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Operatornorm


Eine Operatornorm ist ein Objekt aus dem mathematischen Teilgebiet der Funktionalanalysis. Diese Operatornormen verallgemeinert die Idee, einem Objekt eine Länge zuzuordnen, auf die Menge der linearen Operatoren. Sind die zu betrachtenden Operatoren stetig, so ist die Operatornorm eine echte Norm, andernfalls kann die Operatornorm den Wert unendlich annehmen. Die Operatornorm einer linearen Abbildung zwischen endlich dimensionalen Vektorräumen ist nach Wahl einer Basis eine natürliche Matrixnorm.

Definition

Seien [math]V[/math] und [math]W[/math] normierte Vektorräume und sei [math]f\colon V \rightarrow W[/math] ein linearer Operator. Dann ist die Operatornorm

[math] \|{\cdot} \| \colon \{f\colon V \to W| f\ \mathrm{linear} \} \to \R^+ \cup \{0,\infty\}[/math]

bezüglich der Vektornormen [math]\| \cdot \|_V[/math] und [math]\| \cdot \|_W[/math] durch

[math] \|f\| := \inf \left\{c\ge 0 \mid \forall x\in V\colon \|f(x)\|_W \le c\,\|x\|_V\right\}[/math]

definiert. Für [math]V \ne \{0\}[/math] ist dies äquivalent zu

[math]\|f\| = \sup_{x \in V\setminus\{0\}} \frac{\|f(x)\|_W}{\|x\|_V} = \sup_{\|x\|_V = 1} \|f(x)\|_W = \sup_{\|x\|_V \leq 1} \|f(x)\|_W.[/math]

Eigenschaften

Die Operatornorm erfüllt neben den für Normen charakteristischen drei Eigenschaften Definitheit, absolute Homogenität und Dreiecksungleichung außerdem die folgenden:

Submultiplikativität

Sind [math]f\colon V \to W[/math] und [math]g\colon X \rightarrow V[/math] lineare Operatoren, so sind die jeweiligen Operatornormen zusätzlich zu den üblichen Normeigenschaften submultiplikativ. Das heißt, es gilt

[math] \|f \circ g\| \leq \|f\| \cdot \|g\|. [/math]

Beschränktheit

Die Operatornorm linearer Abbildungen zwischen endlichdimensionalen Vektorräumen ist stets endlich, da die Einheitskugel eine kompakte Menge ist. Somit ist im endlichdimensionalen Fall die Operatornorm immer eine echte Norm. Für unendlichdimensionale Vektorräume gilt dies nicht immer. Operatoren, deren Norm unendlich als Wert annimmt, werden unbeschränkt genannt. Auf Räumen mit solch unbeschränkten Operatoren ist die Operatornorm streng genommen keine echte Norm. Man kann zeigen, dass ein linearer Operator zwischen normierten Räumen genau dann eine endliche Operatornorm hat, wenn er beschränkt und damit stetig ist. Insbesondere wird dadurch der Raum der stetigen linearen Operatoren zu einem normierten Vektorraum.

Vollständigkeit

Falls [math]W[/math] vollständig ist, ist der Operatorraum [math]L(V,W)[/math] vollständig. Der Raum [math]V[/math] braucht im Allgemeinen nicht vollständig zu sein.

Beispiele

Natürliche Matrixnormen

Hauptartikel: Natürliche Matrixnorm

Da man jeden linearen Operator zwischen endlichdimensionalen Vektorräumen als Matrix [math]A \in {\mathbb K}^{m \times n}[/math] darstellen kann, sind spezielle Matrixnormen, die natürlichen oder induzierten Matrixnormen, naheliegende Beispiele für Operatornormen. Die wichtigsten dieser natürlichen Matrixnormen sind die drei folgenden.

[math]\| A \|_1 = \max_{\| x \|_1 = 1} \| Ax \|_1 = \max_{j=1, \ldots ,n} \sum_{i=1}^m | a_{ij} |.[/math]
Sie entspricht der maximalen Betragssumme aller Spalten der Matrix.
[math]\| A \|_2 = \max_{\| x \|_2 = 1} \| Ax \|_2 = \sqrt{\lambda_{\max}(A^H A)}.[/math]
Sie entspricht der Quadratwurzel des betragsmäßig größten Eigenwerts von [math]A^{H} A[/math], wobei [math]A^{H}[/math] die adjungierte Matrix (im reellen Fall transponierte Matrix) zu [math]A[/math] ist.
[math]\| A \|_\infty = \max_{\| x \|_\infty = 1} \| Ax \|_\infty = \max_{i=1, \ldots ,m}{\sum_{j=1}^n | a_{ij} |}.[/math]
Sie entspricht der maximalen Betragssumme aller Zeilen der Matrix.

Jedoch ist nicht jede Matrixnorm eine Operatornorm. Die Gesamtnorm und die Frobeniusnorm sind beispielsweise keine Operatornormen.

Der Folgenraum l2

Sei [math]s = (s_i)[/math] eine beschränkte Folge und damit ein Element des Folgenraums [math]\ell^\infty[/math], der mit der Norm [math]\textstyle \| s \|_{\infty} = \sup _n |s_n|[/math] versehen ist. Definiere nun einen Multiplikationsoperator [math]T_s : \ell^2 \to \ell^2[/math] durch [math]\textstyle a \mapsto \sum_{i=1}^\infty s_i \cdot a_i[/math]. Dann gilt für die entsprechende Operatornorm

[math]\|T_s\| = \sup_{\|a\|_{\ell^2} \neq 0} \frac{\|T_s a\|_{\ell^2}}{\|a\|_{\ell^2}} = \sup_{\|a\|_{\ell^2} = 1} \sqrt{\sum_{i=1}^\infty |s_i \cdot a_i|^2} = \sup_i |s_i| = \|s\|_{\ell^\infty}.[/math]

Norm eines (Pseudo-)Differentialoperators

Seien [math]s, \alpha \gt 0[/math] und sei [math]P \colon H^s(\Omega) \to H^{s+\alpha}(\Omega)[/math] ein beschränkter linearer Operator zwischen Sobolev-Räumen. Solche Operatoren können als Pseudodifferentialoperatoren dargestellt werden. Unter bestimmten Umständen, insbesondere wenn die Ordnung der Sobolev-Räume ganzzahlig ist, sind die Pseudodifferentialoperatoren (schwache) Differentialoperatoren. Der Raum der (Pseudo-)Differentialoperatoren kann mit einer Operatornorm versehen werden. Da die Norm im Sobolev-Raum durch [math]\|f\|_{H^s} = \|(1 + |\cdot|^2)^{\frac{s}{2}} \cdot \mathcal{F}(f)\|_{L^2}[/math] gegeben ist, ist die Operatornorm für die (Pseudo)differentialoperatoren durch

[math]\|P\| = \sup_{\|f\|_{H^s} \neq 0} \frac{\|P f\|_{H^{s + \alpha}}}{\|f\|_{H^s}} = \sup_{\|f\|_{H^s} \neq 0} \frac{\|(1 + |\cdot|^2)^{\frac{s+\alpha}{2}} \cdot \mathcal{F}(P f)\|_{L^2}} {\|(1 + |\cdot|^2)^{\frac{s}{2}} \cdot \mathcal{F}(f)\|_{L^2}}[/math]

gegeben.

Literatur


Kategorien: Norm (Mathematik)

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