De baja tecnología ilustración (copiada de los comentarios):
Tomar una dimensión de la situación: qué bien debe de $f(x)=\sum c_n e^{inx}$, de modo que se puede restringir a un punto, es decir, evaluar? Queremos que la serie $\sum |c_n|$ a converger. En términos de $f\in H^s$, esto está garantizado si $s>1/2$, debido a que por Cauchy-Schwarz
$$\left(\sum|c_n|\right)^2 \le \sum (1+n^2)^{-s} \sum (1+n^{2})^s|c_n|^2 =C \|f\|_{H^s} \tag1$$
Con el fin de hacer de Cauchy-Schwarz trabajo, necesitamos $|c_n|^2$ a ser summable con el factor de $n$ (más un poco), lo que se traduce en la mitad de derivados.
Más en general, de tecnología de nivel medio de la explicación. La razón por la que tenemos para perder la mitad de derivados, cuando la restricción es que podemos ganar la mitad de derivados, cuando se extiende. Tomar extensión a la mitad-spae por la simplicidad. Dado $g$ definido en $\mathbb R^{n-1}$ (por simplicidad, de forma compacta compatible), una forma natural de extender a la mitad el espacio a través de promedio: para$x\in\mathbb R^{n-1}$$t>0$, vamos
$$f(x,t)=\frac{1}{t^{n-1}}\int \varphi((x-y)/t) g(y)\,dy\tag2$$
donde $\varphi$ es algunos mollifier. Supongamos que queremos $f\in H^1$.
La diferenciación $f$ y el sudor a través de las estimaciones que tenemos algo como
$$\int_{\mathbb R^n_+}|\nabla f|^2\le C\sum_{k=1}^{n-1}\int_0^\infty \frac{dt}{t^2}
\int_{\mathbb R^{n-1}}|g(y+te_k)-g(y)|^2\,dy \tag3$$
donde a la derecha tenemos $B^{1/2,2}$-norma de $g$, lo que es lo mismo que $H^{1/2}$.