[实变函数]2.1 度量空间 (metric space), $n$ 维 Euclidean 空间
1 回忆: $$\bex \lim_{n\to\infty}a_n=a\lra \forall\ \ve>0,\ \exists\ N,\ \forall\ n\geq N,\mbox{ 有 }|a_n-a|<\ve. \eex$$
$\bbR$ 中有 ``距离'' (可以衡量两数的接近程度, 这里是绝对值) 的概念.
2 拓广: 设 $X$ 是一个集合, $d:X\times X\to [0,\infty)$ 满足
(1) 正定性 (positivity): $d(x,y)\geq 0$, $d(x,y)=0\lra x=y$;
(2) 对称性 (symmetry): $d(x,y)=d(y,x)$;
(3) 三角不等式 (triangle inequality): $d(x,y)\leq d(x,z)+d(z,y)$;
则称 $d$ 为 $X$ 上的一个距离 (distance),
$(X,d)$ 称为度量空间 (metric space).
3 对称性 $+$ 三角不等式 $\lra$ $d(x,y)\leq d(x,z)+d(y,z)$.
证明: $ra$ 显然.
$\la$ 取 $z=x$, 有 $$\bex d(x,y)\leq d(x,x)+d(y,x)\ra d(x,y)\leq d(y,x). \eex$$
互换 $x,y$ 的位置而得 $d(x,y)=d(y,x)$.
4 若 $(X,d)$ 是度量空间, $\vno \neq Y\subset X$, 则 $(Y,d)$ 于是度量空间, 称为 $(X,d)$ 的子
空间.
5 例: 在 $\bbR^n$ 中, 对 $$\bex x=(x_1,\cdots,x_n),\quad y=(y_1,\cdots,y_n), \eex$$
定义 $$\bex d(x,y)=\sez{\sum_{i=1}^n (x_i-y_i)^2}^{1/2}, \eex$$
则 $(\bbR^n,d)$ 为度量空间, 称为 $n$ 维 Euclidean 空间, $d$ 称为 Euclidean 距离.
6 邻域、极限及其他.
(1) $U(P_0,\delta)=U(P_0)=\sed{P; d(P,P_0)<\delta}$.
(2) $$\bex \lim_{n\to\infty}P_n=P_0\lra \forall\ \ve>0,\ \exists\ N,\ \forall\ n\geq N,\mbox{ 有 }P_n\in U(P_0,\ve). \eex$$
(3) $$\bex d(A,B)=\inf_{P\in A,Q\in B}d(P,Q);\quad diam(E)=\sup_{P\in E,Q\in E}d(P,Q). \eex$$
(4) $$\beex \bea E\mbox{ 有界}&\lra diam(E)<\infty\\ &\lra \exists\ R>0,\ \forall\ x\in E,\ d(x,0)<R. \eea \eeex$$
(5) $n$ 为开、闭区间为 $$\bex \prod_{i=1}^n (a_i,b_i),\quad \prod_{i=1}^n [a_i,b_i], \eex$$
它们都有 ``体积'' $\dps{\prod_{i=1}^n (b_i-a_i)}$.
[实变函数]2.1 度量空间 (metric space), $n$ 维 Euclidean 空间的更多相关文章
- n维立体空间建模
n维立体空间建模,基于网格技术,将整个地球信息整体封装,初始进行网格化,选取某一个网格,进行迭代, 迭代的子项依然是网格,迭代的次数为k,网格最终大小可以指定,这种指定决定了立体块的细化率,假设 ...
- Metric space,open set
目录 引入:绝对值 度量空间 Example: 开集,闭集 引入:绝对值 distance\(:|a-b|\) properties\(:(1)|x| \geq 0\),for all \(x \in ...
- 论文笔记:(NIPS2017)PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
目录 一. 存在的问题 1.提取局部特征的能力 2.点云密度不均问题 二.解决方案 1.改进特征提取方法: (1)采样层(sampling) (2)分组层(grouping) (3)特征提取层(fea ...
- 关于n维和n-1维欧式空间
我们从小就说,"点动成线,线动成面,面动成体",其中的空间的概念到底是啥?之前没有好好想过,在机器学习中多次遇到"空间"."超平面",&qu ...
- Gram 矩阵与向量到子空间的距离
设 $W$ 是 $n$ 维 Euclidean 空间 $V$ 的子空间, $\beta\in V$, 定义 $\beta$ 到 $W$ 的距离 $$\bex \rd (\beta,W)=|\bet ...
- UVA 11297 线段树套线段树(二维线段树)
题目大意: 就是在二维的空间内进行单个的修改,或者进行整块矩形区域的最大最小值查询 二维线段树树,要注意的是第一维上不是叶子形成的第二维线段树和叶子形成的第二维线段树要 不同的处理方式,非叶子形成的 ...
- 【转载】VC维的来龙去脉
本文转载自 火光摇曳 原文链接:VC维的来龙去脉 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number o ...
- 机器学习基石的泛化理论及VC维部分整理(第五讲)
第五讲 Training versus Testing 一.问题的提出 \(P_{\mathcal{D}}\left [ BAD \mathcal{D} \right ] \leq 2M \cd ...
- c中使用malloc动态申请二维数组
前言 今天写代码的时候,想要动态的申请一个二维数组空间,思索了一段时间才写出来,这里记录一下吧,以后就不至于再浪费时间了.下面以申请int型数组作为例子: 申请一维数组 一维数组的数组名可以看成数组起 ...
随机推荐
- AFN网络状态的时时监控以及网络的判断、
//3.判断网络状况 AFNetworkReachabilityManager *netManager = [AFNetworkReachabilityManager sharedManager ...
- 黑马程序员——JAVA基础之多线程的线程间通讯等
------- android培训.java培训.期待与您交流! ---------- 线程间通讯: 其实就是多个线程在操作同一个资源,但是动作不同. wait(); 在其他线程调用此对象的notif ...
- E:nth-child(n)实现奇偶匹配
<style> li:nth-child(2n){color:#f00;} /* 偶数 */ li:nth-child(2n+1){color:#000;} /* 奇数 */ </s ...
- 论文笔记之:RATM: RECURRENT ATTENTIVE TRACKING MODEL
RATM: RECURRENT ATTENTIVE TRACKING MODEL ICLR 2016 本文主要内容是 结合 RNN 和 attention model 用来做目标跟踪. 其中模型的组成 ...
- 虚拟化之vmware-截图解释
故障检测和主机网络隔离 代理会相互通信,并监控群集内各台主机的活跃度.默认情况下,此操作通过每秒交换一次检测信号来完成.如 果15 秒过去后仍未收到检测信号,而且 ping 不到该主机,则系统会声明该 ...
- unity, Animation crossfade需要两动画在时间上确实有交叠
unity现在播动画都用Animator了,但公司的老项用的还是Animation,今天遇到一个bug,是两个动画的衔接处不连贯. 最后发现是由于A动画已经播完之后B动画才开始播,而且还用了cross ...
- OpenJudge计算概论-矩阵归零消减序列和
矩阵归零消减序列和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 给定一个n*n的矩阵( <= n <= ,元素的值都是非负整数).通过n-1次实施下述过程,可把这个矩阵转 ...
- elasticsearch 跨网段组集群
elasticsearch 是非常流行的全文搜索引擎,但网上的教程多是初次使用,并没有一些高级用法demo.这次遇到需要跨网段组网问题,自己摸索了文档很久,发现确实可行,于是着手做了个实验,最终实验成 ...
- hadoop(四): 本地 hbase 集群配置 Azure Blob Storage
基于 HDP2.4安装(五):集群及组件安装 创建的hadoop集群,修改默认配置,将hbase 存储配置为 Azure Blob Storage 目录: 简述 配置 验证 FAQ 简述: hadoo ...
- [oracle] ORA-08002:序列XXXXXXX.CURRVAL尚未在此进程中定义
出现 ORA-08002: 序列XXXXXXX.CURRVAL 尚未在此进程中定义. 导致原因:因为是首次查询序列的当前值,内存中之前并没有缓存序列的任何值,所以需要先查询 一下序列的下一个值(此时, ...