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定义Definition

紧算子

Compact operator · 紧线性算子

要求单位球的像具有紧闭包,利用序列、有限网与范数极限把有限维现象延伸到无限维。

形式陈述 ​

设 X,Y 为实或复赋范空间,T:X→Y 为有界线性算子,BX={x:‖x‖X≤1}。若 T(BX) 在 Y 中的闭包是紧集,称 T 为紧算子。这里使用的是范数拓扑;“像具有紧闭包”也叫像相对紧。闭包允许包含不属于原像的极限。

度量空间中的序列紧性给出一个等价判据:对每个有界序列 (xn)⊂X,输出 (Txn) 都有一条在 Y 范数下收敛的子列。输入不必收敛,输出也不必整列收敛。证明时,先将有界序列缩进单位球;反过来,对闭包中的序列 yn,选 Txn 使 ‖yn−Txn‖<1/n,便可把像中序列的收敛子列传给闭包。

本页先把“有界”写入定义以沿用有界算子接口。如果仅假设线性且单位球像相对紧,有界性也会自动得到,因为紧集有界。无穷维中反方向一般不成立。

直觉

有界性只阻止输出无限放大。紧性还阻止输出保留无限多个彼此分离的方向:无论给出怎样的有界输入,总能挑出一串彼此越来越接近、最终有极限的输出。

对任意误差尺度,紧集可以被有限多个小球覆盖。因此一个紧算子虽然可能输出无限维信息,却能把全部单位输入的输出放进有限张近似模板附近。这是“像有限维”的精确含义;它不是说像本身真的有限维,也不是说每条输入都被压缩同一个固定比例。

有限秩为什么足够 ​

若 T 有界且 ranT 有限维,则 T(BX) 是该有限维空间内的有界集。有限维子空间在 Y 中闭,而有限维闭有界集紧,所以 T 紧。此处“有界”不可从“有限秩”三个字中略去:无限维定义域上不连续的线性泛函,即使像只有一维,也不满足单位球像有界。

算子范数极限为什么仍紧 ​

设 Y 是Banach 空间,Tn 紧且 ‖Tn−T‖→0。给定 ε>0,选 n 使 ‖T−Tn‖<ε/3。Tn(BX) 有一个有限的 ε/3-网。对每个 x∈BX,先把 Tx 换成 Tnx,再取网中的近邻,总误差小于 2ε/3。于是 T(BX) 全有界,其闭包仍全有界且完备,因而紧。

这里真正传递的是对所有单位输入同时成立的误差界。只知道每个固定 x 都有 Tnx→Tx,不足以完成这个有限网论证。值域的完备性则负责把越来越细的近似变成空间内的极限。

例子与边界

范数都是一,紧性却不同 ​

在 ℓ2 上,恒等算子 I 有范数一。标准正交单位向量 en 满足

‖Ien−Iem‖=2(n≠m),

所以没有范数收敛子列,I 不紧。无限维 Hilbert 空间的恒等算子同理不紧。

现在改成

D(x1,x2,…)=(x1,x2/2,x3/3,…).

保留前 N 个输出坐标得到有限秩 DN,直接求尾部范数可得

‖D−DN‖=1N+1.

上界来自对各坐标平方求和;以 eN+1 测试取得等号。因此 D 紧,但它的像含有所有有限支撑序列,维数仍无限。紧算子不等于有限秩算子。

紧算子的值域不一定闭 ​

仍取 D。序列 y=(1,1/2,1/3,…) 属于 ℓ2,但若 Dx=y,则必须 xn=1,不属于 ℓ2,所以 y 不在值域。y 的有限截断却都在值域,且在 ℓ2 中趋于 y。于是 ranD 稠密而不闭。

这不违背定义:紧性控制有界输入的像。产生上述截断输出的输入是前 N 项全为一的向量,其范数 N 无界。

收缩与紧性各管一件事 ​

12I 的算子范数小于一,却仍不紧;对 en 的输出两两距离为 1/2。另一方面,100D 紧但范数为一百。固定点迭代所需的收缩条件与抽取收敛子列所需的紧性,不可互相替代。

推论与应用

紧算子的和与标量倍仍紧。对于 T+S,先从有界输入中抽出使 Txn 收敛的子列,再从该子列中抽出使 Sxn 收敛的子列;两项的和便收敛。

若 A:W→X、B:Y→Z 有界而 T:X→Y 紧,则 BTA 紧:A 先把有界输入送到有界集,T 提供收敛子列,B 的连续性保存收敛。这一复合稳定性常称为紧算子的理想性质。

在 Hilbert 空间中,上面的有限秩充分条件还有逆方向:每个紧算子都可以在算子范数中被有限秩算子逼近。有限秩逼近定理以单位球像的有限网和正交投影直接构造近似;不能不检查空间条件就把它搬到任意 Banach 空间。

平方可积核积分算子给出一大类无限秩紧算子。再加自伴性,就能得到完整离散谱展开。求解方程时,还要区分紧算子 T 本身和 I−λT:前者可以有不闭值域,后者的闭值域与兼容条件由Fredholm 择一保证。

参考资料
  • Richard B. Melrose,Functional Analysis, Spring 2020,§3.14,Definition 3.5、Propositions 3.11–3.12,印刷页80–81:紧算子定义、范数闭性与理想性质。
  • Casey Rodriguez 授课、Andrew Lin 记录,MIT 18.102,Lecture 20,Examples 208–209、Theorem 210:对角紧算子、恒等反例和有限秩逼近。本文另逐项算出截断误差和非闭值域。
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