※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:局所凸位相線形空間の微分について)
局所凸位相線形空間の微分について
Vを完備な局所凸位相線形空間(基本近傍系として凸近傍が取れる位相線形空間)とする。a, bは実数。
X:[a, b]→Vを連続関数とし、lim h→0 (X(λ+h) - X(λ)) /h = X’(λ) が存在するものとする。
このとき、 X’(λ) = 0 ∀λ∈[a, b] ならば、Xは[a, b]上定数であることを示せ。
微分積分では当たり前の話で、ロル定理と平均値の定理を使って証明しましたが、局所凸位相線形空間となると、どう証明すればよいのかがわかりません。
微分積分と同じように考えていくと、ロル定理が、コンパクト上の関数は最大値と最小値が存在することを利用して証明しますが、局所凸空間では、最大とか最小とかがそもそもない気がして詰まってしまいました。
局所凸位相線形空間を専門に使っている方ならば、当たり前のことだと思いますので、証明の概略でもよいので教えてくれませんか。
お礼
ご回答、ありがとうございます。 いろいろ、添え字が複雑ですが、大体、以下の感じでしょうか。 ∀λ,μ(λ<μ)∈[a,b]に対して、λ_0=λ、λ_1、・・・、λ_n=μ、が存在して、 (X(λ_i+1)-X(λ_i))/(λ_i+1 - λ_i)∈U となるような、[λ,μ]の分割が存在する。 Σ(λ_i+1 - λ_i)/(μ-λ)=1であるから、Uの凸性から、 Σ((λ_i+1 - λ_i)/(μ-λ)) * ((X(λ_i+1)-X(λ_i))/(λ_i+1 - λ_i))) = (X(μ)-X(λ))/(μ-λ)∈U となる。ここで、Uは任意の0の凸近傍であるから、X(μ)=X(λ)となる。 実際、もし、X(μ)≠X(λ)とすると、T_1の分離条件より、(X(μ)-X(λ))/(μ-λ)を含まない0の凸近傍が存在することになり矛盾する。 (位相ベクトル空間では、T_1分離条件は満たす前提です。ハウズドロフまで仮定してよい?) 問題は、上記の分割の存在の証明が複雑になっているところでしょうか。
補足
例の[λ,μ]の分割の存在ですが、あまり考えずに、素朴に以下のようにすれば、意外と簡単では? λ_0=λとおくと、仮定より、 |h|≦δ_1 ⇒ (X(λ_0+h)-X(λ_0))/h∈U となるδ_1>0が存在する。 λ_1=λ_0+δ_1 とおけば、(X(λ_1)-X(λ_0))/(λ_1-λ_0)∈U となる。 同様に、仮定より、 |h|≦δ_2 ⇒ (X(λ_1+h)-X(λ_1))/h∈U となるδ_2>0が存在する。 λ_2=λ_1+δ_2 とおけば、(X(λ_2)-X(λ_1))/(λ_2-λ_1)∈U となる。 上記の操作を行っていけば、例の[λ,μ]の分割が得られる。