スキップしてメイン コンテンツに移動

位相を用いた写像の連続性の定義

Introduction


今日は写像の連続性の定義を位相を用いて行います。こちらの記事では位相の定義、開集合、開集合が位相の公理を満たすことを示しました。しかし、写像の連続性の定義は行いませんでした。この記事ではそれをやっていきます。重要なことであり、証明を書きます。

概要

  •  開集合
  • $\epsilon-\delta$論法
  • 開集合による写像の連続性の定義
  • 同値の証明


開集合

(X,d)を距離空間とします。
$A \subset X$:開集合
$$\iff$$
$$\forall x \in A,~~\exists \epsilon > 0, ~~s.t.~~ B(x,\epsilon) \subset A$$

ここで、$$B(x,\epsilon):= \{y\in A| d(x,y) < \epsilon\}$$

この定義は位相の公理を満たすので位相として距離空間に入れることができます。そのことは前回の記事で書きました。

$\epsilon-\delta$ 論法

$\epsilon-\delta$論法について確認します。この論法は学部一年生で習うと思います。

f:X-> Y:写像で、
fが$x=x_0$で連続とは
$$\iff$$
$$\lim_{x \rightarrow x_0} f(x) = f(x_0)$$
$$\iff$$
$$\forall \epsilon > 0,~~\exists \delta >0 ~~s.t~~ d(x,x_0) < \delta \implies d(f(x),f(x_0)) < \epsilon $$

開集合を用いた写像の連続性の定義

Define1.0

$(X,\mathbb{O}_X),(Y,\mathbb{O}_Y)$を位相空間とします。
$f:X \rightarrow Y$が$x=x_0$で連続
$$\iff$$
$$f(x_0) \in \forall V:\textrm{open set} \subset Y~~,f^{-1} (V) \subset X ~~\textrm{is open set}$$
ここで、$\mathbb{O_X}$ and $\mathbb{O_Y}$はそれぞれ、X,Yの開集合族です。さらに、$f^{-1} (V) := \{a \in X| f(a) \in V \}$とします。

この定義は$\epsilon-\delta$論法と同値になります。
同値の証明


  • Define 1.0 $\implies$ $\epsilon-\delta$論法

$\forall V, f(x_0) \in V$.よって、 $x_0 \in f^{-1}(V)$.
$f^{-1}(V)$は開集合なので、$\exists \delta > 0 ~~s.t.~~ B(x_0,\delta) \subset f^{-1}(V)$.
よって、$\forall x \in X ,~~x \in B(x_0,\delta) \implies x \in f^{-1}(V)$.
$x \in B(x_0,\delta) \iff d(x,x_0) < \delta$
$x \in f^{-1}(V) \iff f(x) \in V$.
ここで、$V$の半径を$\frac{\epsilon}{2}$とします。
$f(x) \in V$なので、$~~d(f(x),f(x_0)) < \epsilon$.

結果、$V$が任意なので、
$$\forall \epsilon ~~\exists \delta ~~s.t.~~ d(x,x_0) < \delta \implies d(f(x),f(x_0)) < \epsilon$$


  • $\epsilon-\delta$ reasoning. $\implies$ Define 1.0

$\forall x \in f^{-1}(V)$,$f(x) \in V$と$f(x_0) \in V$が成り立つので、 $d(f(x),f(x_0)) < \epsilon$.ここで、$\frac{\epsilon}{2}$は$V$の半径とします。
$\epsilon-\delta$論法により、 $\exists \delta > 0 ~~s.t.~~ d(x,x_0) < \delta$.

$B(x,\delta):= \{y \in X|d(x,y) < \delta \}$とします。
$\forall y \in B(x,\delta),$ because $d(x,y) < \delta$, $d(f(x),f(y)) < \epsilon$. よって、$f(y) \in B(f(x),\epsilon) \subset V$
$f(y) \in V$なので、$y \in f^{-1}(V)$.
よって、$y \in B(x,\delta) \implies y \in f^{-1}(V)$.
結果、$B(x,\delta) \subset  f^{-1}(V)$.
よって、$f^{-1}(V)$は開集合。

Q.E.D

コメント

このブログの人気の投稿

最尤推定

Introduction English ver 今日は最尤推定について加工と思います。これは統計的推定でよく使われる手法です。最尤推定の例も書こうと思います。初めに尤度の説明をし、そのあとで最尤推定の説明をします。 概要 尤度 最尤推定 最尤推定の問題点 尤度 前提条件から得られる観察データを考えます。この時、えられた観測データに対して前提条件が尤もらしい条件であるかの値を尤度といいます。 なにをゆっているのかわからない人がほとんどだと思います。。。 尤度の例を扱っていきます。 コインを投げることを考えます。このコインは確率Pで表、確率1-Pで裏を出すコインだとします。 例えば、100回コインを投げたとき、全て表だったとします。この時このコインが表が出る確率はかなり1に近いことが予想されます。 ではもし、表が出る確率PがP=0.5だとします。この時、表が100回連続で出る確率は$0.5^{100} = 7.88860e-31$になります。あり得ない確率ですね。これがP=0.5としたときのもっともらしさです。つまり、あまり現実的ではないということです。 もしP=0.99とするとき、100回とも表が出る確率は$0.99^{100} = 0.3666....$となります。つまり、P=0.99としたときの尤度は0.36くらいということです。よって、P=0.5よりかは現実見があることになります。まだまだ低い数字ではありますが。 観測データである、100回表が出るという事象を固定したとき、尤度はPを変数としたP(100回表|P)を尤度関数と呼びます。この関数の値を尤度と呼びます。 尤度が高いほうが尤もらしい値、つまり理にかなっているなと感じることができる値ということになります。 例えば、先ほどの例でゆうと、 P=0.5としたときの尤度は7.88860e-31でした。P=0.99としたときの尤度は0.3666でした。よってP=0.5より、P=0.99のほうが尤もらしい自然な値ということになります。 最尤推定 最尤推定とは得られた観測データからデータが依存している分布のパラメーターを推測するための手法です。 最尤推定では尤度を最大化して、最も尤もらしいパラメーターを求めます。 確率密度関数...

heap structure

Introduction 日本語 ver Today, I will write about heap structure. The heap structure is one of the data structure. My reason of studying heap structure is that I joined seminar of Ritsumeikan Univ. I used this  slide  in seminar of Ritsumeikan Univ. Overview data structure binary tree heap Implementation heap sort Data structure I will explain about data structure before explaining about heap. Data structure is how to keep data. Data structure is selected on the basis of operation which you want to.  Heap belong to data structure called priority queue. priority queue have purpose which  add data pick up minimum data (and remove)  Binary Tree Let, E and V are sets. The element $e \in E$ is called edge. The element $v \in V$ is called node. g:E->V×V is map to V × V from E. (E,V,g) is called graph. For example, The arrows are edge. The circles are node. This is expressed map. It is possible to go to node 3 from 1....

Pythonでグラフ理論

Introduction English ver 今日はnetworkxというpythonのモジュールについて書きます。 グラフ理論の定義などの情報は ここ の記事に書いてあります。 この記事ではグラフ理論の中身については扱いませんが、Pythonでのnetworkxというモジュールについてメモをしておきます。 Networkx Python3にはnetworkxはすでに入っています。 Python2の方はpipを使ってinstallしてください。コマンドラインで以下のコマンドを実行します。 pip install networkx ではNetworkxを使ってグラフを作っていきます。 初めにimportをしてインスタンスを作っていきます。 import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt G = nx.Graph() 次にグラフにノード(頂点)とエッジ(枝)を入れていきます。 G.add_node(1) # add Multiple nodes G.add_nodes_from([2,3,4]) G.add_edge(1,2) # add Multiple edges G.add_edges_from([(3,4),(1,2),(4,6)]) ではこのGのグラフを描画していきましょう。 以下のコードで描画できます。 nx.draw(G) plt.show() Networkxはたくさんの関数を持っています。 また、随時追記していきたいと思います。 Reference https://qiita.com/kzm4269/items/081ff2fdb8a6b0a6112f http://akiniwa.hatenablog.jp/entry/2013/05/12/012459