Résumé
En analyse fonctionnelle (mathématique), la notion de base de Schauder est une généralisation de celle de base (algébrique). La différence vient du fait que dans une base algébrique, on considère des combinaisons linéaires finies d'éléments, alors que pour des bases de Schauder elles peuvent être infinies. Ceci en fait un outil plus adapté pour l'analyse des espaces vectoriels topologiques de dimension infinie, en particulier les espaces de Banach. Les bases de Schauder furent introduites en 1927 par Juliusz Schauder, qui explicita un exemple pour C([0, 1]). Soit X un espace de Banach sur R ou C. Une suite d'éléments de X est une base de Schauder de X si, pour tout x ∈ X, il existe une unique suite de scalaires telle que au sens de la convergence en norme dans X. Les scalaires sont alors appelés les coordonnées de x. Les bases de Schauder d'un espace vectoriel de dimension finie sur un corps topologique complètement valuable non discret, muni de l'unique topologie qui en fait un espace vectoriel topologique séparé, sont ses bases au sens algébrique. Une base algébrique d'un espace de Banach de dimension infinie n'est jamais dénombrable — c'est une conséquence du théorème de Baire — donc n'est pas une base de Schauder. Si X = c ou X = l, 1 ≤ p < +∞, la suite canonique (δ) définie par est une base de Schauder. En particulier (cas p = 2), une base hilbertienne d'un espace de Hilbert séparable est une base de Schauder. Le système de Haar forme une base de Schauder de L([0, 1]), 1 ≤ p < +∞. Le système trigonométrique forme une base de Schauder de L([0, 2π]), 1 < p < +∞. Pour p = 2, c'est une conséquence du théorème de Riesz-Fischer. L'espace C([0, 1]) des fonctions continues sur [0, 1], muni de la norme de la convergence uniforme, possède une base de Schauder. Si l'espace X a une base de Schauder, alors il est séparable et a la propriété d'approximation bornée (d'après le théorème de Banach-Steinhaus, les fonctions coordonnées forment une suite uniformément bornée de formes linéaires continues).
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Cours associés (10)
MATH-115(b): Advanced linear algebra II
L'objectif du cours est d'introduire les notions de base de l'algèbre linéaire et de démontrer rigoureusement les résultats principaux du sujet.
CS-308: Introduction to quantum computation
The course introduces the paradigm of quantum computation in an axiomatic way. We introduce the notion of quantum bit, gates, circuits and we treat the most important quantum algorithms. We also touch
ChE-201: Introduction to chemical engineering
Introduction to Chemical Engineering is an introductory course that provides a basic overview of the chemical engineering field. It addresses the formulation and solution of material and energy balanc
Afficher plus
Séances de cours associées (36)
Algèbre linéaire dans la notation de division
Couvre l'algèbre linéaire dans la notation Dirac, en se concentrant sur les espaces vectoriels et les bits quantiques.
Vibration des molécules diatomiques
Explore la vibration des molécules diatomiques AB et des séries de Fourier, en mettant l'accent sur les équations du mouvement et le théorème de Dirichlet.
Signaux et systèmes I: corrélation croisée et convolution
Explore la corrélation croisée, la détection de signal, les espaces de Hilbert, l'approximation orthogonale et la compression d'image à l'aide de DCT.
Afficher plus
Publications associées (53)
Concepts associés (9)
Espace de Hilbert
vignette|Une photographie de David Hilbert (1862 - 1943) qui a donné son nom aux espaces dont il est question dans cet article. En mathématiques, un espace de Hilbert est un espace vectoriel réel (resp. complexe) muni d'un produit scalaire euclidien (resp. hermitien), qui permet de mesurer des longueurs et des angles et de définir une orthogonalité. De plus, un espace de Hilbert est complet, ce qui permet d'y appliquer des techniques d'analyse. Ces espaces doivent leur nom au mathématicien allemand David Hilbert.
Espace de suites ℓp
En mathématiques, l'espace est un exemple d'espace vectoriel, constitué de suites à valeurs réelles ou complexes et qui possède, pour 1 ≤ p ≤ ∞, une structure d'espace de Banach. Considérons l'espace vectoriel réel R, c'est-à-dire l'espace des n-uplets de nombres réels. La norme euclidienne d'un vecteur est donnée par : Mais pour tout nombre réel p ≥ 1, on peut définir une autre norme sur R, appelée la p-norme, en posant : pour tout vecteur . Pour tout p ≥ 1, R muni de la p-norme est donc un espace vectoriel normé.
Espace de Hardy
Les espaces de Hardy, dans le domaine mathématique de l'analyse fonctionnelle, sont des espaces de fonctions analytiques sur le disque unité D du plan complexe. Soit f une fonction holomorphe sur D, on sait que f admet un développement en série de Taylor en 0 sur le disque unité : On dit alors que f est dans l'espace de Hardy H(D) si la suite appartient à l. Autrement dit, on a : On définit alors la norme de f par : La fonction appartient à H(D), par convergence de la série (série de Riemann convergente).
Afficher plus