切换科目
重点科目
主要科目
次要科目
科数网
首页
刷题
学习
VIP会员
赞助
组卷
集合
教材
VIP
写作
游客,
登录
注册
在线学习
拓扑学
第一章 拓扑空间与连续映射
拓扑空间
最后
更新:
2025-12-29 17:06
查看:
143
次
反馈
能力测评
会员8.2元/月
赞助
拓扑空间
第一章 拓扑空间与连续映射 引言中我们已经在欧氏空间及其子集的范围内说明了什么是图形间的拓扑变换,什么是图形的拓扑性质。但是,许多数学分支的活动范围早已突破了欧氏空间的限制,甚至也超出了度量空间的领域,拓扑学作为这些数学分支的基础,必须研究更加一般的空间。现在我们要找一种能用来刻画拓扑性质的新的空间结构,以替代欧氏结构和度量结构.这种新结构就是所谓拓扑结构. 映射的连续性是刻画拓扑变换的关键概念,因此我们寻找的新结构要能用来刻画连续性概念。先回顾数学分析中函数连续性是怎么规定的. 设 $f: \boldsymbol{E}^1 \rightarrow \boldsymbol{E}^1$ 是一个函数,$x_0 \in \boldsymbol{E}^1 . f$ 在 $x_0$ 处连续的含义有多种描述方法,例如: 用序列语言:如果序列 $\left\{x_n\right\}$ 收敛到 $x_0$ ,则序列 $\left\{f\left(x_n\right)\right\}$ 收敛到 $f\left(x_0\right)$ ; 用 $\varepsilon-\delta$ 语言:对任意正数 $\varepsilon>0$ ,总可找到 $\delta>0$ ,使得当 $\left|x-x_0\right| <\delta$ 时,$\left|f(x)-f\left(x_0\right)\right|<\varepsilon$ ; 用开集语言:若 $V$ 是包含 $f\left(x_0\right)$ 的开集 ${ }^{(1)}$ ,则存在包含 $x_0$ 的开集 $U$ ,使得 $f(U) \subset V$ 。 $\varepsilon-\delta$ 法用到 $\boldsymbol{E}^1$ 中的距离概念;序列方法用的也是距离,因为 $\left\{x_n\right\}$ 收敛到 $x_0$ 也就是 $\left|x_n-x_0\right| \rightarrow 0$ .因此,这两种方法可直接用来 规定度量空间之间映射的连续性.第三种方法则绕开了度量,直接用 $\boldsymbol{E}^1$ 中的开集刻画连续性。于是,只要知道图形的哪些子集是开集,就可规定映射的连续性概念。所谓拓扑空间就是具有开集结构的空间。 1.1 拓扑空间的定义 设 $X$ 是一个非空集合,记 $2^X$ 是 $X$ 的幂集,即以 $X$ 的所有子集(包含空集 $\varnothing$ 和 $X$ 自己)为成员的集合。把 $2^X$ 的子集(即以 $X$ 的一部分子集为成员的集合)称为 $X$ 的予集族。 定义1.1 设 $X$ 是一非空集合。 $X$ 的一个子集族 $\tau$ 称为 $X$ 的一个拓扑,如果它满足 (1)$X, \varnothing$ 都包含在 $\tau$ 中; (2)$\tau$ 中任意多个成员的并集仍在 $\tau$ 中; (3)$\tau$ 中有限多个成员的交集仍在 $\tau$ 中. 集合 $X$ 和它的一个拓扑 $\tau$ 一起称为一个拓扑空间,记作 $(X, \tau)$ 。称 $\tau$ 中的成员为这个拓扑空间的开集. 定义中的三个条件称为拓扑公理.(3)可等价地换为 $\left(3^{\prime}\right) \tau$ 中两个成员的交集仍在 $\tau$ 中. (3)蕴含(3'),另一方面容易用归纳法从(3')推出(3)。 从定义看出,给出集合的一个拓扑就是规定它的哪些子集是开集.这种规定不是任意的,必须满足三条拓扑公理.但是一般来说一个集合上可以规定许多不相同的拓扑,因此说到一个拓扑空间时,要同时指明集合及所规定的拓扑.以后在不会引起
免费注册看余下 70%
非VIP会员每天5篇文章,开通VIP 无限制查看
《高等数学》难点解析
高数教程
泰勒公式
切线与法线
切平面与法平面
驻点·拐点·极值点·零点
间断点
渐进线
瑕积分
欧拉方程
伯努利方程
Abel 收敛定理
偏导数的几何意义
偏导数的几何意义
梯度
数量场与向量场
多元函数极值
拉格朗日算子
通量与散度
环流量与旋度
格林公式
高斯公式
斯托克斯公式
三大公式比较
傅里叶级数
极坐标微元
点法式方程
变上限定积分
X型计算面积
Y型计算面积
微分的意义
渐近线
间断点
y''+py'+qy=f(x)方程
高斯
黎曼
傅里叶变换(复数)
拉普拉斯变换(复数)
高等数学测评
函数与极限
一元函数微分学
一元函数积分学
微分方程
空间向量与代数
多元微分学
多元积分学
无穷级数
《线性代数》难点解析
线代教程
近世代数对数学的整体思考
线性的意义
矩阵乘法(列视角)
矩阵乘法(行视角)
矩阵左乘
矩阵右乘
逆矩阵求解方程组
阶梯形矩阵的求法
方程组解的判定
四阶行列式的计算
线性变换的意义
线性空间
向量组的等价
线性空间的几何意义
基础解系的求法
施密特正交化
特征值与特征向量的意义
矩阵相似的几何意义
矩阵可对角化的理解
秩的意义(向量版)
秩的意义(方程版)
二次型的意义
线性代数测评
行列式
矩阵
向量空间
《概率论与数理统计》难点解析
概率教程
置信区间与上a分位数
概率中的“取”与“放”
贝叶斯公式
全概率公式
泊松分布
指数分布
伽玛分布
二维密度图的意义
卷积的意义
相关系数的意义
k阶矩是与矩母函数
卡方分布的作用
单正态区间估计理解
假设检验理解
切比雪夫不等式
中心极限定理
概率统计测评
事件与概率
一维随机变量与事件
多维随机变量与事件
随机变量的数字特征
大数定律与中心极限定理
统计量与抽样分布
参数估计
假设检验
上一篇:
没有了
下一篇:
闭集、邻域、聚点、闭包、稠密
本文对您是否有用?
有用
(
0
)
无用
(
0
)
更多
学习首页
数学试卷
同步训练
投稿
会议预约系统
数学公式
关于
Mathhub
赞助我们
科数网是专业专业的数学网站 版权所有
本站部分教程采用AI制作,请读者自行判别内容是否一定准确
如果页面无法显示请联系 18155261033 或 983506039@qq.com