Espaces vectoriels normés Flashcards
S convexe
Ɐ A, B ∈ S, [AB] = { tA + (1-t)B, t ∈ [0; 1] } ⊂ S
N : E → ℝ norme
1) Ɐx∈E, N(x) ≥ 0
2) Ɐx∈E, N(x) = 0 => x = 0 (séparation)
3) Ɐx∈E, Ɐλ∈K, N(λx) = |λ|*N(x) (homogénéité)
4) Ɐ(x, y)∈E², N(x+y) ≤ N(x) + N(y)
f : ExE → ℝ produit scalaire
1) f bilinéaire
2) f symétrique : Ɐ(x, y)∈E², f(x, y) = f(y, x)
3) f positive : Ɐx∈E, f(x, x) ≥ 0
4) f définie : Ɐx∈E, f(x, x) = 0 => x = 0
Normes usuelles sur Kⁿ
||x||₁ = ∑ |xᵢ| ||x||₂ = √( ∑ |xᵢ|² ) ||x||∞ = max |xᵢ|
Normes sur C([a; b], K)
||f||₁ = ∫ |f(t)| dt ||f||₂ = √( ∫ |f(t)|² dt ) ||f||∞ = max |f(t)|
Inégalité Cauchy-Schwarz
Ɐ(x, y)∈E², |(x | y)| ≤ ||x||*||y||
Boule ouverte de rayon r > 0 et de centre a
B(a, r) = {x∈E, N(x-a) < r}
convexe
Diamètre de A
S(A) = sup N(x-y)
(un)n cv vers l
Ɐε>0, ∃n₀∈N, Ɐn∈N, n≥n₀ => N(un - l) ≤ ε
N et N’ normes équivalentes sur E
∃0 < α ≤ β, αN ≤ N’ ≤ βN
Théorème : Toutes les normes sont équivalentes sur un espace vectoriel de dimension finie
(un)n suite de E, (an)n suite de réels
un = O(an)
∃(M, n₀)∈RxN, Ɐn∈N, n≥n₀ => N(un) ≤ M*|an|
(un)n suite de E, (an)n suite de réels
un = o(an)
Ɐε>0, ∃n₀∈N, Ɐn∈N, n≥n₀ => N(un) ≤ ε*|an|
(un)n et (vn)n suites de E
un ∼ vn
(un - vn) = o(N(un))
V voisinage de x₀
∃r >0, B(x₀, r) ⊂ V
Si V, W ∈ V(x₀) alors V∩W ∈ V(x₀)
O est un ouvert
Ɐx∈O, ∃r >0, B(x, r) ⊂ O
Intersection finie d’ouverts est un ouvert
Union d’ouverts est un ouvert
F est un fermé
E\F est un ouvert
<=> pour toute suite (an)n de F qui converge vers l∈E alors l ∈ F
Intersection de fermés est un fermé
Union finie de fermés est un fermé
Intérieur de A
Å = {x∈E, ∃r >0, B(x, r) ⊂ A} (plus grand ouvert dans A)