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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:何が箱位相と直積位相でのR^ωのR^∞の閉包か?)
R^∞ の箱位相と直積位相における閉包の求め方とは?
このQ&Aのポイント
- R^∞はR^ωの部分集合で、やがて0になる数列からなる集合です。
- R^∞の箱位相と直積位相における閉包は、それぞれA=R^∞, B=R^ωとなります。
- 直積位相と箱位相の関係は、T_p ⊂ T_bとなります。
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質問者が選んだベストアンサー
箱の方はおかしいです. V=(-ε_1,ε1)×(-ε_2,ε_2)×… ではなく V=(x_1-ε_1,x_1+ε1)×(x_2-ε_2,x_2+ε_2)×… でしょうか. 0ではない各成分の,その成分での十分小さい近傍をとることで R^∞とは交わらない近傍を確保できます. 後半の直積に関しては 直積位相の定義をしっかりみなしましょう. R^ωのSは,R x R x ・・・x π_λ^{-1}U_λ x ・・・x R x ・・・ のように一個だけが「小さい」のです. 可算無限個だということに注意. さて開基の定義にしっかり「有限」とあります. この「有限個」の共通部分には どんなに頑張っても「有限個」のπ_λ^{-1}U_λしかありません. そのような「有限個」の「最大の添え字」nをとれば ヒントのように処理できます. ポイントは「無限個の直積」であることと, 位相の定義においては「有限個の共通部分が開集合」であることです. 有限次元ではこういうことは起こりません.
お礼
> 箱の方はおかしいです. > V=(-ε_1,ε1)×(-ε_2,ε_2)×… > ではなく > V=(x_1-ε_1,x_1+ε1)×(x_2-ε_2,x_2+ε_2)×… > でしょうか. なるほど。ありがとうございます。これならε_1,ε_2,…を十分小さく取れば0を含みませんね。 > 後半の直積に関しては > 直積位相の定義をしっかりみなしましょう. > R^ωのSは,R x R x ・・・x π_λ^{-1}U_λ x ・・・x R x ・・・ > のように一個だけが「小さい」のです. そうですね。確かにSの元は一個(ひと項)だけが「小さい」ですね。 > 可算無限個だということに注意. > さて開基の定義にしっかり「有限」とあります. > この「有限個」の共通部分には > どんなに頑張っても「有限個」のπ_λ^{-1}U_λしかありません. > そのような「有限個」の「最大の添え字」nをとれば > ヒントのように処理できます. なるほど。一個だけが「小さい」Sの元達 R x R x ・・・x π_λ^{-1}U_λ x ・・・x R x ・・・ の有限個の共通部分は有限個だけが「小さい」 R×R×…×R×π_λ1^-1U_λ1×…×R×…×R×π_λ2^-1U_λ2 ×R×……×R×π_λn^-1U_λn×R×…… …(1) のような形の元の集合がT_pなのですね。 したがって ∀x=(x_1,x_2,…)∈R^ωを取ると直積位相におけるxの任意の近傍Vを取ると Vは(1)の形をしてるのである自然数nに対し,{x_1}×{x_2}×…×{x_n}×R^ω⊂Vと書けますね。 あとはR^∞の元は有限個の項が非零で無限個の項が0なので R^∞∩{x_1}×{x_2}×…×{x_n}×R^ω≠φとなり得りますね。 よってR^∞∩V≠φである。