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¿Por qué la línea real no se utiliza en la teoría determinada descriptiva?

En la mayoría de los libros de teoría determinada descriptiva, el fundamento para trabajar con el espacio de Baire (NN) en contraposición a la línea verdadera (R) es que la conexión de las causas de este último 'dificultades técnicas'.

Mi pregunta es, ¿cuáles son estas dificultades técnicas, y ¿por qué se teoría determinada descriptiva (normalmente?) pega a cero-dimensional espacios polacos?

Gracias de antemano.

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JoshL Puntos 290

Hay varias propiedades útiles de NN:

  • NN es homeomórficos a NN×NN. Por lo que podemos ver cada elemento de a NN como un código para un par de elementos, y la decodificación de los mapas son continuas. Este no es el caso de R.
  • NN no está conectado. Debido a R está conectado, no hay no constante funciones continuas deR{0,1}; usted tiene que subir un par de niveles en el Borel jerarquía para obtener este tipo de funciones. Esto no importa si usted acaba de atención acerca de las funciones que se está Borel, pero cuando usted está buscando en los niveles efectivos de la Borel jerarquía es más conveniente para iniciar con funciones continuas en lugar de partir de un poco más arriba.
  • Es fácil crear un elemento de NN: usted sólo tiene que generar una secuencia de números naturales. Por otro lado, las representaciones de los números reales (secuencias de Cauchy, Dedekind cortes) no son tan fáciles de trabajar. Que hace pruebas técnicamente más difícil sin hacer de ellos más interesante. Por ejemplo, comparar la diagonalización prueba de que NN es incontable con la diagonalización prueba de que R es incontable.

También hay un par de razones por las que el uso de NN no se traduce en una pérdida de generalidad:

  • Para cualquier innumerables completa separable espacio métrico (c.s.m.s.) X, hay un bijection entre el X NN que es Borel medible y tiene una Borel medible inversa. Así que si la propiedad que estamos estudiando es preservada por Borel isomorphisms, se puede sustituir un incontable c.s.m.s. X NN .

  • Cada c.s.m.s. es una imagen continua de NN. De hecho, para cualquier c.s.m.s. X no es un subconjunto cerrado C NN y un continuo bijection deCX. Así que si estamos estudiando una propiedad conservada por la continua mapas, podemos trabajar con NN o con sus subespacios cerrados sin perder generalidad.

Los tipos de razones ¿por qué es seguro para seguir con NN más de la época: el objetivo es el estudio de un arbitrarias c.s.m.s. (incluyendo R), pero la mayoría de los casos no hay pérdida de generalidad en el estudio de la NN.

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