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Un Curso de An´ alisis Funcional Demetrio Stojanoff December 17, 2020

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Page 1: Un Curso de An alisis Funcional

Un Curso de Analisis Funcional

Demetrio Stojanoff

December 17, 2020

Page 2: Un Curso de An alisis Funcional

Indice

I Analisis funcional basico 5

1 Espacios normados 61.1 Normas de vectores, funcionales y operadores. . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.2 Ejemplos mas famosos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151.3 Calculo de algunos duales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221.4 El lema de Riesz. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251.5 Isomorfismos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281.6 Subespacios finitodimensionales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301.7 Cocientes. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321.8 Algunos ejemplos de operadores. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351.9 Ejercicios del Cap. 1 - Espacios Normados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

2 Funcionales y Operadores en Banachs 482.1 Hahn Banach: El dual es grande. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 482.2 Recordando Baires. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 552.3 Teorema de la imagen abierta. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 572.4 Teorema del grafico cerrado. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 602.5 Principio de acotacion uniforme. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 612.6 Dualidad y adjuntos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 652.7 Proyectores y subespacios complementados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 712.8 Ejercicios del Cap. 2 - Funcionales y Operadores . . . . . . . . . . . . . . . . 78

3 Espacios de Hilbert 863.1 Preliminares. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 863.2 Ortogonalidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 883.3 Teorema de representacion de Riesz. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 933.4

∑i∈I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

3.5 Bases ortonormales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 973.6 Stone-Weierstrass . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1023.7 Series de Fourier. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1053.8 Ejercicios del Cap. 3 - Espacio de Hibert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

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Page 3: Un Curso de An alisis Funcional

4 Operadores en espacios de Hilbert 1124.1 El adjunto. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1124.2 Clases de operadores. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1174.3 Positivos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1214.4 La raız cuadrada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1224.5 Descomposicion polar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1284.6 Subespacios invariantes y matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1324.7 Operadores de rango finito. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1374.8 Ejercicios del Cap 4: Operadores en EH’s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141

5 Espacios localmente convexos 1485.1 Seminormas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1485.2 Espacios localmente convexos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1535.3 Hahn Banach version separacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1565.4 Krein-Milman . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1585.5 Topologıas debiles en espacios normados y ELC’s . . . . . . . . . . . . . . . 1615.6 Alaoglu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1665.7 Una caracterizacion de la reflexividad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1705.8 Miscelanea . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1715.9 Ejercicios del Cap 5: ELC’s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173

II Teorıa espectral. 176

6 Espectro 1776.1 Algebras de Banach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1776.2 Ejemplos y ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186

6.2.1 El espectro depende del algebra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1876.2.2 Gelfand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188

6.3 Espectro de operadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1916.4 Espectro de autoadjuntos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1946.5 Calculo funcional continuo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198

6.5.1 El caso autoadjunto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1986.5.2 Chamuyo sobre el CFC para operadores normales . . . . . . . . . . . 202

6.6 Espectro dividido . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2056.7 Propiedades de la raız cuadrada positiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2086.8 Ejercicios del Cap. 6 - Espectro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213

7 Operadores compactos 2217.1 Definiciones y equivalencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2217.2 Fredholm inicia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2277.3 Espectro de compactos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2307.4 Representaciones espectrales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2347.5 Fredholm sigue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240

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Page 4: Un Curso de An alisis Funcional

7.6 Ejercicios del Cap. 7 - Operadores compactos . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

8 La traza 2508.1 Traza no acotada para positivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2508.2 La traza como funcional lineal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2528.3 Los Hilbert Schmit son un Hilbert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2558.4 Los operadores traza son un Banach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2588.5 Los preduales de L(H) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2618.6 Ejercicios del Cap. 8 - La traza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264

9 C∗-algebras 2659.1 C∗-algebras de operadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2659.2 Algebras de Banach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269

9.2.1 Repaso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2699.2.2 Ejemplos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2749.2.3 El espectro depende del algebra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2769.2.4 Transformada de Gelfand . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278

9.3 C∗-algebras, propiedades basicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2819.4 Calculo funcional continuo en una C∗-A . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2869.5 Positivos en una C∗-algebra . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2899.6 Estados y la construccion GNS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292

10 Operadores no acotados 29610.1 Definiciones iniciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29610.2 Operadores simetricos y autoadjuntos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30110.3 Teorema de Stone . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305

III Resultados Preliminares 313

A Topologıa 314A.1 Definiciones basicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 314A.2 Cerrados, lımites y clausuras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316A.3 Bases y sub-bases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318

A.3.1 Topologıa inducida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 320A.4 Clases de ET’s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321

A.4.1 Numerabilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 321A.4.2 Separacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 322A.4.3 Herencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326

A.5 Continuidad basica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 326A.6 Redes y subredes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329A.7 Convergencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332A.8 Sucesiones en espacios N1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335A.9 Conexos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 337

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Page 5: Un Curso de An alisis Funcional

A.10 Productos y cocientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338A.10.1 Topologıa inicial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 338A.10.2 Topologıa producto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 339A.10.3 Topologıa final . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 344A.10.4 Cocientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345

A.11 Existencia de muchas funciones continuas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347A.11.1 Lema de Urysohn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 347A.11.2 Teorema de Tietze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 349A.11.3 Embbedings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 350

A.12 Espacios metricos completos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 352A.13 Compactos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 354A.14 Compactos en EM’s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 357A.15 Compactificacion de Alexandrov: Un punto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 358A.16 Espacios localmente compactos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 360A.17 Stone Cech . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 362A.18 Metricas uniformes en C(X, Y ), con Y un EM . . . . . . . . . . . . . . . . . 364A.19 Teoremas de Baire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 367

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Page 6: Un Curso de An alisis Funcional

Parte I

Analisis funcional basico

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Page 7: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 1

Espacios normados

Llamemos K = R o C. Un espacio vectorial topologico (EVT) es un espacio topologico(E, τ) en el que E es un K-espacio vectorial, y ademas

1. La topologıa τ es de Hausdorff.

2. Las operaciones vectoriales

E × E 3 (x, y) 7→ x+ y ∈ E y K× E 3 (λ , x) 7→ λx ∈ E (1.1)

son continuas, respecto a las topologıas producto en E × E y en K× E.

En particular esto hace que, para cada x ∈ E fijo, las aplicaciones

Tx : E → E dada por Tx(y) = x+ y and

Mx : K→ E dada por Mx(λ) = λx(1.2)

sean continuas. Observar que cada traslacion Tx es un homeo, con inversa T−x . Esto diceque, fijado un x ∈ E, podemos calcular siempre los entornos de x como

Oτ (x) = x +Oτ (0)def=x+ U = Tx(U) : U ∈ Oτ (0)

.

O sea que para caracterizar una topologıa de EVT en E, basta con conocer una base (oincluso una sub-base) de entornos del cero de E.

1.1 Normas de vectores, funcionales y operadores.

Veremos en principio los ejemplos de EVT’s dados por una metrica. En el contexto deespacios vectoriales, interesan particularmante las metricas d que cumplen dos condicionesde compatibilidad con la estructura: Fijado el par (E, d), donde E es un K-EV y d unametrica en E, se pide que para todo λ ∈ K y todos los vectores x, y, z ∈ E se cumpla

• Que d sea invariante por translaciones, o sea que d(x+ z , y + z) = d(x , y) .

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Page 8: Un Curso de An alisis Funcional

• Que sea homogenea: d(λx , λ y) = |λ| d(x , y) .

Estas metricas se definen a traves de la nocion de norma en el espacio vectorial.

1.1.1. Fijemos un K-espacio vectorial E. Diremos que una funcion ‖ · ‖ : E → R+ es

1. Una norma, si cumple que para todo λ ∈ K y todo par x , y ∈ E,

(a) ‖λx‖ = |λ| ‖x‖.(b) ‖x+ y‖ ≤ ‖x‖+ ‖y‖.(c) Se tiene que ‖x‖ = 0 si y solo si x = 0.

La metrica resultante se define como d (x, y) = ‖x− y‖, para x, y ∈ E.

2. En tal caso, el par (E, ‖ · ‖) pasa a llamarse un espacio normado (shortly: EN).

3. El par (E, ‖ · ‖) se llamara espacio de Banach (adivinen: EB) si la metrica d hacede E un EM completo (mirar antes la Prop. 1.1.2 de abajo).

4. Si (E, ‖ · ‖) es un espacio normado, denotaremos por BE = x ∈ E : ‖x‖ ≤ 1 a subola cerrada de radio uno.

5. Diremos que la funcion ‖ · ‖ de arriba es una seminorma, si cumple (a) y (b) pero nonecesariamente (c). 4

Proposicion 1.1.2. Sea (E, ‖ · ‖) un EN. Luego:

1. La d (x, y) = ‖x− y‖ (para x, y ∈ E) es, efectivamente, una metrica en E.

2. Con la topologıa asociada a d, E nos queda un EVT. En particular las translacionesE 3 y 7→ y + x y las flechas K 3 λ 7→ λx (con x fijo) son continuas.

3. La funcion norma es continua. Mas aun, vale la desigualdad∣∣∣ ‖x‖ − ‖y‖ ∣∣∣ ≤ ‖x− y‖ = d (x, y) , para todo par x, y ∈ E . (1.3)

Demostracion. En principio podemos observar que d (x, y) = ‖x− y‖ = 0 ⇐⇒ x = y, porla condicion (c) de la definicion de normas. La d es simetrica porque | − 1| = 1. Ademas,una desigualdad triangular se deduce facilmente de la otra. Con eso d ya es una metrica.

Para ver que (E, τd) es un EVT, basta mencionar que la continuidad en la Ec. (1.1) se deducedirectamente de las condiciones (a) y (b) de la definicion de norma. Por ejemplo

‖λx− µ y‖ ≤ ‖λx− µx‖+ ‖µx− µ y‖ = |λ− µ| ‖x‖+ |µ| ‖x− y‖ ,

para x, y ∈ E y λ, µ ∈ K cualesquiera, por lo que K × E 3 (λ, x) 7→ λx es continua. LaEc. (1.3) es otra consecuencia facil de la desigualdad triangular de las normas.

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Page 9: Un Curso de An alisis Funcional

El hecho de que toda norma defina una metrica sobre un espacio vectorial dado, nos permitehablar de los conceptos topologicos habituales como abiertos y cerrados; junto con ellosaparecen en forma natural otros algo mas complejos, como por ejemplo el borde de unconjunto, un conjunto nunca denso (magro) o un conjunto denso en todo el espacio.

Como en ET’s generales, diremos que un EN es separable si tiene un denso numerable.Tambien se puede “completar” un normado, obteniendo un Banach que tiene al anteriorcomo subespacio denso. Esto se puede hacer a mano, pero sera mas facil un poco masadelante (ver Obs. 2.1.14). Ademas tiene sentido definir funciones continuas en un EN. Lacosa se pone interesante cuando uno se cuestiona la continuidad de las funciones K-lineales.Ahora daremos las notaciones sobre este tema:

Notaciones 1.1.3. Sean E y F dos K-EV’s.

1. Denotaremos por E ′def= ϕ : E → K : ϕ es lineal al espacio dual algebraico de E.

2. Llamaremos Hom (E,F )def= T : E → F : T es K-lineal al espacio de transforma-

ciones lineales (se abrevia TL) entre E y F .

3. Si T ∈ Hom (E,F ) y x ∈ E, escribiremos T x en lugar de T (x) cuando sea posible.Esto se hace por analogıa con las matrices, y para ahorrar parentises. Llamaremos

(a) kerTdef= T−1(0) = x ∈ E : T x = 0 ⊆ E, al nucleo de T .

(b) R(T )def= T (E) = T x : x ∈ E ⊆ F , al rango (o imagen) de T .

Observar que tanto kerT ⊆ E como R(T ) ⊆ F son subespacios.

4. Si ahora pensamos que (E, ‖·‖ ) es un EN, no siempre vale que toda ϕ ∈ E ′ es continuarespecto de ‖ · ‖. Lo mismo si F es tambien normado y T ∈ Hom (E,F ).

5. Por ello de denomina dual “topologico” de E al K-EV

E∗def= ϕ ∈ E ′ : ϕ es ‖ · ‖-continua = E ′ ∩ C

((E, ‖ · ‖),K

). (1.4)

6. Si E era un C-EV, denotaremos por E ′R y E∗R a sus duales pensandolo como R-EV (osea las funcionales ϕ : E → R que son R-lineales). 4

1.1.4. El hecho de pedirle a una TL que sea continua suena raro. De hecho en Kn son muchomas que continuas, son las cosas por las que uno quiere aproximar otras funciones para quesean “suaves”. Sin embargo, al subir a dimension infinita la “mayorıa” de las funcionales noson continuas. Antes de seguir mostremos un ejemplo para convencer al lector incredulo:

Llamemos SF = K(N) al subespacio de KN (todas las sucesiones en K) generado por la “basecanonica” infinita E = en : n ∈ N. Obviamente cada en es la sucesion que tiene todosceros salvo un uno en el lugar n-esimo. El espacio SF consta de las “sucesiones finitas”, enel sentido de que a partir de un momento todas sus entradas se anulan.

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Page 10: Un Curso de An alisis Funcional

Pongamos en SF la norma supremo ‖x‖∞ = supn∈N |xn| , para x = (xn)n∈N ∈ SF . Defi-namos ahora una funcional no continua: Sea ϕ ∈ SF ′ dada por la formula

ϕ(x) =∑n∈N

n2 · xn para cada x = (xn)n∈N ∈ SF .

Cada tal suma es en realidad finita, por lo que esta bien definida. La linealidad es clara.Ahora bien, si tomamos la sucesion (en

n) de puntos de SF , vemos que ‖en

n‖∞ = 1

n−−−→n→∞

0, por

lo que enn

‖ · ‖∞−−−→n→∞

0SF en el espacio normado SF . Sin embargo, ϕ( enn

) = n para todo n ∈ N,

que no converge a ϕ(0SF ) = 0 . Luego esta ϕ es una funcional lineal y no es continua ni en elcero de SF . Veamos, ahora sı, una caracterizacion de la continuidad de las funcionales. 4

Proposicion 1.1.5. Sea (E, ‖ · ‖) un EN y sea ϕ ∈ E ′. Entonces

ϕ ∈ E∗ ⇐⇒ ‖ϕ‖ = ‖ϕ‖E∗def= sup

x∈BE|ϕ(x)| <∞ . (1.5)

En tal caso, se tiene la siguiente igualdad:

‖ϕ‖ = sup‖x‖=1

|ϕ(x)| = mınM ∈ R : |ϕ(x)| ≤M ‖x‖ para todo x ∈ E

. (1.6)

Ademas, ϕ 7→ ‖ϕ‖ es una norma en E∗, con la que resulta ser un espacio normado.

Demostracion. Supongamos que ‖ϕ‖ = +∞. Luego para todo n ∈ N debe existir unxn ∈ BE tal que |ϕ(xn)| ≥ n2. Si ahora consideramos la sucesion yn = xn

n, tendremos que

‖yn‖ =‖xn‖n−−−→n→∞

0 pero |ϕ(yn)| = |ϕ(xn)|n

≥ n para todo n ∈ N .

O sea que una tal ϕ no podrıa ser continua ni en cero (recordar que ϕ(0) = 0). Esto pruebala flecha =⇒ de la Ec. (1.5). Para ver la recıproca observemos que si ‖ϕ‖ <∞, entonces

|ϕ(x)| ≤ ‖ϕ‖ ‖x‖ para todo x ∈ E . (1.7)

En efecto, si x 6= 0, tomemos y = x‖x‖ . Entonces, como ‖y‖ = 1, tenemos que

|ϕ(x)|‖x‖

= |ϕ(y)| ≤ supz∈BE

|ϕ(z)| = ‖ϕ‖ =⇒ |ϕ(x)| ≤ ‖ϕ‖ ‖x‖ .

De (1.7) deducimos que |ϕ(x) − ϕ(y)| = |ϕ(x − y)| ≤ ‖ϕ‖ ‖x − y‖ para todo par x, y ∈ E.Esto muestra que una tal ϕ es re-continua.

Sea ahora M0 el mınimo de la Ec. (1.6) (en principio digamos que es el ınfimo). Por la (1.7),es claro que M0 ≤ ‖ϕ‖. La otra desigualdad surge de la definicion de ‖ϕ‖, porque de ellasale directo que ‖ϕ‖ ≤ M para todos los M del conjunto a minimizar en la Ec. (1.6). Enparticular hay mınimo y vale la Ec. (1.6). Finalmente, el hecho de que ϕ 7→ ‖ϕ‖ define unanorma en E∗ es de verificacion inmediata, y se deja como ejercicio.

Veamos ahora el resultado analogo para TL’s entre normados:

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Page 11: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion 1.1.6. Sean E y F dos EN’s. Dado T ∈ Hom (E,F ), definamos

‖T‖ = ‖T‖L(E,F )def= sup

x∈BE‖T x‖F . (1.8)

Entonces vale lo siguiente:

1. Nuestro T ∈ C(E,F ) ⇐⇒ ‖T‖ <∞.

2. En tal caso vale que ‖T x‖F ≤ ‖T‖ ‖x‖E para todo x ∈ E.

3. ‖T‖ = sup‖x‖E=1

‖T x‖F = mınM ∈ R : ‖T x‖F ≤M ‖x‖E para todo x ∈ E

.

A estos operadores T se los llama acotados. Denotaremos por

L(E,F ) = Hom (E,F ) ∩ C(E,F )

al espacio (normado vıa T 7→ ‖T‖) de tales operadores.

Demostracion. La prueba coincide mutatis mutandis con la de la Prop. 1.1.5. Basta cambiarϕ por T y | · | por ‖ · ‖F cuando haga falta.

Como vimos, a las funcionales ϕ ∈ E∗ y a los operadores T ∈ L(E,F ) (para E y F dos EN’s)se los suele adjetivar como “acotados” en lugar de continuos. Esto no es del todo cierto. Loque pasa es que se asume que la acotacion se refiere a sus restricciones a la bola BE .

Observacion 1.1.7. Sean E y F dos K-EV’s y T ∈ Hom(E,F ). Entonces se tiene que

T ∈ L(E,F ) ⇐⇒ T es continua en el punto 0 ∈ E . (1.9)

Esto se debe a la igualdad T x − T y = T (x − y) y a que T 0E = 0F . Recordar que por lametrica que usamos, una sucesion xn −−−→

n→∞x ⇐⇒ x− xn −−−→

n→∞0.

En particular se tiene que las ϕ ∈ E ′ cumplen que

ϕ ∈ E∗ ⇐⇒ ϕ(xn) −−−→n→∞

0 para toda sucesion xn‖ · ‖−−−→n→∞

0 en E . (1.10)

Usaremos sistematicamente este criterio en lo que sigue (casi siempre sin citar). 4

10

Page 12: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 1.1.8. Sea E un EN y sea ϕ ∈ E ′. Repasando la Prop. 1.1.5 se obtiene lasiguiente mecanica (que usaremos hasta el cansancio) para estudiar una tal ϕ :

• Para mostrar que ϕ ∈ E∗ (o sea que ϕ es continua) basta con agenciarse una cota

M ∈ R tal que |ϕ(x)| ≤M ‖x‖ para todo x ∈ E .

• En tal caso, para calcular exactamente ‖ϕ‖ uno candidatea una M como arriba queintuya que es la optima en el sentido de la Ec. (1.6). Luego para verificar que efectiva-mente lo es, y por ello valdrıa que ‖ϕ‖ = M , basta encontrar una sucesion

(xn)n∈N en BE tal que |ϕ(xn)| −−−→n→∞

M .

Usando las formulas (1.5) y (1.6), si el candidato M cumple ambas cosas (es una cotapor arriba y se lo aproxima desde la bola) ya sabremos que ‖ϕ‖ = M .

El mismo proceso sirve para calcular la ‖T‖ de un T ∈ L(E,F ) como en la Prop. 1.1.6.

Veamos un ejemplo: El normado sera el espacio SF de sucesiones finitas definido en 1.1.4(con la ‖ · ‖∞). Consideremos la funcional ϕ ∈ S ′F dada por la formula

ϕ(x) =∑n∈N

xnn2

para cada x = (xn)n∈N ∈ SF .

Nuestro candidato para ‖ϕ‖ es el numero M =∑n∈N

1n2 <∞. Por un lado tenemos que

|ϕ(x)| =∣∣∣ ∑n∈N

xnn2

∣∣∣ ≤ ∑n∈N

|xn|n2≤ ‖x‖∞

∑n∈N

1

n2= M ‖x‖∞

para todo x = (xn)n∈N ∈ SF . Ası que ya sabemos que ϕ ∈ S∗F con ‖ϕ‖ ≤M .

El siguiente paso es aproximar desde la bola: Para cada entero k ∈ N definamos el vector

1k =k∑

n=1

en = (1, . . . , 1, 0, 0, . . . ) ∈ SF (la cantidad de unos es k). Notemos que ‖1k‖∞ = 1

para todo k ∈ N, por lo que la sucesion de vectores (1k)k∈N vive en la bola BSF . Ademas

ϕ(1k) =k∑

n=1

1

n2−−−→k→∞

∑n∈N

1

n2= M .

Luego ‖ϕ‖ = M y a otra cosa. Como habran notado, la mecanica en cuestion, mas quecalcular la ‖ϕ‖, sirve para probar que una cadidato M que uno saca de la galera cumpleque ‖ϕ‖ = M . El criterio de eleccion de tales candidatos depende del contexto y de laintuicion del que lo busque. No se puede dar recetas para todo en la vida.

Para ejercitar la intuicion y la metodologıa propuesta dejamos otro ejemplo para el lectorintuitivo: Se trata de calcular la norma del operador T : SF → SF dado por

T x =(

(1− 1

n)xn

)n∈N

para cada x = (xn)n∈N ∈ SF . 4

11

Page 13: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 1.1.9. Sean E,F y G tres EN’s y sean T ∈ L(E,F ) y A ∈ L(F,G). Comocomponer continuas da continua (y lo mismo con las K-lineales), nos queda que la com-posicion AT = A T ∈ L(E,G). Pero mejor aun, por la definicion de normas de operadoresdada en (1.8), que utiliza supremos, tenemos la siguiente desigualdad:

‖AT‖L(E,G) = supx∈BE

‖AT x‖ ≤ supx∈BE

‖A‖L(F,G) ‖T x‖ = ‖A‖L(F,G) ‖T‖L(E,F ) . (1.11)

En particular, si llamamos L(E) = L(E,E), este espacio normado es tambien una K-algebra,y la norma es “matricial”, en el sentido de que si

T , A ∈ L(E) , entonces ‖AT‖ ≤ ‖A‖ ‖T‖ .

Si pedimos que E sea Banach, entonces L(E) es lo que se llama un algebra de Banach,porque como se vera en el Teo. 1.1.11 que viene a continuacion, el espacio L(E) sera tambienun EB, que es ademas K-algebra, con una norma matricial. 4

Observacion 1.1.10. Hay un yeite que se usa en casi todas las pruebas de que hay com-pletitud (i.e., que un EN en realidad era un EB). Es una cuenta sin gracia, pero medio rara,por lo que empasta las cuentas de completitud que ya tienen su complicacion propia. Asıque lo enunciamos aca para separar las aguas, y poder citarla.

Sea E un EN. Fijemos x , z ∈ E y una sucesion x = (xn)n∈N en E. Luego

xn −−−→n→∞

x =⇒ ‖x− z‖ = limn→∞

‖xn − z‖ . (1.12)

La prueba se basa en que tanto “sumar −z” como “tomar norma” sabemos que son funcionescontinuas. Ası que dejamos esto asentado. 4

Teorema 1.1.11. Sean E y F dos EN’s. Pensemos a L(E,F ) como un EN con la normade la Ec. (1.8). Entonces vale que

1. Si F es Banach, entonces tambien L(E,F ) es un Banach.

2. En particular el dual E∗ = L(E,K) es un Banach para cualquier espacio normado E.

3. Si asumimos que E∗ 6= 0, entonces

L(E,F ) es Banach ⇐⇒ F es Banach .

Demostracion. Asumamos que F es un EB. Si nos dan una sucesion (Tn)n∈N en L(E,F )que es de Cauchy, para cada x ∈ E tenemos que

‖Tn x− Tm x‖F = ‖(Tn − Tm)x‖F ≤ ‖Tn − Tm‖ ‖x‖ −−−−−→n ,m→∞

0 .

Luego (Tn x)n∈N es de Cauchy en F . Por la completitud de F podemos definir la funcion

T : E → F dada por T x = lımm∈N

Tm x para cada x ∈ E .

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Page 14: Un Curso de An alisis Funcional

Es facil ver que T ∈ Hom (E,F ) (lımites de sumas y todo eso). Y tenemos convergencia“puntual” por definicion. Para concluir que L(E,F ) es Banach nos faltarıa ver que

T ∈ L(E,F ) y que ‖Tn − T‖L(E,F ) −−−→n→∞

0 .

Veamos primero lo segundo: Dado un ε > 0, hay un n0 ∈ N tal que ‖Tn − Tm‖ < ε2

siempreque n , m ≥ n0 . Si fijamos un n ≥ n0 y tomamos cualquier x ∈ E, se tiene que

‖(T − Tn)x‖ = ‖T x− Tn x‖(1.12)= lım

m→∞‖Tm x− Tn x‖ ≤ sup

m≥n0

‖Tm x− Tn x‖ ≤ε

2‖x‖ .

Como la desigualdad de arriba vale con el mismo n para todos los x ∈ E , podemos tomarsupremo sobre BE , con lo que

‖T − Tn‖ = supx∈BE

‖(T − Tn)x‖ ≤ supx∈BE

ε

2‖x‖ < ε , para todo n ≥ n0 .

En resumen, ya sabemos que ‖Tn − T‖L(E,F ) −−−→n→∞

0. En particular, existe un Tm tal que

‖T − Tm‖ ≤ 1 =⇒ ‖T‖ = ‖T − Tm + Tm‖ ≤ ‖T − Tm‖+ ‖Tm‖ ≤ 1 + ‖Tm‖ <∞ . (1.13)

Luego T ∈ L(E,F ) y lista la completitud. La recıproca sale fijando una ϕ ∈ E∗ no nula. Siahora tomamos una sucesion (yn)n∈N de Cauchy en F , podemos definir

Tn ∈ L(E,F ) dadas por Tn x = ϕ(x) · yn para x ∈ E y n ∈ N .

Unas cuantas directas muestran que ‖Tn − Tm‖ = ‖ϕ‖ ‖yn − ym‖F para todo par n,m ∈ N.Usando que L(E,F ) es Banach, debe existir un T ∈ L(E,F ) tal que ‖Tn − T‖ −−−→

n→∞0.

Ahora basta elegir un x0 ∈ E tal que ϕ(x0) = 1 y poner y = T x0 .

Observacion 1.1.12. En la prueba anterior hay un exceso de hipotesis. Para el item 3basta pedir que E 6= 0. Si bien nadie probo todavıa que que todo EN no trivial tienefuncionales continuas no nulas, mas adelante veremos que eso es cierto. Nos adelantamos unpoco para ir motivando el teorema de Hahn-Banach. 4

Antes de terminar esta seccion basica y pasar a los ejemplos, mostraremos un criterio paratestear completitud de un EN que se usara varias veces en lo que sigue.

Proposicion 1.1.13. Sea E un EN. Las siguientes condiciones son equivalentes:

1. El esapcio (E, ‖ · ‖) es un Banach (i.e., es completo).

2. Toda serie absolutamente convergente es convergente (todo en E). Mas precisamente,dada una sucesion (xn)n∈N en E, se tiene que∑n∈N

‖xn‖ <∞ =⇒∑n∈N

xn es convergente (con la norma) a un punto x ∈ E .

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Page 15: Un Curso de An alisis Funcional

En tal caso, vale que ‖x‖ ≤∑n∈N‖xn‖.

Demostracion. Asumamos primero que E es un EB. Luego, para mostrar la convergencia de

la serie, basta ver que la sucesion yn =n∑k=1

xk es de Cauchy en E. Pero si n < m,

‖ym − yn‖ =∥∥∥ m∑k=n+1

xk

∥∥∥ ≤ m∑k=n+1

‖xk‖ −−−−−→n,m→∞

0 ,

por la hipotesis de que∞∑n=1

‖xn‖ <∞. Ası que existe limn→∞

yn = x =∞∑n=1

xn . Ademas,

‖x‖ = lımn→∞

‖yn‖ = lımn→∞

∥∥∥ n∑k=1

xk

∥∥∥ ≤ lımn→∞

n∑k=1

‖xk‖ =∞∑k=1

‖xk‖ ,

donde se uso que la funcion E 3 z 7→ ‖z‖ es continua. Creamos ahora en la condicion dos,y tomemos una sucesion de Cauchy (yn)n∈N en E. Para cada k ∈ N elijamos un

mk ∈ N tal que ‖yr − ys‖ < 2−k para los r, s ≥ mk .

Luego definamos inductivamente n1 = m1 y nk = maxmk , nk−1 + 1 para k > 1 (estopara que los nk sean crecientes). Nos queda una subsucesion (xk)k∈N = (ynk)k∈N tal que‖xk+1 − xk‖ < 2−k para todo k ∈ N. Tomemos finalmente la telescopica

z1 = x1 y zk+1 = xk+1 − xk para k ∈ N .

Como ‖zk+1‖ ≤ 2−k para todo k ∈ N, la serie∑∞

r=1 zr es absolutamente convergente y

por ello convergente. Pero cadak∑r=1

zr = xk = ynk . Ası que la subsucesion (ynk)k∈N es

convergente a un y ∈ E, y arrastra con ella a toda la (yn)n∈N porque esta era de Cauchy.

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Page 16: Un Curso de An alisis Funcional

1.2 Ejemplos mas famosos.

La gracia de los EVT’s y los EN’s, y por ende del analisis funcional en general, es que la teorıase hizo como forma de abstraer propiedades ya conocidas de muchos ejemplos matematicosmuy importantes, que se estudiaban separadamente. Esto simplifico los conceptos involu-crados, y permitio desarrollar una teorıa nueva (con aplicaciones directas a esos ejemplosy muchısimos nuevos que fueron apareciendo). Y lo bueno es que esa teorıa exploto, obte-niendo gran cantidad de resultados cualitativamente importantes y generando un mundonuevo dentro del analisis.

A continuacion enumeraremos los ejemplos mas conocidos. En general, las pruebas de quelas normas descritas cumplen la desigualdad triangular requieren de cuentas no demasiadofaciles, dentro del contexto de cada ejemplo. Dejaremos sistematicamente esas pruebas comoejercicios para el lector.

Ejemplo 1.2.1. Es sencillo ver que toda norma ‖·‖ sobre R es de la forma ‖x‖ = a · |x|(x ∈ R), donde a = ‖1‖ > 0. En efecto, la propiedad (b) de la definicion de norma nos diceque ‖x‖ = |x| ‖1‖ para cualquier x ∈ R.

Tambien esta claro que toda funcion de la forma R 3 x 7→ a|x|, con a > 0, es una normasobre R. Es conocido el resultado Q = R que nos dice que este espacio es separable.

Ejemplo 1.2.2. Si consideramos el espacio C, vale la misma observacion que en el ejemploanterior cuando se lo considera como un C-EV. Tomando Q+ iQ, vemos que C es separable.

Ejemplo 1.2.3. Mas generalmente, en Kn podemos definir varias normas: Dado un vectorx = (x1 , . . . , xn) ∈ Kn, consideremos

1. ‖x‖∞ = max1≤k≤n

|xk|.

2. ‖x‖p =

(n∑k=1

|xk|p) 1

p

para los exponentes 1 ≤ p <∞.

3. El caso particular p = 2 se denomina generalmente espacio Euclıdeo.

Las mismas consideraciones que en los ejemplos anteriores nos dicen que estos espacios sonseparables.

Ejemplo 1.2.4. Sean X un conjunto y (E, ‖ · ‖) un EN. Se definen

1. `∞(X,E) = f : X → E acotadas , o sea que

f ∈ `∞(X,E) si ‖f‖∞def= sup

x∈X‖f(x) ‖E <∞ .

Es facil ver que ‖ · ‖∞ es una norma en `∞(X,E).

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Page 17: Un Curso de An alisis Funcional

2. Veamos que si E era un EB, entonces `∞(X,E) es completo, y queda un EB. La pruebaes casi identica que la del Teo. 1.1.11, pero la repetimos para que se vaya asentando.Ademas es un adelanto de la Prop. A.18.4.

Sea (fn)n∈N una sucesion de Cauchy en `∞(X,E). Dado un x ∈ X, sabemos que‖fk(x)− fm(x)‖E ≤ ‖fk − fm‖∞ para todo k,m ∈ N. Luego cada sucesion (fn(x) )n∈Nes de Cauchy en E. Como E es completo, podemos definir la funcion

f : X → E dada por f(x) = lımn→∞

fn(x) , para todo x ∈ X ,

que es nuestra candidata a lımite. Nos falta verificar dos cosas:

‖fn − f‖∞?−−−→

n→∞0 y f

?∈ `∞(X,E) .

Dado ε > 0, sea n1 ∈ N tal que ‖fk − fm‖∞ < ε2

para todo k,m ≥ n1 . Si k ≥ n1 ,

‖fk(x)−f(x)‖E

(1.12)= lım

m→∞‖fk(x)−fm(x)‖

E≤ sup

m≥n1

‖fk(x)−fm(x)‖E≤ ε

2< ε, (1.14)

para todos los x ∈ X a la vez. La Ec. (1.14) muestra que ‖fn−f‖∞ −−−→n→∞

0. Tomando

un n tal que ‖fn− f‖∞ < 1 y laburando como en la Ec. (1.13) sale que f ∈ `∞(X,E) .

3. Si X tiene una topologıa τ , consideraremos el espacio de funciones continuas y acotadas

Cb(X,E) = C(X,E) ∩ `∞(X,E) =f ∈ C(X,E) : ‖f‖∞ = sup

x∈X‖f(x) ‖ <∞

,

En la Prop. A.18.4 se prueba que Cb(X,E) es cerrado en `∞(X,E). Observar que esoes mas que suficiente para asegurar que tambien Cb(X,E) es un EB.

4. En el caso de que el espacio X sea compacto, se tiene Cb(X,E) = C(X,E).

5. Recordemos que cuando E = K notamos Cb(X,K) = Cb(X) y C(X,K) = C(X). SiX es un compacto Hausdorff que vive en Rn, entonces Cb(X) = C(X) es tambienseparable, por Weierstrass (si no lo conocen, chusmeen el Teo. 3.6.3).

6. En cambio, si X es cualquier conjunto infinito y E 6= 0, se tiene que `∞(X,E) nuncaes separable, porque las caracterısticas de subconjuntos de X (multiplicadas por uny ∈ E \ 0) son no numerables, viven en `∞(X,E) y distan siempre ‖y‖ entre sı. 4

Ejemplo 1.2.5. Consideremos ahora los epacios de sucesiones escalares dentro de KN. Us-aremos la notacion x = (xn)n∈N para dichas sucesiones.

1. Fijado un exponente p tal que 1 ≤ p <∞, consideremos los espacios

`p = `p(N) =

x ∈ KN :

∞∑n=1

|xn|p <∞

.

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Page 18: Un Curso de An alisis Funcional

En ellos se considera la norma

‖x‖p =

(∑n∈N

|xn|p) 1

p

.

Con estas normas, cada espacio `p es un Banach (sale como en el Ejem. 1.2.4).

2. Miremos ahora el espacio de sucesiones “finitas”

SF = SF (N) = K(N) =

x ∈ KN : existe un n0 ∈ N tal que xn = 0 si n ≥ n0

,

que puede interprestarse como la “union” de todos los Kn, n ∈ N. Este K-EV tienedimension algebraica numerable, porque tiene a la bases canonica en : n ∈ N, dondecada en es la funcion caracterıstica del conjunto n.Observar que SF ⊆ `p para todo p ∈ [1,∞). Mas aun, nuestro SF es claramente densoen cada `p con su norma (truncando colas de series). Considerando el subconjuntoQ(N) = SF ∩QN uno muestra que todos los `p son separables.

El parrafo anterior conlleva a una conclusion sorprendente: no todo subespacio de unnormado E tiene porque ser cerrado como subconjunto de X. Esto contradice laintuicion erreenica, y hace falta que nos vayamos acostumbrando a descartarla e irgenerando una intuicion banajica. Para abreviar, en lo que sigue escribiremos

S v E para decir que S ⊆ E es un subespacio cerrado de E .

3. El espacio de sucesiones acotadas

`∞ = `∞(N) =

x ∈ KN : ‖x‖∞ = sup

n∈N|xn| <∞

es tambien un Banach con dicha norma supremo. Como `∞ = `∞(N , K), sabemos por1.2.4 que `∞ es Banach y no es separable. Contiene a SF , pero ahora no queda denso.

4. Dos subespacios importantes de `∞ son los siguientes:

c =

x ∈ `∞ : existe el lımn→∞

xn

y c0 =

x ∈ c : lım

n→∞xn = 0

. (1.15)

Ambos son subespacios cerrados de `∞, lo que los transforma en sendos espacios deBanach, siempre con la norma ‖ · ‖∞ . Observar que c0 v `∞ porque es, en realidad,la clausura en `∞ de SF . De paso, eso dice que c0 es separable.

Por otra parte, si definimos la sucesion 1 ∈ c como la constantemente igual a 1, esfacil verificar que c = c0 ⊕ K · 1, por lo que tambien c es separable. La prueba deque c es un Banach no tiene dificultades serias, salvo que escribirla requiere de unagran sopa de letras. A pesar de ello recomendamos hacerla para que sopas parecidasno empeoren el entendimiento de futuras pruebas que tendran, ademas, sutilezas.

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Page 19: Un Curso de An alisis Funcional

5. Ahora podemos generalizar los ejemplos anteriores onda 1.2.4 : Fijemos E un EN, yp ∈ [1,∞). Dentro del espacio de sucesione EN, consideremos el subespacio

`p(N, E) = `p(E) =

(xn)n∈N ∈ EN :

∑n∈N

‖xn‖p <∞

.

Obtenemos un normado con la norma p resultante. Esto se puede extender mas aun,definiendo `p(I, E), donde I es cualrquier conjunto. Hace falta repasar un poco desumas “desordenadas”, o sea series no numerables de terminos positivos (o chusmearla futura seccion 3.4).

6. Incluso mas, podemos considerar el producto P =∏n∈N

En , donde cada (En, ‖ · ‖n) es

un EN, y tomar el subespacio `p(T ) =

(xn)n∈N ∈ P :

∑n∈N‖xn‖pn <∞

, dandole una

estructura de espacio normado mediante la super-norma p. 4

Ejercicio 1.2.6. Probar que si 1 ≤ p ≤ q ≤ ∞, entonces `p(N) ⊆ `q(N). Ya que estamos,mostrar que si p < q, entonces la inculsion es estricta. 4

Ejemplo 1.2.7. Sea X un conjunto y sobre el consideremos el espacio de medida (X,Σ, µ),donde Σ es una σ-algebra de conjuntos de X y µ : Σ→ R+∪+∞ es σ-aditiva. LlamaremosMed(X,Σ) al conjunto de funciones f : X → K que son Σ-medibles.

1. Fijemos un exponente p ∈ [1,+∞). Se define el espacio

Lp = Lp(X , Σ , µ) =

f ∈ Med(X,Σ) :

∫X

|f(t)|p dµ(t) <∞

que es un espacio vectorial “seminormado” con la

‖f‖p =

(∫X

|f |p dµ

) 1p

, para f ∈ Med(X,Σ) .

La demostracion de que se trata realmente de una seminorma (lo que garantiza que Lpes un K-EV) es la famosa desigualdad de Minkowski.

2. Fijada una f ∈ Med(X,Σ), definimos su supremo esencial como el numero

‖f‖∞ = ess sup(f) = ınfM > 0 : tal que µ

(|f | > M

)= 0,

con ‖f‖∞ =∞ si no hay tales M . Luego definimos el espacio vectorial seminormado

L∞ = L∞(X,Σ, µ) = f ∈ Med(X,Σ) : ‖f‖∞ <∞ .

En este caso es trivial que ‖ · ‖∞ es una seminorma en L∞(X,Σ, µ).

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Page 20: Un Curso de An alisis Funcional

3. Es facil ver que el conjunto N = N(X,Σ, µ) =f ∈ Med(X,Σ) : µ

(|f | 6= 0

)= 0

esun subespacio de Med(X,Σ). Una cuenta directa muestra que

N = f ∈ Med(X,Σ) : ‖f‖p = 0 ⊆ Lp para cada 1 ≤ p ≤ ∞ .

Luego se pueden definir los espacios normados Lp = Lp(X,Σ, µ) = Lp(X,Σ, µ)/N(asumimos conocido el cociente de EV’s), porque en ellos la ‖ · ‖p baja haciendoseuna buena norma. Como hace todo el mundo, abusaremos sitematicamente de lanotacion dicendo que un elemento f ∈ Lp es una funcion (en Lp) en vez de su clasede equivalencia. En los cursos de medida seguro que se ha demostrado que el espacio(Lp, ‖ · ‖p) es completo, por lo que estamos hablando de espacios de Banach.

4. Cabe recordar que si µ (X) <∞, entonces L∞ ⊆ Lp para todo 1 ≤ p <∞, y ademas

limp→∞‖f‖p = ‖f‖∞ para toda f ∈ L∞ . (1.16)

En efecto, dada f ∈ L∞, podemos suponer (sin perdida de generalidad) ‖f‖∞ = 1 .En tal caso, como |f |p ≤ 1 salvo un conjunto de medida nula, se tiene que∫

X

|f |p dµ ≤∫X

1 dµ = µ (X) <∞ =⇒ f ∈ Lp . (1.17)

Para probar la Ec. (1.16), tomumos un A < 1 y llamamos Y = x ∈ X : |f(x)| > A.Por la definicion del supremo esencial vemos que µ(Y ) > 0. Ademas

A · µ(Y )1p = (Ap)

1p ·(∫

X

χY

) 1p

=

(∫Y

Ap) 1

p

≤(∫

Y

|f |p) 1

p

≤ ‖f‖p ≤ µ(X)1p ,

donde la ultima desigualdad se sigue de la Ec. (1.17). Luego

A ≤ lim infp→∞

‖f‖p ≤ lim supp→∞

‖f‖p ≤ 1 .

Como el A < 1 era cualquiera, sale que lımp→∞‖f‖p = 1 = ‖f‖∞ .

Luego tambien vale que L∞ ⊆ Lp (se divide por el mismo N ). Ojo que la inclusiones de conjuntos. Porque L∞ es un EB con su norma, aunque L∞ 6v Lp porque comosubespacio de los Lp es facil ver que es denso en cada uno de ellos con su ‖ · ‖p . 4

Ejemplo 1.2.8. Dada cualquier funcion ϕ : [a, b]→ R y cualquier particion

Π ≡ a = t0 < t1 < .... < tn = b de [a, b] ,

definamos la variacion de ϕ en Π como

V (ϕ,Π) =n∑k=1

|ϕ (tk)− ϕ (tk−1) | .

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Page 21: Un Curso de An alisis Funcional

Sea P el conjunto de tales particiones Π de [a , b]. El espacio

BV[a, b] = ϕ : [a, b]→ R : V (ϕ)def= sup

Π∈PV (ϕ,Π) <∞

cosiste de las llamadas funciones de variacion acotada (VA) sobre [a, b].

Se ve facilmente que la flecha ϕ 7→ V (ϕ) es una seminorma. El numero V (ϕ) se llama lavariacion de ϕ. Los ejemplos mas faciles de funciones de VA son las monotonas. En esecaso, para cualquier particion Π vale que

V (ϕ,Π) = |ϕ(b)− ϕ(a)| =⇒ V (ϕ) = |ϕ(b)− ϕ(a)| <∞ .

Por otro lado, no es dificil ver que V (ϕ) = 0 si y solo si ϕ es constante. En efecto, la igualdadV (ϕ) = 0 =⇒ V (ϕ,Π) = 0 para toda Π ∈ P , y si u ∈ (a, b], podemos tomar la particionΠ = a , u , b (o Π = a , b si u = b), con lo que

|ϕ(u)− ϕ(a)| ≤ V (ϕ,Π) = 0 =⇒ ϕ(u) = ϕ(a) =⇒ ϕ = ϕ(a)1 .

Ahora sı podemos dar una norma para el espacio BV[a, b], poniendo

‖ϕ‖BV = |ϕ(a)|+ V (ϕ) para cada ϕ ∈ BV[a, b] .

Es una seminorma por ser la suma de dos de ellas. Pero ahora tenemos que ‖ϕ‖BV = 0 =⇒ϕ ≡ 0, porque la ϕ debe ser constante y ϕ(a) = 0.

El espacio BV[a, b] es no separable. Esto sale tomando las funciones caracterısticas fx =ℵ[x , b] para todos los x ∈ [a , b], que distan mas que 2 entre sı y son no numerables.

Para ver que es un EB, conviene advertir primero que ‖ϕ‖∞ ≤ ‖ϕ‖BV (ya que |ϕ(x)| ≤|ϕ(a)|+ |ϕ(x)−ϕ(a)| ), por lo que BV[a, b] ⊆ `∞[a , b] y el lımite ϕ de una Cauchy (ϕn)n∈Nen BV[a, b] existe en `∞[a , b] (con su norma). Dejamos como ejercicio ver que ϕ ∈ BV[a, b]y que la convergencia es la correcta. Se usa que V (ϕ,Π) = lim

n→∞V (ϕn , Π) para cada Π ∈ P ,

por la convergencia uniforme. 4

Ejemplo 1.2.9. Sea α ∈ R∗+

. Las funciones lipschitzianas de orden α son las funciones

ϕ : [a, b]→ K que satisfacen que su norma

‖ϕ‖Lαdef= |ϕ(a)|+ sup

t6=s

|ϕ(t)− ϕ(s)||t− s|α

<∞ .

El hecho de que ‖ ‖Lα sea una norma sale igual que en el ejemplo anterior. Es facil ver quetoda tal ϕ ∈ C[a, b]. Mas aun, si fijamos un par t 6= s en (a, b), tenemos que

|ϕ(t)− ϕ(s)||t− s|α

≤ supx 6=y

|ϕ(x)− ϕ(y)||x− y|α

def= Sϕ <∞ =⇒ |ϕ(t)− ϕ(s)| ≤ Sϕ · |t− s|α . (1.18)

Por eso se las llama lipschitzianas. De hecho, es facil ver que una ϕ cumple la desigualdadde la derecha de (1.18) para alguna constante Sϕ < ∞ ⇐⇒ ‖ϕ‖Lα < ∞. Estas funcionesson interesantes sobre todo cuando 0 < α ≤ 1. Porque sino pasa lo siguiente:

20

Page 22: Un Curso de An alisis Funcional

Si α > 1, las unicas funciones lipschitzianas de orden α son las constantes. En efecto, si‖ϕ‖Lα < ∞ con α > 1, entonces ϕ tiene que ser derivable en el abierto (a, b), y ademas sedebe cumplir que ϕ′ ≡ 0. Es porque dado un x0 ∈ (a, b), el cociente incremental cumple que

|ϕ(x0)− ϕ(x0 + h)||h|

(1.18)

≤ Sϕ · |h|α

|h|= Sϕ · |h|1−α −−→

h→00 .

Luego, por algun Teorema de Analisis I ya tenemos que ϕ debe ser constante. 4

Ejemplo 1.2.10. Sea (X, τ) un ET compacto Hausdorff. Llamemos B(X) ⊆ P(X) la σ-algebra de los Borelianos de X (la σ-algebra generada por τ). Una medida boreliana complejaes una µ : B(X)→ C que es σ-aditiva y solo toma valores finitos.

La variacion total de una tal µ es la medida positiva |µ| definida por

|µ|(A) = supπ∈PD(A)

nπ∑k=1

|µ(Ek)| para cada A ∈ B(X) , (1.19)

donde PD(A) es el conjunto de particiones finitas π = E1 , . . . , Enπ de A (los Ek ∈ B(X)

yd⋃Ek = A). Una de las utilidades de |µ| es que se la necesita para la desigualdad∣∣∣ ∫

X

f dµ∣∣∣ ≤ ∫

X

|f | d |µ| , (1.20)

que vale para cualquier f ∈ C(X) (y para toda f que sea µ-integrable). Otra es que sirvepara definir la regularidad: una medida µ es regular si |µ| cumple que

|µ|(A) = sup |µ|(K) : K ⊆ A y K es compacto

= ınf |µ|(G) : A ⊆ G y G es abierto , para todo A ∈ B(X) . (1.21)

El espacio Mr(X) de medidas complejas regulares es un normado con la norma

‖µ‖ = |µ|(X) , para cada µ ∈Mr(X) .

El que |µ| sea finita para toda µ ∈Mr(X) y la triangular |µ+ ν|(X) ≤ |µ|(X) + |ν|(X) sonresultados tıpicos de teorıa de la medida, que asumiremos (ver 1.9.26). Observar que

|µ(A)| ≤ |µ(A)|+ |µ(X \ A)| ≤ |µ|(X) = ‖µ‖ , para µ ∈Mr(X) y A ∈ B(X) .

Usando esto se puede mostrar que (Mr(X), ‖ · ‖ ) es un Banach, cuenta que dejamos comoejercicio. Las pruebas de las afirmaciones de este ejemplo estan detalladamente propuestascomo una serie de ejercicios en la seccion final: desde el 1.9.13 hasta la Obs. 1.9.26. 4

21

Page 23: Un Curso de An alisis Funcional

1.3 Calculo de algunos duales.

Calcularemos ahora “los duales” de algunos ejemplos anteriores. En general esto se hacecon los llamados teoremas de representacion. Ellos consisten en tomar un espacio conocidoy hacerlo actuar sobre otro EN como funcionales acotadas. O sea “representarlo” como eldual de otro a traves de una aplicacion lineal isometrica sobre. Lo difıcil de este procesosuele ser ver que una representacion dada es sobre, o sea que toda funcional acotada debeser alguna de las representadas del espacio conocido. Esto se entendera mejor mirando lossiguientes ejemplos.

Antes de empezar, recordemos la funcion sgn : C→ S1 ∪ 0, dada por

sgn z =z

|z|para z ∈ C \ 0 y sgn 0 = 0 .

Una cuenta que usaremos seguido dice que(sgn z

)· z =

z

|z|· z =

|z|2

|z|= |z| para todo z ∈ C \ 0 . (1.22)

La igualdad de los bordes obviamente sigue valiendo para z = 0.

En los siguientes ejemplos usaremos sistematicamente la receta propuesta en la Obs. 1.1.8para calcular normas de funcionales.

1.3.1. El dual de c0 “es” `1: Ese “es” significa que vamos a representar isometricamentea `1 dentro de c∗0 (y que lo va a “llenar”). Dada y = (yn)n∈N ∈ `1 definamos la funcional

ϕy : c0 → K dada por ϕy(x) =∑n∈N

xn yn , para cada x = (xn)n∈N ∈ c0 .

La siguiente cuenta mostrara que la serie es convergente y que ϕy es acotada: Fijado x ∈ c0 ,

|ϕy(x)| =∣∣∣∑n∈N

xn yn

∣∣∣ ≤∑n∈N

|xn yn| ≤ ‖x‖∞∑n∈N

|yn| = ‖x‖∞ ‖y‖1 . (1.23)

La parte derecha dice que la serie es absolutamente convergente y por ello converge, asıque ϕy(x) esta bien definida. Mirandola de nuevo, ahora para todo x ∈ c0 , nos dice que‖ϕy‖ ≤ ‖y‖1 para cualquier y ∈ `1. Entonces ya tenemos una representacion R ∈ L(`1 , c∗0)dada por R(y) = ϕy . Veamos que es isometrica: Fijado el y ∈ `1 y un N ∈ N, tomemos

xN =N∑k=1

sgn yk ek = (sgn y1 , . . . , sgn yN , 0 , 0 , . . . ) ∈ SF ⊆ c0 . (1.24)

Observar que, usando la Ec. (1.22), tenemos que ϕy(xN) =N∑k=1

sgn yk yk =N∑k=1

|yk| . Por otra

parte ‖xN‖∞ ≤ 1 para cualquier N ∈ N, porque | sgn z| ≤ 1 para cualquier z ∈ C. Juntandotodo y agrandadno indefinidamente el N ∈ N, llegamos a que

‖ϕy‖ = sup‖x‖∞≤1

|ϕ(x)| ≥ supN∈N

|ϕ(xN)| = supN∈N

N∑k=1

|yk| = ‖y‖1 .

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Page 24: Un Curso de An alisis Funcional

Esto muestra que la representacion R es isometrica. Falta ver que llena al dual c∗0 . Paraprobarlo, fijemos una ϕ ∈ c∗0 y definamos yn = ϕ(en) ∈ K para cada n ∈ N. Esto nos da lacandidata y = (yn)n∈N . Es facil ver que en los x ∈ SF se cumple que

ϕ(x) = ϕ( ∑n∈ J

xn en)

=∑n∈ J

xn yn = ϕy(x) ,

donde el J ∈ PF (N) es el soporte finito de x. Con las xN ∈ BSF ⊆ Bc0 de (1.24) relativas aeste y se ve que ‖y‖1 ≤ ‖ϕ‖ por lo que y ∈ `1 and ϕy ∈ c∗0 . Luego ϕ y ϕy son funcionalescontinuas que coinciden en el denso SF ⊆ c0 , por lo que deben ser la misma. En resumen,

c0∗ ∼= `1 vıa la representacion `1 3 y 7→ ϕy ∈ c∗0 . (1.25)

1.3.2. El dual de `1 “es” `∞: La idea es exactamente la misma, aunque ahora nos daraque (`1)∗ ∼= `∞. En efecto, dada z = (zn)n∈N ∈ `∞, volvemos a definir

ϕz : `1 → K dada por ϕz(y) =∑n∈N

yn zn , para cada y = (yn)n∈N ∈ `1 . (1.26)

La Ec. (1.23) sigue valiendo en este contexto (cambiando x por z) lo que dice que la seriecamina, ϕz ∈ (`1)∗ y ‖ϕz‖ ≤ ‖z‖∞ (porque ahora la variable es el y ∈ `1). La representaciones isometrica usando los vectores yN = sgn zN · eN ∈ SF ⊆ `1. En efecto, todos tienen‖yN‖1 = | sgn zN | ≤ 1 y cumplen que ϕz(yN) = |zN |, por lo que ‖z‖∞ ≤ ‖ϕz‖.

Para ver que esto llena el dual de `1 se argumenta igual que en el caso de c0 . El dato clavees que SF sigue siendo denso en `1.

Mucho mas difıcil es describir (`∞)∗, porque `∞ no tiene un denso en el que se puedan hacercuentas lineales tranquilizadoras. Pero al menos se puede ver que (`∞)∗ es “grande”, porquesı se puede meter a `1 adentro de (`∞)∗ con el mismo curro de siempre (de hecho con lamisma accion y desigualdades que describimos antes sobre c0). El tema es que no lo llenani ahı. Observar que, dada ϕ ∈ (`∞)∗, se puede seguir poniendo yn = ϕ(en) y armar un yde `1. Pero no se sabe si la ϕy actua como ϕ en todo `∞ porque SF no es mas denso. 4

Ejercicio 1.3.3. En forma similar a lo anterior, probar que si

1 < p, q <∞ y 1p

+ 1q

= 1 =⇒ (`p)∗ ∼= `q . (1.27)

La accion es como arriba, haciendo series de productos y usando Holder en vez de (1.23). 4

1.3.4. Veamos los duales de los espacios Lp del Ejem. 1.2.7: Sea (X,Σ, µ) un espacio demedida. Se pide una condicion importante: Hace falta que la medida µ sea σ-finita (o seaque X es union numerable de subconjuntos de medida finita).

Entonces dados p , q ∈ (1 , ∞) exponentes duales, es decir que 1p

+ 1q

= 1, se tiene que

Lp(X,Σ, µ)∗ ∼= Lq(X,Σ, µ) .

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Page 25: Un Curso de An alisis Funcional

Aca la dualidad es parecida al caso discreto de los `p, pero cambiando series por integrales.La desigualdad de Holder asegura que si f ∈ Lp y g ∈ Lq, entonces fg ∈ L1 y ademas

ϕg fdef=

∫X

f g dµ cumple que |ϕg f | ≤∫X

|f g| dµ ≤ ‖g‖q ‖f‖p .

Luego la flecha Lq 3 g 7→ ϕg ∈ (Lp)∗ esta bien definida, es lineal y reduce normas. Concuentas usando funciones signo y con |g|q/p = |g|q−1 ∈ BLp (para una g ∈ Lq con ‖g‖q = 1)sale que la representacion es isometrica, o sea que ‖ϕg‖ = ‖g‖q para toda g ∈ Lq.Para ver que es sobre se necesita usar el teorema de Radon-Nikodym : Con una ϕ ∈ (Lp)∗

se produce integrando una medida µϕ µ (ver Def. 1.9.19) cuya “derivada” sera la g ∈ Lq.Esto es lo que exige que µ sea σ-finita, porque es la hipotesis del teorema de R-N. Los detallesdeberıan repasarlos del curso que hayan hecho de teorıa de la medida.

En forma similar, aunque con cuentas mas faciles, tambien sale que

L1(X,Σ, µ)∗ ∼= L∞(X,Σ, µ) .

Aca es interesante observar que para espacios “continuos” (por ejemplo X = R con µ laLebesgue), el espacio L1(X,Σ, µ) no es el dual de otro, como pasaba con `1 ∼= c∗0 . Esto noparece facil de probar, pero sin embargo mas adelante podremos hacerlo (Ejer. 5.6.7). 4

1.3.5. Fijemos ahora un compacto Hausdorff (X, τ) y pensemos en el dual del espacioC(X) = C(X,C), que vimos que es un Banach con la ‖ · ‖∞ . Consideremos el espacionormado Mr(X) de medidas borelianas complejas regulares, del Ejem. 1.2.10. Recordemosque si µ ∈ Mr(X) se define la medida positiva finita |µ| ∈ Mr(X), llamada variacion totalde µ, y que ‖µ‖ = |µ|(X). El teorema de representacion de Riesz asegura que

Mr(X) ∼= C(X)∗ .

Veamos la parte facil de eso: Dada µ ∈Mr(X), definamos ϕµ ∈ C(X)′ por la formula

ϕµ(f) =

∫X

f dµ , para cada f ∈ C(X) .

La definicion es buena porque las continuas son integrables para toda µ ∈Mr(X). Ademas

|ϕµ(f)| =∣∣∣ ∫

X

f dµ∣∣∣ (1.20)

≤∫X

|f | d |µ| ≤ ‖f‖∞ |µ|(X) = ‖µ‖ ‖f‖∞

para toda f ∈ C(X). Luego ϕµ ∈ C(X)∗ y ‖ϕµ‖ ≤ ‖µ‖. Usando que µ es regular sepuede mostrar que en realidad vale que ‖ϕµ‖ = ‖µ‖. La cuenta es facil usando funcionessimples sobre particiones π = E1 , . . . , En de X con los coeficientes sgnµ(Ek). Eso salecomo en los ejemplos anteriores, porque sus integrales aproximan el valor |µ|(X) dado en laEc. (1.19). La regularidad sirve para aproximar esas simples por continuas (salvo conjuntos|µ|-pequenos), usando Tietze y la definicion (1.21) de regularidad. Los detalles quedan parael lector regular (ver los ejercicios 1.9.13 - 1.9.27).

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Page 26: Un Curso de An alisis Funcional

Las cuentas anteriores dicen que tenemos a Mr(X) representado isometricamente adentro deC(X)∗. Lo que es mucho mas complicado es ver que para toda ϕ ∈ C(X)∗ se puede conseguirµ ∈ Mr(X) tal que ϕ = ϕµ . Esto requiere de una demostracion no menos trabajosa que laconstruccion de la medida de Lebesgue. Para convencerse basta un ejemplo:

En C([0, 1]) tomemos la funcional f 7→∫ 1

0f(t) dt , pero hecha con la integral de Riemann.

Entonces la µ que la produce no es otra que la mismısima medida de Lebesgue en losborelianos del [0, 1]. Y nuestro teorema deberıa construirla a ella entre tantas otras. 4

1.4 El lema de Riesz.

Empecemos fijando una serie de notaciones sobre subespacios:

Notaciones 1.4.1. Sea E un EN.

1. Escribiremos S v E para decir que S ⊆ E es un subespacio cerrado de E.

2. Dado cualquier A ⊆ E, notaremos span A al subespacio generado por A:

span A def=⋂

S ⊆ E : A ⊆ S y S es un subespacio de E.

3. Llamaremos span A v E al subespacio cerrado generado por A:

span A def= span A =

⋂ S ⊆ E : A ⊆ S y S v E

.

Un ligero ejercicio es mostrar la segunda igualdad de arriba. Usa esto:

Si S ⊆ E es un subespacio, entonces S v E.

O sea que la clausura de un subespacio sigue siendo subespacio. Ya que van a hacer lacuenta, observen que vale en el contexto general de EVT’s. Solo hace falta tomar redes envez de sucesiones para la prueba general. Y recordar la Ec. (1.1). 4

1.4.2. Sea E un EN , y fijemos un subespacio cerrado S v E. Como en cualquier EM, setiene definida la funcion “distancia a S”, d ( · , S) : E → R+ dada por

d (x,S)def= ınf

y∈S‖x− y‖ = ınf

z∈x+S‖z‖ , para cada x ∈ E .

Por ser S cerrado, vale que d (x,S) = 0 ⇐⇒ x ∈ S. Ademas, un cambio elemental devariables asegura que en el espacio afın x+ S la distancia con S no cambia:

para todo z ∈ x+ S se tiene que d (z,S) = d (x,S) , (1.28)

porque x+ S = z + S. En forma aun mas facil uno puede mostrar que , si λ ∈ K \ 0,

λx+ S = λ (x+ S) =⇒ d (λx , S) = |λ| · d (x , S) para todo x ∈ E . (1.29)

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Page 27: Un Curso de An alisis Funcional

Ahora bien, en los espacios Euclıdeos (mas adelante en los Hilbert) se tiene que siempreexiste un z0 ∈ x+ S que es ortogonal a S, y por lo tanto (Pitagoras mediante) cumple que

‖z0‖ = d (z0 , 0) = d (x,S)?= mın

z∈ x+S‖z‖ . (1.30)

Naturalmente cabe preguntarse si algo semejante (que el ınfimo que define la distancia a unS v E sea siempre un mınimo) pasara en cualquier espacio normado E.

A priori podrıa pensarse que alcanzarıa con que E sea un Banach (aproximar y tomar lımite).Sin embargo, en general es falso, aun para Banach’s, porque hace falta que la bola BE tengaun tipo especial de convexidad para que los aproximantes sean necesariamente de Cauchy.

En cualquier caso subsiste una idea de ”cuasiortogonalidad” inducida por el famoso Lemade F. Riesz que damos ahora. Una manera de visualizar su enunciado es imaginarse alsubespacio S como un plano, que uno translada con muchos vectores unitarios, y luegobusca maximizar la distancia vs. S entre todos los planos paralelos que quedan. 4

Lema 1.4.3 (Riesz). Sea E un EN, S ⊆ E y ε > 0 . Si asumimos dos cosas: que

S v E y que S 6= E ,

entonces existe un vector unitario xε ∈ E (o sea que ‖xε‖ = 1) tal que

d (xε , S) ≥ 1− ε .

Demostracion. Vamos a suponer que ε < 1 y que S 6= 0 (sino todo es una boludez). Como0 ∈ S, tenemos que ‖x‖ ≥ d (x , S) ≥ 0 para todo x ∈ E. Como S es cerrado y propio, laEc. (1.29) dice que existe algun z ∈ E tal que d (z , S) = ınf

y∈ z+S‖y‖ = 1. Luego

existe un yε ∈ z + S tal que 1 ≤ ‖yε‖ < (1− ε)−1 . (1.31)

La Ec. (1.28) nos asegura que d (yε , S) = d (z,S) = 1. Llamemos xε =yε‖yε‖

∈ BE .

Finalmente, usando la Ec. (1.29) y la Ec. (1.31) llegamos a que

d (xε , S) = d

(yε‖yε‖

, S)

=d (yε , S)

‖yε‖=

1

‖yε‖> 1− ε .

La relacion del Lema de Riesz con la pregunta de la Ec. (1.30) es que, con las hipotesis delLema, dado un x /∈ S, si existiera un z0 ∈ x + S tal que ‖z0‖ = d (x,S), entonces y = z0

‖z0‖es unitario y cumple d(y , S) = 1, mejor que en el Lema.

Veamos ahora un ejemplo de que la distancia no siempre se realiza:

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Page 28: Un Curso de An alisis Funcional

Ejemplo 1.4.4. El espacio base sera C[0, 1], que es Banach. Consideremos el subespacio

E =f ∈ C[0, 1] : f(0) = 0

v C[0, 1] . Luego E es un Banach .

Por otro lado, consideremos la funcional ϕ ∈ E∗ dada por

ϕ(f) =∫ 1

0f(t) dt para cada f ∈ E .

La desigualdad∣∣ ∫ 1

0f(t) dt

∣∣ ≤ ‖f‖∞ justifica que ϕ ∈ E∗ con ‖ϕ‖ ≤ 1. Llamemos

S = kerϕ v E . Es claro que S 6= E .

Supongamos que existe un f0 ∈ E tal que ‖f0‖∞ = 1 = d (f0 , S) como uno buscaba en laEc. (1.30). Ya veremos adonde nos lleva. Para cada f ∈ E \ S definamos

cf =ϕ(f0)

ϕ(f)que produce un g = f0 − cf · f ∈ kerϕ = S .

Por lo tanto, como d (f0 , S) = 1, podemos deducir que

|cf | · ‖f‖∞ = ‖cf · f‖∞ = ‖f0 − g‖∞ ≥ 1 =⇒ |ϕ(f0)| · ‖f‖∞ ≥ |ϕ(f)| . (1.32)

Ahora consideremos la sucesion de funciones fn(t) = t1n en E \ S. Como

‖fn‖∞ = 1 ∀ n ∈ N (1.32)=⇒ |ϕ(f0)| ≥ |ϕ(fn)| = t

1n

+1

1n

+ 1

∣∣∣10

=1

1n

+ 1−−−→n→∞

1 ,

es decir que |ϕ(f0)| ≥ 1. Pero una cuenta de Analisis 1 nos hace ver que, por otra parte,

f0 ∈ C[0, 1] , f0(0) = 0 y ‖f0‖∞ = 1 =⇒ |ϕ(f0)| ≤∫ 1

0

|f0(t)| dt < 1 . 4

Ejemplo 1.4.5. Volviendo al Lema de Riesz y usando sus notaciones, en el ejemplo anteriorse puede construir explıcitamente una sucesion de vectores unitarios fnn∈N en E tales que

d (fn , S) −−−→n→∞

1. Es la de antes: fn(t) = t1n . Los detalles quedan a cargo del lector. 4

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Page 29: Un Curso de An alisis Funcional

1.5 Isomorfismos.

Hay dos tipos de isomorfismos en la categorıa de EN’s, los isometricos y los comunes. En elcaso isometrico se habla de “igualdad” entre los espacios, como el los ejemplos de duales quevimos hace poco. En los demas casos se habla de isomorfos y no es para tanto. Pero vale lapenar fijar bien que cosas se preservan por cada tipo de isomorfismo.

Notaciones 1.5.1. Sean E y F dos EN’s.

1. Diremos que E y F son isometricos (o que son el mismo) si existe un

U ∈ L(E,F ) tal que U es sobre y ‖Ux‖ = ‖x‖ para todo x ∈ E .

En tal caso escribiremos que E ∼= F y que U es un “isomorfismo isometrico”.

2. En cambio E y F son isomorfos si existe un

T ∈ L(E,F ) biyectivo tal que tambien T−1 ∈ L(F,E) . (1.33)

En tal caso escribiremos que E ' F y a T se lo bate “isomorfismo” (o tambien iso).

A los operadores lineales biyectivos pero no bicontinuos se los mencionara como isomorfismosK-lineales. La palabra iso (sola) se reserva para los del item 2. 4

Los isomorfismos entre EN’s son homeos entre sus topologıas resultantes. Pero preservanpropiedades metricas mejores que los homeos a secas, porque al ser lineales son mas que solobicontinuos. Veamos:

Proposicion 1.5.2. Sean E y F dos EN’s tales que E ' F . Sea T ∈ L(E,F ) el mentadoisomorfismo. Entonces:

1. Sean M = ‖T‖ y m = ‖T−1‖−1. Entonces tenemos que

m ‖x‖E≤ ‖T x‖

F≤ M ‖x‖

Epara todo x ∈ E . (1.34)

2. Con las mismas constantes m y M se tiene que

m ·BF ⊆ T (BE) ⊆M ·BF . (1.35)

3. Una (xn)n∈N es E es de Cauchy ⇐⇒ (T xn)n∈N es de Cauchy en F .

4. E es Banach ⇐⇒ F es Banach.

5. La bola BE es compacta ⇐⇒ BF lo es.

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Page 30: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Es claro que para cualquier x ∈ E vale que ‖T x‖F≤ ‖T‖ ‖x‖

E. Ademas,

‖x‖E

= ‖T−1(T x)‖E≤ ‖T−1‖ ‖T x‖

F=⇒ m ‖x‖

E≤ ‖T x‖

F.

Veamos la Ec. (1.35): Si y ∈ mBF y x ∈ E el unico tal que T x = y entonces, por (1.34),

m ‖x‖ ≤ ‖T x‖ = ‖y‖ ≤ m =⇒ x ∈ BE =⇒ y ∈ T (BE) .

La otra inclusion de (1.35) sale por la definicion de ‖T‖. Usando (1.34) y que T es lineal,sale el item 3. Los otros dos son consecuencias directas de 3, porque al ser continuas, tantoT como T−1 preservan convergencias y compacidad. Para probar 5 hay que usar (1.35) yque x 7→ λx (con λ 6= 0) es homeo tanto en E como en F .

Ejercicio 1.5.3. Sean E , F dos EN’s, T ∈ Hom(E,F ) y dos constantes 0 < m ≤M .

1. Probar que la Ec. (1.35) (para estas m y M) implica que T ∈ L(E,F ) y que es un isobicontinuo. Incluso sale que ‖T‖ ≤M y que ‖T−1‖ ≤ m−1.

2. Lo mismo puede deducirse de la Ec. (1.34), si uno asume previamente que T era EPI.

3. Con las hipotesis del la Prop. 1.5.2, de la Ec. (1.34) deducimos que m ≤ M . Peroestaban definidas arbitrariamente como M = ‖T‖ y m−1 = ‖T−1‖. Por que otra razonvale eso? 4

1.5.4. Sea E un K-EV, y sean N1 y N2 dos normas en E. En tal caso se dice que N1 y N2

son normas equivalentes si existen m, M > 0 tales que

mN1(x) ≤ N2(x) ≤M N1(x) para todo x ∈ E . (1.36)

Esto equivale a que (E,N1) ' (E,N2) como espacios normados, por ejemplo con el isomor-fismo identidad I1,2

E = IE : (E,N1) → (E,N2). En efecto, basta tomar M = ‖I1,2E ‖. La

acotacion por abajo equivale a que I2,1E = (I1,2

E )−1 sea acotada. La recıproca sale tomandocualquier otro isomorfismo T , y se deja como ejercicio.

Ejemplos de normas equivalentes son todas las ‖ · ‖p con 1 ≤ p ≤ ∞, siempre que uno lasuse solo en Kn, con el n fijo . De hecho vale que, si 1 < p <∞, entonces

‖x‖∞ ≤ ‖x‖p ≤ ‖x‖1 =∑k∈In|xk| ≤ n · ‖x‖∞ para todo x ∈ E .

La aparicion de ese n hace ya sospechar que la cosa se arruina al agrandar las dimensiones.En efecto, si ahora uno labura con el espacio SF del Ejem. 1.2.5 (las sucesiones “finitas”), ahitienen sentido todas las ‖ · ‖p , pero nunca son equivalentes entre sı. Eso se puede probar amano, o usando que si lo fueran, los respectivos `p en los que SF es denso (o c0 para p =∞),tendrıan que ser iguales como conjuntos (Prop. 1.5.2). Es facil ver que eso no pasa.

En la mayorıa de los ejemplos infinitodimensionales, es raro que aparezcan dos normasequivalentes (salvo buscarlas ad hoc, por ejemplo tomando 2 · ‖ · ‖). En cambio, comoveremos en la siguiente seccion, en los finitodimensionales todas las normas que uno puedainventar para un espacio fijo son equivalentes. 4

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Page 31: Un Curso de An alisis Funcional

1.6 Subespacios finitodimensionales.

Un problema tıpico del AF es que la bola BE de un normado E no siempre es compacta. Enesta seccion dilucidaremos exactamente cuando sı lo es y cuando no. Adivinen.

Proposicion 1.6.1. Sea E un EN tal que dimE = n <∞. Luego todo K-isomorfismo (sololineal) Ψ ∈ Hom(Kn , E) es automaticamente un iso de EN’s, o sea que es un homeo. EnKn usamos, en principio, la norma Euclıdea ‖ · ‖2 .

Demostracion. Tomemos la base x1 , . . . , xn de E dada por xk = Ψ(ek) , k ∈ In . Luego

Ψ(α) =n∑k=1

αk xk , para α = (α1 , . . . , αn) ∈ Kn .

Veamos que la Ψ es continua (de ida). En efecto, para todo α ∈ Kn vale que

‖Ψ(α)‖ ≤n∑k=1

|αk| ‖xk‖ ≤ maxk∈In‖xk‖ ·

n∑k=1

|αk| ≤(n ·max

k∈In‖xk‖

)‖α‖2 ,

por lo que Ψ ∈ L(Kn , E). Nos falta mostrar que Φ = Ψ−1 ∈ L(E , Kn). Lo enunciamos ası:

Todo K-iso Φ ∈ Hom(E , Kn) debe ser continuo.

Supongamos que no lo es, i.e. ‖Φ‖ =∞. Entonces existe una sucesion (xm)m∈N en BE \0cuyas imagenes ym = Φ(xm) cumplen que am = ‖ym‖2 −−−→

m→∞+∞. Luego la sucesion de

los zm = a−1m xn −−−→

m→∞0E mientras que del otro lado ‖Φ(zm)‖2 = a−1

m ‖ym‖2 = 1 para todo

n ∈ N.

Sin embargo la cascara Sn−1 = w ∈ Kn : ‖w‖2 = 1 es compacta en el espacio EuclıdeoKn. Luego existe una subsucesion (ymk)k∈N de (ym)m∈N tal que esta otra sucesion

Φ(zmk) = a−1mkymk −−−→

k→∞w para cierto w ∈ Sn−1 .

Como ya vimos en la primera parte que Ψ = Φ−1 ∈ L(Kn , E) (tiene que ser continuo), saleque zmk = Ψ

(Φ(zmk)

)−−−→k→∞

Ψ(w). Pero arriba vimos que zmk −−−→k→∞

0. Encima Ψ es un

K-iso, por lo que tiene que valer que w ∈ Sn−1 =⇒ w 6= 0 =⇒ Ψ(w) 6= 0. Todo estedesastre provino de suponer que Φ no era continuo. Ası que lo es y a otra cosa mariposa.

Corolario 1.6.2. Sea E un EN de dimE = n <∞. Entonces:

1. Si F es otro EN con dimF = n, entonces E ' F vıa cualquier iso lineal.

2. Dos normas N1 y N2 en E son equivalentes. O sea que existen m,M > 0 tales que

mN1(x) ≤ N2(x) ≤M N1(x) para todo x ∈ E . (1.37)

30

Page 32: Un Curso de An alisis Funcional

3. Nuestro E con cualquier norma queda Banach.

4. Tambien cumple que BE (con una norma cualquiera) es compacta.

Demostracion. Si A : E → F es un iso lineal, y T ∈ Hom(E , Kn) es algun iso, la Prop. 1.6.1nos asegura que tanto T como AT−1 : Kn → F deben ser isos de los buenos. Componiendoqueda que A era anche homeo. O sea que E ' F vıa cualquier iso lineal.

En particular, la identidad I1,2E = IE : (E,N1) → (E,N2) es continua para los dos lados, o

sea que es iso. Luego las desigualdades de (1.37) son consecuencia de la Ec. (1.34).

La completitud y la compacidad de la bola BE salen combinando la Prop. 1.6.1 con laProp. 1.5.2, usando que lo que se pide lo cumple Kn con la norma Euclıdea.

Corolario 1.6.3. Sea E un EN. Luego todo subespacio finitodimensional es cerrado.

Demostracion. Sea S ⊆ E un tal subespacio. Por el Cor. 1.6.2, el tal S es un normado conla norma de E que debe ser completo. Ası que tiene que ser cerrado en E.

Corolario 1.6.4. Sea E un EN. Si tenemos que dimE = ∞, entonces la bola cerradaBE = x ∈ E : ‖x‖ ≤ 1 no es compacta.

Demostracion. Por un proceso inductivo y aplicando sistematicamente el Lema de Riesz1.4.3, podemos construir una sucesion (xn)n∈N de vectores unitarios de E tales que

si Sndef= span x1 , . . . , xn entonces d (xn+1 , Sn) ≥ 1

2,

para todo n ∈ N. Notar que el Lema 1.4.3 pide que los subespacios sean cerrados y propios.Por un lado los Sn 6= E porque dimE = ∞. Por otro lado, el Cor. 1.6.3 nos asegura quedimSn <∞ =⇒ Sn v E para cada n ∈ N, por lo que el proceso inductivo funciona.

En particular tenemos que ‖xn − xm‖ ≥ 12

para todo par n,m ∈ N tal que n 6= m. Y todoslos xn viven en BE , por lo que la bola no puede ser compacta.

Corolario 1.6.5. Sean E y F dos EN’s y asumamos que dimE < ∞. Entonces todooperador A ∈ Hom (E , F ) es continuo (i.e., acotado). No se presume que A sea mono.

Demostracion. Fijemos una base x1 , . . . , xn de E como K-EV. Si y =∑k∈In

yk xk ∈ E,

‖Ay‖ =∥∥∥ ∑k∈In

yk Axk

∥∥∥ ≤ ∑k∈In|yk|

∥∥Axk∥∥ ≤ ( max

k∈In‖Axk‖

) ∑k∈In|yk| .

Llamemos C = maxk∈In‖Axk‖ <∞ y definamos otra norma en E por la formula

‖| y ‖| def=

∑k∈In|yk| para cada y =

∑k∈In

yk xk ∈ E .

Por el Cor. 1.6.2 existe M > 0 tal que ‖| y ‖| ≤M ‖y‖ para todo y ∈ E. Luego

‖Ay‖ ≤ C ‖| y ‖| ≤ CM ‖y‖ para todo y ∈ E =⇒ A ∈ L(E , F ) .

31

Page 33: Un Curso de An alisis Funcional

1.7 Cocientes.

Sea E un EN. Dado un S v E, consideramos la relacion de equivalencia usual

x ∼S y si x− y ∈ S para pares x , y ∈ E .

Es claro que E/S def= E/∼s = x + S : x ∈ E es un K-EV (para eso no hace falta que S

sea cerrado). La proyeccion ΠS : E → E/S es un epimorfismo K-lineal, dado por

ΠS x = xdef= x+ S ∈ E/S para cada x ∈ E .

Pero ahora queremos definir en E/S una norma adecuada: La mejor candidata sera tomarla ‖x ‖ como la distancia de x a S. Observar que, como S v E, para cada x ∈ E vale qued (x , S) = 0 ⇐⇒ x ∈ S ⇐⇒ x = 0. Ademas, calcular la d (x , S) = ınf

z∈x+S‖z‖ no es

otra cosa que minimizar las normas entre todos los integrantes de la clase de x (que es lavariedad afın paralela a S “puesta” arriba de x). Ası que eso usaremos:

Proposicion 1.7.1. Sean E un EN y S v E tal que S 6= E. Luego la formula

‖x+ S‖ def= d (x , S) = ınf

z∈x+S‖z‖E para x+ S ∈ E/S con x ∈ E (1.38)

define una norma en E/S que lo hace EN. Ademas valen estas propiedades:

1. La proyeccion ΠS al cociente cumple que ΠS ∈ L(E,E/S) con ‖ΠS‖ = 1.

2. Si E era Banach, tambien lo sera E/S con su nueva norma.

Demostracion. Por lo que decıamos arriba, la unica clase con norma cero es la trivial. Yavimos en la Ec. (1.29) que d (λx , S) = |λ| d (x , S) para cualesquiera λ ∈ K y x ∈ E. Paraver la desigualdad triangular fijemos x, y ∈ E y w ∈ S. Luego

‖x+ y + S‖ = ‖(x+ w) + y + S‖ = ınfz∈S‖(x+ w) + (y + z)‖ ≤ ‖x+ w‖+ ınf

z∈S‖y + z‖ .

Tomando ahora ınfimo sobre w ∈ S nos queda que ‖x+ y + S‖ ≤ ‖x+ S‖+ ‖y + S‖.

Es sabido que ΠS es K-lineal. Como d (x , S) ≤ ‖x‖ (para todo x ∈ E), vemos que ‖ΠS‖ ≤ 1.La desigualdad ‖ΠS‖ ≥ 1 es otra manera de enunciar el Lema de Riesz 1.4.3.

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Page 34: Un Curso de An alisis Funcional

Asumamos ahora que E es completo, y sea (xn)n∈N una sucesion en E tal que (xn + S)n∈Nes de Cauchy en E/S. Para ver que converge, alcanza mostrarlo para alguna subsucesion,por lo que podemos suponer (como en la prueba de la Prop. 1.1.13) que

‖(xn+1 − xn) + S‖E/S < 2−n para todo n ∈ N . (1.39)

Fijemos y1 = x1 . La Ec. (1.39) nos premite construir inductivamente, para cada n ∈ N, un

yn+1 ∈ xn+1 + S tal que ‖yn+1 − yn‖ < 2−n .

En efecto, como por el paso anterior de la induccion yn ∈ xn + S, entonces

ınfy∈xn+1+S

‖y − yn‖ = ‖(xn+1 − yn) + S‖E/S = ‖(xn+1 − xn) + S‖E/S < 2−n ,

y al tal yn+1 se lo encuentra sin problemas. Aca vamos a usar el telescopio:

yn+1 = y1 +n∑k=1

( yk+1 − yk ) para cada n ∈ N .

Luego el criterio para series dado en la Prop. 1.1.13 (conv abs. =⇒ conv.) nos da que lasucesion (yn)n∈N es de Cauchy en E y converge a un y ∈ E. Luego

xn + S = ΠS(xn) = ΠS(yn)‖ · ‖−−−→n→∞

ΠS(y) = y + S .

En general no es cierto en los espacios normados que una suma de subespacios cerradostenga que seguir siendo cerrada. Contraejemplos de esto se mostraran a su debido tiempo(Ejer. 2.7.4). Hay en el medio una sutil nocion de angulo entre subespacios, que veremosmas adelante, y este angulo decide cuando sı y cuando no. Pero ahora veremos que si unode los subespacios es de dimesion finita, entonces la cosa seguro que anda bien:

Corolario 1.7.2. Sea E un EN. Si tenemos dos subespacios S,F v E y ademas asumimosque dimF <∞, entonces se tiene que S + F = x+ y : x ∈ S e y ∈ F v E.

Demostracion. Consideremos el cociente ΠS : E → E/S. El curro es notar primero queF + S = Π−1

S(ΠS(F)

), lo cual es una cuenta algebraica estandard.

Ahora bien, el Cor. 1.6.3 nos asegura que ΠS(F) v E/S, porque es un subespacio de di-mension no menos finita que la de F . Pero como ΠS es continua, trae para atras cerradosen cerrados.

Ejercicio 1.7.3. Sea E un EN. Dado un S v E, probar que

1. La ΠS ∈ L(E,E/S) es abierta, por lo que la topologıa de abajo es la cociente.

2. Si tanto S como E/S son Banach’s con sus normas, entonces anche E es Banach. 4

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Page 35: Un Curso de An alisis Funcional

Sin necesidad de usar que la proyeccion al cociente es abierta, veremos que los cocientestienen su version “acotada” de la propiedad universal:

Proposicion 1.7.4. Sean E y F dos EN’s y sea S v E. Consideremos el normado E/Scon la norma cociente, y la proyeccion ΠS ∈ L(E , E/S). Luego:

1. Un operador lineal A : E/S → F es acotado ⇐⇒ A ΠS ∈ L(E , F ).

2. Ademas vale que ‖A‖ = ‖A ΠS‖ (siempre que S 6= E, claro).

Demostracion. Para probar 1, lo no trivial es ver que A es continuo siempre que Bdef= AΠS

lo sea. Para mostralo tomemos un ρ = ΠS x ∈ E/S con x ∈ E. Para todo z ∈ S vale que

‖Aρ‖ = ‖A ( ΠS x )‖ =∥∥A ( ΠS (x− z) )

∥∥ ≤ ‖B‖L(E ,F ) ‖x− z‖ .

Usando que ‖ρ‖ = infz∈S‖x − z‖, deducimos que ‖Aρ‖ ≤ ‖B‖ ‖ρ‖ para todo ρ ∈ E/S . Con

eso hemos probado que A ∈ L(E/S , F ) con ‖A‖ ≤ ‖B‖. La otra desigualdad se deduce de

que ‖B‖ = ‖A ΠS‖ ≤ ‖A‖ ‖ΠS‖ y de que, si S 6= E, vale que ‖ΠS‖1.7.1= 1.

Corolario 1.7.5. Sean E y F dos EN’s y sea S v E. Luego:

1. Dado un T ∈ L(E , F ) tal que S ⊆ kerT , el “bajado algebraico”

T ∈ Hom (E/S , F ) definido por la ecuacion T ΠS = T , (1.40)

cumple que T ∈ L(E/S , F ) i.e., un operador acotado baja acotado al cociente.

2. Ademas vale que ‖ T ‖ = ‖T‖,

Demostracion. Es una consecuencia directa de la Prop. 1.7.4, porque el bajado T (cuya BD

y propiedades algebraicas damos por conocidas) cumple que T ΠS = T ∈ L(E , F ).

Hiperplanos

Es claro que el nucleo de un operador acotado es cerrado. Pero la recıproca de eso es falsa engeneral. Basta tomar la identidad de un E pensado con dos normas no equivalentes (nucleoni tiene). Sin embargo, la cosa es mas agradable para las funcionales: Ser el ker de unafuncional puede caracterizarse ası: Dado un subespacio H ⊆ E (propio),

existe ϕ ∈ E ′ tal que H = kerϕ ⇐⇒ existe un x ∈ E tal que E = H⊕ span x , (1.41)

y a tales H se los llama hiperplanos. En efecto, como ϕ 6= 0, tomando cualquier x /∈ kerϕla prueba de ⇒ en (1.41) es facil, ya que y − ϕ(y)

ϕ(x)· x ∈ kerϕ para todo y ∈ E.

La recıproca sale cocientando por H, porque E/H 'K span x 'K K. En otras palabras,tenemos que los hiperplanos son aquellos subespacios H ⊆ E tales que E/H 'K K.

Una cosa interesante de los hiperplanos es que tienen que ser cerrados o densos. Esto es asıporque H ⊆ H ⊆ E y no queda mucho lugar (recordar que H v E).

Ahora veremos que cuando el codominio de una TL es finitodimensional (y esto incluye alas funcionales), entonces la cerrazon del ker sı alcanza para asegurar continuidad:

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Page 36: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion 1.7.6. Sean E y F dos EN’s y asumamos que dimF < ∞. Sea T : E → Funa transformacion K-lineal no nula. Entonces se tiene que

T ∈ L(E,F ) (i.e., T es continua) ⇐⇒ kerT v E .

En particular, una ϕ ∈ E ′ \ 0 cumple que ϕ ∈ E∗ ⇐⇒ kerϕ es un hiperplano cerrado.

Demostracion. Observar que T se puede “bajar” a un K-monomorfismo

T : E/ kerT → F tal que T ΠkerT = T =⇒ dim(E/ kerT

)≤ dimF <∞ .

Si asumimos que kerT v E, entonces la Prop. 1.7.1 dice que E/ kerT es un EN con la normacociente. Entonces, por el Cor. 1.6.5, sabemos que T ∈ L(E/ kerT , F ). Finalmente, comotambien ΠkerT es continua, queda que T = T ΠkerT ∈ L(E,F ).

La recıproca sale porque kerT = T−1(0) y los metricos son T1 .

Proposicion 1.7.7. Sea E un EN. Dados x ∈ E y ϕ ∈ E∗ \ 0 se tiene que

d (x , kerϕ ) =|ϕ(x)|‖ϕ ‖

. (1.42)

Demostracion. Llamemos S = kerϕ v E. Sea ϕ ∈ (E/S)∗ el bajado de ϕ al cociente E/Sdefinido en (1.40). Como S es un hiperplano tenemos que E/S ' K, por lo que

|ϕ(x )| = ‖ϕ ‖ ‖x ‖ para toda clase x ∈ E/S con x ∈ E .

Por otro lado, el Cor. 1.7.5 asegura que ‖ϕ‖ = ‖ϕ ‖. Luego, todo x ∈ E cumple que

d (x , kerϕ )(1.38)= ‖x ‖ =

|ϕ(x )|‖ϕ ‖

(1.40)=

|ϕ(x)|‖ϕ ‖

.

1.8 Algunos ejemplos de operadores.

El lector habra notado que apenas definimos espacios normados ya empezamos a trabajarcon sus operadores acotados. Esto se justifica porque la teorıa es una especie de algebralineal topologica-metrica y los objetos que interesan son las funciones lineales en este nuevoambiente. Vimos algunos ejemplos de funcionales, pero faltan ver operadores acotados para iracostumbrandose a las macanas que hacen. Como decıamos antes, los principales ejemplos yaexistıan antes de que se pergrenara la teorıa. Fundamentalmente los operadores diferenciales(aunque estos no suelen ser acotados), integrales, y las diferenciales de funciones suaves entrenormados, a las que se les pide acotacion.

Sin embargo, en esta seccion focalizaremos en operadores que hacen cosas a las que unono esta acostumbrado al laburar en Kn. El principlal generador de contraejemplos paraintuiciones pifiadas es el famoso operador shift que presentamos a continuacion.

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Page 37: Un Curso de An alisis Funcional

1.8.1 (El shift). Trabajemos en un espacio E de sucesiones, por ejemplo c0 o `p(N) paracualquier p ∈ [1 , ∞]. Definamos al operador S ∈ L(E), que llameremos el shift, como

S(x) = (0 , x1 , . . . , xn , . . . ) para x = (xn)n∈N ∈ E . (1.43)

Es decir que S “corre” o “shiftea” las entradas de x a la derecha en un lugar, y completacon un cero en la primera. Formalmente se puede escribir que

S(x) = (yn)n∈N , donde y1 = 0 e yn+1 = xn para cada n ∈ N .

Observar que S es mono, mas aun es isometrico (normas con series o supremos ni ven alnuevo cero, y las demas entradas son las mismas de antes aunque en otros lugares). Peroovbiamente S no es epi. De hecho R(S) = (yn)n∈N ∈ E : y1 = 0 v E.

Esto solo ya contradice el Teor. de la dimension de las matrices, que dice que si son endosy monos deben ser epis. Pero es aun peor, porque S es inversible a izquierda pero no aderecha. En principio es claro que no puede haber un A ∈ L(E) tal que SA = IE porque Sno era epi. Pero si definimos T ∈ L(E) como el shift para el otro lado:

T (y) = (y2 , y3 , . . . , yn , . . . ) para y = (yn)n∈N ∈ E ,

nos queda que T tacha el y1 y corre el resto de y al principio. Es claro que ‖T‖ = 1 y queeste T sı es epi, pero ahora no es mono. Ademas se ve inmediatamente que TS = IE .

Otra cosa que pasa con S es que no tiene autovalores (aun si ponemos K = C). En efecto,λ = 0 no sirve porque S era mono. Y si tomamos λ 6= 0 y existiera un x ∈ E tal queS x = λx, entonces tendrıamos que Sn x = λn x para todo n ∈ N. Pero si miramos bien,vemos que Sn x tiene n ceros al principio. Paso a paso, uno muestra que todas las entradasde x son nulas y x = 0, lo que no nos sirve como autovector.

Pero la cosa es aun mas rara con T , porque tiene “demasiados” autovalores. Fijensen quesi tomamos λ tal que |λ| < 1 y hacemos el vector xλ = (λn)n∈N , entonces xλ ∈ E porquetanto el supremo como las series a la p convergen bien para las geometricas. Ahora,

T xλ = (λ2 , λ3 , . . . , λn , . . . ) = λ xλ .

Creer o reventar. Todo un disco D de autovalores para T . Y ninguno para S. A pesar deque son operadores buenısimos. Ya los volveremos a ver a estos shifts (conocidos como losshifts unilaterales) a lo largo del texto. 4

1.8.2. Operadores de multiplicacion.Caso continuo: Pongamos que E = Lp = Lp(X,Σ, µ), para algun p ∈ [1 , ∞]. Fijemos unaf ∈ L∞ y definamos su operador de multiplicacion

Mf ∈ L(Lp) dado por Mf h = f · h para las h ∈ Lp . (1.44)

Es claro que multiplicarlas por una acotada no saca a las h de su Lp. De hecho vale que

‖Mf h‖p =( ∫

X|f |p · |h|p d µ

)1/p ≤ ‖f‖∞( ∫

X|h|p d µ

)1/p= ‖f‖∞ ‖h‖p .

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Page 38: Un Curso de An alisis Funcional

Esto muestra que efectivamente Mf ∈ L(Lp) con ‖Mf‖ ≤ ‖f‖∞ . Pero vale que

‖Mf‖ = ‖f‖∞ para toda f ∈ L∞ . (1.45)

Para verlo, fijemos un ε ∈ (0, ‖f‖∞ ). Si llamamos Aε = x ∈ X : |f(x)| ≥ ‖f‖∞ − ε (paraun representante de la “clase” f), sale que µ(Aε) > 0. Si la medida fuera infinita, cambiemosAε por alguien de medida positiva y finita dentro de el. Tomemos ahora la funcion

hε(x) = µ(Aε)−1/p · ℵAε para x ∈ X .

Una cuenta directa muestra que ‖hε‖p = 1, por lo que hε ∈ BLp . Pero si calculamos

‖Mf hε‖p = ‖f · hε‖p =(µ(Aε)

−1∫Aε|f |p d µ

)1/p

≥(µ(Aε)

−1∫Aε

(‖f‖∞ − ε)p d µ)1/p

= ‖f‖∞ − ε .

Esto nos dice que ‖Mf‖ ≥ ‖f‖∞ − ε para cualquier tal ε, o sea que ‖Mf‖ ≥ ‖f‖∞ .

El espacio L∞, ademas de ser Banach, es una K-algebra, usando el producto punto a puntode las funciones. Observar que ‖f · g‖∞ ≤ ‖f‖∞ ‖g‖∞ para cualquier par f, g ∈ L∞. Unacosa ası se llama algebra de Banach y se estudiara sistematicamente mas adelante (en elCap. 6). Otra algebra ası es L(E) para cualquier espacio E de Banach. El producto ahı esla composicion de los operadores.

La idea de este ejemplo es que da una representacion isometrica L∞M→ L(Lp) por operadores

de multiplicacion que, en el caso discreto (o sea `p), se veran como operadores “diagonales”.Notar que M ∈ L

(L∞ , L(Lp)

). Al decir esto, implıcitamente aseguramos que M es K-

lineal. Esto es bien facil de probar, y tambien es facil que Mf ·g = Mf Mg para f, g ∈ L∞cualesquiera. Ası que M es un morfismo isometrico de algebras.

Caso discreto: Si X = N, Σ = P(N) y µ es “contar”, uno tiene que Lp = `p. Allı estarepresentacion M se ve ası: Dada la sucesion x = (xn)n∈N ∈ `∞, tenemos que

Mx y = (xn yn)n∈N ∈ `p para cada y = (yn)n∈N ∈ `p , (1.46)

por lo que podemos pensar que Mx es una matriz infinita diagonal actuando en las columnasinfinitas de `p, porque lo que hace es multiplicar cada coordenada por un numero distinto.Sigue valiendo que ‖Mx‖ = ‖x‖∞ y que MxMy = Mxy para todo par x , y ∈ `∞, donde elproducto en `∞ esta dado por x y = (xn yn)n∈N ∈ `∞.

Autovalores: Observar que Mx en = xn en para todo n ∈ N. Por ello todas las entradas xnde x pasan a ser autovalores para Mx , con autovector en (los canonicos).

Sin embargo, en el caso X = [0, 1] con la medida usual, podemos tomar el operador Mt quemultiplica las h por la funcion f(t) = t, para t ∈ [0, 1]. Y lo que pasa es que el tal Mt

no tiene nigun autovalor. En efecto, si Mt h = λh, entonces (t − λ)h(t) = 0 (ctp). Estoobligarıa a que la h sea nula (ctp), y no nos servirıa como autovector.

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Page 39: Un Curso de An alisis Funcional

Inversibles: Dejamos como ejercicio caracterizar las f ∈ L∞ (o las x ∈ `∞) tales que Mf esun iso en el sentido de la Ec. (1.33), o sea que Mf sea “inversible” en L(Lp). Observar quesi existiera la inversa de un Mf , no le quedarıa otra que ser M1/f . El tema es ver cuandoeso existe y es acotado. Sugerimos hacerlo primero en el caso discreto, usando la Ec. (1.34).Despues eso se generaliza al caso continuo con los supremos esenciales (onda los Aε).

Veamos un ejemplo raro: Sea x = ( 1n

)n∈N ∈ `∞, que produce el operador Mx ∈ L(`p). Porun lado Mx no tiene al cero como autovalor, porque es mono. Sin embargo Mx no es epi (ypor ende no es iso), por ejemplo porque el mismısimo x ∈ `p (si p > 1) pero x /∈ R(Mx) (sip 6=∞). Observar que su supuesta inversa serıa “multiplicar por n en la n-esima entrada”,lo que seguro no camina (no es acotado y ni siquiera “cae” siempre en `p). 41.8.3 (Nucleos). Laburemos ahora en L2 = L2(X,Σ, µ). Pensemos en el espacio X × Xcon la medida producto µ× µ. Si me dan una funcion k ∈ L2(X ×X), que llamaremos unnucleo, observar que es una funcion de dos variables k(x, y) para x, y ∈ X (mas bien es unaclase). Definamos el operador Tk ∈ L(L2) por la formula

(Tk f)(x) =

∫X

k(x, y) f(y) dµ(y) para cada f ∈ L2 y cada x ∈ X . (1.47)

Observar que, como k ∈ L2(X ×X), las funciones X 3 y kx7−→ k(x, y) viven en L2(X) paracasi todo x ∈ Y (por Fubini-Tonnelli). Por Holder, eso muestra que los valores

|(Tk f)(x)| ≤ ‖kx‖2 ‖f‖2 <∞ para casi todo x ∈ X .

Como siempre, la linealidad de Tk sale sin problemas. Ahora calculemos

‖Tk f‖22

=

∫X

|(Tk f)(x)|2 dµ(x) ≤ ‖f‖22

∫X

‖kx‖22dµ(x)

= ‖f‖22

∫X

∫X

|k(x, y)|2 dµ(y) dµ(x) = ‖k‖22‖f‖2

2.

En resumen, vemos que efectivamente Tk ∈ L(L2) con ‖Tk‖ ≤ ‖k‖2 .

Es interesante observar que la formula (1.47) que define a Tk tiene una clara semejanza con elproducto de una matriz por un vector. Se multiplica escalarmente la “fila x” de k, moviendosu ındice y, por las entradas en y del vector f . De hecho, en el caso discreto `2, el nucleok =

(k i,j)i,j∈N es una matriz infinita y formula (1.47) se traduce exactamente a

(Tk x)i =∑j∈N

k i,j xj para cada x = (xj)j∈N ∈ `2 y cada i ∈ N , (1.48)

que es la multiplicacion matricial sin vueltas. Si bajamos mas aun al caso finito, donde es unproducto comun de una matriz por un vector, veremos que la cota ‖Tk‖ ≤ ‖k‖2 es demasiadogrande. De hecho ‖k‖2 es la norma Frobenius de la matriz k, que suele ser mucho mayorque la norma “espectral”, que es su norma como operador sobre Kn con la norma Euclıdea.

Esto nos hace pensar, con razon, que puede haber nucleos k mucho mas “grandes” que losde cuadrado integrable, que produzcan vıa (1.47) un operador Tk ∈ L(L2). Continuara. 4

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Page 40: Un Curso de An alisis Funcional

1.9 Ejercicios del Cap. 1 - Espacios Normados

Ejercicios aparecidos en el texto1.9.1. Completar los detalles de la prueba de la Prop. 1.1.2: Sea (E, ‖ · ‖) un EN. Luego:

1. La d (x, y) = ‖x− y‖ (para x, y ∈ E) es una metrica en E.

2. Con la topologıa asociada a d, E nos queda un EVT. En particular las translaciones E 3 y 7→ y + xy las flechas K 3 λ 7→ λx (con x fijo) son continuas.

3. La funcion norma es continua. Mas aun, vale la desigualdad∣∣∣ ‖x‖ − ‖y‖ ∣∣∣ ≤ ‖x− y‖ = d (x, y) , para todo par x, y ∈ E . 4

1.9.2. Completar los detalles de la prueba de la Prop. 1.1.6: Sean E y F dos EN’s. Dado T ∈ Hom (E,F ),

‖T‖ def= ‖T‖L(E,F ) = sup

‖T x‖F : x ∈ E y ‖x‖E ≤ 1

.

Entonces vale lo siguiente:

1. ‖T‖ = supx∈BE

‖T x‖F = mınM ≥ 0 : ‖T x‖F ≤M ‖x‖E para todo x ∈ E

.

2. T ∈ C(E,F ) ⇐⇒ ‖T‖ <∞.

1.9.3. Calcular la norma del operador de multiplicacion T ∈ L(SF ) dado por T x =(

(1 − 1n )xn

)n∈N

para cada x = (xn)n∈N ∈ SF . Probar que se puede extender a L(`p) manteniendo su norma, para todoexponente p ∈ [1 , ∞].

1.9.4. Hacer los detalles de las cuentas de todos los ejemplos de las Secciones 1.2 y 1.3. Parte de este laburo(medidas, espacios Lp) se propone con bastante detalle en subsecciones posteriores de esta seccion.

1.9.5. Sea E un EN, y fijemos un subespacio cerrado S v E. Recordar la funcion “distancia a S”

d ( · , S) : E → R+ dada por dS(x) = d (x,S) = ınfy∈S‖x− y‖ , para cada x ∈ E .

Probar que para todo x ∈ E se cumple que

1. La d (x,S) = 0 ⇐⇒ x ∈ S.

2. Para todo z ∈ x+ S se tiene que d (z,S) = d (x,S).

3. Dado λ ∈ K, vale que la d (λx , S) = |λ| · d (x , S).

4. La flecha E/S 3 x+ S 7→ d (x , S) define una norma en E/S.

1.9.6. Sean E y F dos EN’s y tomemos T ∈ Hom(E,F ). Las siguientes condiciones son equivalentes:

1. Nuestro T ∈ L(E,F ) y es un iso bicontinuo.

2. Existen m,M > 0 tales que m ‖x‖E≤ ‖T x‖

F≤ M ‖x‖

Epara todo x ∈ E.

3. Existen m,M > 0 tales que m ·BF ⊆ T (BE) ⊆M ·BF .

En tal caso se tiene que ‖T‖ ≤M y que ‖T−1‖ ≤ m−1. Comparar con el Ejer. 1.5.3.

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Page 41: Un Curso de An alisis Funcional

1.9.7. Probar que si 1 ≤ p ≤ q ≤ ∞, entonces `p(N) ⊆ `q(N). Ya que estamos, mostrar que si p < q,entonces la inculsion es estricta. Sugerios mostrar que para toda x ∈ CN vale que ‖x‖q ≤ ‖x‖p . 4

1.9.8. Probar que si1 < p, q <∞ y 1

p + 1q = 1 =⇒ (`p)∗ ∼= `q .

La accion es la misma que en 1.3.1 haciendo series de productos, pero usando Holder en vez de (1.23). 4

1.9.9. Completar los detalles de la prueba del Cor. 1.7.2: Sea E un EN. Si tenemos dos subespacios S,F v Ey ademas asumimos que dimF <∞, entonces se tiene que S + F = x+ y : x ∈ S e y ∈ F v E.

1.9.10. Sea E un EN. Dado un S v E, probar que

1. La ΠS ∈ L(E,E/S) es abierta, por lo que la topologıa de abajo es la cociente.

2. Si tanto S como E/S son Banach’s con sus normas, entonces anche E es Banach. 4

1.9.11. Hacer los detalles de las cuentas de todos los ejemplos de operadores de la Seccion 1.8.

1.9.12. Caracterizar las f ∈ L∞ (o las x ∈ `∞) tales que su operador de multiplicacion Mf ∈ L(Lp) es uniso (o sea que Mf es “inversible” en L(Lp) ). Comparar con las f que son “inversibles” en el algebra L∞.

Ejercicios nuevos

Repaso de medidas complejas y signadasPara el contenido de esta subseccion referimos al lector interesado al libro de Rudin [12, Cap. 6]. Sea X unconjunto y Σ una σ-algebra en X. Definamos las medidas complejas:

1. Una µ : Σ → C es una medida compleja si es una funcion σ-aditiva que nunca toma el valor ∞. Ental caso el triplette (X , Σ , µ) es un espacio de medida compleja.

2. Denotaremos por M(X) = M(X , Σ) al conjunto de todas las medidas complejas definidas en Σ.

3. Dada µ ∈M(X) diremos que µ es

(a) Signada si µ(∆) ∈ R para todo ∆ ∈ Σ.

(b) Positiva si es signada con signo + : µ(∆) ≥ 0 para todo ∆ ∈ Σ.

(c) Dadas µ , ν ∈M(X) ambas signadas, se pone que µ ≤ ν si µ(∆) ≤ ν(∆) para todo ∆ ∈ Σ.

4. Fijado ∆ ∈ Σ, denotaremos PD(∆) a las particiones finitas de ∆ en conjuntos medibles (y disjuntos).Tıpicamente notaremos por Π = A1 , . . . , An ∈ PD(∆) a tales particiones.

1.9.13. Demostrar las siguientes propiedades de las medidas complejas:

1. El conjunto M(X) es un C-EV. Es decir que las CL’s de medidas complejas se quedan en M(X).

2. Si µ ∈M(X) , entonces tambien µ, Re(µ) y Im(µ) ∈M(X).

La que deja de ser medida es la flecha Σ 3 ∆ 7→ |µ(∆)|, pero esto se arregla con algo de laburo:

1.9.14. Sea µ ∈M(X , Σ). La variacion total de µ es la funcion

|µ| : Σ→ [0 , +∞] dada por |µ|(∆) = sup

n∑k=1

|µ(Ak)| : Π = A1 , . . . , An ∈ PD(∆)

,

para cada ∆ ∈ Σ. Probar que |µ| ∈M(X), por lo que es una medida positiva y finita.

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Page 42: Un Curso de An alisis Funcional

1.9.15. Sea (X , Σ , µ) un espacio de medida compleja. Probar que

1. |µ(A)| ≤ |µ|(A) para todo A ∈ Σ.

2. Si λ ∈M(X) es positiva y |µ(A)| ≤ λ(A) para todo A ∈ Σ, entonces |µ| ≤ λ.

3. Mas aun, |µ| = minλ ∈M(X) : λ es positiva y |µ(A)| ≤ λ(A) para todo A ∈ Σ.

4. Usando Radon Nikodym, probar que existe una h ∈ L1(|µ|) tal que

|h| = 1 (|µ|-c.t.p) y µ(E) =

∫E

hd |µ| para todo E ∈ Σ .

Definicion 1.9.16. Sean µ ∈M(X) y E ∈ Σ. Decimos que µ esta concentrada en E si

µ(A) = µ(A ∩ E) para todo A ∈ Σ .

Definicion 1.9.17. Sean µ1 y µ2 ∈ M(X). Decimos que µ1 y µ2 son mutuamente singulares (µ1⊥µ2) siexiste Π = E1 , E2 ∈ PD(Σ) tal que µi esta concentrada en Ei para i = 1, 2.

1.9.18. Sean µ1 , µ2 y λ ∈M(X), con λ positiva. Demostrar que:

1. Si µ1 esta concentrada en E ∈ Σ, entonces |µ1| tambien.

2. Si µ1⊥µ2 , entonces |µ1|⊥ |µ2|.

3. Si µ1⊥λ y µ2⊥λ, entonces (µ1 + µ2)⊥λ.

Definicion 1.9.19. Sean µ1 y µ2 ∈ M(X). Decimos que µ1 es absolutamente continua respecto de µ2 (sedenota por µ1 µ2) si |µ2|(A) = 0 =⇒ |µ1|(A) = 0 para todo A ∈ Σ.

1.9.20. Sean µ1 , µ2 y λ ∈M(X), con λ positiva. Demostrar que:

1. Si µ1 λ, entonces |µ1| λ.

2. Si µ1 λ y µ2⊥λ, entonces µ1⊥µ2.

3. Si µ1 λ y µ2 λ, entonces (µ1 + µ2) λ.

4. Si µ1 λ y µ1⊥λ, entonces µ1 = 0.

e. Si µ1 λ, entonces Re(µ1) λ and Im(µ1) λ.

1.9.21. Sea λ ∈M(X) signada. Demostrar que existen dos (unicas) medidas λ+ y λ− ∈M(X) positivastales que λ = λ+ − λ− y ademas λ+ ⊥ λ−.

1.9.22. Sean µ , λ ∈M(X), con λ signada. Demostrar que:

λ µ ⇐⇒ λ+ µ y λ− µ.

1.9.23. Probar que la flecha M(X) 3 µ 7−→ ‖µ‖ def= |µ|(X) define una norma en M(X).

1.9.24. Sea (X , Σ , µ) un espacio de medida (positiva) y sea f ∈ L1(µ). Definimos la funcion

µf : Σ→ C dada por µf (∆) =

∫∆

f dµ ,

para cada ∆ ∈ Σ (observar la definicion es buena). Probar que

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Page 43: Un Curso de An alisis Funcional

1. Toda tal µf es una medida compleja.

2. Su variacion total cumple que |µf | = µ|f | .

3. Deducir que ‖µf‖ = ‖f‖1 .

Sug: El caso real es facil, pero para el complejo hace falta Radon Nikodym.

1.9.25. Supongamos que (X , τ) es un espacio topologico Hausdorff. Sea Σ una σ-algebra que contenga a τ(y por ello a los Borelianos de X). Una medida µ ∈M(X) es regular si cumple que

|µ|(∆) = ınf|µ|(U) : U es abierto y ∆ ⊆ U

= sup

|µ|(F ) : F es cerrado y F ⊆ ∆

, (1.49)

para todo ∆ ∈ Σ. Probar que

1. Una µ es regular ⇐⇒ dados ∆ ∈ Σ y ε > 0, existen un abierto U y un cerrado F tales que

F ⊆ ∆ ⊆ U y |µ|(U \ F ) < ε .

2. El conjunto Mr(X) = µ ∈M(X) : µ es regular ⊆M(X) cumple que

(a) Es un subespacio, o sea que suma de regulares es regular.

(b) Mas aun, Mr(X) vM(X), o sea que es un subespacio cerrado.

(c) Si en Mr(X) consideramos la norma µ 7−→ ‖µ‖ def= |µ|(X), nos queda que Mr(X) es un Banach.

1.9.26. Supongamos ahora que (X , τ) es un espacio topologico compacto Hausdorff. Sea Σ la σ-algebrade los Borelianos de X. Fijemos µ ∈Mr(X) (insistimos: es regular). Probar que

1. Toda f ∈ C(X) (o sea que f es continua) es µ-integrable.

2. Por otro lado, se tiene la desigualdad∣∣∣∣ ∫X

f dµ

∣∣∣∣ ≤ ∫X

|f | d |µ| ≤ ‖f‖∞ ‖µ‖ . (1.50)

3. La funcional ϕµ : C(X)→ C dada por

ϕµ(f) =

∫X

f dµ para cada f ∈ C(X)

es lineal y continua, por lo que ϕµ esta en C(X)∗. Mas aun, se tiene que

‖ϕµ‖ = sup‖f‖∞=1

|ϕµ(f)| = |µ|(X) = ‖µ‖ . (1.51)

Observar que una desigualdad sale usando (1.50). Para probar la otra es donde se usa que la µ esregular, como se decribe en el Ejem. 1.3.5.

Observacion 1.9.27. El Teorema de Riesz dice que esta flecha Mr(X) 3 µ 7→ ϕµ ∈ C(X)∗ produce queC(X)∗ ∼= Mr(X). El Ej. anterior es la parte facil de su prueba, pero ya dice mucho porque asegura que unaµ ∈Mr(X) esta caracterizada por como actua en las continuas. Sin embargo, mucho mas difıcil (y mas util)es ver que dicha flecha es epi. La idea no es tan rara: dada ϕ ∈ C(X)∗ una funcional positiva (esto significaque ϕ cumpla que ϕ(f) ≥ 0 siempre que f ≥ 0), se define la candidata a medida positiva

µϕ : Σ→ R ∪ ∞ dada por µϕ(∆) = supϕ(g) : g ∈ C(X) y 0 ≤ g ≤ ℵ∆

.

Largas paginas de laburo permiten ver que esta idea alcanza para mostrar que la flecha era epi. 4

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Page 44: Un Curso de An alisis Funcional

1.9.28. Sea X un espacio Hausdorff y Cb(X) el espacio de todas las funciones continuas acotadas definidasen X que toman valores complejos. En Cb(X), definimos la norma

‖f‖∞ = maxx∈X|f(x)|.

Probar que (Cb(X), ‖ · ‖∞) es un espacio de Banach.

1.9.29. Sea X un espacio LKH y C0(X) el espacio de todas las funciones continuas f : X → C tales quepara todo ε > 0 el conjunto x ∈ X : |f(x)| ≥ ε es compacto. Probar que que C0(X) es un subespaciocerrado de Cb(X) y en consecuencia es un espacio de Banach.

Los espacios Lp.A partir de ahora decimos que (X , Σ , µ) es us espacio de medida si µ es positiva y no necesariamente finita.Para evitar dividir por la relacion “difieren en un conjunto de medida nula”, definamos

1. Med(X) = Med(X , Σ) = f : X → C : f es Σ-medible , que es un C-EV.

2. N (X) = N (X , Σ , µ) =f ∈ Med(X) : µ

(|f | 6= 0

)= 0

, que es un subespacio.

3. L(X) = L (X , Σ , µ) = Med(X)/N (X), el C-EV de clases en c.t.p. de funciones medibles.

Es facil ver que todas las operaciones que uno hace en L(X) para definir los espacios Lp estaran bien definidasen toda la clase de cada f ∈ Med(X).

1.9.30. Sea (X , Σ , µ) un espacio de medida.

1. Para 1 ≤ p <∞ definimos

Lp = Lp(X,Σ, µ) = f ∈ L(X) : tales que

∫X

|f |p dµ <∞ ,

con la norma ‖f‖p =(∫X|f |p dµ

)1/p. Probar que (Lp , ‖ · ‖p) es un espacio de Banach.

2. Fijada una f ∈ Med(X,Σ), definimos su supremo esencial como el numero

‖f‖∞ = ess sup(f) = ınfM > 0 : tal que µ

(|f | > M

)= 0.

Es claro que la ‖ · ‖∞ baja bien definida a L(X). Luego definimos el espacio normado

L∞ = L∞(X,Σ, µ) = f ∈ L(X) : ‖f‖∞ <∞ .

Probar que (L∞ , ‖ · ‖∞) es un espacio de Banach.

1.9.31. Sea (X , Σ , µ) un espacio de medida finita. Probar que

1. Si 1 ≤ p ≤ q ≤ ∞, entonces Lq ⊆ Lp.

2. Si f ∈ L∞(X,Σ, µ) entonces ‖f‖∞ = limp→∞

‖f‖p .

3. Dar un contraejemplo del item 1 si µ no es finita.

1.9.32. Sea (X , Σ , µ) un espacio de medida. Probar que

1. Si 1 ≤ p ≤ q ≤ ∞ entonces Lp ∩ L∞ ⊆ Lq.

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Page 45: Un Curso de An alisis Funcional

2. Si f ∈ Lp ∩ L∞ entonces ‖f‖∞ = limp→∞

‖f‖p.

1.9.33. Sea (X , Σ , µ) un espacio de medida finita. Fijemos 1 ≤ p , q ≤ ∞ exponentes conjugados (i.e.1p + 1

q = 1). Consideremos la representacion R : Lq → (Lp)∗ dada por

Lq 3 g 7→ R(g) = ϕg donde ϕg(f) =

∫X

fg dµ para cada f ∈ Lp(X,Σ, µ) .

Mostrar que esta representacion es un isomorfismo isometrico sobre que permite identificar (Lp)∗ con Lq.

La prueba de que es “sobre” requiere del Teorema de Radon-Nikodym. Si no lo conocen lo suficiente puedenir a la pagina http://es.wikipedia.org/wiki/Teorema de Radon-Nikodym. Lo anterior se extiende al caso enque (X , Σ , µ) es σ-finito (i.e. X es union numerable de cachos de medida finita), que es hasta donde llegael TRN. Con eso R y los Rn safan.

1.9.34. Sea (X , Σ , µ) un espacio de medida. Consideremos el espacio S0(X) de todas las “funciones”f ∈ L(X) que son simples (i.e. CL de caracterısticas) tales que µx ∈ X : f(x) 6= 0 < ∞. Probar queS0(X) es denso en Lp para todo p ∈ [1 , ∞).

1.9.35. Supongamos que en el ejercicio anterior X es un espacio topologico LKH y que Σ es la σ-algebra deBorel. Probar que el subespacio Cc(X) de las funciones continuas definidas en X con soporte compacto esdenso en Lp para todo p ∈ [1 , ∞).

1.9.36. Supongamos ahora que X ⊆ Rn es un abierto y que Σ consta de los Borelianos de X. Probar queel subespacio C∞c (X) de las funciones definidas en X con infinitas derivadas continuas y soporte compactoes denso en Lp para todo p ∈ [1 , ∞).

Los espacios de Sobolev.Definicion 1.9.37. Sean Ω ⊆ R un intervalo y C∞c (Ω) las funciones definidas en Ω infinitamente deribablescon soporte compacto. Dada f ∈ L1

loc(Ω), decimos que una funcion g ∈ L1loc(Ω) es la k-esima derivada debil

de f , y lo escribimos Dkf = g, si para toda φ ∈ C∞c (Ω) se satisface la siguiente identidad:∫Ω

f φ(k) dx = (−1)k∫

Ω

g φ dx.

Se puede probar que estas derivadas en el sentido debil son unicas. 4

1.9.38 (Espacios de Sobolev). Para 1 ≤ p ≤ ∞ definamos el espacio de Sobolev Wn,p como el espaciode todas las funciones f ∈ Lp(Ω) tales que para cada k ∈ In la derivada Dkf existe en el sentido debil ypertenece a Lp(Ω). En dicho espacio se define la siguiente norma:

‖f‖Wn,p =

(n∑k=0

‖Dkf‖pp)1/p

si 1 ≤ p <∞

n∑k=0

‖Dkf‖∞ si p =∞ .

Probar que (Wn,p, ‖ · ‖Wn,p) es un espacio de Banach.

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Page 46: Un Curso de An alisis Funcional

Ejemplos de operadores acotados.1.9.39 (Shift). Sea 1 ≤ p ≤ ∞. Consideremos los operadores S : `p → `p y T : `p → `p dados por

S(x) = (0 , x1 , x2 , . . .) y T (x) = (x2 , x3 , x4 , . . .) para x = (xn)n∈N ∈ `p .

1. Probar que S ∈ L(`p) y que es mono. Calcular ‖S‖.

2. Probar que T ∈ L(`p) y que es epi. Calcular ‖T‖.

3. Probar que TS = I, pero ST 6= I.

4. Probar que S no tiene autovalores, mientras que los de T son todo el D = λ ∈ C : |λ| < 1.

1.9.40. Operadores de Multiplicacion.

1. Dada una ϕ ∈ C[0, 1], consideremos el operador Mϕ : C[0, 1]→ C[0, 1] definido por

Mϕ(f) = ϕf para cada f ∈ C[0, 1] . (1.52)

Probar que Mϕ ∈ L(C[0, 1]) y calcular su norma.

2. Dada ϕ ∈ L∞[0, 1], definimos Mϕ : L2[0, 1]→ L2[0, 1] igual que el (1.52). Probar:

(a) Mϕ ∈ L(L2[0, 1]) con ‖Mϕ‖ = ‖ϕ‖∞ .

(b) La representacion M : L∞[0, 1]→ L(L2[0, 1]) dada por M(ϕ) = Mϕ para cada ϕ ∈ L∞[0, 1], esun morfismo isometrico de algebras (i.e. es K-lineal y respeta productos).

(c) M2ϕ = Mϕ ⇐⇒ ϕ es una caracterıstica.

1.9.41. Sea a = (an)n∈N ∈ CN una sucesion de numeros complejos. Fijado p ∈ [1 , ∞), definimos eloperador Ma : `p → `p por Ma x = (an xn)n∈N , para cada x = (xn)n∈N ∈ `p. Probar que

1. Este Ma esta bien definido (cada Ma x cae en `p) ⇐⇒ Ma ∈ L(`p) ⇐⇒ a ∈ `∞.

2. En tal caso se tiene que ‖Ma‖ = ‖a‖∞ .

3. La representacion M : `∞ → L(`p) dada por M(a) = Ma para cada a ∈ `∞, es un morfismo isometricode algebras (i.e. es K-lineal y respeta productos).

4. Un Ma es mono ⇐⇒ an 6= 0 para todo n ∈ N.

5. Un Ma es un isomorfismo (y homeo) ⇐⇒ a es inversible en `∞ ⇐⇒ a−1 def= (a−1

n )n∈N ∈ `∞.

6. Sea D = Ma : a ∈ `∞ = R(M). Dado un A ∈ L(`p), son equivalentes:

(a) El tal A esta en D.

(b) Esta en el comnutante: A ∈ D′, o sea que A conmuta con todos los Ma ∈ D.

(c) Algo menos: AMen= Men

A para todos los en de la base canonica de SF ⊆ `p .

Comparar esta descripcion de D con las matrices diagonales de L(Kn). 4

1.9.42. Si k ∈ L2([0, 1]× [0, 1]), sea Tk : L2([0, 1])→ L2([0, 1]) dado por

(Tk f)(s) =

∫ 1

0

k(s, t) f(t) dt para cada f ∈ L2[0, 1] .

Probar que Tk ∈ L(L2[0, 1]) y que ‖Tk‖ ≤ ‖k‖2 . 4

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Page 47: Un Curso de An alisis Funcional

Funcionales Lineales.1.9.43. Sean E un EN y ϕ : E → C una funcional lineal tal que ϕ 6= 0. Probar que ϕ(E) = C. 4

1.9.44. Sean E un EN y ϕ ∈ E′R . Probar que

1. Si ϕ /∈ E∗R entonces toma todos los valores reales en cualquier entorno de 0.

2. ϕ ∈ E∗R ⇐⇒ para cada c ∈ R, los conjuntos x : ϕ(x) < c y x : ϕ(x) > c son abiertos.

3. Si A ⊆ E tiene interior no vacıo y existe a ∈ R tal que ϕ(A) ⊆ x : ϕ(x) ≤ a, entonces ϕ ∈ E∗R . 4

1.9.45. Probar que las siguientes funcionales son lineales, continuas y hallar sus normas.

1. ϕ ∈ c′ dada por ϕ(x) = limn→∞

xn para cada x = (xn)n∈N ∈ c el espacio definido en (1.15).

2. ϕ ∈ L2[−1, 1]′ dada por ϕ(f) =∫ 1

−1t f(t) dt para cada f ∈ L2[−1, 1].

3. ϕ ∈ (`∞)′ dada por ϕ(x) = x1 + x2 para cada x = (xn)n∈N ∈ `∞.

4. ϕ ∈ (`2)′ dada por ϕ(x) = x1 + x2 para cada x = (xn)n∈N ∈ `2.

5. ϕ ∈ (`2)′ dada por ϕ(x) =∞∑k=1

xk

k para cada x = (xk)k∈N ∈ `2.

6. ϕ ∈ c′0 dada por ϕ(x) =∞∑k=1

xk

2k para cada x = (xk)k∈N ∈ c0 . 4

1.9.46. Sean E un espacio de Banach, ϕ ∈ E∗ and y ∈ E tal que ϕ(y) 6= 0. Probar que:

1. Se tiene la descomposicion E = kerϕ⊕ span y.

2. Vale la igualdad d (y , kerϕ) = |ϕ(y)|‖ϕ‖ . Probarla “a mano”, sin usar la Prop. 1.7.7.

3. Dado a ∈ C, sea H = ϕ−1(a) = x ∈ E : ϕ(x) = a. Entonces d (0 , H) = |a|‖ϕ‖ . 4

1.9.47. Sean E un EN y ϕ, ψ ∈ E∗ tales que ϕψ ≡ 0. Probar que en tal caso ϕ ≡ 0 o bien ψ ≡ 0. 4

Potpurrı.1.9.48. Sea (E, ‖ · ‖) un EN. Son equivalentes:

1. E es un espacio de Banach.

2. La bola BE es completa.

3. La cascara SE = x ∈ E : ‖x‖ = 1 es completa.

4. Para toda sucesion (xn)n∈N en E vale que∑n∈N‖xn‖ <∞ =⇒

∑n∈N

xn converge en E. 4

1.9.49. Sean E un EN, F ⊆ E un subespacio de dimension finita y x ∈ E. Probar que existe un y0 ∈ Fque realiza la distancia, o sea que ‖x− y0‖ = d (x , F). 4

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Page 48: Un Curso de An alisis Funcional

1.9.50. Sea E un EN. Dados S , T v E definamos

A(S , T )def= ınf ‖s− t‖ : s ∈ S , t ∈ T y ‖s‖ = ‖t‖ = 1 .

Demostrar que S + T v E ⇐⇒ A(S , T ) > 0. 4

1.9.51. Sea E un EN. Dado S v E, probar que

1. Si E es separable entonces tambien lo es E/S .

2. Si S y E/S son separables entonces tambien lo es E.

3. Dar un ejemplo en el cual E/S es separable pero E no lo es. 4

1.9.52. Sea E un EN. Probar que

1. Dados A , B ∈ L(E) vale que ‖AB‖ ≤ ‖A‖ ‖B‖.

2. La flecha L(E)× L(E) 3 (A , B) 7→ AB ∈ L(E) es continua respecto de la norma de L(E). 4

1.9.53. Sea E un EB. Dado A ∈ L(E) tal que ‖A‖ < 1. Demostrar que 1−A es inversible con

(1−A)−1 =∞∑n=0

An y ‖(1−A)−1‖ ≤ 1

1− ‖A‖. 4

1.9.54. Sea E un EB. Denotemos Gl (E) = T ∈ L(E) : T es inversible . Probar que Gl (E) es un abiertode L(E). Sug: Probar que si T ∈ Gl (E) entonces B(T , ‖T−1‖−1) ⊆ Gl (E). 4

1.9.55. Sea E un EB. Dada una sucesion (An)n∈N en Gl (E), mostrar que si An‖ · ‖−−−−→n→∞

A pero A /∈ Gl (E),

entoces debe pasar que ‖A−1n ‖ −−−−→

n→∞∞. 4

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Page 49: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 2

Funcionales y Operadores en Banachs

2.1 Hahn Banach: El dual es grande.

El teorema de Hahn Banach es una aplicacion clave del Lema de Zorn que permite levantara dimesion infinita buena parte de la intuicion de Kn. En principio resolvera un problemaque mencionamos anteriormente: Si bien en los ejemplos concretos vimos que el dual de unnormado suele ser bien grande, en el contexto abstracto uno no sabe ni siquiera si hay algunafuncional continua (ϕ 6= 0) para un espacio no nulo.

El teorema, cuyo enunciado es mas general que lo que uno necesita para contruir funcionalesen los normados, servira tambien para poder ver que los EVT’s dados por familias de semi-normas tienen suficientes funcionales continuas (por ejemplo, familias que separen puntosdel dominio). Tambien sera clave para tratar las propiedades de los conjuntos convexos enestos espacios. Pero para estas aplicaciones habra que esperar hasta el Cap. 5.

Definicion 2.1.1. Sea E un R-EV. Una funcion q : E → R se llama sublineal si cumplela desigualdad triangular q(x+ y) ≤ q(x) + q(y) y una version parcial de sacar escalares:

q(λx) = λ q(x) (sin modulo) , para todo x ∈ E y todo λ ∈ R+ . 4

Teorema 2.1.2. [Hahn-Banach] Sea E un R-EV, q : E → R una funcion sublineal, S ⊆ Eun subespacio y ϕ ∈ S ′ una funcional que cumple la acotacion

ϕ(y) ≤ q(y) , para todo y ∈ S .

Entonces existe una funcional Φ ∈ E ′ que cumple lo siguiente:

1. Φ(x) ≤ q(x), para todo x ∈ E.

2. Φ extiende a ϕ, o sea que Φ(y) = ϕ(y), para todo y ∈ S.

Demostracion. Por una Zornificacion, alcanzara hacer el “paso inductivo”, que viene ahora:

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Page 50: Un Curso de An alisis Funcional

Caso 1: Veamos que podemos extender la ϕ en una dimenson: Sea T = S ⊕ R · x paraalgun x /∈ S. Probemos el teorema para ese espacio T (donde tenemos definida la sublinealq, ya que T ⊆ E). Cualquier Φ ∈ T ′ que extienda a ϕ debe actuar ası:

Φ(y + tx) = ϕ(y) + t α , para y ∈ S , t ∈ R ,

para algun α = Φ(x) ∈ R a elegir. Pero se busca un α tal que

ϕ(y) + t α ≤ q(y + t x

), para todo par y ∈ S , t ∈ R .

Si t = 0 sabemos que vale. Si t > 0, esto significa que para cualquier y ∈ S valga

α ≤−ϕ(y) + q

(y + t x

)t

= −ϕ( yt

)+ q( yt

+ x).

Reemplazando yt

por y (todo sigue en S), esto a su vez equivale a que

α ≤ −ϕ(y) + q(y + x

)para todo y ∈ S . (2.1)

Similarmente, si t < 0 necesitamos que todos los z ∈ S cumplan

α ≥−ϕ(z) + q

(z + t x

)t

−t>0= ϕ

( −zt

)− q

( −zt− x

)Nuevamente, esto equivale a que

α ≥ ϕ(z)− q(z − x

)para todo z ∈ S . (2.2)

Juntando (2.1) y (2.2), para que un α ası pueda existir, habrıa que ver que

ϕ(z)− q(z − x

)≤ −ϕ(y) + q

(y + x

)para todo par z , y ∈ S . (2.3)

Y eso alcanzarıa porque, poniendo a α en el medio, las cuentas anteriores salen bien “haciaarriba”. Afortunadamente podemos hacer lo siguiente: Dados z , y ∈ S se tiene que

ϕ(z) + ϕ(y) ≤ q(y + z) = q(

(y + x) + (z − x))≤ q(y + x

)+ q(z − x

)=⇒ (2.3) . 4

Caso general: Ahora viene Zorn. Notemos GS(E) al conjunto de subespacios de E quecontienen a S. Tomemos el conjunto de las extensiones de ϕ acotadas por q,

C =

(M, ρ) : M∈ GS(E) , ρ ∈M′ , ρ ≤ q y ρ∣∣S = ϕ

ordenado por (M, ρ) ≤ (T , σ) si M⊆ T y σ

∣∣M = ρ. Miren que C 6= ∅ porque (S, ϕ) ∈ C.

Dada una cadena (Mi , ρi)i∈I en C, la podemos acotar por el par (M, ρ), donde

M =⋃i∈I

Mi y ρ(x) = ρi(x) para los x ∈Mi .

El orden total de la cadena hace que M ∈ GS(E) (se suma en el i mas grande), que ρ estebien definida, que sea menor que q y lineal en todo M. Claramente (M , ρ) ∈ C. Pordefinicion sale que (Mi , ρi) ≤ (M , ρ) para todo i ∈ I. Listo el pollo.

Por Zorn hay un par (M0 , Φ) ∈ C que es maximal. Y por el paso inductivo del Caso 1,este M0 tiene que ser todo E.

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Page 51: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 2.1.3. Como muchas de las cuentas que siguen se hacen con funcionealesR-lineales, sus extensiones al caso complejo se haran tomando partes reales de funcionalescomplejas. Para que esto camine bien, hacen falta unas cuentitas: Sea E un C-EV.

1. Dada φ ∈ E ′R (R-lineal), se verifica que la funcional

φC : E → C dada por φC(x) = φ(x)− i φ(ix) , x ∈ E , (2.4)

es C-lineal (o sea que φC ∈ E ′). Esto sale porque φC es R-lineal y

φC(ix) = φ(ix) + iφ(x) = i φC(x) , para todo x ∈ E .

Observar que uno puede “volver” a E ′R usando que ReφC = φ.

2. Dada ϕ ∈ E ′ (C-lineal), luego Reϕ = ϕ+ϕ2∈ E ′R . Ademas se tiene que

toda ϕ ∈ E ′ se recupera de su parte real: ϕ = (Reϕ)C .

En efecto, para cualquier x ∈ E, igualando las partes reales de la igualdad

Reϕ(ix) + i Imϕ(ix) = ϕ(ix) = iϕ(x) = − Imϕ(x) + iReϕ(x) ,

obtenemos que Imϕ(x) = −Reϕ (ix). Mirando ahora (2.4) vemos que ϕ = (Reϕ)C .

3. Por lo tanto, dadas ϕ1 , ϕ2 ∈ E ′, tenemos que Reϕ1 = Reϕ2 =⇒ ϕ1 = ϕ2 .

4. Si me dan una C-seminorma p para E, y una funcional φ ∈ E ′R , vale que

φ ≤ p ⇐⇒ |φC| ≤ p . (2.5)

La implicacion ⇐ es obvia, porque φ = ReφC ≤ |φC| . Veamos la otra: Dado un puntox ∈ E, pongamos que φC(x) = eiθ |φC(x)|, y consideremos ahora y = e−iθ x ∈ E. Luego

|φC(x)| = e−iθ φC(x) = φC(y) = ReφC(y) = φ(y) ≤ p(y) = p(e−iθ x) = p(x) .

Observar que podemos decir lo mismo al reves: Si ϕ ∈ E ′, |ϕ| ≤ p ⇐⇒ Reϕ ≤ p. 4

Teorema 2.1.4 (H-B con seminormas y modulos). Sea E un K-EV, p : E → R+ unaseminorma, S ⊆ E un subespacio y ϕ ∈ S ′ una funcional que cumple la acotacion

|ϕ(y)| ≤ p(y) , para todo y ∈ S .

Entonces existe una funcional Φ ∈ E ′ que cumple lo siguiente:

1. |Φ(x)| ≤ p(x), para todo x ∈ E.

2. Φ extiende a ϕ, o sea que Φ(y) = ϕ(y), para todo y ∈ S.

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Page 52: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. El caso K = R sale a partir del Teo. 2.1.2, usando que las seminormas sonsublineales, y que p(−x) = p(x) para todo x ∈ E, por lo que Φ ≤ p =⇒ |Φ| ≤ p.

El caso K = C se deduce del anterior usando la Obs. 2.1.3: Empiezo con una C-lineal ϕ ∈ S ′,y llamo φ = Reϕ ∈ S ′R , que tambien esta acotada por p. Extiendo φ a una R-lineal Ψ ∈ E ′Rpor el caso anterior, y tomo ahora Φ = ΨC . Luego Φ sigue acotada por p, y veo que tantoϕ como Φ

∣∣S tienen la misma parte real φ, por lo que deben coincidir. Ahı termino.

Teorema 2.1.5 (H-B y el dual). Sea E un EN. Sean S ⊆ E un subespacio y ϕ ∈ S∗.Entonces existe una funcional Φ ∈ E∗ que cumple lo siguiente:

1. Φ extiende a ϕ, o sea que Φ(y) = ϕ(y), para todo y ∈ S.

2. ‖Φ‖E∗ = ‖ϕ‖S∗ .

Demostracion. El hecho de que ϕ ∈ S∗ significa que

‖ϕ‖S∗ <∞ , y que |ϕ(y)| ≤ ‖ϕ‖S∗‖y‖ para todo y ∈ S .

Como la flecha E 3 x 7→ p(x) = ‖ϕ‖S∗‖x‖ es una (semi)norma en E, y sabemos que |ϕ| ≤ pen S, se puede usar el usar el Teo. 2.1.4. Aparece la exension Φ ∈ E ′ que cumple que|Φ(x)| ≤ ‖ϕ‖S∗‖x‖ para todo x ∈ E. Esto muestra que Φ ∈ E∗ con ‖Φ‖E∗ ≤ ‖ϕ‖S∗ . Laotra desigualdad es trivial porque Φ extiende a ϕ, que alcanza su norma en BS ⊆ BE .

Corolario 2.1.6. Sea E un EN.

1. El espacio dual topologico (respecto a la norma) E∗ separa puntos de E.

2. Mas aun, dado x ∈ E, existe una ϕ ∈ E∗ tal que

‖ϕ‖ = 1 y |ϕ(x)| = ‖x‖ . (2.6)

3. Esto dice que se puede calcular ‖x‖ en forma dual usando a E∗. Es decir que

‖x‖ = max|ϕ(x)| : ϕ ∈ BE∗

para cualquier x ∈ E . (2.7)

Demostracion. La prueba es directa a partir del Teo. 2.1.5. Veamos 2: La clave es definiruna buena ϕ0 en el dual del subespacio S = span x = Kx. Buena significa que

ϕ0(x) = ‖x‖ por lo que |ϕ0(λx)| = |λ| ‖x‖ = ‖λx‖ para todo λ ∈ K .

Observar que ‖ϕ0‖S∗ = 1, ya que |ϕ0(z)| = ‖z‖ para todo z ∈ S. Si ϕ ∈ E∗ extiende a ϕ0

y cumple que |ϕ(y)| ≤ ‖y‖ para todo y ∈ E, es claro que ‖ϕ‖ = 1 como aspirabamos. Apartir de 2, la Ec. (2.7) se deduce sin dificultad.

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Page 53: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 2.1.7. Sea E un EN. Dado un subespacio S v E y un x /∈ S, probar que existeuna ϕ ∈ E∗ tal que S ⊆ kerϕ , ‖ϕ‖ = 1 pero |ϕ(x)| = d ( x , S ) .

Se sugiere probarlo primero a mano en S ⊕ span x y extender por Hanh-Banach. Reciendespues hacerlo usando la Ec. (2.6) en E/S . 4

Ejercicio 2.1.8. Sea E un EN. Dado un subespacio S ⊆ E, probar que

S =⋂ kerϕ : ϕ ∈ E∗ y S ⊆ kerϕ .

Mas adelante veremos que esto significa que S es el “doble anulador” de S. 4

Ejercicio 2.1.9. Sea E un EN.

1. Dado un x ∈ E y una ϕ ∈ E∗ como en la Ec. (2.6), mostrar que ahı sı vale que

d (x , kerϕ)(1.42)= ‖x‖. Comparar con la Ec. (1.30) y el Ejem. 1.4.4.

2. Asumamos que dimE = ∞. Usando recursivamente el item anterior, probar queexisten una sucesion (xn)n∈N en E y una familia de subespacios Sn v E tales que

(a) El S1 = E.

(b) La dimSn =∞ y la ‖xn‖ = 1 para todo n ∈ N.

(c) Los subespacios decrecen: Sm ⊆ Sn si n ≤ m.

(d) Para todo n ∈ N vale que xn ∈ Sn . Luego xm ∈ Sn para todo m ≥ n.

(e) Pero ademas vale que Sn = Sn+1 ⊕Kxn para todo n ∈ N.

(f) Observar que nos queda que, para todo n ∈ N,

E = S2 ⊕ span x1 = S3 ⊕ span x1 , x2 = Sn+1 ⊕ span x1 , . . . , xn .

(g) Por ultimo pedimos que la d (xn , Sn+1) = 1 para todo n ∈ N.

Sugerencia: Empezar con S1 = E y x1 ∈ E un unitario cualquiera. El paso inductivo esencontrar una ϕn ∈ S∗n tal que d (xn , kerϕn) = 1 (todo en Sn). Luego se podra definirSn+1 = kerϕn ⊆ Sn y elegir el xn+1 al azar allı dentro.

3. Asumiendo ademas que E es un EB, exhibir un T ∈ L(`∞ , E) que sea mono. 4

Sugerencia: Construir la sucesion (xn)n∈N en E de vectores unitarios y los Sn del item 2.Luego mandar cada a = (an)n∈N ∈ `∞ a la serie T (a) =

∑n∈N 2−n an xn ∈ E.

Ejercicio 2.1.10. Sea E un EB infinitodimensional, con dimE = α (dimension algebraica).

1. Usando el Teor. de Baire 2.2.4, probar que α > |N| = ℵ0 .

2. Mas aun, usando el Ejer. 2.1.9 y Vandermonde, mostrar que α ≥ |R| = c.

Sug: Considerar los vectores (λn)n∈N ∈ `∞ para cada λ ∈ C con |λ| < 1. 4

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Page 54: Un Curso de An alisis Funcional

Veamos un ejemplo de como el Teo. de H-B nos permite maniobrar en un EN generico:

Proposicion 2.1.11. Sea E un EN. Dado un S v E tal que n = dimS < ∞, existe un“proyector” acotado P ∈ L(E) tal que P P = P y R(P ) = S.

Demostracion. Por el Cor. 1.6.5, tenemos que S∗ = S ′. Sea B = x1 , . . . , xn una base deS de vectores unitarios. Luego existe una base dual B′ = ϕ1 , . . . , ϕn ⊆ S∗, es decir queϕm(xn) = δmn . Estendamos estas funcionales a todo E∗ preservando sus normas (se puedepor H-B) y manteniendo sus nombres. Ahora podemos definir el proyector

P ∈ L(E) dado por P x =∑k∈In

ϕk(x)xk para cada x ∈ E .

Es facil testear que ‖P‖ ≤∑

k∈In ‖ϕk‖ <∞, que P y = y para los y ∈ S (aca se usa que labase B′ es dual de B) y que R(P ) = S. De ahı sale de inmediato que P P = P .

Corolario 2.1.12. Sean E y F dos EN’s. Dado un S v E tal que n = dimS < ∞, valeque todo operador acotado T0 ∈ L(S , F ) se puede extender a un T ∈ L(E , F ).

Se cumple que T |S = T0 y que ‖T‖ ≤ K ‖T0‖, donde la constante K ≥ 1 depende de E y deS, pero es la misma para todos los operadores T0 ∈ L(S , F ) (y todos los espacios F ).

Demostracion. Sea P ∈ L(E) el proyector sobre S de la Prop. 2.1.11, y sea K = ‖P‖. Como

R(P ) = S tiene sentido definir la composicion Tdef= T0 P ∈ L(E , F ). Eso es todo.

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Page 55: Un Curso de An alisis Funcional

La inmersion en el doble dual

2.1.13. Sea E un EN. Usando el Cor. 2.1.6, tenemos los siguientes hechos:

1. Como E∗ es tambien un normado (es un Banach), podemos considerar a su dualtopologico E∗∗ = (E∗)∗.

2. Definamos la inmersion canonica J = JE : E → E∗∗ como el morfismo inducido por ladualidad (x, ϕ) 7→ 〈x, ϕ〉 = ϕ(x). O sea que, dado un x ∈ E, definimos

JE x = x ∈ E∗∗ por la formula x(ϕ) = ϕ(x) , para toda ϕ ∈ E∗ . (2.8)

O sea que hacemos actuar a E en el espacio E∗ vıa “ser evaluado en”.

3. La Ec. (1.7) nos dice que J reduce normas (en particualar que las funcionales x soncontinuas en E∗). Pero el Cor. 2.1.6 asegura que J es isometrica:

‖x‖E∗∗(1.6)= sup

ϕ∈BE∗|x(ϕ)| (2.8)

= supϕ∈BE∗

|ϕ(x)| (2.7)= ‖x‖E .

4. El espacio E se dice que es reflexivo si esta isometrıa JE : E → E∗∗ es sobre.

5. Ojo que existen espacios F que son isometricamente isomorfos a su F ∗∗, pero que noson reflexivos (o sea que LA inmersion JF : F → F ∗∗ no era sobre). 4

Ya conocemos casos de espacios reflexivos (como los `p y los Lp si 1 < p <∞) y no reflexivoscomo c0 , porque c∗∗0

∼= (`1)∗ ∼= `∞. En este caso uno sabe gratis que no vale que c0∼= `∞

porque uno es separable y el otro no.

Pero mejor aun, mirando los isomorfismmos en cuestion, es facil ver que la Jc0 : c0 → `∞ noes otra cosa que la inclusion (ver el Ejem. 2.6.4 para mas detalles). Es porque `∞ actua en`1 igual a como c0 es “actuado” por `1. Y esa inclusion no es sobre.

Observacion 2.1.14. Sea E un EN. Habıamos mencionado que a E se lo puede completara un Banach que lo tenga como subespacio denso. Eso se hace con las sucesiones de Cauchycomo a cualquier otro EM, aunque aca ademas hay que definir las operaciones y toda esavaina. Pero en los normados ahora hay un camino que es casi gratis.

El tema es identificar E con su imagen JE(E) ⊆ E∗∗. Esto vale porque JE es un isoisometrico. Pero E∗∗ es el dual de E∗ y, como todo dual de un normado, es automaticamenteun Banach (por el Teo. 1.1.11). Luego el completado natural para E es

ECdef= JE(E) v E∗∗ ,

que es Banach por ser cerrado en otro. Como decıamos, E ∼= JE(E) ⊆ EC vive dentro de sucompletado como un subespacio denso. 4

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Page 56: Un Curso de An alisis Funcional

2.2 Recordando Baires.

Repasemos el Teorema de Baire. Como es la herramienta clave para los importantes teoremassobre espacios de Banach de este capıtulo, daremos una prueba completa. Para ver unadiscusion previa y la version del teorema para espacios LKH, sugerimos ir a la Prop. A.12.3y el Teo. A.19.1 del Apendice.

2.2.1. Empecemos fijando notaciones sobre bolas: Si E es un EN, llamaremos

BaE(x, ε) = y ∈ E : ‖x− y‖ < ε y BE(x, ε) = Ba

E(x, ε) = y ∈ E : ‖x− y‖ ≤ ε,

donde se fijo un x ∈ E y un ε > 0. Observar que si x = 0 y tomamos otro δ > 0, entonces

BaE(0 , δ) =

δ

εBaE(0 , ε) y BE(0 , δ) =

δ

εBE(0 , ε) , (2.9)

cosa que nombraremos como “homogeneidad”. Si ε = 1 abreviaremos BaE = Ba

E(0, 1) yBE = y ∈ E : ‖y‖ ≤ 1 . Observar que, dados x ∈ E y ε > 0, tenemos que

BaE(x, ε) = x+ ε ·Ba

E y BE(x, ε) = x+ ε ·BE . (2.10)

Si bien las Eqs. (2.9) y (2.10) solo tienen sentido en EN’s, se usaran los mismos nombres Ba

(abierta) y B (cerrada) para bolas en un EM cualquiera X. 4

Lema 2.2.2 (Encaje). Sea (X, d) un EM completo. Sea Fnn∈N una familia de subconjuntoscerrados y no vacıos de X tales que

(a) Para todo n ∈ N, se tiene que Fn+1 ⊆ Fn 6= ∅ .

(b) La sucesion diam (Fn)def= supd(x, y) : x, y ∈ Fn −−−→

n→∞0.

Luego se debe cumplir que⋂n∈N

Fn 6= ∅.

Demostracion. Si tenemos la sucesion Fnn∈N, elijamos un xn ∈ Fn para cada n ∈ N. Lascondiciones (a) y (b) aseguran que x = (xn)n∈N es de Cauchy (dado ε > 0, basta tomarn0 ∈ N tal que diam (Fn) < ε para n ≥ n0). Observar que fijado un n ∈ N, toda la cola(xk)k≥n se queda dentro de Fn (por las inclusiones pedidas en (a) ). Si xk −−−→

k→∞x, el hecho

de los Fn sean todos cerrados termina de mostrar que x ∈⋂n∈N

Fn 6= ∅.

Sea (X, d) un EM. Recordemos que si A ⊆ X su interior es el conjunto

Adef= x ∈ A : Ba

X(x, ε) ⊆ A para cierto ε > 0 .

Ejercicio 2.2.3. Sea (X, d) un EM y sea A ⊆ X. Entonces

X \ A = (X \ A) y X \ A = X \ A . (2.11)

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Page 57: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 2.2.4 (Baire). Sea X es un espacio metrico completo. Entonces para todafamilia numerable Fnn∈N de cerrados de X se tiene que

F n = ∅ para todo n ∈ N =⇒( ⋃n∈N

Fn

)= ∅ . (2.12)

Existen otras dos maneras de enunciar lo mismo, que conviene explicitar:

B2: Si( ⋃n∈N

Fn

)6= ∅ (por ejemplo si

⋃n∈N

Fn = X), entonces algun F n 6= ∅.

B3: Dada una sucesion Unn∈N de abiertos densos, se tiene que⋂n∈N

Un es tambien densa.

Demostracion. Probaremos el enunciado B3. Observar que, si tenemos cerrados Fn como enB2 o (2.12), y para cada n ∈ N hacemos Un = X \ Fn , por la Ec. (2.11) nos queda que

Un = X \ Fn(2.11)= X \ F n y que

⋂n∈N

Un = X \⋃n∈N

Fn(2.11)= X \

( ⋃n∈N

Fn

),

por lo que B3 =⇒ B2 y (2.12). Sea x ∈ X y ε > 0. Tomemos la bola cerrada B0 = B(x, ε).Como U1 es denso, tenemos que U1 ∩ Ba(x, ε) 6= ∅ y es abierto. Luego existe una bolacerrada B1 = B(x1 , ε1) ⊆ U1 ∩Ba(x, ε), donde podemos asumir que ε1 ≤ ε

2.

Ahora cortamos B1 ⊆ Ba(x1 , ε1) con U2 . Por la densidad de U2 podemos armar una bolacerrada B2 , de radio no mayor a ε

4, tal que B2 ⊆ B1 ∩ U2 ⊆ U1 ∩ U2 . Recursivamente,

obtenemos una sucesion (Bn)n∈N de bolas cerradas tales que, para todo n ∈ N,

Bn ⊆⋂k∈ In

Uk , Bn+1 ⊆ Bn y diam (Bn) ≤ 2 ε

2n=

ε

2n−1 .

El Lema 2.2.2 nos dice ahora que existe un y ∈⋂n∈N

Bn . Y la primera condicion de arriba

nos da que y ∈⋂n∈N

Un , ademas de estar en B1 ⊆ Ba(x, ε), que era un entorno generico de x.

Ası llegamos a que el puntito x esta en la clausura de⋂n∈N

Un , cualquiera sea el x ∈ X.

Observacion 2.2.5. Como primera aplicacion directa en espacios de Banach, mostremosque ellos no pueden tener dimension infinita numerable: Sea E un espacio de Banach, yagarremos un conjunto linealmente independiente B = xn : n ∈ N en E.

Para cada n ∈ N llamemos Fn = span x1 , . . . , xn. El Cor. 1.6.3 nos dice que los Fn sontodos cerrados. Tienen interior vacıo porque si fijamos un y ∈ Fn , se ve que y+ 1

kxn+1 /∈ Fn

para ningun k ∈ N aunque, con k grande, entran en cualquier bolita alrededor de y.

Si B fuera una base (o sea si generara E), tendrıamos que⋃n∈N

Fn = E. Pero el Teor. de

Baire no permite que pase esto, ası que de bases numerables (para un Banach) ni hablar. 4

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Page 58: Un Curso de An alisis Funcional

2.3 Teorema de la imagen abierta.

Observacion 2.3.1. Hace unas secciones discutimos los isomorfismos entre normados. Sehizo mucho incapie en que, dados dos normados E y F , para que un T ∈ L(E,F ) biyectivosea iso de normados, hace falta verificar que T−1 ∈ L(F,E). Es decir que la continuidad deT no asegura a priori la de T−1, aunque sepamos que T−1 existe.

Veamos un ejemplo de lo anterior, un T ∈ L(E,F ) tal que T−1 existe pero no es continuo:Tomemos la identidad ISF : (SF , ‖ · ‖1 ) → (SF , ‖ · ‖∞ ). Como ‖ISF x‖∞ = ‖x‖∞ ≤ ‖x‖1

para todo x ∈ SF , nos queda que ISF es continua a la ida. Pero

xk = (1 , 12, . . . , 1

k, 0 , 0 , . . . ) ∈ SF cumple que ‖xk‖∞ = 1 para todo k ∈ N ,

mientras que ‖xk‖1 −−−→k→∞

∑m∈N

1m

=∞. Ası que, a la vuelta, ISF deja de ser continua.

En cambio, si ya supieramos que tanto E como F son Banach’s, el Teorema de la imagenabierta que daremos a continuacion dice que alcanza testear la continuidad de T para unlado, porque la de la inversa serıa automatica. Pongamos en un Lema, para el que usaremossistematicamente las notaciones de 2.2.1, la parte mas tecnica del Teorema: 4

Lema 2.3.2. Sean E un Banach, F un EN y T ∈ L(E,F ). Si existe un r > 0 tal que

BaF (0, r) ⊆ T (Ba

E) , (2.13)

entonces para cualquier r′ < r se cumple que BaF (0, r′) ⊆ T

(BaE

), ahora sin clausurar.

Demostracion. Escribamos r′ = λ · r con λ ∈ (0, 1) y ε = 1 − λ ∈ (0, 1). Denotemos porV = T

(BaE

). Dado cualquier w ∈ Ba

F (0, r′), denotemos por

y = λ−1w ∈ λ−1BaF (0, r′) = Ba

F (0, r) .

Por la hipotesis (2.13) sabemos que debe existir un y1 ∈ V tal que

‖y − y1‖ < ε · r , o sea que y − y1 ∈ BaF (0, ε · r) .

Por la Ec. (2.9) y la homeo-ness de x 7→ ε · x, vemos que

BaF (0, ε · r) = ε ·Ba

F (0, r) ⊆ ε · V = ε · V y que ε · V = T(ε ·Ba

E

)= T (Ba

E(0, ε) ) .

Luego existe un y2 ∈ ε·V tal que ‖y−y1−y2‖ < ε2 ·r. Siguiendo inductivamente, construimosuna sucesion (yn)n∈N en F que verifica las siguientes condiciones:

yn ∈ εn−1 · V and∥∥y − n∑

k=1

yk∥∥ < εn · r para todo n ∈ N .

Para cada n ∈ N, podemos ir eligiendo un xn ∈ E tal que T (xn) = yn y ‖xn‖ < εn−1. ComoE es Banach, la Prop. 1.1.13 nos dice que existe x =

∑n∈N

xn ∈ E. Ademas

Tx =∑n∈N

T xn =∑n∈N

yn = y and ‖x‖ <∑n∈N

εn−1 = (1− ε)−1 = λ−1 .

Luego ‖λx‖ < 1 y w = λy = T (λx) ∈ T(BaE

). O sea que Ba

F (0, r′) ⊆ T(BaE

).

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Page 59: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 2.3.3 (Imagen abierta, o TIA). Sean E y F dos espacios de Banach. Si

T ∈ L(E,F ) es sobre =⇒ T es abierto ,

o sea que T (U) es abierto en F para todo U que sea abierto en E.

Demostracion. Veamos al principio que alcanza con probar que

existe un ε > 0 tal que BaF (0, ε) ⊆ T (Ba

E) . (2.14)

En efecto, si U ⊆ E es abierto y T (x) ∈ T (U) (para un x ∈ U), debe existir un s > 0 talque Ba

E(x, s) ⊆ U . Usando la homogeneidad (2.9) y transalciones (2.10), tendrıamos que

BaF

(T (x), ε · s

)= T (x) + s ·Ba

F (0, ε)(2.14)

⊆ T (x) + s · T (BaE) = T

(x+Ba

E(0, s))⊆ T (U) .

Ası que probemos (2.14). En principio, tomemos las Bn = BaE(0, n), para todo n ∈ N. Como

E =⋃n∈N

Bn y T es sobre , entonces F =⋃n∈N

T (Bn) =⋃n∈N

T (Bn) .

Por el Teor. de Baire 2.2.4 (aca es donde se usa que F es Banach)

existe un n ∈ N tal que T (Bn) 6= ∅ .

Pero todas las Bn = n · B1 , por lo que T (Bn) = n · T (B1) , para todo n ∈ N (el homeoy 7→ n · y respeta clausuras e interiores). Luego, mas que “existe un n”, lo de arriba valepara todo n ∈ N. En particular para n = 1. Entonces debe existir una bola

BaF (y, r) ⊆ T (B1) = T (Ba

E) .

Finalmente, si x ∈ BaF (0, r), usando (2.10) se lo puede escribir como

x =(y + x)− (y − x)

2∈ Ba

F (y, r)−BaF (y, r)

2⊆ T (B1)− T (B1)

2⊆ T (B1) ,

donde la ultima inclusion sale tomando sucesiones y usando que B1 es convexa. Luego,tambien tenemos que Ba

F (0, r) ⊆ T (BaE). Aplicando ahora el Lema 2.3.2 (aca se usa que E

es Banach), probamos que la Ec. (2.14) se cumple para cualquier ε < r.

Corolario 2.3.4 (Teor. de la funcion inversa TFI). Sean E y F dos espacios de Banach.

Si T ∈ L(E,F ) es biyectivo =⇒ T es iso de EN’s ,

o sea alcanza con que T sea continuo para que tambien T−1 ∈ L(F,E).

Demostracion. Biyectivo implica sobre. Luego, el TIA 2.3.3 dice que T es abierto. Pero esoes lo mismo que decir que T−1 es continuo.

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Page 60: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 2.3.5. Si E es un K-EV (de cualquier dimension) y tenemos dos normas N1

y N2 en E tales que ambas lo hacen Banach, entonces cada una de las desigualdades de laEc. (1.37) implica la otra y que son equivalentes. Esto es consecuencia del TFI 2.3.4 aplicadoa la identidad de E. 4

Corolario 2.3.6. Sean E y F dos EB’s y T ∈ L(E , F ) un epi. Entonces el “bajado”T ∈ L(E/kerT , F ) del Cor. 1.7.5 es un isomorfismo y un homeo.

Demostracion. El Cor. 1.7.5 aseguraba que T era continuo. Recordemos que T ΠkerT = T .A partir de eso es claro que R(T ) = R(T ) = F y que ker T = 0 (es decir la clase nula en el

cociente E/kerT ). Luego el iso E/kerTT' F se deduce del TFI 2.3.4. No olvidar que estamos

usando la Prop. 1.7.1 para poder asegurar que E/kerT es tambien un EB.

Veremos a continuacion que todo EB separable es isomorfo (en el sentido de arriba) a uncociente de `1(N). Esto se puede leer como que no hay “tantos” de esos espacios, o biencomo que hay una inesperada multitud de subespacios cerrados de `1 = `1(N).

Proposicion 2.3.7. Sea E un EB separable. Luego existen

1. Un epimorfismo T ∈ L(`1 , E).

2. Si M = kerT v `1, entonces existe un iso T : `1/M←→ E.

Demostracion. Como asumimos que E es separable, podemos tomar un conjunto numerableD = zn : n ∈ N ⊆ BE que sea denso en la bola BE . A partir de el definimos

T (a) =∑n∈N

an zn ∈ E para cada a = (an)n∈N ∈ `1 .

Sale facil que T esta BD y es lineal-continua. El hecho de que sea sobre cuesta algo mas.Sin embargo el laburo ya lo hicimos en el Lema 2.3.2. En efecto, notar que la base canonicade `1 va, por definicion, al denso D en BE . Luego, como tanto `1 como E son EB’s,

BaE ⊆ BE ⊆ T (B`1) = T (Ba

`1)2.3.2=⇒ Ba

E(0, r) ⊆ T (Ba`1) ,

para cualquier r ∈ (0 , 1). Eso claramente prueba que T es epi. El iso T se construye pasandoal cociente al epi T recien construido y aplicando el Cor. 2.3.6.

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Page 61: Un Curso de An alisis Funcional

2.4 Teorema del grafico cerrado.

Sean E y F dos EN’s y T : E → F un operador K-lineal. Su grafico es

Gr (T ) =

(x, y) ∈ E × F : x ∈ E e y = Tx

=

(x, Tx) : x ∈ E⊆ E × F .

La linealidad de T hace que Gr (T ) sea un subespacio de E × F . Por otra parte, la flecha

E × F 3 (x, y) 7−→ ‖(x, y)‖E×F = ‖x‖E + ‖y‖F ∈ R+ (2.15)

es evidentemente una norma para E × F . Observar que produce la topologıa producto,porque la convergencia en E × F equivaldra a la convergencia en ambas entradas a la vez.Si ahora suponemos que T ∈ L(E,F ), es bien facil ver que Gr (T ) v E × F .

Esto es porque sabemos que xn‖ · ‖E−−−→n→∞

x =⇒ Txn‖ · ‖F−−−→n→∞

Tx. Luego si tomamos una

sucesion (xn , yn)n∈N en Gr (T ) tal que (xn , yn) −−−→n→∞

(x, y) ∈ E × F , como T es continuo

la convergencia xn‖ · ‖E−−−→n→∞

x asegura que las (yn)n∈N = (Txn)n∈N convergen (aunque ya lo

sabıamos), y que su lımite debe ser y = Tx. Ası que (x, y) ∈ Gr (T ), que queda cerrado.

Como uno supone por lo de arriba, la recıproca, Gr (T ) v E × F =⇒ T ∈ L(E,F ) es falsaen general. Porque el dato de que Gr (T ) v E × F significa que

xn‖ · ‖E−−−→n→∞

x y Txn‖ · ‖F−−−→n→∞

y ∈ F =⇒ y = Tx ,

mientras que afirmar la continuidad de T es probar primero que si xn −−−→n→∞

x, los Txn

tienen que converger a algo, y recien despues que el lımite es Tx. Que el grafico sea cerradoya asume que esa convergencia sucede, y solo entonces dice que el lımite es el correcto.

De las consideraciones anteriores se concluye que encontrar un contexto donde la formula

T ∈ Hom (E,F ) y Gr (T ) v E × F =⇒ T ∈ L(E,F )

sea cierta, ayudarıa notablemente a testear la acotacion de operadores. Todo esto es elmarketing del Teorema del grafico cerrado que viene ahora. Lo que dice es que dicha formulası es cierta, siempre que uno suponga que tanto E como F son Banach’s. Y la propagandade antes no es solo verso. En repetidas ocasiones a lo largo del texto veremos que la mejorade hipotesis que se mencionaba arriba es la clave para poder probar la acotacion de muchosoperadores altamente interesantes.

Antes del enunciado, un contraejemplo si no son Banach’s los espacios: Es el mismo ejemplode la Obs. 2.3.1, pero para el lado opuesto. El operador es ISF : (SF , ‖ · ‖∞ )→ (SF , ‖ · ‖1 ),que ya vimos que no es continuo. Sin embargo, el grafico es la diagonal

Gr (ISF ) = ∆SF = (x, x) : x ∈ SF ⊆ (SF , ‖ · ‖∞ )× (SF , ‖ · ‖1 ) ,

que es cerrado porque la convergencia con la ‖ · ‖1 implica convergencia en ‖ · ‖∞ .

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Page 62: Un Curso de An alisis Funcional

En el ejemplo anterior ni E ni F son Banach’s. Un ejercicio interesante es ver que si solouno de los dos espacios no es Banach, ya la cosa puede fallar. Decimos “un” ejercicio porqueen el anterior podıamos cambiar el codominio por `1(N), el grafico sigue siendo cerrado y eloperador no acotado. Ası que faltarıa uno donde E sı es completo pero F no lo es.

Teorema 2.4.1 (Grafico cerrado, alias TGC). Sean E y F dos espacios de Banach y seaT ∈ Hom(E,F ). Luego vale que

Gr (T ) v E × F =⇒ T ∈ L(E,F ) .

O sea que si su grafico es cerrado, el opreador debe ser continuo.

Demostracion. La idea es considerar el operador biyectivo

P ∈ L(Gr (T ) , E) dado por P (x, y) = x para (x, y) ∈ Gr (T ) .

Notar que la continuidad de P se deduce de que ‖x‖E ≤ ‖(x, y)‖E×F , por la definicion dadaen (2.15). Que P es biyectivo es una paponia (es porque T es una funcion!).

La gracia es que E × F es Banach porque tanto E como F lo son (Ejercicio: Verificarlo).Luego Gr (T ), al ser un subespacio cerrado, tambien es Banach. Ası que podemos aplicar elTeor. de la funcion inversa 2.3.4 a este P , y deducir que P−1 ∈ L(E,Gr (T ) ).

Ahora bien, si miramos atentamente veremos que P−1x = (x, Tx) para todo x ∈ E. Luego

‖T x‖F≤ ‖(x, T x)‖

E×F = ‖P−1x‖Gr(T )

≤ ‖P−1‖L(E,Gr(T ) )

‖x‖E

para todo x ∈ E .

Esto muestra que T ∈ L(E,F ) con ‖T‖ ≤ ‖P−1‖ <∞.

2.5 Principio de acotacion uniforme.

El teorema de esta seccion es mas raro para entender, pero suele ser el mas util de los tresTeoremas de espacios de Banach (los otros son el TIA y el TGC). Aparte PAU suena mejor.

Como siempre, fijemos E y F dos Banach’s. Aca la idea es dar una familia

(Ti)i∈I en L(E,F ) y buscar condiciones para que M = supi∈ I‖Ti‖ <∞ .

La posta sera pedir que sean puntualmente acotados, o sea que

Mx = supi∈ I‖Ti x‖ <∞ para todo x ∈ E . (2.16)

Es claro que esto es necesario, porque porque todos los Mx ≤ M‖x‖. Como en los casosanteriores, queremos mostrar que una condicion debil implica una mas fuerte, o sea que laEc. (2.16) implica que M < ∞. Esto falla en general: Miremos al espacio SF con la ‖ · ‖∞

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Page 63: Un Curso de An alisis Funcional

para ver que (2.16) no es suficiente en general. Para hacer el contraejemplo pongamos queF = K, los ındices son I = N y tomemos las funcionales

ϕn ∈ S∗F dadas por ϕn(x) =n∑k=1

xk , para x = (xk)k∈N ∈ SF .

Si un x ∈ SF termina en el xN , se ve que |ϕn(x)| ≤N∑k=1

|xk| para todo n ∈ N. Por lo tanto

la condicion (2.16) se cumple para las ϕn . Pero ‖ϕn‖ = ‖∑n

k=1 ek‖1 = n para todo n ∈ N.

El problema es un tıpico desfasaje de AF: Cada ϕn “alcanza” su norma en un x ∈ BSFdistinto. Por ello el “barrido horizontal” de todas las ϕn evaluadas en un x fijo no alcanzaa describir a M que es el supremo “doble”. Mas especıficamente

M = supn∈N‖ϕn‖ = sup

n∈Nsup

x∈BSF|ϕn(x)| = sup

x∈∈BSFsupn∈N|ϕn(x)| = sup

x∈∈BSFMx .

Luego el hecho de que cada Mx <∞ no alcanza a priori para saber que todo el supx∈BE

Mx <∞.

En vista del PAU que se viene, conviene observar que en realidad S∗F ∼= `1 ∼= c∗0 , porque SFes denso en c0 . Y lo anterior no caminaba para aquellas ϕn ∈ `1 porque el “test” de (2.16) lohacıamos solo para puntos x de SF y no en todo c0 que es Banach. Observar que allı (2.16)falla porque hay elementos de z ∈ c0 que no estan en `1, y para algunos de ellos Mz =∞.

Bueno, ahora sı. Lo que falla en general veremos que no falla cuando E y F son espacios deBanach. Les presentamos al famoso PAU:

Teorema 2.5.1 (PAU). Sean E y F dos EB’s. Entonces toda familia (Ti)i∈I de operadoresen L(E,F ) que sea “puntualmente acotada”, es tambien acotada en norma. Es decir que

Mx = supi∈ I‖Ti x‖F <∞ para todo x ∈ E =⇒ M = sup

i∈ I‖Ti‖L(E,F ) <∞ ,

o sea que la familia es “uniformemente acotada” en BE .

Demostracion. Consideremos el espacio `∞(I, F ) = f : I → F acotadas del Ejem. 1.2.4.Allı se vio que, como F es completo, entonces `∞(I, F ) es otro EB con la ‖ · ‖∞ . Sea

A ∈ Hom(E, `∞(I, F ) ) dada por Ax = (Ti x)i∈I para x ∈ E ,

o sea que cada Ax es la funcion I 3 i 7→ Ti x ∈ F . Hay buena definicion porque, mirandoquienes son los Mx , da que ‖Ax‖∞ = Mx < ∞ por lo que Ax ∈ `∞(I, F ) para todo x ∈ E.La linealidad es facil, usando la de cada Ti .

Para probar el PAU alcanzarıa con ver que este A ∈ L(E, `∞(I, F ) ). En efecto, notar que

M = supi∈ I‖Ti‖ = sup

i∈ Isupx∈BE

‖Ti x‖ = supx∈BE

supi∈ I‖Ti x‖ = sup

x∈BE‖Ax‖∞ = ‖A‖ .

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Page 64: Un Curso de An alisis Funcional

El cambio de orden de los supremos es legal, como podra demostrar facilmente el lectordesconfiado. Para probar que A es acotado, usaremos nuevamente el TGC (dominio ycodominio son Banach’s, asi que vale). Tomemos entonces una sucesion

Gr (A) 3 (xn , A xn) −−−→n→∞

(x, (yi)i∈ I) ∈ E × `∞(I, F ) .

Esto dice que xn‖ · ‖E−−−→n→∞

x y que Axn‖ · ‖∞−−−→n→∞

(yi)i∈ I , por lo que Ti xn‖ · ‖F−−−→n→∞

yi para cada uno

de los i ∈ I. Pero como los Ti ∈ L(E,F ), deducimos inmediatamente que cada yi = Ti x.Luego (yi)i∈ I = Ax, lo que nos asegura que el lımite (x, (yi)i∈ I) ∈ Gr (A), que entoncesqueda cerrado. Luego A ∈ L(E, `∞(I, F ) ) por el TGC.

Corolario 2.5.2. Sea E un EB y sea B ⊆ E un subconjunto cualquiera. Luego

B es ‖ · ‖-acotado ⇐⇒ B es w-acotado ,

donde w-acotado significa que para toda ϕ ∈ E∗ el conjunto ϕ(B) es acotado en C.

Demostracion. La ida es obvia (porque las ϕ ∈ E∗ son acotadas, justamente). Para lavuelta, pongamos a B en E∗∗ vıa la JE : E → E∗∗ definida en 2.1.13. Total, como JE esisometrica alcanza ver que B es acotado alla. Pero ahora los elementos de B pasaron a serfuncionales sobre E∗, y la hipotesis de w-acotacion ahora significa que B es puntualmenteacotado. En efecto, tenemos el conjunto B = JE(B) = x : x ∈ B, y fijada ϕ ∈ E∗,

Mϕ = supx∈B|x(ϕ)| = sup

x∈B|ϕ(x)| = sup |y| : y ∈ ϕ(B) <∞ por la w-acotacion de B .

Todo termina felizmente usando el PAU 2.5.1 (tanto E como C son Banach’s).

Observacion 2.5.3. Una consecuencia del Cor. 2.5.2 es que una sucesion (xn)n∈N en unBanch E que es debilmente convergente a un x ∈ E (i.e., ϕ(xn) −−−→

n→∞ϕ(x) para toda

ϕ ∈ E∗) tiene que ser acotada en norma. El siguiente teorema avanza en esa direccion: 4

Corolario 2.5.4 (Teor. de Banach-Steinhaus). Sean E y F dos Banach’s y sea (Tn)n∈N unasucesion de operadores en L(E,F ). Si se asume que

para todo x ∈ E existe un yx ∈ F tal que Tn x −−−→n→∞

yx ,

entonces valen las siguientes propiedades:

1. La sucesion es acotada, o sea que M = supn∈N‖Tn‖ <∞.

2. El operador T : E → F dado por

Tx = yx = lımn→∞

Tn x para cada x ∈ E

es K-lineal, acotado, y tiene ‖T‖ ≤M .

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Page 65: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Observar que, fijado un x ∈ E, la sucesion (Tn x)n∈N es convergente (esa esla hipotesis). Luego tiene que ser acotada (por eso N y no I). Pero esa es exactamente lacondicion que pide el PAU 2.5.1 (junto con que E y F sean Banach’s).

Luego ya tenemos que M <∞ por el PAU. El hecho de que el lımite puntual T sea K-lineales inmediato tomando lımites y usando que los Tn lo son. Finalmente,

‖Tx‖ = lımn→∞

‖Tn x‖ ≤ supn∈N‖Tn x‖ ≤ sup

n∈N‖Tn‖ ‖x‖ ≤ M ‖x‖

para todo x ∈ E. Eso muestra que T ∈ L(E,F ) con ‖T‖ ≤M .

Observacion 2.5.5. El Teor. de Banach-Steinhaus es bueno pero no tanto. Queremos decirque, con las notaciones de arriba, no tiene porque valer que Tn −−−→

n→∞T en el sentido de la

norma de L(E,F ). O sea que nadie asegura que ‖T − Tn‖L(E,F ) −−−→n→∞

0.

Sin embargo saber que las sucesiones que tienen lımites puntuales tienen que ser acotadas,y que el operador al que convergen sea siempre continuo ya es bastante. Veremos muchasaplicaciones de esto en la parte de convergencias debiles. Mostremos anticipadamente unejemplo interesante. Fijemos E = c0 y F = K. Tomemos la sucesion de las ϕn que aparecencomo la imagen de en ∈ `1 en c∗0 . O sea que

ϕn(x) = xn para cada x = (xk)k∈N ∈ c0 y cada n ∈ N .

Como estamos justamente en c0 , vemos que ϕn(x) = xn −−−→n→∞

0 para cualquier elemento

x = (xk)k∈N ∈ c0 . Luego el lımite puntual de las ϕn es la funcional nula. Bueno, acotadaes. Pero a la cota ‖0‖ ≤ sup

n∈N‖ϕn‖ = 1 le sobra bastante.

Ademas, como ‖ϕn − 0‖ = ‖ϕn‖ = ‖en‖1 = 1 para todo n ∈ N, deducimos que en este

ejemplo NO se cumple que ϕn‖ · ‖−−−→n→∞

0, como mencionabamos arriba que podıa ocurrir.

Un ejemplo que es casi el mismo pero en otro contexto es cambiar las ϕn por los operadoresPn ∈ L(c0) dados por Pn x = ϕn(x) · en , para x ∈ c0 . Un Pn de estos, lo que hace es tachartodas las coordenadas del x dejandole solo la n-esima en el lugar n en que estaba.

Observar que para cada x ∈ c0 tenemos que ‖Pn x‖ = |ϕn(x)| ‖en‖ = |ϕn(x)| −−−→n→∞

0. Ası

que aca los Pn convergen puntualmente al operador nulo 0 ∈ L(c0). En este caso tampocole convergen en norma, porque ‖Pn‖ = ‖ϕn‖ = 1 para todo n ∈ N.

Este contexto es interesante porque los Pn son lo que se llama un sistema de proyectorespara c0 . Esto significa lo siguiente: Los Pn cumplen que

• Son proyectores, o sea que P 2n = Pn · Pn = Pn para todo n ∈ N.

• Son ortogonales entre sı, es decir que Pn · Pm = 0 si n 6= m.

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Page 66: Un Curso de An alisis Funcional

• Aproximan puntualmente a la identidad (suman uno). Esto se escribe ası:

Qn =n∑k=1

Pkpuntual−−−−→n→∞

Ic0 ,

en el sentido de la convergencia puntual del Teor. de B-S.

Las tres cosas se verifican sin dificultad. Por ejemplo Qn x es truncar al x a sus n primerascoordenadas. La resta contra Ic0 x = x es quedarse con las utimas. Como estamos en c0 ,eso converge en ‖ · ‖∞ a cero, para cualquier tal x fijo. Sin embargo, los Qn tampoco vanhacia la identidad en norma, porque lo que les falta (truncar a las ultimas coordenadas) sigueteniendo siempre norma uno en L(c0) (basta evaluar en em con m muy grande). Fijense queen este caso la cota de las normas del Teor. de B-S da justito, porque ‖Ic0‖ = 1 = ‖Qn‖para todo n ∈ N.

Dos cosas mas. Primero que los Qn son tambien proyectores (sale distribuyendo el cuadradoo mirando que hacen) y sus imagenes crecen hacia el denso

⋃n∈NR(Qn) = SF . La otra es

que todo este ejemplo (en sus mitades con ϕn , Pn y Qn) se puede hacer exactamente igualen los espacios `p para todo 1 ≤ p < ∞. Se usa que todos esos `p ⊆ c0 y que las colas delas series convergentes van hacia el cero (para los Qn). En cambio, en `∞ pasa que las ϕn noconvergen puntualmente (porque los elementos de `∞ no siempre tienen lımite). 4

2.6 Dualidad y adjuntos.

Vimos en los ejemplos de representaciones de espacios duales que por lo general el espacioque actua es a su ves actuado por el otro. Esto se vio concretamente en el caso de c0 (o `∞)y `1 (tambien con `p y `q), donde la clave fue una forma bilineal

`1 × `∞ 3 (x , y) 7−→ 〈x , y〉 def=∑n∈N

xn yn .

O con C(X) y Mr(X) donde la dualidad surge de hacer 〈f , µ〉 =∫f dµ. Ya mas en general,

tenemos la dualidad que implementa la inmersion de un normado E al doble dual:

E × E∗ 3 (x , ϕ) 7−→ 〈x , ϕ〉 = ϕ(x) . (2.17)

La idea es que cualquier cordenada fija de un espacio produce una funcional en el otro. Lasϕ ∈ E∗ actuan en E por su naturaleza intrınseca, pero los x ∈ E tambien actuan en E∗, yeso es lo que produce las funcionales JE(x) ∈ E∗∗. Generalicemos mas:

2.6.1. Sean E y F dos EN’s. Diremos que ellos estan en dualidad si existe una funcionalbilineal 〈· , ·〉 : E × F → K tal que

1. Para cada x ∈ E fijo, la flecha F 3 y ρx7−→ 〈x , y〉 esta en F ∗.

2. Estas funcionales separan puntos de F , o sea que si y1 6= y2 (ambos en F ), entonces

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Page 67: Un Curso de An alisis Funcional

existe un x ∈ E tal que 〈x , y1〉 6= 〈x , y2〉 , o sea que 〈x , y1 − y2〉 6= 0 .

Esto equivale a pedir que⋂x∈E

ker ρx = 0.

3. Para cada y ∈ F fijo, la flecha E 3 xρ′y7−→ 〈x , y〉 esta en E∗.

4. Las ρ′y separan puntos de E, es decir que⋂y∈F

ker ρ′y = 0.

Observar que la dualidad natural entre E y E∗ dada en la Ec. (2.17) cumple 4 por HahnBanach, y se “extiende” a la natural entre E∗∗ y E∗, siempre que incorporemos a E dentrode E∗∗ con la JE. Un hecho que conviene explicitar es que las condiciones 1 y 3 aseguranque la dualidad es continua “en cada cordenada”. Por ejemplo dice que

xn‖ · ‖−−−→n→∞

x en E =⇒ 〈xn , y〉 −−−→n→∞

〈x , y〉 para todo y ∈ F .

Lo mismo moviendose con los y’es contra un x fijo. 4

Definicion 2.6.2. Sean E y F dos EN’s, y sea T ∈ L(E,F ). Definimos su operador adjuntoT ∗ ∈ L(F ∗ , E∗) como el unico que cumple la siguiente formula:

〈x , T ∗ϕ〉 = 〈Tx , ϕ〉 para todo par x ∈ E , ϕ ∈ F ∗ . (2.18)

Podemos decir explıcitamente como actua el adjunto. Basta poner

T ∗(ϕ) = ϕ T ∈ E∗ para cada ϕ ∈ F ∗ o sea E T //

T ∗ ϕ @@@

@@@@

@ F

ϕK

.

Este cumple la igualdad (2.18) (mas bien la “traduce”), y es el unico que lo hace, por elhecho de que los x ∈ E separaban puntos de E∗ a traves de sus x . Para ver que el T ∗ esacotado (y por eso esta en L(F ∗ , E∗) ), vean la cuenta en la Ec. (2.19) de mas abajo. 4

2.6.3 (Propiedades del adjunto). El tema de adjuntar operadores tiene buenas propiedadesfuntoriales, la mayorıa de ellas quasitriviales, que enumeramos a continuacion:

1. Dados tres normados E,F y G, si me dan un T ∈ L(E,F ) y un S ∈ L(F,G), vale que

ϕ (S T ) = (ϕ S) T para toda ϕ ∈ G∗ =⇒ (ST )∗ = T ∗ S∗ .

2. La adjunta de la identidad es otra identidad: (IE)∗ = IE∗ . Es porque ϕ IE = ϕ.

3. Si T ∈ L(E,F ) es un iso, entonces T ∗ hace que E∗ ' F ∗, con (T ∗)−1 = (T−1)∗.

4. Si el T de arriba era isometrico, tambien lo sera T ∗. Esto sale porque componer conuna isometrıa sobre preserva la norma de las funcionales. El hecho clave es que un isoT es isometrıa ⇐⇒ T (BE) = BF . Luego se calculan normas por definicion.

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Page 68: Un Curso de An alisis Funcional

5. Lo anterior se traduce a que E ∼= F =⇒ E∗ ∼= F ∗ (∼= era ser isometricamente ').Esto de hecho ya lo usamos en los ejemplos de espacios (sı y no) reflexivos.

6. La igualdad ‖y‖ = supφ∈BF∗

|φ(y)| para todo y ∈ F , vista en (2.7), muestra que

‖T ∗‖L(F∗,E∗) = sup

φ∈BF∗‖T ∗φ‖

E∗ = supφ∈BF∗

‖φ T‖E∗

= supφ∈BF∗

supx∈BE

|φ(Tx)|

= supx∈BE

supφ∈BF∗

|φ(Tx)| (2.7)= sup

x∈BE‖Tx‖

F= ‖T‖

L(E,F ),

(2.19)

para cualquier T ∈ L(E,F ). En resumen, siempre vale que ‖T‖ = ‖T ∗‖. 4

Ejemplo 2.6.4. En lo que sigue usaremos una convencion notacional: Para evitar el dobleparentesis, cuando un operador va hacia un dual (o cualquier espacio de funciones), lavariable ira abajito, onda Tx y en lugar de T (x)(y), donde Tx es el valor (en el dual de losy’es) que toma el operador T en el punto x, antes de aplicarselo a y.

Sea T ∈ L(`1 , c∗0) el iso (isometrico) visto en 1.3.1, que implementa la dualidad

c0 × `1 3 (x , y) 7−→ 〈x , y〉 = Ty x =∑n∈N

xn yn .

Esto se extiende con el iso (isometrico) S ∈ L(`∞ , (`1)∗) que nos da

`∞ × `1 3 (z , y) 7−→ 〈z , y〉 = Sz y =∑n∈N

zn yn .

Observar que T ∗ ∈ L(c∗∗0 , (`1)∗) ahora sabemos que es otro iso isometrico. Una consecuenciade esto es que c∗∗0

∼= `∞ vıa el iso isometrico S−1 T ∗ ∈ L(c∗∗0 , `∞).

Cuando decıamos que c0 no es reflexivo, mencionabamos que la Jc0 : c0 → c∗∗0 “coincidıa”con la inclusion Ic0 : c0 → `∞. Veamos ahora mejor eso. La identificacion valida entre lasincrustaciones Jc0 e Ic0 se basa en la siguiente igualdad:

S Ic0 = T ∗ Jc0 ∈ L(c0 , (`1)∗) vıa el diagrama

c0 Jc0 //

Ic0

c∗∗0OOT ∗

`∞ oo

S// (`1)∗

En particular, eso implica que Jc0 es sobre ⇐⇒ Ic0 es sobre (los otros dos son iso-isos). Ysabemos que Ic0 no lo es, ası que c0 minga reflex. Pobemosla. Si x ∈ c0 e y ∈ `1, entonces

(T ∗ Jc0)x y = T ∗Jx y = (Jx T ) y = Jx(Ty) = Ty x =∑n∈N

xn yn = Sx y = (S Ic0)x y .

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Page 69: Un Curso de An alisis Funcional

Como valen igual para todo y ∈ `1, vemos que (T ∗ Jc0)x = (S Ic0)x en (`1)∗ para todox ∈ c0 . Ahı sı llegamos a que S Ic0 = T ∗ Jc0 en L(c0 , (`1)∗).

Un festival semejante de dualidades, isometrıas y diagramas justifica que si 1 < p, q < ∞

cumplen que 1p

+ 1q

= 1, entonces el iso isometrico `qTq

∼= (`p)∗ de (1.27) produce que

`pTp

∼= (`q)∗(T∗q )−1

∼= (`p)∗∗ y da un diagrama

`p J

`p//

bb

Tp ""FFF

FFFF

FF(`p)∗∗OOT ∗q

(`q)∗

cuya conmutatividad se prueba exactamente igual que la del de arriba. Esto muestra que lainmersion J`p : `p → (`p)∗∗ es un iso isometrico. Concretamente, J`p = (T ∗q )−1 Tp que porello es sobre, lo que prueba que `p (y ya que estamos tambien `q) sı es reflex. 4

Definicion 2.6.5. Sea E un EN. Dados sendos subespacios S ⊆ E y T ⊆ E∗, definamos

1. El anulador S⊥ de S como el subespacio de funcionales que anulan a S:

S⊥ = ϕ ∈ E∗ : ϕ∣∣S≡ 0 = ϕ ∈ E∗ : S ⊆ kerϕ v E∗ .

2. El preanulador ⊥T de T como los x ∈ E anulados por todas las funcionales de T :

⊥T = x ∈ E : ϕ(x) = 0 para toda ϕ ∈ T =⋂ϕ∈T

kerϕ v E .

Las mismas definiciones pueden aplicarse a cualquier dualidad 〈· , ·〉 : E × F → K, reem-plazando ϕ(x) por 〈x, y〉 en donde haga falta. 4

Observacion 2.6.6. La idea de anuladores asociados a dualidades hace observar que elconcepto de preanulador depende de que el espacio E∗ este presentado como el dual de Ey no como espacio aislado. Esto no es ser excesivamente puntilloso, porque existen espaciosde Banach que se pueden representar como el dual de dos normados bien distintos.

Sin ir mas lejos, si E no era Banach, vale que E∗ = E∗C , donde EC es la completacion de E(la igualdad es una “casi” igualdad, porque las ϕ ∈ E∗ se extienden sin drama a EC ). Perola cosa es peor: puede haber dos Banach’s E1 6∼= E2 tales que E∗1

∼= E∗2 . El ejemplo masconocido es el de c0 y c (las sucesiones con lımite, no necsariamente nulo). Ambos tienen aldual identificable con `1 pero no vale que c0

∼= c (Ejercicio: Verificar estas cosas).

Por ello el concepto de “predual”, que esta implıcito en la definicion de los ⊥T , es lindopero no siempre es muy correcto. Un comentario parecido se puede hacer sobre el operadoradjunto T ∗. Sin embargo, al incluir en su notacion al viejo T , uno ya sabe de que espaciospreduales se esta hablando. 4

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Proposicion 2.6.7. Sea E un EN. Dados sendos subespacios S ⊆ E y T ⊆ E∗, se tiene que

⊥(S⊥ ) = S y T ⊆( ⊥T )⊥ , (2.20)

donde la ⊆ de la derecha puede ser estricta. Sin embargo, siempre vale que

JE(⊥T ) = T ⊥ ∩ JE(E) ( en E∗∗ ) y ⊥( JE(S))

= S⊥ ( en E∗ ) . (2.21)

En particular, si E era reflex, ahı sı vale que T =( ⊥T )⊥.

Demostracion. El hecho de que tanto anuladores como preanuladores sean cerrados se deducedirectamente de sus definiciones. Por otra parte, tambien es evidente que al ir y volver unoincluye por lo menos al subespacio original. Por ello el hecho de que las clausuras estandentro de los doble anuladores es claro. Luego , para (2.20), alcanza probar que

⊥(S⊥ ) =⋂

kerϕ : ϕ ∈ S⊥⊆ S .

Esto se deduce del Teor. de Hahn Banach 2.1.5, y ya fue planteado en el Ejer. 2.1.8. La ideaes tomar un x /∈ S y definir una ϕ0 ∈

(S ⊕ span x

)∗tal que S ⊆ kerϕ0 pero ϕ0(x) 6= 0.

Si tomamos el espacio E = `1 y el subespacio T = c0 v `∞ ∼= (`1)∗, es facil ver que ⊥c0 = 0(basta actuar con los en ∈ c0 para tachar todo). Luego (⊥c0)⊥ es todo `∞ 6= c0 = c0 .

La Ec. (2.21) se deduce directamente (aunque trabajosamente) de las definiciones. CuandoE es reflex, nos queda que T ⊥ = JE(⊥T ). Pensando a T como un S, vemos que

T (2.20)= ⊥( T ⊥ ) (2.21)

= ⊥( JE(⊥T )) (2.21)

=( ⊥T )⊥ .

En resumen, si E era reflex, hay dos igualdades en (2.20).

Proposicion 2.6.8. Sean E y F dos EN’s y T ∈ L(E,F ). Luego

kerT ∗ = R(T )⊥ ( en F ∗ ) y kerT = ⊥R(T ∗) ( en E ). (2.22)

Por otra parte, el operador T ∗∗ ∈ L(E∗∗ , F ∗∗) cumple que

T ∗∗ JE = JF T vıa el diagramaE T //

JE

F

JF

E∗∗T ∗∗// F ∗∗

(2.23)

Demostracion. Si φ ∈ F ∗ vale que φ ∈ kerT ∗ ⇐⇒ φ T = 0 ⇐⇒ R(T ) ⊆ kerφ. Esomuestra la igualdad kerT ∗ = R(T )⊥. En cambio, dado un x ∈ E tenemos que

x ∈ kerT ⇐⇒ φ(Tx) = 0 para toda φ ∈ F ∗ ⇐⇒ x ∈⋂φ∈F ∗

ker (T ∗ φ) = ⊥R(T ∗) .

Respecto del diagrama, fijemos un x ∈ E y una φ ∈ F ∗ . Pongamos x = Jx . Luego

T ∗∗x φ = (x T ∗)φ = x(T ∗ φ) = x (φ T ) = φ(Tx) = JF (T x)φ .

Como esto pasa para toda φ ∈ F ∗, nos queda que T ∗∗(JE x) = JF (T x) para todo x ∈ E.

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Observacion 2.6.9. Tratemos de traducir la Prop. anterior. El diagrama (2.23) dice que,si tanto E como F son reflex, entonces T “ = ” T ∗∗ cuando identificamos los espacios consus dobleduales. Mas precisamente, T ∗∗ = JF T J

−1E . En general, si ahora identificamos los

espacios con sus imagenes en los dobleduales, nos quedarıa que T “ = ” T ∗∗∣∣E

.

De la Ec. (2.22): kerT ∗ = R(T )⊥ y kerT = ⊥R(T ∗), se deducen formulas para los rangos:

R(T ) = ⊥ kerT ∗ y R(T ∗) ⊆ (kerT )⊥ . (2.24)

Esto surge de aplicarle la Ec. (2.20) a las igualdades de (2.22). 4

Ejercicio 2.6.10. Sea E un EN y sea S v E. Probar que

1. El dual S∗ se caracteiza como S∗ ∼= E∗/S⊥ vıa el iso-isometrico

Φ ∈ L(E∗/S⊥ , S∗) dado por Φ (ϕ+ S⊥) = ϕ|S .

Se necesita verificar buena definicion, linealidad, isometricidad y epiness (por H-B).

2. Analogamente, probar que (E/S)∗ ∼= S⊥ por el hecho de que

Π∗S ∈ L(

(E/S)∗ , E∗)

es isometrica y R(Π∗S) = S⊥ v E∗ . (2.25)

Recordar que Π∗S(φ) = φ ΠS para cada φ ∈ (E/S)∗ . El curro es “bajar” al cocientelas ϕ ∈ S⊥, vıa el Cor. 1.7.5, que tambien da el isometrismo. 4

2.6.11. Sean E y F dos normados. Diremos que un T ∈ L(E,F ) es acotado inferiormente(y abreviamos AI) si existe un ε > 0 tal que

ε · ‖x‖E≤ ‖T x ‖

Fpara todo x ∈ E . (2.26)

Hagamos una lista de interpretaciones de esto: Sea T ∈ L(H) que es AI. Luego

1. Siempre vale que T es mono (sin hipotesis sobre E y F ).

2. Si E es un EB, entonces R(T ) v F (se suele decir “T es un rango cerrado”), porque

Txn −−−→n→∞

y ∈ F =⇒ ‖xn − xm‖E ≤ ε−1‖T xn − T xm‖F −−−−−→n ,m→∞

0 .

Luego (xn)n∈N es Cauchy y hay un x ∈ E tal que xn −−−→n→∞

x. Ası que T x = y ∈ R(T ).

3. Es interesante observar que si tanto E como F son Banach’s, entonces

T ∈ L(E,F ) es AI ⇐⇒ T es mono y R(T ) v F . (2.27)

La ida ya la vimos en general. La vuelta sale ası: Sea G = R(T ) v F . Luego G esun Banach y podemos pensar a T ∈ L(E,G) para hacerlo K-iso. Por el TFI 2.3.4,tenemos que T−1 ∈ L(G,E). Dado x ∈ E, si llamamos y = T x ∈ G, entonces

‖x‖E = ‖T−1 y‖E≤ ‖T−1‖ ‖y‖

G= ‖T−1‖ ‖T x‖

F.

Luego se cumple la Ec. (2.26) con el numero ε = ‖T−1‖−1 > 0, por lo que T es AI. 4

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Page 72: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion 2.6.12. Sean E y F dos Banach’s y sea T ∈ L(E,F ). Luego

T es inversible ⇐⇒ T ∗ es inversible .

Demostracion. Ya sabemos que =⇒ vale, con (T ∗)−1 = (T−1)∗. Si asumimos que T ∗ esbiyectiva (en particular epi), como E∗ y F ∗ son Banach’s podemos aplicar el TIA 2.3.3, queasegura T ∗ es abierta, por lo que existe un ε > 0 tal que

BaE∗(0 , 2ε) ⊆ T ∗(Ba

F ∗) =⇒ ε ·BE∗ ⊆ BaE∗(0 , 2ε) ⊆ T ∗(Ba

F ∗) ⊆ T ∗(BF ∗) . (2.28)

Usando esto sale que T es acotado inferiormente. En efecto, dado x ∈ E, tenemos que

‖T x‖ = supφ∈BF∗

|φ(T x)| = supφ∈BF∗

|T ∗φ x| = supϕ∈T ∗(BF∗ )

|ϕ(x)|

(2.28)

≥ supϕ∈ εBE∗

|ϕ(x)| = ε · supϕ∈BE∗

|ϕ(x)| = ε · ‖x‖ .

Luego la Ec. (2.27) nos dice que T es mono y R(T ) v F . Pero al mismo tiempo, a partir dela Ec. (2.24) llegamos que

R(T ) = ⊥(kerT ∗) = ⊥0F ∗ = F (porque T ∗ es mono) .

Ası que R(T ) es cerrado y denso, por lo que T es tambien epi.

2.7 Proyectores y subespacios complementados

Mostremos una serie de aplicaciones de los teoremas anteriores. Supongamos que tenemosun Banach E y dos subespacios S, T ⊆ E tales que E = S⊕T . El sımbolo ⊕ (suma directa)significa que S ∩ T = 0 y S + T = E. Luego tenemos bien definido el proyector

PS/T : E → S ⊆ E dado por PS/T (x+ y) = x para x ∈ S e y ∈ T . (2.29)

La definicion es buena porque todo z ∈ E se escribe en forma unica como z = x + y conx ∈ S e y ∈ T . Y ademas PS/T es K-lineal, por esa misma unicidad. La pregunta es quehace falta pedir para que este PS/T ∈ L(E).

Claramente la hipotesis que uno se imagina es que S, T v E, o sea que ambos sean cerrados.De hecho, seguro que hace falta pedir esto, porque T = kerPS/T y S = ker(IE − PS/T ) .Sin embargo, aun bajo esa suposicion, cuando uno intentar un prueba directa la cosa seempasta mal. Sugerimos al lector esceptico que trate de mostrar esto directamente, sin usarlos teoremas que tenemos hasta ahora. Le auguramos que le aparecera un problemita muysimilar al que se mencionaba en el marketing previo al TGC. Antes de ver como se arreglava un poco de notacion y la caracterizacion algebraica de los PS/T acotados:

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Observacion 2.7.1. Sea E un Banach. Sabemos que L(E) es otro Banach con la normade operadores. Pero tambien es un anillo con la suma usual y el producto dado por lacomposicion. De hecho es una K-algebra (de Banach, ver Cap. 6) con unidad IE .

Diremos que un operador P ∈ L(E) es un proyector si es un idempotente: P P = P . Y

P(E) = P ∈ L(E) : P P = P (2.30)

es la notacion para el espacio de proyectores acotados. Notar que si P ∈ P(E) enotnces:

• Tambien el operador Q = IE − P ∈ P(E). Notar que P Q = QP = 0 (el ya volo).

• Nuestro P opera como la identidad en su rango S = R(P ).

• Vale que S = R(P ) = kerQ v E, y que T = R(Q) = kerP v E.

• Se cumple la descomposicion S ⊕ T = R(P )⊕ kerP = E.

• Por lo tanto nuestro P no era otro que P = PS/T , donde S = R(P ) y T = kerP .

Las pruebas son todas directas. Veamos un poco la de la suma directa: Dado x ∈ E, esobvio que el elemento y = P x ∈ S. Pero tambien tenemos que

z = x− y = x− P x = (IE − P )x = Qx ∈ T .

Como x = y + z ya sale que S + T = E. Que S ∩ T = 0 es facilongo (0x∈T= P x

x∈S= x).

Ası que hemos visto que todos los P ∈ P(E) son del tipo PS/T , el de la Ec. (2.29) para ladescomposicion S ⊕ T = R(P )⊕ kerP = E. Ahora viene la novedad, que dice que toda taldescomposicion produce un proyector acotado. 4

Proposicion 2.7.2. Sea E un Banach y sean S, T v E tales que E = S ⊕ T . Luego elproyector PS/T de la Ec. (2.29) es acotado, o sea que PS/T ∈ P(E).

Demostracion. Por el TGC 2.4.1 (y el hecho de que E es Banach), para ver que PS/T ∈ L(E)bastarıa probar que el grafico Gr

(PS/T

)v E × E. Sea entonces una sucesion

(zn , PS/T zn)n∈N en Gr (T ) tal que (zn , PS/T zn) −−−→n→∞

(z, x) ∈ E2 .

Llamemos xn = PS/T zn que es una sucesion en S. El dato de arriba significa que

zn −−−→n→∞

z y que xn −−−→n→∞

x .

Como S v E, tenemos al menos que x ∈ S. Pero ademas tenemos que todas las diferenciasyn = zn − xn ∈ T , por lo que y = z − x = lim

n→∞yn ∈ T (tambien T v E).

Finalmente, basta observar que z = x + y con x ∈ S e y ∈ T . Por la definicion de PS/T ,esto muestra que x = PS/T z. Entonces (z, x) ∈ Gr

(PS/T

), que nos queda cerrado.

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Page 74: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 2.7.3. Con las notaciones de la Prop. 2.7.2, probar que ‖PS/T ‖ = N−1, para

N = N(S , T ) = maxM ≥ 0 : ‖x+ y‖ ≥M‖x‖ para todo x ∈ S , y ∈ T

= ınf‖x+ y‖ : y ∈ T , x ∈ S1 = d (S1 , T ) ,(2.31)

donde se usa la notacion S1def= x ∈ S : ‖x‖ = 1. Como si esto fuera poco, probar tambien

que dados S , T v E (un EB) tales que S ∩ T = 0, entonces

S ⊕ T v E ⇐⇒ N(S , T ) 6= 0 . (2.32)

Observar que si dimS < ∞ sabemos que (2.32) se cumple por dos razones: Porque elCor. 1.7.2 dice que la suma debe ser cerrada, y porque S1 es compacta, vıa (2.31).

Sug. 1 : Mostrar que N−1 = mınm ≥ 0 : ‖x‖ ≤ m‖x + y‖ para x ∈ S , y ∈ T (y que estoda ∞ ⇐⇒ N = 0). Cuando la suma es cerrada queda un EB, por lo que N no podrıaanularse (porque PS/T serıa acotado). Si no se anula el N , se puede ver que sumas de Cauchyproducen x’ses de Cauchy, y tambien hacemos converger los y’es.

Sug. 2 : Por el Cor. 1.7.5 se tiene que ‖PS/T ‖ = ‖PS/T ‖, donde PS/T ∈ L(E/T , E) es el

bajado al cociente que cumple PS/T = PS/T ΠT . Dado un x ∈ S1 nos queda que

1 = ‖x‖ = ‖PS/T x‖ = ‖PS/T x‖ ≤ ‖PS/T ‖ ‖ x ‖ = ‖PS/T ‖ d (x , T ) .

Despues se toma ınfimo sobre tales x ∈ S1 . Usar tambien que ΠT (S) da todo E/T . 4

Ejercicio 2.7.4. Sea E = `p(N), con p ∈ (1,∞). Tomemos el operador Mx ∈ L(E)producido como en la Ec. (1.46) por x = ( 1

n)n∈N ∈ `∞(N). Consideremos los subespacios

S = E × 0 v E × E y T = Gr(Mx) =

( y , Mx y ) : y ∈ Ev E × E ,

donde en E ×E se usa la norma definida en (2.15). El hecho de que kerMx = 0 dice queS ∩ T = 0. Sin embargo, proponemos probar que

d (S1 , T ) = 0(2.32)=⇒ S ⊕ T 6v E × E .

Si no se convencen, prueben a mano que S ⊕ T = E ×R(Mx) que es denso en E × E. 4

Definicion 2.7.5. Sea E un EB. Diremos que un subespacio cerrado

S v E es complementado (COM) en E si existe un T v E tal que S ⊕ T = E .

Remarquemos que complementos algebraicos siempre hay (completando bases). Lo clave acaes que exista un complemento T para S que sea tambien cerrado. 4

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Proposicion 2.7.6. Sea E un EB y sea S v E. Las siguientes condiciones son equivalentes:

1. Nuestro S es COM en E.

2. Existe un proyector P ∈ P(E) tal que R(P ) = S (el complemento es kerP ).

3. Existe un proyector Q ∈ P(E) tal que kerQ = S (el complemento es R(Q) ).

4. Si consideramos el cociente E/S como EB con la norma cociente, y la proyeccionΠS ∈ L(E , E/S) como en la Prop. 1.7.1, existe una seccion lineal y continua:

Existe U ∈ L(E/S , E) tal que ΠS U = IE/S . (2.33)

En este caso el complemento para S es R(U).

Demostracion. Es claro que 2 ⇐⇒ 3 poniendo Q = I−P o viceversa. Si existe el proyectorP sobre S, basta tomar T = kerP , que es cerrado y es un buen complemento de S.

En cambio si tenemos el T v E tal que S ⊕ T = E, podemos aplicar la Prop. 2.7.2 que nosasegura que el proyector P = PS/T es acotado y tiene rango S.

Veamos ahora que 3 ⇐⇒ 4. Si existe la seccion U ∈ L(E/S , E) de (2.33), basta definir elproyector Q = U ΠS ∈ P(E) . Como U es mono sale que kerQ = ker ΠS = S.

Si existe el Q ∈ P(E) con kerQ = S del item 3, el Cor. 1.7.5 nos decıa que existe unU = Q ∈ L(E/S , E) tal que U ΠS = Q. Observar que esta U es continua y cumple que

ΠS U(ΠS x) = ΠS(Qx) = ΠS(x) para todo x ∈ E ,

porque x−Qx ∈ kerQ = S. Esto muestra que ΠS U = IE/S .

Ejercicio 2.7.7. Sea E un EB. Si nuestro subespacio S v E cumple que

dimS <∞ o que codim S def= dimE/S <∞ =⇒ S es COM en E .

Recordar la Prop. 2.1.11 y el Cor. 1.6.5, aplicado a E/S . 4

En general es un problema bastante complicado (e importante en algunas aplicaciones) elpoder decidir si un S v E es COM o no. De hecho no hay metodos sistematicos y hay queestudiar el problema con herramientas propias de cada ejemplo concreto.

Se cae de maduro, por todo lo que venimos diciendo, que suelen existir muchos subespaciosS v E que no son COM’s en E, siempre que E sea un EB con dimE =∞ y no sea isomorfoa un Hilbert (de ellos se habla en el Cap. 3, sobre todo en la Prop. 3.2.5). Mas aun, se haprobado que todo tal espacio E tiene al menos uno de esos subespacios noCOM. Sin embargono es demasiado facil mostrar ejemplos concretos. Ahora van un par: Un caso tıpico es laimagen de un Banach F no reflexivo en su dobre dual, vıa la JF . Veamos el caso F = c0 .

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Ejemplo 2.7.8. Probaremos que c0 v `∞ no es COM en `∞. Para ello llamemos X = `∞/c0

que es un EB, y cosideremos la proyeccion Π = Πc0 ∈ L(`∞ , X).

Ahora necesitamos un lindo ejercicio de cardinales: El dice que existe una famila Aii∈I desubconjuntos de N tales que todos los Ai son infinitos, el cardinal de I es el de R, pero

Ai ∩ Aj es finito siempre que i 6= j .

No daremos los detalles del como hacerlo, porque es una lastima quemarlo. Sin embargodiremos que sale de dos maneras tradicionales (al lector entusiasta le sugerimos no leer loque sigue, hasta que le salga): Una es tomando bandas oblicuas (que sean bastante anchitas)en el reticulado N×N, con el “angulo” moviendose en (0 , π/2). La otra es tomar sucesionesadecuadas de numeros racionales.

Luego la familia Aii∈I cumple las siguientes propiedades:

• Para cada i ∈ I sean xi = 1Ai ∈ `∞ and yi = Π(xi) ∈ `∞/c0 . Vale que ‖yi‖X = 1.

• Mas aun, si fijamos un F ∈ PF (I) y tenemos numeros αi ∈ C tales que |αi| = 1 paratodo i ∈ F, entonces ‖

∑i∈F

αi yi‖X = ‖Π(∑i∈F

αi xi )‖X = 1.

• En particular todos los yi son vectores distintos de X, porque ‖yi − yj‖X = 1 si i 6= j.

La idea de la prueba se basa en que la sucesion∑i∈F

αi xi tiene solo finitas entradas donde se

suman mas de un αi , pero infinitas donde vale cada αi fijo. Por ello dista uno de c0 .

Sea ahora ϕ ∈ X∗. De lo anterior se sigue que Iϕdef= i ∈ I : ϕ(yi) 6= 0 debe ser numerable.

En efecto, veremos que Fk = i ∈ I : |ϕ(yi)| ≥ 1k es finito para todo k ∈ N: Pongamos

αi = sgn ϕ(yi) para cada i ∈ Iϕ , y fijemos un F ∈ PF (Fk). Luego tenemos que

ϕ

(∑i∈F

αi yi

)=∑i∈F

αi ϕ(yi) =∑i∈F|ϕ(yi)| ≥ |F|

kmientras que

∥∥∥ ∑i∈F

αi yi

∥∥∥X

= 1 .

Ası vemos que |Fk|k≤ ‖ϕ‖, por lo que el cardinal |Fk| no se puede pasar de k ‖ϕ‖ <∞.

Volvamos ahora a nuestro problema de que c0 no puede ser COM en `∞ : Asumiremos queexiste una seccion lineal y continua U ∈ L(X , `∞) para Π como en (2.33), y llegaremos auna contradiccion. Aplicando la Prop. 2.7.6, eso nos dirıa que c0 no era COM en `∞.

Consideremos las funcionales ϕn ∈ X∗ dadas por ϕn = kn U , donde las kn ∈ (`∞)∗ sontomar la entrada n-esima de un x ∈ `∞, para cada n ∈ N. Observar que si un elementoz = (zn)n∈N ∈ `∞ cumple que zn = kn(z) = 0 para todo n ∈ N, entonces z = 0.

Finalmente notemos que I0 =⋃n∈N Iϕn es numerable. Luego, como I era no numerable,

existe algun i ∈ I \ I0 y para el tenemos que el vector z = U(yi) ∈ `∞ debe cumplir que

kn(z) = kn(U(yi)

)= ϕn(yi)

i/∈I0= 0 para todo n ∈ N =⇒ z = U(yi) = 0 .

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Pero eso contradice el hecho de que ‖yi‖X = 1 junto con que U debe ser mono (porque era laseccion de Π, o sea que Π U = IX ). Observar que la linealidad-continuidad de la supuestaU se uso para que las ϕn ∈ X∗. Llegamos a una contradiccion lo suficientemente flagrantecomo para concluir que no hay tal U y por ello c0 no era COM en `∞. 4

El ejemplo que viene se basa en un resultado sobre `1 = `1(N) que es interesante en sı mismo.Lo pondremos como un ejercicio para el lector. Para abreviar damos una definicion:

Definicion 2.7.9. Sea E un EB. Diremos que E tiene la porpiedad L si dada cualquiersucesion (xk)k∈N en E, se tiene que

xk‖ · ‖E−−−→k→∞

0 ⇐⇒ ϕ(xk) −−−→k→∞

0 para toda ϕ ∈ E∗ . (2.34)

O sea que la convergencia debil de sucesiones implica su convergencia en norma. 4

Ejercicio 2.7.10. Probar que `1(N) tiene la propiedad L.

Sugerencia: La gracia es la flecha ⇐= de (2.34). Si empezamos con una sucesion (xk)k∈N enB`1(N) que cumple que ϕ(xk) −−−→

k→∞0 para toda ϕ ∈ (`1)∗ ∼= `∞ pero que no converge a cero

con la norma uno de `1(N) (alcanza con sucesiones acotadas por la Obs. 2.5.3), pasando auna subsucesion (y teniendo mucho cuidado) podemos suponer que

• ‖xk‖1 ≥ ε para todo k ∈ N.

• Existe una sucesion creciente de enteros positivos αk (con α0 = 0) tales que

αk−1∑m=1

|xk(m)| ≤ 1

kpero

αk∑m=αk−1+1

|xk(m)| ≥ ‖xk‖1 −2

kpara todo k ∈ N .

En tal caso definir z ∈ `∞ por z(m) = sgn xk(m) para αk−1 < m ≤ αk y ver que pasa conla funcional ϕz ∈ (`1)∗, definida como en la Ec. (1.26). 4

En realidad, casi ningun EB tiene la L. Es una propiedad muy especıfica de `1(N) (y de sussubespacios). Sugerimos mostrar que todos los otros Banachs que conocemos no la tienen.Le pusimos nombre solo para clarificar las cuentas en el ejemplo que viene. Pero antes otroejercicio que dice que la L se hereda y se transporta por isomorfismos entre EB’s :

Ejercicio 2.7.11. Sea E un EB que tiene la propiedad L. Probar que

1. Cualquier S v E tiene tambien la propiedad L.

2. Si F es otro EB tal que E ' F , entonces tambien F es L.

Sugerencia: Para probar 1, observar que se puede mandar toda ϕ ∈ E∗ hacia ϕ|S ∈ S∗. Paraver 2 recordar que si T ∈ L(E , F ) es un iso, entonces tambien T ∗ ∈ L(F ∗ , E∗) lo es. 4

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Ejemplo 2.7.12. Ahora veremos una gran familia de subespacios no complementados sepuede “encontrar” dentro de `1(N). Ya veran el porque de las comillas:

Fijemos E un EB separable. Recordando la Prop. 2.3.7 tenemos un epi T ∈ L(`1(N) , E)y, si llamamos M = kerT v `1(N), sabemos que hay un iso T ∈ L(`1(N)/M , E). Si elsubespacio M que nos aparece tuviera un complemento N v `1(N), tambien tendrıamosque E ' `1(N)/M ' N , vıa una seccion U de la proyeccion ΠM que provee la Prop. 2.7.6.Ahora vienen las propiedades L: Por el Ejer. 2.7.10 el ambiente `1(N) tiene la L. Pero usandoahora el Ejer. 2.7.11, podrıamos deducir que N v `1(N) y tambien E ' N deben ser L.

Por ende, para “tener” unMv `1(N) no COM en `1(N), bastarıa encontrar un EB separableE que no cumpla la propiedad L, poniendo M = kerT para un epi T ∈ L(`1(N) , E).

Por ejemplo c0 no puede ser L, porque si (en)n∈N es la sucesion canonica de c0 , vale queϕ(en) −−−→

n→∞0 para toda ϕ ∈ c∗0

∼= `1. Tampoco los `p para 1 < p < ∞ son de tipo L (sale

usando la misma sucesion), ası que hay noCOM’s para tirar al techo dentro de `1(N). 4Veremos a continuacion un par de propiedades que sirven para ver que algunos subespaciossı son COM’s en su ambiente. En algun sentido generalizan la Prop. 2.7.6 :

Proposicion 2.7.13. Sean E y F dos EB’s y T ∈ L(E , F ). Luego se tiene que

1. Si asumimos que T era un epi, entonces

kerT es COM en E ⇐⇒ existe A ∈ L(F , E) tal que T A = IF . (2.35)

2. Si en cambio asumimos que T era un mono, entonces

R(T ) v F y es COM en F ⇐⇒ existe B ∈ L(F , E) tal que B T = IE . (2.36)

Demostracion. Empecemos con el caso en que T es epi. Si tiene un A que es inverso a derechacomo en (2.35), entonces vale que Q = A T ∈ P(E) y kerQ = kerT . Por la Prop. 2.7.6vemos que kerT era COM en E. Pero si tenemos un N v E tal que kerT ⊕ N = E,entonces nos queda que T |N ∈ L(N , F ) es un iso. Por el TFI 2.3.4 sabemos que su inversaA = (T |N )−1 ∈ L(F , N ) ⊆ L(F , E). Pero tenemos que T A = T |N A = IF .

Si T era mono y existe el B de (2.36) (o sea que T tiene inversa a izquierda), entonces eloperador P = T B ∈ P(F ) y vale que R(T ) = R(P ) v F (la igualdad sale porque B tieneque ser epi). Por la Prop. 2.7.6 vemos que R(T ) es ademas COM en F .

Si asumimos que S = R(T ) v F , entonces podemos pensar a T ∈ L(E , S) con nombre T0 ,y allı es un iso entre EB’s. Por el TFI 2.3.4, su inversa B0 = T−1

0 ∈ L(S , E). Si ademasexiste un N v F tal que R(T )⊕N = F , y llamamos P = PS/N ∈ P(F ) (es acotado por laProp. 2.7.2), entonces podemos definir al candidato B = B0 P ∈ L(F , E). Veamos:

B T = B0 P T∗= B0 T0 = IE ,

donde∗= vale porque P actua como la identidad en S y R(T ) = S.

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2.8 Ejercicios del Cap. 2 - Funcionales y Operadores

Ejercicios aparecidos en el texto2.8.1. Sea E un EN. Dado un subespacio S v E y un x /∈ S, probar que existe una

ϕ ∈ E∗ tal que S ⊆ kerϕ , ‖ϕ‖ = 1 pero |ϕ(x)| = d (x , S ) . (2.37)

Se sugiere probarlo primero a mano en S ⊕ span x y extender por Hanh-Banach. Recien despues hacerlousando la Ec. (2.6) en E/S . Comparar con la igualdad |ϕ(x)| = d (x , kerϕ ) de la Prop. 1.7.7. 4

2.8.2. Sea E un EN. Probar que

1. Dado un subespacio S ⊆ E, se tiene que S =⋂ kerϕ : ϕ ∈ E∗ y S ⊆ kerϕ .

2. Mas aun, si X ⊆ E entonces un punto

y0 ∈ span X ⇐⇒ todo ϕ ∈ E∗ tal que X ⊆ kerϕ cumple que ϕ(y0) = 0. 4

2.8.3. Sea E un EN.

1. Dado un x ∈ E y una ϕ ∈ E∗ como en la Ec. (2.6) (o sea que ‖ϕ‖ = 1 pero ϕ(x) = ‖x‖ ), mostrar que

ahı sı vale que d (x , kerϕ)(1.42)

= ‖x‖. Comparar con la Ec. (1.30) y el Ejem. 1.4.4.

2. Asumamos que dimE =∞. Usando recursivamente el item anterior, probar que existen una sucesion(xn)n∈N en E y una familia de subespacios Sn v E tales que

(a) La dimSn =∞ y la ‖xn‖ = 1 para todo n ∈ N.

(b) Los subespacios decrecen: Sm ⊆ Sn si n ≤ m.

(c) Para todo n ∈ N vale que xn ∈ Sn . Luego xm ∈ Sn para todo m ≥ n.

(d) Pero ademas vale que Sn = Sn+1 ⊕Kxn para todo n ∈ N.

(e) Observar que nos queda que E = Sn+1 ⊕ span x1 , . . . , xn para todo n ∈ N.

(f) Por ultimo pedimos que la d (xn , Sn+1) = 1 para todo n ∈ N.

Sugerencia: Empezar con S1 = E y x1 ∈ E un unitario cualquiera. El paso inductivo es encontrar unaϕn ∈ S∗n tal que d (xn , kerϕn) = 1 (todo en Sn). Luego se podra definir Sn+1 = kerϕn ⊆ Sn y elegir elxn+1 al azar allı dentro.

3. Asumiendo ademas que E es un EB, exhibir un T ∈ L(`∞ , E) que sea mono. 4

Sugerencia: Construir la sucesion (xn)n∈N en E de vectores unitarios y los Sn del item 2. Luego mandarcada a = (an)n∈N ∈ `∞ a la serie T (a) =

∑n∈N 2−n an xn ∈ E. 4

2.8.4. Sea E un EB infinitodimensional, con dimE = α (dimension algebraica).

1. Usando el Teor. de Baire 2.2.4, probar que α > |N| = ℵ0 .

2. Mas aun, usando el Ejer. 2.1.9 y Vandermonde, mostrar que α ≥ |R| = c.

Sug: Considerar los vectores (λn)n∈N ∈ `∞ para cada λ ∈ C con |λ| < 1. 4

2.8.5. Mostrar un ejemplo de un T ∈ Hom(E , F ) que no es acotado aunque Gr (T ) v E×F y E es un EB.

Repaso: Sean E , F dos EN’s. Recordemos que un operador T ∈ L(E,F ) es acotado inferiormente (yabreviamos AI) si existe un ε > 0 tal que ε · ‖x‖

E≤ ‖T x ‖

Fpara todo x ∈ E .

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Page 80: Un Curso de An alisis Funcional

2.8.6. Sean E , F dos EN’s y sea T ∈ L(E,F ). Asumamos que E es Banach. Probar que:

1. Si T es AI, entonces T es mono y R(T ) es cerrado.

2. Se tiene que T es AI y epi ⇐⇒ T ∈ Gl (E).

3. Si tambien F era un EB, entonces T es AI ⇐⇒ T es mono y R(T ) es cerrado.

2.8.7. Probar que una sucesion (xk)k∈N en `1 cumple que

xk‖ · ‖

1−−−−→k→∞

0 ⇐⇒ ϕ(xk) −−−−→k→∞

0 para toda ϕ ∈ (`1)∗ ∼= `∞ .

En el Ejer. 2.7.10 se da una sugerencia bastante explıcita. Pero allı se pedıa que (xk)k∈N fuera acotada.Ahora agregamos al ejercicio el mostrar que cualquiera de las dos convergencias asegura esa acotacion. 4

2.8.8. Sea E un EB y sea B ⊆ E un subconjunto cualquiera. Probar el Cor. 2.5.2:

B es ‖ · ‖-acotado ⇐⇒ B es w-acotado ,

donde w-acotado significa que para toda ϕ ∈ E∗ el conjunto ϕ(B) es acotado en C. 4

2.8.9. Dados tres normados E,F y G, un T ∈ L(E,F ) y un S ∈ L(F,G), probar lo que sigue:

1. Usando la igualdad ‖y‖ = supφ∈BF∗

|φ(y)| para todo y ∈ F , ver que ‖T‖ = ‖T ∗‖.

2. El adjunfo del producto da el producto al reves de los adjuntos: (S T )∗ = T ∗ S∗.

3. La adjunta de la identidad es otra identidad: (IE)∗ = IE∗ .

4. Si T ∈ L(E,F ) es un iso, entonces T ∗ hace que E∗ ' F ∗, con (T ∗)−1 = (T−1)∗.

5. Nuestro T es isomorfismo e isometrıa ⇐⇒ T (BE) = BF .

6. En tal caso, tambien T ∗ sera isomorfismo e isometrıa. Deducir que

E ∼= F =⇒ E∗ ∼= F ∗ (∼= era ser isometricamente ') .

¿ Vale la recıproca? 4

2.8.10. Consideremos los EB’s c0 y c = c0 + K1 = (xn)n∈N ∈ `∞ : existe el limn→∞

xn ∈ K .

1. Probar que hay isomorfismos isometricos naturales c∗0∼= `1(N) ∼= c∗

2. Sin embargo, probar que no existe iso isometrico entre ellos, o sea que c0 6∼= c.

3. Mostrar que por lo menos sı vale que c0 ' c con un iso no isometrico.

Sug: Para el primero conviene observar que `1(N) es “lo mismo” si uno empieza en x0 o en x1 . Para elsegundo se sugiere buscar extremales de las bolas cerradas (si no saben que son vean la Def. 5.4.1). 4

Ahora repasar la Def. 2.6.5 de anuladores y preanuladores.

2.8.11. Sea E un EN. Dados sendos subespacios S ⊆ E y T ⊆ E∗, probar que

1. Se cumple que S⊥ v E∗ y ⊥T v E.

2. Ademas ⊥(S⊥) = S y (⊥T )⊥ ⊇ T .

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Page 81: Un Curso de An alisis Funcional

3. Pensemos a c0 ⊆ `∞ = (`1)∗. Probar que (⊥c0)⊥ contiene extrictamente a c0 .

4. Probar en detalle la Ec. (2.21): Si JE es la inmersion canonica de E dentro de E∗∗,

JE(⊥T ) = T ⊥ ∩ JE(E) ( en E∗∗ ) y⊥(JE(S)

)= S⊥ ( en E∗ ) .

2.8.12. Sean E y F dos EN’s y T ∈ L(E,F ). Probar la Ec. (2.22) :

kerT ∗ = R(T )⊥ ( en F ∗ ) y kerT = ⊥R(T ∗) ( en E ).

Por otra parte, mostrar el operador T ∗∗ ∈ L(E∗∗ , F ∗∗) cumple la Ec. (2.23) :

T ∗∗ JE = JF T que se ve bien en el diagramaE

T //

JE

F

JF

E∗∗T∗∗// F ∗∗

Finalmente deducir la formula (2.24), que decıa que

R(T ) = ⊥ kerT ∗ y R(T ∗) ⊆ (kerT )⊥ .

2.8.13. Sea E un EN y sea S v E. Probar que

1. El dual S∗ se caracteiza como S∗ ∼= E∗/S⊥ vıa el iso-isometrico

Φ ∈ L(E∗/S⊥ , S∗) dado por Φ (ϕ+ S⊥) = ϕ|S .

Se necesita verificar buena definicion, linealidad, isometricidad y epiness (por H-B 2.1.5).

2. Analogamente, probar que (E/S)∗ ∼= S⊥ por el hecho de que

Π∗S ∈ L(

(E/S)∗ , E∗)

es isometrica y R(Π∗S) = S⊥ v E∗ . (2.38)

Recordar que Π∗S(φ) = φ ΠS para cada φ ∈ (E/S)∗ . El curro es “bajar” al cociente las ϕ ∈ S⊥, vıael Cor. 1.7.5, que tambien da el isometrismo. 4

Repaso: Sea E un EN y sean S, T v E tales que E = S ⊕ T . El proyector PS/T de la Ec. (2.29) era

PS/T : E → S ⊆ E dado por PS/T (x+ y) = x para x ∈ S e y ∈ T .

Recordemos ademas que otro operador P ∈ L(E) es un proyector si P 2 = P y que llamabamos

P(E) = P ∈ L(E) : P 2 = P (2.39)

al espacio de proyectores acotados. 4

2.8.14. Sea E un EN. Probar que si P ∈ P(E) enotnces:

1. Tambien el operador Q = IE − P ∈ P(E), y cumple que P Q = QP = 0.

2. Nuestro P opera como la identidad en su rango S = R(P ).

3. Vale que S = R(P ) = kerQ v E, y que T = R(Q) = kerP v E.

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Page 82: Un Curso de An alisis Funcional

4. Se cumple la descomposicion S ⊕ T = R(P )⊕ kerP = E.

5. Por lo tanto nuestro P no era otro que P = PS/T , donde S = R(P ) y T = kerP . 4

2.8.15. Sea E un EB y sean S, T v E tales que E = S⊕T . En la Prop. 2.7.2 vimos que, como E es Banach,entonces PS/T ∈ P(E). Probar ahora que ‖PS/T ‖ = N−1, para el numero N dado por

N = maxM ≥ 0 : ‖x+ y‖ ≥M‖x‖ para todos los x ∈ S , y ∈ T

= ınf ‖x+ y‖ : y ∈ T , x ∈ S1 = d (S1 , T ) ,

donde se usa la notacion S1def= x ∈ S : ‖x‖ = 1.

Sug. 1 : Utilizar en el espacio producto S × T la norma dada por ‖(x , y)‖1def= ‖x‖ + ‖y‖, para cada par

(x , y) ∈ S × T , con la que nos queda un EB.

Sug. 2 : Por el Cor. 1.7.5 se tiene que ‖PS/T ‖ = ‖PS/T ‖, donde PS/T ∈ L(E/T , E) es el bajado al cociente

que cumple PS/T = PS/T ΠT . Dado un x ∈ S1 nos queda que

1 = ‖x‖ = ‖PS/T x‖ = ‖PS/T x‖ ≤ ‖PS/T ‖ ‖x ‖ = ‖PS/T ‖ d (x , T ) .

Despues se toma ınfimo sobre tales x ∈ S1 . Usar tambien que ΠT (S) da todo E/T . 4

2.8.16. Sea F = `p(N), con p ∈ (1,∞). Tomemos el operador Mx ∈ L(F ) producido como en la Ec. (1.46)por la sucesion x = ( 1

n )n∈N ∈ `∞(N). Consideremos los siguientes subespacios de F 2 = F × F :

S = F × 0 =

( y , z ) ∈ F 2 : z = 0

y T = Gr (Mx) =

( y , Mx y ) : y ∈ F.

Probar ahora las siguientes cosas:

1. Ambos son cerrados: S v F 2 y T v F 2, usando en F 2 la norma ‖ · ‖1

definida en (2.15).

2. El operador Mx es mono. Recordemos que Mx y = ( 1n yn )n∈N para y = (yn)n∈N ∈ `p(N) = F .

3. Deducir que S ∩ T = (0 , 0) = 0F 2.

4. Sin embargo, proponemos mostrar que N = d (S1 , T ) = 0, donde S1 = w ∈ S : ‖w‖1

= 1.

5. Usando el Ejer. 2.8.15 deducir que S ⊕ T 6v F 2.

Sug: Si E = S ⊕ T fuera un EB, valdrıa que PS/T ∈ L(E) y tambien que ‖PS/T ‖2.8.15

= N−1 =∞.

6. Otra forma: Mostrar que el mismısimo (0 , x) ∈ S ⊕ T pero no esta en S ⊕T . Por este lado sale facilque en realidad S ⊕ T es denso en F 2 (porque R(Mx) es denso en F ).

7. Probar que a pesar de lo anterior, pensados solitos S y T sı son COM dentro de F 2. Para el caso notrivial de T sugerimos usar la Ec. (2.36). 4

2.8.17. Sea E un EB. Si un subespacio S v E cumple que

dimS <∞ o que codim S def= dimE/S <∞ =⇒ S es COM en E . 4

2.8.18. Probar que existe una famila Aii∈I de subconjuntos de N tales que

|Ai| =∞ para todo i ∈ I , |I| = |R| pero Ai ∩Aj es finito siempre que i 6= j .

Sug: No indicaremos los detalles del como hacerlo, porque es una lastima quemarlo. Sin embargo diremosque sale de dos maneras tradicionales (al lector entusiasta le sugerimos no leer lo que sigue, hasta que lesalga): Una es tomando bandas oblicuas (que sean bastante anchitas) en el reticulado N×N, con el “angulo”moviendose en (0 , π/2). La otra es tomar sucesiones adecuadas de numeros racionales. 4

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Page 83: Un Curso de An alisis Funcional

2.8.19. Hacer todas las cuentas del Ejem. 2.7.8 que mostraba que c0 v `∞ no es COM en `∞. 4

Definicion 2.8.20. Diremos que un Banach E tiene la porpiedad L si dada cualquier sucesion (xk)k∈N enE , se tiene que

xk‖ · ‖E−−−−→k→∞

0 ⇐⇒ ϕ(xk) −−−−→k→∞

0 para toda ϕ ∈ E∗ . (2.40)

O sea que la convergencia debil de sucesiones acotadas implica convergencia en norma. 4

2.8.21. Probar que `1(N) tiene la propiedad L.

Sugerencia: La gracia es la flecha ⇐= de (2.34). Si empezamos con una sucesion (xk)k∈N en B`1(N) que no

converge a cero con la norma uno de `1(N) (eso alcanza por la Obs. 2.5.3), pasando a una subsucesion (yteniendo mucho cuidado) podemos suponer que

• ‖xk‖1 ≥ ε para todo k ∈ N.

• Existe una sucesion creciente de enteros positivos αk (con α0 = 0) tales que

αk−1∑m=1

|xk(m)| ≤ 1

kpero

αk∑m=αk−1+1

|xk(m)| ≥ ‖xk‖1 −2

kpara todo k ∈ N .

En tal caso definir z ∈ `∞ por z(m) = sgn xk(m) para αk−1 < m ≤ αk y ver que pasa con la funcionalϕz ∈ (`1)∗, definida como en la Ec. (1.26). 4

2.8.22. Sean E , F dos EN’s tales que E ∼= F vıa un iso T ∈ L(E,F ). Si x = (xi)i∈ I es una red en Eprobar que, dado un candidato a lımite x ∈ E

1. Se tiene que xi‖ · ‖−−→i∈ I

x en E ⇐⇒ T xi‖ · ‖−−→i∈ I

T x en F .

2. Ademas ϕ(xi) −−→i∈ I

ϕ(x) para toda ϕ ∈ E∗ ⇐⇒ φ(T xi) −−→i∈ I

φ(T x) para toda φ ∈ F ∗.

3. La red x es acotada en E ⇐⇒ la red T x = (T xi)i∈I lo es en F . 4

2.8.23. Sea E un EB que tiene la propiedad L. Probar que

1. Cualquier S v E tiene tambien la propiedad L.

2. Si F es otro EB tal que E ' F , entonces tambien F es L. 4

Ejercicios nuevos2.8.24. Sea E un EN y sea S ⊆ E un subespacio. Probar que

1. Si S no es denso en E debe existir una funcional ϕ ∈ E∗ no nula tal que ϕ|S ≡ 0.

2. Comparar con el Ejer. 2.8.1

2.8.25. Sean E, F dos EN’s, T ∈ L(E,F ) y x ∈ E. Probar la siguiente igualdad:

d (x , kerT ) = max|φ(x)| : φ ∈ (kerT )⊥, ‖ϕ‖ ≤ 1.

2.8.26 (El operador de Volterra.). Sea V : L2[0, 1]→ L2[0, 1] el operador de Volterra, dado por

V f(x) =

∫ x

0

f(t) dt para cada f ∈ L2[0, 1] .

Probar que V no es acotado inferiormente.

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Page 84: Un Curso de An alisis Funcional

2.8.27. Consideremos a E = L1(1,+∞) como un R-EB. Sea T : E → E dado por Tf(x) = f(x)x . Probar

que T es acotado pero no abierto. (Sug. 0 ∈ T (B(0, 1)) no es punto interior).

2.8.28. Sean E y F espacios normados y T ∈ L(E,F ). Probar que el Gr (T ) v E × F ⇐⇒ para todasucesion (xn)n∈N en E tal que xn −−−−→

n→∞0 y T xn −−−−→

n→∞y ∈ F , se tiene que y = 0.

2.8.29. Sea C1[0, 1] = f ∈ C[0, 1] : existe f ′ ∈ C[0, 1] con la norma infinito de C[0, 1]. Sea

D : C1[0, 1]→ C[0, 1] dado por D(f) = f ′ para cada f ∈ C1[0, 1] .

Probar que Gr (D) v C1[0, 1]× C[0, 1] pero D no es acotado. ¿Por que esto no contradice el TGC?

2.8.30. Sea (E, ‖ · ‖) un EB separable. Fijemos una base algebraica E = eii∈I de E tal que ‖ei‖ = 1para todo i ∈ I. Con ella definamos en E otra norma ‖ · ‖E del siguiente modo:

Si x ∈ E se escribe x =∑i∈I

αi ei entonces ponemos ‖x‖E =∑i∈I|αi| .

Probar ahora las siguientes cosas:

1. Antes que nada, verificar que ‖ · ‖E es en efecto una norma.

2. La identidad IE : (E, ‖ · ‖E)→ (E, ‖ · ‖) es una contraccion.

3. Si I es infinito, su “inversa” IE : (E, ‖ · ‖)→ (E, ‖ · ‖E) tiene grafico cerrado pero no es acotada.

4. Ahora bien, ¿Por que el item anterior no contradice el TGC?

2.8.31. Sean E y F dos EB’s. Probar que para todo operador T ∈ L(E , F ), su grafico

Gr (T ) v E × F , ademas de ser cerrado es COM en E × F .

Recordar la Ec. (2.36) y el P−1 de la prueba del TGC. 42.8.32. Sea E = `p(N), con p ∈ (1,∞) e identifiquemos E∗ con `q(N) en la forma usual. Fijado un a ∈ `∞(N)consideremos el operador Ma ∈ L(E) producido como en la Ec. (1.46). Probar que su adjunto

M∗a ∈ L(E∗) = L(`q(N) ) es el mismo Ma actuando ahora en `q(N) . 4Definicion 2.8.33. Sean E y F dos EB’s. Fijemos una sucesion (Tn)n∈N y un T , todos en L(E,F ). Decimos

que TnS.O.T.−−−−→n→∞

T (se lee “Tn converge fuertemente a T”) si para cualquier x ∈ E se tiene que Tn x‖ · ‖−−−−→n→∞

T x

(en la norma de F ). 42.8.34. Sean E y F dos EB’s. Dados T, S y dos sucesiones (Tn)n∈N y (Sn)n∈N , todos en L(E,F ), probar:

1. Si TnS.O.T.−−−−→n→∞

T y xn‖ · ‖−−−−→n→∞

x (todos en E y con su norma) entonces Tn xn‖ · ‖−−−−→n→∞

T x.

2. Si TnS.O.T.−−−−→n→∞

T y SnS.O.T.−−−−→n→∞

S, entonces TnSnS.O.T.−−−−→n→∞

TS.

3. Supongamos que para cada x ∈ E la sucesion Tn xn∈N es de Cauchy. Probar que existe un operador

A ∈ L(E,F ) tal que TnS.O.T.−−−−→n→∞

A. 4

2.8.35. Sean E y F dos Banach’s.

1. Si S v E llamemos IS : S → E la inclusion. Probar que

I∗S es epi y que esta dada por I∗S ϕ = ϕ IS = ϕ∣∣S , para cada ϕ ∈ E∗ .

2. Dado T ∈ L(E,F ), probar que R(T ) v F ⇐⇒ R(T ∗) v E.

Sug: Si vale que R(T ) v F , bajamos T a T : E/ kerT → R(T ) que es iso. Notar que

T = IR(T ) T ΠkerT =⇒ T ∗ = Π∗kerT T ∗ I∗R(T ) .

Pero por otro lado sabemos que R(Π∗kerT )2.8.13

= (kerT )⊥ v E∗. La vuelta es similar. 4

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Page 85: Un Curso de An alisis Funcional

Bases Σ y bases de Schauder.Definicion 2.8.36. Sea E un EN separable. Un conjunto (LI) B = bn : n ∈ N es una Σ-base de E si

para todo x ∈ E existe una unica sucesion c(x) = (ϕn(x) )n∈N ∈ KN tal que x =∑n∈N

ϕn(x) bn ,

donde la serie converge con la norma de E. En tal caso se definen las funcionales E 3 x 7→ ϕn(x) ∈ K.Diremos que B es una S-base (o base de Schauder) si todas las funcionales ϕn ∈ E∗.Asociado a B se define el espacio de sucesiones FB ⊆ KN dado por

FB =a = (an)n∈N ∈ KN : la serie

∑n∈N

an bn converge en E,

dotado de la norma ‖a‖Bdef= sup

m∈N

∥∥ m∑k=1

ak bk∥∥E

, para cada a = (an)n∈N ∈ FB . 4

2.8.37. Sea E un EN separable con una Σ-base B = bn : n ∈ N. Probar que

1. La unicidad asegura que las funcionales cordenadas ϕn ∈ E′, i.e. son lineales.

2. El conjunto FB ⊆ KN es un subespacio de KN.

3. La norma ‖ · ‖B esta bien definida (el sup es finito) y es una norma para FB .

4. Consideremos la flecha TB : FB → E dada por TB a =∑n∈N

an bn para cada a = (an)n∈N ∈ FB .

Mostrar que este TB ∈ L(FB , E) con ‖TB‖ ≤ 1, y que es un isomorfismo K-lineal.

5. Concluir que FB = c(x) : x ∈ E, el conjunto de las “coordenadas” de los x ∈ E.

Supongamos ahora que E era un Banach. En tal caso se tiene que

6. El espacio de coordenadas FB con su norma ‖ · ‖B es otro Banach.

7. El operador TB ∈ L(FB , E) de arriba es un iso de EB’s, o sea que es tambien homeo y E ' FB .

8. Nuestra base B era tambien una base de Schauder. Ya que estan prueben (2.41) de abajo.

9. Concluir que en los Banach’s las nociones de Σ-base y de S-base coinciden.

10. Caracterizar a E∗ como otro espacio de sucesiones en forma similar a las dualidades de `p con `q. 4

2.8.38. Sea E un EB con una S-base B = bn : n ∈ N. Probar que

1. Si sus funcionales coordenadas son ϕn ∈ E∗ para cada n ∈ N, se tiene que

1 ≤ ‖ϕn‖E∗ ‖bn‖E ≤ 2 ‖T−1B ‖ para todo n ∈ N . (2.41)

2. Si una a = (an)n∈N ∈ FB =⇒ ‖an bn‖E −−−−→n→∞

0 (obvio pero ahora se la va a usar).

3. Vale que supn∈N‖bn‖E <∞ ⇐⇒ ınf

n∈N‖ϕn‖E∗ > 0 ⇐⇒ `1(N) ⊆ FB .

4. Vice versa con un agregado. Las siguientes condiciones son equivalentes:

(a) El ınfn∈N‖bn‖E > 0

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Page 86: Un Curso de An alisis Funcional

(b) El supn∈N‖ϕn‖E∗ <∞.

(c) Toda a = (an)n∈N ∈ FB cumple que an −−−−→n→∞

0, i.e. FB ⊆ c0 .

(d) Una mas debil: FB ⊆ `∞(N).

5. Fijado un n ∈ N denotemos por Endef= span bm : m 6= n v E. Luego

(a) Se tiene que En = kerϕn .

(b) Ademas vale que d (bn , En) ≥ ‖bn‖2 ‖T−1

B ‖. Luego para todo n ∈ N, E = En ⊕K bn . 4

2.8.39. A una S-base B = bn : n ∈ N de un Banch E se le dice acotada si

mdef= ınf

n∈N‖bn‖E > 0 y M

def= sup

n∈N‖bn‖E <∞ ⇐⇒ `1 ⊆ FB ⊆ c0 ,

y se le dice unitaria si m = M = 1. Probar que si B es acotada existe una nueva norma en E que esequivalente a la original, tal que B se hace unitaria. 4

2.8.40. Probar que la base canonica E = en : n ∈ N de SF se transforma en una S-base acotada de todoslos `p(N) para p <∞ y tambien de c0 . Con `∞ no se plantea porque no es separable. 4

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Page 87: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 3

Espacios de Hilbert

3.1 Preliminares.

Definicion 3.1.1. Sea H un K-EV. Un producto interno (PI) en H es una funcion

〈· , ·〉 : H×H → K

que cumple las siguientes condiciones: Dados x, y, z ∈ H y λ ∈ K, vale que

1. Es sequilineal (lineal en la primera y antilineal en la segunda):

〈λx+ y , z〉 = λ 〈x , z〉+ 〈y , z〉 y 〈x , λ y + z〉 = λ 〈x , y〉+ 〈x , z〉 ,

2. Es conjugadamente simetrico (o Hermitiano): 〈x , y〉 = 〈y , x〉.

3. Es definido positivo: 〈x , x〉 ≥ 0.

4. Solo se anula si x = 0, o sea que 〈x , x〉 = 0 =⇒ x = 0.

5. Denotaremos ‖x‖ = 〈x , x〉1/2, lo que pronto veremos que es la norma de x.

Es un semi PI si borramos el item 4, i.e. si permitimos que 〈x , x〉 = 0 para algunos x 6= 0.

En el caso real la conjugacion no hace nada, por lo que un PI es bilineal, simetrico y definidopositivo. 4

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Page 88: Un Curso de An alisis Funcional

3.1.2 (Formulas con un PI). Sea H , 〈· , ·〉 un K-EV con un semi PI asociado.

1. Para todo par x, y ∈ H y todo λ ∈ K se tiene que

0 ≤ ‖x+ λ y‖2 = 〈x+ λ y , x+ λ y〉 = ‖x‖2 + 2 Re(〈x , λ y〉

)+ |λ|2 ‖y‖2 . (3.1)

La prueba es directa y se deja como ejercicio. Observar que tiene una consecuenciaagradable: Tomando x = 0 en (3.1) nos queda que

‖λ y‖ = |λ| ‖y‖ para todo y ∈ H .

2. Por otra parte, la forma sesquilineal se puede recuperar de la cuadratica con la socalled “identidad de polarizacion”. Tiene dos versiones: Dados x, y ∈ H,

4 〈x , y〉 =3∑

k=0

ik ‖x+ ik y‖2 (siempre que K = C) , (3.2)

mientras que cuando K = R se tiene una version mas agradable:

4 〈x , y〉 = ‖x+ y‖2 − ‖x− y‖2 . (3.3)

Las pruebas tambien son directas (aunque mas largas) y se dejan como ejercicio.

3. Por ultimo, veamos la famosısima igualdad del paralelogramo:

‖x+ y‖2 + ‖x− y‖2 = 2‖x‖2 + 2‖y‖2 para todo par x, y ∈ H . (3.4)

La prueba no es mas que poner dos veces la Ec. (3.1) con ‖x + y‖2 y ‖x− y‖2, paradespues cancelar. Dejamos como ejercicio dar una version para n vectores. 4

Proposicion 3.1.3 (Cauchy-Schwarz). Sea H , 〈· , ·〉 un K-EV con un semi PI asociado.Entonces para todo x, y ∈ H vale que

| 〈x , y〉 | ≤ ‖x‖ ‖y‖ . (3.5)

Demostracion. Usando la Ec. (3.1), podemos considerar el siguiente polinomio en R[x] :

P (t) = ‖x+ t y‖2 (3.1)= ‖y‖2 t2 +

(2 Re 〈x , y〉

)t+ ‖x‖2 , para t ∈ R .

Observar que P tiene grado dos y que solo toma valores positivos. Luego su discriminanteno puede ser positivo, o sea que

0 ≥ b2 − 4ac = 4(

Re 〈x , y〉)2 − 4 ‖x‖2‖y‖2 =⇒ | Re 〈x , y〉 | ≤ ‖x‖ ‖y‖ . (3.6)

Para sacar la parte real escribamos 〈x , y〉 = ei θ | 〈x , y〉 |. Luego 〈 e−i θ x , y〉 = | 〈x , y〉 |.Aplicandole ahora (3.6) a los vectores x′ = e−i θ x and y, llegamos a (3.5).

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Page 89: Un Curso de An alisis Funcional

Corolario 3.1.4. Sea H , 〈· , ·〉 un K-EV con un semi PI asociado. Entonces la flechax 7→ ‖x‖ = 〈x , x〉1/2 es una seminorma. Si tenıamos un buen PI, entonces es una norma.

Demostracion. Ya vimos que saca escalares en modulo y toma valores no negativos. Tambiensabemos que si 〈· , ·〉 es un PI entonces ‖x‖ = 0 =⇒ x = 0. Solo falta la gran DT.

Dados x, y ∈ H, apliquemos la Ec. (3.1) con λ = 1 y Cauchy-Schwarz (3.5):

‖x+ y‖2 (3.1)= ‖x‖2 + 2 Re 〈x , y〉+ ‖y‖2 ≤ ‖x‖2 + 2|〈x , y〉|+ ‖y‖2

C−S≤ ‖x‖2 + 2‖x‖ ‖y‖+ ‖y‖2 =

(‖x‖+ ‖y‖

)2.

Tomando raıces cuadradas tenemos la DT y nos queda una (semi) norma.

Definicion 3.1.5. A partir de ahora, cuando H , 〈· , ·〉 es un K-EV con un PI asociado,diremos que H = (H , ‖ · ‖ ) es un espacio de pre-Hilbert (escribimos EPH).

Si con esa metrica resulta ser un Banach, lo llamaremos espacio de Hilbert (EH). 4

Observacion 3.1.6. Sea H un EPH. La desigualdad de Cauchy Schwarz muestra que elPI es continuo en cada coordenada (respecto de la norma que el produce). Por ejemplo, si

tomamos un vector y junto con una sucesion xn‖ · ‖−−−→n→∞

x, todos en H, entonces

|〈x− xn , y〉|C−S≤ ‖x− xn‖ ‖y‖ −−−→

n→∞0 =⇒ 〈xn , y〉 −−−→

n→∞〈x , y〉 .

Lo mismo se puede hacer en la segunda coordenada. 4

3.2 Ortogonalidad.

Notaciones 3.2.1. Sea H un EPH.

1. Dados x, y ∈ H, si 〈x , y〉 = 0 diremos que son ortogonales y escribiremos x ⊥ y .

2. Dado A ⊆ H denotaremos por A⊥ = y ∈ H : x ⊥ y para todo x ∈ A3.2.2

v H.

3. Dados A,B ⊆ H, diremos que A ⊥ B si B ⊆ A⊥ (o A ⊆ B⊥, que es lo mismo).

4. Diremos que un B ⊆ H es un sistema ortonormal (SON) si cumple que,

(a) Es “normal” en el sentido de que ‖x‖ = 1 para todo x ∈ B.

(b) Es “ortogonal” : 〈x , y〉 = 0 siempre que x 6= y, ambos en B.

Si no pedimos normas uno, diremos que B es un sistema ortogonal.

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Page 90: Un Curso de An alisis Funcional

5. Dado S v H, un B ⊆ S es una base ortonormal de S (se abrevia BON de S) si

B es un SON y span B = S .

6. Diremos que B es una BON (a secas) si lo es para todo H.

Aquı deberıamos aclarar que quien dice la palabra “base” dentro de la sigla BON, no estasugiriendo que esa BON sea una base en el sentido algebraico (en la literatura se las suelerenombrar “bases de Hamel” a las del Algebra Lineal, para no confundir).

Alguna relacion hay: si B es una BON de H es facil ver que debe ser LI, vıa multiplicar unaCL nula de ellos con cada integrante de B (de hecho basta que B sea un sistema ortogonal yque 0 /∈ B para que deba ser LI). Pero la igualdad span B = H dista mucho de significarlo que harıa de B una base de Hamel, o sea que span B = H sin clausurar.

En general se dice que un B ⊆ E (ahora E es un EN cualquiera) es total si span B = E.Esto significa que todo x ∈ E es lımite de CL’s de elementos de B (de a finitos). Si B fueranumerable, uno podrıa querer deducir que todo x ∈ E se podrıa escribir como una serie,o sea una CL infinita que converge. Esto es falso en general para sistemas totales en EN’s(para que lo cumplan hay que pedirles que incluyan a una base de Schauder, ver Def. 2.8.36),pero en este capıtulo veremos que esa representacion en series es efectivamente lo que pasaracon las BON’s de los EH’s. 4

Proposicion 3.2.2. Sea H un EPH. Luego la flecha A 7→ A⊥ cumple las siguientes propie-dades: Dado un A ⊆ H,

1. Su ortogonal A⊥ v H (enfatizamos: es subespacio y es cerrado).

2. Tambien vale que, si S = span A, entonces A⊥ = S⊥ = S ⊥.

Proof. Observar que por definicion, A ⊆ B =⇒ B⊥ ⊆ A⊥. Luego en el item 2 tenemoslas inclusiones ⊇ ya probadas. El hecho de que A⊥ ⊆ S⊥ sale por la linealidad del PI en laprimera coordenada. En cambio la inclusion S⊥ ⊆ S ⊥ sale por la continuidad del PI (en laprimera coordenada) que ofrece la Obs. 3.1.6.

El mismo tipo de argumento muestra el item 1, usando (anti-)linealidad y continuidad delPI, pero ahora en la segunda coordenada.

Proposicion 3.2.3 (Teor. de Pitagoras). Sea H un EPH. Si tenemos una familia finitaB = x1 , x2 , . . . , xn ⊆ H que es un sistema ortogonal, entonces se tiene que∥∥∥ ∑

k∈ In

xk

∥∥∥2

=∑k∈ In

‖xk‖2 .

Demostracion. Hay que hacer induccion en |B| = n ∈ N. Si n = 1 es muy difıcil. El caso enque n = 2 sale porque ‖x1 + x2‖2 = ‖x1‖2 + 2 Re 〈x1 , x2〉+ ‖x2‖2. La prueba para n ≥ 3 ladejamos como ejercicio para el lector inductivo. Se usa que xn+1⊥ era un subespacio.

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Page 91: Un Curso de An alisis Funcional

La proyeccion ortogonal

Sea E un K-EV, y sea A ⊆ E. Decimos que A es convexo si, dados x, y ∈ A se tiene que

[x, y]def= (1− λ)x+ λ y : λ ∈ [0, 1] ⊆ A .

Observar que [x, y] denota al “segmento” recto que une a x con y dentro de E. Ejemplos deconvexos son los subespacios y, si E era EN, las bolas abiertas o cerradas (por la DT).

Teorema 3.2.4. Sea H un EH (aca es esencial que H sea completo). Dado un A ⊆ H quesea cerrado y convexo, se tiene que para todo x ∈ H

existe un unico a0 = PA x ∈ A tal que d (x , A) = ‖x− a0‖ .

Demostracion. Empecemos cambiando A por Ax = A− x = a− x : a ∈ A. Este Ax siguesiendo cerrado y convexo, pero ahora hay que realizarle la distancia al x = 0. Es decir quese busca un a0 ∈ Ax tal que ‖a0‖ = mın

a∈Ax‖a‖. Y despues hay que ver que el tal a0 es unico.

Para ello llamemos M = ınfa∈Ax‖a‖ = d (0 , Ax) y tomemos una sucesion (an)n∈N en Ax tal

que ‖an‖ −−−→n→∞

M . Ahora viene el paralelogramo (3.4):

‖an + am‖2 + ‖an − am‖2 = 2 ‖an‖2 + 2 ‖am‖2 −−−−−→n ,m→∞

4M2 .

Sin embargo, por la convexidad de Ax , sabemos que

an + am2

∈ Ax =⇒ ‖an + am‖2 = 4∥∥∥an + am

2

∥∥∥2

≥ 4M2 para todo n,m ∈ N .

Mirando fijo las dos ecuaciones de arriba podemos convencernos que no queda otra que

‖an − am‖ −−−−−→n ,m→∞

0 =⇒ (an)n∈N es de Cauchy =⇒ an −−−→n→∞

a0 ∈ Ax .

Acabamos de usar que H es completo y que Ax es cerrado. Bueno, ahora ya sabemos que‖an‖ −−−→

n→∞‖a0‖ = M y que a0 ∈ Ax como anunciamos. Para ver la unicidad tomemos otro

b ∈ Ax tal que ‖b‖ = M . Apliclandoles el paralelogramo (3.4) a b y a0 queda que

‖b+ a0‖2 + ‖b− a0‖2 = 2 ‖b‖2 + 2 ‖a0‖2 = 4M2 .

Como antes vemos que ‖b+ a0‖2 ≥ 4M2, ası que ‖b− a0‖ = 0 y b = a0 .

El Teorema anterior es particularmente util cuando el rol de convexo cerrado lo cumple unsubespacio S v H. En ese caso se define PS : H → S ⊆ H dada por

PS x = y , el unico y ∈ S tal que ‖x− y‖ = d (x , S) . (3.7)

Veremos que este PS es un proyector en A con muchas propiedades agradables. Pero vamospaso a paso.

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Page 92: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion 3.2.5. Sea H un EH. Dado un S v H, se tienen las siguientes propiedades:

1. La diferencia x− PS x ∈ S⊥ para todo x ∈ H.

2. El subespacio S⊥ es un complemento de S, o sea que S ⊕ S⊥ = H.

3. PS ∈ L(H) con ‖PS‖ = 1 (si S 6= 0). Eso significa que es lineal, y que es acotado.

4. De hecho, PS = PS/S⊥ ∈ P(H), el proyector de la Ec. (2.29) asociado a S ⊕ S⊥ = H.

5. Por ello se cumple que PS = PS2 , R(PS) = S y kerPS = S⊥.

Demostracion. El hecho clave es el item 1, que sugerimos ilustrar haciendo un dibujito enun papel ⊆ R2. Sean y = PS x y z = x − y. La idea es que si z no estuviera en S⊥ sepodrıa mejorar al y ∈ S para que la diferencia quede “mas ortogonal” a S, y por ello mascorta. Para formalizar eso, fijemos cualquier s ∈ S \ 0 y calculemos la distancia de x alvector movidito y + ts ∈ S, con t ∈ R. Por la minimalidad que da el Teo. 3.7 sabemos que

0 ≤ ‖x− (y + ts)‖2 − ‖x− y‖2 = ‖z − ts‖2 − ‖z‖2

= −2 t Re〈z , s〉+ t2‖s‖2 = ‖s‖2 t(t− 2 Re〈z , s〉

‖s‖2).

Si Re〈z , s〉 6= 0, el polinomio de la derecha tendrıa dos raıces distintas y no podrıa sersiempre positivo. Luego podemos afirmar que Re〈z , s〉 = 0 para todo s ∈ S. Con el currode cambiar s por un eiθ s, llegamos a que z = x− PS x ∈ S⊥ como se afirmaba.

Cualquier subespacio cumple que S∩S⊥ = 0, porque los de la interseccion son ortogonalesa sı mismos. Pero ahora sabemos que todo x ∈ H cumple que

x = PS x + (x− PS x) ∈ S + S⊥ =⇒ S ⊕ S⊥ = H . (3.8)

La formula de la izquieda de paso prueba que PS = PS/S⊥ , el proyector asociado a ladescomposicion S⊕S⊥ = H, porque PS x es la coordenada S-esima de cada x ∈ H. Sabiendoesto, la unicidad de la descomposicion en coordenadas en S y S⊥ hace que la funcion PS sealineal (recordar la Ec. (2.29) y la charla que la rodea). Esto prueba tambien el item 5.

Por Pitagoras vemos que ‖x‖2 = ‖PS x‖2 + ‖x− PS x‖2 ≥ ‖PS x‖2 para todo x ∈ H, por loque PS ∈ L(H) con ‖PS‖ ≤ 1. Salvo en el caso inutil de que S = 0, vale que ‖PS‖ = 1,porque PS actua como la identidad en la bola BS .

Corolario 3.2.6. Sea H un EH. Dados S v H y x ∈ H, tenemos el siguiente criterio paraidentificar a PS x : Fijado un y ∈ S, las siguientes condiciones son equivalentes:

1. Nuestro y = PS x , o sea que es el unico en S tal que ‖x− y‖ = d (x , S).

2. El cumple que x− y ∈ S⊥, ademas de que y ∈ S.

3. Para todos los demas s ∈ S vale que 〈x , s〉 = 〈y , s〉.

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Page 93: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Como 〈x , s〉 − 〈y , s〉 = 〈x − y , s〉, es claro que 2 ⇐⇒ 3. La equivalenciade 1 con ellos se deduce de la igualdad PS = PS/S⊥ que mostramos en la Prop. 3.2.5.

Corolario 3.2.7. Sea H un EH. Luego tomar “el doble ortogonal” hace esto:

1. Si A ⊆ H es cualquier cosa, entonces (A⊥)⊥ = span A.

2. En particular, si S ⊆ H es un subespacio, entonces (S⊥)⊥ = S.

3. Es de remarcar que, si S v H, entonces S = (S⊥)⊥.

Demostracion. La Prop. 3.2.2 asegura que A⊥ = ( span A )⊥, ası que alcanza probar laigualdad S = (S⊥)⊥ para los S v H. Es claro que S ⊆ (S⊥)⊥. Pero si x ∈ (S⊥)⊥ yllamamos y = PS x ∈ S ⊆ (S⊥)⊥ , entonces el Cor. 3.2.6 dice que x− y ∈ S⊥ ∩ (S⊥)⊥ = 0.En resumen, x = y ∈ S, por lo que (S⊥)⊥ ⊆ S y vale la igualdad.

Corolario 3.2.8. Sea H un EH. Dado un subespacio M⊆ H se tiene que

M es denso en H ⇐⇒ M⊥ = 0 (3.9)

En particular, si S v H, entonces S⊥ = 0 ⇐⇒ S = H.

Demostracion. El Cor. 3.2.7 dice queM = (M⊥)⊥. De ahı sale de una la flecha⇐= , porque

0⊥ = H. La otra sale porque M⊥ 3.2.2= M ⊥ mientras que H⊥ = 0.

Observacion 3.2.9. Los proyectores de la Prop. 3.2.5 se llaman proyectores ortogonales.Hay uno para cada S v H. Son un caso particular de los proyectores PS/T ∈ P(H) estudiadosen la Ec. (2.29) y la Prop. 2.7.2, el caso asociado a las descomposiciones de un Hilbert H ensuma directa de subespacios cerrados ortogonales entre sı: PS = PS/S⊥ .

Recoremos aquı algunas propiedades vistas en la Obs. 2.7.1: Todo P ∈ P(H) (idempotenteo proyector oblicuo, y ademas acotado) era uno de los PS/T de la Ec. (2.29), relativo aH = R(P ) ⊕ kerP . Es decir que que P = PR(P )/ kerP . Por otro lado, salvo el caso P = 0,todos los P ∈ P(H) cumplen que ‖P‖ ≥ 1, porque actuan como la identidad en su rango.Lo llamativo es que, si llamamos S = R(P ), se tiene que

‖P‖ = 1 ⇐⇒ kerP = S⊥ ⇐⇒ P = PS . (3.10)

En efecto, las implicaciones⇐= ya las probamos en la Prop. 3.2.5. La otra sale ası: LlamemosQ = I − P , y M = R(Q) = kerP . Si ‖P‖ = 1, entonces para cada x ∈ H y cada y ∈ M,como sabemos que Qy = y, tenemos que

‖x−Qx‖ = ‖x− y + y −Qx‖ = ‖(x− y)−Q(x− y)‖ = ‖P (x− y)‖ ≤ ‖x− y‖ .

Esto dice que la distancia de cada x ∈ H al subespacio cerradoM se alcanza en su Qx. Enresumen, podemos asegurar que este Q = PM , el de la Prop. 3.2.5. Luego S = kerQ =M⊥.Por el Cor. 3.2.7 llegamos a que S⊥ = (M⊥)⊥ = M = kerP . Finalmente, en la mismaProp. 3.2.5 vimos que PS es el proyector asociado a la descomposicion H = S ⊕ S⊥, al igualque P . Luego son el mismo proyector. De paso probamos esto:

Para todo S v H vale que PS⊥ = I − PS . 4

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Page 94: Un Curso de An alisis Funcional

3.3 Teorema de representacion de Riesz.

Ahora viene el dual de un Hilbert. En todos los ejemplos que vimos (aquellos en que elp = 2 = q), sale que su dual es el mismo. Incluso la notacion 〈· , ·〉 es sugestiva, porque seusa tanto para dualidades entre Banach’s como para PI’es en Hilbert’s. Sin embargo hayun problemita, el PI es antilineal en la segunda coordenada, mientras que las bilineales sonlineales en ambas. Por eso lo que obtendremos es una “anti-isometrıa” de H sobre H∗.En la practica esa incosistencia no es significativa, porque al dual de los Hilberts ni se lousa. Se usan los mismos vectores de H (a la derecha del PI) y a otra cosa. Veamos:

Sea H un EH. Dado un y ∈ H definamos ϕy ∈ H∗ por la formula

ϕy(x) = 〈x , y〉 , para cada x ∈ H . (3.11)

Observar que cada ϕy es lineal bien, porque los λ ∈ K salen indemnes si estan a la izquierda.Ademas Cauchy-Schwarz 3.5 asegura que |ϕy(x)| = | 〈x , y〉 | ≤ ‖y‖ ‖x‖ para todo x ∈ H,por lo que ϕy ∈ H∗ con ‖ϕy‖ ≤ ‖y‖. Sin embargo la flecha y 7→ ϕy es anti-lineal porque, sibien respeta sumas, cumple que ϕλ y = 〈 · , λ y〉 = λ 〈 · , y〉 = λϕy para los λ ∈ K.

Teorema 3.3.1 (Riesz). Sea H un EH. La aplicacion H 3 y 7→ ϕy ∈ H∗ definida en(3.11) produce un anti-isomorfismo isometrico de H sobre H∗. En otras palabras, para todaϕ ∈ H∗ existe un unico y ∈ H tal que ϕ = 〈 · , y〉, que ademas cumple ‖ϕ‖ = ‖y‖.

Demostracion. Ya vimos que las ϕy ∈ H∗ con ‖ϕy‖ ≤ ‖y‖. Fijemos ahora un y ∈ H \ 0.Consideremos el vector x = y

‖y‖ ∈ BH . El realiza la norma de ϕy :

‖ϕy‖ ≥ |ϕy(x)| = ϕy(x) =〈y , y〉‖y‖

= ‖y‖ ≥ ‖ϕy‖ =⇒ ‖ϕy‖ = ‖y‖ .

Con esto probamos que la representacion y 7→ ϕy es isometrica. Veamos ahora que es sobre:Sea ϕ ∈ H∗ \ 0, y llamemos S = kerϕ v H. Como S 6= H, el Cor. 3.2.8 asegura queS⊥ 6= 0, por lo que existe un z ∈ S⊥ con ‖z‖ = 1. Sea y = ϕ(z) z ∈ S⊥. Luego

S ⊆ kerϕy mientras que ϕy(z) = 〈z , ϕ(z) z〉 = ϕ(z) ‖z‖2 = ϕ(z) .

Pero sabemos que S es un hiperplano, por lo que que H = S ⊕ K · z . Como ϕ y ϕy sonambas lineales y coinciden en los dos sumandos, queda que ϕ = ϕy .

Observacion 3.3.2. Tampoco era antojadiza la notacion S⊥, que se usa tanto para anu-ladores en Banach’s como para ortogonales en Hilbert’s. El tema es que, vıa la identificacionde H∗ con H del Teo. 3.3.1, el anulador de un S v H no es otra cosa que su ortogonal. 4

Corolario 3.3.3. Sea H un EH. Luego, para todo x ∈ H y todo T ∈ L(H) se tiene que

‖x‖ = supy∈BH

|〈x , y〉| y ‖T‖ = supx , y ∈BH

|〈T x , y〉| . (3.12)

Demostracion. El Teor. de Riesz 3.3.1 nos asegura que la bola del dual BH∗ coincide con elconjunto ϕy : y ∈ BH, donde las ϕy son las de la Ec. (3.11). Luego basta que recordemosaquella formula (2.7) que calculaba normas vıa el dual. La segunda formula sale porquemoviendo los y ∈ BH se van calculando las ‖T x‖ para los x ∈ BH .

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Page 95: Un Curso de An alisis Funcional

3.4∑

i∈I

Sea H un EPH. Si tenemos un SON finito B = x1 , x2 , . . . , xn ⊆ H y consideramos elsubespacio S = span x1 , . . . , xn, hay una formula explıcita para PS :

PS x =∑k∈ In

〈x , xk〉 xk para todo x ∈ H . (3.13)

Para verlo, llamemos y =∑j∈ In〈x , xj〉xj ∈ S . Usando que B es un SON sale directo que

〈y , xk〉 =⟨ ∑

j∈ In〈x , xj〉xj , xk

⟩=∑j∈ In〈x , xj〉 〈xj , xk〉 = 〈x , xk〉 para cada k ∈ In .

Por linealidad sale que 〈y , s〉 = 〈x , s〉 para todo s ∈ S. Recordando ahora el Cor. 3.2.6,esto determina que y = PS x y que (3.13) esta probada. Por lo tanto, si

x1 , . . . , xn ⊆ H es un SON =⇒∑k∈ In

| 〈x , xk〉 |2 ≤ ‖x‖2 para todo x ∈ H . (3.14)

Esto se deduce de aplicarle Pitagoras al PS x que nos da (3.13), y de que ‖PS‖ ≤ 1.

Las cuentas de arriba se generalizan facil a sistemas numerables usando la Ec. (3.14) queasegurarıa que si xk : k ∈ N es un SON adentro de un Hilbert H, entonces la sucesion(〈x , xk〉

)k∈N ∈ `2(N) para todo x ∈ H. Pero como nos interesan SON’s de cualquier

cardinal, hay que desarrollar un poquito el concepto de series no numerables, y en particularestudiar el espacio `2(I) para cualquier conjunto I. Empecemos.

3.4.1 (Series desordenadas). Sea I un conjunto y tomemos una familia a = (ai)i∈ I ∈ RI+ .

Recordemos que PF (I) denota las partes finitas de I. Diremos que a es sumable si la serie∑i∈ I

aidef= sup

F∈PF (I)

∑i∈F

ai < ∞ .

En el caso en que I es numerable, esto es la definicion usual de serie sumable (de terminosno negativos), a la que no le importa el orden en que se sumen las cosas. En el caso que Ino es numerable, se ve facil que el sop(a)

def= i ∈ I : ai 6= 0 sı debe cumplir que es a lo

sumo numerable (porque cada conjunto i ∈ I : ai ≥ 1n debe ser finito).

Sumemos ahora en un normado E. Tomemos una x = (xi)i∈ I ∈ EI y consideremos la redde sumas finitas (ΣxF)F∈PF (I) , donde cada ΣxF =

∑i∈F

xi ∈ E. Es una red porque el orden en

los ındices PF (I) dado por la inclusion es reductivo (ver A.6). Ahora decimos que

la serie de x es convergente si existe∑i∈ I

xidef= lım

F∈PF (I)ΣxF en E y con su norma .

Observar que esta definicion es coherente con la de terminos positivos, porque

a = (ai)i∈ I ∈ RI+ =⇒

∑i∈ Iai = sup

F∈PF (I)

∑i∈F

ai = lımF∈PF (I)

∑i∈F

ai .

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Page 96: Un Curso de An alisis Funcional

Como pasaba con las series comunes, cuando E es un Banach vale que

si x = (xi)i∈ I ∈ EI y∑i∈ I

‖xi‖ <∞ =⇒∑i∈ I

xi es convergente . (3.15)

La prueba es similar a la de la Prop. 1.1.13: Para cada i ∈ I, llamemos ai = ‖xi‖. Dado unε > 0, se encuentra un F0 ∈ PF (I) tal que

∑i∈ I ai −

∑i∈F0

ai < ε. Luego se ve que paratoda parte finita G ∈ PF (I) tal que G ∩ F0 = ∅ debe verificarse que∥∥ ∑

i∈G±xi

∥∥ ≤ ∑i∈G

ai ≤∑i∈ Iai −

∑i∈F0

ai < ε . (3.16)

Con esto sale bien facil que la red (xF)F∈PF (I) es de Cauchy en E, por lo que la serie de xdebe ser convergente.

En el caso numerable, no es lo mismo ser convergente en un orden prefijado para I (quetransforma x en una sucesion) que serlo en el sentido de arriba, porque a la definicionque dimos no le interesa ningun orden para I (ver el Ejer. 3 de abajo). Finalizamos estapresentacion con una “serie” de ejercicos faciles pero necesarios: 4

Ejercicio 3.4.2. Sea E un EN y asumamos que las series de las familias x = (xi)i∈ I andy = (yi)i∈ I ∈ EI son ambas convergentes:

∑i∈Ixi = x and

∑i∈Iyi = y. Luego vale que

1. La serie∑i∈Ixi + yi es convergente, con suma x+ y.

2. Para cualquier λ ∈ K, queda convergente la serie∑i∈Iλ · xi = λ · x.

3. Si σ : I→ I es biyectiva, la serie∑

i∈I xσ(i) tambien converge a x.

4. Si J ⊆ I y E era un Banach, entonces valen dos cosas:

(a) La subserie∑i∈Jxi tambien converge.

(b) Lo mismo pasa con la otra mitad, y se tiene que x =∑i∈Jxi +

∑i∈I\J

xi .

Se pide que E sea Banach porque lo unico que se puede probar es que las subredesinvolucradas son de Cauchy. Contraejemplificar si E no es EB (sale con sucesiones).

5. Si F es otro EN y T ∈ L(E,F ), entonces T( ∑

i∈Ixi

)=∑i∈IT xi .

6. Si E era un EH y z ∈ H, entonces la serie∑i∈I〈xi , z〉 converge hacia 〈x , z〉.

7. Si pasara que E = C, tambien convergen los conjugados:∑i∈Ixi = x. 4

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Page 97: Un Curso de An alisis Funcional

Ejemplo 3.4.3. Sea I un conjunto. Entonces el K-EV

`2(I) =

x = (xi)i∈ I ∈ KI :∑i∈ I

|xi|2 <∞,

dotado del PI dado por una serie que ahora veremos que converge:⟨x , y

⟩=∑i∈I

xi yi , para x = (xi)i∈ I , y = (yi)i∈ I ∈ `2(I) ,

resulta ser un espacio de Hilbert, al que le queda la norma ‖x‖2 =( ∑i∈I|xi|2

)1/2.

Verifiquemos todo lo que hemos dicho: Si x ∈ `2(I), es claro que lo que definimos como sunorma ‖x‖2 <∞. Notemos por xF a la truncacion xF = (xi)i∈F ∈ K|F|, y lo mismo para y,para cada F ∈ PF (I). Por Cauchy-Schwarz en los Kn vale que∑

i∈F

|xi| |yi| ≤ ‖xF‖2 ‖yF‖2 ≤ ‖x‖2 ‖y‖2 .

Esto prueba que la serie que define al 〈x , y〉 es absolutamente convergente y por ello convergea un numero de K, para todo par x , y ∈ `2(I). De paso, esto sirve para probar que `2(I)es un K-EV (cada |xi + yi|2 ≤ |xi|2 + |yi|2 + 2|xi| |yi| ). Por el Ejer. 3.4.2, sabiendo que lasseries que definen al candidato a PI siempre convergen, sale que es lo que tiene que ser:sesquilineal, simetrico y positivo. Con esto ya sabemos que `2(I) es un EPH, con el PI y lanorma definidos arriba. La completitud sale ası:

Dada una x(n)n∈N de Cauchy en `2(I), es facil ver que podemos definir un candidato

x = (xi)i∈ I dado por xi = lımn→∞

x(n)i ∈ K , para cada i ∈ I .

Por si no quedo claro, cada termino de la sucesion de Cauchy es un x(n) = (x(n)i )i∈I ∈ `2(I) .

Observar que, como la norma 2 acota el tamano de las entradas, podemos usar que al fijarcada i ∈ I, la sucesion numerica x(n)

i n∈N es de Cauchy en K y tomar su lımite.

Dado ε > 0, sea n0 ∈ N tal que ‖x(n) − x(m)‖2 < ε si n,m ≥ n0 . Luego, para cada cachofinito F ∈ PF (I) y cada n ≥ n0 fijos, podemos ver que∑

i∈F|xi − x(n)

i |2 = lımm→∞

∑i∈F|x(m)i − x(n)

i |2 ≤ supm≥n0

‖x(n) − x(m)‖22≤ ε2 .

Tomando supremo en PF (I) queda que ‖x−x(n)‖2 ≤ ε, por lo que x ∈ `2(I) y la convergenciaes en esa norma. Hemos llegado a que `2(I) es un Hilbert de ley. 4

Ejercicio 3.4.4. Si en el ejemplo anterior las familias x = (xi)i∈ I viven en el productocartesiano P =

∏i∈IHi de sendos Hilbert’s (Hi , 〈· , ·〉i), podemos definir una especie de `2 :

⊕i∈I

Hi =

x ∈ P :∑i∈I

‖xi‖2i<∞

,

96

Page 98: Un Curso de An alisis Funcional

con el PI y la norma definidos por: Dados x = (xi)i∈ I , y = (yi)i∈ I ∈⊕i∈IHi , se hace

〈x , y⟩

=∑i∈I

〈xi , yi〉i y ‖x‖ =( ∑

i∈I

‖xi‖2i

)1/2

.

Con estos atributos⊕i∈IHi es un EH. Una forma de probarlo es definir ese PI en

∑i∈IHi (las

familias con solporte finito), y luego completar. La otra es hacer la misma cuenta de arriba,pero adaptada a los objetos de este caso. El ejercicio es hacer ambas cosas. La idea es queel viejo espacio `2(I) =

⊕i∈I

K es un caso particular.

Los nombres son:⊕i∈IHi es el producto Hilbertiano de los Hi , y si uno repite los espacios

se obtienen tres notaciones usuales⊕i∈I

H = H⊕

I = `2(I)⊗H = `2(I , H) ,

que se llama potencia Hilbertiana deH. Observar que cada uno de losHj se puede incrustraradentro del porducto

⊕i∈IHi poniendo ceros en las otras entradas. Eso queda isometrico y

se hace la identificacion usual Hj v⊕i∈IHi . Tambien pensamos que

⊕i∈JHi v

⊕i∈IHi siempre

que J ⊆ I. Observar que esta identificacion no se podıa hacer en productos de espacios novectoriales porque no hay “ceros” para elegir en las coordenadas que faltan. 4

3.5 Bases ortonormales.

Antes de usar todo el armamento de la seccion anterior para ver que lo que hacen las BON’sde un Hilbert, veamos que siempre hay muchas de ellas.

Proposicion 3.5.1. Sea H un EH. Si B1 = vi : i ∈ J ⊆ H es un SON, siempre existe otroB2 = vj : j ∈ L ⊆ B⊥1 v H que lo completa a una BON de H. Es decir que

B2 es un SON , y B = B1 ∪ B2 = vi : i ∈ J ∪ L es una BON de H .

Demostracion. Esto sale Zorneando. Es bien facil ver que el conjunto de extensiones

Z =C ⊆ H : C es un SON y B1 ⊆ C

,

ordenado por inclusion, cumple lo de las cadenas con supremos (la union). Estamos obligadosa recordar que Z 6= ∅ porque el mismo B1 ∈ Z. Pero si B es un maximal de Z tiene que seruna BON de H. En efecto, si no lo fuera, uno podrıa tomar el subespacio S = span B 6= Hy sabrıa, por la Prop. 3.2.5, que S⊥ = B⊥ 6= 0. Luego le podrıa agregar a B un vectorunitario de S⊥ y quedarıa un SON mas grande. Ası que B serıa minga maximal, serıa.Teniendo ahora la BON B tal que B1 ⊆ B, basta tomar B2 = B \ B1 .

Veamos ahora como se generalizan las Ec’s. (3.13) y (3.14): Dado un S v H caracterizare-mos completamente al proyector PS , siempre y cuando tengamos una BON para S: Anteshagamos un lema donde se testea que todas las series que se necesiten van a converger bien:

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Page 99: Un Curso de An alisis Funcional

Lema 3.5.2. Sea H un EH y sea B = vi : i ∈ I ⊆ H un SON. Denotemos comoS = span B v H. Enotnces se tienen las siguientes propiedades:

1. Para toda familia de coeficientes a = (ai)i∈ I ∈ `2(I), podemos asegurar que la serie∑i∈I ai vi converge (con la norma de H) a un za ∈ S que ademas cumple

‖za‖ = ‖a‖`2(I) y 〈za , vj〉 = aj para todo j ∈ I . (3.17)

2. Para cada x ∈ H, la familia de coeficientes(〈x , vi〉

)i∈I ∈ `

2(I).

Demostracion. Dado el a = (ai)i∈ I ∈ `2(I) y un ε > 0, podemos fijar un F ∈ PF (I) tal que∑i∈I\F

∣∣ ai∣∣2 < ε2. Si me dan ahora G,H ∈ PF (I) tales que F ⊆ G ∩ H, entonces usando

Pitagoras y razonando como en la Ec. (3.16) se tiene que

‖∑i∈G

ai vi −∑i∈H

ai vi‖2 =∑

i∈G\(H∩G)

∣∣ ai ∣∣2 +∑

i∈H\(H∩G)

∣∣ ai ∣∣2 ≤ ∑i∈I\F

∣∣ ai ∣∣2 < ε2 .

Por lo tanto sabemos que las sumas finitas (que viven en S) son de Cauchy y podemos tomarsu lımite za =

∑i∈I ai vi ∈ S. Para ver la igualdad de las las normas, basta hacer

‖za‖2 =∥∥∥∑i∈I

ai vi

∥∥∥2

= lımF∈PF (I)

∥∥∥∑i∈F

ai vi

∥∥∥2 3.2.3= lım

F∈PF (I)

∑i∈F

∣∣ ai ∣∣2 =∑i∈I

∣∣ ai ∣∣2 = ‖a‖22.

Si fijamos un j ∈ I y llamamos Bj = vi : i 6= j, el hecho de que B sea SON asegura que

vj ∈ B⊥j3.2.7=(

span Bj)⊥

=⇒⟨za , vj

⟩=⟨aj vj , vj

⟩+⟨∑i 6=j

ai vi , vj⟩

= aj ,

porque∑

i 6=j ai vi ∈ span Bj al ser el lımite de las sumas finitas. Listo el item 1.

Por otro lado, dado un F ∈ PF (I) llamemos SF = span vi : i ∈ F. En la Ec. (3.13) vimosque PSF =

∑i∈F〈 · , vi〉 vi , de donde deducıamos (por Pitagoras y la Prop. 3.2.5) que

∑i∈F

| 〈x , vi〉 | 2 = ‖PSF x‖2 ≤ ‖x‖2 para todo x ∈ H y todo F ∈ PF (I) .

Tomando supremo sobre los F ∈ PF (I) sale que(〈x , vi〉

)i∈I ∈ `

2(I) para todo x ∈ H.

Con este Lema adentro ya podemos extender al caso general la caracterizacion como unaserie de un proyector ortogonal, modulo conocer una BON de su imagen. Queda una formulaque generaliza lo que se hacıa en el caso finitodimensional en las Ecs. (3.13) y (3.14).

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Page 100: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion 3.5.3. Sea H un EH y sea B = vi : i ∈ I ⊆ H un SON. Denotemos comoS = span vi : i ∈ I. Enotnces se tienen las siguientes propiedades:

1. El proyectado PS x es una serie con estos coeficientes:

PS x =∑i∈I

〈x , vi〉 vi , para todo x ∈ H , (3.18)

donde la convergencia de la serie es con la norma de H.

2. Esos mismos coeficientes producen la “norma 2” de PS x, es decir que:

‖PS x‖2 =∑i∈I

∣∣ 〈x , vi〉 ∣∣2 ≤ ‖x‖2 , para todo x ∈ H . (3.19)

Demostracion. Para ver la igualdad (3.18), fijemos x ∈ H. Combinando los items 1 y 2 delLema 3.5.2 podemos deducir que converge la serie

zdef=∑i∈I

〈x , vi〉 vi ∈ S y que 〈z , vi〉(3.17)= 〈x , vi〉 para todo i ∈ I .

En otras palabras, tenemos que z ∈ S y que x − z ∈ B⊥ = span B⊥ = S⊥. Luego elCor. 3.2.6 nos permite asegurar que PS x = z =

∑i∈I 〈x , vi〉 vi . La formula (3.19) se deduce

de la Ec. (3.18) y de la igualdad de las normas en la Ec. (3.17).

Observacion 3.5.4. Sean H y K dos EH’s y Φ ∈ L(H , K) un isomorfismo isometricosobre. Entonces φ tambien preserva el producto interno, o sea que

〈Φx , Φ y〉 = 〈x , y〉 , para todo par x, y ∈ H . (3.20)

Esto sale usando que Φ preserva normas, o sea que 〈Φx , Φx〉K = 〈x , x〉H para todo x ∈ H.Para generalizarlo a (3.20) basta usar polarizacion (3.2). El hecho de que Φ preserve el PItiene numerosas consecuencias, como por ejemplo que Φ(S⊥) = Φ(S)⊥ para todo S v H.Pero la mejor es que Φ manda SON’s de H en SON’s de K. Mejor aun:

si B es una BON de H , entonces Φ(B) es otra BON de K .

En efecto, que B sea SON significa que 〈x, y〉 = δxy para todo par x, y ∈ B. Por la Ec. (3.20),eso lo siguen cumpliendo los elementos de Φ(B).

Pero siendo SON, el hecho de que Φ(B) sea BON equivale a que span Φ(B) sea denso.Sabemos que span B es denso en H. Y al ser Φ un homeo lineal, nos queda que tambienspan Φ(B) = Φ

(span B

)es denso, ahora en K. 4

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Page 101: Un Curso de An alisis Funcional

Ahora sı un re-teorema donde decimos todo lo que pasa con una BON:

Teorema 3.5.5. Sea H un EH y sea B = vi : i ∈ I ⊆ H una BON de H. Luego:

1. Cada x ∈ H se representa unıvocamente como una serie con estos coeficientes:

x =∑i∈I

〈x , vi〉 vi , para todo x ∈ H , (3.21)

donde la convergencia de la serie es con la norma de H.

2. Esos mismos coeficientes producen la “norma 2” del los vectores:

‖x‖2 =∑i∈I

∣∣ 〈x , vi〉 ∣∣2 , para todo x ∈ H . (3.22)

3. Tambien el producto interno de H se representa como

〈x , y〉 =∑i∈I

〈x , vi〉 〈y , vi〉 , para todo par x , y ∈ H . (3.23)

4. En resumidas cuentas, la flecha Φ : H → `2(I) dada por

Φx =(〈x , vi〉

)i∈I para cada x ∈ H

es un iso isometrico sobre, que ademas respeta los productos internos, o sea que

〈Φx , Φ y〉`2(I) = 〈x , y〉H , para todo par x, y ∈ H . (3.24)

El operador Φ−1 ∈ L(`2(I) , H) esta dado por la formula

Φ−1 a =∑i∈I

ai vi ∈ H , para cada a = (ai)i∈ I ∈ `2(I) .

Demostracion. Los primeros tres items son una version en detalle del item 4. Empecemospor el: Como B es una BON, es en particular un SON y podemos aplicar la Prop. 3.5.3,pero asumiendo que S = span B es ahora todo H. El operador Φ esta bien definido por elLema 3.5.2 y es acotado por la Ec. (3.19). Ademas, aplicando la Ec. (3.17), podemos definir

Ψ ∈ L(`2(I),H) por Ψ(a) = za =∑i∈I

ai vi ∈ H para a = (ai)i∈ I ∈ `2(I) ,

que queda isometrica. Mas aun, la Ec. (3.18) dice que Ψ Φ = PH = IH , mientras que losPI’es de la Ec. (3.17) muestran que Φ Ψ = I`2(I) . Esto prueba que Φ es un isomorfismoisometrico con la inversa anunciada. Por lo tanto la igualdad (3.24) sale por la Ec. (3.20).

Ahora podemos traducir: La Ec. (3.21) significa que Ψ Φ = IH , la Ec. (3.22) que Φ esisometrica y (3.23) es lo mismo que (3.24).

Veamos ahora que distintas BON’s de un H deben tener el mismo cardinal. Mas aun,podemos mostrar lo siguinete:

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Page 102: Un Curso de An alisis Funcional

Corolario 3.5.6. Sea H un EH.

1. Si B1 ⊆ H es un SON y B2 ⊆ H es una BON de H, entonces |B1| ≤ |B2|.

2. Si B1 era otra BON, entonces ambas tienen el mismo cardinal.

Demostracion. Escribamos B1 = wj : j ∈ J y B2 = vi : i ∈ I. Veamos que |J| ≤ |I|. Siel conjunto I es finito, la cosa es solo algebra lineal, porque en tal caso B1 es LI y B2 es baseen el sentido algebraico. Si I es infinito, consideremos los conjuntos

Si = j ∈ J : 〈vi , wj〉 6= 0 para cada i ∈ I .

Como cada∑

j∈Si | 〈vi , wj〉|2

(3.18)

≤ ‖vi‖2 <∞ , podemos deducir que todos los Si son nume-rables. Pero como B2 es BON, ningun wj puede ser ortogonal a todos los vi , ası que

J =⋃i∈I

Si =⇒ |J| ≤ ℵ0 · |I| = |I| .

El item 2 es ahora el Teorema de Cantor Bernstein de cardinales.

Corolario 3.5.7. Sean H y K dos Hilbert’s. Supongamos que BH es una BON de H y queBK una BON de K, ambas fijadas previamente. Entonces vale que

H ∼= K (isometricamente isomorfos) ⇐⇒ |BH| = |BK| . (3.25)

En resumen estamos afirmando que, modulo isomorfismos isometricos,

el cardinal de una BON es un invariante completo para los EH’s .

Demostracion. Si HΦ∼= K, entonces |BH| = |Φ(BH)| = |BK|. En efecto, la ultima igualdad

sale por el Cor. 3.5.6, ya que Φ(BH) es otra BON de K por la Obs. 3.5.4.

El⇐= de (3.25), que es el resultado de clasificacion, es una consecuencia directa del Teo. 3.5.5pasando por un `2(I), donde I es un conjunto del cardinal de las dos bases.

Definicion 3.5.8. Sea H un EH. Diremos que la dimension Hilbertiana de H es el numerocardinal dimH = |B|, donde B es cualquier BON de H. 4

Observacion 3.5.9. El corolario anterior ahora se lee ası: H ∼= K ⇐⇒ dimH = dimK.Por otra parte tenemos modelos standard para todos los Hilberts: Si H es un EH e I es unconjunto tal que |I| = dimH, entonces H ∼= `2(I) vıa tomar coordenadas (o coeficientes) enuna BON fija de H. Eso es lo que dice el Teo. 3.5.5. 4

Corolario 3.5.10. Si tenemos dos espacios de Hilbert H y K que son infinitodimensionalespero separables, entonces ellos son isometricamente isomorfos: H ∼= K ∼= `2(N).

Demostracion. Basta ver que si H es separable entonces dimH ≤ ℵ0 . La prueba sale usan-do la misma BON que se usa para calcular la dimH. En efecto, dados u, v ∈ B, entoncespodemos calcular que ‖u− v‖2 = 2 siempre que u 6= v (Pitagoras). Ası que no valen BON’sno numerables si uno asume separabilidad.

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Page 103: Un Curso de An alisis Funcional

3.6 Stone-Weierstrass

Sea (X, τ) un ET compacto Hausdorff. Estudiaremos el algebra C(X) con su ‖ · ‖∞ . Masprecisamente, buscamos condiciones sobre una subalgebra A ⊆ C(X) para que sea uni-formemente densa en C(X). Todo empezo con el Teor. de Weierstrass de 1895 quemostraba que los polinomios lo son en CR[a, b]. Con las decadas aparecieron numerosos re-sultados semejantes, hasta que Stone probo en 1948 la version mas conspicua, que incluyea las que habıa hasta entonces, y quedo ahı. Eso daremos ahora. Las cuentas se haran enCR(X), y al final veremos que hace falta para que caminen tambien en el caso complejo.

Sirve el caso real, porque se usan los siguientes conceptos: Dadas f, g ∈ CR(X), definimos

f ∨ g(x) = maxf(x) , g(x) y f ∧ g(x) = mınf(x) , g(x) , para cada x ∈ X .

Es claro que tanto el maximo f ∨ g como el mınimo f ∧ g siguen en CR(X) (sale facil conredes). Diremos que un A ⊆ CR(X) es cerrado por minimax si cumple que

f ∨ g y f ∧ g ∈ A siempre que f y g ∈ A .

Lema 3.6.1. Sea (X, τ) un ET compacto Hausdorff. Sea A ⊆ CR(X) un subespacio cerradopor minimax. Si f ∈ CR(X) cumple que para todo par x, y ∈ X existe una sucesion

(fn)n∈N en A tal que fn(x) −−−→n→∞

f(x) y fn(y) −−−→n→∞

f(y) ,

entonces se tiene que f ∈ A ‖·‖∞ , o sea ‖f − gn‖∞ −−−→n→∞

0 para alguna (gn)n∈N de A.

Demostracion. Fijemos un ε > 0. Para cada par x, y ∈ X existe una fxy ∈ A tal que elnumero max|f(x)− fxy(x)| , |f(y)− fxy(y)| < ε. Sean

Uxy = z ∈ X : f(z)− fxy(z) < ε y Vxy = z ∈ X : fxy(z)− f(z) < ε .

Observar que ambos son abiertos, y que x, y ∈ Uxy ∩ Vxy . Fijando x y moviendo y, los Uxycubren a X. Por la compacidad, existen y1 , . . . , yn tales que X =

⋃k∈In Uxyk . Como A era

cerrada por minimax, tenemos que el maximo fx =∨k∈In fxyk ∈ A. Esta fx cumple que

f(z)− fx(z) < ε =⇒ f(z) < fx(z) + ε para todo z ∈ X .

Pero tambien vale que fx(z) < f(z) + ε, al menos para los z ∈ Wx =⋂k∈In Vxyk (un abierto

donde vive x). Ahora se cubre a X con estos abiertos Wx , y se encuentran x1 , . . . , xm talesque X =

⋃k∈ImWxk . Podemos armar ahora la fε =

∧k∈Im fxk ∈ A y comprobar que

fε(z)− ε < f(z) < fε(z) + ε para todo z ∈ X .

Lema 3.6.2. Sea (X, τ) un ET compacto Hausdorff. Si A v CR(X) es una subalgebracerrada (con la ‖ · ‖∞), entonces A es cerrada por minimax.

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Page 104: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Observar que se pueden obtener los maximos y mınimos con este curro:

f ∨ g =f + g + |f − g|

2y f ∧ g =

f + g − |f − g|2

.

Luego, para ver que A es cerrada por minimax, alcanzarıa mostrar que es cerrada por “tomarmodulos”. Pero si f ∈ A, tenemos que |f | = (f 2)1/2. Como A era subalgebra, f 2 ∈ A. Asıque lo que hay que probar es que si 0 ≤ g ∈ A, entonces g1/2 ∈ A. Esto se hace extrapolandouna cuentita de Analisis I. Veamos.

Dado un ε > 0, tomemos la funcion h : [0, 1]→ R dada por h(t) = (t+ε2)1/2, t ∈ [0, 1]. Estah tiene un desarrollo en serie de potencias que le converge uniformemente en el intervalo[0, 1]. Para ello basta desarrollar en el punto medio t = 1/2. Esto da un caso particular deWeierstrass, o sea que existe un polinomio P ∈ R[x] tal que ‖h− P‖∞ < ε (en el [0, 1]). Enparticular vale que |P (0)| < 2 ε. Luego Q = P − P (0) ∈ R[x] tambien aproxima. Pero tienela ventaja de que, al no tener termino constante, cumple que Q(g) ∈ A para toda g ∈ A.

Fijemos ahora una 0 ≤ g ∈ A con ‖g‖∞ ≤ 1, por lo que g(X) ⊆ [0, 1]. Entonces,

‖Q(g)− g1/2‖∞ = supx∈X

∣∣P (g(x) )− P (0)− g(x)1/2∣∣ ≤ sup

x∈[0,1]

∣∣P (t)− P (0)− t1/2∣∣

≤ 2ε+ supx∈[0,1]

∣∣ [P (t)− h(t)] + [h(t)− t1/2]∣∣

≤ 3ε+ supx∈[0,1]

∣∣(t+ ε2)1/2 − t1/2∣∣ ≤ 4ε .

Achicando con constantes y usando que A es ‖ ·‖∞-cerrada, sale que A es cerrada por tomarraıces cuadaras. Por todo lo anterior, tambien para minimax.

Teorema 3.6.3 (Stone-Weierstrass). Sea (X, τ) un ET compacto Hausdorff. Si tenemosuna subalgebra A ⊆ C(X) que cumple las siguientes condiciones:

1. Es cerrada por tomar conjugacion (f ∈ A =⇒ f ∈ A).

2. Las funciones constantes viven en A.

3. Separa puntos de X (si x 6= y ambos en X, existe f ∈ A tal que f(x) 6= f(y) ).

Entonces A es ‖ · ‖∞-densa en C(X).

Demostracion. Llamemos AR = A ∩ CR(X). Antes que nada, observemos que si f ∈ A,tanto su parte real como su parte imaginaria se quedan en AR , por la condicion 1.

Su clausura B = AR‖·‖∞ es ahora una subalgebra cerrada de CR(X), por lo que se aplica el

Lema 3.6.2 y B es cerrada por minimax, lo que la candidatea para el Lema 3.6.1. Pero Btambien separa puntos de X (las partes reales o imaginarias de las de A ya lo hacen).

Para ver que A es densa nos alcanza mostrar que B = CR(X). Y para mostrar esto, bastaver que toda f ∈ CR(X) cumple (respecto de B) las hipotesis del Lema 3.6.1, porque B ya

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Page 105: Un Curso de An alisis Funcional

es cerrada y tomar lımites no le agrega nada. Fijemos entonces una f ∈ CR(X) y tomemosx, y en X tales que f(x) 6= f(y) (sino “toco” a f en x e y con la funcion f(x)1 ∈ B). ComoB separa puntos, existe una g ∈ B tal que g(x) 6= g(y). Cambiando g por λ g ∈ B (λ ∈ R),podemos asumir que g(y)− g(x) = f(y)− f(x). Luego

h = g +(f(x)− g(x)

)1 ∈ B cumple que h(x) = f(x) and h(y) = f(y) .

En resumen, hay funciones de B que tocan (mas que aproximan) a f en cualquier par depuntos. Por el Lema 3.6.1 llegamos a que CR(X) = B por lo que A es densa en C(X).

Corolario 3.6.4. Sea (X, τ) un ET que es LKH. Sea A ⊆ C0(X) una subalgebra que cumplelas siguientes condiciones:

1. Es cerrada por tomar conjugacion (f ∈ A =⇒ f ∈ A).

2. Separa puntos de X (si x 6= y ambos en X, existe f ∈ A tal que f(x) 6= f(y) ).

3. Para todo x ∈ X existe f ∈ A tal que f(x) 6= 0.

Entonces A es ‖ · ‖∞-densa en C0(X).

Demostracion. Metamos a X en su compactado X = X ∪ ∞. Metamos tambien el parA ⊆ C0(X) → C(X), haciendo f(∞) = 0. Ahora consideremos el algebra A1 = A ⊕ C1pensada dentro de C(X). Para ver que A1 cumple las tres condiciones del Teo. 3.6.3, solofalta que separe al ∞ de los puntos de X. Eso se consigue con alguna f ∈ A porque todasellas cumplen que f(∞) = 0, pero tenemos la condicion 3. Por el Teor. de S-W 3.6.3, yasabemos que A1 es densa en C(X). Ahora, si fijamos una f ∈ C0(X) ⊆ C(X) y un ε > 0,

existe una h = g + λ1 ∈ A1 tal que ‖f − h‖∞ < ε .

Pero |λ| = |h(∞)| = |f(∞)− h(∞)| < ε. Por lo tanto ‖f − g‖∞ < 2 ε, con g ∈ A.

Ejemplos 3.6.5. Si en el Teor. de SW 3.6.3 trabajamos con una A ⊆ CR(X), para quesea densa en CR(X) alcanza que A cumpla las condiciones 2 y 3 (separa puntos y tieneconstantes). Esto sale haciendo de nuevo la cuenta, o fijandose que eso era lo que cumplıala AR de allı. Lo mismo vale para el Teo. 3.6.4 si A ⊆ C0(X,R) para un X que es LKH.

Ya contamos que el teorema de Weierstrass decıa que los polinomios de R[x] son uniforme-mente densos en CR([a, b]) para cualquier intervalo cerrado (idem con C[x] en C[a, b]) ). Estoes porque 1 ∈ R[x] y x ∈ R[x], y con ellos alcanza.

Otro caso es el de las f ∈ C(R) que son 2π periodicas. Ellas se pueden identificar conC(S1) (enrrollandolas). Allı el denso posta son los polinomios en z y z (z ∈ C). Observarque no hay productos mezclados porque z z ≡ 1 en S1. Es facil ver que, volviendo a R,quedan los llamados polinomios tigonometricos (en sennx y cosnx). Es interesante observarque, si bien la serie de Fourier de una f periodica continua no siempre aproxima bien a f(uniformemente), sı hay siempre alguna sucesion de polis trigos que lo hace.

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Page 106: Un Curso de An alisis Funcional

Veamos un ejemplo famoso en que no hay densidad porque falla la condicion “cerrada porconjugacion”. Sea B = D = z ∈ C : |z| ≤ 1, el disco cerrado en C. ConsideremosA(D) ⊆ C(B) el algebra de las f ∈ C(B) que son holomorfas en D. Es sabido (y facil deprobar) que A(D) es cerrada para la ‖·‖∞ , aunque separa puntos y tiene a las constantes. Dehecho, A(D) es la clausura del algebra de polinomios C[z] que tambien cumple aquello, perono llega a ser densa en todo C(B). Lo que les falta es z. Por ello, como antes la subalgebraque sirve para C(B) es C[z, z].

Veremos varias aplicaciones bastante mas sofisticadas de Teo. de S-W en el Capıtulo 6 dondese trabaja con las algebras de Banach. 4

3.7 Series de Fourier.

Sea B = vi : i ∈ I una BON de un Hilbert H y tomemos un elemento x ∈ H. Loscoeficientes 〈x , vi〉 que, segun el Teo. 3.5.5, resultan ser las coordenadas de x en B en la seriede (3.21), se suelen llamar coeficientes de Fourier de x relativos a B. Eso se debe a unejemplo seminal debido al tal Fourier que veremos en seguida.

El ejemplo mas Hilbertiano de BON de un Hilbert es la base canonica EI = ei : i ∈ I delespacio `2(I), donde cada ei es la funcion caracterıstica del conjunto unipersonal i ⊆ I. Lobueno de esa base, y por eso el mote de “canonica”, es que para cada x = (xi)i∈ I ∈ `2(I),sus coeficientes coinciden con sus coordenadas: 〈x , ei〉 = xi para cada i ∈ I.Pero el ejemplo mas famoso, que con mucho es anterior al invento de Hilbert de los espaciosque estamos mostrando, es la BON de Fourier de las funciones 2π-periodicas de R en R, quepodemos pensar como L2([0 , 2π]). Mejor aun, si llamamos T = S1 = z ∈ C : |z| = 1, laspensaremos como L2(T), ya enrolladas. La medida que usaremos en T sera la de Lebesguenormalizada para que m(T) = 1 (o sea la medida de longitud usual, dividida por 2π).

La verdadera BON de Fourier en el cırculo son las funciones

en ∈ L2(T) dadas por en(z) = zn para n ∈ Z y z ∈ T .

Si pensamos a la variable t ∈ [0 , 2π], de tal modo que z = eit, entnces

en(t) = eint = cosnt+ i sennt para n ∈ Z y t ∈ [0 , 2π] .

Por ello, la serie tradicional de Fourier se expresa en terminos de las funciones armonicassennt y cosnt. Para cada f ∈ L2(T), sus coeficientes de Fourier estan dados por

f (n) = 〈f , en〉 =1

∫ 2π

0

f(eit) e−int dt para cada n ∈ Z . (3.26)

Reemplazando f por em , para otro m ∈ Z, y usando que las primitivas de ei(m−n)t valen lomismo en 0 que en 2π siempre que m 6= n, llegamos facilmente a que F = en : n ∈ Z esun SON dentro de L2(T). Cuando veamos que F es una BON de de L2(T), sabremos que

f =∑n∈Z

f (n) en y ‖f‖2 =∑n∈Z

|f (n)|2 para toda f ∈ L2(T) . (3.27)

105

Page 107: Un Curso de An alisis Funcional

Esto serıa la Ec. (3.21) y la Ec. (3.22) en este caso, y se llaman igualdades de Bessel yde Parseval. Si tomamos el subespacio P = span F, como z−1 = z para todo z ∈ T,podemos notar de inmediato que resulta ser ni mas ni menos que el conjunto de polinomiosP = P (z , z) : P ∈ C[x, y]. Mas aun, por como z z ≡ 1 en T nos queda que

P =

f(z) =

n∑k=−n

αk zk : n ∈ N y αk ∈ C , −n ≤ k ≤ n

.

Esta es la famosa algebra de polinomios trigonometricos. La prueba de su densidad en L2(T)pasa por usar Stone Weirstrass 3.6.3 en el ambiente intermedio C(T):

Proposicion 3.7.1. La familia F = en : n ∈ Z definida arriba es una BON de L2(T).

Demostracion. Ya vimos que es un SON. Por ello solo necesitamos ver que span F = Pes denso en L2(T). Tambien vimos que P = P (z , z) : P ∈ C[x, y].Observar que esta P es una subalgebra de las continuas C(T). Ademas P contiene a lasconstantes, es cerrada por conjugacion, y separa puntos de T (para ello alcanza el elementoe1(z) = z de F ⊆ P). Como T es un compacto Hausdorff, estamos en las hipotesis del Teor.de Stone-Weierstrass 3.6.3. Luego P es densa en C(T) con la ‖ · ‖∞ y por ello tambien conla ‖ · ‖2 . Queda como ejercicio para el lector integrador culminar el asunto verificando quelas continuas de C(T) son ‖ · ‖2 -densas en el espacio L2(T). Recordar el Ejer. 1.9.35.

Corolario 3.7.2 (Riemman-Lebesgue). Para cualquier f ∈ L2(T), se cumple que sus coefi-cientes de Fourier convergen a cero. En formulas esto se escribe:

f (n) =1

∫ 2π

0

f(eit) e−int dt −−−−→n→±∞

0 .

Demostracion. Basta mirar la iguadad de Parseval que esta en la Ec. (3.27).

Observacion 3.7.3. Hemos visto el Ejemplo 1.8.1 del shift y su adjunto en los espacios`p(N). Ese shift se llama el unilateral. Si bajamos a p = 2, pero subimos a `2(Z), tenemostambien dos shifts bilaterales (correr a la derecha o a la izquierda) que ahora son isomorfismosisometricos, porque como las entradas no se terminan, uno las corre pero ni tacha nada nile quedan ceros sueltos. Pongamosle nombres U , V ∈ L(`2(Z) ), dados por

U x = (xn−1)n∈Z y V x = (xn+1)n∈Z , para cada x = (xn)n∈Z ∈ `2(Z) .

Si ahora pensamos en el iso-iso entre L2(T) y `2(Z) que nos brinda el Teo. 3.5.5 vıa la baseF de Fourier, nos aparece que los shifts de arriba se transforman en hermosos operadores demultiplicacion, como los de 1.8.2. De hecho queda que U ∼= Mz y V ∼= Mz . En efecto,

Mz f (n) =1

∫ 2π

0

eit f(eit) e−int dt =1

∫ 2π

0

f(eit) e−i(n−1)t dt = f (n− 1) ,

porque el Mz actuaba haciendo (Mz f)w = wf(w) para f ∈ L2(T) y w ∈ T. Por lo tantovemos que Mz corre los coeficientes de Fourier de las f de la misma manera que U lo hacecon las coordenadas de los x (que son sus coeficientes en la canonica).

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Page 108: Un Curso de An alisis Funcional

Al tomar el isomorfismo Φ : L2(T)→ `2(Z) de tomar coeficientes, queda que U Φ = ΦMz .Es decir que U = Φ Mz Φ−1. Por una cuenta similar (o porque son los inversos de losanteriores), vemos que V = Φ Mz Φ−1. 4

3.7.4. La transformacion L2(T) 3 f 7−→ f ∈ `2(Z) se llama la transformada de Fourier(discreta). Es un hecho general que esta transformada es un isomorfismo isometrico. Ennuestro caso eso sale directamente por el Teo. 3.5.5. Se la puede definir tambien, siguiendola formula (3.26), para funciones de Lp(T), porque las en estan en todos los Lq(T).

Uno de los problemas iniciaticos de lo que hoy se llama analisis armonico fue el estudio de

como converge la serie de Fouriern∑

k=−nf (k) ek a la f original, de acuerdo al Lp(T) en el que

este la f . En los anos 60 se pudo probar que cuando p > 1 hay convergencia en c.t.p. (eso nolo probamos nosotros ni para p = 2, aun ahı es un teoremazo del 67 de Carlesson). Muchoantes Kolmogorov habıa mostrado que no hay tal convergencia para todas las f ∈ L1(T). 4

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Page 109: Un Curso de An alisis Funcional

3.8 Ejercicios del Cap. 3 - Espacio de Hibert

Ejercicios aparecidos en el texto3.8.1 (Formulas con un PI). Sea H , 〈· , ·〉 un K-EV con un semi PI asociado.

1. Para todo par x, y ∈ H y todo λ ∈ K se tiene que

0 ≤ ‖λx+ y‖2 = 〈λx+ y , λ x+ y〉 = |λ|2 ‖x‖2 + 2 Re(λ 〈x , y〉

)+ ‖y‖2 . (3.28)

Deducir que ‖λx‖ = |λ| ‖x‖ para todo x ∈ H .

2. Mostrar que la forma sesquilineal se puede recuperar de la cuadratica con la so called “identidad depolarizacion”. Tiene dos versiones: Dados x, y ∈ H, si estamos con K = C,

4 〈x , y〉 =

3∑k=0

ik ‖x+ ik y‖2 = ‖x+ y‖2 − ‖x− y‖2 + i[‖x+ iy‖2 − ‖x− iy‖2

], (3.29)

mientras que cuando K = R se tiene una version mas agradable:

4 〈x , y〉 = ‖x+ y‖2 − ‖x− y‖2 . (3.30)

3. Probar la famosısima igualdad del paralelogramo:

‖x+ y‖2 + ‖x− y‖2 = 2‖x‖2 + 2‖y‖2 para todo par x, y ∈ H . (3.31)

4. Sea n ∈ N y An = −1 , 1n, cuyos elementos llamaremos ε = (ε1 , . . . , εn) ∈ An . Probar que

∑ε∈An

∥∥∥ ∑k∈In

εk xk

∥∥∥2

= 2n∑k∈In

‖xk‖2

para toda n-unpla x1 , . . . , xn en H. Observar que para n = 2 queda (3.31) dos veces. 4

3.8.2. Sea H un EPH. Dado A ⊆ H denotabamos A⊥ = y ∈ H : x ⊥ y para todo x ∈ A. Probar que laflecha A 7→ A⊥ cumple las siguientes propiedades: Para todo A ⊆ H, se cumple que

1. Su ortogonal A⊥ v H (es subespacio y es cerrado).

2. Tambien vale que, si S = span A, entonces A⊥ = S⊥ = S ⊥. 4

3.8.3. Probar la Prop. 3.2.3 (multiPitagoras) para n > 2. 43.8.4. Sea H un EH. Probar que para todo x ∈ H y todo T ∈ L(H) se tiene que

‖x‖ = supy∈BH

|〈x , y〉| y ‖T‖ = supx , y ∈BH

|〈T x , y〉| . 4

3.8.5. A diferencia de las series comunes, probar que cuando E es un Banach,

si x = (xi)i∈ I ∈ EI vale que∑i∈ I‖xi‖ <∞ ⇐⇒

∑i∈ I

xi es convergente . 4

3.8.6. Sea E un EN y asumamos que las series de las familias x = (xi)i∈ I , y = (yi)i∈ I ∈ EI son ambasconvergentes:

∑i∈Ixi = x and

∑i∈Iyi = y. Luego vale que

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Page 110: Un Curso de An alisis Funcional

1. La serie∑i∈Ixi + yi es convergente, con suma x+ y.

2. Para cualquier λ ∈ K, queda convergente la serie∑i∈Iλ · xi = λ · x.

3. Si σ : I→ I es biyectiva, la serie∑i∈J

xσ(i) tambien converge a x.

4. Si J ⊆ I y E era un Banach, entonces valen dos cosas:

(a) La subserie∑i∈J

xi tambien converge.

(b) Lo mismo pasa con la otra mitad, y se tiene que x =∑i∈J

xi +∑i∈I\J

xi .

5. Si F es otro EN y T ∈ L(E,F ), entonces T( ∑i∈Ixi

)=∑i∈IT xi .

6. Si E era un EH y z ∈ H, entonces la serie∑i∈I〈xi , z〉 converge hacia 〈x , z〉.

7. Si pasara que E = K, tambien convergen los conjugados:∑i∈Ixi = x. 4

3.8.7. Consideremos el producto cartesiano P =∏i∈IHi de sendos Hilbert’s (Hi , 〈· , ·〉i), cuyos elementos son

las familias x = (xi)i∈ I ∈ P. Definamos el espacio⊕i∈IHi

def=

x ∈ P :∑i∈I‖xi‖2i <∞

,

con el PI y la norma definidos por: Dados x = (xi)i∈ I , y = (yi)i∈ I ∈⊕i∈IHi , se hace

〈x , y⟩

=∑i∈I〈xi , yi〉i y ‖x‖ =

( ∑i∈I‖xi‖2i

)1/2

.

Probar que, con estos atributos,⊕i∈IHi es un EH. Una forma de probarlo es definir ese PI en

∑i∈IHi (las

familias con solporte finito), y luego completar. La otra es hacer la misma cuenta del Ejem. 3.4.3, peroadaptada a los objetos de este caso. El ejercicio es hacer ambas cosas. Probar admas que

1. Cada uno de los Hj se puede incrustrar adentro del porducto⊕i∈IHi poniendo ceros en las otras

entradas.

2. Eso queda lineal e isometrico y se hace la identificacion usual Hj v⊕i∈IHi .

3. Tambien vale que⊕i∈JHi v

⊕i∈IHi siempre que J ⊆ I.

4. Observar que esta identificacion no se podıa hacer en productos de espacios no vectoriales porque nohay “ceros” para elegir en las coordenadas que faltan. 4

3.8.8. Probar que las continuas de C(T) son ‖ · ‖2

-densas en el espacio L2(T).

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Page 111: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicios nuevos3.8.9. Sea B : H × K → C una forma sesquilineal (no necesariamente simetrica ni positiva), donde H y Kson dos C-EV’s cualesquiera. Probar que vale la formula de polarizacion:

4B(x , y) =

3∑k=0

ik B(x+ ik y , x+ ik y) para todo par (x , y) ∈ H ×K . (3.32)

La novedad sobre (3.29) es que no se le pide nada a B.

Obs: El tema es que al hacer las 4 cuentas, los terminos ik B(x , ik y) = B(x , y), porque el ik sale conjugado,mientras que los ik B(ik y , x) = (−1)k B(y , x), y por eso estos se cancelan. 43.8.10. Sea H un EH real (o sea que K = R). Probar que H×H es un espacio de Hilbert complejo cuandosu estructura lineal y producto interno son definidos del siguiente modo: Dados (x , y) , (u , v) ∈ H ×H,

1. Suma: (x, y) + (u, v) = (x+ u, y + v),

2. Escalares: Si α+ iβ ∈ C, se pone (α+ iβ)(x, y) = (αx− βy, βx+ αy)

3. El PI: 〈(x, y), (u, v)〉 = 〈x, u〉+ 〈y, v〉+ i 〈y, u〉 − i 〈x, v〉.

3.8.11. 1. Sea E un EN. Probar que existe un producto escalar que induce la norma de E (y que hacede E un EPH) si y solo si ‖ ‖ verifica la identidad del paralelogramo:

‖x+ y‖2 + ‖x− y‖2 = 2 (‖x‖2 + ‖y‖2) para todo par x, y ∈ E .

(Sugerencia: Para la vuelta, definir el producto interno via la identidad de polarizacion)

2. Deducir que (`p, ‖ ‖p), si p 6= 2 y (C[0, 1], ‖ ‖∞) no son espacios de Hilbert.

3.8.12. Sobre bases ortonormales:

1. Probar que la canonica enn∈N de `2, donde (en)k = δk , n es una BON de `2.

2. Probar (con detalles) que eint√

2π: n ∈ Z es una BON de L2[−π, π].

3.8.13. Probar que el conjunto xn : n ∈ N0 es LI y genera un subespacio denso en el EH real L2[−1, 1].Probar que su ortogonalizacion de Gram-Schmidt enn∈N0

satisface que

en(x) =( 2n+ 1

2

)1/2

Pn(x) donde Pn(x) =1

2nn!

( d

dx

)n(x2 − 1)n

son los polinomios de Legendre. Lo de arriba vale para todo n ∈ N0 y todo x ∈ [−1 , 1].

3.8.14. En (R2, ‖ ‖∞), K = (0, t) : −1 ≤ t ≤ 1 es un convexo cerrado. Si h = ( 12 , 1), probar que existen

infinitos k ∈ K tales que ‖h − k‖ = d(h,K). ¿Que hipotesis del Teorema de proyeccion sobre un convexocerrado no se cumple?

3.8.15. Supongamos que e1, e2, e3, . . . es una base ortonormal de un espacio de Hilbert H y definamos Sdel siguiente modo:

S =

y ∈ H :

∞∑n=1

(1 +

1

n

)2

| 〈y, en〉 |2 ≤ 1

.

Probar que S es un conjunto convexo acotado y cerrado que no posee un elemento con norma maxima. 4

Un U ∈ L(H) es unitario si es un iso isometrico sobre. Llamaremos U(H) = U ∈ L(H) : U es unitario .3.8.16. Sea H un EH. Probar que

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Page 112: Un Curso de An alisis Funcional

1. Si B = vi : i ∈ I es una BON de H, entonces un

U ∈ L(H) es unitario ⇐⇒ U vi : i ∈ I es otra BON de H .

2. Mas aun, si C = wi : i ∈ I es cualquier otra BON de H, entonces existe un

U ∈ U(H) tal que U vi = wi para todo i ∈ I .

3. El conjunto U(H) es un subgrupo cerrado de Gl (H). ¿Es compacto?

4. Dado A ⊆ H convexo y cerrado, sea U(A) = U ∈ U(H) : U(A) = A. Luego

AU(A) def= y ∈ A : Uy = y para todo U ∈ U(A) 6= ∅ . 4

3.8.17. Sea H un EH. Fijemos S ,M v H tales que dimS < ∞ y que dimS < dimM. Probar que conesas condiciones debe cumplirse que S⊥ ∩M 6= 0. 43.8.18. El “cubo de Hilbert” de `2(N) es el conjunto

Q =

x = (xn)n∈N ∈ CN : |xn| ≤1

npara todo n ∈ N

⊆ `2(N) .

Probar que Q es convexo y compacto (con la norma). Realizar a Q = T (BE) para ciero T ∈ L(E , `2) dondeE es algun EB. De paso calcular ‖T‖. 43.8.19 (Repaso del texto). Sea H un EH. Dado S v H un subespacio propio, probar que

1. Existe x ∈ H \ S tal que x⊥S. Es decir que S⊥ = x ∈ H : x⊥S 6= 0.

2. Se tiene que S⊥ v H y S ⊕ S⊥ = H.

3. Para estos S vale que (S⊥)⊥ = S.

4. Dar contraejemplos de (2) y (3) si S no es cerrado.

3.8.20. En `2(N) sea S = x ∈ `1(N) :∑n∈N

xn = 0. Probar que S es un subespacio denso de `2(N).

Observar que si lo pensamos dentro de `1(N), se tiene que S v `1(N), porque S = ker ϕ1 .

3.8.21. Sea H un EH. Si xn : n ∈ N una BON de H y C = yn : n ∈ N es un SON en H que verifica∑n∈N

‖xn − yn‖2 < 1 =⇒ C era otra BON de H . 4

3.8.22. Sea H un EH. Probar que si x ∈ H es unitario, entonces es un punto extremal de la bola unidad.

3.8.23. Sean µ y ν medidas positivas y finitas sobre un espacio (X,Σ) tales que ν << µ. Probar que

1. Vale que L2(µ+ ν) ⊆ L2(µ) (¿Que pasa con coincidir en c.t.p. ?).

2. La funcional ϕ dada por L2(µ) 3 f 7→ ϕ(f) =∫Xf dµ , no solo esta bien definida sino que ϕ ∈ L2(µ)∗.

¿Cual es la h ∈ L2(µ) que la realiza vıa el Teor. de Riesz?

3. Si restringimos ϕ a L2(µ+ ν) queda mas acotada que antes, al pensarla con la norma de L2(µ+ ν).¿Que relacion existe entre dν

dµ y la funcion g ∈ L2(µ+ ν) que la realiza ahora? 4

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Page 113: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 4

Operadores en espacios de Hilbert

Dados H1 y H2 dos EH’s, denotabamos por L(H1 , H2) al EB de operadores acotados entreellos. Dado T ∈ L(H1 , H2), su norma era

‖T‖ = supx∈BH1

‖T x‖H2= sup

x∈BH1y∈BH2

| 〈T x , y〉 |

= mınM ≥ 0 : ‖T x‖H2≤M‖x‖H1

para todo x ∈ H1 .

(4.1)

Si ahora fijamos un Hilbert H y trabajamos en L(H) = L(H , H), le daremos un nuevonombre a los isomorfismos que estan en L(H). De hecho, como L(H) es una K-algebra,a partir de ahora pasaran a llamarse operadores inversibles. Observar que, de existir suinverso T−1, el TFI 2.3.4 asegura que T−1 tambien vive en L(H), por lo que es su inversopara el producto del algebra L(H) (que es la composicion). Denotaremos por

Gl (H) =T ∈ L(H) : kerT = 0 y R(T ) = H

=T ∈ L(H) : existe T−1 ∈ L(H)

.

Es importante remarcar que Gl (H) es un grupo con el producto de L(H). De hecho es muchomas que eso. Mas adelante veremos que Gl (H) es abierto en L(H).

4.1 El adjunto.

A los operadores de L(H , K) se les puede aplicar la teorıa de los adjuntos que vimos enla seccon 2.6. Sin embargo, en vista del Teor. de Riesz 3.3.1, definiremos a los adjuntosoperando en los mismos EH’s y no en sus duales.

Definicion 4.1.1. Sean H y K dos EH’s, y sea B : H×K → K una forma sesquilineal (FS).Diremos que B es acotada (y B sera una FSA) si existe una M ≥ 0 tal que

|B(x , y)| ≤ M ‖x‖H ‖y‖K para todo par (x , y) ∈ H ×K .

La norma de B sera la mejor tal constante:

‖B‖ = sup|B(x , y)| : x ∈ BH , y ∈ BK

.

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Page 114: Un Curso de An alisis Funcional

Al espacio (normado) de todas estas FSA’s lo denotaremos por Sq(H , K). 4

El siguiente resultado, conocido como el Teor. de Lax-Milgram, dice que como pasa endimension finita donde las sesquilineales estan dadas por una matriz (o sea un operador),las B ∈ Sq(H , K) tambien se representan con un operador de L(H , K).

Proposicion 4.1.2. Sean H y K dos EH’s. La flecha L(H , K) 3 T 7→ BT ∈ Sq(H , K)dada por la formula

BT (x , y) = 〈T x , y〉K para todo par (x , y) ∈ H ×K , (4.2)

define un isomorfismo isometrico entre esos Banach’s. Es decir que toda sesquilineal acotadaen H×K proviene de un T ∈ L(H , K) (unico y de la misma norma) vıa el PI.

Demostracion. La linealidad (de T 7→ BT ) sale facil. Para ver que es isometrica (en particularque es mono y que las BT son FSA’s) basta recordar que para todo T ∈ L(H , K)

‖T‖ = supx∈BH

‖T x‖K(4.1)= sup

x∈BHsupy∈BK

|〈T x , y〉| def= ‖BT‖ .

Para mostrar que es epi, fijemos una B ∈ Sq(H , K). Para cada x ∈ H tenemos la funcional

φx ∈ K∗ dada por φx(y) = B(x , y) para y ∈ K ,

que tiene norma no mayor que ‖B‖ ‖x‖. Observar que cada funcional φx esputa bien losescalares que multiplican al y porque se los conjuga dos veces. Por el Teor. de Riesz 3.3.1debe existir un (unico) vector que habilmente llamaremos

T x ∈ K tal que ‖T x‖ = ‖φx‖ y φx(y) = 〈y , T x〉 para todo y ∈ K .

Luego llegamos a la igualdad que necesitamos:

B(x , y) = φx(y) = 〈y , T x〉 = 〈T x , y〉 para todo par (x , y) ∈ H ×K . (4.3)

La flecha x 7→ T x es claramente lineal, porque al multiplicar al x por un λ ∈ K, al sacarlose lo conjuga dos veces: una al hacer φλx y la otra la del Teor. de Riesz. Otra forma de verloes que para todo y ∈ K, la linealidad de B en x, la unicidad del Tx, junto con la igualdad(4.3) obliga a que T sea lineal en x. Ademas vimos que ‖T x‖ = ‖φx‖ ≤ ‖B‖ ‖x‖, por loque T ∈ L(H , K) y B = BT . Final de la porfıa.

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Page 115: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 4.1.3. Sean H y K dos EH’s. Para todo T ∈ L(H , K) existe un unico operadoradjunto T ∗ ∈ L(K , H) tal que

〈T x , y〉K = 〈x , T ∗ y〉H para todo par (x , y) ∈ H ×K . (4.4)

Demostracion. Dado T ∈ L(H , K), tomemos la B ∈ Sq(K , H) dada por

B(y , x) = 〈y , T x〉K para todo par (y , x) ∈ K ×H .

El testeo de que efectivamente B ∈ Sq(K , H) con ‖B‖ ≤ ‖T‖ es directo. LlamemosT ∗ ∈ L(K , H) el operador asociado a B que da la Prop. 4.1.2. Luego se tiene que

〈y , T x〉K = B(y , x)(4.2)= 〈T ∗ y , x〉H

conjugar=⇒ 〈T x , y〉K = 〈x , T ∗ y〉H

para todo par (x , y) ∈ H ×K. La unicidad es clara.

Ademas, se cumplen las siguientes propiedades:

Proposicion 4.1.4. Dados T ∈ L(H , K) y S ∈ L(K , L) (todos EH’s), se tiene que

1. (ST )∗ = T ∗S∗ y (T ∗)∗ = T .

2. ‖T ∗‖ = ‖T‖ y ‖T ∗ T‖ = ‖T‖2.

3. La flecha T 7→ T ∗ es antilineal y, por lo de arriba, isometrica sobre e involutiva.

4. En particular, Tn −−−→n→∞

T =⇒ T ∗n −−−→n→∞

T ∗.

Proof. Fijados T ∈ L(H , K) y S ∈ L(K , L), tenemos esta cuenta:

〈ST x , z〉L = 〈T x , S∗ z〉K = 〈x , T ∗S∗ z〉H para todo par (x , z) ∈ H × L .

Por la unicidad del adjunto, queda que (ST )∗ = T ∗S∗. Por otro lado, por la Ec. (4.4) saleque para todo par (x , y) ∈ H ×K se tiene que

〈T ∗∗ x , y〉K = 〈y , T ∗∗ x〉K = 〈T ∗ y , x〉H = 〈x , T ∗ y〉H = 〈T x , y〉K(4.1)=⇒ T ∗∗ = T .

Para el item 2 hagamos la siguiente cuenta: Para cualquier x ∈ BH vale que

‖T x‖2 = 〈T x , T x〉 = |〈x , T ∗ T x〉| ≤ ‖T ∗ T‖ ‖x‖2 ≤ ‖T ∗ T‖ .

Deducimos que ‖T‖2 ≤ ‖T ∗ T‖ ≤ ‖T ∗‖ ‖T‖ (la ultima vale siempre con un producto). Estadesigualdad implica las dos del item 2. Primero que ‖T‖ ≤ ‖T ∗‖ (para todo T ∈ L(H) ),por lo que tambien ‖T ∗‖ ≤ ‖T ∗∗‖ = ‖T‖. Mirando arriba llegamos a que ‖T‖2 = ‖T ∗ T‖.La antilinealidad es trivial y se deja como ejercicio para el lector obsesivo.

Proposicion 4.1.5. Sean H y K dos EH’s. Dado un T ∈ L(H , K) se tiene que

ker T ∗ = R(T )⊥ v K y R(T ∗) = (kerT )⊥ v H . (4.5)

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Page 116: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Veamos primer la formula para el nucleo. Dado un y ∈ K, se tiene que

y ∈ R(T )⊥ ⇐⇒ 〈T x , y〉K = 0 para todo x ∈ H

⇐⇒ 〈x , T ∗ y〉H = 0 para todo x ∈ H

⇐⇒ T ∗ y = 0 .

Luego R(T )⊥ = ker T ∗. Aplicando esta igualdad a T ∗ ∈ L(K , H), nos queda que

R(T ∗)⊥ = kerT ∗∗ = kerT =⇒ R(T ∗)3.2.7=

(R(T ∗)⊥

)⊥= (kerT )⊥ .

El caso que mas se aplica es aquel en que K = H. En tal caso el adjunto T ∗ vive en el mismoL(H) en el que esta su T . Observar que dados dos vectores x , y ∈ H, tambien vale que

〈x , T y〉 = 〈T y , x〉 = 〈y , T ∗ x〉 = 〈T ∗ x , y〉 .

Ası que, al cambiar T por T ∗, se lo puede pasar libremente hacia cualquiera de los dos ladosdel PI. Usaremos esa herramienta hasta el cansancio en todo el texto. Otra cosa que se usarasin mas aclaraciones es que I∗ = I. Si uno mira (4.4) no lo duda ni un segundo.

En la Prop. 2.6.12 vimos el siguiente resultado para los viejos adjuntos que operaban enlos duales. Lo reprobamos ahora con las tecnicas Hilbertianas para este contexto. Antesadelantemos una notacion: Llamaremos A(H)

def= A ∈ L(H) : A∗ = A (los autoadjuntos).

Corolario 4.1.6. Sean H un EH y T ∈ L(H). Las siguientes condiciones son equivalentes:

1. Nuestro T ∈ Gl (H).

2. Su adjunto T ∗ ∈ Gl (H).

3. Tanto T como T ∗ son AI (acotados inferiormente).

4. Ambos dos T y T ∗ son monos y tienen sus rangos cerrados.

Si todo esto pasa, vale que (T ∗)−1 = (T−1)∗. O sea que invertir y adjuntar conmutan. Estodice, en particular que si T ∈ A(H) ∩ Gl (H) =⇒ T−1 ∈ A(H).

Demostracion. Si T ∈ Gl (H) entonces T−1 T = I4.1.3=⇒ T ∗ (T−1)∗ = I∗ = I. Analogamente

se ve que T T−1 = I =⇒ (T−1)∗ T ∗ = I. O sea que (T−1)∗ es el inverso de T ∗. Si aplicamosesto a T ∗ y asumimos que T ∗ ∈ Gl (H), como T ∗∗ = T ya tenemos que 1 ⇐⇒ 2.

Ya hemos visto que si T ∈ Gl (H) =⇒ T es AI. La cota inferior era ‖T−1‖−1. En el mismolugar, la Ec. (2.27), vimos que AI ⇐⇒ mono y rango cerrado (se usa que H es completo).Por lo tanto el tandem de 1 y 2 implica el de 3 ⇐⇒ 4.

Si ahora asumimos 4, tenemos que kerT ∗ = 0 y ademas que R(T ∗) = (kerT )⊥ = H,porque tambien T era mono. Llegamos a que R(T ∗) es denso y cerrado. En resumen, yasabemos que T ∗ es mono + epi, o sea que T ∗ ∈ Gl (H).

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Page 117: Un Curso de An alisis Funcional

Ejemplos 4.1.7.

1. Sea H = Cn con su PI tradicional. Fijemos B = v1 , . . . , vn una BON de Cn. Acada T ∈ L(Cn) se le asigna vıa B una matriz A = [T ]B ∈Mn(C) dada por

Aij = 〈Tvj , vi〉 para cada par i , j ∈ In .

Esto hace que las coordenadas de T x sean el producto de matrices [T ]B [x]B , donde[x]B es el vector columna de entradas 〈x , vj〉, para j ∈ In . Observar que la columnaj-esima de A tiene a los coeficientes de Fourier de T vj . Como uds. seguro ya saben,la matriz B = [T ∗]B se calcula usando la de T : Basta hacer

Bij = 〈T ∗vj , vi〉 = 〈vj , T vi〉 = Aji para i , j ∈ In =⇒ B = At .

O sea que al fijar una BON de Cn, el proceso de adjuntar un operador de L(Cn) consisteen transponer y conjugar su matriz.

En presencia de una BON “larga” de un Hilbert H cualquiera, se puede hacer la matriz(infinita) igual que arriba, y opera bien en las columnas largas de coeficientes de losx ∈ H. Tambien sale que adjuntar es transponer y conjugar. Pero no es tan util comoen el caso finito, porque es difıcil saber cuando una de esas supermatrices proviene ono de un operador acotado. Mas adelante veremos algunos criterios al respecto. Porejemplo el llamado “test de Schur” del Ejer. 4.8.24.

2. Sea ahora H = `2 y S, T ∈ L(`2) los shifs del Ejem. 1.8.1. Una cuenta directa muestraque T = S∗. De hecho, de sus definiciones se desprende que

〈Sx , y〉 = 〈x , T y〉 =∑n∈N

xn yn+1 para los x = (xn)n∈N , y = (yn)n∈N ∈ `2 .

Si miramos ahora los bilaterales U, V ∈ L(`2(Z) ) definidos en la Obs. 3.7.3, es igual defacil ver que V = U∗. La suma es la misma de arriba, pero con n ∈ Z.

3. Sea ahora f ∈ L∞ (para X,Σ , µ fijos) y Mf ∈ L(L2) el operador de multiplicacionMf g = f g para g ∈ L2, definido en el Ejem. 1.8.2. Como los Mf son los analogosa las matrices diagonales, era de esperar que Mf

∗ = Mf . La verificacion es directa

mirando las integrales, ya que (fg)h = g( f h ).

4. En los operadores nucleares del Ejem. 1.8.3, si k(s, t) ∈ L2(X × X) y tomamos elnuclear Tk , entonces Tk

∗ = Tk∗ , donde k∗(s, t) = k(t, s) para s, t ∈ X. La pruebano es mas que aplicar un Fubini adecuado a funciones de L1. Observar la analogıa deestas formulas con la idea de transponer y conjugar matrices.

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Page 118: Un Curso de An alisis Funcional

4.2 Clases de operadores.

Usando que dado un T ∈ L(H), su T ∗ tambien vive en el algebra L(H), podemos hacerlosinteractuar. Eso enriquece notablemente la teorıa de operadores en EH’s por sobre la de EB’s.A los distintos comportamientos interactivos de T y T ∗ se les pondra distintos nombres, todosellos ya conocidos de las matrices.

Definicion 4.2.1. Sean H un EH y T ∈ L(H). Diremos que T es:

1. Normal si TT ∗ = T ∗T , o sea si T y T ∗ conmutan.

2. Autoadjunto o Hermitiano si T = T ∗. Denotaremos por

A(H) = T ∈ L(H) : T = T ∗ ,

que es un R-subespacio cerrado de L(H).

3. Positivo (se escribe T ≥ 0) si T ∈ A(H) y 〈Tx , x〉 ≥ 0 para todo x ∈ H. Denotaremos

L(H)+ = T ∈ L(H) : T ≥ 0 ,

que es un cono convexo cerrado dentro de A(H).

4. Su interior es el conjunto Gl (H)+ de los estrictamente positivos (va como T > 0),que son aquellos T ∈ L(H)+ tales que 〈Tx , x〉 ≥ c‖x‖2 para cierto c > 0.

5. Isometrico si T ∗T = I. Ya veremos que la notacion es consistente.

6. Isometrıa parcial si (T ∗T )2 = T ∗T . Eso significa que T ∗T ∈ P(H).

7. Unitario si T ∈ Gl (H) y T−1 = T ∗. Denotaremos por

U(H) = T ∈ L(H) : T es unitario ⊆ Gl (H) ,

que es un subgrupo de Gl (H). Es cerrado por composiciones porque tanto adjuntarcomo invertir dan vuelta el producto. 4

A continuacion viene una serie de caracterizaciones alternativas elementales de las clasesrecien definidas de operadores. La herramienta clave para hacerlo es lo que viene ahora.

Observacion 4.2.2. Hay una consecuencia trivialonga de la Prop. 4.1.2, que sin embargoes una de las cosas que mas se usa en la practica: Dados S , T ∈ L(H , K) vale que

〈S x , y〉 = 〈T x , y〉 para todo par (x , y) ∈ H ×K =⇒ S = T . (4.6)

No es otra cosa que la inyectividad de la flecha del Prop. 4.1.2. En particular dice que sitodos los 〈T x , y〉 = 0 entonces T = 0. Si K = C se puede mejorar esta condicion.

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Page 119: Un Curso de An alisis Funcional

Para hacerlo, hace falta generalizar la polarizacion vista en (3.2): Dados x , y ∈ H, vale que

4B(x , y) =3∑

k=0

ik B(x+ ik y , x+ ik y) para toda B ∈ Sq(H) . (4.7)

Es importante aclarar que no se asume que B sea Hermitiana como en (3.2), pero sı queK = C. El tema es que al hacer las 4 cuentas, los terminos ik B(x , ik y) = B(x , y), porque elik sale conjugado, mientras que los ik B(ik y , x) = (−1)k B(y , x), y por eso estos se cancelan.La Ec. (4.7) ya se planteo en el Ejer. 3.8.9. Al lector que no le convenza lo que pusimos, ledecimos: hagalo (son 4 terminos a distribuir, 16 en total nomas).

En cambio, la polarizacion real vista en (3.3) sı usa la simetrıa y no hay tu tıa: La matriz[0 1−1 0

]∈ L(R2) nos muestra que la Ec. (4.8) que andamos buscando (y que se deduce de

(4.7) ) falla cuando K = R. ¿Porque no falla si a esa matriz la pensamos en L(C2)? 4

Proposicion 4.2.3. Sea H un EH. Se asume que K = C. Dados T , S ∈ L(H) se tiene que

〈S x , x〉 = 〈T x , x〉 para todo x ∈ H =⇒ S = T . (4.8)

Demostracion. Poniendo B(x , y) = 〈 (T − S)x , y 〉 para todo par x , y ∈ H (que vive enSq(H) ), vemos que usando la Ec. (4.7) sale que (4.8) =⇒ (4.6) =⇒ S = T .

4.2.4. La Ec. (4.8) permite dar caracterizaciones mucho mas amigables de las clases definidasen 4.2.1. Sean H un EH sobre C y T ∈ L(H).

1. Empecemos con los normales:

T es normal ⇐⇒ ‖T x‖ = ‖T ∗ x‖ para todo x ∈ H . (4.9)

En efecto, ambas implicaciones salen usando (4.8) y observando la siguiente igualdad:

‖T x‖2 − ‖T ∗ x‖2 = 〈T x , T x〉 − 〈T ∗ x , T ∗x〉 = 〈 (T ∗T − TT ∗)x , x〉

para todo x ∈ H. Observar que la Ec. (4.9) dice en particular que

T es normal =⇒ kerT = kerT ∗(4.5)=⇒ kerT = R(T )⊥ . (4.10)

2. Con respecto a los autoadjuntos tenemos otra buena:

T ∈ A(H) ⇐⇒ 〈T x , x〉 ∈ R para todo x ∈ H . (4.11)

Esta sale porque 〈 (T−T ∗)x , x〉 = 〈T x , x〉−〈T x , x〉 para todo x ∈ H. En particular

T ∈ L(H)+ ⇐⇒ 〈T x , x〉 ≥ 0 para todo x ∈ H , (4.12)

porque lo de la derecha ya sabemos que asegura que T ∈ A(H). Una formula semejantevale tambien para chequear si T > 0. Usando esto salen facil las afirmaciones de arriba

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Page 120: Un Curso de An alisis Funcional

de que L(H)+ es un cono convexo y cerrado dentro de de A(H), y que Gl (H)+ esexactamente el interior de L(H)+. Hay una forma usual de exhibir positivos:

Si B ∈ L(H) =⇒ B∗B ∈ L(H)+ . (4.13)

La prueba surge de que 〈B∗B x , x〉 = 〈B x , B x〉 = ‖B x‖2 ≥ 0 para todo x ∈ H. Valeque todo positivo es como los de (4.13), pero todavıa nos falta data para probarlo.

3. Veamos ahora que las isometrıas U ∈ L(H) son lo que son:

U es isometrıa (U∗U = I) ⇐⇒ ‖U x‖ = ‖x‖ para todo x ∈ H . (4.14)

Como antes, esto se deduce de (4.8) y de que cada ‖U x‖2−‖x‖2 = 〈 (U∗U − I)x , x〉.Otra caracterizacion, si bien es bastante obvia, es sumamente util en las aplicaciones:

U es isometrıa ⇐⇒ 〈U x , U y〉 = 〈x , y〉 para todo par x , y ∈ H , (4.15)

ya que es decir de dos maneras que U∗U = I.

4. Vamos ahora hacia los unitarios:

U ∈ U(H) (i.e. U∗ = U−1) ⇐⇒ U es una isometrıa sobre . (4.16)

En realidad, es una consecuencia de (4.14), porque al asumir que U ∈ Gl (H), (porquequeda mono + epi), un inverso a izquierda tiene que ser EL inverso de U . Observarque los U ∈ U(H) son normales.

5. Falta decir algunas cosas sobre las isometrıas parciales, pero hace falta avanzar unpoco mas para poder hacerlo (y usarlo), ası que esperen un poco.

No olvidemos remarcar que casi todas las implicaciones ⇐ de esta lista fallan si K = R,aunque las ⇒ valen en general. 4

Recordemos que, si H es un EH, llamabamos P(H) = E ∈ L(H) : E2 = E. Ahoracaracterizaremos una subclase especial de P(H).

Proposicion 4.2.5. Sean H un EH y P ∈ P(H). Llamemos S = R(P ) v H. Ahorapodemos agregar nuevas condiciones a la Ec. (3.10): Son equivalentes

1. P = PS , es decir que kerP = S⊥.

2. ‖P‖ = 1.

3. P ∈ L(H)+.

4. P ∈ A(H), o sea que P ∗ = P .

5. P es normal.

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Page 121: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Vimos en la Ec. (3.10) que 1 ⇐⇒ 2. Si asumimos ahora que P = PS y medan cualquier x = y + z ∈ S ⊕ S⊥ = H, entonces

〈P x , x〉 = 〈y , y + z〉 = 〈y , y〉 ≥ 0(4.12)=⇒ P ∈ L(H)+ .

Hemos visto que L(H)+ ⊆ A(H) ⊆ los normales. Pero si P fuera normal, entonces laEc. (4.10) ya nos da que kerP = kerP ∗ = R(P )⊥ = S⊥. Y quedo todo enrrollado.

4.2.6. Es usual restrigir la palabra “proyector” para los de la Prop. 4.2.5. Tambien se losbate proyectores ortogonales o autoadjuntos. Hay una formulita abreviada para describirlos:

Un P ∈ L(H) es un tal proyector ⇐⇒ P = P ∗P

(eso incluye la info de que P = P ∗ y por ello P 2 = P ) En adelante denotaremos por

P(H) = P ∈ L(H) : P = P ∗P = P ∈ P(H) : P = P ∗ (4.17)

al espacio de todos los proyctores (autoadjuntos) de L(H). Observar que P(H) ⊆ BH yque el conjunto P(H) esta en correspondencia biunıvoca con la “Grasmanniana” de H, queconsta de todos los S v H. Los E ∈ P(H) que solo cumplen que E2 = E se quedan conotros nombres. A veces les diremos proyectores oblicuos. Otras idempotentes a secas. 4

4.2.7 (Partes real e imaginaria). Sean H un EH y T ∈ L(H). Denotaremos por

Re T =T + T ∗

2∈ A(H) e Im T =

T − T ∗

2 i∈ A(H) . (4.18)

Es facil ver que ellos son los unicos A,B ∈ A(H) tales que T = A+ i B.

Se suele decir que un C ∈ L(H) es antihermitiano si C∗ = −C. Es facil ver que elconjunto de tales operadores coincide con iA(H), o sea que todo C antihermitiano cumpleque C = i B para algun B ∈ A(H). Lo que decıamos arriba se expresa como que

L(H) = A(H) ⊕ iA(H) , (4.19)

y que T 7→ Re T y T 7→ i Im T son las dos proyecciones (R-lineales) asociadas. Observarque ambas son contractivas, o sea que ‖Re T‖ ≤ ‖T‖ y lo mismo con las partes Im’s. 4

Ejercicio 4.2.8. Sea T ∈ L(H). Probar que

T es normal ⇐⇒ A = Re T conmuta con B = Im T , (4.20)

y que en tal caso T ∗T = TT ∗ = A2 +B2. Suena conocido, no? 4

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Page 122: Un Curso de An alisis Funcional

4.3 Positivos.

4.3.1. Venıamos diciendo que L(H)+ es un cono cerrado dentro de A(H). Aclaremos yusemos aquello. El conjunto L(H)+ cumple, dentro del R-EV ambiente A(H), que

(a) Es cerrado (con la norma).

(b) Es cerrado por sumas y por multiplicacion por escalares positivos.

(c) Es convexo, i.e., A,B ∈ L(H)+ y λ ∈ [0, 1] =⇒ λA+ (1− λ)B ∈ L(H)+.

(d) Para todo A ∈ A(H) se tiene que A+ ‖A‖ I ∈ L(H)+ y que

A+ µ I ∈ Gl (H)+ para todo µ > ‖A‖ .

Las tres primeras porpiedades se deducen inmediatamente de la Ec. (4.12). La cuartatambien, si uno se aviva de usar que para todo A ∈ A(H) y todo x ∈ H vale que

|〈Ax , x〉| ≤ ‖Ax‖ ‖x‖ ≤ ‖A‖ ‖x‖2 = ‖A‖ 〈x , x〉 =⇒⟨

(A+ ‖A‖ I)x , x⟩≥ 0 .

Con todas esas propiedades es evidente que podemos definir el siguiente orden en A(H):

Dados A,B ∈ A(H) decimos que A ≤ B si B − A ∈ L(H)+ . (4.21)

Esto es un orden (es antisimetrico, reflexivo y transitivo). Pero este orden no es total(pensar en matrices 2×2) y ni siquiera es un reticulado (no siempre hay supremos e ınfimos,ni siquiera de a dos operadores). Observar que, dados A,B ∈ A(H), se tiene que

A ≤ B ⇐⇒ 〈Ax , x〉 ≤ 〈B x , x〉 para todo x ∈ H . (4.22)

Las mejores propiedades de este orden necesitan de la “raız cuadrada” positiva de los oper-adores positivos, que veremos mas adelante. Pero empecemos por lo mas facil: 4

Proposicion 4.3.2. Sea H un EH. Dados A,B ∈ A(H) tales que A ≤ B, se tiene que

1. Para cualquier T ∈ L(H) tambien T ∗AT ≤ T ∗BT .

2. Si ademas pasaba que A ∈ L(H)+, entonces ‖A‖ ≤ ‖B‖.

3. A cualquier A ∈ A(H) se lo ensangucha con multiplos de la identidad:

−‖A‖ I ≤ A ≤ ‖A‖ I . (4.23)

4. A ∈ Gl (H)+ ⇐⇒ A ≥ c I para cierto c > 0.

Demostracion. Antes que nada, obervar que tanto T ∗AT como T ∗BT sigen estando en A(H)(basta estrellarlos y ver). Ahora bien, dado un x ∈ H podemos hacer lo siguiente:

〈T ∗AT x , x〉 = 〈AT x , T x〉(4.22)

≤ 〈B T x , T x〉 = 〈T ∗BT x , x〉 (4.22)=⇒ T ∗AT ≤ T ∗BT .

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Page 123: Un Curso de An alisis Funcional

Si A ∈ L(H)+, entonces la sesquilineal H2 3 (x, y) 7→ 〈x , y〉Adef= 〈Ax , y〉 es un semi PI.

Esto se deduce de la Ec. (4.12) y de que L(H)+ ⊆ A(H). Luego, si x, y ∈ BH , se tiene que

|〈Ax , y〉|2 = |〈x , y〉A|2C−S≤ 〈Ax , x〉 〈Ay , y〉

06A6B≤ 〈B x , x〉 〈B y , y〉

C−S≤ ‖B‖2 .

Aplicando ahora la Ec. (4.1), podemos ver que

‖A‖2 = supx , y ∈BH

|〈Ax , y〉|2 ≤ ‖B‖2 .

Ası llegamos a que ‖A‖ ≤ ‖B‖. Finalmente, observar que∣∣ 〈Ax , x〉 ∣∣ ≤ ‖A‖ ‖x‖2 =⟨‖A‖ I x , x

⟩para todo x ∈ H .

Eso claramente implica las desigualdades de (4.23). Una cuenta similar muestra 4.

Ejercicio 4.3.3. Un T ∈ L(H) se llama “contraccion” si ‖T‖ ≤ 1, porque esto equivale aque ‖T x‖ ≤ ‖x‖ para todo x ∈ H. Probar el siguiente criterio de contractividad:

‖T‖ ≤ 1 ⇐⇒ ‖T ∗T‖ ≤ 1 ⇐⇒ T ∗T ≤ I ⇐⇒ TT ∗ ≤ I . 4

4.4 La raız cuadrada

El Teo. 4.4.4 de esta seccion es un adelanto del calculo funcional continuo para operadoresautoajuntos. Lo queremos dar antes, para poder aplicarlo a muchas propiedades mas basicasde L(H)+, porque el desarrollo de aquel calculo requiere mucho mas andamiaje teorico. Paraprobarlo de la nada, no nos queda otra que hacer un monton de cuentas. A apechugar.

Ejercicio 4.4.1 (Criterio de Dini). Sea f = (fn)n∈N una sucesion en C[0, 1] que cumple:

1. Existe f ∈ C[0, 1] tal que fn(t) −−−→n→∞

f(t) para todo t ∈ [0, 1].

2. La sucesion f es creciente: fn(t) ≤ fn+1(t) para todo n ∈ N y todo t ∈ [0, 1].

Con esas hipotesis probar que la convergencia fn −−−→n→∞

f es uniforme en todo [0, 1]. 4

Lema 4.4.2. Sea f ∈ C[0, 1] dada por f(t) = 1− (1− t)1/2 para t ∈ [0, 1]. Afirmamos queexiste una sucesion (qn)n∈N de polinomios tales que

1. Todos tienen coeficientes reales y no negativos.

2. Tambien las restas qm − qn para n < m tienen coeficientes no negativos.

3. qn(t) ∈ [0, 1] para todo t ∈ [0, 1] y todo n ∈ N.

4. ‖f − qn‖∞ −−−→n→∞

0 (convergencia uniforme en el [0, 1]).

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Page 124: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. La sucesion se define inductivamente. Se empieza por q0 ≡ 0, q1(t) = t2

, y

qn+1(t) =1

2

(t+ qn(t)2

)para t ∈ [0, 1] y n ∈ N . (4.24)

Inductivamente vemos que los coeficientes de los qn son no negativos y que en todos losn ∈ N y todos los t ∈ [0, 1] vale que tambien qn(t) ∈ [0, 1]. Observar que

2(qn+1 − qn) = q2n − q2

n−1 = (qn − qn−1) (qn + qn−1) para todo n ∈ N .

Luego vemos (inductivamente) que todas las diferencias qn+1−qn tambien tienen coeficientesno negativos (sumando, eso da el item 2). En particular, en cada t ∈ [0, 1], se tiene que lasucesion (qn(t) )n∈N es creciente y acotada por 1, por lo que qn(t) −−−→

n→∞q(t) ∈ [0, 1].

Pero por (4.24), los lımites cumplen la ecuacion 2q(t) = t+ q(t)2. Luego

1− t = q(t)2 − 2q(t) + 1 =(

1− q(t))2

=⇒ q(t) = 1− (1− t)1/2 = f(t)

para todo t ∈ [0, 1]. (la otra raız q(t) − 1 es negativa). O sea que tenemos convergenciapuntual. Pero al estar f y todas las qn en C[0, 1] y ser estas crecientes, el criterio de Dinivisto en el Ejer. 4.4.1 nos asegura que la convergencia qn −−−→

n→∞f es uniforme.

Para construir la raız positiva de un A ∈ L(H)+ evaluaremos polinomios de coeficientespositivos en A. Para que todo camine nos falta esto:

Lema 4.4.3. Sean H un EH y A ∈ L(H)+. Luego An ∈ L(H)+ para todo n ∈ N.

Demostracion. Se hace por induccion. El caso n = 1 es joda. Para n = 2, basta observarque A2 = A∗A ∈ L(H)+ por la Ec. (4.13). Si ahora tomamos n > 2, la HI dice que 0 ≤ An−2.Conjugando con A llegamos a que 0 ≤ AAn−2A = An por la Prop. 4.3.2.

Teorema 4.4.4. Sean H un EH y A ∈ L(H)+. Luego existe un unico B ∈ L(H)+ tal queB2 = A. De ahora en mas la denotaremos B = A1/2. Ademas, se tiene que:

Si C ∈ L(H) cumple que AC = CA =⇒ tambien A1/2C = CA1/2 . (4.25)

Demostracion. Asumamos en principio que A ≤ I. Si tomamos S = I − A vemos quetambien 0 ≤ S ≤ I. Por la Prop. 4.3.2, esto implica que ‖S‖ ≤ ‖I‖ = 1. Tomemos los polisqn del Lema 4.4.2 y definamos Sn = qn(S) para cada n ∈ N. Por las propiedades de 4.3.1, elLema 4.4.3 y los coeficientes positivos de los qn , sale con fritas que todos los Sn ∈ L(H)+.

Recordemos que los qn convergen uniformemente en el [0, 1]. Por ello, dado un ε > 0 existen0 ∈ N tal que cualquier par n,m ≥ n0 con n < m cumple que

0 ≤ qm(t)− qn(t) =M∑k=0

αk(n , m) tk < ε para todo t ∈ [0, 1] , (4.26)

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Page 125: Un Curso de An alisis Funcional

donde los αk(n , m) son ciertos coeficientes (los que den la cuenta) todos no negativos (porel item 2 del Lema 4.4.2) que terminan en algun M ∈ N. Entonces vemos que

∥∥Sm − Sn∥∥ =∥∥qm(S)− qn(S)

∥∥ =∥∥∥ M∑k=0

αk(n , m)Sk∥∥∥ ≤ M∑

k=0

αk(n , m) ‖S‖k < ε .

Luego Sn = qn(S) −−−→n→∞

R ∈ L(H)+. Haciendo una cuenta como la de recien sale que

‖Sn‖ = ‖qn(S)‖ ≤ qn( ‖S‖ ) ≤ 1 para todo n ∈ N =⇒ ‖R‖ ≤ 1(4.23)=⇒ 0 ≤ R ≤ I .

Nuestro candidato a raız de A es I −R ∈ L(H)+. Como qn(t)2 (4.24)= 2 qn+1(t)− t, entonces

(I −R)2 = lımn→∞

(I − Sn

)2= lım

n→∞

(I − 2 qn(S) + qn(S)2

)(4.24)= lım

n→∞

(I − 2 qn(S) + 2 qn+1(S)− S

)= I − S + 2 lım

n→∞

(Sn+1 − Sn

)= I − S = A .

Luego podemos tomar A1/2 = I−R ∈ L(H)+ y tenemos al menos una raız cuadrada positivapara A. Observar que, en tanto lımite de polinomios evaluados en A, nuestro A1/2 cumplela condicion (4.25) sin problemas (en la Obs. 4.4.5 se ve bien de que polinomios se trata).

Tomemos ahora otra B ∈ L(H)+ tal que B2 = A. Por (4.25), esta B (como conmuta con sucuadrado, que es A) conmuta con A1/2. Entonces hagamos esta cuenta:

(A1/2 −B)(A1/2 +B)x = (A−B2)x = 0 para todo x ∈ H .

Eso dice que (A1/2 − B) y = 0 para todo y ∈ S def= R(A1/2 +B). Ya sabemos que en el

subespacio S, las dos raıces A1/2 y B coinciden. Veamos que pasa en S⊥ = ker(A1/2 + B).El tema es que allı ambas se anulan. Mostremoslo para B:

0 ≤ 〈B z , z〉 ≤ 〈(A1/2 +B) z , z〉 = 0 para todo z ∈ S⊥ .

Como ya hemos probado que algun B1/2 existe (no olvidar que B ∈ L(H)+), vemos que

‖B1/2z‖2 = 〈B1/2 z , B1/2 z〉 = 〈B z , z〉 = 0 =⇒ B1/2z = 0 para esos z .

Por lo tanto B z = B1/2(B1/2 z) = 0 para z ∈ S⊥. La misma cuenta se puede hacer para verque A1/2

∣∣S⊥ ≡ 0. Despues de todo este laburo podemos afirmar (usando que S ⊕ S⊥ = H)

que B = A1/2 por lo que la raız cuadrada positiva de A es unica.

El caso general se pasa al anterior, porque todo A ∈ L(H)+ \ 0 cumple que

A(4.23)

≤ ‖A‖ I =⇒ C =A

‖A‖≤ I .

Luego basta tomar A1/2 = ‖A‖1/2C1/2. La unicidad tambien sale achicando.

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Page 126: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 4.4.5. Mantengamos las notaciones de los resultados anteriores sobre la raızcuadrada. Si tenemos un A ∈ L(H)+ tal que 0 ≤ A ≤ I, los polinomios que convergen haciasu raız A1/2 son, rastreando las cuentas del Teo. 4.4.4, los siguientes:

pn(t) = 1− qn(1− t) ‖ · ‖∞−−−→n→∞

t1/2 uniformemente en [0, 1] .

En efecto, la convergencia sale de que los qn del Lema 4.4.2 convergen a 1 − (1 − t)1/2, yademas vimos en el Teo. 4.4.4 que A1/2 = I −R = lım

n→∞

[I − qn(I − A)

]= lım

n→∞pn(A).

Lo importante del asunto es que los mismos polinomios pn cumplen que

pn(A) −−−→n→∞

A1/2 para todo A ∈ L(H)+ tal que 0 ≤ A ≤ I . (4.27)

Repetimos: los polis no dependen de A. La misma sucesion produce la raız de cualquierpositivo menor que I. Otra cuestion importante es que pn(0) −−−→

n→∞01/2 = 0. Luego podemos

cambiar a esos pn por Pn = pn − pn(0) y siguen produciendo las raıces. Pero ahora todostienen termino constante nulo. Estos hechos se usaran repetidamente en lo que sigue. 4

Corolario 4.4.6. Sea H un EH y sea A ∈ L(H). Luego vale que

1. Nuestro A ∈ L(H)+ ⇐⇒ existe un B ∈ L(H) tal que B∗B = A.

2. Si A ∈ L(H)+ y x ∈ H, entonces 〈Ax , x〉 = 0 ⇐⇒ Ax = 0 ⇐⇒ A1/2 x = 0.

Demostracion. En la Ec. (4.13) vimos que cualquier B∗B ∈ L(H)+. En cambio, si asumimosque A ∈ L(H)+, basta tomar B = A1/2. Las implicaciones ⇐ del item 2 son triviales. Pero

0 = 〈Ax , x〉 = 〈(A1/2)2 x , x〉 = 〈A1/2 x , A1/2 x〉 = ‖A1/2 x‖2 =⇒ A1/2 x = 0 .

Corolario 4.4.7. Sea H un EH y sean A,C ∈ A(H) tales que AC = CA. Entonces:

1. El producto AC ∈ A(H).

2. Si tanto A como C estaban en L(H)+, entonces tambien AC ∈ L(H)+.

Demostracion. En principio (AC)∗ = C∗A∗ = CA = AC ∈ A(H). Si son positivos, elTeo. 4.4.4 dice que A1/2C = CA1/2. Luego, por la Prop. 4.3.2, tenemos que

0 ≤ C =⇒ 0 = A1/2 0A1/2 ≤ A1/2CA1/2 (4.25)= A1/2A1/2C = AC .

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Page 127: Un Curso de An alisis Funcional

Ahora vamos a justificar la notacion de Gl (H)+ para los estrictamente positivos. Antespodemos refrasear su definicion: Un A ∈ Gl (H)+ ⇐⇒ A ≥ c I para cierto c > 0.

Proposicion 4.4.8. Sea H un EH. Luego se verifican los siguientes hechos:

1. Los estrictamente positivos son los positivos inversibles. Es decir que

Gl (H)+ = L(H)+ ∩ Gl (H) . (4.28)

Ademas, dado cualquier A ∈ Gl (H)+ tenemos que

2. Su inverso A−1 ∈ Gl (H)+.

3. La raız A1/2 ∈ Gl (H)+ y su (A1/2)−1 = (A−1)1/2 def= A−1/2.

4. Si me dan un B ≥ A, entonces B ∈ Gl (H)+ y B−1 ≤ A−1.

Demostracion. Veamos primero que todo A ∈ Gl (H)+ tiene que ser AI. En efecto, si no lofuera y existiera una sucesion (xn)n∈N de vectores unitarios tales que

Axn −−−→n→∞

0C−S=⇒ 〈Axn , xn〉 −−−→

n→∞0 =⇒ A /∈ Gl (H)+ .

Es obvio que Gl (H)+ ⊆ L(H)+ ⊆ A(H). Usando ahora la Prop. 4.1.6 deducimos queGl (H)+ ⊆ L(H)+ ∩ Gl (H) (porque A “y A∗ ” son AI). Sea A ∈ L(H)+ ∩ Gl (H). Luego

H = R(A) ⊆ R(A1/2) y 0 = kerA ⊇ kerA1/2 =⇒ A1/2 ∈ L(H)+ ∩ Gl (H) .

En particular existe una b > 0 tal que b‖x‖ ≤ ‖A1/2x‖ para todo x ∈ H (se puede tomar laconstante b = ‖(A1/2)−1‖−1). Luego

〈Ax , x〉 = 〈A1/2 x , A1/2 x〉 = ‖A1/2 x‖2 ≥ b2‖x‖2 = b2〈x , x〉 para todo x ∈ H .

Tomando c = b2 nos queda que A ≥ c I por lo que A ∈ Gl (H)+. Lista la Ec. (4.28). Tambienvimos que A ∈ Gl (H)+ =⇒ A1/2 ∈ Gl (H)+. Llamemos B = (A1/2)−1 ∈ A(H). Entonces

AB2 = (A1/2)2 B2 = I =⇒ A−1 = B2 = B∗B ∈ L(H)+ ∩ Gl (H) = Gl (H)+ , (4.29)

y listo el item 2. Si se lo aplicamos A1/2 ∈ Gl (H)+, nos queda que su inverso B = (A1/2)−1 ∈Gl (H)+. Por otro lado, la igualdad A−1 = B2 que probamos recien significa (usando la

unicidad del Teo. 4.4.4) que (A−1)1/2 = Bdef= (A1/2)−1. Desde ahora sera A−1/2.

Item 4: Agarremos ahora un C ≥ I. Aplicando la Prop. 4.3.2 tenemos que

I = C−1/2 C C−1/2 ≥ C−1/2 I C−1/2 = C−1 .

Si tomamos ahora un B ≥ A ≥ cI, sale igual que Cdef= A−1/2BA−1/2 ≥ I. Luego

I ≥ C−1 = A1/2B−1A1/2 =⇒ A−1 = A−1/2 A−1/2 ≥ A−1/2(A1/2B−1A1/2)A−1/2 = B−1 ,

como se aseveraba.

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Page 128: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 4.4.9. La notacion A > 0 es polemica. Bien podrıa haberse definido la nocionde estrictamente positivo como que 〈Ax , x〉 > 0 para todo x 6= 0. Cabe destacar que estono equivale a que A ∈ Gl (H)+. Al menos cuando dimH =∞. Por ejemplo, podemos tomarel operador diagonal Mx ∈ L(`2) dado por la sucesion x = ( 1

n)n∈N ∈ `∞. Luego

〈Mx y , y〉 =∑n∈N

ynn

yn =∑n∈N

|yn|2

n> 0 para todo y = (yn)n∈N ∈ `2 \ 0 .

Sin embargo Mx /∈ Gl (H) porque Mx en = enn

para todo n ∈ N, por lo que el operador Mx

no puede ser AI y menos inversible. De hecho 〈Mx en , en〉 = 1n−−−→n→∞

0 y no esta acotado

desde abajo por ninguna c > 0. Nosotros elegimos que los re-positivos sean los inversibles,y estos otros seran muy positivos, pero no estrictamente.

Una razon alternativa es que el interior de L(H)+ es solo Gl (H)+, y estos muy positivos igualquedan en el borde de L(H)+. En el ejemplo anterior es claro que Mx − 1

mI −−−→

m→∞Mx , o

sea que a Mx le converge una sucesion desde afuera de L(H)+.

Recordemos que, como siempre, esta disyuntiva desaparece si dimH <∞. Esto es ası porquela cascara de la bola SH = x ∈ H : ‖x‖ = 1 es compacta en ese caso. Luego, si nunca seanulan ahı, los productos 〈Ax , x〉 deben quedar acotados desde abajo. 4

Ejercicio 4.4.10. Sea H un EH. Probar que el orden ≤ de A(H), restringido al conjuntoP(H) de los proyectores, ahı sı produce un reticulado (con sup e ınf de a muchos). Masespecıficamente, dados P,Q ∈ P(H) con R(P ) = S y R(Q) =M, entonces son equivalentes

1. P ≤ Q

2. S ⊆M

3. PQ = QP = P

4. Q− P ∈ P(H) (y proyecta sobre MS def= M∩ (S ∩M)⊥).

Luego el orden de P(H) coincide con el de la inclusion entre los S v H. Y estos subespacioscerrados tienen sup e ınf (aun de familias infinitas) sin dramas.

Sugerimos usar que, vıa Pitagoras, x ∈M ⇐⇒ ‖x‖2 = ‖Qx‖2. 4

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Page 129: Un Curso de An alisis Funcional

4.5 Descomposicion polar.

Recordemos de la Ec. (4.13) que, dado un T ∈ L(H), se tiene que T ∗T ∈ L(H)+. Ademas

ker T ∗ T = ker T para todo T ∈ L(H) , (4.30)

porque 〈T ∗ T x , x〉 = ‖T x‖2 para cada x ∈ H y T ∗T ∈ L(H)+.

Definicion 4.5.1. Sea H un EH. A cada operador T ∈ L(H) le asociaremos un operador

positivo |T | def= (T ∗T )1/2 ∈ L(H)+ llamado modulo de T . 4

Dado T ∈ L(H), la principal semejanza entre T y |T | es que

‖T x‖2 = 〈T x , T x〉 = 〈T ∗T x , x〉 = 〈|T |x , |T |x〉 = ‖ |T |x‖2 para todo x ∈ H . (4.31)

Luego es natural pensar que se los puede relacionar usando algun tipo de isometrıa entresus imagenes. Esa es la idea de la descomposicion polar. Antes de presentarla en sociedadnecesitamos estudiar mejor las isometrıas parciales que seran un ingrediente clave:

4.5.2 (Isometrıas parciales). Sea H un EH. Dado un U ∈ L(H), decıamos que U es isometrıaparcial (I P) si P = U∗U ∈ P(H) (o sea que es un proyector). Llamemos S = R(P ) v H.Veremos que en tal caso U se comporta de la siguiente manera:

U∣∣S : S → U(S) es isometrico , mientras que U

∣∣S⊥ ≡ 0 . (4.32)

En efecto, si recordamos que U∗U = P = PS , entonces vemos que

‖U z‖2 = 〈U z , U z〉 = 〈P z , z〉 para todo z ∈ H .

Si el z ∈ S = R(P ), entonces tenemos que ‖U z‖2 = 〈P z , z〉 = 〈z , z〉 = ‖z‖2. En cambio,si z ∈ S⊥ = kerP , lo de arriba implica que U z = 0. Ahora veremos que la Ec. (4.32)caracteriza a las IP’s: 4

Proposicion 4.5.3. Sean H un EH y U ∈ L(H). Se cumple que

U una I P ⇐⇒ existe un S v H tal que U cumple la Ec. (4.32) respecto de S . (4.33)

En tal caso, si llamamos M = R(U) y S = R(U∗), valen las siguiente propiedades:

1. Tambien U∗ es una I P.

2. Tanto M = (kerU∗)⊥ v H como S = (kerU)⊥ v H (S era nomas el de (4.33) ).

3. UU∗ = PM y U∗U = PS .

4. U = PMU = UPS = PMUPS .

En adelante, para decir que U es una I P, diremos que

U : S →M es una I P “de S en M” , con “dominio” S e “imagen” M .

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Page 130: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Ya vimos la =⇒ de (4.33) en 4.5.2. Veamos la recıproca: Si existe unS v H tal que U cumple (4.32) con respecto a S y S⊥ y denotamos por P = U∗U ∈ L(H)+,es bien facil ver que ‖P‖ = ‖U‖2 ≤ 1, por lo que 0 ≤ P ≤ I. Si z ∈ S, entonces

〈P z , z〉 = ‖U z‖2 = ‖z‖2 = 〈z , z〉 =⇒ 〈(I − P ) z , z〉 = 0 .

Aplicando el Cor. 4.4.6 y el hecho de que I−P ≥ 0, llegamos a que Pz = z para todo z ∈ S.Por otro lado, en S⊥ tanto U como P deben anularse. En resumen, hemos probado que elproducto U∗U = P = PS ∈ P(H), por lo que U : S → U(S) es una I P. Ademas, por (4.32),

kerU = S⊥ y que R(U) = U(S) v H . (4.34)

Otra consecuencia de (4.32) es la siguiente: Como R(I − P ) = S⊥ = kerU ,

U(I − P ) = 0 =⇒ UP = U =⇒ UU∗U = U =⇒ (UU∗)(UU∗) = UU∗ ∈ P(H) ,

por lo que tambien U∗ es una I P. Si ahora llamamos M = R(UU∗), vimos antes que

M⊥ = kerU∗ = R(U)⊥ =⇒ M = R(U) = R(U) = U(S) .

Analogamente sale que U∗(M) = R(U∗) = S. Con esta data, la prueba de 4 es directa.

Teorema 4.5.4. Sea H un EH. Dado T ∈ L(H) existe una unica U ∈ L(H) tal que

T = U |T | y tal que U es una IP , que es unica si le pedimos kerU = kerT .

Ademas nuestras T y (esa unica) U cumplen las siguientes formulas:

1. U∗T = |T |.

2. TT ∗ = U(T ∗T )U∗.

3. El otro modulo |T ∗| = (TT ∗)1/2 cumple que |T ∗| = U |T |U∗.

4. Por lo tanto T = |T ∗|U .

La igualdad T = U |T | es la descomposicion polar (DP) de T , mientras que T = |T ∗|U (quesale con la misma U) es la DP a derecha de T .

Demostracion. Por aquella Ec. (4.31), que decıa

‖T x‖ = ‖ |T |x‖ para todo x ∈ H =⇒ kerT = ker |T | .

Luego si definimos

U0 : R(|T |)→ R(T ) ⊆ H dada por U0(|T |x) = T x para x ∈ H , (4.35)

tenemos que U0 esta bien definida, es lineal e isometrica, otra vez por (4.31). Es claro queU0 se puede extender, manteniendo aquellas propiedades y su nombre, a una isometrıa

U0 : R(|T |)→ R(T ) v H .

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Page 131: Un Curso de An alisis Funcional

Observar que R(|T |) = (ker |T |)⊥ = (kerT )⊥def= S. Luego si extendemos a U0 a una

U : H → H tal que U∣∣S = U0 y U

∣∣S⊥ ≡ 0 ,

nos queda que U = U0 PS ∈ L(H) y por la Ec. (4.33) ya tenemos que U : S → R(T ) es unaI P con kerU = kerT . Ademas, ella cumple que U |T | = U0 |T | = T por la Ec. (4.35). Si lefijamos el dominio S, esta U es la unica I P que cumple T = U |T | porque cualquier otra, atraves de una cuenta tipo (4.35), tiene que coincidir con ella en R(|T |) que es denso allı.

1. Como S = R(|T |) y U∗U = PS (Prop. 4.5.3), es claro que U∗T = U∗U |T | = |T |.

2. AdemasTT ∗ = (U |T |) (U |T |)∗ = U |T |2U∗ = U(T ∗T )U∗ .

3. Observar que U∗U = PS =⇒ T U∗U = T . Luego

(TT ∗)n = U(T ∗T )U∗(TT ∗)n−1 Inducc.= U(T ∗T )nU∗ para todo n ∈ N .

Por ello, vale que

p(TT ∗) = Up(T ∗T )U∗ para todo p ∈ R[x] tal que p(0) = 0 .

Asumamos que T ∗T ≤ I y tambien TT ∗ ≤ I. Tomemos ahora los polinomios Pn ∈ R[x]de la Obs. 4.4.5. Recordar que Pn(0) = 0 para todo n ∈ N. Luego

|T ∗| = (TT ∗)1/2 = lımn→∞

Pn(TT ∗) = lımn→∞

UPn(T ∗T )U∗

= U[

lımn→∞

Pn(T ∗T )]U∗ = U(T ∗T )1/2U∗ = U |T |U∗ .

El caso en que no sean menores que I se arregla con una constante positiva ad hoc.

4. Finalmente, observar que T = TU∗U = (U |T |U∗)U = |T ∗|U .

Notacion 4.5.5. Sea T ∈ L(H). De ahora en adelante diremos que

“T = U |T | es la DP de T ” , o bien que “la DP de T esta dada por T = U |T | ”

cuando asumimos (o afirmamos) que U es la unica I P del Teo. 4.4.4, con dominio (kerT )⊥

(la imagen no hace falta fijarla porque la igualdad T = U |T | dice quien es).

En cambio diremos que “T = V |T | es una DP de T ” si V ∈ L(H) es alguna I P que locumple, pero no aseguramos que es la I P posta del Teorema. 4

Observacion 4.5.6. Sea T ∈ L(H) cuya DP esta dada por T = U |T |. La iso parcial U noes unica (en general) si uno no le fija el dominio S = (kerT )⊥ = R( |T | ).En efecto, si S 6= H y R(T ) no es denso en H, entonces se puede “extender” U a otra isoparcial V : N → M, definida en algun N mas grande que S, y tal que V

∣∣S = U . Esto se

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Page 132: Un Curso de An alisis Funcional

puede hacer mandando gente de S⊥ hacia R(T )⊥ isometricamente. Cualquiera de estas Vcumplira que V |T | = U |T | = T , porque V

∣∣S = V

∣∣R( |T | ) = U .

Lo natural que a uno se le ocurre es querer extender U hasta un V ∈ U(H). Lamentable-mente, eso no siempre puede hacerse. En el Ejer. que viene veremos contraejemplos, perotambien daremos una serie de condiciones bajo las cuales sı existe tal unitario V .

Desde ya podemos comentar que si T es mono, entonces su U es una isometrıa (ya no esparcial porque su dominio es (kerT )⊥ = H). Por ende si T es mono pero no tiene rangodenso, la U sera una isometrıa que no es sobre (no queda unitaria) y no se la puede extenderporque ya no queda lugar. 4

Observacion 4.5.7. Veamos algunos casos especiales en los que la DP se describe bien. Laspruebas son directas y se dejan como ejercicio:

Sea T ∈ L(H) cuya DP esta dada por T = U |T |. Luego

1. Dada una constante λ = ei θ |λ| ∈ C, entonces tenemos que

|λT | = |λ| |T | y que λT =(ei θ U

) (|λ| |T |

)es la DP de λT .

2. La (unica) DP de T ∗ esta dada por T ∗ = U∗|T ∗| (para la U del T ).

3. Si T es normal y S = (kerT )⊥ es el dominio de U , entonces:

(a) |T | = |T ∗|.(b) Los tres operadores T , U y |T | conmutan entre sı.

(c) Se tiene que U : S → S (recordar que kerT = R(T )⊥).

4. Si T ∈ A(H) entonces tambien U ∈ A(H) (porque U∗ sirve como I P para T ).

5. Si empezamos con un T ∈ L(H)+, entonces se tiene que |T | = T y que su DP estaradada por T = PR(T ) T (muy util en este caso).

6. Si T : S → M es una IP, entonces T ∗T = |T | = PS y U = T . Es decir que la DP deT esta dada por T = T PS (mas util aun).

7. Si T era una isometrıa, entonces U = T es unica (porque S = H).

8. Si T ∈ Gl (H), entonces sı vale que U = T |T |−1 ∈ U(H), y tambien en este caso esa Ues la unica I P posible para la DP de T .

9. Exhibir algunos ejemplos en que U no pueda ser reemplazada por un V ∈ U(H) (talque T = V |T | ). Pensar en nuestro amigo el shift. ¿Que pasa con su adjunto?

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Page 133: Un Curso de An alisis Funcional

10. Si se cumple alguna de estas condiciones:

(a) T es normal.

(b) T es inversible.

(c) dimH <∞.

Entonces sı existe un V ∈ U(H) que extiende a U , o sea que T = V |T | con V ∈ U(H).En el caso donde T es normal se usa que U : S → S. En el que dimH = n <∞, saleporque dimR( |T | ) = dimR(T ) = n− dim kerT . 4

Ejercicio 4.5.8. Sea H un EH. Dada U : S → M una I P en L(H), a veces convienepresentarla como U : P → Q, donde P,Q ∈ P(H) son P = PS y Q = PM . Probar que

1. Dados P,Q ∈ P(H), vale que U : P → Q es una I P ⇐⇒ U∗U = P y UU∗ = Q.

2. En particular toda P ∈ P(H) es una I P pensadda como P : P → P .

3. Definamos en P(H) la siguiente relacion: Dados P,Q ∈ P(H),

P ∼ Q si existe una U ∈ L(H) tal que U∗U = P y UU∗ = Q .

Obvio que tal U debe ser una I P. Esta relacion cumple lo que sigue:

(a) Es una relacion de equivalencia.

(b) Como tal es poco novedosa: Dados P,Q ∈ P(H), vale que

P ∼ Q ⇐⇒ dimR(P ) = dimR(Q) .

La gracia de ∼ es que su definicion vıa las I P’s no usa los rangos, lo que permitiradefinirla en algebras de operadores donde sea mucho mas util. 4

4.6 Subespacios invariantes y matrices

Sea T ∈ L(H). Uno de los problemas mas famosos de la teorıa de operadores es el decaracterizar los subespacios invariantes de un tal T . Lo famoso es una conjetura que diceque todo T debe tener alguno (cerrado), aparte de los obvios H y 0. Entre las matrices lacosa no tiene gracia, porque uno sabe que hay autovectores, que por serlo generan “rectas”invariantes. Pero si alguno de los amigos lectores pudiese probar tal conjetura para H =`2(N), seguro que inventarıan el Nobel de matematica para darselo. Les anticipo que casitodos los matematicos, cuando cursabamos funcional, encontramos alguna prueba de eso.Lastima que todavıa no hubo ni una que fuera correcta. Ası que revisen los detalles. Enesta seccion no iremos para ese lado, pero sı daremos algunas propiedades interesantes queaparecen cuando uno ya tiene a tales subespacios. Y las matrices que se usan para ello.

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Page 134: Un Curso de An alisis Funcional

Definicion 4.6.1. Sean H un EH y T ∈ L(H). Dado un subespacio S ⊆ H diremos que

– S es invariante por T , o que es T - invariante, si T (S) ⊆ S.

– S reduce a T si tanto S como S⊥ son T - invariantes.

– Daremos la siguiente notacion para las familias de tales subespacios

Lat (T ) =S v H : T (S) ⊆ S

y Latr (T ) =

S v H : S reduce a T

.

Observacion 4.6.2. Sean H un EH y T ∈ L(H). Hay varias cosas para comentar sobre ladefinicion anterior. Las pruebas son faciles y van como ejercicio.

1. Notar que si un S es T -invariante, entonces S ∈ Lat (T ).

2. Si ahora S v H y consideramos el PS ∈ P(H), entonces

S ∈ Lat (T ) ⇐⇒ T PS = PS T PS y

S ∈ Latr (T ) ⇐⇒ T PS = PS T i.e., si T y PS conmutan .(4.36)

La segunda sale porque, si S ∈ Latr (T ), entonces

T = T PS + T (I − PS) = PS T PS + (I − PS)T (I − PS) .

Identificando S ←→ PS pordemos pensar que Latr (T ) ⊆ Lat (T ) ⊆ P(H).

3. La notacion Lat viene de latice o reticulado. Observar que dados S ,M∈ Lat (T ),

S ∧M def= S ∩M ∈ Lat (T ) y S ∨M def

= S +M∈ Lat (T ) .

Lo mismo vale para Latr (T ), porque dados S ,Mv H cualesquiera

(S ∨M)⊥ = (S +M)⊥ = S⊥ ∧M⊥ y (S ∧M)⊥ = S⊥ ∨M⊥ . (4.37)

La primera sale facil y la segunda de deduce de la primera poniendo otro ⊥ . El ordenen cuation es ⊆ . Adivinen quienes son max Latr (T ) y mın Latr (T ). 4

Proposicion 4.6.3. Sean H un EH y T ∈ L(H). Dado un S v H, las siguientes condicionesson equivalentes:

1. El tal S reduce a T , o sea que S ∈ Latr (T ).

2. Lo mismo para T ∗ : S ∈ Latr (T ∗).

3. Se cumple que T (S) ⊆ S y T ∗(S) ⊆ S, es decir S ∈ Lat (T ) ∩ Lat (T ∗).

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Page 135: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Sea P = PS ∈ P(H). Del hecho de P sea autoadjunto se ve en seguida que[TP = PT ⇐⇒ PT ∗ = T ∗P

] (4.36)=⇒

[S ∈ Latr (T ) ⇐⇒ S ∈ Latr (T ∗)

].

Es claro que cualquiera de las anteriores implica que S ∈ Lat (T )∩Lat (T ∗). Pero si asumimosesto, por (4.36) sale que TP = PTP y ademas T ∗P = PT ∗P =⇒ PT = TP . Listo.

Corolario 4.6.4. Sea H un EH. Si A ∈ A(H) entonces Lat (A) = Latr (A), por lo que todoS v H que sea A-invariante cumple automaticamente que S⊥ es tambien A-invariante.

Demostracion. Evidente a partir de la Prop. 4.6.3.

Ejemplo 4.6.5. Sea H = `2(Z) y U ∈ U(H) el shift unitario hacia la derecha. Hay librosenteros sobre como es el conjunto Lat (U). Pero veamos algunos ejemplos sencillos:

Sea B = en : n ∈ Z la BON canonica de H. Recordemos que U esta caracterizadopor el hecho de que U(en) = en+1 para todo n ∈ Z. Por lo tanto todos los subespaciosSn = span em : m ≥ n v H cumplen que Sn ∈ Lat (U). De hecho podemos ser masespecıficos, porque uno muestra de inmediato que

U(Sn) = Sn+1 ⊆ Sn para todo n ∈ Z . (4.38)

Observar que U , en tanto unitario, es normal. Cuando uno labura en un Hilbert de dimensionfinita, es un ejercicio facil ver que el Cor. 4.6.4 se generaliza a matrices normales. Sin embargoel shift tiene una actitud contraejemplar. En efecto, U es normal, todos los Sn ∈ Lat (U),pero ninguno de ellos estan en Latr (U). Para mostrarlo basta ver que

en ∈ Sn pero U∗ = U−1 =⇒ U∗ en = en−1 /∈ Sn =⇒ Sn /∈ Lat (U∗)

para todo n ∈ Z. Luego la Prop. 4.6.3 no permite que los Sn reduzcan a U . 4

Matrices de 2× 2

4.6.6. Sea H un EH. Fijado un S v H llamemos P1 = PS y P2 = PS⊥ = I − P1 . Paradar coherencia a los subındices pongamos que S1 = S y S2 = S⊥. Si ahora agarramos unT ∈ L(H), a partir de la descomposicion H = S ⊕ S⊥ podemos pensar que la accion deT : S ⊕ S⊥ → S ⊕ S⊥ se describira completamente con cuatro mitades del T operado entrelos cuatro sumandos en cuestion. Concretamente, de ahora en mas escribiremos

T =

[T11 T12

T21 T22

]SS⊥ =

[T11 T12

T21 T22

]S1

S2donde Tij = Pi TPj ∈ L(Sj , Si) , (4.39)

para i , j ∈ 1 , 2. Tambien podrıamos pensar que cada Tij = Pi T |Sj ∈ L(Sj , Si). Es muyimportante remarcar que estamos pensando a los Tij operando desde Sj hacia Si y no entodo L(H). Estos datos recuperan a T , porque si me dan un x ∈ H y lo descompongo comox = x1 + x2 ∈ S1 ⊕ S2 , entonces podemos ver facimente que

T x = P1 T x+ P2 T x =(T11 x1 + T12 x2

)+(T21 x1 + T22 x2

)∈ S1 ⊕ S2 = H .

134

Page 136: Un Curso de An alisis Funcional

Pero mejor todavıa es pensar que x = (x1 , x2) (vector columna) y entonces

T x =

[T11 T12

T21 T22

] [x1

x2

]S1

S2=

[T11 x1 + T12 x2

T21 x1 + T22 x2

]∈ S1 ⊕ S2 = H .

La gracia de hacer esta representacion es que tiene las propiedades usuales de las matrices:

1. Si B ∈ L(H) y le hacemos su matriz como en (4.39), queda que la matriz de B T secalcula como el producto formal de sus dos matrices de bloques de 2× 2:

B T =

[B11 B12

B21 B22

] [T11 T12

T21 T22

]=

B11 T11 +B12 T21 B11 T12 +B12 T22

B21 T11 +B22 T21 B21 T12 +B22 T22

S1

S2

.

Observar que todos los productos y sumas en cuestion tienen sentido, y quedan ubica-dos de acuerdo al dominio y codominio de cada bloque que interviene.

2. Lo que vimos hasta ahora se puede hacer en un contexto mas general: Basta queP 2

1 = P1 y que P2 = I − P1 , pero no es imprescindible que ellos sean ortogonales. Laformula del producto de arriba y otras que veremos mas adelante seguiran valiendo enaquel contexto. Esto es importante sobre todo si uno labura en L(E) donde E es soloun Banach, por lo que autoadjuntos ni hay. Sin embargo, nos quedaremos en el casode que P1 , P2 ∈ P(H) porque en tal caso la representacion matricial funciona bien conla operacion de tomar adjuntos. En efecto, si T ∈ L(H), nos quedara que

T =

[A BC D

]SS⊥ =⇒ T ∗ =

[A∗ C∗

B∗ D∗

]SS⊥ , (4.40)

es decir que la matriz de T ∗ es una especie de transpuesta conjugada de bloques.La prueba es inmediata a aprtir de (4.39). Observar que todo camina porque cadaproyector P ∗i = Pi . Por eso la observacion anterior es clave para esto.

3. Fijense que la Ec. (4.40) nos dice como son las matrices de los autoadjuntos:

T =

[A BC D

]SS⊥ ∈ A(H) ⇐⇒ A ∈ A(S) , D ∈ A(S⊥)

y C = B∗ ∈ L(S , S⊥) .

(4.41)

4. Remarquemos como quedan nuestros proyectores en esta repre:

PS =

[IS 00 0

]SS⊥ y PS⊥ =

[0 00 IS⊥

]SS⊥ . (4.42)

Ahora veremos una conscuencia interesante de estos hechos: 4

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Page 137: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion 4.6.7. Sean H un EH , S v H y T ∈ L(H). Si T =

[A BC D

]SS⊥ , luego

1. El S ∈ Lat (T ) ⇐⇒ C = 0 ⇐⇒ T =

[A B0 D

]es “triangular superior” de bloques.

2. En cambio nuestro subespacio S reduce a T si y solo si

B = 0 y C = 0 ⇐⇒ T =

[A 00 D

]es “diagonal” de bloques .

Demostracion. Usando la version matricial de P = PS dada en (4.42), tenemos que

S ∈ Lat (T )(4.36)⇐⇒ TP = PTP ⇐⇒ TP =

[A 0C 0

]=

[A 00 0

]= PTP ,

porque por ejemplo TP =

[A BC D

] [I 00 0

]=

[A 0C 0

]. Otra forma de verlo es que si

x ∈ S entonces T x ∈ S ⇐⇒ PS⊥ T x = 0. Pero PS⊥ T |S es justamente el C ∈ L(S , S⊥).

Sabiendo esto, para probar la otra parte basta recordar que Latr (T ) = Lat (T ) ∩ Lat (T ∗)(por la Prop. 4.6.3), y despues aplicar la Ec. (4.40). Si les esta gustando esto de las matrices,otra forma de verlo es que conmnutar con P equivale a “ser diagonal”.

Ejercicio 4.6.8. Supongamos que la nocion de adjunto se hubiera desarrollado solo en elcontexto de un T ∈ L(H), de manera que su T ∗ tambien vive en L(H). Sean ahora H , Kdos EH’s. Usando matrices de 2 × 2, generalizar a los T ∈ L(H , K) la nocion de adjuntoT ∗ ∈ L(K , H) tal que

〈T x , y〉K = 〈x , T ∗ y〉H para todo par x ∈ H , y ∈ K , (4.43)

y todas las propiedades que puedan sobrevivir en este contexto. Se sugiere considerar

AT =

[0 0T 0

]HK ∈ L(H⊕K) usando que A∗T

(4.39)=

[0 S0 0

]HK ,

y que el tal S ∈ L(K , H) cumple (4.43) contra T , ası que uno define T ∗ = S. 4

Ejercicio 4.6.9. 1. Dado S v H, probar que un Q ∈ L(H) cumple que

Q2 = Q con R(Q) = S ⇐⇒ Q =

[IS X0 0

]SS⊥ ,

para algun X ∈ L(S⊥ , S). ¿Como seran lo idempotentes R tales que kerR = S?

2. Deducir que ‖Q‖ =(1 + ‖X‖2

)1/2= ‖IH −Q‖.

Es interesante observar que la igualdad ‖Q‖ = ‖IH−Q‖, que vale para todos los proyectoresoblicuos Q ∈ P(H) en un espacio de Hilbert, no sigue siendo cierta para proyectores en unespacio de Banach, a pesar de la formula (2.31) que parecıa tan simetrica. 4

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Page 138: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 4.6.10. Sean T ∈ L(H) y S ∈ Lat (T ) tal que dimS <∞. Probar que

1. Si T ∈ Gl (H), entonces T (S) = S y por ello S ∈ Lat (T−1).

2. Usando lo anterior, probar que se tiene esta equivalencia:

T =

[A B0 D

]SS⊥ ∈ Gl (H) ⇐⇒ A ∈ Gl(S) y D ∈ Gl(S⊥) . (4.44)

Aca es imprescindible recordar que A y D operan solo en sus “lugares”.

3. Mostrar un ejemplo donde lo anterior falle si dimS =∞ (quien iba a ser...).

4. Probar que aun en tal caso, la flecha ⇐= de (4.44) sigue siendo valida.

5. Si ahora S ∈ Latr (T ) y tiene cualquier dimension, postular y probar una version de(4.44) para ese caso. 4

4.7 Operadores de rango finito.

Notaciones 4.7.1. Sea H un EH. Dado T ∈ L(H), notamos rk(T ) = dimR(T ) (es uncardinal). Por otra parte, consideraremos los siguientes conjuntos de operadores:

1. L1(H) = T ∈ L(H) : rk(A) ≤ 1.

2. LF (H) = T ∈ L(H) : rkA <∞.

Observar que LF (H) es un subespacio de L(H), porque

R(A+B) ⊆ R(A) +R(B) =⇒ rk(A+B) ≤ rkA+ rkB <∞

para cualquier par A , B ∈ LF (H). Su clausura la estudiremos a fondo mas adelante. Acontinuacion daremos una caracterizacion muy util de los A ∈ L1(H). 4

Definicion 4.7.2. Sea H un EH. Dados x , y ∈ H consideremos el operador (tensor)

x y ∈ L1(H) dado por x y(z) = 〈z, y〉x para cada z ∈ H . (4.45)

Notar que R(x y) ⊆ span x, por lo que es verdad que x y ∈ L1(H). 4

Ejemplo 4.7.3. Si x ∈ H tiene ‖x‖ = 1, entonces

Pxdef= x x ∈ P(H) ∩ L1(H) es el proyector sobre span x .

En efecto, observar que x x(z) = 〈z, x〉 · x, la conocida formula de dicho proyector. 4

Veamos ahora que estos tensores son todos los operadores de L1(H):

Proposicion 4.7.4. Sea H un EH. Si A ∈ L(H), se tiene que

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Page 139: Un Curso de An alisis Funcional

A ∈ L1(H) ⇐⇒ existen z , w ∈ H tales que A = z w .

Es decir que L1(H) = z w : z , w ∈ H.

Demostracion. Si rkA = 1, tomemos z ∈ R(A) unitario. Luego R(A) = K · z. Entoncespara todo x ∈ H vale que Ax = ϕ(x) · z, donde uno verifica sin dificultad que la ϕ ∈ H∗.Todo termina eligiendo (vıa Riesz) el w ∈ H que cumple que ϕ = ϕw = 〈· , w〉.

A continuacion va un lista con las propiedades basicas de los tensores:

Proposicion 4.7.5. Sea H un EH. Fijemos x , y ∈ H. Luego:

1. La norma: ‖x y‖ = ‖x‖ ‖y‖.

2. El adjunto: (x y)∗ = y x.

3. El espectro: El unico autovalor de x y que puede ser no nulo es λ1 = 〈x, y〉.

4. Dados operadores A , B ∈ L(H), se tiene que

A · (x y) = (Ax) y and (x y) ·B = x (B∗y) .

5. En particular, dados v , w ∈ H, se tiene que (x y) · (vw) = 〈v, y〉 · xw ∈ L1(H).

6. Si x 6= 0, el proyector Px = x‖x‖

x‖x‖ = 1

‖x‖2 x x .

Demostracion. Dejamos varios como ejercicio. Veamos el de las normas: Tenemos que

‖x y(z)‖ = |〈z , y〉| ‖x‖ = |ϕy(z)| ‖x‖ para todo z ∈ H . (4.46)

Como y 7→ ϕy = 〈 · , y〉 era isometrica, ‖x y‖ (4.46)= ‖x‖ ‖ϕy‖ = ‖x‖ ‖y‖. Ademas⟨

x y (z) , w⟩

= 〈z , y〉 〈x , w〉 =⟨z , 〈w , x〉 y

⟩=⟨z , y x (w)

⟩,

para todo par z , w ∈ H. Esto da el item 2. Los demas son mas faciles aun.

Observacion 4.7.6. Cuando dimH = n < ∞, a un tensor x y ∈ L1(H) se lo puederepresentar como la matriz x y∗ ∈ Mn(C) (donde pensamos a x , y ∈ H como vectorescolumna). Veamos una version parecida en un H cualqueira:

Observar que un x ∈ H se puede pensar como un operador x : K→ H por la formula

x ∈ L(K , H) dado por x(λ) = λx para λ ∈ K .

Es claro que su norma como operador coincide con la que tenıa como vector. Por lo tantotenemos que H ∼= L(K , H), donde una flecha es la de arriba, y su inversa es x 7→ x(1).

Pensado ası, el teorema de representacion de Riesz 3.3.1 lo que dice es que todas las fun-cionales acotadas ϕ ∈ H∗ son del tipo ϕ = y∗ para algun y ∈ H ∼= L(K , H).

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Page 140: Un Curso de An alisis Funcional

En efecto, si tomamos tal y, pensado como operador, su adjunto cumple que

y∗ ∈ L(H , K) = H∗ and y∗(z) = 〈y∗(z) , 1〉 = 〈z , y(1)〉 = 〈z , y〉 ,

para todo z ∈ H, por lo que y∗ es nuestra vieja ϕy de Riesz. Ahora los tensores:

x y def= x y∗ ∈ L(H) mientras que y∗ x = 〈x , y〉 ∈ L(K) ∼= K . (4.47)

Si esto les gusta, observen que algunas cuentas dan bien. Por ejemplo el item 2 de laProp. 4.7.5 sale ası: (x y)∗ = (xy∗)∗ = y x∗ = y x, lo que nos ahorra la sopa de letras. Yel 5 sale porque x y · v w = x y∗ v w∗ = 〈v , y〉xw∗ = 〈v , y〉x w. 4

Proposicion 4.7.7. Sea H un EH. Entonces se tiene que

LF (H) = span L1(H) ,

o sea que todo T ∈ LF (H) es suma de tensores de L1(H). Ademas vale que

1. Un T ∈ LF (H) ⇐⇒ T ∗ ∈ LF (H).

2. El espacio LF (H) es un ideal bilatero del anillo L(H).

Proof. Sea T ∈ LF (H) , M = R(T ) y B = w1 , . . . , wn una BON de M. Luego

PM(3.13)=

∑k∈In

〈· , wk〉wk =∑k∈In

wk wk =⇒ T = PM T =∑k∈In

wk T ∗wk .

Esto muestra que LF (H) = span L1(H). Una vez que sabemos esto, los items 1 y 2 salenpor la Prop. 4.7.5 (items 2 y 4).

Ejercicio 4.7.8. Probar que vale algo mejor: Todo T ∈ LF (H) cumple que rkT = rkT ∗.

Sugerimos ver que una suma de n tensores no nulos tiene rango n si tanto las primerascoordenadas como las segundas son LI’s (en el caso de T ∗ es todavıa mas facil porque lassegundas son un SON). Otra forma es cocientando, porque si T ∈ LF (H),

dimR(T ) = dim(H/ kerT ) = dim(kerT )⊥ = dimR(T ∗) . 4

4.7.9 (I P’s con rango finito). Si ahora tomamos x , y ∈ H ambos unitarios, entonces

U = x y : Py → Px es una I P .

En efecto, se tiene que U∗U = (y x) · (x y) = y y mientras que UU∗ = x x. Estose puede generalizar del siguiente modo: Si B1 = uk : k ∈ In y B2 = vk : k ∈ In son dosSON’s finitos del mismo cardinal, y llamamos S = span B1 , M = span B2, entonces

U =∑k∈ In

vk uk : S →M es una I P .

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Page 141: Un Curso de An alisis Funcional

En efecto, si B1 = B2 , usando (3.13) sale que PS =∑k∈ In

Puk = U . Si no son iguales,

U∗U =∑

j , k∈ In

uj vj · vk uk =∑

j , k∈ In

〈vk , vj〉 uj uk =∑k∈ In

uk uk = PS

Analogamente sale que UU∗ = PM . Observar que cada vk = (vk uk)uk = U uk .

De hecho, ası se representa cualquier V ∈ LF (H) que sea I P. Mas concretamente, si la I Pes V : N → T y nos dan B = wk : k ∈ In que es una BON de N , entonces V (B) es unaBON de T y, si llamamos yk = V wk para cada k ∈ In , queda que

V =∑k∈ In

yk wk .

En efecto, como V es iso desde N hasta T , luego dimN = dim T = n <∞. El resto de lacuenta sale porque ambas expresiones tienen el mismo dominio y coinciden en cada wk . 4

4.7.10 (Operadores de rango finito). Si tomamos ahora cualquier T ∈ LF (H) y tomamosB1 = uk : k ∈ In una BON de S = (kerT )⊥ = R(T ∗), entonces vale la formula

T = T PS = T∑k∈ In

uk uk =∑k∈ In

T uk uk .

Pero mejor aun, si T = U |T | es la DP de T , podemos pensar a |T | : S → S. Ahı |T |tiene una BON de autovectores, ası que asumimos que cada |T |uk = sk(T )uk , donde lossk(T ) > 0 son los autovalores de |T | dentro de S, tambien llamados valores singulares de T .

Ademas, como U : S → U(S) = R(T ), nos queda que U(B) es una BON de R(T ). Sillamamos a cada U uk = vk , nos queda la hermosa formula

T = U |T | = U∑k∈ In

sk(T )uk uk =∑k∈ In

sk(T ) vk uk , (4.48)

que describe todo T ∈ LF (H) en terminos de dos SON’s (uno genera S y el otro el R(T ) ) yde los valores singulares de T . Este tipo de expresiones seran generalizadas (a series) en elCapıtulo de operadores compactos. 4

Observacion 4.7.11. Casi todo lo que vimos en esta seccion se puede generalizar a operdoresentre dos Hilberts distintos. Por ejemplo, si x ∈ K and y ∈ H, entonces x y ∈ L1(H , K),y ellos generan el subespacio LF (H , K) (con las definiciones obvias).

Mas aun, todo lo anterior (salvo lo que use la * y la DP) se puede generalizar a un espacio deBanach E y sus operadores L(E). Allı habra que usar tensores x ϕ para x ∈ E y ϕ ∈ E∗.Ası podemos hacer que actuen haciendo (x ϕ)(z) = ϕ(z) · x para z ∈ E.

Y ya que estamos, tambien se hace en L(E , F ) donde F es otro EB. Dejamos como ejercicio(para el lector tenaz) reescribir toda la seccion en cada uno de estos contextos nuevos. 4

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Page 142: Un Curso de An alisis Funcional

4.8 Ejercicios del Cap 4: Operadores en EH’s

Ejercicios aparecidos en el texto4.8.1. Veamos mas detalles en un espacio producto tipo el del Ejer. 3.8.7, cuando son 2 coordenadas. SeanH y K dos EH’s. Luego el espacio H ⊕ K con la estructura usual de C-EV (sumando y multiplicando porescalares en cada coordenada) y el PI dado por⟨

(x1 , y1) , (x2 , y2)⟩

= 〈x1 , x2〉H + 〈y1 , y2〉K para (x1 , y1) , (x2 , y2) ∈ H ⊕K

es un nuevo EH. Se llama la “suma ortogonal” de H y K. Probar que

1. Dado un (x , y) ∈ H ⊕K su norma cumple que ‖ (x , y) ‖2 = ‖x‖2H + ‖y‖2K .

2. La convergencia es en las dos coordenadas a la vez. Deducir que H⊕K era completo.

3. Dados subespacios S ⊆ H y T ⊆ K su suma S ⊕ T ⊆ H⊕K es un subespacio tal que

S ⊕ T = S ⊕ T ya que (S ⊕ T )⊥ = S⊥ ⊕ T ⊥ .

4. La flecha H 3 x 7→ (x , 0) ∈ H ⊕ 0 v H ⊕K es una isometrıa y por ello homeo con la imagen.

5. Idem para K → 0 ⊕ K v H⊕K.

6. Con las identificaciones del caso, queda que H⊥ = K y que K⊥ = H, siempre dentro de H⊕K.

Dados ahora M ∈ L(H) y N ∈ L(K), sea

M ⊕N ∈ L(H⊕K) dado por M ⊕N(x , y) = (M x , N y) ∈ H ⊕K

para cada par (x , y) ∈ H ⊕K. Se los llama “diagonales”. Probar las siguientes cosas:

1. Primero hay que verificar que efectivamente M ⊕N ∈ L(H⊕K).

2. Mas aun, se tiene que ‖M ⊕N‖ = max ‖M‖ , ‖N‖ .

3. Entre estos operadores, las operaciones sumar, multiplicar (i.e. componer), adjuntar e invertir (si sepuede), se hacen en cada coordenada.

4. Dado λ ∈ K se tiene que M ⊕N −λ IH⊕K ∈ Gl (H⊕K) ⇐⇒ M −λ IH ∈ Gl (H) y N −λ IK ∈ Gl (K).

5. R(M ⊕N) = R(M)⊕R(N) ⊆ H⊕K, y es cerrado ⇐⇒ ambos rangos lo son.

6. ker(M ⊕N) = kerM ⊕ kerN v H⊕K.

7. Un T ∈ L(H⊕K) es de estos diagonales ⇐⇒ conmuta con las proyecciones a PH y PK . 4

4.8.2. Sea T ∈ L(H). Probar que

T es normal ⇐⇒ A = Re T conmuta con B = Im T , (4.49)

y que en tal caso T ∗T = TT ∗ = A2 +B2. Suena conocido, no? 44.8.3. Sea H un EH. Trabajemos dentro de A(H) pensado como un R-EN. Probar que

1. El conjunto L(H)+ es un cono convexo cerrado dentro de A(H).

2. Gl (H)+ = A ∈ A(H) : A ≥ c I para algun c > 0 es exactamente el interior de L(H)+.

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Page 143: Un Curso de An alisis Funcional

3. Deducir que Gl (H)+ es abierto en A(H). 4

4.8.4. Un T ∈ L(H) se llama “contraccion” si ‖T‖ ≤ 1, porque esto equivale a que ‖T x‖ ≤ ‖x‖ para toaox ∈ H. Probar el siguiente criterio de contractividad:

‖T‖ ≤ 1 ⇐⇒ ‖T ∗T‖ ≤ 1 ⇐⇒ T ∗T ≤ I ⇐⇒ TT ∗ ≤ I . 4

4.8.5 (Criterio de Dini). Sea f = (fn)n∈N una sucesion en C[0, 1] que cumple:

1. Existe f ∈ C[0, 1] tal que fn(t) −−−−→n→∞

f(t) para todo t ∈ [0, 1].

2. La sucesion f es creciente: fn(t) ≤ fn+1(t) para todo n ∈ N y todo t ∈ [0, 1].

Con esas hipotesis probar que la convergencia fn −−−−→n→∞

f es uniforme en todo [0, 1]. 4

4.8.6. Sea H un EH. Probar que el orden ≤ de A(H), restringido al conjunto P(H) de los proyectores, esun reticulado (con sup e ınf de a muchos). Mas especıficamente, probar que

1. Dados P,Q ∈ P(H) con R(P ) = S y R(Q) =M, entonces son equivalentes

(a) P ≤ Q(b) S ⊆M(c) PQ = P o tambien (c’) QP = P

(d) Q− P ∈ P(H).

2. En tal caso Q− P = PMS , donde MS def= M∩ (S ∩M)⊥.

3. Deducir que el orden de P(H) coincide con el de la inclusion entre los S v H.

4. Verificar que los subespacios cerrados tienen sup e ınf (aun de familias infinitas) sin dramas.

Sugerimos usar que, vıa Pitagoras, x ∈M ⇐⇒ ‖x‖2 = ‖Qx‖2. 44.8.7. Sea T ∈ L(H) cuya DP esta dada por T = U |T |. Probar que:

1. Dada una constante λ = ei θ |λ| ∈ C, entonces

|λT | = |λ| |T | y que λT =(ei θ U

) (|λ| |T |

)es la DP de λT .

2. La (unica) DP de T ∗ esta dada por T ∗ = U∗|T ∗|.

3. Si T es normal y S = (kerT )⊥ es el dominio de U , entonces:

(a) |T | = |T ∗|.(b) Los tres operadores T , U y |T | conmutan entre sı.

(c) Se tiene que U : S → S (recordar que kerT = R(T )⊥).

4. Si T ∈ A(H) entonces tambien U ∈ A(H) (porque U∗ sirve como I P para T ).

5. Si T ∈ Gl (H), entonces sı vale que U = T |T |−1 ∈ U(H), y que U es la unica I P posible para la DPde T .

6. Si T es una isometrıa, entonces T ∗T = |T | = I y U = T . Es decir que la DP de T esta dada porT = T I (muy util en este caso). Tambien aquı U es unica (S = H).

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Page 144: Un Curso de An alisis Funcional

7. Exhibir algunos ejemplos en que U no pueda ser reemplazada por un V ∈ U(H) (tal que T = V |T | ).Pensar en nuestro amigo el shift. ¿Que pasa con su adjunto?

8. Si se cumple alguna de estas condiciones:

(a) T es normal.

(b) T es inversible.

(c) dimH <∞.

Entonces sı existe un V ∈ U(H) que extiende a U , o sea que T = V |T | con V ∈ U(H).

Sug: En el caso de T normal usar que U : S → S. En el que dimH = n <∞, usar que dimR( |T | ) =dimR(T ) = n− dim kerT . 4

4.8.8. Sea H un EH. Dada U : S → M una I P en L(H), a veces conviene presentarla como U : P → Q,donde P,Q ∈ P(H) son P = PS y Q = PM . Probar que

1. Dados P,Q ∈ P(H), vale que U : P → Q es una I P ⇐⇒ U∗U = P y UU∗ = Q.

2. En particular toda P ∈ P(H) es una I P pensadda como P : P → P .

3. Definamos en P(H) la siguiente relacion: Dados P,Q ∈ P(H),

P ∼ Q si existe una U ∈ L(H) tal que U∗U = P y UU∗ = Q .

Obvio que tal U debe ser una I P. Esta relacion cumple lo que sigue:

(a) Es una relacion de equivalencia.

(b) Como tal es poco novedosa: Dados P,Q ∈ P(H), vale que

P ∼ Q ⇐⇒ dimR(P ) = dimR(Q) .

La gracia de ∼ es que su definicion vıa las I P’s no usa los rangos, lo que permitira definirla en algebrasde operadores donde sea mucho mas util. 4

4.8.9. Sean H un EH y T ∈ L(H). Probar que

1. Si un subespacio S es T -invariante, entonces S ∈ Lat (T ).

2. Si ahora S v H y consideramos el PS ∈ P(H), entonces

S ∈ Lat (T ) ⇐⇒ T PS = PS T PS y

S ∈ Latr (T ) ⇐⇒ T PS = PS T i.e., si T y PS conmutan .(4.50)

Identificando S ←→ PS pordemos pensar que Latr (T ) ⊆ Lat (T ) ⊆ P(H).

3. La notacion Lat viene de latice o reticulado. Mostrar que dados S ,M∈ Lat (T ),

S ∧M def= S ∩M ∈ Lat (T ) y S ∨M def

= S +M∈ Lat (T ) .

4. Lo mismo vale para Latr (T ), porque dados S ,Mv H cualesquiera

(S ∨M)⊥ = (S +M)⊥ = S⊥ ∧M⊥ y (S ∧M)⊥ = S⊥ ∨M⊥ . 4

4.8.10. Sea H un EH. Dado T ∈ L(H), probar que Latr (T ) = Lat (T ) ∩ Lat (T ∗).

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Page 145: Un Curso de An alisis Funcional

4.8.11. Sea H un EH. En el Cor. 4.6.4 se probo que si A ∈ A(H) entonces Lat (A) = Latr (A), o sea quetodo S v H que sea A-invariante cumple automaticamente que S⊥ es tambien A-invariante.

1. Probar a mano que lo de arriba es cierto.

2. Si ahora N ∈ L(H) es normal, mostrar que la igualdad Lat (N) = Latr (N) sigue valiendo si unoasume que dimH <∞.

3. Sean H = `2(Z) y U ∈ U(H) el shift unitario hacia la derecha. Observar que U , en tanto unitario, esnormal. Sea B = en : n ∈ Z la BON canonica de H.

(a) Mostrar que U esta caracterizado por el hecho de que U(en) = en+1 para todo n ∈ Z.

(b) Los subespacios Sn = span em : m ≥ n v H cumplen que Sn ∈ Lat (U).

(c) De hecho podemos ser mas especıficos:

U(Sn) = Sn+1 ⊆ Sn para todo n ∈ Z . (4.51)

(d) Probar que, sin embargo, ningumo de los Sn ∈ Latr (U).

Sug: Mostrar primero que Sn /∈ Lat (U∗) para todo n ∈ Z. 4

4.8.12. Verificar los detalles de todas las cuentas matriciales de 4.6.6. 44.8.13. 1. Dado S v H, probar que un Q ∈ L(H) cumple que

Q2 = Q con R(Q) = S ⇐⇒ Q =

[IS X0 0

]SS⊥ ,

para algun X ∈ L(S⊥ , S). ¿Como seran lo idempotentes R tales que kerR = S?

2. Deducir que ‖Q‖ =(1 + ‖X‖2

)1/2= ‖IH −Q‖. 4

4.8.14. Sean T ∈ L(H) y S ∈ Lat (T ). Si vale que dimS <∞ probar que

1. Si T ∈ Gl (H), entonces T (S) = S y por ello S ∈ Lat (T−1).

2. Usando lo anterior, probar que se tiene esta equivalencia:

T =

[A B0 D

]SS⊥ ∈ Gl (H) ⇐⇒ A ∈ Gl(S) y D ∈ Gl(S⊥) . (4.52)

Aca es imprescindible recordar que A y D operan solo en sus “lugares”.

3. Si se cumple lo de (4.52), describir la matriz de T−1.

4. Mostrar un ejemplo donde (4.52) falle si dimS =∞.

5. Probar que aun en tal caso, la flecha ⇐= de (4.52) sigue siendo valida.

6. Si S ∈ Latr (T ) y tiene cualquier dimension, postular y probar una version de (4.52) para ese caso.

7. De nuevo en el caso S ∈ Latr (T ), comparar la representacion matricial de T con los operadoresdiagonales A⊕D ∈ L(S ⊕ S⊥) del Ejer. 4.8.1. 4

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4.8.15. Supongamos que la nocion de adjunto se hubiera desarrollado solo en el contexto de un T ∈ L(H), demanera que su T ∗ tambien vive en L(H). Sean ahora H , K dos EH’s. Usando matrices de 2× 2, generalizara los T ∈ L(H , K) la nocion de adjunto T ∗ ∈ L(K , H) tal que

〈T x , y〉K = 〈x , T ∗ y〉H para todo par x ∈ H , y ∈ K , (4.53)

y de todas las propiedades que puedan sobrevivir en este contexto. Se sugiere considerar el operador

AT =

[0 0T 0

]HK ∈ L(H⊕K) usando que A∗T =

[0 T ∗

0 0

]HK . 4

4.8.16. Sea H un EH. Fijemos x , y ∈ H. Recordemos que el tensor x y ∈ L1(H) era

x y(z) = 〈z, y〉x para todo z ∈ H .

Probar las siguientes cosas:

1. Si y 6= 0, vale que R(x y) = span x y que su nucleo es ker x y = y⊥.

2. La norma: ‖x y‖ = ‖x‖ ‖y‖.

3. El adjunto: (x y)∗ = y x.

4. El espectro: El unico autovalor de x y que puede ser no nulo es λ1 = 〈x, y〉. (adivinen quien es elautovector).

5. Si A , B ∈ L(H), las composiciones con x y quedan ası :

A (x y) = (Ax) y and (x y) B = x (B∗y) .

6. Dados v , w ∈ H, se tiene que (x y) · (v w) = 〈v, y〉 · x w ∈ L1(H).

7. x y es nilpotente ⇐⇒ (x y)2 = 0 ⇐⇒ 〈x , y〉 = 0.

8. Si x 6= 0, el proyector Px = x‖x‖

x‖x‖ = 1

‖x‖2 x x .

9. Los espacios L1(H) = z w : z , w ∈ H y LF (H) = span z w : z , w ∈ H = span L1(H).

10. Concluir que LF (H) es un ideal bilatero de L(H).

4.8.17. Probar que si T =∑k∈In xk yk ∈ LF (H), entonces

rkT = n ⇐⇒ xk : k ∈ In y yk : k ∈ In son LI’s .

4.8.18. Encontrar 3 pruebas distintas de que rkT = rkT ∗ para todo T ∈ LF (H).

Ejercicios nuevos4.8.19. Sea H un EH. Dados S ,Mv H, llamemos P = PS y Q = PM . Probar que son equivalentes:

1. Ellos conmutan PQ = QP .

2. S =[S ∩M

]⊕[S ∩M⊥

].

3. M =[M∩S

]⊕[M∩S⊥

].

4. PQ = PS∩M ∈ P(H).

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Page 147: Un Curso de An alisis Funcional

5. QP = PS∩M ∈ P(H).

Deducir que 2 y 3 por lo general NO son validas. Convencerse de eso dibujando tres rectas en R2. De pasomostrar que si dimS = dimM = 1 entonces lo de arriba vale ⇐⇒ S =M o bien S ⊥M. 44.8.20. Sea H un EH. Probar que los puntos extremales de la bola BL(H) = T ∈ L(H) : ‖T‖ ≤ 1 son lasisometrıas U ∈ L(H) : ‖U x‖ = ‖x‖ para todo x ∈ H.Sug. Usar que los puntos extremales de la bola BH son los vectores de norma uno, Ejer. 3.8.22.

4.8.21. Sea H un EH. Probar que las proyecciones de P(H) son los puntos extremales del conjunto:

[0, I]def= A ∈ L(H) : 0 ≤ A ≤ I .

4.8.22. Sea P ∈ P(H) cuyo rango es R(P ) = S. Esta proyeccion induce una descomposicion de losoperadores de A ∈ L(H) en matrices de 2× 2, del siguiente modo:

A =

[A11 A12

A21 A22

]SS⊥

donde A11 ∼ PAP pero pensado en L(S), y analogamente se toman las compresiones A12 = PA(I − P ),A21 = (I − P )AP y A22 = (I − P )A(I − P ) a los espacios donde actuan. Probar:

1. Si A ∈ A(H), entonces su matriz asociada tiene la siguiente forma:

A =

[C BB∗ D

]SS⊥ con C ∈ A(S) y D ∈ A(S⊥) .

Mas aun, si A ∈ L(H)+ entonces C ∈ L(S)+ y D ∈ L(S⊥)+.

2. Si un A ∈ L(H) se representa A =

[C 00 D

]SS⊥ y nos dan un P ∈ C[X], entonces

P (A) =

[P (C) 0

0 P (D)

]SS⊥ . 4

4.8.23. Sea A ∈ L(H)+ y tomemos su raız cuadrada A1/2 ∈ L(H)+. Probar que

ker A = ker A1/2 pero R(A) ⊆ R(A1/2) ⊆ R(A) .

Mostrar ademas que si R(A) 6v H entonces las inclusiones son estrictas. 44.8.24. [Test de Schur] Sean anmn ,m∈N ∈ KN×N y λnn∈N ∈ RN

+tales que∑

n∈N|anm|λn ≤ b λm para todo m ∈ N, y

∑m∈N|anm|λm ≤ c λn para todo m ∈ N ,

para ciertas constantes b , c ∈ R. Probar que

1. Existe un operador T ∈ L(H) que tiene a anm como matriz (respecto a una BON de H).

2. Ademas vale que ‖T‖2 ≤ bc. 4

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Page 148: Un Curso de An alisis Funcional

4.8.25 (Matriz de Hilbert). Sea H un EH con una BON en : n ∈ N. Queremos un T ∈ L(H) tal que

〈T em , en〉 =1

n+m− 1para todo par n , m ∈ N .

Probar que el tal T existe. Mostrar ademas que T = T ∗ y que ‖T‖ ≤ π.

Sug.: usar el test de Schur con λn = (n− 1/2)−1/2 y estimar las series usando integrales. 44.8.26. Sea T ∈ L(H)+. Probar que T 2 ≤ ‖T‖T . 44.8.27 (Dilacion unitaria de contracciones). Sea T ∈ L(H) tal que ‖T‖ ≤ 1. Probar que

1. Se tiene la igualdad T (I − T ∗T )1/2 = (I − TT ∗)1/2 T .

2. Trabajando en L(H⊕H), tendremos que el operador

UT =

[T (I − TT ∗)1/2

(I − T ∗T )1/2 −T ∗]

es unitario . 4

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Page 149: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 5

Espacios localmente convexos

Recordemos que un espacio vectorial topologico (EVT) es un espacio topologico (E, τ)en el que E es un K-espacio vectorial, y la topologıa τ es de Hausdorff y cumple que lasoperaciones vectoriales

E × E 3 (x, y) 7→ x+ y ∈ E y C× E 3 (λ , x) 7→ λx ∈ E (5.1)

son continuas, donde en E × E y en C × E se usan las topologıas producto. En particularesto hace que, para cada x ∈ E fijo, las aplicaciones Tx : E → E dada por Tx(y) = x+ y

y Mx : C→ E dada por Mx(λ) = λx (5.2)

sean continuas. Observar que cada Tx es un homeo, con inversa T−x . Esto dice que, fijadoun x ∈ E, podemos calcular siempre los entornos de x como

Oτ (x) = x +Oτ (0)def=x+ U = Tx(U) : U ∈ Oτ (0)

.

O sea que para dar una topologıa de EVT, basta con conocer una base (o sub-base) deentornos del cero de E.

Repasemos que una p : E → R es una seminorma si dados x , y ∈ E y λ ∈ K, se cumple que

1. p(x) ≥ 0.

2. p(λx) = |λ| p(x).

3. p(x+ y) ≤ p(x) + p(y).

Remarquemos que puede pasar que p(x) = 0 aunque x 6= 0 (por eso el “semi”).

5.1 Seminormas

Vimos que una sola norma produce una estructura metrica en E. Una seminorma no alcanza(la d asociada es solo un seudodistancia, como la ‖ · ‖p antes de cocientar a Lp). Sin em-bargo, es muy comun construir topologıas en espacios vectoriales usando familias de muchasseminormas. Como se pide Hausdorff, hagamos una definicion:

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Page 150: Un Curso de An alisis Funcional

Definicion 5.1.1. Sea E un K-espacio vectorial.

1. Una familia F de seminormas en E se llama separadora si para cada par de puntosx 6= y de E existe p ∈ F tal que p(x− y) 6= 0.

2. Llamaremos σ(E,F) a la topologıa que tiene como sub-base a las “semibolas”

Ux , p , ε = Up , ε = y ∈ E : p(y − x) < ε , (5.3)

variando todos los x ∈ E, p ∈ F y ε > 0.

Observaciones: 5.1.2. Si la familia F de seminormas separa puntos de E, resulta que latopologıa σ(E,F) hace de E un EVT (en particular es de Hausdorff). En efecto:

1. Con estos semibasicos alcanza para testear que σ(E,F) es Hausdorff. Para verlo bastacon recordar que fijados x 6= y ∈ E existe una p ∈ F tal que 2 ε = p(x − y) 6= 0.Entonces nos queda que Ux , p , ε ∩ Uy , p , ε = ∅ porque

p(x− y) ≤ p(x− z) + p(y − z) para todo z ∈ E .

2. Fijado un x ∈ E, las semibolas de la Ec. (5.3) forman una sub-base de Oσ(E,F)(x). Nohace falta tener en cuenta semibolas en otros puntos, ya que si

x ∈ Uy , p , ε =⇒ Ux , p , δ ⊆ Uy , p , ε para δ = ε− p(x− y) .

Por ello Oσ(E,F)(x) tiene una base formada por los conjuntos⋂k∈In

Upk , ε =y ∈ E : pk(y − x) < ε , k ∈ In

, (5.4)

moviendo n ∈ N, n-uplas (pk)k∈In en F y ε > 0.

3. Veamos ahora que σ(E,F) hace de E un EVT: Fijados x , y ∈ E y un ε > 0, consi-deremos el entorno Vp = Ux , p , ε × Uy , p , ε alrededor de (x, y). Luego se tiene que

|p(x+ y − (x′ + y′)

)| ≤ p(x− x′) + p(y − y′) < 2 ε para todo (x′ , y′) ∈ Vp ,

por lo que la flecha E × E 3 (z, w) 7→ z + w manda Vp adentro de Ux+y , p , 2 ε . Unentorno basico U de x+ y es una interseccion de estos entornos de x+ y, relativos a 2 εy finitas p1 , . . . , pn ∈ F . Si tomamos V =

⋂k∈ In

Vpk , resulta ser un entorno de (x , y)

en E × E tal que “la suma” lo manda adentro de U . Por otra parte,

|p(λx)− p(λ′ x′)| ≤ p(λx− λ′ x′) = p(λx− λ′ x+ λ′ x− λ′ x′)

≤ |λ− λ′| p(x) + |λ′| p(x− x′) ,

para x , x′ ∈ E y λ , λ′ ∈ K cualesquiera. Tomando entornos adecuados de un par(λ , x) ∈ K× E fijo, sale la continuidad de la flecha K× E 3 (µ , y) 7→ µ y. 4

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Page 151: Un Curso de An alisis Funcional

La verdadera utilidad de estos procesos para producir topologıas EVT radica en que ellospermiten encontrar la topologıa que se adecue a una convergencia dada en el espacio E.

Sin entrar en detalles, pensemos en convergencias “de la f y de todas sus derivadas”, oconvergencia uniforme en compactos, etc. Una familia muy importante de convergencias en elcontexto de espacios normados (llamadas “la debil w” y “la debil estrella w∗ ”), acompanadasde sus topologıas onda σ(E,F), se vera en las secciones siguientes. Veamos ahora en quesentido la topologıa σ(E,F) se describe en terminos de convergencias:

Proposicion 5.1.3. Sea E un K-EV, y sea σ(E,F) la topologıa inducida por una familiaF de seminormas que separa puntos de E. Dada una red x = (xi)i∈ I en E, se tiene que

xiσ(E,F)−−−−→i∈ I

x ∈ E ⇐⇒ p(xi − x)R−−→i∈ I

0 para toda p ∈ F . (5.5)

En particular, como |p(xi)− p(x)| ≤ p(xi − x), todas las p ∈ F son σ(E,F) continuas.

Demostracion. La ida sale tomando, para cada p ∈ F , los entornos semibasicos Ux , p , ε del x.Para la vuelta se toma un basico de Oσ(E,F)(x) generado por finitas seminormas pk como enla Ec. (5.4), y se hace que pk(xi − x) < ε a partir de un i0 para todas ellas (se puede porqueson finitas).

La Proposicion anterior ayuda notablemente a la hora de testear si una funcion dada (quesale de, o que llega a un EVT dado por seminormas) es continua. Como estamos en uncontexto “lineal”, lo primero que uno debe estudiar es la continuidad de los operadoreslineales. Para ello pongamos (y recordemos) algunos nombres:

Notaciones 5.1.4. Sea E un K-EV.

1. Denotaremos por E ′ = ϕ : E → K : ϕ es lineal al espacio dual algebraico de E.

2. Los ejemplos mas usuales de seminormas en E consisten en tomar una funcional linealϕ ∈ E ′ y definir p = pϕ = |ϕ|.

3. Por lo general, uno toma un subespacio F ⊆ E ′ de funcionales, le pide que separepuntos de E, y toma la familia separadora de seminormas F = pϕ : ϕ ∈ F. En talcaso suele escribirse σ(E,F ) en lugar de σ(E,F).

4. Si me dan cualquier topologıa τ que haga de E un EVT, no toda ϕ ∈ E ′ debe serautomaticamente continua. De hecho, si dimE = ∞, la “mayorıa” de las funcionalesno lo son. Por ello de denomina dual “topologico” de E al K-EV

E∗τ = (E, τ)∗ = ϕ ∈ E ′ : ϕ es τ -continua = E ′ ∩ C(

(E, τ),K). (5.6)

En el caso que τ provenga de una norma ‖ · ‖, se escribıa E∗ a secas.

150

Page 152: Un Curso de An alisis Funcional

5. Observar que para cualquier ϕ ∈ E ′, se tiene que

ϕ ∈ (E, τ)∗ ⇐⇒ ϕ es τ -continua en el punto 0 ∈ E . (5.7)

Esto se debe a la igualdad ϕ(x)− ϕ(y) = ϕ(x− y) (y a que ϕ(0) = 0). Recordar quela condicion (5.1) asegura que una red xi −−→

i∈ Ix ⇐⇒ x− xi −−→

i∈ I0.

6. Si E era un C-EV, denotaremos por E ′R y (E, τ)∗R a sus duales pensandolo como R-EV(o sea las funcionales ϕ : E → R que son R-lineales). 4

Proposicion 5.1.5. Sea E un K-EV y sea ϕ ∈ E ′. Dada una familia separadora F deseminormas para E, las siguientes condiciones son equivalentes:

1. La funcional ϕ es σ(E,F)-continua.

2. Existen un M ≥ 0 y una n-upla (pk)k∈In en F tales que

|ϕ(x)| ≤ M maxk∈In

pk(x) , para todo x ∈ E .

Demostracion. Si ϕ ∈ (E, σ(E,F) )∗, por ser continua en 0 debe existir un entorno basicodel 0, pongamos que dado por un ε > 0 y una n-upla (pk)k∈In en F , tales que⋂

k∈In

x ∈ E : pk(x) < ε ⊆ x ∈ E : |ϕ(x)| < 1 . (5.8)

Es algo engorroso, aunque elemental, verificar que esto implica que

|ϕ(x)| ≤ 1

εmaxk∈In

pk(x) , para todo x ∈ E .

En efecto, el caso |ϕ(x)| = 0 no tiene gracia. Si |ϕ(x)| > 0 y sucediera que pk(x) < ε|ϕ(x)|para todo k ∈ In , la Ec. (5.8) asegurarıa que vale la siguiente contradiccion flagrante:

pk

(x

|ϕ(x)|

)< ε para todo k ∈ In =⇒ 1 =

|ϕ(x)||ϕ(x)|

=∣∣∣ϕ( x

|ϕ(x)|

) ∣∣∣ < 1 .

Poniendo M =1

ε, tenemos que 1 =⇒ 2. La recıproca es inmediata (vıa redes), ya que las

pk son continuas en 0 por hipotesis (o por la Prop. 5.1.3).

Teorema 5.1.6. Sea E un K-espacio vectorial y sea F ⊆ E ′ un subespacio vectorial quesepara puntos de E. Consideremos en E la topologıa σ(E,F ). Luego se tiene que(

E , σ(E,F ))∗

= F . (5.9)

Es decir que las unicas funcionales lineales sobre E que son σ(E,F )-continuas son las queya estaban en F .

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Page 153: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Es claro que toda ϕ ∈ F queda σ(E,F )-continua (si no lo ve claro, repase laEc. (5.5) ). Para la recıproca, hace falta el siguiente lema algebraico:

Lema 5.1.7. Sean f y (fk)k∈In funcionales lineales en el K-espacio vectorial E. Las siguientescondiciones son equivalentes:

1. f =∑k∈In

αk fk , para ciertas α1, ..., αn ∈ K.

2. Existe un M > 0 tal que |f(x)| ≤M maxk∈In|fk(x)| para todo x ∈ E.

3.⋂k∈In

ker fk ⊆ ker f .

Demostracion. La unica implicacion que no es evidente es (3) =⇒ (1). Si A : E → Kn es eloperador lineal dado por Ax = (f1(x) , . . . , fn(x) ) para x ∈ E, consideremos el diagrama

EA //

f !!CCC

CCCC

C Kn

gK

Como kerA =⋂k∈In

ker fk ⊆ ker f , existe una funcional lineal g : Kn → C tal que g A = f .

O, si se prefiere, la condicion kerA ⊆ ker f permite definirla (bien y lineal) como

g : R(A)→ K dada por g(Ax) = f(x) ,

y luego extenderla (con linealidad) a Kn. Pero toda funcional lineal sobre Kn es de la forma

g(z) =∑k∈In

αk zk para z = (z1 , . . . , zn) ∈ Kn con los αk = g(ek) .

En particular, tomando z = Ax = (f1(x) , . . . , fn(x) ) obtenemos que

f(x) = g(Ax) =∑k∈In

αk fk(x) para todo x ∈ E . 4

Es interesante observar que la equivalencia 1 ⇐⇒ 3 es puramente algebraica (para todocuerpo K). En el caso particular en que K = R o C se puede insertar entre ellos el item 2,que es el que necesitamos:

Seguimos con el Teorema: Si ϕ ∈ E ′ es σ(E,F )-continua, la Prop. 5.1.5 asegura queexisten M > 0 y una n-upla (ϕk)k∈In en F tales que

|ϕ(x)| ≤ M maxk∈In|ϕk(x)| para todo x ∈ E

Lema 5.1.7

=⇒ ϕ =n∑1

αk ϕk ,

para ciertos αk en K. Esto dice que ϕ ∈ F .

152

Page 154: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 5.1.8. Mas adelante veremos la importancia del Teo. 5.1.6 para el caso de dostopologıas (dadas por seminormas) que son muy importantes en el contexto de los EN’s.Ellas son las llamadas “debil” o “w” y la “debil * ” o w∗. Para no ser tan reiterativosmandamos al lector interesado al parrafo 5.5.1 donde se las define, describe y estudia.

Pero miremos una sola cosa para comprender el potencial del Teo. 5.1.6: Si nuestro E ya eraun EN, pongamosle otra topologıa usando su dual E∗, que es un subespacio de E ′. Sabemospor Hahn Banach que E∗ separa puntos de E, ası que podemos considerar la topologıa“debil” que no es otra que w

def= σ(E , E∗). Ahora el Teo. 5.1.6 se pone interesante, porque

nos dice que las funcionales continuas para esta topologıa w , que es mucho mas debil quela de la norma, son las mismas! En otras palabras,

(E , w)∗ =(E , σ(E , E∗)

)∗ (5.9)= E∗ = (E , ‖ · ‖ )∗ .

Pronto veremos teoremas que separan convexos con funcionales continuas. Por ello el hechode que dos topologıas bien distintas tengan el mismo dual tendra jugosas aplicaciones. 4

5.2 Espacios localmente convexos.

Una de las ventajas de trabajar en K-espacios vectoriales es que en ellos tiene sentido lanocion de convexidad: Sea E un K-EV, y sea A ⊆ E. Recordemos que A es convexo si,dados x, y ∈ A se tiene que

[x, y]def= (1− λ)x+ λ y : λ ∈ [0, 1] ⊆ A .

Observar que [x, y] denota al “segmento” recto que une a x con y dentro de E. La teorıa deconjuntos convexos dentro de EVT’s esta muy desarrollada, y algunas cosas de ella veremosen lo que sigue. Empecemos con algunas propiedades quasitriviales, para entrar en tema.

Proposicion 5.2.1. Sea E un K-EV. Se tienen las siguientes propiedades:

1. La interseccion de cualquier cantidad de conjuntos convexos en E queda convexa.

2. El transladar a un convexo le conserva esa propiedad. Es decir que si A ⊆ E esconvexo, tambien lo sera A+ x = a+ x : a ∈ A, para todo x ∈ E.

3. Mas aun, si A,B ⊆ E son ambos convexos, tambien A+B = a+ b : a ∈ A y b ∈ Bqueda convexo.

4. Si A ⊆ E es convexo, para todo µ ∈ K se tiene que µA = µa : a ∈ A es convexo.

5. Dada un topologıa τ que haga de E un EVT, para todo convexo A ⊆ E se tiene quesu τ -clausura A

τes tambien convexo.

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Page 155: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Es un ejercicio ideal para rumiar la definicion de convexidad. Hagamos laprueba del item 5, que no es tan facil: Si x ∈ A pero y ∈ A τ

, tomemos una red y = (yi)i∈ Ien A tal que yi −−→

i∈ Iy. Entonces, para todo λ ∈ [0, 1] sale que

A 3 λyi + (1− λ)x −−→i∈ I

λy + (1− λ)x =⇒ [x, y] ⊆ Aτ.

Haciendo lo mismo, pero ahora del lado del x, sale que Aτ

es tambien convexo.

Volviendo a la seccion anterior, en particular a la Ec. (5.4), notamos que si nos dan unafamilia F separadora de seminormas en E, resulta que la topologıa σ(E,F) tiene, en cadapunto x ∈ E, una base de entornos formada por abiertos convexos. A esta propiedad ledaremos un nombre:

Definicion 5.2.2. Sea (E, τ) un ETV. Decimos que E es un espacio localmente convexo(se abrevia ELC) si, para cada x ∈ E existe una base βx de Oaτ (x) que consiste de abiertosconvexos. 4

Observacion 5.2.3. Dado (E, τ) un ETV, se tiene que

1. Si queremos verificar que E es ELC, la condicion anterior (bases de entornos convexospara cada punto x) basta testearla en x = 0, porque todo U ∈ Oaτ (x) se puede escribircomo U = W + x con W ∈ Oaτ (0).

2. Si uno sabe que E es un ELC, se puede asumir que la base β0 consta de convexossimetricos, en el sentido de que V = −V = −x : x ∈ V .En efecto, dado un W de la base que uno tenıa, se lo cambia por V = W ∩ −W , quees mas chico, sigue siendo abierto y convexo, pero ahora queda simetrico.

3. Mas aun, se puede hacer una base de Oaτ (0) que consta de abiertos de la forma

V = U − U = x− y : x , y ∈ U para algun U abierto convexo simetrico .

Para ello, observemos que si V es simetrico y convexo como en 2, y tomamos U = 12V ,

entonces V = U − U . En efecto, si x, y ∈ U , luego x− y = 12(2x+ 2(−y) ) ∈ V . 4

Esta observacion sera clave a la hora de sacarle el jugo al siguiente Teorema de Minkowski,que de alguna manera dice que toda topologıa en E que lo haga ELC viene dada como unaσ(E,F) vıa una familia adecuada de R-seminormas.

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Page 156: Un Curso de An alisis Funcional

Recordemos que, dado E un K-EV, una funcion q : E → R se llamaba sublineal si cumplela desigualdad triangular (q(x+ y) ≤ q(x) + q(y) para todo par x, y ∈ E) y ademas

q(λx) = λ q(x) (sin modulo) , para todo x ∈ E y todo λ ∈ R+ . (5.10)

Teorema 5.2.4. Sean E un ETV y U ⊆ E un abierto convexo tal que 0 ∈ U .

1. Dado x ∈ E, el conjunto Ax = s > 0 : 1sx ∈ U es una semirrecta abierta:

Ax = (pU(x) , +∞ ) 6= ∅ , donde pU(x) = ınf Ax . (5.11)

2. La funcional de Minkowski (de U) pU : E → R+ es una funcion sublineal.

3. Se tiene ademas que U = x ∈ E : pU(x) < 1 .

4. Si U era simetrico (U = −U), entonces pU queda seminorma real.

Demostracion. Recordemos que, por la Ec. (5.1), si fijamos un x ∈ E se tiene que la funcionK 3 λ 7→ λx es continua. En particular, tenemos que x

n−−−→n→∞

0 ∈ U , por lo que 1nx ∈ U a

partir de cierto n0 . Por ello Ax 6= ∅ y pU(x) ≤ n0. Dado un s ∈ Ax y un t > s, vemos que

1

tx =

s

t

1

sx +

t− st

0 ∈ U , porque 0 ∈ U y1

sx ∈ U que es convexo .

Luego [s , +∞) ⊆ Ax . Como Ax debe ser abierto por serlo U , eso prueba la Ec. (5.11).

El hecho de que pU cumpla la Ec. (5.10) se deduce de que Aλx = λAx para todo x ∈ E ytodo λ > 0. Fijemos x, y ∈ E y tomemos escalares s ∈ Ax y t ∈ Ay . Como U es convexo

1

s+ t(x+ y) =

s

s+ t(

1

sx ) +

t

s+ t(

1

ty ) ∈ U =⇒ pU(x+ y) ≤ s+ t .

Esto muestra que pU(x+ y) ≤ pU(x) + pU(y). Veamos ahora el item 3: Por la Ec. (5.11),

x ∈ U ⇐⇒ 1 ∈ Ax = (pU(x) , +∞ ) ⇐⇒ pU(x) < 1 .

El item 4 sale porque U = −U hace que Ax = A−x y pU(x) = pU(−x) para todo x ∈ E.

Observacion 5.2.5. Si uno asume que (E, τ) es un R-ELC, y toma β0 una base de entornosabiertos, convexos y simetricos del 0 ∈ E (se usa la Obs. 5.2.3), cada U ∈ β0 produce, vıa elTeo. 5.2.4 una seminorma real pU tal que U = x ∈ E : pU(x) < 1. Si ahora uno toma lafamilia

F = pU : U ∈ β0 ,

es facil ver que τ = σ(E,F), como asegurabamos antes. 4

155

Page 157: Un Curso de An alisis Funcional

5.3 Hahn Banach version separacion

Finalmente podemos enunciar la version mas polenta de H-B. Su enunciado original, quevimos en el Teorema 2.1.2, se puede aprovechar mas combinandolo con la funcional deMinkowski del Teorema 5.2.4 y da una poderosa herramienta de separacion de conjuntosconvexos por hiperplanos cerrados, que generaliza al maximo (todos los EVT) el dibujitointuitivo que uno hace en R2 con dos redondeles (disjuntos) separados por una raya (quesegun el enunciado de abajo serıa el hiperplano afın cerrado z ∈ E : ϕ(z) = t):

Teorema 5.3.1 (de separacion de H-B). Sea (E, τ) un EVT y sean U, V ⊆ E dos convexosdisjuntos y no vacıos, tales que U es abierto. Luego existen ϕ ∈ (E, τ)∗R y t ∈ R tales que

ϕ(x) < t ≤ ϕ(y) para todo par x ∈ U , y ∈ V .

Demostracion. Fijemos x0 ∈ U , y0 ∈ V , y consideremos el conjunto

W = y0 − x0 + U − V . Como W =⋃y∈V

y0 − x0 − y + U ,

vemos que W es abierto. Es claro que 0 ∈ W , y la Prop. 5.2.1 muestra que W es, ademas,convexo. Tomemos la funcional de Minkowski pW del Teo. 5.2.4 y el punto z = y0 − x0 .Usando que U∩V = ∅, concluimos que z /∈ W , por lo que pW (z) ≥ 1. Definamos ϕ0 : Rz → Rtal que ϕ0(z) = 1, o sea que ϕ0(az) = a, (a ∈ R). Entonces si a ≥ 0, se tiene que

ϕ0(az) = a ≤ a pW (z) = pW (az) .

Si a < 0, tenemos que ϕ0(az) = a < 0 ≤ pW (az). Ası, ϕ0 ≤ pW en todo R z. Por elteorema de Hahn-Banach 2.1.2, podemos extender ϕ0 a una funcional R-lineal ϕ : E → Rtal que ϕ(x) ≤ pW (x), ahora para todo x ∈ E. Veamos que esta ϕ ∈ (E, τ)∗. Basta ver lacontinuidad en 0 ∈ E. Para ello, observemos que si x ∈ W , se tiene que ϕ(x) ≤ pW (x) < 1.Si ahora me dan un ε > 0, podemos deducir de lo anterior que

|ϕ(w)| < ε para todo w ∈ −εW ∩ εW ,

que es un entorno de 0. Lista la continuidad. Si x ∈ U e y ∈ V entonces

x− y + z ∈ W =⇒ ϕ(x− y + z) < 1ϕ(z)=1

=⇒ ϕ(x) < ϕ(y) .

Ademas ϕ(U) y ϕ(V ) son intervalos reales disjuntos, puesto que U y V son convexos y ϕes lineal. Por otra parte ϕ(U) es abierto pues U lo es (esto sale porque si x ∈ U existe unε > 0 tal que x+ (−ε , ε) z ⊆ U). Luego basta entonces tomar t = supϕ(U).

Observacion 5.3.2. Si en el Teorema anterior E era n C-EV, y le encontremos una funcionalR-lineal φ ∈ (E, τ)∗R tal que

φ(U) < t ≤ φ(V ) , para cierto t ∈ R ,

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Page 158: Un Curso de An alisis Funcional

luego ϕ(x) = φ(x) − iφ(ix) cumple que es C-lineal, τ -continua, y que Reϕ = φ. O sea queel H-B general vale tambien para partes reales de funcionales complejas (y continuas).

Lo mismo pasa para la version siguiente de H-B, donde se refina la separacion de los convexossi uno es cerrado, el otro es compacto y (no olvidar esto) si ademas asumimos que el espacioambiente E es localmente convexo. Para remarcar esa hipotesis en este caso, escribamosprimero el Lema en que se basa ese H-B, que es algo bien propio de los ELC’s. 4

Lema 5.3.3. Sea (E, τ) un ELC y sean K,F ⊆ E disjuntos y no vacıos, tales que K escompacto y F cerrado. Luego existe un abierto convexo U tal que

0 ∈ U y (K + U) ∩ F = ∅ .

Proof. Para construir el U se hace ası: Por cada x ∈ K tomemos un abierto convexo ysimetrico Ux = −Ux ∈ Oaτ (0) tal que, aun tomando Vx = Ux±Ux valga que x+ Vx ⊆ E \F .Existen porque F es cerrado y por la Obs. 5.2.3 aplicada a E que era ELC. Por la compacidadde K podemos quedarnos con finitos x1 , . . . , xn ∈ K tales que

K ⊆⋃k∈ In

xk + Uxk ⊆⋃k∈ In

xk + Vxk ⊆ E \ F .

Tomemos ahora U =⋂k∈ In

Uxk . Fijado un x ∈ K, sea k ∈ In tal que x ∈ xk + Uxk . Luego

x+ U ⊆ xk + (Uxk + U ) ⊆ xk + Vxk ⊆ E \ F .

Esto pasa para todo x ∈ K. Luego (K + U) ∩ F =( ⋃x∈K

x+ U)∩ F = ∅.

Corolario 5.3.4. Sea (E, τ) un ELC y sean K,F ⊆ E dos convexos disjuntos y no vacıos,tales que K es compacto y F cerrado. Luego existen ϕ ∈ (E, τ)∗R , ε > 0 y t ∈ R tales que

ϕ(x) ≤ t− ε < t ≤ ϕ(y) para todo par x ∈ K , y ∈ F . (5.12)

Demostracion. Usando el Lema 5.3.3 estamos hechos, porque ahora podemos aplicar elTeo. 5.3.1 a los convexos V = K + U y F que siguen siendo disjuntos, pero ahora V estambien abierto. Aparecen una ϕ ∈ (E, τ)∗R y un t ∈ R tales que

ϕ(x) < t ≤ ϕ(y) para todo par x ∈ V = K + U , y ∈ F .

Pero como K ⊆ V y es compacto, debe existir el ε > 0 tal que valga (5.12).

Corolario 5.3.5. Sea (E, τ) es un ELC. Dados F ⊆ E un convexo cerrado, y x ∈ E \ F ,existen una ϕ ∈ (E, τ)∗R tal que ϕ(x) < ınf

y∈Fϕ(y).

Demostracion. Los puntos son compactos y convexos.

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Page 159: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 5.3.6. El enunciado de arriba tiene una interpretacion geometrica conocida:Dados ϕ ∈ (E, τ)∗R y t ∈ R consideremos el “semiespacio” Hϕ , t = x ∈ E : ϕ(x) ≥ t. Si medan ahora un convexo cerrado F ⊆ E y asumimos que E es un ELC, entonces

F =⋂

Hϕ , t : ϕ ∈ (E, τ)∗R , t ∈ R y F ⊆ Hϕ , t

,

o sea que F es la interseccion de los semiespacios cerrados que lo contienen. Recalquemos queeste resultado (o sea el Cor. 5.3.5) requiere de la condicion de ELC para el espacio E, porqueH-B pide abierto conexo para seaparar, y entonces a un x /∈ F le tenemos que encontrar unabierto convexo fuera de F . Justo eso (para todo x /∈ F ) es que E sea ELC. 4

Corolario 5.3.7. Si (E, τ) es un ELC, su dual E∗τ = (E, τ)∗ separa puntos de E.

Demostracion. Sabemos que E es Hausdorff. Luego los puntos son tambien cerrados.

5.4 Krein-Milman

Definicion 5.4.1. Sea E es un K-EV y fijemos K ⊆ E.

1. Un subconjunto A ⊆ K es extremal en K si para cada par x, y ∈ K se cumple que

(x, y) ∩ A 6= ∅ =⇒ x , y ∈ A ,

donde (x, y) = (1− λ)x+ λ y : λ ∈ (0, 1) es el segmento “abierto” que va de x a y.

2. Un z ∈ K es un punto extremal de K si el conjunto z es extremal en K, o sea sipara cada par x, y ∈ K se cumple que

z ∈ (x, y) =⇒ x = y = z .

3. Denotaremos por Ext(K) al conjunto de puntos extremales de K.

Ejemplo 5.4.2. Sea E es un EVT y sea K ⊆ E. Los subconjuntos extremales de K sepueden visualizar como vertices, lados o caras de K (sobre todo si es convexo y cerrado).

Intuitivamente, una manera de encontrar ese tipo de partes es cortar a K con un hiper-plano de E, e ir corriendose hasta los dos bordes, a ver que queda. Esto se puede haceranalıticamente cortando a K con hiperplanos afines del tipo x ∈ E : ϕ(x) = λ para unaϕ ∈ (E , τ)∗R , y distintos valores de λ ∈ R. En efecto, los conjuntos

mϕ(K) =x ∈ K : ϕ(x) = ınf

y∈Kϕ(y)

y Mϕ(K) =

x ∈ K : ϕ(x) = sup

y∈Kϕ(y)

(5.13)

son, efectivamente, extremales paraK. La prueba es directa, y queda como ejercicio (requiereavivarse de que el ∅ es extremal en cualquier conjunto).

Lo interesante es que, si K era compacto entonces mϕ(K) 6= ∅ 6= Mϕ(K). Esto se probabatomando, por ejemplo, una red x = (xi)i∈ I en K tal que ϕ(xi) −−→

i∈ Iınfy∈K

ϕ(y), y luego una

subred convergente, cuyo lımite debe caer en mϕ(K). 4

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Page 160: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 5.4.3. Sea E es un K-EV y sea K ⊆ E. Si me dan conjuntos Ai ⊆ K (i ∈ I)todos extremales en K, entonces A =

⋂i∈IAi es tambien extremal para K. 4

Ejercicio 5.4.4. Sea E es un K-EV y sea K ⊆ E. Si me dan un conjunto A0 ⊆ K quees extremal para K, y otro A1 ⊆ A0 que es extremal para A0 , probar que A1 es tambienextremal para K. 4

Ejercicio 5.4.5. Sea E es un K-EV. Sean K ⊆ E un convexo, y x ∈ K. Probar que

x ∈ Ext(K) ⇐⇒ K \ x sigue siendo convexo . 4

Ahora viene la primera mitad del Teorema de Krein-Millman, donde se ve que un compactodentro de un ELC tiene que tener algun punto extremal. Despues veremos (siguiendolos a K& M) que si el kıa era tambien convexo entonces sus extremales lo generan vıa combinacionesconvexas (en dimension infinita hace falta tambien tomar lımites). Para entender esta ideaimaginen un triangulo cuyos extremales son los tres vertices.

Proposicion 5.4.6. Sea E un K-ELC. Si K ⊆ E es compacto, entonces Ext(K) 6= ∅.

Demostracion. Sea C = A ⊆ K : A es extremal en K, cerrado y no vacıo , ordenado porla inclusion al reves. El conjunto C 6= ∅ porque K ∈ C. Para usar el Lema de Zorn, veamosque el orden de C es inductivo: Sea A ⊆ C una familia totalmente ordenada. LlamemosA =

⋂A. Como ∅ /∈ C y el orden en A es total, vemos que A tiene la PIF. Como K es

compacto, el Teo. A.13.3 nos da que A 6= ∅. El hecho de que una interesecion de extremaleses extremal es bien facil (Ejer. 5.4.3). Y de cerrados ni hablar.

Ası que A ∈ C y es una buena cota inferior de A. Ahora sı, Zorn asegura que existe unA0 ∈ C maximal (o sea que A0 es minimal para la ⊆). Veremos que A0 contiene un unicopunto, que sera entonces un punto extremal de K.

Supongamos que existieran x1 , x2 ∈ A0 dos puntos distintos. Como E es un ELC, elCor. 5.3.7 nos asegura que existe una ϕ ∈ E∗R tal que ϕ(x1) 6= ϕ(x2). Observar que, como A0

es cerrado y vive en K, debe ser compacto. Por el Ejem. 5.4.2, el conjunto

mϕ(A0) = x ∈ A0 : ϕ(x) = mıny∈A0

ϕ(y) ⊆ A0

es cerrado, no vacıo (por eso el mın) y extremal para A0 . Por el Ejer. 5.4.4, vemos quemϕ(A0) es tambien extremal para K. Sin embargo, tenemos que A0 6= mϕ(A0), porquemϕ(A0) no puede contener simultaneamente a los puntos x1 y x2 . Como esto contradice lamaximalidad-minimalidad de A0 , vemos que A0 = x y que x ∈ Ext(K).

Como decıamos antes, el resultado mas importante de esta seccion es el Teorema de KreinMilman, que formaliza un enunciado intuitivamente natural: un convexo compacto es elconjunto de combinaciones convexas de sus puntos extremales (hace falta un espacio ambienteque sea ELC y clausurar si ese ambiente es infinitodimensional). Uno se imagina polıgonoso elipses y parece convincente. Ademas, ahora ya sabemos que los compactos en un ELCtienen extremales. Antes de enunciar el teorema definamos y comentemos un poco la nocionde “capsula convexa”:

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Page 161: Un Curso de An alisis Funcional

Definicion 5.4.7. Sea E un R-EV, y sea A ⊆ E. La capsula convexa de A es el conjunto

Conv (A) = combinaciones convexas de elementos de A .

O sea que los elementos de Conv (A) son todos los del tipo∑k∈In

λk ak , donde los ak ∈ A y

los λk son positivos de R tales que∑k∈In

λk = 1. Si ahora tenemos que (E, τ) es un EVT,

denotaremos por Conv (A) = Conv τ (A) a la τ -clausura de Conv (A). 4

Veamos ahora una propiedades obvias de estas nociones: Sea E un EVT, y sea A ⊆ E.

1. Si A ⊆ B ⊆ E entonces Conv (A) ⊆ Conv (B).

2. Tanto Conv (A) como Conv (A) son convexos.

3. Mas aun, se puede caracterizar a Conv (A) (resp. Conv (A) ) como el menor convexo(resp. convexo cerrado) que contiene a A.

4. A es convexo si y solo si A = Conv (A).

5. Conv (Conv (A) ) = Conv (A) y Conv (Conv (A) ) = Conv (Conv (A) ) = Conv (A).

Teorema 5.4.8 (Krein - Milman). Sea E un ELC y sea K ∈ E compacto. Entonces

K ⊆ Conv Ext(K) o sea que Conv Ext(K) = ConvK .

En particular, si nuestro K era convexo (ademas de compacto), entonces

K = Conv Ext(K) .

Demostracion. Llamemos K0 = Conv Ext(K) (cerrado es), y supongamos que existe unx0 ∈ K \K0 . Por el teorema de separacion de Hahn-Banach en su version ELC’s para puntosy cerrados (el Cor. 5.3.5), deben existir ϕ ∈ (E , τ)∗R y t ∈ R tales que ϕ(x0) < t ≤ ϕ(K0).

Llamemos K1 = mϕ(K) ⊆ K, que ya sabemos que es un subconjunto no vacıo, cerrado(luego compacto) y extremal en K. Por la Prop. 5.4.6, podemos exhibir un x ∈ Ext(K1)que, por el Ejer. 5.4.4, es tambien extremal para K. Sin embargo,

ϕ(x) = infy∈K

ϕ(y) ≤ ϕ(x0) < t ≤ ϕ(Ext(K)

).

Esta contradiccion muestra que K ⊆ K0 = Conv Ext(K).

Ejercicio 5.4.9. Sea (E, τ) un ELC.

1. Encontrar un compacto K ⊆ E (ahora no convexo) tal que ConvK no es compacto.

2. En cambio, si tambien ConvK es compacto, entonces Ext(

ConvK)⊆ K. 4

Ejercicio 5.4.10. Encontrar en R3 un convexo compacto K tal que el conjunto ExtK nosea cerrado. 4

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Page 162: Un Curso de An alisis Funcional

5.5 Topologıas debiles en espacios normados y ELC’s

Sea E un espacio de Banach. Recordemos que E es reflexivo si la imagen de E por laisometrıa JE : E → E∗∗ es todo el espacio E∗∗. En otras palabras, si las unicas funcionalescontinuas sobre E∗ son las evaluaciones en puntos de E.

Esto es siempre ası cuando dimE < ∞, y tambien para los Lp(X,Σ, µ) y los `p, para1 < p < ∞. Pero muchas veces deja de pasar en el caso infinitodimensional (sin ir maslejos, L1(X,Σ, µ) no es reflexivo). Mucha teorıa de espacios de Banach sale bien redondaen los espacios reflexivos, por lo que esta muy desarrollado el estudio de condiciones queaseguren la reflexividad. Algunos de estos criterios, en particular aquellos que involucran elcomportamiente de E relativo a sus topologıas debiles, seran tratados en esta seccion.

Lamentablemente, la mayorıa de los espacios de Banach importantes no son reflexivos. Paradesfacer este entuerto, las topologıas debiles tambien aportan lo suyo. Esto se debe a unaespecie de reflexividad debil que es automatica, como veremos enseguida. Otras grandesventajas de usarlas provienen de dos teoremas muy profundos, el de Goldstine (que da otrosucedaneo de la reflexividad), y fundamentalmente el de Alaoglu, que asegura que en ciertosespacios de Banach (aquellos que son el dual de otro) la bola es w∗-compacta. La w∗ esuna topologıa decepcionantemente debil (aunque al menos es ELC). Pero la compacidad,aun para ella, puede ser sumamente util. Piensen sino en el reciente Teorema de KreinMillman...

5.5.1. Recordemos dos de los ejemplos mas importantes de topologıas inducidas por semi-normas, en el contexto de espacios normados y ELC:

1. Sea E un espacio normado y E∗ su dual (topologico). Consideremos sobre E la familiade seminormas

F = pϕ : ϕ ∈ E∗ , donde cada pϕ(x) = |ϕ(x)| , (x ∈ E) .

Como ya vimos, la topologıa inducida por F sobre E se denota σ(E,E∗) y se denominala topologıa debil de E. A veces se la abrevia como “w”.

2. La topologıa σ(E∗, E) en E∗, es la inducida por la familia de seminormas

F = px : x ∈ E , donde cada px(ϕ) = |x (ϕ)| = |ϕ(x)| , (ϕ ∈ E∗) . (5.14)

A σ(E∗, E) se la denomina topologıa debil ∗ de E∗, y se la abrevia con w∗. Es latopologıa de la convergencia puntual entre las funcionales (porque las seminormas son“evaluar” en un punto).

3. Ambas topologıas (w y w∗) coinciden con la de la norma si dim E < ∞. Ası queestamos hablando de fenomenos interesantes en el caso infinitodimensional.

4. Mas aun, si ahora suponemos que (E, τ) es solo un ELC, por el Cor. 5.3.7 tambientenemos un dual topologico E∗τ = (E, τ)∗ que separa puntos. Luego podemos definir:

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Page 163: Un Curso de An alisis Funcional

(a) En E una topologıa debil σ(E,E∗τ ), tambien llamada w.

(b) En E∗τ , que a priori no tiene ninguna topologıa el pobre, ponemos tambien latopologıa w∗, o sea la σ(E∗τ , E), con la misma definicion que en la Ec. (5.14)(aunque aca solo tenemos que el x ∈ (E∗τ )

′ ).

5. Observar que σ(E,E∗τ ) y σ(E∗τ , E) tienen una linda propiedad (esto incluye el caso enque E es normado): Por el Teo. 5.1.6, vemos que(E , σ(E,E∗τ )

)∗=(E , w

)∗= E∗τ y

(E∗τ , σ(E∗τ , E)

)∗=(E∗τ , w

∗)∗ ∼= E , (5.15)

donde el ∼= es lo que uno se imagina (y no involucra topologıa alguna).

5. Las topologıas w y w∗ se describen bien por convergencias (de hecho es de ahı de dondenacen): Por la Ec. (5.5), se tiene que

xiw−−→i∈ I

x ⇐⇒ ϕ(xi) −−→i∈ I

ϕ(x) para toda ϕ ∈ E∗ (o ϕ ∈ E∗τ ) . (5.16)

En forma similar, ϕiw∗−−→i∈ I

ϕ ⇐⇒ ϕi(x) −−→i∈ I

ϕ(x) para todo x ∈ E.

En otras palabras, la convergencia w es la convergenicia “contra toda ϕ del dual”,y la w∗ es ni mas ni menos que la puntual. Observar que estas caracterizacionesmuestran, en particular, que las topologıas debies recien definidas son efectivementemas debiles que las del ambiente (cuando las hay). Veremos ahoran una importantısimaconsecuencia del teorema de separacion de HB 5.3.1, que va en la otra direccion: 4

Proposicion 5.5.2. Sea (E , τ) un ELC, y sea A ⊆ E un conjunto convexo. Luego

= Aw def

= Aσ(E ,E∗τ )

.

Es decir que, para un convexo, las clausuras fuerte y debil coinciden.

Demostracion. Es claro que w = σ(E,E∗τ ) ⊆ τ =⇒ Aτ ⊆ A

w, por ejemplo porque en τ es

mas difıcil converger (y esto no requiere convexidad). Tomemos ahora cualquier x ∈ E \A τ.

Como E es ELC, el Cor. 5.3.5 nos provee de una ϕ ∈ (E , τ)∗R y un t ∈ R tales que

ϕ(x) < t ≤ ϕ(A

τ ).

Por un lado vemos que A ⊆ Hϕ , tdef= y ∈ E : ϕ(y) ≥ t. Por el otro, como nuestra

ϕ ∈ (E , τ)∗R(5.15)= (E , σ(E,E∗τ ) )∗R , entonces ella debe ser σ(E,E∗τ )-continua y por ende el

conjunto Hϕ , t debe ser w-cerrado. Ası que ya tenemos la inclusion Aw ⊆ Hϕ , t .

Sin embargo, el puntito x cumplıa que ϕ(x) < t =⇒ x /∈ Hϕ , t =⇒ x /∈ A w. Como ese x

era cualquier elemento de E \ A τ, hemos probado que A

w ⊆ Aτ.

Corolario 5.5.3. Sea (E , τ) un ELC. Si A ⊆ E es convexo y τ -cerrado, entonces debe sertambien σ(E , E∗τ )-cerrado.

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Page 164: Un Curso de An alisis Funcional

Observar que podemos aplicar el Cor. 5.5.3 a subespacios, para los que sera lo mismo serfuerte o debilmente cerrados. Por otra parte, en el caso de que E fuera normado, vale paralas bolas cerradas. Esto dice que la convergencia w no puede “agrandar normas”:

Ejercicio 5.5.4. Sean E un EN, un punto x ∈ E y una sucesion x = (xn)n∈N en E talesque xn

w−−−→n→∞

x. Probar que

1. Nuestra x = (xn)n∈N debe ser acotada en norma (remember Cor. 2.5.2).

2. Ademas ‖x‖ ≤ lim infn→∞

‖xn‖.

3. Existe otra sucesion (zn)n∈N que ahora vive en la capsula convexa Conv xn : n ∈ Nque cumple la condicion mas fuerte zn

‖· ‖−−−→n→∞

x. 4

El siguiente resultado dice, en particular, que el Cor. 5.5.3 falla si no pedimos que los con-juntos sean convexos. Por lo general, sucede el fenomeno de que las clausuras debiles “llenanagujeros”, como veremos a continuacion:

Proposicion 5.5.5. Si E es un espacio de Banach de dimension infinita, entonces la clausurade SE = x ∈ E : ‖x‖ = 1 en la topologıa w = σ(E,E∗) es toda la bola BE .

Demostracion. Antes que nada, el Cor. 5.5.3 asegura que BE es w-cerrada. Para probar queB1 = x ∈ E : ‖x‖ < 1 ⊆ SE

wbasta demostrar que todo w-entorno V de todo x0 ∈ B1

corta a la cascara SE . Tomemos un basico

V = x ∈ E : |ϕk(x)− ϕk(x0)| < ε, k ∈ In = x0 +⋂k∈In

y ∈ E : |ϕk(y)| < ε ,

para ciertos ε > 0 y ϕ1 , ..., ϕn ∈ E∗. Observemos que M =⋂k∈ In

kerϕk 6= 0, porque si

no la funcion lineal E 3 z 7→ (ϕ1(z) , ..., ϕn(z) ) ∈ Cn serıa inyectiva, por lo que E tendrıadimension finita. Notemos que x0 + M ⊆ V . A esta altura sugerimos hacer un dibujo:Un subespacio puesto arriba de un punto x0 ∈ B1 tiene que “cortar” a la cascara SE .Graficamente no quedan dudas. Veamoslo en letras: Tomemos un z0 ∈M \0, y la funcion

f : R→ R , dada por f(t) = ‖x0 + t z0‖ .

Es claro que f es continua, f(0) = ‖x0‖ < 1 y lımt→∞

f(t) = +∞. Luego existe un s ∈ R tal

que f(s) = ‖x0 + s z0‖ = 1. Esto significa que x0 + s z0 ∈ (x0 +M) ∩ SE ⊆ V ∩ SE .

La Prop. 5.5.2 estudia clausuras con la topologıa w de un normado. En caso de que este seael dual de alguien, tiene tambien su w∗ (que es mas debil aun que su w, porque usa solofuncionales de su pre-dual, que suelen ser muchas menos que las de su post-dual). Veremosa continuacion el renombrado teorema de Goldstine que dice que clausuras en norma y en law∗ pueden no coincidir, aun en conjuntos convexos, y muy famosos. Pero antes de enunciarlorepasemos unas cosas.

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Page 165: Un Curso de An alisis Funcional

Recordemos que, dado un normado E, denotamos por JE : E → E∗∗ a la isometrıa natural,que en general no es epi. Por ello, cuando E es un EB, la imagen BE = JE(BE) de la bolaes cerrada en la norma de E∗∗, pero por lo general es mucho mas chica que BE∗∗ .

Sin embargo, para la otra topologıa usual de E∗∗, que es la σ(E∗∗ , E∗) (o sea la w∗ de E∗∗),veremos que BE es siempre densa en la bola BE∗∗ .

Teorema 5.5.6 (Goldstine). Sea E es un espacio normado y JE : E → E∗∗ es la isometrıanatural. Llamemos BE = JE(BE) ⊆ E∗∗. Luego vale que

BE es σ(E∗∗ , E∗) densa en BE∗∗ , o sea que BE

w∗

= BE∗∗ . (5.17)

Si bien esta formulacion es muy rimbombante, demos tambien esta otra mas concreta:

Para toda ρ ∈ BE∗∗ existe una red x = (xi)i∈ I en BE tal que ϕ(xi) −−→i∈ I

ρ(ϕ) ,

para todas las ϕ ∈ E∗ (con la misma red).

Demostracion. En principio hace falta ver que BE

w∗

⊆ BE∗∗ , lo que significa que el tomarlımites w∗ no agranda las normas. En efecto, si tomamos una red x = (xi)i∈ I en BE , y

asumimos que xiw∗−−→i∈ I

ρ ∈ E∗∗, para cada ϕ ∈ BE∗ nos da que

ρ(ϕ) = limi∈I

xi(ϕ) = limi∈I

ϕ(xi) .

Como todos los terminos ϕ(xi) cumplen que |ϕ(xi)| ≤ ‖ϕ‖ ‖xi‖ ≤ 1, vemos que |ρ(ϕ)| ≤ 1.Como ϕ ∈ BE∗ era cualquiera, deducimos que ‖ρ‖ ≤ 1, o sea que ρ ∈ BE∗∗ .

Llamemos A = BE

w∗

, que es convexo y w∗-cerrado (incluso mas: en breve veremos que esw∗-compacto por Alaoglu). Supongamos que existe un ρ ∈ BE∗∗ \ A. Como (E∗∗, w∗) es unELC, podemos aplicarle el Cor. 5.3.5 al convexo cerrado A y el punto ρ /∈ A. Luego existeuna funcional Φ ∈ (E∗∗ , w∗)∗ tal que (cambiandole el signo a la funcional)

Re Φ(A)≤ t < Re Φ(ρ) , para cierto t ∈ R .

Como 0 ∈ A, vemos que t ≥ 0. Observar que, por el Teo. 5.1.6, sabemos que(E∗∗ , σ(E∗∗ , E∗)

)∗= JE∗(E

∗) ⊆ E∗∗∗ =⇒ Φ = JE∗ ϕ = ϕ para cierta ϕ ∈ E∗ ,

con ‖Φ‖ = ‖ϕ‖. Ası que, si tomamos un x ∈ BE , como x = JE x ∈ A, tendremos que

t ≥ Re Φ(x) = Re ϕ(x)

= Re x (ϕ) = Re ϕ(x) .

Pero si ϕ(x) = eiθ|ϕ(x)|, la misma desigualdad vale para y = e−iθx ∈ BE . Luego,

|ϕ(x)| = e−iθ ϕ(x) = ϕ(y) = Reϕ(y) ≤ t .

Esto dice que ‖Φ‖ = ‖ϕ‖ = supx∈BE

|ϕ(x)| ≤ t. Lamentablemente, por otro lado tendremos que

t < Re Φ(ρ) ≤ |Φ(ρ)| ≤ ‖Φ‖ ‖ρ‖ ≤ ‖Φ‖ (porque ρ estaba en BE∗∗) .

Este desastre provino de suponer que BE∗∗ \ A 6= ∅, y a otra cosa mariposa.

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Observacion 5.5.7. El Teorema de Goldstine tiene aplicaciones en la direccion de carac-terizar la reflexividad de espacios de Banach (que ya veremos). Sin embargo, su formulacionconcreta es tambien muy util en varios contextos. El mas interesante lo contaremos somer-amente a continuacion (conviene repasar los Ejem. 1.2.10 y 1.3.5).

Sea X un ET compacto Hausdorff. Tomemos el espacio de Banach C(X) = C(X,C), con lanorma ‖·‖∞ . En 1.3.5 mencionamos el Teor. de Riesz, que dice que C(X)∗ = Mr(X), que esel espacio de medidas Borelianas, complejas y regulares, dotado de la norma ‖µ‖ = |µ|(X),donde |µ| es la variacion total de µ (que es una medida positiva finita). La accion de Mr(X)sobre C(X) estaba dada por la integracion:

Fijada µ ∈Mr(X) , hacemos ϕµ (f) =

∫X

f dµ , para cada f ∈ C(X) .

Ahora bien, el espacio C(X)∗∗ = Mr(X)∗ es inabordable. Pero uno conoce muchos de suselementos. Por ejemplo, si g : X → C es medible Borel y acotada, se puede definir

ρg ∈Mr(X)∗ dada por ρg(µ) =

∫X

g dµ , para cada µ ∈Mr(X) .

Mas aun, es facil ver (si uno sabe algo de estas cosas) que ‖ρg‖ = ‖g‖∞ . Por ejemplo,∣∣∣ ∫X

g dµ∣∣∣ ≤ ∫

X

|g| d|µ| ≤ ‖g‖∞ |µ|(X) = ‖g‖∞ ‖µ‖ , para toda µ ∈Mr(X) .

La otra desigualdad sale usando las medidas puntuales µx ∈ Mr(X), (x ∈ X) que integranevaluando en x y tienen norma uno. Ahora llegamos al Teorema de Goldstine 5.5.6. Elnos dice que, para cada g : X → C medible Borel y acotada, se puede encontrar una redf = (fi)i∈ I en C(X) tal que ‖fi‖∞ ≤ ‖ρg‖ = ‖g‖∞ para todo i ∈ I, que ademas cumple que∫

X

fi dµ −−→i∈ I

∫X

g dµ , para toda µ ∈Mr(X) .

Es divertido observar que el hecho de que fiw∗−−→i∈ I

g significaba que convergen “puntualmente”,

pero que en este contexto los “puntos” vendrıan a ser todas las medidas µ ∈Mr(X). Comoellas incluyen a las µx para los x ∈ X, eso es decir mucho mas que la otra nocion deconvergencia “puntual” dada por fi(x) −−→

i∈ Ig(x) para todo x ∈ X.

Esta aproximacion de las acotadas por las continuas (del mismo tamano y para todas lasmedidas con una sola red) es interesante en sı misma, pero es de capital importancia alestudiar el teorema espectral para operadores acotados autoadjuntos en espacios de Hilbert.

Todo lo anterior se puede generalizar al caso en que X sea tan solo LKH, y el Banach seaC0(X), cuyo dual sigue siendo Mr(X). Aplicando esto a X = N con la topologıa discreta,releemos lo anterior como:

c0∗ = `1 = Mr(N) , (`1)∗ = `∞ y que truncar aproxima w∗ a los elementos de `∞ .

Esto sale a mano, pero da una idea del tipo de teorema que hemos visto. 4

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5.6 Alaoglu

El siguiente teorema es lo mas importante de todo el Capıtulo. Para medir su impacto, basterecordar que ningun espacio normado infinitodimensional puede tener bolas compactas. Eltema es que los espacios de Banach, aun siendo metricos completos, no son casi nuncalocalmente compactos. Y para peor, la falta compacidad local hace fallar casi la mitadde los teoremas que uno quisiera probar, y que uno hasta se cree que deberıan ser ciertos,porque en caso finito parecen elementales. Sin embargo el hecho de que, en ciertos casos,uno pueda usar que la bola es compacta, aunque sea para una topologıa drasticamente masdebil, muchas veces saca las papas del fuego.

Teorema 5.6.1 (Alaoglu). Sea E un espacio normado. Entonces se tiene que

BE∗ = ϕ ∈ E∗ : ‖ϕ‖ ≤ 1 es σ(E∗, E)- compacta .

O sea que la bola de un espacio que es el dual de alguien siempre es w∗-compacta.

Demostracion. Abreviemos BE∗ = B. Cada una de las ϕ ∈ B cumplen que |ϕ(x)| ≤ ‖x‖para todo x ∈ E. Llamemos Dx = λ ∈ K : |λ| ≤ ‖x‖. Entonces ϕ(x) ∈ Dx para cadax ∈ E. Hagamos el producto D =

∏x∈E

Dx , dotado de la topologıa producto. Sabemos que

D es compacto, por el teorema de Tychonoff. Para probar el teorema mostraremos que(B, σ(E∗, E) ) es homeomorfo a un subconjunto cerrado de D.

Definamos Φ : B → D por Φ(ϕ) = ϕ(x)x∈E , para ϕ ∈ B. Veamos que, si

C =λxx∈E ∈ D : λx+y = λx + λy y λαx = αλx para todo x, y ∈ E , α ∈ K

,

entonces Φ(B) = C. En efecto, si ϕ ∈ B entonces Φ(ϕ) cumple las condiciones de linealidadque definen a C. Recıprocamente, si λ = λxx∈E ∈ C, entonces consideremos la funcional

ϕλ : E → K dada por ϕλ(x) = λx , para x ∈ E .

Las propiedades del conjunto C hacen que ϕλ sea lineal. Pero ademas |ϕλ(x)| = |λx| ≤ ‖x‖,para todo x ∈ E. Luego tenemos que que ϕλ ∈ B. De lo anterior deducimos que Φ esuna biyeccion de B sobre C. Para ver que C es cerrado, basta notar que C coincide con lainterseccion de las contraimagenes de 0 para las funciones continuas de D en C de la forma

D 3 λ 7→ λy+z − λy − λz (y, z ∈ E) y D 3 λ 7→ λαy − αλy (y ∈ E,α ∈ K) .

Solo falta ver que que Φ : B → C es homeo (si en C usamos la topologıa inducida por laproducto de D). Pero esto ultimo es inmediato, pues basta observar que en ambos conjuntosla convergencias coinciden: ambas son la convergencia cordenada a cordenada, para cadax ∈ E. En C porque ası es la la topologıa producto. En B porque allı usamos la w∗.

Observacion 5.6.2. Con las notaciones del Teor. de Alaoglu y su prueba, si uno va a ladefinicion puntillosa de productos cartesianos infinitos, quedarıa que

D = f : E → K =⋃x∈E

Dx : “fx” = f(x) ∈ Dx para todo x ∈ E

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O sea que tanto los elementos de D como los de E∗ son funciones de E en K y se las puedecomparar y hasta intersecar esos conjuntos. Esa definicion de D muestra claramente que

B = BE∗ = D ∩ E∗ = D ∩ E ′ ⊆ D y la flecha Φ : B → D era la inclusion .

La primera parte de la prueba es decir que las “lineales” de D son un cerrado (con laconvergencia que ahora se lee como puntual), y la segunda que la topologıa w∗ en B es la“inducida” por la puntual de D a B, ambas cuasi-triviales o al menos poco sorpresivas. 4

Corolario 5.6.3. Todo espacio de Banach E es isometricamente isomorfo a un subespaciocerrado de C(K) para un conveniente ET compacto Hausdorff K.

Demostracion. Sea K =(BE∗ , w

∗ ), que sabemos que es compacto por el Teorema deAlaoglu 5.6.1. Definamos ahora la funcion T : E → C(K) dada por la composicion

EJE−→ E∗∗

·|BE∗−−−→ C(K) , o sea Tx = JE x∣∣BE∗

= x∣∣BE∗

, x ∈ E .

Es facil ver que todas las Tx : K → C son w∗-continuas, porque esta topologıa es la de laconvergencia puntual, y cada Tx actua en las ϕ ∈ BE∗ por evaluacion en el punto x.

Por otro lado, la funcion T , ademas de ser evidentemente lineal, es isometrica. Esto se testeadirectamente a partir de las definiciones involucradas (se usa la Ec. (2.7) ). La imagen de Tes un subespacio cerrado de C(K), pues E es completo y T es isometrica.

Mejoraremos el resultado anterior en el caso en que E es separable. Para ello, necesitamosun lema espcıfico:

Lema 5.6.4. Sea (K, τ) un ET compacto tal que C(K) tiene un subconjunto numerable Fque separa puntos de K. Entonces el espacio K es metrizable.

Demostracion. Pongamos que F = ϕn : n ∈ N ⊆ C(X) separa puntos de K. Entonces

d(x , y) =∑n∈N

1

2n|ϕn(x)− ϕn(y)|

1 + |ϕn(x)− ϕn(y)|, x , y ∈ K ,

define una distancia sobre K. Como todas las ϕn son τ -continuas, tambien lo seran lasfunciones dx : K → R dadas por dx(y) = d(x, y), (y ∈ K). Como Bd(x, ε) = d−1

x (−ε, ε) ∈ τ ,deducimos que la topologıa metrica τd ⊆ τ . Por otro lado, si F ⊆ K es τ -cerrado, entoncesF es τ -compacto, y por ende τd-compacto. Como τd es de Hausdorff (es metrica), queda queF es tambien τd-cerrado. Todo esto dice que τd = τ . O sea que K era metrizable.

Proposicion 5.6.5. Si E es un espacio de Banach separable, entonces para todo K ⊆ E∗

que sea σ(E∗, E)-compacto, el espacio topologico (K , w∗) es metrizable.

Demostracion. Si xn : n ∈ N es denso en E entonces JE xn : n ∈ N distingue los puntosde E∗ y, con mayor razon, los de K. Luego se aplica el lema anterior.

Corolario 5.6.6. Si E es un Banach separable, entonces(BE∗ , σ(E∗, E)

)es un ET compacto

metrizable y E es isometricamente isomorfo a un subespacio cerrado de C(BE∗).

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Ejercicio 5.6.7. Probar que no existe ningun normado E tal que E∗ ∼= L1(R) donde ∼=significa iso isometrico sobre (idem para L1(Rn) o L1[0, 1]). Esto suele resumirse diciendoque L1(R) “no es el dual de nadie”.

Sug: Si existiera el tal E se podrıan aplicar eventuales teoremas de Alaoglu y Krein-Milmanpara mostrar que la BL1(R) deberıa tener puntos extremales. ¿Los tiene? 4

Observacion 5.6.8 (La w de un EB no es N1). Fijemos un espacio de Banach E condimE = ∞. En la demostracion de la Prop. 5.5.5 vimos que todo entorno basico del 0 enw = σ(E,E∗) contiene subespacios de codimension finita. En particular, esto muestra quetodos los w-entornos basicos son no acotados, lo cual ya es bastante asombrso. Pero sirveademas para probar que la topologıa σ(E,E∗) no puede ser N1 .

Observar que, en el caso en que E sea separable, reflexivo y por ello en E coincidan la w conla w∗ de su predual (esto lo probaremos detalladamente en breve), esto marca una diferenciaesencial entre el comportamiento de las topologıas debiles, entre su restriccion a una bolacerrada (donde queda metrizable), y lo que pasa en todo el espacio (no es ni N1).

Veamos que no queda N1 : Supongamos que tenemos β = Un : n ∈ N una familia numer-able en entornos basicos del 0. Para cada Un ∈ β, definamos por Sn ⊆ E∗ al subespaciogenerado por las finitas funcionales de E∗ que lo generan. Llamemos

Mn = S0n =

⋂ϕ∈Sn

kerϕ ⊆ E ,

que es un subespacio cerrado de codimension finita (basta intersectar los nucleos de los finitosgeneradores del entorno Un). Observar que Mn ⊆ Un para todo n ∈ N.

Por el Teor. de Baire 2.2.4, una union numerable de subespacios finitodimensionales nopuede cubrir a todo el Banach E∗ (son cerrados de interior vacıo). Tomemos entonces unafuncional ϕ0 ∈ E∗ \

⋃n∈N

Sn 6= ∅. Para cada n ∈ N, el Lema 5.1.7 nos dice que

ϕ0 /∈ Sn ⇐⇒ Mn =⋂ϕ∈Sn

kerϕ 6⊆ kerϕ0 , (5.18)

de nuevo porque podemos realizar a Mn como la interseccion de los nucleos de los finitosgeneradores de Sn . Ahora bien, tomemos el entorno U0 = x ∈ E : |ϕ0(x)| < 1. Si medan un n ∈ N, por la Ec. (5.18) puedo encontrar un xn ∈ Mn tal que ϕ0(xn) 6= 0. Luegoexiste un N ∈ R∗

+tal que |ϕ0(Nxn)| = N |ϕ0(xn)| > 1, por lo que Nxn /∈ U0 , aunque sigue

pasando que Nxn ∈Mn ⊆ Un . En otras palabras, ningun Un vive adentro de U0 , ası que βno puede ser una base de entornos del cero. Por todo ello,

(E , w

)NO es N1 . 4

Observacion 5.6.9. Recordemos el Ejer. 2.7.10 sobre `1 = `1(N), que decia que para queuna sucesion acotada de `1 converja a cero alcanza que lo haga “contra” las funcionales desu dual (`1)∗ ∼= `∞, lo que ahora llamarıamos “converge debilmente a cero”.

Ahora bien, en el Cor. 2.5.2 (y el Ejer. 5.5.4) vimos que si una sucesion va debilmente a ceroya tenıa que ser acotada. Luego la hipotesis de acotacion del Ejer. 2.7.10 estaba de mas.

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Page 170: Un Curso de An alisis Funcional

Recapitulando, podemos deducir que en `1 una sucesion converge en norma ⇐⇒ convergedebilmente. Como la convergencia caracteriza la topologıa, uno tiende a pensar que lastopologıas de la norma y la debil deberıan coincidir en `1. Sin embargo ese enunciado esbien falso. Por ejemplo porque los entornos basicos de la debil no pueden ser acotados, y nopodemos meter ninguno dentro de una bolita de la norma. ¿Porque sera? 4

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5.7 Una caracterizacion de la reflexividad

Teorema 5.7.1. Si E es un espacio de Banach, entonces las siguientes propiedades sonequivalentes:

1. E es reflexivo.

2. E∗ es reflexivo.

3. σ(E∗, E) = σ(E∗, E∗∗), o sea que, en E∗, coinciden la w y la w∗.

4. BE es σ(E,E∗)-compacta (i.e., la bola de E es w-compacta).

Demostracion.

1⇒ 4: El Teo. 5.6.1 de Alaoglu dice que BE∗∗ es σ(E∗∗, E∗)-compacta. Luego, dada cualquier

red x = (xi)i∈ I en BE , ella tiene una subred y = (yj)j∈ J tal que yjw∗−−→j∈ J

ρ ∈ BE∗∗ . Ademas,

por la reflexividad, existe un x ∈ BE tal que ρ = x. Por lo tanto

ϕ(yj) = yj(ϕ) −−→j∈ J

ρ(ϕ) = x(ϕ) = ϕ(x) para toda ϕ ∈ E∗ =⇒ yjw−−→j∈ J

x .

Eso dice que BE es σ(E,E∗)-compacta.

4 ⇒ 1: Sea F = JE(E) = E v E∗∗. Como JE es isometrica, BF = JE(BE). La topologıainducida por σ(E∗∗, E∗) en BF coincide con la w que se trae de BE , porque de ambos ladosla convergencia es contra todas las ϕ ∈ E∗. Luego la hipotesis de 4 se traduce a que

BE es σ(E,E∗)-compacta ⇐⇒ BF es w∗-compacta en E∗∗ =⇒ BF es w∗-cerrada.

Sin embargo, el Teo. 5.5.6 de Goldstine dice que BF es w∗-densa en BE∗∗ . Ambos hechosjuntos prueban que BF = BE∗∗ , por lo que JE debe ser epi, y E reflexivo.

1⇒ 3: Como JE : E → E∗∗ es sobre, las topologıas σ(E∗, E) y σ(E∗, E∗∗) estan generadaspor las mismas funcionales, por lo que coinciden.

3 ⇒ 2: Por el Teo. de Alaoglu 5.6.1, BE∗ es σ(E∗, E)-compacta. Si asumimos ahora lacondicion 3, traducimos a que BE∗ es σ(E∗, E∗∗)-compacta. Aplicandole al espacio E∗ laimplicacion 4⇒ 1 ya demostrada, nos queda que E∗ es reflexivo.

2 ⇒ 1: Sigamos con la notacion JE(E) = F v E∗∗. Recordemos que, por la Prop. 5.5.2, labola BF ⊆ E∗∗, al ser ‖ · ‖-cerrada y convexa, debe ser tambien σ(E∗∗, E∗∗∗)-cerrada. ComoE∗ es reflexivo BF es tambien σ(E∗∗, E∗)-cerrada (ya vimos que 1 ⇒ 3, y se lo podemosaplicar a E∗). Pero el Teo. 5.5.6 de Goldstine decıa que BF es σ(E∗∗, E∗)-densa en BE∗∗ .Ası, BF coincide con BE∗∗ y, como en 4⇒ 1, E nos queda reflexivo.

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5.8 Miscelanea

Recordemos que, si E es un EN y B ⊆ E, decıamos que B es w-acotado si para toda ϕ ∈ E∗el conjunto ϕ(B) es acotado en C. En el Cor. 2.5.2, justo despues del PAU, mostrabamosque si E es Banach, entonces ser w-acotado alcanza para ser acotado en la norma de E.

Proposicion 5.8.1. Sean E , F dos EB y sea T : E → F un operador lineal. LlamemosT ′ : F ′ → E ′ su adjunto lineal. Entonces las siguientes condiciones son equivalentes:

1. T ∈ L(E , F ).

2. φ T ∈ E∗ para toda φ ∈ F ∗. Es decir que T ′(F ∗) ⊆ E∗.

3. T :(E , σ(E,E∗)

)→(F , σ(F, F ∗)

)es tambien continuo. Es decir que

si xiw−−→i∈ I

x (en E) =⇒ T xiw−−→i∈ I

T x (en F ) . (5.19)

Demostracion. Es claro que 1 =⇒ 2. Asumamos ahora 2. Sean x = (xi)i∈ I una red en Ey x ∈ E tales que xi

w−−→i∈ I

x. Dada una φ ∈ F ∗, tenemos que T ′(φ) = φ T ∈ E∗. Luego

φ(T xi) =

(φ T

)xi −−→

i∈ I

(φ T

)x = φ

(T x) .

Como esto pasa para toda φ ∈ F ∗ ya tenemos que T xiw−−→i∈ I

T x. Esto fue 2 =⇒ 3.

Observar que si T : E → F es lineal y cumple (5.19), entonces para cualquier φ ∈ F ∗ setiene que φ T ∈

(E , w

)∗(i,e., es una funcional w-continua). Pero en la Ec. (5.15) vimos

que(E , w

)∗= E∗. En resumen, sale que T ′(F ∗) ⊆ E∗. Esto fue 3 =⇒ 2.

Finalmente, dada una φ ∈ F ∗, usando que φ T ∈ E∗ podemos ver que

x ∈ BE =⇒ |φ(T x)| = |(φ T

)x| ≤ ‖φ T‖E∗ ‖x‖ ≤ ‖φ T‖E∗ .

Esto significa que T (BE) es w-acotada en F . Aplicando ahora el Cor. 2.5.2 llegamos a queT (BE) es acotada en norma, por lo que T ∈ L(E , F ). Esto fue 2 =⇒ 1. Basta.

Corolario 5.8.2. Sean E , F dos EB y sea T ∈ L(E , F ). Asumamos que E es reflex.Entonces T manda la bola BE a una elipse T (BE) que es ‖ · ‖- cerrada dentro de F .

Demostracion. Sea x = (xn)n∈N una sucesion en la BE tal que T xn‖ · ‖−−−→n→∞

z ∈ F . El

reciente Teo. 5.7.1 nos dice que BE es w-compacta. Luego hay una subred y = (yj)j∈ J de x

tal que yjw−−→j∈ J

y ∈ BE . Por un lado, la subredicidad nos asegura que

T xn‖ · ‖−−−→n→∞

z =⇒ T yj‖ · ‖−−→j∈ J

z =⇒ T yjw−−→j∈ J

z .

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Page 173: Un Curso de An alisis Funcional

Por otro lado, usando la Prop. 5.8.1 sabemos que T respeta convergencias debiles. Luego

yjw−−→j∈ J

y ∈ BE =⇒ T yjw−−→j∈ J

T y ∈ T (BE) .

Como la topologıa w es Hausdorff, los dos lımites tienen que coincidir. En otras palabras,llegamos a que z = T y ∈ T (BE). Ası que T (BE) era cerrada, nomas. Lo de la elipse eramedio una joda, que no deberıa eclipsar la importancia del resultado.

Se como el sol, que aun en eclipseel foco sigue siendo de la elipse.

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5.9 Ejercicios del Cap 5: ELC’s

Ejercicios aparecidos en el texto5.9.1. Sea E un K-EV. Se tienen las siguientes propiedades:

1. La interseccion de cualquier cantidad de conjuntos convexos en E queda convexa.

2. El transladar a un convexo le conserva esa propiedad. Es decir que si A ⊆ E es convexo, tambien losera A+ x = a+ x : a ∈ A, para todo x ∈ E.

3. Mas aun, si A,B ⊆ E son ambos convexos, tambien A+B = a+ b : a ∈ A y b ∈ B queda convexo.

4. Si A ⊆ E es convexo, para todo λ ∈ K se tiene que λA = λa : a ∈ A es convexo.

5. Dada un topologıa τ que haga de E un EVT, para todo convexo A ⊆ E se tiene que su τ -clausuraA

τes tambien convexo.

5.9.2. Sea (E, τ) es un ELC. Dados K ⊆ E convexo compacto y F ⊆ E convexo cerrado tales que K∩F = ∅,existen una ϕ ∈ (E, τ)∗R y un α ∈ R tales que

maxx∈K

ϕ(x) < α ≤ mıny∈F

ϕ(y) . 4

5.9.3. Sea E es un EVT. Dados K ⊆ E y ϕ ∈ E′R , probar que

1. Los siguientes dos conjuntos son extremales para K (o vacıos):

mϕ(K) =x ∈ K : ϕ(x) = ınf

y∈Kϕ(y)

y Mϕ(K) =

x ∈ K : ϕ(x) = sup

y∈Kϕ(y)

.

2. Si E era un ELC, K era compacto y ϕ ∈ E∗, entonces mϕ(K) 6= ∅ 6= Mϕ(K).

3. En las condiciones anteriores, si x ∈ Ext(K), existe una φ ∈ E∗ tal que x ∈ mφ(K).

4. Haciendo dibujos de convexos en R2 uno podrıa arriesgar que en el item anterior se podrıa conseguiruna φ ∈ E∗ tal que mφ(K) = x solito. Pero eso es falso en general (aun si K es compacto).Contraejemplificarlo en R2. 4

5.9.4. Sea E es un K-EV y sea K ⊆ E. Si me dan un conjunto A0 ⊆ K que es extremal para K, y otroA1 ⊆ A0 que es extremal para A0 , probar que A1 es tambien extremal para K. 45.9.5. Sea E es un K-EV. Sean K ⊆ E un convexo, y x ∈ K. Probar que

x ∈ Ext(K) ⇐⇒ K \ x sigue siendo convexo . 4

Ejercicio 5.9.6. Sea (E, τ) un ELC.

1. Encontrar un compacto K ⊆ E (ahora no convexo) tal que ConvK no es compacto.

2. En cambio, si tambien ConvK es compacto, entonces Ext(

ConvK)⊆ K. 4

Ejercicio 5.9.7. Encontrar en R3 un convexo compacto K tal que Ext(K) no sea cerrado. 4

5.9.8. Sean E un EN, x ∈ E y una sucesion x = (xn)n∈N en E tales que xnw−−−−→

n→∞x, probar que

1. Nuestra x = (xn)n∈N debe ser acotada en norma (remember Cor. 2.5.2).

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Page 175: Un Curso de An alisis Funcional

2. Ademas ‖x‖ ≤ lim infn→∞

‖xn‖.

3. Existe otra sucesion (zn)n∈N que ahora vive en la capsula convexa Conv xn : n ∈ N que cumple la

condicion mas fuerte zn‖· ‖−−−−→n→∞

0. 4

5.9.9. Probar que no existe ningun normado E tal que E∗ ∼= L1(R) donde ∼= significa iso isometrico sobre(idem para Rn o el [0, 1]). Esto suele resumirse como que L1(R) “no es el dual de nadie”.

Sug: Si existiera el tal E se podrıan aplicar eventuales teoremas de Alaoglu y Krein-Milman para mostrarque la BL1(R) deberıa tener puntos extremales. ¿Los tiene?

Ejercicios nuevos5.9.10. Sea E un EB. Dados x ∈ E y una sucesion (xn)n∈N en E, probar que

1. Si xn −−−−→n→∞

x entonces xnw−−−−→

n→∞x.

2. Si dimE <∞, ahı vale que xn −−−−→n→∞

x ⇐⇒ xnw−−−−→

n→∞x.

5.9.11. Sean E y F espacios de Banach y T : E → F una transformacion lineal. Entonces, las siguientesafirmaciones son equivalentes:

1. T es acotada.

2. T ∗(F ∗) ⊆ E∗.

3. T es continua de (E,w) en (F,w).

5.9.12. Sea E un EB de dimension infinita. Probar que la bola BaE = x ∈ E : ‖x‖ < 1 tiene interior vacıo(!!) si la pensamos en (E , w).

5.9.13. Sea E un EB. Dados ϕ ∈ E∗ y una sucesion (ϕn)n∈N en E∗, probar que

1. ϕn −−−−→n→∞

ϕ =⇒ ϕnw−−−−→

n→∞ϕ =⇒ ϕ

w∗−−−−→n→∞

ϕ.

2. Si dimE <∞, las tres convergencias son equivalentes.

5.9.14. Sea E = `∞(N). Si (ϕn)n∈N es la sucesion en E∗ dada por ϕn(x) = xn para x = (xn)n∈N ∈ E yn ∈ N. Probar que

1. Las ϕn ∈ BE∗ para todo n ∈ N.

2. Sin embargo, (ϕn)n∈N no tiene ninguna subsucesion w∗−convergente.

¿Contradice esto el hecho de que BE∗ es w∗−compacta?

5.9.15. Sean 1 < p <∞. Dados x, x(n) ∈ `p (n ∈ N), probar que

x(n) −−−−→n→∞

x ⇐⇒ supn∈N

‖x(n)‖p <∞ y limn→∞

x(n)k = xk para todo k ∈ N .

5.9.16. Sea H un EH. Dados x ∈ H y una sucesion (xn)n∈N en H, probar que

1. xnw−−−−→

n→∞x ⇐⇒ 〈xn, y〉 −−−−→

n→∞〈x , y〉 para todo y ∈ H (este es Rieszible).

2. Si en : n ∈ N es un SON en H, entonces enw−−−−→

n→∞0.

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Page 176: Un Curso de An alisis Funcional

5.9.17. Sean ϕ ∈ L∞[0, 1] y (ϕn)n∈N una sucesion en L∞[0, 1]. Consideremos los operadores de multipli-cacion asociados Mϕ y Mϕn

(n ∈ N ) todos ellos en L(L2[0, 1]). Probar que

ϕnw∗−−−−→

n→∞ϕ en L∞[0, 1] = L1[0, 1]∗ ⇐⇒ Mϕn

fw−−−−→

n→∞Mϕ f para toda f ∈ L2[0, 1] .

5.9.18. Probar que C[0, 1] es cerrado en L∞[0, 1] con la topologıa inducida por la norma ‖ · ‖∞ pero no enla topologıa w∗.

5.9.19. Sea E un EVT. Dados K , V ⊆ E tales que K es compacto y V es abierto y K ⊆ V , probar queexiste un entorno U del cero tal que K + U ⊆ V .

5.9.20. Sea E un espacio vectorial y A y B subconjuntos convexos de E. Probar que para todo par denumeros reales a y b el conjunto aA+ bB es convexo.

5.9.21. Sea E un espacio vectorial y A un subconjunto convexo de E. Probar que

si x ∈ A and y ∈ A =⇒ [x, y)def= (1− λ)x+ λ y : λ ∈ [0, 1) ⊆ A .

5.9.22. Sea E un espacio de Banach reflexivo y F un subespacio cerrado de E. Probar que para todo x /∈ Fexiste un un x0 ∈ F tal que ‖x− x0‖ = min‖x− y‖ : y ∈ F.5.9.23. Sean E , F dos EB y sea T ∈ L(E , F ). Probar que T ∗ pensado como T ∗ : (F ∗ , w∗) → (E∗ , w∗)es tambien continua. Deducir como en el Cor. 5.8.2 que T ∗(BF∗) es ‖ · ‖ cerrada en E∗.

Sug: Si ϕiw∗−−→i∈ I

ϕ en F ∗ y x ∈ E, entonces T ∗ϕix = ϕi(T x) −−→

i∈ Iϕ(T x) = T ∗ϕ x.

Veamos un ejemplo: Sea T ∈ L(`2 , `1) dada por Tx = (xn

n )n∈N para x = (xn)n∈N ∈ `2.

1. Usando Cauchy-Schwarz mostrar que ‖T‖2 ≤∑n∈N 1/n2 .

2. Su adjunto T ∗ ∈ L(`∞ , `2) se define (en las entradas) igual que T , multiplicando por 1n .

3. Mostrar que T ∗(B`∞) es compacta. Observar que da justo el cubo de Hilbert del Ejer. 3.8.18. 4

Definicion 5.9.24. Sean E y F dos EB’s. Fijemos una red T = (Ti)i∈ I y un T , todos en L(E,F ).

1. Decimos que TiS.O.T.−−−−→i∈I

T (se lee “Ti converge fuertemente a T”) si para cualquier x ∈ E se tiene que

Ti x‖ · ‖−−→i∈ I

T x (en la norma de F ).

2. En cambio TiW.O.T.−−−−→i∈I

T (se lee “Ti converge debilmente a T”) si para cualquier x ∈ E se tiene que

Ti xw−−→i∈ I

T x (en la debil σ(F , F ∗) de F ). En otras palabras, si

〈Ti x , ϕ〉 −−→i∈ I

〈T x , ϕ〉 para todo par x ∈ E , ϕ ∈ F ∗ . 4

5.9.25. Sean E y F dos EB’s. En L(E , F ) se consideran las topologıas S.O.T y W.O.T vıa las convergenciashomonimas.

1. Caracterizar las familias de seminormas que producen las topologıas S.O.T y W.O.T de L(E , F ).

2. Describir los entornos (sub)basicos del 0 de las mismas.

5.9.26. Probar que si una sucesion (An) esta en A(H) , es decreciente (resp. creciente) y acotada (sus

normas), entonces existe A ∈ A(H) tal que AnS.O.T.−−−−→n→∞

A. En este caso, al lımite se lo llama A = ınfn∈NAn

(resp. A = supn∈NAn), porque 〈Ax , x〉 = ınfn∈N〈An x , x〉 para todo x ∈ H.

Sug: Ya sabemos que deben dar los productos 〈Ax , x〉. El resto sale polarizandolo.

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Page 177: Un Curso de An alisis Funcional

Parte II

Teorıa espectral.

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Page 178: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 6

Espectro

La nocion de autovalores no es la mas adecuada para operadores en un espacio de Banach.Por ejemplo los shifts a izquierda y derecha T y S en L(`p) definidos en 1.8.1, tienen odemasiados o demasiado pocos autovalores (S no tinen ninguno). El tema es que la nocionde autovalor se basa en que el ker (λ IE − T ) 6= 0, para un T ∈ L(E) y un λ ∈ K. Eso enel caso de que dimE < ∞ equivale a muchas otras cosas (onda el polinomio caracterıstco,usando determinantes).

Cuando la dimE = ∞, lo que conviene es decir que un λ ∈ C esta en el “espectro” de unT ∈ L(E) si el operador λ IE − T /∈ Gl (E), aun permitiendole que sea mono. Usando esacondicion se pueden reproducir muchas de las propiedades estructurales que uno conoce paralas matrices. Pero antes de desarrollar esa idea describiremos el contexto natural para lateorıa espectral, que son las algebras de Banach complejas.

6.1 Algebras de Banach

Se puede hacer la teorıa de algebras de Banach a coeficientes reales, pero tiene poca graciaporque en ellas la nocion de espectro se pifia, como para las matrices reales.

Recordemos que A es una C-algebra si

• A es un C-EV.

• Es ademas un anillo con la misma suma que tenıa como EV, y un producto nuevo.

• A tiene unidad 1 = 1A (para el producto) a menos que se diga lo contrario.

• Vale la compatibilidad algebraica de los dos productos:

λ(a b) = (λ a) b = a (λ b) para a , b ∈ A y λ ∈ C cualesquiera .

Los multiplos λ 1 = λ 1A para λ ∈ C y 1A el “uno” para la multiplicacion de A, se abreviaranescribiendo λ 1A = λ, en el sentido de identificar a C con su copia C · 1A ⊆ A (como en lospolinomios C[x] ).

177

Page 179: Un Curso de An alisis Funcional

Definicion 6.1.1. Un algebra de Banach (abreviaremos AB) es una C-algebraA que ademastiene una norma ‖ · ‖ que la hace un EB, junto con la condicion de submultiplicatividad:

‖a b‖ ≤ ‖a‖ ‖b‖ para todo par a , b ∈ A . (6.1)

Si asumimos que A tiene un 1 = 1A , pedimos que ‖1A‖ = 1. Ademas :

1. Diremos que un a ∈ A es inversible si existe a−1 ∈ A, que es el unico elemento de Atal que a a−1 = a−1 a = 1 (cuando existe).

2. El grupo de elementos inversibles de A se denota por GA (en lugar de la notacionalgebraica U(A) de las “unidades” de A).

En caso de que 1 /∈ A diremos que A es un AB sin unidad. 4

Ejemplos 6.1.2. Los ejemplos mas comunes de AB’s son:

1. Dado K un compacto Hausdorff, el espacio C(K) con la ‖ · ‖∞ es un AB conmutativa.

2. Si K era LKH, se toma Cb(K) o su ideal C0(K), que es un AB sin uno.

3. Otra AB sin uno famosa es L1(R) con el producto de convolucion. En cambio `1(Z)con la convolucion sı tiene uno, porque la delta de Dirac existe en el caso discreto.

4. L∞(X,Σ, µ) con el producto usual y su norma.

5. En el caso de que X = T ⊆ C (el cırculo unidad), tenemos que L∞(T) tiene unasubalgebra muy importante: el algebra de Hardy H∞ de las holomorfas en el disco Dy acotadas (en ctp) en D (vale pensarlas en L∞(T) porque sus valores en el cırculolas caracterizan al ser holomorfas). Se puede mostrar que ellas son exactamente las

f ∈ L∞(T) tales que sus coeficientes de Fourier f(n) = 0 para los n < 0.

6. La familia de ejemplos que mas nos interesa ahora es la de L(E) para E un EB complejo,con la norma de operadores (vimos que es submultiplicativa). De paso eso incluye lasalgebras de matrices (cuando dimE <∞).

Observar que los ejemplos anteriores eran todos conmutativos, mientras que los L(E)(y las matrices) son el paradigma del algebra no conmutativa. 4

Ejercicio 6.1.3. Sea A0 una AB sin uno. Consideremos entonces un 1 virtual y definamosel algebra A = C · 1 +A0 con los siguientes datos: Dados λ1 + a y µ1 + b ∈ A,

• Suma: (λ1 + a) + (µ1 + b) = (λ+ µ)1 + (a+ b).

• Producto: (λ1 + a) · (µ1 + b) = (λµ)1 + (µ a+ λ b+ a b).

• Norma: ‖λ1 + a‖ = |λ|+ ‖a‖.

Probar que entonces A es un algebra de Banach con uno (adivinen quien), de la que A0 esun ideal bilatero cerrado y maximal (y las nuevas operaciones coinciden con las viejas). 4

178

Page 180: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 6.1.4. Sea A un AB. Tenemos las siguientes propiedades:

1. Si c ∈ A tiene ‖c‖ < 1, entonces se verifica que

1− c ∈ GA con (1− c)−1 =∞∑n=0

cn y ‖(1− c)−1‖ ≤ 1

1− ‖c‖. (6.2)

2. Si a ∈ GA y b ∈ A cumple que ‖b− a‖ < ‖a−1‖−1, entonces, b ∈ GA .

3. GA es abierto en A y la flecha GA 3 a 7→ a−1 ∈ GA es un homeo.

Demostracion. Para probar el item 1, observemos que si ‖c‖ < 1, entonces

‖cm‖ ≤ ‖c‖m para todo m ∈ N =⇒∞∑k=0

‖ck‖ ≤∞∑k=0

‖c‖k =1

1− ‖c‖.

Luego, la serie∞∑k=1

ck converge a un a ∈ A tal que ‖a‖ ≤ 11−‖c‖ (aca se usa que A era un EB

con su norma y la Prop. 1.1.13). En particular tenemos que cn −−−→n→∞

0, por lo que

(1− c)N∑k=0

ck =N∑k=0

ck −N+1∑k=1

ck = 1− cN+1 −−−→N→∞

1 =⇒ (1− c) a = 1 .

Analogamente se prueba que a (1 − c) = 1 por lo que a = (1 − c)−1. Veamos ahora que1⇒ 2. En efecto, observar que la hipotesis ‖b− a‖ < ‖a−1‖−1 implica que

‖a−1(b− a)‖ ≤ ‖a−1‖ ‖b− a‖ < 1 =⇒ b = a− (a− b) = a[1− a−1(b− a)

]∈ GA ,

por el tem 1. Ademas se tiene que b−1 =[1−a−1(b−a)

]−1a−1 por lo que, usando la Ec. (6.2),

‖b−1‖ ≤ ‖a−1‖1− ‖a−1(b− a)‖

≤ ‖a−1‖1− ‖a−1‖ ‖b− a‖

=1

‖a−1‖−1 − ‖b− a‖. (6.3)

Usando 2 sale de una que GA es abierto en A. Para ver la continuidad de invertir, tomemos

bn −−−→n→∞

a (todos en GA). A partir de algun momento se tendra que ‖bn − a‖ < ‖a−1‖−1

2.

Luego la Eq. (6.3) nos asegura que supn∈N‖b−1n ‖ < ∞ . Despues se usa que

a−1 − b−1n = a−1(bn − a)b−1

n =⇒ ‖a−1 − b−1n ‖ ≤ ‖a−1‖ ‖b−1

n ‖ ‖bn − a‖ −−−→n→∞

0 .

Finalmente, la continuidad de invertir implica que es homeo, porque su inversa (ahora comofuncion) es ella misma.

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Page 181: Un Curso de An alisis Funcional

Sea A un AB. Los multiplos λ 1 = λ 1A para λ ∈ C y 1A el “uno” de A, se seguiranabreviando λ 1A = λ, en el sentido de identificar a C con su copia C · 1A ⊆ A. Ahora sıtenemos el backround basico como para definir el espectro:

Definicion 6.1.5. Sean A una C-AB y a ∈ A. Definimos las siguientes nociones:

1. El espectro de a es el conjunto

σ(a) = σA(a) =λ ∈ C : λ− a /∈ GA

. (6.4)

2. El radio espectral de a es ρ(a) = supλ∈σ(a)

|λ|.

3. La resolvente de a es el conjunto Res(a) = C \ σ(a) =λ ∈ C : λ− a ∈ GA

.

4. La funcion resolvente de a es Ra : Res(a)→ A y esta dada por

Ra (λ) =(λ− a

)−1 ∈ GA para cada λ ∈ Res(a) . (6.5)

Por el Teo. 6.1.4 ya podemos decir que Ra es continua. 4

Antes de probar las propiedades basicas del espectro y de dar los ejemplos mas ilustrativos,enumeraremos una serie de propiedeades facilongas para acostumbrernos a laburar con el.Recomendamos leerlas cuidadosamente, porque las usaremos seguido, y citaremos poco.

Ejercicio 6.1.6. Sea A un AB. Dados a, b ∈ A, probar que

si ab = ba y ademas ab ∈ GA =⇒ a y b ∈ GA . (6.6)

Sugerimos mostrar que tanto a como b conmutan con ab, y por ello con (ab)−1. 4

Proposicion 6.1.7. Sea A un AB. Fijemos a ∈ A y µ ∈ C. Luego

1. σ(µ 1A) = µ. En particular σ(0A) = 0 y σ(1A) = 1.

2. σ(µ a) = µσ(a)def= µλ : λ ∈ σ(a). En particular σ(−a) = −σ(a).

3. σ(a+ µ 1A) = µ+ σ(a)def= µ+ λ : λ ∈ σ(a).

4. a ∈ GA ⇐⇒ 0 /∈ σ(a). En tal caso σ(a−1) = σ(a)−1 def= λ−1 : λ ∈ σ(a).

5. El radio espectral no le gana a la norma: ρ(A) ≤ ‖a‖.

6. En otras palabras, tenemos que σ(a) ⊆ B(0 , ‖a‖ ) (la bola cerrada).

7. Sea B otra AB y Γ : A → B un isomorfismo (unital) de anillos que es a la vez unisomorfismo (acotado y sobre) de EB’s. Entonces σB

(Γ(a)

)= σA(a).

8. Un caso particular: Si g ∈ GA , entonces σ(g a g−1) = σ(a).

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Page 182: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Las pruebas son todas faciles y van como ejercicio. Pero daremos un par.Para el item 5 - 6 tomemos cualquier λ ∈ C tal que |λ| > ‖a‖. Entonces tenemos que‖ aλ‖ < 1. Ahora podemos usar el Teo. 6.1.4 y llegamos a que

(λ− a) = λ(

1− a

λ

)∈ GA =⇒ λ /∈ σ(a) . (6.7)

Por eso σ(a) ⊆ B(0 , ‖a‖ ) (la bola cerrada) y ρ(a) ≤ ‖a‖. Si a ∈ GA , es claro que 0 /∈ σ(a)y 0 /∈ σ(a−1). Ademas, dado λ ∈ C \ 0, se tiene que

λ−1 − a−1 = λ−1 (a− λ) a−1 ∈ GA(6.6)⇐⇒ (a− λ) ∈ GA .

Eso muestra que σ(a−1) = σ(a)−1. Lo del iso Γ : A → B sale porque Γ(GA) = GB (la pruebade esto es pura algebra, no se usa la continuidad). Con esto, como Γ(a)−λ1B = Γ(a−λ1A),la igualdad de los espectros se demuestra sin dificultades.

Ahora va otra propiedad que es mucho menos facilonga:

Proposicion 6.1.8. Sea A un AB. Dados a , b ∈ A, se tiene que

σ(a b) ∪ 0 = σ(b a) ∪ 0 . (6.8)

En particualr vale que ρ(ab) = ρ(ba).

Demostracion. Sean λ ∈ C \ 0 tal que λ− ab ∈ GA , y c = λ−1(

1 + b (λ− ab)−1 a). Luego

(λ− ba) c = 1− λ−1ba+ b (λ− ab)−1 a− λ−1bab (λ− ab)−1 a

= 1− λ−1ba+ λ−1b (λ− ab) (λ− ab)−1 a = 1 .

Analogamente se prueba que c (λ − ba) = 1. Esto muestra la ⊇ de la Ec. (6.8). La otrainclusion es un tema de ab ba.

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Page 183: Un Curso de An alisis Funcional

Vamos ahora con los polinomios. Sea A un AB. Recordemos que fijado un a ∈ A, la flecha

C[X] 3 P (X) 7−→ P (a) ∈ A

es un morfismo de anillos (llamado morfismo de evaluacion en teorıa de anillos). Luego dalo mismo factorizar a un poli P antes o despues de evaluarlo en un a ∈ A.

Proposicion 6.1.9. Sea A un AB y sea a ∈ A. Luego se cumplen las siguientes propiedades:

1. Dado un poli P ∈ C[X], se tiene la igualdad espectral

σ(P (a)

)= P

(σ(a)

) def= P (λ) : λ ∈ σ(a) . (6.9)

2. Ahora la desigualdad ρ(a) ≤ ‖a‖ se puede mejorar: Vale que ρ(a) ≤ ınfn∈N‖an‖1/n.

Demostracion. Fijemos el P ∈ C[X]. Dado λ ∈ σ(a), definamos el poli

Q(x) = P (x)− P (λ) = (x− λ)B(x) con B ∈ C[X] ,

donde la factorizacion existe porque Q(λ) = 0. Luego, si µ = P (λ), tenemos que

P (a)− µ = P (a)− P (λ) = Q(a) = (a− λ)B(a) /∈ GA =⇒ µ ∈ σ(P (a)

),

donde hemos usado que (a − λ) y B(a) conmutan, por lo que el hecho de que λ ∈ σ(a)

asegura que (a− λ) /∈ GA(6.6)=⇒ (a− λ)B(a) /∈ GA . Ası que P

(σ(a)

)⊆ σ

(P (a)

).

Dado ahora un µ ∈ σ(P (a)

), definamos y factoricemos el poli Q ∈ C[X] dado por

Q(x) = P (x)− µ = cn

n∏k=1

(x− λk) donde las raıces de Q son λk ∈ C , k ∈ In .

Nos queda que Q(a) = P (a) − µ = cnn∏k=1

(a − λk) /∈ GA. Luego alguno de los factores

(a− λk) /∈ GA (esto sale porque GA es un grupo), por lo que λk ∈ σ(a) y µ = P (λk).

Por otro lado, vimos arriba (item 1 con P (x) = xn) que

σ(an) = σ(a)n =⇒ ρ(a)n = ρ(an) ≤ ‖an‖ =⇒ ρ(a) ≤ ‖an‖1/n

para todo n ∈ N. Y eso fue todo.

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Page 184: Un Curso de An alisis Funcional

Corolario 6.1.10. Sea A un AB y sea a ∈ A. Luego

1. Si P (a) = 0A para cierto P ∈ C[X] (i.e. si a es algebraico) entonces

σ(a) ⊆ raıces de P.

En ese caso (bastante poco comun, aunque incluye a todas las matrices por Hamilton-Cayley) vale que σ(a) es finito.

2. En particular, a2 = a =⇒ σ(a) ⊆ 0, 1 y a2 = 1 =⇒ σ(a) ⊆ −1, 1.

Observacion 6.1.11. Sea A un AB y sea a ∈ A. Dado un λ ∈ C tal que |λ| > ‖a‖, graciasa la Ec. (6.7) ahora sabemos que λ ∈ Res(a). Pero usando la Eqs. (6.2) tenemos mas data:

Ra(λ) = (λ− a)−1 = λ−1(

1− a

λ

)−1=∞∑n=0

λ−n−1 an siempre que |λ| > ‖a‖ . (6.10)

En particular, para los λ ∈ C tales que |λ| > ‖a‖ se tiene que al tomar normas

‖Ra(λ)‖ ≤∞∑n=0

|λ|−n−1 ‖a‖n = |λ|−1

∞∑n=0

( ‖a‖|λ|

)n=(|λ| − ‖a‖

)−1 −−−−→|λ|→∞

0 . (6.11)

O sea que la resolvente se va a cero (en norma) cuando |λ| → ∞. 4

Ejercicio 6.1.12. Sea A un AB . Probar las siguientes afirmaciones:

1. Sea f : Ω→ C una funcion holomorfa en el conjunto abierto Ω ⊆ C. Supongamos que

(i) La bola cerrada BM = z ∈ C : |z| ≤M ⊆ Ω.

(ii) f(z) =∞∑n=0

αn zn con convergencia absoluta y uniforme para todo z ∈ BM .

Luego, para todo a ∈ A con ‖a‖ ≤M , la serie f(a) =∞∑n=0

αn an converge en A.

2. Extender la Eq. (6.9) en este sentido: Si a ∈ A tiene ‖a‖ ≤M , entonces

f(σ(a)

) def= f(λ) : λ ∈ σ(a) ⊆ σ

(f(a)

)para toda f como la del item 1 .

La idea es que si f(z) =∞∑n=0

αn zn en BM , entonces tenemos que

f(λ)− f(a) =∞∑n=0

αn (λn − an) = (λ− a)∞∑n=1

αn Pn−1(λ , a) ,

donde los polinomios Pn−1(λ , a) se pueden calcular y acotar para que la serie converja aun b ∈ A que conmuta con a. Observar que σ(a) ⊆ BM . Ası que todas estas cuentas queinvolucran series, convergen bien en todo λ ∈ σ(a). 4

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Page 185: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 6.1.13. Sea A un AB y sea a ∈ A. Entonces vale que

1. El espectro σ(a) es compacto y no vacıo.

2. Se verifica la siguiente formula del radio espectral:

ρ(a) = lımn→∞

‖an‖1/n . (6.12)

Demostracion. Como GA es abierto, es facil ver que σ(a) es cerrado. Pero hagamoslo masexplıcito porque nos servira despues. Fijemos un λ ∈ Res(a). Veremos que si z ∈ C cumpleque |z| < ‖Ra(λ)‖−1 entonces tambien λ− z ∈ Res(a), porque podemos hacer

Ra(λ− z) = (λ− a− z)−1 =[

(λ− a) (1−Ra(λ) z )]−1

=∞∑n=0

Ra(λ)n+1 zn , (6.13)

donde la convergencia es uniforme en compactos de la bola BC(0 , ‖Ra(λ)‖−1). Esto clara-mente da que Res(a) es abierto por lo que σ(a) es cerrado. Ademas sabemos que ρ(a) ≤ ‖a‖por lo que σ(a) ya es compacto. Pero tenemos que ver que σ(a) 6= ∅.

Para ello fijemos una ϕ ∈ A∗ y definamos f : Res(a) → C por f(λ) = ϕ(Ra(λ) ). Dado unλ ∈ Res(a) tomemos el entorno λ + Uλ , con Uλ = z : |z| < ‖Ra(λ)‖−1. Por la Eq. (6.13)y la continuidad de ϕ (que le permite “entrar” en la serie), vemos que

f(λ− z) = ϕ(Ra(λ− z) ) =∞∑n=0

ϕ(Ra(λ)n+1) zn para todo z ∈ Uλ .

Eso nos dice que f es holomorfa en todo Res(a). Por otro lado, recordemos la Eq. (6.11)por la que, para los λ ∈ C tales que |λ| > ‖a‖ se tiene que

‖Ra(λ)‖ −−−−→|λ|→∞

0 =⇒ |f(λ)| = ‖ϕ(Ra(λ) )‖ ≤ ‖ϕ‖ ‖Ra(λ)‖ −−−−→|λ|→∞

0 . (6.14)

Si ahora supusieramos que σ(a) = ∅, entonces f serıa entera y nula en el infinito. Por elTeorema de Liouville, f deberıa ser toda ella nula.

Llegarıamos a que, para cada λ ∈ C fijo, deberıa valer que ϕ( (λ − a)−1) = 0 para todafuncional ϕ ∈ A∗. Pero eso dirıa (por H-B) que (λ − a)−1 = 0 ademas de ser inversible.Difıcil encontrar algo mas absurdo. Luego σ(a) 6= ∅.

Formula del radio espectral: Seguimos con la ϕ ∈ A∗. Consideremos la variable z = λ−1

y la funcion g(z) = f(z−1) = f(λ) para los λ ∈ Res(a) \ 0. En (6.10) vimos que

f(λ) = ϕ(Ra(λ) ) =∞∑n=0

λ−n−1 ϕ(an)

para todo λ ∈ C tal que |λ| > ‖a‖. Luego

g(z) = f(z−1) =∞∑n=0

ϕ(an) zn+1 para todo z ∈ C tal que 0 < |z| = |λ|−1 < ‖a‖−1 .

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Page 186: Un Curso de An alisis Funcional

El caso z = 0 es nuevo, pero podemos poner g(z) = 0 y g queda continua en z = 0 porquepor (6.14) ya sabemos que |f(λ)| −−−−→

|λ|→∞0 =⇒ g(z) −−→

z→00. En resumen, tenemos que g(z)

es analıtica (con serie conocida que valıa 0 en z = 0) en la bola z ∈ C : |z| < ‖a‖−1.

Pero g sigue siendo analıtica hasta que z−1 = λ no entre en el σ(a), o sea en la bola mayorz ∈ C : |z| < ρ(a)−1 (esto vale porque f era holomorfa en todo λ : |λ| > ρ(a) ⊆ Res(a) ).Por otro Teorema del analisis complejo, la serie de g sigue convergiendo allı (hasta donde gsea holomorfa). Luego

g(z) =∞∑n=0

ϕ(an) zn+1 si |z| < ρ(a)−1 =⇒ f(λ) =∞∑n=0

ϕ(an)λ−n−1 si |λ| > ρ(a) .

Fijemos ahora un r > ρ(a) y tomemos los λ = r ei θ. Integrando la serie de λn+1 f(λ) queda∫ 2π

0

rn+1 ei(n+1) θ f(r ei θ) dθ =∞∑m=0

∫ 2π

0

rn−m ei(n−m) θ ϕ(am) dθ = 2π ϕ(an) ,

porque, como las primitivas de las ei(n−m) θ valen lo mismo en 0 que en 2π si n 6= m, la unicaintegral que no se anula es la de m = n. Tomemos M(r) = sup

0≤θ≤2π‖Ra(r e

i θ)‖, que es finito

porque se lo toma en un compacto. Luego |f(r ei θ)| ≤ ‖ϕ‖ ‖Ra(r ei θ)‖ ≤ ‖ϕ‖M(r) para

todo θ ∈ [0 , 2π]. Estimando lo de arriba nos queda que, para cada n ∈ N,

|ϕ(an)| ≤ ‖ϕ‖ rn+1M(r) para toda ϕ ∈ A∗ =⇒ ‖an‖ ≤ rn+1M(r) ,

para cualquier r > ρ(a). Tomando raıces enesimas sale que

‖an‖1/n ≤ rn+1n M(r)

1n −−−→

n→∞r para todo r > ρ(a) .

Luego tomando lımites superiores llegamos finalmente a que

lim supn→∞

‖an‖1/n ≤ infρ(a)<r

r = ρ(a)6.1.9

≤ infn→∞

‖an‖1/n ≤ lim infn→∞

‖an‖1/n .

Estas desigualdades muestran que el lımite existe y que da efectivamente ρ(a).

Corolario 6.1.14. Sea A un AB que es un anillo de division (o sea que todo elemento nonulo es inversible: GA = A \ 0). Estonces A = C · 1A ∼= C .

Demostracion. Veamos que la flecha C 3 λ 7→ λ 1A es suryectiva. En efecto, todo a ∈ Acumple que σ(a) 6= ∅. Luego existe algun λ ∈ σ(a). Pero entonces tenemos que

λ 1A − a /∈ GA =⇒ λ 1A − a = 0 =⇒ λ 1A = a .

185

Page 187: Un Curso de An alisis Funcional

6.2 Ejemplos y ejercicios

Veamos los espectros de elementos de las AB’s conocidas. En la mayorıa de los casos alcanzacaracterizar el grupo GA de un algebra A para poder calcular el espectro de sus elememtos.

6.2.1. Sea K un compacto-H y A = C(K) = f : K → C : f es continua . Entonces

GC(K) = g ∈ C(K) : 0 /∈ g(K) y σ(f) = f(K) = f(x) : x ∈ K

para toda f ∈ C(K). En efecto, como el producto en C(K) es punto a punto (y por elloconmutativo), podemos caracterizar a los elementos de GC(K) de la siguiente forma:

g ∈ GC(K) ⇐⇒ existe h ∈ C(K) tal que g(x)h(x) = 1(x) = 1 para todo x ∈ K .

O sea que h(x) = 1g(x)

para todo x ∈ K. Pero tal funcion existe (y en tal caso es continua)

⇐⇒ g(x) 6= 0 para todo x ∈ K. Ahora la caracterizacion σ(f) = f(K) sale con fritas.

En el caso de que K sea Hausdorff pero no compacto, se puede considerar el espacio defunciones complejas continuas y acotadas Cb(K), que es otra AB con la ‖ · ‖∞ . En tal casolo arriba expuesto sigue valiendo siempre que uno reemplace f(K) por f(K) en todas susapariciones. La falta de compacidad deja de garantizar que son la misma cosa. 4

6.2.2. Sea ahora A = L∞ = L∞(X , Σ , µ). Dada f ∈ L∞ definamos su rango esencial

Rese(f) =λ ∈ C : µ

( y ∈ X : |f(y)− λ| < ε

)6= 0 para todo ε > 0

=λ ∈ C : µ

[f−1(Ba

C(λ , ε)

) ]6= 0 para todo ε > 0

.

(6.15)

Traduciendo, λ ∈ Rese(f) si la f “ronda” cerca de λ con medida positiva para toda cercanıaprefijada. Esta nocion sirve como el rango comun (o su clausura) en el ejemplo anterior:

GL∞ = g ∈ L∞ : 0 /∈ Rese(g) y σ(f) = Rese(f) para toda f ∈ L∞ .

La prueba es similar al caso continuo: Como el producto es punto a punto, tenemos que

g ∈ GL∞ ⇐⇒ existe g−1 ctp=

1

g∈ L∞ ⇐⇒ 0 /∈ Rese(g) ,

donde el ⇐⇒ de la derecha sale porque tenemos la siguiente igualdad

µ(

y ∈ X : | g(y) | < ε)

= µ(

y ∈ X :1

|g(y)|> M =

1

ε

).

Que el de la derecha se anule para algun M grande (eso es que 1/g ∈ L∞) equivale a que elde la izquierada se anule para un ε chico (eso es que 0 /∈ Rese(g) ).

En particular, lo anterior muestra que Rese(f) es compacto (o sea cerrado, porque acotadoera seguro) para toda f ∈ L∞. Si todo esto no les convence, verifiquen a mano que escerrado. Sale facil de su definicion de la Ec. (6.15). Un buen ejemplo de argumento ε/2 .

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Page 188: Un Curso de An alisis Funcional

Observar que si X tiene una topologıa Hausdorff tal que la medida de los abiertos (no vacıos)nunca es nula, entonces podemos considerar la subalgebra de Banach Cb(X) ⊆ L∞(X). Unbuen ejercicio para entender que es el Rese es mostrar que si h ∈ Cb(X), entonces se cumpleque Rese(h) = h(X). Eso dice que el espectro de h en las dos algebras en las que vive es elmismo. De hecho, es casi lo mismo que probar que las dos ‖ · ‖∞ coinciden en Cb(X).

El caso paradigmatico es cuando X es un compacto dentro de Rn y la medida es la deLebesgue. En tal caso C(X) ⊆ L∞(X), las normas coinciden y los espectros tambien. 4

Ejercicio 6.2.3. En el caso discreto de `∞(I), donde tambien multiplicamos “ i a i ” y quedaun AB con su ‖ · ‖∞ , probar que

σ(a) = Rese(a) =ai : i ∈ I

para todo a = (ai)i∈ I ∈ `∞(I) .

No vale avivarse de que a : I→ C es continua. 4

Las siguientes dos subsecciones son un adelanto del Capıtulo 9 de C∗-algebras. Tratan dostemas bastante especıficos de las AB’s: Como cambia el espectro de un elemento al pensarlodentro de dos algebras distintas, y la transformada de Gelfand para AB’s conmutativas. Eltratamiento es presentarlos como largas listas de ejercicios (reapareceran con sus correspon-dientes demostraciones en el Cap. 9). Hay dos motivos para este adelanto. Uno es quelos ejercicios en cuestion son interesantes para ir entendiendo la teorıa de AB’s. El otro esque la transformada de Gelfand es la herramienta natural para extender el calculo funcionalcontinuo de la Seccion 6.5 del caso de operadores autoadjuntos a operadores normales. Estaextension sera por ahora informal, pero al menos se entendera de que se habla cuando se“chamuye” sobre las tecnicas que se usan.

6.2.1 El espectro depende del algebra

Ejemplo 6.2.4. Sea B = D ⊆ C. Como en el Ejem. 3.6.5, consideremos la subalgebraA(D) ⊆ C(B) de de las f ∈ C(B) que son holomorfas en D, con la norma supremo sobrela bola B. Es un AB, y se la llama “el algebra del disco”. Es un hecho conocido que sif ∈ A(D), entonces ‖f‖∞ = sup‖z‖=1 |f(z)| . Por lo tanto, podemos pensar en realidad que

A(D) ⊆ C(T) , pasando de una f ∈ A(D) a f∣∣T ∈ C(T) ,

total las normas supremo coinciden. Tomemos el elemnto e1 ∈ A(D) dado por e1(z) = zpara z ∈ B. Mas vale que es holomorfa en D. Pero si calculamos su espctro queda que

σA(D)(e1) = B mientras que σC(T)(e1) = e1(T) = T .

En efecto, lo de la derecha ya lo vimos antes. La inclusion σA(D)(e1) ⊆ B sale por lo de lanorma y el radio espectral. Pero si λ ∈ D, entonces tendrıamos que la funcion (λ− e1)(z) =λ− z, por lo que su inversa, de existir, tendrıa que ser g(z) = (λ− z)−1 al menos en todoslos z ∈ B tales z 6= λ . Esto camina en T, por lo que (λ − e1) ∈ GlC(T) , pero es claramenteimposible en D, y menos aun que g sea holomorfa allı. En el ejercicio que viene daremosmas detalles sobre este extrano fenomeno. 4

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Page 189: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 6.2.5. Sea A un AB y sea B ⊆ A una subalgebra que tambien es de Banach(mismo uno y misma norma). Probar lo que sigue:

1. GB ⊆ GA∩ B, pero la inclusion puede ser estricta (mirar la funcion e1 del el Ejem. 6.2.4).

2. Dado a ∈ B, ahora tenemos dos espectros para el:

σB(a) = λ ∈ C : λ− a /∈ GB y σA(a) = σ(a) = λ ∈ C : λ− a /∈ GA .

Se tiene que σA(a) ⊆ σB(a), pero que la inclusion puede ser estricta.

3. Sin embargo, ρ(a) = ρB(a)def= sup

λ∈σB(a)

|λ|.

4. Mas aun, mostrar que (en cualquier AB, pongamos ahora A) una sucesion (an)n∈N enGA converge al borde ∂ GA de GA ⇐⇒ ‖a−1

n ‖ −−−→n→∞

∞, lo que no depende del algebra

en donde vivan.

5. Deducir que ∂ GB ⊆ ∂ GA , por lo que para todo a ∈ B se tiene que

σA(a) ⊆ σB(a) pero ∂ σB(a) ⊆ ∂ σA(a) . (6.16)

6. Interpretar lo anterior como que σB(a) consiste de tomar el conjunto σA(a) y “llenar”algunos de sus “agujeros”. Estos se pueden ver como las componentes conexas yacotadas del abierto C \ σA(a) . Cotejar esto con el Ejem. 6.2.4.

7. Deducir que los elementos a ∈ B que tienen su espectro σB(a) “chatito” (i.e., sininterior) cumplen que σB(a) = σA(a).

8. Generalizar todo lo anterior al caso en que B 6⊆ A, pero existe un morfismo unital deanillos Γ : B → A que es isometrico (aunque no sobre). 4

6.2.2 Gelfand

Ejercicios 6.2.6. Sea A un AB y sea I ⊆ A un ideal (si no se aclara es bilatero) cerrado.

1. Probar que el anillo A/I con la norma cociente vista en la Prop. 1.7.1 es un AB.

2. Si J es un ideal no cerrado, mostrar que J es otro ideal.

A partir de ahora asumamos que el algebra A es conmutativa.

3. Probar que si M⊆ A es un ideal maximal, entonces es cerrado, por lo que

A/M es un AB de division =⇒ A/M∼= C .

4. Deducir que el espacio de caracteres (tambien llamado espectro de A)

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Page 190: Un Curso de An alisis Funcional

XA = ϕ ∈ A∗ : ϕ es multiplicativa y unital

se biyecta (vıa tomar nucleos) con el espacio MA de ideales maximales de A.

5. Probar que si a ∈ A, entonces σ(a) = ϕ(a) : ϕ ∈ XA. La idea es que todo b /∈ GAdebe estar dentro de algun maximal, y por ello en el nucleo de una ϕ ∈ XA .

6. Deducir que todo caracter ϕ ∈ XA tiene ‖ϕ‖ = 1 (porque |ϕ(a)| ≤ ρ(a) ≤ ‖a‖).

7. Probar que XA munido con la topologıa w∗ de A∗ es un compacto Hausdorff.

8. Mostrar que la flecha Γ : A → C(XA) dada por Γ(a) = JA a = a, es decir que

a (ϕ) = ϕ(a) para ϕ ∈ XA y a ∈ A

es un morfismo (bien definido, i.e., a es continua) de algebras de Banach. Se lo llamala transformada de Gelfand.

9. Para probar la continuidad de Γ mostrar algo mejor:

‖Γ(a)‖∞ = ‖a‖∞ = ρ(a) (el radio espectral) . (6.17)

10. Probar que ker Γ = Rad(A) el radical de Jacobson de A, que es la interseccion de losideales maximales de A. Deducir que Rad(A) = a ∈ A : σ(a) = 0 , los elementosdenominados cuasi-nilpotentes de A. Adivinen de donde sale el nombre. 4

Ejercicio 6.2.7. Sea K un compacto Hausdorff. Probar que si I ⊆ C(K) es un idealcerrado, entonces el conjunto cerrado FI = x ∈ K : f(x) = 0 para toda f ∈ I cumple que

I =g ∈ C(K) : g(x) = 0 para todo x ∈ FI

.

Deducir que MC(K) ∼ XC(K)∼= K, con la top w∗ de C(K)∗ en XC(K). La flecha es

K 3 x 7→ Fx = x ∼ Mx = f ∈ C(K) : f(x) = 0 ∼ ϕx ∈ XC(K) ,

donde ϕx(f) = f(x) para f ∈ C(K). Eso da una prueba por el camino mas largo de que

σ(f) = f(K) = f(x) : x ∈ K para toda f ∈ C(K) ,

cosa que ya habıamos visto en el Ejem. 6.2.1. Deducir que, identificando K con XC(K) como

se hizo arriba, la transformada de Gelfand de C(K) es la identidad: f(ϕx) = ϕx(f) = f(x) .

Esto significa que toda AB conmutativa A se “representa” vıa Gelfand en un C(K) (ambascon el mismo espectro K), y que esa representacion es la natural si A ya era un C(K). 4

Ejercicio 6.2.8. Sea ahora Y un ET que es de Tychonoff. El AB conmutativa que nosinteresa es A = Cb(Y ), o sea las funciones complejas actadas y continuas en Y . Llamemosβ(Y ) al espacio compacto de caracteres XCb(Y ) . Probar que

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Page 191: Un Curso de An alisis Funcional

1. Se puede “incrustar” Y → β(Y ) (un embbeding, o sea que es un homeo de Y con suimagen) con la flecha Y 3 y 7−→ ϕy , donde ϕy es el caracter dado por la “evaluacion”de las f ∈ Cb(Y ) en el punto y.

2. Al hacer la transformada Γ : Cb(Y )→ C(β(Y ) ) se tiene que

Γf (ϕy) = f(ϕy) = f(y) para toda f ∈ Cb(Y ) y todo y ∈ Y .

Interpretar esto como que la funcion f “extiende” la continua y acotada f a unacontinua en el compacto β(Y ) que “contiene” a Y .

3. Antes de seguir, mostrar que en este caso Γ es un morfismo isometrico sobre. Para ellocomparar norma con radio espectral en Cb(Y ), y usar S-W 3.6.3.

4. Deducir que la imagen de Y por el embbeding de 1 es densa en β(Y ) (que es normal).

5. Como lo sugerıa la notacion, β(Y ) = XCb(Y ) no es otra cosa que la compactificacionde Stone Cech de Y definida en la seccion A.17, mientras que la trnasformada Γ es laextension de su propiedad universal.

Ejemplo 6.2.9. Este va a tıtulo de divulgacion y propaganda, pero sigue siendo ejerciciopara lectores con muchos anos de analisis. Consideremos el espacio L1(R) con la Lebesgue.Es un AB sin uno, cuando uno le pone el producto de convolucion

f ∗ g (t) =

∫Rf(t− s) g(s) ds para f , g ∈ L1(R) y t ∈ R .

Sea A = C1 + L1(R), como en el Ejer. 6.1.3. Nos queda un AB conmutativa con uno.Se puede ver que XA es la compactacion de Alexandrov (un punto) de R, donde el ∞ es elcaracter que tiene nucleo L1(R) y los demas se veran en la siguiente formula. El hecho notablees que con estas identificaciones, la restriccion de la transformada de Gelfand Γ : A → C(XA)al ideal L1(R) toma valores en el algebra C0(R) y miren quien es:

Γ : L1(R)→ C0(R) esta dada por Γf (s) = f(s) =

∫Rf(t) e−i s t ds ,

para cada f ∈ L1(R) y s ∈ R. O sea que en este inocente ejemplito la transformada deGelfand es la de Fourier! Observar que, como nos guardamos de decir antes para mantenerel suspenso, identificamos los s ∈ R con los caracteres ϕs ∈ XA que no se anulan en L1(R),

dados por son ϕs(f) = f(s) para cada f ∈ L1(R).

Algo parecido pasa si ahora tomamos `1(Z), que ahora es un AB con uno, con su convolucion

a ∗ b(n) =∑m∈Z

am−n bm para a = (an)n∈N y b = (bn)n∈N ∈ `1(Z) .

En este caso X`1(Z)∼= T = z ∈ C : |z| = 1 y Γ : `1(Z)→ C(T) esta dada por

Γa(ω) = fa(ω)def=∑n∈Z

an ωn para a = (an)n∈N ∈ `1(Z) y ω ∈ T .

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Page 192: Un Curso de An alisis Funcional

Observar que la serie que define a cada fa(ω) converge absolutamente porque a ∈ `1(Z). Laimagen Γ(`1(Z) ) se llama el algebra de Wiener (continuas en T con coeficientes de Fouriersumables), y tiene apariciones fulgurantes en analisis armonico. Hay una gran cantidadde detalles que no justificamos, pero vale la pena chamuyar sobre que dan las cosas, paraenterarse de que la de Gelfand es una transformada pulenta (ver el Ejer. 6.8.24). 4

6.3 Espectro de operadores

Ahora trabajaremos mas detalladamente sobre el espectro de operadores T ∈ L(E), dondeE es un EB. El concepto basico es que la nocion de espectro es la generalizacion correcta dela de autovalores (de matrices) al contexto infinitodimensional.

De hecho, si T ∈ L(E) y un λ ∈ C cumple que ker (λI − T ) 6= 0 (eso es ser un autovalor),es claro entonces que λI − T /∈ Gl (E), por lo que λ ∈ σL(E)(T ). Pero puede haber muchoselementos espectrales de T que no sean autovalores. Sin ir mas lejos, si T ∈ L(E) es monopero no sobre (de esos suele haber muchos cuando dimE =∞), entonces 0 no es autovalorporque T es mono, pero sı esta en el espectro de T porque T no es epi.

Mas adelante dividiremos al σ(T ) en distintas clases (las distintas posibles causas de la noinvertibilidad de los λ I−T ). Pero antes veamos algunas propiedades mas genericas y muchosejemplos. Empecemos por la adjunta de un operador:

Antes de enunciar las cosas aclaremos un eventual malentendido. SiH es un EH y A ∈ L(H),entonces A∗ ∈ L(H) opera en H (es el del Teo. 4.1.3) y no es (exactamente) lo mismo queel adjunto de A que opera en H∗ (segun la Def. 2.6.2 para EN’s generales). Hay en el mediouna identificacion (vıa el Teor. de representacion de Riesz) entre H∗ y H que es antilineal.Esto produce un cambio en el calculo del espectro de A∗, como veremos ahora:

Proposicion 6.3.1. Sean E un EB y H un EH.

1. Si T ∈ L(E), entonces T ∗ ∈ L(E∗) cumple que σL(E∗)(T∗) = σL(E)(T ).

2. En cambio, si A ∈ L(H), vale que σL(H)(A∗) = σL(H)(A)

def= λ : λ ∈ σL(H)(A).

Demostracion. El tema clave es que un S ∈ Gl (E) ⇐⇒ S∗ ∈ Gl(E∗), como asegura laProp. 2.6.12. Ademas (λS)∗ = λS∗ para cada λ ∈ C (porque S∗ϕ = ϕ S para las ϕ ∈ E∗).

Luego, dado λ ∈ C tenemos que (λIE−T ) ∈ Gl (E) ⇐⇒ (λ IE−T )∗ = λ IE∗−T ∗ ∈ Gl(E∗).

En cambio, si trabajamos en L(H) sigue valiendo que B ∈ Gl (H) ⇐⇒ B∗ ∈ Gl (H), peroahora tenemos que (λB)∗ = λB∗ para los λ ∈ C (Teo. 4.1.3). Por lo tanto, ahora vale que

λ IH − A ∈ Gl (H) ⇐⇒ (λ IH − A)∗ = λ IH − A∗ ∈ Gl (H) .

Como siempre, esto implica que σ(A∗) = λ : λ ∈ σ(A).

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Page 193: Un Curso de An alisis Funcional

Corolario 6.3.2. Sea H un EH. Si U ∈ U(H), entonces σ(U) ⊆ T = λ ∈ C : |λ| = 1.

Demostracion. Por un lado, la Prop. 6.1.9 dice que

ρ(U) ≤ ‖U‖ = 1 =⇒ σ(U) ⊆ λ ∈ C : |λ| ≤ 1 .

Pero al mismo tiempo tenemos que U∗ = U−1 ∈ U(H) y tiene ‖U−1‖ = 1, por lo que

λ−1 : λ ∈ σ(U) 6.1.7 (4)= σ(U−1) ⊆ µ ∈ C : |µ| ≤ 1 .

Juntando ambas cosas sale que λ ∈ σ(U) =⇒ |λ| = 1.

Observacion 6.3.3. Sea T ∈ L(H). Esta claro que los λ ∈ σ(T ) no tienen porque serautovalores. Sin embargo una propiedad del estilo deben cumplir: Para todo λ ∈ σ(T )existe una sucesion (xn)n∈N en BH tal que ‖xn‖ = 1 para todo n ∈ N y

‖T xn − λxn‖ −−−→n→∞

0 o sino ‖T ∗ xn − λxn‖ −−−→n→∞

0 . (6.18)

La prueba se basa en aplicarle el Cor. 4.1.6 a B = T − λIH . Concretamente, si tanto Bcomo B∗ fueran AI, entonces B ∈ Gl (H), lo que no vale si λ ∈ σ(T ). Observar que si T eranormal, entonces se deben cumplir las dos convergencias de (6.18). En efecto, en tal casotambien B serıa normal, por lo que ‖B x‖ = ‖B∗ x‖ para todo x ∈ H. 4

6.3.4. Pensemos en el Banach Lp = Lp(X , Σ , µ) para 1 ≤ p ≤ ∞. Dada una f ∈ L∞, en1.8.2 estudiabamos el operador Mf ∈ L(Lp) dado por Mf g = fg para g ∈ Lp. Ya sabıamosque ‖Mf‖ = ‖f‖∞ . Pero ahora queremos ver su espectro. Vale que

σ(Mf ) = σL(Lp)(Mf ) = σL∞(f) = Rese(f) , (6.19)

donde el “=” de la derecha lo vimos recientemente en 6.2.2. El otro “=” sale porque

Mf ∈ Gl(Lp) ⇐⇒ f ∈ GlL∞ ⇐⇒ 0 /∈ Rese(f) . (6.20)

La idea para esto es que, de existir M−1f ∈ L(Lp), deberıa pasar que

M−1f = Mg para una g ∈ L∞ tal que fg = 1 .

En efecto, la igualdad Mf (M−1f h) = h =⇒ M−1

f h = hf

para toda h ∈ Lp. En particular

g = 1/f es finita (i.e. f 6= 0) en ctp. Pero lo de arriba tambien implica que g ∈ L∞ :Si AN = y ∈ X : |g(y)| > N y la medida µ(AN) > 0, elegimos un BN ⊆ AN tal que0 < µ(BM) <∞ y definimos hN = µ(BN)−1/p

1BN , que tiene ‖hN‖p = 1. Pero

‖M−1f hN‖pp = µ(BN)−1

∫BN

|g(y)|p dµ ≥ Np =⇒ ‖M−1f ‖ ≥ N .

Luego µ(AN) = 0 para todo N > ‖M−1f ‖, por lo que ‖g‖∞ ≤ ‖M−1

f ‖ <∞ y g ∈ L∞.

En particular, pensando en el caso discreto, si a = (ai)i∈ I ∈ `∞ = `∞(I) y tomamos elmultiplicador Ma ∈ L(`p), se tiene que σ(Ma) = σ`∞(a) = ai : i ∈ I.

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Page 194: Un Curso de An alisis Funcional

6.3.5 (Espectro del shift). Consideremos primero los shifts unilaterales S, T ∈ L(`2(N) )definidos en 1.8.1. Allı vimos que todo λ ∈ D es autovalor de T , por lo que D ⊆ σ(T ). Porla compacidad, toda la bola B = D ⊆ σ(T ). Pero por otro lado ρ(T ) ≤ ‖T‖ = 1, ası que yapodemos asegurar que σ(T ) = B. Todo esto para el shift hacia la izquierda T .

Del shift hacia la derecha S sabemos que no tiene ningun autovalor (ver 1.8.1). Sin embargouna cuenta directa (o un repaso de 4.1.7) muestra que S = T ∗, por lo que tambien σ(S) = B(hay que conjugar, pero no importa).

Con respecto a los bilaterales U, V ∈ L(`2(Z) ) definidos en la Obs. 3.7.3, allı se vio que sonunitarios (aunque todavıa no se usaba ese nombre). Por ello y por el Cor. 6.3.2 vemos que susespectros tienen que vivir dentro de T. Mostraremos de dos maneras que σ(U) = σ(V ) = T :

1. Por un lado, recordemos el isomorfismo natural Φ : L2(T) → `2(Z) correspondientea la BON de Fourier en(w) = wnn∈Z de L2(T). En la Obs. 3.7.3 vimos que vale laigualdad U = ΦMe1 Φ−1. Pero la flecha Γ : L(L2(T) )→ L(`2(Z) ) dada por

Γ(T ) = ΦT Φ−1 ∈ L(`2(Z) ) para T ∈ L(L2(T) )

es un isomorfismo unital (y sobre) de AB’s. Y tenemos que Γ(Me1) = U . Al respecto,en la Prop. 6.1.7 (5) vimos que entonces σ(U) = σ(Me1). Por otro lado, en (6.19)mostramos que σ(Me1) = Rese(e1). Y por ultimo en 6.2.2 decıamos que, al ser e1

continua, se cumple que σ(U) = σ(Me1) = Rese(e1) = e1(T) = T. Uff. Se uso todo elarsenal.

2. Ahora daremos una prueba mas directa aunque algo cuentosa de lo mismo. La ideaes tomar un ω ∈ T y construir un elemento w = (ωn)n∈Z ∈ `∞(Z). Es facil ver que elmultiplicador Mw ∈ U(`2(Z )) (no cambia los tamanos de las entradas). Una cuentadirecta (algo pastosa) muestra que al conjugar a U con este Mw queda que

Mw U M−1w = Mw U Mw = ω U =⇒ σ(U) = σ(Mw U M

∗w) = σ(ω U) = ω σ(U) .

La idea es que si primero multiplicamos y despues corremos, al volver a multiplicarnos sobra (en todas las coordenadas) una potencia de ω. La igualdad σ(U) = ω σ(U)vale entonces para todos los ω ∈ T. Como σ(U) 6= ∅, podemos elegir un u ∈ σ(U).

Con el vemos que 1 ∈ uσ(U) = σ(U) (porque tambien u ∈ T). Y de ahı sale con fritasque todo ω ∈ T cumple que ω ∈ ω σ(U) = σ(U).

Finalmente, obsrevar que V = U∗ = U−1 = Γ(Mz ) . Cualquiera de esas igualdades da (pordistintas razones) que tambien σ(V ) = σ(U) = T.

Esta prueba tiene la ventaja de que sirve para todos los shifts pensados en L(`p(Z) ). Paraello basta sacar todas las * y quedarse con los −1. Por ejemplo para todo p sigue pasandoque V = U−1 y ambos son isometricos. Eso da que σL(`p(Z) )(U) ⊆ T (vıa la Prop. 6.1.7,usando que tampoco U−1 puede agrandar normas). 4

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Page 195: Un Curso de An alisis Funcional

6.4 Espectro de autoadjuntos

A partir de ahora veremos algunos resultados de operadores en L(H). Recordemos que unA ∈ L(H) era AI si existıa un ε > 0 tal que ε · ‖x‖ ≤ ‖Ax ‖ para todo x ∈ H. Es claroque ser AI implica ser mono y tener rango cerrado. En 2.6.11 probamos ademas que todoA ∈ Gl (H) es automaticamente AI, con ε = ‖A−1‖−1. Mejor aun, el Cor. 4.1.6 decıa que

A ∈ Gl (H) ⇐⇒ tanto A como A∗ son AI .

Veamos que pasa si A es normal:

Lema 6.4.1. Sea N ∈ L(H) un operador normal. Entonces vale que

N es AI ⇐⇒ N ∈ Gl (H) . (6.21)

Demostracion. Basta recordar que, como N es normal, entonces en la Ec. (4.9) vimos que‖N x‖ = ‖N∗ x‖ para todo x ∈ H. Luego si N es AI tambien N∗ debe serlo.

Con este Lema podemos caracterizar bastante bien el espectro de los autoadjuntos:

Definicion 6.4.2. Dado A ∈ L(H) tal que A∗ = A (eso se notaba A ∈ A(H) ), llamaremos

mA = ınf‖x‖=1

〈Ax , x〉 y MA = sup‖x‖=1

〈Ax , x〉 . (6.22)

Es facil ver (C-Sch) que −‖A‖ ≤ mA ≤MA ≤ ‖A‖, o sea que ambos son finitos. 4

Proposicion 6.4.3. Sea A ∈ A(H). Entonces:

1. Su espectro σ(A) ⊆ R.

2. Mejor aun, vale que σ(A) ⊆ [mA , MA].

3. Ambos extremos mA , MA ∈ σ(A). A veces se los nota λnim(A) y λmax(A) .

4. De paso canazo: Un operador T ∈ L(H) cumple que

T ∈ L(H)+ ⇐⇒ T ∈ A(H) y mT ≥ 0 ⇐⇒ T ∈ A(H) y σ(T ) ⊆ R+ . (6.23)

Demostracion. Sea λ = a+ i b ∈ σ(A). Abreviemos B = A− aI ∈ A(H). Luego

‖(A− λ I)x‖2 = ‖(B − i b I)x‖2 = ‖B x‖2 + |b|2 ‖x‖2 − 2 Re 〈B x , i b x〉

= ‖B x‖2 + |b|2 ‖x‖2 + 2 Re(i b 〈B x , x〉

)( i b 〈B x , x〉 ∈ iR )

= ‖B x‖2 + |b|2 ‖x‖2 ≥ |b|2 ‖x‖2 ,

para todo x ∈ H. Deducimos que si λ /∈ R entonces b 6= 0, por lo que A− λI serıa normal yAI. Por el Lema 6.4.1 llegarıamos a que A−λI ∈ Gl (H). Absurdo mal. Listo que σ(A) ⊆ R.

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Page 196: Un Curso de An alisis Funcional

Asumamos ahora que λ ∈ R \ [mA , MA] . Si x ∈ H \ 0 and y = x‖x‖ , entonces

‖(A− λ I)x‖ ‖x‖ ≥∣∣〈(A− λ I)x , x〉

∣∣ =∣∣ 〈Ay , y〉 − λ ∣∣ ‖x‖2 ≥ ε ‖x‖2 ,

donde ε = d (λ , [mA , MA] ) > 0 (observar que 〈Ay , y〉 ∈ [mA , MA] porque ‖y‖ = 1). Enresumidas cuentas, nos vuelve a quedar que A−λ I es AI, y ahora autoadjunto. Nuevamentellegamos a que A− λI ∈ Gl (H), por lo que λ /∈ σ(A).

Observar que el operador B = A −mA I ∈ L(H)+, porque 〈B y , y〉 = 〈Ay , y〉 −mA ≥ 0para todo vector unitario y ∈ H, y por una homotecia para todo x ∈ H de cualquier norma.Recordemos (Teo. 4.4.4) que existe la raız B1/2 ∈ L(H)+ tal que (B1/2)2 = B. Tomemos unasucesion (xn)n∈N de vectores unitarios tales que 〈Axn , xn〉 −−−→

n→∞mA . Luego

‖B1/2 xn‖2 = 〈B1/2 xn , B1/2 xn〉 = 〈B xn , xn〉 = 〈Axn , xn〉 −mA −−−→

n→∞0 .

Como todos los xn eran unitarios, deducimos que

B1/2 no es AI =⇒ B1/2 /∈ Gl (H)(6.6)=⇒ B = A−mA I /∈ Gl (H) .

Esto prueba que mA ∈ σ(A). La prueba de que tambien MA ∈ σ(A) sale usando al operador

C = MA I − A ∈ L(H)+ .

Si tomamos ahora un T ∈ L(H), el primer ⇐⇒ de la Ec. (6.23) sale con fritas. Pero siestamos asumiendo que T ∈ A(H) (se lo hace de ambos lados), la equivalencia de las otrascondiciones mT ≥ 0 ⇐⇒ σ(T ) ⊆ R+ se deduce de los items 1, 2 y 3 de arriba.

Definicion 6.4.4. Dado un T ∈ L(H), su radio numerico se define como el numero

w(T ) = sup‖y‖=1

∣∣ 〈T y , y〉 ∣∣ .Es facil ver que la flecha T 7→ w(T ) define una norma en L(H). Se usa la Ec. (4.8). 4

Ejercicio 6.4.5. Sea H un EH. Probar las siguientes afirmaciones:

1. Si T ∈ L(H), entonces∣∣ 〈T x , x〉 ∣∣ ≤ w(T ) ‖x‖2 para todo x ∈ H.

2. Cuando A ∈ A(H), se tiene la igualdad w(A) = max MA , −mA , donde mA y MA

son los numeros de la Ec. (6.22). 4

Proposicion 6.4.6. Sea H un EH. Relacionemos los radios y la norma:

1. Dado un T ∈ L(H) se tienen las desigualdades

ρ(T ) ≤ w(T ) ≤ ‖T‖ . (6.24)

2. Si dimH > 1, estas desigualdades bien pueden ser estrictas.

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Page 197: Un Curso de An alisis Funcional

3. Sin embargo vale que las normas w(·) ∼= ‖ · ‖ en L(H). Mas aun, ‖T‖ ≤ 2w(T ).

4. En cambio, si A ∈ A(H), entonces ρ(A) = w(A) = ‖A‖ = max MA , −mA .

Demostracion. El hecho de que w(T ) ≤ ‖T‖ no es otra cosa que Cauchy-Schwarz. Siahora me dan un λ ∈ σ(T ), y como siempre llamamos B = T − λ I /∈ Gl (H), tenemos tresposibilidades: Si existe un x ∈ kerB que es (un λ-autovector de T ) unitario, entonces

0 = 〈B x , x〉 = 〈T x , x〉 − λ =⇒ |λ| =∣∣ 〈T x , x〉 ∣∣ ≤ w(T ) .

Otra es que exista un x ∈ R(B)⊥ unitario. En este caso tambien vale que 〈B x , x〉 = 0 yse sigue igual. La ultima posibilidad es que B sea mono y con rango denso. Pero entoncessabemos por 2.6.11 que B no serıa AI, y existirıa una sucesion (xn)n∈N de unitarios tal que

B xn −−−→n→∞

0 =⇒∣∣ 〈T xn , xn〉 − λ ∣∣ =

∣∣ 〈B xn , xn〉∣∣ −−−→n→∞

0 =⇒ |λ| ≤ w(T ) .

En resumen, |λ| ≤ w(T ) para todo λ ∈ σ(T ), por lo que ρ(T ) ≤ w(T ). Si tomamos la matriz

T =

[0 10 0

]∈ L(C2), se ve que las desiguadades pueden ser estrictas. En efecto,

ρ(T ) = 0 , w(T ) =1

2y ‖T‖ = 1 .

La cuenta sale facil porque T (x1 , x2) = (x2 , 0) para (x1 , x2) ∈ C2 y porque σ(T ) = 0.Sea ahora A ∈ A(H). La igualdad ρ(A) = w(A) = max MA , −mA se deduce de laProp. 6.4.3 que decıa que σ(A) ⊆ [mA , MA] pero toca los dos bordes.

La igualdad ρ(A) = ‖A‖ para A ∈ A(H) es una consecuencia directa de la formula del radioespectral (6.12), como se ve en la Prop. 6.4.7 de mas abajo (que vale anche para normales).Sin embargo damos esta otra prueba porque tambien esta buena:

El hecho de que A ∈ A(H) permite hacer una cuenta muy parecida a la polarizacion realvista en la Ec. (3.3), que dice ası :

4 Re 〈Ax , y〉 =⟨A (x+ y) , (x+ y)

⟩+⟨A (x− y) , (x− y)

⟩,

para todo par x , y ∈ H. Pero el paralelogramo (3.4) da que si x , y son unitarios, entonces

4 Re 〈Ax , y〉 ≤ w(A)(‖x+ y‖2 + ‖x− y‖2

)= 2w(A)

(‖x‖2 + ‖y‖2

)= 4w(A) .

Cambiando x por algun ei θ x sale que∣∣ 〈Ax , y〉 ∣∣ ≤ w(A). Luego llegamos a que

‖A‖ = sup‖x‖=‖y‖=1

∣∣ 〈Ax , y〉 ∣∣ ≤ w(A) =⇒ ‖A‖ = w(A) .

Por ultimo, dado T ∈ L(H) podemos escribirlo como T = A + i B, donde A , B ∈ A(H)(por ejemplo se tenıa que A = T+T ∗

2). Con eso sale la desigualdad

‖T‖ ≤ ‖A‖+ ‖B‖ = w(A) + w(B) ≤ 2w(T ) ,

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Page 198: Un Curso de An alisis Funcional

donde se usa que 〈Ax , x〉 = Re 〈T x , x〉 para todo x ∈ H, por lo que w(A) ≤ w(T ) y algoparecido para mostrar que tambien w(B) ≤ w(T ).

La igualdad ρ(A) = ‖A‖ que acabamos de ver que verifican los autoadjuntos, tambien secumple para todo A ∈ L(H) que sea normal. Como decıamos, la prueba usa la formula delradio espectral (6.12) y el hecho de que un normal N cumple que ‖N2‖ = ‖N‖2. Veamos:

Teorema 6.4.7. Si N ∈ L(H) es normal, tambien se verifica que

ρ(N) = w(N) = ‖N‖ . (6.25)

Demostracion. Recordar del Teo. 4.1.3 que ‖T ∗T‖ = ‖T‖2 para todo T ∈ L(H). En particu-lar, si tomamos un A ∈ A(H), nos queda que

A∗A = A2 =⇒ ‖A2‖ = ‖A‖2 . (6.26)

Para nuestro N ∈ L(H) que es normal, podemos hacer esta cuenta: Como N∗N ∈ A(H),

‖N2‖ = ‖(N2)∗N2‖1/2 normal= ‖(N∗N)2‖1/2 (6.26)

= ‖N∗N‖ = ‖N‖2 .

Una induccion de rutina muestra que ‖N2n‖ = ‖N‖2n para todo n ∈ N (las potencias de Nson tan normales como el). Y por la formula del radio espectral (6.12) vemos que

ρ(N) = limm→∞

‖Nm‖1/m = limn→∞

‖N2n‖1/2n = ‖N‖ .

Finalmente, por la Ec. (6.24) el w(N) queda ensanguchado entre ellos.

Corolario 6.4.8. Si N ∈ L(H) es normal y tiene σ(N) = λ, entonces N = λ IH .

Demostracion. Sea M = N − λ IH , que sigue siendo normal pero ahora tiene σ(M) = 0.Ahora solo falta descifrar que significa que ρ(M) = ‖M‖ en este caso.

Corolario 6.4.9. Sean N ∈ L(H) un normal y p ∈ C[x]. Entonces

‖p(N)‖ = ‖p‖σ(N) ,∞def= sup

λ∈σ(N)

|p(λ)| . (6.27)

Demostracion. Notemos en principio que p(N) sigue siendo normal, porque p(N)∗ = p(N∗)y entonces alcanza con que N y N∗ conmuten. Luego

‖p(N)‖ (6.25)= ρ( p(N) )

(6.9)= sup

λ∈σ(N)

|p(λ)| = ‖p‖σ(N) ,∞ ,

Ejercicio 6.4.10 (Jodido por ahora). Dado un A ∈ L(H), probar que

nuestro A ∈ A(H) ⇐⇒ A es normal y σ(A) ⊆ R . 4

Ejercicio 6.4.11 (Algo menos jodido). Probar que la norma w(·) cumple que

w(T 2) ≤ w(T )2 para todo T ∈ L(H) . 4

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Page 199: Un Curso de An alisis Funcional

6.5 Calculo funcional continuo

6.5.1 El caso autoadjunto

6.5.1. Sea H un EH y sea A ∈ L(H). Sabemos evaluar polinomios de C[X] en A. De hechoeso se puede hacer en cualquier algebra (con polinomios a coeficientes en el cuerpo que leactua). Fijado el A, uno tiene entonces un morfismo de algebras

EA : C[X]→ L(H) dado por EA(p) = p(A) , para cada p ∈ C[X] .

En algebra este EA se llama morfismo de evaluacion, pero aca lo llamaremos calculo polino-mial en A. Es importante que recordemos que EA es morfismo de algebras. Por ejemplo esosignifica que si p(X) = c

∏k∈In

(X − λk) ∈ C[X], entonces p(A) = c∏k∈In

(A− λk I) ∈ L(H).

La idea de lo que viene es asumir que A ∈ A(H) (esto es esencial) y extenderlo a un nuevocalculo que permita hacer la evaluacion f(A), pero ahora para todas las funciones f quesean continuas en el espectro de A. Las herramientas clave que ya hemos desarrollado son:

1. Si A ∈ A(H), entonces σ(A) ⊆ R. Se vio en la Prop. 6.4.3.

2. σ(p(T ) ) = p(λ) : λ ∈ σ(T ) para todo p ∈ C[X] y todo T ∈ L(H). (Prop. 6.1.9)

3. ρ(N) = ‖N‖ para todo N ∈ L(H) que sea normal. Es el Teo. 6.4.7.

4. El Teorema de Stone-Weierstrass 3.6.3. 4

6.5.2. Sigamos con un A ∈ A(H). Llamemos K = σ(A) ⊆ R. El Teo. 3.6.3 nos asegura queel algebra de polinomios C[X] (actuando en K) es ‖ · ‖∞-densa en C(K) (como K ⊆ R, alconjugar un poli no hace falta conjugar la variable). En otras palabras, la subalgebra

P (K)def= g ∈ C(K) : g = p

∣∣K

para algun p ∈ C[X]

es ‖ · ‖∞-densa en C(K). Fijemos una f ∈ C(K). Dada una sucesion (pn)n∈N en P (K) tal

que pn‖ · ‖∞−−−→n→∞

f , intentaremos definir el valor de f en A por la formula

f(A)def= lim

n∈Npn(A) ∈ L(H) . (6.28)

Para que esto tenga sentido (buena definicion), habrıa que verificar dos cosas:

• Que la sucesion pn(A) tenga lımite en L(H).

• Que si otra sucesion P (K) 3 qn‖ · ‖∞−−−→n→∞

f =⇒ pn(A)− qn(A)‖ · ‖−−−→n→∞

0.

En realidad ambas cosas son casi lo mismo, porque tanto los pn solos como las restas pn− qnson sucesiones de polinomios que convergen uniformemente en K (una a f , la otra a 0). 4

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Page 200: Un Curso de An alisis Funcional

Lema 6.5.3. Sea A ∈ A(H) y (pn)n∈N una sucesion en C[X] que es uniformemente deCauchy en σ(A). Entonces existe un B ∈ L(H) que cumple lo siguiente:

1. La sucesion pn(A) −−−→n→∞

B con la norma de L(H).

2. El lımite B es normal.

3. La norma de B se calcula ası: ‖pn‖∞ −−−→n→∞

‖B‖ , con normas supremo en σ(A).

4. Otra forma de decirlo: Si los pn‖ · ‖∞−−−→n→∞

f ∈ C(σ(a) ), entonces ‖B‖ = ‖f‖∞ .

Demostracion. Repasemos la Ec. (6.27) aplicada a A : Los operadores pn(A) − pm(A) sonnormales para todo par n , m ∈ N (no siempre estan en A(H) porque los coeficientes puedenno ser reales). Por lo tanto, podemos aplicarles el Teo. 6.4.7. Ası llegamos a que

‖pn(A)− pm(A)‖ 6.4.7= ρ

(pn(A)− pm(A)

) 6.1.9= sup

λ∈σ(A)

|pn(λ)− pm(λ)| −−−−−→n ,m→∞

0 .

La convergencia final no es otra cosa que decir que los pn eran uniformemente de Cauchy enσ(A). La conclusion es que la sucesion pn(A) es de Cauchy en L(H). Como L(H) es un EB,existe el lımite B ∈ L(H). Y el es normal al ser lımite de normales. Para probar lo de lasnormas, se vuelve a usar que ‖pn(A)‖ = ρ(pn(A) ) = ‖pn‖σ(N) ,∞ para todo n ∈ N.

Con el Lema de arriba se subsanan las dos objeciones anteriores. Ası que ahora ya podemosafirmar que la definicion de f(A) dada en (6.28) es consistente. Es lo que se llama el calculofuncional continuo (CFC) para operadores autoadjuntos.

Definicion 6.5.4. Sea A ∈ A(H). Llamemos K = σ(A) ⊆ R. Definimos el CFC en A:

ΦA : C(K)→ L(H) dado por ΦA(f)(6.28)= f(A) para toda f ∈ C(K) .

El Lema 6.5.3 ya nos asegura que, fijada cualquier f ∈ C(K), vale que

1. El operador f(A) = ΦA(f) es normal.

2. La norma ‖f(A)‖L(H) = ‖f‖∞ . 4

La gracia de este CFC es que, aunque Magoya calcula quien es f(A), igual es re-util porquetiene propiedades magnıficas. Empecemos con un listado de las mas grosas:

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Page 201: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 6.5.5. Sea A ∈ A(H) y notemos K = σ(a). Luego el calculo ΦA : C(K)→ L(H)verifica que:

1. La ΦA extiende el calculo polinomial. Es decir que si p ∈ C[X], las dos formas decalcular p(A) (evaluar de una vıa EA o hacer ΦA(p) ) coinciden.

2. Es un morfismo de algebras. O sea que si f , g ∈ C(K), entonces

ΦA(f + g) = (f + g) (A) = f(A) + g(A) y ΦA(fg) = (f · g) (A) = f(A) g(A)

3. Es un ∗-morfismo: Esto es que ΦA ( f ) = f(A) = f(A)∗ para toda f ∈ C(K).

4. Es isometrico. Vale la pena ponerlo como Ec. para citar despues:

‖ΦA(f)‖ = ‖f(A)‖ = ‖f‖∞ (en K) para toda f ∈ C(K) . (6.29)

5. Si fn −−−→n→∞

f uniformemente en K, entonces fn(A)‖ · ‖−−−→n→∞

f(A).

6. Si un B ∈ L(H) conmuta con A, entonces tambien lo hace con cualquier f(A).

7. Dados U ∈ U(H) y f ∈ C(K), entonces se tiene que

UAU∗ ∈ A(H) , σ(UAU∗)6.1.7= σ(A) = K y f(UAU∗) = U f(A) U∗ . (6.30)

8. El operador f(A) ∈ Gl (H) ⇐⇒ f ∈ GC(K)6.2.1⇐⇒ 0 /∈ f(K).

9. Para toda f ∈ C(K) vale la formula de la imagen espectral:

σ(f(A) ) = σC(K)(f) = f(σ(A) )def= f(λ) : λ ∈ σ(A) . (6.31)

Notar que por suerte, al ser f continua, entonces f(K) es tambien compacto.

10. Se tienen las siguientes caracterizaciones:

f(A) ∈ A(H) ⇐⇒ f es real y f(A) ∈ L(H)+ ⇐⇒ f es positiva . (6.32)

Demostracion. El hecho de que el CFC sea consistente con la evaluacion algebraica depolinomios sale tomando una sucesion constante en (6.28).

Los items del 2 al 7 salen directamente de la definicion de ΦA tomando lımite de polinomios,porque suma, producto, conjugacion versus ∗, conmutacion con B y normas se preservan enel calculo polinomial (la norma por el Lema 6.5.3), y tambien cuando uno toma lımite, tantoen C(K) como en L(H). Tambien la formula (6.30) es inmediata para polis y se preservacon los lımites.

Eso muestra en forma directa que si f ∈ GC(K) =⇒ f(A) ∈ Gl (H), dado que su inversa esf(A)−1 = ΦA(f−1) = (f−1)(A). Pero si existe λ ∈ σ(A) tal que f(λ) = 0 y encima asumimosque f(A) ∈ Gl (H), como Gl (H) es abierto (Teo. 6.1.4) existirıa un ε > 0 tal que

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Page 202: Un Curso de An alisis Funcional

todos los T ∈ L(H) tales que ‖f(A)− T‖ < ε siguen en Gl (H) .

Por el item 4, esto incluirıa a todos los T = p(A) para un p ∈ C[X] tal que ‖f − p‖∞ < ε.Sin embargo, muchısimos de ellos pueden construirse de modo que p(λ) = f(λ) = 0. Peroen tal caso sı sabemos por la Prop. 6.1.9 que 0 ∈ σ(p(A) ) por lo que T = p(A) /∈ Gl (H).

La igualdad σ(f(A) ) = f(σ(A) ) sale sin drama a partir del item 8. Basta observar que(f−λ1)(A) = f(A)−λ IH y fijarse si son inversibles de cada lado. Finalmente, si f ∈ C(K),

f(K) ⊆ R ⇐⇒ f = fΦA es mono⇐⇒ f(A) = f (A)

3= f(A)∗ ⇐⇒ f(A) ∈ A(H) .

Probado esto, la caracterizacion de la positividad sale por las Ecs. (6.23) y (6.31).

Ejercicio 6.5.6. Probar que si A ∈ L(H)+, entonces el operador A1/2 definido en el Teo. 4.4.4no es otra cosa que f(A) para la f(λ) = λ1/2, definida en todo R≥0 ⊇ σ(A) .

Para convencerse de ello basta mirar la Ec. (4.27), o bien acordarse de la unicidad de A1/2

que aseguraba el Teo. 4.4.4 (y usar alguna de las cosas del Teo. 6.5.5). 4

Ejemplos 6.5.7. Sea A ∈ A(H) donde ahora H = Cn. Como en este caso σ(A) es finito,toda f : σ(A) → C es continua, por lo que el CFC se hace para cualquier funcion. Acano solo Magoya puede calcular quien es f(A). Empecemos diagonalizando a A haciendoA = UDU∗ para cierta U ∈ U(H) y D ∈ A(H) la matriz diagonal con los autovalores de Aen su diagonal (en algun curso de Alg. Lineal se debe haber visto que A tiene una BON deautovectores (sino miren el Cor. 6.6.5), y esa BON va en las columnas de U). Entonces, porla Ec. (6.30) vale que

f(A) = U f(D)U∗ ,

donde f(D) es lo que dice ser, pero ahora se lo puede calcular como la matriz diagonal quese obtiene poniendo f(Dii) en el i-esimo lugar de su diagonal (recordemos que los Dii ∈ σ(A)por lo que f(Dii) tiene sentido). Esto sale directo si uno se fija que vale para las potenciasde D y por ello tambien para los polis en D y sus lımites. 4

El CFC da la posibilidad de definir las “partes” positiva y negativa de un A ∈ A(H):

Proposicion 6.5.8. Sea A ∈ A(H). Entonces existen unicos

A+ y A− ∈ L(H)+ tales que A = A+ − A− y A+A− = 0 . (6.33)

En particular, todo T ∈ L(H) es CL de 4 positivos (de una forma canonica).

Demostracion. Sabemos que σ(A) ⊆ R. Definamos f ∈ C(R) la funcion dada por

f(t) = maxt , 0 = t ∨ 0 para cada t ∈ R .

Como es continua pordemos definir A+ def= f(A), que es positivo porque f toma valores

positivos, vıa (6.32). Ademas A−def= A+−A = f(A)−A = g(A), donde la nueva g ∈ C(R),

que esta dada por g(t) = f(t)− t = 0∨−t (para t ∈ R), es otra funcion positiva que ademascumple que f g ≡ 0, por lo que ya tenemos que A− ∈ L(H)+ y que A+A− = 0.

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Page 203: Un Curso de An alisis Funcional

Veamos la unicidad: Si A = C−D con C , D ∈ L(H)+ y tales que CD = 0 = (CD)∗ = DC,entonces C y D conmutan con A, y por ello tambien conmutan con A+ y con A− (por 6 delTeo. 6.5.5). Definamos ahora el operador S = A+ − C = A− −D ∈ A(H). Luego

0 ≤ S∗S = S2 = (A+ − C) (A− −D) = −(A+D + A−C

)≤ 0 .

Se uso que el producto de operadores positivos que conmutan queda positivo (si no sabenporque vale ni se acuerdan del Cor. 4.4.7, va como ejercicio). Es claro que

S∗S = 04.1.4=⇒ S = 0 =⇒ C = A+ y D = A− .

Lo de la CL de 4 positivos pasa por esctibir cada T ∈ L(H) como T = ReT + i ImT .

Ejercicio 6.5.9. Sea A ∈ A(H). Probar que

|A| = A+ + A− = m(A) , donde m(t) = |t| para t ∈ R . 4

6.5.2 Chamuyo sobre el CFC para operadores normales

Observacion 6.5.10. El Teo. 6.5.5 suele enunciarse diciendo que “existe un unico morfismo(de AB’s) continuo ΦA : C(K) → L(H) que exitende el calculo polinomial”, o bien tal queΦA(1) = IH y ΦA(X) = A. Y que el tal ΦA cumple todas las propiedades del Teo. 6.5.5.Esto ahora es evidente si uno mira la formula (6.28).

Es interesante observar que una prueba alternariva del item 7 sobre el espectro de los f(A)se puede hacer vıa el Ejer. 6.2.5. El tema es que se puede pensar que C(K)“ ⊆ ”L(H) porel incruste isometrico ΦA . Luego se usa de ambos lados que dada f ∈ C(K), vale que la fes inversible ⇐⇒ |f |2 = f f es inversible. Idem con f(A) vs. f(A)∗ f(A) en L(H).

Y nuestro nuevo elemento |f |2, que esta en la subalgebra, tiene su espectro de C(K) en R,por lo que no tiene “agujeros” y debe conicidir con “su” espectro σ(f(A)∗ f(A) ) en L(H).

Este camino usando la teorıa de AB’s es en realidad el mejor para definir el CFC. Por ejemplopermite extender el Teo. 6.5.5 (con todos sus items) a operadores normales N ∈ L(H). Laidea clave es definir el algebra de Banach C∗(N) ⊆ L(H) generada por N , N∗ y IH . Observarque la normalidad de N asegura que C∗(N) es conmutativa.

Luego se aplica la “transformada de Gelfand”, cuyos preliminares vimos en el Ejer. 6.2.6,que exhibe un isomorfismo natural Γ entre las algebras conmutativas C∗(N) y C(σ(N) ), atraves de una identificacion (homeo) de los caracteres de del algebra C∗(N) con el compactoσ(N) (haciendo XC∗(N) 3 ϕ 7→ ϕ(N) ∈ σ(N), lo que caracteriza a ϕ). Observar que elTeo. 6.4.7 y la Ec. (6.17) aseguran que en este caso Γ es isometrica. Que es sobre sale porStone-Weierstrass 3.6.3. Luego uno define el CFC en N simplemente como la inversa de Γ.Una version detallada de todo esto se vera en el Ejer. 6.8.16 y el Teo. 9.4.2.

Observar que todo lo de arriba (pero ahora para normales) incluye, entre otras cosas, elEjer. 6.4.10. Los detalles, ahora mucho menos jodidos que entonces, siguen para el lector. 4

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Page 204: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 6.5.11. En el Ejer. 6.1.12 vimos otra version de un calculo funcional. Se puedeaplicar a todo T ∈ L(H) (no hace falta ni que sea normal), pero solamente funciona parafunciones holomorfas definidas en una bola Ba

C(0 , M) que contenga al σ(T ).

Hay que decir dos cosas al respecto: Primero que si N ∈ L(H) es normal y f es una holomorfacomo las de arriba, entonces el operador f(N) es siempre el mismo, ya sea que lo calculemoscon el CFC en N o con la serie del Ejer. 6.1.12. Esto es evidente del hecho que las sumasparciales de la serie sirven como polis que aproximen a la f uniformemente en σ(T ). Queambos calculos extienden al polinomial es claro.

Observar que el “calculo holomorfo”, tambien llamado CF de Riesz, es viable en toda AB,lo que ya es decir mucho mas que L(H). Esto de por sı es importante porque si E es un EB,no tenemos la nocion de operador autoadjunto o normal en L(E), por lo que no disponemosen L(E) de otro CF que el de Riesz.

Por otro lado, la version dada en el Ejer. 6.1.12 de este CF no es todo lo general que pudieraser. El tema es que para poder definir f(T ), basta que la f sea holomorfa en un entornocualquiera de σ(T ) (no hace falta que sea una bola centrada en cero). Esto amplıa notable-mente el conjunto de funciones que uno puede evaluarle a T . Claro que para esas nuevas f ,el operador f(T ) no se calcula con un serie tan amigable como la que se uso en el Ejer. 6.1.12.

La idea base es usar la formula integral de Cauchy a lo largo de una curva cerrada γ que“rodee” a σ(T ) dentro del dominio de f pero sin tocar al espectro, dando una sola vueltacontra el reloj. La formula que queda es

f(T ) =1

2πi

∫γ

f(λ)(λ− T )−1 dλ =1

2πi

∫γ

f(λ)RT (λ) dλ .

El problema es que el desarrollo de este calculo, lo que incluirıa ver que existe tal curvaγ, que f(T ) esta bien definida, pero sobre todo ver que tiene propiedades razonables, esuna tarea larga y complicada. Por ello no lo incluiremos en este texto. El lector interesadopordra encontrar una excelente exposicion de este calculo en el libro de Conway [2]. 4

El lector cumplidor deberıa hacer el siguiente ejercicio en detalle para operadores autoad-juntos y una primera funcion f con valores reales. Y despues hacerlo en el nivel informal deesta seccion para el caso general.

Ejercicio 6.5.12. Sea N ∈ L(H) un operador normal. Notemos K = σ(N). Fijemos unaf ∈ C(K) y llamemos J = f(K) ⊆ C que es compacto. Dada ahora una g ∈ C(J), vale que

1. La composicion h = g f ∈ C(K), por lo que podemos evaluar

h(N) =(g f

)(N) ∈ L(H) .

2. Pero tambien podemos hacer primero M = f(N) y observar que

M es normal y σ(M) = f(K) = J , por lo que g ∈ C(σ(M) ) .

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En resumen, podemos usar el CFC para M = f(N) y obtener g(M) = g(f(N) ) ∈ L(H). Elejercicio es probar que (

g f)

(N) = g(M) = g(f(N) ) , (6.34)

o sea que las dos maneras plausibles de evaluar la composicion coinciden.

Sug: Probarlo primero para funciones g ∈ C(J) que sean polinomicas. 4

Ejercicio 6.5.13. Sea U ∈ U(H), por lo que en particular es normal. La Prop. 6.3.2 nosdice que σ(U) ⊆ T. Asumamos que no lo llena, o sea que existe un ω ∈ T \ σ(U).

Probar que en esas condiciones siempre existe un B ∈ L(H) tal que

B∗ = −B y U = eB .

Esto ultimo significa que U = exp(B) vıa en CFC en B, donde exp(z) = ez es la funcionexponencial. Mas aun, probar que existe un A ∈ L(H) tal que cumple lo siguiente:

A ∈ A(H) , σ(A) ⊆ [t , t+2π] para algun t ∈ [0 , 2π] y U = exp(i A) = ei A . (6.35)

La idea es definir B = log(U) con alguna rama holomorfa del log que “salte” en nuestropuntito ω /∈ σ(U). De hecho mas adelante veremos que el requerimiento de que σ(U) nollene a T no es imprescindible para obtener (6.35), pero solo es posible hacerlo con el CFCsi asumimos eso. El caso general que anunciamos sera una consecuencia del futuro CFBA(CF Boreliano acotado), del que esta disgresion es un marketing previo.

Observar que tal resultado implicarıa que U(H) es conexo (por arcos), conectando a U conIH con la curva continua [0, 1] 3 t 7→ ei t A ∈ U(H). Haciendo la DP y usando que L(H)+ esconvexo, se podrıa deducir que todo el grupo Gl (H) es tambien arconexo. Ojo que ambascosas solo valen porque K = C. Notar que en el caso real (y finitodimensional) el signo deldeterminante da dos componentes conexas de U(H) y de Gl (H). 4

204

Page 206: Un Curso de An alisis Funcional

6.6 Espectro dividido

Al aplicar el CFC en un A ∈ A(H), lo mas usual es evaluarle funciones continuas definidasen un conjunto mas viable que el σ(A), que es el intervalo [mA , MA], delimitado por losextremos de σ(A) estudiados en la Prop. 6.4.3. Sin embargo, hay algunos casos clave en queconviene hacer todo lo contrario. Antes un ejercicio para aggiornar las matrices 2× 2 :

Ejercicio 6.6.1. Sea T ∈ L(H). Recordar de 4.6.6 que si S ∈ Latr (T ) entonces

T =

[T1 00 T2

]SS⊥ con T1 ∈ L(S) y T2 ∈ L(S⊥) .

1. Usando nucleos e imagenes o con cuentas de matrices, probar que en tal caso

T ∈ Gl (H) ⇐⇒ T1 ∈ Gl(S) y T2 ∈ Gl(S⊥) . (6.36)

Idea matricial: La ida sale usando que PS tambien conmuta con T−1.

2. De ahı se deduce sin drama la siguiente iguadad de los espectros:

σ(T ) = σ(T1) ∪ σ(T2) ,

donde al σ(T1) se lo piensa en el algebra L(S) y al de T2 en L(S⊥) (para que no haya“ceros” molestos).

3. Si T ∈ A(H), probar que T1 ∈ A(S), que T2 ∈ A(S⊥) y que

f(T ) =

[f(T1) 0

0 f(T2)

]SS⊥ para toda f ∈ C(σ(T ) ) .

Esto sale en forma parecida a lo de las matrices diagonales del Ejem. 6.5.7. Notar queel CFC por f esta bien definido en T1 y en T2 por el item 2. 4

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Page 207: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion 6.6.2. Sea A ∈ A(H) y supongamos que σ(A) = K = K1

d⋃K2 dos mitades

compactas clopen no vacıas. Sea f = 1K1 la caracterıstica de K1 dentro de σ(A). Luego:

1. Esta f ∈ C(K). Llamemos P = f(A) ∈ L(H).

2. Vale que P = P 2 = P ∗, o sea que P ∈ P(H). Sea S1 = R(P ) v H.

3. El subespacio S1 reduce a A, o sea que si llamamos S2 = S⊥1 = R(1K2(A) ), entonces

PA = AP(4.36)=⇒ A(S1) ⊆ S1 y A(S2) ⊆ S2 .

4. La gracia de todo es que en la representacion matricial (4.39) en base a S1⊕S⊥1 queda

A =

[A1 00 A2

]S1

S⊥1, y se tiene que σ(A1) = K1 y σ(A2) = K2 , (6.37)

donde los espectros se calculan en las algebras L(Si) en las que viven los Ai .

Es decir que en la situacion σ(A) = K = K1

d⋃K2 se puede “dividir” al operador A y al

espacio H en “autoespacios” ortogonales donde se realizan las dos mitades de σ(A).

Demostracion. La continuidad de f = 1K1 es obvia por la clopenidad. Si ahora uno observaque f = f 2 = f pensandolas como funciones de C(K), saca el item 2 usando el Teo. 6.5.5,cuyo item 5 tambien asegura que PA = AP , lo que muestra el item 3 de aca. Notar que0 6= P 6= IH porque, al ser los Ki no vacıos, sus caracterısticas no son nulas en C(K).

Si llamamos B = AP vemos que B = g(A) donde g(λ) = λ1K1(λ), para λ ∈ K. Aplicandonuevamente el Teo. 6.5.5 podemos calcular que σ(B) = g(K) = K1 ∪ 0. Si les aplicamosa estos operadores la representacion matricial vista en (4.39), nos queda que

B = AP =

[A1 00 A2

] [IS1 00 0

]=

[A1 00 0

]S1

S2. (6.38)

Ya sea por el Ejer. 6.6.1 o haciendo las cuentas (si no creen en matrices haganlas), sale que

K1 ∪ 0 = g(K) = σ(B)(6.38)= σ(A1) ∪ 0 .

Por lo tanto, solo faltarıa ver si 0 ∈ σ(A1) o no. Podemos asumir que 0 /∈ K (cambiandoA por A + λIH si hace falta). En tal caso, para mostrar que σ(A1) = K1 solo necesitamosprobar que A1 ∈ Gl(S1). Y esto se deduce facilmente de la Ec. (6.36) del Ejer. 6.6.1 porqueahora, como 0 /∈ σ(A), sebemos que A ∈ Gl (H). La prueba de que σ(A2) = K2 es igual (omejor, ya esta hecha cambiando de roles).

Observacion 6.6.3. Es interesante ver una prueba matricial del final de la demostrcionanterior. Manteniendo las notaciones, para mostrar que A1 ∈ Gl(S1), tomemos la funcionh(λ) = λ−1

1K1(λ), que vive en C(K) y cumple que g h = 1K1 = f . Sea C = h(A). Luego

B C = g(A)h(A) = f(A) = P = h(A) g(A) = C B . (6.39)

206

Page 208: Un Curso de An alisis Funcional

Como h(A) conmuta con P = f(A), la Prop. 4.6.7 nos aseguraba que S1 ∈ Latr (C) y que

CB =

[C1 00 C2

] [A1 00 0

]=

[C1A1 0

0 0

]=

[IS1 00 0

]= P .

En forma similar sale que P = BC =⇒ A1C1 = IS1 . Luego C1 = A−11 y A1 ∈ Gl(S1). 4

Corolario 6.6.4. Sea A ∈ A(H). Asumamos que un λ es un punto aislado de σ(A). Sean

f = 1λ ∈ C(σ(A) ) , Pλ = f(A) ∈ P(H) y Sλ = R(Pλ) v H .

Entonces Sλ 6= 0, el reduce a A y ademas

1. Haciendo la representacion matricial (4.39) en base a Sλ ⊕ S⊥λ queda que

A =

[λ IS1 0

0 A2

]SλS⊥λ

,

donde A2 = A∣∣S⊥λ∈ A(S⊥λ ) cumple que σ(A2) = σ(A) \ λ.

2. El tal λ ∈ σ(A) es un autovalor de A. Mas aun, su autoespacio es exactamente

ker(A− λIH

)= Sλ = R(Pλ) 6= 0 .

Demostracion. El hecho de que λ sea aislado significa que K2 = σ(A) \ λ es tambien unclopen compacto dentro de σ(A). Si llamamos K1 = λ estamos en las condiciones de laProp. 6.6.2. Con las notaciones de ella, tenemos que Sλ = R(Pλ) v H es no nulo y que

A =

[A1 00 A2

]SλS⊥λ

donde A1 = A∣∣Sλ∈ A(Sλ) tiene σ(A1) = K1 = λ .

El hecho de que A1 ∈ A(Sλ) sale por la vieja Ec. (4.41). Por el Cor. 6.4.8 uno deduce queA1 = λ ISλ . Con eso ya sabemos que 0 6= Sλ ⊆ ker(A− λIH ) y que λ es autovalor.

La otra inclusion Sλ ⊇ ker(A−λIH ) se deduce de que λ /∈ σ (A2). En efecto, si existiera unλ-autovector x de A tal que x /∈ Sλ , entonces obtendrıamos que su componente

ydef= x− Pλ x = PS⊥λ x 6= 0 y que ese y ∈ S⊥λ ∩ ker

(A− λIH

),

porque ahora sabemos que tambien Pλ x ∈ Sλ ⊆ ker(A − λIH ). Eso significarıa que λ eraun autovalor no nulo de A2 = A

∣∣S⊥λ

(con autovector y). Pero eso no vale porque λ /∈ σ(A2).

En la prueba hay un pequeno gap. El caso en que σ(A) = λ harıa que K2 = ∅. Pero enese caso todo lo que se postula es trivial, porque A = λIH (Cor. 6.4.8).

Corolario 6.6.5. Toda matriz autoadjunta tiene una BON de vectores propios.

Demostracion. Sale por un argumento inductivo a partir del Cor. 6.6.4. Notar que como elespectro de las matrices es finito, todos sus puntos son aislados.

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Page 209: Un Curso de An alisis Funcional

Corolario 6.6.6. Si A ∈ A(H) tiene espectro finito, entonces

1. Si σ(A) = λ1 , . . . , λr, existen P1 , . . . , Pr ∈ P(H) tales que

Pi Pj = 0 si i 6= j ,∑k∈ Ir

Pk = IH y A =∑k∈ Ir

λk Pk . (6.40)

2. Si p(X) =∏k∈ Ir

(X − λk) ∈ C[X], entonces p(A) = 0.

Es decir que un A ∈ A(H) es “algebraico” ⇐⇒ σ(A) es finito. Ojo que el ⇐= no vale paratodos los demas operadores T ∈ L(H) (sobre todo los anormales).

Demostracion. Nuevamente sale haciendo induccion en el Cor. 6.6.4. De hecho hay quedefinir a cada Pk = 1λk(A). Con ellos las tres partes de la Ec. (6.40) salen sin muchadificultad. Con la representacion A =

∑k∈ Ir

λk Pk , tambien es una cuentita directa la

verificacion de que q(A) =∑k∈ Ir

q(λk)Pk para todo q ∈ C[X].

Ejercicio 6.6.7. Usando la Obs. 6.5.10, probar que todos los resultados anteriores, desdela Prop. 6.6.2 hasta el Cor. 6.6.6, siguen siendo validos si uno reemplaza en enunciados ypruebas la frase “A ∈ A(H)” por “N ∈ L(H) es normal”.

Ya que estamos, si el lector leyo sobre el CF de Riesz en el Conway, le proponemos extenderesos mismos resultados para cualquier algebra de Banach A y cualquier elemento a ∈ A.La idea es que, en realidad, la caracterıstica de una mitad clopen de σ(a) es una funcionholomorfa en un entorno de σ(a). Todos los resultados a extender se basan en ese hecho. 4

6.7 Propiedades de la raız cuadrada positiva

Recordar que, dados A,B ∈ A(H), se tenıa que

A ≤ B ⇐⇒ 〈Ax , x〉 ≤ 〈B x , x〉 para todo x ∈ H . (6.41)

Repasemos ahora el enunciado de la Prop. 4.3.2

Prop. 4.3.2. Sea H un EH. Dados A,B ∈ A(H) tales que A ≤ B, se tiene que

1. Para cualquier T ∈ L(H) pasa que T ∗AT ≤ T ∗BT .

2. Si ademas pasaba que A ∈ L(H)+, entonces ‖A‖ ≤ ‖B‖.

3. A cualquier A ∈ A(H) se lo ensangucha con multiplos de la identidad:

−‖A‖ I ≤ A ≤ ‖A‖ I . (6.42)

4. A ∈ Gl (H)+ ⇐⇒ A ≥ c I para cierto c > 0.

208

Page 210: Un Curso de An alisis Funcional

6.7.1. Veamos ahora algunas cosas nuevas de este tema: En principio observar que

Dado un A ∈ L(H)+ se tiene que A ≤ IH ⇐⇒ ‖A‖ ≤ 1 ⇐⇒ ρ(A) ≤ 1 . (6.43)

Las =⇒ son claras. Pero ρ(A) ≤ 1 =⇒ σ(A) ⊆ [0, 1] y por eso, si f(t)def= t para t ∈ R,

f ≤ 1 en σ(A)CFC=⇒ A = f(A) ≤ 1(A) = IH .

Va otra: Dado T ∈ L(H), se tiene las siguientes dos propiedades:

0 ≤ T ∗ T ≤ ‖T ∗ T‖ IH y T ∗T ≤ IH ⇐⇒ ‖T‖ ≤ 1 . (6.44)

La primera es facil por (6.42) y la segunda sale de (6.43), porque ‖T ∗T‖ 4.1.3= ‖T‖2. 4

Lema 6.7.2. Dados A ∈ L(H)+ y B ∈ Gl (H)+, se tiene que

A ≤ B ⇐⇒ ‖A1/2B−1/2‖ ≤ 1 ⇐⇒ ρ(AB−1) ≤ 1 . (6.45)

Demostracion. Notemos que

A ≤ B ⇐⇒ B−1/2AB−1/2 = (A1/2B−1/2)∗A1/2B−1/2 ≤ I .

Con esto, el primer ⇐⇒ de (6.45) sale por Ec. (6.44). En cambio, el segundo sale porla Ec. (6.43) y el hecho de que ρ(B−1/2AB−1/2) = ρ(AB−1), igualdad que se deduce de laEc. (6.8) en el algebra de Banach L(H).

Corolario 6.7.3. Dados A , B ∈ Gl (H)+ tales que A ≤ B, se tiene que B−1 ≤ A−1.

Demostracion. Por (6.45) tenemos que ρ(AB−1) ≤ 1. Pero la Ec. (6.8) nos asegura que

ρ(B−1A) = ρ(AB−1) ≤ 1(6.45)=⇒ B−1 ≤ A−1 .

Ya se habia dado una prueba de esto en la Prop. 4.4.8, pero esta es mucho mas corta.

Recordemos del Ejer. 6.5.6 que si A ∈ L(H)+, entonces el operador A1/2 definido en elTeo. 4.4.4 no es otra cosa que f(A) para la f(λ) = λ1/2, definida para todo λ ∈ R≥0 .

Ahora viene un resultado importante: tomar raız cuadrada es lo que se suele llamase “unafuncion monotona de operadores”. Eso significa lo siguiente:

Proposicion 6.7.4. Sean A , B ∈ L(H)+. Entonces

A ≤ B =⇒ A1/2 ≤ B1/2 .

Demostracion. Supongamos en principio que B ∈ Gl (H)+. En ese caso, usando dos veces laEc. (6.45) (primero para normas y despues para radios) sale que

A ≤ B =⇒ ρ(A1/2B−1/2) ≤ ‖A1/2B−1/2‖ ≤ 1 =⇒ A1/2 ≤ B1/2 .

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Page 211: Un Curso de An alisis Funcional

Si B no es inversible, para cada ε > 0 se toma B + εI ∈ Gl (H)+. Luego A1/2 ≤ (B + εI)1/2

para todo ε > 0. Veamos que (B + εI)1/2 ‖ · ‖−−→ε→0

B1/2. Para probarlo notemos primero que

gε(t)def= (t+ ε)1/2 − t1/2 ≤ ε1/2 para todo t ∈ R≥0 .

Por ello ‖(B + εI)1/2 −B1/2‖ = ‖gε(B)‖ ≤ ‖gε‖∞ = ε1/2 −−→ε→0

0. Ahora sı podemos hacer

〈A1/2x , x〉 ≤⟨

(B + εI)1/2x , x⟩−−→ε→0

〈B1/2x , x〉 , para todo x ∈ H .

Observacion 6.7.5. Al contrario que tomar raices, la funcion f(t) = t2 no es monotona de

operadores en [0,+∞). En efecto, tomando A =

[1 11 1

]y B =

[2 11 1

], se ve que

A ≤ B pero A2 =

[2 22 2

]6≤[

5 33 2

]= B2 .

Estas matrices se pueden hacer operar en algun subespacio bidimensional de cualquier Hilbertcon dimH ≥ 2.

El famoso Teorema de Lowner dice que x 7→ xr es mononotona de operadores siempre que0 ≤ r ≤ 1. Nosotros lo vimos en el Teo. 6.7.4 para r = 1/2. No es muy difıcil extenderese resultado al caso r = j

2npara 0 ≤ j ≤ 2n (una induccion algo trabajosa en el n del

denominador) y despues a todos los r ∈ [0 , 1] tomando lımites. Ası que ya largamos elejercicio para el lector audaz: Probar Lowner. 4

Corolario 6.7.6. Sean S , T ∈ L(H). Entonces tenemos la desigualdad

|S T | ≤ ‖S‖ |T | como operadores de L(H)+ . (6.46)

Demostracion. Por la Prop. 4.3.2 y la Ec. (6.44) sabemos que

(ST )∗ST = T ∗S∗ST ≤ ‖S‖2 T ∗T .

Tomando raıces y usando la Prop. 6.7.4 llegamos a que |ST | ≤ ‖S‖ |T | como operadores.

La funcion raız cuadrada se usa ademas para definir el modulo de operadores. Estudiemosloun poquito mejor: Dados S , T ∈ L(H), se tiene que

1. Es falso en general que |S + T | ≤ |S|+ |T | como operadores (buscar ejemplos).

2. Sin embargo, al menos vale que la flecha T 7→ |T | es continua.

Esto no es nada facil de verificar. De hecho, un caso hiperparticular de la continuidad detomar raices se muestra en la prueba del Teo. 6.7.4. Para probar lo anunciado veamos antesla continuidad del CFC fijando la f :

210

Page 212: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion 6.7.7. Sea I ⊆ R un intervalo cerrado (valen semirrectas o todo R). Sean

1. f : I → C una funcion continua.

2. AI(H)def= A ∈ A(H) : σ(A) ⊆ I.

Entonces la aplicacion f : AI(H) → L(H) dada por AI(H) 3 ACFC7−→ f(A) ∈ L(H) es

continua, respecto de la norma de operadores en ambos lados.

Demostracion. Tomemos An‖ · ‖−−−→n→∞

A, todos en AI(H). Por ser convergentes, los An son

acotados en norma, y por ello tambien estan acotados sus radios espectrales. No sabemos siel intervalo I era acotado, pero por la acotacion de los An existe un M > 0 tal que

σ(A) y σ(An) ⊆ Jdef= I ∩ [−M , M ] para todo n ∈ N .

Por el teorema de Weierstrass (en el intervalo compacto J), dado ε > 0 existe un P ∈ C[X]tal que ‖f − P‖J ,∞ < ε

3. Usando las inclusiones espectrales de arriba, veamos que

‖f(A)− f(An)‖ ≤ ‖f(A)− P (A)‖+ ‖P (A)− P (An)‖+ ‖P (An)− f(An)‖

< 2 ε3

+ ‖P (A)− P (An)‖ < ε si n ≥ n0 ,(6.47)

para cierto n0 ∈ N. De ahı saldrıa que ‖f(A)− f(An)‖ −−−→n→∞

0 y que la f “de operadores”

quedarıa continua en el espacio AI(H). La Ec. (6.47) se deduce de que

a. ‖f(B)− P (B)‖ 6.5.5= ‖f − P‖σ(B) ,∞ ≤ ‖f − P‖J ,∞ < ε

3para todo B ∈ AJ(H).

b. Tanto A como todos los An estan en AJ(H).

c. El polinomio P que esta fijo cumple que P (An) −−−→n→∞

P (A) (porque P es una combi-

nacion lineal finita de potencias).

Corolario 6.7.8. Sea H un EH. La funcion modulo de operadores, pensada como

L(H) 3 T 7−→ |T | = (T ∗ T )1/2 ∈ L(H)+

es continua. Es decir que Tn −−−→n→∞

T =⇒ |Tn| −−−→n→∞

|T |.

Demostracion. El modulo es la composicion de dos flechas continuas, a saber

• Una facil: L(H) 3 T 7−→ T ∗ T ∈ L(H)+.

• Una mas jugada: A[0 ,∞)(H) = L(H)+ 3 A√7−→ A1/2 ∈ L(H)+.

La primera es continua porque estrellar es isometrica y multiplicar continua en las dosvariables. La raız cuadrada de operadores es continua en A[0 ,∞)(H) por la Prop. 6.7.7.Finalmente, la igualdad A[0 ,∞)(H) = L(H)+ se vio en la Ec. (6.23) de la Prop. 6.4.3.

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Page 213: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 6.7.9. Sea H un EH. Sea I ⊆ R un intervalo abierto. Probar que

1. El conjunto AI(H)def= A ∈ A(H) : σ(A) ⊆ I es abierto en A(H).

2. La evaluacion (CFC) por una f ∈ C(I) es cotinua en AI(H).

Ahora van un par bastante mas difıciles. Si no salen al menos recordar que valen:

3. Si f es “suave” en I, tambien es suave la flecha AI(H) 3 A CFC−→ f(A) ∈ L(H).

4. Si U ⊆ C es un abierto cualquiera, entonces tambien vale que

L(H)Udef= T ∈ L(H) : σ(T ) ⊆ U es abierto en L(H) .

Esto es lo mejor que hay sobre “continuidad espectral” en todo el algebra L(H).

5. Lo de arriba era un caso particular: En general, si A es un AB, el conjunto

AUdef= a ∈ A : σ(a) ⊆ U es abierto en A .

Sugerencias: (para mostrar 1 y 2): En principio, encontrar un ε > 0 tal que

Jdef= [mA − ε , MA + ε] ⊆ I , donde mA y MA son los de la Prop. 6.4.3 .

Despues notar que dados B ∈ A(H) y x ∈ H un vector unitario, si se cumple que

‖A−B‖ < ε entonces 〈B x , x〉 ∈ 〈Ax , x〉+ (−ε , ε) .

Deducir, vıa la Prop. 6.4.3, que σ(B) ⊆ [mB , MA] ⊆ [mA − ε , MA + ε] = J ⊆ I.

Con esas ideas la continuidad sale facil, porque si An‖ · ‖−−−−→n→∞

A, todos en AI(H), a partir de un momento los σ (An)

estaran dentro del compacto J donde vale Weierstrass, y se puede seguir como en la prueba de la Prop. 6.7.7. 4

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Page 214: Un Curso de An alisis Funcional

6.8 Ejercicios del Cap. 6 - Espectro

Ejercicios aparecidos en el texto6.8.1. Sea A0 una AB sin uno. Consideremos entonces un 1 virtual y definamos el algebra A = C · 1+A0

con los siguientes datos: Dados λ1+ a y µ1+ b ∈ A,

• Suma: (λ1+ a) + (µ1+ b) = (λ+ µ)1+ (a+ b).

• Producto: (λ1+ a) · (µ1+ b) = (λµ)1 + (µa+ λ b+ a b).

• Norma: ‖λ1+ a‖ = |λ|+ ‖a‖.

Probar que entonces A es un algebra de Banach con uno (adivinen quien), de la que A0 es un ideal bilaterocerrado y maximal (y las nuevas operaciones coinciden con las viejas). 46.8.2. Sea A un AB. Dados a, b ∈ A, probar que

si ab = ba y ademas ab ∈ GA =⇒ a y b ∈ GA .

Sugerimos mostrar que tanto a como b conmutan con ab, y por ello con (ab)−1. 46.8.3. Sea A un AB y sea a ∈ A. Dado un λ ∈ C tal que |λ| > ‖a‖, sabemos que λ ∈ Res(a). Usando lasEqs. (6.2) y (6.7) probar que:

Ra(λ) = (λ− a)−1 = λ−1(

1− a

λ

)−1=

∞∑n=0

λ−n−1 an siempre que |λ| > ‖a‖ . 4

6.8.4. Sea A un AB . Probar las siguientes afirmaciones:

1. Sea f : Ω→ C una funcion holomorfa en el conjunto abierto Ω ⊆ C. Supongamos que

(i) La bola cerrada BM = z ∈ C : |z| ≤M ⊆ Ω.

(ii) f(z) =∞∑n=0

αn zn con convergencia absoluta y uniforme para todo z ∈ BM .

Luego, para todo a ∈ A con ‖a‖ ≤M , la serie f(a) =∞∑n=0

αn an converge en A.

2. Extender la Eq. (6.9) en este sentido: Si a ∈ A tiene ‖a‖ ≤M , entonces

f(σ(a)

) def= f(λ) : λ ∈ σ(a) ⊆ σ

(f(a)

)para toda f como la del item 1 .

La idea es que si f(z) =∞∑n=0

αn zn en BM , entonces tenemos que

f(λ)− f(a) =

∞∑n=0

αn (λn − an) = (λ− a)

∞∑n=1

αn Pn−1(λ , a) ,

donde los polinomios Pn−1(λ , a) se pueden calcular y acotar para que la serie converja a un b ∈ A queconmuta con a. Observar que σ(a) ⊆ BM . Ası que todas estas cuentas que involucran series, convergenbien en todo λ ∈ σ(a). 46.8.5. Sea A un AB. Se tienen las siguientes propiedades: Sean a ∈ A y µ ∈ C.

1. σ(0A) = 0 y σ(1A) = 1.

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Page 215: Un Curso de An alisis Funcional

2. σ(µa) = µσ(a)def= µλ : λ ∈ σ(a). En particular σ(−a) = −σ(a).

3. σ(a+ µ 1A) = µ+ σ(a)def= µ+ λ : λ ∈ σ(a).

4. a ∈ GA ⇐⇒ 0 /∈ σ(a). En tal caso σ(a−1) = σ(a)−1 def= λ−1 : λ ∈ σ(a).

5. Sea B otra AB y Γ : A → B un isomorfismo (unital) de anillos que es a la vez un isomorfismo (acotadoy sobre) de EB’s. Entonces σB

(Γ(a)

)= σ(a).

6. Un caso particular: Si g ∈ GA , entonces σ(g a g−1) = σ(a).

7. Sea P ∈ C[X] y supongamos que P (a) = 0. Entonces σ(a) ⊆ raıces de P. En particular, en esecaso (bastante poco comun) vale que σ(a) es finito.

8. En particular, a2 = a =⇒ σ(a) ⊆ 0, 1 y a2 = 1 =⇒ σ(a) ⊆ −1, 1. 4

6.8.6. Sea A un AB. Ahora va otra porpiedad que es mucho menos facilonga:

Dados a , b ∈ A , probar que σ(a b) ∪ 0 = σ(b a) ∪ 0 .

Deducir que ρ(ab) = ρ(ba). Se recomienda mostrar que si λ− ab ∈ GA con λ 6= 0, entonces

el elemento λ−1(

1 + b (λ− ab)−1 a)∈ A es util . 4

6.8.7. Espectro en algebras de funciones:

1. Sea K un compacto-H y A = C(K) = f : K → C : f es continua . Probar que

GC(K) = g ∈ C(K) : 0 /∈ g(K) y σ(f) = f(K) = f(x) : x ∈ K

para toda f ∈ C(K).

2. Si K es Hausdorff pero no compacto, sea A = Cb(K), que es otra AB con la ‖ · ‖∞ . Probar que en

ese caso vale que GCb(K) = g ∈ C(K) : 0 /∈ g(K) y que σ(f) = f(K) para cada f ∈ Cb(K).

3. Sea ahora A = L∞ = L∞(X , Σ , µ). Dada f ∈ L∞ recordemos que su rango esencial era

Rese(f) =λ ∈ C : µ

( y ∈ X : |f(y)− λ| < ε

)6= 0 para todo ε > 0

=λ ∈ C : µ

[f−1

(Ba

C(λ , ε)

) ]6= 0 para todo ε > 0

.

Traduciendo, λ ∈ Rese(f) si la f “ronda” cerca de λ con medida positiva para toda cercanıa prefijada.Esta nocion sirve como el rango comun (o su clausura) en el ejemplo anterior:

GL∞ = g ∈ L∞ : 0 /∈ Rese(g) y σ(f) = Rese(f) para toda f ∈ L∞ .

4. Si X tiene una topologıa Hausdorff tal que la medida de los abiertos (no vacıos) nunca es nula,podemos tomar la subalgebra de Banach Cb(X) ⊆ L∞(X). Probar que si h ∈ Cb(X), entonces

‖h‖∞ (la de L∞(X) ) = supx∈X

|f(x)| = ‖h‖∞ (la de Cb(X) ) y Rese(h) = h(X) = σ(h) ,

en cualquiera de las dos algebras.

214

Page 216: Un Curso de An alisis Funcional

5. Cuando X es un compacto dentro de Rn y la medida es la de Lebesgue, mostrar que C(X) ⊆ L∞(X)y que las normas coinciden y los espectros tambien.

6. En el caso discreto de `∞(I), donde tambien multiplicamos “ i a i ” y queda un AB con su ‖ · ‖∞ ,

probar que σ(a) = Rese(a) =ai : i ∈ I

para todo a = (ai)i∈ I ∈ `∞(I) .

No vale avivarse de que a : I→ C es continua. 4

6.8.8. Sea A un AB y sea B ⊆ A una subalgebra que tambien es de Banach (mismo uno y misma norma).Probar lo que sigue:

1. GB ⊆ GA ∩ B, pero la inclusion puede ser estricta (mirar la funcion e1 del el Ejem. 6.2.4).

2. Dado a ∈ B, ahora tenemos dos espectros para el:

σB(a) = λ ∈ C : λ− a /∈ GB y σA(a) = σ(a) = λ ∈ C : λ− a /∈ GA .

Se tiene que σA(a) ⊆ σB(a), pero que la inclusion puede ser estricta.

3. Sin embargo, ρ(a) = ρB(a)def= sup

λ∈σB(a)

|λ|.

4. Mas aun, mostrar que (en cualquier AB, pongamos ahora A) una sucesion (an)n∈N en GA convergeal borde ∂ GA de GA ⇐⇒ ‖a−1

n ‖ −−−−→n→∞

∞, lo que no depende del algebra en donde vivan.

Sug: Si ‖a−1n ‖ estuviera acotada, pasarıa que ‖1− a−1

n a‖ −−−−→n→∞

0.

5. Deducir que ∂ GB ⊆ ∂ GA .

6. Interpretar lo anterior como que σB(a) consiste de tomar el conjunto σA(a) y “llenar” algunos de sus“agujeros”. Estos se pueden ver como las componentes conexas y acotadas del abierto C \ σA(a) .Cotejar esto con el Ejem. 6.2.4.

7. Deducir que los elementos a ∈ B que tienen su espectro σB(a) “chatito” (i.e., sin interior) cumplenque σB(a) = σA(a).

8. Generalizar todo lo anterior al caso en que B 6⊆ A, pero existe un morfismo unital de anillos Γ : B → Aque es isometrico (aunque no sobre). 4

6.8.9 (Transformada de Gelfand). Sea A un AB y sea I ⊆ A un ideal (si no se aclara es bilatero) cerrado.

1. Probar que el anillo A/I con la norma cociente vista en la Prop. 1.7.1 es un AB.

2. Si J es un ideal no cerrado, mostrar que J es orto ideal.

3. Probar que si M⊆ A es un ideal maximal, entonces es cerrado, por lo que

A/M es un AB de division =⇒ A/M∼= C .

A partir de ahora asumamos que el algebra A es conmutativa.

4. Deducir que el espacio de caracteres (tambien llamado espectro de A)

XA = ϕ ∈ A∗ : ϕ es multiplicativa y unital

se biyecta con el espacio MA de ideales maximales de A.

215

Page 217: Un Curso de An alisis Funcional

5. Probar que si a ∈ A, entonces σ(a) = ϕ(a) : ϕ ∈ XA. La idea es que todo b /∈ GA debe estar dentrode algun maximal, y por ello en el nucleo de una ϕ ∈ XA .

6. Deducir que todo caracter ϕ ∈ XA tiene ‖ϕ‖ = 1 (porque |ϕ(a)| ≤ ρ(a) ≤ ‖a‖).

7. Probar que XA munido con la topologıa w∗ de A∗ es un compacto Hausdorff.

8. Mostrar que la flecha Γ : A → C(XA) dada por Γ(a) = JA a = a, es decir que

a (ϕ) = ϕ(a) para ϕ ∈ XA y a ∈ A

es un morfismo (bien definido, i.e., a es continua) de algebras de Banach. Se lo llama la transformadade Gelfand.

9. Para probar la continuidad de Γ mostrar algo mejor:

‖Γ(a)‖∞ = ‖a‖∞ = ρ(a) (el radio espectral) . (6.48)

10. Probar que ker Γ = Rad(A) el radical de Jacobson de A, que es la interseccion de los ideales maximalesde A. Deducir la siguiente caracterizacion del radical: Rad(A) = a ∈ A : σ(a) = 0 , los elementosdenominados cuasi-nilpotentes de A. Adivinen de donde sale el nombre. 4

6.8.10. Sea K un compacto Hausdorff. Probar que si I ⊆ C(K) es un ideal cerrado, entonces el conjuntocerrado FI = x ∈ K : f(x) = 0 para toda f ∈ I cumple que

I =g ∈ C(K) : g(x) = 0 para todo x ∈ FI

.

Deducir que MC(K) ∼ XC(K)∼= K (homeo), con la top w∗ de C(K)∗ en XC(K). La flecha es

K 3 x 7→ Fx = x ∼ Mx = f ∈ C(K) : f(x) = 0 ∼ ϕx ∈ XC(K) ,

donde ϕx(f) = f(x) para f ∈ C(K). Eso da una prueba por el camino mas largo de que

σ(f) = f(K) = f(x) : x ∈ K para toda f ∈ C(K) ,

cosa que ya habıamos visto en el Ejem. 6.2.1. Deducir que, identificando K con XC(K) como se hizo arriba,

la transformada de Gelfand de C(K) es la identidad: f(ϕx) = ϕx(f) = f(x) .

Esto significa que toda AB conmutativa A se “representa” vıa Gelfand en un C(K) (ambas con el mismoespectro K), y que esa representacion es la natural si A ya era un C(K). 46.8.11. Sea ahora Y un ET que es de Tychonoff. El AB conmutativa que nos interesa es A = Cb(Y ), osea las funciones complejas acotadas y continuas en Y , con la norma supremo. Llamemos β(Y ) al espaciocompacto de caracteres XCb(Y ) . Probar que

1. Se puede “incrustar” Y → β(Y ) con la flecha Y 3 y 7−→ ϕy , donde ϕy es el caracter dado por la“evaluacion” de las f ∈ Cb(Y ) en el punto y.

2. Usar que Y era CR para ver que la incrustacion de arriba es en ralidad un embbeding, o sea un homeode Y con su imagen dentro de β(Y ) con la topologıa inducida.

3. Al hacer la transformada Γ : Cb(Y )→ C(β(Y ) ) se tiene que

Γf (ϕy) = f(ϕy) = ϕy(f) = f(y) para toda f ∈ Cb(Y ) y todo y ∈ Y .

Interpretar esto como que la funcion f “extiende” la continua y acotada f a una continua en elcompacto β(Y ) que “contiene” a Y .

216

Page 218: Un Curso de An alisis Funcional

4. Antes de seguir, mostrar que en este caso Γ es un morfismo isometrico sobre. Para ello compararnorma con radio espectral en Cb(Y ), y usar S-W 3.6.3.

5. Deducir que la imagen de Y por el embbeding de 1 es densa en β(Y ) (aca tb se usa que Y era CR).

6. Como lo sugerıa la notacion, β(Y ) = XCb(Y ) no es otra cosa que la compactificacion de Stone Cechdel espacio Y definida en la seccion A.17, mientras que la trnasformada Γ es la extension de funcionescontinuas acotadas que da su propiedad universal.

6.8.12. Sea ω ∈ T y construir un elemento w = (ωn)n∈Z ∈ `∞(Z).

1. Probar que el multiplicador Mw ∈ U(`2(Z) ) (o sea que es unitario).

2. Sea U ∈ U(`2(Z) ) el shift (a derecha). Mostrar que al conjugar a U con este Mw queda que

Mw U M−1w = Mw U Mw = ω U =⇒ σ(U) = σ(Mw U M

∗w) = σ(ω U) = ω σ(U) .

3. Deducir que σ(U) = ω σ(U) vale para todo ω ∈ T.

4. Concluir que σ(U) = T. ¿Y el de Mw que da? 4

6.8.13. Sea H un EH. Probar las siguientes afirmaciones:

1. La flecha T 7→ w(T ) define una norma en L(H). Se usa la Ec. (4.8).

2. Si T ∈ L(H), entonces∣∣ 〈T x , x〉 ∣∣ ≤ w(T ) ‖x‖2 para todo x ∈ H.

3. Cuando A ∈ A(H), se tiene la igualdad w(A) = max MA , −mA , donde mA y MA son los numerosde la Prop. 6.4.3. 4

6.8.14. Probar que la norma w(·) cumple que

w(T 2) ≤ w(T )2 para todo T ∈ L(H) . 4

6.8.15. Dado un A ∈ L(H), probar que

nuestro A ∈ A(H) ⇐⇒ A es normal y σ(A) ⊆ R . 4

6.8.16 (CFC para normales). Sea N ∈ L(H) un normal.

1. Consideremos el algebra de Banach C∗(N) ⊆ L(H) generada por N , N∗ y IH . Probar que C∗(N) esconmutativa, cerrada por adjuncion y que todos sus elementos son normales.

2. Recordando el Ejer. 6.8.9, probar que la flecha XC∗(N) 3 ϕ 7→ ϕ(N) ∈ σ(N) es un homeo entre elespectro maximal XC∗(N) de C∗(N) (con su topologıa w∗ que lo hacıa compacto) y σ(N).

3. Componiendo con este homeo, identificar (como AB’s) a C(XC∗(N)

)con C(σ(N) ).

4. Aplicar la “transformada de Gelfand” Γ : C∗(N)→ C(XC∗(N)

) ∼= C(σ(N) ) del Ejer. 6.8.9.

5. Usando el Teo. 6.4.7 y la Ec. (6.48), mostrar que Γ es isometrica.

6. Sea ϕ ∈ XC∗(N) un caracter. Probar que ϕ(A∗) = ϕ(A) para todo A ∈ C∗(N).

7. Deducir que Γ(A∗) = Γ(A) para todo A ∈ C∗(N).

8. Probar que Γ es sobre por el Teor. de Stone-Weierstrass 3.6.3.

217

Page 219: Un Curso de An alisis Funcional

9. Definir el CFC en N simplemente como la inversa de Γ, o sea que ponemos

ΦNdef= Γ−1 : C(σ(N) )→ C∗(N) ⊆ L(H) .

10. Extender el Teo. 6.5.5 (con todos sus items) a operadores normales N ∈ L(H).

11. Repasar a la luz de todo esto aquel viejo Ejer. 6.4.10 - 6.8.15. 4

6.8.17. Sea N ∈ L(H) un operador normal. Notemos K = σ(N). Fijemos una f ∈ C(K) y llamemosJ = f(K) ⊆ C que es compacto. Dada ahora una g ∈ C(J), vale que

1. La composicion h = g f ∈ C(K), por lo que podemos evaluar

h(N) =(g f

)(N) ∈ L(H) .

2. Pero tambien podemos hacer primero M = f(N) y observar que

M es normal y σ(M) = f(K) = J , por lo que g ∈ C(σ(M) ) .

En resumen, podemos usar el CFC para M = f(N) y obtener g(M) = g(f(N) ) ∈ L(H), y por otro ladohacer CFC en N y obtener h(N) =

(g f

)(N). El ejercicio es probar que(

g f)

(N) = g(M) = g(f(N) ) , (6.49)

o sea que las dos maneras plausibles de evaluar la composicion coinciden.

Sug: Probarlo primero para funciones g ∈ C(J) que sean polinomicas. 46.8.18. Sea U ∈ U(H), por lo que en particular es normal. La Prop. 6.3.2 nos dice que σ(U) ⊆ T. Asumamosque no lo llena, o sea que existe un ω ∈ T \ σ(U).

Probar que en esas condiciones siempre existe un B ∈ L(H) tal que

B∗ = −B (en particular B es normal) y U = eB .

Esto ultimo significa que U = exp(B) vıa en CFC en B, donde exp(z) = ez es la funcion exponencial. Masaun, probar que existe un A ∈ L(H) tal que cumple lo siguiente:

A ∈ A(H) , σ(A) ⊆ [t , t+ 2π] para algun t ∈ [0 , 2π] y U = exp(i A) = ei A . (6.50)

La idea es definir B = log(U) con alguna rama holomorfa del log que “salte” en nuestro puntito ω /∈ σ(U).De hecho mas adelante veremos que el requerimiento de que σ(U) no llene a T no es imprescindible paraobtener (6.50), pero solo es posible hacerlo con el CFC si asumimos eso. El caso general que anunciamossera una consecuencia del futuro CFBA (CF Boreliano acotado).

Observar que tal resultado implicarıa que U(H) es conexo (por arcos), conectando a U con IH con la curvacontinua [0, 1] 3 t 7→ ei t A ∈ U(H). Haciendo la DP y usando que L(H)+ es convexo, se podrıa deducir quetodo el grupo Gl (H) es tambien arconexo. 46.8.19. Sea A ∈ A(H). Probar que

|A| = A+ +A− = m(A) , donde m(t) = |t| para t ∈ R . 4

218

Page 220: Un Curso de An alisis Funcional

6.8.20. Sea T ∈ L(H). Recordar de 4.6.6 que si S ∈ Latr (T ) entonces

T =

[T1 00 T2

]SS⊥ con T1 ∈ L(S) y T2 ∈ L(S⊥) .

Probar que en tal caso se tiene la siguiente iguadad de los espectros:

σ(T ) = σ(T1) ∪ σ(T2) ,

donde al σ(T1) se lo piensa en el algebra L(S) y al de T2 en L(S⊥). Si T ∈ A(H), probar ademas que

f(T ) =

[f(T1) 0

0 f(T2)

]SS⊥ para toda f ∈ C(σ(T ) ) . 4

6.8.21. Sea H un EH. Sea I ⊆ R un intervalo abierto. Probar que

1. El conjunto AI(H)def= A ∈ A(H) : σ(A) ⊆ I es abierto en A(H).

2. La evaluacion (CFC) por una f ∈ C(I) es cotinua en AI(H).

Ahora van un par bastante mas difıciles. Si no salen al menos recordar que valen:

3. Si f es “suave” en I, tambien es suave la flecha AI(H) 3 A CFC−→ f(A) ∈ L(H).

4. Si U ⊆ C es un abierto cualquiera, entonces tambien vale que

L(H)Udef= T ∈ L(H) : σ(T ) ⊆ U es abierto en L(H) .

Esto es lo mejor que hay sobre “continuidad espectral” en todo el algebra L(H).

5. Lo de arriba era un caso particular del Ejer. 6.8.22 de abajo.

Sugerencias: (para mostrar 1 y 2): En principio, encontrar un ε > 0 tal que

Jdef= [mA − ε , MA + ε] ⊆ I , donde mA y MA son los de la Prop. 6.4.3 .

Despues notar que dados B ∈ A(H) y x ∈ H un vector unitario, si se cumple que

‖A−B‖ < ε entonces 〈B x , x〉 ∈ 〈Ax , x〉+ (−ε , ε) .

Deducir, vıa la Prop. 6.4.3, que σ(B) ⊆ [mB , MA] ⊆ [mA − ε , MA + ε] = J ⊆ I.

Con esas ideas la continuidad sale facil, porque si An‖ · ‖−−−−→n→∞

A, todos en AI(H), a partir de un momento los σ (An)

estaran dentro del compacto J donde vale Weierstrass, y se puede seguir como en la prueba de la Prop. 6.7.7. 4

Ejercicios nuevos

6.8.22. Sea A un AB. Si U ⊆ C es abierto, probar que AUdef= a ∈ A : σ(a) ⊆ U es abierto en A. En

otras palabras, si a ∈ A y σ(a) ⊆ U , entonces existe ε > 0 tal que

b ∈ A y ‖a− b‖ < ε =⇒ σ(b) ⊆ U . 4

6.8.23. Sea A un AB. Dados a, b ∈ A, probar que

si ab ∈ GA y tambien ba ∈ GA =⇒ a y b ∈ GA .

Observar que esto mejora el Ejer. 6.8.2. 4

219

Page 221: Un Curso de An alisis Funcional

6.8.24. Sea A = `1(Z) con su norma usual y el producto de convolucion

a ∗ b = c donde cm =∑n∈Z

an bm−n para a = (an)n∈N , b = (bn)n∈N ∈ A y m ∈ Z .

Probar que nos queda un AB unital (con 1 = e0 , la delta de Dirac discreta). Probar ademas que

1. Antes de empezar, hay que ver que ‖a ∗ b‖1 ≤ ‖a‖1 ‖b‖1 para que sea AB.

2. Por otra parte A es conmutativa, i.e. a ∗ b = b ∗ a para todo par a , b ∈ A.

3. El elemento e1 ∈ GA y cumple que em1 = em para todo m ∈ Z.

4. Por ello e1 genera el algebra A. Mas especıficamente, todo

a = (an)n∈N ∈ A se escribe como a =∑n∈Z

an en =∑n∈Z

an en1 ,

con convergencia en la norma (uno) de A.

5. Deducir que todo caracter ϕ ∈ XA esta determinado por su valor ϕ(e1).

6. Usando que ‖ϕ‖A∗ = 1 y que ‖e1‖ = ‖e−11 ‖ = ‖e−1‖ = 1, deducir que ϕ(e1) ∈ T.

7. Si λ ∈ T la funcional ϕλ : A → C dada por

ϕλ(a) =∑n∈Z

an λn para cada a = (an)n∈N ∈ A

es lineal, acotada y multiplicativa. O sea que ϕλ ∈ XA y ϕλ(e1) = λ.

8. Deducir que λ 7→ ϕλ es un homeo entre T y XA con inversa ϕ 7→ ϕ(e1).

9. Interpretar que la transformada de Gelfand se puede ver como

Γ : A → C(T) dada por Γa(z) = a(z) =∑n∈Z

an zn para a = (an)n∈N ∈ A y z ∈ T .

10. Luego la imagen de Γ son las f ∈ C(T) tales que sus coeficientes de Fourier (f(n) )n∈Z ∈ `1(Z). Esasfunciones f forman la llamada algebra de Wiener W(T).

11. Un famoso (y difıcil) teorema del mismo Wiener dice que si f ∈ W(T) y f−1 ∈ C(T) entonces tambiensu inversa es de Wiener: f−1 ∈ W(T). Probarlo con toda la data anterior. La facilidad de esta pruebale dio prensa mundial a la T de G, mostrando que es un “abstract nonsense” que tiene mucho sentido.

Sug: Se asume que 0 /∈ f(T). Si f = a sale que 0 /∈ σ(a) por lo que a−1 ∈ A y f−1 = a−1 ∈ W(T). 46.8.25. Sea N ∈ L(H) un operador normal. Demostrar que se verifica la siguiente propiedad:

Dado un λ ∈ C \ σ(N) se tiene que ‖(N − λ)−1‖ = d (λ , σ(N) )−1

.

Dar un contraejemplo si se saca la hipotesis de normalidad. 46.8.26. Sea A ∈ L(H). Probar que las siguientes afirmaciones son equivalentes:

1. A ∈ L(H)+

2. A = B2 para cierto B ∈ A(H).

3. A = C∗C para algun C ∈ L(H).

4. A ∈ A(H) y ‖A− λ IH‖ ≤ λ para todo numero λ ≥ ‖A‖.

5. A ∈ A(H) y ‖A− λ IH‖ ≤ λ para algun numero λ ≥ ‖A‖. 4

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Page 222: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 7

Operadores compactos

Recordemos que en el Cor. 5.8.2 mostramos que si H es un EH y T ∈ L(H) entonces T (BH)es siempre cerrada en norma dentro de H. Se usa que los Hilberts son todos reflex.

Una pregunta sorprendentemente astuta es la siguiente: ¿Que operadores T ∈ L(H) cumpli-ran que T (BH) sea compacta en H? Ojo que si la dimH = ∞ y T (BH) tiene interior novacıo, ya sabemos que eso no puede pasar porque las bolitas nunca son compactas en H.

Sin embargo hay muchos operadores (y de los buenos) que sı cumplen lo pedido arriba, y porello se los llama operadores compactos. Por ejemplo, si la dimR(T ) = n <∞, entoncesT (BH) es cerrado y acotado en el espacio R(T ) ∼= Cn. Ası que, por el viejo Heine-Borel,podemos decir que todos los operadores “rango finito” son compactos.

Por suerte hay muchas maneras equivalentes de caraterizar la compacidad para operadores,y los compactos tienen propiedades sorprendentes (lo mas importante es que se comportanparecido a las matrices). En las siguientes secciones iniciaremos el estudio de los operadorescompactos, sus propiedades, su espectro, ejemplos, etc.

En paralelo, desarrollaremos con bastante detalle la teorıa de los operadores de Fredholm ysu famoso indice. En pocas palabras, un T ∈ L(H) es Fredholm si es inversible “modulo uncompacto”. Tambien estos tipos tienen propiedades excelentes, y las teorıas de ambas clasesde operadores se entrelazan, como veremos en breve.

La teorıa de operadores compactos y de Fredholm se puede desarrollar en forma muy similaren el contexto mas general de operadores entre espacios de Banach. Pero en este texto noslimitaremos al caso Hilbertiano, donde las cuentas son mas faciles y se puede hilar mas fino,dejando la version en EB para los “remarks”.

7.1 Definiciones y equivalencias

Si H es un EH, recordar que llamabamos LF (H) = T ∈ L(H) : rkT < ∞ ⊆ L(H) alsubespacio de operadores de rango finito. Repasando la vieja Prop. 4.7.7, podemos decirque LF (H) en realidad es un ideal bilatero de L(H) que ademas es cerrado por tomar ∗ .Entonces su clausura sera un ideal cerrado que permitira cocientar y jugar a las algebras de

221

Page 223: Un Curso de An alisis Funcional

Banach. Pero antes de definir las novedades, veamos una serie de condiciones equivalentesque usaremos a posteriori como definicion. Empecemos con un lema “tecnico”:

Lema 7.1.1. Sea H un EH. Fijemos B = ei : i ∈ I una BON de H. Para cada F ∈ PF (I)definamos proyector PF ∈ P(H) con rango HF = span ei : i ∈ F. Luego vale que

‖PF y − y‖ −−−−−→F∈PF (I)

0 para todo y ∈ H . (7.1)

Demostracion. Recordemos que PF y =∑

i∈F〈y , ei〉 ei . Aplicando ahora el Teo. 3.5.5 vemosque ‖PF y − y‖2 =

∑i∈I\F | 〈y , ei〉 |2 −−−−−→F∈PF (I)

0.

Observacion 7.1.2 (Repaso de “la debil” en un EH). En el Capıtulo 5 vimos muchaspropiedades de las topologıas debiles en EB’s. Despues nos pasamos estudiando cosas enlos EH’s, pero hasta ahora nunca reaparecieron la w y la w∗ en ellos. Recordemos que laconvergencia w se definıa usando las funcionales del dual. Si fijamos H un EH, habıamosreemplazado a H∗ por el mismo H operando con el producto interno. Luego queda que

una red xiw−−→i∈ I

x ⇐⇒ 〈xi , y〉 −−→i∈ I〈x , y〉 para todo y ∈ H ,

porque, segun el Teo. 3.3.1 de Riesz, toda ϕ ∈ H∗ es de la forma 〈· , y〉 para algun y ∈ H.Por la reflexividad de todos los EH’s, en ellos coinciden las convergencias w y w∗ (la delpredual) y ademas la bola BH queda w-compacta. Eso se basaba en Alaoglu 5.6.1, y estabadetallado en el Teo. 5.7.1, aunque en este contexto puede probarse a mano sin mucho laburo.

Al igual que para EB’s generales, aca tambien vale que si un S v H tiene dimS < ∞,entonces las convergencias debil y en norma coinciden en S (basta productear contra unaBON del S y convergen las coordenadas). 4

Con el lenguaje visto arriba ya podemos dar la serie de condiciones equivalentes que anuncia-bamos. Para cada Hilbert H, denotaremos por K(H) a la clausura en norma de los rangofinito LF (H). En la prueba del siguiente teorema usaremos libremente las caracterizacionesde los espacios compactos (topologicos o metricos) vistas en A.13.3 y A.14.3.

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Page 224: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 7.1.3. Sean H un EH y T ∈ L(H). Las siguientes condiciones son equivalentes:

1. T ∈ K(H)def= LF (H) (la clausura es en la norma de L(H) ).

2. Dada una red xiw−−→i∈ I

x (todos en BH), entonces T xi‖ · ‖−−→i∈ I

T x. En otras palabas,

estamos diciendo que la restriccion T∣∣BH

: BH → H es w → ‖ · ‖ continua.

3. T (BH) es ‖ · ‖- compacta en H.

4. Dada una red x = (xi)i∈ I en BH , existe un z ∈ H y una subred y = (yj)j∈ J de x tales

que T yj‖ · ‖−−→j∈ J

z.

5. T (BH) es totalemte acotada (TA) con la norma de H.

6. La red PF T‖·‖−−−−−→

F∈PF (I)T , donde los PF son los proyectores del Lema 7.1.1, asociados a

cualquier BON de H.

A los T ∈ L(H) que cumplen estas cosas se los llama operadores compactos.

Demostracion. Fijemos la red convergente xiw−−→i∈ I

x. Observar que como la red x = (xi)i∈ I

vive en BH , entonces automaticamente su lımite x ∈ BH , porque la bola es convexa y cerradaen norma (se usa la Prop. 5.5.2). Si asumimos que T ∈ K(H), existira un S ∈ LF (H) talque ‖T − S‖ < ε

3. Luego la cuenta de siempre dice que

‖T xi − T x‖ ≤ ‖T xi − S xi‖+ ‖S xi − S x‖+ ‖S x− T x‖ < 2 ε

3+ ‖S xi − S x‖ ,

Por otra parte, la Prop. 5.8.1 decıa que el S debe ser w → w continuo, por lo que podemosafirmar que S xi

w−−→i∈ I

S x. Finalmente, como la dimR(S) < ∞, en la Obs. 7.1.2 vimos que

allı adentro la topologıa de la norma coincide con la w. Luego tenemos que S xi‖ · ‖−−→i∈ I

S x.

Con la desigualdad de arriba podemos concluir que T xi‖ · ‖−−→i∈ I

T x como afirma el item 2.

Tambien vimos en la Obs. 7.1.2 que la bola BH es w- compacta. Si ahora aceptamos queT∣∣BH

es w → ‖·‖ continuo, sale al toque que T (BH) es ‖ · ‖- compacta en H. Como sabemos

que T (BH) es cerrada (Cor. 5.8.2) y por ello completa, eso equivale a que T (BH) sea TA.

En resumen, ya vimos que 1 ⇒ 2 ⇒ 3 ⇔ 5. Por otro lado, la relacion 3 ⇔ 4 es casitautologica (vıa A.13.3). El baile es 5 ⇒ 6:

Queremos probar que PF T‖·‖−−−−−→

F∈PF (I)T . Por la Ec. (7.1) del Lema 7.1.1 aplicado a y = T x,

sabemos que hay convergencia puntual. Pero estamos asumiendo que T (BH) es TA. Ello nospermite, dado un ε > 0, cubrila con n bolas Bk = Ba

H(T xk ,ε3), para k ∈ In .

223

Page 225: Un Curso de An alisis Funcional

Fijemos un F0 ∈ PF (I) tal que ‖PF T xk−T xk‖ < ε3

para todo F ⊇ F0 y todo k ∈ In (siempreque sean finitos los puntos T xk , el Lema 7.1.1 nos garantiza que se puede). Usando quetodas las ‖PF‖ ≤ 1, vemos que los F ⊇ F0 cumplen que, dado x ∈ BH ,

‖PF T x− T x‖ ≤ ‖PF (T x− T xk)‖+ ‖PF T xk − T xk‖+ ‖T xk − T x‖

< 2 ‖T x− T xk‖+ ε3< ε siempre que T x ∈ Bk .

Como las Bk cubren T (BH), si F ⊇ F0 nos queda que ‖PF T x−T x‖ < ε para todo x ∈ BH ,

es decir que ‖PF T − T‖ ≤ ε para tales F. Eso mustra que PF T‖·‖−−−−−→

F∈PF (I)T .

Finalmente notemos que PF ∈ LF (H) para todo F ∈ PF (I). Luego todos los productos PF Testan tambien en LF (H). Ası que 6 ⇒ 1 es gratis.

La definicion usual de que un operador T ∈ L(E , F ) entre espacios de Banach sea compactopasa por el hecho de que T (BE) sea “relativamente compacto” (hay que clausurar porqueen general no hay garantıas de que sea cerrado). En tal contexto no es cierto simpre quelos compactos K(E,F ) ⊆ L(E,F ) sean la clausura de los rango finito.

En cambio vimos que sı pasa con los compactos de L(H). A partir de ese hecho puedenprobarse bien facil muchas propiedades del espacio K(H), y con el Teo. 7.1.3 ya tenemosmuchas adentro. Las enumeramos a continuacion:

Corolario 7.1.4. Sea H un EH. El conjunto K(H) de operadores compactos cumple:

1. Contiene a LF (H) i.e., todo rango finito es compacto.

2. Es un subespacio de L(H), o sea que suma de compactos es compacto.

3. Mas aun, es un ideal bilatero. Esto agrega que si T ∈ K(H), entonces

AT ∈ K(H) y T B ∈ K(H) para todo par A , B ∈ L(H) . (7.2)

4. Es cerrado, por lo que un lımite (en norma) de compactos queda compacto.

5. Es cerrado por adjuncion: T ∈ K(H) =⇒ T ∗ ∈ K(H).

6. Ademas vale que T ∈ K(H) ⇐⇒ |T | ∈ K(H) ⇐⇒ Re T e Im T ∈ K(H).

7. En cambio si hay un subespacio N ⊆ H y un ε > 0 tales que

dimN =∞ y T ∈ L(H) cumple ‖T x‖ ≥ ε ‖x‖ para todo x ∈ N (7.3)

(eso se abrevia “T es AI en N por ε”), entonces T /∈ K(H).

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Demostracion. Al fin y al cabo K(H) era la clausura en norma de LF (H). De ahı se deducenen forma directa los items 1 al 4. Lo del modulo sale porque si T = U |T | es la descomposicionpolar de T , en el Teo. 4.5.4 vimos que

T = U |T | y |T | = U∗T por lo que T ∈ K(H)(7.2)⇐⇒ |T | ∈ K(H) .

De ahı sale que T ∗ = |T |U∗ ∈ K(H) si T era compacto. Lo de Re T e Im T va como ejercicio.Finalmente, si estamos en la situacion de (7.3), existe un SON xn : n ∈ N ⊆ BN ⊆ BH .Luego se tiene que xn

w−−−→n→∞

0 pero ‖T xn‖ ≥ ε para todo n ∈ N.

Los compactos parecen tan buenos que uno sospecharıa que tal vez haya muy pocos de ellos.Sin embargo son una clase bastante respetable, e incluyen muchas familias importantes deejemplos, como los integrales y las “inversas” de muchos operadores diferenciales. De masesta decir que si dimH < ∞, entonces K(H) = L(H), o sea que todas las matrices soncompactas. De hecho, la gracia de todo esto es estudiar operadores que se parezcan mas aellas. Listemos a continuacion cuando son compactos nuestros ejemplos amigos:

Ejemplo 7.1.5. Sea H = `2(N) y fijemos un a = (an)n∈N ∈ `∞(N). Entonces

Ma ∈ K( `2(N) ) ⇐⇒ a ∈ c0 , es decir que an −−−→n→∞

0 .

Probemoslo: En el Ejem. 1.2.5 vimos que c0 es la clausura con la ‖ · ‖∞ de SF que eran lassucesiones finitas. Como la flecha a 7→Ma era isometrica, si a ∈ c0 entonces Ma se aproximapor operadores Mb con los b ∈ SF . Pero es facil ver que esos Mb ∈ LF (H).

Si ahora asumimos que Ma ∈ K( `2(N) ), basta recordar que los enw−−−→

n→∞0, por lo que

an en = Ma en‖ · ‖−−−→n→∞

0. Luego |an| = ‖an en‖ −−−→n→∞

0. O sea que a ∈ c0 . 4

Ejemplo 7.1.6. El ejemplo anterior se generaliza bastante: Si H es un EH con dimH = ℵ0 ,y fijamos B = xn : n ∈ N una BON de H, podemos definir un unico operador

Ma ,B ∈ L(H) tal que Ma ,B xn = an xn para todo n ∈ N . (7.4)

En efecto hay que hacer Ma ,B x =∑

n∈N an〈x , xn〉xn , para cada x ∈ H. Los operadoresque admiten una representacion de este tipo se llaman diagonalizables, porque su “matriz”en B queda diagonal (con un a ∈ `∞ en la diagonal). Un ejercicio que es casi solo notacional(pero que igual hay que hacer) serıa mostrar que un Ma ,B ∈ K(H) ⇐⇒ a ∈ c0 . Es poresto que en muchos libros se usa la notacion L0(H) en lugar de nuestro K(H).

Es un ejercicio facil ver que todos los Ma ,B son operadores normales (ya que M ∗a ,B = Ma ,B).

Mucho menos facil es mostrar que todo compacto normal es de la forma Ma ,B para algunaBON B y un a ∈ c0 (falta capıtulo y medio para poder probarlo, pero ya ahora lo anun-ciamos). Por otra parte, como se la va a usar seguido, a pesar de ser medio obvia igualdejamos sentada la siguiente propiedad:

Si Ma ,B es el de (7.4) para un a ∈ `∞ entonces ‖Ma ,B‖L(H)= ‖a‖∞ . (7.5)

La prueba es igual que para L(`2) con la BON canonica. O hacer un lindo diagrama con-mutativo vıa un buen iso-iso entre H y `2(N). 4

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Page 227: Un Curso de An alisis Funcional

Ejemplo 7.1.7. El ejemplo anterior muestra una clase bastante gorda de operadores com-pactos. Sin embargo, cuando uno toma multiplicadores en un espacio de medida que sea“continuo”, no consigue nunca un compacto. Por ejemplo si H = L2[0, 1] y tomamos unMf ∈ L(H) para una f ∈ L∞[0, 1], entonces se tiene que

Mf ∈ K(H) ⇐⇒ fctp= 0 ⇐⇒ Mf = 0 .

En efecto, si f 6= 0, existe un ε > 0 tal que A = t ∈ [0, 1] : |f(t)| ≥ ε tiene medida positiva.Consideremos el subespacio NA = g ∈ L2[0, 1] : g = g 1A de funciones con soporte en A.Es facil ver que nuestro Mf esta AI en NA por la contante ε. Como dimNA =∞, el item 7del Cor. 7.1.4 no permite que Mf este en K(H). 4

Ejemplo 7.1.8 (Operadores integrales). Recordemos el ejemplo visto en 1.8.3: Se laburaen L2 = L2(X,Σ, µ). Dado un nucleo k ∈ L2(X × X) con la medida producto µ × µ, eloperador Tk ∈ L(L2) estaba dado por la formula

(Tk f)(x) =

∫X

k(x, y) f(y) dµ(y) para cada f ∈ L2 y casi todo x ∈ X . (7.6)

Sea B = φi : i ∈ I una BON de L2. Dados i, j ∈ I definamos

φi ⊗ φj ∈ L2(X ×X) por φi ⊗ φj(x, y) = φi(x)φj(y) para (x, y) ∈ X ×X .

Un ejercicio straightforward (mas facil que escribir eso) muestra que si los juntamos a todos,

B ⊗ B def= φi ⊗ φj : i , j ∈ I es una BON de L2(X ×X) .

La idea es probar primero que es un SON (eso sale facil), y despues ver que su ortogonal es

cero, usando que dada una h ∈ L2(X ×X), casi todas las funciones X 3 y hx7−→ h(x, y) vivenen L2(X). Laburo para la casa. De paso observar que los operadores asociados

Tφi⊗φj = φi φj ∈ L1(L2(X) ) para todo par i , j ∈ I ,

donde φi φj son los operadores de rango uno definidos en (4.45). En efecto, si f ∈ L2(X),

Tφi⊗φj f (x) =

∫X

φi(x) φj(y) f(y) dµ(y) = 〈f , φj 〉φi (x) para todo x ∈ X .

Luego Tφi⊗φj f = 〈f , φj 〉φi = φi φj (f). Observemos ahora dos hechos:

• La flecha L2(X ×X) 3 k 7→ Tk ∈ L(H) reduce normas: ‖Tk‖ ≤ ‖k‖2 (ver 1.8.3).

• Todo k ∈ L2(X × X) es lımite (en norma dos) de combinaciones lineales finitas deelementos de B ⊗ B, por ser esta una BON.

Entonces uno deduce que Tk ∈ LF (L2(X) ) = K(L2(X) ) para todo nucleo k ∈ L2(X ×X).Traduciendo, todos los operadores integrales con nucleo de tipo L2 son compactos. 4

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Page 228: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 7.1.9. Sea H un EH con una BON B = xn : n ∈ N. Sea

DB = M ∈ L(H) : M = Ma ,B (el de (7.4) ) para algun a ∈ `∞ .

1. Mostrar que DB ∩K(H) = Ma ,B : a ∈ c0 (propuesto en el Ejem. 7.1.6).

2. Probar que existe un EB ∈ L(L(H) ) que comprime a la diagonal:

(a) E2B = EB y ‖EB‖ = 1.

(b) Su rango es R(EB) = DB , por lo que EB(M) = M para todo M ∈ DB .

(c) Mas aun, se tiene que si M ∈ DB y T ∈ L(H), entonces

EB(MT ) = M EB(T ) y EB(TM) = EB(T ) M .

(d) Si T ∈ K(H), entonces EB(T ) ∈ K(H).

3. Probar que aunque K(H) v L(H), el subespacio K(H) no es COM en L(H).

Sug: Dado T ∈ L(H), definir dT =(〈T xn , xn〉

)n∈N ∈ `

∞ y poner EB(T ) = MdT ,B . Por

otro lado, si hubiera un proyector acotado Q de L(H) sobre K(H), entonces EB Q∣∣DB

proyectarıa al espacio DB ∼= `∞ sobre DB ∩K(H) ∼= c0 . Luego mirar el Ejem. 2.7.8. 4

7.2 Fredholm inicia

7.2.1. Sea A un AB y sea I ⊆ A un ideal bilatero y cerrado. En el Ejer. 6.2.6 se afirmabaque el espacio A/I con la norma cociente vista en la Prop. 1.7.1 es un AB. Como nos interesaparticularmente el algebra cociente L(H)/K(H) revisemos como sale:

Por ser I un ideal bilatero, entonces A/I queda un buen anillo, que sigue siendo C-algebracon su estructura de C-EV. Por otro lado, la norma cociente de la Prop. 1.7.1 lo hace Banach.Ası que solo falta verificar la desigualdad (6.1) : Dados a , b ∈ A, como a I ⊆ I sale que

‖a b‖ = ‖a b‖ = ınfc∈I‖a b+ c‖ ≤ ınf

c∈I‖a b+ a c‖ ≤ ‖a‖ ınf

c∈I‖b+ c‖ = ‖a‖ ‖b‖ . (7.7)

Tomando ahora el ınfimo sobre los elementos de a = a+ I, nos queda que ‖a b‖ ≤ ‖a‖ ‖b‖.Con esto ya podemos decir que A/I es una senora AB. 4

7.2.2. Sea H un EH. Como K(H) es ideal bilatero cerrado de L(H) podemos definir

el algebra de Calkin Cal (H)def= L(H)/K(H)

que por lo visto recien es un AB con la norma cociente ‖T + K(H)‖ = d (T,K(H) ). Laproyeccion se denotara PK(H) : L(H)→ Cal (H). Ella es un epimorfismo (acotado) de AB’s.

En general se abrevia PK(H) T = T ∈ Cal (H). De paso notemos que como K(H) = K(H)∗,la ∗ se puede bajar al Clakin, poniendo simplemente (T )∗ = T ∗, lo que esta bien definido ytiene muchas propiedades que dejamos como ejercicio (enunciados y pruebas).

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Page 229: Un Curso de An alisis Funcional

Las propiedades de un T ∈ L(H) que dependen de su clase T se suelen llamar propiedadesesenciales. Tıpicamente, la version esencial de una propiedad P significa cambiar la frase“T cumple P” por “T cumple P modulo un compacto”.

Por ejemplo, el espectro esencial de un T ∈ L(H) es σe(T )def= σCal (H)(T ). Observar que

1. Como PK(H) es morfismo se ve que PK(H)(Gl (H) ) ⊆ GCal (H) .

2. De ahı se deduce facil que σe(T ) ⊆ σ(T ) para todo T ∈ L(H).

3. La inclusion puede muy bien ser estricta, como se ve en el caso del shift S ∈ L(`2(N) ).Un lindo ejercicio es mostrar que σe(S) = T, mucho mas chico que σ (S) = D.

4. Observar que el shift S es “esecialmente unitario”, porque T = S∗ es su inverso esencial(T es el shift hacia la izquierda que tacha al e1). De hecho, T S = I mientras que

S T = I − e1 e1 ≡ I (mod K(H) ) .

Eso muestra que 0 /∈ σe(S) (y casi que σe(S) ⊆ T), del ejercicio anterior.

En cambio los operadores esencialmente inversibles F (H)def= P−1

K(H)(GCal (H) ) tienen nombrepropio, se los conoce como operadores de Fredholm y ahora veremos sus propiedades. 4

Teorema 7.2.3. Sea T ∈ L(H). Las siguientes condiciones son equivalentes:

1. PK(H) T = T ∈ GCal (H) , o sea que T ∈ F (H) es de Fredholm.

2. Existe un S ∈ L(H) tal que

I − ST ∈ K(H) y tambien I − TS ∈ K(H) . (7.8)

3. Se cumplen las siguientes tres cosas:

(a) α(T )def= dim kerT <∞.

(b) β(T )def= dim kerT ∗ = dimR(T )⊥ <∞.

(c) R(T ) v H.

En tal caso, existe un unico T † ∈ L(H) que mejora el item 2 del siguiente modo:

T † T = I − PkerT = PR(T ∗) y T T † = I − PkerT ∗ = PR(T ) . (7.9)

Obsrvar que por el item 3, sabemos que PkerT y PkerT ∗ ∈ LF (H) ⊆ K(H).

Demostracion. La relacion 1 ⇔ 2 es detallar la definicion de ser Fredholm. Sale tomandoPK(H)(S) = T −1 (uno se define usando que existe el otro en ambas direcciones).

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Page 230: Un Curso de An alisis Funcional

Asumamos que tenemos el S ∈ L(H) que cumple (7.8). Llamemos

A = I − ST ∈ K(H) .

Si existiera un SON en : n ∈ N ⊆ kerT , tendrıamos que enw−−−→

n→∞0 (todos dentro BH).

Pero como A ∈ K(H), ello implicarıa que en = Aen‖ · ‖−−−→n→∞

0. Absurdon. Observar que S∗

cumple (7.8) para T ∗. Luego, por el mismo argumento vemos que dim kerT ∗ <∞.

Tomemos ahora B ∈ LF (H) tal que ‖A−B‖ < 12

. Entonces todo x ∈ kerB cumple que

‖S‖ ‖T x‖ ≥ ‖S T x‖ = ‖(I − A)x‖ ≥ ‖x‖ − ‖(A−B)x‖ ≥ 1

2‖x‖ .

Luego T |kerB es AI, por lo que T (kerB) v H. Pero la otra mitad T(

(kerB)⊥)

tienedimension finita, porque tambien B∗ ∈ LF (H) y (kerB)⊥ = R(B∗). Juntandolos, por elCor. 1.7.2 (sumar un cerrado mas un dimension finita da cerrado) queda lo que nos faltaba:

kerB ⊕ (kerB)⊥ = H =⇒ R(T ) = T (kerB) + T(

(kerB)⊥) 1.7.2

v H .

Ya probamos que 2 implica el abc del item 3. Asumamos que T cumple los tres de 3.Llamemos N = (kerT )⊥ y M = R(T ) v H. Observar que T0

def= T |N es un iso entre los

Hilberts N yM. Luego existe T−10 = S0 ∈ L(M , N ) (usamos el TFI 2.3.4 entre Banach’s).

Extendamos S0 a un T † ∈ L(H) haciendolo actuar como cero enM⊥ = R(T )⊥ = kerT ∗. Esacotado porque cumple que T † x = S0 PM x para todo x ∈ H. Por eso mismo,

T T † x = T0 S0 PM x = PM x y T † T x = T † PM T0 PN x = S0 T0 PN x = PN x ,

para todo x ∈ H. Luego

I − T T † = PM⊥ = PkerT ∗ y I − T † T = PN⊥ = PkerT ,

y ambos viven en LF (H) ⊆ K(H). Luego el S = T † cumple (7.8). Fijense que construimosal T † de la Ec. (7.9), conocid@ como la seudoinversa de Moore Penrose de T .

7.2.4. El Teo. 7.2.3, llamado Teorema de Atkinson, permite desarrollar una teorıa muyprofunda, que es la del ındice de operadores de Fredolm: Si T ∈ F (H),

IndTdef= α(T )− β(T ) = dim kerT − dim kerT ∗ ∈ Z ,

es el ındice de T . Del Teo. 7.2.3 vemos que se tienen las siguientes propiedades:

1. Gl (H) ⊆ F (H), y si G ∈ Gl (H) entonces IndG = 0− 0 = 0.

2. El conjunto F (H) es abierto en L(H), por serlo GCal (H) en Cal (H).

A partir de ahora asumamos que T ∈ F (H).

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Page 231: Un Curso de An alisis Funcional

3. Llamemos PT = PkerT y QT = PT ∗ = PkerT ∗ . Luego IndT = rkPT − rkQT .

4. Si M ∈ F (H), entonces MT y TM ∈ F (H). Aun no sabemos sus ındices (adivinen).

5. Pero si G ∈ Gl (H) =⇒ IndGT = IndTG = IndT (porque vale para sus α y β).

6. T ∗ ∈ F (H) y tiene su IndT ∗ = −IndT . Sale porque α(T ∗) = β(T ).

7. Si un A ∈ F (H) ∩ A(H) entonces su IndA = 0 (con lo anterior es muy difıcil).

8. Tambien T † ∈ F (H) y cumple que IndT † = −IndT (α(T †) = dimM⊥ = β(T ) ). 4

Definicion 7.2.5. Sea H un EH con dimH =∞. Definamos los conjuntos

Fn(H) = A ∈ F (H) : IndA = n para cada n ∈ Z . (7.10)

Veamos que son todos no vacıos: 4

Ejemplo 7.2.6. Fijemos H = `2(N) y recordemos al shift S ∈ L(H) unilateral hacia laderecha, tal que S ek = ek+1 para cada k ∈ N. Luego tenemos que

S ∈ F (H) , IndSn = −n mientras que Ind (S∗)n = n para todo n ∈ N .

En efecto, notar que S∗S = I y S S∗ = I − Pe1 , por lo que S ∈ F (H) con S† = S∗. Paracalcular el Ind de sus potencias, tenemos que α(Sn) = 0 y β(Sn) = n, porque

ker(S∗)n = span e1 , . . . , en para todo n ∈ N .

Por otro lado, las potencias de S∗ cambian el signo del ındice de las de S. Por lo tantoFm(H) 6= ∅ para todo m ∈ Z. Al menos cuando dimH = |N|. 4

7.3 Espectro de compactos

Usando el Teo. de Atkinson 7.2.3, uno puede ver que desde el punto de vista del espectro,los compactos son lo que uno hubiese querido que sea una generalizacion agradable de lasmatrices al caso infinitodimensional. Para ver eso bien, hagamos primero un par de Lemas:

Lema 7.3.1. Sea F ∈ LF (H). Entonces I + F ∈ F0(H). Es decir que Ind (I + F ) = 0.

Demostracion. Es claro que T = I + F ∈ F (H). Recordemos la notacion PT = PkerT yQT = PT ∗ = PkerT ∗ . Por el Teo. 7.2.3 ellos viven en LF (H). Llamemos S = T †. Por laEc. (7.9), sabemos que ST = I − PT y que TS = I −QT . Por lo tanto

PT −QT = T S − S T = (I + F )S − S (I + F ) = F S − S F . (7.11)

Consideremos un ambiente finitodimensional donde operan tres de ellos: Sean

M = R(PT ) +R(QT ) +R(F ) +R(F ∗) v H y PM ∈ LF (H) ∩ P(H) .

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Page 232: Un Curso de An alisis Funcional

Luego el proyector PM funciona como una identidad en L(M) para los tres:

PM PT PM = PT , PMQT PM = QT y PM F PM = F

porque, por ejemplo, PM F = F y PM F ∗ = F ∗. Sea S1 = PM S PM . Luego

PT −QT = PM (PT −QT )PM(7.11)= PM (F PM S − S PM F )PM = F S1 − S1 F .

Entonces podemos pensar a los 4 operadores involucrados (se agrego S1) en el ambienteL(M). Pero como dimM < ∞, en L(M) hay una traza finita (la suma de la diagonal enalguna BON de M). Luego podemos tomar traza de lo de arriba y nos queda que

Ind (I + F ) = Ind (T )7.2.4= rkPT − rkQT = tr (PT −QT ) = tr (F S1 − S1 F ) = 0 .

Hemos usado que la traza de un proyector es igual a su rank (sale eligiendo una BON queempiece generando su imagen) y que trAB = trBA para todo par A , B ∈ L(M).

Lema 7.3.2. Sea T ∈ K(H). Entonces I + T ∈ F (H) y tambien vale que Ind (I + T ) = 0.

Demostracion. Sea F ∈ LF (H) tal que ‖T − F‖ < 1. Luego, por el Teo. 6.1.4

Sdef= I + (T − F ) ∈ Gl (H) =⇒ I + T = S + F = S(I + S−1F ) ∈ F0(H) .

En efecto, como S−1F ∈ LF (H) el Lema 7.3.1 asegura que I + S−1F ∈ F0(H). Pero vimosque multiplicarlo por un S ∈ Gl (H) no le cambiaba el ındice.

Ahora viene el primer resultado polenta sobre el espectro de los compactos. Dice que losλ ∈ σ(T ) no nulos tienen que ser autovalores con multiplicidad finita. La idea basica es quesi T ∈ K(H) y λ 6= 0, entonces λ I − T es un Fredholm como los del Lema anterior, por loque debe tener ındice cero.

Proposicion 7.3.3. Sea T ∈ K(H). Dado λ ∈ σ(T ) tal que λ 6= 0, se tiene que

1. El tal λ es un autovalor.

2. Ademas 0 6= dim ker(λ I − T ) = dimR(λ I − T )⊥ <∞.

3. De paso se sabe tambien que R(λ I − T ) es cerrado y tiene codimension finita.

Demostracion. El Lema 7.3.2 asegura que para todo λ ∈ C \ 0 tenemos que

Bλdef= λ I − T = λ

(I − T

λ

)7.3.2=⇒ Bλ ∈ F0(H) .

El hecho de que todos los Bλ (para λ 6= 0) tengan ındice cero nos asegura que

λ ∈ σ(T ) ⇐⇒ Bλ /∈ Gl (H) ⇐⇒ α(Bλ) = β(Bλ) 6= 0 ,

porque ya sabemos que R(Bλ) v H. En resumen, si λ ∈ σ(T ) \ 0, entonces kerBλ 6= 0y encima tiene que cumplirse que dim kerBλ = dim kerB∗λ = dimR(Bλ)

⊥ <∞.

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Page 233: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 7.3.4. El resultado anterior se llama la “alternativa de Fredholm” (descubiertaa principios del siglo pasado para el caso de operadores integrales). La alternatividad consisteen que si nos planteamos la ecuacion T x = λx+ b

con la incognita x y los datos b ∈ H , T ∈ K(H) y λ ∈ C \ 0 ,

entonces se tienen las dos posibilidades conocidas:

• O bien T − λ I ∈ Gl (H) por lo que hay solucion unica

x = (T − λ I)−1 b para todo b ∈ L(H) .

• O bien λ ∈ σ(T ) \ 0 y caemos en la Prop. 7.3.3. En tal caso tenemos la igualdaddim ker(λ I − T ) = dimR(λ I − T )⊥ < ∞, que es parecido a lo que sabemos de lossistemas de ecuaciones del algebra lineal:

La dimension del espacio de soluciones es finita, e igual a la del ortogonal del espaciode los b ∈ H para los que hay solucion. 4

Proposicion 7.3.5. Sea T ∈ K(H) con dimH =∞. Luego σ(T ) tiene dos posibilidades:

1. Puede ser que σ(T ) sea finito, con 0 ∈ σ(T ).

2. Pero si es infinito, entonces es numerable. Mas precisamente

σ(T ) = 0 ∪ λn : n ∈ N donde λn −−−→n→∞

0 .

En ambos casos, todos los λn ∈ σ(T ) \ 0 son autovectores de multiplicidad finita.

Demostracion. Dado m ∈ N, consideremos el conjunto

σm(T ) =λ ∈ σ(T ) : |λ| ≥ 1

m

. Luego σ(T ) \ 0 =

⋃m∈N

σm(T ) .

Para probar todo lo enunciado bastarıa ver que σm(T ) es finito para todo m ∈ N. En efecto,si todos fueran finitos la union quedarıa numerable, y cualquier enumeracion de σ(T ) \ 0harıa que sus elementos tiendan a cero (o que se terminen). Los comentarios finales sobrelas propiedades de los λn son un refrito de la Prop. 7.3.3.

Supongamos entonces que algun σm(T ) fuese infinito. Luego existirıa una sucesion (µk)k∈Nen ese σm(T ) tal que µk 6= µr si k 6= r. Por la Prop. 7.3.3, para cada k ∈ N podrıamos elegirun vector unitario xk ∈ ker (T − µk I), y un subespacio Sk = span x1 , . . . , xk v H.

Como los xk son autovectores de autovalores distintos, ellos son un conjunto LI, por lo queSk ⊂ Sk+1 en forma propia para todo k ∈ N. Luego, por la el Lema de Riesz 1.4.3, podemosir eligiendo vectores unitarios yk+1 ∈ Sk+1 tales que d (yk+1 , Sk) ≥ 1

2para todo k ∈ N.

Setiemos y1 = x1 . Esta gente tiene que cumplir dos cosas:

• T (Sk) ⊆ Sk para todo k ∈ N, porque sus generadores xj son autovectores.

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Page 234: Un Curso de An alisis Funcional

• Si k > 1 entonces (T − µk I) yk ∈ Sk−1 .

Esto sale porque, como xk ∈ ker (T − µk I), al aplicarle T − µk I a yk le tachamos sucomponente en xk y las anteriores no se mueven de Sk−1 .

Luego, dados r , k ∈ N tales que r < k, tenemos que

‖T ykµk− T yr

µr‖ = ‖ yk −

(T yr

µr− (T − µk I) yk

µk

)‖ ≥ 1

2, (7.12)

porque el bodoque(T yr

µr− (T−µk I) yk

µk

)∈ Sr+Sk−1 ⊆ Sk−1 . Como todos los |µk| ≥ 1

m, la

sucesion(ykµk

)k∈N vive en m ·BH . Pero (7.12) dice que al aplicarle T no tiene subsucesiones

convergentes. Eso contradirıa la compacidad de m · T (BH) y por ende la de T .

Observacion 7.3.6. En las cuentas de la prueba de la Prop. 7.3.5, en forma deliberada no seuso que H sea un Hilbert, salvo en el hecho de que los λ ∈ σ(T )\0 de un T ∈ K(H) debıanser autovalores. Este hecho sigue siendo cierto si E es un EB y T ∈ L(E) es compacto (esosignificaba que T (BE) tenga clausura compacta). La prueba de la Prop. 7.3.3 en el contextode EB’s es bastante mas costosa que para elementos de K(H), y la omitiremos. Pero almenos informamos a los lectores que eso vale, y por lo tanto tambien la Prop. 7.3.5. 4

Ejemplo 7.3.7. Sea H = L2[0, 1] y tomemos v ∈ L2([0, 1]2

)el nucleo dado por

v = 1∆ donde ∆ es el triangulo ∆ =

(x, y) ∈ [0, 1]2 : 0 ≤ y ≤ x ≤ 1,

la mitad de abajo de [0, 1]2. Luego el operador Vdef= Tv ∈ L(L2) esta dado por

V f (x) =

∫ 1

0

v(x , y) f(y) dy =

∫ x

0

f(y) dy para f ∈ L2 y x ∈ [0, 1] . (7.13)

Este operador V se llama “el Volterra”. Observemos que para cada f ∈ L2, la funcion V fes la unica primitiva F de f que cumple F (0) = 0. Por otro lado, como v ∈ L2

([0, 1]2

), en

el Ejem. 7.1.8 mostramos que el Volterra V = Tv ∈ K(L2), o sea que es compacto.

Es un hecho famoso que σ(V ) = 0. La prueba usual consiste en hacer trabajosas acota-ciones con integrales. Pero ahora, en vista de la Prop. 7.3.3, para mostrar que σ(V ) = 0nos alcanza con ver que V no puede tener autovalores, porque al ser un operador compactosabemos que si hubiera un λ ∈ σ(V ) \ 0 deberıa ser uno de ellos.

Sea entonces λ ∈ C \ 0. Si una f ∈ L2 cumpliese que F = V f = λ f , como F ∈ C[0, 1],sabrıamos que f es continua y por ello F (y tambien f) serıa derivable en todos los puntos.Iterando, sale que f es muy suave (C∞). Por otro lado, aplicando ahora la formula (7.13)sabemos que f = F ′ = λ f ′. Por algun curso basico de ED’s podemos deducir que nuestraf(x) = k e

xλ para cierta constante k ∈ C.

Pero tambien sabemos que λ f(0) = F (0) = 0. Esto obliga a que k = 0 por lo que f ≡ 0 asıque minga autovector. Ni siquiera λ = 0 puede ser autovalor: como 0′ = 0, nuestro operadorV es mono. Resumiendo, V no tiene ningun autovector, ası que aplicando la Prop. 7.3.3 yapodemos dar por demostrado que σ(V ) = 0. 4

233

Page 235: Un Curso de An alisis Funcional

7.4 Representaciones espectrales

Vimos que el λ = 0 del espectro de un compacto debe tener un tratamiento espacial. Siemprepasa que 0 esta, porque no hay compactos inversibles. De hecho hay ejemplos importantes(en esta misma pagina) de compactos para los que la Prop. 7.3.5 es muy poco util, ya queson cuasinilpotentes, o sea que su espectro es tan solo el 0. En cambio, si el compactoes tambien autoadjunto, entonces el cero de su espectro no aporta nada importante. Esopermite dar una representacion del kia como una serie en la que aparecen sus autovectores.A partir de ella y usando la DP, podremos dar una representacion de todos los compactos,incluidos los cuasinilpotentes, en funcion de dos SON’s y de sus valores singulares.

Teorema 7.4.1. Sea A ∈ K(H) tal que A = A∗ y σ(A) es infinito. Entonces existen

• un sistema B = xk : k ∈ N, que es una BON de (kerA)⊥ = R(A), y

• una sucesion (µk)k∈N en R tal que µk −−−→k→∞

0,

tales que Axk = µk xk para todo k ∈ N. Mas aun, ellos describen completalmente la accionde A por la formula

Ay =∑k∈N

µk 〈y , xk〉xk =∑k∈N

µk xk xk (y) para todo y ∈ H . (7.14)

A la tal B se la llama una BON de autovectores de A (aunque hay que agregarle una BONde kerA, que bien puede ser infinita, para que generen todo H).

Si el σ(A) era finito, vale todo lo mismo, salvo que B es finit@ y que µk = 0 para k ≥ rkA.

Demostracion. Podemos representar a σ(A) = 0 d∪ λn : n ∈ N con los λn −−−→n→∞

0

como en la Prop. 7.3.5. Luego todos esos λn son puntos aislados de σ(A). Consideremosahora los proyectores Pn = Pλn = 1λn(A) del Cor. 6.6.4. Allı se vio que los subespacios

Sndef= R(Pn) = ker(λn I −A) para todo n ∈ N. Observar que, por las propiedades del CFC,

Pn Pm = 1λn(A)1λm(A) =(1λn · 1λm

)(A) = 0 siempre que n 6= m .

Eso dice que Sn ⊥ Sm si n 6= m. Consideremos el subespacio cerrado que ellos generan:

S =⊕n∈N

Sndef=

⋃n∈N

⊕m≤n

Sm = span

⋃n∈N

Sn

=( ⋂n∈N

S⊥n)⊥

. (7.15)

Como los Sn son ortogonales 2 a 2, podemos construir una BON de S pegando sendasBON’s de cada Sn (todas ellas finitas). Llamemosla B = xk : k ∈ N. Al mismo tiempoconstruyamos la sucesion (µk)k∈N en R repitiendo dimSn veces cada λn . En ambos casosrespetando el orden de los n ∈ N (por los λn repetidos y por los vectores de cada BONcita).

234

Page 236: Un Curso de An alisis Funcional

Como cada A|Sn actua multiplicando por λn y las numeraciones fueron hechas coherente-mente, vale que cada Axk = µk xk . Luego la formula (7.14) se cumple para todo y ∈ S :

y ∈ S = span B (3.18)=⇒ y =

∑k∈N

〈y , xk〉xk =⇒ Ay =∑k∈N

µk 〈y , xk〉xk . (7.16)

De esto podemos deducir que A(S) ⊆ S. Como A = A∗, el Cor. 4.6.4 dice que S ∈ Latr (A),o sea que A(S⊥) ⊆ S⊥. Consideremos entonces A0 = A|S⊥ ∈ L(S⊥). Observar que

• En realidad A0 ∈ K(S⊥), porque manda BS⊥ a un cacho de A(BH) que es compacta.

• Tambien vale que A0 ∈ A(S⊥) como hemos visto otras veces (por ejemplo por (4.41) ).

• Pero ademas tenemos que σL(S⊥)(A0) = 0, porque no le quedan autovectores librespara ningun λ 6= 0 (de haberlos lo serıan tambien de A, pero estan todos en S).

Usando estas tres cosas, por el CFC en A0 (o por el Cor. 6.4.8) vemos que A0 = 0.

Finalmente, si descomponemos a un vector y = y0 + y1 ∈ S⊥ ⊕ S = H, entonces tenemosque 〈y , xk〉 = 〈y1 , xk〉 para todo k ∈ N. Como vimos que Ay0 = A0 y0 = 0, queda que∑

k∈N

µk 〈y , xk〉xk =∑k∈N

µk 〈y1 , xk〉xk(7.16)= Ay1 = Ay ,

ahora para todo y ∈ H. Finalmente, mirando fijo la Ec. (7.16) y lo que se dijo despues vemosque S ∩ kerA = 0 mientras que S⊥ ⊆ kerA. De ahı se deduce que S⊥ = kerA. Estojustifica la afirmacion de que B era una BON de (kerA)⊥ = S. El caso en que σ(A) es finitosale igual (pero mas facil), y se deja como ejercicio.

Observaciones: 7.4.2. Sigamos en el caso de A ∈ K(H) ∩ A(H). Manteniendo las nota-ciones del Teo. 7.4.1, se tienen las siguientes propiedades extra:

1. En el caso que faltaba en el que σ(A) es finito, una cuenta mas facil que la de arribamuestra que A ∈ LF (H) y tambien tiene una BON de autovectores de (kerA)⊥, queahora sera finita. Y con ella sale una Ec. (7.14) con sumas finitas.

2. Volviendo al caso σ(A) = 0 ∪ λn : n ∈ N con λn −−−→n→∞

0, una reescritura de la

Ec. (7.14) nos dice que A es diagonalizable en el sentido de Ejem. 7.1.5. Mejor aun:

A =∑k∈N

µk xk xk , (7.17)

donde la convergencia es con la norma de L(H). En efecto, al ser operadores diagonales,la Ec. (7.5) da que las normas de las colas ‖

∑k≥m

µk xk xk‖ = supk≥m|µk| −−−→

m→∞0.

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Page 237: Un Curso de An alisis Funcional

3. Por otra parte, podemos usar los proyectores Pλn = 1λn(A) para obtiener otra lindarepresentacion de A, que describe mejor su comportamiento:

A =∑n∈N

λn Pλn =∑n∈N

λn Pker (λn I−A) , (7.18)

donde la convergencia tambien es en la norma de L(H). La prueba no es otra cosa

que volver a reagrupar las cosas en la Ec. (7.17), porque cada Pλn =mn∑k=rn

xk xk

para ciertos numeros rn < mn adecuados (los que limitan a los µk = λn). Lo de laconvergencia en norma sale porque es un caso particular de la de (7.17). 4

Corolario 7.4.3. Sea N ∈ K(H) normal con σ(N) infinito. Entonces existen un sistemaB = xk : k ∈ N, que es una BON de (kerN)⊥ = R(N), y una sucesion αk −−−→

k→∞0 en C,

tales que N xk = αk xk para todo k ∈ N. Ademas se cumple la formula

N =∑k∈N

αk xk xk . (7.19)

Es decir que el Teo. 7.4.1 y la Ec. (7.17) se generalizan ıntegros a los normales.

Demostracion. Sea A = |N |, que es compacto y autoadjunto. Describamos a su espectro

como σ(A) = 0 d∪ λn : n ∈ N ⊆ R+ con los λn −−−→n→∞

0 como en la Prop. 7.3.5. Como

en la prueba del Teo. 7.4.1, sean Sn = R(Pn) = R(1λn(A) ) = ker(A − λn I), para n ∈ N, yconsideremos su suma S =

⊕n∈N Sn = (kerA)⊥ = (kerN)⊥ (allı se probaba esta igualdad).

Ahora observemos que N y A conmutan (por la normalidad). Fijemos n ∈ N. Por lasporpiedades del CFC, tenemos que N Pn = PnN =⇒ Sn ∈ Latr (N).

Llamemos Nn = N |Sn ∈ L(Sn) y An = A|Sn = λn ISn ∈ L(Sn). Haciendo matrices de 2 × 2como en la Prop. 4.6.7, uno prueba que los Nn son normales y que cada |Nn| = An = λn ISn .Como dimSn <∞, podemos contruir dentro de Sn una BON de autovectores de Nn (y porello tambien de N). Sus autovalores son justo todos aquellos µ ∈ σ(N) tales que |µ| = λn .

A partir de este punto seguimos como en la prueba del Teo. 7.4.1, pero usando esas BONcitasde cada Sn , que ahora tambien son de autovectores deN , y definiendo los αk correspondientesno como el λn repetido, sino como los autovalores (con multiplicidad) de cada Nn . Notarque ya sabemos que S⊥ = kerA = kerN , con lo que todo sale sin dificultades.

Corolario 7.4.4. Sea A ∈ K(H) tal que A = A∗. Entonces existen

A+ y A− ∈ L(H)+ ∩K(H) tales que A = A+ − A− y A+A− = 0 , (7.20)

que son unicos aun sin pedirles que sean compactos. En particular, todo T ∈ K(H) es CLde 4 positivos compactos.

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Page 238: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Sabemos que existen (y son unicos) por la Prop. 6.5.8. Pero para ver que soncompactos hagamos esto: Sea σ(A) = 0 ∪ λn : n ∈ N ⊆ R. Escribamos

Pn = Pker (λn I−A) , n ∈ N y A(7.18)=

∑n∈N

λn Pn .

Sean I = n ∈ N : λn ≥ 0 y J = n ∈ N : λn < 0. Luego I d∪ J = N y los operadores

A+ =∑n∈I

λn Pn y A− = −∑n∈J

λn Pn ∈ L(H)+ ∩K(H)

cumplen que A = A+−A− y que A+ A− = 0. Si σ(A) era finito se hace lo mismo. Luego sonlos unicos de la Prop. 6.5.8 y son compactos. La observacion sobre los T ∈ K(H) se deducede lo anterior y de que T = ReT + i ImT .

7.4.5 (CFC para compactos autoadjuntos). Dado A ∈ K(H) ∩ A(H) tal que σ(A) esinfinito, las descomposiciones (7.17) y (7.18) caracterizan completamente el CFC en A:

1. Dada f ∈ C(σ(A) ) tal que f(0) = 0, con las notaciones del Teo. 7.4.1 se tiene que

f(A)♣=∑k∈N

f(µk) xk xk=∑n∈N

f(λn)Pλn , (7.21)

con convergencia en la norma de L(H). Para probarlo basta fijarse que anda bienpara los polis p ∈ C[X] tales que p(0) = 0 (aproximan a esas f ’s). Sale usando que

An y?=∑k∈N

〈An y , xk〉xk =∑k∈N

µnk 〈y , xk〉xk para todo par k , n ∈ N ,

donde?= se debe a que todos los R(An) ⊆ R(A) y B es BON de R(A). Para los lımites

se usa que los operadores a comparar son diagonalizables en la misma BON, ası quela Ec. (7.5) da que su distancia es la infinito de las “diagonales”. Eso demuestra la

igualdad♣= de (7.21). Para probar

= se usa el mismo argumento que en (7.18).

2. En cambio, para las funciones f ∈ C(σ(A) ) tales que f(0) 6= 0 nos queda que

f(A) = f(0) IH +∑n∈N

(f(λn)− f(0) )Pλn

= f(0) IH +∑k∈N

(f(µk)− f(0) ) xk xk(7.22)

tambien con convergencia en norma de L(H). Surge de que f = f(0)1 + (f − f(0)1).La formula es algo enrrevesada justamente para que converja bien, porque como f escontinua, los multiplicadores f(λn)− f(0) −−−→

n→∞0 y lo mismo para los µk .

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Page 239: Un Curso de An alisis Funcional

3. Otra manera de escribir la Ec. (7.22) es esta: Para toda f ∈ C(σ(A) ),

f(A) = f(0)PkerA +∑n∈N

f(λn)Pλn = f(0)PkerA +∑k∈N

f(µk) xk xk . (7.23)

Sin embargo, ahora la convergencia no es en norma sino puntual. Esto significa quelas series convergen recien despues de evaluar en un y ∈ H. Por ejemplo

f(A) y = f(0)PkerA (y) +∑k∈N

f(µk) 〈y , xk〉xk para todo y ∈ H ,

donde ahora sı hay convergencia en H.

Observar que una f ∈ C(σ(a) ) ⇐⇒ lımn→∞ f(λn) = f(0). 4

Observacion 7.4.6. Como siempre los normales quedan para los remarks. Si N ∈ K(H)es normal, entonces el Teo. 7.4.1 (en su version dada en el Cor. 7.4.3) y las Ec’s. (7.17),(7.18), (7.21), (7.22) y (7.23) valen tal cual, salvo el hecho de que ahora los αk ∈ C y nonecesariamente a R. La prueba es igual, pero ahora a partir del Cor. 7.4.3. 4

Definicion 7.4.7. Usemos las notaciones del Teo. 7.4.1, pero ahora para un A ∈ K(H)que sea positivo, o sea A ∈ L(H)+. Se vio que la sucesion (µk)k∈N se construye con losautovalores de A contados “con multiplicidad” (tantos como la dimension de su espacio deautovectores), y sabemos que ella converge a cero.

Como ahora todos los µk ≥ 0 (Prop. 6.4.3), la sucesion puede ser reordenada para que quededecreciente, y en tal caso es unıvoca. A tal sucesion decreciente se la denotara por

µ(A) = (µk(A) )k∈N y sera llamada la sucesion de autovalores de A . (7.24)

Por otro lado, si T ∈ K(H) sabemos que |T | ∈ K(H) y que es positivo. Definimos

s(T ) = ( sk(T ) )k∈N dada por s(T ) = µ ( |T | ) , (7.25)

la sucesion de valores singulares de T . En el caso de operadores de rango finito, lassucesiones µ(A) y s(T ) = µ( |T | ) terminan en n = el rango, pero les agregamos ceros. 4

Corolario 7.4.8. Sean A ∈ L(H)+ ∩K(H) y µ(A) su sucesion decreciente de autovectoresdefinida en (7.24). Sea f ∈ C(σ(A) ) que cumpla las siguiente propiedades:

• La f toma valores positivos.

• Ademas f es no decreciente.

• Se cumple que f(0) = 0.

En tal caso se tiene la siguiente data sobre f(A): Con las notaciones de (7.24),

f(A) ∈ L(H)+ ∩K(H) y tiene su µ(f(A) ) =(f(µk(A) )

)k∈N

. (7.26)

con la misma BON de autovectores que A. Para que f(A) ∈ K(H) alcanzaba con quef(0) = 0, sin pedirle las otras cosas.

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Page 240: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Antes que nada hay que ver que f(0) = 0 =⇒ f(A) ∈ K(H). Esto saleporque σ(A) es una sucesion que tiende a cero, por lo que σ(f(A) ) = f(σ(A) ) (esto era elTeo. 6.5.5) es otra del mismo tipo. Despues uno mira la formula (7.21) en su version conproyectores, y deduce que f(A) es lımite en norma de las sumas finitas que viven en LF (H).

Asumamos ahora que f cumple tambien las otras dos cosas. El hecho de que f(A) ∈ L(H)+

ya fue probado en la Ec. (6.32) del Teo. 6.5.5. Tenıamos que σ(f(A) ) = f(σ(A) ), o seaque tan solo los f(µk(A) ), y eventualmente el 0, pueden ser autovectores de f(A). Pero lasmultiplicidades son las correctas y la BON es la misma por la Ec. (7.21). Finalmente, el hecho

de que f sea creciente asegura que la sucesion(f(µk(A) )

)k∈N

sigue siendo decreciente, y

por ello coincide con µ(f(A) ).

Por ejemplo, si T ∈ K(H), entonces s(T ) = µ(|T |) =(µk(T

∗T )1/2)k∈N

, porque f(t) = t1/2

cumple todo lo que pide el Cor. 7.4.8. No es que calcular el µ(T ∗T ) sea una ganga, peroseguro que es mas facil que encontrar primero su raiz cuadrada y despues su µ.

Ejercicio 7.4.9. Dado T ∈ K(H) probar que µ(T ∗T ) = µ(T T ∗). Ojo que si bien salvo elcero tienen el mismo espectro, aca tambien se pide ver la igualdad de las multiplicidades. 4

Teorema 7.4.10. Sea T ∈ K(H) \ LF (H). Luego existen dos SON’s :

1. B1 = xk : k ∈ N, que es BON de (kerT )⊥, y

2. B2 = zk : k ∈ N, donde ella es BON de R(T ) = (kerT ∗)⊥,

tales que el operador T se representa como la serie (que converge en norma) :

T =∑k∈N

sk(T ) zk xk =⇒ T y =∑k∈N

sk(T ) 〈y , xk〉 zk para todo y ∈ H . (7.27)

De hecho B1 es una BON de autovectores para |T | y B2 lo es para |T ∗|, donde ninguna delas dos contiene generadores de los nucleos. Ademas vale que s(T ∗) = s(T ).

Demostracion. Hagamos T = U |T | la DP de T . Recordar que s(T ) = µ(|T |). El Teo. 7.4.1nos provee del sistema B1 = xk : k ∈ N que es una BON de autovectores para |T |. En laObs. 7.4.2 se veıa que span B1 = S = (ker |T |)⊥ = (kerT )⊥.

Por otro lado, en el Teo. 4.5.4 vimos que la U de la DP es una IP con dominio S e imagenR(U) = R(T ) = (kerT ∗)⊥. Luego U actua isometricamente en S, y por ello el sistema B2

formado por los vectores zk = U xk es una BON de R(T ). Finalmente, por (7.14) para |T |,

T y = U( |T | y ) = U( ∑

k∈N

µk( |T | ) 〈y , xk〉xk)

=∑k∈N

sk(T ) 〈y , xk〉 zk

para todo y ∈ H. En el Teo. 4.5.4 vimos que |T ∗| = U |T |U∗. De ahı se deduce queB2 = U(B1) es una BON de autovectores para |T ∗| con los mismos autovalores. Por lo tantotenemos que s(T ∗) = µ(|T ∗|) = µ(|T |) = s(T ). Cuando no ponemos el y, la convergencia dela serie es en norma porque lo es para |T | y multiplicar por U es continua en L(H).

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Page 241: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 7.4.11. Dado T ∈ K(H), probar que s1(T ) = ‖ |T | ‖ = ‖T‖. 4

Ejercicio 7.4.12 (MUY difıcil, va de cultura general). Sean T1 , T2 ∈ K(H). Probar que

‖s(T1)− s(T2)‖∞ ≤ ‖T1 − T2‖ , (7.28)

donde la ‖·‖∞ es la norma de `∞(N). Si algun Ti esta en LF (H), se piensa a su s(Ti) ∈ `∞(N)agregandole ceros al final. 4

Ejercicio 7.4.13. Probar que si T ∈ LF (H), entonces

1. T tiene una representacion del tipo (7.27) pero con sumas finitas.

2. Si creemos en (7.28) mostrar que dao T ∈ K(H) \ LF (H), truncando en (7.27) obte-nemos una sucesion posta en LF (H) que le converge a T . Posta significa que minimizala distancia de T a los operadores del rango de cada truncado. 4

Ejercicio 7.4.14. Sea T ∈ K(H). Probar que ese T es diagonalizable (c.f. Ejem. 7.1.5) siy solo si T es normal. En tal caso vale que sk(T ) = |µk(T )| para todo k ∈ N (o hasta dondesea que lleguen si T era rango finito), siempre que uno enumere los µk(T ) para que tenganmodulos decrecientes (se puede porque van hacia cero). 4

7.5 Fredholm sigue

Para empezar repasemos la data de la seccion 7.2. Se definıa el agebra de Calkin como elcociente Cal (H) = L(H)/K(H) , que es un AB con la norma cociente. Se tiene la proyeccionPK(H) : L(H) → Cal (H) que es un epimorfismo de AB’s. Luego definıamos los operadoresde Fredholm como aquellos T ∈ L(H) tales que PK(H)(T ) ∈ GCal (H) . El conjunto de losFredholm’s es F (H) = P−1

K(H)(GCal (H) ). Vimos que T ∈ F (H) es de Fredholm si y solo si

α(T ) = dim kerT <∞ , β(T ) = dim kerT ∗ = dimR(T )⊥ <∞ y R(T ) v H .

Luego definıamos el ındice de Fredholm como la funcion Ind : F (H)→ Z dada por

IndTdef= α(T )− β(T ) = dim kerT − dim kerT ∗ ∈ Z para cada T ∈ F (H) ,

En la Obs. 7.2.4 vimos que, entre otras, se tienen las siguientes propiedades: Si me dan dosoperadores T , M ∈ F (H), se tenıa que MT y TM ∈ F (H). Tambien vale que

G ∈ Gl (H) =⇒ IndGT = IndTG = IndT y ademas IndT ∗ = −IndT . (7.29)

Luego definıamos Fn(H) = T ∈ F (H) : IndT = n para cada n ∈ Z. Cuando H = `2(N)vimos que el shift S ∈ L(H) unilateral hacia la derecha cumple que S ∈ F (H) con

IndSn = −n mientras que Ind (S∗)n = n para todo n ∈ N . (7.30)

Ahora sı podemos seguir desarrollando la teorıa de Fredholm. Habıamos visto en el Lema7.3.2 que si A ∈ K(H) entonces Ind (I + A) = 0. Generalicemos un poco:

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Page 242: Un Curso de An alisis Funcional

Lema 7.5.1. Sea T ∈ F0(H) un Fredholm con Ind (T ) = 0. Luego

1. Existe un F ∈ LF (H) tal que T + F ∈ Gl (H).

2. Sumarle compactos a T no le altera en ındice:

Ind (T + A) = 0 para todo A ∈ K(H) . (7.31)

En otras palabas, se tiene que F0(H) +K(H) = F0(H).

Demostracion. Sean N = kerT y M = R(T ) v H. El hecho de que Ind (T ) = 0 significaque dimN = α(T ) = β(T ) = dimM⊥ <∞. Luego existe un operador F0 ∈ L(N ,M⊥) quees un iso. Podemos extender F0 a un F ∈ LF (H) haciendolo actuar como cero en N⊥. Esacotado porque Fx = F0 PN x para todo x ∈ H y porque F0 era automaticamente continuo.

Ahora una cuenta directa muestra que T + F ∈ Gl (H) como se anuncio. La idea es que

T = TPN⊥ = T (I − PN ) =⇒ (T + F )x = T (I − PN )x+ F PN x ∈M⊕M⊥

para todo x ∈ H. Luego las acciones de T y de F son independientes entre sı. Como Ttambien es iso entre N⊥ y Mv H, sale que G

def= T + F ∈ Gl (H).

Tomemos ahora un A ∈ K(H), y llamemos B = A− F ∈ K(H). Por lo tanto tenemos queT + A = G+B = G (I +G−1B). Calculando ındices terminamos el laburo:

Ind (T + A) = Ind (G+B) = Ind(G (I +G−1B)

) (7.29)= Ind (I +G−1B)

7.3.2= 0 .

Para probar las propiedades mas interesantes de la teorıa de Fredholm hay una herramientaespecialmente util: La suma directa de operadores. Todo lo referente a esas sumas es muyelemental, pero son muchas cosas. En el siguiente ejercicio enumeramos exhaustivamentelos hechos que nos interesaran de estos operadores. La mayor parte de los enunciados quesiguen ya habıan aparecido en el viejo Ejer. 4.8.1. Lo novedoso va con ∗.

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Page 243: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 7.5.2. Sean H y K dos EH’s. Luego el espacio H⊕K con la estructura usual deC-EV (sumando y multiplicando por escalares en cada coordenada) y el PI dado por⟨

(x1 , y1) , (x2 , y2)⟩

= 〈x1 , x2〉H + 〈y1 , y2〉K para (x1 , y1) , (x2 , y2) ∈ H ⊕K

es un nuevo EH. Se llama la “suma ortogonal” de H y K. Probar que

1. Dado un (x , y) ∈ H ⊕K su norma cumple que ‖ (x , y) ‖2 = ‖x‖2H + ‖y‖2

K .

2. La convergencia es en las dos coordenadas a la vez. Deducir que H⊕K era completo.

3. Dados subespacios S ⊆ H y T ⊆ K su suma S ⊕ T ⊆ H⊕K es un subespacio tal que

S ⊕ T = S ⊕ T y (S ⊕ T )⊥ = S⊥ ⊕ T ⊥ .

4. La flecha H 3 x 7→ (x , 0) ∈ H ⊕K es una isometrıa y por ello homeo con la imagen.

5. Idem para K → 0 ⊕ K v H⊕K.

Dados ahora M ∈ L(H) y N ∈ L(K), sea

M ⊕N ∈ L(H⊕K) dado por M ⊕N(x , y) = (M x , N y) ∈ H ⊕K

para cada par (x , y) ∈ H ⊕K. Se los llama “diagonales”. Probar las siguientes cosas:

1. Primero hay que verificar que efectivamente M ⊕N ∈ L(H⊕K).

2. Mas aun, se tiene que ‖M ⊕N‖ = max ‖M‖ , ‖N‖ .

3. * Si fijamos el N ∈ L(K), la flecha L(H) 3M 7→M ⊕N es un homeo entre

L(H) y L(H)⊕N def= M ⊕N : M ∈ L(H) ,

si a este le consideramos la topologıa inducida de la de L(H⊕K). Mas aun, las metricascoinciden.

4. * Por otra parte σ(M ⊕N) = σ(M) ∪ σ(N).

5. Entre estos operadores, las operaciones sumar, multiplicar, adjuntar e invertir (si sepuede), se hacen en cada coordenada.

6. R(M ⊕B) = R(M)⊕R(N) ⊆ H⊕K, y es cerrado ⇐⇒ ambos rangos lo son.

7. ker(M ⊕N) = kerM ⊕ kerN v H⊕K.

8. Un operador cualquiera T ∈ L(H ⊕ K) es de estos diagonales ⇐⇒ conmuta con lasproyecciones a H y K. * En otras palabras, si H⊕ 0 reduce a T .

9. * Nuestros M y N son compactos ⇐⇒ M ⊕N ∈ K(H⊕K). Idem para rango finito.

242

Page 244: Un Curso de An alisis Funcional

10. * Ademas M y N son Fredholms ⇐⇒ M ⊕N ∈ F (H⊕K). En tal caso vale que

α(M ⊕N) = α(M) + α(N) y β(M ⊕N) = β(M) + β(N) .

Finalmente, llegamos a que Ind (M ⊕N) = Ind (M) + Ind (N). 4

Con tanta herramienta en la valija, ya podemos ver que sumar compactos no altera el ındicede ningun Fredholm, por lo que se puede bajar el ındice al Calkin.

Teorema 7.5.3. Sea T ∈ F (H) un Fredholm. Entonces vale que

Ind (T + A) = Ind (T ) para todo A ∈ K(H) . (7.32)

En otras palabas, la funcion Ind : F (H)→ Z se puede bajar al cociente y definir un

Ind a : GCal (H) → Z dado por Ind a(T ) = Ind (T ) para cada T ∈ F (H) . (7.33)

Demostracion. Consideremos el Hilbert K = H⊕ `2(N), como en el Ejer. 7.5.2. Supongamosque Ind (T ) = n > 0. Tomemos S ∈ L(`2(N) ) el shift a derecha. En (7.30) vimos queInd (Sn) = −n, por lo que Ind (T ⊕ Sn) = n − n = 0 (Ejer. 7.5.2). Por lo tanto podemosaplicarle el Lema 7.5.1 a T ⊕ Sn ∈ F0(K). Para hacerlo tomemos un A ∈ K(H). Luego

Ind (T + A)− n = Ind(

(T + A)⊕ Sn)

= Ind(T ⊕ Sn + A⊕ 0

) 7.5.1= 0 ,

porque A ⊕ 0 es compacto en L(K). Esto prueba (7.32) en el caso Ind (T ) > 0. El caso deındice nulo ya lo vimos, y el caso negativo se deduce del positivo cambiando T por T ∗.

Teorema 7.5.4. SeaH un EH. Luego la flecha Ind : F (H)→ Z es continua. Esto significaque los conjuntos Fn(H) son abiertos para todo n ∈ Z.

Demostracion. Alcanza con ver que F0(K) es abierto para todo Hilbert K. En efecto,observar que si S ∈ L(`2(N) ) el shift a derecha, entonces para un n > 0 tenemos que

Fn(H)⊕ Sn 7.5.2= F0

(H⊕ `2(N)

)∩ L(H)⊕ Sn , todo en L

(H⊕ `2(N)

).

Como la flecha T 7→ T ⊕ Sn es un homeo entre L(H) y L(H) ⊕ Sn (Ejer. 7.5.2) podemosusar que F0

(H⊕ `2(N)

)es abierto en L

(H⊕ `2(N)

)para deducir que Fn(H) es abierto en

L(H). Para el caso negativo uno usa que F−n(H) = Fn(H)∗ y que adjuntar es homeo.

Asumamos ahora que T ∈ F0(H). Por el Lema 7.5.1 sabemos que existe un F ∈ LF (H) talque G = T + F ∈ Gl (H). Luego tanto G como G∗ son AI en todo H por un ε > 0.

Si ahora me dan una sucesion Tn −−−→n→∞

T , es claro que Gn = Tn + F −−−→n→∞

G, por lo que

a partir de un n0 ∈ N todos esos Gn ∈ Gl (H) (por aquel Teo. 6.1.4 sabemos que Gl (H) eraabierto). Finalmente, aplicando el Lema 7.5.1 podemos deducir que a partir de ese n0 todoslos Tn = Gn−F ∈ Gl (H) +K(H) ⊆ F0(H). Eso dice que T es interior para F0(H), que porello debe ser abierto en su ambiente L(H).

243

Page 245: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 7.5.5. Dados T , M ∈ F (H) se tiene que Ind (T M) = Ind (T ) + Ind (M).

Demostracion. Sean n = Ind (T ) y m = Ind (M). Como siempre, empecemos con el casoen el que m = Ind (M) = 0. Si pasa eso, el Lema 7.5.1 provee del F ∈ LF (H) tal queG = M + F ∈ Gl (H). Como tambien vale que T F ∈ LF (H), podemos calcular que

Ind (T ) + Ind (M) = n = Ind (T )(7.29)= Ind (T G) = Ind (T M + T F )

7.5.3= Ind (T M) .

Si m > 0, laburemos en L(H⊕ `2(N) ) con el shift Sm. Nos queda que el Ind (M ⊕ Sm) = 0.Luego, por el caso que acabamos de ver, podemos hacer esta cuenta:

n = Ind (T ⊕ I) = Ind(

(T ⊕ I) (M ⊕ Sm))

= Ind (T M ⊕ Sm) = Ind (T M)−m .

Entonces Ind (T M) = n+m = Ind (T ) + Ind (M). El caso m < 0 sale con (S∗)−m.

Corolario 7.5.6. Sea H un EH. Luego la funcion Ind a : GCal (H) → Z que aparecıa en (7.33)esta bien definida y es un morfismo continuo de grupos.

Demostracion. Bajar a GCal (H) los tres tristes teoremas 7.5.3, 7.5.4 y 7.5.5.

244

Page 246: Un Curso de An alisis Funcional

7.6 Ejercicios del Cap. 7 - Operadores compactos

Ejercicios aparecidos en el texto7.6.1. Probar los detalles del Cor. 7.1.4: Sea H un EH. El conjunto K(H) de operadores compactos cumple:

1. Contiene a LF (H) i.e., todo rango finito es compacto.

2. Es un subespacio de L(H), o sea que suma de compactos es compacto.

3. Mas aun, es un ideal bilatero. Esto agrega que si T ∈ K(H), entonces

AT B ∈ K(H) para todo par A , B ∈ L(H) .

4. Es cerrado, por lo que un lımite de compactos queda compacto.

5. Es cerrado por adjuncion: T ∈ K(H) =⇒ T ∗ ∈ K(H).

6. Ademas vale que T ∈ K(H) ⇐⇒ |T | ∈ K(H) ⇐⇒ Re T e Im T ∈ K(H).

7. En cambio si hay un subespacio N ⊆ H y un ε > 0 tales que

dimN =∞ y T ∈ L(H) cumple ‖T x‖ ≥ ε ‖x‖ para todo x ∈ N

(eso se abrevia “T es AI en N por ε”), entonces T /∈ K(H). 4

7.6.2. Sea H es un EH con dimH = ℵ0 . Fijemos B = xn : n ∈ N una BON de H.

1. Probar que, dado a = (an)n∈N ∈ `∞(N), existe un unico operador

Ma ,B ∈ L(H) tal que Ma ,B xn = an xn para todo n ∈ N . (7.34)

Mostrar que el cumple que Ma ,B x =∑n∈N an〈x , xn〉xn , para cada x ∈ H.

2. Probar que el tal Ma verifica las siguientes propiedades:

(a) Su norma es ‖Ma ,B‖ = ‖a‖∞ .

(b) Su adjunto es M∗a = Ma , por lo que Ma ∈ A(H) ⇐⇒ a ∈ RN.

(c) Ademas Ma ∈ L(H)+ ⇐⇒ a ∈ RN+ .

(d) El Ma ∈ Gl (H) ⇐⇒ ınfn∈N|an| > 0. Deducir de ello que su espectro σ(Ma) es la clausura en C

del conjunto an : n ∈ N.(e) Caso compacto: Nuestro Ma ,B ∈ K(H) ⇐⇒ a ∈ c0 .

(f) Ademas Ma ,B ∈ L1(H) ⇐⇒ a ∈ `1(N) y Ma ,B ∈ L2(H) ⇐⇒ a ∈ `2(N) .

3. Los operadores que admiten una representacion de este tipo se llaman B-diagonalizables.

Probar que un T ∈ L(H) es B-diagonalizble ⇐⇒ su “matriz” en B es diagonal (se recupera el a ∈ `∞de la diagonal) ⇐⇒ T conmuta con cada proyector Pxn = xn xn y cada T xn = an xn . 4

7.6.3. Sea H un EH con una BON B = xn : n ∈ N. Sea

DB = M ∈ L(H) : M = Ma ,B (el de (7.34) ) para algun a ∈ `∞ .

1. Mostrar que DB ∩K(H) = Ma ,B : a ∈ c0 (propuesto en el Ejem. 7.6.2).

245

Page 247: Un Curso de An alisis Funcional

2. Probar que existe un EB ∈ L(L(H) ) que comprime a los B-diagonales:

(a) Es un proyector tal que E2B = EB y ‖EB‖ = 1.

(b) Su rango es R(EB) = DB , por lo que EB(M) = M para todo M ∈ DB .

(c) Mas aun, se tiene que DB(I) = I y si M ∈ DB y T ∈ L(H), entonces

EB(MT ) = M EB(T ) y EB(TM) = EB(T ) M .

(d) Si T ∈ K(H) entonces EB(T ) ∈ K(H) i.e., la diagonal de un compacto esta en c0 .

3. Probar que aunque K(H) v L(H), el subespacio K(H) no es COM en L(H).

Sug: Dado T ∈ L(H), definir dT =(〈T xn , xn〉

)n∈N ∈ `∞ y poner EB(T ) = MdT ,B . Por otro lado, si

hubiera un proyector acotado Q de L(H) sobre K(H), entonces EB Q∣∣DB

proyectarıa al espacio DB ∼= `∞

sobre DB ∩K(H) ∼= c0 . Luego mirar el Ejem. 2.7.8. 4

7.6.4. Dado T ∈ K(H), probar que s1(T )def= µ1( |T | ) = ‖ |T | ‖ = ‖T‖. 4

Repaso del Teo. 7.4.10: Sea T ∈ K(H) \ LF (H). Luego existen dos SON’s :

B1 = xk : k ∈ N, que es BON de (kerT )⊥ y B2 = zk : k ∈ N, que es BON de R(T ) ,

tales que el operador T se representa como la serie (que converge en norma) :

T =∑k∈N

sk(T ) zk xk =⇒ T y =∑k∈N

sk(T ) 〈y , xk〉 zk para todo y ∈ H . (7.35)

De hecho B1 es una BON de autovectores para |T | y B2 lo es para |T ∗|, donde ninguna de las dos contienegeneradores de los nucleos. Ademas vale que s(T ∗) = s(T ).

7.6.5. Probar que si T ∈ LF (H), entonces tiene una representacion del tipo (7.35) pero con sumas finitas.De paso mostrar que, si ahora T ∈ K(H) \ LF (H), truncando en (7.35) obtenemos una sucesion posta enLF (H) que le converge a T . Posta significa que minimiza la distancia de T a los operadores del rango decada truncado. 47.6.6. Sea T ∈ K(H). Probar que ese T es diagonalizable (c.f. Ejer. 7.6.2) con respecto a alguna BON deH si y solo si T es normal. En tal caso vale que sk(T ) = |µk(T )| para todo k ∈ N (o hasta donde sea quelleguen si T era rango finito), siempre que uno enumere los µk(T ) para que tengan modulos decrecientes (sepuede porque van hacia cero). 4

7.6.7. Sea T ∈ F (H)def= P−1

K(H)

(GCal (H)

). Vıa el Teo. 7.2.3 podemos definir su ındice por

IndTdef= α(T )− β(T ) = dim kerT − dim kerT ∗ ∈ Z ,

Deducir del Teo. 7.2.3 las siguientes propiedades:

1. El grupo Gl (H) ⊆ F (H), y si G ∈ Gl (H) entonces IndG = 0− 0 = 0.

A partir de ahora asumamos que T ∈ F (H).

2. Llamemos PT = PkerT y QT = PT∗ = PkerT∗ . Luego IndT = rkPT − rkQT .

3. Si M ∈ F (H), entonces MT y TM ∈ F (H).

4. Pero si G ∈ Gl (H) =⇒ IndGT = IndTG = IndT (porque vale para sus α y β).

5. T ∗ ∈ F (H) y tiene su IndT ∗ = −IndT . Sale porque α(T ∗) = β(T ).

246

Page 248: Un Curso de An alisis Funcional

6. Tambien T † ∈ F (H) y cumple que IndT † = −IndT .

7. Definamos Fn(H) = S ∈ F (H) : IndS = n para cada n ∈ Z. Si H = `2(N) y recordamos al shiftS ∈ L(H) unilateral hacia la derecha, luego

S ∈ F (H) , IndSn = −n mientras que Ind (S∗)n = n para todo n ∈ N .

Por lo tanto Fn(H) 6= ∅ para todo n ∈ Z. Al menos cuando dimH = |N|. 4

7.6.8 (Alternativa de Fredholm). Si nos planteamos la ecuacion T x = λx+ b

con la incognita x y los datos b ∈ H , T ∈ K(H) y λ ∈ C \ 0 ,

probar que se tienen las dos posibilidades conocidas:

• O bien T − λ I ∈ Gl (H) por lo que hay solucion unica

x = (T − λ I)−1 b para todo b ∈ L(H) .

• O bien λ ∈ σ(T ) \ 0, en cuyo caso tenemos la igualdad dim ker(λ I − T ) = dimR(λ I − T )⊥ < ∞,que es parecido a los sistemas de ecaciones del algebra lineal: La dimension del espacio de solucioneses finita, e igual a la del ortogonal del espacio de los b ∈ H para los que hay solucion. 4

La mayor parte de los enunciados que siguen ya aparecieran en el viejo Ejer. 4.8.1. Lo nuevo va con ∗.7.6.9. Sean H y K dos EH’s. Dados M ∈ L(H) y N ∈ L(K), sea

M ⊕ S ∈ L(H⊕K) dado por M ⊕N(x , y) = (M x , N y) ∈ H ⊕K

para cada par (x , y) ∈ H ⊕K. Se los llama “diagonales”. Probar las siguientes cosas:

1. Primero hay que verificar que efectivamente M ⊕N ∈ L(H⊕K).

2. Mas aun, se tiene que ‖M ⊕N‖ = max ‖M‖ , ‖N‖ .

3. * Si fijamos el N ∈ L(K), la flecha L(H) 3M 7→M ⊕N es un homeo entre

L(H) y L(H)⊕N def= M ⊕N : M ∈ L(H) ,

si a este le consideramos la topologıa inducida de la de L(H⊕K). Mas aun, las metricas coinciden.

4. * Por otra parte σ(M ⊕N) = σ(M) ∪ σ(N).

5. Entre estos operadores, las operaciones sumar, multiplicar, adjuntar e invertir (si se puede), se hacenen cada coordenada.

6. R(M ⊕B) = R(M)⊕R(N) ⊆ H⊕K, y es cerrado ⇐⇒ ambos rangos lo son.

7. ker(M ⊕N) = kerM ⊕ kerN v H⊕K.

8. Un operador cualquiera T ∈ L(H ⊕ K) es de estos diagonales ⇐⇒ conmuta con las proyecciones aH y K. * En otras palabras, si H⊕ 0 reduce a T .

9. * Nuestros M y N son compactos ⇐⇒ M ⊕N ∈ K(H⊕K). Idem para rango finito.

10. * Ademas M y N son Fredholms ⇐⇒ M ⊕N ∈ F (H⊕K). En tal caso vale que

α(M ⊕N) = α(M) + α(N) y β(M ⊕N) = β(M) + β(N) .

Finalmente, llegamos a que Ind (M ⊕N) = Ind (M) + Ind (N). 4

247

Page 249: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicios nuevos7.6.10. Sea LF (H) el espacio de todos los operadores de rango finito definidos sobre el espacio de HilbertH. Demostrar que LF (H) es minimal en el sentido que no posee un ideal propio.Sug: Demostrar primero que LF (H) interseca todo ideal no nulo de L(H). 47.6.11. Probar que todo operador T : H → H continuo desde (H , w) hacia (H , ‖ · ‖ ) pertenece a LF (H).Recordar que los compactos lo son solo desde la bola BH , que ahora vemos que es mucho menos pedir. 47.6.12. Sea k ∈ L2

([0, 1]× [0, 1]

)y sea Tk : L2[0, 1]→ L2[0, 1] el operador definido por:

Tk f(x) =

∫ 1

0

k(x, y) f(y) dy para cada f ∈ L2[0, 1] .

1. Probar que Tk ∈ L(L2[0, 1] ). Mas aun, demostrar que ‖K‖ ≤ ‖k‖2 .

2. Probar que es compacto.

3. Encontrar condiciones sobre k de modo que K resulte autoadjunto. 4

7.6.13. Sea H = L2 = L2[0, 1] y tomemos v ∈ L2([0, 1]2

)el nucleo dado por

v = 1∆ donde ∆ es el triangulo ∆ =

(x, y) ∈ [0, 1]2 : 0 ≤ y ≤ x ≤ 1,

la mitad de abajo de [0, 1]2. Luego el operador Vdef= Tv ∈ K(L2) esta dado por

V f (x) =

∫ 1

0

v(x , y) f(y) dy =

∫ x

0

f(y) dy para f ∈ L2 y x ∈ [0, 1] , (7.36)

llamado “el Volterra”, y fue estudiado en el Ejem. 7.3.7 donde se vio que σ(V ) = 0. Ahora sugerimos

1. Caracterizar a V ∗.

2. Probar que V + V ∗ = 1 1, el proyector de rango uno sobre la funcion constante 1 ∈ L2.

3. Calcular los autovalores de V ∗V ∈ K(L2) y mostrar que ‖V ∗V ‖ = 2/π . 4

7.6.14. Sigamos con H = L2 = L2[0, 1]. Un nucleo k ∈ L2([0, 1]2

)se llama “de Volterra” si k(x , y) ≡ 0

siempre que x < y. Llamemmos V v L2([0, 1]2

)al subespacio de tales nucleos y despues consideremos el

subespacio LV(H)def= Tk : k ∈ V ⊆ K(H) de los llamados operadores de Volterra, que tienen una cierta

analogıa con las matrices triangulares superiores. Probar que

1. El espacio LV(H) es cerrado por productos: En otras palabras, que

dados k1 , k2 ∈ V , existe un k ∈ V tal que Tk1 Tk2 = Tk .

2. Supongamos que k ∈ V ∩ L∞ y llamemos k(n) ∈ V al nucleo tal que Tkn = Tk(n) . Entonces

∣∣ k(n+1)(x , y)∣∣ ≤ ‖k‖n+1

∞n!

|x− y |n para todo par (x , y) ∈ [0 , 1]2 .

3. Deducir que ‖T (n+1)k ‖ ≤ ‖k‖n+1

∞n!

para todo k como el de arriba.

4. Concluir que σ(T ) = 0 para todo Volterra T ∈ LV(H).

248

Page 250: Un Curso de An alisis Funcional

El siguiente ejercicio es un ejemplo de un metodo mas general utilizada para resolver ciertas ecuacionesdiferenciales ordinarias. Dicho metodo se lo conoce con el nombre de Strum-Liouville.

7.6.15. Consideremos la siguiente ecuacion diferencial con condiciones de contorno:

u′′(x) = f(x)

u(0) = u(1) = 0,

donde f(x) es una funcion continua.

1. Encontrar dos soluciones de la ecuacion homogenea u′′(x) = 0, u0 y u1, tales que u0(0) = u1(1) = 1y calcular el Wronskiano.(Recordar que el Wronskiano W (x) = u′0(x)u1(x)− u0(x)u′1(x)).

2. Definir la funcion k(x, y) : [0, 1]× [0, 1]→ R

3. ??? 4

Definicion 7.6.16 (Weil). Sea A ∈ A(H). Diremos que λ ∈ σe(A), el espectro escencial de A, si existe unSON ψn : n ∈ N ⊆ H talque ‖ (A− λ IH )ψn‖ −−−−→

n→∞0. 4

7.6.17. Porbar las siguientes propiedades del espectro escencial:

1. Dados A , B ∈ A(H) tales que A−B es compacto, se tiene que σe(A) = σe(B).

2. Mas aun, probar que σe(A) es el espectro del bajado de A al algebra de Calkin Cal (H) = L(H)/K(H) .

3. Deducir de la definicion y de la caracterizacion anterior que σ(A) ⊆ σe(A).

4. Dar una caracterizacion espacial tipo 7.6.16 del σe(T ) para los T ∈ L(H) no autoadjuntos. 4

7.6.18. Sea T ∈ K(H) un operador compacto normal. Probar que

1. Si x ∈ H es un autovector de T correspondiente al autovalor λ, entonces x es tambien un autovectorde T ∗ correspondiente al autovalor λ.

2. Los autovectores de T correspondientes a autovales distintos son ortogonales.

7.6.19. Sea T ∈ K(H) un operador compacto normal. Probar que

1. La apliciacion x→ 〈Tx, x〉, de BH a los complejos, es debilmente continua.

2. Existe un x ∈ BH tal que | 〈T x , x〉 | = ‖T‖.

3. El x de 2 es un autovector de T correspondiente a un autovalor λ que satisface |λ| = ‖T‖.

249

Page 251: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 8

La traza

Todos sabemos que es la traza de matrices, y hasta la hemos usado un par de veces en estetexto. En el contexto de un Hilbert H tal que dimH = ∞, la traza de un T ∈ L(H) sedefine como siempre (la suma de la “diagonal”), pero la gracia va a ser estudiar a aquellos Ttales que trT <∞. Ademas veremos que las propiedades “traciales” se mantienen intactas.Sin embargo definirla no es tan facil, porque la diagonal depende en principio de la BONque uno elija. Para hacer las cosas bien conviene empezar por los positivos:

8.1 Traza no acotada para positivos

Definicion 8.1.1. Sea H un EH. Definiremos la traza de un T ∈ L(H)+ por la fomula

tr T =∑i∈I

〈T ei , ei〉 ∈ R+ ∪ +∞ , (8.1)

para alguna BON fija B = ei : i ∈ I de H. 4

Proposicion 8.1.2. Sea T ∈ L(H). Entonces la traza de arriba cumple que

tr (T ∗ T ) = tr (T T ∗ ) . (8.2)

Demostracion. Observar que para todo par i , j ∈ I, pasando por∣∣ 〈T ei , ej 〉 ∣∣2 tenemos que

〈T ei , ej 〉 〈 ej , T ei 〉 = 〈T ∗ ej , ei 〉 〈 ei , T ∗ ej 〉 ≥ 0 . (8.3)

Fijemos un i ∈ I. Sumando los izquierdos de (8.3) sobre j ∈ I nos queda que∑j∈I

⟨〈T ei , ej 〉 ej , T ei

⟩=⟨ ∑

j∈I〈T ei , ej 〉 ej , T ei

⟩= 〈T ei , T ei 〉 = 〈T ∗ T ei , ei 〉 .

Si ahora fijamos j ∈ I y sumamos los derechos de (8.3) sobre i ∈ I nos queda que∑i∈I

⟨〈T ∗ ej , ei 〉 ei , T ∗ ej

⟩= 〈T ∗ ej , T ∗ ej 〉 = 〈T T ∗ ej , ej 〉 .

250

Page 252: Un Curso de An alisis Funcional

Si ahora sumamos tutti en la (8.3), como todos los teminos son positivos da lo mismo elorden en que lo hagamos. Luego estamos como queremos:∑

i∈I〈T ∗ T ei , ei 〉 =

∑i∈I

∑j∈I〈T ei , ej 〉 〈 ej , T ei 〉

(8.3)=

∑j∈I

∑i∈I〈T ∗ ej , ei 〉 〈 ei , T ∗ ej 〉 =

∑j∈I〈T T ∗ ej , ej 〉 .

O sea que tr (T ∗ T ) = tr (T T ∗ ).

Corolario 8.1.3. Sea T ∈ L(H)+. Entonces se tienen las siguientes propiedades:

1. Vale la igualdad trT = tr (U∗ T U) para cualquier U ∈ U(H)

2. El valor de tr T es independiente de la BON que se use en la formula (8.1).

En resumen, en la Def. 8.1.1 se puede cambiar “una BON fija” por “cualquier BON”.

Demostracion. Aplicandole la Ec. (8.2) al operador S = U∗ T 1/2 nos queda que

tr (U∗ T U) = tr (U∗ T 1/2 T 1/2 U) = tr (SS∗)(8.2)= tr (S∗S) = tr(T 1/2 U U∗ T 1/2) = trT .

Fijada B = ei : i ∈ I, toda otra BON de H tiene la forma BV = V ei : i ∈ I para algunV ∈ U(H). Por ello, si calculamos la trT con BV llegamos a que∑

i∈I

〈T V ei , V ei〉 =∑i∈I

〈V ∗ T V ei , ei〉 = tr (V ∗ T V ) = trT .

8.1.4. La funcion tr : L(H)+ → R+ ∪ +∞ cumple algunas propiedades: Si A ∈ L(H)+

1. trA =∑

i∈I 〈Aei , ei〉, ahora para cualquier BON ei : i ∈ I de H.

2. Si y ∈ H es unitario, entonces 〈Ay , y〉 ≤ trA. Sale completando y a una BON.

3. En particular ‖A‖ (6.25)= w(A) = sup

‖y‖=1

〈Ay , y〉 ≤ trA.

4. Hasta donde tiene sentido (por ahora), la tr es lineal: Si B ∈ L(H)+ y µ ∈ R+ ,

tr(A+B) = trA+ trB y tr(µA) = µ trA . (8.4)

Esto sale de una por la formula (8.1).

5. La traza es monotona: A ≤ B =⇒ tr A ≤ tr B. Es consecuencia de la Def. 8.1.1.

251

Page 253: Un Curso de An alisis Funcional

6. Si A es compacto (ademas de positivo), entonces su traza se puede calcular ası:

A =∑k∈N

µk(A)xk xk =⇒ tr A =∑k∈N

µk(A) , (8.5)

donde los µk(A) son su sucesion decreciente de autovectores (con multiplicidades),como en la Ec. (7.24). Para probarlo basta calcular la traza en la correspondienteBON de autovectores de A (los del nucleo no aportan). Al hacer eso uno tiene queusar que cada termino Axk = µk(A)xk =⇒ 〈Axk , xk〉 = µk(A) .

7. Luego podemos afirmar la siguiente caracterizacion que sera util mas adelante:

Dado A ∈ K(H) ∩ L(H)+ se tiene que tr A <∞ ⇐⇒ µ(A) ∈ `1(N) . (8.6)

Ahorita veremos que los positivos “traza finita” son siempre de estos. 4

8.2 La traza como funcional lineal

Pensemoslo al reves: Sea B = en : n ∈ N una BON de un H y tomemos, como en (7.4), undiagonalizable Ma ,B ∈ L(H)+ dado por un a = (an)n∈N ∈ `∞ de entradas positivas. Paracalcular su traza podemos usar a la misma B y nos queda que

cada Ma ,B en = an en =⇒ tr Ma ,B =∑n∈N

an por lo que tr Ma ,B <∞ ⇐⇒ a ∈ `1 .

En particular tendremos que an −−−→n→∞

0 y por el Ejem. 7.1.6 ello asegura que Ma ,B ∈ K(H).

Es un hecho general que los operadores con traza finita (de el o de alguna potencia) tienenque ser compactos, aunque la “compacidad” no alcanza para asegurar traza finita.

Para decirlo propiamente recordemos que si T ∈ L(H) entonces |T | ∈ L(H)+ por lo quepodemos usar el CFC en |T | y definir f( |T | ) ∈ L(H) para cualquier funcion f ∈ C[0,∞).Lo usaremos seguido para las f(t) = tp con p > 0.

Proposicion 8.2.1. Sea T ∈ L(H). Si existe algun p > 0 tal que se cumpla que

tr |T |p < ∞ =⇒ T ∈ K(H) .

Demostracion. Sea B = xi : i ∈ I una BON de H. Consideremos la red asociada deproyectores (PF)F∈PF (I) definida en el Lema 7.1.1. Recordemos que R(PF) = span xi : i ∈ Fy llamemos QF = IH − PF para cada F ∈ PF (I). Dado un y ∈ H unitario vale que

‖ |T |p/2QF y‖2 = 〈QF |T |pQF y , y〉8.1.4

≤ tr(QF |T |pQF

)=∑i/∈F

〈 |T |p xi , xi 〉 −−−−−→F∈PF (I)

0 ,

donde la convergencia final se debe a que la tr |T |p <∞ (calculandola con B). Observar que

lo que va a cero es independiente del y ∈ BH , o sea que |T |p/2 PF‖ · ‖−−−→n→∞

|T |p/2. Aplicando el

Teo. 7.4.10 y adjuntando, llegamos a que |T |p/2 ∈ K(H) =⇒ |T |p ∈ K(H) ∩ L(H)+.

252

Page 254: Un Curso de An alisis Funcional

Luego podemos aplicarles el Cor. 7.4.8 a |T |p y a la funcion f(t) = t1/p para t ∈ [0,+∞).Deducimos que f(|T |p) = (|T |p)1/p ∈ K(H). Finalmente, la Ec. (6.34) del Ejer. 6.5.12 nos

asegura que |T | = (|T |p)1/p ∈ K(H)Cor. 7.1.4

=⇒ T ∈ K(H).

8.2.2. Sea H un EH. Consideremos los siguientes subespacios de K(H) asociados a la traza.

• Para empezar sea L1(H)+ = A ∈ L(H)+ : tr A <∞ ⊆ K(H).

• Los operadores traza: L1(H)def= span L1(H)+.

• Los Hilbert-Schmit (HS): L2(H)def= T ∈ K(H) : tr(T ∗T ) <∞.

Queremos extender la traza a una funcion lineal tr : L1(H)→ C. Vamos por pasos:

Si B ∈ L1(H) ∩A(H) entonces B =∑

k∈In αkAk con los Ak ∈ L1(H)+ y los αk ∈ R, porquelas partes imaginarias se cancelan. Luego definimos

trB =∑k∈In

αk tr Ak(8.4)= tr

( ∑αk≥0

αkAk

)− tr

( ∑αk<0

−αk Ak

)∈ R . (8.7)

La definicion es buena (no depende de la CL elegida) porque si tenemos otra representacionB =

∑j∈Im βj Cj (con los Cj ∈ L1(H)+ y los βj ∈ R), entonces podemos despejar:∑

αk≥0

αkAk +∑βj<0

−βj Cj =∑βj≥0

βj Cj +∑αk<0

−αkAk(8.4)=⇒

∑k∈In

αk tr Ak =∑j∈Im

βj tr Cj ,

porque todos los coeficientes de la izquierda son positivos. Observar que la formula (8.7)hace que la tr sea R-lineal en L1(H) ∩ A(H). Sigamos extendiendo:

El segundo paso es tomar un T ∈ L1(H) y ahora la cosa es mas facil. Hay que notar queL1(H) = L1(H)∗, lo que se deduce directamente de su definicion. Este hecho implica queRe(T ) = T+T ∗

2∈ L1(H) y lo mismo para Im(T ). Finalmente basta poner

tr T = tr Re(T ) + i tr Im(T ) .

Como la descomposicion T = Re(T ) + i Im(T ) es unica (ver 4.2.7), ni siquiera hay queverificar la BD. Encima, como las flechas T 7→ Re(T ) y T 7→ Im(T ) ya eran R-linealesy multiplicar por i permuta Re con Im, sale sin dificultad que nuestra traza extendidatr : L1(H)→ C es C-lineal en todo L1(H). Ahora que sabemos que lo es, podemos dar unapropiedad-definicion mucho mas satisfactoria: Si T ∈ L1(H), entonces

trT =∑i∈I

〈T ei , ei〉 para cualquier BON ei : i ∈ I de H . (8.8)

En efecto, ambos terminos son lineales en T , y la igualdad se cumple para los generadoresde L1(H)+. La Ec. (8.8) tiene dos consecuencias utiles: Si T ∈ L1(H), entonces

tr T ∗ = tr T y tr T ≥ 0 siempre que T ∈ L1(H) ∩ L(H)+ = L1(H)+ . (8.9)

253

Page 255: Un Curso de An alisis Funcional

Con respecto a L2(H), decıamos que es un subespacio, pero hace falta probarlo. Para ello

sirve observar que dados S , T ∈ L(H), se cumple la siguiente desigualdad paralelogramica:

(S + T )∗ (S + T ) ≤ (S + T )∗ (S + T ) + (S − T )∗(S − T ) = 2 (S∗S + T ∗T ) . (8.10)

La prueba es tan solo distribuir y simplificar. Mirandola fijo uno descubre que ella muestraque L2(H) era nomas un subespacio. Por otro lado, usando la Prop. 8.1.2 (tr T ∗ T = tr T T ∗)vemos inmediatamente que L2(H) = L2(H)∗. Para terminar este potpurrı, veamos que

4T ∗ S =3∑

k=0

ik (S + ik T )∗(S + ik T ) para todo par S , T ∈ L(H) . (8.11)

Nuevamente la prueba consiste en distribuir y simplificar (un poco mas). 4

Teorema 8.2.3. Sea H un EH. Entonces se tienen las siguientes propiedades:

1. Tanto L1(H) como L2(H) son ideales bilateros autoadjuntos de L(H).

2. Podemos caracterizar mejor a los traza: Dado T ∈ L(H) vale que[T ∈ L1(H) ⇐⇒ |T | ∈ L1(H)+

]=⇒ L1(H) = T ∈ L(H) : tr |T | <∞ . (8.12)

3. Dado T ∈ K(H), sea s(T ) = µ( |T | ) su sucesion de valores singulares (7.25). Luego

T ∈ L1(H) ⇐⇒ s(T ) ∈ `1(N) y T ∈ L2(H) ⇐⇒ s(T ) ∈ `2(N) . (8.13)

4. Podemos relacionar varios de estos espacios con una cadena de inclusiones:

LF (H) ⊆ L1(H) ⊆ L2(H) ⊆ K(H) , (8.14)

todas ellas estricas si dimH =∞.

Demostracion. En 8.2.2 ya vimos que L1(H) y L2(H) son subespacios autoadjuntos.

1. Veamos que L1(H) es ideal. Fijemos un T ∈ L1(H)+. En principio, la Prop. 8.1.2asegura que para cualquier B ∈ L(H) se tiene que

tr(B∗ T B

)= tr

[(B T 1/2)∗(B T 1/2)

](8.2)= tr

(T 1/2B∗B T 1/2

) 8.1.4

≤ ‖B‖2 trT ,

(8.15)

porque B∗B(6.44)

≤ ‖B‖2 I. Dado ahora otro A ∈ L(H), la Ec. (8.11) dice que

4T A = 4T 1/2 · T 1/2A =3∑

k=0

ik (T 1/2A + ik T 1/2 )∗(T 1/2A + ik T 1/2 )

=3∑

k=0

ik (A + ik I )∗ T (A + ik I )(8.15)∈ L1(H) .

254

Page 256: Un Curso de An alisis Funcional

Pero como L1(H)+ genera L1(H) y L1(H) = L1(H)∗ (eso para que A∗ T ∈ L1(H) ), lode arriba alcanza para convencerse de que L1(H) es ideal bilatero.

Si ahora tenemos un S ∈ L2(H) y un C ∈ L(H), lo que vimos de L1(H) hace que

S ∈ L2(H) ⇐⇒ S∗S ∈ L1(H) =⇒ C∗ S∗ S C ∈ L1(H) =⇒ S C ∈ L2(H) .

Del hecho de que tambien L2(H)∗ = L2(H) sale que L2(H) es ideal bilatero.

2. Si T = U |T | es la DP de un T ∈ L(H), entonces |T | = U∗ T (Teo. 4.5.4). Como vimosque L1(H) es un ideal, eso dice que T ∈ L1(H) ⇐⇒ |T | ∈ L1(H).

3. La primera equivalencia de (8.13) de deduce de las Ec’s. (8.12) y (8.6), usando ques(T ) = µ( |T | ). Para ver la otra se hace esta cuenta, basada en la Ec. (7.26):

T ∈ L2(H) ⇐⇒ T ∗ T ∈ L1(H)

(8.6)⇐⇒ s(T ∗ T ) = µ( |T |2 )(7.26)=(µk( |T | )2

)k∈N ∈ `

1(N)

⇐⇒ s(T ) = µ( |T | ) ∈ `2(N) .

4. Si F ∈ LF (H), entonces |F | ∈ LF (H). Calculando su traza en una BON (finita) deautovectores de |F | vemos que tiene que ser finita. Luego F ∈ L1(H).

La inclusion L1(H) ⊆ L2(H) se deduce de (8.13), porque `1(N) ⊆ `2(N). En laProp. 8.2.1 (o en su misma Def.) ya se vio que L2(H) ⊆ K(H). Finalmente, losejemplos para ver las inclusiones propias son evidentes usando (8.13).

Ejercicio 8.2.4. Mostrar la siguiente concretizacion de la Ec. (8.13):

1. Dado T ∈ L1(H) se cumple que tr |T | =∑n∈N

sn(T ) = ‖s(T )‖1 .

2. En cambio si T ∈ L2(H), entonces ‖T‖22

def= trT ∗T =

∑n∈N

sn(T )2 = ‖s(T )‖22

. 4

8.3 Los Hilbert Schmit son un Hilbert

Teorema 8.3.1. El espacio L2(H) de operadores de Hilbert Schmit cumple lo siguiente:

1. Dados S , T ∈ L2(H), se tiene que T ∗ S ∈ L1(H).

2. La siguiente flecha define un producto interno en L2(H):

L2(H)× L2(H) 3 (S , T ) 7−→ 〈S , T 〉trdef= tr T ∗ S . (8.16)

3. Con ese PI, el espacio L2(H) es un Hilbert. O sea que hay completitud con la norma

‖T‖2

def= 〈T , T 〉1/2tr =

(tr T ∗ T

)1/2para T ∈ L2(H) .

255

Page 257: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. El item 1 se deduce directamente de la Ec. (8.11). Del hecho de que la trazaes lineal en L1(H) deducimos sin problemas que el 〈· , ·〉tr es sesquilineal. Es conjugadamentesimetrico y semidefinido positivo por la Ec. (8.9). Por ejemplo, dados S , T ∈ L2(H),

〈T , S〉tr = trS∗ T = tr (T ∗ S)∗(8.9)= tr T ∗ S = 〈S , T 〉tr .

El hecho de que sea definido positivo sale usando el item 3 de 8.1.4, donde se vio que

T ∈ L2(H) \ 0 =⇒ ‖T‖22

= 〈T , T 〉tr = tr T ∗T8.1.4

≥ ‖T ∗T‖ = ‖T‖2 > 0 . (8.17)

Falta ver que L2(H) es completo con la ‖ · ‖2 . Fijemos una sucesion (Tn)n∈N en L2(H) quesea de Cauchy en la ‖ · ‖2 . Por la desigualdad ‖ · ‖2 ≥ ‖ · ‖ vista en (8.17), podemos afirmar

que existe un T ∈ K(H) tal que Tn‖ · ‖−−−→n→∞

T .

Dado ε > 0 sea n0 tal que ‖Tm − Tn‖2 < ε para n , m ≥ n0 . Antes de seguir, fijemosuna proyeccion P ∈ LF (H) y un n ≥ n0 . En este caso concreto podemos afirmar que laconvergencia en la norma usual implica que ‖(Tm − Tn)P‖2 −−−→

m→∞‖(T − Tn)P‖2 , porque

gracias a P la traza se hace con una suma finita. Ahora sı podemos ver que

‖(T − Tn)P‖22

= limm→∞

‖(Tm − Tn)P‖22

= limm→∞

tr[P (Tm − Tn)∗ (Tm − Tn)P

]= lim

m→∞tr[

(Tm − Tn)P (Tm − Tn)∗]

(8.9)

≤ supm≥n0

tr[

(Tm − Tn) (Tm − Tn)∗]

= supm≥n0

‖(Tm − Tn)‖22≤ ε2 .

Como la acotacion vale con n ≥ n0 para cualquier proyector P ∈ LF (H), lo podemosagrandar hasta llegar a que ‖(T − Tn)‖2 < 2 ε para todo n ≥ n0 . De esto deducimos queT ∈ L2(H) y que ‖(T − Tn)‖2 −−−→

n→∞0, ası que L2(H) es un EH en toda regla.

Veamos ahora algunas desigualdades naturales (aunque hubo que recorrer un camino paramostrarlas) que relacionan las normas usual, la de los traza y la de los Hilbert Schmit:

Proposicion 8.3.2. Sea H un EH. Se tienen las siguientes desigualdades:

1. Dado un M ∈ L2(H) y cualquier A ∈ L(H) sabemos que AM ∈ L2(H), pero ademas

‖AM‖2 ≤ ‖A‖ ‖M‖2 . (8.18)

2. Similarmente, si T ∈ L1(H) y A ∈ L(H) se tiene que∣∣ tr (AT )∣∣ ≤ tr |AT | ≤ ‖A‖ tr |T | . (8.19)

256

Page 258: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Para probar la desigualdad (8.18) basta observar que

‖AM‖22

= tr (M∗A∗AM ) ≤ tr[M∗ ( ‖A∗A‖ I )M

]= ‖A∗A‖ tr(M∗M) = ‖A‖2 ‖M‖2

2,

porque A∗A ≤ ‖A∗A‖ I, como habıamos visto en (6.44). Veamos ahora que∣∣ tr S∣∣ ≤ tr |S| para todo S ∈ L1(H) , (8.20)

que es la (8.19) para A = I. Para ello hagamos S = U |S| la DP de S ∈ L1(H). Observemosque |S| = U∗S ∈ L1(H). Luego |S|1/2 ∈ L2(H), ya que ‖ |S|1/2‖2

2= tr |S| < ∞. Usando

Cauchy Schwarz para el PI de L2(H), podemos hacer esta cuenta:∣∣ tr S∣∣ =

∣∣ tr[

(U |S|1/2) |S|1/2] ∣∣ =

∣∣∣ ⟨ |S|1/2 , (U |S|1/2)∗⟩

tr

∣∣∣C−S≤ ‖U |S|1/2‖2 ‖ |S|1/2‖2

(8.18)

≤ ‖U‖ ‖ |S|1/2‖22

= tr |S| .

En un momento se uso que ‖B∗‖2 = ‖B‖2 para B ∈ L2(H). Eso sale de la Ec. (8.2). Paraprobar la (8.19) general recordemos que la Ec. (6.46) mostraba que |AT | ≤ ‖A‖ |T | comooperadores. Tomando traza deducimos que tr |AT | ≤ ‖A‖ tr |T |. Finalmente, aplicando laEc. (8.20) al operador S = AT sale que

∣∣ tr (AT )∣∣ ≤ tr |AT |.

Proposicion 8.3.3. La traza cumple su paradigmatica propiedad

tr S T = tr T S (8.21)

en los dos casos en los que ya sabemos que tendrıa sentido:

• Cuando T ∈ L1(H) y ponemos cualquier S ∈ L(H).

• Cuamdo ambos S , T ∈ L2(H).

Demostracion. Como ahora sabemos que siempre vale la Ec. (8.8), la prueba es basicamentela misma que la de la Prop. 8.1.2: Hacer una serie doble y cambiar el orden de las sumatorias.El problema es que en el caso general los terminos que hay que sumar no son positivos comoentonces. Ası que mejor aplicamos la formula (8.11) y recien ahı la Ec. (8.8):

4 tr T ∗ S(8.11)=

3∑k=0

ik tr[

(S + ik T )∗(S + ik T )]

(8.8)=

3∑k=0

ik tr[

(S + ik T )(S + ik T )∗]

=3∑

k=0

ik tr[

(S∗ + i−k T ∗)∗(S∗ + i−k T ∗)]

=3∑

k=0

ik tr[

(T ∗ + ik S∗)∗(T ∗ + ik S∗)] (8.11)

= 4 tr S T ∗ .

(8.22)

257

Page 259: Un Curso de An alisis Funcional

Ojo que lo de arriba solo tiene sentido cuando S y T ∈ L2(H). Para el otro caso podemosasumir que T ∈ L1(H)+, porque ellos generan. Entonces sabemos que T 1/2 ∈ L2(H) y porlo que probamos arriba podemos hacer la siguiente cuenta: Dado S ∈ L(H), vale que

tr S T = tr[

(S T 1/2)T 1/2] (8.22)

= tr[T 1/2 S T 1/2

] (8.22)= tr

[T 1/2 (T 1/2 S)

]= tr T S .

8.4 Los operadores traza son un Banach

Teorema 8.4.1. La formula ‖T‖1 = tr |T | define una norma en L1(H) que lo hace unespacio de Banach.

Demostracion. Veamos que es una norma. Es claro que las constantes salen en modulo.Usando el item 3 de 8.1.4 vemos que si T ∈ L1(H) \ 0, entonces

0 < ‖T‖ = ‖ |T | ‖ ≤ tr |T | = ‖T‖1 ,

o sea que es positiva definida. La DT sale ası: Si S + T = V |S + T | es su DP, entonces

‖S + T‖1 = tr |S + T | 4.5.4= tr

[V ∗ (S + T )

]≤ | tr V ∗ S|+ | tr V ∗ T |

(8.19)

≤ tr |S|+ tr |T | .

Ahora a laburar con la completitud. Es casi lo mismo que para L2(H): Fijemos una sucesion(Tn)n∈N en L1(H) que sea de Cauchy en la ‖ · ‖1 . Por la desigualdad ‖ · ‖1 ≥ ‖ · ‖ vista

recien, podemos afirmar que existe un T ∈ K(H) tal que Tn‖ · ‖−−−→n→∞

T . Dado ε > 0 sea n0 tal

que ‖Tm− Tn‖1 < ε para n , m ≥ n0 . Antes de seguir, fijemos una proyeccion P ∈ LF (H) yun n ≥ n0 . Luego podemos afirmar que la convergencia en la norma usual implica que

tr P |Tm − Tn|(8.21)= tr P |Tm − Tn|P −−−→

m→∞tr P |T − Tn|P ,

porque P hace que la traza sea una suma finita, y porque el Cor. 6.7.8 aseguraba que

Tm‖ · ‖−−−→m→∞

T =⇒ |Tm − Tn|‖ · ‖−−−→m→∞

|T − Tn|. Luego, si n ≥ n0 tenemos que

tr P |T − Tn|P = limm→∞

tr P |Tm − Tn|(8.21)= lim

m→∞tr(|Tm − Tn|1/2 P |Tm − Tn|1/2

)(8.9)

≤ supm≥n0

tr |Tm − Tn| = supm≥n0

‖(Tm − Tn)‖1 ≤ ε .

Como la acotacion vale con n ≥ n0 para cualquier proyector P ∈ LF (H), lo podemosagrandar hasta llegar a que ‖(T − Tn)‖1 ≤ ε para todo n ≥ n0 . De esto deducimos queT ∈ L1(H) y que ‖(T − Tn)‖1 −−−→

n→∞0, ası que L1(H) es un EB de ley.

Ejercicio 8.4.2. Recordemos la Ec. (8.14): LF (H) ⊆ L1(H) ⊆ L2(H) ⊆ K(H). Probarque cada uno de ellos en denso en los mas grandes con sus normas. En otras palabras, probarque LF (H) es denso en los tres con las normas que les corresponden (1, 2 e ∞). 4

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Page 260: Un Curso de An alisis Funcional

Para lo que nos falta hacer conviene tener como herramientas algunas cuentas mas sobre lostensorcitos x y ∈ LF (H) vistos en la Seccion 4.7. En las demostraciones que se vienenusaremos (sin citar ni aclarar) las multiples propiedades ya probadas en la Prop. 4.7.5, asıque damos una version retroactiva antes de seguir.

Repaso de la Prop. 4.7.5. Sea H un EH. Fijemos x , y ∈ H. Luego:

1. La norma: ‖x y‖ = ‖x‖ ‖y‖.

2. El adjunto: (x y)∗ = y x.

3. El espectro: El unico autovalor de x y que puede ser no nulo es λ1 = 〈x, y〉.

4. Si A , B ∈ L(H), se tienen las siguientes igualdades:

A · (x y) = (Ax) y and (x y) ·B = x (B∗y) .

5. Dados v , w ∈ H, se tiene que (x y) · (v w) = 〈v, y〉 · x w .

6. Si x 6= 0, el proyector Pspanx = x‖x‖

x‖x‖ = 1

‖x‖2 x x .

Ahora sı enunciamos las novedades:

Proposicion 8.4.3. Sea H un EH. Dados x , y ∈ H se tiene que

1. El tensor x y ∈ L1(H) y cumple que tr x y = 〈x , y〉.

2. Su modulo (como operador) es |x y| = ‖x‖ ‖y‖ · y1 y1 , donde y1 = y‖y‖ .

3. Por ello, su ‖x y‖1 = tr |x y| = ‖x‖ ‖y‖ = ‖x y‖.

4. Si dimH > 1, su espectro es σ (x y) =

0 , 〈x , y〉

.

5. Dados z , w ∈ H, se tiene que el PI de L2(H) entre los tensores da⟨x y , z w

⟩tr

= 〈x , z〉 〈w , y〉 = 〈x , z〉 〈y , w〉 . (8.23)

6. Si ahora me dan un T ∈ L(H), tenemos que⟨T , x y

⟩tr

= 〈T y , x〉 . (8.24)

Demostracion.

1. Si x = 0 tambien x y = 0 y listo. Sino, sea x1 = x‖x‖ . Como R(x y) = span x1,

podemos calcular su traza empezando (y terminando) por x1 :

tr x y =⟨x y (x1) , x1

⟩= 〈x1 , y〉 〈x , x1〉 = 〈x1 , y〉 ‖x‖ = 〈x , y〉 .

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Page 261: Un Curso de An alisis Funcional

2. |xy| =(yx · xy

)1/2=(‖x‖2 yy

)1/2= ‖x‖ ‖y‖ · (y1y1)1/2 = ‖x‖ ‖y‖ ·y1y1 .

3. Es porque tr y1 y1 = tr Pspany = 1. La igualdad con ‖x y‖ se vio en la Prop. 4.7.5.

4. Tambien se vio en la Prop. 4.7.5, agregando ahora el hecho de que x y es compacto.

5. Es cuestion de hacer la cuenta. Si nos armamos de paciencia vemos que⟨x y , z w

⟩tr

= tr(w z · x y

)= 〈x , z〉 tr w y = 〈x , z〉 〈w , y〉 . (8.25)

6. Eso sale con una cuenta directa:⟨T , x y

⟩tr

= tr(y x · T

)= tr

(y T ∗ x

)= 〈y , T ∗ x〉 = 〈T y , x〉 .

Teorema 8.4.4. Sea H un EH. Si B = vi : i ∈ I es un SON de H, entonces

B B def= vi vj : i , j ∈ I es un SON de L2(H) . (8.26)

Pero si B era una BON de H, entonces B B se constituye en una BON de L2(H).

Demostracion. La (8.26) es una consecuencia directa de la formula (8.23) (o sea el final delo de arriba). Para ver que B B genera todo L2(H), basta ver que su ortogonal es trivial.En efecto, si me dan un T ∈ L2(H) y un par i , j ∈ I, sabemos que⟨

T , vi vj⟩

tr

(8.24)= 〈T vj , vi〉 ,

Pero es bien facil ver que si todos esos 〈T vj , vi〉 = 0, entonces T = 0.

Observacion 8.4.5. Recordemos que cuando H = L2(X,µ) tenıamos los operadores nucle-

ares Tk para los nucleos k ∈ K def= L2(X ×X , µ× µ). Ademas, en el Ejem. 7.1.8 vimos que

si B = φi : i ∈ I es una BON de H, y dados i, j ∈ I definamos

φi ⊗ φj ∈ K por φi ⊗ φj(x, y) = φi(x)φj(y) para (x, y) ∈ X ×X ,

entonces B ⊗ B def= φi ⊗ φj : i , j ∈ I es una BON de K. Ademas mostramos que

Tφi⊗φj = φi φj ∈ L2(H ) para todo par i , j ∈ I ,

O sea que la flecha L2(X×X , µ×µ) 3 k 7→ Tk ∈ L2(H) manda una BON en otra BON (losφi φj por el Teo. 8.4.4), por lo que es una isometrıa entre esos dos EH’s. Esto se traduce aque si H = L2(X,µ), sus operadores de Hilbert Schmit coinciden con los nucleares Tk paralos nucleos k ∈ L2(X ×X , µ× µ), y que la norma 2 de ellos es igual a la ‖k‖2 . 4

260

Page 262: Un Curso de An alisis Funcional

8.5 Los preduales de L(H)

Teorema 8.5.1. Sea H un EH. Luego tenemos sendos isomorfismos isometricos

L1(H) ∼= K(H)∗ y L(H) ∼= L1(H)∗ (8.27)

implementados por la dualidad L(H)× L1(H) 3 (S , T ) 7→ tr S T = tr TS.

Demostracion. Recordemos de la Ec. (8.19) que | tr S T | ≤ ‖S‖ tr |T | para S ∈ L(H) yT ∈ L1(H) cualesquiera. Eso permite definir sendas flechas

L1(H) 3 T 7→ ϕT ∈ K(H)∗ y L(H) 3 S 7→ φS ∈ L1(H)∗ (8.28)

dadas por ϕT (A) = tr AT para A ∈ K(H) y φS(B) = tr S B para B ∈ L1(H). Ladesigualdad (8.19) nos asegura que dados T ∈ L1(H) y S ∈ L(H), se tiene que

ϕT ∈ K(H)∗ con ‖ϕT‖ ≤ ‖T‖1 y φS ∈ L1(H)∗ con ‖φS‖ ≤ ‖S‖ .

Ahora viene el laburo: Dada una ϕ ∈ K(H)∗, la podemos restringir a L2(H) (recordemos queL2(H) ⊆ K(H) ). Nos queda una ϕ ∈ L2(H)∗ y no se agranda su norma (porque ‖·‖2 ≥ ‖·‖).Pero vimos que L2(H) es un EH. Luego el TRR 3.3.1 nos provee de un T ∈ L2(H) tal que

ϕ(S) = 〈S , T ∗〉tr = tr T S = tr S T para todo S ∈ L2(H) ,

Por otro lado, dado un proyector P ∈ LF (H) y haciendo T = U |T | su DP, vale que∣∣ tr(P |T |

) ∣∣ =∣∣ tr

(P U∗ T

) ∣∣ = |ϕ(PU∗)| ≤ ‖ϕ‖ .

Como P es arbitraria, ya podemos asegurar que nuestro T ∈ L1(H) con ‖T‖1 = tr |T | ≤ ‖ϕ‖.Finalmente, como L2(H) es denso en K(H), deducimos que ϕ = ϕT y que ‖ϕT‖ ≥ ‖T‖1 .Esto muestra que la primera flecha de (8.28) es un isomorfismo isometrico sobre K(H)∗.

A laburar sobre la otra. Sea φ ∈ L1(H)∗. El curro es definir la sesquilineal acotada

B(x , y)def= φ

(x y

)para x , y ∈ H .

La sesquilinealidad sale facil, y es acotada por la constante ‖φ‖ porque

|B(x , y)| = |φ(x y

)| ≤ ‖φ‖ ‖x y‖1

8.4.3= ‖φ‖ ‖x‖ ‖y‖ para x , y ∈ H .

La Prop. 4.1.2 (Lax-Milgram) nos produce un S ∈ L(H) tal que ‖S‖ ≤ ‖φ‖ y

φ(x y

)= B(x , y) = 〈S x , y〉 8.4.3

= tr(S x y

)= φS

(x y

)para x , y ∈ H .

Finalmente, en la Prop. 4.7.7 vimos que los xy generan LF (H), que a su vez es ‖ · ‖1-densoen L1(H). Luego lo de arriba dice que φ = φS y que ‖φS‖ ≥ ‖S‖. Con ello hemos probadoque la otra flecha de (8.28) es un iso isometrico sobre L1(H)∗.

261

Page 263: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 8.5.2. Las dualidades de arriba son una especie de extension de las viejasc∗0 = `1 y (`1)∗ = `∞. De hecho, fijando una BON (numerable) deH uno contruye operadoresdiagonales y se aviva de que un Ma ∈ L(H) dado por una a = (an)n∈N ∈ CN cumple que

Ma ∈ K(H) ⇐⇒ a ∈ c0 , Ma ∈ L1(H) ⇐⇒ a ∈ `1 y Ma ∈ L(H) ⇐⇒ a ∈ `∞ .

Ademas es un lindo ejercicio verificar que las dualidades viejas coinciden con tr(MaMb).Otra manifestacion de esta analogıa se ve en aquel Ejer. 7.1.9. 4

Observacion 8.5.3. Una consecuencia importante de que L(H) sea el dual de L1(H)(Teo. 8.5.1) es que le podemos aplicar Alaoglu para decir que la bola BL(H) es w∗-compacta.

Claro que aca converger w∗ es traceando contra todo A ∈ L1(H), lo que no parece facil detestear. Sin embargo, en la bola BL(H) hay una manera mucho mas concreta de describir esatopologıa. Definamos la convergencia WOT, que habıa aparecido en 5.9.24.

Definicion 8.5.4. Fijemos una red T = (Ti)i∈ I y un T , todos en L(H). Decimos que

TiW.O.T.−−−→i∈I

T (se lee “Ti converge debilmente o WOT a T”) si se cumple que

〈Ti x , y〉 −−→i∈ I

〈T x , y〉 para todo par x , y ∈ H .

Esta convergencia proviene de la topologıa WOT en L(H) dada por la familia de seminormasPxy(T ) = | 〈T x , y〉 | (para x , y ∈ H y T ∈ L(H) ), que lo hacen ELC. 4

Proposicion 8.5.5. Sea H un EH. En la bola BL(H) (o en cualquier acotado de L(H) ) lastopologıas WOT y w∗ de L(H) coinciden. Por lo tanto BL(H) es WOT compacta.

Demostracion. Por la Prop. 8.4.3 sabemos que para cualquier T ∈ L(H) valen las igualdades

〈T x , y〉 = tr Tx y = tr(T (x y)

)para todo par x , y ∈ H .

Como todos los x y ∈ LF (H) ⊆ L1(H) tenemos que la convergencia w∗ implica la WOTen todo L(H), y por lo tanto tambien en BL(H) .

Pero la misma igualdad asegura que si TiW.O.T.−−−→i∈I

T , entonces trTi F −−→i∈ I

trT F para todo

operador F ∈ LF (H). Al fin y al cabo, en la Prop. 4.7.7 se vio que tales F son suma definitos tensorcitos xk yk . Por otro lado LF (H) es ‖ · ‖1 denso en L1(H).

Asumamos ahora que los TiW.O.T.−−−→i∈I

T y que todos viven en BL(H) . Fijado un A ∈ L1(H) y

un ε > 0, tomemos un F ∈ LF (H) tal que ‖A− F‖1 < ε. Luego

| tr (T − Ti)A| ≤ | tr (T − Ti) (A− F )|+ | tr (T − Ti)F |

(8.19)

≤ ‖T − Ti‖ ‖A− F‖1 + | tr (T − Ti)F |

≤ 2 ε+ | tr (T − Ti)F | < 3 ε si i ≥ cierto i0 (para F ) .

262

Page 264: Un Curso de An alisis Funcional

Entonces trTiA −−→i∈ I

trT A para todo operador A ∈ L1(H). Ası que tambien vale que la

convergencia WOT implica la w∗ si nos quedamos en BL(H) , por lo que ambas topologıascoinciden allı. La compacidad de BL(H) con la w∗ = WOT es Alaoglu 5.6.1. Listo.

Ejercicio 8.5.6. Sea H un EH separable. Probar que

1. Si xn : n ∈ N es un denso en BH , entonces la formula

‖T‖W =∑

n ,m∈N

1

2n+m

∣∣ 〈T xn , xm〉 ∣∣ para cada T ∈ L(H) ,

cumple las siguientes propiedades:

(a) La serie converge. Mas aun, ‖T‖W ≤ ‖T‖ para todo T ∈ L(H).

(b) La flecha T 7→ ‖T‖W es una norma en L(H).

(c) Una red acotada Ti‖ · ‖W−−−→i∈I

T ∈ L(H) ⇐⇒ 〈Ti xn , xm〉 −−→i∈ I〈T xn , xm〉 para

todo par de elementos xn , xm del denso.

(d) Esta norma produce, en la bola BL(H) , exactamente la topologıa WOT.

2. Deducir toda sucesion acotada en L(H) tiene una subsucesion WOT-convergente.

Ojo con lo siguiente: Si suponemos que dim H =∞ (sea o no separable), vale que

3. La norma ‖ · ‖W no produce la WOT en todo L(H).

4. La w∗ (relativa al “predual” L1(H) ) y la WOT no coinciden en todo L(H). 4

263

Page 265: Un Curso de An alisis Funcional

8.6 Ejercicios del Cap. 8 - La traza

Ejercicios aparecidos en el texto8.6.1. Probar que la funcion tr : L(H)+ → R+ ∪ +∞ cumple algunas propiedades: Si A ∈ L(H)+

1. La trA =∑i∈I 〈Aei , ei〉, para cualquier BON ei : i ∈ I de H.

2. Si y ∈ H es unitario, entonces 〈Ay , y〉 ≤ trA. Deducir que ‖A‖ ≤ trA.

3. La traza es monotona: A ≤ B =⇒ tr A ≤ tr B.

4. Si A es compacto (ademas de positivo), entonces su traza se puede calcular ası:

A =∑k∈N

µk(A)xk xk =⇒ tr A =∑k∈N

µk(A) , (8.29)

donde los µk(A) son su sucesion decreciente de autovectores, como en la Ec. (7.24). 4

8.6.2. Mostrar la siguiente concretizacion de la Ec. (8.13):

1. Dado T ∈ K(H) se cumple que tr |T | =∑n∈N

sn(T ) = ‖s(T )‖1 . Eso da que T ∈ L1(H) ⇐⇒ s(T ) ∈ `1.

2. En cambio si T ∈ L2(H), entonces ‖T‖22

= trT ∗T =∑n∈N

sn(T )2 = ‖s(T )‖22

.

8.6.3. Recordemos la Ec. (8.14): LF (H) ⊆ L1(H) ⊆ L2(H) ⊆ K(H). Probar que cada uno de ellos endenso en los mas grandes con sus normas. En otras palabras, probar que LF (H) es denso en los tres con lasnormas que les corresponden (1, 2 e ∞). Se sugiere actualizar el Ejer. 7.6.5. 48.6.4. Sea H un EH separable. Probar que

1. Si xn : n ∈ N es un denso en BH , entonces la formula

‖T‖W =∑

n ,m∈N

1

2n+m

∣∣ 〈T xn , xm〉 ∣∣ para cada T ∈ L(H) ,

cumple las siguientes propiedades:

(a) La serie converge. Mas aun, ‖T‖W ≤ ‖T‖ para todo T ∈ L(H).

(b) La flecha T 7→ ‖T‖W es una norma en L(H).

(c) Una red acotada Ti‖ · ‖W−−−−→i∈I

T ∈ L(H) ⇐⇒ 〈Ti xn , xm〉 −−→i∈ I

〈T xn , xm〉 para todo par de

elementos xn , xm del denso.

(d) Esta norma produce, en la bola BL(H) , exactamente la topologıa WOT.

2. Deducir toda sucesion acotada en L(H) tiene una subsucesion WOT-convergente.

Ojo con lo siguiente: Si suponemos que dim H =∞ (sea o no separable), vale que

3. La norma ‖ · ‖W no produce la WOT en todo L(H).

4. La w∗ (relativa al “predual” L1(H) ) y la WOT no coinciden en todo L(H). 4

Ejercicios nuevos

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Page 266: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 9

C∗-algebras

9.1 C∗-algebras de operadores

Repasemos algunas propiedades de los Capıtulos anteriores: Sea H un espacio de Hilbert,L(H) el espacio de operadores acotados en H. Dado T ∈ L(H) llamamos T ∗ su adjunto.

Repaso 9.1.1. Sean S, T ∈ L(H).

1. Se define la norma de T como

‖T‖ = supx∈BH

‖T x‖ = mınM ∈ R+ : x ∈ H ⇒ ‖T (x)‖ ≤M ‖x‖

.

2. Propiedades algebraicas de la flecha T 7→ T ∗.

(a) Es involutiva: (T ∗)∗ = T .

(b) Antimultiplicativa: (TS)∗ = S∗T ∗.

(c) Antilineal: Dado µ ∈ C se tiene que (µT + S)∗ = µT ∗ + S∗.

3. Identidades a generalizar:

(a) Es isometrica: ‖T‖ = ‖T ∗‖ = sup|〈T x , y〉| : x , y ∈ BH .(b) Identidad C∗ : ‖T ∗T‖ = ‖T‖2.

4. El espectro: σ(T ) =λ ∈ C : λ− T /∈ Gl (H)

es compacto y no vacıo.

5. Autoadjuntos: Si T ∈ A(H) (i.e. T = T ∗) luego

(a) σ(T ) ⊆ R.

(b) ‖T‖ = sup‖x‖=1 |〈T x , x〉| = sup|λ| : λ ∈ σ(T ) def= ρ(T ) ,

6. Se dice que T ≥ 0 si para todo x ∈ H se tiene que 〈T x , x〉 ≥ 0. Vale que

T ≥ 0 ⇐⇒ T = T ∗ y σ(T ) ⊆ R+ ⇐⇒ existe B ∈ L(H) tal que T = B∗B . 4

265

Page 267: Un Curso de An alisis Funcional

Todas las propiedades anteriores, salvo las que involucran “vectores” x ∈ H, se generalizaranmas adeante a elementos de C∗-algebras abstractas. Pero empecemos por las concretas:

Definicion 9.1.2. Dada A ⊆ L(H) una C-subalgebra, decimos que A es una C∗-algebrade operadores si verifica

1. A = A∗, es decir, si T ∈ A entonces T ∗ ∈ A.

2. A es cerrada en norma (de operadores). 4

Observacion 9.1.3. Notar que no se pide que I ∈ A. No es difıcil ver que si se tiene unaC∗-algebra sin “uno”, tomando el subespacio de L(H) generado por A y I, se obtiene otraC∗-algebra, ahora con “uno”. 4

Definicion 9.1.4. Sean A ⊆ L(H) y B ⊆ L(K) dos C∗-algebras.

1. Un ?-morfismo Ψ : A → B es una aplicacion aditiva, multiplicativa y tal que paraa ∈ A se tiene Ψ(a∗) = Ψ(a)∗.

2. Decimos que Ψ es un ?-isomorfismo si es biyectivo.

3. Las algebras A y B son ?-isomorfas si existe algun ?-isomorfismo entre ellas. 4

Ejemplos 9.1.5. Fijemos un Hilbert H y sus operadores L(H).

1. Las subalgebras triviales C · IH y todo L(H) son C∗-algebras.

2. Dado T ∈ L(H), el genera una C∗-algebra llamada C∗(T ), que se puede ver comola interseccion de las C∗-algebras (con uno) que contienen a T . Tambien se la puedeconstruir como la clausura en norma de los polinomios P (T , T ∗) (no conmutativos siT no es normal) en T y T ∗.

3. Los operadores compactos K(H) son una C∗-algebra (sin uno).

4. Si H = Cn se pueden caracterizar todas las C∗-algebras de operadores en H. Ellasson isomorfas a sumas directas finitas de algebras de matrices (mas pequenas). Lademostracion de este hecho no es trivial pero tampoco muy difıcil. En principio se veque las C∗-algebras abelianas son del tipo Cr considerando sus proyecciones minimalesy usando el teorema espectral. Para C∗-algebras no abelianas se considera primero sucentro Z(A) = a ∈ A : ab = ba para todo b ∈ A que es otra C∗-algebra. Por el casoanterior se descompone a A en una suma directa de “factores” es decir algebras concentro trivial. Finalmente se prueba (y esta es la parte de mas cuentas) que un factorde dimension finita debe ser isomorfo a un algebra de matrices. 4

Observacion 9.1.6. Siguiendo en el caso de H = Cn es interesante observar una aplicaciondel teorema de doble conmutante de von Neumann (o por una demostracion directa que sepropone como ejercicio). Dado un conjunto C ⊆ L(H) se define el conmutante de C como

C ′ =T ∈ L(H) : TX = XT para todo X ∈ C

.

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Page 268: Un Curso de An alisis Funcional

El resultado es el siguiente: Dada A ⊆ Mn(C) (matrices de n × n) una C∗-algebra, en-

tonces A coincide con su doble conmutante (A′)′. Este hecho permite caracterizar facilmente

ciertas C∗-algebras por sus generadores. Por ejemplo, si T1, . . . , Tk ∈ Mn(C), entoncesC∗(T1, . . . , Tk) es el doble conmutante del conjunto T1, . . . , Tk, T

∗1 , . . . , T

∗k . 4

Ejemplo 9.1.7. Veamos un ejemplo concreto de lo anterior. Tenemos que H = Cn.Tomemos una BON vi : i ∈ Zn de H indexada con Zn = Z

/n · Z , los enteros modulo n.

Sea ω ∈ Gn una raız primitiva de la unidad y definamos los operadores unitarios

S , T ∈ U(H) determinados por S(vi) = vi+1 (mod n) y T (vi) = ωi vi ,

para cada i ∈ Zn . Veamos que C∗(S, T ) = L(H). Como S , T ∈ U(H), bastrıa ver que

S , T , S∗ , T ∗′ = S , T′ ?= C · I .

Pero el?= es un = porque si algien conmuta con T debe ser diagonal (en su matriz en la base

dada). Pero por otro lado conjugar a una diagonal con la matriz de S permuta cıclicamentelos elementos de la diagonal (Ejercicio: entrar en detalles). 4

Observacion 9.1.8 (La C∗-algebra de rotacion irracional). Se puede hacer algo parecido alejemplo anterior, pero en el Hilbet H = `2(Z).

Aquı S ∈ U(H) sera el “shift” bilateral dado por S(en) = en+1, para n ∈ Z, donde los enson la BON canonica de `2(Z). Para hacer el T se elige un numero irracional θ y se define

a =(ei 2nπ θ

)n∈Z ∈ TN ⊆ `∞(Z) y T

(1.46)= Ma ∈ U(H) .

Si tomamos Aθ = C∗(S, T ) se prueba como antes que (A′θ)′ = L(H) (con alguna cuenta mas).Pero debemos notar que aquı no es cierto que Aθ coincida con su doble conmutante (que sellama “el algebra de von Neuman generada por Aθ”, y es estrictamente mayor). Sin embargola igualdad anterior muestra que Aθ esta “irreduciblemente representada” en L(H). Estosignifica que no existen subespacios cerrados de H (salvo el nulo y H) que sean invariantespara todos los elementos de Aθ . En efecto, si existiera tal subespacio, su proyector ortogonalconmutarıa con Aθ y el doble conmutante de Aθ no serıa todo L(H). 4

Ejemplo 9.1.9. En la situacion anterior, pero considerando H = `2(N) y el shift unilateralS ∈ L(H), es interesante mencionar las propiedades de la C∗-algebra A = C∗(S).

Cuentas elementales de operadores permiten demostrar (y se proponen como ejercicio) queA contiene a LF (H) (los rango finito) y por ende a todos los compactos de K(H). Estosson un ideal bilatero de A y el cociente A/K(H) (que se puede ver que es una C∗-algebrapero en el sentido abstracto de la proxima seccion) es isomorfa a las funciones continuas enel espectro de S +K(H) ∈ A/K(H) que es todo el cırculo T.

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Page 269: Un Curso de An alisis Funcional

Ejemplo 9.1.10 (La C∗-algebra reducida de un grupo). Sea G un grupo localmente com-pacto. Sea µ su medida de Haar a izquierda (es decir una de ellas). Sea H = L2(G, µ) =L2(G). La representacion regular a izquierda u de G en L2(G) esta dada por

(ugf)(h) = f(g−1h) para g , h ∈ G y f ∈ L2(G) .

Es una representacion unitaria, en el sentido de que la aplicacion g 7→ ug es un homomofismoSOT-continuo de grupos entre G y U(L2(G)). Que sea SOT continuo significa que para cadaf ∈ L2(G) la aplicacion g 7→ ugf es continua de G en L2(G).

La C∗-algebra reducida de G es la C∗-algebra C∗red(G) de operadores en H = L2(G)generada por los operadores

α(h) =

∫G

h(g)ug dg ∈ L(H) para todas las h ∈ L1(G).

Observar que la integral debe hacerse puntualmente y luego verificar que los operadoresresultantes son acotados (de hecho ‖α(h)‖ ≤ ‖h‖1).

En el caso de que G sea discreto (por lo que la medida de Haar es la de “contar”) setoma directamente la C∗-algebra generada por los ug para todos los g ∈ G. Sigamos, porsimplicidad, con el caso discreto. Sea eg : g ∈ G la BON canonica de H = L2(G) = `2(G).Llamemos ε al elemento neutro de G. Consideremos la aplicacion

Γ : C∗red(G)→ `2(G) dada por Γ(a) = a(eε) a ∈ C∗red(G).

Usando la represemtacion regular a derecha de G en `2(G) se puede ver que Γ es inyectiva.Teniendo en cuenta que cada elemento de `2(G) es una serie en la base eg y que Γ(ug) = eg ,deducimos que todo elemento a ∈ C∗red(G) se puede escribir como una serie

a =∑g∈G

λg ug

en un sentido similar a la definicion general. 4

Observacion 9.1.11. Se puede demostrar para grupos finitos, compactos o abelianos (engeneral para los grupos llamados “amenables”) que existe una biyeccion entre representa-ciones unitarias SOT continuas de G en un Hilbert H y los ?-morfismos de C∗red(G) en L(H)(denominados representaciones). La teorıa de representaciones de C∗-algebras funciona no-tablemente y esa es una de las mas importantes aplicaciones de las C∗-algebras.

En el caso de grupos no amenables este resultado falla. Por ejemplo si G es el grupo libregenerado por dos letras, C∗red(G) es una C∗-algebra simple y no tiene repesentaciones enespacios de Hilbert finitodimensionales, mientras que G si las tiene (pasando por cocientesfinitos de G).

Para estos grupos se genera otra C∗-algebra conocida directamente como C∗(G). Esta resultaisomorfa a la reducida en el caso de grupos amenables y contiene a todas las representacionesde G en general. La definicion de C∗(G) usa la teorıa de C∗-algebras abstractas. 4

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Page 270: Un Curso de An alisis Funcional

C∗-algebras abstractas

Muchos ejemplos famosos de candidatas a C∗-algebras no estan claramente representadasen un espacio de Hilbert concreto. Entre ellas estan las algebras de funciones continuas,los cocientes como el algebra de Calkin. La teorıa de Gelfand Naimark y Segal (GNS)permite dar un metodo general de representacion de toda C∗-algebra abstracta (ver definicionmas adelante), con lo que toda C∗-algebra se podra considerar de operadores. Pero paraello es necesario desarrollar una teorıa que permita llegar a dicha representacion. Ademaslos espacios de Hilbert que aparecen en la representacion GNS son enormes (altamenteno separables) con lo que es mas conveniente un encuadre abstracto, aun para manejar losejemplos concretos. Por ello la seccion de C∗-algebras de operadores consistio exclusivamentede ejemplos y dejamos la teorıa para el caso abstracto.

9.2 Algebras de Banach

9.2.1 Repaso

Lo que sigue es una repeticion de las Secciones 6.1 y 6.2 del Capıtulo sobre espectro. Seagregan algunos detalles en las pruebas de lo que allı se planteaba como ejercicios. Hacemosel replay porque esos resultados hacen falta como la previa de la teorıa de C∗-algebras, yademas para que el lector no tenga que ir pasando hojas todo el tiempo.

Recordemos que un algebra de Banach (abreviaremos AB) es una C-algebra A que ademastiene una norma ‖ · ‖ que la hace un EB, junto con la condicion de submultiplicatividad:

‖a b‖ ≤ ‖a‖ ‖b‖ para todo par a , b ∈ A . (9.1)

Asumimos que A tiene un 1 = 1A y ‖1A‖ = 1. Ademas :

1. Diremos que un a ∈ A es inversible si existe a−1 ∈ A, que es el unico elemento de Atal que a a−1 = a−1 a = 1 (cuando existe).

2. El grupo de elementos inversibles de A se denota por GA .

En caso de que 1 /∈ A diremos que A es un AB sin unidad.

Ejemplos 9.2.1. Los ejemplos mas comunes de AB’s son:

1. Dado K un compacto Hausdorff, el espacio C(K) con la ‖ · ‖∞ es un AB conmutativa.

2. Si K era LKH, se toma Cb(K) o su ideal C0(K), que es un AB sin uno.

3. L∞(X,Σ, µ) con el producto usual y su norma. En el caso de que X = B = D ⊆ C,tenemos que L∞ tiene una subalgebra muy importante: el algebra de Hardy H∞ de lasholomorfas en D y acotadas (en ctp) en B. Se puede mostrar que ellas son exactamente

las f ∈ L∞(T) tales que sus coeficientes f(n) = 0 para los n < 0.

269

Page 271: Un Curso de An alisis Funcional

4. Otra AB sin uno famosa es L1(R) con el producto de convolucion. En cambio `1(Z)con la convolucion sı tiene uno, porque la delta de Dirac existe en el caso discreto.

5. El algebra L(E) para E un EB complejo, con la norma de operadores. De paso esoincluye las algebras de matrices (cuando dimE <∞).

6. Todas las C∗-algebras de la Seccion anterior.

Observar que los ejemplos del 1 al 4 eran todos conmutativos, mientras que los L(E)y las C∗-algebras son el paradigma del algebra no conmutativa. 4

Ejercicio 9.2.2. Sea A0 una AB sin uno. Consideremos entonces un 1 virtual y definamosel algebra A = C · 1 +A0 con los siguientes datos: Dados λ1 + a y µ1 + b ∈ A,

• Suma: (λ1 + a) + (µ1 + b) = (λ+ µ)1 + (a+ b).

• Producto: (λ1 + a) · (µ1 + b) = (λµ)1 + (µ a+ λ b+ a b).

• Norma: ‖λ1 + a‖ = |λ|+ ‖a‖.

Probar que entonces A es un algebra de Banach con uno (adivinen quien), de la que A0 esun ideal bilatero cerrado y maximal (y las nuevas operaciones coinciden con las viejas).

Sin embargo, verificar que si A0 era una C∗-algebra sin uno dentro de un L(H), entonces lanorma que hereda A de L(H) no es necesariamente la de arriba (obvio que 1 es la IH). Sinir mas lejos piensen en c0 dentro de `∞ ⊆ L(`2) vıa operadores de multiplicacion. O mejoraun fıjense que pasa con K(H) ⊆ L(H). 4

Teorema 9.2.3. Sea A un AB. Tenemos las siguientes propiedades:

1. Si c ∈ A tiene ‖c‖ < 1, entonces se verifica que

1− c ∈ GA con (1− c)−1 =∞∑n=0

cn y ‖(1− c)−1‖ ≤ 1

1− ‖c‖. (9.2)

2. Si a ∈ GA y b ∈ A cumple que ‖b− a‖ < ‖a−1‖−1, entonces, b ∈ GA .

3. GA es abierto en A y la flecha GA 3 a 7→ a−1 ∈ GA es un homeo.

Demostracion. Hecha en el Teo. 6.1.4. Recordemos que si a ∈ GA y b ∈ A cumple que

‖b− a‖ < ‖a−1‖−1, entonces se tiene que b−1 =[1− a−1(b− a)

]−1a−1, por lo que

‖b−1‖ ≤ ‖a−1‖1− ‖a−1(b− a)‖

≤ ‖a−1‖1− ‖a−1‖ ‖b− a‖

=1

‖a−1‖−1 − ‖b− a‖. (9.3)

Ahora sı tenemos el backround basico como para definir el espectro:

Definicion 9.2.4. Sean A una C-AB y a ∈ A. Definimos las siguientes nociones:

270

Page 272: Un Curso de An alisis Funcional

1. El espectro de a es el conjunto

σ(a) =λ ∈ C : λ− a /∈ GA

. (9.4)

2. El radio espectral de a es ρ(a) = supλ∈σ(a)

|λ|.

3. La resolvente de a es el conjunto Res(a) = C \ σ(a).

4. La funcion resolvente de a es Ra : Res(a)→ A y esta dada por

Ra (λ) =(λ− a

)−1 ∈ GA para cada λ ∈ Res(a) . (9.5)

Por el Teo. 6.1.4 ya podemos decir que Ra es continua. 4

Ejercicio 9.2.5. Sea A un AB. Dados a, b ∈ A, probar que

si ab = ba y ademas ab ∈ GA =⇒ a y b ∈ GA . (9.6)

Sugerimos mostrar que tanto a como b conmutan con ab, y por ello con (ab)−1. Un enunciadosemejante pero mas general aparece en el Ejer. 6.8.23. 4

Antes de probar las propiedades basicas del espectro y de dar los ejemplos mas ilustrativos,necesitamos un par de resultados tecnicos de analisis complejo en este contexto.

Proposicion 9.2.6. Sea A un AB y sea a ∈ A. Luego se cumplen las siguientes propiedades:

1. Dado un poli P ∈ C[X], se tiene la igualdad espectral

σ(P (a)

)= P

(σ(a)

) def= P (λ) : λ ∈ σ(a) . (9.7)

2. El radio espectral no le gana a la norma: ρ(A) ≤ ‖a‖.

3. Mejor aun, vale que ρ(a) ≤ ınfn∈N‖an‖1/n.

Demostracion. Fijemos el P ∈ C[X]. Dado λ ∈ σ(a), definamos el poli

Q(x) = P (x)− P (λ) = (x− λ)B(x) con B ∈ C[X] ,

donde la factorizacion existe porque Q(λ) = 0. Luego, si µ = P (λ), tenemos que

P (a)− µ = P (a)− P (λ) = Q(a) = (a− λ)B(a) /∈ GA =⇒ µ ∈ σ(P (a)

),

donde hemos usado que (a − λ) y B(a) conmutan, por lo que el hecho de que λ ∈ σ(a)

asegura que (a− λ) /∈ GA(6.6)=⇒ (a− λ)B(a) /∈ GA. Ası que P

(σ(a)

)⊆ σ

(P (a)

).

Dado ahora un µ ∈ σ(P (a)

), definamos y factoricemos el poli Q ∈ C[X] dado por

Q(x) = P (x)− µ = cn

n∏k=1

(x− λk) donde las raıces de Q son λk ∈ C , k ∈ In .

271

Page 273: Un Curso de An alisis Funcional

Nos queda que Q(a) = P (a) − µ = cnn∏k=1

(a − λk) /∈ GA. Luego alguno de los factores

(a− λk) /∈ GA (esto sale porque GA es un grupo), por lo que λk ∈ σ(a) y µ = P (λk).

Probemos ahora el item 2: Tomemos un λ ∈ C tal que |λ| > ‖a‖. Entonces tenemos que‖ aλ‖ < 1. Ahora podemos usar el Teo. 6.1.4 y llegamos a que

(λ− a) = λ(

1− a

λ

)∈ GA =⇒ λ /∈ σ(a) . (9.8)

Eso implica que ρ(a) ≤ ‖a‖. Por otro lado, vimos arriba (item 1 con P (x) = xn) que

σ(an) = σ(a)n =⇒ ρ(a)n = ρ(an) ≤ ‖an‖ =⇒ ρ(a) ≤ ‖an‖1/n

para todo n ∈ N. Y eso fue todo.

Observacion 9.2.7. Sea A un AB y sea a ∈ A. Dado un λ ∈ C tal que |λ| > ‖a‖, ahorasabemos que λ ∈ Res(a). Pero usando las Eqs. (6.2) y (6.7) tenemos mas data:

Ra(λ) = (λ− a)−1 = λ−1(

1− a

λ

)−1=∞∑n=0

λ−n−1 an siempre que |λ| > ‖a‖ . (9.9)

Usaremos esta expresion mas adelante. 4

Teorema 9.2.8. Sea A un AB y sea a ∈ A. Entonces vale que

1. El espectro σ(a) es compacto y no vacıo.

2. Se verifica la siguiente formula del radio espectral:

ρ(a) = lımn→∞

‖an‖1/n . (9.10)

Demostracion. Como GA es abierto, es facil ver que σ(a) es cerrado. Pero hagamoslo masexplıcito porque nos servira despues. Fijemos un λ ∈ Res(a). Veremos que si z ∈ C cumpleque |z| < ‖Ra(λ)‖−1 entonces tambien λ− z ∈ Res(a), porque podemos hacer

Ra(λ− z) = (λ− a− z)−1 =[

(λ− a) (1−Ra(λ) z )]−1

=∞∑n=0

Ra(λ)n+1 zn . (9.11)

Esto claramente da que Res(a) es abierto por lo que σ(a) es cerrado. Ademas sabemos queρ(a) ≤ ‖a‖ por lo que σ(a) ya es compacto. Pero tenemos que ver que σ(a) 6= ∅.

Para ello fijemos una ϕ ∈ A∗ y definamos f : Res(a) → C por f(λ) = ϕ(Ra(λ) ). Dado unλ ∈ Res(a) tomemos el entorno λ + Uλ, con Uλ = z : |z| ≤ ‖Ra(λ)‖−1. Por la Eq. (6.13)y la continuidad de ϕ (que le permite “entrar” en la serie), vemos que

f(λ− z) = ϕ(Ra(λ− z) ) =∞∑n=0

ϕ(Ra(λ)n+1) zn para todo z ∈ Uλ .

272

Page 274: Un Curso de An alisis Funcional

Eso nos dice que f es holomorfa en todo Res(a). Por otro lado, recordemos de la Eq. (6.10)que, para los λ ∈ C tales que |λ| > ‖a‖ se tiene que

f(λ) = ϕ(Ra(λ) ) =∞∑n=0

λ−n−1 ϕ(an) =⇒ |f(λ)| ≤∞∑n=0

|λ|−n−1 ‖a‖n‖ϕ‖ . (9.12)

Pero esta serie (de numeros) se puede calcular:

|f(λ)| ≤ ‖ϕ‖∞∑n=0

|λ|−n−1 ‖a‖n = ‖ϕ‖ |λ|−1∞∑n=0

( ‖a‖|λ|

)n= ‖ϕ‖

(|λ| − ‖a‖

)−1.

Deducimos que |f(λ)| −−−−→|λ|→∞

0. Si ahora supusieramos que σ(a) = ∅, entonces f serıa entera

y nula en el infinito. Por el Teorema de Liouville, f deberıa ser toda ella nula.

Llegarıamos a que, para algun λ ∈ Res(a) fijo, deberıa valer que ϕ( (λ − a)−1) = 0 paratoda funcional ϕ ∈ A∗. Pero eso dirıa (por H-B) que (λ− a)−1 = 0 ademas de ser inversible.Difıcil encontrar algo mas absurdo. Luego σ(a) 6= ∅.

Con respecto a la formula del radio espectral, volvamos a fijar la ϕ ∈ A∗. Consideremos lavariable z = λ−1 y la funcion g(z) = f(z−1) = f(λ) para los z 6= 0. Por (6.14) vemos que

g(z) =∞∑n=0

ϕ(an) zn+1 para todo z ∈ C tal que 0 < |z| = |λ|−1 < ‖a‖−1 .

El caso z = 0 es nuevo, pero podemos poner g(z) = 0 y g queda continua en z = 0 porque yasabemos que |f(λ)| −−−−→

|λ|→∞0 =⇒ |g(z)| −−−→

|z|→00. En resumen, tenemos que g(z) es analıtica

(con serie conocida) en la bola z ∈ C : |z| < ‖a‖−1. Pero sigue siendo analıtica hasta quez−1 = λ no entre en el σ(a), o sea en la bola mayor z ∈ C : |z| < ρ(a)−1. Luego

g(z) =∞∑n=0

ϕ(an) zn+1 si |z| < ρ(a)−1 =⇒ f(λ) =∞∑n=0

ϕ(an)λ−n−1 si |λ| > ρ(a) .

Fijemos ahora un r > ρ(a) y tomemos los λ = r ei θ. Integrando la serie de λn+1 f(λ) queda∫ 2π

0

rn+1 ei(n+1) θ f(r ei θ) dθ =∞∑m=0

∫ 2π

0

rn−m ei(n−m) θ ϕ(am) dθ = 2π ϕ(an) ,

porque, como las primitivas de las ei(n−m) θ valen lo mismo en 0 que en 2π si n 6= m, la unicaintegral que no se anula es la de m = n. Tomemos M(r) = sup

0≤θ≤2π‖Ra(r e

i θ)‖, que es finito

porque se lo toma en un compacto. Luego |f(r ei θ)| ≤ ‖ϕ‖ ‖Ra(r ei θ)‖ ≤ ‖ϕ‖M(r) para

todo θ ∈ [0 , 2π]. Estimando lo de arriba nos queda que

|ϕ(an)| ≤ ‖ϕ‖ rn+1M(r) para toda ϕ ∈ A∗ =⇒ ‖an‖ ≤ rn+1 M(r) ,

273

Page 275: Un Curso de An alisis Funcional

para cualquier r > ρ(a). Tomando raıces enesimas y lımites superiores sale que

lim supn→∞

‖an‖1/n ≤ infρ(a)<r

r = ρ(a)6.1.9

≤ infn→∞

‖an‖1/n ≤ lim infn→∞

‖an‖1/n ,

porque rn+1n M(r)

1n −−−→

n→∞r. Con eso terminamos la prueba.

Corolario 9.2.9. Sea A un AB que es un anillo de division (o sea que todo elemento nonulo es inversible: GA = A \ 0). Estonces A = C · 1A ∼= C .

Demostracion. Veamos que la flecha C 3 λ 7→ λ 1A es suryectiva. En efecto, todo a ∈ Acumple que σ(a) 6= ∅. Luego existe algun λ ∈ σ(a). Pero entonces tenemos que

λ 1A − a /∈ GA =⇒ λ 1A − a = 0 =⇒ λ 1A = a .

9.2.2 Ejemplos

Ahora que sabemos que el espectro es tan bueno, enumeraremos una serie de propiedeadesfacilongas para acostumbrernos a laburar con el. Recomendamos leerlas cuidadosamente,porque las usaremos seguido, y citaremos poco.

9.2.10. Sea A un AB. Se tienen las siguientes propiedades: Sean a ∈ A y µ ∈ C.

1. σ(0A) = 0 y σ(1A) = 1.

2. σ(µ a) = µσ(a)def= µλ : λ ∈ σ(a). En particular σ(−a) = −σ(a).

3. σ(a+ µ 1A) = µ+ σ(a)def= µ+ λ : λ ∈ σ(a).

4. a ∈ GA ⇐⇒ 0 /∈ σ(a). En tal caso σ(a−1) = σ(a)−1 def= λ−1 : λ ∈ σ(a).

5. Sea B otra AB y Γ : A → B un isomorfismo (unital) de anillos que es a la vez unisomorfismo (acotado y sobre) de EB’s. Entonces σB

(Γ(a)

)= σ(a).

6. Un caso particular: Si g ∈ GA , entonces σ(g a g−1) = σ(a).

7. Sea P ∈ C[X] y supongamos que P (a) = 0. Entonces σ(a) ⊆ raıces de P. Enparticular, en ese caso (bastante poco comun) vale que σ(a) es finito.

8. En particular, a2 = a =⇒ σ(a) ⊆ 0, 1 y a2 = 1 =⇒ σ(a) ⊆ −1, 1.

Las pruebas son todas faciles y van como ejercicio. Pero daremos un par. Si a ∈ GA , esclaro que 0 /∈ σ(a). Ademas, tenemos las siguientes equivalencia: Dado λ ∈ C \ 0,

λ−1 − a−1 = λ−1 (a− λ) a−1 ∈ GA ⇐⇒ (a− λ) ∈ GA .

Eso muestra que σ(a−1) = σ(a)−1. Si vamos al iso Γ : A → B, es facil ver que

a ∈ GA =⇒ a−1 a = a a−1 = 1A =⇒ Γ(a−1) Γ(a) = Γ(a) Γ(a−1) = Γ(1A) = 1B ,

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Page 276: Un Curso de An alisis Funcional

por lo que Γ(GA) ⊆ GB , con Γ(a)−1 = Γ(a−1). Usando el iso Γ−1 : B → A que es tanbueno como Γ, sale la otra inclusion. En resumen, Γ(GA) = GB . Con esto la igualdad de losespectros se demustra sin dificultades. La de los polinomios sale por la Prop. 6.1.9. 4

Ejercicio 9.2.11. Sea A un AB. Ahora va otra porpiedad que es mucho menos facilonga:

Dados a , b ∈ A , probar que σ(a b) ∪ 0 = σ(b a) ∪ 0 . (9.13)

Deducir que ρ(ab) = ρ(ba). Se recomienda mostrar que si λ− ab ∈ GA con λ 6= 0, entonces

el elemento λ−1(

1 + b (λ− ab)−1 a)∈ A es util .

Otra opcioon es repasar la Prop. 6.1.8. 4

Veamos los espectros de elementos de las AB’s conocidas. En la mayorıa de los casos alcanzacaracterizar el grupo GA de un algebra A para poder calcular el espectro de sus elememtos.

9.2.12. Sea K un compacto-H y A = C(K) = f : K → C : f es continua . Entonces

GC(K) = g ∈ C(K) : 0 /∈ g(K) y σ(f) = f(K) = f(x) : x ∈ K

para toda f ∈ C(K). En efecto, como el producto en C(K) es punto a punto (y por elloconmutativo), podemos caracterizar a los elementos de GC(K) de la siguiente forma:

g ∈ GC(K) ⇐⇒ existe h ∈ C(K) tal que g(x)h(x) = 1(x) = 1 para todo x ∈ K .

O sea que h(x) = 1g(x)

para todo x ∈ K. Pero tal funcion existe (y en tal caso es continua)

⇐⇒ g(x) 6= 0 para todo x ∈ K. Ahora la caracterizacion σ(f) = f(K) sale con fritas.

En el caso de que K sea Hausdorff pero no compacto, se puede considerar el espacio defunciones complejas continuas y acotadas Cb(K), que es otra AB con la ‖ · ‖∞ . En tal casolo arriba expuesto sigue valiendo siempre que uno reemplace f(K) por f(K) en todas susapariciones. La falta de compacidad deja de garantizar que son la misma cosa. 4

9.2.13. Sea ahora A = L∞ = L∞(X , Σ , µ). Dada f ∈ L∞ definamos su rango esencial

Rese(f) =λ ∈ C : µ

( y ∈ X : |f(y)− λ| < ε

)6= 0 para todo ε > 0

=λ ∈ C : µ

[f−1(Ba

C(λ , ε)

) ]6= 0 para todo ε > 0

.

(9.14)

Traduciendo, λ ∈ Rese(f) si la f “ronda” cerca de λ con medida positiva para toda cercanıaprefijada. Esta nocion sirve como el rango comun (o su clausura) en el ejemplo anterior:

GL∞ = g ∈ L∞ : 0 /∈ Rese(g) y σ(f) = Rese(f) para toda f ∈ L∞ .

La prueba es similar al caso continuo: Como el producto es punto a punto, tenemos que

g ∈ GL∞ ⇐⇒ existe g−1 ctp=

1

g∈ L∞ ⇐⇒ 0 /∈ Rese(g) ,

275

Page 277: Un Curso de An alisis Funcional

donde el ⇐⇒ de la derecha sale porque tenemos la siguiente igualdad

µ(

y ∈ X : | g(y) | < ε)

= µ(

y ∈ X :1

|g(y)|> M =

1

ε

).

Que el de la derecha se anule para algun M grande (eso es que 1/g ∈ L∞) equivale a que elde la izquierada se anule para un ε chico (eso es que 0 /∈ Rese(g) ).

Observar que si X tiene una topologıa Hausdorff tal que la medida de los abiertos (no vacıos)nunca es nula, entonces podemos considerar la subalgebra de Banach Cb(X) ⊆ L∞(X). Unbuen ejercicio para entender que es el Rese es mostrar que si h ∈ Cb(X), entonces se cumpleque Rese(h) = h(X). Eso dice que el espectro de h en las dos algebras en las que vive es elmismo. De hecho, es casi lo mismo que probar que las dos ‖ · ‖∞ coinciden en Cb(X).

El caso paradigmatico es cuando X es un compacto dentro de Rn y la medida es la deLebesgue. En tal caso C(X) ⊆ L∞(X), las normas coinciden y los espectros tambien. 4

Ejercicio 9.2.14. En el caso discreto de `∞(I), donde tambien multiplicamos “ i a i ” yqueda un AB con su ‖ · ‖∞ , probar que

σ(a) = Rese(a) =ai : i ∈ I

para todo a = (ai)i∈ I ∈ `∞(I) .

No vale avivarse de que a : I→ C es continua. 4

9.2.3 El espectro depende del algebra

Ejemplo 9.2.15. Sea B = D ⊆ C. Como en el Ejem. 3.6.5, consideremos la subalgebraA(D) ⊆ C(B) de de las f ∈ C(B) que son holomorfas en D, con la norma supremo sobrela bola B. Es un AB, y se la llama “el algebra del disco”. Es un hecho conocido que sif ∈ A(D), entonces ‖f‖∞ = sup‖z‖=1 |f(z)| . Por lo tanto, podemos pensar en realidad que

A(D) ⊆ C(T) , pasando de una f ∈ A(D) a f∣∣T ∈ C(T) ,

total las normas supremo coinciden. Tomemos el elemnto e1 ∈ A(D) dado por e1(z) = zpara z ∈ B. Mas vale que es holomorfa en D. Pero si calculamos su espctro queda que

σA(D)(e1) = B mientras que σC(T)(e1) = T .

En efecto, lo de la derecha ya lo vimos antes. Pero si λ ∈ D, entonces tendrıamos que lafuncion (λ−e1)(z) = λ−z, por lo que su inversa, de existir, tendrıa que ser g(z) = (λ−z)−1

al menos en todos los z ∈ B tales z 6= λ . Esto camina en T, por lo que (λ − e1) ∈ GlC(T) ,pero es claramente imposible en D, y menos aun que g sea holomorfa allı. En el ejercicioque viene daremos mas detalles sobre este extrano fenomeno. 4

Ejercicio 9.2.16. Sea A un AB y sea B ⊆ A una subalgebra que tambien es de Banach(mismo uno y misma norma). Probar lo que sigue:

1. GB ⊆ GA∩ B, pero la inclusion puede ser estricta (mirar la funcion e1 del Ejem. 9.2.15).

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Page 278: Un Curso de An alisis Funcional

2. Dado a ∈ B, ahora tenemos dos espectros para el:

σB(a) = λ ∈ C : λ− a /∈ GB y σA(a) = σ(a) = λ ∈ C : λ− a /∈ GA .

Se tiene que σA(a) ⊆ σB(a), pero que la inclusion puede ser estricta. 4

En sintonıa con lo anterior, llamaremos ρA(a) el radio espectral de un a ∈ A relativo a σA(a).

Proposicion 9.2.17. Sea A un AB. Se tiene que

1. Si una sucesion (an)n∈N en GA converge a un a ∈ A, entonces

a ∈ ∂ GAdef= GA ∩ A \ GA ⇐⇒ a /∈ GA ⇐⇒ ‖a−1

n ‖ −−−→n→∞

∞ . (9.15)

2. Sea B ⊆ A una subAB (mismo uno y misma norma). Dado a ∈ B, vale que

∂ GB ⊆ ∂ GA =⇒ ∂ σB(a) ⊆ ∂ σA(a) y ρA(a) = ρB(a) . (9.16)

Demostracion. Vimos que invertir era continua en GA y que GA es abierto. Eso muestra elprimer ⇐⇒ y el segundo ⇐= de (9.15). Si no vale que ‖a−1

n ‖ −−−→n→∞

∞, podemos suponer

(pasado a subsucesiones) que existe un M > 0 tal que ‖a−1n ‖ ≤ M para todo n ∈ N. Pero

entonces basta encontrar un m ∈ N tal que ‖a − am‖ < M−1 ≤ ‖a−1m ‖−1 porque, vıa el

Teo. 9.2.3, eso dirıa que a ∈ GA .

Con la Ec. (9.15) adentro, podemos remarcar que ella tambien vale para sucesiones en GB ,porque B es otra AB (y la norma es la misma). Luego el hecho de que GB ⊆ GA ∩ B (vistoen el Ejer. 9.2.16) claramente implica que ∂ GB ⊆ ∂ GA .

Para probar la inclusion de los bordes de los espectros observar que

µ ∈ ∂ σB(a) =⇒ a− µ ∈ ∂ GB ⊆ ∂ GA ⊆ A \ GA =⇒ µ ∈ σA(a) .

Llegamos a que ∂ σB(a) ⊆ σA(a)9.2.16

⊆ σB(a). Luego podemos hacer lo siguiente:

∂ σB(a) = σA(a) ∩[σB(a) ∩ C \ σB(a)

]⊆ σA(a) ∩ C \ σA(a) = ∂ σA(a) .

Finalmente, mirando fijo por un rato las inclusiones σA(a) ⊆ σB(a) y ∂ σB(a) ⊆ ∂ σA(a)deducimos sin mucha dificultad que ρA(a) = ρB(a).

Observacion 9.2.18. Sea A un AB y sea B ⊆ A una subAB. Dado a ∈ B,

1. El espectro σB(a) consiste de tomar el conjunto σA(a) y “llenar” algunos de sus “agu-jeros”. Estos se pueden ver como las componentes conexas y acotadas del abiertoC \ σA(a) . Cotejar esto con el Ejem. 9.2.15.

2. Otra consecuencia de (9.16) es que los elementos a ∈ B que tienen su espectro σB(a)“chatito” (i.e., sin interior y por ello “puro borde”) cumplen que σB(a) = σA(a).

3. Todo lo anterior sigue valiendo en el caso en que B 6⊆ A, pero existe un morfismo unitalde anillos Γ : B → A que es isometrico (aunque no sobre). 4

277

Page 279: Un Curso de An alisis Funcional

9.2.4 Transformada de Gelfand

Enumeraremos las propiedades mas basicas de los ideales de un AB conmutativa, y luegointroduciremos la famosısima tranformada que da nombre a la seccion.

9.2.19. Sea A un AB y sea I ⊆ A un ideal (si no se aclara es bilatero) cerrado. Luego

1. El cociente A/I con la norma cociente vista en la Prop. 1.7.1 es un AB. En efecto,C-algebra sigue siendo (porque I era bilatero) y Banach tambien por la Prop. 1.7.1.Finalmente, la desigualdad (9.1) para la norma cociente se verifica al toque. Si no lessale repasen la Ec. (7.7).

2. Como GA es abierto, si J ⊆ A es un ideal propio (por lo que J ∩ GA = ∅) entoncessu clausura J sigue siendo un ideal y sigue siendo propio.

A partir de ahora asumamos que el algebra A es conmutativa.

3. Si M⊆ A es un ideal maximal, entonces es cerrado. Encima

A/M es un AB conmutativa y de division9.2.9=⇒ A/M = C · 1A/M ∼= C .

4. Podemos deducir que el espacio de caracteres (tambien llamado espectro de A)

XA = ϕ ∈ A∗ : ϕ es multiplicativa y unital

se biyecta con el espacio MA de ideales maximales de A. Las flechas son tomar nucleo(de los caracteres) y fiajdo un maximal M, poner ϕM = ΠM : A → A/M∼= C.

De hecho no hacıa falta pedirles a las ϕ ∈ XA que vivan en A∗, porque su nucleo esun ideal maximal y por ello es cerrado (remember Prop. 1.7.6).

Insistimos, lo anterior y lo que sigue solo sirve para el caso conmutativo. Por ejemplolas matrices no tienen ningun caracter. Y para ellas 0 es ideal (bilatero) maximal.

5. Si a ∈ A, entonces podemos caracterizar a su espectro por

σ(a) = ϕ(a) : ϕ ∈ XA . (9.17)

En efecto, la idea es que ϕ(a− λ 1A) = ϕ(a)− λ, porque las ϕ ∈ XA son unitales.

i) Si λ ∈ σ(a), tenemos que a − λ 1A /∈ GA por lo que debe estar dentro de algunmaximal M, y por ello en el nucleo su ϕM ∈ XA . Eso da que λ = ϕM(a).

ii) Dada una ϕ ∈ XA , vemos que a− ϕ(a) 1A ∈ kerϕ ⊆ A \ GA =⇒ ϕ(a) ∈ σ(a).

6. Todo caracter ϕ ∈ XA tiene ‖ϕ‖ = 1, porque |ϕ(a)| ≤ ρ(a) ≤ ‖a‖ para todo a ∈ A.

7. Por Alaoglu 5.6.1 el espectro XA munido con la topologıa w∗ de A∗ es compacto yHausdorff. Observar que la convergencia w∗ (i.e. puntual) preserva multiplicatividady unitalidad, por lo que XA es w∗-cerrado en la bola BA∗ .

278

Page 280: Un Curso de An alisis Funcional

8. Consideremos la flecha Γ : A → C(XA) dada por Γa = JA a = a, es decir que

Γa ϕ = ϕ(a) para ϕ ∈ XA y a ∈ A .

Varias cuentas faciles muestran que Γ es un morfismo de algebras de Banach biendefinido (i.e., a es continua sobre XA). Se la llama la transformada de Gelfand.Observar que Γ es multiplicativa por el hecho de que restrigimos cada a a los caracteres.

9. Para probar la continuidad de Γ tenemos algo mejor: Para cada a ∈ A se tiene que

‖Γa‖∞ = ‖a‖∞ = supϕ∈XA

|ϕ(a)| (9.17)= ρ(a) (el radio espectral) . (9.18)

10. Por otra parte el ker Γ = Rad(A) es el radical de Jacobson de A, definido como lainterseccion de los ideales maximales de A. Luego Rad(A) = a ∈ A : σ(a) = 0 ,los elementos denominados cuasi-nilpotentes de A. 4

Ejercicio 9.2.20. Sea K un compacto Hausdorff.

1. Probar que si I ⊆ C(K) es un ideal cerrado, entonces el conjunto cerrado

FI =x ∈ K : f(x) = 0 para toda f ∈ I

⊆ K

alcanza para recuperar el ideal del principio, haciendo

I =g ∈ C(K) : g(x) = 0 para todo x ∈ FI

.

2. Deducir que MC(K) ∼ XC(K)∼= K, con la top w∗ de C(K)∗ en XC(K). La flecha es

K 3 x 7→ Fx = x ∼ Mx = f ∈ C(K) : f(x) = 0 ∼ ϕx ∈ XC(K) ,

donde ϕx(f) = f(x) para f ∈ C(K) es el caracter de “evaluar en x”. No deje de verel hecho de que para que un I sea maximal, su FI debe ser minimal, o sea un punto.

3. Eso da una prueba por el camino mas largo de que

σ(f) = f(K) = f(x) : x ∈ K para toda f ∈ C(K) ,

cosa que ya habıamos visto en el Ejem. 6.2.1.

4. Deducir que, identificando K con XC(K) como se hizo arriba, la transformada de

Gelfand de C(K) es la identidad: f(ϕx) = ϕx(f) = f(x) .

5. Esto significa que toda AB conmutativa A se “representa” vıa Gelfand en un C(K)(ambas con el mismo espectro K), y que esa representacion es la natural si A ya eraun C(K). 4

279

Page 281: Un Curso de An alisis Funcional

Ejercicio 9.2.21. Sea ahora Y un ET que es de Tychonoff. El AB conmutativa que nosinteresa es A = Cb(Y ), o sea las funciones complejas actadas y continuas en Y . Llamemosβ(Y ) al espacio compacto de caracteres XCb(Y ) . Probar que

1. Se puede “incrustar” Y → β(Y ) (un embbeding, o sea que es un homeo de Y con suimagen) con la flecha Y 3 y 7−→ ϕy , donde ϕy es el caracter dado por la “evaluacion”de las f ∈ Cb(Y ) en el punto y.

2. Al hacer la transformada Γ : Cb(Y )→ C(β(Y ) ) se tiene que

Γf (ϕy) = f(ϕy) = f(y) para toda f ∈ Cb(Y ) y todo y ∈ Y .

Interpretar esto como que la funcion f “extiende” la continua y acotada f a unacontinua en el compacto β(Y ) que “contiene” a Y .

3. Antes de seguir, mostrar que en este caso Γ es un morfismo isometrico sobre. Para ellocomparar norma con radio espectral en Cb(Y ), y usar S-W 3.6.3.

4. Deducir que la imagen de Y por el embbeding de 1 es densa en β(Y ).

5. Como lo sugerıa la notacion, β(Y ) = XCb(Y ) no es otra cosa que la compactificacionde Stone Cech de Y definida en la seccion A.17, mientras que la trnasformada Γ es laextension de su propiedad universal.

Ejemplo 9.2.22. Este va a tıtulo de divulgacion y propaganda, pero sigue siendo ejerciciopara lectores con muchos anos de analisis. Consideremos el espacio L1(R) con la Lebesgue.Es un AB sin uno, cuando uno le pone el producto de convolucion

f ∗ g (t) =

∫Rf(t− s) g(s) ds para f , g ∈ L1(R) y t ∈ R .

Sea A = C1 + L1(R), como en el Ejer. 6.1.3. Nos queda un AB conmutativa con uno.Se puede ver que XA es la compactacion de Alexandrov (un punto) de R, donde el ∞ es elcaracter que tiene nucleo L1(R) y los demas se veran en la siguiente formula. El hecho notablees que con estas identificaciones, la restriccion de la transformada de Gelfand Γ : A → C(XA)al ideal L1(R) toma valores en el algebra C0(R) y miren quien es:

Γ : L1(R)→ C0(R) esta dada por Γf (s) = f(s) =

∫Rf(t) e−i s t ds ,

para cada f ∈ L1(R) y s ∈ R. O sea que en este inocente ejemplito la transformada deGelfand es la de Fourier! Observar que, como nos guardamos de decir antes para mantenerel suspenso, identificamos los s ∈ R con los caracteres ϕs ∈ XA que no se anulan en L1(R),

dados por son ϕs(f) = f(s) para cada f ∈ L1(R).

Algo parecido pasa si ahora tomamos `1(Z), que ahora es un AB con uno, con su convolucion

a ∗ b(n) =∑m∈Z

an−m bm para a = (an)n∈N y b = (bn)n∈N ∈ `1(Z) .

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Page 282: Un Curso de An alisis Funcional

En este caso X`1(Z)∼= T = z ∈ C : |z| = 1 y Γ : `1(Z)→ C(T) esta dada por

Γa(ω) = fa(ω)def=∑n∈Z

an ωn para a = (an)n∈N ∈ `1(Z) y ω ∈ T .

Observar que la serie que define a cada fa(ω) converge absolutamente porque a ∈ `1(Z). Laimagen Γ(`1(Z) ) se llama el algebra de Wiener (continuas en T con coeficientes de Fouriersumables), y tiene apariciones fulgurantes en analisis armonico. Hay una gran cantidadde detalles que no justificamos, pero vale la pena chamuyar sobre que dan las cosas, paraenterarse de que la de Gelfand es una transformada pulenta. En este contexto A = `1(Z)Gelfand mismo dio una prueba trivial del famoso (y hasta entonces dificil) teorema de Wiener.Esa aplicacion esta descrita en el Ejer. 6.8.24. 4

9.3 C∗-algebras, propiedades basicas

Definicion 9.3.1. Sea A un AB.

1. Una involucion en A es una aplicacion antilineal ∗ : A → A tal que

(ab)∗ = b∗a∗ y a∗∗ = a para todo par a, b ∈ A . (9.19)

El par (A, ∗) se denomina algebra de Banach involutiva (ABI).

2. Nuestra A es una C∗-algebra (C∗-A) si es un ABI que ademas verifica esto:

‖a‖ = ‖a∗‖ = ‖a∗a‖1/2 para todo a ∈ A . 4

Ejemplo 9.3.2. Existen numerosos ejemplos de algebras de Banach involutivas que verifican‖a∗‖ = ‖a‖ pero no son C∗-A’s. El mas usual es el algebra L1(G) para G un grupo localmentecompacto (el producto es el de convolucion y la medida la de Haar a izquierda) con lainvolucion dada por f ∗(g) = f(g−1), para f ∈ L1(G) y g ∈ G.

Es facil verificar que no es C∗ en el caso de G = Z tomando la funcion c = 1−1 , 0 , 1 . Esinmediato que que ‖c‖1 = 3 pero tamben sale que si a = c∗c = c2, entonces

a−1 = 2 , a0 = 3 , a1 = 2

y an = 0 para los demas. Ası que nos queda ‖c∗c‖1 = ‖a‖1 = 7 6= 9 = ‖c‖21. ESTA MAL

Observacion 9.3.3. Toda C∗-algebra de operadores es una C∗-A, con lo que tenemos nu-merosos ejemplos ya a disposicion y la teorıa que viene se aplica tambien a ellos. El teoremaGNS de mas adelante prueba que toda C∗-A es isomorfa a una de operadores, aunque elespacio H de esa teorıa suele ser altamente no separable.

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Page 283: Un Curso de An alisis Funcional

Ejemplo 9.3.4. La C∗-A mas elemental que no es de operadores es C(X) para un compactoHausdorff X, donde la involucion dada por la conjugacion. Es facil ver que C(X) resulta unaC∗-A porque dada cualquier f ∈ C(X) se tiene que ‖f ∗f‖ = ‖f f‖∞ = ‖f‖2

∞ . En seguidaveremos que toda C∗-A abeliana es ?-isometricamente isomorfa a una de estas algebras.

Si bien C(X) no viene representada, no hace falta mucho GNS para hacerlo. Basta encon-trarse una medida Boreliana µ en X que sea finita, positiva y que no se anule en ningunabierto. Con ella hacemos el Hilbert H = L2(X , µ) y representamos a cada f ∈ C(X)como el operador Mf ∈ L(H). Como las f son continuas esto queda isometrico, y en variosejemplos diseminados en el texto fuimos viendo que es una ?-representacion de C(X). 4

Ejemplo 9.3.5. Otro ejemplo importante de C∗-A que no es de operadores es el algebra deCalkin Cal (H) = L(H)/K(H) que definimos en 7.2.2. Llegamos a que era una buena AB.

Considerando la involucion (a + K(H) )∗def= a∗ + K(H), que esta bien definida porque

K(H)∗ = K(H), vemos que Cal (H) es una C∗-algebra. Algunas de sus particularidades son

1. Es una C∗-algebra simple, es decir que no tiene ideales bilateros cerrados, pues el unicode L(H) es K(H) (ojo que la prueba de esto requiere del teorema espectral).

2. Su grupo de unitarios no es conexo (se deduce del ındice de Fredholm en L(H) ).

3. Aunque H sea separable, solo se puede representar a Cal (H) en espacios de Hilbertno separables. Si creemos en 1 esto se puede probar:

Al ser Cal (H) simple, toda representacion debe ser fiel, es decir inyectiva. Pero usandoel ejercicio de cardinales que aparecıa en el Ejem. 2.7.8, se puede producir (a partir deuna BON de H) una familia no numerable de proyectores no nulos en Cal (H) que sean“ortogonales” entre sı. Luego todo Hilbert donde uno ubique a Cal (H) debe tenermucho “lugar” disponible. 4

Definicion 9.3.6. Definimos a continuacion una serie de conceptos elementales asociados alas C∗-A’s. Fijemos A,B dos C∗-A’s. Luego

1. Una subalgebra C ⊆ A es C∗-subalgebra (o sub-C∗-A) si es cerrada por la involuciony en la norma. Asumimos que 1A ∈ C. Sino diremos que C es sub-C∗-A sin uno.

2. Un ? -morfismo Ψ : A → B es una aplicacion aditiva, multiplicativa y tal que paracada a ∈ A se tiene Ψ(a∗) = Ψ(a)∗ (por eso ? -morfismo). Veremos mas adelante queello implica que ‖Ψ‖ ≤ 1 y que si Ψ es inyectivo, resulta automaticamente isometrico(es decir ‖Ψ(a)‖ = ‖a‖ para todo a ∈ A).

3. Una ?-representacion de A en un espacio de HilbertH es un ?-morfismo π : A → L(H).Se suele notar a la representacion como el par (π,H).

4. Una representacion (π,H) de A se denomina fiel si es inyectiva. En cambio se lallama irreducible si los unicos subespacios cerrados de H invariantes por todos losoperadores de π(A) = π(a) : a ∈ A son el 0 y H. Como π(A) es cerrado por

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Page 284: Un Curso de An alisis Funcional

adjuncion dentro de L(H), la Prop. 4.6.3 da una condicion suficiente: Que el conmu-tante π(A)′ ⊆ L(H) se reduzca a C · I. En realidad esta condicion es equivalente a lairreducibilidad de π, pero la prueba aun no podemos hacerla.

5. Se definen para elementos a de A las nociones de autoadjunto, normal, unitario,proyeccion e isometria (si a∗a = 1) en forma analoga a las mismas nociones paraoperadores en un espacio de Hilbert.

6. Diremos que un a ∈ A es positivo (y escribiremos a ≥ 0) si a = a∗ y σ(a) ⊆ R+.

7. Nombres: Llamaremos As = a ∈ A : a = a∗ (s de “simetricos”, la A esta ocupada),

A+ = a ∈ A : a ≥ 0 y U(A) = u ∈ GA : u∗ = u−1 . (9.20)

8. Si A no tiene uno, existe un proceso standard para adjuntarle un uno y que la nuevaalgebra siga siendo C∗. Sin embargo las teorıas de C∗-A’s con uno y sin uno son muydiferentes y en ciertos casos se le “saca” a A el uno tensoreando por los operadorescompactos, ejemplo tıpico de C∗-A sin uno.

Proposicion 9.3.7. Las siguientes propiedades de operadores de L(H) siguen valiendo entoda C∗-algebra A : Dado a ∈ A se cumple que

1. El espectro σ(a∗) = σ(a).

2. Si a es unitario, entonces σ(a) ⊆ T.

3. Si a es normal, entonces ρ(a) = ‖a‖.

4. Existen dos elementos b , c ∈ As tales que a = b + ic, y ellos son unicos. En analogıacon L(H), llamaremos b = Re a y c = Im a.

Demostracion. Todas las pruebas salen igual que en L(H) (repasar la seccion 6.3). Lo unicode cuidado es que aca sigue valiendo que ‖a∗a‖ = ‖a‖2, lo que se usa para el item 3.

Observacion 9.3.8. Como las C∗-algebras no estan (todavıa) dentro de un L(H), necesi-tamos un calculo funcional ah hoc para ellas que reemplace el CFC que conocemos.

Para hacerlo nos falta probar algo clave: Si a ∈ As entonces σ(a) ⊆ R. La prueba en L(H)usaba fuertemente los vectores x ∈ H que aca no tenemos. Hay otro camino, para el quenecesitamos aggiornar al nuevo contexto un viejo ejercicio (el Ejer. 6.1.12): 4

Ejercicio 9.3.9. Sea A un AB . Probar las siguientes afirmaciones:

1. Sea f : Ω→ C una funcion holomorfa en el conjunto abierto Ω ⊆ C. Supongamos que

(i) La bola cerrada BM = z ∈ C : |z| ≤M ⊆ Ω.

(ii) f(z) =∞∑n=0

αn zn con convergencia absoluta y uniforme para todo z ∈ BM .

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Luego, para todo a ∈ A con ‖a‖ ≤M , la serie f(a) =∞∑n=0

αn an converge en A.

2. Se tenıa la siguiente inclusion espectral: Si a ∈ A tiene ‖a‖ ≤M , entonces

f(σ(a)

) def= f(λ) : λ ∈ σ(a) ⊆ σ

(f(a)

)para toda f como la del item 1 . (9.21)

En el viejo Ejer. 6.1.12 se daba una sugerencia detallada para lo anterior. Terminadoeste repaso, ahora vienen las novedades:

3. Sea g : Ω→ C otra funcion holomorfa, dada por g(z) =∞∑n=0

βn zn. Probar que

(a) La distancia ‖f(a)− g(a)‖ ≤ supz∈BM |f(z)− g(z)| = ‖f − g‖∞ , BM .

(b) La funcion producto h = f g es tambien holomorfa en Ω y cumple que que

h(a) = f(a) g(a) (el producto de la derecha es el de A) .

(c) Idem para sumas.

Idea: Sean fn(z) =n∑k=0

αk zk y gn(z) =

n∑k=0

βk zk los polinomios truncados. Luego

gn −−−→n→∞

g , fn −−−→n→∞

f y fn gn −−−→n→∞

h uniformemente en BM ,

por lo que de (a) se deduce que fn(a) gn(a) = fn · gn(a) −−−→n→∞

h(a).

4. Deducir que para cualquier a ∈ A se puede definir el elemento

ea =∞∑n=0

an

n!∈ GA y que su inverso es (ea)−1 = e−a .

5. Supongamos ahora que A es una C∗-A. Mirando la serie f(a) =∞∑n=0

αn an vemos que:

(a) Si los αn ∈ R para todo n ∈ N, entonces f(a∗) = f(a)∗.

(b) Por ejemplo, todo a ∈ A cumple que ea∗

= (ea)∗.

(c) Por otro lado, (e i a)∗ = e−i a∗

, porque (i a)∗ = −i a∗.(d) Si ahora suponemos que a ∈ As entonces e i a ∈ U(A). 4

Teorema 9.3.10. Sea A una C∗-A. Si a ∈ As (es decir que a = a∗) entonces

1. Su espectro es real: σ(a) ⊆ R.

2. Se tiene que ‖a‖ o −‖a‖ pertence a σ(a).

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Page 286: Un Curso de An alisis Funcional

Proof. Acabamos de ver (en el Ejer. 9.3.9) que e i a ∈ U(A). Luego tenemos las inclusiones

e i σ(a) def= e i λ : λ ∈ σ(a)

(9.21)

⊆ σ( e i a )9.3.7

⊆ T .

Esto obliga a que σ(a) ⊆ R (porque |ez| = eRe(z) ). Para el item 2 usar que ‖a‖ = ρ(a).

Corolario 9.3.11. Sean A y B dos C∗-A’s con unidad y Φ : A → B un ?-morfismo unital.Luego, para todo a ∈ A se verifica que ‖Φ(a)‖ ≤ ‖a‖.

Demostracion. Como Φ es morfismo, se tiene que Φ(GA) ⊆ GB . De ahı se deduce facil elhecho de que σB(Φ(b) ) ⊆ σA(b) para todo b ∈ A. Llamando b = a∗a tenemos que

‖Φ(a)‖2 = ‖Φ(b)‖ = ρB(Φ(b) ) ≤ ρA(b) = ‖b‖ = ‖a‖2 ,

por ser b y Φ(b) autoadjuntos. Se uso que Φ(a)∗Φ(a) = Φ(b) por ser Φ un ?-morfismo.

Corolario 9.3.12. Sea A una C∗-A, y sea B ⊆ A una sub-C∗-A. Luego

1. Si b ∈ B es inversible en A entonces tambien lo es en B :

GB = B ∩ GA .

2. Entre C∗-A’s no hace falta aclarar en que algebra se toma el espectro:

σB(b) = σA(b) para todo b ∈ B . (9.22)

Proof. La inclusion GB ⊆ B ∩ GA es obvia (el inverso en B tambien lo es en A). Por otrolado, en el Ejer. 9.2.16 y en la Ec. (9.16) de la Prop. 9.2.17 se mostraba que

σA(a) ⊆ σB(a) pero ∂ σB(a) ⊆ ∂ σA(a) ⊆ σA(a)

para todo a ∈ B. Fijemos un a ∈ Bs (es decir que a∗ = a). Por el Teo. 9.3.10 (aplicado a Bque tambien es una C∗-A) ahora sabemos que σB(a) ⊆ R =⇒ σB(a) = ∂ σB(a). Con todoesto hemos probado que la Ec. (9.22) es cierta para los a ∈ Bs . En particular, si a ∈ Bs∩ GA ,entonces podemos asegurar que 0 /∈ σA(a) = σB(a), por lo que a ∈ GB .

Tomemos finalmente un b ∈ B ∩ GA cualquiera. Entonces tambien a = b∗b ∈ B ∩ GA peroahora es autoadjunto. Por lo anterior tenemos que a ∈ GB . Luego (a−1 b∗) b = 1 por lo que bes inversible a izquierda en B. Podemos hacer lo mismo con b b∗ ∈ Bs∩ GA . De ahı sacamosque b tambien es inversible a derecha en B. Como pasa en cualquier anillo, la inversibilidadde ambos lados implica que b ∈ GB . Ya probamos que GB = B ∩ GA .

Con esa iguadad adentro, la Ec. (9.22) se deduce sin mayores problemas.

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9.4 Calculo funcional continuo en una C∗-A

Repasemos y actualicemos la transformada de Gelfand en las C∗-algebras conmutativas.

9.4.1. Sea A una C∗-algebra conmutativa con 1.

1. Una funcional ϕ ∈ A∗ es un caracter de A si ademas de lineal es multiplicativa yunital (verifica que ϕ(1A) = 1).

2. Se llamaba XA al espacio de los caracteres de A, que es biyectable al conjuntoMA deideales maximales de A.

3. Vimos que σ(a) = ϕ(a) : ϕ ∈ XA para todo a ∈ A

4. Por ello valıa que todo ϕ ∈ XA tiene ‖ϕ‖ = 1.

5. Algunas cosas nuevas: Sean a ∈ A y ϕ ∈ XA .

(a) Si a = a∗ =⇒ σ(a) ⊆ R =⇒ ϕ(a) ∈ R.

(b) Si a es cualquiera, lo que vale es que ϕ(a∗) = ϕ(a). Esto se deduce de lo anteriortomando partes real e imaginaria de a.

(c) Con esto sale que el par (ϕ , C) es una ?-representacion de A.

(d) Las ?-representaciones unidimensionales de A son exactamente sus caracteres.

6. El espacio XA era compacto con la topologıa que hereda de (A∗)1 con la w∗.

7. La transformada de Gelfand de A es el morfismo Γ : A → C(XA) dado por

Γa = JA a = a es decir Γa ϕ = ϕ(a) para ϕ ∈ XA y a ∈ A .

8. Se sabıa que Γ es un morfismo contractivo de AB’s. Pero usando 5 (b) de arriba ahorasabemos que cuando A es una C∗-A abeliana nuestra Γ es un ?-morfismo de C∗-A’s.En sımbolos queda que Γa∗ ϕ = ϕ(a∗) = ϕ(a) = Γa ϕ. Pero vale mas: 4

Teorema 9.4.2. Sea A una C∗-algebra conmutativa. Entonces su trasformada de GelfandΓ : A → C(XA) es un ?-isomorfismo isometrico de C∗-A’s. Luego A ∼= C(XA).

Demostracion. Al ser A abeliana, todo elemento de A es normal. Por lo tanto si a ∈ A, setiene que ‖a‖ = ρ(a) = sup|λ| : λ ∈ σ(a). Por otra parte, por 9.4.1, tenemos que

‖Γa‖∞ = sup|ϕ(a)| : ϕ ∈ XA = ρ(a) = ‖a‖

con lo que la transformada de Gelfand es isometrica. Hace mucho que sabemos que Γ es unmorfismo de AB’s. Pero en 8 de 9.4.1 vimos que es ?-morfismo (ahora isometrico).

Falta la suryectividad. Esto se deduce facilmente del teorema de Stone-Weierstrass 3.6.3,ya que Γ(A) ⊆ C(XA) separa puntos, tiene a las constantes (suponemos que 1 ∈ A) y escerrada por conjugacion, al ser un ?-morfismo.

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Ejercicio 9.4.3. Sea A una C∗-A sin uno. Sea XA su espacio de caracteres (ahora no se lespide ser unitales, pero sı ser no nulos). Probar que

1. Este XA con la w∗ de A∗ es localmente compacto.

2. Su transformada de Gelfand (definida igual que antes) toma valores en C0(XA).

3. Sigue siendo un ?-isomorfismo isometrico de C∗-A’s. Luego A ∼= C0(XA).

Sug: Ponerle el uno a A y ver que se agrega el caracter ∞ que es el nulo en A. 4

Proposicion 9.4.4. SeaA una C∗-A. Fijemos a ∈ A un normal y llamemos B = C∗(a) ⊆ Aa la C∗-A con uno generada por a, que resulta abeliana. Entonces la aplicacion

XB 3 ϕ 7−→ ϕ(a) ∈ σ(a)

es un homeomorfismo. Observar que no aclaramos adonde se toma el σ(a), total da lo mismo.Luego el espectro XC∗(a) de C∗(a) se identifica naturalmente con σ(a) (con topo incluida).

Demostracion. Notar que la aplicacion mencionada no es otra cosa que Γa ∈ C(XB). Por elloes continua y suryectiva (3 de 9.4.1). Si fuera inyectiva serıa homeo por ser ambos espacioscompactos. Pero es inyectiva porque si dos caracrteres coinciden en a, lo hacen tambien ena∗ y en todos los polinomios en a y a∗, que son densos en C∗(a).

Observacion 9.4.5. En la situacion de la Prop. 9.4.4 llamemos

Φdef= Γ−1 : C(XB)→ B ⊆ A

a la inversa de la trasformada de Gelfand de B = C∗(a). Ella es un homomorfismo isometricode C∗-algebras entre C(XB) y A, cuya imagen es C∗(a). Pero ahora sabemos que XB ∼= σ(a)en forma natural. Esto permite “pensar” a Φ : C(σ(a) ) → A, y quedarıa un ?-morfismoisometrico que “extiende” el caclulo polinomial en a. Seamos mas precisos: 4

Definicion 9.4.6. Sea A una C∗-A. Fijemos a ∈ A un normal y llamemos B = C∗(a) ⊆ Aa la C∗-A con uno generada por a, que resulta abeliana. Recordemos de la Prop. 9.4.4 queΓa : XB → σ(a) es un homeo. Definamos

1. Ga : C(σ(a) )→ C(XB) al ?-isomorfismo isometrico de C∗-A’s dado por

Ga(f) = f Γa ∈ C(XB) para cada f ∈ C(σ(a) ) . (9.23)

2. El CFC Ψa en el normal a ∈ A como el ?-morfismo isometrico de C∗-A’s

Ψa : C(σ(a) )→ B ⊆ A dado por Ψa = Γ−1 Ga , (9.24)

donde Γ : B → C(XB) es la transformada de Gelfand de B.

3. En adelante escribiremos f(a) en lugar de Ψa(f) para cada f ∈ C(σ(a) ). 4

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Proposicion 9.4.7. SeaA una C∗-A. Fijemos a ∈ A un normal y llamemos B = C∗(a) ⊆ Aa la C∗-A abeliana con uno generada por a. El CFC Ψa : C(σ(a) )→ B ⊆ A cumple que

1. Es un ?-isomorfismo isometrico de C∗-A’s sobre B ⊆ A.

2. En otras palabras suma y multiplicacion da lo mismo hacerlo entre las f ∈ C(σ(a) )que con los operdores f(a) ∈ A. Ademas f(a) = f(a)∗ y ‖f(a)‖ = ‖f‖∞ .

3. Extiende el calculo polinomial en z y z: Esto es que Ψa(P (z , z) ) = P (a , a∗) paratodo polinomio P ∈ C[X , Y ]. En particular (y con eso alcanza) Idσ(a)(a) = a.

4. Es el unico tal morfismo que cumple lo de arriba.

5. Vale la formula de la imagen espectral (FIE): Para toda f ∈ C(σ(a) ) se tiene que

σ(f(a) ) = f(σ(a) ) = f(λ) : λ ∈ σ(a) . (9.25)

6. El elemento f(a) cumple que

f(a) ∈ As ⇐⇒ f es real y f(a) ∈ A+ ⇐⇒ f es positiva . (9.26)

Demostracion. Las propiedades de los items 1 y 2 salen por la construccion previa, como yase decıa en la Def. 9.4.6. La igualdad Idσ(a)(a) = a sale rastrando la definicion: Si abreviamosz = Idσ(a) , vemos que Ψa(z) es el unico elemento de b ∈ B tal que Γb = Ga(z) ∈ C(XB).Pero Ga(z) = z Γa = Γa . Como Γ es mono, queda que Ψa(z) = a.

Usando que Ψa saca escalares y respeta sumas, productos y “estrellas”, a partir de la igualdadΨa(z) = a sale directo el item 3. La unicidad es porque esos polinomios en z y z son densosen C(σ(a) ). Por ultimo, fijada f ∈ C(σ(a) ), sabemos que σC(σ(a) )(f) = f(σ(a) ). Como Ψa

es un super iso de AB’s entre C(σ(a) ) y B, se sabe que preserva el espectro. Luego

σ(f(a) ) = σB(f(a) ) = σB(Ψa(f) ) = σC(σ(a) )(f) = f(σ(a) ) .

Otra manera de verlo es que σ(f(a) ) = ϕ(f(a) ) : ϕ ∈ XB, pero

ϕ(f(a) ) = Γf(a) ϕ(9.24)=(Ga(f)

(9.23)= (f Γa)ϕ = f(ϕ(a) )

para cada ϕ ∈ XB . Como los ϕ(a) cubren el σ(a) queda que σ(f(a) ) = f(σ(a) ).

Si f es real se tiene que f(a) = f(a) = f(a)∗ ∈ As . Si asumimos en cambio que f(a) ∈ As ,sabemos que σ(f(a) ) ⊆ R y f debe ser real por la igualdad (9.25). Con esa equivalenciaprobada, la segunda de (9.26) sale por la definicion de ser positivo.

Corolario 9.4.8. Sean A y B dos C∗-A’s con uno y Ψ : A → B un ?-morfismo unital. Luego

1. La imagen Ψ(A) es C∗-subalgebra (sub-C∗-A) de B, es decir que es cerrada.

2. Si Ψ es mono, entonces es isometrico.

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Demostracion. Veamos primero el item 2. Fijemos un a ∈ As y asumamos solo para calcularnormas que A = C∗(a) y B = Ψ(C∗(a) ), que son algebras C∗-A’s abelianas. Definamos

Ψ′ : XB → XA por Ψ′ρ = ρ Ψ para cada ρ ∈ XB .

Notar que cada Ψ′ρ = ρ Ψ ∈ XA porque Ψ era un morfismo unital acotado (por laProp. 9.3.11). Esta Ψ′ es continua, porque las convergencias en XA y XB son las pun-tuales. Por ello Ψ′(XB) es un compacto en XA. Veamos que Ψ′ es suryectiva. Si no lofuera existirıa (por el lema de Urysohn A.11.1) una f ∈ C(XA) \ 0 que se anula en todoΨ′(XB). Pero f = Γa para cierto a ∈ A. Luego para cualquier ρ ∈ XB valdrıa que

ρ(Ψ(a) ) = Ψ′ρ(a) = f(Ψ′ρ) = 0 =⇒ Ψ(a) = 0 porque la Γ de B es mono .

Pero tambien Ψ era mono (estamos en el item 2). Luego tendrıamos que a = 0 =⇒ f = 0aunque no debıa serlo. Esto muestra que Ψ′ es sobre, y ahora podemos hacer esta cuenta:

‖a‖ = ‖Γa‖∞ = supϕ∈XA

|ϕ(a)| = supρ∈XB

|Ψ′ρ(a)| = supρ∈XB

|ρ(Ψ(a) )| = ‖Ψ(a)‖.

Olvidandonos de las algebras del principio, deducimos que ‖Ψ(a)‖ = ‖a‖ para todo a ∈ As .Esto se generaliza usando que si b ∈ A, entonces ‖b‖2 = ‖b∗b‖. Ası el item 2 queda probado.

Veamos ahora el item 1. Sea I = ker Ψ ⊆ A, que es un ideal bilatero, cerrado y autoadjunto.Luego A/I es una perfecta C∗-A, y ademas Ψ se puede pasar al cociente Ψ− : A/I → Bcomo se hace siempre. Lo importante es que este Ψ− sigue siendo ?-morfismo, pero ahora esmono. Por el item 2 debe es isometrico y su imagen (la misma que antes de pasar al cociente)debe ser cerrada en norma. Con eso alcanza para que Ψ(A) sea sub-C∗-A de B.

9.5 Positivos en una C∗-algebra

Sea A una C∗-A. Recordemos que habıamos definido a los positivos de A+ como aquelloselementos a ∈ As tales que σ(a) ⊆ R+. La definicion natural entre operadores dependıade los vectores del Hilbert (onda 〈a x , x〉 ≥ 0 ) que aca no hay. Cuando las C∗-A’a estenrepresentadas vıa GNS, dispondremos de varias caracterizaciones alternativas de positividad,porque ya conocemos muchas para los operadores de L(H). Lamentablemente, necesitaremosde algunas de ellas como herramienta para GNSear, por lo que tenemos laburo para hacer.

Lema 9.5.1. Sea A una C∗-A. Se tienen las siguientes propiedades.

1. Fijado un a ∈ A las siguientes condiciones son equivalentes:

(a) El tal a ∈ A+.

(b) Existe un b ∈ As tal que b2 = a

(c) Nuestro a ∈ As y existe un numero t ≥ ‖a‖ tal que ‖ t 1A − a‖ ≤ t.

2. A+ es cerrado por sumas y por escalares positivos (i.e. A+ es un cono convexo).

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Demostracion. Supongamos que a ∈ A+ ⊆ As . Por la Prop. 9.4.7 disponemos del CFC paraa, y podemos tomar b = f(a) ∈ A para la funcion f(λ) = λ1/2 definida en R+.

El dato de que σ(a) ⊆ R+ asegura que esta f vive seguro en C(σ(a) ). Pero como f espositiva y f 2 = Idσ(a) , la Prop. 9.4.7 nos dice que b ∈ A+ y que b2 = a. La prueba de larecıproca (b) =⇒ (a) es similar pero mas facil, y va como ejercicio.

Si me dan un compacto K ⊆ R y un t ∈ R tal que t ≥ sups∈K |s|, entonces vale que

K ⊆ R+ ⇐⇒ sups∈K|t− s| ≤ t .

Este ejercicio trivial (que el lector obediente debe hacer igual) se puede aplicar al caso enque K = σ(a). Usando eso y que t− a es tan autoadjunto como a y por ello su norma es suradio espectral, la equivalencia (a) ⇐⇒ (c) queda probada.

Finalmente, si a , b ∈ A+, ahora sabemos que existen t1 ≥ ‖a‖ y t2 ≥ |b‖ tales que

‖t1 − a‖ ≤ t1 y ‖t2 − b‖ ≤ t2 =⇒ ‖t1 + t2 − (a+ b)‖ ≤ t1 + t2 .

Como ‖a+ b‖ ≤ ‖a‖+ ‖b‖ ≤ t1 + t2 , podemos asegurar que a+ b ∈ A+.

Ejercicio 9.5.2. Sea A una C∗-A. Probar que

1. El cono A+ es cerrado en norma dentro de A.

2. Dado a ∈ A+, el b de la Prop. 9.5.1 tal que b2 = a puede elegirse dentro de A+, y ental caso es unico. Se lo llama b = a1/2 ∈ A+.

3. Sean a ∈ A+ y c ∈ A. Luego c a = a c =⇒ c f(a) = f(a) c para toda f ∈ C(σ(a) ).

4. Extender 3 al caso en que a ∈ As . Si pueden tambien para los a normales. Parahacerlo hace falta mostrar que en ese caso c a = a c =⇒ c a∗ = a∗ c.

Los items 2 y 3 podrıan esperar a GNS (que no los usa en su prueba) porque en L(H) lasraıces son unicas y 3 vale. El 4 es mas interesante porque el CFC para normales, aun dentrode L(H), solo sale vıa la Prop. 9.4.7, y lo de los c es util para usarlo. 4

9.5.3. Sea A una C∗-A. El hecho de que A+ sea un cono permite definir un orden (parcial)en el R-subespacio As en forma analoga a lo que se hace en A(H): Dados a , b ∈ As

decimos que a ≤ b si b− a ∈ A+ .

Enumeremos algunas de sus propiedades (suenan elementales, pero en el contexto de lasC∗-A’s no son del todo triviales): Sean a , b , c , d ∈ As .

1. Sumas: Si a ≤ b y c ≤ d entonces a+ c ≤ b+ d (aca se usa el cono).

2. Multiplos: a ≤ b =⇒ λ a ≤ λ b para todo λ ∈ R+, pero a ≤ b =⇒ −b ≤ −a.

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Page 292: Un Curso de An alisis Funcional

3. Asumamos que a ∈ A+. En tal caso vale que 0 ≤ a ≤ ‖a‖ 1A . Esto sale porque‖a‖ 1A − a ∈ As y el σ

(‖a‖ 1A − a

)= ‖a‖ − σ(a) = ρ(a)− λ : λ ∈ σ(a) ⊆ R+.

4. En forma analoga se prueba que −‖b‖ 1A ≤ b ≤ ‖b‖ 1A (sin suponer positividad).

5. El conjunto −A+ = −a : a ∈ A+ = a ∈ As : a ≤ 0 es otro cono convexo.

6. El Lema 9.5.1 dice que b ∈ As =⇒ b2 ≥ 0. Lo que aun no sabemos (aunque en elambiente L(H) era trivial) es que b ∈ A =⇒ b∗ b ∈ A+. Ahora viene: 4

Proposicion 9.5.4. Sea A una C∗-algebra con unidad y sea a ∈ A. Entonces

a ∈ A+ ⇐⇒ a = b∗ b para algun b ∈ A .

Demostracion. En el Lema 9.5.1 ya vimos la =⇒ encima con b ∈ A+.

Sea ahora a = b∗ b para algun b ∈ A. Es obvio que a ∈ As y por ello σ(a) ⊆ R. Definamos vıael CFC al elemento u = g(a), donde g es la funcion g : R→ R+ dada por g(λ) = max λ , 0que es positiva y continua. Por la (9.26) sabemos que este u ∈ A+. Por ello nos bastarıa

mostrar que el elemento vdef= u− a = 0.

Notemos que v = h(a) para la la funcion h : R→ R+ dada por h(λ) = max −λ , 0. Comoh g ≡ 0 vemos que v u = u v = 0. Ademas v ∈ A+ por ser h positiva.

Tenıamos que a = b∗b. Notar que v1/2 def= h1/2(a) ∈ A+ es una raız de v y cumple que

v1/2u = u v1/2 = 0. Escribamos el producto b v1/2 = c+ id para sendos c , d ∈ As . Luego

(b v1/2)∗ b v1/2 = (c− id) (c+ id) = c2 + d2 + i (c d− d c) .

Pero tambien (b v1/2)∗ b v1/2 = v1/2a v1/2 = v1/2(u − v)v1/2 = −v2. En el Lema 9.5.1 vimosque A+ era un cono y que los cuadrados de autoadjuntos son positivos. Entonces

−v2 ∈ −A+ and i (c d− d c) = −(v2 + c2 + d2

)∈ −A+ . (9.27)

Usando el Ejer. 9.2.11 o la Prop. 6.1.8 (σ(x z) ∪ 0 = σ(z x) ∪ 0) vemos que tambien

ydef= (b v1/2) (b v1/2)∗ = (c+ id) (c− id) = c2 + d2 − i (c d− d c) ∈ −A+ .

Pero ahora sale que i (c d− d c) = c2 + d2− y ∈ A+. Como A+ ∩ (−A+) = 0, tenemps que

i (c d− d c) = 0(9.27)=⇒ −v2 = c2 + d2 ∈ A+ ∩ (−A+) = 0 =⇒ v2 = 0 .

Como v ∈ A+ la FIE (9.25) nos dice que σ(v)2 = σ(v2) = 0 =⇒ σ(v) = 0. Ahora sı,la igualdad ‖v‖ = ρ(v) nos permite gritar que v = 0. Uffff.

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Page 293: Un Curso de An alisis Funcional

9.6 Estados y la construccion GNS

Definicion 9.6.1. Sea A una C∗-algebra. Diremos que una funcional lineal a

φ : A → C es positiva si para todo a ∈ A se tiene que φ(a∗a) ≥ 0 .

Es decir que φ(A+) ⊆ R+ . Llamaremos A∗+ al conjunto de tales funcionales. Observar quepara una φ ∈ A∗+ vale que si a , b ∈ As entonces a ≤ b =⇒ φ(a) ≤ φ(b). 4

Proposicion 9.6.2. Sea A una C∗-algebra con unidad.

1. Para cualquier φ ∈ A∗+ se cumple la siguiente desigualdad tipo Cauchy Schwarz:

|φ(b∗a)| ≤ φ(a∗a)φ(b∗b) para todo par a , b ∈ A . (9.28)

2. Se abuso de la notacion poco tiempo: A∗+ ⊆ A∗. Mas aun, si φ ∈ A∗+

su norma en A∗ es ‖φ‖ = φ(1A) .

3. Pero si otra ϕ ∈ A∗ cumple que ‖ϕ‖ = ϕ(1A), entonces ϕ ∈ A∗+ .

En resumen, estamos afirmando que A∗+ = φ ∈ A∗ : ‖φ‖ = φ(1A).

Demostracion. El item 1 es la desigualdad de Cauchy Schwarz aplicada a la forma sesquili-neal positiva (semi-definida) dada por B(a, b) = φ(b∗a), para a, b ∈ A.

2. Fijemos la φ ∈ A∗+ . Usando la Prop. 9.5.4 y las propiedades de 9.5.3 tenemos que

a∗a ≤ ‖a∗a‖1A =⇒ φ(a∗a) ≤ ‖a∗a‖ φ(1A) para todo a ∈ A .

Usando el Cauchy Schwarz (9.28) deducimos que

|φ(a)| ≤ φ(a∗a)1/2 φ(1A)1/2 ≤ ‖a∗a‖1/2φ(1A) = ‖a‖φ(1A) para todo a ∈ A .

Por lo tanto ‖φ‖ ≤ φ(1A) como afirmabamos.

3. Reemplazando φ por φ/‖φ‖, podemos asumir que φ(1A) = 1 = ‖φ‖.Paso 1. Veamos que φ(As) ⊆ R : Dado a ∈ As escribamos φ(a) = α + iβ. Luego

‖a+ iλ‖2 = ‖(a− iλ)(a+ iλ)‖ = ‖a2 + λ2‖ = ‖a‖2 + λ2 para todo λ ∈ R ,

donde la ultima igualdad usa que todo b ∈ As tiene su ‖b‖ = ρ(b). Por lo tanto,

α2 + β2 + 2λβ + λ2 ≤ |α + i(β + λ)|2 = |φ(a+ iλ)|2 ≤ ‖a‖2 + λ2 para todo λ ∈ R .

De ahı sacamos que β = 0, o sea que φ(a) ∈ R.

Paso 2. Si un h ∈ A+ cumple que h ≤ 1A entonces 0 ≤ 1A − h ≤ 1A y

|1− φ(h)| = |φ(1A − h)| ≤ ‖1A − h‖ ≤ 1 =⇒ φ(h) ≥ 0 .

El caso general sale observando que a todo a ∈ A+ le pasa que 1A ≥ h = 1‖a‖ a ∈ A

+.

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Page 294: Un Curso de An alisis Funcional

Definicion 9.6.3. Sea A una C∗-A. Un estado en una A es una funcional positiva de normauno. Al conjunto de los estados de A lo denotaremos SA = φ ∈ A∗+ : ‖φ‖ = 1. 4

Observacion 9.6.4. Si A tiene unidad, la Prop. 9.6.2 nos asegura que

SA = φ ∈ A∗+ : φ (1A) = 1 = φ ∈ A∗ : φ (1A) = 1 = ‖ϕ‖ ,

que es un subconjunto convexo de A∗. Puede probarse que lo mismo vale para C∗-A’s sinuno y que en cualquier caso SA es compacto con la topologıa w∗ de A∗.

Por el Teo. 5.4.8 de Krein-Milman, SA esta generado (como conjunto convexo) por sus puntosextremales. Estos se denominan estados puros y juegan un rol imporante en la teorıa derepresentaciones de C∗-algebras y en las aplicaciones a la fısica. 4

Ejemplo 9.6.5. Los caracteres de las C∗-algebras abelianas son estados y son puros.

De hecho, usando Gelfand podemos identificar a una C∗-algebra abeliana A con C(XA). Elteorema de Riesz que esbozamos en 1.3.5 decıa que toda funcional continua en C(XA) ∼= Aesta dada por una medida regular compleja µ en XA . Tal funcional resulta un estado si ysolo si µ es una medida de probabilidad, que son las µ ≥ 0 tales que µ(XA) = 1.

Por otra parte no es difıcil ver que las unicas µ-es que producen estados puros son lasllamadas “puntuales”, (los conjuntos miden uno si tienen a un cierto x ∈ XA y cero si no).Esas medidas actuan en C(XA) por evaluacion en el tal x. Pero las evaluaciones en puntosde XA son exactamente los caracteres de C(XA) (repasar el Ejer. 9.2.20). 4

Ejemplo 9.6.6. Si A ⊆ L(H) es una C∗-algebra de operadores, cada elemento x ∈ H denorma uno genera un estado ωx (llamado estado puntual) por la formula

ωx(a) = 〈ax , x〉 para cada a ∈ A .

El teorema de GNS mostrara que estos son en algun sentido (mejor dicho, para una conve-niente representacion fiel) los unicos estados en C∗-algebras. 4

Ejemplo 9.6.7. Sea A =Mn(C). En este caso es facil calcular SA . Para hacerlo definimosen A una estructura de espacio de Hilbert usando como producto escalar la formula

〈T , S〉 = tr S∗T para cada par T , S ∈ A .

Por conveniencia se considera la traza normalizada para que tr I = 1 (para que la tr ∈ SA).Por el Teo. 3.3.1 de Riesz, toda funcional de A∗ es de la forma φP (T ) = trP ∗T , para ciertaP ∈ A. Dejamos como ejercicio verificar que φP ∈ SA ⇐⇒ P ∈ A+ y trP = 1.

Una hecho interesante es que un estado puntual ωx de Mn(C) coincide con el asociado alproyector ortogonal Px sobre el subespacio generado por x ∈ Cn. Ademas, los estados purosde Mn(C) son exactamente los puntuales. 4

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Page 295: Un Curso de An alisis Funcional

Ejemplo 9.6.8 (estados normales de L(H) ). Sea ahora A = L(H) y supongamos queH es separable pero de dimension infinita. Esta C∗-algebra tiene muchos estados, pero sepueden caracterizar en forma similar al ejemplo anterior una subclase importante de ellos,los denominados “normales”.

Para definir esta nocion conviene recordar el Teo. 8.5.1 que decıa que L(H) es el dual comoespacio de Banach del espacio de Banach L1(H) de operadores “traza”. La norma en L1(H)era ‖S‖1 = tr |S| para S ∈ L1(H). La idetificacion de L(H) con L1(H)∗ esta dada por

L(H) 3 T 7→ φT ∈ L1(H)∗ con φT (S) = tr TS, S ∈ L1(H),

que resulta ser una isometrıa suryectiva. Las funcionales normales de L(H)∗ son exactamentelas que provienen la immersion de L1(H) en su doble dual. Se las puede identificar como lasfuncionales en L(H)∗ que son w∗ continuas (y tambien con las SOT continuas). Los estadosnormales de L(H) son las ϕP para los P ∈ L1(H) tales que 0 ≤ P y tr(P ) = 1, donde

ϕP ∈ SL(H) esta dada por ϕP (T ) = trPT, T ∈ L(H) .

Sin embargo existen muchısimos estados no normales. Para verlo basta elegir un estado enel algebra de Calkin Cal (H) = L(H)/K(H) (hay muchos por la Prop. 9.6.9 de abajo) ylevantarlo a un estado de L(H) componiendo con la proyeccion PK(H) : L(H) → Cal (H).Cualquier estado de estos se anula en todo K(H). Pero es facil ver que K(H) que es SOT(y tambien w∗) denso en todo L(H). Por ello no puede ser normal. 4

Proposicion 9.6.9. Sea A una C∗-A con uno. Entonces vale que

para todo a ∈ A+ existe un estado φ ∈ SA tal que φ(a) = ‖a‖ .

Demostracion. Llamemos S = span 1A , a v A. Sea φ0 ∈ S∗ dada por

φ0(λ 1A + µa) = λ+ µ‖a‖ para todo par λ , µ ∈ C .

Calculos elementales prueban que ‖φ0‖ = φ0(1A) = 1. Extendiendo φ0 por Hahn-Banach atodo A, obtenemos el estado deseado (es estado porque alcanza su norma en uno).

Teorema 9.6.10 (GNS). Sea A una C∗-algebra con unidad y sea ψ ∈ SA .

1. Existen un espacio de Hilbert Hψ , una representacion πψ : A → L(Hψ) y un vectorξψ ∈ Hψ de norma uno tales que

ψ(a) = 〈πψ(a)ξψ , ξψ〉

para a ∈ A y tal que ξψ es un vector cıclico para πψ (es decir que πψ(A)ξψ = Hψ).

2. El triple (Hψ, πψ, ξψ) es unico salvo isomorfismos en el sentido siguiente. Si se tieneotro triple (H, π, ξ) tal que se verifican todas las condiciones de 1), entonces existe unoperador unitario U : Hψ → H tal que π(a) = uπψ(a)u∗ para todo a ∈ A y tal queu(ξψ) = ξ.

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Page 296: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Sea Vψ = a ∈ A : ψ(a∗a) = 0. Por el Cauchy-Schwarz de (9.28),

Vψ = a ∈ A : ψ(b∗a) = 0 para todo b ∈ A.

Deducimos que Vψ es un ideal a izquierda cerrado de A. La forma sesquilineal no negativa(b, a) 7→ ψ(b∗a) en A define una forma sesquilineal positiva en el cociente A/Vψ dada por

〈b+ Vψ , a+ Vψ〉 = ψ(b∗a) para cada par a , b ∈ A

Esto hace de A/Vψ un espacio de preHilbert. Definimos

1. El Hilbert Hψ como la completacion A/Vψ con su norma,

2. El vector ξψ ∈ Hψ dado por 1 + Vψ ∈ A/Vψ ⊆ Hψ .

3. Para cada a ∈ A definimos La : A/Vψ → A/Vψ como la multiplicacion a izquierda:

La(b+ Vψ) = ab+ Vψ para cada b ∈ A ,

bien definida porque Vψ era ideal a izquierda. Es facil ver que La ∈ L(A/Vψ), de hecho

b∗ a∗ a b ≤ ‖a‖2 b∗ b para todo b ∈ A =⇒ ‖La‖ ≤ ‖a‖ .

4. Luego La se extiende (por densidad) a un unico operador πψ(a) ∈ L(Hψ).

La verificacion de las condiciones del item 1 del teorema para esta gente es directa.

Para ver la unicdad, se usa que πψ(A)ξψ es denso en Hψ y que π(A)ξ lo es en H. Luegodefiniendo, para cada a ∈ A,

u(πψ(a)ξψ) = π(a)ξ,

se obtiene una isometrıa suryectiva que se extiende al operador unitario buscado

Teorema 9.6.11. Toda C∗-algebra A tiene alguna representacion fiel. Por lo tanto toda talA es isometricamente ?-isomorfa a una C∗-algebra de operadores.

Demostracion. (Idea basica) Dada una familia arbitraria πii∈J de representaciones de Aen diferentes espacios de Hilbert (Hi)i∈J , se pueden “sumar” todas esas representacionestomando como H a la suma directa ⊕i∈JHi y definiendo, para a ∈ A, π(a) = ⊕i∈Jπi(a),que opera en H como un operador “diagonal”. Es decir que si x = (xi)i∈J ∈ H, se tieneque π(a)(x) = (πi(a)(xi))i∈J . El par (π,H) resulta ser una nueva representacion de A cuyonucleo es la interseccion de los nucleos de las πi.

Si tomamos ahora J = SA y para cada ψ ∈ SA la representacion (πψ,Hψ) de GNS, su suma(πu,Hu) se denomina la representacion universal de A. Usando 9.6.9 deducimos de loanterior que πu es la representacion fiel buscada.

Por otra parte, por 9.4.8, tenemos que πu(A) ⊆ L(Hu) es una C∗-algebra de operadoresisomorfa a A

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Page 297: Un Curso de An alisis Funcional

Capıtulo 10

Operadores no acotados

Muchos de los mas importantes operadores que utilizamos en la fısica-matematica son op-eradores no acotados. En esta seccion daremos las definiciones basicas y los resultadosnecesarios para, mas adelante, poder estudiar cierto tipos de operadores no acotados enespacios de Hilbert.

10.1 Definiciones iniciales

Definiremos como operador en el espacio de Hilbert H a una funcion lineal T que va desdesu dominio D(T ), un subespacio lineal de H, con codominio algun otro Hilbert K. Eso lorelataremos diciendo “sea T : D(T ) ⊆ H → K un operador”.

Siempre, a menos que se diga lo contrario, supondremos que el dominio D(T ) es denso enH (total no cuesta nada definirlo como 0 en D(T )⊥). Eso se va a abreviar diciendo que“el operador T es DD”. Luego para identificar a un operador no acotado en un espacio deHilbert, primero debemos aclarar cual es el dominio, y luego especificar como actua sobreese subespacio. Aclaremos un poco con un simple ejemplo.

Ejemplo 10.1.1 (Operador de posicion). Sea H = L2(R) y el operador T dado por

D(T ) = ϕ ∈ L2(R) : xϕ(x) ∈ L2(R) y (Tϕ)(x) = xϕ(x) para ϕ ∈ D(T ) .

O sea que T es nuestro viejo Mx , pero ahora definido en todo R, donde “x” deja de seracotada (y por ello anche Mx ). En efecto, tomando ϕn = 1[n , n+1] ∈ BH , sale facil que

‖Tϕn‖2 =

∫ n+1

n

x2 dx =(n+ 1)3 − n3

3≥ n2 −−−→

n→∞∞ ,

por lo que ‖T‖ =∞. 4

Las operaciones algebraicas usuales con operadores no acotados tienen que ser manejadascon cuidado ya que puede haber problemas con los dominios. La definicion natural para los

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Page 298: Un Curso de An alisis Funcional

dominios de la suma, el producto y la composicion es

D(S + T )def= D(S) ∩D(T )

D(S T )def= x ∈ D(T ) : Tx ∈ D(S).

En este contexto, la nocion de grafico es sumamente util para estudiar y trabajar con los noacotados. Notar que el grafico de un T bate quien es D(T ), alto dato.

Definicion 10.1.2. Sea T : D(T ) ⊆ H → K un operador.

1. El grafico de T es lo mismo que antes:

Gr (T )def=

(ϕ , Tϕ) : ϕ ∈ D(T )⊆ H⊕K ,

que es un subespacio por ser T lineal. Decimos que T es cerrado si Gr (T ) v H⊕K.

2. Dado otro operador T1 en H, diremos que T1 es una extension de T (cosa que deno-taremos poniendo T ⊆ T1) si Gr (T ) ⊆ Gr (T1). En otra palabras

T ⊆ T1 ⇐⇒ D(T ) ⊆ D(T1) y T1

∣∣D(T )

= T . (10.1)

3. T es clausurable si tiene una extension cerrada. En tal caso hay una extension cerradamınima T (la clausura de T ) que se obtiene clausurando Gr (T ). 4

Observacion 10.1.3. Una manera natural para obtener una eventual extension cerrada deun operador T es pensar en la clausura de Gr (T ) en H×H. Pero el problema con esta ideaes que no siempre Gr (T ) es, efectivamente, el grafico de un operador. De hecho es facil verla siguiente equivalencia: Un subespacio S ⊆ H ⊕H cumple que

S es el grafico de algun T ⇐⇒ S ∩ [ 0 ⊕H ] = (0 , 0) . (10.2)

Esto sirve para aclarar lo que sigue: 4

Proposicion 10.1.4. Sea T : D(T ) ⊆ H → K un operador. Luego

1. Nuestro T es clausurable ⇐⇒ Gr (T ) es un grafico (i.e. Gr (T )∩0⊕H = (0 , 0) ).

2. En tal caso su clausura es el tipo tal que Gr(T)

= Gr (T ).

Proof. Obvio

Ahora veremos como la nocion de operador adjunto puede extenderse al contexto no acotado.

Definicion 10.1.5. Sea T : D(T ) ⊆ H → K un operador DD. Definimos

D(T ∗) =ϕ ∈ K : existe η ∈ H tal que 〈Tψ , ϕ 〉 = 〈ψ, η 〉 , para todo ψ ∈ D(T )

.

Para tal ϕ ∈ D(T ∗) definimos T ∗ϕ = η. Ası, T ∗ : D(T ∗) ⊆ K → H es el adjunto de T .

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Page 299: Un Curso de An alisis Funcional

Por el lema de Riesz, ϕ ∈ D(T ∗) si y solo si |〈Tψ, ϕ〉| ≤ C‖ψ‖ para todo ψ ∈ D(T )i.e., podemos decir que D(T ∗) consiste de todos los ϕ ∈ K tales que la funcional linealD(T ) 3 ψ 7−→ 〈Tψ , ϕ〉 es continua (y T ∗ϕ es el η ∈ H que la realiza). Luego tenemos que⟨

T ψ , ϕ⟩K =

⟨ψ , T ∗ ϕ

⟩H para todo par ψ ∈ D(T ) , ϕ ∈ D(T ∗) , (10.3)

formula famosa si las hay. 4

Observacion 10.1.6. Notemos que como se buscaba la formula (10.3), la definicion delD(T ∗) dada en 10.1.5 se cae de madura, y es lo mas grande posible. Eso hara que T ∗

tenga en greneral buenas propiedades (siempre que llegue a ser DD). Por ejemplo todo elR(T )⊥ = kerT ∗ ⊆ D(T ∗) ası entero y cerradito.

Otra es que S ⊆ T =⇒ S∗ ⊆ T ∗. Y notemos tambien que para que los η sean unicos,necesitabamos que el D(T ) sea denso. A diferencia del caso acotado, el dominio de T ∗ notiene por que ser denso (como mostrara el siguiente ejemplo). De hecho, es posible tenerincluso que D(T ∗) = 0. 4

Ejemplo 10.1.7. Supongamos que f es una funcion medible acotada, pero que f 6∈ L2(R).Sea

D(T ) = ψ ∈ L2(R) :

∫|f(x)ψ(x)|dx <∞.

Claramente D(T ) contiene a todas las funciones en L2 con soporte compacto entonces D(T )es denso en L2(R).

Sea ψ0 ∈ L2(R) fijo, y definimos Tψ = 〈ψ, f〉ψ0 para ψ ∈ D(T ). Tomamos ϕ ∈ D(T ∗),entonces

〈ψ, T ∗ϕ〉 = 〈Tψ, ϕ〉= 〈〈ψ, f〉ψ0, ϕ〉= 〈ψ, f〉〈ψ0, ϕ〉= 〈ψ, 〈ψ0, ϕ〉f〉= 〈ψ, 〈ϕ, ψ0〉f〉

para todo ψ ∈ D(T ). Por lo tanto, T ∗ϕ = 〈ϕ, ψ0〉f . Como f 6∈ L2(R) tenemos que〈ϕ, ψ0〉 = 0. Ası, para cualquier ϕ ∈ D(T ∗), ϕ ⊥ ψ0. Por lo tanto, D(T ∗) no es denso. Enefecto, D(T ∗) es el conjunto de los vectores perpendiculares a ψ0 y en ese dominio T ∗ es eloperador nulo. 4

Ahora bien, si el dominio de T ∗ es denso, entonces podemos definir T ∗∗ = (T ∗)∗. Y existeuna relacion entre las nociones de operadores adjunto y clausura que daremos a continuacion:

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Page 300: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 10.1.8. Sea T : D(T ) ⊆ H → K un operador DD. Entonces

1. T ∗ es cerrado.

2. T es clausurable si y solo si T ∗ es DD.

3. Si T es clausurable valen T = T ∗∗ y (T )∗ = T ∗.

Demostracion. Definimos el operador V : H⊕K → K⊕H dado por

V (h , k) = (−k , h) para todo par (h , k) ∈ H ⊕K .

Claramente, V es unitario y V 2 = −I por lo que V 2(S) = S y V (S⊥) = V (S)⊥ paracualquier subespacio S de H×K. Dado (k , η) ∈ K ×H, vemos que

(k , η) ∈ V (Gr (T )⊥) ⇐⇒ 〈(k , η), (−T h , h)〉 = 0 para todo h ∈ D(T )

⇐⇒ 〈k , T h〉 = 〈η , h〉, para todo h ∈ D(T )

⇐⇒ 〈T h , k〉 = 〈h , η〉, para todo h ∈ D(T ) ,

y esto equivale a que k ∈ D(T ∗) y que T ∗ k = η, o sea que 〈k , η〉 ∈ Gr (T ∗). Queda que

Gr (T ∗) = V (Gr (T )⊥) = V (Gr (T ) )⊥ v K ×H . (10.4)

Eso prueba que T ∗ es cerrado. Para probar el item 2, observemos que, como Gr (T ) es unsubespacio de H×K,

Gr (T ) = Gr (T )⊥⊥ = (V 2(Gr (T ) )⊥)⊥ = (V (Gr (T ∗) )⊥ .

Si T ∗ es DD, la Ec. (10.4) dice que Gr (T ) es el grafico de T ∗∗ y sale que T = T ∗∗. Para elotro lado, si T es clausurable y ϕ ∈ D(T ∗)⊥ entonces para todo k ∈ D(T ∗)

0 = 〈−T ∗ k , 0〉+ 〈k , ϕ〉 =⟨

(−T ∗ k , k) , (0 , ϕ)⟩

=⟨V (k , T ∗ k) , (0 , ϕ)

⟩,

por lo que (0 , ϕ) ∈ V (Gr (T ∗) )⊥(10.4)= Gr (T )⊥⊥ = Gr (T ), que es un grafico por hypothesis.

Por la Ec. (10.2) sale que ϕ = 0 por lo que D(T ∗) era denso.

Para el item 3, si T es clausurable entonces vimos (vıa que T ∗ es DD) que T = T ∗∗ y

T ∗ = (T ∗) = T ∗∗∗ = (T )∗ .

Definicion 10.1.9. Sea T : D(T ) → H es un operador lineal, decimos que T tiene unainversa acotada si existe S ∈ L(H) tal que TS = I y ST ⊆ I. Llamaremos a este S elinverso (acotado) de T . 4

Definicion 10.1.10. Sea T un operador cerrado en un espacio de Hilbert H. El conjuntoresolvente de T en H, que notamos Rese(T ), es el conjunto de todos los λ ∈ C tal queλI − T es una biyeccion de D(T ) en H con una inversa acotada. Si λ ∈ Rese(T ), definimosRλ(T ) = (λI − T )−1 llamada la resolvente de T en λ. 4

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Observacion 10.1.11. La nocion de espectro es la misma que para los operadores aco-tados. Algunas veces nos referiremos al espectro de operadores no cerrados, pero que sonclausurables. A menos que se diga lo contrario, siempre hablaremos del espectro de laclausura del operador. 4

En el siguiente ejemplo veremos la diferencia entre el espectro de un operador no acotadocon respecto a uno acotado.

Ejemplo 10.1.12. Llamamos AC[0, 1] al conjunto de funciones f absolutamente continuasen el [0, 1] tal que f ′ ∈ L2([0, 1]). Sean T1, T2 tales que Tjf = f ′, j = 1, 2, cuyos dominiosson:

D(T1) = AC[0, 1] y D(T2) = f ∈ AC[0, 1] : f(0) = 0.

Ambos dominios son densos en L2([0, 1]) y ambos operadores son cerrados. Sin embargoveamos que sucede con sus espectros: En el caso de T1, sea f ∈ AC[0, 1], tenemos que

(λI − T1)f = λf − T1f = λf − f ′ = 0

tiene solucion para todo λ ∈ C. En efecto, f(x) = eλx autovaloriza. Luego ker(λI − T1) 6=0, y λI − T1 no es invertible para todo λ ∈ C. Sale que σ(T1) = C.

Por otro lado, veamos que σ(T2) = ∅, i.e., λI − T2 es inversible para todo λ ∈ C. En efecto,notemos que T2 no es otro que V −1 para el Volterra definido en el Ejem. 7.3.7, hasta el puntoque su D(T2) = R(V ), porque V f(x) =

∫ x0f(t) dt para las f ∈ L2([0, 1]), por lo que R(V )

es justo las AC que valen 0 en 0, y con derivada (la misma f) cualquiera de L2([0, 1]) .

Ahora safaremos porque (como vimos en el Ejem. 7.3.7) σ(V ) = 0. Ya tenemos que0 ∈ Rese(T2) porque V es su inversa acotada. Pero si λ 6= 0, entonces es facil ver que

(T2 − λ I) · λ−1V (λ−1 − V )−1 = (λ−1 − V ) (λ−1 − V )−1 = I y que

λ−1V (λ−1 − V )−1(T2 − λ I) = (λ−1 − V )−1λ−1V (T2 − λ I) ⊆ I .

Es decir que T2 − λ I tiene a λ−1V (λ−1 − V )−1 como inversa acotada, por lo que tampocoλ ∈ σ(T2), que debe ser el ∅. Observemos que los mismos espectros tendran iT1 e iT2 , queson mas conocidos. Afortunadamente en dominio posta f ∈ AC[0, 1] : f(0) = f(1) noincluye si esta adentro de los otros dominios, por lo que puede tener un lindo espectro. 4

Puede dar la sensacion de que muchas cuestiones sobre dominios y clausuras de operadoresno acotados son solo un inconveniente tecnico y que alcanzarıa con elegir cualquier dominiodenso adecuado para que el operador no acotado tenga sentido. La realidad es que no siemprees posible. Lo operadores no acotados que son mas relevantes son muy sensibles a la elecciondel dominio.

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10.2 Operadores simetricos y autoadjuntos

Definicion 10.2.1. Un operador T densamente definido en un espacio de Hilbert es llamadosimetrico si T ⊆ T ∗, es decir si

D(T ) ⊆ D(T ∗) y Tϕ = T ∗ϕ para todo ϕ ∈ D(T ) .

En forma equivalente, T es simetrico si y solo si

〈Tϕ, ψ〉 = 〈ϕ, Tψ〉 para todo ϕ, ψ ∈ D(T ) . 4

Definicion 10.2.2. T es llamado autoadjunto si T = T ∗, es decir, si T es simetrico yD(T ) = D(T ∗). 4

Estas dos nociones claramente coinciden cuando T ∈ L(H). En general no es ası, comoveremos en el siguiente ejemplo.

Ejemplo 10.2.3. Sea H = L2([0, 1]) donde lo consideramos con la medida de Lebesgue.Definimos los operadores T1, T2 y T3 en L2([0, 1]) como en el Ejemplo 10.1.12:

D(T1) = AC([0, 1]) ,

D(T2) = D(T1) ∩ f ∈ L2([0, 1]) : f(0) = f(1) y

D(T3) = D(T1) ∩ f ∈ L2([0, 1]) : f(0) = f(1) = 0 ,

que son dominios densos en L2([0, 1]). Definimos (igual que antes)

Tjf = if ′ , para f ∈ D(Tj) , j = 1, 2, 3.

Afirmamos queT ∗1 = T3 , T ∗2 = T2 y T ∗3 = T1 . (10.5)

Como T3 ⊆ T2 ⊆ T1, tenemos que T2 es una extension autoadjunta del operador simetrico(pero no autoadjunto) T3 y que la extension T1 de T2 es no simetrica.

Bueno ahora probemos (10.5). Notemos que

〈Tjf, g〉 =

∫ 1

0

(if ′(x))g(x)dx = if(x)g(x) |10 −i∫ 1

0

f(x)g′(x)dx =

∫ 1

0

f(x)ig′(x)dx

siempre que f ∈ D(Tj), g ∈ D(Tk) y j + k = 4. Ası, tenemos

T1 ⊆ T ∗3 , T2 ⊆ T ∗2 , T3 ⊆ T ∗1 .

Ahora supungamos que g ∈ D(T ∗j ) y llamaremos φ = T ∗j g por comodidad. Tomamos Φ(x) =∫ x0φ(t)dt. Entonces, para f ∈ D(Tj),∫ 1

0

(if ′(x))g(x)dx = 〈Tjf, g〉 = 〈f, T ∗j g〉 = f(1)Φ(1)−∫ 1

0

f ′(x)Φ(x)dx.

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Page 303: Un Curso de An alisis Funcional

Cuando j = 1 o 2, tenemos que D(Tj) contiene constantes no nulas, por lo que lo anteriorimplica Φ(1) = 0. Cuando j = 3, f(1) = 0. Por lo que, en todos los casos obtenemos

ig − Φ ∈ R(Tj)⊥ .

Ahora bien, para j = 1, R(T1) = L2([0, 1]) por lo que ig = Φ, y como Φ(1) = 0 entoncesg ∈ D(T3). Ası, T ∗1 ⊆ T3.

Si j = 2 o 3, entonces R(Tj) esta formado por todos los u ∈ L2([0, 1]) tal que∫ 1

0u(x) = 0.

Ası, si llamamos Y al subespacio 1-dimensional de L2([0, 1]) de las constantes, tenemos que

R(T2) = R(T3) = Y ⊥.

Por lo que, ig − Φ es constante. Luego, g es absolutamente continua y g′ ∈ L2([0, 1]), esdecir g ∈ D(T1). Por lo tanto, T ∗3 ⊆ T1.

Si j = 2, entonces Φ(1) = 0, por lo tanto g(0) = g(1) y g ∈ D(T2). Luego, T ∗2 ⊆ T2. Ytenemos lo que querıamos. 4

Un operador simetrico es siempre clausurable, ya que D(T ) ⊆ D(T ∗) es denso en H. Si T essimetrico, T ∗ es una extension cerrada de T . Por lo que, la extension cerrada minimal T ∗∗

de T debe estar contenida en T ∗. Ası, para operadores simetricos tenemos

T ⊆ T ∗∗ ⊆ T ∗.

Para operadores simetricos cerrados,

T = T ∗∗ ⊆ T ∗.

Y para operadores autoadjuntos,T = T ∗∗ = T ∗.

En base a esto, puede verse facilmente que un operador simetrico cerrado T es autoadjuntosi y solo si T ∗ es simetrico.

La distincion entre operadores simetricos cerrados y operadores autoadjuntos es muy impor-tante. El teorema espectral solo se aplica para operadores autoadjuntos. Y son solo estoslos que exponenciamos para dar lugar a los grupos unitarios de 1-parametro (lo que nos dala dinamica en mecanica cuantica).

Ahora introducimos la nocion de operador autoadjunto esencial.

Definicion 10.2.4. Un operador simetrico T es llamado autoadjunto esencial si suclausura T es autoadjunto. Si T es cerrado, un subconjunto D ⊆ D(T ) es llamado uncore para T si

GrD(T ) := (x, Tx) : x ∈ D

es denso en Gr (T ). 4

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Page 304: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion 10.2.5. Si T es esencialmente autoadjunto entonces tiene una unica extensionautoadjunta. En efecto, supongamos que S es una extension autoadjunta de T . Por elTeorema 10.1.8 (1), S es cerrada y como T ⊆ S, T ∗∗ ⊆ S. Ası, S = S∗ ⊆ (T ∗∗)∗ = T ∗∗. Porlo tanto, S = T ∗∗. 4

La importancia de los operadores esencialmente autoadjuntos es la siguiente: dado un op-erador simetrico no cerrado T , si es esencialmente autoadjunto, entonces tiene asociado ununico operador autoadjunto T = T ∗∗. Otra forma de decir lo mismo es que si A es unoperador autoadjunto entonces para especıficar a A de manera unica no es necesario dar sudominio exacto (que a menudo es difıcil) sino solo un core para A.

Ahora supongamos que T es un operador autoadjunto y que existe ϕ ∈ D(T ∗) = D(T ) talque T ∗ϕ = iϕ, luego Tϕ = iϕ y

−i〈ϕ, ϕ〉 = −〈iϕ, ϕ〉 = −〈Tϕ, ϕ〉 = −〈ϕ, T ∗ϕ〉 = −〈ϕ, Tϕ〉 = i〈ϕ, ϕ〉

entonces, ϕ = 0. Lo mismo podemos hacer para T ∗ϕ = −iϕ.

La afirmacion recıproca: si T es un operador simetrico cerrado y T ∗ϕ = ±iϕ no tienesolucion no trivial, entonces T es autoadjunto, y este es el criterio basico para operadoresautoadjuntos.

Teorema 10.2.6 (Criterio basico para operadores autoadjuntos). Sea T un operador simetricoen un espacio de Hilbert H. Entonces las siguientes tres afirmaciones son equivalentes:

[(i)]

1. T es autoadjunto;

2. T es cerrado y Ker(T ∗ ± i) = 0;

3. Ran(T ± i) = H.

En base a lo anterior tenemos la siguiente definicion:

Definicion 10.2.7. Supongamos que A es un operador simetrico. Sea

H(+) = Ker(i− A∗) = R(i+ A)⊥

H(−) = Ker(i+ A∗) = R(−i+ A)⊥

luego, H(+) y H(−) son llamados los subespacios de deficiencia de A. El par de numerosn(+) y n(−) dados por

n(+) = dim(H(+)), n(−) = dim(H(−))

son llamados los ındices de deficiencia de A. 4

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Page 305: Un Curso de An alisis Funcional

En lo que sigue de esta seccion veremos como el Teorema espectral, valido para operadoresautoadjuntos acotados, puede extenderse al caso de operadores autoadjuntos no acotados.Antes de presentar el teorema espectral recordaremos el concepto de medida espectral: dadoA operador normal, una medida espectral relativa a σ(A) es una funcion

E : X(σ(A)) −→ P(H) = P ∈ L(H) : P = P ∗ = P 2

(donde X(σ(A)) denota a la σ-algebra de Borel en σ(A)) que satisface:

1. E(∅) = 0, E(σ(A)) = I;

2. E(S1 ∩ S2) = E(S1)E(S2), para todo S1, S2 ∈ X(σ(A));

3. Para todo ϕ, ψ ∈ H, la funcion Eϕ,ψ : X(σ(A)) −→ C dada por

Eϕ,ψ(S) = 〈E(S)ϕ, ψ〉

es una medida compleja de Borel y regular.

Ası, dada una funcion medible Borel g podemos definir g(A) por

〈g(A)ϕ, ϕ〉 :=

∫ ∞−∞

g(λ)dEϕ,ϕ(λ).

Ahora, supongamos que g es una funcion medible Borel a valores complejos no acotada ysea

Dg =

ϕ ∈ H :

∫ ∞−∞|g(λ)|2dEϕ,ϕ(λ) <∞

. (10.6)

Entonces, Dg es denso en H y un operador g(A) esta definido en Dg por

〈g(A)ϕ, ϕ〉 :=

∫ ∞−∞

g(λ)dEϕ,ϕ(λ).

Escribimos simbolicamente

g(A) :=

∫g(λ)dE(λ).

En particular, para ϕ, ψ ∈ D(A),

〈Aϕ,ψ〉 :=

∫ ∞−∞

λdEϕ,ψ(λ).

Si tuvieramos que g va a valores reales, entonces g(A) es autoadjunto en Dg. Ası, obtenemosel siguiente resultado:

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Page 306: Un Curso de An alisis Funcional

Teorema 10.2.8 (Teorema espectral). Para todo A operador autoadjunto en H existe unamedida espectral E : X(R) −→ P(H) tal que

〈Aϕ,ψ〉 :=

∫ ∞−∞

λdEϕ,ψ(λ)

para ϕ ∈ D(A) y ψ ∈ H. Si g es una funcion medible Borel en R a valores reales, entonces

g(A) =

∫ ∞−∞

g(λ)dE(λ)

definida en Dg (10.6) es autoadjunta.

10.3 Teorema de Stone

En esta pequena seccion probaremos el Teorema de Stone el cual es esencial para la mecanicacuantica. Como sabemos para el caso de operadores acotados, si A es autoadjunto podemosdefinir la exponencial de A dada por

eitA =∞∑n=0

(it)nAn

n!

ya que la serie converge en norma. Ahora bien, si A es autoadjunto pero no acotado, nopodemos usar la serie de potencias directamente, peeero podemos usar calculo funcional paradefinir eitA.

Teorema 10.3.1. Sea A un operador autoadjunto, definimos U(t) := eitA. Entonces

1. Para cada t ∈ R, U(t) es un operador unitario y

U(t+ s) = U(t)U(s)

para todo s, t ∈ R.

2. Si ϕ ∈ H y t→ t0, entonces U(t)ϕ→ U(t0)ϕ.

3. Para ψ ∈ D(A),U(t)ψ − ψ

t→ iAψ

cuando t→ 0.

4. Si limt→0

U(t)ψ − ψt

existe, entonces ψ ∈ D(A).

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Page 307: Un Curso de An alisis Funcional

Proof. (i) Veamos que U(t) es unitario: afirmamos que U∗(t) = e−itA. En efecto, por elTeorem espectral podemos escribir

〈U(t)ϕ, ψ〉 =

∫ReitλdEϕ,ψ(λ), ϕ, ψ ∈ Dg

donde g(λ) = eitλ. Por otro lado,

〈ϕ,U∗(t)ψ〉 = 〈U∗(t)ψ, ϕ〉 =

∫Re−itλdEϕ,ψ(λ) =

∫ReitλdEϕ,ψ(λ) =

∫ReitλdEϕ,ψ(λ),

donde la ultima igualdad resulta de la definicion de la medida espectral.

Ahora bien, consideramos la funcion f(λ) = eitλe−itλ = idR. Luego, para ϕ, ψ ∈ Df tenemos

〈U(t)U∗(t)ϕ, ψ〉 =

∫Reitλe−itλdEϕ,ψ(λ) = I = 〈U∗(t)U(t)ϕ, ψ〉.

Por lo tanto, U(t) es unitario. La propiedad U(t + s) = U(t)U(s) sale de forma analogaconsiderando la funcion ei(t+s)λ y aplicando el Teorema espectral.

Para probar (ii) observemos que

‖U(t)ϕ− ϕ‖2 = ‖eitAϕ− ϕ‖2 = 〈(eitA − I)ϕ, (eitA − I)ϕ〉 =

∫R|eitλ − 1|2dEϕ,ϕ(λ).

Como |eitλ − 1|2 ≤ 4 y|eitλ − 1|2 → 0 para todo λ ∈ R

cuando t→ 0, por el Teorema de la convergencia dominada, tenemos que

‖U(t)ϕ− ϕ‖2 → 0 .

Ası, t→ U(t) es fuertemente continuo en t = 0. Usando esto y la propiedad (i) tenemos que

‖U(t)ϕ− U(t0)ϕ‖ = ‖U(t− t0 + t0)ϕ− U(t0)ϕ‖ = ‖U(t0)(U(t− t0)ϕ− ϕ)‖

= ‖U(t− t0)ϕ− ϕ‖ −−−→t→t0

0 .

Luego, t 7−→ U(t) es fuertemente continuo en todas partes.

Para probar (iii), consideramos la funcion ft(λ) = eiλt−1t− iλ, ası

ft(A) =eitA − 1

t− iA .

Si ψ ∈ D(A), ∥∥∥∥eitAψ − ψt− iAψ

∥∥∥∥2

= ‖ft(A)‖2 =

∫R

∣∣∣∣eiλt − 1

t− iλ

∣∣∣∣2 dEψ,ψ(λ).

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Page 308: Un Curso de An alisis Funcional

Ahora bien, como t→ 0 entonces∣∣∣ eiλt−1

t− iλ

∣∣∣→ 0, para todo λ ∈ R. Ademas, |eix−1| ≤ |x|,∀x ∈ R por lo tanto

|ft(λ)| =∣∣∣∣eiλt − 1

t− iλ

∣∣∣∣ ≤ ∣∣∣∣eiλt − 1

t

∣∣∣∣+ |λ| ≤ 2|λ|

y como esta ultima es integrable respecto a la medida espectral, nuevamente por el Teoremade la convergencia dominada obtenemos (iii).

Para probar (iv), consideramos

D(B) =

ψ ∈ H : lim

t→0

U(t)ψ − ψt

existe

donde B es el operador tal que

iBψ = limt→0

U(t)ψ − ψt

.

Entonces, dado ψ ∈ D(B),

Bψ = −i limt→0

U(t)ψ − ψt

.

Ası definido este operador B es simetrico. En efecto, dados ψ, ϕ ∈ D(B),

〈Bψ,ϕ〉 = −i limt→0

⟨U(t)ψ − ψ

t, ϕ

⟩= −i lim

t→0

⟨ψ,

(U(t)∗ − I

t

⟩= −i lim

t→0

⟨ψ,

(U(−t)− I

t

⟩=

⟨ψ,−i lim

t→0

U(−t)ϕ− ϕ−t

⟩= 〈ψ,Bϕ〉.

Luego, B es una extension simetrica de A y como A es autoadjunto, tenemos que A = B yD(B) = D(A).

Definicion 10.3.2. Un operador U(t) que satisface (i) y (ii) del teorema anterior es llamadoun grupo unitario de 1-parametro fuertemente continuo. 4

El siguiente teorema, el cual es el central de esta seccion, nos dice que todo grupo unitariofuertemente continuo resulta la exponencial de un operador autoadjunto.

Teorema 10.3.3 (Teorema de Stone). Sea U(t) un grupo unitario de un parametro fuerte-mente continuo en un espacio de Hilbert H. Entonces, existe un operador autoadjunto A enH tal que U(t) = eitA.

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Page 309: Un Curso de An alisis Funcional

Proof. Definimos como antes

D =

ψ ∈ H : lim

t→0

U(t)ψ − ψt

existe

como 0 ∈ D, D 6= ∅. Primero probaremos que este conjunto D es denso en H: llamamosL a todas las funciones continuas f en R tales que f ∈ L1(0,∞). Por lo tsnto, para todaϕ ∈ H definimos g : R −→ H dada por

g(t) = f(t)U(t)ϕ.

Como U es unitario tenemos que ‖U(t)ϕ‖ = ‖ϕ‖ para todo t ∈ R la integral de Riemann dela funcion g esta bien definida y nos devuelve un vector de H. Ası, tomamos Tfϕ : H −→ H,dada por

Tfϕ =

∫ ∞0

f(t)U(t)ϕdt.

Este operador es lineal y como

‖Tfϕ‖ ≤∫ ∞

0

‖f(t)U(t)ϕ‖dt =

∫ ∞0

|f(t)|‖ϕ‖dt

resulta acotado con

‖Tf‖ ≤∫ ∞

0

|f(t)|dt.

Ahora bien, de forma analoga podemos decir que el siguiente operador

Sf : H −→ H, Sfϕ =

∫ ∞0

f(t)U(−t)ϕdt

define un operador lineal y acotado en H. Notemos que, para cualquier f ∈ L y t ∈ R,

U(t)Tfϕ = U(t)

∫ ∞0

f(s)U(s)ϕds

=

∫ ∞0

f(s)U(t+ s)ϕds

=

∫ ∞t

f(s− t)U(s)ϕds.

De forma similar,

U(t)Sfϕ = U(t)

∫ ∞0

f(s)U(−s)ϕds

=

∫ ∞0

f(s)U(t− s)ϕds

=

∫ ∞−t

f(t+ s)U(−s)ϕds.

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Page 310: Un Curso de An alisis Funcional

Denotamos por L(1) a todas las funciones f ∈ L que son continuamente diferenciables conf ′ ∈ L. Luego, para f ∈ L(1),

−i [U(t)− I]

tTfϕ = − i

t[U(t)Tfϕ− Tfϕ] = − i

t

[∫ ∞t

f(s− t)U(s)ϕds−∫ ∞o

f(s)U(s)ϕds

]= −i

∫ ∞t

f(s− t)U(s)ϕ

tds+ i

∫ ∞o

f(s)U(s)ϕ

tds

= −i∫ ∞t

f(s− t)U(s)ϕ

tds+ i

∫ t

o

f(s)U(s)ϕ

tds+ i

∫ ∞t

f(s)U(s)ϕ

tds

= −i∫ ∞t

[f(s− t)− f(s)

t

]U(s)ϕds+ i

∫ ∞o

f(s)U(s)ϕ

tds

Ahora bien, tenemos que∥∥∥∥∫ t

0

[f(s− t)− f(s)

t

]U(s)ϕds

∥∥∥∥ ≤ ∫ t

0

∥∥∥∥[f(s− t)− f(s)

t

]U(s)ϕ

∥∥∥∥ ds=

∫ t

0

∣∣∣∣[f(s− t)− f(s)

t

]∣∣∣∣ ‖ϕ‖ds≤ ‖h‖ sup

0≤s≤1|f(s− t)− f(s)|.

lo cual tiende a cero cuando t→ 0. Por lo tanto,

limt→0

∫ ∞t

[f(s− t)− f(s)

t

]U(s)ϕds = lim

t→0

[∫ ∞0

f(s− t)− f(s)

tU(s)ϕds−

∫ t

0

f(s− t)− f(s)

tU(s)ϕds

]= −

∫ ∞0

f ′(s)U(s)ϕds

= −Tf ′ϕ.

Como g(t) = f(t)U(t)ϕ es una funcion continua y U(0) = I, por el Teorema Fundamentaldel Calculo

limt→0

1

t

∫ t

0

f(s)U(s)ϕds = f(0)ϕ.

Ası, para f ∈ L(1) y ϕ ∈ H obtenemos

limt→0− it[U(t)− I]Tfϕ = iTf ′ϕ+ if(0)ϕ. (10.7)

Trabajando de forma similar, obtenemos que para f ∈ L(1), ϕ ∈ H

limt→0− it[U(t)− I]Sfϕ = −iSf ′ϕ− if(0)ϕ. (10.8)

Y resultaTfϕ : f ∈ L(1), ϕ ∈ H ⊆ D.

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Page 311: Un Curso de An alisis Funcional

Para toda n ∈ N, existe fn ∈ L(1) tal que fn ≥ 0, fn(t) = 0 para t ≥ 1/n y∫∞

0fn(t)dt = 1.

Por lo tanto,

Tfnϕ− ϕ =

∫ 1/n

0

fn(t)[U(t)− I]ϕdt

y entonces‖Tfnϕ− ϕ‖ ≤ sup

0≤t≤1/n

‖U(t)ϕ− ϕ‖.

Por lo tanto, ‖Tfnϕ − ϕ‖ → 0 cuando n → ∞ ya que U es fuertemente continuo. Y ası, Dresulta denso en H.

Siguiendo con la prueba, definimos para ϕ ∈ D el siguiente operador

Aϕ := −i limt→0

U(t)ϕ− ϕt

ya hemos visto que A es simetrico, lo que implica que es clausurable y denotamos nuevamentepor A a su clausura.

Para probar que A es autoadjunto, por el Teorema 10.2.6, basta con ver que Ker(A∗ ± i) =0. O, lo que es equivalente, ver que R(A ± i) es denso. Lo cual probaremos viendo queexisten operadores B± tales que (A± i)B± = I, por lo cual A± i es suryectiva.

Notemos que por (10.7),

(A+ i)Tf = ATf + iTf = i(Tf ′ + Tf ) + if(0).

Para que nos de la identidad debemos tomar f(t) = −ie−t. Luego,

(A+ i)Tf = I.

Por otro lado, considerando la ecuacion (10.8)

(A− i)Sh = ASh − iSh = −i(Sh′ + Sh)− ih(0).

Tomando, h(t) = ie−t

(A− i)Sh = I.

Por lo tanto, A es autoadjunto.

Tomando V = eitA queda probar que V = U : sea ϕ ∈ D, por el Teorema 10.3.1,

s−1[V (t+ s)− V (t)]ϕ = s−1[V (s)− I]V (t)ϕ −→ iAV (t)ϕ

es decir, V ′(t)ϕ = iAV (t)ϕ. De igual forma,

s−1[U(t+ s)− U(t)]ϕ = s−1[U(s)− I]U(t)ϕ −→ iAU(t)ϕ.

Ası, si h(t) = U(t)ϕ− V (t)ϕ, entonces h : R −→ H es diferenciable y

h′(t) = iAU(t)ϕ− iAV (t)ϕ = iAh(t).

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Page 312: Un Curso de An alisis Funcional

Pero

d

dt‖h(t)‖2 = 〈h′(t), h(t)〉+ 〈h(t), h′(t)〉

= 〈iAh(t), h(t)〉+ 〈h(t), iAh(t)〉= 〈iAh(t), h(t)〉+ 〈h(t), iAh(t)〉= i〈Ah(t), h(t)〉+−i〈Ah(t), h(t)〉= 0.

Luego, ‖h‖ : R −→ R es una funcion constante. Pero h(0) = 0, entonces h(t) ≡ 0. Loque nos dice que U(t)ϕ = V (t)ϕ, para todo ϕ ∈ D y para todo t ∈ R. Como D es denso,U = V .

Definicion 10.3.4. Si U(t) es un grupo unitario de un parametro fuertemente continuo,entonces el operador autoadjunto A con U(t) = eitA es llamado el generador infinitesimalde U(t).

El Teorema de Stone nos da el siguiente criterio para operadores autoadjuntos.

Teorema 10.3.5. Supongamos que U(t) es un grupo unitario de 1-parametro fuertementecontinuo. SeaD un dominio denso que es invariante bajo U(t) y en el cual U(t) es fuertementediferenciable con

U ′(t)ϕ = iAU(t)ϕ, para todo ϕ ∈ D

entonces A es esencialmente autoadjunto, y su clausura es el generador infinitesimal de U(t).

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Page 313: Un Curso de An alisis Funcional

Bibliografıa

Libros mas recomendados:

[1] Pedersen - Analysis Now (GTM 118).

[2] Conway J. - A course in functional analysis (GTM 96, Springer, 1985)

[3] Douglas R. - Banach Algebra Techniques In Operator Theory, 2nd Ed. Ac. Press

[4] Andruchow E. y Corach G. - Notas de analisis funcional (Apunte en pdf).

[5] Reed y Simon - Methods of Math Physics Vol 1 (FA) - Ac. Press 1980.

[6] Nagy G., Real analysis, (Kansas State lecture notes, 2001).

[7] Rudin W. - Functional analysis

[8] Yosida, K. - Functional analysis (6ed., GMW 123, Springer, 1980)

Referncias Adicionales

[9] Kelley - General Topology (1955).

[10] Munkres J. Topology (2ed., PH, 2000).

[11] Rudin W., Fourier analysis on groups (Interscience, 1962).

[12] Rudin W. - Real and Complex Analysis. Tata-McGraw-Hill, 1974.

[13] Simmons G. Introduction to topology and modern analysis (ISPAM, MGH,1963).

312

Page 314: Un Curso de An alisis Funcional

Parte III

Resultados Preliminares

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Page 315: Un Curso de An alisis Funcional

Apendice A

Topologıa

A.1 Definiciones basicas

Definicion A.1.1. Sea X un conjunto. Una topologıa en X es un sistema de subconjuntosτ ⊆ P(X) que verifica las siguientes tres propiedades basicas.

1. Si σ ⊆ τ , entonces⋃σ ∈ τ .

2. Si F ⊆ τ es finita, entonces⋂F ∈ τ .

3. ∅ ∈ τ y X ∈ τ .

En otras palabras, τ es una topologıa si contiene a X y ∅, y es cerrada por uniones arbitrariasy por intersecciones finitas.

En tal caso, decimos que el par (X, τ) es un espacio topologico (ET). Si no hay ambiguegdadsobre que topologıa se esta usando, escribiremos X solo en lugar de (X, τ). Los elementosde τ se llamaran subconjuntos abiertos (o τ -abiertos) de X. 4

La familia mas conocida de espacios topologicos proviene de dotar a un conjunto X de unametrica o distancia:

Definicion A.1.2. Sea X un conjunto. Una metrica en X es una funcion d : X×X → R≥0

que verifica las siguientes propiedades: Dados x, y, z ∈ X,

1. d(x, y) = d(y, x), es decir que d es simetrica.

2. d(x, y) = 0 ⇐⇒ x = y (d es fiel).

3. d(x, y) ≤ d(x, z) + d(z, y), o sea que d cumple la desigualdad triagular.

En tal caso, (X, d) es un espacio metrico, y usaremos las notaciones:

1. Dados x ∈ X y N ∈ R>0 , los conjuntos

B(x,N) = y ∈ X : d(x, y) < N y B(x,N) = y ∈ X : d(x, y) ≤ N ,

son la bola abierta y la bola cerrada de centro x y radio N .

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Page 316: Un Curso de An alisis Funcional

2. Un conjunto A ⊆ X es abierto (o d-abierto) si para todo x ∈ A existe un ε > 0 tal queB(x, ε) ⊆ A.

3. Dados A,B ⊆ X, la distancia entre ellos es

d(A,B) = inf d(x, y) : x ∈ A e y ∈ B .

Si x ∈ X, escribiremos d(x,B) = inf d(x, y) : y ∈ B en lugar de d(x, B). 4

Observacion A.1.3. Si (X, d) es un espacio metrico, es facil ver que el sistema de conjuntosτd = A ⊆ X : A es d-abierto es una topologıa en X. Pensando al reves, si τ es unatopologıa para X, diremos que el espacio topologico (X, τ) es metrizable si existe algunadistancia d en X tal que τ = τd .

La mayorıa de los espacios topologicos son metrizables. Sin embargo, hay dos razones im-portantes para que las teorıas topologica y metrica se desarrollen separadamente (o en par-alelo). Por un lado, existen importantes ejemplos en la matematica de espacios topologicosno metrizables (pocos pero buenos). Por otro lado, las dos teorıas hacen incapie en aspectosbien diferenciados entre sı, hasta el punto de que es usual hablar de propiedades topologicas(como las enumeradas al principio del capıtulo) y de propiedades metricas. Como ejem-plo de estas ultimas, podemos mencionar propiedades como “ser acotado”, ser “completo”,diametro, sucesiones de Cauchy, etc. Todas estas son puramente metricas y no tienen uncorrelato topologico. 4

A continuacion seguiremos introduciendo lenguaje topologico:

Definicion A.1.4. Sea (X, τ) un ET y fijemos un punto x ∈ X.

1. Diremos que un conjunto

A ⊆ X es un entorno de x si existe U ∈ τ tal que x ∈ U ⊆ A .

A se llamara entorno abierto de x si se tiene que x ∈ A y el mismo A ∈ τ .

2. Denotaremos por O(x) = A ⊆ X : A es entorno de x al filtro de entornos de x.LlamaremosOa(x) = A ⊆ O(x) : A es entorno abierto de x = O(x)∩τ . Cuando hagafalta especificar el espacio o la topologıa en cuestion, escribiremos OX(x) o tambienOτ (x). Lo mismo para Oa(x).

3. Dado un conjunto Y ⊆ X denotaremos por

Y = x ∈ Y : Y ∈ O(x) = x ∈ Y : Y es entorno de x , (A.1)

al interior de Y . Los elementos x ∈ Y se llamaran puntos interiores de Y . 4

Proposicion A.1.5. Sea (X, τ) un ET y sean A,B ⊆ X. Entonces

1. A es abierto.

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Page 317: Un Curso de An alisis Funcional

2. Si A ⊆ B, entonces A ⊆ B.

3. A es abierto si y solo si A = A, o sea si A es entorno de todos sus puntos.

4. (A) = A.

5. A es el mayor abierto contenido en A.

6. (A ∩B) = A ∩B .

Demostracion. Sea x ∈ A, y sea U ∈ τ tal que x ∈ U ⊆ A. Por la definicion de ser entorno,vemos que todos los otros y ∈ U tambien cumplen que A ∈ O(y). Es decir que U ⊆ A. Deahı podemos deducir que

A =⋃U ∈ τ : U ⊆ A . (A.2)

Es claro que esta igualdad sirve para demostrar los primeros 5 items del enunciado. ComoA ∩B ⊆ A ∩B y es abierto, el ıtem 5 asegura que A ∩B ⊆ (A ∩B). La otra inclusiontambien se deduce de la Ec. (A.2).

A.2 Cerrados, lımites y clausuras

Sea (X, τ) un ET. Los subconjuntos cerrados de X seran los complementos de los conjuntosabiertos. Es decir, F ⊆ X es cerrado si y solo si X \F ∈ τ . Usando la Def. A.1.1 y las leyesde De Morgan, tenemos las siguientes propiedades:

• Intersecciones arbitrarias de cerrados son cerradas.

• Uniones finitas de cerrados son cerradas.

• ∅ y X son cerrados.

Usando estos hechos, podemos definir la nocion de clausura de un subconjunto, que es ladual de la nocion de interior (comparar con la Ec. (A.2) ):

Definicion A.2.1. Sea (X, τ) un ET y sea A ⊆ X. El conjunto

A =⋂F ⊆ X : F es cerrado y A ⊆ F (A.3)

se denomina la clausura de A. Los elementos x ∈ A se llamaran puntos lımite de A. 4

Veamos ahora la version dual de la Prop. A.1.5, cuya prueba dejamos como ejercicio.

Proposicion A.2.2. Sea (X, τ) un ET y sean A,B ⊆ X. Entonces

1. A es cerrado.

2. Si A ⊆ B, entonces A ⊆ B

3. A es cerrado si y solo si A = A.

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Page 318: Un Curso de An alisis Funcional

4.(A)−

= A.

5. A es el menor cerrado que contiene a A.

6. A ∪B = A ∪B.

La dualidad mencionada se manifiesta mejor en la siguiente formula:

Proposicion A.2.3. Sea (X, τ) un ET y sea A ⊆ X. Entonces

X \ A = (X \ A) y X \ A = X \ A . (A.4)

Demostracion. Se deduce de las formulas (A.2) y (A.3). Por ejemplo,

X \ A =⋃X \ F : F es cerrado y A ⊆ F =

⋃U ∈ τ : U ⊆ X \ A .

La otra igualdad se muestra en forma semejante.

Daremos ahora una caracterizacion especial de ser punto lımite:

Proposicion A.2.4. Sea (X, τ) un ET. Dados A ⊆ X y x ∈ X, las siguientes condicionesson equivalentes:

1. x ∈ A

2. A ∩ V 6= ∅ para todo V ∈ O(x).

3. A ∩ U 6= ∅ para todo U ∈ Oa(x).

Demostracion. Supongamos que A ∩ V = ∅ para cierto V ∈ O(x). Entonces tenemos queV ⊆ X \ A por lo que x ∈ (X \ A) = X \ A . Esto prueba 1 → 2. Es claro que 2 → 3.Finalemnte, para ver que 3 → 1, supongamos que x /∈ A. Como U = X \ A es abierto,tenemos que x ∈ U ∈ Oa(x). Pero como A ⊆ A, se tiene que U ∩ A = ∅.

Por la Prop. A.2.4, un x ∈ X es punto lımite de un conjunto A ⊆ X si y solo si se cumpleque A ∩ V 6= ∅ para todo V ∈ O(x), o sea si A corta a todo entorno de x. En formasimilar, pero un poco mas sofisticada, se define la nocion de punto de acumulacion:

Definicion A.2.5. Sea (X, τ) un ET. Dados A ⊆ X y x ∈ X, decimos que

x es punto de acumulacion de A si(A \ x

)∩ V 6= ∅ para todo V ∈ O(x) .

Es decir, si A corta a todo entorno de x en algun punto y distinto de x. Denotaremos porA′ = x ∈ X : x es punto de acumulacion de A. 4

Ejercicios A.2.6. 1. Sea (X, τ) un ET. Dado A ⊆ X, probar que A = A ∪ A′.

2. Sean (X, d) un EM y A ⊆ X. Probar que

x ∈ A ⇐⇒ 0 = d(x,A) .

Deducir que A es cerrado si y solo si[d(y, A) = 0 =⇒ y ∈ A

]. 4

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Page 319: Un Curso de An alisis Funcional

Definicion A.2.7. Sea (X, τ) un ET. Dado A ⊆ X, llamaremos borde de A al conjunto

∂A = A ∩X \ A = A \ A

= x ∈ X : A ∩ V 6= ∅ 6= (X \ A) ∩ V , para todo V ∈ O(x) .

Es facil ver que ∂A = ∂(X \ A). 4

A.3 Bases y sub-bases

En esta seccion estudiaremos construcciones que producen nuevas topologıas a partir de unatopologıa dada, o basandose en familias arbitrarias de conjuntos.

Sean τ1 y τ2 dos topologıas en X. Diremos que τ1 es mas fuerte (o que es mayor) que τ2 siτ2 ⊆ τ1 , es decir que τ1 tiene mas conjuntos abiertos que τ2 . La menor de todas las topologıases la llamada trivial, y consiste de ∅, X. La mayor es la llamada topologıa discreta, quees tomar todo P(X) (en la que todos los puntos son abiertos). Se puede, ademas, construirınfimos y supremos de familias arbitrarias de topologıas. En efecto, si τi : i ∈ I es unafamilia de topologıas en X, entonces es facil ver que los sitemas∧

i∈I

τi =⋂i∈ I

τi y∨i∈I

τi =∧

τ : τ es una topologıa y⋃i∈I

τi ⊆ τ

son topologıas, la primera el ınfimo y la segunda el supremo de la familia τi : i ∈ I. Estasconstrucciones permiten generar topologıas a partir de familias arbitrarias de subconjuntosde X, con la sola condicion de que cubran a X.

Definicion A.3.1. Sea X un conjunto y sea ρ ⊆ P(X) tal que⋃ρ = X.

1. La topologıa generada por ρ es la menor topologıa que contiene a ρ, o sea

τ(ρ) =∧

τ : τ es una topologıa y ρ ⊆ τ.

2. Diremos que ρ es una sub-base de una topologıa τ si τ = τ(ρ).

3. Dada una topologıa τ en X, diremos que ρ es una base de τ si

(a) τ = τ(ρ)

(b) Todo V ∈ τ cumple que V =⋃U ∈ ρ : U ⊆ V . 4

En resumidas cuentas, sabemos generar una topologıa en X a partir de una familia arbitrariaρ ⊆ P(X), y sabemos que queremos que cumpla una familia para ser base de una topologıa(notar la analogıa con las bolas abiertas en una topologıa que proviene de una metrica). Elproblema es saber cuando ρ es o no base de τ(ρ), o bien como contruir una base de τ(ρ) apartir de ρ. Esto se responde ahora:

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Page 320: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion A.3.2. Sea X un conjunto y sea ρ ⊆ P(X) tal que⋃ρ = X.

1. Se tiene que ρ es base de τ(ρ) si y solo si se cumple que

dados U , V ∈ ρ y x ∈ U ∩ V , existe W ∈ ρ tal que x ∈ W ⊆ U ∩ V . (A.5)

En particular, esto pasa si ρ es cerrado por intersecciones finitas.

2. La siguiente familia es base de τ(ρ):

β = V1 ∩ V2 ∩ · · · ∩ Vn : n ∈ N y V1 , . . . , Vn ∈ ρ , (A.6)

es decir que β consiste de las intersecciones finitas de elementos de ρ.

En conclusion, si ρ ⊆ P(X) cumple que⋃

ρ = X, se tiene que

τ(ρ) = uniones arbitrarias de intersecciones finitas de elementos de ρ . (A.7)

Demostracion. Si ρ es base de τ(ρ), la condicion (A.5) se verifica de inmediato (notar queU ∩ V ∈ τ(ρ) ). Supongamos ahora que ρ cumple la condicion (A.5), y consideremos

τ = ⋃

α : α ⊆ ρ

= uniones de elementos de ρ ,

Es claro que ρ ⊆ τ ⊆ τ(ρ), ya que τ esta contenido en toda topologıa que contenga a ρ.Probaremos que τ es una topologıa, de lo que podremos deducir que τ = τ(ρ), por lo que ρsera una base de τ(ρ).

Tomando α = ρ, o bien α = ∅, vemos que X y ∅ estan en τ (recordar que⋃ρ = X). Por su

construccion, τ es cerrado por uniones arbitrarias. Solo falta ver que lo es para interseccionesfinitas. Es facil ver que la condicion (A.5) muestra que si U, V ∈ ρ, entonces U ∩ V ∈ τ . Siahora tomamos α, γ ⊆ ρ, y consideramos los conjuntos

A =⋃

α y B =⋃

γ en τ , =⇒ A ∩B =⋃U∈α

⋃V ∈γ

U ∩ V ∈ τ .

Inductivamente, se ve que τ es cerrado para intersecciones finitas, lo que prueba 1.

El conjunto β de la Ec. (A.6) claramente cumple la condicion (A.5), puesto que β es cerradopara intersecciones finitas. Por ello, β es base de τ(β). Pero es facil ver que τ(ρ) = τ(β), loque prueba 2. La formula (A.7) es consecuencia de lo visto anteriormente.

Proposicion A.3.3. Sea (X, τ) un ET. Dada β ⊆ τ , son equivalentes:

1. β es base de τ .

2. Para todo x ∈ X y todo U ∈ O(x) existe V ∈ β tal que x ∈ V ⊆ U .

Demostracion. Si β es base y U ∈ O(x), sabemos que x ∈ U =⋃V ∈ β : V ⊆ U. Basta

tomar uno de tales V tal que x ∈ V . La recıproca es similar.

Si ahora aislamos la condicion anterior, para cada x ∈ X fijo, obtenemos la nocion naturalde base de entornos de ese x:

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Page 321: Un Curso de An alisis Funcional

Definicion A.3.4. Sea (X, τ) un ET y sea x ∈ X. Una base de entornos de x es unasubfamilia βx ⊆ O(x) tal que para todo U ∈ O(x) existe V ∈ βx tal que x ∈ V ⊆ U . 4

Observacion A.3.5. Si βx es base de entornos de un x ∈ X, en todos los enunciadosanteriores, donde se decıa “para todo U ∈ O(x)” puede decirse “para todo V ∈ βx” yobtener las mismas conclusiones. 4

Ejemplos A.3.6. 1. Sea (X, τ) un ET y sea β ⊆ τ una base. Entonces, para todo x ∈ X,

O(x) ∩ β = U ∈ β : x ∈ U (A.8)

es una base de entornos de x.

2. Sea (X, d) un EM, y pensemoslo como un ET (X, τd). Sea (an)n∈N una sucesion en R>0

tal que an −−−→n→∞

0. Sea D ⊆ X un subconjunto denso, i.e., tal que D = X. Entonces

(a) Para todo x ∈ X, la familia B(x, an) : n ∈ N

es una base de entornos de x.

(b) La familia β =B(y, an) : y ∈ D y n ∈ N

es una base de τd .

Las pruebas de 1 y de 2 (a) son inmediatas a partir de las definiciones. La de 2 (b) es unpoquito mas trabajosa: si x ∈ U ∈ τd , existe una B(x, ε) ⊆ U . Tomemos un an <

ε2

. ComoD es denso, en la bola B(x, an) debe haber un y ∈ D. Pero

y ∈ B(x, an) =⇒ x ∈ B(y, an) ⊆ B(x, ε) ⊆ U ,

ya que si z ∈ B(y, an) se tiene que d(x, z) ≤ d(x, y) + d(y, z) < 2 an < ε. Ahora se puedeaplicar la Prop. A.3.3 y deducir que β es base de τd . 4

A.3.1 Topologıa inducida

Sea (X, τ) un ET y fijemos un subconjunto Y ⊆ X. Hay una manera natural de dotar a Yde una topologıa a partir de τ : Consideremos el sistema

τY = U ∩ Y : U ∈ τ = A ⊆ Y : existe U ∈ τ tal que A = U ∩ Y ⊆ P(Y ) .

Usando las propiedades basicas de conjuntos, se verifica sin dificultades que τY es unatopologıa en Y . Se la llamara la topologıa inducida por τ a Y . Enumeraremos a contin-uacion varias propiedades del ET (Y, τY ) cuyas demostraciones son elementales:

Proposicion A.3.7. Sea (Y, τY ) ⊆ (X, τ) como recien. Dados y ∈ Y y B ⊆ Y , se tiene que

1. El conjunto OY (y) de τY -entornos de y se calcula como OY (y) = V ∩ Y : V ∈ O(y).Analogamente se puede hacer con los entornos abiertos de y en Y .

2. Si β es una base de τ , entonces βY = U ∩ Y : U ∈ β es una base de τY . Lo mismopuede hacerse con sub-bases de τ y con bases de entornos de cada punto de Y .

3. B es τY -cerrado si y solo si existe un conjunto cerrado F ⊆ X tal que B = Y ∩ F .

4. La clausura BY

de B en Y es igual a Y ∩B X.

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Page 322: Un Curso de An alisis Funcional

A.4 Clases de ET’s

La gracia de la topologıa es que es tan general que se confunde con la teorıa de conjuntos,pero en cualquier ET se puede hacer algo de analisis. Sin embargo tanta generalidad hace quepocos resultados interesantes y sofisticados puedan probarse para todo ET. Por eso, la teorıase construye definiendo diversas clases especıficas de ET’s que tengan algunas propiedadesmas restrictivas, en las que se muestra que valen teoremas cada vez mas ambiciosos. Untıpico teorema topologico tiene un enunciado del siguiente estilo: Sea (X, τ) un ET de laclase tal y cual. Entonces en X vale una propiedad sofisticada.

Este tipo de construccion teorica a veces suena un poco acomodaticia. Se corre el riesgo dehacer el siguiente procedimiento:

1. Primero uno averigua que se necesita que cumpla X para que camine la demostracion,que uno penso, de que en X vale la propiedad P .

2. Luego uno define la clase de C de los ET’s que cumplen esos prerrequisitos.

3. Se enuncia un Superteorema: Todo ET de la clase C cumple la propiedad P !!

En realidad, este fue el procedimiento que se fue usando. Pero la teorıa quedo bien, porquehay propiedades P que son necesarias e importantes. Las clases C donde ellas valen no sedefinieron para que camine una prueba concreta, sino que se fueron extendiendo (mejorandolas pruebas) hasta llegar a los mınimos prerrequisitos posibles en X para que valga P . Ytuvieron prioridad las clases C que fueran razonablemente faciles de detectar en la larga listade ejemplos importantes.

Luego de muchos anos de mezclar propiedades y clases, el proceso decanto en una buenaclasificacion de los ET’s, tal que combinando dos o tres de los ingredientes fijados (clases deespacios) se encuentran hipotesis optimas para la mayorıa de las propiedades P que sirvenen la mayorıa de las teorıas matematicas donde se usa la topologıa.

A continuacion enumeraremos las clasificaciones que quedaron aceptadas por consenso.A lo largo de todo el texto se vera como estas clases se iran combinando para ir obteniendolos distintos teoremas de la teorıa.

A.4.1 Numerabilidad

Recordemos que un EM se dice separable si tiene un subconjunto denso numerable. En elcontexto general de ET’s, tenemos varias clases diferentes de numerarabilidad, que definire-mos a continuacion. Para abreviar, si queremos decir que un conjunto D es numerable,escribiremos |D| ≤ ℵ0 . Recordar que |D| es el cardinal de D y ℵ0 = |N|.

Definicion A.4.1. Sea (X, τ) un ET, y asumamos que τ esta fijada. Diremos que

1. X es separable si existe D ⊆ X tal que |D| ≤ ℵ0 y D = X.

2. X es N1 (o que cumple el primer axioma de numerabildad), si para todo x ∈ Xexiste una base βx de entornos de x tal que |βx| ≤ ℵ0 .

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Page 323: Un Curso de An alisis Funcional

3. X es N2 (o que cumple el segundo axioma de numerabildad), si existe una baseβ de τ tal que |β| ≤ ℵ0 .

4. X es de Lindeloff, si para todo cubrimiento abierto σ ⊆ τ de X (i.e.,⋃σ = X),

existe un subcumbrimiento numerable σ0 ⊆ σ, (i.e.,⋃σ0 = X y |σ0| ≤ ℵ0 ). 4

Proposicion A.4.2. Sea (X, τ) un ET. Si X es N2 , entonces es separable, N1 y Lindeloff.

Demostracion. Sea β = Un : n ∈ N una base de τ (si hay un β finito todo es muy facil).Usando la Ec. (A.8), es facil ver que N2 =⇒ N1 . Para ver la separabilidad, elijamos unxn ∈ Un para cada n ∈ N. Se toma D = xn : n ∈ N. Entonces D es denso, porque “toca”todo entorno de todo punto de X (usar la Prop. A.3.3).

Para ver que X es Lindeloff, fijemos un cubrimiento σ ⊆ τ . Sea

Jσ = m ∈ N : Um ⊆ V para algun V ∈ σ y βσ = Um : m ∈ Jσ ⊆ β .

Como σ cubre X y β es una base, podemos ver que⋃

βσ =⋃m∈Jσ

Um = X. Elijamos ahora,

para cada m ∈ Jσ , un Vm ∈ σ tal que Um ⊆ Vm . Luego la familia σ0 = Vm : m ∈ Jσ ⊆ σes numerable y cubre X.

Observacion A.4.3. Es falso en general que alguna de las otras 3 condiciones de separa-bilidad impliquen ser N2 o cualquier otra. Pero en EM’s todo es mejor: 4

Proposicion A.4.4. Sea (X, d) un EM. Entonces

1. (X, τd) es N1 .

2. (X, τd) es N2 si y solo si es Lindeloff si y solo si es separable.

Demostracion. Todo EM es N1 porque, para cada x ∈ X, basta tomar la base de entornosβx = B(x, 1

n) : n ∈ N. Ya vimos (para ET’s generales) que N2 =⇒ Lindeloff. Si X es

Lindeloff, para cada n ∈ N se puede cubrir a X con numerables bolas B(xn,m ,1n), m ∈ N.

Tomando D = xn,m : n,m ∈ N, obtenemos un denso numerable para X. Si asumimos queX es separable, podemos ver que es N2 usando el item 2 (b) del Ejem. A.3.6.

A.4.2 Separacion

Sea (X, τ) un ET. Si no se le pide algo especıfico a τ , puede haber puntos distintos de Xque resulten indistingibles desde el punto de vista topologico. Por ejemplo puede pasar queexistan x, y ∈ X tales que x 6= y, pero O(x) = O(y). O que O(x) ⊆ O(y). Observar queen tal caso, x ∈ y, por lo que y no es cerrado. Pedir condiciones para que estas cosasno pasen se llama dar propiedades de separacion a la topologıa τ . Estas condiciones estanestratificadas en cinco clases estandarizadas, denominadas Tk , con 0 ≤ k ≤ 4.

Definicion A.4.5. Sea (X, τ) un ET. Diremos que X es de la clase:

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Page 324: Un Curso de An alisis Funcional

T0 : Si dados x, y ∈ X distintos, existe

U ∈ O(x) tal que y /∈ U o bien V ∈ O(y) tal que x /∈ V .

Puede verse que esto equivale a que x 6= y =⇒ O(x) 6= O(y).

T1 : Si dados x, y ∈ X distintos, existen U ∈ O(x) y V ∈ O(y) tales que x /∈ V e y /∈ U .Otra forma de decirlo es que

⋂O(x) = x, para todo x ∈ X.

T2 : Si dados x, y ∈ X distintos, existen

U ∈ O(x) y V ∈ O(y) tales que U ∩ V = ∅ .

Los ET’s de clase T2 son mas conocidos como espacios de Hausdorff.

T3 : Si X es T1 y, para todo x ∈ X y todo F ⊆ X cerrado tales que x /∈ F , existen

U ∈ O(x) y V ∈ τ tales que F ⊆ V y U ∩ V = ∅ .

Los ET’s de clase T3 son tambien conocidos como espacios regulares.

T4 : Si X es T1 y, para todo par F1 , F2 ⊆ X de subconjuntos cerrados y disjuntos,

existen U y V ∈ τ tales que F1 ⊆ U , F2 ⊆ V y U ∩ V = ∅ .

Los ET’s de clase T4 son conocidos como espacios normales. 4

Observacion A.4.6. Sea (X, τ) un ET. Vimos que X es T1 si y solo si⋂O(x) = x, para

todo x ∈ X. Es claro que esto a su vez equivale a que y sea cerrado para todo y ∈ X.Entonces las espacios T1 son aquellos en los que los puntos son cerrados.

Teniendo esto en cuenta, es inmediato verificar que las clases recien definidas son cada vezmas restrictivas, en el sentido de que

X es de clase Tk =⇒ X es de clase Tk−1 , para todo k ∈ I4 ,

o bien que: normal =⇒ regular =⇒ Hausdorff =⇒ puntos cerrados =⇒ T0 . Ningunade las implicaciones anteriores vale en el sentido inverso, por lo que se justifica darle nombresdistintos a las 5 clases. Ahorita ya podemos ver que T1 6⇒ Hausdorff: 4

Ejemplo A.4.7. Sea X un conjunto infinito. Consideremos en X la topologıa cofinita:

τCF (X) = ∅ ∪ X \ V : V ∈ PF (X) = ∅ ∪ U ⊆ X : X \ U es finito .

Es facil ver que τCF (X) es una topologıa. Este ejemplo es un caso bastante patologico, queinduce a pensar que los axiomas de la topologıa pueden ser demasiado debiles si uno no pidecondiciones extra. Lo unico bueno que tiene es que los puntos de X son cerrados.

Por lo tanto, una topologıa τ en un conjunto X es de tipo T1 si y solo si τCF (X) ⊆ τ . Sinembargo, es claro que (X, τCF (X) ) no es un espacio de Hausdorff, porque no tiene abiertosdisjuntos (no vacıos). 4

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Page 325: Un Curso de An alisis Funcional

La observacion que sigue da versiones equivalentes a la definicion de regularidad y normal-idad. Todo es cuasi tautologico, pero conviene tenerlo enunciado y aceptado claramentedesde el principio para encarar mas comodos, y no enturbiar los argumentos de numerosasdemostraciones posteriores (con complementos, clausuras e interiores y mas yerbas).

Observacion A.4.8. Sea (X, τ) un ET de calse T1 . Son equivalentes:

1. X es regular

2. Dados x ∈ X y un abierto W ∈ Oa(x), existe U ∈ τ tal que x ∈ U ⊆ U ⊆ W .

3. Dados x ∈ X y un cerrado F2 tales que x /∈ F2 , se verifica que

existe un abierto U ∈ τ tal que x ∈ U pero F2 ∩ U = ∅ .

Analogamente, son equivalentes las condiciones

1. X es normal

2. Dados un cerrado F ⊆ X y un abierto W ∈ τ tales que F ⊆ W ,

existe un abierto U ∈ τ tal que F ⊆ U ⊆ U ⊆ W .

3. Para todo par F , F2 ⊆ X de subconjuntos cerrados y disjuntos,

existe un abierto U ∈ τ tal que F ⊆ U pero F2 ∩ U = ∅ .

Como decıamos antes, las pruebas son casi confusas de tan directas. Demostremos la segundatanda para dar una idea. Si X es normal y tenemos F ⊆ W como en 2, se toma el cerradoF2 = X \W , y se los separa con abiertos disjuntos U ⊇ F y U2 ⊇ F2 . Ahora basta observarque F ⊆ U ⊆ U ⊆ X \ U2 ⊆ X \ F2 = W .

Asumamos 2. Para probar 3, llamemos W = X \F2 ⊇ F . El abierto U que provee 2 cumpleque F ⊆ U y que U ⊆ W , por lo que F2 ∩ U = ∅ .

Asumamos ahora 3, y tomemos F y F2 dos cerrados disjuntos. El abierto U que provee 3cumple que F ⊆ U y que U2 = X \ U es abierto, es disjunto con U , y contiene a F2 . 4

En general, la normalidad es mucho mas restrictiva (y mas util) que la regularidad. Perocomo veremos a continuacion, un poco de numerabilidad empata las cosas:

Proposicion A.4.9. Sea (X, τ) un ET que es regular y Lindeloff. Entonces X es normal.

Demostracion. Ver el Apunte de topologıa.

La clasificacion no termina aca. Falta definir varias clases importantes de ET’s (por ejemplocompactos, conexos, completamente regulares o de Tychonoff, etc), pero debemos posponerloporque nos faltan ver y estudiar las nociones involucradas en sus definiciones, o porque sonclases que ameritan capıtulo propio, y se las definira entonces.

324

Page 326: Un Curso de An alisis Funcional

Las clases de separacion recien definidas carecen de interes entre los EM’s porque, comoveremos a continuacion, son todos normales. La prueba de esto pasa por una propiedadque parece aun mas fuerte que la normalidad, pero que a la larga (y con notable esfuerzo)veremos que equivale a ella para cualquier ET.

Lema A.4.10. Sea (X, d) un EM. Dado un A ⊆ X, la funcion dA : X → R≥0 dada por

dA(x) = d(x,A) = inf d(x, z) : z ∈ A , para cada x ∈ X ,

es continua. Ademas, se tiene que A = x ∈ X : dA(x) = 0. O sea que ser punto lımite sedescribe como “distar cero” de A.

Demostracion. Sean x, y ∈ X. Para cada z ∈ A tenemos que

d(x,A) ≤ d(x, z) ≤ d(x, y) + d(y, z) =⇒ dA(x) ≤ d(x, y) + infz∈A

d(y, z) = d(x, y) + dA(y) .

Cambiando roles, tambien sale que dA(y) ≤ d(x, y) + dA(x). Por lo tanto nos queda que

|dA(x)− dA(y)| ≤ d(x, y) para todo par x , y ∈ X ,

con lo que dA es recontinua. Observar que, dado x ∈ X, el hecho de que dA(x) = 0 equivalea que en toda bola B(x, ε) haya puntos de A, o sea que x ∈ A.

Proposicion A.4.11. Todo espacio metrico (X, d) es normal. Mas aun, dados F1 y F2 ⊆ Xdos cerrados disjuntos, existe una funcion continua

f : X → [0, 1] tal que f∣∣F1≡ 0 y f

∣∣F2≡ 1 .

Demostracion. Sean F1 y F2 ⊆ X dos cerrados disjuntos. Definamos la funcion continua

f : X → [0, 1] dada por f(x) =d(x, F1)

d(x, F1) + d(x, F2)para x ∈ X .

Observar que el denominador no puede anularse, puesto que

d(x, Fi) = 0 =⇒ x ∈ Fi (para i = 1, 2) y que F1 ∩ F2 = ∅ .

Ahora bien, notar que si x ∈ F1 entonces f(x) = 0, y que f(y) = 1 para todo y ∈ F2 . Paradeducir la normalidad, basta tomar los conjuntos abiertos y disjuntos

U = x ∈ X : f(x) < 1/3 ⊇ F1 y V = x ∈ X : f(x) > 2/3 ⊇ F2 ,

que separan a F1 y a F2 .

Ejercicio A.4.12. Sea (X, τ) un ET de clase T1 , y sea A ⊆ X. Probar que

x ∈ A′ ⇐⇒ V ∩ A es infinito , para todo V ∈ O(x) .

Mostrar tambien que lo anterior puede ser falso si X no era T1 . 4

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Page 327: Un Curso de An alisis Funcional

A.4.3 Herencias

Una clase C de ET’s se llama hereditaria, si para todo espacio X de clase C, se tieneque cualquier subespacio Y ⊆ X sigue siendo C con la topologıa inducida. Veremos acontinuacion cuales de las clases antes definidas son o no hereditarias. La herramientabasica es la Prop. A.3.7, que reenunciamos para comodidad del lector:

Proposicion A.3.7. Sea (Y, τY ) ⊆ (X, τ). Dados y ∈ Y y B ⊆ Y , se tiene que

1. El conjunto OY (y) de τY -entornos de y se calcula como OY (y) = V ∩ Y : V ∈ O(y).Analogamente se puede hacer con los entornos abiertos de y en Y .

2. Si β es una base de τ , entonces βY = U ∩ Y : U ∈ β es una base de τY . Lo mismopuede hacerse con sub-bases de τ y con bases de entornos de cada punto de Y .

3. B es τY -cerrado si y solo si existe un conjunto F ⊆ X cerrado tal que B = Y ∩ F .

4. La clausura BY

de B en Y es igual a Y ∩BX.

Proposicion A.4.13. Las siguientes clases de ET’s son hereditarias:

N1 , N2 , T0 , T1 , T2 y T3 .

Las clases de espacios Lindeloff, separables y normales no son hereditarias.

Demostracion. Las clases N2 y N1 dependen de la existencia de bases y de bases de en-tornos. Las clases T0 , T1 y T2 dependen de la existencia de entornos de puntos con ciertaspropiedades. Luego todas ellas son hereditarias por la Prop. A.3.7. El hecho de que las tresclases mencionadas no sean hereditarias se muestra en los ejemplos (Ejercicio: Buscarlos).Veamos el caso de la regularidad:

Sea B ⊆ Y un subconjunto Y -cerrado y sea y ∈ Y \B. Por la Prop. A.3.7,

y /∈ B = BY

= Y ∩BX=⇒ y /∈ F = B

X.

Como X es regular, existen dos abiertos disjuntos U, V ∈ τ tales que y ∈ U y F ⊆ V . Bastaentonces tomar U0 = U ∩Y y V0 = V ∩Y ∈ τY y estamos (recordar que el ser T1 tambien seheredaba). Este argumento no camina para la normalidad, porque si tenemos dos conjuntosA,B ⊆ Y que son Y -cerrados y disjuntos, nadie nos garantiza que A

X ∩BX= ∅.

A.5 Continuidad basica

Definicion A.5.1. Sean (X, τ) e (Y, σ) dos ET’s, y sea f : X → Y una funcion.

1. Diremos que f es continua si

f−1(V ) = x ∈ X : f(x) ∈ V ∈ τ para todo V ∈ σ .

Es decir, si la contraimagen por f de todo abierto de Y , queda abierta en X.

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Page 328: Un Curso de An alisis Funcional

2. Diremos que f es continua en un punto x ∈ X si

f−1(A) ∈ Oτ (x) para todo A ∈ Oσ(f(x) ) .

3. Denotaremos por C(

(X, τ), (Y, σ))

= C(X, Y

)al conjunto de todas las funciones

continuas g : (X, τ)→ (Y, σ). 4

Proposicion A.5.2. Una funcion f : (X, τ)→ (Y, σ) es continua si y solo si f en continuaen x para todo x ∈ X.

Demostracion. Si f es continua, sean x ∈ X y A ∈ Oσ(f(x) ). Luego existe un

V ∈ σ tal que f(x) ∈ V ⊆ A =⇒ f−1(V ) ∈ τ y x ∈ f−1(V ) ⊆ f−1(A) .

Luego f−1(A) ∈ Oτ (x). Si ahora asumimos que f es continua en todos los puntos de Xy tomamos un abierto V ∈ σ, para cada x ∈ f−1(V ) se tiene que V ∈ Oσ(f(x) ). Por lacontinuidad en x, vemos que f−1(V ) ∈ Oτ (x). Esto muestra que f−1(V ) es entorno de todossus elementos. Y por la Prop. A.1.5, deducimos que f−1(V ) ∈ τ .

Observacion A.5.3. Sea f : (X, τ)→ (Y, σ) una funcion. Luego

1. Dado un x ∈ X, se tiene que f es continua en x si y solo si

Para cada A ∈ Oσ(f(x) ) exite un B ∈ Oτ (x) tal que f(B) ⊆ A . (A.9)

2. La f es continua (en todo X) si y solo si f−1(F ) es τ -cerrado para todo σ-cerradoF ⊆ Y . Esto se debe a que ser cerrado equivale a tene complemento abierto, y a quela operacion A 7→ f−1(A) tiene la siguiente propiedad:

f−1(Y \ A) = X \ f−1(A) para todo A ∈ P(Y ) , (A.10)

cuya verificacion es inmediata.

3. Como el operador A 7→ f−1(A) respeta tambien uniones e intersecciones arbitrarias,para verificar que f es continua, basta testar que f−1(U) ∈ τ para los elementos U deuna base o incluso sub-base de σ. 4

Observacion A.5.4. Sean X e Y dos EM’s y sea f : X → Y una funcion. Entonces f escontinua en un x ∈ X si y solo si vale la formula ε, δ de siempre:

para todo ε > 0 existe un δ > 0 tal que dX(z, x) < δ =⇒ dY (f(z), f(x) ) < ε , (A.11)

donde estamos hablando de la continuidad relativa a las topologıas inducidas por las metricas.En efecto, basta aplicar la Ec. (A.9), mas el hecho de que las bolas alrededor de un puntoforman una base de entornos de ese punto. 4

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Page 329: Un Curso de An alisis Funcional

A continuacion juntaremos en un enunciado numerosas propiedades de las funciones contin-uas que, si bien parecen muy elementales, conviene testear cuidadosamente si uno las postulaen el contexto hipergeneral de ET’s.

Proposicion A.5.5 (Miscelanea). Sea (X, τ) un ET. Se tienen las siguientes propiedades:

1. Toda funcion f : X → Y que es constante es continua.

2. La composicion de dos funciones continuas es continua.

3. Sea A ⊆ X, pensado con la topologıa inducida. La funcion inclusion JA : A → Xdada por JA(x) = x (x ∈ A) es continua.

4. Si f : X → Y es continua y A ⊆ X, entonces la restriccion f∣∣A

: A→ Y es continua.

Si f(X) ⊆ Z ⊆ Y , entonces tambien la correstriccion f∣∣Z : X → Z es continua (en

ambos casos con las topologıas inducidas).

5. Dada una funcion f : X → Y y un cubrimiento Uαα∈A de X (i.e.,⋃i∈IUi = X) por

conjuntos abiertos tales que f∣∣Uα

es continua para todo α ∈ A, entonces f es continua.

6. Sean f, g : (X, τ)→ A ⊆ R dos funciones continuas. Entonces

(a) La funcion (f, g) : X → R2 dada por (f, g)(x) = (f(x), g(x) ) es continua.

(b) Las funciones x 7→ f(x) + g(x) y x 7→ f(x) · g(x) son continuas.

(c) Si f(x) 6= 0 para todo x ∈ X, entonces x 7→ 1

f(x)es continua.

(d) Las funciones f ∧ g = mınf, g y f ∨ g = maxf, g son continuas.

Demostracion. Los ıtems 1, 2, 3 y 4 se deducen directamente de las definiciones de con-tinuidad y de la topologıa inducida. Observar que, dado un subconjunto M ⊆ Y , se tiene

que(f∣∣A

)−1(M) = A ∩ f−1(M) y que, si f(X) ⊆ Z, entonces f−1(M) = f−1(M ∩ Z).

5. Sea V ∈ σ. Como cada Uα es abierto, sus abiertos relativos estan en τ . Luego, comopara todo α ∈ A sabemos que f

∣∣Uα

es continua, se tiene que(f∣∣Uα

)−1

(V ) = f−1(V ) ∩ Uα es abierto en Uα =⇒ f−1(V ) ∩ Uα ∈ τ ,

para todo α ∈ A. Pero del hecho de que Uαα∈A sea un cubrimiento, podemos deducirque f−1(V ) =

⋃α∈A

f−1(V ) ∩ Uα ∈ τ .

6. La parte (a) sale usando que (f, g)−1(U × V

)= f−1(U) ∩ g−1(V ), para cualquier

par de abiertos U, V ⊆ R. La parte (b) porque las funciones de R2 a R dadas por(s, t) 7→ s + t y (s, t) 7→ s · t son continuas (componiendo). La (c) porque la funciont 7→ t−1 es continua en R \ 0. La (d) porque R2 3 (s, t) 7→ mıns, t es continua. Ylo mismo con el maximo. Los detalles quedan como ejercicio.

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Page 330: Un Curso de An alisis Funcional

Muchas veces uno tiene que definir una funcion en distintas partes de un espacio X, y despuesnecesita testear la continuidad de la f “pegoteada”. Por ejemplo, en los items 4 y 5 de laProp. A.5.5 vimos que si me dan una f : (X, τ)→ (Y, σ) y una familia Uii∈I de abiertosde τ que cubren a X, entonces se tiene que

f ∈ C(

(X, τ), (Y, σ))⇐⇒ f

∣∣Ui

es continua , para todo i ∈ I .

Y no importa cuan grande sea el conjunto I. Algo parecido vale para cubrimientos concerrados, aunque ahı hace falta restringirse al caso de finitos:

Proposicion A.5.6 (Lema del pegoteo). Sea f : (X, τ) → (Y, σ). Sean F1 y F2 doscerrados en X tales que F1 ∪ F2 = X. Luego se tiene que

f∣∣F1∈ C(F1 , Y ) y f

∣∣F2∈ C(F2 , Y ) =⇒ f ∈ C(X , Y ) .

Otra manera de decir lo mismo que suele ser mas util es: Si tenemos dos funciones continuasg ∈ C(F1 , Y ) y h ∈ C(F2 , Y ) tales que g

∣∣F1∩F2

= h∣∣F1∩F2

, entonces la funcion

f : X → Y dada por f(x) =

g(x) si x ∈ F1

h(x) si x ∈ F2

es continua .

Demostracion. Ejercicio.

A.6 Redes y subredes

Recordemos que un conjunto ordenado I (por el orden parcial ≤ ) esta dirigido si para todopar i, j ∈ I, existe un k ∈ I tal que i ≤ k y j ≤ k. En tal caso, una induccion muestra que

si F ⊆ I es finito, existe kF ∈ I tal que j ≤ kF para todo j ∈ F . (A.12)

Decimos que un subconjunto J ⊆ I es cofinal si para todo i ∈ I existe un j ∈ J tal quej ≥ i. O sea que J tiene elementos mas grandes que cualquiera de I.

Ejercicio A.6.1. Probar las siguientes afirmaciones:

1. Si un orden ≤ en un conjunto I es total, entonces I esta dirigido por ≤.

2. Si X es un conjunto y ordenamos a P(X) con la inclusion al reves (o sea que U ≤ Vsi V ⊆ U), entonces ≤ dirige a P(X), pero no es un orden total.

3. Un subconjunto A ⊆ N es cofinal (con el orden usual de N) si y solo si A es infinito.

4. Sin embargo A = 2− 1n

: n ∈ N es infinito y “creciente”, pero no es cofinal en R. 4

Las redes, que reemplazaran en esta teorıa a las sucesiones, son familias indexadas en con-juntos dirigidos. Para entender la necesidad de este concepto, veamos el siguiente ejemplo:

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Page 331: Un Curso de An alisis Funcional

Ejemplo A.6.2. Sea (X, τ) un ET y sea x ∈ X. Entonces el conjunto O(x), ordenado porinclusion al reves (o sea que V ≥ U si V ⊆ U), esta dirigido. Lo mismo pasa con cualquierbase de entornos βx de x. En efecto, si V, U ∈ βx , sabemos que existe W ∈ βx tal queW ⊆ U ∩ V . Luego U ≤ W y V ≤ W . Observar que un subconjunto β ⊆ O(x) es base deentornos de x si y solo si es cofinal en O(x) con este orden. 4

Para poder definir adecuadamente la nocion de convergencia en ET’s generales (y describira traves de ella las clausuras de conjuntos y, mas adelante, las nociones de continuidad ycompacidad), sera crucial considerar redes indexadas en bases de entornos de puntos. Lainsuficiencia de las sucesiones surge de que si X es un ET que no es N1 , para alguno de suspuntos ninguna de estas bases sera numerable, por lo que tales redes no seran sucesiones. Enel caso de EM’s, ese proceso puede hacerse con las bolas B(x, 1/n), n ∈ N. Pero en generaluno no tiene ese recurso.

Una nocion alternativa para definir convergencia es la de filtros, que definiremos mas ade-lante. El ejemplo que suguiere los axiomas que definen a un filtro es, nuevamente, el conjuntoO(x), para x ∈ X, un ET. Las propiedades clave son:

• Si U ∈ O(x) y V ⊇ U , entonces V ∈ O(x).

• O(x) es cerrado por intersecciones finitas y ∅ /∈ O(x).

Observar que ni Oa(x) ni las bases de entornos βx cumple lo anterior. Por esta especie deinflexibilidad de los filtros, y por el hecho de que las redes tienen mas “afinidad notacional”con las sucesiones a las que estamos acostumbrados, es mayoritaria entre los especialistas(salvo los muy francofilos) la eleccion de las redes en vez de los filtros para describir la nocionde convergencia.

Sin embargo, en algunos ambitos de aplicacion de la topologıa, y en ciertos procesosmaximales que veremos mas adelante, los filtros (y los ultrafiltros) seran una herramientanecesaria. Esta es una vieja polemica retratada jocosamente por G. Pedersen como la eternadiscusion entre los net-men y los fiter-fans. Nosotros estamos en el primer bando, perousaremos a los filtros como ayudantes de sus enemigas las redes.

El defecto mas grave de las redes (ahı sacan ventaja los filtros) es que la nocion necesariade “subred” no es muy feliz, porque se empasta bastante. Pero igual le damos para adelante:

Definicion A.6.3. Sea X un conjunto.

1. Una red en X es una funcion x : I → X, donde el conjunto I esta dirigido por unorden ≤ . Usaremos siempre la siguiente notacion mas agradable: la red se escribirax = (xi)i∈ I , donde identificamos xi = x(i), i ∈ I.

2. Fijada una red x = (xi)i∈ I en X, una subred de x sera otra red y = (yj)j∈ J dotadade una funcion h : J→ I tales que

(a) h es creciente, en el sentido de que j1 ≤J j2 =⇒ h(j1) ≤I h(j2).

(b) La imagen de h es un subconjunto cofinal de X (abreviaremos diciendo que h escofinal), o sea que para todo i ∈ I, existe j ∈ J tal que i ≤ h(j).

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(c) Se tiene que y = x h, es decir que yj = xh(j) para todo j ∈ J.

Observar que el unico dato relevante de la red y, y de su entidad de subred de x, es elconjunto dirigido J y la funcion creciente y cofinal h : J→ I, ya que al tenerlos, la condicion(c) determina automaticamente a la funcion y = x h. 4

Ejercicio A.6.4. Probar que si z es una subred de una subred y de una red x, entonces z esuna subred de x (la primera parte del ejercicio es entender que significa este trabalenguas).Se sugiere componer las funciones que conectan los ındices, y usar que son crecientes paraver que la composicion es creciente y cofinal. 4

Ejercicio A.6.5. Sea x = (xi)i∈ I una red en un conjunto X. Probar que:

1. Dado K ⊆ I un subconjunto cofinal, o sea que para todo i ∈ I existe un k ∈ K tal quek ≥ i, entonces la red x

∣∣K = (xk)k∈K es una subred de x. La h es la inclusion K → I.

2. En particular, fijado cualquier i0 ∈ I, la red (xi)i≥i0 , que esta dada por el conjuntoI0 = i ∈ I : i ≥ i0 ⊆ I, es subred de x. 4

Observacion A.6.6. Es evidente que hace falta aclarar un poco lo de las subredes. Repase-mos con sucesiones: ellas seran las redes tales que I = N, con su orden usual. Es claro quedar x : N → X dada por x(n) = xn es la definicion formal de ser sucesion. En la notacionanterior, una subsucesion de x sera una y que es subred de x, y a la vez es sucesion, osea que J = N. Tambien hay que pedirle que h sea estrictamente creciente. Observarque llamando h(k) = nk para k ∈ N, tendrıamos que nk < nr si k < r, y nos queda quey = (yk)k∈N = (xnk)k∈N como estamos acostumbrados. Otra manera de recuperar las sub-sucesiones en este contexto es observar que un conjunto K ⊆ N es cofinal si y solo si K esinfinito. Luego uno aplica el Ejer. A.6.5.

Releyendo la definicion de subred (ahora en el caso general), vemos que y toma sus valoresentre los de x, y que los ındices de x que aparecen en y son “arbitrariamente grandes” (esoes que sean un conjunto cofinal de los de x). Esto es parecido a las subsucesiones. Las dosdiferencias fundamentales son

• El conjunto que indexa a y no tiene porque ser numerable.

• La funcion h no tiene que ser estrictamente creciente, ni siquiera inyectiva.

La primera diferencia es parecida a lo que pasa con las redes: hacen falta conjuntos biengrandes de ındices. La segunda es mas sutil y mas importante. Uno hubiese querido que seeligiera al J como un subconjunto cofinal de I, y que h solo sea la inclusion. Eso parece unageneralizacion honesta y razonable, si hacen falta conjuntos grandes. De hecho, estas sonsubredes (Ejer. A.6.5). Y si habıamos empezado con una sucesion, todas sus subsucesionesse construyen de esta manera. El problema es que todas las subredes construidas de esamanera (a partir de una sucesion) serıan subsucesiones.

Pero mas adelante veremos que no alcanza con ellas para que la teorıa camine. Y en realidadla definicion dada enriquece la cosa, porque las subredes podran ser mucho mas grandes

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que la red original, permitiendo refinarla poniendo muchısimos yj’s arriba de cada xi delconjunto cofinal h(J), y complicar notablemente el tipo de orden de I. Esto es completamentenuevo, y veremos que ademas de necesario, sera sumamente util. 4

Observacion A.6.7. En muchos textos de topologıa, en la definicion de subred no se pideque la funcion h que conecta los ındices sea creciente. Solo que sea cofinal. La teorıa,en tal caso se hace mucho mas intrincada y difıcil, pero gana un poco de generalidad.Nosotros preferimos dar la version con h creciente porque con ella se obtienen “almostall” los resultados que uno quiere que arreglen las subredes, y se gana notablemente en“transparencia” para las demostraciones. 4

A.7 Convergencia

A continuacion daremos unas definiciones linguısticas sobre las redes, que seran convenientespara manejarse con las nociones de convergencia y de puntos de acumulacion.

Definicion A.7.1. Sean X un conjunto, A ⊆ X y x = (xi)i∈ I una red en X.

1. Dado i0 ∈ I denotaremos por Ci0(x) = xi : i ≥ i0 a la cola de la red x, pero pensadacomo conjunto.

2. Diremos que x esta eventualmente en A, y escribiremos xE→ A o bien (xi)i∈I

E→ A,

si existe un i0 ∈ I tal que Ci0(x) ⊆ A, o sea que xi ∈ A para todo i ≥ i0 .

3. La red x esta frecuentementemente en A, y escribiremos xF→ A, si para todo i ∈ I

se tiene que Ci(x) ∩ A 6= ∅, o sea que existe un j ∈ I tal que j ≥ i y xj ∈ A. 4

Ahora si podemos definir las nociones de convergencia y puntos de acumulacion para redesen un ET:

Definicion A.7.2. Sean (X, τ) un ET, x ∈ X y x = (xi)i∈ I una red en X. Diremos que

1. (xi)i∈I converge a x, y escribiremos xi −−→i∈ I

x, si para todo entorno U ∈ O(x) se tiene

que (xi)i∈IE→ U (i.e., que existe un iU ∈ I tal que xi ∈ U para todo i ≥ iU ).

2. x es un punto de acumulacion (PA) de x si para todo entorno U ∈ O(x) se tiene

que (xi)i∈IF→ U (i.e., que para todo i ∈ I existe un j ∈ I tal que j ≥ i y xj ∈ U).

Observar que en ambas definiciones basta verificar que las condiciones pedidas se cumplenpara los entornos U de Oa(x) o los de cualquier base βx de O(x). 4

Ejemplo A.7.3 (Convergencia en EM’s). Sea (X, d) un EM, y pensemoslo como ET vıa latopologıa τd . Dados un punto x ∈ X y una red x = (xi)i∈ I en X, se tiene que

xiτd−−→i∈ I

x ⇐⇒ la red en R d(xi , x) −−→i∈ I

0 ,

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Page 334: Un Curso de An alisis Funcional

y que ambos equivalen a que xE→ B(x, ε) para todo ε > 0. Para probarlo, basta recordar

que las bolas B(x, ε) son una base de Oτd(x), y que las bolas BR(0, ε) son base de OR(0). 4

Ejercicio A.7.4. Sea (X, τ) un ET y sea x = (xi)i∈ I una red en X.

1. Si A ⊆ X cumple que xE→ A, entonces toda subred y = (yj)j∈ J de x tambien cumple

que yE→ A . Para probar esto sera util usar que la funcion h : J → I que determina

a y es creciente y cofinal, por lo que Cj(y) ⊆ Ch(j)(x), y al h(j) se lo puede hacer tangrande como haga falta.

2. Si xi −−→i∈ I

x ∈ X, toda subred y = (yj)j∈ J de x tambien converge a x.

3. Si x vive en un Y ⊆ X e y ∈ Y , entonces xiτ−−→i∈ I

y ⇐⇒ xiτY−−→i∈ I

y , donde τY es la

topologıa inducida por τ a Y . Lo mismo vale si el y es PA de x (en Y o en X).

4. Si xi −−→i∈ I

x ∈ X, y me dan un cerrado F ⊆ X tal que xE→ F , entonces x ∈ F . 4

Proposicion A.7.5. Sea (X, τ) un ET y sean x = (xi)i∈ I una red en X y x ∈ X. Lassiguientes propiedades son equivalentes:

1. Se tiene la convergencia xi −−→i∈ I

x.

2. Toda subred de x tiene una subred que converge a x.

Demostracion. Si vale 1, las subredes enteras de x convergen a x, por el Ejer. A.7.4. Pero

si fuera falso que xi −−→i∈ I

x, existirıa un U ∈ Oa(x) tal que x 6 E→ U . Esto significarıa que

xF→ F = X \ U . En otras palabras, J = i ∈ I : xi ∈ F serıa cofinal para I. Ahora

tomemos la red xJ = (xi)i∈J , que junto con la funcion inclusion de J en I es una subred de x.Finalmente, como xJ vive en el cerrado F , todas sus subredes convergentes (si las tuviera)tendrıan su lımite en F (por el Ejer. A.7.4), ası que xJ no tendrıa subredes que puedan irhacia el x en cuestion.

El siguiente Teorema es la justificacion del nombre puntos lımite para los elementos de laclausura de un conjunto:

Teorema A.7.6. Sea (X, τ) un ET. Dados A ⊆ X y z ∈ X, son equivalentes:

1. z es punto lımite de A, o sea z ∈ A.

2. Existe una red x = (xi)i∈I en A tal que xi −−→i∈ I

z.

Demostracion. 2→ 1: Si existe la red xi −−→i∈ I

z, entonces todo U ∈ O(z) contiene a una cola

Ci0(x) de x, que vive en A. Eso significa que z ∈ A.

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1 → 2: Si ahora suponemos que z ∈ A, definamos una red cuyos ındices se muevan enel conjunto O(z), ordenado con la inclusion al reves, como en el Ejem. A.6.2. Para cadaU ∈ O(z), como sabemos que U ∩A 6= ∅, elijamos un xU ∈ U ∩A. Veamos que nuestra redx = (xU)U∈O(z) converge a z. La prueba es tan simple que confunde: Si a un U ∈ O(z) lopensamos como entorno de z, a partir del mismo U , pero ahora como ındice, tenemos que

V ≥ U =⇒ V ⊆ U y entonces xV ∈ V ∩ A ⊆ V ⊆ U .

Esto prueba que xE→ U , lo que demuestra la convergencia a z.

Observacion A.7.7. El resultado anterior muestra que el operador clausura A 7→ A, quedetermina la clase de los conjuntos cerrados, y por ello a la topologıa τ , esta a su vezcaracterizado por la convergencia de redes en X. Luego para mostrar que dos topologıascoinciden en X, bastara ver que producen las mismas convergencias de las redes en X.

Mas aun, si tenemos σ y τ dos topologıas en un conjunto X, se tiene que

σ ⊆ τ ⇐⇒[τ -convergencia =⇒ σ-convergencia

].

La prueba se sigue de las definiciones (en τ hay mas entornos). En parte por eso es que,en tal caso, se dice que τ es mas fuerte que σ, ya que se dice que una convergencia es masdebil en tanto sea mas facil converger, y mas fuerte si pocas series pueden hacerlo.

Sin embargo, si no se ponen algunas restricciones, el fenomeno de la convergencia puedetener propiedades raras (el tıpico es que una red tenga mas de un lımite). Para tener unaidea de esto veamos un ejemplo catastrofico: 4

Ejemplo A.7.8. Sea X un conjunto infinito y consideremos en X la topologıa cofinitaτCF (X) que ya vimos en el Ejem. A.4.7. En este espacio, muchas redes convergen a todoslos puntos de X.

Por ejemplo, asumamos que una red x = (xi)i∈ I en X cumple que I es infinito, y que lafuncion x : I→ X es inyectiva. Luego, si U ∈ τCF (X), el conjunto i ∈ I : xi /∈ U es finito,

por lo que xE→ U . Y estamos hablando de todos los abiertos de X, o sea los entornos de

todos los puntos. Si la red cumple algo menos: que las colas

Ci(x) = xj : j ≥ i son infinitas para todo i ∈ I ,

entonces todo x ∈ X es punto de acumulacion de x. 4

La siguiente Proposicion muestra que los espacios de Hausdorff son un ambito en donde lascosas son mas normales en este sentido:

Proposicion A.7.9. Sea (X, τ) un ET. Las siguientes condiciones son equivalentes:

1. Toda red convergente en X tiene un unico lımite.

2. X es un espacio de Hausdorff.

334

Page 336: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Ejercicio.

Ahora veamos el primer resultado basico de subredes:

Proposicion A.7.10. Sea (X, τ) un ET y sea x = (xi)i∈I una red en X. Luego un puntoz ∈ X es de acumulacion para x si y solo si existe una subred y de x que converge a z.

Demostracion. Ver en el Apunte de topologıa.

Observacion A.7.11. Tenemos dos apariciones del nombre punto de acumulacion (abre-viemos PA): para conjuntos y para redes. Conviene aclarar que los conceptos son semejantes,pero de equivalencias ni hablar. A pesar de que uno podrıa pensar en una red x = (xi)i∈ Ien un (X, τ) y en el subconjunto Ax = xi : i ∈ I ⊆ X y en sus PA’s. Pero ninguna cosaimplica la otra. La palabra acumulacion refiere a que aparecen muchısimos terminos cercadel punto. Pero en el caso de conjuntos eso refiere a que sean distintos elementos, y en el delas redes a que aparezcan en distintos momentos (apariciones muy frecuentes).

Observar que la red puede ser constantemente igual a un x ∈ X. Allı x es PA de la red xpero no de Ax . Incluso puede haber una cantidad cofinal de apariciones del x en x y que laotra mitad se vaya a cualquier otro lado. Pasa lo mismo.

O bien puede pasar que x : I→ X sea inyectiva, y que haya un conjunto infinito numerableJ = in : n ∈ N ⊆ I tal que la sucesion xin −−−→

n→∞x. Entonces se tiene que x ∈ A′x . Pero si

J no es cofinal en I (lo que bien puede pasar si, por ejemplo, I = R con su orden), nadie nosasegura que x sea un PA de x.

Donde las cosas se parecen un poco mas es cuando se toman sucesiones. Ahi sı puede verseque, si x : N→ X es inyectiva, entonces x es PA de x si y solo si x ∈ A′x . 4

A.8 Sucesiones en espacios N1

En los espacios N1 (en particular todos los EM’s), las redes siguen siendo utiles, pero noson imprescindibles. Esto es algo complicado de formular explıcitamente. A continuacionenumeraremos los resultados concretos que nos permitiran trabajar sistematicamente consucesiones (y subsucesiones) cuando estemos en el contexto N1 . En principio vienen un ejer-cicio y un lema tecnico, donde uno concentra las dificultades del pasaje de redes a sucesiones:

Ejercicio A.8.1. Sea I un conjunto dirigido con el orden ≤. Si no existe un elementomaximo iM ∈ I, probar que para todo j ∈ I hay un k ∈ I tal que k > j (k ≥ j pero k 6= j).Otra manera de decirlo: En un dirigido, maximal =⇒ maximo. 4

Lema A.8.2. Sea (X, τ) un ET de tipo N1 . Sean x = (xi)i∈ I una red en X y x un punto deacumulacion de x. Supongamos que I no tiene un elemento maximo. Entonces debe existirun subconjunto numerable J = ik : k ∈ N ⊆ I, no necesariamente cofinal, tal que

1. Usando el orden de I en J, se tiene que ik ≤ ir si y solo si k ≤ r.

2. La sucesion y = (yk)k∈N = (xik)n∈N cumple que yk −−−→k→∞

x.

335

Page 337: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Sea Vm : m ∈ N ⊆ τ una base de O(x). Para cada n ∈ N, tomemos el

abierto Un =n⋂

m=1

Vm ∈ τ . Luego βx = Un : n ∈ N ⊆ τ es otra base de O(x), que ahora

cumple que Un+1 ⊆ Un para todo n ∈ N.

Tomemos i1 ∈ I tal que xi1 ∈ U1 . Como xF→ U2 e I no tiene un elemento maximo,

podemos tomar i2 > i1 (o sea que i1 ≤ i2 6= i1) tal que xi2 ∈ U2 (se usa el Ejer. A.8.1).Recursivamente, podemos construir el conjunto J = ik : k ∈ N ⊆ I tal que el orden de Ien J cumpla la condicon (a), y tal que xik ∈ Uk para todo k ∈ N. Luego, si tomamos unUk ∈ βx , fijamos ese k ∈ N y tomamos cualquier m ≥ k (o sea un im ≥ ik), se tiene queym = xim ∈ Um ⊆ Uk . Esto muestra que yk = xnk −−−→

k→∞x.

Proposicion A.8.3. Sea (X, τ) un ET de tipo N1 . Si una sucesion x = (xn)n∈N en Xtiene una subred y = (yi)i∈ I que converge a un x ∈ X, entonces existe una subsucesion(xnk)k∈N de x tal que xnk −−−→

k→∞x.

Demostracion. Observar que, por la Prop. A.7.10, el tal x es un PA de x. Como N no tieneelementos maximos, el Lema A.8.2 nos asegura que existe un conjunto infinito numerableJ = nk : k ∈ N ⊆ N (ordenado en forma estrictamente creciente) tal que la sucesion(xnk)k∈N cumple que xnk −−−→

k→∞x. Pero como todo conjunto infinito de N es cofinal, la

sucesion (xnk)k∈N es, de hecho, una subsucesion de x, como buscabamos.

Ejercicio A.8.4. Volviendo a la Porp. anterior: Si tomamos la subred y con su funcionh : I → N cofinal creciente, sabemos que h(I) ⊆ N es infinito. Lo numeramos en formacreciente h(I) = nk : k ∈ N y tomamos la subsucesion (xnk)k∈N de x. Como h es crecientey sabemos que yi −−→

i∈ Ix, vemos que xnk −−−→

k→∞x. Y san se acabo.

El ejercicio consiste en ver que parte de lo de arriba esta mal. No puede ser correcto porqueno se usa que X sea N1 . Y ese enunciado es falso en general. 4

Proposicion A.8.5. Sea (X, τ) un ET de tipo N1 . Se tienen las siguientes propiedades

1. Dado A ⊆ X, un punto x ∈ A si y solo si existe una sucesion y = (yn)n∈N en A talque yn −−−→

n→∞x.

2. Un x ∈ X es punto de acumulacion de una sucesion x = (xn)n∈N en X si y solo siexiste una subsucesion (xnk)k∈N de x tal que xnk −−−→

k→∞x.

Demostracion.

1. Sea x ∈ A tal que ninguna sucesion constante en A converge a x (o sea que en A nohay un y ∈

⋂O(x) ∩ A). Por el Teo. A.7.6, existe una red x = (xi)i∈ I en A tal que

xi −−−→n→∞

x. Si I tuviera un elemento maximo iM , se tendrıa que xiM ∈⋂O(x), lo que

esta excluido porque el tal xiM ∈ A. Como x es el lımite de x, entonces x es punto deacumulacion de x. Sea (yn)n∈N la sucesion asociada vıa el Lema A.8.2. Observar que,como x esta en A, tambien (yn)n∈N esta en A, porque sus terminos son algunos de los

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Page 338: Un Curso de An alisis Funcional

de x. Y se tiene que yn −−−→n→∞

x. La vuelta sale por el Teo. A.7.6, porque una sucesion

es tambien una red.

2. Se deduce de la Prop. A.8.3 y de la Prop. A.7.10. Observar, para la vuelta, que unasubsucesion es tambien una subred.

A.9 Conexos

Definicion A.9.1. Sea (X, τ) un ET.

1. Un subconjunto U ∈ X es clopen si U ∈ τ y tambien V = X \ U ∈ τ (en castellanopodrıa ser “cerrierto” o “abirrado”, o ya que estamos “beodo”).

2. Decimos que X es conexo si los unicos clopen que tiene son ∅ y X.

3. X es disconexo en caso contrario (si tiene algun clopen no trivial). 4

La mayorıa de ejemplos interesantes donde se plantea la conexidad es en el caso de subespa-cios Y de un ET (X, τ) ambiente, pensando a Y con la inducida τY . Ahı conviene poneruna notacion ad hoc:

Definicion A.9.2. Sea (X, τ) un ET y sea Y ⊆ X. Una X-separacion fuerte de Y es unpar (U, V ) de subconjuntos abiertos de X tal que

Y ⊆ U ∪ V , U ∩ V ∩ Y = ∅ pero U ∩ Y 6= ∅ 6= V ∩ Y . (A.13)

Diremos que (U, V ) es una X-separacion si se cumplen solamente las dos condiciones de laizquierda en (A.13). 4

Es claro que Y es disconexo si y solo si existe una X-separacion fuerte (U, V ) de Y , porqueen tal caso U ∩Y queda clopen y propio (en esto se usa la fortaleza) en (Y, τY ). La recıprocasale facil por la definicion de τY . Pero es mas util para hacer cuentas la siguiente formulacion

Proposicion A.9.3. Sea (X, τ) un ET y sea Y ⊆ X. Si Y es conexo y (U, V ) es unaX-separacion de Y , entonces se tiene que Y ⊆ U o bien Y ⊆ V .

Demostracion. Si no pasara lo asegurado, (U, V ) serıa una X-separacion fuerte de Y .

Teorema A.9.4. Sea f : X → Y una funcion continua. Luego f manda conexos en conexos.

Demostracion. Basta observar que si A ⊆ X y (U, V ) es una Y -separacion fuerte de f(A),entonces

(f−1(U), f−1(V )

)es una X-separacion fuerte de A.

Teorema A.9.5. Sea (X, τ) un ET y tomemos una familia Aii∈ I de subconjuntos conexosde X. Si asumimos que

⋂i∈ IAi 6= ∅, entonces A =

⋃i∈ IAi es conexo.

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Page 339: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Es claro que toda X-separacion (U, V ) de A tambien lo es de cada Ai . Comoestos son conexos, tienen que caer dentro de U o de V . Pero como U ∩ V ∩ A = ∅ y todoslos Ai se cortan, todos ellos tienen que caer del mismo lado. Por ello no hay separacionesfuertes de A, que resulta conexo.

Teorema A.9.6. Sea (X, τ) un ET. Si A ⊆ X es conexo, entonces todo conjunto B talque A ⊆ B ⊆ A es tambien conexo. En particular podemos asegurar que la clausura de unconexo es conexa.

Demostracion. Dada una X-separacion (U, V ) de B, y por ende de A, podemos suponer queA ⊆ U . Si hubiera un x ∈ B∩V , como x ∈ A y V ∈ Oa(x), deberıa suceder que A∩V 6= ∅,lo que no estaba permitido, porque A ∩ V = A ∩ U ∩ V = ∅. Ası que B es conexo.

A.10 Productos y cocientes

A.10.1 Topologıa inicial

Definicion A.10.1. Sea X un conjunto y sea F = fα : α ∈ A una familia indexada enA de funciones fα : X → (Yα, τα) hacia sendos ET’s. Denotaremos por

τF =∧

τ ⊆ P(X) : τ es una topologıa tal que fα ∈ C(

(X, τ), (Yα, τα))∀ α ∈ A

.

O sea que τF a la mınima topologıa en X que hace de todas las fα funciones continuas.Esta τF se llama la topologıa inicial asociada a F , y se caracteriza por el hecho de quetiene como sub-base a la familia

ρF =⋃α∈A

f−1α (U) : U ∈ τα

. (A.14)

Observar que si F = f (una sola funcion), entonces ρF ya da toda τF . 4

Proposicion A.10.2. Sea τF la topologıa inicial en X dada por la familia F = fα : α ∈ A.Dada una red x = (xi)i∈ I en X y un punto x ∈ X, se tiene que

xiτF−→i∈I

x ⇐⇒ fα(xi)τα−→i∈I

fα(x) para todo α ∈ A .

Demostracion. La flecha =⇒ es clara por la definicion de τF . Para ver la recıproca,tomemos V ∈ OτF (x). Por la Ec. (A.14) y las propiedades de bases y sub-bases, debenexistir

n ∈ N , α1 , . . . , αn ∈ A y entornos Uk ∈ Oταk (fαk(x) ) , k ∈ In ,

tales que x ∈⋂k∈ In

f−1αk

(Uk) ⊆ V . Como las redes fαk(xi) −−→i∈ I

fαk(x), para cada k ∈ In

podemos tomar un ik ∈ I tal que fαk(xi) ∈ Uk para todo i ≥ ik . Como I es dirigido, existeun iM ∈ I que mayora a todos los ik . Luego,

si i ≥ iM =⇒ fαk(xi) ∈ Uk para todo k ∈ In =⇒ xi ∈⋂k∈ In

f−1αk

(Uk) ⊆ V .

338

Page 340: Un Curso de An alisis Funcional

O sea que xE→ V . Como esto pasa para todo V ∈ OτF (x), deducimos que xi −−→

i∈ Ix.

Corolario A.10.3. Sea τF la topologıa inicial en X dada por la familia F = fα : α ∈ A,con las fα : X → (Yα, τα). Sea (Z, σ) otro ET. Dada g : (Z, σ)→ (X, τF), se tiene que

g ∈ C(

(Z, σ), (X, τF))⇐⇒ fα g ∈ C

((Z, σ), (Yα, τα)

)para todo α ∈ A . (A.15)

Demostracion. Como antes, la flecha =⇒ es clara, y la gracia es la vuelta. Para probarla continuidad de g, tomemos un z ∈ Z y una red z = (zi)i∈ I en Z tal que zi −−→

i∈ Iz. Si

asumimos lo que dice a la derecha de (A.15), sabremos que fα(g(zi) ) −−→i∈ I

fα(g(z) ) para todo

α ∈ A. Ahora, por la Prop. A.10.2, podemos deducir que g(zi) −−→i∈ I

g(z). O sea que g debe

ser continua en cada z ∈ Z.

A.10.2 Topologıa producto

Notaciones: Sea(

(Xα , τα))α∈A

una familia de ET’s.

1. Llamemos P =∏α∈A

Xα a su producto cartesiano.

2. Para no confundirnos con las redes, un elemento tıpico de P se denotara por xαα∈A(llaves en vez de parentesis), donde cada xα ∈ Xα .

3. Para cada α ∈ A, llamaremos πα : P → Xα a la proyeccion que a un elementoxαα∈A ∈ P lo manda al correspondiente xα .

4. Si para cada α ∈ A tenemos subconjuntos Yα ⊆ Xα , asumiremos que∏

α∈A Yα ⊆ P.4

Se busca una topologıa para el conjunto P que tenga propiedades agradables. Se puedepensar como modelo a R2 donde, si bien la base comun de su topologıa esta formada porbolas redondas, uno puede tambien tomar una base de rectangulitos abiertos

(a, b)× (c, d) =(

(a, b)× R)∩(R× (c, d)

)= π−1

1

((a, b)

)∩ π−1

2

((c, d)

).

Este sera, en efecto, el modelo a seguir para la construir lo que se llamara “la topologıaproducto” en P. Pero hay una decision a tomar: ¿Que se hace en el caso de que A seainfinito? Una opcion serıa multiplicar abiertos de cada τα en todas las cordenadas. Esto sellamara la topologıa caja en P. La otra opcion (la buena), sera mirar el lado derecho de laecuacion de arriba, y compararla con la Ec. (A.14) de las topologıas iniciales.

Pensando ası podemos tomar la familia de funciones F =πα : α ∈ A

, y construir la

topologıa inicial asociada a F que llamaremos τP = τF . Ya vamos a ver que pinta tienensus abiertos, pero de antemano, sin saber como son, sabemos que tendra las propiedadesagradables en las que pensabamos, que son las traducciones a P de la Prop. A.10.2 y elCor. A.10.3. Formalizemos todo esto en el siguiente enunciado:

339

Page 341: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion A.10.4. Sea(

(Xα , τα))α∈A

una familia de ET’s. Sea P =∏α∈A

Xα , dotado

de la topologıa producto τP , que es la inicial asociada a la familia F =πα : α ∈ A

. Se

tienen las siguientes propiedades:

1. Una base βP de τP esta dada por los conjuntos construidos con el siguiente proceso:

(a) Sea F ⊆ A un subconjunto finito de ındices.

(b) Sean Uα ∈ τα , un abierto para cada α ∈ F.

(c) Un elemento de βP construido con estos datos sera:

U =⋂α∈F

π−1α (Uα) =

xαα∈A ∈ P : xα ∈ Uα , α ∈ F

=∏α∈F

Uα ×∏α/∈F

Xα .

La base βP constara de todos los abiertos de este tipo, moviendose en todos los con-juntos finitos de ındices F ⊆ A y todas las elecciones de abiertos Uα en los α ∈ F.

2. Una f : Z → P sera continua si y solo si cada fα = πα f es continua.

3. Una red x =(xi,αα∈A)i∈I en P convergera a un punto xαα∈A ∈ P si y solo si

cada red πα x = (xi,α)i∈I en Xα converge a xα ,

o sea que xi,α −−→i∈ I

xα , para todo α ∈ A (todo esto dentro de cada espacio Xα y en su

topologıa τα).

Demostracion. Cada ıtem no es otra cosa de la traduccion a este caso particular de los tresresultados vistos para topologıas iniciales: El ıtem 2. es el Cor. A.10.3, y el ıtem 3. es laProp. A.10.2. El ıtem 1. se basa en la Ec. (A.14). Aquı hace falta una aclaracion: al inter-sectar finitas contraimagenes de abiertos (o sea elementos de la sub-base ρF), como indica laProp. A.3.2, podrıan aparecer varias correspondientes al mismo α, pero con distintos abiertosde τα . Sin embargo, eso no hace falta escribirlo al describir un elemento de βP , porque laoperacion V 7→ π−1

α (V ) respeta intersecciones. Luego uno puede intersectar primero todoslos abiertos correspondientes dentro del mismo τα , y quedarse con un solo Uα para cada αque aparezca en la lista finita.

Gracias a la Prop. A.10.4 muchas propiedades de los espacios cordenados Xα (si todos elloslas tienen) siguen siendo validas en el espacio producto P, siempre que uno use la topologıaproducto τP . El caso mas importante sera la compacidad, que veremos mas adelante (esto esel famoso Teorema de Tychonoff). Este tipo de propiedades son las que justifican la eleccionconsensuada de usarla a ella y no a la de la caja, que podrıa verse como mas intuitiva. Demasesta decir que en el caso de que A sea finito ambas coinciden. Esto muestra, por ejemplo,que en Rn la topologıa usual (inducida por la metrica euclıdea) conicide con la topologıaproducto, que proviene de pensar a Rn = R× · · · × R.

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Page 342: Un Curso de An alisis Funcional

Proposicion A.10.5. Sea P =∏α∈A

Xα , dotado de la topologıa producto. Para cada α ∈ A

tomemos subconjuntos Bα ⊆ Xα . Luego la “cajita” B ⊆ P dada por

B =∏α∈A

Bα , verifica que B =∏α∈A

Bα .

En particular, si los Bα eran todos cerrados (o densos), tambien B lo sera.

Demostracion. Llamemos C =∏α∈A

Bα . Dado y = yαα∈A ∈ C, tomemos un entorno

basico de y de la forma V =∏α∈F

Uα ×∏α/∈F

Xα , para cierto F ⊆ A finito. Para cada α ∈ F ,

tomemos un xα ∈ Bα∩Uα , que existe porque yα ∈ Bα . Rellenemos con xα ∈ Bα cualesquierapara los α /∈ F . Luego x = xαα∈A ∈ B ∩ V . Esto muestra que C ⊆ B.

Por otro lado, tomando redes en B y aplicando el ıtem 3. de la Prop. A.10.4, uno muestrainmediatamente que B ⊆ C. Otra forma de verlo es usar que P\C =

⋃α∈A

π−1α (Xα\Bα ) ∈ τP ,

por lo que C debe ser cerrado.

Proposicion A.10.6. Sea(

(Xα , τα))α∈A

una familia de ET’s, y sea P =∏α∈A

Xα , dotado

de la topologıa producto τP . Si todos los espacios (Xα , τα) son de una de las siguientesclases: T0 , T1 , Hausdorff o regular, entonces P es tambien de esa clase. Sin embargo, Ppuede no ser normal aunque todos los Tα lo sean, incluso para el caso de A finito.

Demostracion. En los tres primeros casos (T0 , T1 y T2), el problema se describe a partir deun par de puntos de P que, por ser distintos, deben diferir en alguna cordenada α ∈ A. Y lacosa se arregla operando en esa sola cordenada, con abiertos π−1

α (U) de la sub-base ρF .

Probaremos en detalle solo el caso asociado a la regularidad, que no sale por aquel metodo.Por la Obs. A.4.8, basta ver que si x = xαα∈A ∈ W ∈ τP , entonces existe V ∈ τP tal quex ∈ V ⊆ V ⊆ W . Para empezar, por la Prop. A.10.4 sabemos que existe

U =∏α∈F

Uα ×∏α/∈F

Xα ∈ βP (con F finito) , tal que x ∈ U ⊆ W .

Para cada α ∈ F, tenemos que xα ∈ Uα y, por la regularidad de las cordenadas, existensendos Vα ∈ τα tales que xα ∈ Vα ⊆ V α ⊆ Uα , para todo α ∈ F. Finalmente, si tomamos

V =∏α∈F

Vα ×∏α/∈F

Xα ∈ τP , se tiene que x ∈ V ⊆ V =∏α∈F

V α ×∏α/∈F

Xα ⊆ U ⊆ W ,

donde la igualdad de la derecha sobre las clausuras vale por la Prop. A.10.5. El hecho de quela cosa no camina para espacios normales se puede ver en el Apunte de topologıa.

Ejercicio A.10.7. Sea P =∏α∈A

(Xα , τα) , dotado de la topologıa producto τP . Supongamos

que, para cada α ∈ A, tenemos un denso Dα ⊆ Xα . Por la Prop. A.10.5 sabemos que el

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Page 343: Un Curso de An alisis Funcional

producto∏

α∈A Dα es denso en P. Pero se puede construir un denso mucho mas chico:Asumamos que P 6= ∅, y fijemos un x = xαα∈A ∈ P. Definamos los conjuntos

DF =∏α∈F

Dα ×∏

α∈A\F

xα ⊆ P , para cada F ∈ PF (A) .

Luego el conjunto D =⋃

F∈PF (A)

DF es denso es P. 4

Proposicion A.10.8. Producto de conexos (con la topologıa producto) es conexo. Lomismo pasa con los productos de arcoconexos (quedan idem).

Demostracion. Sea P =∏α∈A

Xα , con todos los (Xα , τα) conexos. Como el vacıo es conexo

(porque todo subconjunto es impropio), podemos asumir que P 6= ∅.

Paso 1: Supongamos que A es finito. Por un argumento inductivo evidente podemosreducirnos al caso A = 1, 2. Si fijamos un par (x1 , x2) ∈ P, consideremos las “cruces”

Cx =(X1 × x

) ⋃ (x1 ×X2

), para cada x ∈ X2 .

Observar que P =⋃

x∈X2

X1 × x ⊆⋃

x∈X2

Cx . Ademas, el Teo. A.9.5 asegura que cada Cx es

conexo, porque los dos cachos se cortan en el punto (x1 , x) . Finalmente, como sabemosque (x1 , x2) ∈ x1 ×X2 ⊆

⋂x∈X2

Cx 6= ∅, el mismo Teorema nos dice que P es conexo.

Paso 2: A lo que sea. Tomemos un x = xαα∈A ∈ P. Definamos los conjuntos

BF =∏α∈F

Xα ×∏α∈A\F

xα ⊆ P para cada F ∈ PF (A) .

Como cada BF (con la inducida de la producto) es homeo al respectivo∏α∈F

Xα , el paso

anterior dice que todos los BF son subconjuntos conexos de P. Por el Teo. A.9.5, tambien

B =⋃

F∈PF (A)

BF es conexo ( porque todos los BF se cortan en x) .

Finalmente, el Ejer. A.10.7 muestra que B es denso es P. Luego el Teo. A.9.6 asegura quetodo P es conexo. La prueba para arcoconexos es mas facil:

Dados x = xαα∈A e y = yαα∈A ∈ P, tomamos sendas curvas continuas γα : [0, 1] → Xα

que unan cada entrada xα con la respectiva yα , y definimos la curva

γ : [0, 1]→ P dada por γ(t) = γα(t)α∈A para t ∈ [0, 1] .

Esta γ queda continua por el item 2 de la Prop. A.10.4. Y une x con y.

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Page 344: Un Curso de An alisis Funcional

A.10.9 (Producto de funciones). Sean fα : Xα → Yα una familia de funciones indexada porα ∈ A. Asumamos que todos los conjuntos involucrados son ET’s. Entonces definimos

F =∏α∈A

fα :∏α∈A

Xα →∏α∈A

Yα , por F(xαα∈A

)= fα(xα)α∈A ,

la funcion producto, que opera como las fα en cada cordenada α ∈ A. Si asumimos quetodas las fα tienen la propiedad P , se ve facilmente que tambien F tendra P , para laspropiedades de ser

inyectiva , suryectiva , continua , homeo , embbeding , suryectiva + abierta .

Observemos que, para cada α ∈ A tenemos el diagrama conmutativo∏α∈A

XαF //

πα

∏α∈A

πα

Xα fα

// Yα

Eso, mas la el item 2 de la Prop. A.10.4 muestra que F es continua. Esto sale tambienusando redes, aunque la notacion es engorrosa. La prueba de los otros casos es directa y sedeja como ejercicio. 4

Ejercicios A.10.10. Sea P =∏n∈N

(Xn , τn) , dotado de la topologıa producto τP .

1. Si suponemos que todos los Xn son de tipo N2 , entonces anche P es N2 .

2. Idem con N1 y separable.

3. Si suponemos que todos los Xk son Lindeloff, aun si asumimos que P = X1×X2 , puedesuceder que P no sea Lindeloff.

4. Si cada τn proviene de una metrica dn en Xn , entonces

(a) Si para cada n ∈ N, definimos d′

n(x, y) = mınd ′n(x, y) , 1, para x, y ∈ Xn ,entonces d

′n es otra metrica en Xn y se tiene que τn = τdn = τd ′n .

(b) La funcion dP : P× P→ R≥0 dada por

dP

(xn , yn

)=∑n∈N

d′n(xn , yn)

2n, xn , yn ∈ P

es una metrica en P tal que τdP = τP .

En otras palabras, producto numerable de metrizables es metrizable. 4

Ejercicio A.10.11. Sea (X, τ) un ET. Probar que

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Page 345: Un Curso de An alisis Funcional

1. X es Hausdorff si y solo si la diagonal

∆X = (x, y) ∈ X ×X : x = y

es cerrada en la topologıa producto de X ×X.

2. Si X es Hausdorff, (Y, σ) es otro ET y nos dan f, g ∈ C(Y,X), entonces

Zf, g = y ∈ Y : f(y) = g(y) es cerrado en Y .

Lamentablemente no vale usar a f − g, porque X no siempre tiene − ni 0. 4

Ejercicio A.10.12. Sea (X, τ) un ET que es regular y sean x = (xi)i∈ I e y = (yj)j∈ J dosredes en X, anbas convergentes. Entonces son equivalentes:

• Las dos redes tienen el mismo lımite.

• La red “doble” (x , y) = (xi , yj)i,j∈I×J , que vive en X ×X, cumple que

(x , y)E→ U para todo abierto U ⊆ X ×X tal que ∆X = (x, x) : x ∈ X ⊆ U .

El orden de I× J es en las dos entradas a la vez. 4

A.10.3 Topologıa final

Definicion A.10.13. Sea Y un conjunto y sea G = fα : α ∈ A una familia indexada enA de funciones gα : (Xα, τα)→ Y con dominios en sendos ET’s. Denotaremos por

τG =∨

τ ⊆ P(Y ) : τ es una topologıa tal que fα ∈ C(

(Xα, τα), (Y, τ))∀ α ∈ A

.

O sea que τG a la maxima topologıa en Y que hace de todas las fα funciones continuas.Esta τG se llama la topologıa final asociada a G, y se caracteriza por el hecho de que

τG =U ⊆ Y : f−1

α (U) ∈ τα para todo α ∈ A. (A.16)

El hecho de que tal familia sea una topologıa se deduce de las propiedades conjuntısticas deloperador “tomar contraimagen”. 4

Proposicion A.10.14. Sea τG la topologıa final en Y dada por la familia G = fα : α ∈ A,con las fα : (Xα, τα)→ Y . Sea (Z, σ) otro ET. Entonces, dada g : Y → Z, se tiene que

g ∈ C(

(Y, τG), (Z, σ))⇐⇒ g fα ∈ C

((Xα, τα), (Z, σ)

)para todo α ∈ A . (A.17)

Demostracion. Como en el Cor. A.10.3, la flecha =⇒ es clara y lo nuevo es la vuelta. Sitodas las composiciones g fα son continuas y tomamos un V ∈ σ, tenemos que

(g fα)−1(V ) = f−1α

(g−1(V )

)∈ τα , para todo α ∈ A .

Por defincion, eso significa que g−1(V ) ∈ τG. O sea que g es continua.

344

Page 346: Un Curso de An alisis Funcional

A.10.4 Cocientes

Recordemos que hay tres conceptos en teorıa de conjuntos que son esencialmente el mismo:

1. Dar una relacion de equivalencia ∼ en un conjunto X.

2. Dar una particion de X.

3. Dar una funcion suryectiva P : X → Y .

En efecto, dada ∼, uno elige un sistema de represntantes A ⊆ X (i.e, todo x ∈ X esequivalente a un a ∈ A, pero dos elementos distintos de A no pueden ser equivalentes) y unoconstruye la particion de X que consiste en las clases de equivalencia a = x ∈ X : x ∼ a,para los a ∈ A.

Y uno tiene el espacio cociente X/∼ = a : a ∈ A, y la proyeccion Q : X → X/∼ dadapor Q(x) = x, que es suryectiva. Y se tiene una funcion al reves, g : X/∼ → A ⊆ X dadapor g(a) = a, para cada a ∈ A. Ella cumple que Q g = IX/∼ .

Si empezamos con una P : X → Y , se define que x1 ∼ x2 cuando P (x1) = P (x2), ynos queda una relacion de equivalencia. Ademas existe un funcion g : Y → X (inyectiva)tal que P g = IY . Definiendo A = g(Y ), tenemos un sistema de representantes para ∼,cuyas clases son a = P−1(y), para a = g(y), y ∈ Y . Ası que X/∼ = P−1(y) : y ∈ Y ,que se identifica naturalmente con el conjunto Y . Modulo esa identificacion (o biyeccion),recuperamos a P como la proyeccion Q asociada a ∼.

El asunto ahora es suponer que tenemos una topologıa τ en X y queremos encontrar unatopologıa piola en el espacio cociente X/∼ . O lo que es lo mismo, dada una funcion suryectivaP : (X, τ) → Y , se busca topologıa para Y . Esto tiene un sentido geometrico mucho massabroso que la cosa conjuntista a secas: Podemos pensar, por ejemplo, al cırculo S1 comoun cociente del intevalo [0, 1] vıa “pegar” los bordes, identificando al 0 con el 1 y dejandoa los t ∈ (0, 1) solitos. Podemos pensarlo tomando P : [0, 1] → S1 dada por P (t) = e2π i t,donde solo pegamos P (0) = P (1) = 1 ∈ C. Y ya que estamos, seguimos: definimos ahoraP : R→ S1 con la misma formula, enrollando R infinitas veces para cada lado (ahı las clasesson todas infinitas y discretas). Y ası siguiendo aparecen las esferas, los toros y cuanta figuraa uno se le ocurra.

El proceso de considerar la que llamaremos topologıa cociente, ya sea en X/∼ o en Y ,de acuerdo a lo que convenga, nos permitira

1. Por un lado, topologizar espacios cocientes nuevos, lo que agranda la familia de ET’s,pero tambien puede aportar al estudio del espacio X original.

2. Por otro lado, aplicar un paquete teorico (las topologıas finales) a espacios conocidoscomo los de los ejemplos, al realizarlos como cocientes de otros mas simples de estudiar.

Hacıa falta toda esta perorata, porque los espacios cociente son de lo mas complicado eintrincado de la teorıa. Ası que ahora que estamos remotivados, empezamos.

345

Page 347: Un Curso de An alisis Funcional

Definicion A.10.15. Sea (X, τ) un ET, y sea g : X → Y una funcion suryectiva. Se definela topologıa cociente τg en Y como la topologıa final asociada a la familia unipersonalG = g. Luego

τg =U ⊆ Y : g−1(U) ∈ τ

. (A.18)

En otras palabras, dado U ⊆ Y , tenemos que U ∈ τg si y solo si g−1(U) ∈ τ . Observar quetambien se tiene que un F ⊆ Y es τg-cerrado si y solo si g−1(F ) es τ -cerrado. 4

Proposicion A.10.16. Sea (X, τ) un ET, y sea g : X → Y una funcion suryectiva. Setoma en Y la topologıa cociente τg . Sea (Z, σ) otro ET. Entonces una funcion

f : (Y, τg)→ (Z, σ) es continua ⇐⇒ f g : (X, τ)→ (Z, σ) es continua .

Demostracion. Esto no es otra cosa que la Prop. A.10.14 en este caso particular.

Observacion A.10.17. Por el espıritu con que se contruye τg , uno esta tentado de pensarque la funcion cociente g : (X, τ) → (Y, τg) (se asume g suryectiva) deberıa ser abierta. Ocerrada. En realidad esto es suficiente pero no necesario.

En efecto, una aplicacion cociente no siempre tiene que ser abierta y/o cerrada, como veremosen los ejemplos. Pero se tiene el siguiente resultado que explica en que sentido ser abierta ocerrada es una condicion suficiente: 4

Proposicion A.10.18. Sea g : (X, τ)→ (Y, σ) una funcion suryectiva, continua y abierta(o cerrada i.e. g manda cerrados en cerrados). Entonces uno puede asegurar que σ no esotra que la topologıa cociente τg .

Demostracion. Por ser g continua, sabemos que σ ⊆ τg , porque la topologıa final es lamaxima de las que hacen continua a g. Si g fuera abierta, como cada V ∈ τg cumple queg−1(V ) ∈ τ , se tendrıa que g

(g−1(V )

)∈ σ. Pero el hecho de que g sea suryectiva asegura

que g(g−1(V )

)= V . Ası se llega a que τg ⊆ σ, y ambas coinciden. La version de g cerrada

sale igual, usando la observacon final de la Def. A.10.15.

Corolario A.10.19. Sea g : (X, τ)→ (Y, σ) una funcion suryectiva y continua. Si asumimosque X es compacto y que Y es Hausdorff, entonces σ es la topologıa cociente τg .

Demostracion. Observar que g es cerrada, porque manda compactos en compactos.

Ejemplo A.10.20. La topologıa usual del cırculo S1 (la que hereda de la inclusion S1 ⊆ C)es la topologıa cociente de la funcion g : R→ S1 dada por g(t) = ei 2πt, t ∈ R. En efecto, esbien claro que g es suryectiva y continua. Pero ademas g es abierta, como se puede verificartomando intervalos abiertos U = (a, b) con b− a < 1/2, porque

g(U) = S1 ∩z ∈ C :

⟨z, g( a+ b

2

)⟩> cos

b− a2

,

donde 〈z, w〉 = Re (zw) es el producto interno pensando C = R2. Se usa que g(a+b2

) esortogonal al vector g(b) − g(a), y cortamos a S1 con el semiplano abierto con borde en la

346

Page 348: Un Curso de An alisis Funcional

recta generada por g(a) y g(b). El numero cos b−a2

se visualiza imaginando que a+b2

= 0.Tambien sale tomando una rama holomorfa adecuada del logaritmo.

En realidad, este ejemplo es interesante desde otro punto de vista: R y S1 son grupos,y g es un morfismo. Por ello el nucleo de g, que es Z, es un subgrupo. Y las clases deequivalencia (ahora pensamos en la ∼ dada por g, que es la congruencia modulo Z) son lascoclases t · Z, para t ∈ [0, 1). En otras palabras, estamos diciendo que la topologıa cocienteen el grupo cociente R/Z , lo hace homeomorfo a S1. Este punto de vista da otra pruebade que g es abierta (pensada con proyeccion al cociente): Si U ⊆ R es abierto, entoncesg−1(g(U)

)=⋃n∈Z

U + n = V . Como en R las translaciones son homeos, queda que V es

abierto, por lo que g(U) lo es en S1, para la topologıa cociente. 4

Ejercicio A.10.21. Probar que la g : R→ S1 dada por g(t) = ei 2πt no es cerrada. 4

Definicion A.10.22. Sea g : X → Y una funcion suryectiva y sea A ⊆ X. El g-saturadode A es el conjunto Sg(A) = g−1

(g(A)

). Observar que la clase de g-equivalencia en X de un

x ∈ X, es el conjunto x = g−1(g(x) ), y que Sg(A) =⋃x∈A

x. 4

Proposicion A.10.23. Sea (X, τ) un ET, y sea g : X → Y una funcion suryectiva. Setoma en Y la topologıa cociente τg , con lo que g se torna la proyeccion al cociente. Se tieneque

1. La funcion g es abierta si y solo si Sg(U) ∈ τ para todo U ∈ τ .

2. La funcion g es cerrada si y solo si Sg(F ) es cerrado para todo F ⊆ X cerrado.

Demostracion. Recordar que g(U) ∈ τg si y solo si g−1(g(U)

)= Sg(U) ∈ τ . Con los

cerrados es igual.

Observacion A.10.24. Sigamos con las notaciones del Ejem. A.10.20. Se tenıa la funciong : R → S1 dada por g(t) = ei 2πt, t ∈ R. Consideremos ahora la funcion (suryectiva)g1 = g

∣∣[0,1]

: [0, 1]→ S1, tomando en S1 la topologıa cociente asociada. En este caso g1 no es

abierta, porque [0, 1/2) es abierto en [0, 1], pero g1([0, 1/2) ) no es abierto en S1 . En efecto,

Sg1([0, 1/2) ) = g−11 (g1([0, 1/2) ) ) = [0, 1/2) ∪ 1 ,

que no es abierto en [0, 1]. Sin embargo, en este caso la topologıa cociente de S1 asociada ag1 tambien coincide con su topologıa usual. Esto sale porque [0, 1] es compacto, y se puedeaplicar el Cor. A.10.19. Desde este punto de vista, podemos ver de nuevo porque g1([0, 1/2) )no es abierto en S1 . Basta dibujarlo. 4

A.11 Existencia de muchas funciones continuas

A.11.1 Lema de Urysohn

Una de las tecnicas mas utiles de la topologıa es modelar un espacio X usando las propiedadesde su espacio de funciones reales continuas Cb(X,R). Para que esto sea viable, hace falta

347

Page 349: Un Curso de An alisis Funcional

que Cb(X,R) tenga suficientes elementos, en el sentido que existan funciones que permitanmaniobrar adecuadamente con la topologıa de X. Un adelanto de estas ideas se ha visto,para el caso en que X sea un EM, en la Prop. A.4.11.

El primer resultado que daremos dice que en un ET normal la separacion de cerrados dis-juntos se puede hacer usando funciones continuas. Es tal vez el resultado mas famoso yel que mas aplicaciones tiene, en distintas ramas de la matematica, de toda la topologıa.Ironicamente, su primera aparicion fue tan solo como un modesto lema para obtener otroteorema mucho menos recordado. Se lo conoce universalmente como el Lema de Urysohn:

Teorema A.11.1. Sea (X, τ) un ET normal. Entonces, dados E,F ⊆ X dos cerradosdisjuntos, existe una funcion continua f : X → [0, 1] tal que f

∣∣E≡ 0 y f

∣∣F≡ 1.

Demostracion. Sea A1 = X \ F . Como E ⊆ A1 ∈ τ , la normalidad de X nos dice que

existe A 12∈ τ tal que E

a

⊆ A 12⊆ A 1

2

b

⊆ A1 .

Estamos usando la definicion de normalidad que se sigue de la Obs. A.4.8. Usandola nueva-

mente, la normalidad de X nos dice que las inclusionesa

⊆ yb

⊆ producen abiertos

A 14

y A 34∈ τ tales que E ⊆ A 1

4⊆ A 1

4⊆ A 1

2y A 1

2⊆ A 3

4⊆ A 3

4⊆ A1 .

Continuando indefinidamente este proceso, podemos definir abiertos Ar para todo

r ∈ D(0,1] := m

2n: n,m ∈ N y 0 < m ≤ 2n

,

los llamados numeros diadicos del (0, 1], con las siguientes propiedades:

1. E ⊆ Ar ⊆ A1 para todo r ∈ D(0,1] .

2. Dados r, s ∈ D(0,1] , se tiene que r < s =⇒ Ar ⊆ As .

En efecto, dados r < s ambos en D(0,1] , se igualan los denominadores al mas grande, y lainclusion Ar ⊆ As se deduce de como aparecen Ar y As en ese nivel de las definiciones.Podemos ahora definir la funcion buscada: Sea f : X → [0, 1] dada por

f(x) =

inf r ∈ D(0,1] : x ∈ Ar si x ∈

⋃r∈D(0,1]

Ar = A1

1 si x /∈ A1 (i.e., si x ∈ F ) .

Por su construccion, ya sabemos que f∣∣E≡ 0 y f

∣∣F≡ 1. El asunto es que todo el bolonqui

anterior fue hecho para que f sea continua. Verifiquemoslo. Para ello sera util notar que losintervalos del tipo [0, t) y (s, 1] (para s, t ∈ [0, 1] ), forman una sub-base de la topologıa delcodominio [0, 1]. Estudiemos f−1 en cada uno de ellos. Dado un t ∈ (0, 1], se tiene que[

f(x) < t ⇐⇒ x ∈ Ar para algun D(0,1] 3 r < t]

=⇒ f−1(

[0, t))

=⋃r < t

Ar ∈ τ .

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Page 350: Un Curso de An alisis Funcional

Veamos ahora los otros. Si s ∈ [0, 1), entonces f(x) ≤ s si y solo si[s < r =⇒ f(x) < r

]⇐⇒ para todo r > s , x ∈ f−1

([0, r)

)=⋃p< r

Ap . (A.19)

Por lo tanto, si asumimos que las letras r, p, q refieren a elementos de D(0,1] , se tiene que

f−1([0, s]

) (?)

=⋂r > s

⋃p < r

Ap(??)

=⋂q > s

Aq , que es cerrado .

La igualdad(?)

= se deduce de lo que dice la Ec. (A.19), mientras que la(??)

= requiere algunascuentas: La inclusion ⊆ sale porque p < q =⇒ Ap ⊆ Aq , por lo que

⋃p < q

Ap ⊆ Aq .

Recıprocamente, para todo r > s existen b, c ∈ D(0,1] tales que s < b < c < r. Luego⋂q > s

Aq ⊆ Ab ⊆ Ac ⊆⋃p < r

Ap .

En resumidas cuentas, vimos que f−1([0, s]

)es cerrado, por lo que f−1

((s, 1]

)es abierto,

como querıamos, para todo s ∈ [0, 1). Por la Obs. A.5.3, f ∈ C(X, [0, 1]).

A.11.2 Teorema de Tietze

La version del Lema de Urysohn para EM’s tiene una prueba cuasi-trivial en comparacioncon la version ET’s normales (ver la Prop. A.4.11). En contraste, el siguiente resultado, quetuvo origen en el contexto general de ET’s, fue novedoso anche para EM’s. Y se basa enun uso intensivo del Lema de Urysohn. El tema es extender una funcion real continua yacotada, definida en un cacho de X, a una funcion continua en todo X. Hace falta que elcacho sea cerrado y que X sea normal:

Teorema A.11.2 (Tietze). Sea (X, τ) un ET normal y sea F ⊆ X un subconjuntocerrado. Dada f ∈ Cb(F,R), existe una extension f ∈ Cb(X,R) tal que f

∣∣F

= f y

‖f ‖∞ = ‖f‖∞ .

Demostracion. Reescribiendo a f como af + b para a, b ∈ R adecuados (a 6= 0), podemosasumir que f ∈ C(F, [−1, 1]) y encontrar a la f ∈ C(X, [−1, 1]) (para que tengan la mismanorma supremo). Tomemos en X los cerrados

G1 = f−1( [− 1,−1

3

] )y G2 = f−1

( [ 1

3, 1] )

.

El Lema de Urysohn nos provee de una f1 ∈ C(X, [−13, 1

3]) tal que f

∣∣Gi

= (−1)i

3, para

i = 1, 2. Observando separadamente en F ∩G1 , F ∩G2 y F \ (G1 ∪G2), se ve facil que

‖f − f1‖∞,F := supx∈F|f(x)− f1(x)| ≤ diam

( [− 1

3,1

3

] )=

2

3.

349

Page 351: Un Curso de An alisis Funcional

Guardemos a esta f1 . Si repetimos el proceso anterior, pero multiplicado por a = 23

,empezando con la funcion f − f1

∣∣F∈ C(X, [−2

3, 2

3]) = C(X, [−a, a]), obtendremos una

f2 ∈ C(X,[−a · 1

3, a · 1

3

] )tal que ‖ (f − f1 )− f2 ‖∞,F ≤ a2 .

Y ası siguiendo, una sucesion (fk)k∈N en Cb(X,R) tal que, para todo k ∈ N se tendra que

‖fk‖∞ ≤1

3· ak−1 y ‖f −

k∑j=1

fj ‖∞,F ≤ ak −−−→k→∞

0 . (A.20)

La serie de las fk nos queda absolutamente convergente, puesto que

∞∑k=1

‖fk ‖∞ ≤1

3

∞∑k=1

ak−1 =1

3

1

1− 23

= 1 .

Ahora, la Prop. A.18.5 y la Ec. (A.20) aseguran que la serie converge, que

f =∞∑k=1

fk ∈ C(X, [−1, 1]) ( porque ‖f ‖∞ ≤ 1 ) , y que ‖f − f ‖∞,F = 0 ,

por lo que f∣∣F

= f .

A.11.3 Embbedings

Definicion A.11.3. Sean (X, τ) e (Y, σ) dos ET’s, y sea F ⊆ C(X, Y ) una familia defunciones continuas.

1. Diremos que F separa puntos si para todo par de puntos x 6= z en X, existe f ∈ Ftal que f(x) 6= f(z).

2. Dados x ∈ X y U ∈ τ tales que x ∈ U , diremos que una f ∈ C(X, Y ) separa el par(x, U) si existen y1 6= y2 en Y tales que f(x) = y1 , mientras que f

∣∣X\U ≡ y2 .

3. Diremos que F separa a X si para todo par (x, U) ∈ X × τ tal que x ∈ U , existe unaf ∈ F que separa a (x, U). 4

Proposicion A.11.4. Sean (X, τ) e (Y, σ) dos ET’s, y sea F ⊆ C(X, Y ) una familia defunciones continuas. Tomemos la funcion

F : X → Y F =∏f∈F

Y , dada por F (x) =(f(x)

)f∈F , x ∈ X . (A.21)

Si en Y F tomamos la topologıa producto σF , se tiene que

1. F ∈ C(X, Y F).

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Page 352: Un Curso de An alisis Funcional

2. La familia F separa puntos si y solo si F es inyectiva.

3. Si Y es T1 y F separa a X (i.e., todo par (x, U) con x ∈ U es separado por una f ∈ F),

entonces F es un embbeding, es decir que XF∼= F (X) ⊆ Y F .

Demostracion.

1. Esto es consecuencia de la Prop. A.10.4.

2. F (x) = F (z) si y solo si f(x) = f(z) para toda f ∈ F .

3. Llamemos µ a la topologıa inducida por σF a F (X). Tenemos que probar que lafuncion F : X → F (X) es abierta. Sea U ∈ τ . Dado x ∈ U , tomemos un “ındice”g ∈ F que separe al par (x, U). Sea W ∈ OaY

(g(x)

)tal que g(X \U)∩W = ∅ (existe,

porque g(X \ U) es un punto e Y es T1). Si consideramos el abierto

V = yff∈F ∈ Y F : yg ∈ W ∈ σF =⇒ F (x) ∈ V ∩ F (X) ⊆ F (U) y V ∩ F (X) ∈ µ .

Esto pasa para todo x ∈ U (i.e., todo F (x) ∈ F (U) ). Luego F (U) ∈ µ.

La clase de espacios X para los que Cb(X,R) separa a X son el ambito ideal de aplicacionde la Prop. A.11.4, y son importantes por otras razones que veremos mas adelante.

Definicion A.11.5. Sea (X, τ) un ET. Diremos que X es completamente regular (CR)o bien que es Tychonoff, si X es T1 y la familia F = C(X, [0, 1]) separa a X.

Reacomodando las funciones, esto equivale a decir que para todo par (x, U) ∈ X × τ conx ∈ U , existe una f ∈ C(X, [0, 1]) tal que f(x) = 1 , mientras que f

∣∣X\U ≡ 0 . 4

Corolario A.11.6. Sea (X, τ) un ET de Tychonoff. Entonces la funcion definida en (A.21):

F : X → Q , donde Q es el cubo [0, 1]F , para F = C(X, [0, 1])

es un embbeding. En otras palabras, dada una red x = (xi)i∈ I y un x en X, se tiene que

xi −−→i∈ I

x ⇐⇒ f(xi) −−→i∈ I

f(x) para toda f ∈ C(X, [0, 1]) . (A.22)

Demostracion. La Prop. A.11.4 nos dice que la F es un embbeding. Por lo tanto, la Ec. (A.22)se deduce de que la convergencia en F (X) ⊆ Q = [0, 1]F es la producto, o sea en cada“cordenada” f ∈ C(X, [0, 1]).

Observacion A.11.7. Sea (X, τ) un ET que es CR, y llamemos F = C(X, [0, 1]). En vistade la Ec. (A.22), el hecho de que la funcion F : X → [0, 1]F sea un embbeding nos dice quetopologıa original τ de X no era otra que la topologıa inicial dada por la familia F . 4

351

Page 353: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion A.11.8. Que un espacio X sea CR significa que es regular y que uno tieneun equivalente al Lema de Urysohn A.11.1, pero para puntos y cerrados disjuntos. No escierto que todo regular sea CR (por eso el nombre nuevo, ver en los ejemplos). Sin embargo,gracias al Lema de Urysohn A.11.1 sı sabemos que si X es normal, entonces debe ser CR.

Observar que los CR’s tienen una ventaja sobre los normales: Si (X, τ) es CR y tomamoscualquier subconjunto Y ⊆ X, entonces Y con la topologıa inducida por τ es tambien CR.O sea que la clase CR es hereditaria, cosa que no pasa con la clase de los normales. Laspruebas de estas afirmaciones son el siguiente: 4

Ejercicio A.11.9. Sea (X, τ) un ET. Probar que:

1. Si X es normal, entonces X es de Tychonoff-CR (Lema de Urysohn).

2. Si X es CR, todo Y ⊆ X es CR. O sea que la clase CR es hereditaria. 4

A.12 Espacios metricos completos

Proposicion A.12.1. Sea (X, d) un EM y sea x = (xn)n∈N una sucesion de Cauchy en Xy sea x ∈ X un punto. Supongamos que se verifica alguna de las siguientes condiciones:

1. Existe una subsucesion (xnk)k∈N de x tal que xnk −−−→k→∞

x .

2. El tal x es un punto de acumulacion de la sucesion (xn)n∈N .

3. Nuestro x es punto de acumulacion del conjunto A = C1(x) = xn : n ∈ N.

Cualquiera de esas tres cosas implica que xn −−−→n→∞

x.

Demostracion. Es claro 1 ⇐⇒ 2. Supongamos que vale 1, tomemos un ε > 0 y un n0 ∈ Ntal que si n ≥ n0 y m ≥ n0 , entonces d(xn , xm) < ε

2.

Dada la subsucesion xnk −−−→k→∞

x, tomemos un k0 ∈ N tal que d(xnk , x) < ε2

siempre que

k ≥ k0 (o lo que es lo mismo, que nk ≥ nk0). Fijemos un k ∈ N tal que nk ≥ maxnk0 , n0.Por fin, si ahora tomamos un n ≥ n0 , tenemos que

d(xn, x) ≤ d(xn , xnk) + d(xnk , x) <ε

2+ε

2= ε =⇒ xn −−−→

n→∞x .

Por otro lado, dado ε > 0, si un n0 es suficientemente grande, el hecho de que x ∈ A′ permite

suponer que xn0 ∈ A ∩B(x , ε2), y la Cauchycidad que x

E→ B(xn0 ,

ε2) ⊆ B(x , ε).

Definicion A.12.2. Sea (X, d) un EM. Diremos que X es competo si toda sucesion deCauchy en X es convergente. 4

Proposicion A.12.3. Sea (X, d) un EM. Las siguientes condiciones son equivalentes:

1. X es completo.

352

Page 354: Un Curso de An alisis Funcional

2. Dada una familia Fnn∈N de subconjuntos cerrados de X tales que

(a) Para todo n ∈ N, se tiene que Fn+1 ⊆ Fn 6= ∅ .

(b) La sucesion diam (Fn) −−−→n→∞

0.

se debe cumplir que⋂n∈N

Fn 6= ∅.

Demostracion. Si X es completo y tenemos la sucesion Fnn∈N como en el ıtem 2, elijamosun xn ∈ Fn para cada n ∈ N. Las condiciones (a) y (b) aseguran que x = (xn)n∈N es de

Cauchy (dado ε > 0, basta tomar n0 ∈ N tal que diam (Fn0) < ε). Observar que xE→ Fn

para todo n ∈ N (por (a) ). Si xn −−−→n→∞

x, el hecho de los Fn sean todos cerrados termina

de mostrar que x ∈⋂n∈N

Fn 6= ∅.

Supongamos ahora que se cumple la condicion 2, e imaginemos que una sucesion de Cauchyy = (yn)n∈N en X no tiene lımite. Definamos Fn = Cn(y) = ym : m ≥ n. El hecho deque y sea de Cauchy dice exactamente que diam (Fn) −−−→

n→∞0. Y los Fn estan encajados por

definicion. Como todas las colas yn = (ym)m≥n son tambien sucesiones de Cauchy, y estantan carentes de lımite como y, la Prop. A.12.1 nos dice que F ′n = ∅ para todo n ∈ N. Asıllegamos a que cada Fn = Fn∪F ′n = Fn , por lo que son todos cerrados. Y de que sean vacıosni hablar. Podemos tomar entonces el x ∈

⋂n∈N

Fn . Para cada n ∈ N se tiene que tanto xn

como x estan en Fn . Luego d(xn , x) ≤ diam (Fn) −−−→n→∞

0 . Ya fue.

Ejercicio A.12.4. Sea (X, d) un EM. Entonces se tiene que

1. Existe un EM completo Xc y una isometrıa f : X → Xc tal que f(X) es denso en Xc.

2. Mas aun, si me dan otro par (g, Y ) que cumpla lo mismo (Y es completo y g mandaisometricamente a X a un denso de Y ), enotnces existe una isometrıa sobre

(o sea un homeo isometrico) Φ : Xc → Y tal que Φ f = g .

Esto se reinterpreta como que Φ es “la identidad” en X, si preferimos pensar que lascompletaciones Xc e Y son conjuntos que contienen a X y que f y g son las inclusionesde X en ellos.

Sugerimos construir Xc como el conjunto de sucesiones de Cauchy en X, dividido por larelacion de equivalencia “ir hacia el mismo lado” (o sea que d(xn , yn) −−−→

n→∞0). El espacio

X “entra” en Xc como las clases de las sucesiones contantes. 4

353

Page 355: Un Curso de An alisis Funcional

A.13 Compactos

Sea (X, τ) un ET y sea K ⊆ X un subconjunto. Recordemos que llamamos cubrimientopor abiertos de K a una familia

σ ⊆ τ tal que K ⊆⋃

σ .

Un subcubrimiento de σ es un ρ ⊆ σ que sigue cubriendo a K. A veces conviene escribirlosen terminos de ındices: El cubrimiemto σ se presentara como una familia

Uαα∈A tal que Uα ∈ τ para todo α ∈ A y ademas K ⊆⋃α∈A

Uα .

Y un subcubrimiento estara dado por un F ⊆ A tal que siga pasando que K ⊆⋃α∈F

Uα .

La version dual de los cubrimientos se describe con intersecciones de cerrados: Dada unafamilia F = Fαα∈A de subconjuntos cerrados de X, se dice que

F tiene la PIF para K si K ∩⋂α∈F

Fα 6= ∅ para todo subconjunto finito F ⊆ A .

Las letras PIF aluden a la propiedad de la interseccion finita. Si K = X, se dice que F tienela PIF a secas. Comenzaremos con la definicion tradicional de compactos (onda Heine-Borel):

Definicion A.13.1. Sea (X, τ) un ET. Un subconjunto K ⊆ X es compacto (en X) sitodo cubrimiento por abiertos de K tiene un subcubrimiento finito. En particular, diremosque X es compacto si pasa lo anterior para los cubrimientos de todo el espacio X. 4

Observacion A.13.2. Hace falta aclarar algo de esta Definicion. Que el tal K ⊆ X seacompacto (en X), como se definio arriba, equivale a que el espacio entero (K, τK), donde τKes la inducida por τ a K, sea compacto (en sı mismo). Esto es ası porque los cubrimientosabiertos de K solito se levantan a cubrimietos abiertos de K dentro de X, y vice versa. Enadelante omitiremos las aclaraciones del tipo “(en X)”, salvo necesidad imperiosa. 4

Teorema A.13.3. Sea (X, τ) un ET y tomemos un subconjunto K ⊆ X . Luego lassiguientes propiedades son equivalentes:

1. K es compacto.

2. Toda familia de cerrados F = Fαα∈A con la PIF para K cumple que K∩⋂α∈A

Fα 6= ∅.

3. Toda red en K tiene un punto de acumulacion en K.

4. Toda red en K tiene una subred que converge a un punto de K.

Demostracion. Ver en el Apunte de topologıa.

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Page 356: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion A.13.4. Sea X un conjunto infinito y consideremos en X la topologıa cofinitaτCF (X). Entonces todo K ⊆ X es compacto, porque lo que le falte cubrir al “primer” abiertode cualquier cubrimiento, es un conjunto finito. Y esto se va cubriendo de a un abierto porelemento. Ası vemos que hay compactos que no son Hausdorff.

Algunos autores incluyen la condicion de ser Hausdorff para la compacidad (como unopide T1 para regularidad y normalidad). Sin embargo, hay ejemplos importantes (sobre todoen geometrıa algebraica) de espacios compactos no Hausdorff, por lo que haremos la teorıaen el caso general, agregando la H cuando haga falta.

Observar que, si bien la convergencia de redes caracteriza la compacidad, en el caso noHausdorff hay lımites multiples, por lo que convendra tener cuidado al usar tecnicas de redes.

Por ejemplo, en un sentido generico, las condiciones relativas a redes del Teo. A.13.3hacen pensar que si un subconjunto K ⊆ X es compacto, deberıa ser cerrado. O que un Kque sea cerrado dentro de un espacio compacto X debe ser tambien compacto (en amboscasos, porque los lımites se quedan dentro de K).

Veremos que la segunda presuncion es cierta siempre, pero la primera solo cuando elespacio ambiente X es Hausdorff (pensar en el ejemplo mencionado al principio). 4

Proposicion A.13.5. Sea (K, τ) un ET compacto, y sea F ⊆ K un subconjunto cerrado.Entonces F es compacto.

Demostracion. Toda red x en F tiene una subred que converge a algun x ∈ K. Pero comoF es cerrado, el lımite x ∈ F . Por el Teo. A.13.3, F es tambien compacto.

Proposicion A.13.6. Sea (X, τ) un ET de Hausdorff. Entonces todo subconjunto compactoK ⊆ X es cerrado en X.

Demostracion. Sea y ∈ K, y tomemos una red y = (yi)i∈ I en K tal que yi −−→i∈ I

y. Por el

Teo. A.13.3, y tiene una subred z que converge a un z ∈ K. Sin embargo, por ser subred dey, la red z tambien converge a y. Como X es Hausdorff, por lo que los lımites son unicos,tenemos que y = z ∈ K. Esto muestra que K es cerrado.

Ahora veremos que en un espacio de Hausdorff, la propiedad de separar puntos se extiendea separar subconjuntos compactos:

Proposicion A.13.7. Sea (X, τ) un ET de Hausdorff. Dados K1 , K2 ⊆ X compactos ydisjuntos, existen abiertos U, V ∈ τ tales que

K1 ⊆ U , K2 ⊆ V y U ∩ V = ∅ . (A.23)

Demostracion. Fijemos un x ∈ K1 . Como X es Hausdorff, para cada y ∈ K2 existen abiertosdisjuntos Ay , By ∈ τ tales que y ∈ By y x ∈ Ay . La familia Byy∈K2 es un cubrimiento deK2 , del que podemos extraer finitos By1 , . . . , Byn que siguen cubriendo a K2 . Sean

Ux =n⋂k=1

Ayk y Vx =n⋃k=1

Byk .

355

Page 357: Un Curso de An alisis Funcional

Es claro que son abiertos, que x ∈ Ux y que K ⊆ Vx . Como Ux ∩Byk ⊆ Ayk ∩Byk = ∅ para

todo k ∈ In , podemos deducir que Ux ∩ Vx = Ux ∩n⋃k=1

Byk = ∅.

Hagamos este laburo en todos los x ∈ K1 . Obtenemos una familia Uxx∈K1 que es uncubrimiento de K1 . Extraigamos finitos Ux1 , . . . , Uxm que siguan cubriendo a K1 . Sean

U =m⋃k=1

Uxk y V =m⋂k=1

Vxk .

Es claro que son abiertos, que K1 ⊆ U y que K2 ⊆ V . Como antes, podemos ver queU ∩ V = ∅, lo que termina de probar la formula (A.23).

Corolario A.13.8. Sea (K, τ) un ET compacto Hausdorff. Entonces K es normal.

Demostracion. Sean F1 y F2 dos cerrados disjuntos en K. Como K es compacto, laProp. A.13.5 asegura que F1 y F2 son compactos. Como K es Hausdorff, la Prop. A.13.7nos provee de los abiertos disjuntos que los separan.

Proposicion A.13.9. Sea f : (X, τ) → (Y, σ) una funcion continua y sea K ⊆ X unsubconjunto compacto. Entonces se tiene que f(K) es compacto en Y .

Demostracion. Notemos Z = f(K). Sea z = (zi)i∈ I una red en Z. Para cada i ∈ I, elijamosun xi ∈ f−1(zi) ∩K. La red x = (xi)i∈ I , como vive en el compacto K, tiene una subredy = (yj)j∈ J tal que yj −−→

j∈ Jy ∈ K. Pero como f es continua, la red f(yj) −−→

j∈ Jf(y) ∈ Z.

Observar que, si h : J → I es la funcion cofinal creciente que define a la subred y, entoncesf(yj) = f(xh(j)) = zh(j) para todo j ∈ J. Luego la red f y es subred de z (con la mismafuncion h), y ademas es convergente a alguien de Z.

Proposicion A.13.10. Sea f ∈ C(K,X) inyectiva, con K compacto y X Hausdorff.Entonces f : K → X es un embbeding, o sea que f : K → f(K) es un homeo.

Demostracion. Llamemos Z = f(K). Es claro que f : K → Z es biyectiva y continua.Veamos que es abierta: Sea F ⊆ K un cerrado. Por la Prop. A.13.5, F es compacto. Porla Prop. A.13.9, f(F ) es compacto en X. Al ser X un Hausdorff, la Prop. A.13.6 dice quef(F ) es cerrado en X, y por lo tanto tambien cerrado en Z. En resumen, f : K → Z mandacerrados en cerrados. Como es biyectiva, tambien manda abiertos en abiertos. Por lo tantof : K → Z es homeo.

Observacion A.13.11. Sea (K, τ) un ET compacto Hausdorff (en adelante abreviaremosescribiendo K-H). Luego la topologıa τ es rıgida, en el siguiente sentido: Si uno la agranda,K es mas Hausdorff, pero no es mas compacto. Y si uno la achica, K es mas compacto, perodeja de ser Hausdorff. Esto es consecuencia de la Prop. A.13.10.

En efecto si σ ⊇ τ , entonces IK ∈ C(

(K, σ), (K, τ)). Si (K, σ) fuera compacto, como (K, τ)

es Hausdorff, IK quedarıa homeo. Y entonces σ = τ .

356

Page 358: Un Curso de An alisis Funcional

Por otro lado, si σ ⊆ τ , entonces IK ∈ C(

(K, τ), (K, σ)). Si (K, σ) siguiera siendo Haus-

dorff, como (K, τ) es compacto, IK tambien quedarıa homeo. Y entonces τ = σ. 4

Ejercicio A.13.12. Sea f : X → Y , donde X e Y son dos ET’s. Probar que

f ∈ C(X, Y ) =⇒ Grf = (x, f(x) ) : x ∈ X ⊆ X × Y es cerrado en X × Y .

Probar que la recıproca es cierta si Y es compacto (usar la Prop. A.7.5). 4

El siguiente resultado es bastante esperable, y su prueba nos va a quedar cortita, porque ellaburo grosso lo fuimos haciendo antes. Pero es uno de los teoremas mas importantes de lateorıa, en funcion de sus innumerables aplicaciones dentro y fuera de la topologıa.

Teorema A.13.13 (Tychonoff). Sea(

(Xα , τα))α∈A

una familia de ET’s compactos. En-

tonces el producto P =∏α∈A

Xα , con la topologıa producto, es compacto. O sea que

“producto de compactos es compacto”, aunque sean “muchos” .

Demostracion. Ver el Apunte de topologıa.

Sugerimos hacer como ejercicio una prueba a mano del teorema anterior, pero asumiendoque A es finito. Inductivamente se reduce al caso de P = X × Y , con X e Y compactos.Usando redes comunes, eso sale iterando la toma de subredes. Con cubrimientos tambiensale, pero es mas largo, aunque muy grafico y divertido (ver en el libro de Munkres [10]).Sin embargo ambos metodos colapsan en el caso infinito, donde las RU’s dan la prueba masdirecta posible.

A.14 Compactos en EM’s

Hay varias caracterizaciones y propiedades asociadas a la compacidad que son especıficas delos EM’s, y algunas mas para subespacios de Rn.

Sea (X, d) un EM. Si uno toma un compacto K ⊆ X y fija un ε > 0, se puede cubrir a Kcon bolas de radio ε, y luego quedarse con finitas. Esta propiedad sera casi suficiente parala compacidad, ası que le ponemos nombre:

Definicion A.14.1. Sea (X, d) un EM. Diremos que A ⊆ X es totalmente acotado (TA)si, para todo ε > 0, existen n(ε) ∈ N y x1 , . . . , xn(ε) ∈ X tales que A ⊆

⋃k∈In(ε)

B(xk, ε). 4

Las caracterizaciones de compacidad vıa redes pueden cambiarse, en el contexto de EM’s, asucesiones y subsucesiones. Tambien se pueden usar los puntos de acumulacion (se abreviaPA) de conjuntos. Antes de ir a los bofes, repasemos algunas de sus propiedades, particu-larmente en el contexto metrico:

A.14.2. Sea (X, d) un EM y sea A ⊆ X. Un x ∈ X era un PA de A si

para todo ε > 0 existe un y 6= x tal que y ∈ B(x, ε) ∩ A .

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Page 359: Un Curso de An alisis Funcional

Se llama A′ al conjunto de los PA’s de A. Veamos alguna variaciones y casos particulares:

1. x ∈ A′ ⇐⇒ B(x, ε) ∩ A es infinito para todo ε > 0.

2. Si A cumple que existe un δ > 0 tal que d(x, y) ≥ δ para todo par x 6= y en A, entoncesdebe suceder que A′ = ∅.

3. En cambio, si (xn)n∈N es una sucesion de Cauchy en X, y llamamos

A = xn : n ∈ N , entonces x ∈ A′ =⇒ xn −−−→n→∞

x .

Las pruebas son elementales: Lo primero se deduce del Ejer. A.4.12 (esto vale en ET’s declase T1). Lo segundo sale porque en una bola B(x, δ/2) solo puede haber un elemento deA. Por el diametro. Lo ultimo fue probado en la Prop. A.12.1. 4

Teorema A.14.3. Sea (X, d) un EM y sea K ⊆ X. Son equivalentes:

1. K es compacto.

2. Toda sucesion en K tiene una subsucesion convergente, con su lımite en K.

3. Todo A ⊆ K infinito tiene un PA en K (o sea que A′ ∩K 6= ∅).

4. K es totalmente acotado y el EM (K, d) es completo.

Demostracion. Ver el Apunte de topologıa.

Corolario A.14.4. Sea (X, d) un EM completo y sea A ⊆ X. Entonces

A es compacto ⇐⇒ A es TA .

En particular, si A es TA, toda red en A tiene una subred convergente (a alguien de A).

Demostracion. Observar que, por ser X completo, sus subconjuntos son completos si ysolo si son cerrados (el lımite de las Cauchy existe, el tema es donde esta). El segundoingrediente es que A es TA ⇐⇒ A es TA. Esto es facil y se deja como ejercicio (recordarque B ∪ C = B ∪ C, y quien dice dos...).

A.15 Compactificacion de Alexandrov: Un punto

Definicion A.15.1. Sea (X, τ) un ET. Una compactificacion de X es un par (g,K) talque

1. (K, σ) es un ET compacto.

2. g : X → K es un embbeding (i.e. g es continua, inyectiva y homeo con la imagen).

3. g(X) queda denso en K.

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Page 360: Un Curso de An alisis Funcional

Diremos que (g,K) es una H-compactificacion si K es, ademas, un espacio de Hausdorff.

Muchas veces, en presencia de una compactificacion (g,K), identificaremos a X con suimagen g(X), que esta dentro de K y tiene la topologıa inducida por K.

Desde ese punto de vista, una compactificacion de un (Y, τ ′) serıa un compacto (K, σ) quecontenga a Y como un subespacio denso, y tal que τ ′ sea la inducida a Y por σ. 4

Observacion A.15.2. Por la Prop. A.13.5 (un cerrado en un compacto es compacto), si unotiene su espacio X incrustado dentro de un compacto K ′, vıa un embbeding g : X → K ′,entonces tomando K = g(X) ⊆ K ′ uno obtiene una compactificacion (g,K).

Como veremos mas adelante, todo ET tiene compactificaciones. El tema se pone mas intere-sante si uno quiere ver si tiene alguna H-compactificacion. Sin embargo ese problema ya lotenemos resuelto de antes: 4

Ahora veremos el metodos para construir compactificacionesmas simple posible: agregar unpunto. Se llama la compactificacion de Alexandrov. Lo unico que hay que pedirle a X paraque el proceso camine es que el mismo no sea compacto. Ahora, el tema de cuando estacompactificacion queda Hausdorff es otra historia (y otro Capıtulo).

Proposicion A.15.3. Sea (X, τ) un ET que no es compacto. Inventemos un punto ∞ alque solo le pedimos que ∞ /∈ X. Sean X = X ∪ ∞ y τ∞ ⊆ P(X) dada por

τ∞ = τ ∪ τ ′ , donde τ ′ = V ∪ ∞ : V ∈ τ y X \ V es compacto en X .

Luego τ∞ es una topologıa en X tal que

1. (X, τ∞) es compacto.

2. τ es la topologıa inducida a X por τ∞ .

3. X queda denso y abierto en X.

O sea que la inclusion X ⊆ X es una compactificacion de X.

Demostracion. Es claro que ∅ ∈ τ y X ∈ τ ′ (porque ∅ es compacto!). Observar que

τ ′ = V ′ ∈ P(X) : ∞ ∈ V ′ y X \ V ′ es cerrado y compacto en X . (A.24)

Veamos las uniones arbitrarias y las intersecciones finitas: Entre cosas de τ no hay drama.Dada una familia de abiertos V ′i ∈ τ ′ y sus complementos Fi = X \ V ′i , para i ∈ I, entonces

X \⋂i∈I

V ′i =⋃i∈I

Fi y X \⋃i∈I

V ′i =⋂i∈I

Fi .

Cuando I es finito, la⋃i∈I

Fi queda cerrada y compacta. Y la interseccion cumple eso siempre.

Luego operando en τ ′ uno se queda en τ ′. Si hay de las dos clases (tanto en ∩ como en ∪ ),uno primero reagrupa todas las de cada clase, y opera uno contra uno. Pero allı pasa que

si U ∈ τ y V ′ = ∞ ∪ V ∈ τ ′ =⇒ U ∩ V ′ = U ∩ V ∈ τ y U ∪ V ′ = ∞ ∪ (U ∪ V ) ∈ τ ′.

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Page 361: Un Curso de An alisis Funcional

Por lo tanto τ∞ es una topologıa en X. Para ver que la inducida de τ∞ a X es τ , observarque si V ′ ∈ τ ′, entonces V ′ ∩X ∈ τ (y los de τ estaban todos en τ∞). Para ver la densidad,observar que τ ′ no es otra cosa que Oaτ∞(∞). Ademas, como X no es compacto, entonces

∞ /∈ τ ′. Luego todo V ′ ∈ Oaτ∞(∞) corta a X, lo que muestra que X es denso en X.

Veamos ahora que (X, τ∞) es compacto: Como τ ′ = Oaτ∞(∞), si σ ⊆ τ∞ es un cubrimiento

de X, existe un V ′ ∈ σ ∩ τ ′ (para cubrir al ∞). Solo falta cubrir X \ V ′, que es compacto(en X y en X). Y sabemos que σ \ V ′ lo cubre. Entonces agregando finitos elementos deσ a V ′ cubrimos todo X, que por ello es compacto.

Por ahora no vamos a hacer nada con esta compactacion que hemos construido. El resultadose hace muy util cuando X es Hausdorff, y los espacios X que cumplen eso son los llamados“localmente compactos” (Hausdorff). Para ellos usaremos sistematicamente su X, pero eselaburo se hara en el Capıtulo que viene (que es sobre esos espacios). Pero ahora daremosunos ejemplos para entender un poco mejor la construccion.

Ejemplos A.15.4. 1. Tomemos X = R con su topologıa usual. Entonces R ∼= S1.Esto se puede mostrar con la proyeccion estereografica o, mejor dicho, su inversa quepodemos explicitar: g(x) = ( 2x

x2+1, x

2−1x2+1

) ∈ S1, para x ∈ R. Otra manera es hacer

primero R ∼= (0, 1) y despues incrustar al (0, 1) dentro de S1 con la flecha t 7→ ei2πt.

2. En forma analoga se puede ver que Rn ∼= Sn, que es la esfera de Rn+1.

3. Sea ahora X = N con la topologıa discreta. Observar que los unicos compactos deN son los finitos. Por lo tanto tendremos que τ = P(N) mientras que τ ′ = τCF (N),nuestra conocida topologıa cofinita (agregandoles el ∞). Con esto en mente, se puedever que N ∼= 1

n: n ∈ N ∪ 0, con la topologıa inducida de R. Lo lindo de este

ejemplo es que el homeo que uno escribe justifica la polemica formula1

∞= 0.

4. Si tomamos X = (0, 1) ∪ (2, 3), queda que X es un “ocho”, o el mismısimo ∞. Y siponemos 3 o 4 intervalos abiertos disjuntos nos queda un trebol.

5. Los ejemplos anteriores justifican que se llame ∞ al punto que se agrega al hacerAlexandrov. Sin embargo no siempre queda tan clarito “para donde” esta el infinito.La cosa se pone mas brava si tomamos X = Q. Intuitivamente, en Q tenemos alinfinito por todos lados, porque esta lleno de redes sin lımites en Q, y no solo hacia losdos costados. Lamentablemente no es facil dar un modelo de Q, porque los compactosde Q, ademas de los finitos, incluyen sucesiones convergentes junto con sus lımites, yla cosa se complica bastante. De paso un ejercicio: Mostrar que, a diferencia de losejempos anteriores (donde X quedaba metrizable), Q no es ni Hausdorff. 4

A.16 Espacios localmente compactos

A.16.1. Hicimos muchas compactificaciones, y sabemos que “alguna” de ellas es una H-compactificacion si y solo si el espacio base es de Tychonoff. Pero concentremonos en la de

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Page 362: Un Curso de An alisis Funcional

Alexandrov y preguntemos ¿para que espacios X tendremos que X es Hausdorff?

Con las notaciones de la Prop. A.15.3, vemos que si queremos separar un x ∈ X del ∞,tendremos por un lado un V ′ ∈ τ ′ y necestaremos un U ∈ Oa(x) contenido en K = X \ V ′,que es compacto. O sea que hay un compacto K ∈ O(x). Ya vimos que los ET’s que cumplenesa condicion son importantes por muchas otras razones, y ahora los definimos: 4

Definicion A.16.2. Sea (X, τ) un ET. Diremos que X es localmente compacto (y abre-viaremos LK) si todo x ∈ X tiene algun entorno compacto. 4

Observacion A.16.3. Si X es LK, y ademas le pedimos que sea Hausdorff, entonces todox ∈ X tiene un U ∈ Oa(x) tal que U es compacto. En efecto, basta poner el U dentro de unentorno compacto K de x. Como X es Hausdorff, K debe ser cerrado, por lo que tambienU ⊆ K. Si no pedimos que X sea Hausdorff, no hay garantıa de lo anterior. A partir deahora usaremos las siglas LKH para denotar localmente compacto + Hausdorff. 4

Proposicion A.16.4. Sea (X, τ) un ET. Entonces

la compactificacion X = X ∪ ∞ es Hausdorff si y solo si X es LKH.

Demostracion. Usaremos las notaciones τ∞ = τ ∪ τ ′ de la Prop. A.15.3. Una implicacion(⇒) se vio en A.16.1 (la H se agrega porque es hereditaria). Si X es LKH, la H asegura quelos puntos de X se separan usando τ ⊆ τ∞ . Para separar a un x ∈ X del ∞, se toman

un compacto K ∈ Oτ (x) , un U ∈ Oaτ (x) tal que U ⊆ K , y V ′ = ∞ ∪ V ,

donde V = X \K. Como X es Hausdorff, K es cerrado, por lo que V ∈ τ y V ′ ∈ τ ′.

Ejemplo A.16.5. Todo subconjunto cerrado o abierto de algun Rn, incluso todo ET que“localmente” es homeo uno de esos (esto incluye a las variedades de la geometrıa diferencial)es automaticamente LKH. Aun ası, esta clase es muy restrictiva (al asuncion de ser LKH escostosa), pero vale la pena estudiarla porque los LKH son los espacios mas usados en analisisy geometrıa. Veremos ademas que tienen propiedades fuertes que justifican ese interes.

Observemos que, al contrario de lo que uno puede pensar por exceso de Rn, existen EM’scompletos que no son LK. Y muchos. Veremos bastantes de ellos en el Capıtulo de EVT’s,pero mostremos ahora uno concretito. Sea `∞(N) el espacio de sucesiones acotadas denumeros complejos con la metrica del supremo: Dados a = (an)n∈N , b = (bn)n∈N ∈ `∞(N),

d∞(a , b) = ‖a− b‖∞ = supn∈N|an − bn| .

Es facil ver que d∞ es un metrica en `∞(N) (de hecho, `∞(N) = Cb(N,C) y a d∞ ya laconocıamos). Para cada n ∈ N consideremos el punto en ∈ `∞(N) que tiene un 1 en el lugarn y todos los demas ceros. Todos los en viven en la bola cerrada de centro 0 y radio uno,pero d∞(en , em) = 1 siempre que n 6= m. Por ello dicha bola no es compacta. Transladandoy achicando con multimplos, uno deduce en seguida que ninguna bola cerrada alrededor deningun punto de `∞(N) puede ser compacta. Como las bolas abiertas son una base de latopologıa de esta metrica, queda que `∞(N) no es LK. 4

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Page 363: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion A.16.6. Sea (X, τ) un ET que es LK. No es cierto en general que sus sub-conjuntos deban ser LK (LK no es hereditaria). Por ejemplo R es LKH, pero Q no puedeser LKH, ya que ningun (a, b) ∩Q tiene clausura compacta en Q (salvo que b ≤ a). 4

A.17 Stone Cech

Ahora vamos a mostrar otro metodo de compactificar, que es todo lo contrario del anterior,porque es fabricar un compacto lo mas grande posible, agregandole al ET original montonesde puntos nuevos. Lo que queda es difıcil de describir explıcitamente, pero lo bueno es queexiste, y que permite extender cualquier funcion continua y acotada al compactado. Esorequiere de mucho puntos nuevos, por las muchas maneras en que pueden comportarse esasfunciones en los bordes del espacio.

Por ejemplo, si empezamos con R, vimos que su compactificacion de Alexandrov es S1. Lasfunciones f ∈ Cb(R,R) que se pueden extender al ∞ = (0, 1) ∈ S1 son solo aquellas talesque existen M = lım

t→+∞f(t) y m = lım

t→−∞f(t), y ademas cumplen que m = M = f(∞). Y

nadie duda de que hay muchas mas funciones acotadas que esas.

A.17.1. Sea (X, τ) un ET de Tychonoff. Llamemos F = Cb(X), y consideremos el hiper-disco

DX =∏f∈F

Df , donde cada Df = z ∈ C : |z| ≤ ‖f‖∞ .

Por el Teorema de Tychonoff y la Prop. A.13.8, DX es un compacto Hausdorff. El hecho deque X sea CR significa que C(X, [0, 1]), y a fortiori Cb(X), separan a X. Luego

F : X → DX , dada por F (x) = f(x)f∈F , x ∈ X

es un embbeding. Llamemos β(X) = F (X). Por la Obs. A.15.2, el par (F, β(X) ) es unaH-compactificacion de X, que se llama la compactificacion de Stone Cech. 4

Teorema A.17.2. Sea (X, τ) un ET de Tychonoff. Consideremos (F, β(X) ) su compacti-ficacion de Stone Cech. Entonces

1. Para toda g ∈ Cb(X) existe una unica g ∈ C(β(X) ) que extiende a g, en el sentido deque g F = g.

2. Para toda H-compactificacion (h,K) de X existe una ΦK ∈ C(β(X), K) tal que

(a) La funcion ΦK es continua y suryectiva.

(b) ΦK es “la identidad” en X, o sea que h = ΦK F .

3. Si una H-compactificacion (h,K) de X tiene la misma propiedad que β(X) enunciadaen el ıtem 1, entonces la funcion ΦK del ıtem 2 es un homeo.

Demostracion.

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Page 364: Un Curso de An alisis Funcional

1. Fijada la g ∈ Cb(X), consideremos la proyeccion Πg : DX → Ig ⊆ R a la g-esimacordenanda. Es claro que Πg es continua, por lo que tambien lo sera g = πg

∣∣β(X)

. Por

otra parte, para todo x ∈ X se tiene que

g F (x) = Πg F (x) = Πg

(f(x)f∈F

)= g(x) .

La unicidad de g se deduce del hecho de que F (X) es denso en β(X).

2. Como K es un compacto Hausdorff, es normal, por ende CR, y por ello

G : K → [0, 1]C(K,[0,1]) , dada por G(k) = f(k)f∈C(K,[0,1]) , k ∈ K

es un embbeding. Sea m ∈ C(G(K), K) la inversa del homeo G : K → G(K).

Si existiera la ΦK que buscamos, tomando Ψ = G ΦK : β(X)→ G(K), deberıa pasarque ΨF = G (ΦK F ) = Gh. Luego, mirando en cada cordenada f ∈ C(K, [0, 1]),deberıamos tener que πf (Ψ F ) = πf (G h) = f h ∈ C(X, [0, 1]) ⊆ Cb(X).

Por lo tanto, las cordenadas de Ψ deberıan ser funciones gf ∈ C(β(X) ) que cumplanla igualdad gf F = f h. Afortunadamente, el item 1 nos provee de dichas funciones,ası que empecemos por ellas, y construyamos Ψ desde abajo:

Para cada f ∈ C(K, [0, 1]), consideremos gf = f h ∈ Cb(X). Por el item 1, existeuna gf ∈ C(β(X) ) tal que gf F = gf . Como cada gf es continua, tambien lo sera

Ψ : β(X)→ [0, 1]C(K,[0,1]) , dada por Ψ(y) = gf (y)f∈C(K,[0,1]) , y ∈ β(X) .

Observar que las gf toman valores en [0, 1] por que las gf = f h lo hacen, y porqueF (X) es denso en β(X) (recordar que gf F = gf ). Ademas, para cada x ∈ X,

Ψ(F (x) ) = gf (x)f∈C(K,[0,1]) = f(h(x) )f∈C(K,[0,1]) = G(h(x) ) . (A.25)

O sea que Ψ F = G h. Por la densidad de F (X) en β(X), se tiene que Ψ(β(X)

)es

un compacto que coincide con la clausura de G(h(X) ), que no es otra cosa que G(K).

O sea que Ψ(β(X)

)= G(K). Tomemos finalmente ΦK = m Ψ ∈ C(β(X), K). Por

todo lo anterior ya tenemos probado que la funcion ΦK es continua y suryectiva. Peropor la Ec. (A.25) vemos que

ΦK F = m Ψ F = m G h = h .

3. En caso de que (h,K) cumpliese 1, podrıamos rehacer el ıtem 2, pero con los papelescambiados. Esto es porque solo se uso de β(X) el que tenga extensiones de las funcionescontinuas acotadas en X. Ese laburo producirıa una Φβ(X) ∈ C(K , β(X) ) tal queΦβ(X) h = F . Pero estas condiciones funtoriales (la otra es ΦK F = h) permitenporbar que ambas composiciones de las Φ’es coinciden con la identidad en los densosF (X) y h(X). Luego son una la inversa de la otra y son homeos.

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Page 365: Un Curso de An alisis Funcional

Observacion A.17.3. Hay varias maneras de hacer la compactificacion de Stone Cech.Ya vimos una en el Ejer. 6.2.8. A continuacion delinearemos otra, que es analoga a lacompletacion de EM’s a partir de sus sucesiones de Cauchy (ver Ejer. A.12.4), pero usandolas RU’s de X.

Asumamos que X es un ET de Tychonov, y llamemos RU(X) al conjunto de todas sus redesuniversales. Dada una x = (xi)i∈ I ∈ RU(X) y una f ∈ Cb(X), la red f x es acotada yuniversal en C, por lo que converge a un xf ∈ C. Consideremos las funciones

ϕf : RU(X)→ C dadas por ϕf (x) = lımi∈ I

f(xi) = xf , para x ∈ RU(X) .

En RU(X) se define la relacion de equivalencia dada por

x ∼ y si ϕf (x) = xf = yf = ϕf (y) para toda f ∈ Cb(X) . (A.26)

El conjunto que buscamos sera B(X) = RU(X)/ ∼ , que consta de las clases de equivalencia(que notaremos x, para cada red universal x en X) de la relacion que acabamos de definir.Es claro que, para cada f ∈ Cb(X), su ϕf se “baja” bien al cociente B(X). Llamemosahora φf : B(X) → C a la funcion bajada dada ahora por φf (x) = xf , x ∈ RU(X). SeaF = φf : f ∈ Cb(X). Notar que ahora F separa puntos de B(X).

La topologıa para B(X) sea la inicial τF , dada por la familia F . Y el embbeding sera

G : X → B(X) dado por G(x) = cx , donde cx es la sucesion constantemente igual a x .

Se podrıa probar a mano que el espacio (B(X), τF) es compacto (Hausdorff es, porque Fsepara puntos), pero es mas facil ver que hay un homeo entre β(X) y B(X) que conmutacon los embbedings (lo que de paso mostrara que G era un embbeding). Los detalles de esacuenta se dejan como ejercicio. 4La construccion anterior es en escencia la misma que la original, pero describe mejor quelo que se agrega a X son los lımites de redes en X hacia los “bordes”. La similitud estaen que ambas se basan en la accion de Cb(X), ya sea en un producto o en las RU’s de X.Esta accion es clave en este ejemplo porque es la que define la relacion de equivalencia de laEc. (A.26) en RU(X). 4

A.18 Metricas uniformes en C(X, Y ), con Y un EM

Como pasa siempre, una teorıa produce objetos a los que se les aplica, a su vez, la teorıa encuestion. En este caso, la topologıa produce las funciones continuas, y uno quiere estudiarlos espacios de tales funciones desde un punto de vista topologico, con especial enfasis enlos distintos tipos de convergencias. Para hacerlo en general, necesitamos la nocion decompacidad. Pero por ahora desarrollaremos el caso en que las funciones tomen valores enun espacio metrico acotado Y (o bien pidamos que las funciones lo sean). Allı podemosdefinir la metrica de la convergencia uniforme:

Definicion A.18.1. Sean X un conjunto e (Y, d) un EM. Se definen

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Page 366: Un Curso de An alisis Funcional

1. `∞(X, Y ) = f : X → Y acotadas (o sea que f ∈ `∞(X, Y ) si diam (f(X) ) <∞).

2. En `∞(X, Y ) se define la distancia uniforme: dadas f, g ∈ `∞(X, Y ),

d∞(f, g) = sup d(f(x), g(x) ) : x ∈ X .

Es facil ver que d∞ esta bien definida (es <∞) y que es una metrica en `∞(X, Y ).

3. Si X tiene una topologıa τ , consideraremos el espacio de funciones continuas y acotadas

Cb(X, Y ) = C(X, Y ) ∩ `∞(X, Y ) =f ∈ C(X, Y ) : diam (f(X) ) <∞

,

donde tambien podemos usar la d∞ .

4. En el caso de que el espacio Y sea acotado, se tiene que `∞(X, Y ) = Y X , o sea todaslas funciones f : X → Y . Ademas sucede que Cb(X, Y ) = C(X, Y ). 4

Observacion A.18.2. La topologıa de `∞(X, Y ) inducida por d∞ es aquella cuya conver-gencia es la uniforme en X: Dada una sucesion (fn)n∈N en `∞(X, Y ) y una f ∈ `∞(X, Y ),

fnτd∞−−−→n→∞

f ⇐⇒ ∀ ε , ∃ m ∈ N tal que: n ≥ m =⇒ d∞(fn , f) < ε , (A.27)

o sea que d(fn(x) , f(x) ) < ε para todos los x ∈ X a partir del mismo m. 4

El siguiente enunciado da la maxima generalidad a la conocida frase “lımite uniforme defunciones continuas es continua”.

Proposicion A.18.3. Sean (X, τ) un ET e (Y, d) un EM. Entonces se tiene que Cb(X, Y )es d∞-cerrado en `∞(X, Y ). Si Y era acotado, reescribimos: C(X, Y ) es d∞-cerrado en Y X .

Demostracion. Sea (fn)n∈N una sucesion en Cb(X, Y ) y sea f ∈ `∞(X, Y ) tal que fnd∞−−−→n→∞

f .

Para ver que f es continua, tomemos una red x = (xi)i∈ I en X tal que xi −−→i∈ I

x. Dado ε > 0,

la Ec. (A.27) asegura que existe un n ∈ N tal que d∞(fn , f) < ε3

. Como fn ∈ C(X, Y ),existe un i0 ∈ I tal que d(fn(xi), fn(x) ) ≤ ε

3para todo i ≥ i0 . Luego

d(f(xi) , f(x) ) ≤ d(f(xi) , fn(xi) ) + d(fn(xi) , fn(x) ) + d(fn(x) , f(x) )

< 2 d∞(fn , f) + d(fn(xi), fn(x) ) < ε .

Solo falta ver que el lımite f es acotada (si todas las fn lo son). Pero si tomamos un n ∈ Ntal que d∞(fn , f) < 1, entonces es facil ver que

diam(f(X)

)≤ 2 + diam

(fn(X)

)<∞ , (A.28)

por lo que f ∈ Cb(X, Y ).

Proposicion A.18.4. Sean (X, τ) un ET e (Y, d) un EM completo. Entonces se tiene quetanto `∞(X, Y ) como su subespacio Cb(X, Y ) son d∞-completos.

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Page 367: Un Curso de An alisis Funcional

Demostracion. Sea (fn)n∈N una sucesion de Cauchy en `∞(X, Y ). Dado un x ∈ X, sabemosque d(fk(x) , fm(x) ) ≤ d∞(fk , fm) para todo k,m ∈ N. Luego cada sucesion (fn(x) )n∈N esde Cauchy en Y . Como Y es completo, podemos definir la funcion

f : X → Y dada por f(x) = lımn→∞

fn(x) , para todo x ∈ X ,

que es nuestra candidata a lımite. Nos falta verificar dos cosas:

d∞(fn, f)?−−−→

n→∞0 y f

?∈ `∞(X, Y ) .

Dado ε > 0, sea n1 ∈ N tal que d∞(fk , fm) < ε2

para todo k,m ≥ n1 . Luego, si k ≥ n1 ,

d(fk(x) , f(x) )= lım

m→∞d(fk(x) , fm(x) ) ≤ sup

m≥n1

d(fk(x) , fm(x) ) ≤ ε

2< ε , (A.29)

para todos los x ∈ X a la vez. La igualdad= se deduce de que fm(x) −−−→

m→∞f(x), usando

el Lema A.4.10. La Ec. (A.29) muestra que d∞(fn , f) −−−→n→∞

0. Tomando un n tal que

d∞(fn , f) < 1, la Ec. (A.28) nos asegura que f ∈ `∞(X, Y ) . Listo el caso `∞(X, Y ) .

La completitud de Cb(X, Y ) sale usando ahora la Prop. A.18.3, porque Cb(X, Y ) es un sub-conjunto cerrado del espacio completo `∞(X, Y ) .

En el caso particular de que Y = Rn o Cn, los espacios `∞(X, Y ) y Cb(X, Y ), ademas demetricos, son espacios “normados”. Esto significa son espacios vectoriales y que la metricaes homogenea e invariante por translaciones. Por ejemplo, dada f ∈ RX , se define

‖f‖∞ = supx∈X|f(x)| . Observar que ‖f‖∞ <∞ si y solo si f ∈ `∞(X,R) . (A.30)

Ademas, si tenemos otra funcion g ∈ `∞(X,R) y un escalar λ ∈ R, vale que

d∞(f, g) = ‖f − g‖∞ , ‖f + g‖∞ ≤ ‖f‖∞ + ‖g‖∞ y ‖λ f ‖∞ = |λ| ‖f‖∞ . (A.31)

Todo esto camina igual si las funciones viven en el subespacio cerrado Cb(X,R) ⊆ `∞(X,R).Ademas, el hecho de que Cb(X,R) sea completo da sentindo al siguiente enunciado:

Proposicion A.18.5. Sea (X, τ) un ET. En (Cb(X,R), d∞), una serie absolutamenteconvergente es convergente. Es decir que dada una sucesion (fn)n∈N en (Cb(X,R), d∞),

∞∑n=1

‖fn‖∞ <∞ =⇒ la serie∞∑n=1

fn converge a una f ∈ Cb(X,R)

cuya norma verifica que ‖f‖∞ ≤∞∑n=1

‖fn‖∞ .

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Demostracion. Por la Prop. A.18.4, para mostrar la convergencia de la serie, basta ver que

la sucesion gn =n∑k=1

fk es de Cauchy para la d∞ . Pero si n < m, por la Ec. (A.31),

d∞(gm, gn) = ‖gm − gn‖∞ =∥∥∥ m∑k=n+1

fk

∥∥∥∞≤

m∑k=n+1

‖fk‖∞ −−−−−→n,m→∞0 ,

por la hipotesis de que∞∑n=1

‖fn‖∞ <∞. Ademas, como la funcion g 7→ ‖g‖∞ es continua,

‖f‖∞ = lımn→∞

‖gn‖∞ = lımn→∞

∥∥∥ n∑k=1

fk

∥∥∥∞≤ lım

n→∞

n∑k=1

‖fk‖∞ =∞∑k=1

‖fk‖∞ ,

con lo que culmina la prueba.

El resultado anterior tambien vale en `∞(X,R). De hecho, vale en cualquier R o C espaciovectorial normado completo (se los llama espacios de Banach). Lo enunciamos solo paraCb(X, Y ) porque es lo que necesitaremos mas adelante.

A.19 Teoremas de Baire

Empecemos con un resultado facil que motivara lo que sigue: Sea (X, τ) un ET, y tomemosA,B ⊆ X dos cerrados. Luego se tiene que

(A ∪B) 6= ∅ =⇒ A 6= ∅ o B 6= ∅ , (A.32)

y quien dice dos, dice finitos (la induccion es directa). En efecto, tomando complementos,esto equivale a decir que, dados dos abiertos U, V ⊆ X, vale que

si tanto U como V son densos en X , tambien debe ser denso U ∩ V .

Veamos esto: Si me dan un x ∈ X y un W ∈ Oa(x), usando que U es denso tenemos que∅ 6= W ∩U ∈ τ . Tomando cualquier y ∈ W ∩U , nos queda que W ∩U ∈ Oa(y). Ahora porla densidad de V arribamos a que W ∩ (U ∩ V ) 6= ∅. Por ello, x ∈ U ∩ V .

Como decıamos antes, estos resultados se extienenden a uniones finitas de cerrados sin inte-rior, o intersecciones finitas de abiertos densos. Pensando en una generaliizacion a unioneso interseccioines infinitas, uno no puede aspirar a algo completamente general, porque encualquier espacio X que sea razonable, todo abierto es union de cerrados sin interior (lossingueletes de todos sus elementos).

Pero imginandose rectas en R2 o superficies en R3, uno llegarıa a arriesgar que si la cantinadde cerrados es numerable, podrıa valer una formula tipo (A.32). Sin embargo, algunas re-stricciones habra que poner. Por ejemplo, si X = Q, la obstruccion recien planteada seguirıavigente (con numerables puntos uno llena lo que sea). De hecho, mirando el argumento de

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arriba, si los abiertos fueran numerables harıa falta “encajar” infinitos entornos y que quedealgo en todos a la vez.

Y ahora les contamos el final: Como uno podrıa suponer por lo dicho antes, hay dos caminospara asegurarse la extension de (A.32) al caso numerable: que X sea un EM completo (bolascerradas encajadas), o que sea un ET localmente compacto Hausdorff (entornos compactos+ la PIF). Y el “detective” que los descubrio es Rene-Louis Baire.

Teorema A.19.1 (Baire). Sea (X, τ) un ET que cumple alguna de estas dos hipotesis:

EMC: X es un espacio metrico completo.

LKH: X es localmente compacto Hausdorff.

Entonces para toda familia numerable Fnn∈N de cerrados de X se tiene que

F n = ∅ para todo n ∈ N =⇒( ⋃n∈N

Fn

)= ∅ .

Existen otras dos maneras de enunciar lo mismo, que conviene explicitar:

B2: Si( ⋃n∈N

Fn

)6= ∅ (por ejemplo si

⋃n∈N

Fn = X), entonces algun F n 6= ∅.

B3: Dada una sucesion Unn∈N de abiertos densos, se tiene que⋂n∈N

Un es tambien densa.

Demostracion. Probaremos en ambos casos el enunciado B3. Observar que, si tenemoscerrados Fn como em B2, y para cada n ∈ N hacemos Un = X \ Fn , queda que

Un = X \ F n y que⋂n∈N

Un = X \⋃n∈N

Fn = X \( ⋃n∈N

Fn

).

Caso EMC: Sea x ∈ X y ε > 0. Tomemos la bola cerrada B0 = B(x, ε). Como U1 es denso,tenemos que ∅ 6= U1 ∩ B(x, ε) ∈ τ . Luego existe una bola B1 = B(x1 , ε1) ⊆ U1 ∩ B(x, ε),donde podemos asumir que ε1 ≤ ε

2.

Ahora cortamos B1 = B(x1 , ε1) con U2 . Por la densidad de U2 podemos armar una bolacerrada B2 , de radio no mayor a ε

4, tal que B2 ⊆ B1 ∩ U2 ⊆ U1 ∩ U2 . Recursivamente,

obtenemos una sucesion (Bn)n∈N de bolas cerradas tales que, para todo n ∈ N,

Bn ⊆⋂k∈ In

Uk , Bn+1 ⊆ Bn y diam (Bn) ≤ ε

2n.

La Prop. A.12.3 nos dice ahora que existe un y ∈⋂n∈N

Bn . Y la primera condicion de arriba

fuerza a que y ∈⋂n∈N

Un , ademas de estar en B(x, ε), que era un entorno generico del puntito

x. Ası llegamos a que x esta en la clausura de⋂n∈N

Un , para todo x ∈ X. 4

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Caso LKH: La construccion es similar. Recordemos que, como ahora X es LKH, es biensabido que todo punto de X tiene una base de entornos compactos. Si me dan x ∈ X yun V ∈ Oa(x), como V ∩ U1 6= ∅, encuentro un y ∈ V ∩ U1 . Tomo un K1 ∈ O(y) que seacompacto tal que K1 ⊆ V ∩U1 . Despues corto K1 con U2 , y tomo un entorno compacto K2

de algun punto de K1 ∩ U2 ⊆ U1 ∩ U2 (K1 6= ∅ porque K1 es entorno de y). Ası siguiendo,construyo la sucesion (Kn)n∈N de compactos (con interior) tales que, para todo n ∈ N,

Kn ⊆⋂k∈ In

Uk y Kn+1 ⊆ Kn ⊆ K1 ⊆ V .

Ahora uso que K1 es compacto, y que la sucesion (Kn)n∈N tiene la PIF para K1 (todainterseccion finita me da el ultimo Kn 6= ∅ y ademas Kn ⊆ K1). Por ello, el Teo. A.13.3asegura que puedo tomar un z ∈

⋂n∈N

Kn 6= ∅. Como en el caso anterior, me queda que

z ∈ V ∩⋂n∈N

Un . Como V ∈ Oa(x) era generico, volvemos a llegar que x esta en la clausura

de⋂n∈N

Un , para todo x ∈ X.

Observacion A.19.2. Las pruebas de las dos mitades del Teorema de Baire son casi iguales,pero no se puede usar un solo argumento para ambas. Esto es ası porque hay espacios LKHque, aun siendo metricos no son completos, como el intervalo (0, 1). Y porque hay EM’scompletos donde las bolas (cerradas) no pueden ser compactas. Esto pasa en todos losespacios de Banach de dimension infinita. 4

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