Spazio metrico

Uno spazio metrico è un insieme di elementi, detti punti, nel quale è definita una distanza, detta anche metrica. Lo spazio metrico più comune è lo spazio euclideo di dimensione 1, 2 o 3.

Uno spazio metrico è in particolare uno spazio topologico, e quindi eredita le nozioni di compattezza, connessione, insieme aperto e chiuso. Si applicano quindi agli spazi metrici gli strumenti della topologia algebrica, quali ad esempio il gruppo fondamentale.

Qualsiasi oggetto contenuto nello spazio euclideo è esso stesso uno spazio metrico. Molti insiemi di funzioni sono dotati di una metrica: accade ad esempio se formano uno spazio di Hilbert o di Banach. Per questi motivi gli spazi metrici giocano un ruolo fondamentale in geometria e in analisi funzionale.

Definizione

Uno spazio metrico è una struttura matematica costituita da una coppia ( X , d ) {\displaystyle (X,d)} di elementi, dove X {\displaystyle X} è un insieme e d {\displaystyle d} una funzione distanza, detta anche metrica, che associa a due punti x {\displaystyle x} e y {\displaystyle y} di X {\displaystyle X} un numero reale non negativo d ( x , y ) {\displaystyle d(x,y)} in modo che le seguenti proprietà valgano per ogni scelta di x , y , z {\displaystyle x,y,z} in X {\displaystyle X} :[1]

  • d ( x , y ) > 0 x y {\displaystyle d(x,y)>0\iff x\neq y}
  • d ( x , y ) = 0 x = y {\displaystyle d(x,y)=0\iff x=y}
  • d ( x , y ) = d ( y , x )   {\displaystyle d(x,y)=d(y,x)\ }
  • d ( x , y ) d ( x , z ) + d ( z , y ) {\displaystyle d(x,y)\leq d(x,z)+d(z,y)}

L'ultima proprietà è detta disuguaglianza triangolare.

Proprietà

Struttura topologica

Uno spazio metrico possiede naturalmente anche una struttura topologica: l'insieme delle palle aperte centrate nei vari punti avente raggio variabile fornisce infatti una sua base topologica.

Esplicitamente, un insieme sarà aperto se è l'unione di un certo numero (finito o infinito) di palle. Uno spazio metrico è perciò, quasi per definizione, uno spazio metrizzabile.

Per una funzione definita in uno spazio metrico sarà possibile dunque parlare di continuità e la definizione generale (usando le controimmagini degli aperti) potrà essere riformulata in funzione di dischi:

f : ( X , d ) ( Y , d ) {\displaystyle f:(X,d)\to (Y,d')} è continua in x 0 {\displaystyle x_{0}} se per ogni r > 0 {\displaystyle r>0} esiste un δ ( r ) > 0 {\displaystyle \delta (r)>0} tale che x B d ( x 0 , δ ( r ) ) {\displaystyle x\in B_{d}(x_{0},\delta (r))} implica f ( x ) B d ( f ( x 0 ) , r ) {\displaystyle f(x)\in B_{d'}(f(x_{0}),r)} ,

dove B d {\displaystyle B_{d}} (risp. B d {\displaystyle B_{d'}} ) rappresenta la palla nella metrica d {\displaystyle d} (risp. d {\displaystyle d'} ). Scritta in un altro modo, questa definizione dice che:

f : ( X , d ) ( Y , d ) {\displaystyle f:(X,d)\to (Y,d')} è continua in x 0 {\displaystyle x_{0}} se per ogni r > 0 {\displaystyle r>0} esiste un δ ( r ) > 0 {\displaystyle \delta (r)>0} tale che d ( x , x 0 ) < δ ( r ) {\displaystyle d(x,x_{0})<\delta (r)} implica d ( f ( x ) , f ( x 0 ) ) < r {\displaystyle d'(f(x),f(x_{0}))<r} .

Tale definizione è già molto vicina a quella usuale per funzioni reali.

Addizionalmente, uno spazio metrico è anche uno spazio uniforme, definendo un sottoinsieme V {\displaystyle V} di M × M {\displaystyle M\times M} essere un entourage se e solo se esiste un ϵ > 0 {\displaystyle \epsilon >0} tale che se d ( x , y ) < ϵ {\displaystyle d(x,y)<\epsilon } allora ( x , y ) V {\displaystyle (x,y)\in V} . La struttura uniforme generalizza quella topologica.

È possibile costruire esempi semplici di metriche topologicamente equivalenti ma con strutture uniformi distinte: basta prendere, in R {\displaystyle \mathbb {R} } , d 1 {\displaystyle d_{1}} la metrica euclidea e d 2 ( x , y ) = | e x e y | {\displaystyle d_{2}(x,y)=|e^{x}-e^{y}|} ; allora { ( x , y ) R 2 : | x y | < 1 } {\displaystyle \{(x,y)\in \mathbb {R} ^{2}:|x-y|<1\}} è un entourage nella struttura uniforme data da d 1 {\displaystyle d_{1}} ma non in quella data da d 2 {\displaystyle d_{2}} . Intuitivamente, la difformità è data dalla distorsione della metrica usuale secondo una funzione non uniformemente continua.

Spazi normati

Uno spazio vettoriale normato

( M , ) {\displaystyle (M,\|\cdot \|)}

è in modo naturale anche uno spazio metrico dotato della distanza

d ( x , y ) = x y {\displaystyle d(x,y)=\|x-y\|}

Le proprietà della distanza discendono infatti da quelle della norma.

Uno spazio vettoriale munito di una seminorma genera invece una pseudometrica, cioè una funzione che può assegnare distanza nulla a punti diversi, e quindi non uno spazio metrico. Si può ovviare all'inconveniente introducendo la relazione di equivalenza ~, che identifica due punti se e solo se hanno distanza nulla. Passando dunque all'insieme quoziente

X = X / {\displaystyle X^{*}=X_{/\sim }}

e definendo, se d {\displaystyle d} è la pseudometrica,

d ( [ x ] , [ y ] ) = d ( x , y ) {\displaystyle d^{*}([x],[y])=d(x,y)}

la funzione d {\displaystyle d^{*}} risulta essere, oltre che ben definita, proprio una metrica per X {\displaystyle X^{*}} . Il quoziente conserva la topologia che la pseudometrica induce su X {\displaystyle X} (esattamente nello stesso modo in cui lo fa una metrica), cioè A {\displaystyle A} è aperto in X {\displaystyle X} se e solo se π ( A ) = [ A ] {\displaystyle \pi (A)=[A]} (ovvero i punti di A considerati a meno dell'equivalenza) è aperto in X {\displaystyle X^{*}} .

Equivalenze

Una biiezione f {\displaystyle f} tra due spazi metrici ( M 1 , d 1 ) {\displaystyle (M_{1},d_{1})} , ( M 2 , d 2 ) {\displaystyle (M_{2},d_{2})} si dice

  • una isometria se d 2 ( f ( x ) , f ( y ) ) = d 1 ( x , y ) {\displaystyle d_{2}(f(x),f(y))=d_{1}(x,y)} per ogni x , y {\displaystyle x,y} ( M 1 {\displaystyle M_{1}} e M 2 {\displaystyle M_{2}} sono isometrici).
  • una similitudine se d 2 ( f ( x ) , f ( y ) ) = k d 1 ( x , y ) {\displaystyle d_{2}(f(x),f(y))=kd_{1}(x,y)} per qualche k > 0 {\displaystyle k>0} , per ogni x , y {\displaystyle x,y} ( M 1 {\displaystyle M_{1}} e M 2 {\displaystyle M_{2}} sono simili).
  • una uniformità se è un isomorfismo tra M 1 {\displaystyle M_{1}} e M 2 {\displaystyle M_{2}} visti come spazi uniformi.
  • un omeomorfismo se è un isomorfismo tra M 1 {\displaystyle M_{1}} e M 2 {\displaystyle M_{2}} visti come spazi topologici ( M 1 {\displaystyle M_{1}} e M 2 {\displaystyle M_{2}} sono omeomorfi).

Distanza tra punti e insiemi e tra insiemi

Oltre alla distanza tra punti, in uno spazio metrico si possono introdurre altri concetti accessori, come la distanza tra un punto e un insieme, definita come

δ ( x , E ) = inf y E d ( x , y ) {\displaystyle \delta (x,E)=\inf _{y\in E}d(x,y)}

È δ ( x , E ) = 0 {\displaystyle \delta (x,E)=0} se e solo se x {\displaystyle x} appartiene alla chiusura di E {\displaystyle E} . Per questa funzione vale una versione generale della disuguaglianza triangolare, cioè

δ ( x , E ) d ( x , y ) + δ ( y , E ) {\displaystyle \delta (x,E)\leq d(x,y)+\delta (y,E)} .

Si possono definire inoltre più distanze tra insiemi.

  • Una è definita come l'estremo inferiore della distanza tra due punti dei due insiemi:
d ( E , F ) = inf x E , y F d ( x , y ) {\displaystyle d(E,F)=\inf _{x\in E,y\in F}d(x,y)}

Questa definizione, che è molto intuitiva, si rivela però poco utile, perché è solo una parametrica simmetrica, cioè soddisfa solo la non negatività e l'"auto-distanza" nulla: due insiemi non coincidenti con intersezione non vuota o che si toccano (cioè per esempio [ 1 , 2 ) {\displaystyle [1,2)} e ( 2 , 3 ] {\displaystyle (2,3]} ) hanno distanza nulla.

  • Una definizione migliore è stata data da Felix Hausdorff ed è la seguente:
H ( A , B ) = max { e ( A , B ) , e ( B , A ) } {\displaystyle H(A,B)=\max\{e(A,B),e(B,A)\}} ,

dove per evitare notazioni pesanti si è indicato con e ( A , B ) = sup x A δ ( x , B ) {\textstyle e(A,B)=\sup _{x\in A}\delta (x,B)} l'eccedenza di A {\displaystyle A} su B {\displaystyle B} ; H {\displaystyle H} è detta proprio distanza di Hausdorff di A {\displaystyle A} da B {\displaystyle B} . In generale H {\displaystyle H} è solo una pseudometrica: la sua restrizione ai sottoinsiemi chiusi dello spazio metrico soddisfa però anche l'ultima proprietà mancante e la rende dunque una metrica su P f ( X ) = { S X : S chiuso } {\displaystyle P_{f}(X)=\{S\subseteq X:S\,{\mbox{chiuso}}\}} , sottoclasse dell'insieme delle parti di X {\displaystyle X} .

Limitatezza

Lo stesso argomento in dettaglio: Insieme limitato.

Lo spazio metrico è la struttura più povera in cui si può cominciare a parlare di limitatezza di un insieme. Se E X {\displaystyle E\subseteq X} , allora E {\displaystyle E} si dice limitato secondo la metrica presente d se esiste un raggio finito M tale che

E B d ( x , M ) {\displaystyle E\subset B_{d}(x,M)} per qualche x {\displaystyle x} in X {\displaystyle X} .

Ci sono altre definizioni equivalenti, cioè:

  • ponendo per definizione d i a m ( E ) = sup x , y E d ( x , y ) {\textstyle diam(E)=\sup _{x,y\in E}d(x,y)} il diametro di E {\displaystyle E} , se esso è un numero finito;
  • se la sua chiusura è limitata.

La nozione è però ovviamente dipendente dalla distanza che si pone sull'insieme X {\displaystyle X} : se per esempio X {\displaystyle X} è uno spazio illimitato con distanza d {\displaystyle d} , esso ha diametro 1 nella distanza d = d 1 + d {\displaystyle d'={d \over 1+d}} .

Spazi metrici prodotto

Se X 1 , , X n {\displaystyle X_{1},\dots ,X_{n}} sono spazi metrici con distanze g 1 , , g n {\displaystyle g_{1},\dots ,g_{n}} rispettivamente allora si può definire una metrica nel prodotto cartesiano X 1 × × X n {\displaystyle X_{1}\times \dots \times X_{n}} tra x = ( x 1 , , x n ) {\displaystyle {\vec {x}}=(x_{1},\dots ,x_{n})} e y = ( y 1 , , y n ) {\displaystyle {\vec {y}}=(y_{1},\dots ,y_{n})} come

( g 1 × × g n ) ( x , y ) := i = 1 n 1 2 i g i ( x i , y i ) 1 + g i ( x i , y i ) {\displaystyle (g_{1}\times \dots \times g_{n})({\vec {x}},{\vec {y}}):=\sum _{i=1}^{n}{1 \over 2^{i}}{g_{i}(x_{i},y_{i}) \over 1+g_{i}(x_{i},y_{i})}} .

La formula può essere estesa anche per prodotti numerabili.

In generale, se N {\displaystyle N} è una norma in R n {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}} , allora si può definire la metrica normata nel prodotto cartesiano come

N ( d 1 , , d n ) ( ( x 1 , , x n ) , ( y 1 , , y n ) ) = N ( d 1 ( x 1 , y 1 ) , , d n ( x n , y n ) ) {\displaystyle N(d_{1},\dots ,d_{n}){\Big (}(x_{1},\dots ,x_{n}),(y_{1},\ldots ,y_{n}){\Big )}=N{\Big (}d_{1}(x_{1},y_{1}),\ldots ,d_{n}(x_{n},y_{n}){\Big )}}

e la topologia generata è coerente con la topologia prodotto.

Come caso particolare, se n = 2 {\displaystyle n=2} , X 1 = X 2 = X {\displaystyle X_{1}=X_{2}=X} , d 1 = d 2 = d {\displaystyle d_{1}=d_{2}=d} allora viene fuori che la funzione distanza d : X × X R + {\displaystyle d\colon X\times X\to \mathbb {R} ^{+}} è uniformemente continua rispetto ogni metrica normata e dunque è una funzione continua rispetto alla topologia prodotto su X × X {\displaystyle X\times X} .

Esempi di spazi metrici

  • Lo spazio euclideo con la normale nozione di distanza.
  • Un insieme qualsiasi con la distanza definita nel modo seguente: la distanza tra due punti è 1 se i punti sono diversi, 0 altrimenti; in questo caso si dice distanza discreta.
  • L'insieme delle funzioni continue nell'intervallo [0,1] è metrizzabile con la seguente metrica: date due funzioni f1, f2 della variabile x il numero d = max | f 1 ( x ) f 2 ( x ) | {\displaystyle d=\max |f_{1}(x)-f_{2}(x)|} è la distanza tra esse.
  • Un sottoinsieme di uno spazio metrico si può considerare anch'esso in modo naturale uno spazio metrico: basta munirlo della opportuna restrizione della funzione distanza dello spazio di partenza. Quindi qualsiasi sottoinsieme dello spazio euclideo è un esempio di spazio metrico.
  • Ogni spazio normato è uno spazio metrico, dove la distanza tra due punti x , y {\displaystyle x,y} è data dalla norma del vettore x y {\displaystyle x-y} . In questi casi si dice che la metrica è indotta dalla norma. Non vale però il viceversa, esistono cioè spazi metrici la cui metrica non può derivare da una norma, come mostra il prossimo esempio.
  • L'insieme dei numeri reali, con la distanza data da
d ( x , y ) = | arctan ( x ) arctan ( y ) | . {\displaystyle d(x,y)=|\arctan(x)-\arctan(y)|.}

Questa distanza, diversa da quella standard, non può essere indotta da una norma, in quanto non è invariante per traslazioni (ovvero d ( x + z , y + z ) {\displaystyle d(x+z,y+z)} è in generale diversa da d ( x , y ) {\displaystyle d(x,y)} ), mentre tutte le distanze indotte da norme lo sono.

  • Se ( X , d ) {\displaystyle (X,d)} è uno spazio metrico, allora è possibile definire una nuova metrica d 1 {\displaystyle d_{1}} su X tale che qualunque coppia di punti di X abbia distanza minore o uguale a 1. Basta infatti prendere
d 1 ( x , y ) = d ( x , y ) d ( x , y ) + 1 . {\displaystyle d_{1}(x,y)={\frac {d(x,y)}{d(x,y)+1}}.}

Si può verificare che d 1 {\displaystyle d_{1}} è ancora una metrica su X. Inoltre se X è illimitato rispetto alla metrica d, risulta avere diametro 1 nella metrica d 1 {\displaystyle d_{1}} , ovvero risulta limitato nella metrica d 1 {\displaystyle d_{1}} . La nozione di limitatezza di un insieme non è dunque un concetto "assoluto".

Note

  1. ^ W. Rudin, Pag. 9.

Bibliografia

  • Athanase Papadopoulos, Metric Spaces, Convexity and Nonpositive Curvature, European Mathematical Society, 2004, SBN 978-3-03719-010-4.
  • Walter Rudin, Real and Complex Analysis, Mladinska Knjiga, McGraw-Hill, 1970, ISBN 0-07-054234-1.

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