맨위로가기

전집합

"오늘의AI위키"는 AI 기술로 일관성 있고 체계적인 최신 지식을 제공하는 혁신 플랫폼입니다.
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.

1. 개요

전집합은 위상 벡터 공간 V의 부분 집합 S⊆V가 선형 생성 Span(S)가 조밀 집합인 경우를 말한다. 즉, 임의의 벡터 v∈V 및 영벡터의 근방 U∋0에 대해, 유한 개의 벡터 s₁, ..., sₙ ∈ S와 스칼라 a₁, ..., aₙ ∈ K가 존재하여 a₁s₁ + ⋯ + aₙsₙ ∈ v + U를 만족해야 한다. 모든 흡수 집합은 전집합이며, 영벡터의 근방은 항상 전집합이다. 복소수 바나흐 공간 C([0,1];C)에서 다항식 함수들의 집합, 그리고 {f ∈ C([0,1];C) : f(0) = f(1)}에서 지수 함수들의 집합은 전집합의 예시이다.

광고

더 읽어볼만한 페이지

  • 함수해석학 - 섭동 이론
    섭동 이론은 정확히 풀리는 문제에 작은 변화가 있을 때 급수로 표현하여 근사해를 구하는 방법으로, 초기 해에 보정항을 더하는 방식으로 고전역학, 양자역학 등 다양한 분야에서 활용되며 섭동 형태와 적용 차수에 따라 구분된다.
  • 함수해석학 - 분포 (해석학)
    해석학에서 분포는 시험 함수 공간의 연속 쌍대 공간의 원소로 정의되며, 로랑 슈바르츠에 의해 정립되어 편미분 방정식의 해를 다루는 데 유용하고 미분 불가능하거나 특이점을 갖는 함수를 포함한 다양한 함수를 다루는 데 효과적인 일반적인 함수의 개념을 확장한 것이다.

2. 정의

위상체 K에 대한 위상 벡터 공간 V의 부분 집합 S⊆V가 다음 조건을 만족시키면, V의 전집합이라고 한다.


  • 선형 생성 Span(S)⊆V가 조밀 집합이다. 즉, 임의의 v∈V 및 영벡터의 근방 U∋0에 대하여, a₁s₁ + ⋯ + aₙsₙ ∈ v + U인 유한 개의 벡터 s₁, ..., sₙ ∈ S 및 스칼라 a₁, ..., aₙ ∈ K가 존재한다.

3. 예

모든 흡수 집합은 전집합이다. 특히, 영벡터의 근방은 항상 전집합이다.[3]

복소수 바나흐 공간 C([0,1];C)에서, 다항식 함수들의 집합 {x ↦ xⁿ : n ∈ N}는 전집합이다 (스톤-바이어슈트라스 정리).[3]

마찬가지로, 복소수 바나흐 공간 {f ∈ C([0,1];C) : f(0) = f(1)}에서, 지수 함수들의 집합 {x ↦ exp(2nπix) : n ∈ Z}는 전집합이다.[3]

참조

[1] 서적 A Modern Approach to Functional Integration https://archive.org/[...] Springer Science & Business Media 2010
[2] 웹사이트 Total set http://www.encyclope[...] Springer 2014-09-14
[3] 서적 Elements of mathematics. Topological vector spaces. Chapters 1–5 Springer 2003



본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.

문의하기 : help@durumis.com