Interior algebraico

conjunto de puntos que forman un conjunto radial

En análisis funcional, una rama de las matemáticas, el interior algebraico o núcleo radial de un subconjunto de un espacio vectorial es un refinamiento del concepto de interior.

Definición

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Supóngase que   es un subconjunto de un espacio vectorial   El interior algebraico (o núcleo radial) de   con respecto a   es el conjunto de todos los puntos en los que   es un conjunto radial. Un punto   se llama punto interno de  [1][2]​ y se dice que   es radial desde   si por cada   existe un número real   tal que por cada     Esta última condición también se puede escribir como   donde el conjunto

 

es el segmento rectilíneo (o intervalo cerrado) que comienza en   y termina en  . Este segmento es un subconjunto de  , que es el rayo que emana de   en la dirección de   (es decir, paralelo a/una traslación de  ).

Por lo tanto, geométricamente, un punto interior de un subconjunto   es un punto   con la propiedad de que en cada dirección (vector) posible     contiene algún segmento rectilíneo (no degenerado) que comienza en   y se dirige en esa dirección (es decir, un subconjunto del rayo  ).

El interior algebraico de   (con respecto a  ) es el conjunto de todos esos puntos. Es decir, es el subconjunto de puntos contenidos en un conjunto dado respecto del cual los puntos del conjunto son radiales.[3]

Si   es un subespacio lineal de   y  , entonces esta definición se puede generalizar al interior algebraico de   con respecto a   es:[4]

 

donde   siempre se cumple y si  , entonces   donde   es la envolvente afín de   (que es igual a  ).

Cierre algebraico

Se dice que un punto   es linealmente accessible de un subconjunto   si existe algún   tal que el segmento rectilíneo   esté contenido en  [5]​. El cierre algebraico de   con respecto a  , indicado por  , consta de   y todos los puntos en   a los que se puede acceder linealmente desde  [5]​.

Interior algebraico (núcleo)

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En el caso especial en el que  , el conjunto   se denomina interior algebraico o núcleo de   y se denota por   o  .

Formalmente, si   es un espacio vectorial, entonces el interior algebraico de   es[6]

 

Si   no está vacío, entonces estos subconjuntos adicionales también son útiles para los enunciados de muchos teoremas en el análisis funcional convexo (como el teorema de Ursescu):

 
 

Si   es un espacio de Fréchet,   es convexo y   está cerrado en  , entonces   pero en general es posible tener   mientras   es no vacío.

Ejemplos

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Si  , entonces   pero   y  

Propiedades del núcleo

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Supóngase que  

  • En general,   Pero si   es convexo, entonces:
    •   y
    • para todos los   y luego  
  •   es un subconjunto absorbente de un espacio vectorial real si y solo si  [3]
  •  [7]
  •   si  [7]

Tanto el núcleo como el cierre algebraico de un conjunto convexo son nuevamente convexos.[5]​ Si   es convexo,   y  , entonces el segmento rectilíneo   está contenido en  [5]

Relación con el interior topológico

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Sea   un espacio vectorial topológico,   denota el operador interior y  . Entonces:

  •  
  • Si   es convexo no vacío y   es de dimensión finita, entonces  [1]
  • Si   es convexo con interior no vacío, entonces  [8]
  • Si   es un conjunto convexo cerrado y   es un espacio métrico completo, entonces  [9]

Interior algebraico relativo

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Si  , entonces el conjunto   se denota por   y se llama el interior algebraico relativo de  .[7]​ Este nombre surge del hecho de que   si y solo si   y   (donde   si y solo si  ).

Interior relativo

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Si   es un subconjunto de un espacio vectorial topológico  , entonces el interior relativo de   es el conjunto

 

Es decir, el interior topológico de A en   es el subespacio lineal afín más pequeño de   que contiene a  . El siguiente conjunto también es útil:

 

Interior cuasi relativo

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Si   es un subconjunto de un espacio vectorial topológico  , entonces el interior cuasi relativo de   es el conjunto

 

En un espacio vectorial topológico de dimensión finita de Hausdorff,  

Véase también

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Referencias

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  1. a b Aliprantis y Border, 2006, pp. 199–200.
  2. John Cook (21 de mayo de 1988). «Separation of Convex Sets in Linear Topological Spaces». Consultado el 14 de noviembre de 2012. 
  3. a b Jaschke, Stefan; Kuchler, Uwe (2000). Coherent Risk Measures, Valuation Bounds, and ( )-Portfolio Optimization. 
  4. Zălinescu, 2002, p. 2.
  5. a b c d Narici y Beckenstein, 2011, p. 109.
  6. Nikolaĭ Kapitonovich Nikolʹskiĭ (1992). Functional analysis I: linear functional analysis. Springer. ISBN 978-3-540-50584-6. 
  7. a b c Zălinescu, 2002, pp. 2–3.
  8. Kantorovitz, Shmuel (2003). Introduction to Modern Analysis. Oxford University Press. p. 134. ISBN 9780198526568. 
  9. Bonnans, J. Frederic; Shapiro, Alexander (2000), Perturbation Analysis of Optimization Problems, Springer series in operations research, Springer, Remark 2.73, p. 56, ISBN 9780387987057 ..

Bibliografía

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