Advances in Applied Mathematics
Vol. 08  No. 05 ( 2019 ), Article ID: 30262 , 8 pages
10.12677/AAM.2019.85102

Kolmogorov ( n , δ ) -Width of Infinite-Dimension Identity Operators in Probabilistic Frames

Jin Chen, Hanyue Xiao

School of Science, Xihua University, Chengdu Sichuan

Received: Apr. 25th, 2019; accepted: May 10th, 2019; published: May 17th, 2019

ABSTRACT

In this paper, we consider the Kolmogorov ( n , δ ) -width of infinite-dimension identity operator I p , q : l p , r l q ( 1qp<,r> 1 q 1 p ) in probabilistic frames, and obtain its asymptotic degree.

Keywords:Identity Operator, Kolmogorov N-Width, Asymptotic Degree, Probabilistic Frames

概率框架下无穷维恒等算子的 Kolmogorov ( n , δ ) -宽度

陈锦,肖寒月

西华大学理学院,四川 成都

收稿日期:2019年4月25日;录用日期:2019年5月10日;发布日期:2019年5月17日

摘 要

本文讨论了无穷维恒等算子 I p , q : l p , r l q ( 1 q p < , r > 1 q 1 p ) 在概率框架下的宽度,并计算了其精确渐近阶。

关键词 :恒等算子,Kolmogorov n-宽度,渐近阶,概率框架

Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 引言及主要结果

宽度理论是函数逼近论的重要内容之一,也是国内外研究的热点之一,它与计算复杂性有着密切的联系 [1] 。宽度问题是Kolmogorov [2] 在1936年首次提出的一个概念,并给出了Sobolev函数类 B 2 r L 2 上的Kolmogorov n-宽度的精确渐近阶。1954年,Stechkin [3] 研究了在 p = 1 , q = 2 特殊情况下有限维空间的 Kolmogorov n-宽度的精确渐近阶与线性n-宽度的精确渐近阶。1960年,Tikhomirov [4] 给出了宽度 d n ( B r ) 的精确渐近阶。此后两年,Pietsch [5] 和Stein [6] 研究了在一般情形下, p q 时Kolmogorov n-宽度的精确渐近阶与线性n-宽度的精确渐近阶。1974年,Ismagilov [7] 研究了当 q > p 时的精确渐近阶估计。1985年,Pinkus [8] 给出了有限维恒等算子的Kolmogorov n-宽度。王桐心 [9] 给出了无穷维恒等算子的在最坏框架下的Kolmogorov n-宽度。本文主要讨论无穷维恒等算子在概率框架下的Kolmogorov ( n , δ ) -宽度。

首先,我们给出需要用到的基本定义和记号。

定义1.1 [8]:设W为赋范性线性空间 ( Y , ) 的一非空子集, n = 0 , 1 , 2 , ,称

为W在Y中的Kolmogorov n-宽度,其中 F n 取遍Y中的维数不超过n的所有线性子空间。

定义1.2 [8]:设 X , Y 为两个赋范线性空间,其范数分别为 x Y ,T是X到Y的有界线性算子。记 n = 0 , 1 , 2 ,

d n ( T : X Y ) = d n ( T ( B X ) ; Y ¯ ) (1)

算子T的Kolmogorov n-宽度,其中 B X 表示X的单位球,即 B X : = { x X | x X 1 }

定义1.3 [10]:设B为W的全部开子集所生成的Borel域,在B上赋予概率测度 μ ,即 μ 为定义在B上的σ-可加的非负函数,且有 μ ( W ) = 1 ,令 δ [ 0 , 1 )

则称

d n , δ ( W , μ , Y ) = inf G δ d n ( W / G δ , Y )

为W在 中的Kolmogorov概率 ( n , δ ) -宽度,其中 G δ 表示取遍B中所有测度不超过 δ 的子集。

并称

d n , δ ( T : W Y , μ ) = inf G δ d n ( T ( W / G δ ) , Y ) = inf G δ inf F n sup x W / G δ inf y F n T x y Y (2)

为算子Kolmogorov ( n , δ ) -宽度,其中 G δ 表示取遍B中所有测度不超过 δ 的子集, F n 取遍Y中的维数不超过n的所有线性子空间。

1 p , x = { x n } n = 1 ,令

x l p = { ( n = 1 | x n | p ) 1 p , 1 p < sup n 1 | x n | , p =

l p = { x | x l p < } 可知 l p l p 上的一个范数,且 l p 为Banach空间,且

时, l p l q ,而 l q l p

故而可知:无穷维恒等算子是 I : l p l q 的有界线性算子,而不是 l q l p 的有界线性算子。

对于 1 p ; r > 0 , x = { x n } n = 1 l p ,令

x r : = { n r x n } n = 1 , x l p , γ : = x r l p = { ( n = 1 | n r x n | p ) 1 p , 1 p < sup n 1 | x n n r | , p =

l p , r : = { x l p | x l p , r < }

则可知, l p , r l p , r 上的范数,且 l p , r 为Banach空间,记 B p , r l p , r 中的单位球。

1 p < q , r > 1 q 1 p 时,对 x l p , r 由Hȍlder不等式:

x l q { x l p , r ( n = 1 n p r p q ) 1 q 1 p < , 1 p < q x l p , r ( n = 1 n γ q ) 1 q < , p =

因此 x l q ,于是无穷维恒等算子定义为:

I p , q : l p , r l q x x

I p , q l p , r l q 上的有界线性算子。

本文利用离散化的方法讨论了概率框架下无穷维恒等算子的Kolmogorov ( n , δ ) -宽度,并得到其精确渐近阶。这就是本文的主要结果,即

定理1:设 1 q < p 2 , r > 1 q 1 p , δ ( 0 , 1 2 ] ,则

d n , δ ( I p , q : l p , r l q , μ ) n ρ 2 r + 1 q 1 + 1 n ln 1 δ

其中,符号“ ”的定义如下:假设 c i , i = 0 , 1 , 是和参数 p , q , r 有关的非负常数。对两个正函数 a ( y ) b ( y ) y D ,如果存在正常数 c 1 满足条件 a ( y ) c 1 b ( y ) ,则记 a ( y ) b ( y ) 。若存在正常数 c 2 满足条件 c 2 a ( y ) b ( y ) ,则记 a ( y ) b ( y ) ,若 a ( y ) b ( y ) a ( y ) b ( y ) ,则记

2. 主要结果的证明

首先介绍有限维空间的Kolmogorov ( n , δ ) -宽度的相关结论。

m = { x = ( x 1 , , x m ) | x i , i = 1 , , m }

1 p , x = ( x 1 , , x m ) m

x l p m = { ( n = 1 m | x n | p ) 1 p , 1 p < max 1 n m | x n | , p =

l p m m 上的范数, l p m 表示 m 按范数 l p m 所构成的Banach空间。

B p m l p m 的单位球,则易知 { e n } n = 1 m l p m 的基,其中 e n = ( 0 , , 1 , , 0 ) m

引理1 [8] [10]:(1)设 1 p < q , n = 0 , 1 , 2 , ,则

d n ( B p m , l q m ) = { ( m n ) 1 q 1 p , 0 n m 0 , n > m

1 q 2 , 2 n m , δ ( 0 , δ ] ,则有

d n , δ ( m , γ , l q m ) m 1 q 1 2 m + ln 1 δ .

首先建立离散化定理:

定理2:设 1 q < p 2 r > 1 q 1 p ,非负整数序列 { n k } k = 1 满足,且 k = 1 n k n 。则

d n , δ ( I p , q : l p , r l q , μ ) n = 1 2 ( ρ 2 + r ) k d n k , δ ( I k : m k l q m k , γ m k ) .

为了证明定理2,我们先介绍一些记号:对 k ,其中 { 1 , 2 , } ,记 S k = { n | 2 k 1 n < 2 k } ,则 k , k ,且 k k ,有 S k S k = , = k = 1 S k ,用 m k 表示 S k 中元素的个数,则 m k = | S k | = 2 k 1

x = { x n } n = 1 l p ,有 x = n = 1 x n e n 这里 ,且 { e n } n = 1 l p ( 1 p ) 的Schauder基。

对于 k ,记 F k = s p a n { e n | n S k } ,则 dim F n = m k = 2 k 1

I k : F k m k

x = n S k x n e n j = 1 m x 2 k 1 + j 1 e 2 k 1 + j 1

,有

x l p , r = ( n S k | n r x n | p ) 1 p ( n S k | 2 r k x n | p ) 1 p = 2 r k ( n S k | x n | p ) 1 p = 2 r k I k x l p m k (1)

x l p = ( n S k | x n | p ) 1 p = I k x l p m k (2)

从而 I k l p F k l p m k 上的等距同构映射。

据Gaussian测度 μ 的定义,在 m 中赋予标准Guassiam测度

γ = γ m , γ ( G ) = ( 2 π ) m 2 G exp ( 1 2 x 2 2 ) d x

n S k ,记 ρ > 0 σ n = c μ e n , e n = λ n = n ρ c μ 为所对应特征向量, e k = { 0 , , 1 k , 0 , }

则可知:

1 2 k ρ < σ n 2 ρ 2 k ρ , C μ e k = λ k e k

σ = 1 2 k ρ , σ = 2 ρ 2 k ρ 于是 λ k = k ρ

下面我们来估计定理2的上界:

即:设 1 q < p 2 , r > 1 q 1 p ,n为自然数,则 δ ( 0 , 1 2 ] ,对任意满足条件 0 n k m q , k = 1 n k n , k = 1 δ n δ 的数列 { n k } , { δ k } ,这里 ( n k = 0 , 1 , 2 , ) δ k 0 ,有

d n , δ ( I p , γ : l p , γ l p μ ) k = 1 2 ( p 2 + r ) k d n , δ ( I k : m k l q m k , γ m k )

证明: k x B l p , r F k ,有

1 x l p , r 2 γ k I k x l p m k

y F k 由(2)式有

y l q = I k y l q m k

d n k ( B p , r F k , l q F k ) 2 r k d n ( B p m k , l q m k )

对于 k ,由Kolmogorov- ( n , δ ) 宽度的定义,可知存在 l q m k 上的一个秩不大于 n k 的恒等算子 I n k ,使得

γ { y m k | I p , r k y I n k y l q m k > 2 r k d n , δ ( I k : m k l q m k , γ ) } δ k

对于 y m k ,有

I p , r k y I n k y l q m k = I k I p , r y I n k y q

G k = { x l 2 | I p , r k I k 1 n k x T n k I k 1 n k x q > σ 1 2 2 r k d n , δ ( I k : m k l q m k , γ ) }

由Gaussian测度 μ 和标准Gaussian测度 γ 的定义可得

μ ( G k ) = γ m k { y m k | I p , r k ( y 2 k 1 σ 2 k 1 1 2 , , y 2 k 1 σ 2 k 1 1 2 ) I n k ( y 2 k 1 σ 2 k 1 1 2 , , y 2 k 1 σ 2 k 1 1 2 ) l q m k > σ 1 2 2 r k d n k , δ k ( I k : n k l q m k , γ m k ) } v { y m k | I p , r k ( y 2 k 1 , , y 2 k 1 ) I n k ( y 2 k 1 σ 1 2 , , y 2 k 1 σ 1 2 ) l q m k > σ 1 2 2 r k d n k , δ k ( I k : m k l q m k , v m k ) } δ k

G = k G k , I n = k I n k ,则

μ ( G ) k μ ( G k ) k δ k δ r a n k I n n

从而有:

d n , δ ( I p , r : l p l q , μ ) sup x l p / G I p , r x I n x q sup x { n k x } / { G k } k I p , r , k I k 1 n k x I n k I k 1 n k x q k = 1 sup x { n k x } / G k I p , r , n k I k 1 n k x I n k I k 1 n k x k = 1 2 ( r + ρ 2 ) k d n , δ ( I k : m k l q m k , γ m k )

现在,我们再来估计定理2的下界:

即:设 1 q 2 , δ ( 0 , 1 2 ] , r > 1 q 1 p , n = 0 , 1 , 2 , ,则有

d n , δ ( I ρ , γ : l p , r l q , μ ) 2 ( ρ 2 + γ ) k d n , δ ( I k : m k l q m k , γ m k )

其中 n 2 k 2 n

证明: x B p m k , 1 x l p m k 2 r k I k 1 x l p , r ,对 y l q m k ,则有 y l p m k = I k 1 y l q

I p F k l 2 l q 上的恒等算子,有

μ { x F k l 2 : I p x y > 2 r k d n , δ } δ

其中 d n , δ = d n , δ ( I p , r : l p , r l q , μ )

G k = { y m k | I p , k y I n k y l q m k > σ 1 2 2 r k d n , δ } ,则有

γ ( G k ) = γ { y m k | I p , k y I k I n k I k 1 y l q m k > σ 1 2 2 r k d n , δ } = γ { y m k | I p , k y σ 1 2 I k I n k I k 1 y σ 1 2 l q m k > 2 r k d n , δ } γ { y m k | I p , k ( y 2 k 1 σ 1 2 , , y 2 k 1 σ 1 2 ) I k I n k I k 1 ( y 2 k 1 σ 1 2 , , y 2 k 1 σ 1 2 ) l q m k > 2 r k d n , δ } = μ { x F k l q m k : I p x y q > 2 r k d n , δ } δ

所以

d n , δ ( I p , k : m k l q m k , γ m k ) sup y m k / G k I p , k y I n k y l q m k 2 ( ρ 2 + r ) k d n , δ

即:

d n , δ ( I p , r : l p , r l q , γ ) 2 ( ρ 2 + r ) k d n , δ ( I k : m k l q m k , γ m k )

综上可知,定理2得证。

有了离散化定理2,下面我们来证明本文的主定理即定理1。

证明:首先建立数列:

n k = { m k k k [ 2 β ( k k ) n ] k > k δ = { 0 k k 2 k k δ k > k

其中 k = [ log 2 n ] + 1 0 < β < ρ 1 q ,则

k = 1 n k 0 < k k 2 k 1 + n k > k 2 β ( k k ) n

k = 1 δ k δ k > k 2 k k δ

下面我们来证明定理1的上界:

d n , δ ( I p , r : l p , r l q , μ ) k = 1 2 ( ρ 2 + r ) k d n , δ ( I k : m k l q m k , γ m k ) k > k 2 ( ρ 2 + r ) k [ m k 1 q ( ( 1 + 1 n k ln 1 δ k ) ln e m k n k ) ] 1 2 k > k 2 ( ρ 2 + r ) k [ m k 1 q ( ln e m k n k ) 1 2 ] + [ k > k 2 ( ρ 2 + r ) k m 1 q 1 n k ln 1 δ k ln e m k n k ] 1 2 2 k ( ρ 2 r + 1 q ) 2 ( ρ 2 r + 1 q ) + 2 k ( ρ 2 r + 1 q ) 1 n ln 1 δ n ( ρ 1 2 r + 1 q 1 2 ) 1 + 1 n ln 1 δ = n ρ 2 r + 1 q 1 + 1 n ln 1 δ

即得到定理的上界

下面再来证明主定理1的下界:

k = [ log 2 n ] + 3 ,则 m k 2 n ,且 2 k n

于是

d n , δ ( I p , r : l p , r l q , μ ) 2 ( ρ 2 + r ) k d n k , δ k ( I k : m k l q m k , γ m k ) 2 ( ρ 2 + r ) k m k 1 q 1 + ( 1 m k ) ln 1 δ k 2 ( ρ 2 + r ) k + k q 1 + ( 1 n ) ln 1 δ n ρ 2 r + 1 q 1 + 1 n ln 1 δ

于是得到

d n , δ ( I p , r : l p , r l q , μ ) n ρ 2 r + 1 q 1 + 1 n ln 1 δ .

综上可知,定理1得证。

文章引用

陈 锦,肖寒月. 概率框架下无穷维恒等算子的Kolmogorov (n,δ)-宽度
Kolmogorov -Width of Infinite-Dimension Identity Operators in Probabilistic Frames[J]. 应用数学进展, 2019, 08(05): 902-909. https://doi.org/10.12677/AAM.2019.85102

参考文献

  1. 1. Traub, J.F., Wasilkowski, G.W. and Wozniakowski, H. (1988) Information-Based Complexity. Academic Press, Bos-ton.

  2. 2. Kolmogorov, A.N. (1936) Uber die deste Annaherung yon funktionen einer gegebenen funktioneklasse. An-nals of Mathematics, No. 37, 107-111. https://doi.org/10.2307/1968691

  3. 3. Stechkin, S.R. (1954) On Best Ap-proximation of Given Classes of Functions by Arbitrary Polynomials. Uspekhi Matematicheskikh Nauk, 9, 133-134. (Russian)

  4. 4. Tikhomirov, V.M. (1960) Diameters of Sets in Function Spaces and the Theory of Best Approximations. Uspekhi Matematicheskikh Nauk, 15, 81-120. (English Translation in Russian Mathematical Surveys, 15, 75-111.) https://doi.org/10.1070/RM1960v015n03ABEH004093

  5. 5. Pietsch, A. (1974) S-Numbers of Operators in Ba-nach Spaces. Studia Mathematica, No. 51, 201-223. https://doi.org/10.4064/sm-51-3-201-223

  6. 6. Stesin, M.I. (1975) Aleksandrov Widths of Finite-Dimensional Sets and Classes of Smooth Functions. Doklady Akademii Nauk SSSR, 220, 1278-1281. (English Translation in Soviet Mathematics, Doklady)

  7. 7. Ismagilov, R.S. (1974) Widths of Sets in Normed Linear Spaces and Approximation of Functions by Trigonometric Polynomials. Uspekhi Matematicheskikh Nauk, 29, 161-178. (English Translation in Russian Mathematical Surveys, 29, 169-186.) https://doi.org/10.1070/RM1974v029n03ABEH001287

  8. 8. Pinkus, A. (1985) N-Widths in Approximation Theory. Springer, Berlin. https://doi.org/10.1007/978-3-642-69894-1

  9. 9. 王桐心. 无穷维恒等算子的Kolmogorov n-宽度[J]. 应用数学进展, 2018, 7(5): 519-524.

  10. 10. Maiorov, V.E. (1994) Kolmogorov’s -Widths of the Spaces of the Smooth Functions. Russian Academy of Sciences. Sbornik Mathe-matics, 79, 265-279. https://doi.org/10.1070/SM1994v079n02ABEH003499

期刊菜单