Locally Convex Spaces
แแแ. 2013 ยท Graduate Texts in Mathematics แฌแแแแ 269 ยท Springer Science & Business Media
แแแฌแแแแ
213
แแแแ แแ
reportแ แแแขแแแแแแ แแ แแแแแฎแแแแแแ แแแฃแแแกแขแฃแ แแแแแแ ย แจแแแขแงแแแ แแแขแ
แแ แแแฌแแแแแก แจแแกแแฎแแ
For most practicing analysts who use functional analysis, the restriction to Banach spaces seen in most real analysis graduate texts is not enough for their research. This graduate text, while focusing on locally convex topological vector spaces, is intended to cover most of the general theory needed for application to other areas of analysis. Normed vector spaces, Banach spaces, and Hilbert spaces are all examples of classes of locally convex spaces, which is why this is an important topic in functional analysis.
While this graduate text focuses on what is needed for applications, it also shows the beauty of the subject and motivates the reader with exercises of varying difficulty. Key topics covered include point set topology, topological vector spaces, the HahnโBanach theorem, seminorms and Frรฉchet spaces, uniform boundedness, and dual spaces. The prerequisite for this text is the Banach space theory typically taught in a beginning graduate real analysis course.
แแแขแแ แแก แจแแกแแฎแแ
M. Scott Osborne is currently Professor Emeritus of Mathematics at the University of Washington.
แจแแแคแแกแแ แแก แแแฌแแแแ
แแแแแฎแแ แแ แแฅแแแแ แแแ แ.
แแแคแแ แแแชแแ แฌแแแแแฎแแแกแแแ แแแแแแจแแ แแแแ
แกแแแ แขแคแแแแแ แแ แขแแแแแขแแแ
แแแแแแกแขแแแแ แแ Google Play Books แแแ Android แแ iPad/iPhone แแแฌแงแแแแแแแแแแกแแแแก. แแก แแแขแแแแขแฃแ แแ แแแแแฎแแ แชแแแแแแก แกแแแฅแ แแแแแแชแแแก แแฅแแแแก แแแแแ แแจแแแ แแ แกแแจแฃแแแแแแก แแแแชแแแ, แฌแแแแแแฎแแ แกแแกแฃแ แแแแ แแแแขแแแขแ แแแแแกแแแแ แแแแแแแก, แ แแแแ แช แแแแแแ, แแกแ แฎแแแแแ แแจแ แ แแแแแจแ.
แแแแขแแแแแ แแ แแแแแแฃแขแแ แแแ
Google Play-แจแ แจแแซแแแแแ แแฃแแแแฌแแแแแแแก แแแกแแแแ แแฅแแแแ แแแแแแฃแขแแ แแก แแแ-แแ แแฃแแแ แแก แแแแแงแแแแแแ แจแแแแซแแแแ.
แแแฌแแแแแแฎแแแแแแ แแ แกแฎแแ แแแฌแงแแแแแแแแแ
แแแแฅแขแ แแแฃแแ แแแแแแก แแแฌแงแแแแแแแแแแ แฌแแกแแแแแฎแแ, แ แแแแ แแชแแ Kobo eReaders, แแฅแแแ แฃแแแ แฉแแแแขแแแ แแแ แคแแแแ แแ แแแแแแขแแแแ แแแ แแฅแแแแก แแแฌแงแแแแแแแแจแ. แแแฎแแแ แแแแก แชแแแขแ แแก แแแขแแแฃแ แ แแแกแขแ แฃแฅแชแแแแแก แแแฎแแแแแ แแแแแแขแแแแ แคแแแแแแ แแฎแแ แแแญแแ แแ แแแฌแแแแแแฎแแแแแแแ.
