Operatori na normiranim prostorima vježbe 2015/2016. Tomislav Berić

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Operatori na normiranim prostorima vježbe 2015/2016. Tomislav Berić"

Transcript

1 Operatori na normiranim prostorima vježbe 2015/2016 Tomislav Berić

2 Sadržaj 1 Operatori na Hilbertovim prostorima Normalni operatori Unitarni operatori Pozitivni operatori Polarni rastav operatora Unilateralni šift Hipernormalni/hiponormalni operatori Spektar Spektar ograničenog operatora Dekompozicija spektra Teoremi o uniformnoj ograničenosti 27 4 Kompaktni operatori 29 5 Bazni okviri za Hilbertove prostore 33 i

3 1 Operatori na Hilbertovim prostorima Što do sad znamo o Hilbertovim prostorima? Najvažnije činjenice su: (Rieszov teorem o projekciji) Ako je X Hilbertov prostor i M zatvoren potprostor od X (oznaka: X = M M, gdje je M = {x X : x, y = 0, y M}. M X), onda je Drugim riječima, za svaki x X postoje jedinstveni x 1 M, x 2 M takvi da je x = x 1 + x 2. (Rieszov teorem o reprezentaciji funkcionala) Za svaki f X postoji jedinstveni a f X takav da je f(x) = x, a f, x X. (Oznake koje koristimo su X = L(X, Φ) = prostor svih linearnih funkcionala na X, X = B(X, Φ) = prostor svih neprekidnih linearnih funkcionala na X) Navedimo još neke činjenice vezane za unitarne/hilbertove prostore. Ako su X, Y unitarni prostori i A B(X, Y ), onda je A = sup { Ax, y : x X, y Y, x 1, y 1}. (1) Ako su X, Y Hilbertovi prostori i A B(X, Y ), onda postoji jedinstveni operator A B(Y, X) takav da je Ax, y = x, A y, x X, y Y ; Operator A zovemo adjungiran operator od operatora A. Vrijedi: (i) (αa + βb) = αa + βb, A, B B(X, Y ), α, β C, (ii) (A ) = A, A B(X, Y ), (iii) (AB) = B A, A B(Y, Z), B B(X, Y ). Propozicija 1.1. Neka su X, Y Hilbertovi prostori i A B(X, Y ). Tada je N(A) = R(A ), N(A ) = R(A), N(A ) = R(A), N(A) = R(A ). Korolar 1.2. X = N(A) R(A ), Y = N(A ) R(A). Definicija 1.3. Neka je X Hilbertov prostor i A B(X). Operator A je (i) hermitski ako je A = A, (ii) antihermitski ako je A = A, (iii) normalan ako je A A = AA, (iv) unitaran ako je A A = AA = I. Iz korolara 1.2 direktno slijedi: ako je A B(X) hermitski operator, onda je X = N(A) R(A). Ako su A, B hermitski, onda je AB hermitski ako i samo ako je AB = BA. (DZ) Rieszov teorem o projekciji nam daje operator x = x 1 + x 2 x 1 koji zovemo ortogonalni projektor na potprostor M. Imamo i sljedeću karakterizaciju ortogonalnih projektora: 1

4 Propozicija 1.4. Operator P B(X) je ortogonalni projektor ako i samo ako je P 2 = P = P. Definicija 1.5. Neka je X Hilbertov, M X zatvoren potprostor te A B(X). Kažemo da je M invarijantan s obzirom na A (A invarijantan) ako je AM M. Kažemo da M reducira operator A ako je AM M i AM M. Zadatak 1. Neka je X Hilbertov, M X zatvoren, A B(X). Ekvivalentno je: (i) M je A invarijantan, (ii) M je A invarijantan, (iii) P M AP M = AP M, gdje je P M ortogonalni projektor na M. (i) (ii) Pretpostavimo da je AM M. x M, y M A x, y = x, Ay = 0. M M Dakle, A x M, a kako je x M bio proizvoljan, slijedi da je A M M. (ii) (i) (i) (iii) Pretpostavimo da je A M M. Zbog (i) (ii) je (A ) ( M ) ( M ). Kako je M zatvoren, onda je AM M. Pretpostavimo da je AM M. Neka je x X proizvoljan. P M A P M x = AP M x. M M (iii) (i) Pretpostavimo da je P M AP M = AP M. Neka je x M proizvoljan. x M P M x = x (iii) =x =x {}}{ P M A P M x = A P M x Ax M. M DZ 1. Neka je X Hilbertov, A B(X), M X zatvoren. Ekvivalentno je: (i) M reducira operator A, (ii) M je invarijantan za A i A, (iii) AP M = P M A, gdje je P M ortogonalni projektor na M. (i) (ii) M reducira A AM M i AM M. Prema prethodnom zadatku druga tvrdnja je ekvivalentna tvrdnji A ( M ) ( M ), tj. A M M. 2

5 (ii) (iii) Pretpostavimo da vrijedi AM M i AM M. Neka je x X proizvoljan. Tada!y M, z M takvi da je x = y + z. Slijedi da je P M x = y pa je AP M x = Ay. S druge strane, Ax = M {}}{ A y M M {}}{ + (iii) (i) Pretpostavimo da je AP M = P M A. A z M. Dakle, P M Ax = Ay = AP M x. x M A P M x = P M (Ax) M Ax M. =x Kako je x M proizvoljan, slijedi da je AM M. x M Ax = y 1 + z 1 A P M x = P M M Ax = y 1 y 1 = 0. M =0 =0 Dakle, Ax = z 1 M. Kako je x M proizvoljan, slijedi da je AM M. Definicija 1.6. Neka je X unitaran prostor. Operator A : X X je simetričan operator ako vrijedi Ax, y = x, Ay, x, y X. DZ 2. Svaki simetričan operator je linearan. Napomena 1.7. Vrijedi da je svaki simetričan operator na Hilbertovom prostoru ograničen (pa onda i hermitski). Ta se tvrdnja zove Hellinger Toeplitzov teorem i lako se dobije iz teorema o zatvorenom grafu. Teorem 1.8 (o zatvorenom grafu). Neka su X i Y Banachovi prostori i A L(X, Y ). Operator A je ograničen ako i samo ako je graf Γ(A) = {(x, Ax) : x X} zatvoren potprostor od X Y (s normom (x, y) = x + y ). Napomena 1.9. Neka je X unitaran prostor i A B(X) simetričan operator. Tada je A = sup { Ax, x : x X, x = 1}. (2) Zato, ako je A B(X) simetričan operator takav da je Ax, x = 0, x X, onda je A = Normalni operatori Prisjetimo se da je A B(X) (X Hilbertov) normalan operator ako je AA = A A. Zadatak 2. Neka je X Hilbertov prostor i A B(X). A je normalan Ax = A x, x X. A x 2 = A x, A x = AA x, x = A Ax, x = Ax, Ax = Ax 2. 3

6 Ax = A x / 2 Ax, Ax = A x, A x A Ax, x = AA x, x. Slijedi da je (A A AA ) x, x hermitski = 0, x X. Prema napomeni 1.9 je A A AA = 0, tj. A je normalan. Zadatak 3. Neka je X Hilbertov i A B(X) normalan. Tada je A n = A n, n N. Za sve B, C B(X) vrijedi da je BC B C. Stoga je indukcijom lako pokazati da je A n A n. Obratno, tvrdimo da je A n A n, n. Dokazujemo indukcijom. (BAZA) A 1 = A 1 (KORAK) Pretpostavimo da za neki n N vrijedi A k A k, za sve k n. Za proizvoljan x X vrijedi A n x 2 = A n x, A n x = A n 1 x, A A n x CSB A n 1 x A A n x A n 1 x A n+1 x. = A n+1 x Slijedi da je A n 2 A n 1 A n+1. Po pretpostavci indukcije je A n 2 = ( A n ) 2 i A n 1 = A n 1. Slijedi A 2n A n 1 A n+1 Ako je A = 0, tvrdnja zadatka je trivijalna; inače podijelimo zadnju nejednakost sa A n 1. Dakle, A n+1 A n+1. DZ 3. Neka je X Hilbertov i A B(X) normalan. Ako postoji k N takav da je A k = 0, onda je A = Unitarni operatori Zadatak 4. Neka je X Hilbertov i U B(X). Ekvivalentno je: (i) U je unitaran, (ii) U je surjekcija i Ux, Uy = x, y, x, y X, (iii) U je izometrička surjekcija, (iv) U je unitaran, (v) U i U su izometrije. (i) (iv) (i) (ii) Očito. Ako je U unitaran, onda je U bijekcija pa je i surjekcija. Također je Ux, Uy = U Ux, y = Ix, y = x, y, x, y X. 4

7 (ii) (i) (ii) (iii) (iii) (ii) Neka je U surjekcija t.d. je Ux, Uy = x, y, x, y X. Tada je (U U I)x, y = U Ux, y x, y = Ux, Uy x, y = 0 pa je U U = I. Ostaje još pokazati da je UU = I. Neka su x, y X proizvoljni. Kako je U surjekcija, onda postoje x, ỹ X takvi da je x = U x, y = Uỹ. Vrijedi: (UU I)x, y = U x, U y x, y = U U x, U Uỹ U x, Uỹ = x, ỹ U x, Uỹ = 0. Dakle, i UU = I. Očito. Pretpostavimo da je U izometrička surjekcija ( Ux = x, x X). Tada je Ux, Ux = x, x, x X. Koristeći polarizacijsku formulu (spominje se u Jordan von Nuemannovom teoremu), dobivamo Ux, Uy = 1 [ Ux + Uy, Ux + Uy Ux Uy, Ux Uy + i Ux + iuy, Ux + iuy 4 ] i Ux iuy, Ux iuy =... = x, y, x, y X. U gornjem raspisu koristimo da je Ux, Ux = x, x. (i) (v) U unitaran (i) (iii) = U izometrija (i) (iv) = U izometrija. (v) (iii) Ako su U i U izometrije, onda je U injektivan, tj. {0} = N(U ) = R(U). Primjenimo li ortogonalni komplement na prethodnu jednakost, slijedi da je R(U) = X. Kako je U izometrija, onda je Ux 1 x pa je, prema DZ 4, R(U) = R(U). R(U) = X, tj. U je surjekcija. Dakle, DZ 4. Neka je X Banachov, Y normiran prostor i A B(X, Y ) odozdo omeđen operator, tj. postoji m > 0 t.d. je Ax m x, x X. Tada je R(A) zatvoren potprostor od Y. DZ 5. Neka je X separabilan Hilbertov prostor i U B(X). Operator U je unitaran ako i samo ako U preslikava ortonormiranu bazu u ortonormiranu bazu. 1.3 Pozitivni operatori U ovom poglavlju će X biti Hilbertov prostor. Definicija Kažemo da je A B(X) pozitivan operator (oznaka: A 0) ako je hermitski i pozitivno semidefinitan, tj. ako vrijedi Ax, x 0, x X. Teorem 1.11 (o kvadratnom korijenu). Neka je A B(X) pozitivan operator. Tada postoji jedinstveni pozitivan operator B B(X) takav da je B 2 = A (oznaka: B = A). Nadalje, vrijedi: (i) C B(X) je AC = CA ako i samo ako je BC = CB, (ii) postoji niz polinoma (r n ) takav da je Bx = lim n r n (A)x, x X. 5

8 1.4 Polarni rastav operatora Neka su X, Y Hilbertovi prostori. Definicija Kažemo da je V B(X, Y ) parcijalna izometrija ako je V N(V ) izometrija, tj. V x = x, x N(V ). N(V ) je zatvoren potprostor od X pa je X = N(V ) N(V ). Vrijedi da je =N(V ) R(V ) = V (X) = V ( N(V ) N(V ) ) = V ( N(V ) ). Zadatak 5. Ako je V B(X, Y ) parcijalna izometrija, onda je R(V ) zatvoren potprostor od Y. Neka je (V x n ) niz u R(V ) takav da V x n y 0. Tvrdimo da je y 0 R(V ). Kako je X = N(V ) N(V ), postoje jedinstveni x n N(V ), x n N(V ) takvi da je x n = x n + x n. Slijedi da je V x n = V x n, za svaki n N. Niz (V x n ) je konvergentan pa je i Cauchyjev. Dakle, ε > 0 n 0 N t.d. m, n n 0 ε > V x n V x m = V x n V x m = V (x n x m) = x n x m. Dakle, i (x n) je Cauchyjev niz u Hilbertovom prostoru X pa postoji x 0 X takav da x n x 0. Operator V je neprekidan pa V x n V x 0. S druge strane je V x n = V x n y 0. Zbog jedinstvenosti limesa je y 0 = V x 0 R(V ). Iz prethodnog zadatka slijedi da je Y = R(V ) R(V ). Na predavanjima su napravljeni sljedeći teoremi. Teorem Neka su X, Y Hilbertovi prostori i V B(X, Y ). Ekvivalentno je: (i) V je parcijalna izometrija, (ii) V je parcijalna izometrija, (iii) V V je ortogonalni projektor, (iv) V V je ortogonalni projektor. Teorem Za svaki A B(X, Y ) postoje pozitivni operatori H B(X), K B(Y ) i parcijalne izometrije V, W B(X, Y ) takve da je A = V H = KW. (polarni rastav operatora) Ako je X = Y i A normalan operator, možemo izabrati da V bude unitaran i takav da CA = AC, CA = A C povlači CV = V C. 1.5 Unilateralni šift Neka je X separabilan Hilbertov prostor sa ONB (e i ) i N0. Definiramo operator S : X X sa Sx := x, e i e i+1. i=0 6

9 Primjetimo da ako je x = (x 1, x 2, x 3,...), onda je Sx = (0, x 1, x 2, x 3,...). unilateralni šift (operator jednostranog pomaka). Vrijedi da je Operator S zovemo Sx 2 = x, e i 2 = x 2, x X. i=0 Dakle, S je izometrija. Slijedi da je S B(X) i S = 1. Na ONB S djeluje na sljedeći način: Se i = e i+1, i N 0. Nađimo S : S x = S x, e i e i = i=0 x, Se i e i = i=0 x, e i+1 e i = i=0 x, e i e i 1, x X. Posebno, na ONB S djeluje kao S e 0 = 0, S e i = e i 1, i N. Ako je x = (x 1, x 2, x 3, x 4,...), onda je S x = (x 2, x 3, x 4, x 5,...). Neka je P ortogonalni projektor na R(S). Tada je SS = P, S S = I. DZ 6. Dokažite da je R(S) zatvoren potprostor od X (inače nemamo projektor P ). Zatvorenost možemo dobiti iz jednakosti R(S) = [{e 0 }]. Zadatak 6. Unilateralni šift S nije netrivijalno reducibilan. Pretpostavimo suprotno, tj. da postoji M X netrivijalan zatvoren potprostor koji reducira S, odnosno SM M i SM M (tj, S M M). Slijedi da je M SS invarijantan. Označimo sa P 0 ortogonalni projektor na [{e 0 }]. Tada je SS = I P 0. Za svaki x M je SS x M, tj. x P 0 x M. Kako je M potprostor, onda je P 0 x M, x M. Dakle, P 0 x = α(x) e 0 M (α(x) C je jedinstven za svaki x M). Gledamo dva slučaja: e 0 M Tada je e 1 = Se 0 M pa se indukcijom lako pokaže da je e i M, i N 0. Zbog zatvorenosti od M slijedi da je M = X (M [{e i } i N0 ] = X) što je kontradikcija sa pretpostavkom da je M netrivijalan. e 0 / M Za x M je P 0 x M, tj. α(x)e 0 M. Stoga je α(x) = 0 pa je P 0 x = 0. Slijedi da je ( ) 0 = P 0 x = P 0 x, e i e i = x, e 0 e 0. i=0 Dakle, x, e 0 = 0, za svaki x M. Tada je i x, e 1 = x, Se 0 = S x, e 0 = 0, itd... M Dakle, x, e i = 0, i N 0 pa je x = 0. Kako je x M bio proizvoljan, slijedi da je M = 0 što je kontradikcija. 7

10 Zadatak 7. Unilateralni šift S nema drugi korijen, tj. ne postoji B B(X) takav da je B 2 = S. Pretpostavimo suprotno, tj. da postoji B B(X) takav da je B 2 = S. Stavimo T = B. Tada je S = (B 2 ) = (B ) 2 = T 2. Primjetimo da je S surjekcija. Naime, za svaki y X vrijedi: ( ) y = y, e i e i = S y, e i e i+1. i=0 i=0 Dakle, i T je surjektivan pa postoji x 0 X takav da je T x 0 = e 0. Vrijedi da je x N(S ) ako i samo ako je x = x, e 0 e 0. ( S x = 0 S ( i=0 x, e i e i ) = 0 x, e i e i 1 = 0 x, e i = 0, i 1). Vrijedi i T e 0 0. Naime, ako je T e 0 = 0, onda je S x 0 = T 2 x 0 = T e 0 = 0 pa je x 0 = x 0, e 0 e 0. Slijedi da je e 0 = T x 0 = x 0, e 0 T e 0 = 0 što je kontradikcija. Definiramo y 0 := T e 0 0. Vrijedi da je T y 0 = T 2 e 0 = S e 0 = 0 pa je S y 0 = T 2 y 0 = 0. Stoga je y 0 = y 0, e 0 e 0. Vrijedi 0 = T y 0 = y 0, e 0 T e 0 0 pa je y 0, e 0 = 0. Konačno, y 0 = 0 što je kontradikcija s y 0 = T e Hipernormalni/hiponormalni operatori Definicija Neka je X Hilbertov prostor i T B(X). Kažemo da je T hipernormalan ako je T x T x, x X, hiponormalan ako je T x T x, x X. DZ 7. Neka je X Hilbertov i T B(X). Vrijedi: (a) T je hipernormalan ako i samo ako je T T T T, (b) T je hiponormalan ako i samo ako je T T T T. Očito vrijedi da je T hipernormalan ako i samo ako je T hiponormalan. Primjer Unilateralni šift S je hipernormalan. S S = I, SS = I P 0, a P 0 0 I P 0 I, tj. SS S S. Zadatak 8. Neka je X Hilbertov prostor i T B(X) hipernormalan operator. Tada vrijedi: (i) x X i λ C t.d. T x = λx = T x = λx, (ii) svojstveni potprostori operatora T su međusobno okomiti, (iii) M X zatvoren, T M M = T M je hipernormalan, (iv) M X zatvoren, T M M, T M normalan = M reducira operator T, (v) svaki svojstveni potprostor operatora T reducira operator T, 8

11 (vi) za svaki α, β C t.d. α > β je αt + βt hipernormalan. (i) Neka su x X i λ C t.d. je T x = λx, tj. (T λi)x = 0. Operator T λi je hipernormalan jer (T λi) (T λi) (T λi)(t λi) = (DZ) = T T T T 0. Dakle, (T λi) x (T λi)x = 0 pa je (T λi) x = 0, tj. T x = λx. (ii) Neka su λ, µ C, λ µ, svojstvene vrijednosti operatora T te neka su H λ i H µ pripadni svojstveni potprostori. Uzmimo proizvoljne x H λ, y H µ. Tada je λ x, y = λx, y = T x, y = x, T y = x, µy = µ x, y pa je (λ µ) x, y = 0. Kako je λ µ, slijedi da je x, y = 0. (iii) Pomoćna tvrdnja: postoje operatori T 11 B(M), T 12 B(M, M), T 21 B(M, M ) i T 22 B(M ) takvi da x X, x = x 1 + x 2, x 1 M, x 2 M, vrijedi T x = T 11 x 1 + T 12 x 2 + T 21 x 1 + T 22 x 2 (*) i T x = T 11x 1 + T 21x 2 + T 12x 1 + T 22x 2. (**) Dokaz tvrdnje: Neka je P B(X) ortogonalni projektor na M. ortogonalni projektor na M, tj. R(I P ) = M. Vrijedi da je Tada je I P B(X) T = [P + (I P )] T [P + (I P )] = P T P + P T (I P ) + (I P )T P + (I P )T (I P ). Označimo T 11 := P T P M B(M), T 12 := P T (I P ) M B(M, M), T 21 := (I P )T P M B(M, M ), T 22 := (I P )T (I P ) M B(M ). Za DZ dokazati da vrijedi (*). Vrijedi: [ ] =0 =0 x = x1 + x T x, y = 2, x 1, y 1 M {}}{ y = y 1 + y 2, x 2, y 2 M = T 11 x 1, y 1 + T 12 x 2, y 1 + T 21 x 1, y 1 + T 22 x 2, y 1 + =0 =0 {}}{ + T 11 x 1, y 2 + T 12 x 2, y 2 + T 21 x 1, y 2 + T 22 x 2, y 2 = = x 1, T 11y 1 + T 21y 2 + x 2, T 12y 1 + T 22y 2 = = x 1 + x 2, T 11y 1 + T 21y 2 + x 1 + x 2, T 12y 1 + T 22y 2 = = x, T 11y 1 + T 21y 2 + T 12y 1 + T 22y 2 = x, T y, x, y X. Slijedi da vrijedi (**). Napomena Ovdje nismo koristili da je M T invarijantan. Zapisujemo: [ ] T11 T T = 12. T 21 T 22 9

12 Neka je x M proizvoljan. Tada je T x = T 11 x+t 21 x. Stoga je T 21 x M = T x M T 11 x M (ovdje M smo koristili da je T M M). Slijedi da je T 21 x M M pa je T 21 x = 0, x M. Dakle, T 21 = 0. Opet, za proizvoljan x M vrijedi T11x 2 T11x 2 + T12x 2 Pitagora = T11x + T12x 2 = T x 2 T x 2 = T 11 x 2. Dakle, T 11 je hipernormalan (T 11 = T M ). (iv) Koristeći oznake i tvrdnje iz prethodnog podzadatka, dobivamo da je T 11x 2 + T 12x 2 T 11 x 2, x M. Kako je T M = T 11 normalan, onda je T 11x = T 11 x, x M. Slijedi da je T 12x = 0, x M pa je T 12 = 0. Dakle, i T 12 = 0. Trebamo još pokazati da je T M M, a to je ekvivalentno tvrdnji T M M. Ako je x M, onda je T x = T 22 x M pa je istina da M reducira T. (v) Neka je H λ svojstveni potprostor operatora T. Prema (ii) slijedi da je H λ T invarijantan. Za svaki x H λ vrijedi T x = λx = λ x = λ x = λx = T x. Dakle, T Hλ je normalan operator pa prema (iv) vrijedi da H λ reducira T. (vi) Vrijedi: (αt + βt ) (αt + βt ) (αt + βt ) (αt + βt ) =... = ( α 2 β 2) (T T T T ) 0. Doista je T hipernormalan. Vratimo se još malo na ideju izloženu u prethodnom zadatku da operator zapisujemo matrično u skladu sa (*) i (**). Ako je M netrivijalan zatvoren potprostor Hilbertovog prostora X, po Rieszovom teoremu o projekciji X možemo zapisati kao X = M M, tj. svaki x X se na jedinstven način može zapisati kao x = x 1 + x 2, gdje su x 1 M, x 2 M. To možemo formalno zapisati i matrično kao [ ] x1 x =. x 2 Operacije zbrajanja vektora i množenja vektora skalarom odgovaraju tim istim operacijama na stupcima. Isto vrijedi i za skalarni produkt: [ ] [ ] x1 y1 x, y = x 1 + x 2, y 1 + y 2 = x 1, y 1 + x 2, y 2 =,. Operator T B(X) možemo formalno zapisati kao matricu reda 2: [ ] T11 T T = 12, T 21 T x 2 y 2

13 uz oznake kao u prethodnom zadatku. Slika operatora u prvom retku je M, a slika operatora u drugom retku je M. Domena operatora u prvom stupcu je M, a domena operatora u drugom stupcu je M. Zbog (*) je djelovanje operatora na vektoru isto što i množenje matrice sa stupcem: [ ] [ ] [ ] T11 x T x = (T 11 x 1 + T 12 x 2 ) + (T 21 x 1 + T 22 x 2 ) = 1 + T 12 x 2 T11 T = 12 x1. T 21 x 1 + T 22 x 2 T 21 T 22 x 2 M M Operacije na operatorima (zbrajanje i množenje skalarom) odgovaraju tim istim operacijama na matricama reda 2. Matrični prikaz kompozicije operatora je umnožak matričnih prikaza pojedinih operatora. Također, zbog (**) matrični prikaz adjungiranog operatora od T je adjungirana matrica operatora T : [ ] T T = 11 T21 T12 T22. U prethodnom zadatku smo dokazali da ako je M T invarijantan potprostor, onda je matrični zapis od T gornjetrokutasta matrica. Analogno, ako je M T invarijantan, onda je matrični zapis od T donjetrokutasta matrica. Ako M reducira T, onda je matrični prikaz operatora T dijagonalna matrica. Zadatak 9. Neka je X separabilan Hilbertov prostor i neka je (e i ) i N ONB za X. Neka je (a i ) i niz kompleksnih brojeva i operator T definiran sa T e i = a i e i+1, i N (šift s opterećenjem). Naći nužan i dovoljan uvjet na niz (a i ) i tako da T bude hipernormalan operator. Operator T je hipernormalan ako je ograničen i takav da je T x T x, x X. Dakle, ovaj zadatak se sastoji od dva dijela. Moramo naći nužan i dovoljan uvjet da operator bude ograničen te nužan i dovoljan uvjet da za operator T vrijedi T x T x, x X. Operator T koji je zadan na ONB najprije po linearnosti proširujemo na prostor V = [{e i : i N}]. Kako je X = V, vrijedi da je T B(V ) ako i samo ako je T B(X). Dokažimo najprije da je T L(V ) ograničen operator ako i samo ako je (a i ) i ograničen niz. Pretpostavimo da je T B(V ). Tada je a i = a i e i+1 = T e i T e i = T <, i N. Obratno, neka je niz (a i ) ograničen ( a i M, i). Proizvoljni x V možemo zapisati u obliku x = n ξ ie i. Tada je n n n n T x 2 = T x, T x = ξ i T e i, ξ i T e i = ξ i a i e i+1, ξ i a i e i+1 = = n n n n ξ i 2 a i 2 M 2 ξ i 2 = M 2 ξ i 2 e i 2 = M 2 ξ i e i = M 2 x 2. Dakle, T je ograničen. Sada pogledajmo kako izgleda T. Za proizvoljan x X je T x = T x, e i e i = x, T e i e i = x, a i e i+1 e i = Posebno je T e j = a i e j, e i+1 e i = 11 { 0, j = 1 a j 1 e j 1, j 2. a i x, e i+1 e i.

14 Pretpostavimo da je T hipernormalan. Po definiciji je T x T x, x X. Posebno, za x = e i je T e i T e i = a i, i N. i = 1 : 0 a 1 i 2 : a i 1 a i. Dakle, niz ( a i ) je rastući. Pogledajmo vrijedi li i obrat. Neka je niz ( a i ) rastući. Za proizvoljan x X je T x = T x, e i e i = x, T e i e i = x, a i 1 e i 1 e i = i=2 x, a i e i e i+1. Dakle, T x 2 = x, a ie i 2, a otprije znamo da je T x 2 = x, a ie i+1 2. Dakle, T x 2 = x, a i 1 e i 2 = i=2 a i 1 2 x, e i 2 i=2 a i 2 x, e i 2 = x, a i e i 2 = T x 2, x X. Dakle, T je hipernormalan ako i samo ako je niz ( a i ) rastući i omeđen. 2 Spektar Definicija 2.1. Neka je X Hilbertov prostor i A B(X). Broj } ν(a) := inf { A n 1 n : n N zovemo spektralni radijus operatora A. Napomena 2.2. Vrijedi: 1. ν(a) = lim n A n 1 n, A B(X), 2. 0 ν(a) A, A B(X), 3. ν(αa) = α ν(a), α Φ, A B(X), 4. ν(ab) = ν(ba), A, B B(X) 5. ν(a k ) = [ν(a)] k, k N, A B(X). Zadatak 10. Neka je S B(l 2 ) unilateralni šift. Odredite ν(s) i ν(s ). Vrijedi da je S(x 1, x 2, x 3,...) = (0, x 1, x 2, x 3,...). Indukcijom se lako pokaže da je S n (x 1, x 2, x 3,...) = (0,..., 0, x 1, x 2, x 3,...). Slijedi da je S n x 2 = x 2, x l 2 pa je S n = 1, n n N. Dakle, ν(s) = lim n S n 1 n = 1. Znamo da je S (x 1, x 2, x 3,...) = (x 2, x 3,...). Opet se indukcijom lako pokaže da je (S ) n (x 1, x 2, x 3,...) = (x n+1, x n+2,...). Slijedi da je (S ) n x x, x l 2. Dakle, (S ) n 1. No, vrijedi da je (S ) n (0,..., 0, 1, 0...) = (1, 0, 0,...) pa je (S ) n = 1, n N, odakle slijedi da je n ν(s ) = 1. 12

15 Definicija 2.3. Neka je X Hilbertov prostor. Operator A B(X) je regularan ako postoji B B(X) takav da je AB = BA = I. Operator A B(X) je singularan ako nije regularan. Sa G(B(X)) označavamo skup svih regularnih elemenata u algebri B(X) (to je grupa s obzirom na množenje). Zadatak 11. Ako A B(X) ima jedinstveni lijevi (desni) inverz, onda je A regularan. Pretpostavimo da postoji jedinstveni B B(X) takav da je BA = I. Tada je (AB I + B)A = A BA A + BA = I. =I =I Zbog jedinstvenosti lijevog inverza mora biti AB I + B = B, ondosno AB = I. Primjer 2.4. Neka je S B(l 2 ) unilateralni šift. Tada je S S = I. No, za operator T (x 1, x 2, x 3,...) = (x 1 + x 2, x 3, x 4,...) također vrijedi da je T S = I, ali T S. Otprije znamo da S nije regularan. Dakle, u prethodnom zadatku, jedinstvenost lijevog (desnog) limesa je bitan uvjet. Zadatak 12. Neka je X Hilbertov prostor i A, B B(X), λ C \ {0}. Tada vrijedi: λi AB je regularan λi BA je regularan. Pretpostavimo da je λi AB regularan. Tada postoji C B(X) takav da je (λi AB)C = C(λI AB) = I. Slijedi da je ABC = λc I = CAB. Kako je λ 0, možemo gledati ( 1 (λi BA) λ I + 1 ) λ BCA = I + BCA 1 λ BA 1 B(ABC)A =... = I. λ Slično se dobije i da je ( 1 λ I + 1 λ BCA) (λi BA) =... = I. Dakle, λi BA je regularan. Zamjenom varijabli A i B dobijemo obrat. Definicija 2.5. Neka je A B(X). Broj λ C je regularna točka od A ako je λi A regularan u B(X). Skup svih regularnih točaka, u oznaci ρ(a), zovemo rezolventni skup. Funkcija R(A, λ) = (λi A) 1, sa ρ(a) u B(X) naziva se rezolventa od A. Spektar od A je skup σ(a) = C \ ρ(a). Napomena 2.6. Prethodni zadatak se može pomoću spektra zapisati ovako: σ(ab) \ {0} = σ(ba) \ {0} ili σ(ab) {0} = σ(ba) {0}. Napomena 2.7. Vrijedi da je ρ(a) otvoren. Dakle, σ(a) je zatvoren skup u C. Teorem 2.8. Neka je A B(X). Tada je σ(a) i σ(a) je kompaktan skup u C. Vrijedi (σ(a) K(0, ν(a)) i σ(a) S(0, ν(a)) ) ν(a) = max{ λ : λ σ(a)}. Za sljedeći zadatak prelazimo na kompleksne Banachove algebre i radimo s općenitim definicijama spektra i spektralnog radijusa (koje su slične onima koje smo prije naveli). Zadatak 13. Neka je A = C(K), gdje je K kompaktan Hausdorffov prostor, f = max{ f(t) : t K}. Odredite σ(f) i ν(f), f A. 13

16 Tvrdimo da je σ(f) = {f(t) : t K} = f(k), tj. da je spektar od f jednak slici od f. Najprije primjetimo da je g C(K) regularna ( ) ako i samo ako je g(t) 0. Naime, inverz funkcije g (ako postoji) je funkcija 1 definirana sa 1 (t) = 1 (mora vrijediti da je g(t) 0, t). g g g(t) Za fiksirani t K je (f f(t) 1)(t) = 0. Dakle, f f(t) 1 / G(A), tj. f(t) σ(f). Dobili smo da je {f(t) : t K} σ(f). Dokažimo da vrijedi i obratna inkluzija. 1 Neka je λ / {f(t) : t K}. Tada je (f λ 1)(t) 0, t K. Dakle, postoji funkcija f λ 1 inverz od f λ 1 pa je λ / σ(f). Dobili smo i da je σ(f) {f(t) : t K}. Sada je ν(f) = max{ λ : λ σ(f)} = max{ f(t) : t K} = f. koja je Propozicija 2.9. Neka je X Hilbertov prostor. Tada (i) za svaki A B(X) i polinom p vrijedi da je σ(p(a)) = p(σ(a)) = {p(λ) : λ σ(a)}, (ii) za svaki regularan A B(X) vrijedi da je σ (A 1 ) = [σ(a)] 1 = { 1 λ : λ σ(a)}. (0 / σ(a) jer je A = A 0 I regularan operator) 2.1 Spektar ograničenog operatora Zadatak 14. Neka je X normiran prostor i A B(X). Ekvivalentno je: (i) A je odozdo ograničen operator, tj. postoji m > 0 t.d. je Ax m x, x X, (ii) A je injektivan i A 1 : R(A) X je ograničen operator, (iii) ne postoji niz (x n ) X takav da je x n = 1, n i lim n Ax n = 0. (i) (ii) Dokažimo da je A injektivan. Neka je Ax = 0. Tada je Ax = 0 pa je x 1 Ax = 0. m Slijedi da je x = 0, tj. x = 0. Dakle, A je injekcija. Neka je y R(A) proizvoljan. Tada postoji x X takav da je y = Ax. Slijedi Dakle, A 1 je ograničen i A 1 1 m. A 1 y = A 1 Ax = x 1 m Ax = 1 m y. (ii) (iii) Pretpostavimo suprotno, tj. da postoji niz (x n ) X, x n = 1, n i lim n Ax n = 0. Pretpostavka je da je A 1 ograničen, tj. da je A 1 neprekidan. Slijedi da je 0 = A 1 0 = A 1 ( lim n Ax n ) = lim n A 1 Ax n = lim n x n. Dakle, lim x n = 0, a kako je norma neprekidno preslikavanje, onda je i lim x n = 0 što je u kontradikciji sa pretpostavkom da je to niz jediničnih vektora. (iii) (i) Pretpostavimo suprotno, tj. da za svaki n N postoji x n X takav da je Ax n < 1 n x n. x n Očito je x n 0, n. Stavimo y n := x n, n N. Tada je Ay n < 1, n N. Dakle, n lim Ay n = 0 pa je i lim Ay n = 0 što je u kontradikciji sa pretpostavkom (iii). 14

17 Definicija Neka su X, Y normirani prostori. Operator A B(X, Y ) zovemo regularnim (invertibilnim) ako je A bijekcija sa X na Y i A 1 je ograničen. Ako su domena i kodomena u prethodnoj definiciji potpuni prostori, onda ograničenost operatora A 1 slijedi automatski iz ograničenosti operatora A. O tome govori sljedeći teorem: Teorem 2.11 (Banachov teorem o inverzu). Neka su X, Y Banachovi prostori. Ako je A B(X, Y ) bijekcija, onda je A 1 B(Y, X). Zadatak 15. Neka je X Banachov prostor i A B(X) odozdo ograničen takav da je R(A) = X. Tada je A regularan. Prema prethodnom zadatku A je injektivan i A 1 : R(A) X je ograničen operator. Treba još vidjeti da je R(A) = X, ali za to je dovoljno dokazati da je R(A) zatvoren. No, to znamo otprije (DZ 4). DZ 8. Neka su X, Y normirani prostori. Bijekcija A B(X, Y ) je regularan operator ako i samo ako postoje realni brojevi m, M > 0 takvi da je m x Ax M x, x X. Neka je A B(X, Y ) regularan. Kako je A ograničen, onda je Ax A x, x X. =:M>0 Pritom je M > 0 jer je A 0. Kako je A 1 B(Y, X), slijedi da je A 1 y A 1 y, y Y. Vrijedi da je Y = R(A) pa za svaki y Y postoji jedinstveni x X takav da je y = Ax. Slijedi A 1 Ax A 1 Ax, x X 0 Tada je Ax 1 x, A 1 =:m>0 x X A je bijekcija, a kako je A odozdo ograničen, slijedi da je A 1 B(Y, X). Zadatak 16. Neka je H Hilbertov prostor, A B(H) i m > 0 t.d. je Tada je A regularan operator i A 1 1 m. m x 2 Ax, x, x H. Vrijedi da je m x 2 Ax, x CSB Ax x, x H pa je Ax m x, x H. Dakle, A je odozdo ograničen. Tvrdimo da je R(A) = H. Vrijedi da je R(A) R(A) = H pa je dovoljno vidjeti da je R(A) = {0}. Kako je R(A) R(A), slijedi da je R(A) R(A) pa je dovoljno vidjeti da je R(A) = {0}. 15

18 v R(A) y, v = 0, y R(A) Ax, v = 0, x H. Posebno je Av, v = 0. m v 2 Av, v = 0 pa je v = 0. Dakle, R(A) = H pa je A regularan (prema zadatku 15) ( Alternativno: m x 2 Ax, x = x, A x = A x, x A x x pa je A odozdo omeđen odakle slijedi da je N(A ) = {0}. Kako je R(A) N(A ) = H, onda je R(A) = H. Nađimo još ogradu za normu operatora A 1. Vrijedi da je m x Ax, x H. Za svaki x H postoji jedinstveni y H takav da je x = A 1 y pa je m A 1 y AA 1 y = y, y H, tj. A 1 y 1 m y, y H pa je A 1 1 m. Definicija Neka je H Hilbertov prostor. Hermitski operator A B(H) je pozitivno definitan ako postoji realni broj m > 0 t.d. je Pišemo: A > 0. Ax, x m x 2, x H. Napomena Vrijedi da je A > 0 ako postoji m > 0 takav da je A mi 0. Napomena Prethodni zadatak kaže: A > 0 A regularan. Zadatak 17. Neka su X, Y Hilbertovi prostori i A B(X, Y ). A je regularan operator ako i samo ako su A A B(X) i AA B(Y ) pozitivno definitni. Tvrdnja: A B(X, Y ) regularan A B(Y, X) regularan. Dokaz tvrdnje: Neka je A regularan. Tada je N(A ) = R(A) = Y = {0} pa je A injekcija. Za proizvoljni y Y vrijedi y 2 = y, y = [ ]!x X t.d. Ax = y = A 1 y A y A 1 y A y = Ax, y jer je y 2 0 = Ax, y = x, A y CSB x A y = Slijedi da je A y 1 A 1 y, y Y. Kako je R(A ) = N(A) = {0} = X, slijedi da je A regularan operator. Promatramo operator A = (A ). Sada dokažimo zadatak. Neka je A B(X, Y ) regularan. Vrijedi da je x = A 1 Ax, x X. Dakle, x A 1 Ax pa je Ax 1 x. Nakon kvadriranja dobivamo A 1 Slijedi da je A A > 0. 1 A 1 2 x 2 Ax 2 = Ax, Ax = A Ax, x. 16

19 Analogno: za svaki y Y je y = (A ) 1 A y (pokazali smo da je A regularan) pa se slično pokaže da je 1 (A ) 1 2 y 2 AA y, y pa je i AA > 0. Neka su AA i A A pozitivno definitni. Slijedi da su AA i A A regularni. (nastavak je kao kod zadatka: a, b A, A Banachova algebra s jedinicom. Tada vrijedi: a, b G(A) ab, ba G(A)) Slijedi da je A regularan. DZ 9. Neka je X Banachov prostor (C [0, 1], ), a Y njegov potprostor {f C 1 [0, 1] : f(0) = 0}. Dokažite da je operator B : X Y definiran sa (Bf)(t) = t 0 f(s) ds, t [0, 1] linearan, ograničen i bijektivan, te da B 1 : Y X nije ograničen. Napomena Banachov teorem o inverzu kaže da ograničena linearna bijekcija između Banachovih prostora uvijek ima ograničen inverz. DZ 9 nije u kontradikciji s ovim teoremom jer mu kodomena nije Banachov prostor. 2.2 Dekompozicija spektra Definicija Neka je X Banachov prostor i A B(X). σ p (A) = {λ σ(a)(ili C) : λi A nije injekcija} { } σ r (A) = λ σ(a)(ili C) : λi A je injekcija, ali R(λI A) X { } σ c (A) = λ σ(a) : λi A je injekcija, R(λI A) = X (točkovni spektar) (rezidualni spektar) (kontinuirani spektar) Zadatak 18. Neka je H separabilan Hilbertov prostor, (e n ) n N ONB za H, A B(H) zadan sa Ae n = a n e n, n N, gdje je (a n ) n N ograničen niz u C. Klasificirajte σ(a). Očito je a n σ p (A), n N. Označimo K := {a n : n N} σ p (A) σ(a). Kako je spektar zatvoren, slijedi da je K σ(a). Pretpostavimo da postoji λ σ p (A) \ K, tj. da postoji x λ 0 takav da je Ax λ = λx λ. Slijedi ( ) ( ) A x λ, e i e i = λ x λ, e i e i [a i x λ, e i λ x λ, e i ] e i = 0 /, e n (a n λ) x λ, e n = 0, n N. 0 Dakle, x λ, e n = 0, n N pa je x λ = 0 što je u kontradikciji s pretpostavkom. Tvrdimo da je σ(a) = K. Neka je λ / K. Tada postoji m > 0 takav da je λ a i m, i N. Definiramo operator B : X X sa Bx := 1 λ a i x, e i e i. 17

20 Na ONB djeluje kao Be n = 1 e n pa je B(λI A)e n = B((λ a n )e n ) = e n, n N. λ a n Isto tako je (λi A)Be n = e n, n N. Kako je B ograničen i B 1, slijedi da je (λi m A) 1 = B. Dakle, λ / σ(a). Konačno zaključujemo da je σ(a) = K. Dobili smo da je σ(a) = K = K ( K \ K ) =σ p(a) =σ r(a) σ c(a) Neka je λ K \ K. Tada je (λi A)e n = (λ a n )e n, n N. Slijedi da je ( ) 1 e n = (λi A) e n R(λI A), n N. λ a n Kako je H = [{e n : n N}] R(λI A) H, onda je R(λI A) = H pa je λ σ c (A). Dakle, σ c (A) = K \ K i σ r (A) =. Zadatak 19. Neka je K C kompaktan skup, X = (C(K, C), ). Pokazati da za operator A : X X definiran sa (Af)(z) = zf(z), z K, vrijedi σ(a) = K. Klasificirajte σ(a). Vrijedi da je Af = sup z K zf(z) = sup z f(z) R f, z K gdje je R > 0 takav da je K K(0, R) (tada je z R, z K). Slijedi da je A B(X) i A R. Neka je λ σ p (A). Tada postoji f C(K, C), f 0, takav da je Af = λf, tj. (Af)(z) = λf(z), z K. Slijedi da je (z λ)f(z) = 0, z K pa je f(z) = 0, z K \ {λ}. Dakle, λ je izolirana točka skupa K. Obratno, ako je λ izolirana točka skupa K, onda definiramo funkciju f K\{λ} = 0, f(λ) = 1. Tada je Af = λf i f C(K, C). Dakle, σ p (A) je skup svih izoliranih točaka skupa K. Neka je λ C \ K. Definiramo B : X X sa (Bf)(z) = 1 f(z), z K. Kako je λ / K, λ z K zatvoren, slijedi da je m := d(λ, K) > 0. Tada je λ z m, z K. Dakle, 1 λ z 1 m, z K. Sada se lako vidi da je Bf 1 m f, f C(K, C). Dakle, B je ograničen. Također, B(λI A) = I X i (λi A)B = I X. Dakle, λ / σ(a). Konačno, σ(a) K. Neka je λ K \ σ p (A). Tada je [(λi A)(f)] (z) = (λ z)f(z), z K, f X. Tada je R(λI A) = {g X : g(z) = (λ z)f(z), f X, z K} {g X : g(λ) = 0} =: Ω. Dokažimo da skup Ω nije gust u X. Stavimo h(z) := c, z K (gdje je c 0 proizvoljna konstanta). Tada je h g = sup (h g)(z) = sup c g(z) c g(λ) = c, g Ω. z K z K Zbog R(λI A) Ω slijedi da je R(λI A) X pa je λ σ(a). 18

21 Pokazali smo da je K = σ p (A) (K \ σ p (A)) σ(a) σ(a) Stoga je σ(a) = K. Također, σ r (A) = K \ σ p (A), σ c (A) =. Zadatak 20. Neka je X Hilbertov prostor i A B(X). Dokazati: (a) λ σ p (A) λ σ p (A ) σ r (A ), (b) λ σ r (A) λ σ p (A ). (a) λ σ p (A) x X, x 0 t.d. je (λi A)x = 0. Slijedi da je Tvrdimo da je R ( λi A ) X. (λi A)x, y = 0, y X. Pretpostavimo suprotno, tj. da je R ( λi A ) = X i promatrajmo odabrani x X. Tada postoji niz (y n ) n N u X takav da ( λi A ) y n x. Slijedi x, x = lim n ( ) ( λi A y n, x = lim ) λi A y n, x = lim y n, (λi A) x = 0. n n Dakle, x = 0 što je u kontradikciji s pretpostavkom. Slijedi da je λ / σ c (A ). λ σ p (A ) σ r (A ). Kako je λ σ(a) = {µ : µ σ(a)} = σ(a ), onda mora biti (b) Ako je λ σ r (A), onda je X R(λI A) = N ( λi A ). Dakle, N ( λi A ) {0}. Slijedi da je λ σ p (A ). DZ 10. Neka je X Hilbertov prostor i A B(X). Tada je σ(a ) = σ(a) = {λ : λ σ(a)}. Ekvivalentno: λ / σ(a ) λ / σ(a). DZ 11. Neka je X Hilbertov prostor i A B(X) normalan operator. Tada je σ r (A) =. Neka je λ C takav da je λi A injekcija. Tada je i (λi A) injekcija jer je λi A normalan operator, a za njega vrijedi da je (λi A)x = (λi A) x, x X. Dakle, N ((λi A) ) = {0} što povlači da je X = N ((λi A) ) = R(λI A). Slijedi da λ / σ r (A). Dobili smo da je σ r (A) =. Definicija Neka je X Banachov prostor i A B(X). π(a) := {λ C : A λi nije odozdo ograničen } { } γ(a) := λ C : R(A λi) X (aproksimativni točkovni spektar) (kompresivni spektar) Zadatak 21. Vrijedi da je σ(a) = π(a) γ(a) (unija nije disjunktna). 19

22 λ π(a) A λi nije odozdo ograničen. Zbog zadatka DZ 8 (A B(X) regularan m, M > 0 t.d. m x Ax M x, x X) slijedi da A λi nije regularan pa je λ σ(a). Ako je λ γ(a), onda operator λi A nije surjekcija pa je λ σ(a). Neka je λ / π(a) γ(a). Tada λ / π(a) i λ / γ(a). Dakle, λi A je odozdo ograničen i R(λI A) = X. Prema zadatku 15 A λi je regularan pa λ / σ(a). Općenito π(a) γ(a). Napomena (a) σ p (A) π(a), (b) σ c (A) π(a), (c) σ r (A) γ(a), Dakle, σ p (A) σ c (A) π(a), σ r (A) γ(a). Zadatak 22. Neka je X Hilbertov prostor i A B(X). (1) σ r (A) = γ(a) \ σ p (A), (2) σ c (A) = π(a) \ (γ(a) σ p (A)). (1) σ r (A) = λ C : λ / σ p(a), R(λI A) X = γ(a) \ σ p(a). λ γ(a) (2) Otprije je dokazano da λ σ c (A) λ π(a). Ako je λ σ c (A), onda je A λi injekcija (pa λ / σ p (A)) i R(λI A) = X (pa λ / γ(a)). π(a) \ γ(a) σ p (A) σ(a) \ (σ r (A) σ p (A)) = σ c (A). σ(a) σ r(a) Zadatak 23. π(a) je zatvoren skup (za A B(X)). Pokazat ćemo da je C \ π(a) otvoreni skup. Ako je λ 0 C \ π(a), onda je λ 0 I A odozdo ograničen. Dakle, postoji m > 0 takav da je (A λ 0 I)x m x, x X. Vrijedi da je (A λi)x + (λ λ 0 )Ix (A λi)x + λ λ 0 x. Dakle, (A λi)x (A λ 0 I)x λ λ 0 x (m λ λ 0 ) x. Ako je λ K(λ 0, m 2 ), onda je m λ λ 0 > 0 pa je A λi odozdo omeđen. Slijedi da je i λ C\π(A). Zadatak 24. π(a ) π(a) = σ(a ) (pritom ne označava zatvarač, već kompleksno konjugiranje). 20

23 π(a ) σ(a ) i π(a) σ(a) pa je π(a) σ(a) = σ(a ). Neka je λ / π(a ) π(a). Tada su A λi i A λi odozdo ograničeni operatori. Kako je X = N(A λi) R(A λi), ={0} slijedi da je R(A λi) = X pa kako je A λi odozdo ograničen operator, mora biti A λi regularan (zad 15). Dakle, λ / σ(a ). Napomena Prisjetimo se zadatka 14 koji je (među ostalim) rekao: Ako B nije odozdo ograničen, onda postoji niz jediničnih vektora (y n ) n takav da je lim n By n = 0. Zadatak 25. Neka je A B(X) regularan. (1) σ(a 1 ) = σ(a) 1, (2) σ p (A 1 ) = σ p (A) 1, (3) π(a 1 ) = π(a) 1, (4) γ(a 1 ) = γ(a) 1, (5) σ r (A 1 ) = σ r (A) 1, (6) σ c (A 1 ) = σ c (A) 1. (1) Predavanja, propozicija u skripti. (2) Ako je λ σ p (A 1 ), onda postoji x 0 takav da je (A 1 λi)x = 0. Tada je i 0 = A(A 1 λi)x = x λax. Slijedi da je (A 1λ ) I x = Ax 1 λ x = 1 (λax x) = 0. λ Dakle, 1 λ σ p(a). Obratnu inkluziju dobijemo ako zamijenimo uloge operatora A i A 1. (3) λ π(a) povlači da A λi nije odozdo ograničen pa postoji niz jediničnih vektora (x n ) n takav da je lim n (A λi)x n = 0. tj. (jer 0 / σ(a) povlači da 0 / π(a)) ( lim A 1 λ 1 I ) ( λa) x n = 0. n =:y n Kako je A regularan, onda je i λa regularan pa je y n 0, n. ( lim A 1 1 ) n λ I y n = 0, a zbog DZ 8 postoji m > 0 takav da je y n = ( λa)x n m x n. Slijedi da A 1 1 λ I nije odozdo ograničen pa je 1 λ π(a 1 ). 21

24 zamijenimo operator A sa A 1 u prethodnoj inkluziji. Slijedi da je π(a 1 ) 1 π ( (A 1 ) 1) = π(a). Dakle, π(a 1 ) π(a) 1. (4) λ γ(a) povlači da je R(A λi) X. Kako je A λi = ( A 1 1 I) ( λa), lako se λ vidi da je R ( A 1 1 I) X pa je 1 λ λ γ(a 1 ). analogno (A A 1 ) (5) σ r (A 1 ) = γ(a 1 ) \ σ p (A 1 ) = γ(a) 1 \ σ p (A) 1 = σ r (A) 1. (6) σ c (A 1 ) = π(a 1 ) \ (γ(a 1 ) σ p (A 1 )) = π(a) 1 \ (γ(a) 1 σ p (A) 1 ) = σ c (A) 1. DZ 12. Neka je U unitaran operator na Hilbertovom prostoru. Tada je σ(u) S(0, 1). U = sup Ux = sup x = 1. x =1 x =1 Dakle, ν(u) = 1 pa je σ(u) K(0, 1). Kako je U 1 unitaran, onda je i σ(u) 1 = σ(u 1 ) K(0, 1) pa je σ(u) C \ K(0, 1). Slijedi da je σ(u) S(0, 1). DZ 13. Neka je X Banachov prostor, A B(X) i p C[x] polinom sa kompleksnim koeficijentima. Tada je (1) σ(p(a) = p(σ(a)), (2) σ p (p(a) = p(σ p (A)), (3) π(p(a) = p(π(a)), (4) γ(p(a) = p(γ(a)). Zadatak 26. Naći i klasificirati σ(s), σ(s ), σ(s 2 ), gdje je S unilateralni šift. Neka je (e n ) ONB Hilbertovog prostora X na kojem promatramo S. Vrijedi da je Se i = e i+1 što povlači da je Sx = x, x X. Dakle, S je izometrija pa je S = 1. Dakle, σ(s) K(0, 1). Neka je λ σ p (S). Tada postoji x 0 takav da je Sx = λx. Vektor x možemo zapisati kao x = x, e i e i pa se prethodna jednakost može zapisati kao tj. x, e i e i+1 = λ x, e i e i, i=2 x, e i 1 e i = λ x, e i e i odakle slijedi da je λ x, e 1 = 0 (pa je λ = 0 ili x, e 1 = 0) i x, e k 1 = λ x, e k, k 2. Ako je λ = 0, onda je x, e k 1 = 0, k 2. Slijedi da je x = 0 što je kontradikcija. 22

25 Dakle, mora biti x, e 1 = 0, a kako je λ 0, onda mora vrijediti i x, e k = 1 x, e λ k 1, k 2. Lako se vidi da je onda x, e k = 0, k 1, pa opet mora biti x = 0 što je kontradikcija. Dakle, σ p (S) =. Neka je sada λ σ r (S). Prema zadatku 20 slijedi da je λ σ p (S ). Isti zadatak kaže da λ σ p (S ) povlači da je λ σ r (S) σ p (S). = Dobili smo da je σ r (S) = σ p (S ). Odredimo sada σ p (S ). Ako je µ σ p (S ), onda postoji x 0 takav da je S x = µx. Kako je x = x, e i e i, prethodnu jednakost možemo zapisati kao x, e i+1 e i = µ x, e i e i. Slijedi da je x, e i+1 = µ x, e i, i 1. Dakle, x, e i+1 = µ i x, e 1, i 1. Slijedi da je x oblika x = µ i 1 x, e 1 e i = x, e 1 µ i 1 e i. Pitamo se kada ova suma konvergira. Vrijedi da je µ i 1 e i = i=k µ i 1, i=k a ta suma konvergira k 0 ako i samo ako je µ < 1, tj. µ K(0, 1). Dobili smo da je σ p (S ) = K(0, 1) pa je σ r (S) = K(0, 1) = K(0, 1). Kako je K(0, 1) σ(s) i σ(s) zatvoren skup, onda je i K(0, 1) σ(s) K(0, 1). Dakle, σ(s) = K(0, 1). Već smo odredili σ p (S) i σ r (S) pa mora još biti σ c (S) = S(0, 1). Klasificirajmo spektar od S. Vrijedi da je σ(s ) = σ(s) = K(0, 1). Već smo pokazali da je σ p (S ) = K(0, 1). Vrijedi da je σ r (A) σ p (A ), za svaki ograničen operator A pa posebno za A = S imamo σ r (S ) σ p (S) =. Dakle, σ r (S ) =. Na kraju još mora biti σ c (S ) = S(0, 1). Odredimo i klasificirajmo spektar od S 2. Vrijedi da je σ(s 2 ) = σ(s) 2 = K(0, 1). Također je σ p (S 2 ) = σ p (S) 2 =. Imamo i da je γ(s 2 ) = γ(s) 2 pa je σ r (S 2 ) = γ(s 2 ) \ σ p (S 2 ) = γ(s 2 ) = γ(s) 2. = S druge strane je σ r (S) = γ(s) \ σ p (S) = γ(s). Dakle, σ r (S 2 ) = γ(s) 2 = σ r (S) 2 = K(0, 1). Konačno je σ c (S 2 ) = S(0, 1). Zadatak 27. Neka je X = (C ([0, 1]), ) i f C ([0, 1]), { 0, x [ 0, 1 f(x) = 2], 2x 1, x 1, 1]. 2 Neka je A B(X) operator zadan sa Ag = fg. Odrediti i klasificirati σ(a). 23

26 Ag = sup f(x) g(x) 1 g. x [0,1] Za g 1, g = 1 i Ag = f = 1 g. Slijedi da je A = 1 pa je σ(a) K(0, 1). A nije injekcija pa je 0 σ p (A). Pretpostavimo da postoji λ 0, λ σ p (A). Tada postoji g 0 takav da je Ag = λg, tj. fg = λg pa je (f(x) λ) g(x) = 0, x [0, 1]. Slijedi da je g(x) = 0, za svaki x [0, 1] takav da je f(x) λ 0 (tj, g = 0 na cijelom [0, 1] osim eventualno u jednoj točki). Kako je g neprekidna, slijedi da je g 0 što je u kontradikcija sa izborom funkcije g. Dobili smo da je σ p (A) = {0}. 1 Neka je λ / [0, 1]. Definirajmo operator B : X X sa (Bg)(x) = g(x), x [0, 1]. Lako se f(x) λ vidi da je B linearan i da vrijedi (A λi)b = B(A λi) = I. Također je Bg = sup x [0,1] 1 f(x) λ g(x) = sup x [0,1] 1 f(x) λ g(x). Stavimo li m := d (λ, [0, 1]) > 0, slijedi da, kako je f(x) [0, 1], x [0, 1], mora biti f(x) λ m > 0, x [0, 1]. Slijedi da je Bg 1 m g, g, pa je B B(X). Dakle, B = (A λi) 1, tj. λ / σ(a). Dobili smo da je σ(a) [0, 1]. Neka je sada λ 0, 1]. Tada postoji x 0 [ 1 2, 1] takav da je f(x 0 ) = λ. Slijedi da je R(A λi) = {(A λi)g : g C([0, 1])} = {(f λ)g : g C([0, 1])} {h C([0, 1]) : h(x 0 ) = 0}, a to nije gust skup u X pa je R(A λi) X. Dakle, λ σ r (A). Otprije imamo da je σ r (A) σ(a) \ σ p (A) 0, 1] pa je σ r (A) = 0, 1]. Dakle, [0, 1] σ(a) pa je σ(a) = [0, 1]. Slijedi da je σ c (A) =. Zadatak 28. Neka je X = (C ([0, 1]), ) i A : X X definiran sa (Af)(x) = f(x 2 ), x [0, 1]. Odredite σ p (A). Af = sup f(x 2 ) = sup f(y) = f x [0,1] y [0,1] pa je A = 1 (zapravo, kako je A izometrija, čak je i ν(a) = 1). Slijedi da je σ(a) K(0, 1). Ako je f const 0, onda je (Af)(x) = f(x 2 ) = const = f(x), x [0, 1] pa je Af = f. Dakle, 1 σ p (A). Ako je Af = 0, onda je f(x 2 ) = 0, x [0, 1] pa je f 0. Slijedi da 0 / σ p (A). Neka je λ 0, 1 i pretpostavimo da je Af = λf. Tada je Af = λf f = λ f λ 0,1 f = 0 f = 0 pa λ / σ p (A), tj. σ p (A) K(0, 1) =. Dakle, σ p (A) S(0, 1). Neka je λ S(0, 1), λ 1. Pretpostavimo da postoji f t.d. je Af = λf. Tada je A n f = λ n f, n N. Kako je (Af)(x) = f(x 2 ), (A 2 f)(x) = f ( (x 2 ) 2 ),..., (A n f)(x) = f ( x 2n ), n N, x [0, 1], onda je f ( x 2n ) = λ n f(x), x 0, 1. 24

27 Kako je λ = 1, onda je λ n = 1, n N, pa je (λ n ) n S(0, 1). Kako je S(0, 1) kompaktan skup, postoji podniz (λ n k )k takav da λ n k λ0, λ 0 = 1. Vrijedi da je ( ) f x 2n k 0 pa je f(0) = λ 0 f(x), x 0, 1. Dakle, f(x) = f(0) = λ n k λ 0 f(x), x 0, 1 λ 0 = const, x 0, 1. Kako je f neprekidna, slijedi da je f const. Dakle, Af = λf pa slijedi da je λ = 1 što je u kontradikciji sa izborom broja λ. Dobili smo da je σ p (A) = {1}. Zadatak 29. Neka je H Hilbertov prostor, ( A B(H) ) reducibilan (tj. H = M M, A 11 := A M : M M, A 22 := A M : M M A11 0, A = ). 0 A 22 Dokazati da je σ(a) = σ(a 11 ) σ(a 22 ). Neka je λ σ p (A 11 ). Tada postoji x 1 M, x 1 0 takav da je (A 11 λi)x 1 = 0. No, onda je i (A λi)x 1 = 0 pa je λ σ p (A). Analogno napravimo i za operator A 22. Dobivamo da je σ p (A 11 ) σ p (A 22 ) σ p (A). Neka je sada λ σ r (A 11 ). Tada je R(A 11 λi) M pa postoji y 1 M, y 1 0, takav da je (A 11 λi)x 1, y 1 = 0, x 1 M. Svaki x H se može napisati u obliku x = x 1 + x 2, gdje je x 1 M, x 2 M. Za x onda vrijedi (A λi)x, y 1 = (A λi)x 2, y 1 M M Dakle, R(A λi) H pa slijedi da je σ r (A 11 ) σ r (A 22 ) σ(a). Ako je λ σ c (A 11 ), onda je R(A 11 λi) = M, ali R(A 11 λi) M. Stoga postoji y1 0 M \ R(A 11 λi), y Tvrdimo da y1 0 / R(A λi). Pretpostavimo suprotno, tj. da postoji x 0 H takav da je (A λi)x 0 = y1. 0 Možemo pisati x 0 = x x 0 2, gdje je x 0 1 M, x 0 2 M. Slijedi da je (A 11 λi)x (A 22 λi)x 0 2 = y1 0. M M M Zbog jedinstvenosti rastava z = z 1 + z 2, z 1 M, z 2 M, slijedi da je (A 11 λi)x 0 1 = y 0 1 što je u kontradikciji sa izborom y 0 1 M \ R(A 11 λi). Dakle, λ σ(a). Konačno dobivamo da je σ c (A 11 ) σ c (A 22 ) σ(a). Slijedi da je σ(a 11 ) σ(a 22 ) σ(a). = 0. Neka je λ σ p (A). Tada postoji x 0 H, x 0 0, takav da je (A λi)x 0 = 0. Možemo pisati x 0 = x x 0 2, x 0 1 M, x 0 2 M. Dakle, (A 11 λi)x (A 22 λi)x 0 2 = 0 M M pa je λ σ p (A 11 ) σ p (A 22 ) jer je x ili x (jer smo odabrali x 0 0). Znači, vrijedi da je σ p (A) σ p (A 11 ) σ p (A 22 ). 25

28 Neka je λ σ r (A). Tada postoji y 0 H, y 0 0, takav da je y 0 R(A λi), tj. (A λi)x, y 0 = 0, x H. Za svaki x H možemo pisati x = x 1 + x 2, x 1 M, x 2 M. Također je i y 0 = y1 0 + y2, 0 y1 0 M, y2 0 M. Uvrstimo li te rastave u prethodnu jednakost, dobivamo (A11 λi)x 1, y1 0 + (A22 λi)x 2, y2 0 = 0, x1 M, x 2 M. Dakle, (A 11 λi)x 1, y 0 1 = 0, za sve x 1 M, i (A 22 λi)x 2, y 0 2 = 0, za sve x 2 M. Kako je y 0 0, mora biti y ili y odakle slijedi da je λ σ(a 11 ) σ(a 22 ). Slično se pokaže i tvrdnja za σ c. Tamo će nam uz točkovni spektar još smetati i rezidualni spektar. Napomena Zapravo smo pokazali čak i više: σ(a) = σ(a 11 ) σ(a 22 ), σ p (A) = σ p (A 11 ) σ p (A 22 ), σ r (A) = (σ r (A 11 ) σ r (A 22 )) \ σ p (A), σ c (A) = (σ c (A 11 ) σ c (A 22 )) \ (σ p (A) σ r (A)) = σ(a) \ (σ p (A) σ r (A)). Zadatak 30. Neka je H separabilan Hilbertov prostor i A B(H) zadan sa Odredite i klasificirajte σ(a). Ae 1 = 5e 1, Ae 2 = 2e 3, Ae 3 = 2e 2, Ae k = e k+3, k 4. Stavimo M 1 := [{e 1 }], M 2 := [{e 2, e 3 }], M 3 := [{e k : k 4}]. Potprostori M i su zatvoreni i A invarijantni te vrijedi H = M 1 M 2 M 3. Stavimo A ii := A M i M i : M i M i, i = 1, 2, 3. [ ] 0 2 Imamo da je A 11 = 5I, A 22 ({e 2, e 3 }) =, A = S 3, gdje je S unilateralni šift. Lako se dobije da je σ(a 11 ) = σ p (A 11 ) = {5}, σ(a 22 ) = σ p (A 22 ) = { 2, 2}, σ(a 33 ) = K(0, 1), σ p (A 33 ) =, σ r (A 33 ) = K(0, 1), σ c (A 33 ) = S(0, 1). Dakle, σ(a) = σ(a 11 ) σ(a 22 ) σ(a 33 ) = K(0, 1) { 2, 2, 5}, σ p (A) = σ p (A 11 ) σ p (A 22 ) σ p (A 33 ) = { 2, 2, 5}, σ r (A) = (σ r (A 11 ) σ r (A 22 ) σ r (A 33 )) \ σ p (A) = K(0, 1), σ c (A) = σ(a) \ (σ p (A) σ r (A)) = S(0, 1). 26

29 3 Teoremi o uniformnoj ograničenosti Teorem 3.1 (Banach Steinhausov teorem o uniformnoj ograničenosti). Neka je X Banachov i Y normiran prostor te S B(X, Y ). Sljedeće tvrdnje su međusobno ekvivalentne: (i) S je uniformno ograničen skup, tj. sup{ A : A S} <, (ii) S je jako ograničen, tj. sup{ Ax : A S} <, x X, (iii) S je slabo ograničen, tj. sup{ f(ax) : A S} <, f Y, x X. Prisjetimo se sljedeće definicije: Definicija 3.2. Neka je X normiran prostor, (x n ) X. Kažemo: (i) niz vektora (x n ) n konvergira jako k vektoru x (oznaka: x n s x) ako x n x 0, (ii) niz vektora (x n ) n konvergira slabo k vektoru x (oznaka: x n w x) ako f X, f(x n ) f(x). Definicija 3.3. Neka je X normiran prostor, (A n ) B(X), A B(X). Kažemo da niz (A n ) konvergira k operatoru A: (i) uniformno, ako A n A 0 (oznaka: A n u A), (ii) jako, ako x X A n x s Ax (oznaka: A n s A), (iii) slabo, ako x X A n x w Ax (oznaka: A n w A). Napomena 3.4. (1) (DZ) A n u A, A n u B A = B, s s (2) (DZ) A n A, A n B A = B, (3) A n w A, A n w B A = B. Neka su f X i x X proizvoljni. Tada vrijedi f(ax) f(bx) f(ax) f(a n x) + f(a n x) f(bx) 0. Slijedi da je f(ax Bx) = 0, f X pa po Hahn Banachovom teoremu slijedi da je A = B. DZ 14. Neka je X Banachov prostor i A n Steinhausov teorem) u/s/w A. Tada je (A n ) ograničen. (Uputa: Banach Primjer 3.5. Neka je X separabilan Hilbertov prostor i S B(X) unilateralni šift te (e n ) ortonormirana baza od X. (i) niz (S n ) n B(X) konvergira k 0 B(X) slabo, ali ne i jako. (ii) niz ((S ) n ) n B(X) konvergira k 0 B(X) jako, ali ne i uniformno. 27

30 (ii) (S ) n x 2 = x, e n+1 e 1 + x, e n+2 e = jer je to ostatak konvergentnog reda x, e i 2 = x 2. Dakle, (S ) n s 0. (S ) n x 2 = i=n+1 i=n+1 x, e i 2 x 2, x X. x, e i 2 0 Također je (S ) n e n+1 = 1 = e n+1, n N. Dakle, (S ) n = 1, n N, pa (S ) n u 0. (i) Neka su sada x 0 X i f X proizvoljni. Tada postoji jedinstveni y X takav da je f(x) = x, y, x X. Vrijedi f(s n x 0 ) = S n x 0, y = x 0, (S ) n y x 0 (S ) n y 0. 0 Dakle, S n w 0. Kad bi vrijedilo S n s 0, onda specijalno za e 1 bismo imalo S n e 1 0 što je kontradikcija s S n e 1 = 1, n N. Zadatak 31. Neka je X Hilbertov prostor, (A n ) B(X) i A B(X). Ispitati čuva li adjungiranje uniformnu, jaku i slabu konvergenciju. (i) A n u A? A n u A. DA! Naime, A n A = (A n A) = A n A 0. (ii) A n s A? A s n A. NE! Naime, prethodni primjer kaže da (S ) n s 0, ali S n s 0. (iii) A w n A? A w n A. DA! Neka su x 0 X i f X proizvoljni. Tada postoji jedinstveni a X takav da je f(x) = x, a, x X. Vrijedi f (A nx 0 ) f (A x 0 ) = A nx 0, a A x 0, a = x 0, A n a x 0, Aa = [ ] g(x) = x, x0 = g X = g(a n a) g(aa) 0. u/s/w Zadatak 32. Neka je X Hilbertov prostor, (A n ), (B n ) B(X), A, B B(X). Ako A n u/s/w B n u/s/w B, da li A n B n A n u A i B n u B. AB? A n B n AB = (A n A)B n + A(B n B) A n A B n B + B + A B n B A i Dakle, A n B n A n A B n B + B + A B n B u AB. 28

31 A n s s A i B n B. A n B n x ABx = (A n A)B n x + A(B n x Bx) za svaki x X. (A n A)(B n x Bx) + A n Bx ABx + A B n x Bx A n A < (B S tm) B n x Bx + A n (Bx) A(Bx) A B n x Bx 0, 0 A n w A i B n w B. Uzmimo A n := (S ) n, B n := S n. Prema prije dokazanom A n = (S ) n s 0 pa i A w n 0 =: A. Također B n = S n w 0 =: B. No, A n B n = (S ) n S n = S S S S = I pa A n B n = I w 0 = AB. =I 4 Kompaktni operatori Definicija 4.1. Neka su X, Y normirani prostori. Operator A L(X, Y ) je kompaktan ako jediničnu kuglu u X prevodi u relativno kompaktan skup u Y. Skup svih kompaktnih operatora sa X u Y označavamo sa K(X, Y ). Napomena 4.2 (alternativna definicija). A L(X, Y ) je kompaktan ako i samo ako svaki ograničen niz u X prevodi u niz koji ima konvergentan podniz. Napomena 4.3. K(X, Y ) je potprostor od B(X, Y ). Naime, A(K(0, 1)) = {Ax : x 1} je relativno kompaktan skup u Y pa je ograničen. Slijedi da postoji M > 0 takav da je Ax M, x 1. Za proizvoljni x X je A x M pa je Ax M x. x Propozicija 4.4. K(Y, Z)B(X, Y ) K(X, Z) i B(Y, Z)K(X, Y ) K(X, Z). Propozicija 4.5. Neka su X, Y normirani prostori. Tada: (i) dim X < ili dim Y < povlači da je K(X, Y ) = B(X, Y ), (ii) I X je kompaktan operator ako i samo ako je X konačnodimenzionalan, (iii) ako je dim X =, onda je svaki kompaktan operator na X singularan. Propozicija 4.6. Neka su X, Y normirani prostori. Ako je Y Banachov, onda je K(X, Y ) zatvoren u B(X, Y ). Propozicija 4.7. Neka je X normiran, a Y Hilbertov prostor. Operator A B(X, Y ) je kompaktan ako i samo ako postoji niz (A n ) u F (X, Y ) (operatori konačnog ranga, tj. A F (X, Y ) ako je dim R(A) < ) takav da A n A. Zadatak 33. Neka su X, Y Hilbertovi prostori, A B(X, Y ). A K(X, Y ). Ako je A A K(X), onda je 29

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A. 3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 27.. 20.. Za koji cijeli broj t je funkcija f : R 4 R 4 R definirana s f(x, y) = x y (t + )x 2 y 2 + x y (t 2 + t)x 4 y 4, x = (x, x 2, x, x 4 ), y = (y, y 2, y, y 4 )

Διαβάστε περισσότερα

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

Matematička analiza 1 dodatni zadaci Matematička analiza 1 dodatni zadaci 1. Ispitajte je li funkcija f() := 4 4 5 injekcija na intervalu I, te ako jest odredite joj sliku i inverz, ako je (a) I = [, 3), (b) I = [1, ], (c) I = ( 1, 0].. Neka

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika

Διαβάστε περισσότερα

1 Promjena baze vektora

1 Promjena baze vektora Promjena baze vektora Neka su dane dvije različite uredene baze u R n, označimo ih s A = (a, a,, a n i B = (b, b,, b n Svaki vektor v R n ima medusobno različite koordinatne zapise u bazama A i B Zapis

Διαβάστε περισσότερα

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011. INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum

16 Lokalni ekstremi. Definicija 16.1 Neka je A R n otvoren, f : A R i c A. Ako postoji okolina U(c) od c na kojoj je f(c) minimum 16 Lokalni ekstremi Važna primjena Taylorovog teorema odnosi se na analizu lokalnih ekstrema (minimuma odnosno maksimuma) relanih funkcija (više varijabli). Za n = 1 i f : a,b R ako funkcija ima lokalni

Διαβάστε περισσότερα

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k. 1 3 Skupovi brojeva 3.1 Skup prirodnih brojeva - N N = {1, 2, 3,...} Aksiom matematičke indukcije Neka je N skup prirodnih brojeva i M podskup od N. Ako za M vrijede svojstva: 1) 1 M 2) n M (n + 1) M,

Διαβάστε περισσότερα

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

MJERA I INTEGRAL 2. kolokvij 30. lipnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) JMBAG IM I PZIM BOJ BODOVA MJA I INTGAL 2. kolokvij 30. lipnja 2017. (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. (ukupno 6 bodova) Neka je (, F, µ) prostor mjere i neka je (

Διαβάστε περισσότερα

k a k = a. Kao i u slučaju dimenzije n = 1 samo je jedan mogući limes niza u R n :

k a k = a. Kao i u slučaju dimenzije n = 1 samo je jedan mogući limes niza u R n : 4 Nizovi u R n Neka je A R n. Niz u A je svaka funkcija a : N A. Označavamo ga s (a k ) k. Na primjer, jedan niz u R 2 je dan s ( 1 a k = k, 1 ) k 2, k N. Definicija 4.1. Za niz (a k ) k R n kažemo da

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 Algebarske jednadžbe 7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.

Διαβάστε περισσότερα

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ

LINEARNA ALGEBRA 1, ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ, VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ LINEARNA ALGEBRA 1 ZIMSKI SEMESTAR 2007/2008 PREDAVANJA: NENAD BAKIĆ VJEŽBE: LUKA GRUBIŠIĆ I MAJA STARČEVIĆ 2. VEKTORSKI PROSTORI - LINEARNA (NE)ZAVISNOST SISTEM IZVODNICA BAZA Definicija 1. Neka je F

Διαβάστε περισσότερα

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2.

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2. Sume kvadrata Koji se prirodni brojevi mogu prikazati kao zbroj kvadrata dva cijela broja? Propozicija 1. Ako su brojevi m i n sume dva kvadrata, onda je i njihov produkt m n takoder suma dva kvadrata.

Διαβάστε περισσότερα

Dijagonalizacija operatora

Dijagonalizacija operatora Dijagonalizacija operatora Problem: Može li se odrediti baza u kojoj zadani operator ima dijagonalnu matricu? Ova problem je povezan sa sljedećim pojmovima: 1 Karakteristični polinom operatora f 2 Vlastite

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D} Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Neka su D i K bilo koja dva neprazna skupa. Postupak f koji svakom elementu x D pridružuje točno jedan element y K zovemo funkcija

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 Granična vrednost funkcije u tački 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili

Διαβάστε περισσότερα

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom 6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom p(x) = a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0, gdje su a 0, a 1,..., a n realni brojevi, a n 0, i n prirodan broj ili 0, naziva se polinom n-tog stupnja s

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Limes funkcije Neka je 0 [a, b] i f : D R, gdje je D = [a, b] ili D = [a, b] \ { 0 }. Kažemo da je es funkcije f u točki 0 jednak L i pišemo f ) = L, ako za

Διαβάστε περισσότερα

Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova

Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova Četrnaesto predavanje iz Teorije skupova 27. 01. 2006. Kratki rezime prošlog predavanja: Dokazali smo teorem rekurzije, te primjenom njega definirali zbrajanje ordinalnih brojeva. Prvo ćemo navesti osnovna

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

Teorijske osnove informatike 1 Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija

Διαβάστε περισσότερα

Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE. 1.1 Ortonormirani skupovi

Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE. 1.1 Ortonormirani skupovi Poglavlje 1 GRAM-SCHMIDTOV POSTUPAK ORTOGONALIZACIJE 1.1 Ortonormirani skupovi Prije nego krenemo na sami algoritam, uvjerimo se koliko je korisno raditi sa ortonormiranim skupovima u unitarnom prostoru.

Διαβάστε περισσότερα

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE 1 SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE Neka je (V, +,, F ) vektorski prostor konačne dimenzije i neka je f : V V linearno preslikavanje. Definicija. (1) Skalar

Διαβάστε περισσότερα

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka.

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka. Neka je a 3 x 3 + a x + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka. 1 Normiranje jednadžbe. Jednadžbu podijelimo s a 3 i dobivamo x 3 +

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

APROKSIMACIJA FUNKCIJA APROKSIMACIJA FUNKCIJA Osnovni koncepti Gradimir V. Milovanović MF, Beograd, 14. mart 2011. APROKSIMACIJA FUNKCIJA p.1/46 Osnovni problem u TA Kako za datu funkciju f iz velikog prostora X naći jednostavnu

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:

Διαβάστε περισσότερα

Uvod u teoriju brojeva

Uvod u teoriju brojeva Uvod u teoriju brojeva 2. Kongruencije Borka Jadrijević Borka Jadrijević () UTB 2 1 / 25 2. Kongruencije Kongruencija - izjava o djeljivosti; Teoriju kongruencija uveo je C. F. Gauss 1801. De nicija (2.1)

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1. TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I Odredi na brojevnoj trigonometrijskoj kružnici točku Et, za koju je sin t =,cost < 0 Za koje realne brojeve a postoji realan broj takav da je sin = a? Izračunaj: sin π tg

Διαβάστε περισσότερα

1 Diferencijabilnost Motivacija. Kažemo da je funkcija f : a, b R derivabilna u točki c a, b ako postoji limes f f(x) f(c) (c) = lim.

1 Diferencijabilnost Motivacija. Kažemo da je funkcija f : a, b R derivabilna u točki c a, b ako postoji limes f f(x) f(c) (c) = lim. 1 Diferencijabilnost 11 Motivacija Kažemo da je funkcija f : a, b R derivabilna u točki c a, b ako postoji es f f(x) f(c) (c) x c x c Najbolja linearna aproksimacija funkcije f je funkcija l(x) = f(c)

Διαβάστε περισσότερα

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta. auchyjev teorem Neka je f-ja f (z) analitička u jednostruko (prosto) povezanoj oblasti G, i neka je zatvorena kontura koja čitava leži u toj oblasti. Tada je f (z)dz = 0. Postoji više dokaza ovog teorema,

Διαβάστε περισσότερα

KOMPAKTNI OPERATORI. Prof. dr. sc. Hrvoje Kraljević. Predavanja održana na PMF Matematičkom odjelu. u zimskom semestru akademske godine 2007./2008.

KOMPAKTNI OPERATORI. Prof. dr. sc. Hrvoje Kraljević. Predavanja održana na PMF Matematičkom odjelu. u zimskom semestru akademske godine 2007./2008. KOMPAKTNI OPERATORI Prof. dr. sc. Hrvoje Kraljević Predavanja održana na PMF Matematičkom odjelu Sveučilišta u Zagrebu u zimskom semestru akademske godine 2007./2008. Zagreb, siječanj 2008. 2 SADRŽAJ 3

Διαβάστε περισσότερα

1 / 79 MATEMATIČKA ANALIZA II REDOVI

1 / 79 MATEMATIČKA ANALIZA II REDOVI / 79 MATEMATIČKA ANALIZA II REDOVI 6.. Definicija reda Promatrajmo niz Definicija reda ( ) n 2 :, 2 2 3 2 4 2,... Postupno zbrajajmo elemente niza: = + 2 2 = 5 4 + 2 2 + 3 2 = 49 36 + 2 2 + 3 2 + 4 2 =

Διαβάστε περισσότερα

2. Konvergencija nizova

2. Konvergencija nizova 6 2. KONVERGENCIJA NIZOVA 2. Konvergencija nizova Niz u skupu X je svaka funkcija x : N X. Vrijednost x(k), k N, se zove opći ili k-ti član niza i obično se označava s x k. U skladu s tim, niz x : N X

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Tangenta i normala

1.4 Tangenta i normala 28 1 DERIVACIJA 1.4 Tangenta i normala Ako funkcija f ima derivaciju u točki x 0, onda jednadžbe tangente i normale na graf funkcije f u točki (x 0 y 0 ) = (x 0 f(x 0 )) glase: t......... y y 0 = f (x

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

3 Linearani operatori Ograničenost i neprekidnost Inverzni operator O još dva principa Zatvoreni operator...

3 Linearani operatori Ograničenost i neprekidnost Inverzni operator O još dva principa Zatvoreni operator... Sadržaj 3 Linearani operatori 68 3.1 Ograničenost i neprekidnost................... 68 3.2 Inverzni operator......................... 79 3.3 O još dva principa........................ 83 3.4 Zatvoreni

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra za fizičare, zimski semestar Mirko Primc

Linearna algebra za fizičare, zimski semestar Mirko Primc Linearna algebra za fizičare, zimski semestar 006. Mirko Primc Sadržaj Poglavlje 1. Vektorski prostor R n 5 1. Vektorski prostor R n 6. Geometrijska interpretacija vektorskih prostora R i R 3 11 3. Linearne

Διαβάστε περισσότερα

KONVEKSNI SKUPOVI. Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5. Back FullScr

KONVEKSNI SKUPOVI. Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5. Back FullScr KONVEKSNI SKUPOVI Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5 KONVEKSNI SKUPOVI Definicije: potprostor, afin skup, konveksan skup, konveksan konus. 1/5 1. Neka su x, y R n,

Διαβάστε περισσότερα

Spektralna teorija ograničenih linearnih operatora

Spektralna teorija ograničenih linearnih operatora Univerzitet u Nišu Prirodno matematički fakultet Departman za matematiku Spektralna teorija ograničenih linearnih operatora Mentor prof. Dragana Cvetković Ilić Niš, oktobar 2013. Student Maja Ţivković

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008

Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008 Linearna algebra I, zimski semestar 2007/2008 Predavanja: Nenad Bakić, Vježbe: Luka Grubišić i Maja Starčević 22. listopada 2007. 1 Prostor radijvektora i sustavi linearni jednadžbi Neka je E 3 trodimenzionalni

Διαβάστε περισσότερα

Zadaća iz kolegija Metrički prostori 2013./2014.

Zadaća iz kolegija Metrički prostori 2013./2014. Zadaća iz kolegija Metrički prostori 2013./2014. Zadaća nosi 5 bodova. Sve tvrdnje u zadacima obrazložiti! Renato Babojelić 31 Lea Božić 13 Ana Bulić 7 Jelena Crnjac 5 Bernarda Dragin 19 Gabriela Grdić

Διαβάστε περισσότερα

4 Unitarni prostori. 4.1 Definicija i svojstva unitarnih prostora. K polje R ili C, V je vektorski prostor nad K

4 Unitarni prostori. 4.1 Definicija i svojstva unitarnih prostora. K polje R ili C, V je vektorski prostor nad K 4 Unitarni prostori 4.1 Definicija i svojstva unitarnih prostora K polje R ili C, V je vektorski prostor nad K Definicija. Skalarni produkt na V je svaka funkcija p q: V ˆ V Ñ K koja ima sljedeća svojstva:

Διαβάστε περισσότερα

Matematiqki fakultet. Univerzitet u Beogradu. Domai zadatak

Matematiqki fakultet. Univerzitet u Beogradu. Domai zadatak Matematiqki fakultet Univerzitet u Beogradu Domai zadatak Zlatko Lazovi 30. decembar 2016. verzija 1.1 Sadraj 1 METRIQKI PROSTORI 2 1 1 METRIQKI PROSTORI a) Neka je (M, d) metriqki prostor i neka je (x

Διαβάστε περισσότερα

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i

1. zadatak , 3 Dakle, sva kompleksna re{ewa date jedna~ine su x 1 = x 2 = 1 (dvostruko re{ewe), x 3 = 1 + i PRIPREMA ZA II PISMENI IZ ANALIZE SA ALGEBROM. zadatak Re{avawe algebarskih jedna~ina tre}eg i ~etvrtog stepena. U skupu kompleksnih brojeva re{iti jedna~inu: a x 6x + 9 = 0; b x + 9x 2 + 8x + 28 = 0;

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012 Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP Tema: Uvod. Operacije s vektorima.

M086 LA 1 M106 GRP Tema: Uvod. Operacije s vektorima. M086 LA 1 M106 GRP Tema:.. 5. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 2 M086 LA 1, M106 GRP.. 2/17 P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1. σ-algebra skupova Definicija : Neka je Ω neprazan skup i F P(Ω). Familija skupova F je σ-algebra skupova na Ω ako vrijedi:. F, 2. A F A C F, 3. A n, n N} F n N A n F. Borelova σ-algebra Definicija 2: Neka

Διαβάστε περισσότερα

Normirani prostori vjeºbe 2015/2016. Tomislav Beri

Normirani prostori vjeºbe 2015/2016. Tomislav Beri Normirani prostori vjeºbe 25/26 Tomislav Beri tberic@math.hr Sadrºaj Unitarni prostori 2 Normirani prostori 2 3 Banachovi i Hilbertovi prostori 5 4 l p prostori 8 5 Ograni eni linearni operatori na normiranim

Διαβάστε περισσότερα

Determinante. a11 a. a 21 a 22. Definicija 1. (Determinanta prvog reda) Determinanta matrice A = [a] je broj a.

Determinante. a11 a. a 21 a 22. Definicija 1. (Determinanta prvog reda) Determinanta matrice A = [a] je broj a. Determinante Determinanta A deta je funkcija definirana na skupu svih kvadratnih matrica, a poprima vrijednosti iz skupa skalara Osim oznake deta za determinantu kvadratne matrice a 11 a 12 a 1n a 21 a

Διαβάστε περισσότερα

R ω s uniformnom topologijom i aksiomi prebrojivosti

R ω s uniformnom topologijom i aksiomi prebrojivosti Opća topologija 116 Opća topologija 118 Drugi aksiom prebrojivosti 4 AKSIOMI SEPARACIJE I PREBROJIVOSTI Aksiomi prebrojivosti Aksiomi separacije Normalni prostori Urysonova lema Urysonov teorem o metrizaciji

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Vidosava Šimić 22. prosinca 2009. Domena funkcije dvije varijable Ako je zadano pridruživanje (x, y) z = f(x, y), onda se skup D = {(x, y) ; f(x, y) R} R 2 naziva

Διαβάστε περισσότερα

REKURZIVNE FUNKCIJE PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK. Diplomski rad. Voditelj rada: Doc.dr.sc.

REKURZIVNE FUNKCIJE PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK. Diplomski rad. Voditelj rada: Doc.dr.sc. SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET MATEMATIČKI ODSJEK Brigita Švec REKURZIVNE FUNKCIJE Diplomski rad Voditelj rada: Doc.dr.sc. Zvonko Iljazović Zagreb, Rujan, 2014. Ovaj diplomski

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci iz Osnova matematike

Zadaci iz Osnova matematike Zadaci iz Osnova matematike 1. Riješiti po istinitosnoj vrijednosti iskaza p, q, r jednačinu τ(p ( q r)) =.. Odrediti sve neekvivalentne iskazne formule F = F (p, q) za koje je iskazna formula p q p F

Διαβάστε περισσότερα

Ljuban Dedić VEKTORSKI PROSTORI. skripta

Ljuban Dedić VEKTORSKI PROSTORI. skripta Ljuban Dedić VEKTORSKI PROSTORI skripta 30.05.2008 Sadržaj Predgovor ii 1 Uvod 1 2 Funkcionalni račun 13 2.1 Poluprosti i nilpotentni operatori................ 13 2.2 Operatorske funkcije.......................

Διαβάστε περισσότερα

1 Aksiomatska definicija skupa realnih brojeva

1 Aksiomatska definicija skupa realnih brojeva 1 Aksiomatska definicija skupa realnih brojeva Definicija 1 Polje realnih brojeva je skup R = {x, y, z...} u kojemu su definirane dvije binarne operacije zbrajanje (oznaka +) i množenje (oznaka ) i jedna binarna

Διαβάστε περισσότερα

9. GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE

9. GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE Geodetski akultet, dr sc J Beban-Brkić Predavanja iz Matematike 9 GRANIČNA VRIJEDNOST I NEPREKIDNOST FUNKCIJE GRANIČNA VRIJEDNOST ILI LIMES FUNKCIJE Granična vrijednost unkcije kad + = = Primjer:, D( )

Διαβάστε περισσότερα

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos

2. Ako je funkcija f(x) parna onda se Fourierov red funkcije f(x) reducira na Fourierov kosinusni red. f(x) cos . KOLOKVIJ PRIMIJENJENA MATEMATIKA FOURIEROVE TRANSFORMACIJE 1. Za periodičnu funkciju f(x) s periodom p=l Fourierov red je gdje su a,a n, b n Fourierovi koeficijenti od f(x) gdje su a =, a n =, b n =..

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja

radni nerecenzirani materijal za predavanja Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Kažemo da je funkcija f : a, b R u točki x 0 a, b postiže lokalni minimum ako postoji okolina O(x 0 ) broja x 0 takva da je

Διαβάστε περισσότερα

ELEMENTARNA MATEMATIKA 1

ELEMENTARNA MATEMATIKA 1 Na kolokviju nije dozvoljeno koristiti ni²ta osim pribora za pisanje. Zadatak 1. Ispitajte odnos skupova: C \ (A B) i (A C) (C \ B). Rje²enje: Neka je x C \ (A B). Tada imamo x C i x / A B = (A B) \ (A

Διαβάστε περισσότερα

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ). 0.1 Faktorizacija: ID, ED, PID, ND, FD, UFD Definicija. Najava pojmova: [ID], [ED], [PID], [ND], [FD] i [UFD]. ID: Komutativan prsten P, sa jedinicom 1 0, je integralni domen [ID] oblast celih), ili samo

Διαβάστε περισσότερα

Numerička analiza 26. predavanje

Numerička analiza 26. predavanje Numerička analiza 26. predavanje Saša Singer singer@math.hr web.math.hr/~singer PMF Matematički odjel, Zagreb NumAnal 2009/10, 26. predavanje p.1/21 Sadržaj predavanja Varijacijske karakterizacije svojstvenih

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva Riješei zadaci: Nizovi realih brojeva Nizovi, aritmetički iz, geometrijski iz Fukciju a : N R azivamo beskoači) iz realih brojeva i ozačavamo s a 1, a,..., a,... ili a ), pri čemu je a = a). Aritmetički

Διαβάστε περισσότερα

1. Topologija na euklidskom prostoru R n

1. Topologija na euklidskom prostoru R n 1 1. Topologija na euklidskom prostoru R n Euklidski prostor R n je okruženje u kojem ćemo izučavati realnu analizu. Kao skup R n se sastoji od svih uredenih n-torki realnih brojeva: R n = {(x 1,...,x

Διαβάστε περισσότερα

Teorem 1.8 Svaki prirodan broj n > 1 moºe se prikazati kao umnoºak prostih brojeva (s jednim ili vi²e faktora).

Teorem 1.8 Svaki prirodan broj n > 1 moºe se prikazati kao umnoºak prostih brojeva (s jednim ili vi²e faktora). UVOD U TEORIJU BROJEVA Drugo predavanje - 10.10.2013. Prosti brojevi Denicija 1.4. Prirodan broj p > 1 zove se prost ako nema niti jednog djelitelja d takvog da je 1 < d < p. Ako prirodan broj a > 1 nije

Διαβάστε περισσότερα

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

2 Jordanova forma. 2.1 Nilpotentni operatori

2 Jordanova forma. 2.1 Nilpotentni operatori 2 Jordanova forma 2 Nilpotentni operatori Definicija Neka je V vektorski prostor Operator N P LpV q je nilpotentan indeksa p (p P N) ako vrijedi N p, N p Propozicija Ako je e P V takav da je N p e, onda

Διαβάστε περισσότερα

MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 29. travnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 29. travnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) MJERA I INTEGRAL 1. kolokvij 29. travnja 2016. (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. (ukupno 6 bodova) Neka je I kolekcija svih ograničenih jednodimenzionalnih intervala

Διαβάστε περισσότερα

x + 3y + 6z = 3 3x + 5y + z = 4 x + y + z = 4.

x + 3y + 6z = 3 3x + 5y + z = 4 x + y + z = 4. Linearna algebra A, kolokvijum, 1. tok 22. novembar 2014. 1. a) U zavisnosti od realnih parametara a i b Gausovim metodom rexiti sistem linearnih jednaqina nad poljem R ax + (a + b)y + bz = 3a + 5b ax +

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

4 Funkcije. 4.1 Pojam funkcije

4 Funkcije. 4.1 Pojam funkcije 4 Funkcije 4.1 Pojam unkcije Neka su i neprazni skupovi i pravilo koje svakom elementu skupa pridružuje točno jedan element skupa. Tada se uredena trojka (,, ) naziva preslikavanje ili unkcija sa skupa

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike. Monika Jović. Skalarni produkt.

Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike. Monika Jović. Skalarni produkt. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku Preddiplomski studij matematike Monika Jović Skalarni produkt Završni rad Osijek, 2012. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeku Odjel za matematiku

Διαβάστε περισσότερα

Slučajni procesi Prvi kolokvij travnja 2015.

Slučajni procesi Prvi kolokvij travnja 2015. Zadatak Prvi kolokvij - 20. travnja 205. (a) (3 boda) Neka je (Ω,F,P) vjerojatnosni prostor, neka je G σ-podalgebra od F te neka je X slučajna varijabla na (Ω,F,P) takva da je X 0 g.s. s konačnim očekivanjem.

Διαβάστε περισσότερα

Ivan Ivec SOBOLJEVLJEVE NEJEDNAKOSTI I PRIMJENE

Ivan Ivec SOBOLJEVLJEVE NEJEDNAKOSTI I PRIMJENE Sveučilište u Zagrebu PMF Matematički odjel Ivan Ivec SOOLJEVLJEVE NEJEDNAKOSTI I PRIMJENE Diplomski rad Voditelj rada: doc. dr. sc. Nenad Antonić Zagreb, siječnja 001. Zahvaljujem svojem mentoru doc.

Διαβάστε περισσότερα

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.) Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 29.) Zadatak 1 (1 bodova.) Teorijsko pitanje. (A) Neka je G R m n, uz m n, pravokutna matrica koja ima puni rang po stupcima, tj. rang(g) = n. (a) Napišite puni

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1. Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati

Διαβάστε περισσότερα

1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka

1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka 1 Afina geometrija 11 Afini prostor Definicija 11 Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo svaku uređenu trojku (A, V, +): A - skup taqaka V - vektorski prostor nad poljem K + : A V A - preslikavanje

Διαβάστε περισσότερα

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO Matematičke metode u marketingu Multidimenzionalno skaliranje Lavoslav Čaklović PMF-MO 2016 MDS Čemu služi: za redukciju dimenzije Bazirano na: udaljenosti (sličnosti) među objektima Problem: Traži se

Διαβάστε περισσότερα

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA. KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA 1 Grupoid (G, ) je asocijativa akko važi ( x, y, z G) x (y z) = (x y) z Grupoid (G, ) je komutativa akko važi ( x, y G) x y = y x Asocijativa

Διαβάστε περισσότερα

Diferencijalni i integralni račun I. Prirodoslovno matematički fakultet

Diferencijalni i integralni račun I. Prirodoslovno matematički fakultet Diferencijalni i integralni račun I Saša Krešić-Jurić Prirodoslovno matematički fakultet Sveučilište u Splitu Sadržaj Skupovi i funkcije. Skupovi N, Z i Q................................. 4.2 Skup realnih

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 1 8. domaća zadaća: RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA.

MATEMATIKA 1 8. domaća zadaća: RADIJVEKTORI. ALGEBARSKE OPERACIJE S RADIJVEKTORIMA. LINEARNA (NE)ZAVISNOST SKUPA RADIJVEKTORA. Napomena: U svim zadatcima O označava ishodište pravokutnoga koordinatnoga sustava u ravnini/prostoru (tj. točke (0,0) ili (0, 0, 0), ovisno o zadatku), označava skalarni umnožak, a vektorski umnožak.

Διαβάστε περισσότερα

Prilozi teoriji operatora- Banahove algebre i Šatenove klase

Prilozi teoriji operatora- Banahove algebre i Šatenove klase UNIVERZITET U NOVOM SADU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU Jelena Gajić Prilozi teoriji operatora- Banahove algebre i Šatenove klase -master rad- Novi Sad, 2009 Predgovor

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije

Διαβάστε περισσότερα

VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1

VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1 VJEŽBE IZ MATEMATIKE 1 Ivana Baranović Miroslav Jerković Lekcija 8 Pojam funkcije, grafa i inverzne funkcije Poglavlje 1 Funkcije Neka su X i Y dva neprazna skupa. Ako je po nekom pravilu, ozna imo ga

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1

Διαβάστε περισσότερα

Neka su A i B skupovi. Kažemo da je A podskup od B i pišemo A B ako je svaki element skupa A ujedno i element skupa B. Simbolima to zapisujemo:

Neka su A i B skupovi. Kažemo da je A podskup od B i pišemo A B ako je svaki element skupa A ujedno i element skupa B. Simbolima to zapisujemo: 2 Skupovi Neka su A i B skupovi. Kažemo da je A podskup od B i pišemo A B ako je svaki element skupa A ujedno i element skupa B. Simbolima to zapisujemo: A B def ( x)(x A x B) Kažemo da su skupovi A i

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA ZADATAKA IZ TEORIJE SKUPOVA

ZBIRKA ZADATAKA IZ TEORIJE SKUPOVA Sveučilište u Zagrebu PMF-Matematički odsjek Franka Miriam Brückler, Vedran Čačić, Marko Doko, Mladen Vuković ZBIRKA ZADATAKA IZ TEORIJE SKUPOVA Zagreb, 2009. Sadržaj 1 Osnovno o skupovima, relacijama

Διαβάστε περισσότερα

Uvod u Teoriju operatora

Uvod u Teoriju operatora UNIVERZITET U TUZLI PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET Nermin Okičić Uvod u Teoriju operatora - Skripta - Tuzla, 2017. Sadržaj 1 Linearni operatori 1 1.1 Ograničenost i neprekidnost................... 6 1.1.1

Διαβάστε περισσότερα

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011. Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika Monotonost i ekstremi Katica Jurasić Rijeka, 2011. Ishodi učenja - predavanja Na kraju ovog predavanja moći ćete:,

Διαβάστε περισσότερα

3 Funkcije. 3.1 Pojam funkcije

3 Funkcije. 3.1 Pojam funkcije 3 Funkcije 3.1 Pojam unkcije Neka su i neprazni skupovi i pravilo koje svakom elementu skupa pridružuje točno jedan element skupa. Tada se uredena trojka (,, ) naziva preslikavanje ili unkcija sa skupa

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Osnovne teoreme diferencijalnog računa Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako

Διαβάστε περισσότερα

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Zadatak 08 (Vedrana, maturantica) Je li unkcija () = cos (sin ) sin (cos ) parna ili neparna? Rješenje 08 Funkciju = () deiniranu u simetričnom području a a nazivamo: parnom, ako je ( ) = () neparnom,

Διαβάστε περισσότερα