Una Parábola (que no hace reclamos de exactitud histórica): Supongamos que el universo matemático contiene sólo los números racionales. Estudio racional de las funciones con valores de los números racionales, y descubrir el $\varepsilon$-$\delta$ definición de continuidad.
Luego se descubre que los números reales, y el hecho de que los racionales son densos en los reales. Es natural preguntar: Si $f$ es una función continua (en los racionales), $f$ extender a una función continua en los reales? Quizás sorprendentemente, "no". Por ejemplo, $f(x) = 1/(x^{2} - 2)$ es continua (!), racional de los valores de la función en el conjunto de los números racionales que se ve fácilmente que no se extienden a una función continua en los reales.
Hay muchas maneras de interpretar "lo que salió mal" en este ejemplo, pero la explicación de la porción de la parábola anterior se reduce a la siguiente:
Pregunta 1: Supongamos que $f$ es continua (racional - o valor real) de la función de algunas de dominio $D$, y supongamos que $(x_{k})$ es una secuencia de Cauchy en $D$. Es la imagen de la secuencia de $\bigl(f(x_{k})\bigr)$ Cauchy?
Si usted no sabe la respuesta, que vale la pena hacer un esfuerzo serio en una prueba antes de seguir leyendo. Hay una evidente estrategia: Revisión $\varepsilon > 0$ arbitrariamente. Dado que $f$ es continua, se puede hacer $|f(y) - f(x)| < \varepsilon$ tomar $$ y lo suficientemente cerca de $x$. Y una sucesión es de Cauchy si "sus términos pueden hacerse tan cerca como nos gusta". Todo parece funcionar a primera vista....
El problema es que la respuesta es "no". Un ejemplo fácil es tomar $f(x) = 1/x$ en el conjunto de los números positivos, y a tomar $x_{k} = 1/k$. O, si $f(x) = 1/(x^{2} - 2)$, utilice el recurrente racional de la secuencia de $x_{1} = 2$, $x_{k+1} = \frac{1}{2}(x_{k} + \frac{2}{x_{k}})$.
El intento de la prueba anterior es una lección de advertencia acerca de por qué los matemáticos vuelto tan pedante cuando la enseñanza de análisis: Es necesario para la formulación y el uso de definiciones precisas para evitar ir lógicamente mal. En el intento de responder a la Pregunta 1, a prueba de golpes con un inconveniente debido a una secuencia de Cauchy en $D$ necesidad no convergen a un punto de $\ell$ de $D$, por lo que no podemos escoger un $\delta > 0$ tales que, si $|x - \ell| < \delta$, entonces $|f(x) - f(\ell)| < \varepsilon$. Y luego, después de un cuidadoso examen, descubrimos un segundo, fatal pega: Si $\delta_{k} > 0$ satisface la definición de continuidad en $x_{k}$ (es decir, si $|y - x_{k}| < \delta_{k}$ implica $|f(y) - f(x_{k})| < \varepsilon$), nada garantiza que la secuencia de $(\delta_{k})$ tiene un resultado positivo de límite inferior.
Bien, ¿y si se requieren más de $f$, no sólo la continuidad, sino una condición que por cada $\varepsilon > 0$, no existe una sola $\delta > 0$, que "funciona todo $D$" en el sentido de que si $x$ y $y$ son los puntos de $D$ que $|x - y| < \delta$, entonces $|f(x) - f(y)| < \varepsilon$.
Ah: sólo Hemos descubierto uniforme de continuidad en el conjunto $D$.
Teorema: Si $f$ es uniformemente continua en $, D$, y si $(x_{k})$ es una secuencia de Cauchy en $, D$, entonces $\bigl(f(x_{k})\bigr)$ es una secuencia de Cauchy.
Prueba: Ver arriba, excepto que ahora no hay inconvenientes.
Todo correcto, un (a nivel local) uniformemente continua en función de los mapas de Cauchy secuencia de Cauchy secuencias; entonces, ¿qué?
Bien, ahora podemos tener algo de matemáticas de la diversión. En primer lugar, las definiciones de arriba llegan sin esfuerzo a cualquier espacio métrico $(X, d)$, y las pruebas que ir a través con las modificaciones evidentes (es decir, escribir "$d(x, y)$" en lugar de "$|x - y|$").
Cada espacio métrico $(X, d)$ incrusta isométricamente en un completo espacio $(\overline{X}, d)$. Un proyecto de construcción de $\overline{X}$ es el uso de clases de equivalencia de secuencias de Cauchy en $X$. Un poco de analítica de yoga muestra que si $f:X \a Y$ es uniformemente continua en la asignación de un espacio métrico completo $(Y, d')$, no existe una única (uniformemente) asignación continua $\overline{f}:\overline{X} \a de$ Y que se extiende de $f$.
Aquí hay dos "interesante" aplicaciones:
Si $D$ es un conjunto acotado de números reales y $f$ es una función con valores de $D$, entonces $f$ es uniformemente continua en $D$ (si y sólo si $f$ se extiende de forma continua para el cierre de $D$. Esto le da una esencia visual criterio para la detección de uniforme de continuidad (en el mismo sentido que la continuidad es detectable por "el gráfico no tener descansos", o la diferenciabilidad es detectable por "el gráfico tener una línea tangente en cada punto"). Por ejemplo, si $D$ denota el conjunto de no-cero de los números reales, las funciones
$$
f(x) = \sin\frac{1}{x},\qquad
g(x) = \frac{x}{|x|}
$$
son continuas en $, D$, pero al echar un vistazo a sus gráficos) no uniformemente continua.
El espacio $X$ de continuo, con un valor real de las funciones en $[0, 1]$ es un espacio vectorial con la función de distancia
$$
d(f, g) = \int_{0}^{1} |f(t) - g(t)|\, dt.
$$
La integración operador $I(f) = \int_{0}^{1} f(t)\, dt$ es (más o menos obviamente) uniformemente continua en $(X, d)$. Ahora, $(X, d)$ no es completa, pero si $(f_{k})$ es una secuencia de Cauchy en $(X, d)$, entonces $\bigl(I(f_{k})\bigr)$ es una secuencia de Cauchy de números reales, y por lo tanto converge. Esto nos permite extender la integral de Riemann (exclusivamente por continuidad) a la finalización de $(X, d)$.
La conclusión resulta ser $L^{1}[0, 1]$, el espacio de Lebesgue integrable funciones en $[0, 1]$, y la integral de Lebesgue es la única extensión continua de la integral de Riemann.