第一节 度量空间,n维欧氏空间

n维欧氏空间定义在n维欧氏空间中，我们可以进行各种有趣的探索和想象。

这是一个抽象的数学概念，但我们可以用生动的语言描绘它，让读者仿佛身临其境。

想象一下，我们置身于一个n维空间中，无论是二维、三维还是更高维度，我们能够感受到其中的奇妙之处。

空间中充满了各种形状和结构，它们交织在一起，形成了独特的景象。

在这个n维空间中，我们可以观察到不同维度的几何体。

比如，在二维空间中，我们能看到各种各样的平面图形，如圆、三角形和矩形等。

而在三维空间中，我们能够看到更加立体的形状，如球体、立方体和锥体等。

当然，在更高维度的空间中，我们可能无法直观地想象几何体的形状，但我们可以用数学语言进行描述。

在n维欧氏空间中，距离的概念也有所改变。

在二维空间中，我们可以用直线距离来描述两点之间的距离。

而在三维空间中，我们可以通过勾股定理来计算点之间的距离。

但在更高维度的空间中，我们需要使用更复杂的数学工具来计算距离。

除了几何形状和距离，n维欧氏空间还有许多其他有趣的性质。

比如，我们可以探讨向量在空间中的运动和变换。

我们可以考虑向量的长度、方向和角度，以及向量之间的运算规则。

这些概念在物理学、工程学和计算机科学等领域中都有广泛的应用。

在n维欧氏空间中，我们还可以探讨点的分布和集合的性质。

我们可以研究点的密度、连通性和紧致性等特征。

这些概念在拓扑学和概率论等领域中有着重要的应用。

n维欧氏空间是一个富有想象力和探索性的领域。

通过生动的语言和形象的描述，我们可以将这个抽象的数学概念呈现给读者，让他们感受到其中的奇妙之处。

无论是几何形状、向量运算还是点的分布，n维欧氏空间都是一个充满挑战和乐趣的领域。

让我们一起踏上这个数学之旅，探索未知的世界吧！。

n维欧氏空间定义
在n维欧氏空间中，我们可以想象一个抽象的世界，其中存在着超越我们常见的三维空间的更多维度。

这个空间可以用来描述复杂的现象和问题，如高维数据分析、量子力学等。

在这个虚拟的世界里，我们可以拥有超越普通人类感知能力的洞察力。

在n维欧氏空间中，物体的位置可以用n个坐标来表示。

例如，在三维空间中，一个点可以由(x, y, z)来表示，其中x、y、z分别代表了该点在三个轴上的位置。

而在n维空间中，一个点的位置则需要n个坐标来描述。

这让我们可以想象，如果我们生活在一个n维空间中，我们的感知将会是怎样的呢？
在这个虚拟的世界里，我们可以自由地在不同维度之间穿梭，探索未知的领域。

我们可以想象，如果我们能够进入四维空间，我们将能够看到物体在时间上的变化，甚至可以预测未来的发展趋势。

而在更高维的空间中，我们将能够看到更加复杂的现象，如量子纠缠、黑洞等。

然而，尽管在n维欧氏空间中我们可以拥有更多的洞察力和理解力，但我们也会面临更多的困惑和挑战。

在这个虚拟的世界里，我们可能会遭遇到无法想象的现象和问题，挑战我们的思维和理解能力。

我们需要不断学习和探索，以适应这个新的世界。

在n维欧氏空间中，我们也可以与其他生命体进行交流和互动。

他
们可能来自不同的维度，拥有不同的感知和思维方式。

通过与他们的交流，我们可以更好地理解自己和这个世界，拓宽我们的视野和思维。

在n维欧氏空间中，我们可以拥有更广阔的世界观和更深入的洞察力。

这个虚拟的世界给予我们思考和探索的机会，使我们能够更好地理解自己和宇宙的奥秘。

让我们一起踏入这个神秘的世界，探索其中的奥妙吧！。

第二章 点 集 拓 扑§2.1. n 维欧氏空间、度量空间、拓扑空间的概念定义2.1.1．) , ,(n 1ξξ =x ，nR y ∈=) , ,(n 1ηη ，定义 R R R d nn →⨯: 为 ∑=-=n12)()y ,(i i i x d ηξ． 称d 为nR 上的Euclid 距离． 易证距离d 满足：01．y x 0)y ,( ,0)y ,(=⇔=≥x d x d ； 02．) x ,()y ,(y d x d =；03．)z ,()y ,()z ,(y d x d x d +≤， )R z y, ,(n∈x ．定义2.1.2．( 距离空间，Metrical Space ) X 为非空集合，二元函数 R X X d →⨯: 满足：01．非负性：y x 0)y ,( ,0)y ,(=⇔=≥x d x d ； 02．对称性：) x ,()y ,(y d x d =；03．三角不等式：)z ,()y ,()z ,(y d x d x d +≤ )R z y, ,(∈x ．称d 为X 上的一个距离，)d ,(X 为距离空间或度量空间．如 X A ⊂，称)d ,(A 为距离子空间．0r ,>∈X x ，开球：} ) ,({)r ;(r x y d X y x B <∈=； 闭球：} ) ,({)r ;(r x y d X y x S ≤∈=．开集：X A ⊂．A x ∈，∃球 A x B ⊂)r ;(，称x 为A 的一个内点．如A 中每个点都是内点，则称A 为开集．开球是开集；2R 中第一象限区域（不含坐标轴）是开集． 记)d ,(A 中开集全体为τ，则有如下结论． 定理2.1.1．(1)τφ∈X ,； (2) ττ∈⇒∈)( ,2121G G G G ； (3) τλτλλλ∈⇒Λ∈∈Λ∈ )( G G ．例：(1) 离散空间．φ≠X ，定义 ) X y x,( yx ,1yx ,0)y ,(∈⎩⎨⎧≠==x d ． 称X 为离散距离空间．(2) ] ,[b a C 空间．} b] [a, )( )({] ,[上连续函数为t x t x b a C =．] ,[y(t)y ),(b a C t x x ∈==， 定义y(t)x(t) max )y ,( -=≤≤bt a x d ，d 是距离．(3) 有界函数空间)(X B ．φ≠X ，} X )( )({)(上有界函数为t x t x X B =． 定义 y(t)x (t) sup )y ,( -=∈Xt x d ，()(y ,X B x ∈)，d 是距离．称)(X B 为有界函数空间． 取+=N X ，记} )( )( {)(有界　n n x l X B ξξ===∞．)(y ),(n ηξ==n x ，n n sup )y ,(ηξ-=∈Nn x d ．定义2.1.3．设φ≠X ，)(X P ⊂τ 满足：(1) τφ∈X ,； (2) τ对于有限交运算封闭：ττ∈⎪⎪⎭⎫⎝⎛⇒∈= n 1 i i n 1G G , ,G ；(3) τ对于任意并运算封闭：τλτλλλ∈⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⇒Λ∈∈Λ∈ G )( G ． 称τ为X 上的一个拓扑( Topology )，X 上安装了拓扑τ，) ,(τX 是拓扑空间( Topological Space )． 每个τ∈G 称为开集． 如 X A ⊂， 令} {ττ∈=G A G A ， 称) ,(A τA 为（拓扑）子空间．例：(1) 度量空间)d ,(X 是拓扑空间，称为由距离d 诱导的拓扑τ． (2) 设 φ≠X ，}{X ，φτ=，称) ,(τX 是平凡拓扑空间． (3) 设φ≠X ，)(X P =τ，称) ,(τX 是离散拓扑空间．(4) } n, , 2, 1, ,0{ ==N X ，令}{} )\( {φτ为有限集　A X X A ⊂=，则) ,(τX 成为拓扑空间．§2.2. 拓扑空间中的基本概念设),(τX 是拓扑空间，X A ⊂．定义：(1) 若 c A 是开集，称A 为闭集． (2) A 的闭包闭F F,A F⊂∆=A (包含A 的最小闭集)．(3) 若G x ∈，G 是开集，称G 为x 的一个邻域．∃∈ ,A x 邻域G ，使A G x ⊂∈，称x 为A 的内点．A 的内点全体称为A 的核（内部），记0A 为． （书15P (3)错） (4) x X, x ,∀∈⊂X A 的邻域G ，有φ≠A G ，φ≠cA G ，称x 为A 的边界点．A 的边界点全体称为A的边界，记为 A ∂．显然，0A ，A ∂，0)(c A 互不相交，o c o A A A X)( ∂=．(5) x X,A ,∀⊂∈X x 的邻域G ，有 φ≠A x G }){\(，称x 为A 的聚点．A 的聚点全体称为A 的导集，记A '． (6))A \A ('∈x ，称x 为A 的孤立点．(7) 若 A A '=，称A 为完全集（完备集）． (8) 若 ()φ=oA ，称A 为疏朗集（无处稠密集）． A 不在任何开集中稠密．(9)X B ,⊂A ，若B A ⊃，称A 在B 中稠密．它等价于： Ay y B ∈⊂>∀);(B 0, εε．(10)-σF 型集A ： +∞==1nF n A ，n F (闭集)；-δG 型集B ： +∞==1n G n B ，n G (开集)．(11) 设B 在A 中稠密，0ℵ≤B ，称A 为可分集．若X 可分，称X 为可分空间． (12) 若 +∞==1nEn A ，n E (疏朗)，称A 为第一纲集；否则称A 为第二纲集．(13) 设)d ,(X 为度量空间，X A ⊂．若存在球 )r ;(0x B ，使)r ;(0x B A ⊂，称A 为有界集．设 0 , ,>⊂εX B A ．若 Bx x B A ∈⊂)(ε；，称B 为A 的一个网-ε．若0 >∀ε，A 具有有限的网-ε B ，称A 为完全有界集．注：可取有限的网-ε A B ⊂． 如：球n R x B ⊂)r ;(0 是完全有界集．(14) 设X x n ⊂}{， 若∃X x ⊂， 使 0 x),d(x lim n =+∞→n ． 称}{n x 收敛于x ， 记 x x lim n =+∞→n 或)(n x x n +∞→→．极限是唯一的； 收敛点列是有界集． (15) 设 )d ,(X 为度量空间，X A ⊂．若A 中任一点列都存在收敛于X 中点的子列，称A 为列紧集．如：欧氏空间n R 中的有界集是列紧集． (16) 设X A ⊂，Λ∈λλ}{G 是开集族．若 Λ∈⊂G λλA ，称Λ∈λλ}{G 为A 的一个开覆盖．若A 的任一开覆盖Λ∈λλ}{G ，存在有限子覆盖： n1iG =⊂i A λ，称A 为紧集． 若空间X 紧，称X 为紧空间．(17) 设)d ,(X 为度量空间，εε<>>∃>∀⊂) x ,d(x N n m , 0,N 0, }{n m 时，有当，X x n ，则称}{n x 为Cauchy 序列（基本列）． 若X 中每个基本列均收敛，称X 是完备的度量空间． 如：收敛点列必是基本列． nR 是完备的度量空间．以下假设),(τX 是拓扑空间． 定理2.2.1．（闭集的性质）(1) X ,φ是闭集； (2) 有限个闭集之并是闭集； (3) 任意多个闭集之交是闭集． 定理2.2.2．(1) o A 是A 的最大开子集； A 为开集 o A A =⇔．(2)A 是包含A 的最小闭集； A 为闭集A A =⇔．(3) A 为闭集A A ⊂'⇔． (4) A A A '= ． (5) A A A o∂= ． (6) )d ,(X 为度量空间，则X A ⊂为闭集A ⇔中取极限运算封闭．(7) A 为度量空间X 中闭集 ⇔若 A x 0)y ,(inf )A ,( ∈==∈∆则，x d x d Ay ．选证：(1) 记} {Λ∈λλG 为A 的全体开子集所成之集族．则⎪⎪⎭⎫⎝⎛∈⇔∈Λ∈∃⇔∈Λ∈ G x G x , λλλλ使oA x ，于是 Λ∈=λλG A o是开集，且是A 的最大开子集． 故A 为开集A A o =⇔． (3) 若A 为闭集，则c A 为开集，且φ=cA A ．由聚点定义，c c A x A x )( '∈⇒∈，即c c A A )('⊂，A A ⊂'．反之， 设A A ⊂'，则cc A x A x )( '∈⇒∈， 故存在x 的某个邻域G ， 满足 c A x .)}{\(∈=而φA x G ，∴ φ=A G ，即cAG x ⊂∈，说明x 是c A 的内点，c A 是开集，A 是闭集．(6) 设点列A x n ⊂}{，X x x n ∈→．若}{n x 有无穷多项互异，则A x '∈；否则A x ∈．从而总有A x ∈．由(2) 得证．例1. 0.5] [0,E );5.0 ,0(E ,)5.0 ,0[0='==则Z E ； Z E E E ]5.0 ,0[='=．由于E E ⊂'不成立，E 不是闭集．例2. 2R X =， } 0 R,x ) ,{(≥∈=y y x A ． 则 A A ='； } R x,0 ) ,{(∈>=y y x A o． A A A A ='= ； } )0 ,{(R x x A ∈=∂．例3. 证明R A ⊂的导集A '是闭集． 证：需要证c) A ('是开集．x,)A ( x c '∈∀不是A 的聚点，存在x 的邻域 ) ,(δx U ，) ,(δx U 中不存在异于x 的A 中的点，故),(δx U 中的每个点均不是A 的聚点．于是 cA x U ) () ,('⊂δ，c) A (' 是开集．定理2.2.3．X A = ∀⇔ 非空开集 X G ⊂，有 φ≠G A ． 证：设X A =． 若开集G 满足φ=G A ． 则 c G ( ,c G A ⊂为闭)．由Th2.2.2.(2) 得 c G A ⊂， 于是，φ==⊂c c X A G )(．反之，由于c cA A A )( )(且φ= 为开集，由条件，φ=c A )(，得 X A =．定理2.2.4．( 疏朗集的三种等价描述)(1) φ=oA )(； (2) ∀非空开集φ≠⇒c )A (G G ；(3) ∀非空开集G ，必含有非空开子集 G G ⊂0，满足φ=0G A ．证：(1)⇒(2)．若开集G 满足φ=c)A (G ，则A G ⊂， 于是φφ==⊂G ,)A (G o． (2)成立．(2)⇒(3)．∀非空开集G ，令0c0G ,)A (G G = 为G 的非空开子集， 且φ=⊂cA A 0G A ．(3)⇒(1)．反证法．假设 φ≠oA )(，由(3)，存在非空开集oA G )(0⊂，满足φ=0G A ，即c )(G A 0⊂ (闭集)，c G A0⊂，c 0)A (G ⊂ (开集)， 从而 φ==00)(G G A c( A ⊂0G )．矛盾． （18P 错）定理2.2.5．在度量空间中，完全有界集是有界的可分集．证：设X A ⊂为完全有界集，存在X 中有限多个球 n k x B 1)}1 ;({，使 n1)1 ;(=⊂k kx B A ． 固定 X x ∈0，记 ∑=+=n10k) x ,d(x1r k ． 1) x d(x , 1), ;B(x x k, A, x k k <∈∃∈∀即使， 故r ) x ,d(x ) x d(x ,) x d(x ,0k k 0<+≤ ，即 )r ;(0x B A ⊂， A 有界．对于kk 1=ε，存在有限多个以A 中点)(k j x 为中心的球⎪⎭⎫⎝⎛k 1;)(k j x B ) n , 2, ,1(k =j ，使 kn 1 )(k 1 ;=⎪⎭⎫ ⎝⎛⊂j k j x B A ．记{}3, 2, 1,k ;n , 2, ,1 k)( ===j x D k j ，则 D 是A 的至多可数子集．εε<∃>∀k1 ,0．于是，()Dx j k j j k j x B x B A n 1 )(n 1 )() B(x; ;k 1 ;kk∈==⊂⊂⎪⎭⎫⎝⎛⊂εε， D 在A 中稠密，A 为可分集．定理2.2.6．在度量空间中，列紧集是完全有界集．证：反证法．假设X A ⊂是列紧集，但A 不是完全有界集，A ,0 0>∃ε没有有限的0ε－网．A A ∈∃∈∀21 x , x ，使021) ,(ε≥x x d ．同理，} x ,{21x 不是A 的0ε－网，A ∈∃3 x ，使) 2 1,i ( ,) ,(03=≥εx x d i ．继续下去，得到A x n ⊂}{，满足：) j i ( ,) ,(0≠≥εj i x x d ．显然，点列}{n x 无收敛子列，A 非列紧．定理2.2.7．在度量空间中，A 为紧集A ⇔为列紧的闭集．证：只需证明：A 为紧集 A ⇔中每个点列均有收敛于A 中点的子列．“⇒”． 反证法．假设存在点列A x n ⊂}{无收敛于A 中点的子列．则y y y N n ,0N 0 A,y >>>∃∈∀当及δ时，有 ) ;(y δy B x n ∉．现A y y B y )} ;({∈δ为紧集A 的一个开覆盖， 存在 m1 y )} ;({k =k k y B δ 满足m1y ) ;(k =⊂k k y B A δ．令k y mk N N max 1≤≤=，则当 时，N n > m1y ) ;(k=∉k k n y B x δ． 从而 A x n ∉． 矛盾．“⇐”． 设 A 为列紧闭集，则A 为完全有界集．要证A 是紧集，只要证明，对于A 的任一开覆盖Λ∈ }{λλG ，λδλδG ) B(x ; , , x 0, ⊂Λ∈∃∈∀>∃使A ． ( 因为 A 具有有限的δ－网 )．采用反证法．假设不然，存在A 的一个开覆盖Λ∈ }{λλG ， 满足Λ∈∀∈∃∈∀λ , x N,n n A ， 有φλ≠c n G )1;B(x n．对A x n ⊂}{， 因A 为列紧闭集，存在子列 Λ∈⊂∈→ 0λλG A x x k n ． 0r , 00>∃Λ∈∃λ，使0 G )r ;B(x 00λ⊂(开集)． 而当k 充分大时，有 0 G )r ;B(x )n 1;B(x 00kn λ⊂⊂． 矛盾． 定理2.2.8．设) ,(d X 是度量空间，则以下三条等价： (1) X 是完备的度量空间； (2) 非空闭集列X F n ⊂满足0y) d(x , sup lim )(lim ), 3, 2, 1,(n ,nF y x,n 1===⊂∈+∞→+∞→+n n n n F d F F ，则∃唯一的 +∞=∈1n0Fn x ．(3) X 中的完全有界集是列紧集．证：(1)⇒(2)． 取) 3, 2, 1,n ( =∈n n F x ．当 N p ∈ 时，n p n pn F F x ⊂∈++，0)d(F ) x ,d(x n n p n →≤+，)(n +∞→． }{n x 为完备空间X 中的基本列．记 ) (n ,0+∞→→x x n ，n F 闭， +∞=∈1n 0F n x ． 0x 的唯一性显然． (2)⇒(3)．设X A ⊂为完全有界集，点列A x n ⊂}{．由完全有界集的定义，∃∈∀ N,k 有限个以 k 21为半径的闭球所成之集族kn m k m k S F 1}{== 覆盖A ．于是，存在1)1(F S∈ 含有}{n x 中的无限多项；又存在2)2(F S ∈ ，使得)2()1(S S 含有}{n x 中的无限多项 ；　． 一般地， , N k ∈∀k k F S ∈∃)( ，使得kj j k S F 1)( =∆=含有}{n x 中的无限多项． 由此知，存在}{n x 的子列}{k n x 满足k n F x k ∈，) 3, 2, ,1 ( =k ．非空集列}{k F 满足k k F F ⊂+1，且 0 1)(→=k F d k ．由(2)，存在 +∞=∈1k 0F k x ，且)d(F ) x ,d(x k 0n k ≤0k1→=，即0n x x k →，A 为列紧集．(3)⇒(1)．设}{n x 为X 中基本列，记} {N n x A n ∈=．εε<≥>∃>∀) x ,d(x N n 0,N 0, N n 时，当．从而， N1k) ;B(x=⊂k A ε， A 为完全有界集⇒ A 为列紧集． 故}{n x 有收敛子列 0n x x k → ) (+∞→k ． 显然0n x x → ) (+∞→n ． X 为完备空间．定理2.2.9．设) ,(d X 是完备的度量空间，则子空间X M ⊂是完备的 M ⇔是闭集． 定理2.2.10．(Baire 纲定理) 完备的度量空间X 必是第二纲集． 证：采用反证法．假设X 是第一纲集，则 n 1nE ,E+∞==n X 为疏朗集． 由Th2.2.4.(3) 知：对于∃ ,1E 直径小于1的非空闭球φ=111E S , 使S ； 对于∃ ,2E 直径小于21的非空闭球1012S S S ⊂⊂，使φ=22E S ； ； 对于∃+ ,1n E 直径小于11+n 的非空闭球φ=⊂⊂+++1n 1n 01E S , 使n n n S S S ．得非空闭球套+∞1}{n S ． X 完备， +∞=∈∃1n 0S n x ． 这样，X N n E x n ∉∈∉00 x ),( ． 矛盾．定理 2.2.11．(完备化定理) 对于度量空间) ,(d X ，必存在一个完备的度量空间)~,~(d X ，使得) ,(d X 等距于)~ ,~(d X 的一个稠密子空间．在等距意义下，空间)~,~(d X 是唯一的． 称空间)~ ,~(d X 为) ,(d X 的完备化空间．（证明的思想方法与Cantor 实数理论中，把无理数加到有理数域中的方法相同）． 等距映射：) ,(1d X ，) ,(2d Y 是距离空间， 存在一一映射Y X →:ϕ 满足 ))( ),(() ,(21y x d y x d ϕϕ=)X y x,(∈∀，称ϕ为等距映射，空间X 与Y 等距．例：取nR X =，d 为欧氏距离． )r ;(0x B A = (开球，0>r )．则A 为完全有界集；X 完备，A 也是列紧集．作为距离子空间，A 不完备，其完备化距离空间为 )r ;(~0x S A = (闭球)．§2.3. 连 续 映 射定义2.3.1.(连续映射)(A) ) ,(1d X 与) ,(2d Y 是距离空间，映射 . x ,:0X Y X f ∈→) ;( x 0, 0, 0δδεx B ∈>∃>∀当时，) );(((x )0εx f B f ∈，称f 在0x 处连续． 若f 在X 的每一点连续，称f 是X 到Y (B) ) ,(1τX 与) ,(2τY 是拓扑空间，映射. x ,:0X Y X f ∈→ 020 x , )( ∃∈∀τV x f 的邻域 的邻域1τ∈U ，使(V ))f U ( ,(U)1-⊂⊂即V f ，称f 为在0x 处连续． 若f 在X 的每一点连续，称f 是X 到Y 的连续映射．例1. (1) 距离空间 21d ,d R,Y ),1 ,0(==X 为欧氏距离． 则 x y sin =是)d ,()d ,(21Y X → 的连续映射(函数)．(2) 取 }X ,{ ),1 ,0(1φτ==X 为X 中离散拓扑； 2 ,τR Y = 为Y 中欧氏拓扑．则 x y sin =不是Y X →的连续映射．因为，X ∈∀0 x ，对于Y 中)(0x f 的邻域 Y ) ),(21(0⊂∞+=x f V ，不存在0x 的邻域X U ⊂，使V U f ⊂)(． 定理2.3.1. 设X ，Y 是拓扑空间，Y X f →:． (A) f 连续 ⇔ f 反射开集：X (V )f 1⊂⇒⊂∀-Y V 开集 是开集；(B) f 连续 ⇔ f 反射闭集：X (F)f 1⊂⇒⊂∀-Y F 闭集 是闭集．证：(A) “⇒”．V f(x ) (V ),fx 1∈∈∀-即　．由f 在x 处连续，存在x 的邻域 X U ⊂， 使(V )f U (U)1-⊂⊂．即V f ． x 是内点，(V )f 1-是开集．“⇐”． 若f 反射开集，Y V f(x ) X x ⊂∈∀的邻域及， 则 X (V)f 1⊂=-∆U 为x 的邻域，且V (V )][f f f(U)1⊂=-，故)(x f 在x 处连续．(B) 注意到 c c F f F f)]([)(11--=，证(B)．定理2.3.2. 设X ，Y 是度量空间，映射Y X f →:．则f 在0x 处连续0n n X,}{ x x x →⊂∀⇔)()f( 0n x f x →⇒， )(n +∞→． (证明同数学分析)定理2.3.3. (连续函数的延拓)设E 是度量空间X 中的闭集，R E g →: 是连续函数，则存在连续函数R X f →: 满足： (1) E ),()(∈=x x g x f ； (2) )( sup )(sup ),( inf )(inf x g x f x g x f Ex Xx Ex Xx ∈∈∈∈==．(证略)定理2.3.4. (压缩映射原理，Banach 不动点定理)设)d ,(X 是完备的距离空间，映射X X T ：是压缩映射， 即 y) d(x , Ty) d(Tx , 1,0 θθ≤<≤∃使　， X y x,∈∀． 则 T 有唯一的不动点X x ∈：x x T = ．证：取初值 ,0X x ∈ 迭代格式：,01Tx x = ,12Tx x =, ,1 n n Tx x =+．下证}{n x 是Cauchy 序列：)Tx ,d(Tx ) x ,d(x ) ,() ,(2n 1n 1n n 11----+=≤=θθn n n n Tx Tx d x x d ) x ,d(x ) x ,d(x 02n 1n 2１n θθ≤≤≤-- ．) x ,d(x ) x ,d(x ) ,() ,(n n 2p n 1p n 1１+-+-+-++++++≤ p n p n n p n x x d x x d()) ,( 0121x x d np n p n θθθ+++≤-+-+ ),(1),(1)1(0101x x d x x d np n θθθθθ-≤--=，∴0),(lim =++∞→n p n n x x d ． 而X 完备， x x ,x n →∈∃使　X ． T 连续， 故 x x T = ．唯一性：若 y T y =． 由于 y 0)y ,( )y ,( )y T , ()y ,(=⇒=⇒≤=x x d x d x T d x d θ．误差估计：) x ,(1)x ,(00Tx d x d nn θθ-≤． 推论．设),(d X 是完备的距离空间，映射X X T ：． 若 0n T 是X 上的压缩映射，则T 有唯一的不动点．证：0n T有唯一的不动点x ：x x Tn =0．由, )() (00x T x T T x T T n n == 故x T 也是 0nT 的不动点． x x T =⇒ ． 由于 T 的不动点也是0n T的不动点，故T 的不动点唯一． 压缩映射原理的应用例1．常微分方程解的存在唯一性．考虑初值问题：⎪⎩⎪⎨⎧==00)(),(x t x t x f dt dx，其中) ,(t x f 连续， 关于x 满足Lipschite 条件：0)(k,) ,() ,(2121>-≤-x x k t x f t x f ． 则方程存在唯一解 )(t x x =．证：方程等价于[]⎰+=tt d x t x 00),x(f )(τττ．取 1k ,0<>δδ使．定义 ] t ,[] t ,[0000δδδδ+-+-t C t C T ：为 []⎰+=tt d x t Tx 00),x(f ))((τττ，] t ,[00δδ+-∈t t ．验证 T 是压缩映射：⎰-≤≤- t212100 ]),([]),([max ),(t t t d x f x f Tx Tx d τττττδ⎰-≤≤- t2100)()(max t t t d x x k τττδ021t t m ax )()( m ax 0-⋅-⋅≤≤-≤-δδτττt t t x x k ),( 21x x d k δ≤． )1(<δkT 在 ] t ,[00δδ+-t C 内具有唯一的不动点 )(t x x =：x Tx =． 重复利用定理将解延拓到实数域R 上．例2．线性方程组解的存在唯一性．线性方程组：⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=-=-=-∑∑∑===nj n j j n n n j j j nj j j b x a x b x a x b x a x 1 12221111,,,满足 ∑=≤≤<=nj ji n i a111max α， 则它具有唯一解 ) x , ,(n 1 x x =．证：在nR 中定义距离：ini y y x d -=≤≤i 11x max ),(，) x , ,(n 1 x x=，n R y y ∈=)y , ,(n 1 ，则 ) ,(1d R n 完备． 作映射 n n R R T ： 为 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛++=∑∑==n j n j j n j j b x a b x a x x 1 n 1 j 11n 1 , ,) x , ,( ． 则∑=≤≤-=nj j j j i n i y x a Ty Tx d 1 11)( max ) ,(∑=≤≤-≤nj j j j i ni y x a 1 1 max ),(max 11 1y x d a n j j i n i ⎥⎦⎤⎢⎣⎡≤∑=≤≤) ,( 1y x d α=．T 是压缩的，有唯一不动点 ) x , ,(n 1 x x =．§2.4. R 中的开集及完全集的构造开区间) ,(b a 是R 中开集 (+∞≤<≤∞-b a )． 任意多个开区间之并是开集．另一方面，设开集R G ⊂．则G r) x r,(x 0,r G , x ⊂+->∃∈∀使．记 }G x),( , inf{⊂<=ααα且x a ， }G ) ,( , sup{⊂>=βββx x b 且．开区间) ,(b a 具有性质：G b G,a ,) ,(∉∉⊂G b a ．称) ,(b a 为开集G 的一个构成区间．于是，G 中每一点必在G 的一个构成区间．此外，G 的任何两个不同的构成区间必不相交．而R 中两两不交的开区间至多可列个． 定理2.4.1. (开集构造定理) 每个非空开集R G ⊂可表示为至多可列个两两不交的开区间之并： +∞==1 n n )b ,(a n G ．根据完全集的定义 (15P )及Th2.2.3(3) 可知，完全集（A A '=）即为无孤立点的闭集．故有如下定理． 定理2.4.2. (R 中完全集的构造) 集R A ⊂是完全集 cA ⇔ 是两两不交并且无公共端点的开区间之并．Cantor 集P ． [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]构造过程： 0 231 23231 32 97 98 1第一步：将 ]1 ,0[三等分，挖去⎪⎭⎫ ⎝⎛=32 ,311J ，留下闭区间 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=31 ,00I ，⎥⎦⎤⎢⎣⎡=1 ,322I ． 记 11J G =．第二步：对0I ，2I 分别三等分，挖去中间的开区间⎪⎭⎫ ⎝⎛=92 ,9101J 与 ⎪⎭⎫⎝⎛=98 ,9721J ． 记 21012J J G =，留下4个闭区间⎥⎦⎤⎢⎣⎡91 ,0，⎥⎦⎤⎢⎣⎡31 ,92，⎥⎦⎤⎢⎣⎡97 ,32，⎥⎦⎤⎢⎣⎡1 ,98．第三步：对留下的4个闭区间施行同样过程．将挖去的4个开区间之并记为3G ．如此继续下去．记 c1 n G P ), ,1()0 ,(G ∆+∞==∞+-∞⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛= n G ． (书25P 错) 据Th2.2.4 及Th2.4.2，Cantor 集P 是疏朗集、完全集．若采用三进制无穷小数表示]1 ,0[中数，则 xG 1n ⇔∈+∞= n x 中至少有一位是1，亦即：x ⇔∈P x 可表示为由0或2作为位数过构成的无穷小数．由Th1.3.4，ℵ=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=∏∞+= 2} {0,1 n P ； ]1 ,0[～P ．第二章习题26P ．16．设}{n K 是度量空间X 中非空单调减紧集序列，证明：φ≠+∞= 1nKn ．特别地，若 0)(→n K d ，则+∞=1nKn 为单点集．证：反证法．假设φ=+∞= 1 n K n ， 即 ∞+=∞+==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⊂11 n 1K n c n cn K X K ． 321 ⊃⊃⊃K K K ， 321 ⊂⊂⊂cc c K K K ． 1K 紧 φ=⊂=⇒=⊂⇒=cn c n ki c n kkiK K K K K kkkn 1n n 11K K K ．矛盾．若 0)( lim =+∞→n n K d ，)(n 0)d(K y) d(x , K ,n 1n +∞→→≤⇒∈+∞= n y x ． y x =∴．33．证明： x sup }{n⎭⎬⎫⎩⎨⎧+∞<==∈∞N n n x x l 是不可分的距离空间． 证明：距离：}{n x x =，}{n y y =，n n Nn y x y x d -=∈ sup ) ,( ． 假设 ∞l 可分，据15P (11), (9)，它有至多可列的稠密子集．对于 41=ε，存在可列多个球+∞1)} ;({εn x B ， 使+∞=∞⊂1) ;(n n x B l ε．记{} }1 ,0{ }{ n ∈==x x x A n ， 则 ∏+∞=1 1} {0,n A ～，ℵ=A ． 但+∞=⊂1 ) ;(n n x B A ε， 存在球) ;(0εn x B ， 至少包含A 中不同的两点 A y x ∈ ,． 这样，()212) ;(1) ,(0 =≤≤=εεn x B d y x d ， 矛盾． 空间 ∞l 不可分．。

泛函分析知识总结与举例、应用学习泛函分析主要学习了五大主要内容：一、度量空间和赋范线性空间；二、有界线性算子和连续线性泛函；三、内积空间和希尔伯特空间；四、巴拿赫空间中的基本定理；五、线性算子的谱。

本文主要对前面两大内容进行总结、举例、应用。

一、 度量空间和赋范线性空间（一）度量空间度量空间在泛函分析中是最基本的概念，它是n 维欧氏空间n R （有限维空间）的推 广，所以学好它有助于后面知识的学习和理解。

1．度量定义：设X 是一个集合，若对于X 中任意两个元素x ，y,都有唯一确定的实数d(x,y)与之对应，而且这一对应关系满足下列条件：1°d(x,y)≥0 ，d(x,y)=0 ⇔ x=y （非负性）2°d(x,y)= d(y,x) （对称性）3°对∀z ，都有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) （三点不等式）则称d(x,y)是x 、y 之间的度量或距离（matric 或distance ），称为(X,d)度量空间或距离空间(metric space )。

（这个定义是证明度量空间常用的方法）注意:⑴ 定义在X 中任意两个元素x ，y 确定的实数d(x,y)，只要满足1°、2°、3°都称为度量。

这里“度量”这个名称已由现实生活中的意义引申到一般情况，它用来描述X 中两个事物接近的程度，而条件1°、2°、3°被认为是作为一个度量所必须满足的最本质的性质。

⑵ 度量空间中由集合X 和度量函数d 所组成，在同一个集合X 上若有两个不同的度量函数1d 和2d ，则我们认为(X, 1d )和(X, 2d )是两个不同的度量空间。

⑶ 集合X 不一定是数集，也不一定是代数结构。

为直观起见，今后称度量空间(X,d)中的元素为“点” ，例如若x X ∈，则称为“X 中的点” 。

⑷ 在称呼度量空间(X,d)时可以省略度量函数d ，而称“度量空间X ” 。

n维欧氏空间定义在n维欧氏空间中，我们可以想象一个超越三维的世界。

在这个世界里，我们无法凭借肉眼来观察，却可以通过想象力和数学概念来理解。

让我们以二维平面为例进行思考。

在二维平面上，我们可以想象一个点，它具有两个坐标，分别表示横坐标和纵坐标。

这个点可以代表二维空间中的一个位置或物体。

我们可以使用直线来连接两个点，这条直线也被称为向量。

向量有方向和长度，可以用来表示物体的位移或速度。

接下来，我们将思考三维空间。

在三维空间中，我们需要三个坐标来表示一个点的位置。

这三个坐标分别代表了它在横轴、纵轴和高度方向的位置。

我们可以用一个立方体来表示三维空间，其中每个面都是二维平面。

通过连接两个点，我们可以得到一个三维向量，它具有方向和长度。

现在，让我们进入n维空间。

在n维空间中，我们需要n个坐标来表示一个点的位置。

这些坐标可以代表任意维度的方向，例如时间、温度、压力等等。

我们可以使用一个n维的超立方体来表示n维空间，其中每个面都是n-1维空间。

通过连接两个点，我们可以得到一个n维向量。

在n维空间中，我们可以进行各种几何运算，如点的距离、向量的长度、向量的投影等等。

这些运算可以帮助我们理解和描述n维空间中的物体和现象。

然而，我们需要注意的是，n维空间只是一种抽象的概念，用来帮助我们理解和解释现实世界中的各种问题。

在现实生活中，我们只能感知和理解三维空间。

但通过对n维空间的抽象思考，我们可以更深入地理解和探索世界的奥秘。

在n维欧氏空间中，我们可以用坐标来描述点的位置，通过连接两个点来得到向量，进行各种几何运算。

虽然我们无法直接观察n维空间，但通过抽象思考和数学概念，我们可以更深入地理解和探索世界的本质。

让我们用想象力和思维去探索这个神秘而美妙的世界吧。

泛函分析知识总结泛函分析知识总结与举例、应⽤学习泛函分析主要学习了五⼤主要内容：⼀、度量空间和赋范线性空间；⼆、有界线性算⼦和连续线性泛函；三、内积空间和希尔伯特空间；四、巴拿赫空间中的基本定理；五、线性算⼦的谱。

本⽂主要对前⾯两⼤内容进⾏总结、举例、应⽤。

⼀、度量空间和赋范线性空间（⼀）度量空间度量空间在泛函分析中是最基本的概念，它是n 维欧⽒空间n R （有限维空间）的推⼴，所以学好它有助于后⾯知识的学习和理解。

1．度量定义：设X 是⼀个集合，若对于X 中任意两个元素x ，y,都有唯⼀确定的实数d(x,y)与之对应，⽽且这⼀对应关系满⾜下列条件： 1°d(x,y)≥0 ，d(x,y)=0 ? x=y （⾮负性） 2°d(x,y)= d(y,x) （对称性）3°对?z ，都有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) （三点不等式）则称d(x,y)是x 、y 之间的度量或距离（matric 或distance ），称为(X,d)度量空间或距离空间(metric space )。

（这个定义是证明度量空间常⽤的⽅法）注意:⑴定义在X 中任意两个元素x ，y 确定的实数d(x,y)，只要满⾜1°、2°、3°都称为度量。

这⾥“度量”这个名称已由现实⽣活中的意义引申到⼀般情况，它⽤来描述X 中两个事物接近的程度，⽽条件1°、2°、3°被认为是作为⼀个度量所必须满⾜的最本质的性质。

⑵度量空间中由集合X 和度量函数d 所组成，在同⼀个集合X 上若有两个不同的度量函数1d 和2d ，则我们认为(X, 1d )和(X, 2d )是两个不同的度量空间。

⑶集合X 不⼀定是数集，也不⼀定是代数结构。

为直观起见，今后称度量空间(X,d)中的元素为“点” ，例如若x X ∈，则称为“X 中的点” 。

⑷在称呼度量空间(X,d)时可以省略度量函数d ，⽽称“度量空间X ” 。

备课第二章用点集纸§1 度量空间， n 维欧氏空间教学目的 1、深刻理解 R n 中的距离、邻域、点列收敛等概念，弄清它们在刻划不同类型 的点及点集中的作用. 2、理解距离的性质、点到集合的距离、两集合之间的距离、集合的直径等概念， 理解有界集、无界集、区间及区间的体积等概念. 3、了解邻域的四条性质. 本节要点 度量空间的概念. 本节难点 度量空间的概念. 一、 度量空间 定义 1：设 X 为一非空集合， d ： X  X  R 为一映射，且满足 （1） d ( x , y )  0 ， d ( x , y ) （2） d ( x , y ) （3） d ( x , y ) d ( y, x)  0  x  y（正定性）（对称性） （三角不等式） d ( x, z )  d ( z, y )则称 ( X , d ) 为度量空间. 例 1: (1) 欧氏空间 ( R n , d ) ,其中 d ( x , y )  (xi 1ni yi )2(2)离散空间 ( X , d ) ，其中 d ( x , y )  1 0x  y x  y(3) C  a , b  空 间 ( C  a , b  表 示 闭 区 间  a , b  上 实 值 连 续 函 数 全 体 ), 其 中d ( x , y )  m ax | x ( t )  y ( t ) |atb二、 邻域 定义2： 称集合 { P | d ( P , P0 )   } 为 P0 的  邻域，并记为 U ( P0 ,  ) . P0 称为邻域的中 心，  称为邻域的半径. 在不需要特别指出是什么样的半径时，也简称为 P0 的邻域，并记为 U ( P0 ) . 不难看出：点列 { Pm } 收敛于 P0 的充分必要条件是对任意   0 ，存在 N ，当第 页备m  N课用纸时有： Pm  U ( P0 ) .容易验证邻域具有下面的基本性质： 1)P  U (P ) ；2) 对于  U 1 ( P ) 和 U 2 ( P ) ， 如果存在 P  U 1 ( P )  U 2 ( P ) ，则存在U 3 (P )  U 1 (P )  U 2 (P )3) 对于  Q  U ( P ) ，存在 U ( Q )  U ( P ) ； 4) 对于  Q P，存在 U ( Q ) 和 U ( P ) 满足 U ( Q )  U ( P )定义3：两个非空的点集 A , B 间的距离定义为d  A, B  P  A ,Q  Bin fd  P,Q 注：1）如果 A , B 中至少有一个是空集，则规定 d  A , B   0 ； 2）若 B   X  ，则记d  A, B   d  A, X3）若 A  B   ，则 d  A , B   0 。

泛函分析知识总结与举例、应用学习泛函分析主要学习了五大主要内容：一、度量空间和赋范线性空间；二、有界线性算子和连续线性泛函；三、内积空间和希尔伯特空间；四、巴拿赫空间中的基本定理；五、线性算子的谱。

本文主要对前面两大内容进行总结、举例、应用。

一、 度量空间和赋范线性空间（一）度量空间度量空间在泛函分析中是最基本的概念，它是n 维欧氏空间n R （有限维空间）的推 广，所以学好它有助于后面知识的学习和理解。

1．度量定义：设X 是一个集合，若对于X 中任意两个元素x ，y,都有唯一确定的实数d(x,y)与之对应，而且这一对应关系满足下列条件：1°d(x,y)≥0 ，d(x,y)=0 ⇔ x=y （非负性）2°d(x,y)= d(y,x) （对称性）3°对∀z ，都有d(x,y)≤d(x,z)+d(z,y) （三点不等式）则称d(x,y)是x 、y 之间的度量或距离（matric 或distance ），称为(X,d)度量空间或距离空间(metric space )。

（这个定义是证明度量空间常用的方法）注意:⑴ 定义在X 中任意两个元素x ，y 确定的实数d(x,y)，只要满足1°、2°、3°都称为度量。

这里“度量”这个名称已由现实生活中的意义引申到一般情况，它用来描述X 中两个事物接近的程度，而条件1°、2°、3°被认为是作为一个度量所必须满足的最本质的性质。

⑵ 度量空间中由集合X 和度量函数d 所组成，在同一个集合X 上若有两个不同的度量函数1d 和2d ，则我们认为(X, 1d )和(X, 2d )是两个不同的度量空间。

⑶ 集合X 不一定是数集，也不一定是代数结构。

为直观起见，今后称度量空间(X,d)中的元素为“点” ，例如若x X ∈，则称为“X 中的点” 。

⑷ 在称呼度量空间(X,d)时可以省略度量函数d ，而称“度量空间X ” 。

第一章 预备知识第一节 n 维欧氏空间1．向量空间所谓数域上的向量空间是指一个交换群V ，其元素称为向量，群的运算记为加法，并且定义了数F F λ∈与向量v V ∈的乘法v λ，满足以下条件：(1) ()v v v λµλµ+=+；(2) ()()v v λµλµ=；(3) 121()v v v v 2λλλ+=+；(4) ，其中1v v =,F λµ∈，12,,v v v V ∈。

如果在V 中存在个元素n 1,,n δδ"，使得V 中任意一个元素v 都能够表示成1,,n δδ"的线性组合111nni n i i v λδλδλδ==++=∑"i F λ，∈， 并且这样的表达式是唯一的，则称{}i δ为空间V 的一个基底，基底{}i δ中元素的个数与基底的选择无关，称为域上的向量空间V 的维数。

n F 注：以后讨论中。

F =\例子：n 维欧氏空间。

n \2．维欧氏向量空间n 假定V 是维向量空间，若在V 上给定一个对称的、正定的双线性函数，即它满足下列条件：n ,:V V ×<>→\(1) ；1212,,,v v v v v v v <+>=<>+<>(2) 1212,,v v v v λλ<>=<>>；(3) ；1221,,v v v v <>=<(4) 且等号只在,0v v <>≥0v =时成立，其中12,,,v v v V λ∈\∈，则称(,,)V <>为维欧氏向量空间。

满足上述条件的双线性函数称为欧氏内积，通常记成n ,<> 1212,v v v v ⋅=<>设(,为n 维欧氏向量空间，则在V 上能够取基底{,)V <>}i δ，使得1,,,0,.i j ij i j i j δδδ=⎧<>==⎨≠⎩这样的基底称为V 中的单位正交基底。

n维欧式空间的定义欧式空间，也称作欧几里得空间，是指在空间中定义了加减乘除四则运算，且满足距离公理的数学结构。

欧式空间最常见的例子就是二维平面空间和三维立体空间，它们都是三维欧式空间的特例。

然而，我们可以将欧式空间的维度n推广到任意大的正整数。

在n 维欧式空间中，我们可以用n个实数来表示空间中的一个点，这个n元组被称作向量。

在n维欧式空间中，我们可以定义两个向量之间的距离，称作欧氏距离。

欧氏距离的计算公式如下：d(x,y) = sqrt((x1-y1)^2 + (x2-y2)^2 + ... + (xn-yn)^2)其中，x和y为两个n维向量，xi和yi表示向量x和y的第i个分量。

除了欧氏距离，我们还可以定义其他距离度量方式，例如曼哈顿距离和切比雪夫距离等。

在n维欧式空间中，我们可以进行向量的加法和标量乘法。

向量的加法和标量乘法分别满足向量加法交换律和结合律，以及标量乘法的分配律。

这些性质使得n维欧式空间成为一个向量空间。

在n维欧式空间的向量空间中，我们可以定义向量的内积和外积。

内积是一个标量，它的计算公式如下：<x,y> = x1y1 + x2y2 + ... + xnyn其中，x和y为两个n维向量，xi和yi表示向量x和y的第i个分量。

外积是一个向量，它的计算公式如下：x cross y = det([x1 x2 ... xn][y1 y2 ... yn][1 1 ... 1])其中，x和y为两个n维向量，det表示行列式。

在n维欧式空间中，我们还可以定义向量的长度和单位向量。

向量的长度可以用欧氏距离求解，而单位向量是一个长度为1的向量，它可以通过将向量除以其长度得到。

n维欧式空间是一个具有丰富结构的数学对象，它在许多领域都有广泛的应用，例如物理学、计算机科学和金融学等。

第一章 预备知识第一节 n 维欧氏空间1．向量空间所谓数域上的向量空间是指一个交换群V ，其元素称为向量，群的运算记为加法，并且定义了数F F λ∈与向量v V ∈的乘法v λ，满足以下条件：(1) ()v v v λµλµ+=+；(2) ()()v v λµλµ=；(3) 121()v v v v 2λλλ+=+；(4) ，其中1v v =,F λµ∈，12,,v v v V ∈。

如果在V 中存在个元素n 1,,n δδ"，使得V 中任意一个元素v 都能够表示成1,,n δδ"的线性组合111nni n i i v λδλδλδ==++=∑"i F λ，∈， 并且这样的表达式是唯一的，则称{}i δ为空间V 的一个基底，基底{}i δ中元素的个数与基底的选择无关，称为域上的向量空间V 的维数。

n F 注：以后讨论中。

F =\例子：n 维欧氏空间。

n \2．维欧氏向量空间n 假定V 是维向量空间，若在V 上给定一个对称的、正定的双线性函数，即它满足下列条件：n ,:V V ×<>→\(1) ；1212,,,v v v v v v v <+>=<>+<>(2) 1212,,v v v v λλ<>=<>>；(3) ；1221,,v v v v <>=<(4) 且等号只在,0v v <>≥0v =时成立，其中12,,,v v v V λ∈\∈，则称(,,)V <>为维欧氏向量空间。

满足上述条件的双线性函数称为欧氏内积，通常记成n ,<> 1212,v v v v ⋅=<>设(,为n 维欧氏向量空间，则在V 上能够取基底{,)V <>}i δ，使得1,,,0,.i j ij i j i j δδδ=⎧<>==⎨≠⎩这样的基底称为V 中的单位正交基底。

第二章 点 集 §1. 度量空间， n 维欧氏空间d e f .设X 是一个集合，若对于X 中任意两个元素y x ,都有唯一确定的实数),(y x d 与之对应，满足：︒1 ()(),0.,0d x y d x y x y ≥=⇔=（非负性）︒2 对任意的()()(),,,,z X d x y d x z d y z ∈≤+（三点不等式） 则称(),,d x y x y 是之间的距离，称(),X d 为度量空间，X 中的元素称为点. 注：(1)由︒1，︒2可以推出距离具有对称性：()(),,,,d x y d y x x y X =∈(2)子空间：若(),X d 为度量空间，(),.,Y X Y Y d ⊂≠∅则也是一个度量 空间，称为(),X d 的子空间. (3)度量空间的例子及其性质见第七章.n 维欧氏空间定义为(){}112:,,,,,1,2,,n n i R x x x x x x R i n ==∈=，n R 中两点()()1212,,,,,,,n n x x x x y y y y ==的距离定义为()()1221,ni i i d x y x y =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑易证，对任何(),,,,n x y z R d ∈满足：（1）()(),0,,0d x y d x y x y ≥=⇔=（非负性） （2）()(),,d x y d y x = （对称性）（3）()()(),,,d x y d x z d z y ≤+ （三点不等式）注 1.从三点不等式可以推出，),(y x d 是),(y x 的二元连续函数，即当()()()(),0,,0,,n n n n d x x d y y d x y d x y →→→时，（当n →∞时） 注2.对任何()12,,,,n n x x x x R x =∈的模（或长度）定义为2112),(⎥⎦⎤⎢⎣⎡==∑=ni i x X d x θ，)0,,0,0( =θ是n R 的原点.注3.在n R 中也可以定义其它的距离，例如：()()121,max ,,ni i i i ii d x y x y d x y x y ==-=-∑，其中()()1212,,,,,,,n n x x x x y y y y ==但以后所说的n R 中的距离一般是指()()1221,ni i i d x y x y =⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑.1def .设()(){}000,0,,:,nP R U P P d P P δδδ∈>=<记，称为0P 的δ邻域.或记为()0P U .邻域的性质：()()1P U P ∈；()()()()()()()1233122,,U P U P U P U P U P U P ⊂⋂对于和存在使； ()()()()()3Q U P U Q U Q U P ∈⊂对于，存在，使；()()()()()4P Q U P U Q U P U Q ≠⋂=∅对于，存在和，使2def .设{}()0123m mn P n R P R =⊂∈，，，，.如果()0lim 0n n d P P →∞=，，称点列{}n P 收敛于0P ,记为 0lim n n P P →∞=.注1.点列{}n P 收敛于P 0等价于：点列{}n P 的坐标序列收敛于P 0的坐标; 注2.点列{}n P 收敛于0P 等价于：对于0P 的任何邻域()0P U ，存在N ,当N n > 时，有()0n P U P ∈.3def .两个非空的点集B A ,的距离定义为()()inf P A Q Bd A B d P Q ∈∈=，，.4def .一个非空的点集E 的直径定义为()()sup P E Q EE d P Q δ∈∈=，.5def .设,n R E ⊂如果+∞<)(E δ,称E 是有界集.注1.n R 中点集E 是有界集等价于：存在()()00,,,.U P E U P δδ⊂使注2.n R 中点集E 是有界集等价于：存在常数K ,对所有E x x x x n ∈=),,,(21 都有),,2,1(||n i K x i =≤.注3.n R 中点集E 是有界集等价于：存在常数K ,对所有E x ∈,有)0,,0,0(0,)0,( =≤K x d .6def .n R 中的开区间定义为点集(){}12,,,:,1,2,,n i i i x x x a x b i n <<=，闭区间定义为点集(){}12,,,:,1,2,,n i i i x x x a x b i n ≤≤=，类似地定义左开右闭或左闭右开区间.记为I ,体积()1ni i i I b a ==-∏.§2.聚点，内点，界点设n n R P R E ∈⊂0,，则0P 与E 有三种可能的关系： （1）在0P 的附近没有E 的点. （2）0P 的附近全是E 的点.（3）0P 的附近既有E 的点，又有不属于E 的点.1def .若存在0P 的一个邻域()()00,E U P U P ⊂使，则称0P 为E 的内点.这时， 0P E ∈.若0P 是c E 的内点，则称0P 为E 的外点.这时，c 00P E ,P E ∈∉即.若对任何()()000,,,,cU P E U P E δδδ>⋂≠∅⋂≠∅，则称0P 为E 的界点.注：E 的界点不一定属于E .2def . 设0,.n n E R P R ⊂∈若对任何(){}()000,,U P P E δδ>-⋂≠∅，则称0P为E 的聚点.注1：E 的聚点不一定属于E . 注2：有限点集没有聚点.注3：E 的内点一定是E 的聚点. E 的聚点不一定是E 的内点.E 的聚点有 可能是E 的界点. 1Th .....E A F T (1)0P 为E 的聚点.(2)对任何()00,,U P δδ>内含有E 中无穷多个点.(3)存在各项互异的点列{}0,n n P E P P ⊂→()n →∞.即：()0lim ,0n n d P P →∞=. 3def . 0,.n n E R P R ⊂∈若(){}()000,0,,,P E U P P E δδ∈∃>-⋂=∅且使则称0P 为E 的孤立点. 这时0,P E ∈但是0P 不是E 的聚点.若集合E 的每一点都是孤立点，则称E 是孤立点集. 注1：E 是孤立点集''.E E E ⇔⋂=∅表示E 的聚点全体.注2：E 的界点不是聚点就是孤立点注3：若一个点集E 没有聚点，即E '=∅，则称它是离散集.离散集是孤立 点集，反之不一定.如例1.注4：空集∅没有聚点，也没有孤立点. 4def .设n E R ⊂，有(1)E 的内点全体称为E 的开核，记为︒E ； (2)E 的界点全体称为E 的边界，记为E ∂； (3)E 的聚点全体称为E 的导集，记为E '； (4)E E ' 称为E 的闭包，记为E 。