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Metric Space

Metric Space

정의 8.2.1 거리(metric)

집합 \(X\) 의 모든 \(x, y \in X\) 에 대하여 다음을 만족하는 함수 \(d: X \times X \to \R\)\(X\) 에서의 거리라 한다.

  1. \(d(x, y) = 0 \iff x = y\) (양의 정부호, positive definite)

  2. \(d(x, y) = d(y ,x)\) (대칭, symmetry)

  3. \(\forall z \in X : d(x, y) \leq d(x, z) + d(z, y)\) (삼각 부등식, triangle inequality)

  • 위의 조건에서 \(\forall x,y \in X: x \neq y \implies d(x, y) > 0\) 라는 조건이 도출된다. 그러나 강조를 위하여 어떤 저서들은 조건 1) 을 다음과 같이 표기하기도 한다.

    • \(\forall x,y \in X: x \neq y \implies d(x, y) > 0 \land d(x, y) = 0 \iff x = y\) (양의 정부호, positive definite)

좌표평면의 표준거리(standard metric)

\(\R ^{2}\) 에 부여된 거리 \(d(x, y) = \sqrt[]{(x_1 - y_1)^{2} + (x_2 - y_2)^{2}}\) 를 유클리드 거리 또는 표준 거리라 한다.

이산 거리(discrete metric)

집합 \(X\) 에 대한 임의의 \(x, y \in X\) 에 대하여 다음과 같이 정의된 거리 \(\rho (x, y)\) 를 이산 거리라고 한다.

\[ \rho (x, y) = \begin{cases} 1 &x \neq y\\ 0 & x = y\\ \end{cases} \]

거리공간(metric space)

거리 \(d\) 가 부여된 집합 \(X\) 를 거리공간 \((X, d)\) 라고 한다.

  • 거리공간 \((X, d)\) 의 부분집합 \(Y\) 에 대하여 \(d\)\(Y \times Y\) 로 제한하면 이것이 \(Y\) 의 거리가 된다. 따라서 \(Y\) 도 거리공간이 되고, \(X\) 의 부분공간이 된다.

Convergence of Sequence

정의 8.2.2 수열의 수렴(convergence of sequence)

거리공간 \((X, d)\) 과 수열 \((x_n) \subset X\) 와 임의의 양수 \(\epsilon\) 에 대하여

\[ n \geq N \implies d(x_n, x) < \epsilon \]

이 되게 하는 \(N \in \N\) 이 존재하면 수열 \((x_n)\)\(x \in X\) 로 수렴한다고 하고 다음과 같이 표기한다.

\[ \lim_{n \to \infty} x_n = x \]
  • 기존에 정의했었던 수열의 수렴은 거리함수 \(d(x, y) = |x - y|\) 가 부여된 \(\R\) 에서의 정의이다. 이러한 정의는 매우 특수적인 정의이므로 반드시 이 거리공간에서만 사용할 수 있다. 그래서 이제 임의의 거리공간에서 사용할 수 있는 수열의 수렴을 정의한다.

Cauchy Sequence

정의 8.2.3 코시 수열(cauchy sequence)

거리공간 \((X, d)\) 과 수열 \((x_n) \subset X\) 와 임의의 양수 \(\epsilon\) 에 대하여

\[ m, n \geq N \implies d(x_m, x_n) < \epsilon \]

이 되게 하는 \(N \in \N\) 이 존재하면 수열 \((x_n)\) 을 거리공간 \((X, d)\) 에서 코시 수열이라 한다.

  • 기존에 정의했었던 코시 수열은 거리함수 \(d(x, y) = |x - y|\) 가 부여된 체 \(F\) 에서의 정의이다. 이러한 정의는 매우 특수적인 정의이므로 반드시 이 거리공간에서만 사용할 수 있다. 그래서 이제 임의의 거리공간에서 사용할 수 있는 코시 수열을 정의한다.

Complete Metric Space

정의 8.2.4 완비거리공간(complete metric space)

집합 \(X\) 에 속하는 임의의 코시 수열이 \(X\) 안에서 수렴할 때 거리공간 \((X, d)\) 를 완비거리공간이라 한다.

  • 완비성 공리는 집합이 위로 유계이면 상한을 가지거나, 아래로 유계이면 하한을 가지거나, 코시 수열이 집합 안에서 수렴한다는 세 가지 동치 명제로 정의되었다. 그런데 임의의 거리공간에서 상계나 하계 같은 유계를 논하기 위해서는 거리공간이 순서체여야 한다.

    그러나 가령 \(\R ^{5}\) 처럼 순서를 적절하게 부여하기 어려운 거리공간도 있다. 그러나 순서를 부여할 수 없는 거리공간에서도 해석학을 논하기 위해서는 완비성이 필요하다. 따라서 완비성 공리의 마지막 동치명제 코시 수열의 수렴성을 완비성의 정의로 삼는다.

Continuity

정의 8.2.5 연속성(continuity)

거리공간 \((X, d_1), (Y, d_2)\) 사이의 함수 \(f: X \to Y\) 에 대하여 다음이 성립하면 \(f\)\(x \in X\) 에서 연속이라 한다.

\[ \forall \epsilon>0 : \exists \delta>0 : \forall x' \in X : d_1(x, x') < \delta \implies d_2(f(x), f(x')) < \epsilon \]
  • 기존에 정의했었던 연속성은 거리함수 \(d(x, y) = |x - y|\) 가 부여된 \(\R\) 에서의 정의이다. 이제 임의의 거리공간에서 연속성 개념을 사용할 수 있도록 일반화된 정의를 내려야 한다.

Topology on Metric Space

Neighborhood

정의 8.2.6 \(\epsilon\)-근방(\(\epsilon\)-neighborhood)

\(\epsilon > 0\) 과 거리공간 \((X, d)\)\(x \in X\) 에 대하여 \(x\)\(\epsilon\)-근방은 다음과 같다.

\[ V_{\epsilon}(x) = \{y \in X: d(x, y) < \epsilon\} \]
  • 기존에 정의했었던 \(\epsilon\) 근방은 거리함수 \(d(x, y) = |x - y|\) 가 부여된 \(\R\) 에서의 정의이다. 이제 임의의 거리공간에서 \(\epsilon\) 근방 개념을 사용할 수 있도록 일반화된 정의를 내려야 한다.

열린 집합(open set), 극한점(limit point), 닫힌 집합(closed set)

거리공간 \((X, d)\) 에 대하여 다음과 같이 정의한다.

  • 모든 \(x \in O\) 에 대하여 \(V_{\epsilon}(x) \subset O\)\(\epsilon\) 근방이 존재하면 집합 \(O \subset X\) 를 열린 집합이라 한다.

  • 모든 \(V_{\epsilon}(x)\) 와 집합 \(A\) 의 교집합이 \(x\) 와 다른 점을 가지면 \(x\)\(A\) 의 극한점이라 한다.

  • 자기 자신의 극한점을 모두 포함하는 집합을 닫힌 집합이라 한다.

  • 이 정의들은 거리 공간에서 정의된 \(\epsilon\) 근방을 사용하여 정의된 열린 집합, 극한점, 닫힌 집합이다. 그러나 거리함수 \(d(x, y) = |x - y|\) 가 부여된 \(\R\) 에서의 정의 열린 집합, 극한점, 닫힌 집합와 다르지 않다.

Compactness

정의 8.2.7 콤팩트성(compactness)

거리공간 \((X, d)\) 의 부분집합 \(K\) 의 원소로 이루어진 임의의 수열에 대하여 극한이 \(K\) 의 원소인 부분수열이 존재할 때 집합 \(K\) 를 콤팩트하다고 한다.

  • 이 정의는 임의의 거리 공간에서 정의된 개념이지만 거리함수 \(d(x, y) = |x - y|\) 가 부여된 \(\R\) 에서의 정의 콤팩트성와 다르지 않다.

  • 정리 3.3.4에 의하여 \(\R\) 에서 콤팩트성은 닫힌 유계와 동치이다. 그러나 임의의 거리공간에서는 콤팩트 집합이 닫힌 유계집합이지만, 닫힌 유계집합이라고 해서 반드시 콤팩트 집합이지는 않다.

Closure, Interior

정의 8.2.8 폐포(closure), 내부(interior)

거리공간 \((X, d)\) 와 그 부분집합 \(E\) 에 대하여 다음과 같이 정의한다.

  • \(E\) 의 모든 극한점 집합 \(L\) 에 대하여 \(\overline{E} = E \cup L\)\(E\) 의 폐포라고 한다.

  • \(E\) 의 내부를 다음과 같이 정의한다.

    \[ E^{\mathrm{o}} = \{x \in E : \exists V_{\epsilon}(x) : V_{\epsilon}(x) \subset E\} \]
  • 폐포는 임의의 거리 공간에서 정의된 개념이지만 거리함수 \(d(x, y) = |x - y|\) 가 부여된 \(\R\) 에서의 정의 폐포와 다르지 않다.

    내부는 새롭게 나오는 위상수학의 개념인데, 다음 그림에서 \(x\)\(E\) 의 내부이지만, \(y\)\(E\) 의 경계에 있으므로 내부가 아니다.

정의 8.2.9 조밀성(density), 조밀한 곳이 없는 집합(nowhere-dense set)

거리공간 \((X, d)\) 에 대하여 다음과 같이 정의한다.

  • 집합 \(A \subset X\) 에 대하여 \(\overline{A} = X\) 이면 \(A\) 를 조밀하다고 한다.

  • 집합 \(E \subset X\) 에 대하여 \(\overline{E}^{\mathrm{o}} = \varnothing\) 이면 \(E\)\(X\) 에서 조밀한 곳이 없다고 한다.

정리 8.2.10

완비거리공간 \((X, d)\)\(X\) 의 조밀한 열린 부분집합으로 이루어진 가산집합 \(\{O_n\}\) 에 대하여 \(\displaystyle \bigcap_{n=1}^{\infty}O_n \neq \varnothing\) 이다.

  • 이 정리는 \(\R\) 에서 완비성과 동치인 축소 구간 정리를 사용하여 증명된 정리 3.5.2를 완비거리공간에서 성립하도록 한 정리이다.

  • 증명

정리 8.2.11 베르 범주 정리(Baire category theorem)

완비거리공간은 조밀한 곳이 없는 집합의 셀 수 있는 합집합으로 나타낼 수 없다.

  • \(\R\) 에서 정의된 베르 정리를 완비거리공간에서 성립하도록 한 정리이다.

  • 이 정리에 의하여 거리공간의 부분집합을 크기에 따라 두 범주로 분류할 수 있다. 제1범주 집합은 조밀한 곳이 없는 집합의 셀 수 있는 합집합으로 쓸 수 있는 집합이고, 제2범주 집합은 쓸 수 었는 집합이다. 이를 통하여 공간의 크기와 구조를 논할 수 있다.

    완비거리공간은 제2범주 집합이다. 완비거리공간 \(X\) 의 부분집합 \(A\) 가 제1범주에 속한다는 것은 \(A\)\(X\) 의 매우 작은 부분을 차지한다는 것이다.

  • 증명


        Abbott, S. (2015). Understanding analysis. Springer.