど開集合が使われます。
位相を用いた写像の定義はまた、別の機会に書こうと思います。

Reference
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%B7%9D%E9%9B%A2%E7%A9%BA%E9%96%93

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BD%8D%E7%9B%B8%E7%A9%BA%E9%96%93

コメント

このブログの人気の投稿

Discrete Fourier transform

Introduction 日本語 ver I will write about Discrete Fourier transform. Discrete Fourier transform is Abbreviated DFT. I am making pdf about Audio Signal Processing. I publish pdf at  github . However, I write tex in Japanese. I take a lecture about the signal processing. There is lecture at  thie page . I update this pdf.

Bayes' theorem

Introduction sorry, this page is Japanese only.   今回はベイズの定理について書こうと思います。 ベイズの定理とは、イギリスのトーマス・ベイズによって発見された、条件付き確率に関する定理です。現在のベイズ推定で用いられる重要な定理です。どのような定理かを解説していこうと思います。 ベイズの定理 ベイズの定理とは 確率P(B|A):事象Aが起こった後での事象Bの確率(事後確率) 確率P(B):事象Aが起こる前の事象Bの確率(事前確率) とするとき以下が成り立つことを示しています。 $$P(B|A) = \frac{P(A|B) P(B)}{P(A)}$$ 例 例えば、次のように事象A、事象Bwo定義します。 事象A:あるYoutuberが動画を投稿したとき、再生回数が100万回を超える 事象B:あるYoutuberがお金を50万円以上使う動画を投稿する この時確率P(A|B)、つまり50万円以上を使った動画が再生回数100万回を超える確率は、youtube内の50万円以上使っている動画を根こそぎ集め、その再生回数を得ることによって推定できそうです。では確率P(A|B)がわかった時、確率P(B|A)もわかる。これがベイズの定理の強みです。(当然確率P(A)とP(B)がわかっている必要はあります。) 確率P(B|A)とはあるYoutuberの動画が再生回数100万回を超えたとき、その同がで50万円以上使っている確率となります。これがわかれば、100万回動画が再生される原因は本当に50万円以上お金を使うことなのかがわかります。 確率P(A|B)が低い時を考えてみましょう。 つまり、50万円以上使った動画は再生回数100万回を超える確率は高い。しかし、100万回再生回数を突破したとき、その動画が50万円以上使っている可能性は低い。この状況はベイズの定理の式を考えいると理解しやすいです。 ベイズの定理の式を見てみると、P(B|A)は低く、P(A|B)が高いということは、確率P(A)が著しく高い。もしくは、P(B)が著しく低い。この二つがあげられます。 つまり、あるYouruberが100万回再生を突破する確率がかなり、高い。もしくは、あるYoutuber...

Plane in two dimention

Introduction 日本語 ver Today, I prove this theorem. Plane in two dimention is expressed following. \[\{x|<x,v> = 0\}\] however, v is orthogonal vector for plane and not zero vector. Proof \[\forall k \in \{x|<x,v> = 0\},\] k is fulfill this form. \[<k,v> = 0\] Now, because k and v in two dimentinal space, each vector express following. \[k = (k_1,k_2)\] \[v = (v_1,v_2)\] Thus, \(<k,v>=k_1v_1 + k_2v_2=0\) Change this equation. \[k_2 = -\frac{v_1}{v_2} k_1\] This equation is plane that slope is \(-\frac{v_1}{v_2}\). Q.E.D