Appunti su spazi di Banach e Hilbert e serie di Fourier ... · 6 Spazi di Banach e di Hilbert 1.4...
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courtesy by Onofrio de Bari
Appunti su spazi di Banach e Hilberte serie di Fourier astratte
(versione riveduta da Pierluigi Colli)
13 ottobre 2015
Indice
Indice 1
1 Spazi di Banach e di Hilbert 31.1 Spazi vettoriali normati . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2 Spazi di Banach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.3 Operatori lineari . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51.4 Sottospazi normati . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61.5 Esempi di spazi normati a dimensione infinita . . . . . . . . . . 8
1.5.1 Le funzioni continue su un compatto . . . . . . . . . . . 81.5.2 Funzioni integrabili su un sottoinsieme misurabile . . . . 10
1.6 Spazi di Hilbert . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121.7 Spazi Lp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.7.1 Disuguaglianze notevoli . . . . . . . . . . . . . . . . . 151.7.2 Inclusioni fra spazi Lp . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
1.8 Spazi di successioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211.8.1 Inclusioni fra spazi `p . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.9 Operatori lineari continui e limitati . . . . . . . . . . . . . . . . 231.9.1 Altri spazi di successioni . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.10 Teorema delle proiezioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281.11 Proiezioni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 311.12 Il teorema di rappresentazione di Riesz . . . . . . . . . . . . . . 34
2 Serie di Fourier 392.1 Serie di Fourier astratte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 392.2 Il teorema di Fischer–Riesz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 402.3 Ortonormalizzazione . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 452.4 Serie trigonometriche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2.4.1 Gli spazi Lp(T) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 492.4.2 Polinomi e serie trigonometriche . . . . . . . . . . . . . 502.4.3 Serie di seni e coseni . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 522.4.4 Il nucleo di Dirichlet . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
1
CAPITOLO
1
Spazi di Banach e di Hilbert
1.1 Spazi vettoriali normatiDefinizione 1.1. Sia V uno spazio vettoriale reale. Si chiama norma in Vun’applicazione ‖·‖ : V → R che verifica le condizioni
‖u‖ ≥ 0 (1.1)‖u‖ = 0 se e solo se u = 0 (1.2)‖λu‖ = |λ| ‖u‖ (1.3)‖u+ v‖ ≤ ‖u‖+ ‖v‖ (disuguaglianza triangolare) (1.4)
comunque scelti u, v ∈ V e comunque scelto λ ∈ R.
Esempio 1.1. Dato 1 ≤ p <∞, la funzione ‖·‖ : Rn → R definita da
‖x‖p =(|x1|p + · · ·+ |xn|p
)1/pper ogni x ∈ Rn
è una norma e si dice norma p. L
Esempio 1.2. La funzione ‖·‖ : Rn → R definita da
‖x‖∞ = max|x1| , . . . , |xn|
per ogni x ∈ Rn
è una norma e si dice norma infinito. L
3
4 Spazi di Banach e di Hilbert
Definizione 1.2. Uno spazio vettoriale V su cui è definita una norma si dicespazio normato.
Definizione 1.3. Si consideri la funzione
d : V × V → R(u, v) 7→ ‖u− v‖
che associa a una coppia di elementi di V il numero reale ‖u− v‖ detto distanza;la funzione d si chiama metrica indotta dalla norma ‖·‖ su V .
Definizione 1.4. Uno spazio vettoriale dotato di una metrica si dice spazio me-trico.
Nota 1.1. Ogni spazio normato è anche uno spazio metrico rispetto alla metricaindotta dalla norma ‖·‖, ossia rispetto alla distanza
d(u, v) = ‖u− v‖ per ogni v ∈ V.
+ [2, p. 366] I concetti di intorno di un punto, di punto interno, esterno, fron-tiera –e tutti gli altri– per uno spazio euclideo si trasferiscono a uno spazio nor-mato semplicemente sostituendo il modulo dei vettori con la norma e le distanzaeuclidea con la distanza indotta dalla norma.
Definizione 1.5. Due norme ‖·‖ e ‖|·‖| definite in uno spazio vettoriale V sidicono equivalenti se esistono due costanti positive c1 e c2 tali che
c1 ‖v‖ ≤ ‖|v‖| ≤ c2 ‖v‖
per ogni v ∈ V .
Proposizione 1.1. Dato lo spazio vettoriale X , ogni norma ‖·‖ : X → R è unafunzione continua in X .
Dimostrazione. Vogliamo dimostrare che per ogni ε > 0 esiste δ > 0 tale cheper ogni x con ‖x− x0‖ < δ risulta |‖x‖ − ‖x0‖| < ε o, equivalentemente,
‖x0‖ − ε < ‖x‖ < ‖x0‖+ ε. (1.5)
Se si sceglie in particolare δ = ε si ha
‖x‖ = ‖x− x0 + x0‖ ≤ ‖x− x0‖+ ‖x0‖ < δ + ‖x0‖ = ‖x0‖+ ε
dimostrando così la disuguaglianza destra di (1.5); allo stesso modo si ricava
‖x0‖ − ε = ‖x0 − x+ x‖ − ε ≤ ‖x0 − x‖+ ‖x‖ − ε < ε+ ‖x‖ − ε
provando in tal modo la sussistenza della disuguaglianza sinistra di (1.5) e otte-nendo pertanto la tesi.
1.2 Spazi di Banach 5
1.2 Spazi di BanachDefinizione 1.6. Sia V uno spazio normato. Una successione un di elementidi V si dice successione di Cauchy se per ogni ε > 0 esiste n ∈ N tale che perogni m,n ≥ n si ha ‖un − um‖ ≤ ε, cioè
limm,n→∞
‖un − um‖ = 0.
Definizione 1.7. Una successione un a valori nello spazio normato V si diceconvergente a un elemento u di V se
limn→∞
‖un − u‖ = 0.
Definizione 1.8. Uno spazio metrico V si dice completo se ogni successione diCauchy in V converge a un elemento di V .
Definizione 1.9. Uno spazio vettoriale V dotato di una norma si dice spaziodi Banach se è completo rispetto alla metrica indotta dalla norma, cioè se ognisuccessione di Cauchy in V risulta convergente.
+ In uno spazio di Banach i concetti di successione convergente e di successionedi Cauchy coincidono.
Esempio 1.3. L’insieme R con la norma del valore assoluto è uno spazio diBanach. L
Esempio 1.4. L’insieme Rn con la norma euclidea è uno spazio di Banach. L
1.3 Operatori lineariDefinizione 1.10. Dati due spazi vettoriali X e Y , una funzione f : X → Y sidice un’operatore lineare se
f(λx+ µy) = λf(x) + µf(y)
per ogni x, y ∈ X e per ogni λ, µ ∈ R.
Esempio 1.5. Tutti e soli gli operatori lineari che operano da R3 in R5 sono letrasformazioni lineari
T : (x1, x2, x3)→ (y1, y2, y3, y4, y5)
rappresentati da una matrice A ∈M(R)5,3 (5 righe e 3 colonne). L
Se un operatore lineare è definito fra due spazi normati di dimensione finita, taleoperatore è sempre continuo; se invece si ha a che fare con spazi di dimensioneinfinita, allora la continuità andrà volta per volta verificata.
6 Spazi di Banach e di Hilbert
1.4 Sottospazi normatiPremettiamo che in uno spazio normato le nozioni di punto, punto interno, puntodi frontiera, punto esterno, parte interna, frontiera, chiusura, insieme aperto ochiuso o limitato, limite di successsione, somma di una serie e funzione continuaa valori in un altro spazio normato sono analoghe a quelle degli spazi euclidei; èsufficiente, infatti, sostituire i moduli dei vettori e le distanze considerate con lenorme e con le distanze indotte.
Definizione 1.11. Dato uno spazio normato X , un sottoinsieme Z di X tale cheper ogni x, y ∈ Z e per ogni λ, µ ∈ R si ha λx + µy ∈ Z si dice sottospazio diX .
Definizione 1.12. Sia V uno spazio normato. Un sottoinsieme C di V è chiusoquando ogni punto x ∈ Rn\C ha un intorno disgiunto da C.
La definizione 1.12 si basa su quella esposta in [2, p. 115]; in tale definizionel’intorno va, quindi, considerato come intorno rispetto alla metrica indotta dallanorma e quindi si parla di sottoinsieme chiuso rispetto alla metrica indotta dallanorma.
Definizione 1.13. [2, p. 443] Un sottoinsieme S di dimensione infinita di unospazio vettoriale V di dimensione infinita è indipendente se è indipendente ognisuo sottoinsieme non vuoto finito.
Definizione 1.14. [2, p. 444] Un sottoinsieme S di dimensione infinita di unospazio vettoriale V di dimensione infinita genera V se ogni elemento di V puòessere scritto come combinazione lineare finita di elementi di S.
Definizione 1.15. Dato uno spazio vettoriale V , il sottospazio generato da unsottoinsieme S di V è il sottospazio che, visto come spazio vettoriale, ha Scome sistema di generatori e coincide con l’insieme delle combinazioni linearidi elementi di S.
Definizione 1.16. Dato S sottoinsieme di uno spazio normato V , con i simboli
spanS e spanS
si indicano il sottospazio generato da S e la chiusura di spanS (ricordiamo chela chiusura di un sottoinsieme A di uno spazio euclideo V è l’insieme dei puntidi V che non sono esterni ad A, dove per punto esterno intendiamo un punto xper il quale esiste un intorno di x disgiunto da A).
Definizione 1.17. Un sottoinsieme S di uno spazio normato V si dice densoquando la sua chiusura è V .
1.4 Sottospazi normati 7
Ricordiamo adesso la caratterizzazione di un sottoinsieme chiuso di uno spazionormato [2, p. 366].
Proposizione 1.2. Sia V uno spazio normato. Un sottoinsieme C di V è chiusose e solo se gode della proprietà seguente: se vn è una successione di punti diC convergente in V , allora anche il limite di vn appartiene a C.
I sottospazi di spazi normati a dimensione finita sono sempre chiusi, mentre ciònon vale per spazi di dimensione infinita.
Proposizione 1.3. Sia dato uno spazio di Banach X e sia Z un suo sottospaziochiuso; allora Z è uno spazio di Banach.
Dimostrazione. L’ipotesi implica l’esistenza di una successione di Cauchy xna elementi in Z tale che esiste n ∈ N tale che per ogni m,n ≥ n si ha
limn→∞
‖xn − xm‖ = 0.
Una successione di Cauchy xn in uno spazio di BanachX è anche convergenteper n → ∞ ad un elemento x ∈ X; essendo Z un sottospazio chiuso, si ha chex ∈ Z a norma della Proposizione 1.2 e
limn→∞
‖xn − x‖ = 0
cioè xn tende a x elemento di Z.
Proposizione 1.4. Tutte le norme in Rn sono equivalenti.
Dimostrazione. È solo un’idea della dimostrazione: per provare la tesi, bastadimostrare che qualsiasi norma ‖·‖ definita su Rn è equivalente alla norma ‖·‖1,per esempio. Una delle diseguaglianze
‖x‖ ≤n∑i=1
|xi| ‖ei‖ ≤ max‖ei‖ , i = 1, . . . , n ‖x‖1
per ogni x = (x1, . . . , xn) ∈ Rn,
dove ei denota il vettore con i-esima componente uguale a 1 e le altre uguali a0, si ottiene facilmente. L’altra disuguaglianza può essere provata per contraddi-zione, sviluppando un ragionamento più laborioso.
8 Spazi di Banach e di Hilbert
1.5 Esempi di spazi normati a dimensione infinita
1.5.1 Le funzioni continue su un compattoDato un sottoinsieme K compatto di Rn, un esempio di spazio vettoriale a di-mensione infinita è l’insieme C0(K) delle funzioni continue f : K → R. Se siconsidera ad esempio K = [0, 1] ⊂ R, si possono introdurre le norme
‖f‖1 =
∫ 1
0
|f(x)| dx e ‖f‖∞ = maxx∈[0,1]
|f(x)| .
Ci chiediamo se tali norme sono equivalenti; per rispondere a tale quesito, dob-biamo determinare se esistono due costanti c1, c2 > 0 tali che
c1 ‖f‖1 ≤ ‖f‖∞ ≤ c2 ‖f‖1 . (1.6)
Si osserva immediatamente che
‖f‖1 =
∫ 1
0
|f(x)| dx ≤ ‖f‖∞
quindi per c1 = 1 la disuguaglianza sinistra in (1.6) è verificata. Per verificare ladisuguaglianza destra consideriamo la successione di funzioni
fn(x) =
1− nx se 0 ≤ x ≤ 1/n
0 se 1/n ≤ x ≤ 1
per la quale risulta
‖f‖∞ = 1 per ogni n e ‖f‖1 =1
2n;
poiché non esiste c2 > 0 tale che per ogni n
1 ≤ c22n
le norme non sono equivalenti.Ci chiediamo ora se l’insieme C0([0, 1]) è uno spazio di Banach rispetto allanorma infinito, cioè se per ogni ε > 0 esiste n ∈ N tale che per ogni n,m ≥ n siha ‖fn − fm‖∞ ≤ ε, cioè
supx∈[0,1]
|fn(x)− fm(x)| ≤ ε.
1.5 Esempi di spazi normati a dimensione infinita 9
Per x fissato, la successionefn(x)
è una successione di Cauchy in R, quindi
ammette limite per n → ∞ (che indichiamo con f ); fissando n e passando allimite per m→∞ si ottiene
|fn(x)− f(x)| ≤ ε
quindi per ogni ε > 0 esiste n ∈ N tale che per ogni n ≥ n si ha
|fn(x)− f(x)| ≤ ε per ogni x ∈ [0, 1]
cioè la convergenza uniforme di fn a f . Quanto scritto implica la conseguenzache f è continua, pertanto f ∈ C0[0, 1]; questo dimostra che C0([0, 1]) è unospazio di Banach rispetto alla norma infinito.Lo spazio C0([0, 1]) non è di Banach rispetto alla norma ‖·‖1. Definendo infattila successione fn come
fn(x) =
1− nx se 0 ≤ x ≤ 1/n
0 se 1/n ≤ x ≤ 1
si ottiene (fissato n > m) che∫ 1
0
|fn(x)− fm(x)| dx m,n→∞−−−−→ 0;
la successione fn è di Cauchy, però tende a una funzione discontinua, quindi lospazioC0([0, 1]) non è uno spazio di Banach rispetto alla norma ‖·‖1.%cite[p. 68]to-relli.+ Se uno spazio normato X ha due norme equivalenti, allora lo spazio ècompleto rispetto a una norma se e solo se è completo rispetto all’altra.+ Se uno spazio normato X è completo rispetto a due norme diverse non èdetto che le due norme siano equivalenti.
Esempio 1.6. Consideriamo lo spazio normato(C0(K), ‖·‖∞
), conK compatto
di R. Seguono alcuni esempi di sottospazi di(C0(K), ‖·‖∞
).
• le funzioni costanti;
• l’insieme
S = f ∈ C0([0, 1]) tale che f(x) = a1 + a2 sinx+ a3ex, ai ∈ R
è un sottospazio chiuso di(C0(K), ‖·‖∞
)di dimensione 3;
10 Spazi di Banach e di Hilbert
• U =f ∈ C0([0, 1]) tale che f è un polinomio
è un sottospazio di(
C0(K), ‖·‖∞)
ma non è chiuso, dato che
pn(x) =n∑k=0
xk
k!∈ U
pn(x) −−−→n→∞
ex
però ex /∈ U . L
Vediamo ora esempi di operatori lineari T : C0([0, 1])→ C([1, 3]):
• operatore identicamente nullo;
• f(x)→ e−xf(1 + 2x);
• fissata una funzioneg(t), t ∈ [1, 3],
ad esempio continua, l’operatore
T : f(x)→∫ x
1
g(t)f(1 + 2t)dt, x ∈ [0, 1],
è ancora lineare.
Si dimostra che lo spazio C1([0, 1]) con la norma infinito non è completo.
Esempio 1.7. Non è invece lineare l’operatore T : C0([0, 1]) → C0([0, 1]) defi-nito da
T (f)(x) =
∫ x
0
f(t)dt+ 3.
L
1.5.2 Funzioni integrabili su un sottoinsieme misurabileSia dato uno spazio di misura (A, E ,m) e sia B ⊆ A. Consideriamo l’insieme
X = f : B → R integrabili su B.
Definiamo la funzione
‖·‖1 : X → R
f 7→ ‖f‖1 =
∫B
|f(x)| dm
e verifichiamo che si tratta di una norma: si ha
1.5 Esempi di spazi normati a dimensione infinita 11
1.∫B|f(x)| dm ≥ 0 per ogni f ;
2.∫B|f(x)| dm = 0 se e solo se f = 0, infatti se
∫B|f(x)| dm = 0 si ha
f = 0 m-q.o. e se si prende come elemento dello spazio X non la singolafunzione f , ma la classe di tutte le funzioni g : B → R integrabili taliche g = f m-q.o. allora tale proprietà della norma sussiste, mentre ilviceversa è ovvio;
3.∫B|λf(x)| dm = |λ|
∫B|f(x)| dm;
4. ∫B
|f(x) + g(x)| dm ≤∫B
(|f(x)|+ |g(x)|
)dm
=
∫B
|f(x)| dm+
∫B
|g(x)| dm.
Lo spazio vettoriale X , costituito dalle classi di funzioni integrabii e tra lorouguali quasi ovunque, dotato della norma
‖f‖1 =
∫B
|f(x)| dm
si indica con L1(B). L1(B) risulta essere uno spazio di Banach; considerata in-fatti una successione di Cauchy fn di elementi di L1(B), cioè una successioneper la quale per ogni n,m ≥ n si ha
‖fn − fm‖1 −−−−→n,m→∞0,
ossia ∫B
|fn(x)− fm(x)| dm −−−−→n,m→∞
0,
esiste f integrabile su B tale che∫B
|fn(x)− f(x)| dm −−−→n→∞
0;
quindi la successione ‖fn − f‖1 tende a 0 per n → ∞; si è così dimostrato cheL1(B) è uno spazio normato e completo, cioè uno spazio di Banach.
12 Spazi di Banach e di Hilbert
1.6 Spazi di HilbertDefinizione 1.18. Sia X uno spazio vettoriale reale e
( , ) : X ×X → R
un’applicazione (detta prodotto scalare) verificante le condizioni seguenti:
1. (x, x) ≥ 0 per ogni x ∈ X ,
2. (x, x) = 0 se e solo se x = 0,
3. (x, y) = (y, x) per ogni x, y ∈ X
4. (λx+µy, z) = λ(x, z) +µ(y, z) per ogni x, y, z ∈ X e per ogni λ, µ ∈ R.
La coppia(X, ( , )
)si dice spazio prehilbertiano reale.
In uno spazio prehilbertiano X risulta definita in modo naturale per ogni x ∈ Xla norma
‖x‖ =√
(x, x). (1.7)
Disuguaglianza di Cauchy–Schwarz. Per ogni x, y ∈ X con X spazio prehil-bertiano reale, si ha
|(x, y)| ≤ ‖x‖ ‖y‖ .
Dimostrazione. Dalle proprietà del prodotto scalare si deduce che
0 ≤ ‖x+ y‖2 = (x+ y, x+ y) = (x, x) + (x, y) + (y, x) + (y, y)
= ‖x‖2 + 2(x, y) + ‖y‖2
quindi0 ≤ ‖x+ y‖2 ≤ ‖x‖2 + 2(x, y) + ‖y‖2 (1.8)
e che0 ≤ ‖x− y‖2 = ‖x‖2 − 2(x, y) + ‖y‖2 . (1.9)
Da entrambe le disuguaglianze si ottiene
−2 |(x, y)| ≤ ‖x‖2 + ‖y‖2 e 2 |(x, y)| ≤ ‖x‖2 + ‖y‖2
ossia2 |(x, y)| ≤ ‖x‖2 + ‖y‖2 per ogni x, y ∈ X.
Se x, y sono versori, cioè vettori di norma unitaria, si ottiene
2 |(x, y)| ≤ 1 + 1 = 2
1.6 Spazi di Hilbert 13
o, che è lo stesso,|(x, y)| ≤ 1 = ‖x‖ ‖y‖ (1.10)
quindi la disuguaglianza di Cauchy–Schwarz è valida per i versori; ancora piùsemplicemente si dimostra che è valida se x = 0 oppure y = 0.Consideriamo adesso x, y ∈ X \ 0 non necessariamente versori e definiamo
z =x
‖x‖e w =
y
‖y‖.
I vettori z e w così definiti sono versori, quindi per la (1.10)
|(z, w)| ≤ 1
cioè ∣∣∣∣∣(
x
‖x‖,y
‖y‖
)∣∣∣∣∣ ≤ 1.
Dalla bilinearità del prodotto scalare si ricava che
1
‖x‖· 1
‖y‖|(x, y)| ≤ 1
quindi|(x, y)| ≤ ‖x‖ ‖y‖ .
Relazione del parallelogramma. Per ogni x, y ∈ X con X spazio prehilber-tiano reale, si ha
‖x+ y‖2 + ‖x− y‖2 = 2(‖x‖2 + ‖y‖2
).
Dimostrazione. Si ottiene dalla somma delle equazioni (1.8) e (1.9).
Proposizione 1.5. Per ogni x, y ∈ X con X spazio prehilbertiano reale, si ha
(x, y) =1
4
(‖x+ y‖2 + ‖x− y‖2
).
Dimostrazione. Si ottiene dalla differenza delle equazioni in (1.8) e (1.9).
Mostriamo infine che la funzione definita in (1.7) è una norma; si osserva facil-mente che
√(x, x) ≥ 0 per ogni x ∈ X e che ‖x‖ = 0 se e solo se x = 0 ∈ X .
Inoltre per ogni x ∈ X
‖λx‖ =√
(λx, λx) =√λ2(x, x) = |λ|
√(x, x) = |λ| ‖x‖
14 Spazi di Banach e di Hilbert
e infine, presi comunque x, y ∈ X , vale la disuguaglianza triangolare
0 ≤ ‖x+ y‖2 = ‖x‖2 + 2(x, y) + ‖y‖2
≤ ‖x‖2 + 2 ‖x‖ ‖y‖+ ‖y‖2 =(‖x‖+ ‖y‖
)2quindi
‖x+ y‖2 ≤(‖x‖+ ‖y‖
)2;
da ciò segue che‖x+ y‖ ≤ ‖x‖+ ‖y‖
ed è così dimostrato che la funzione in (1.7) è una norma.
Definizione 1.19. Uno spazio prehilbertiano completo rispetto alla norma indot-ta dal prodotto scalare si dice spazio di Hilbert.
Esempio 1.8. Lo spazio vettoriale Rn, dotato del prodotto scalare
(x, y) =n∑i=1
xiyi
e della norma indotta‖x‖ =
√(x, x)
è uno spazio di Hilbert. L
1.7 Spazi Lp
Consideriamo in questo paragrafo e nei sottoparagrafi uno spazio di misura(A, E ,m) e B ⊆ A. Se 1 < p <∞ si definisce l’insieme
Lp(B) = classi di f : B → R misurabili , uguali tra loro q.o.e tali che |f |p è integrabile
e su esso si introduce la norma
‖f‖p =
(∫B
|f |p dm
)1/p
.
Se p =∞ si definisce l’insieme delle funzioni essenzialmente limitate
L∞(B) = classi di f : B → R misurabili, uguali tra loro q.o.e tali che esiste c ≥ 0 tale che |f(x)| ≤ c q.o. in B
con norma‖f‖∞ = infc ≥ 0 : |f(x)| ≤ c q.o. in B.
1.7 Spazi Lp 15
1.7.1 Disuguaglianze notevoliDefinizione 1.20. Due numeri p, q ∈ [1,∞] si dicono esponenti coniugati se
1
p+
1
q= 1
con l’intesa che q =∞ se p = 1.
Disuguaglianza di Young. Siano a, b ∈ R, a, b > 0, 1 < p < ∞, con p, qesponenti coniugati; allora
ab ≤ ap
p+bq
q.
Dimostrazione. Si può scrivere
ln(ab) = ln a+ ln b =1
pln ap +
1
qln bq ≤ ln
(ap
p+bq
q
);
quest’ultima disuguaglianza sussiste grazie alla proprietà di concavità della fun-zione logaritmo, secondo la quale se A,B > 0 e ϑ ∈ (0, 1) si ha
ln(ϑA+ (1− ϑ)B
)≥ ϑ lnA+ (1− ϑ) lnB.
Si deduce allora che
ab ≤ ap
p+bq
q.
Disuguaglianza di Hölder. Siano p e q due esponenti coniugati e siano f ∈Lp(B), g ∈ Lq(B); allora la funzione fg appartiene a L1(B) e inoltre
‖fg‖1 ≤ ‖f‖p ‖g‖q .
Dimostrazione. Se fg = 0 quasi ovunque la disuguaglianza è immediatamentedimostrata. Il caso limite è per p = 1 e q =∞; si ha
|f(x)g(x)| ≤ |f(x)| ‖g‖∞ per q.o. x ∈ B,
con |fg| integrabile perché maggiorata da un’altra funzione integrabile, pertantosi può scrivere∫
B
|f(x)g(x)| dm = ‖fg‖1 ≤ ‖g‖∞∫B
|f(x)| dm = ‖g‖∞ ‖f‖1
16 Spazi di Banach e di Hilbert
e così si è dimostrato il caso limite. Se, infine, consideriamo il caso 1 < p <∞,dalla disuguaglianza di Young si ha che
|f(x)g(x)| ≤ 1
p|f(x)|p +
1
q|g(x)|q per q.o. x ∈ B.
Integrando ambo i membri si ottiene
‖fg‖1 ≤‖f‖ppp
+‖g‖qqq
e per ogni t > 0 si può scrivere∥∥∥∥∥(tf)(g
t
)∥∥∥∥∥1
≤ tp
p‖f‖pp +
1
qtq‖g‖qq .
Definiamo ora la funzione
ϕ(t) =tp
p‖f‖pp +
1
qtq‖g‖qq (t > 0)
e determiniamo i valori che la minimizzano, calcolando a tal fine
ϕ′(t) = tp−1 ‖f‖pp − t−q−1 ‖g‖qq ;
si trova come zero di ϕ′(t) il valore
t =‖g‖1/pq
‖f‖1/qp
;
che, sostituito nell’espressione di ϕ, fa ottenere dopo semplici (anche se un po’lunghi) calcoli il risultato
ϕ(t)
= ‖f‖p ‖g‖q .
Riguardo allo spazio L∞(B) dotato della norma
‖f‖∞ = infc > 0 | |f(x)| ≤ c per q.o. x ∈ B
si può affermare che:
• ‖f‖∞ è in realtà un minimo dell’insieme cui si riferisce;
• ‖f‖∞ è una norma;
• vale la disuguaglianza triangolare.
1.7 Spazi Lp 17
L’insieme L∞(B) è pertanto uno spazio normato.Scriviamo ora la disuguaglianza triangolare in termini di norma ‖·‖p.
Disuguaglianza di Minkowski. Sia p ∈ (1,+∞) e siano f, g ∈ Lp(B); alloraf + g ∈ Lp(B) e inoltre
‖f + g‖p ≤ ‖f‖p + ‖g‖p .
Dimostrazione. Consideriamo la relazione
|(f + g)(x)|p ≤(|f(x)|+ |g(x)|
)p≤ 2p |f(x)|p + 2p |g(x)|p (1.11)
che implica che la funzione |(f + g)(x)|p è integrabile perché maggiorata dallasomma di funzioni integrabili. Poi integriamo, riscrivendo quindi la prima partedella (1.11) come∫
B
|f + g|p dm ≤∫B
|f + g|p−1(|f(x)|+ |g(x)|
)dm.
Se q è l’esponente coniugato di p, la funzione |f + g|p−1 appartiene a Lq(B);infatti in tal caso si ha(
|f + g|p−1)q
= |f + g|pq−q = |f + g|p
che, come abbiamo visto, è integrabile. Si ottiene dunque
‖f + g‖pp =
∫B
|f + g|p dm ≤∫B
|f + g|p−1(|f |+ |g|
)dm
≤∫B
|f + g|p−1 |f | dm+
∫B
|f + g|p−1 |g| dm
≤∥∥|f + g|p−1
∥∥q‖f‖p +
∥∥|f + g|p−1∥∥q‖g‖p
= ‖f + g‖p−1p
(‖f‖p + ‖g‖p
)e pertanto
‖f + g‖p ≤ ‖f‖p + ‖f‖p .
A questo punto si verifica agevolmente che l’applicazione da Lp(B) in R
‖f‖p =
(∫B
|f |p dm
)1/p
;
è una norma.+ Non si considerano gli spazi Lp per 0 < p < 1 perché in tal caso gli insiemidel piano del tipo ‖x‖p ≤ r, r > 0, non sono convessi, quindi non vale ladisuguaglianza triangolare se p < 1.
18 Spazi di Banach e di Hilbert
Teorema 1.1. Sia (A, E ,m) uno spazio di misura, B un sottoinsieme misurabilediA e p ∈ [1,∞]; allora l’insieme Lp(B) è uno spazio di Banach. In particolareL2(B) è uno spazio di Hilbert con prodotto scalare
(f, g) =
∫B
f(x)g(x)dm f, g ∈ L2(B).
Dimostrazione. Consideriamo 1 ≤ p <∞ e sia fn una successione di Cauchya elementi in Lp(B), cioè per ogni ε > 0 esiste n ∈ N tale che per ogni n,m ≥ nsi ha
‖fn − fm‖p ≤ ε.
È facile controllare che, per provare la tesi, basta trovare una sottosuccessionefnk convergente a una funzione f in Lp(B). Notiamo ora che, se prendiamo
ε = 1/2 nella condizione di Cauchy, esisterà un indice n1 tale che per ognin ≥ n1
‖fn − fn1‖p ≤1
2.
Se poi prendiamo ε = 1/22, esiste n2 (che scegliamo maggiore di n1) tale cheper ogni n ≥ n2
‖fn − fn2‖p ≤1
22
e così via fino a considerare ε = 1/2k per il quale esiste nk > nk−1 tale che perogni n ≥ nk
‖fn − fnk‖p ≤
1
2k.
Si è in tal modo costruita una sottosuccessione fnk tale che per ogni k∥∥fnk+1
− fnk
∥∥p≤ 1
2k.
Vogliamo ora provare che tale sottosuccessione risulta convergente in Lp(B).Consideriamo per k = 1, . . . , n le funzioni
gk(x) =k∑j=1
∣∣fnj+1(x)− fnj
(x)∣∣ ;
la successione gk è monotona crescente e inoltre, usando la disuguaglianzatriangolare, si controlla che
‖gk‖p ≤k∑j=1
∥∥fnj+1(x)− fnj
(x)∥∥p≤
k∑j=1
1
2k≤ 1.
1.7 Spazi Lp 19
Se ora si applica il teorema di Beppo Levi, si ricava che gn(x) converge m-q.o.alla funzione limite
g(x) =∞∑j=1
∣∣fnj+1(x)− fnj
(x)∣∣ ;
con g ∈ Lp(B); tale funzione è di potenza p-esima integrabile. Se poi j > i siha ∣∣fnj
(x)− fni(x)∣∣ ≤ ∣∣fnj
(x)− fnj−1(x)∣∣+ · · ·+
∣∣fni+1(x)− fni
(x)∣∣
=
j−1∑k=i
∣∣fnk+1(x)− fnk
(x)∣∣ ≤ ∞∑
k=i
∣∣fnj+1(x)− fni
(x)∣∣
≤ g(x)− gi−1(x)
cosicchè ∣∣fnj(x)− fni
(x)∣∣ ≤ g(x)− gi−1(x) −−−→
i→∞0
cioè per q.o. x ∈ B la successione fnk(x) è di Cauchy, e dunque converge a un
limite che chiameremo f(x). Risulta in tal modo definita (quasi ovunque) unafunzione f su B. Facendo tendere j a infinito si ottiene
|f(x)− fni(x)| ≤ g(x)− gi−1(x) ≤ g(x)
ed elevando a p|f(x)− fni
(x)|p ≤ |g(x)|p
con la funzione a primo membro che è integrabile e, dato che fni∈ Lp(B),
anche f ∈ Lp(B). A questo punto, applicando il teorema di Lebesgue dellaconvergenza dominata, si ottiene
limi→∞
∫B
|f(x)− fni(x)|p = ‖f − fni
‖pp = 0,
il che conclude la dimostrazione del caso 1 ≤ p <∞.Dimostriamo ora il caso p =∞. Per ogni k ∈ N esiste un indice nk tale che perogni n,m ≥ nk
‖fn − fm‖∞ ≤1
k;
esiste quindi un insieme trascurabile Ck tale che per ogni n,m ≥ nk si ha
|fn(x)− fm(x)| ≤ 1
k
20 Spazi di Banach e di Hilbert
per ogni x ∈ B\Ck. L’insieme
C =⋃k∈N
Ck
è ancora trascurabile; infine, si ha che per ogni k ∈ N esiste nk tale che per ognin,m ≥ nk e per ogni x ∈ B\C si ha
|fn(x)− fm(x)| ≤ 1
k.
La successione fn risulta, pertanto, essere una successione di Cauchy in B\Crispetto alla metrica della convergenza uniforme; esiste allora una funzione ftale che fn → f uniformemente in B\C. Estendendo f a tutto B con valorenullo per gli x ∈ C si ottiene la tesi.La verifica che L2(B) è uno spazio di Hilbert con il prodotto scalare definito èimmediata.
Corollario 1.1. Sia fn una successione convergente in Lp(B) a una funzionef ; allora esistono una sottosuccessione fnk
e una funzione h ∈ Lp(B) taliche
1. fnk→ f quasi ovunque in B;
2. |fnk(x)| ≤ h(x) per q.o. x ∈ R.
Dimostrazione. Se fn → f in Lp, allora fn è una successione di Cauchy inLp(B), quindi esiste una sottosuccessione fnk
convergente quasi ovunque a f inLp; per il teorema di Lebesgue esiste una funzione g tale che∣∣f(x)− fnk
(x)∣∣ ≤ g(x);
quindi|fni
(x)| ≤∣∣f(x)
∣∣+ g(x),
e possiamo porre h =∣∣f ∣∣ + g. Dobbiamo infine verificare che f = f ; poiché
fnk→ f in Lp(B) per k → ∞, l’unicità del limite in Lp(B) assicura che
f = f .
In generale, la convergenza in Lp non implica la convergenza q.o.; va però os-servato che se una successione di funzioni fn tende a f in L∞, allora al tenderedi n a∞ si ha anche fn → f q.o.+ La norma p è indotta dal prodotto scalare se e solo se p = 2; inoltre Lp(B) èuno spazio di Hilbert se e solo se p = 2, perché solo in tal caso vale la regola delparallelogramma. Si ha, infatti, che l’uguaglianza
‖u+ v‖2p + ‖u− v‖2p = 2(‖u‖2p + ‖v‖2p
), u, v ∈ Lp(B),
sussiste solo se p = 2.
1.8 Spazi di successioni 21
1.7.2 Inclusioni fra spazi Lp
Ci poniamo ora la seguente domanda: dato B sottoinsieme di uno spazio di mi-sura (A, E ,m), l’insiemeLp(B) è incluso inLq(B) per qualche q? In particolare,se B = R, si ha L∞(R) ⊂ L1(R), cioè per ogni f ∈ L∞(R) si ha f ∈ L1(R)?La risposta è negativa; basta considerare f funzione costantemente uguale a 1.Viceversa, vale L1(R) ⊂ L∞(R)? La risposta è ancora negativa; se infatti siconsidera la funzione
f(x) =
1/ |x|1/2 se |x| ≤ 1
0 se |x| > 1
si verifica che f ∈ L1(R) ma f /∈ L∞(R).Se B = (1,+∞) si ha L2(B) ⊆ L1(B)? Anche in questo caso la rispostaè negativa, basta considerare la funzione f(x) = 1/x. Invece, nel caso di uninsieme B di misura finita si ha il seguente risultato.
Proposizione 1.6. Sia (A, E ,m) uno spazio di misura e B ⊆ A, B misurabile.Se m(B) <∞, si ha
Lp(B) ⊂ Lq(B)
per ogni 1 ≤ q ≤ p ≤ ∞.
1.8 Spazi di successioniSe p ∈ [1,+∞) si definisce l’insieme
`p =
x = (xn) ⊂ R :
∞∑n=1
|xn|p < +∞
mentre se p = +∞ si definisce l’insieme
`∞ =
x = (xn) ⊂ R : sup
n∈N|xn| < +∞
.
Si verifica che `p e `∞ sono spazi vettoriali (con le operazioni di somma di suc-cessioni e prodotto di un numero reale per una successione) e hanno dimensioneinfinita (perché i punti di `p hanno infinite componenti). Introducendo le norme
‖x‖p =
(∞∑n=1
|xn|p)1/p
,
‖x‖∞ = supn∈N|xn| ,
si dimostra che gli spazi predetti sono spazi di Banach.
22 Spazi di Banach e di Hilbert
Esercizio 1.1. Lo spazio `p non è uno spazio di Hilbert se p 6= 2.
Svolgimento. Considerati x = (1, 0, 0, . . . , 0, . . . ) e y = (0, 1, 0, . . . , 0, . . . )appartenenti a `p, si ha
x+ y = (1, 1, 0, . . . , 0, . . . ),
x− y = (1,−1, 0, . . . , 0, . . . ).
Quindi, se p 6=∞ risulta
‖x‖p = 1, ‖y‖p = 1,
‖x+ y‖p = 21/p, ‖x− y‖p = 21/p.
La regola del parallelogramma
‖x+ y‖2p + ‖x− y‖2p = 2(‖x‖2p + ‖y‖2p
)esplicitando dà
22/p + 22/p = 2 · 22/p = 2(1 + 1)
che vale se e solo se p = 2. Se p =∞ si ha
‖x‖p = 1, ‖y‖p = 1,
‖x+ y‖p = 1, ‖x− y‖p = 1.
Quindi la regola del parallelogramma dà 2 6= 2(1 + 1).
1.8.1 Inclusioni fra spazi `p
Se p ≤ q, si ha `p ⊆ `q; presa infatti una successione x = (xn) ∈ `p, si ha|xn| → 0 per n → ∞, dato che una successione non divergente ha il terminegenerale che tende a 0. Per le proprietà delle potenze (tenuto conto che al limitesi è vicini a 0) si ha definitivamente
|xn|q ≤ |xn|p ,
quindi `p ⊆ `q.Un controesempio è la successione
x =
(1,
1
2, . . . ,
1
n, . . .
)
appartenente a `2 ma non a `1.
1.9 Operatori lineari continui e limitati 23
1.9 Operatori lineari continui e limitatiDefinizione 1.21. Dati due spazi normati X e Y , un operatore T : X → Y sidice limitato se esiste una costante L ≥ 0 tale che per ogni x ∈ X si ha
‖Tx‖Y ≤ L‖x‖X .
Esempio 1.9. Sia T (x) = mx con m fissato in R; per ogni x ∈ R si ha
|T (x)| ≤ |m| |x|
quindi l’operatore T è limitato. L
Non va confuso il concetto di operatore limitato con quello di funzione limitata;un operatore limitato è una funzione linearmente limitata.
Esempio 1.10. La funzione f(x) = sinx è una funzione limitata ed è un opera-tore limitato, ma non è un operatore lineare. L
Esempio 1.11. La funzione f(x) = x/ |x| se x 6= 0, f(x) = 0 se x = 0, èuna funzione limitata ma non è un operatore limitato (basta prendere valori di xvicini a 0 per rendersi conto). L
Teorema 1.2. Un operatore lineare T : X → Y è continuo se e solo se èlimitato.
Dimostrazione. È facile controllare che linearità e limitatezza implicano la con-tinuità dell’operatore. Dimostriamo che se T è continuo è anche limitato, con-siderando in particolare il punto 0 (il che non fa perdere di generalità, datoche se un operatore è continuo è continuo anche in 0). Per definizione, se T ècontinuo in 0 si ha che per ogni ε > 0 esiste δ > 0 tale che per ogni x ∈ Xcon ‖x‖X ≤ δ si ha
‖T (x)‖X ≤ ε. (1.12)
Preso z arbitrario in X\0 si osserva che l’elemento x = δz/ ‖z‖ verifical’uguaglianza
‖x‖X =
∥∥∥∥ δz‖z‖∥∥∥∥X
= δ,
per cui applicando la (1.12) abbiamo
‖T (x)‖X =
∥∥∥∥∥T(δz
‖z‖
)∥∥∥∥∥X
=δ
‖z‖X‖T (z)‖Y ≤ ε
quindi‖T (z)‖Y ≤
ε
δ‖z‖X
24 Spazi di Banach e di Hilbert
disuguaglianza che vale sia per z 6= 0 che per z = 0; prendendo dunque L = ε/δsi ottiene la tesi.
Per indicare la famiglia degli operatori lineari limitati da X a Y si usa il simboloL(X, Y ); l’insieme L(X, Y ) è uno spazio vettoriale. Si può dotare della norma
‖T‖ = sup
‖Tx‖Y‖x‖X
, x ∈ X\0
e poiché tale estremo superiore esiste finito ed è minore o uguale di ogni costantedi limitatezza si ha
‖T‖ = infL ≥ 0 : ‖Tx‖Y ≤ L ‖x‖X per ogni x ∈ X.
L’elemento nullo dello spazio è l’operatore nullo, ossia quello che a ogni ele-mento di X associa lo zero di Y .
Teorema 1.3. Se Y è uno spazio di Banach, lo spazio L(X, Y ) è uno spazio diBanach.
Dimostrazione. Si abbia una successione di Cauchy Tn a valori in L(X, Y );questo significa che per ogni ε > 0 esiste n ∈ N tale che per ogni n,m ≥ n siha
‖Tn − Tm‖L(X,Y ) = supx∈Xx 6=0
‖(Tn − Tm)(x)‖Y‖x‖X
≤ ε.
Fissato x ∈ X, x 6= 0, quanto scritto significa
‖(Tn − Tm)(x)‖Y ≤ ε ‖x‖X
cioè che la successioneTn(x)
è una successione di Cauchy a valori in Y .
Essendo per ipotesi Y uno spazio di Banach (e quindi è anche completo), lasuccessione
Tn(x)
converge a un elemento di Y che indichiamo con T (x); in
questo modo si è costruito l’operatore T che a x ∈ X\0 associa il limite pern→∞ di
Tn(x)
in Y , ponendo inoltre, T (0X) = (0Y ).
L’operatore T appena costruito è lineare, infatti
T (αx+ βy) = limn→∞
Tn(αx+ βy) = α limn→∞
Tnx+ β limn→∞
Tny = αTx+ βTy
ed è limitato, dato che esiste n∗ tale che per ogni n,m ≥ n∗ si può scrivere
‖Tn − Tn∗‖ ≤ 1
quindi per ogni n ≥ n∗
‖Tn‖ ≤ 1 + ‖Tn∗‖ .
1.9 Operatori lineari continui e limitati 25
Da quanto scritto si deduce
‖Tn‖ ≤ max‖T1‖ , . . . , ‖Tn∗−1‖ , 1 + ‖Tn∗‖
ossia
‖Tx‖Y = limn→∞
‖Tnx‖Y ≤ supn∈N‖Tn‖ ‖x‖ ≤ c ‖x‖ .
Tornando a ‖Tn − Tm‖L(X;Y ) si ha, passando al limite per m→∞, che per ognix ∈ X\0
‖(Tn − T )(x)‖Y‖x‖X
≤ ε
quindi per ogni x ∈ X\0 risulta
‖Tn − T‖Y = sup‖(Tn − T )(x)‖Y
‖x‖X≤ ε
cioè lo spazio L(X;Y ) è di Banach.
Un caso particolare di operatori lineari è quello dei funzionali lineari e continui,ovvero delle applicazioni L : X → R con X spazio normato.
Definizione 1.22. Lo spazio L(X,R) si dice spazio duale dello spazio normatoX e viene indicato con X ′ o con X∗; i suoi elementi sono i funzionali lineari econtinui da X a R.
Seguono alcuni esempi di funzionali lineari.
Esempio 1.12. Sia H uno spazio di Hilbert e fissiamo u ∈ H , considerandol’operatore
L : H → Rv 7→ (u, v)
L è un operatore lineare perché è definito come prodotto scalare; è altresì conti-nuo perché è limitato.Un caso particolare si ha se H = `2. Fissato
u =
(1,
1
2, . . . ,
1
n, . . .
)consideriamo
L : `2 → R
v 7→ (u, v) =∞∑i=1
1
ivi.
26 Spazi di Banach e di Hilbert
L’operatore L appartiene a(`2)′
= L(`2,R
). Ci chiediamo se le norme intro-
dotte in questi spazi coincidono. Si ha
‖L‖(`2)′ = supx∈`2x 6=0
L(x)
‖x‖`2= sup
x∈`2‖x‖=1
|L(x)| ;
per ogni v ∈ `2 risulta
|L(v)| = |(u, v)| ≤ ‖u‖`2 ‖v‖`2 .
quindi‖L‖(`2)′ = sup
v∈`2‖v‖=1
|L(v)| ≤ ‖u‖`2 .
Se v ha norma 1, allora si ha
|L(v)| ≤ ‖u‖`2 ,
quindi‖L‖(`2)′ ≤ ‖u‖`2 ;
se si trova un elemento v ∈ `2 tale che ‖v‖`2 = 1 e |L(v)| = ‖u‖`2 le normecoincideranno; in particolare, considerato v = u/ ‖u‖`2 si ottiene
L(v) = ‖u‖`2
e quindi ‖L‖(`2)′ = ‖u‖`2 . L
Esempio 1.13 (Operatori di shift). Consideriamo l’operatore S : `1 → `1 dettooperatore di shift e definito per ogni x ∈ `1 da
S(x) = y
con y successione di `1 di termine generale yn = xn+1 (per ogni n ≥ 1); in altritermini, se x = (x1, x2, x3, . . . ), si ha S(x) = (x2, x3, . . . ). L’operatore S èlineare. Per verificare che è continuo verifichiamo che è limitato, cioè che
‖S(x)‖`1 ≤M ‖x‖`1 ;
tale disuguaglianza è verificata banalmente per M = 1, quindi S ∈ L(`1, `1).Verifichiamo ora che, posto
‖S‖′ = ‖S‖L(`1,`1) ,
1.9 Operatori lineari continui e limitati 27
si ha
‖S‖′ = supx∈`1
‖S(x)`1‖‖x‖`1
= supx∈`1‖x‖=1
‖S(x)‖`1
quindi ‖S‖′ ≤ 1. Cerchiamo x ∈ `1 tale che ‖S(x)‖`1 = 1 e ‖x‖`1 = 1; per
e2 = (0, 1, 0, . . . , 0, . . . )
si ha S(e2) = e1, ‖e2‖`1 = 1, ‖S(e2)‖`1 = 1 e se ne ricava che ‖S‖′ = 1. L
Esempio 1.14 (Operatori di Fredholm). Sia k : [0, 1]× [0, 1]→ R una funzionecontinua e si abbia l’operatore
T : C0([0, 1])→ C0([0, 1]),
detto operatore di Fredholm, definito per ogni u ∈ C0([0, 1]) da
T (u)(x) =
∫ 1
0
k(t, x)u(t)dt.
Si controlla che T è un operatore lineare. Introducendo in C0([0, 1]) la normainfinito definita per ogni u ∈ C0([0, 1]) da
‖u‖∞ = supx∈[0,1]
|u(x)| ,
T è continuo se e solo se è limitato, quindi se e solo se
‖T (u)‖∞ ≤M ‖u‖∞
per qualche costante M > 0. Ora si ha
‖T (u)‖∞ = supx∈[0,1]
|T (u)(x)| ≤ ‖u‖∞ supx∈[0,1]
∫ 1
0
|k(t, x)| dt
e dunque possiamo prendere
M = supx∈[0,1]
∫ 1
0
|k(t, x)| dt.
L
28 Spazi di Banach e di Hilbert
1.9.1 Altri spazi di successioniIndichiamo con c lo spazio vettoriale delle successioni convergenti, con c0 quellodelle successioni infinitesime e con c00 quello delle successioni definitivamentenulle, cioè quelle successioni x = (xn) tali che esiste k ∈ N tale che per ognin ≥ k si ha xn = 0. Osserviamo innanzitutto che
c00 ⊂ c0 ⊂ c
e che se p 6=∞ si hac00 ⊂ `p ⊂ c0 ⊂ c ⊂ `∞.
Gli insiemi c e c0 sono chiusi in `∞; presa infatti una successione
xn =(xn1 , x
n2 , . . . , x
nk , . . .
)∈ c per ogni n
e convergente a x =(x1, x2, . . . , xk, . . .
), si ha per ogni n
limk→∞
xnk = an
e si dimostra che x ∈ c con limk→∞
xk = limn→∞
an. Analogamente si opera per c0.
L’insieme c00 è denso in `p, se p 6= ∞ e la chiusura di c00 rispetto a ‖·‖p è `p.Per ogni x ∈ `p esiste (xn) ⊂ c00 tale che xn → x per n→∞.L’insieme c00 non è chiuso in `∞ e la chiusura di c00 in `∞ è c0. Infine, l’insieme`1 ⊂ `∞ non è chiuso in `∞; la sua chiusura è di fatto ancora c0.
1.10 Teorema delle proiezioniDefinizione 1.23. Sia H uno spazio di Hilbert. Un sottoinsieme A di H èconvesso se per ogni x, y ∈ A e per ogni t ∈ [0, 1] si ha
tx+ (1− t)y ∈ A.
Teorema 1.4 (Teorema delle proiezioni). Sia H uno spazio di Hilbert e sia K ⊂H un convesso chiuso non vuoto. Allora per ogni f ∈ H esiste un unico u ∈ Ktale che
‖f − u‖ = minv∈K‖f − v‖ = d(f,K). (1.13)
Inoltre u è anche l’unica soluzione della disuguaglianza variazionale
(f − u, v − u) ≤ 0 per ogni v ∈ K. (1.14)
Dimostrazione. La dimostrazione segue il procedimento esposto in [1, p. 127].Sia vn una successione minimizzante di elementi di K, ossia con le proprietà
1.10 Teorema delle proiezioni 29
• vn ∈ K per ogni n ∈ N,
• ‖f − vn‖ −−−→n→∞
infv∈K‖f − v‖
e proviamo innanzitutto che vn è una successione di Cauchy. Applichiamo laregola del parallelogramma agli elementi a = f − vn e b = f − vm scrivendo
‖2f − (vn + vm)‖2 + ‖−vn + vm‖2 = 2(‖f − vn‖2 + ‖f − vm‖2
),
quindi dividiamo per 4 ottenendo
‖2f − vn + vm‖2
22+
1
4‖vn − vm‖2 =
1
2
(‖f − vn‖2 + ‖f − vm‖2
),(∥∥∥∥f − vn + vm
2
∥∥∥∥)2
+1
4‖vm − vn‖2 =
1
2
(‖f − vn‖2 + ‖f − vm‖2
). (1.15)
Poiché il sottoinsieme K di H è un convesso e vn, vm sono elementi di K, anche
l’elementovn + vm
2appartiene a K (basta scegliere t = 1/2 nella definizione di
convesso); postod = inf
v∈K‖f − v‖
si ha
d2 ≤∥∥∥∥f − vn + vm
2
∥∥∥∥2quindi da (1.15) si ricava che
1
4‖vm − vn‖2 =
1
2
(‖f − vn‖2 + ‖f − vm‖2
)−∥∥∥∥f − vn + vm
2
∥∥∥∥2≤ 1
2
(‖f − vn‖2 + ‖f − vm‖2
)− d2
e allora si conclude facilmente che
‖vm − vn‖2 −−−−→n,m→∞
0,
cioè vn è una successione di Cauchy. Poiché H è uno spazio di Hilbert, esisteallora un elemento u ∈ H tale che lim
n→∞vn = u; essendo K chiuso e vn ∈ K per
ogni n, l’elemento u appartiene a K, quindi da
• limn→∞
vn = u,
• ‖f − vn‖ −−−→n→∞
infv∈K‖f − v‖
30 Spazi di Banach e di Hilbert
si deduce che ‖f − u‖ = d e questo prova l’esistenza di u che soddisfa (1.13).Proviamo adesso che u soluzione di (1.13) risolve anche la disuguaglianza va-riazionale (1.14). Sia v ∈ K e definiamo l’elemento
w = (1− t)u+ tv, t ∈ (0, 1],
che appartiene a K perché K è convesso; si ha allora
‖f − u‖2 ≤ ‖f − w‖2 = ‖f − (1− t)u− tv‖2 = ‖f − u+ t(u− v)‖2
= ‖f − u‖2 + t2 ‖u− v‖2 − 2t(f − u, v − u);
quindi2(f − u, v − u) ≤ t ‖u− v‖2
e se t→ 0 si ha(f − u, v − u) ≤ 0.
Viceversa, se u risolve (1.14), allora
‖u− f‖2 − ‖v − f‖2 = 2(f − u, v − u)− ‖u− v‖2 ≤ 0
e dunque
‖u− f‖2 ≤ ‖v − f‖2 per ogni v ∈ K ed f ∈ H.
Dimostriamo infine l’unicità della soluzione di (1.14). Supponiamo che u1 e u2siano due elementi di K che verificano la disuguaglianza variazionale (1.14),cioè che
(f − u1, v − u1) ≤ 0 per ogni v ∈ K, (1.16)(f − u2, v − u2) ≤ 0 per ogni v ∈ K. (1.17)
Scegliamo v = u2 in (1.16) e v = u1 in (1.17), ricavando
(f − u1, u2 − u1) ≤ 0 per ogni v ∈ K,(f − u2, u1 − u2) ≤ 0 per ogni v ∈ K.
Sommando (f − u1, u1 − u2) ≥ 0 e (u2 − f, u1 − u2) ≥ 0 si ottiene
(f − u1 + u2 − f, u1 − u2) ≥ 0,
quindi
‖u1 − u2‖2 ≤ 0
e ciò dimostra che u2 = u1.
1.11 Proiezioni 31
1.11 ProiezioniDefinizione 1.24. L’elemento u la cui esistenza e unicità è garantita dal teorema1.4 si indica con u = pf
K = PK(f) e si dice proiezione di f su K.
Proposizione 1.7. Nelle stesse ipotesi del teorema delle proiezioni sui conves-si, se f1, f2 appartengono allo spazio di Hilbert H e pf1
K , pf2K sono le rispettive
proiezioni sul convesso chiuso K, allora
‖pf1K − pf2
K ‖ ≤ ‖f1 − f2‖ .
Dimostrazione. Consideriamo
(pf1K − f1, pf1
K − v) ≤ 0 per ogni v ∈ K (1.18)(pf2
K − f2, pf2K − v) ≤ 0 per ogni v ∈ K (1.19)
scegliendo v = pf2K in (1.18) e v = pf1
K in (1.19). Sommiamo per ottenere(pf1K − f1 − pf2
K + f2, pf1K − pf2
K
)≤ 0
e quindi passando alle norme e per le proprietà del prodotto scalare si ha
‖pf1K − pf2
K ‖2 ≤ ‖pf1
K − pf2K ‖ ‖f1 − f2‖ ,
da cui semplificando‖pf1
K − pf2K ‖ ≤ ‖f1 − f2‖ .
+ L’operatore di proiezione PK : H → K è lipschitziano di costante 1, in par-ticolare continuo; non è, in generale, lineare (è lineare nel caso di un sottospazioK).+ Fra i sottoinsiemi convessi chiusi non vuoti di H vi sono in particolare isottospazi chiusi di H .
Corollario 1.2. Sia H uno spazio di Hilbert e K un sottospazio chiuso di H .Allora per ogni f ∈ H esiste ed è unico u ∈ K tale che valga (1.13); inoltretale u è anche l’unica soluzione dell’uguagliarza variazione
(u,w) = (f, w) per ogni w ∈ K. (1.20)
Dimostrazione. Dal teorema delle proiezioni si ha
(f − u, v − u) ≤ 0 per ogni v ∈ K;
scelto v = u+ w con w generico elemento di K, si ottiene
(f − u,w) ≤ 0.
32 Spazi di Banach e di Hilbert
Scelto ora v = u− w si ottiene
(f − u,−w) ≤ 0
quindi (f − u,w) ≥ 0, cosicché (f − u,w) = 0 per ogni w ∈ K.
Proposizione 1.8. Se K è un sottospazio chiuso di H , l’operatore PK è lineare.
Dimostrazione. Si può scrivere(PK(αf + βg), w
)= (αf + βg, w) = α(f, w) + β(g, w)
= α(PK(f), w
)+ β
(PK(g), w
)=(αPK(f) + βPK(g), w
)per ogni w ∈ K. Una proprietà del prodotto scalare ci permette di affermare chese u, v ∈ K e
(u,w) = (v, w) per ogni w ∈ K,allora u = v; si ha infatti che
(u,w) = (v, w)
implica (u− v, w) = 0 per ogni w ∈ K e la tesi si ottiene scegliendo w = u− v.L’applicazione di tale proprietà permette allora di dedurre
PK(αf + βg) = αPK(f) + βPK(g).
+ Se K è un sottospazio chiuso non vuoto di H , l’operatore PK appartiene aL(H,H) e risulta ‖PK‖ = 1; infatti da ‖PK‖ ≤ 1 ricaviamo che
‖PK(f1 − f2)‖ ≤ ‖f1 − f2‖
e ciò implica‖PK(f)‖ ≤ ‖f‖
per ogni f ∈ H; si osserva inoltre che PK(f) = f per ogni f ∈ K, quindi ilvalore
‖PK‖ = supf∈Hf 6=0
‖PK(f)‖‖f‖
= 1
viene raggiunto da tutte le f ∈ K.+ L’operatore PK è un operatore idempotente, ossia P 2
K = PK .
Definizione 1.25. Sia H uno spazio di Hilbert e K ⊆ H non vuoto. Si diceortogonale di K l’insieme
K⊥ = z ∈ H tale che (z, w) = 0 per ogni w ∈ K
1.11 Proiezioni 33
Definizione 1.26. Due vettori z, w si dicono ortogonali se (z, w) = 0.
Proposizione 1.9. L’insieme K⊥ è un sottospazio chiuso di H .
Dimostrazione. K⊥ è sicuramente un sottospazio, in base alla linearità del pro-dotto scalare; se infatti u, v ∈ K⊥ e α, β ∈ R, si ha
(αu+ βv, w) = α(u,w) + β(u,w) = 0.
Verifichiamo la chiusura, cioè che, data una successione un a elementi in K⊥
convergente a u ∈ H , l’elemento u appartiene a K⊥. Per ogni w ∈ K e n ∈ Nsi ha (un, w) = 0 con
|(un − u,w)| ≤ ‖un − u‖ ‖w‖
tendente a zero per n → ∞ perché ‖un − u‖ tende a zero per n → ∞; se nericava che al tendere di n a infinito è
(u,w) = 0
cioè u ∈ K⊥.
Teorema 1.5 (Teorema di decomposizione ortogonale). Sia H uno spazio diHilbert e sia K un suo sottospazio chiuso. Allora H = K ⊕ K⊥ (cioè H èsomma diretta di K e K⊥), ossia per ogni u ∈ H esistono z ∈ K e w ∈ K⊥ taliche u = z + w e tale decomposizione è unica.
Dimostrazione. Sia u ∈ H . PoichéK è chiuso, si può applicare il Corollario 1.2al teorema delle proiezioni, quindi l’elemento z = PK(u) verifica l’uguaglianza
(z, x) = (u, x)
per ogni x ∈ K; analogamente, l’elemento w = u− z verifica l’uguaglianza
(w, x) = (u− z, x) = 0
per ogni x ∈ K e dunque w ∈ K⊥.Per quanto riguarda l’unicità, supponiamo che esistano due decomposizioni di ucome
u = z1 + w1 = z2 + w2;
allora da z1 + w1 = z2 + w2 si ottiene
z1 − z2 = w2 − w1
con z1 − z2 ∈ K e w2 − w1 ∈ K⊥, quindi appartenenti a K ∩ K⊥ = 0; daquesto si deduce che z1 = z2 e w1 = w2, pertanto la decomposizione di u èunica.
34 Spazi di Banach e di Hilbert
Esempio 1.15. Dato lo spazio di Hilbert H = R2 e gli spazi
K = (x1, 0) | x1 ∈ RK⊥ = (0, x2) | x2 ∈ R
(K chiuso), vale la decomposizione K ⊕K⊥. L
Esempio 1.16. Si consideri lo spazio `2 e il sottospazio c00. Quale è il sotto-spazio c00⊥? Data una successione x = (xn) ∈ `2, tale successione è in c00⊥
se∞∑n=1
xnyn = 0
per ogni y ∈ c00; in base alla densità di c00 in `2 si ha c00⊥ = 0. L
1.12 Il teorema di rappresentazione di RieszPassiamo ora a un teorema che riguarda i funzionali lineari e continui su spa-zi di Hilbert. Dato uno spazio di Hilbert H , ci si chiede se lo spazio dualeH ′ = L(H,R) è ancora uno spazio di Hilbert. Fissato un elemento y ∈ H ,l’applicazione x 7→ (x, y) che va da H in R è lineare (grazie alla linearità delprodotto scalare) e continua, ossia
‖(x, y)‖ ≤ ‖x‖ ‖y‖
essendo y fissato in H); si deduce quindi che x 7→ (x, y) è un funzionale linearee continuo, cioè un elemento dello spazio duale H ′.
Teorema 1.6 (Teorema di rappresentazione di Riesz). Sia H uno spazio di Hil-bert. Allora per ogni L ∈ L(H,R) = H ′ esiste ed è unico l’elemento y ∈ Htale che per ogni x ∈ H si ha L(x) = (x, y). Inoltre, vale l’uguaglianza‖L‖H′ = ‖y‖H .
Dimostrazione. Consideriamo l’insieme
N = x ∈ H tale che L(x) = 0
cioè il nucleo del funzionale lineare L. Sicuramente N 6= ∅ perché almeno 0appartiene a N . N è un sottospazio chiuso di H; se infatti xn → x ∈ H exn ∈ N per ogni n, risulta
L(x) = limn→∞
L(xn) = 0.
1.12 Il teorema di rappresentazione di Riesz 35
Se N ≡ H , L è il funzionale nullo, quindi scegliendo y = 0 la tesi del teoremaè immediatamente dimostrata. Se invece N ⊂ H con N non coincidente conH , esiste un elemento z 6= 0 appartenente a N⊥. Cerchiamo ora un elemento ydella forma λz, con λ scalare scelto in modo che sia
L(x) = (x, λz) (1.21)
per ogni x ∈ H . Riscriviamo (1.21) come
L(x)(z, z)
‖z‖2= λ(x, z)
cioèL(x)(z, z)
‖z‖2− λ(x, z) = 0. (1.22)
Come possiamo scegliere λ? È sufficiente che sia
L(x)
‖z‖2z − λx ∈ N
per ogni x, dato che z ∈ N⊥; occorre dunque che
L
(L(x)
‖z‖2z − λx
)= 0.
Per la linearità di L si ha che
L(x)
‖z‖2L(z)− λL(x) = 0
e dunque
λ =L(z)
‖z‖2;
un tale λ soddisfa l’uguaglianza (1.22) per ogni x; l’elemento
y =L(z)
‖z‖2z
verifica allora la proprietà
L(x) = (x, y) per ogni x ∈ H. (1.23)
36 Spazi di Banach e di Hilbert
Dimostriamo ora l’unicità; siano per assurdo y1 e y2 verificanti entrambi lacondizione (1.23), cioè
L(x) = (x, y1) = (x, y2)
per ogni x ∈ H; allora da(x, y1) = (x, y2)
segue(x, y1 − y2) = 0 per ogni x ∈ H.
Scelto x = y1 − y2 si ha ‖y1 − y2‖2 = 0 e quindi y1 = y2.Proviamo infine che ‖L‖H′ = ‖y‖H ; si ha
‖L‖H′ = supx∈Hx 6=0
|L(x)|‖x‖H
= supx∈Hx 6=0
|(x, y)|‖x‖H
≤ supx∈Hx 6=0
‖x‖ ‖y‖‖x‖
≤ ‖y‖H
e‖y‖2H = (y, y) = L(y) ≤ ‖L‖H′ ‖y‖H ,
quindi‖y‖H ≤ ‖L‖H′ ;
deduciamo in tal modo che ‖L‖H′ = ‖y‖H , cioè la tesi.
Osservazione 1.1. Sia H = `2. Ogni funzionale L lineare e continuo si rappre-senta nella forma
L(x) =∞∑n=1
xnyn
con y = (y1, y2, . . . ) fissato in `2.
Osservazione 1.2. Si consideri L2(B) con B ⊆ A, B insieme misurabile. Ognifunzionale L lineare e continuo su L2(B) si rappresenta nella forma
L(f) =
∫B
f(x)g(x)dx
con g fissato in L2(B).
Osservazione 1.3. Il teorema di rappresentazione di Riesz definisce un operatoreR : H ′ → H con R(L) = y dotato delle seguenti proprietà:
• R è lineare: R(α1L1 + α2L2
)è l’elemento z che verifica la relazione
(x, z) =(α1L1 + α2L2
)(x) = α1L1(x) + α2L2(x)
= α1(x, y1) + α2(x, y2) = (x, α1y1 + α2y2)
=(x, α1R(L1) + α2R(L2)
).
1.12 Il teorema di rappresentazione di Riesz 37
• R è continuo e in particolare conserva le norme, ossia
‖R(L)‖H = ‖L‖H′ ;
• R è iniettivo perché N(R) è costituito dal solo funzionale nullo;
• R è suriettivo perché, fissato y ∈ H , il funzionale x 7→ (x, y) è un ele-mento di H ′, cosicchè R è un isomorfismo isometrico tra H ′ e H . Questosi traduce in simboli come
(L1, L2)H′ : =(R(L1), R(L2)
)H.
Osservazione 1.4. Sussiste la decomposizione H = N ⊕N⊥, con dimN⊥ = 1.
CAPITOLO
2
Serie di Fourier
2.1 Serie di Fourier astratteDefinizione 2.1. Dato uno spazio di Hilbert H , un sistema ortonormale al piùnumerabile di H è una famiglia numerabile xn di vettori di H tale che
(xn, xm) =
0 se n 6= m
1 se n = m.
+ Un sistema ortonormale non contiene il vettore nullo dello spazio.
Definizione 2.2. Un sistema ortonormale xn di uno spazio di Hilbert H sidefinisce completo se la condizione
(x, xn) = 0 per ogni n ∈ N
implica necessariamente x = 0.
+ In altre parole, un sistema ortonormale è completo se l’unico vettore ortogo-nale a tutti i vettori del sistema è il vettore nullo.
Esempio 2.1. Una base ortonormale (e1, . . . , en) di Rn è un sistema completo.L
39
40 Serie di Fourier
Esempio 2.2. In `2 (spazio di dimensione infinita) si può considerare il sistemaortonormale completo ejj∈N dove ej è la successione
(0, 0, . . . , 0, 1, 0, . . . , 0, . . . )
(l’elemento 1 è in j-esima posizione) definita da
(ej, ek) =
0 se j 6= k
1 se j = k.
L
Definizione 2.3. Sia H uno spazio di Hilbert e x ∈ H . Dato un sistema ortonor-male ej in H , i numeri reali xi = (x, ej) al variare di j nell’insieme di indici,si dicono coefficienti di Fourier dell’elemento x rispetto al sistema ortonormaleej.
+ Se il sistema ej è completo e x 6= 0, allora necessariamente esiste almenoun coefficiente di Fourier non nullo.
Definizione 2.4. La serie formale∞∑j=1
xjej
in H si dice serie di Fourier dell’elemento x rispetto al sistemaej
.
Si pongono due quesiti: la serie converge in H? Se converge, converge all’ele-mento x? La risposta a entrambe le domande è affermativa e si giunge ad essamediante il teorema di Fischer–Riesz.
2.2 Il teorema di Fischer–RieszTeorema 2.1 (Teorema di Fischer–Riesz). Sia H uno spazio di Hilbert e siaen un sistema ortonormale completo di H . Allora l’applicazione Λ: H → `2
che associa a f ∈ H la successione definita da(x1, x2, . . .
)è un isomorfismo isometrico, cioè è lineare, continua, iniettiva, suriettiva econserva le norme, ossia
‖x‖H =
(∞∑j=1
|xj|2)1/2
= ‖Λ(x)‖`2 .
2.2 Il teorema di Fischer–Riesz 41
+ Il teorema di Fischer–Riesz continua a valere con `2 sostituito da Rn nel casodi uno spazio di dimensione finita, fissando una base canonica in H .Per dimostrare il teorema di Fischer–Riesz sono necessari alcuni risultati preli-minari.
Lemma 2.1. Siano H uno spazio di Hilbert ed en un sistema ortonormale diH; sia inoltre x = (xn) ∈ `2. Allora la serie
∞∑n=1
xnen
converge in H .
Dimostrazione. È sufficiente provare la condizione di Cauchy sulle ridotte dellaserie, cioè ∥∥∥∥∥
(n∑j=1
xjej −m∑j=1
xjej
)∥∥∥∥∥2
H
−−−−→n,m→∞
0;
se infatti è n > m si ha
∥∥∥∥∥n∑
j=m+1
xjej
∥∥∥∥∥2
H
=
(n∑
j=m+1
xjej,n∑
i=m+1
xiei
)
=n∑
i,j=m+1
xixj(ej, ei) =n∑
i=m+1
|xi|2 −−−−→n,m→∞
0.
Teorema 2.2 (Teorema della migliore approssimazione). Sia H uno spazio diHilbert, ϕii∈N un sistema ortonormale di H e f ∈ H . Si ha allora che lasuccessione f : N → R definita da i ∈ N 7→ fi appartiene a `2. Si ha inoltreche per ogni µ = (µi) ∈ `2
0 ≤
∥∥∥∥∥f −∞∑i=1
fiϕi
∥∥∥∥∥2
H
= ‖f‖2H −∞∑i=1
∣∣∣fi∣∣∣2 ≤∥∥∥∥∥f −
∞∑i=1
µiϕi
∥∥∥∥∥2
H
. (2.1)
42 Serie di Fourier
Dimostrazione. Dimostriamo in primo luogo che la successione f appartiene a`2. Si ha per ogni m ∈ N e per ogni µ = (µi) ∈ `2∥∥∥∥∥f −
m∑i=1
µiϕi
∥∥∥∥∥2
H
=
(f −
m∑i=1
µiϕi, f −m∑j=1
µjϕj
)
= ‖f‖2H +m∑
i,j=1
µiµj(ϕi, ϕj)−m∑j=1
µi(f, ϕj)
= ‖f‖2H +m∑i=1
|µi|2 − 2m∑i=1
µifi
= ‖f‖2H −m∑i=1
∣∣∣fi∣∣∣2 +m∑i=1
(∣∣∣fi∣∣∣2 + |µi|2 − 2µifi
)= ‖f‖2H −
m∑i=1
∣∣∣fi∣∣∣2 +m∑j=1
(µi − fi
)2≥ 0. (2.2)
Se µi = fi per ogni i = 1, . . . ,m si ha
m∑i=1
∣∣∣fi∣∣∣2 ≤ ‖f‖2H ;
questo significa che la successione delle ridotte di∞∑i=1
∣∣∣fi∣∣∣2 è monotona e limi-
tata, quindi tale serie converge. Risulta allora∥∥∥f∥∥∥`2
=∞∑i=1
∣∣∣fi∣∣∣2quindi f =
fi
appartiene a `2. Prendendo ora µ = f nella (2.2) e passando allimite perm→∞, si trova l’uguaglianza in (2.1). Altrimenti, passando al limitein (2.2) per µ generico si ha facilmente la seconda disuguaglianza in (2.1).
Segue una conseguenza importante del teorema della migliore approssimazione.
Disuguaglianza di Bessel. Sia H uno spazio di Hilbert e ϕi un sistema orto-normale di H . Per ogni f ∈ H si ha
∞∑i=1
∣∣∣fi∣∣∣2 ≤ ‖f‖2H .
2.2 Il teorema di Fischer–Riesz 43
Dimostrazione. Si applica il teorema della migliore approssimazione.
Teorema 2.3. Sia H uno spazio di Hilbert e ϕi un sistema ortonormale di H .Le seguenti condizioni sono equivalenti:
1) per ogni f ∈ H si ha che
‖f‖2H =∞∑i=1
∣∣∣fi∣∣∣2 =∥∥∥f∥∥∥2
`2(uguaglianza di Bessel-Parseval);
2) ϕi è un sistema ortonormale completo di H;
3) per ogni f ∈ H si ha
f =∞∑i=1
fiϕi;
4) per ogni f, g ∈ H
(f, g)H
=(f , g)`2
=∞∑i=1
figi (identità di Parseval).
Dimostrazione. Dimostriamo innanzitutto che 1) implica 2). Se fi = 0 per ognii, allora f = 0, quindi ‖f‖2`2 = 0 e per l’uguaglianza di Bessel si ha ‖f‖2H = 0,pertanto f = 0; dire che fi = 0 per ogni i implica f = 0 significa dire che ilsistema ortonormale è completo, quindi si è dimostrata la 1).Dimostriamo che 2) implica 3). Consideriamo
g =∞∑i=1
fiϕi ∈ H;
per ogni j ∈ N si ha(g, ϕj) = gj = fj.
Osserviamo che un sistema ortonormale ϕi è completo se
(f, ϕi) = fi = 0 per ogni i
implica f = 0, quindi se e solo se – date f e g – la relazione fi = gi per ognii ∈ N implica f = g. Poiché per ipotesi il sistema è completo, si ha f = g equindi la tesi
f =∞∑i=1
fiϕi.
44 Serie di Fourier
Dimostriamo che 3) implica 4). Per ogni f, g ∈ H si ha
(f, g)H =
(∞∑i=1
fiϕi,
∞∑k=1
gkϕk
)H
=∞∑i=1
∞∑k=1
figk(ϕi, ϕk)
=∞∑i=1
figi = (f , g)`2 .
Dimostriamo infine che 4) implica 1). Per ogni f, g ∈ H si ha per ipotesi
(f, g)H = (f , g)`2 ;
scegliendo g = f si ha
‖f‖2H =∥∥∥f∥∥∥2
`2
e questo equivale ad affermare che per ogni f ∈ H
‖f‖2H =∞∑i=1
∣∣∣fi∣∣∣2cioè la 1).
Segue ora la dimostrazione del Teorema 2.1 (di Fischer–Riesz).
Dimostrazione. Per comodità di notazione scriviamo (Λf)i = fi. Proviamo lasuriettività di Λ; a tal fine, per ogni µ ∈ `2 cerchiamo un f tale che
(Λf)i = µi per ogni i ∈ N.
Scelto
f =∞∑i=1
µiϕi
si ha(f, ϕj) = fj = µj
dunque(Λf)i = µi
per ogni i ∈ N, cosicché la suriettività è provata. Per provare l’iniettività deveaversi che, dati f, g ∈ H , la relazione (Λf)i = (Λg)i per ogni i ∈ N implicaf = g; basta ricordare che per ipotesi ϕi è un sistema ortonormale completo,cioè fi = gi per ogni i ∈ N per ottenere f = g. Infine, l’applicazione Λ conservale norme perché vale l’uguaglianza di Bessel
‖f‖2H =∥∥∥f∥∥∥2
`2= ‖Λ(f)‖2`2 .
2.3 Ortonormalizzazione 45
2.3 OrtonormalizzazioneDefinizione 2.5. Sia H uno spazio di Hilbert e S un sottoinsieme di H . Sidefinisce
span(S) =
m∑k=1
akxk : ak ∈ R, xk ∈ S
l’insieme delle combinazioni lineari finite di elementi di S.
Definizione 2.6. SiaH uno spazio di Hilbert e S un sottoinsieme diH . S si dicelinearmente indipendente se ogni suo sottoinsieme finito è costituito da elementilinearmente indipendenti.
Teorema 2.4 (Teorema di ortonormalizzazione di Schmidt). Sia H uno spaziodi Hilbert e
x1, . . . , xk, . . .
una famiglia numerabile di elementi linearmente
indipendenti di H . Allora esiste un sistema ortonormale w1, . . . , wk tale che
1. spanx1, . . . , xn = spanw1, . . . , wn per ogni n ∈ N;
2. spanx1, . . . , xn, . . . = spanw1, . . . , wn, . . . .
Dimostrazione. Costruiamo un sistema ortogonale yn con
y1 = x1,
yn+1 = xn+1 −n∑j=1
(xn+1, yj)
‖yj‖2yj per n ≥ 1.
Dimostriamo in primo luogo, per induzione, che
yn 6= 0 per ogni n ∈ N. (2.3)
Si ha y1 6= 0 perché x1 ∈ x1, . . . , xk, . . . è un sistema linearmente indipen-dente. Supposto vero per ogni n ∈ N che yn 6= 0, se per assurdo fosse yn+1 = 0dovrebbe aversi
xn+1 =n∑j=1
(xn+1, yj)
‖yj‖2yj,
con yj combinazione lineare degli xj , ma questo è contro l’ipotesi di xksistema linearmente indipendente; è così dimostrata la (2.3).Dimostriamo adesso, sempre per induzione, che
(yi, yj) = 0 se i 6= j. (2.4)
46 Serie di Fourier
Si ha
(y1, y2) =
(y1, x2 −
(x2, y1)
‖y2‖2y1
)= (y1, x2)− (x2, y1)
(y1, y1)
‖y1‖2= 0;
supposto vero che per ogni k ∈ N con k ≤ n e per ogni j ∈ N con j ≤ n, j 6= ksi ha
(yk, yj) = 0
e allora risulta
(yk, yn+1) =
(yk, xn+1 −
n∑j=1
(xn+1, yj)
‖yj‖2yj
)
= (yk, xn+1)−n∑j=1
(xn+1, yj)
‖yj‖2(yk, yj)
= (yk, xn+1)−(xn+1, yk)
‖yk‖2(yk, yk) = 0
cosicché la (2.4), unita alla (2.3), dimostra che il sistema yk è ortogonale.Scegliendo
wk =yk‖yk‖
si ha ‖wk‖ = 1 per ogni k ∈ N e wk ortogonale, quindi il sistema wk èortonormale.Osserviamo infine che i vettori yj (j = 1, . . . , n) sono combinazione linearedegli xj per j = 1, . . . , n così come gli xj sono ottenibili come combinazionelineare degli yj , quindi
spanx1, . . . , xn = spany1, . . . , yn = spanw1, . . . , wn
e da ciò si deduce che anche
spanx1, . . . , xk, . . . = spanw1, . . . , wk, . . . .
Teorema 2.5. Sia H uno spazio di Hilbert e ϕin∈N un sistema ortonormale inH . Allora sono equivalenti le seguenti affermazioni:
1) ϕnn∈N è completo;
2) spanϕi, i ∈ N = H (densità di spanϕi in H).
2.3 Ortonormalizzazione 47
Dimostrazione. Dimostriamo che 1) implica 2). La tesi richiede che per ognif ∈ H esiste una successione fn ∈ spanϕi tale che fn → f per n → ∞.Dall’ipotesi di completezza del sistema ϕi si può scrivere ogni funzione fcome
f =∞∑i=1
fiϕi;
poiché si ha
f = limn→∞
n∑k=1
fkϕk = limn→∞
fn
e
fn =n∑k=1
fkϕk ∈ spanϕi per ogni n
si deduce la 2).Mostriamo che 2) implica 1). La tesi sancisce che per ogni f ∈ H tale che(f, ϕn) = 0 per ogni n ∈ N, si ha f = 0. Poiché spanϕi, i ∈ N = H e ungenerico x ∈ H può essere rappresentato come
x = limn→∞
n∑k=1
akϕk,
conn∑k=1
akϕk ∈ spanϕi, allora se (f, ϕi) = 0 per ogni i e dunque
(f,
n∑k=1
akϕk
)= 0,
passando al limite per n→∞ si ha – per la continuità del prodotto scalare – che
(f, x) = 0
e, dato che questo vale per ogni x ∈ H , si ottiene f = 0.
Definizione 2.7. Sia X uno spazio normato. X si dice separabile se esiste unsottoinsieme U di X numerabile e denso in X (cioè numerabile e tale che U =X).
Esempio 2.3. `2 è uno spazio normato separabile; basta considerare
U = combinazioni inebri finite di en a coefficienti razionali,
dove en = (0, . . . , 0, 1, 0, . . . ) e l’elemento 1 occupa l’n-esima posizione. L
48 Serie di Fourier
+ Tutti gli spazi normati di dimensione finita sono separabili.
Proposizione 2.1. Sia X uno spazio normato di dimensione infinita. Allora leseguenti proposizioni sono equivalenti:
1) X è separabile;
2) esiste V ⊂ X numerabile tale che span(V ) = X;
3) esiste W ⊂ X numerabile e linearmente indipendente con la proprietàspan(W ) = X .
Dimostrazione. È immediato osservare che 3) implica 2). D’altra parte, si di-mostra facilmente che 2) implica 3) selezionando da V un sottoinsieme W li-nearmente indipendente.Dimostriamo che 1) implica 2). Per ipotesi lo spazio X è separabile, quindiesiste un sottoinsieme U di X numerabile tale che U = X . Posto
U = u1, u2, . . . , uk, . . .
sia V = U ; allora
X = U ⊆ span(U) = span(V ) ⊂ X
quindi span(V ) = X .Dimostriamo che 2) implica 1). Cerchiamo U ⊂ X numerabile e denso in X .Sia
H =
m∑i=1
qivi | m ∈ N, qi ∈ Q, vi ∈ V
dove V = v1, v2, . . . , vk, . . . ⊂ X; l’insiemeH è numerabile.
Teorema 2.6. Sia H uno spazio di Hilbert di dimensione infinita. H ammettel’esistenza di un sistema ortonormale completo ϕii∈N in H se e solo se H èseparabile.
Dimostrazione. La chiusura di spanϕn in H coincide con H , pertanto l’insie-me spanϕn è denso in H , cioè H è separabile. Viceversa, se H è separabileesiste un sottoinsieme S ⊆ H numerabile linearmente indipendente e denso inH tale che span(S) = H . A partire da S, utilizzando il teorema di ortonormaliz-zazione, si può costruire un sistema ortonormale ϕn che sarà necessariamentecompleto grazie alla densità di S.
Esempio 2.4. Sia Lp(Ω) con Ω sottoinsieme aperto di Rn:
2.4 Serie trigonometriche 49
• se 1 ≤ p < +∞, l’insieme Lp(Ω) è separabile;
• se p = +∞ l’insieme Lp(Ω) non è separabile. L
Esempio 2.5. SeK è un compatto di Rn, lo spazio normato C0(K) è separabile.L
2.4 Serie trigonometricheIntroduciamo adesso degli importanti spazi che godono delle proprietà espostenei precedenti paragrafi.
2.4.1 Gli spazi Lp(T)
Lo spazio funzionale Lp(T) è costituito dalle funzioni f : R → C misurabili, diperiodo 2π e con |f |p integrabile in (−π, π); in base alla periodicità di tali fun-zioni, è sufficiente che la funzione |f |p sia integrabile in un qualunque intervallodi lunghezza 2π.Un altro spazio da tenere presente è C0(T), costituito dalle funzioni f : R → Ccontinue e periodiche di periodo 2π. Nello spazio Lp(T) si introduce la norma
‖f‖p =
(1
2π
∫ π
−π|f(t)|p dt
)1/p
mentre in C0(T) si considera la norma
‖f‖∞ = supt∈R|f(t)| .
Gli spazi Lp(T) e C0(T) sono spazi di Banach complessi. Lo spazio L2(T), inparticolare, è uno spazio di Hilbert rispetto al prodotto scalare definito da
(f, g)L2(T) =1
2π
∫ π
−πf(t)g(t)dt.
Proposizione 2.2. Valgono le seguenti inclusioni:
• C0(T) ⊂ Lp(T);
• Lp(T) ⊂ Lq(T) se p > q
con
• ‖f‖p ≤ ‖f‖∞ per ogni f ∈ C0(T);
50 Serie di Fourier
• ‖f‖q ≤ ‖f‖p per ogni f ∈ Lp(T), se p > q.
Dimostrazione. Se f ∈ C0(T), allora si ha f ∈ Lp(T) per ogni p e vale (per ladisuguaglianza di Hölder)
‖f‖p =
(1
2π
∫ π
−π|f(t)| dt
)1/p
≤
(1
2π
∫ π
−π‖f‖∞ dt
)1/p
= ‖f‖∞ .
Osserviamo poi che se p > q vale l’inclusione Lp(T) ⊂ Lq(T) quindi
‖f‖1 =1
2π
∫ π
−π|f(t)| dt ≤
(1
2π
∫ π
−π|f(t)|2 dt
)1/2(∫ π
−πdt
)1/2
=1√2π
(1
2π
∫ π
−π|f(t)|2 dt
)√
2π = ‖f‖2 .
Proposizione 2.3. Lo spazio C0(T) è denso in Lp(T) per ogni p ∈ [1,+∞).
Preso un qualunque elemento f ∈ Lp(T) esiste una successione di funzionifn ∈ C0(T) tale che fn → f in Lp(T). Lo spazio L2(T) è di Hilbert rispetto alprodotto scalare (·, ·)L2(T).
2.4.2 Polinomi e serie trigonometricheRicordiamo innanzitutto la relazione di Eulero
eikt = cos(kt) + i sin(kt).
Sia data la famigliaeiktk∈Z
delle funzioni a valori complessi periodiche di
periodo 2π; sono funzioni appartenenti a C0(T) e quindi contenute in tutti gliLp(T). Si ha
∣∣eikt∣∣ = 1 per ogni t ∈ R.Un sistema ortonormale in L2(T) è dato proprio da queste funzioni:
(eikt, eint
)=
1
2π
∫ π
−πeikteintdt =
1
2π
∫ π
−πei(k−n)tdt =
1 se k = n
0 se k 6= n
Un polinomio trigonometrico si rappresenta come
n∑k=−n
akeikt. (2.5)
2.4 Serie trigonometriche 51
Definizione 2.8. Una serie trigonometrica è una serie di funzioni
∞∑k=−∞
akeikt
dove akk∈Z si dice successione dei coefficienti.
La convergenza di una serie trigonometrica va intesa nel senso seguente: la serietrigonometrica converge in . . . se la successione dei polinomi trigonometrici in(2.5) converge in . . . per n→∞.Data una funzione f ∈ L2(T), i coefficienti di Fourier di f sono dati da
fk = (f(t), eikt) =1
2π
∫ π
−πf(t)e−iktdt
e la corrispondente serie di Fourier è
+∞∑k=−∞
fkeikt =
+∞∑k=−∞
1
2π
∫ π
−πf(s)eik(t−s)ds
(si può anche parlare di polinomi di Fourier per la f ). Si ha inoltre∣∣f(t)e−ikt∣∣ = |f(t)|
A norma delle relazioni di Eulero, una serie di Fourier+∞∑
k=−∞
akeiktsi può scrivere
come
a0 ++∞∑
k=−∞
ak [cos(kt) + i sin(kt)]
= a0 ++∞∑k=1
[(ak + a−k) cos(kt) + i(ak − a−k) sin(kt)]
I polinomi trigonometrici si riscrivono allora come
a0 +n∑k=1
Ak cos(kt) +Bk sin(kt)
dove Ak = (ak + a−k) e Bk = i(ak − a−k). La convergenza di una serietrigonometrica è quindi la convergenza della serie di seni e coseni con le ridotte
52 Serie di Fourier
appena scritte e i cui coefficienti sono dati da
a0 =1
2π
∫ π
−πf(t)dt
Ak =1
π
∫ π
−πf(t) cos(kt)dt
Bk =1
π
∫ π
−πf(t) sin(kt)dt
2.4.3 Serie di seni e coseni
Data una funzione f : R→ C, consideriamo le ridotte della serie trigonometrica
Ak =1
π
∫ π
−πf(t) cos(kt)dt,
Bk =1
π
∫ π
−πf(t) sin(kt)dt.
Presentano qualche interesse i seguenti tre casi:
1. se f è a valori reali, i coefficienti di Fourier rispetto ai seni e ai coseni sonotutti reali;
2. se f è pari, si ottiene una serie di soli coseni;
3. se f è dispari, si ottiene una serie di soli seni.
2.4.4 Il nucleo di Dirichlet
Definizione 2.9. Siano date f, g ∈ L2(T). Si definisce prodotto di convoluzionedelle funzioni f e g la funzione
(f ∗ g)(t) =1
2π
∫ π
−πf(s)g(t− s)ds =
(f, g(t− · )
)Se una delle due funzioni è un polinomio trigonometrico, ad esempio
p(t) =n∑
k=−n
akeikt
2.4 Serie trigonometriche 53
il prodotto di convoluzione con una qualunque funzione f di L2(T) è ancora unpolinomio trigonometrico; si ha infatti
(p ∗ f)(t) =1
2π
∫ π
−πf(s)p(t− s)ds =
1
2π
∫ π
−πf(s)
n∑k=−n
akeik(t−s)ds
=n∑
k=−n
akeikt 1
2π
∫ π
−πf(s)e−iksds =
n∑k=−n
akfkeikt
La funzione
Dn(t) =n∑
k=−n
eikt (n ∈ N)
si dice nucleo di Dirichlet. La successione
(Dn ∗ f)(t) =n∑
k=−n
fneikt
fornisce i polinomi di Fourier di f . Ci chiediamo se tali polinomi convergono inL2(T) a f stessa, e a ciò si risponderà nel prossimo paragrafo.
2.4.5 Il nucleo di FejérLa media aritmetica dei primi n+ 1 nuclei di Dirichlet
Kn =D0 +D1 + · · ·+Dn
n+ 1
si dice nucleo di Fejér. La convoluzione di Kn con f dà(Kn ∗ f
)=
1
n+ 1
(n∑j=0
(Dj ∗ f
))(t) =
1
n+ 1
(n∑j=0
j∑k=−j
fkeikt
).
Per il nucleo di Fejér valgono le seguenti proprietà:
1)
Kn(t) =n∑
j=−n
(1− |j|
n+ 1
)eijt, t ∈ R;
2)
Kn(t) =
1
n+ 1
sin2
(n+ 1
2t
)
sin2
(t
2
) se t 6= 2kπ (k ∈ Z)
n+ 1 se t = 2kπ (k ∈ Z)
;
54 Serie di Fourier
3) Kn ∈ C∞(R), Kn(t) ≥ 0 per ogni t ∈ R;
4) Kn(t) = Kn(−t) per ogni t ∈ R;
5)1
2π
∫ π
−πKn(t)dt = 1;
6) per ϑ ∈ (0, π) si ha
0 ≤ Kn(t) ≤ 1
(n+ 1) sin2
(ϑ
2
) per ogni t ∈ [ϑ, π],
e dunque Kn tende a 0 uniformemente nell’insieme [−π,−ϑ] ∪ [ϑ, π].
Teorema 2.7. Se f ∈ C0(T) allora Kn ∗ f tende a f in C0(T), cioè uniforme-mente.
Dimostrazione. Scriviamo
(Kn ∗ f)(t)− f(t) =1
2π
∫ π
−πKn(τ)f(t− τ)dτ − 1
2π
∫ π
−πKn(τ)f(t)dτ
=1
2π
∫ π
−πKn(τ)(f(t− τ)− f(t))dτ.
Osserviamo che Kn(s) = Kn(−s); e pertanto con cambio di variabile τ = −ssi ha
1
2π
∫ 0
−πKn(τ)(f(t− τ)− f(t))dτ =
1
2π
∫ π
0
Kn(s)(f(t+ s)− f(t))ds;
scindiamo l’integrale, ottenendo
(Kn ∗ f)(t)− f(t) =1
2π
∫ π
−πKn(τ)(f(t− τ)− f(t))dτ
=1
2π
∫ 0
−πKn(τ)(f(t− τ)− f(t))dτ +
1
2π
∫ π
0
Kn(τ)(f(t− τ)− f(t))dτ
=1
π
∫ π
0
Kn(τ)
(f(t+ τ) + f(t− τ)
2− f(t)
)dτ.
Si ha dunque
|(Kn ∗ f)(t)− f(t)| ≤ In(ϑ) + Jn(ϑ) per ϑ ∈ (0, π),
2.4 Serie trigonometriche 55
dove
In(ϑ) =1
π
∫ ϑ
0
Kn(τ)
∣∣∣∣f(t+ τ) + f(t− τ)
2− f(t)
∣∣∣∣ dτJn(ϑ) =
1
π
∫ π
ϑ
Kn(τ)
∣∣∣∣f(t+ τ) + f(t− τ)
2− f(t)
∣∣∣∣ dτ.Dato ε > 0, per l’uniforme continuità di f si trova ϑ ∈ (0, π) tale che |τ | ≤ ϑimplica ∣∣∣∣f(t+ τ) + f(t− τ)
2− f(t)
∣∣∣∣ ≤ ε per ogni t ∈ R.
Per l’ultima delle proprietà di Kn, dato ϑ si riesce a trovare n ∈ N tale che perogni n ≥ n
|Kn(τ)| ≤ ε per ogni τ ∈ (ϑ, π).
Abbiamo
0 ≤ In(ϑ) ≤ ε
π
∫ ϑ
0
Kn(τ)dτ ≤ ε
π
∫ π
0
Kn(τ)dτ =ε
2π
∫ π
−πKn(τ)dτ = ε
dove l’ultima uguaglianza vale per la parità di Kn. Per quanto riguarda Jn,abbiamo
0 ≤ Jn(ϑ) ≤ ε
π
∫ π
ϑ
∣∣∣∣f(t+ τ) + f(t− τ)
2− f(t)
∣∣∣∣ dτe
Jn(ϑ) ≤ ε
2π
∫ π
ϑ
|f(t+ τ)− f(t)| dτ +ε
2π
∫ π
ϑ
|f(t− τ)− f(t)| dτ
≤ ε
2π
∫ π
0
|f(t+ τ)− f(t)| dτ +ε
2π
∫ π
0
|f(t− τ)− f(t)| dτ
=ε
2π
∫ t+π
t
|f(s)− f(t)| ds+ε
2π
∫ t
t−π|f(s)− f(t)| ds
=ε
2π
∫ t+π
t−π|f(s)− f(t)| ds ≤ ε
(1
2π
∫ π
−π|f(s)| ds+ |f(t)|
)
≤ ε
(‖f‖1 + ‖f‖∞
)≤ 2ε ‖f‖∞ ;
questo implica che
|(Kn ∗ f)(t)− f(t)| ≤ In(ϑ) + Jn(ϑ) ≤ ε(1 + 2 ‖f‖∞)
e quindi Kn ∗ f → f in C0(T).
56 Serie di Fourier
Corollario 2.1. La famiglia dei polinomi trigonometrici è densa in C0(T) ri-spetto alla metrica di C0(T).
Teorema 2.8. La famiglia di funzionieikt
con k ∈ Z costituisce un sistemaortonormale completo per lo spazio di Hilbert L2(T).
Dimostrazione. Il sistema ortonormale eiktk∈Z è completo se e solo se
span(eikti∈Z) = L2(T).
Per ogni f ∈ L2(T), dato ε > 0 occorre trovare una funzione
g ∈ spaneikti∈Z tale che ‖f − g‖2 ≤ ε.
Lo spazio C0(T) è denso in L2(T) a norma della Proposizione 2.3. Data f ∈L2(T), troviamo una h ∈ C0(T) tale che ‖f − h‖2 ≤ ε/2. Ora, per questah ∈ C0(T), servendoci del Teorema 2.7 troviamo un polinomio trigonometricog tale che ‖h− g‖∞ ≤ ε/2. Poiché si ha
‖u‖2 ≤ ‖u‖∞
per ogni u ∈ C0(T), si ricava facilmente
‖f − g‖2 ≤ ‖f − h‖2 + ‖h− g‖2 ≤ ‖f − h‖2 + ‖h− g‖∞ ≤ ε.
Esempio 2.6. Sia H = L2(T). Il sistema eikt è un sistema ortonormale com-pleto, infatti ogni f ∈ L2(T) si può scrivere come somma della sua serie diFourier rispetto al sistema eikt. Si ha
Dn ∗ f =n∑
j=−n
fjejn→∞−−−→ f
nel senso di L2(T). In modo analogo si può dimostrare che il sistema
1, sin kt, cos kt
è un sistema ortogonale e completo. L