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Pregunta básica sobre sup, x \in\mathbb{R}^n

Estoy teniendo problemas con entender la siguiente definición mientras estudiaba algunas cosas básicas relacionadas con las normas de la matriz:

Para cada matriz A\in M_n(\mathbb{R})

\sup_{x\neq 0}{} \frac{\|Ax\|}{\|x\|} = \sup_{\|x\| = 1}{\|Ax\|},\; x \in\mathbb{R}^n

¿Por qué estamos tomando \|x\| = 1? ¿Hay alguna prueba de sobre declaración?

Añadido: ¿Por qué tomar sup en la definición de norma?

Necesito ayuda para comprender sobre el mencionado hecho.

Muchas gracias.

11voto

Rosie Puntos 1

$$\frac{ \|Ax\| }{\|x\|} = \left|\left| A \frac{x}{\|x\|} \right|\right| Atraviesa todas las x \neq 0 es equivalente a ejecutar a través de todos los y:= \frac{x}{\|x\|} \| y \|=1.

5voto

jkn Puntos 2776

Como julien señalado, lo que sigue no es una prueba de que

\sup_{x\neq0}\frac{||Ax||}{||x||}=\sup_{||y||=1}||Ay||,\quad\quad(1)

es una discusión acerca de las consecuencias de (1). Para una prueba de (1) ver MichaelNgelo la respuesta.


(1) implica que si sabemos que un vector dado logra cualquiera de los dos supremums en (1), entonces se puede deducir a partir de un vector que se obtiene el otro supremum.

Específicamente, x^* es tal que

\frac{||Ax^*||}{||x^*||}=\sup_{x\neq0}\frac{||Ax||}{||x||}\quad\quad(*)

si y sólo si y^*:=\frac{x^*}{||x^*||} es tal que

||Ay^*||=\sup_{||y||=1}||Ay||.\quad\quad(**)

La anterior es útil porque permite calcular uno de los supremums mediante el cálculo de la otra vez, en particular, se puede sustituir una supremum \mathbb{R}\backslash \{0\} con uno sobre la unidad de la esfera.


Una manera fácil argumentar que el de arriba es de la contradicción. Por ejemplo, una dirección de la siguiente manera:

Supongamos que x^* satisface (*), pero y^*:=\frac{x^*}{||x^*||} no satisface (**). Entonces, existe alguna \hat{y}\neq y^* tal que ||\hat{y}||=1 y

||A\hat{y}||>||Ay^*||\Rightarrow \frac{||A\hat{y}||}{1}=\frac{||A\hat{y}||}{||\hat{y}||}>||Ay^*||=\left|\left|A\frac{x^*}{||x^*||}\right|\right|=\frac{||Ax^*||}{||x^*||}=\sup_{x\neq0}\frac{||Ax||}{||x||}

lo que da una contradicción.


EDIT: La \sup se ha tomado con el fin de hacer la función de \sigma, que se asigna desde el espacio vectorial real de n\times n matrices, M_n(\mathbb{R}),[0,\infty), y se define como

\sigma(A):=\sup_{x\neq 0}\frac{||Ax||}{||x||},

ser una norma (es decir, satisfacer la norma axiomas) en M_n(\mathbb{R}). Si dejamos caer el sup y en lugar de usar un fijo x, \sigma no satisface el primer axioma (\sigma(A)=0\Leftrightarrow A=0) más.

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