4.3.1 | a,b∈A, 对任意 f∈Hol(a) 有 f(a)b=bf(a). |
4.3.2 | 1. | T∈B(X),Tx=αx,x=0,x∈X. 则对 f∈Hol(T),f(T)x=f(α)x. | 2. | f(σp(T))⊆σp(f(T)). | 3. | 如果 α∈σp(f(T)), 并且 α−f(z) 在 σ(T) 的每个分支上不恒为零, 则 α∈f(σp(T)). | 4. | 如果 f 在 σ(T) 的每个分支上都不为常数, 则 f(σp(T))=σp(f(T)). |
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4.3.3 | 设 H 是 Hilbert 空间, A∈B(H),f∈Hol(A). 则有 f(A)∗=f~(A∗), 其中 f~(z)=f(zˉ). |
4.3.4 | 设 H 是 Hilbert 空间, A∈B(H),f∈Hol(A). 若 A 正规, 则 f(A) 正规. |
4.3.5 | A 是 Banach 代数, I 是其真理想, a∈I,f∈Hol(a),f(0)=0. 证明 f(a)∈I. |
4.3.6 | A∈B(X), P 在 X 上可逆, f∈Hol(A). 则 f(PAP−1)=Pf(A)P−1. |
4.3.7 | A∈Mn(C),σp(A)={λ1,⋯,λm}, 其中 λi=λj,i=j. 设 Gi 是 λi 的开邻域, 且 Gi 两两不交. 记 ei 是 Gi 的特征函数, 则 ei(A) 是幂等元, 且 ∑iei(A)=I. 证明 1. | Ranei(A)=ker(λiI−A)n. | 2. | Cn=⨁iRan(ei(A))=⨁iker(λiI−A)n. | 3. | A 相似于矩阵 A1⊕⋯⊕Am, Ai 阶数为 dimker(λiI−A)n, 且 σp(Ai)={λi}. | 4. | 若 f∈Hol(A), 则f(A)=λi∈σ(A)∑k=0∑nk!f(k)(λi)(A−λi)kei(A). |
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4.3.8 | 设 A∈B(X), 若存在多项式 P(z) 使得 P(A)=0, 则 (i) | σ(A)=σp(A)⊆Z(P); | (ii) | A 有极小多项式 r; | (iii) | 设 f 是 σ(A) 某邻域 G 上的解析函数, 验证存在多项式 q 满足 degq<degr, 以及 G 上的解析函数 g, 使得 f(z)=q(z)+r(z)g(z),f(A)=q(A). |
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4.3.9 | a∈A. 设 τ:Hol(a)→A 是一个代数同态, 满足: (i) | τ(1)=1; | (ii) | τ(z)=a; | (iii) | G 为 C 上的开集, σ(a)⊆G. f1,f2,⋯ 是 G 上解析函数且在其紧子集上一致收敛至 f, 则成立 τ(fn)→τ(f). |
证明 τ(f)=f(a). |
4.3.10 | 设 A 是 Banach 代数, a∈A. Ca 表示代数 {f(a)∣f∈Hol(a)} 在 A 中的闭包. 证明 1. | Ca 是一个交换 Banach 代数. | (i) | σ(a)=σ∗(a). 其中 σ∗(a) 表示 a 在代数 Ca 中的谱. | (ii) | 对任何 b∈Ca,σ(b)=σ∗(b). | (iii) | 代数 Ca 的极大理想空间通过如下给定对应与 a 的谱 σ(a) 一致:φ↦φ(a). |
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4.3.11 | 设 A 是 Banach 空间 X 上一个拟线性算子:n→∞lim∥Tn∥n1=0x∈X,x=0. 证明0≤λ→0limlog∥(λ−A)−1∥log∥∥(λ−A)−1x∥∥≤1. |
P173.2 | 定义酉算子 U:L2(R)→L2(R),f(t)→f(t+1). 给出 U 的谱及谱分解.
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证: | 对于 Schwartz 函数 f, (Uf)∧(t)=e2πitf^(t). 记 φ(x)=e2πix, Mφ 为相应的乘法算子. 则在 L2(R) 中, U=F−1MφF. 从而 σ(U)=σ(Mφ)=essrange(φ)=S1. 定义谱测度 E(ω)=Mχφ−1(ω), ω 为 S1 的可测子集. 则 ∫S1χωdEf,g=⟨E(ω)f,g⟩=∫Rχω∘φfgˉdt. 用简单函数逼近可知, ∫S1zdEf,g=∫Rz∘φfgˉdt=∫Rφfgˉdt.
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P173.4 | 设 H 是可分 Hilbert 空间, 证明集 {A∈B(H)∣0≤A≤I} 的端点正是投影.
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证: | P=0 显然为端点. 下面考虑投影 P=0, 假设 P=tA1+(1−t)A2,t∈(0,1),0≤Ai≤I, 我们通过证明 Ai∣Ran(P)⊥=0,Ai∣Ran(P)=I 来证明 P=Ai,i=1,2, 从而导出矛盾. 对 x∈Ran(P)⊥,⟨Px,x⟩=0, 因此 t⟨A1x,x⟩+(1−t)⟨A2x,x⟩=0. 由于 ⟨Aix,x⟩=∥Ai21x∥2, 可见 Aix=0,i=1,2. 对 x∈Ran(P),(I−P)x=0, 类似上述情形可以证明 Ai=I,I=1,2. 对于这一集合的端点 A, 要证 A 为投影, 只需证 A2=A. 注意到 A=22A−A2+2A2, 由 2x−x2≤1,x∈R, 可见 2A−A2≤I. 由于 A 为端点, 从而 2A−A2=A2, 即证.
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P173.5 | A 正规, 则存在酉算子 U, A=U∣A∣.
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证: | 定义 ψ(z)={∣z∣z, 1,z=0z=0, 则 z=ψ(z)∣z∣. 作 Borel 函数演算, 可见 A=ψ(A)∣A∣, 由 ψψˉ=∣ψ∣2=1, 可见 ψ(A) 为酉算子.
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P185.7 | |
证: | 定义 ϕ(z)={∣z∣z, 0,z=0z=0. 记 W′=ϕ(A), 则由函数演算, W′∣A∣=A. 下面证明这给出了极分解: 首先, 显然有 W′∣Ran(∣A∣)=W∣Ran(∣A∣), 由 χ{0}ϕ=0, 可见 RanE({0})⊂kerϕ(A),(Ran(∣A∣))⊥=ker(∣A∣)=ker(∣z∣)(A)=RanE({0}). 因此 W′∣Ran(∣A∣)⊥=0. 即 A=W′∣A∣ 给出了极分解.
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P185.8 | von Neumann 代数 A 中投影算子的线性组合全体在 A 中按范数稠密.
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证: | A 中元素可写成自伴元的线性组合, 因此只需考虑自伴算子 A=∫σ(A)zdE. 下面我们证明 E(ω)∈A, 如果我们证明了此, 用简单函数逼近可知 A∈A. 由 von Neumann 代数的定义, 只需证 E(ω)∈A′′. 任取 T∈A′, 则 TA=AT,∀A∈A, 从而 TE(ω)=E(ω)T, 即 E(ω)∈A′′. |
P160.1 | 如果 A 的一个态 φ 是 Σ(A) 的端点, 称 φ 是纯的. 证明: 如果 A 是交换的, 那么 φ 是纯的当且仅当 φ 是可乘的.
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证: | 由 Gelfand-Naimark 定理, 可设 A=C(X), 其中 X 为紧 Hausdorff 空间. 由 Riesz 表示定理, 可知 Σ(A) 即为 X 上的正则 Borel 概率测度全体, 则我们断言任一 φ∈Σ(A) 是单点支撑的 Dirac 测度. 否则, φ0 支撑在至少两个点, 由 Urysohn 引理, 可以找连续函数分离这两个点, 从而可以证明 φ0 不是端点.(细节留给读者) 我们知道, C(X) 上的可乘线性泛函全体正是 {δx:x∈X}, 从而完成了证明. |
P161.4 | A 为 C∗-代数, 则 a∈A+ 当且仅当对于每一个态 φ,φ(a)≥0.
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证: | “⇐”: 由于 φ(a∗)=φ(a)=φ(a), 且态分离点, 可见 a=a∗. 考虑由 1,a 生成的 C∗-代数 C∗(a), 这是一个交换 C∗-代数, 由定理 4.4.9, σA(a)=σC∗(a)(a). 由于 C∗(a) 上的可乘线性泛函可以延拓为 A 上的态, 从而对于可乘泛函 φ,φ(a)≥0, 从而 σC∗(a)(a)⊆[0,∞), 即证.
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P161.5 | 如果 a 是 A 的正规元, 证明: {φ(a):φ∈Σ(A)}=con(σ(a)), 这里 con(σ(a)) 表示 σ(a) 的闭凸包.
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证: | 由于 C∗(a) 上的态可以延拓为 A 上的态, 且 A 上的态限制在 C∗(a) 上也成为 C∗(a) 上的态, 因此 {φ(a):φ∈Σ(A)}={φ(a):φ∈Σ(C∗(a))}. 由 P160 习题 1 及 Krein-Milman 定理, Σ(C∗(a))=con{φ:φ∈ΔC∗(a)}, 从而 {φ(a):φ∈Σ(A)}=con{φ(a):φ∈ΔC∗(a)}=con(σ(a)).
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P184.1 | 设 S 是 Hilbert 空间 H=span{en:n≥0} 上重数为 1 的单向移位, 证明: W∗(S)=B(H), 这里 W∗(S) 表示由 S 生成的 C∗-代数的 WOT-闭包.
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证: | 记 A=W∗(S), 我们断言 A′=C⋅I. 如果我们证明了此, 则由 von Neumann 定理, A=A′′=B(H). 对 A∈A′,A 与 e0⟨⋅,e0⟩=S∗S−SS∗ 交换, 从而 Ae0⟨⋅,e0⟩=e0⟨A⋅,e0⟩. 在 e0 上取值可知 A(e0)=λe0, 其中 λ=⟨Ae0,e0⟩. 则 Aen=ASne0=SnAe0=λSne0=λen, 这意味着 A=λI, 即证.
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P173.6 | 设 (Ω,B,E,H) 是一个谱测度空间, f 是 Ω 上一个复的可测函数. 令 Df={x∈H:∫Ω∣f∣2dEx,x<∞}. 证明: (i)Df 是 H 的一个稠子空间; (ii) 如果 x,y∈H, 那么 ∫Ω∣f∣d∣Ex,y∣≤∥y∥(∫Ω∣f∣dEx,x)21; (iii) 如果 f 是有界的, 并且记 w=π(f)z, 那么 dEx.w=fdEx.w.
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证: | (i) 记 ωn:={η∈Ω:∣f(η)∣≤n},xn:=E(ωn)x. 由于 ⋃nωn=Ω, 于是 E(ω)x→x. 下面只需证明 xn∈Df,∀n, 即 ∫Ω∣f∣2dExn,xn<∞. 由 Exn,xn(ω)=⟨E(ω)xn,xn⟩=⟨E(ω∩ωn)x,x⟩, 可见 ∫Ω∣f∣2dExn,xn=∫ωn∣f∣2dEx,x<∞ (ii) 只需证明此不等式对简单函数成立, 进一步, 只需证对 f=χω 成立. ∫χωd∣Ex,y∣=∣Ex,y∣(ω)=sup{i=1∑n∣Ex,y(Δi)∣:ω=i=1⨆nΔi}. i=1∑n∣Ex,y(Δi)∣=∑∣⟨E(Δi)x,E(Δi)y⟩∣≤∑∥E(Δi)x∥⋅∥E(Δi)y∥≤(∑∥E(Δi)x∥2)21(∑∥E(Δi)y∥2)21≤∥E(ω)x∥⋅∥y∥.即证. (iii) 对 ω 可测, ∫χωdEx,w=Ex,w(ω)=⟨E(ω)x,w⟩=⟨E(ω)x,π(f)z⟩=⟨π(f)E(ω)x,z⟩=⟨π(fχω)x,z⟩=∫χωfdEx,z, 即证.
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P174.7 | 在习题 6 的基础上证明: 对每个复的可测函数 f, 在 Hilbert 空间 H 上存在唯一的闭的稠定算子 π(f), 其定义域是 Df, 该算子由下式唯一确定: ⟨π(f)x,y⟩=∫ΩfdEx,y,x∈Df,y∈H. 且此算子满足 ∥π(f)x∥2=∫Ω∣f∣2dEx,x,x∈Df.
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证: | 对 x∈D, 定义 Λ:H→C,y↦∫ΩfdEx,y, 由习题 6 知 Λ 是有界共轭线性算子, 从而由 Riesz 表示定理知, 存在 π(f), 使得 ⟨π(f)x,y⟩=∫fdEx,y. 不难看出 π(f),π 为线性算子. 记 yn:=π(fχωn), 则 ⟨π(f)x,yn⟩=∫fdEx,yn=∫∣f∣2dEx,x→∫∣f∣2dEx,x. 下面我们证明 yn 弱收敛到 π(f)x. 若能证明此, 则可见 ∥π(f)x∥2=∫Ω∣f∣2dEx,x,x∈Df. 对 y∈H, 考虑∣⟨yn−π(f)x,y⟩∣=∣⟨π(fχωn)x,y⟩−⟨π(f)x,y⟩∣=∣∣∫fχωncdEx,y∣∣≤∥y∥(∫ωnc∣f∣2dEx,x)21→0.即证. 下证 π(f) 是闭算子. 即若 xn∈Df,xn→x,π(f)xn→y, 要证 (1)x∈Df,(2)π(f)x=y. (1) 对 ω∈B, ∣Exn,xn(ω)−Ex,x(ω)∣≤∣⟨E(ω)(xn−x),xn⟩∣+∣⟨E(ω)x,xn−x⟩∣≤2max∥xn∥⋅∥xn−x∥→0.则∫∣f∣2dEx,x=m∑∫Fm∣f∣2dEx,x=m∑n→∞lim∫Fm∣f∣2dExn,xn≤n→∞liminfm∑∫Fm∣f∣2dExn,xn=n→∞liminf∫∣f∣2dExn,xn=n→∞liminf∥π(f)xn∥2<∞.其中小于等于号利用了 Fatou 引理. 从而 x∈Df. (2) 即要证 ∫∣f∣2dExn−x,xn−x→0. 类似 (1) 中分析可知,∫∣f∣2dExn−x,xn−x≤m→∞liminf∫∣f∣2dExn−xm,xn−xm=m→∞liminf∥π(f)(xn−xm)∥2.由于 {π(f)xn} 为 Cauchy 列, 可见 n→∞lim∫∣f∣2dExn−x,xn−x=0.
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P153 | (顶上的练习) 称形如 f(t)=∑k=1nckeibkt,bk∈R,ck∈C 的函数为 R 上的三角多项式, 记 A 为三角多项式全体在最大模范数下的完备化, 在复共轭下 A 成为交换的 C∗-代数. 证明其极大理想空间 Δ 上有自然的群结构, 且 R 作为其子群是一个稠子群.
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证: | 记 R:=Rd:={ϕ:Rd→T,ϕ(x+y)=ϕ(x)ϕ(y)}, 赋予点态收敛拓扑. 下证 Δ 同胚于 R. 设 τ:Δ→R, 对于 ψ∈Δ, 设 τ(ψ):R→T,x↦ψ(eixt), 其中 t 为多项式的未定元. 不难验证 τ(ψ)∈R; 由于 eixt 为酉元, 可见 ψ(eixt)∈T. 从而 τ 良定. 验证 τ 连续: 对于 Δ 中的网 {ψα},ψα→ψ, 我们有 ψα(eixt)→ψ(eixt), 从而 τ(ψα)→τ(ψ), 即 τ 连续. 验证单射: 若 τ(ψ1)=τ(ψ2), 则对任一三角多项式 P, ψ1(P)=ψ2(P), 可见 ψ1=ψ2. 验证满射: 对于 φ∈R, 要找 ψ 使得 τ(ψ)=φ. 由 τ 的定义可见 ψ(eixt)=φ(x), 从而可以得到 ψ 在三角多项式全体上的取值, 下面要证明: 对于三角多项式 P, ∣φ(P)∣≤∥P∥, 从而将 ψ 延拓为 A 上的可乘泛函, 这需要用到如下的 Kronecker 定理: 对于 x1,…xn∈R, 映射 β:R→Tn:t↦(eix1t,…,eixnt). 若 {x1,…,xn} 为 Q-线性无关, 则 β(R) 在 Tn 中稠密. 设 P(t)=n=1∑Naneixnt. 不难发现存在 {y1,…yM}⊆R,Q-线性无关且 xn∈spanZ{y1,…yM}. (可以先找极大 Q-无关组, 再提取公因子来实现). 设 xn=∑cnmym, ∀0<ε≪1, 存在 t∈R 使得 ∣eiynt−φ(yn)∣<ε. 注意到∣eixnt−φ(xn)∣=∣∣m=1∏M(eiymt)cnm−m=1∏Mφ(yn)cnm∣∣,从而可见存在不依赖于 ε 的常数 C, 使得 ∣eixnt−φ(xn)∣<Cε, 于是可见 ∣φ(P)∣≤∥P∥+Cε. 由 ε 的任意性即证. 由 Δ 紧且 R 为 Hausdorff 空间, 可见 τ 为同胚.
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P156.6 | 参考 https://www.bilibili.com/read/cv11150434?spm_id_from=333.999.0.0
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