スキップしてメイン コンテンツに移動

definition of continuity by Topology

Introduction


Today, I will write definition of continuity of function by definition of an open set.
I wrote this post about the definition of Topology space, open set, and a thing that open set satisfy the axiom of Topology, but I did not write about continuity of function by definition of an open set. Actually, It is very important.

Overview

  •  Open set
  • $\epsilon-\delta$ reasoning
  • definition of continuity of function by an open set
  • Equivalence


Open set

Let (X,d) is distance space.
$A \subset X$ is open set
$$\iff$$
$$\forall x \in A,~~\exists \epsilon > 0, ~~s.t.~~ B(x,\epsilon) \subset A$$

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

This definition of open set satisfies Axim of Topology. It written the last time post.

$\epsilon-\delta$ reasoning

I will explain the $\epsilon-\delta$ reasoning. This reasoning is learned in bachelor third student at Univ.

Let f:X-> Y: map
f is countinous where $x=x_0$
$$\iff$$
$$\lim_{x \rightarrow x_0} f(x) = f(x_0)$$
$$\iff$$
$$\forall \epsilon > 0,~~\exists \delta >0 ~~s.t~~ d(x,x_0) < \delta \implies d(f(x),f(x_0)) < \epsilon $$

definition of continuity of function by an open set

Define1.0

Let $(X,\mathbb{O}_X),(Y,\mathbb{O}_Y)$ is Topology space, and
$f:X \rightarrow Y$ is countinous where $x=x_0$
$$\iff$$
$$f(x_0) \in \forall V:\textrm{open set} \subset Y~~,f^{-1} (V) \subset X ~~\textrm{is open set}$$
here,$\mathbb{O_X}$ and $\mathbb{O_Y}$ is open set family in X,Y, and  $f^{-1} (V) := \{a \in X| f(a) \in V \}$.
This definition is equivalence with $\epsilon-\delta$ reasoning.

Equivalence

- Define 1.0 $\implies$ $\epsilon-\delta$ reasoning
$\forall V, f(x_0) \in V$. Thus, $x_0 \in f^{-1}(V)$.
Because $f^{-1}(V)$ is open set, $\exists \delta > 0 ~~s.t.~~ B(x_0,\delta) \subset f^{-1}(V)$.
Therefore, $\forall x \in X ,~~x \in B(x_0,\delta) \implies x \in f^{-1}(V)$.
$x \in B(x_0,\delta) \iff d(x,x_0) < \delta$
$x \in f^{-1}(V) \iff f(x) \in V$.
here, let radius of V is $\frac{\epsilon}{2}$.
Then, because $f(x) \in V$, $~~d(f(x),f(x_0)) < \epsilon$.

At result, because V is arbitrary,
$$\forall \epsilon ~~\exists \delta ~~s.t.~~ d(x,x_0) < \delta \implies d(f(x),f(x_0)) < \epsilon$$

- $\epsilon-\delta$ reasoning. $\implies$ Define 1.0
$\forall x \in f^{-1}(V)$, because $f(x) \in V$ and $f(x_0) \in V$, $d(f(x),f(x_0)) < \epsilon$. here, let $\frac{\epsilon}{2}$ is redius of V.
by $\epsilon-\delta$  reasoning, $\exists \delta > 0 ~~s.t.~~ d(x,x_0) < \delta$.

Let $B(x,\delta):= \{y \in X|d(x,y) < \delta \}$.
$\forall y \in B(x,\delta),$ because $d(x,y) < \delta$, $d(f(x),f(y)) < \epsilon$. Thus, $f(y) \in B(f(x),\epsilon) \subset V$ because $V$ is open set.
Because $f(y) \in V$, $y \in f^{-1}(V)$.
Thus, $y \in B(x,\delta) \implies y \in f^{-1}(V)$.
At result, $B(x,\delta) \subset  f^{-1}(V)$.
Therefore $f^{-1}(V)$ is open set.

Q.E.D

コメント

このブログの人気の投稿

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...

二次元空間の直線

Introduction English ver 今日は、次の定理を証明します。 二次元空間の直線は次のように表せる \[\{x|<x,v> = 0\}\] ただし、vは直線に直行し、ゼロでないベクトルとします。 証明 \[\forall k \in \{x|<x,v> = 0\},\] \[<k,v> = 0\] k と vは二次元空間のベクトルなので、それぞれのベクトルは次のように表せます。 \[k = (k_1,k_2)\] \[v = (v_1,v_2)\] よって \(<k,v>=k_1v_1 + k_2v_2=0\) 方程式を\(k_2\)について解くと \[k_2 = -\frac{v_1}{v_2} k_1\] これはまさしく、傾き\(-\frac{v_1}{v_2}\)の直線です。 Q.E.D

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.