数学代写|泛函分析代写Functional Analysis代考|MATH4010 The Von Neumann Bicommutant Theorem

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泛函分析functional analysis是数学分析的一个分支,其核心是研究具有某种极限相关结构(如内积、规范、拓扑等)的向量空间以及定义在这些空间上并在适当意义上尊重这些结构的线性函数。函数分析的历史根源在于对函数空间的研究,以及对函数变换属性的表述,例如将傅里叶变换作为定义函数空间之间的连续、单元等算子的变换。这一观点对微分和积分方程的研究特别有用。

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数学代写|泛函分析代写Functional Analysis代考|MATH4010 The Von Neumann Bicommutant Theorem

数学代写|泛函分析代写FUNCTIONAL ANALYSIS代考|The Von Neumann Bicommutant Theorem

In this section we prove a result of fundamental importance in the theory of operator algebras, von Neumann’s celebrated bicommutant theorem. We also start the proof, to be completed in the next chapter, of the identification of the bicommutant of a single selfadjoint operator on a separable Hilbert space as being precisely the bounded functional calculus of this operator.
We begin by introducing the relevant terminology.

Definition $9.25$ (Commutant). The commutant of a subset $\mathscr{T} \subseteq \mathscr{L}(H)$ is the set
$$
\mathscr{T}^{\prime}:={S \in \mathscr{L}(H): S T=T S, \quad T \in \mathscr{T}} .
$$
The bicommutant of a subset $\mathscr{T} \subseteq \mathscr{L}(H)$ is the set $\mathscr{T}^{\prime \prime}:=\left(\mathscr{T}^{\prime}\right)^{\prime}$

Definition 9.26 (Strong and weak operator topologies). The strong operator topology on $\mathscr{L}(H)$ is the smallest topology $\tau$ on $\mathscr{L}(H)$ with the property that the linear mapping $T \mapsto T x$ is continuous for all $x \in H$. The weak operator topology on $\mathscr{L}(H)$ is the smallest topology $\tau$

on $\mathscr{L}(H)$ with the property that the linear mapping $T \mapsto(T x \mid y)$ is continuous for all $x, y \in H$.

Definition $9.26$ has natural counterparts for $\mathscr{L}(X)$ with $X$ a Banach space, but this will not be needed.

In the same way as was explained in Section $4.6$ for the weak and weak ${ }^*$ topologies, the strong operator topology is generated by the sets of the form
$$
\left{T \in \mathscr{L}(H):\left|\left(T-T_0\right) x\right|<\varepsilon\right} $$ with $\varepsilon>0, x \in H$, and $T_0 \in \mathscr{L}(H)$, and likewise the weak operator topology is generated by the sets of the form
$$
\left{T \in \mathscr{L}(H):\left|\left(\left(T-T_0\right) x \mid y\right)\right|<\varepsilon\right} $$ with $\varepsilon>0, x, y \in H$, and $T_0 \in \mathscr{L}(H)$.

数学代写|泛函分析代写FUNCTIONAL ANALYSIS代考|Application to Orthogonal Polynomials

In this final section we present an interesting application of the spectral theorem to orthogonal polynomials. Let $\mu$ be a Borel measure on the real line satisfying the condition
$$
\int_{-\infty}^{\infty}|x|^n \mathrm{~d} \mu(x)<\infty, \quad n \in \mathbb{N} .
$$
We further assume that the support of $\mu$ is not a finite set. Suppose that $\left(p_n\right){n \in \mathbb{N}}$ is a sequence of polynomials with real coefficients satisfying the following two assumptions: (i) for all $n \in \mathbb{N}$ we have $\operatorname{deg}\left(p_n\right)=n$; (ii) for all $m, n \in \mathbb{N}$ with $m \neq n$ we have the orthogonality relation $$ \int{-\infty}^{\infty} p_m(x) p_n(x) \mathrm{d} \mu(x)=0 .
$$
For $n=0$, (i) is understood to mean that $p_0 \not \equiv 0$. By linearity, (i) and (ii) imply
$$
\int_{-\infty}^{\infty} x^m p_n(x) \mathrm{d} \mu(x)=0 \quad \text { whenever } m<n
$$

数学代写|泛函分析代写Functional Analysis代考|MATH4010 The Von Neumann Bicommutant Theorem

泛函分析代写

数学代写泛函分析代写FUNCTIONAL ANALYSIS代考|The Von Neumann Bicommutant Theorem


在本节中, 我们证明了在算子代数理论中具有根本重要性的结果,即冯诺依曼著名的双交换定理。我们还将
开始证明,将在下一章中完成, 证明可分离希尔伯特空间上单个自伴随算子的双交换正是该算子的有界泛函 演算。
我们首先介绍相关的术语。
定义 $9.25$ (通勤者)。子集的交换子 $\mathscr{T} \subseteq \mathscr{L}(H)$ 是集合
$$
\mathscr{T}^{\prime}:=S \in \mathscr{L}(H): S T=T S, \quad T \in \mathscr{T} .
$$
子集的双交换 $\mathscr{T} \subseteq \mathscr{L}(H)$ 是集合 $\mathscr{T}^{\prime \prime}:=\left(\mathscr{T}^{\prime}\right)^{\prime}$
定义 $9.26$ (强和弱算子拓扑)。强算子拓扑 $\mathscr{L}(H)$ 是最小的拓扑 $\tau$ 上 $\mathscr{L}(H)$ 具有线性映射的性质 $T \mapsto T x$ 对所有人都是连续的 $x \in H$. 弱算子拓扑 $\mathscr{L}(H)$ 是最小的拓扑 $\tau$
上 $\mathscr{L}(H)$ 具有线性映射的性质 $T \mapsto(T x \mid y)$ 对所有人都是连续的 $x, y \in H$.
定义 $9.26$ 有天然对应物 $\mathscr{L}(X)$ 和 $X$ 一个 Banach 空间, 但这不是必需的。
与第 1 节中解释的方式相同 $4.6$ 对于弱者和弱者 ${ }^*$ 拓扑,强算子拓扑由以下形式的集合生成
和 $\varepsilon>0, x \in H$, 和 $T_0 \in \mathscr{L}(H)$, 同样弱算子拓扑是由形式的集合生成的 和 $\varepsilon>0, x, y \in H$, 和 $T_0 \in \mathscr{L}(H)$.


数学代写泛函分析代写FUNCTIONAL ANALYSIS代考|Application to Orthogonal Polynomials


在最后一节中, 涐们提出了谱定理在正交多项式中的一个有趣应用。让 $\mu$ 是满足条件的实线上的 Borel 测度
$$
\int_{-\infty}^{\infty}|x|^n \mathrm{~d} \mu(x)<\infty, \quad n \in \mathbb{N}
$$
我们进一肯假设支持 $\mu$ 不是有限集。假设 $\left(p_n\right) n \in \mathbb{N}$ 是具有满足以下两个假设的实系数的多顶式序列: (i) 对于所有 $n \in \mathbb{N}$ 我们有 $\operatorname{deg}\left(p_n\right)=n$; (ii) 为所有人 $m, n \in \mathbb{N}$ 和 $m \neq n$ 我们有正交关系
$$
\int-\infty^{\infty} p_m(x) p_n(x) \mathrm{d} \mu(x)=0
$$
为了n $n=0$, (i) 被理解为意唗着 $p_0 \neq 0$. 通过线性, (i) 和 (ii) 意哇着
$$
\int_{-\infty}^{\infty} x^m p_n(x) \mathrm{d} \mu(x)=0 \quad \text { whenever } m<n
$$

数学代写|泛函分析代写Functional Analysis代考

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。



博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。



微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。



计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。



MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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