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拓扑打卡5:拓扑基、拓扑子基、邻域基

发布时间:2024-03-11 点击量:139

我们都知道线性空间中有一组基,那么拓扑空间中能否定义类似的东西呢?


定义1 (X,\\scr T) 是拓扑空间, \\scr B\\subset T ,如果 \\scr T 中的任意元素都可以表成 \\scr B 中元素的并,即

\\forall U\\in{\\scr T,\\exists B_1\\subset B},\\mathrm{s.t.}U=\\bigcup\\limits_{B\\in\\scr B_1}B

则称 \\scr B 是一个拓扑基


简单举两个例子:


例1 (X,\\rho) 是度量空间,则所有的球形邻域是其一组拓扑基;

例2 离散空间中的所有单点集是其一组拓扑基。


下面研究拓扑基的性质。


定理1 (X,\\scr T) 是拓扑空间, \\scr B\\subset T 。则 \\scr B 是一组拓扑基的充分必要条件是:对任意的 x\\in X,U\\in\\mathscr U_x ,存在 B\\in\\scr B 使得 x\\in B\\subset U

证明 必要性。 \\forall x\\in X,U\\in\\mathscr U_x ,存在 V_x\\in\\scr T 使得 x\\in V_x\\subset U ,由 \\scr B 是拓扑基可知 \\exists \\scr B_1\\subset B 使得 V_x=\\bigcup\\limits_{B\\in\\scr B_1}B ,于是存在某个 W_x\\in\\scr B_1 使得

x\\in W_x\\subset\\bigcup\\limits_{B\\in \\scr B_1}B=V_x\\subset U.

充分性。任取 U\\in\\scr T ,则 \\forall x\\in U,U\\in\\mathscr U_x ,于是 \\exists B_x\\in\\scr B 使得 x\\in B_x\\subset U 。于是

\\[U=\\bigcup\\limits_{x \\in U}{\\{ x\\}}\\subset \\bigcup\\limits_{x \\in U}{{B_x}}\\subset U\\]

这就是 \\[U=\\bigcup\\limits_{x \\in U}{{B_x}}\\] 。以上即言 X 中任意的开集都可表示成 \\scr B 中元素的并,从而 \\scr B 是一组拓扑基。□

拓扑基的定义是一种全局的概念,而定理1等价地给出了一种局部的定义方式。


定理2 (X,\\scr T) 是拓扑空间, \\scr B 是其拓扑基。则

(1) \\[X=\\bigcup\\limits_{B \\in\\scr B}B \\]

(2) \\forall B_1,B_2\\in\\mathscr B,x\\in B_1\\cap B_2,\\exists B\\in\\mathscr B,\\mathrm{s.t.}x\\in B\\subset B_1\\cap B_2

证明 (1) 显然。

(2) 由开集的交是开集,知 B_1\\cap B_2\\in\\mathscr U_x 。由定理1即得结论。□


定理2是很自然的结果,但好玩的地方在于,定理2也可以推回去,即从这两条性质也可以唯一地确定一个拓扑和拓扑基(又是经典老番):


定理3 X 是集合, {\\scr B\\subset P}(X) ,如果 \\scr B 满足

(1) \\[X=\\bigcup\\limits_{B \\in\\scr B}B \\]

(2) \\forall B_1,B_2\\in\\mathscr B,x\\in B_1\\cap B_2,\\exists B\\in\\mathscr B,\\mathrm{s.t.}x\\in B\\subset B_1\\cap B_2

则存在 X 上唯一的拓扑,使得 \\scr B 恰好是 X 的拓扑基。

证明 \\[\\mathscr T=\\{ U \\subset X|{\\mathscr B_u}\\subset \\mathscr B,U=\\bigcup\\limits_{B \\subset{\\mathscr B_u}}B \\}\\] 。先证它是一个拓扑。

首先显然 \\emptyset,X\\in\\scr T (空集自然, X\\in\\scr T 是由(1));

任取 U_1,U_2\\in\\scr T ,则 U_i=\\bigcup\\limits_{B_i\\in\\mathscr B_i}B_i,i=1,2 ,于是

U_1\\cap U_2=(\\bigcup\\limits_{B_1\\in\\mathscr B_1}B)\\cap( \\bigcup\\limits_{B_1\\in\\mathscr B_1}B)=\\bigcup\\limits_{B_i\\in\\mathscr B_i}(B_1\\cap B_2)

而由(2)可知固定 B_1,B_2\\forall x\\in B_1\\cap B_2 ,存在 B_x\\in\\scr B 使得 x\\in B\\subset B_1\\cap B_2 ,由定理1中类似的讨论可知 B_1\\cap B_2=\\bigcup\\limits_{x\\in B_1\\cap B_2}B_x ,于是

U_1\\cap U_2=\\bigcup\\limits_{B_i\\in\\mathscr B_i}(B_1\\cap B_2)=\\bigcup\\limits_{B_i\\in\\mathscr B_i}\\bigcup\\limits_{x\\in B_1\\cap B_2}B_x\\in\\scr T

任取 {\\scr T_1}=\\{U_i|i\\in I\\}\\subset \\scr T ,则对每个 U_i\\exists \\mathscr B_i\\subset \\scr B 使得 U_i=\\bigcup\\limits_{B_i\\in\\mathscr B_i}B_i ,从而

\\bigcup\\limits_iU=\\bigcup\\limits_i\\bigcup\\limits_{B_i\\in\\mathscr B_i}B_i\\in\\scr T

因此 \\scr T 确实是一个拓扑。由拓扑基的定义,立即得到 \\scr B 是其一组拓扑基。

最后证唯一性。假设还有另一个拓扑 \\scr T^*\\scr B 为拓扑基,则

U\\in\\mathscr T\\Leftrightarrow U=\\bigcup\\limits_{B\\in\\scr B}B\\Leftrightarrow U\\in\\scr T^*

上式即言 \\scr T=T^* 。□


定理3的好处在于,我们只要验证条件中的两条即可确定一个集族是不是拓扑基。


例3 考虑实数集合 \\mathbb R ,令 \\mathscr B=\\{[a,b)|a,b\\in\\mathbb R,a<b\\} ,则 \\scr B 是一组拓扑基。(容易验证它满足上述的2条)


可以发现由例3中的拓扑基定义的拓扑(开集)包含了我们通常意义下的开区间,这从

\\[(a,b)=\\bigcup\\limits_{n=1}^\\infty{[a + \\frac{1}{n},b)}\\]

即可看出。

这种拓扑称为实数集的下限拓扑,记为 \\mathbb R_l


接下来谈拓扑子基的概念。


定义2 (X,\\scr T) 是拓扑空间, \\scr S\\subset T ,如果 \\scr S 的所有非空有限子族的交构成的集族

\\mathscr B=\\{S_1\\cap\\cdots\\cap S_n|S_i\\in\\mathscr S,i=1,\\cdots,n\\}

\\scr T 的拓扑基,则称 \\scr S 是一组拓扑子基


这和我们一般认为的“子”的概念似乎有点差别,因为一般来说谈到“子”的概念的话,应该是原来那个东西的一部分hhh


例4 仍然考虑实数集合 \\mathbb R ,设

\\mathscr S=\\{(a,+\\infty)|a\\in\\mathbb R\\}\\cup\\{(-\\infty,b)|b\\in\\mathbb R\\}

\\scr S 是一组拓扑子基。(用定义即可验证)


用子基这个概念,还是可以表演经典老番,不过结合定理3可以使证明简洁许多:


定理4 X 是集合, \\mathscr{S\\subset P}(X) ,如果 X=\\bigcup\\limits_{S\\in\\scr S}S ,则有唯一的拓扑以 \\scr S 为拓扑子基,并且 {\\scr B}=\\{S_1\\cap\\cdots\\cap S_n|S_i\\in\\mathscr S,i=1,\\cdots,n\\} 是一组拓扑基。

证明 显然 \\scr S\\subset B (考虑 n=1\\scr B 中元素),故 X=\\bigcup\\limits_{B\\in\\scr B}B ;并且从 B_1,B_2\\in\\scr B 可得 B_1=S_{11}\\cap\\cdots\\cap S_{1n}B_2=S_{21}\\cap\\cdots\\cap S_{2m} ,于是

B_1\\cap B_2=S_{11}\\cap\\cdots\\cap S_{1n}\\cap S_{21}\\cap\\cdots\\cap S_{2m}\\in\\scr B

故存在唯一的拓扑以 \\scr B 为拓扑基,从而也以 \\scr S 为拓扑子基。□

这个定理的条件很容易验证,只需要证明 X\\scr S 中某些集合的并就行了。


例5 {\\scr S}=\\{[a,+\\infty)|a\\in\\mathbb R\\}\\cup \\{(-\\infty,b]|b\\in\\mathbb R\\} ,试证明 \\scr S 是实数集合 \\mathbb R 的一个拓扑子基,且 \\scr S 诱导出的拓扑是离散拓扑

证明 先来证 \\scr S 是拓扑子基,这从 \\mathbb R=(-\\infty,0]\\cup[0,+\\infty) 即得。下面来看看 \\scr S 中有限子族的交应该是什么样子。显然,其有限子族的交只能是闭区间或单点,于是 \\mathbb R所有的闭区间和单点构成了 \\mathbb R 的一个拓扑基。也就是说,所有的单点都是开集;从而由任意多个开集的并是开集,可知 \\mathbb R任意的集合都是开集,也就是说 \\mathbb R 在这个拓扑基诱导出的拓扑的意义下是离散空间。□


用拓扑基与拓扑子基的概念,可以继续给出连续的等价定义:


定理5 f:X\	o Y 是拓扑空间之间的映射,则以下等价:

(1) f 连续;

(2) 存在 Y 的拓扑基 \\scr B ,使得对任意的 B\\in \\scr Bf^{-1}BX 中开集;

(3) 存在 Y 的拓扑子基 \\scr S ,使得对任意的 S\\in\\scr Sf^{-1}SX 中开集。

证明 (1)\\Rightarrow (3) 显然。

(3)\\Rightarrow (2) 任取 B\\in\\scr B ,则 \\[B={S_1}\\cap  \\cdots  \\cap{S_n},{S_i}\\in \\mathscr S,i=1, \\cdots ,n\\] ,于是由有限个开集的交是开集,知

f^{-1}B=f^{-1}(S_1\\cap\\cdots\\cap S_n)=f^{-1}S_1\\cap\\cdots\\cap f^{-1}S_n

X 中开集。

(2)\\Rightarrow (1)UY 中开集,则 \\[U=\\bigcup\\limits_{B \\in{\\mathscr B_U}}B ,{\\mathscr B_U}\\subset \\scr B\\] ,从而由任意多个开集的并是开集,知

\\[{f^{ - 1}}U={f^{ - 1}}\\bigcup\\limits_{B \\in{\\mathscr B_U}}B=\\bigcup\\limits_{B \\in{\\mathscr B_U}}{{f^{ - 1}}B}\\]

X 中开集。□


我们注意到,拓扑基仍然是一个整体的概念。那么根据定理1,能不能定义一个与其差不多的逐点的,或者说局部的概念,来构造一个与定理5类似的结论来描述 f一点连续呢?由此,我们引出邻域基邻域子基的概念。


定义3 (X,\\scr T) 是拓扑空间, x\\in X\\mathscr W_x\\subset \\mathscr U_x 称为 \\mathscr U_x 的邻域基,如果

\\[\\forall U \\in{\\mathscr U_x},\\exists V \\in{\\mathscr W_x},{\\rm{s}}{\\rm{.t}}{\\rm{.}}x \\in V \\subset U.\\]


定义4 (X,\\scr T) 是拓扑空间, x\\in X\\mathscr V_x\\subset \\mathscr U_x 称为 \\mathscr U_x 的邻域子基,如果

\\[{\\mathscr W_x}=\\{{V_1}\\cap  \\cdots  \\cap{V_n}|{V_i}\\in{\\mathscr V_x},i=1, \\cdots ,n\\}\\]

\\mathscr U_x 的邻域基。


有了这些概念,即可导出:


定理6 f:X\	o Y 是拓扑空间之间的映射, x\\in X ,则以下等价:

(1) f 在点 x 处连续;

(2) 存在 f(x) 的邻域基 {\\scr W}_{f(x)} ,使得对任意的 U\\in{\\scr W}_{f(x)}f^{-1}Ux 的邻域;

(3) 存在 f(x) 的邻域子基 \\mathscr V_{f(x)} ,使得对任意的 U\\in\\mathscr V_{f(x)}f^{-1}Ux 的邻域。

证明 与定理5完全类似。□


再看一下拓扑基、拓扑子基和邻域基、邻域子基之间有什么关系。


定理7 (X,\\scr T) 是拓扑空间, x\\in X ,则

(1) 若 \\scr BX 的拓扑基,则 \\mathscr B_x:=\\{B\\in\\mathscr B|x\\in B\\}x 的邻域基;

(2) 若 \\scr SX 的拓扑子基,则 \\mathscr S_x:=\\{S\\in \\mathscr S|x\\in S\\}x 的邻域子基。

证明 (1) 由定理1立即得到。

(2) 若 \\scr SX 的拓扑子基,则 \\[\\mathscr B=\\{{S_1}\\cap  \\cdots  \\cap{S_n}|{S_i}\\in\\mathscr  S,i=1, \\cdots ,n\\}\\]X 的拓扑基,从而 \\mathscr B_x=\\{B\\in\\mathscr B|x\\in B\\}x 的邻域基。但问题是这个 \\mathscr B_x\\mathscr S_x 所生成的有限子族

\\[{{\	ilde B}_x}:=\\{{{\	ilde S}_1}\\cap  \\cdots  \\cap{{\	ilde S}_n}|{{\	ilde S}_i}\\in{S_x},i=1, \\cdots ,n\\}\\]

是不是同一个?当然回答是肯定的,实际上

\\[\\mathscr B_x=\\{{S_1}\\cap  \\cdots  \\cap{S_n}|{S_i}\\in\\mathscr  S,x\\in S_i,i=1, \\cdots ,n\\}=\	ilde{\\mathscr B}_x\\]

所以 \\mathscr S_xx 的邻域子基。□


但是定理7的逆命题有点问题,因为邻域实际上不一定是开集。这里就不作展开讨论了。


最后简单定义一下序列、子列和收敛的概念。


定义5 X 是拓扑空间,映射 S:\\mathbb Z^+\	o X 称为 X 中的序列,记为 \\{x_i\\}_{i=1,\\cdots,n,\\cdots} ,或 \\{x_1,\\cdots,x_n,\\cdots\\},x_i=S(i)


定义6 S,S_1X 中的两个序列,如果 N\\mathbb Z^+ 上严格单调增加的函数,使得

S_1=S\\circ N

则称 S_1S 的一个子列。


定义7 \\{x_i\\}_{i=1}^\\infty 是拓扑空间 (X,\\scr T) 中的序列, x\\in X ,如果对任意的 U\\in\\mathscr U_x ,都存在正数 M\\in\\mathbb Z^+ 使得 \\forall i>M,x_i\\in U ,则称 x 是序列 \\{x_i\\}_{i=1}^\\infty 的极限点,也称序列 \\{x_i\\}_{i=1}^\\infty 收敛于 x ,记作 \\[\\mathop{\\lim }\\limits_{n \	o \\infty }{x_n}=x\\]x_n\	o x(n\	o\\infty)


上述的定义和我们通常意义下的数列是一致的,只是用的语言不同。而定义7中极限的概念,看起来也和我们通常定义的极限是差不多的,但是由于拓扑空间太大,它缺少了很多好的性质,最明显的就是它失去了唯一性。


对于序列更详细的讨论留到下周。

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