斯通—魏尔施特拉斯逼近定理 (Stone-Weierstrass Theorem) 是一个分析学 上的定理,其描述了在紧致 豪斯多夫 空间
(
X
,
τ
)
{\displaystyle (X,\tau )}
上的实数连续函数
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle C(X,\mathbb {R} )}
能够被较小的函数集逼近的条件。
对于紧致豪斯多夫空间
(
X
,
τ
)
{\displaystyle (X,\tau )}
以及
A
⊆
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )}
,我们定义
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是一个代数 (algebra ) 如果
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是一个实数子空间 ,并且对于所有
f
,
g
∈
A
{\displaystyle f,g\in {\mathcal {A}}}
,
f
g
∈
A
{\displaystyle fg\in {\mathcal {A}}}
。
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
分离相异点 (separates points )如果对于所有相异
x
,
y
∈
X
{\displaystyle x,y\in X}
,存在
f
∈
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )}
使得
f
(
x
)
≠
f
(
y
)
{\displaystyle f(x)\neq f(y)}
。
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是一个晶格 (lattice ) 如果对于所有
f
,
g
∈
A
{\displaystyle f,g\in {\mathcal {A}}}
,
min
(
f
,
g
)
,
max
(
f
.
g
)
∈
A
{\displaystyle \min(f,g),\max(f.g)\in {\mathcal {A}}}
。
对于紧致豪斯多夫空间
(
X
,
τ
)
{\displaystyle (X,\tau )}
以及分离相异点的闭 子代数
A
⊆
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )}
,那么
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是以下两个情况之一:
A
=
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}=C(X,\mathbb {R} )}
;
存在一个
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
使得
A
=
{
g
∈
C
(
X
,
R
)
:
g
(
x
0
)
=
0
}
{\displaystyle {\mathcal {A}}=\{g\in C(X,\mathbb {R} ):g(x_{0})=0\}}
。
且(1)当且仅当
1
∈
A
{\displaystyle 1\in {\mathcal {A}}}
;(2)当且仅当存在
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
使得对于所有
g
∈
A
{\displaystyle g\in {\mathcal {A}}}
g
(
x
0
)
=
0
{\displaystyle g(x_{0})=0}
。
注意: 由于
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
分离相异点,在(2)的等价(不论哪个方向)中的
x
0
{\displaystyle x_{0}}
是唯一的。
引理A: 如果将
R
2
{\displaystyle \mathbb {R} ^{2}}
视为一个实数向量空间,且两向量间乘法定义为
(
x
1
,
y
1
)
⋅
(
x
2
,
y
2
)
↦
(
x
1
x
2
,
y
1
y
2
)
{\displaystyle (x_{1},y_{1})\cdot (x_{2},y_{2})\mapsto (x_{1}x_{2},y_{1}y_{2})}
,那么
R
2
{\displaystyle \mathbb {R} ^{2}}
是个代数。且所有子代数只能是以下几个情况:
R
2
{\displaystyle \mathbb {R} ^{2}}
;
{
(
0
,
0
)
}
{\displaystyle \{(0,0)\}}
;
v
{\displaystyle v}
的线性生成空间 ,其中
v
=
(
1
,
0
)
,
(
0
,
1
)
,
(
1
,
1
)
{\displaystyle v=(1,0),(0,1),(1,1)}
。
证明: 显然,(1), (2)跟(3)都是子代数。如果
A
⊆
R
2
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq \mathbb {R} ^{2}}
是一个子代数,那么因为
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是一个子空间。那么如果
dim
(
A
)
=
0
,
2
{\displaystyle \dim({\mathcal {A}})=0,2}
,对应到(1), (2)。如果
dim
(
A
)
=
1
{\displaystyle \dim({\mathcal {A}})=1}
,那么存在一个非零向量
v
=
(
a
,
b
)
{\displaystyle v=(a,b)}
使得
A
=
span
(
v
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}={\text{span}}(v)}
。那么因为
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是一个代数,存在
λ
∈
R
{\displaystyle \lambda \in \mathbb {R} }
使得
a
2
=
λ
a
,
b
2
=
λ
b
{\displaystyle a^{2}=\lambda a,b^{2}=\lambda b}
。所以
a
(
λ
−
a
)
=
0
,
b
(
λ
−
b
)
=
0
{\displaystyle a(\lambda -a)=0,b(\lambda -b)=0}
。如果
a
≠
0
,
b
≠
0
{\displaystyle a\neq 0,b\neq 0}
,那么
a
=
b
=
λ
{\displaystyle a=b=\lambda }
,对应到(3)中
v
=
(
1
,
1
)
{\displaystyle v=(1,1)}
的情况;如果
a
,
b
{\displaystyle a,b}
其一非零,则对应到(3)中
v
=
(
0
,
1
)
,
(
1
,
0
)
{\displaystyle v=(0,1),(1,0)}
的情况。
◻
{\displaystyle \square }
引理B: 对于豪斯多夫空间
X
{\displaystyle X}
和分离相异点的子代数
A
⊆
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )}
,以及相异点
x
,
y
∈
X
{\displaystyle x,y\in X}
,定义
A
x
y
=
{
(
g
(
x
)
,
g
(
y
)
)
:
g
∈
A
}
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}=\{(g(x),g(y)):g\in {\mathcal {A}}\}}
。那么只能是以下两个情况:
对于所有相异
x
,
y
∈
X
,
A
x
y
=
R
2
{\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}=\mathbb {R} ^{2}}
。
存在一组相异
x
,
y
∈
X
,
A
x
y
=
span
{
(
1
,
0
)
}
,
span
{
(
0
,
1
)
}
{\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}={\text{span}}\{(1,0)\},{\text{span}}\{(0,1)\}}
。
另外,(2)等价于存在一个
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
使得对于所有
g
∈
A
{\displaystyle g\in {\mathcal {A}}}
,
g
(
x
0
)
=
0
{\displaystyle g(x_{0})=0}
。
注意: 由于
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
分离相异点,在(2)的等价(不论哪个方向)中的
x
0
{\displaystyle x_{0}}
是唯一的。
证明: 显然,对于所有相异
x
,
y
∈
X
,
A
x
y
{\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}}
是一个子代数。根据引理A ,只需要证明对于所有相异
x
,
y
∈
X
,
A
x
y
{\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}}
不可能是
span
{
(
1
,
1
)
}
,
span
{
(
0
,
0
)
}
{\displaystyle {\text{span}}\{(1,1)\},{\text{span}}\{(0,0)\}}
,但这显然成立,因为
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
分离相异点以及。
接着证明(2)的等价:如果存在一组相异
x
,
y
∈
X
,
A
x
y
=
span
{
(
1
,
0
)
}
,
span
{
(
0
,
1
)
}
{\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}={\text{span}}\{(1,0)\},{\text{span}}\{(0,1)\}}
,那么根据
A
x
y
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}}
的定义,存在一个
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
使得对于所有
g
∈
A
{\displaystyle g\in {\mathcal {A}}}
,
g
(
x
0
)
=
0
{\displaystyle g(x_{0})=0}
。相反地,如果存在一个
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
使得对于所有
g
∈
A
{\displaystyle g\in {\mathcal {A}}}
,
g
(
x
0
)
=
0
{\displaystyle g(x_{0})=0}
,那么对于所有相异于
x
0
{\displaystyle x_{0}}
的
y
∈
X
{\displaystyle y\in X}
,我们有
A
x
0
y
=
span
{
(
0
,
1
)
}
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{{x_{0}}y}={\text{span}}\{(0,1)\}}
。
◻
{\displaystyle \square }
引理C: 对于任意
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
,存在一个实多项式
P
{\displaystyle P}
使得
P
(
0
)
=
0
{\displaystyle P(0)=0}
,且对于所有
x
∈
[
−
1
,
1
]
{\displaystyle x\in [-1,1]}
,
|
|
x
|
−
P
(
x
)
|
<
ϵ
{\displaystyle ||x|-P(x)|<\epsilon }
。
证明: 令
P
0
≡
0
{\displaystyle P_{0}\equiv 0}
,
P
n
+
1
(
x
)
=
P
n
(
x
)
+
x
2
−
P
n
2
(
x
)
2
{\displaystyle P_{n+1}(x)=P_{n}(x)+{\frac {x^{2}-P_{n}^{2}(x)}{2}}}
。那么根据数学归纳法 可以证明:
对于所有
x
∈
[
−
1
,
1
]
{\displaystyle x\in [-1,1]}
,
0
≤
P
n
(
x
)
≤
P
n
+
1
(
x
)
≤
|
x
|
{\displaystyle 0\leq P_{n}(x)\leq P_{n+1}(x)\leq |x|}
。
对于所有
x
∈
[
−
1
,
1
]
{\displaystyle x\in [-1,1]}
,
|
|
x
|
−
P
n
(
x
)
|
≤
|
x
|
(
1
−
|
x
|
2
)
n
{\displaystyle ||x|-P_{n}(x)|\leq |x|\left(1-{\frac {|x|}{2}}\right)^{n}}
。
因为
|
x
|
(
1
−
|
x
|
2
)
n
≤
1
n
+
1
{\displaystyle |x|\left(1-{\frac {|x|}{2}}\right)^{n}\leq {\frac {1}{n+1}}}
,得证。
◻
{\displaystyle \square }
引理D: 对于紧致豪斯多夫空间
X
{\displaystyle X}
和闭子代数
A
⊆
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )}
,如果
g
∈
A
{\displaystyle g\in {\mathcal {A}}}
,那么
|
g
|
∈
A
{\displaystyle |g|\in {\mathcal {A}}}
,且
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是一个晶格。
证明: 对于非零函数
g
∈
A
{\displaystyle g\in {\mathcal {A}}}
,令
h
=
g
‖
g
‖
∞
,
X
{\displaystyle h={\frac {g}{\lVert g\rVert _{\infty ,X}}}}
,其中
‖
⋅
‖
∞
,
X
{\displaystyle \lVert \cdot \rVert _{\infty ,X}}
是在
X
{\displaystyle X}
上的无穷范数 。那么因为
−
1
≤
h
≤
1
{\displaystyle -1\leq h\leq 1}
根据引理C ,存在一个存在一个实多项式
P
{\displaystyle P}
使得
P
(
0
)
=
0
{\displaystyle P(0)=0}
,且对于所有
x
∈
X
{\displaystyle x\in X}
,有
|
|
h
(
x
)
|
−
P
(
h
(
x
)
)
|
<
ϵ
{\displaystyle ||h(x)|-P(h(x))|<\epsilon }
。因为
P
(
0
)
=
0
{\displaystyle P(0)=0}
,所以
P
(
h
(
x
)
)
∈
A
{\displaystyle P(h(x))\in {\mathcal {A}}}
。因为
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
是任意的,所以
|
h
|
∈
A
⟹
|
g
|
=
‖
g
‖
∞
,
X
|
h
|
∈
A
{\displaystyle |h|\in {\mathcal {A}}\implies |g|=\lVert g\rVert _{\infty ,X}|h|\in {\mathcal {A}}}
。对于任意
f
1
,
f
2
∈
A
,
max
(
f
1
,
f
2
)
=
|
f
1
−
f
2
|
+
(
f
1
+
f
2
)
2
∈
A
,
min
(
f
1
,
f
2
)
=
−
max
(
−
f
1
,
−
f
2
)
∈
A
{\displaystyle f_{1},f_{2}\in {\mathcal {A}},\max(f_{1},f_{2})={\frac {|f_{1}-f_{2}|+(f_{1}+f_{2})}{2}}\in {\mathcal {A}},\min(f_{1},f_{2})=-\max(-f_{1},-f_{2})\in {\mathcal {A}}}
。
◻
{\displaystyle \square }
引理E: 对于紧致豪斯多夫空间
X
{\displaystyle X}
和闭晶格
A
⊆
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )}
,如果
f
∈
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )}
,且对于所有
x
,
y
∈
X
{\displaystyle x,y\in X}
,存在
g
x
y
∈
A
{\displaystyle g_{xy}\in {\mathcal {A}}}
使得
g
x
y
(
x
)
=
f
(
x
)
,
g
x
y
(
y
)
=
f
(
y
)
{\displaystyle g_{xy}(x)=f(x),g_{xy}(y)=f(y)}
,那么
f
∈
A
{\displaystyle f\in {\mathcal {A}}}
。
证明: 给定
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
,对于所有
x
,
y
∈
X
{\displaystyle x,y\in X}
,令
U
x
y
=
{
z
∈
X
:
f
(
z
)
<
g
x
y
(
z
)
+
ϵ
}
,
V
x
y
=
{
z
∈
X
:
f
(
z
)
>
g
x
y
(
z
)
−
ϵ
}
{\displaystyle U_{xy}=\{z\in X:f(z)<g_{xy}(z)+\epsilon \},V_{xy}=\{z\in X:f(z)>g_{xy}(z)-\epsilon \}}
。那么根据条件,对于所有
x
,
y
∈
X
{\displaystyle x,y\in X}
,
x
,
y
∈
U
x
y
∩
V
x
y
{\displaystyle x,y\in U_{xy}\cap V_{xy}}
。于是对于任意
y
∈
X
{\displaystyle y\in X}
,
{
U
x
y
}
x
∈
X
{\displaystyle {\left\{U_{xy}\right\}}_{x\in X}}
是一个
X
{\displaystyle X}
的开覆盖 。因此存在
n
y
∈
N
{\displaystyle n_{y}\in \mathbb {N} }
使得
X
=
⋃
j
=
1
n
y
U
x
j
y
{\displaystyle X=\bigcup _{j=1}^{n_{y}}U_{x_{j}y}}
。注意到这等价于对所有
z
∈
X
{\displaystyle z\in X}
,存在一个
j
=
1
,
⋯
,
n
y
{\displaystyle j=1,\cdots ,n_{y}}
使得
f
(
z
)
<
g
x
j
y
(
z
)
+
ϵ
{\displaystyle f(z)<g_{x_{j}y}(z)+\epsilon }
。于是,如果令
g
y
(
z
)
=
max
j
=
1
,
⋯
,
n
y
g
x
j
y
(
z
)
{\displaystyle g_{y}(z)=\max _{j=1,\cdots ,n_{y}}g_{x_{j}y}(z)}
,那么对于所有
z
∈
X
,
f
(
z
)
<
g
y
(
z
)
+
ϵ
{\displaystyle z\in X,f(z)<g_{y}(z)+\epsilon }
且对于所有
z
∈
⋂
j
=
1
n
y
V
x
j
y
,
f
(
z
)
>
g
y
(
z
)
−
ϵ
{\displaystyle z\in \bigcap _{j=1}^{n_{y}}V_{{x_{j}}y},f(z)>g_{y}(z)-\epsilon }
。令
V
y
=
⋂
j
=
1
n
y
V
x
j
y
{\displaystyle V_{y}=\bigcap _{j=1}^{n_{y}}V_{x_{j}y}}
,那么因为
{
V
y
}
y
∈
X
{\displaystyle \left\{V_{y}\right\}_{y\in X}}
是是一个
X
{\displaystyle X}
的开覆盖。存在
y
1
,
⋯
,
y
m
∈
X
{\displaystyle y_{1},\cdots ,y_{m}\in X}
使得
X
=
⋃
k
=
1
m
V
y
k
{\displaystyle X=\bigcup _{k=1}^{m}V_{y_{k}}}
。令
g
=
min
k
=
1
,
⋯
,
m
g
y
k
{\displaystyle g=\min _{k=1,\cdots ,m}g_{y_{k}}}
。于是
‖
f
−
g
‖
∞
,
X
<
ϵ
{\displaystyle \lVert f-g\rVert _{\infty ,X}<\epsilon }
。因为
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是个闭晶格,
g
∈
A
⟹
f
∈
A
{\displaystyle g\in {\mathcal {A}}\implies f\in {\mathcal {A}}}
。
◻
{\displaystyle \square }
我们宣称以下等价:
对于所有相异
x
,
y
∈
X
{\displaystyle x,y\in X}
,
A
x
y
=
R
2
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}=\mathbb {R} ^{2}}
,其中
A
x
y
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}}
如引理B 中所述;
1
∈
A
{\displaystyle 1\in {\mathcal {A}}}
;
A
=
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}=C(X,\mathbb {R} )}
。
显然,我们有(3)
⟹
{\displaystyle \implies }
(2)。假设(2)成立,那么
A
x
y
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}}
就不可能是
span
{
(
0
,
1
)
}
,
span
{
(
1
,
0
)
}
{\displaystyle {\text{span}}\{(0,1)\},{\text{span}}\{(1,0)\}}
。所以根据引理B ,(1) 成立。假设(1)成立,那么给定任意
f
∈
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )}
以及相异
x
,
y
∈
X
{\displaystyle x,y\in X}
,有
(
f
(
x
)
,
f
(
y
)
)
∈
R
2
=
A
x
y
{\displaystyle (f(x),f(y))\in \mathbb {R} ^{2}={\mathcal {A}}_{xy}}
,所以存在
g
x
y
∈
A
{\displaystyle g_{xy}\in {\mathcal {A}}}
使得
(
f
(
x
)
,
f
(
y
)
)
=
(
g
x
y
(
x
)
,
g
x
y
(
y
)
)
{\displaystyle (f(x),f(y))=(g_{xy}(x),g_{xy}(y))}
。另外,对于
x
∈
X
{\displaystyle x\in X}
,根据引理B 中(2)的等价,存在
g
x
∈
A
{\displaystyle g_{x}\in {\mathcal {A}}}
使得对于
g
x
(
x
)
≠
0
{\displaystyle g_{x}(x)\neq 0}
。因此
f
(
x
)
=
g
~
(
x
)
{\displaystyle f(x)={\widetilde {g}}(x)}
,其中
g
~
:=
f
(
x
)
g
x
(
x
)
g
x
∈
A
{\displaystyle {\widetilde {g}}:={\frac {f(x)}{g_{x}(x)}}g_{x}\in {\mathcal {A}}}
。于是,根据引理D 以及引理E ,
f
∈
A
{\displaystyle f\in {\mathcal {A}}}
。因为
f
∈
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )}
是任意的,(3)成立。
类似地,我们宣称以下等价:
存在相异
x
,
y
∈
X
{\displaystyle x,y\in X}
,
A
x
y
=
span
(
0
,
1
)
,
span
(
1
,
0
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}={\text{span}}{(0,1)},{\text{span}}{(1,0)}}
,其中
A
x
y
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}}
如引理B 中所述;
存在
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
使得对于所有
g
∈
A
,
g
(
x
0
)
=
0
{\displaystyle g\in {\mathcal {A}},g(x_{0})=0}
;
存在
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
使得
A
=
{
g
∈
C
(
X
,
R
)
:
g
(
x
0
)
=
0
}
{\displaystyle {\mathcal {A}}=\{g\in C(X,\mathbb {R} ):g(x_{0})=0\}}
。
(1)
⟺
{\displaystyle \iff }
(2)已由引理B 给出且(3)
⟹
{\displaystyle \implies }
(2)显然。因此,仅须证明(2)
⟹
{\displaystyle \implies }
(3)。假设(2)成立,那么显然有
A
⊆
{
g
∈
C
(
X
,
R
)
:
g
(
x
0
)
=
0
}
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq \{g\in C(X,\mathbb {R} ):g(x_{0})=0\}}
。注意到因为
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
分离相异点,该
x
0
{\displaystyle x_{0}}
唯一。 给定
g
∈
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle g\in C(X,\mathbb {R} )}
且
g
(
x
0
)
=
0
{\displaystyle g(x_{0})=0}
。给定相异
x
,
y
∈
X
{\displaystyle x,y\in X}
,如果
x
,
y
≠
x
0
{\displaystyle x,y\neq x_{0}}
,那么根据引理B (的证明),
A
x
y
=
R
2
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}=\mathbb {R} ^{2}}
,所以存在
g
x
y
∈
A
{\displaystyle g_{xy}\in {\mathcal {A}}}
使得
(
g
(
x
)
,
g
(
y
)
)
=
(
g
x
y
(
x
)
,
g
x
y
(
y
)
)
{\displaystyle (g(x),g(y))=(g_{xy}(x),g_{xy}(y))}
。如果
x
,
y
{\displaystyle x,y}
其一为
x
0
{\displaystyle x_{0}}
,那么根据
x
0
{\displaystyle x_{0}}
的唯一性,
A
x
y
=
span
{
(
1
,
0
)
}
,
span
{
(
0
,
1
)
}
{\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}={\text{span}}\{(1,0)\},{\text{span}}\{(0,1)\}}
,因此一样有
g
x
y
∈
A
{\displaystyle g_{xy}\in {\mathcal {A}}}
使得
(
g
(
x
)
,
g
(
y
)
)
=
(
g
x
y
(
x
)
,
g
x
y
(
y
)
)
{\displaystyle (g(x),g(y))=(g_{xy}(x),g_{xy}(y))}
。
给定任意
x
∈
X
{\displaystyle x\in X}
,如果
x
=
x
0
{\displaystyle x=x_{0}}
,那么
g
(
x
0
)
=
0
(
x
0
)
{\displaystyle g(x_{0})=0(x_{0})}
,其中
0
∈
A
{\displaystyle 0\in {\mathcal {A}}}
指零函数。如果
x
≠
x
0
{\displaystyle x\neq x_{0}}
,那么根据
x
0
{\displaystyle x_{0}}
的唯一性,存在
g
x
∈
A
{\displaystyle g_{x}\in {\mathcal {A}}}
使得
g
x
(
x
)
≠
0
{\displaystyle g_{x}(x)\neq 0}
,因此
g
(
x
)
=
g
~
(
x
)
{\displaystyle g(x)={\widetilde {g}}(x)}
,其中
g
~
:=
g
(
x
)
g
x
(
x
)
g
x
∈
A
{\displaystyle {\widetilde {g}}:={\frac {g(x)}{g_{x}(x)}}g_{x}\in {\mathcal {A}}}
。于是,根据引理D 以及引理E ,
f
∈
A
{\displaystyle f\in {\mathcal {A}}}
。因为
f
∈
C
(
X
,
R
)
{\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )}
是任意的,(3)成立。
根据亚历山德罗夫紧化(Alexandroff's extension),可以延伸到非紧致的局部紧致 豪斯多夫空间中,叙述如下:
叙述: 给定一个非紧致的局部紧致 豪斯多夫空间
X
{\displaystyle X}
以及在
X
{\displaystyle X}
在无穷远处消失(vanishes at infinity)的实连续函数集
C
0
(
X
,
R
)
{\displaystyle C_{0}(X,\mathbb {R} )}
(也就是说,对于任意
ϵ
>
0
{\displaystyle \epsilon >0}
,
{
x
∈
X
:
|
f
(
x
)
|
≥
ϵ
}
{\displaystyle \{x\in X:|f(x)|\geq \epsilon \}}
是一个紧致集)。如果
A
⊆
C
0
(
X
,
R
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C_{0}(X,\mathbb {R} )}
使一个分离相异点的闭子代数,那么
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是以下两个情况之一:
A
=
C
0
(
X
,
R
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}=C_{0}(X,\mathbb {R} )}
;
存在一个
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
使得
A
=
{
g
∈
C
0
(
X
,
R
)
:
g
(
x
0
)
=
0
}
{\displaystyle {\mathcal {A}}=\{g\in C_{0}(X,\mathbb {R} ):g(x_{0})=0\}}
。
在复数域中,包含常数函数
1
{\displaystyle 1}
的闭子代数
A
⊆
C
(
X
,
C
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {C} )}
并不会都与
C
(
X
,
C
)
{\displaystyle C(X,\mathbb {C} )}
相等。不过如果
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
对于共轭 映射
g
↦
g
¯
{\displaystyle g\mapsto {\bar {g}}}
封闭,那么有类似的结论:
叙述: 对于紧致豪斯多夫空间
(
X
,
τ
)
{\displaystyle (X,\tau )}
以及分离相异点,且对共轭封闭的的闭 子代数
A
⊆
C
(
X
,
C
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {C} )}
,那么
A
{\displaystyle {\mathcal {A}}}
是以下两个情况之一:
A
=
C
(
X
,
C
)
{\displaystyle {\mathcal {A}}=C(X,\mathbb {C} )}
;
存在一个
x
0
∈
X
{\displaystyle x_{0}\in X}
使得
A
=
{
g
∈
C
(
X
,
C
)
:
g
(
x
0
)
=
0
}
{\displaystyle {\mathcal {A}}=\{g\in C(X,\mathbb {C} ):g(x_{0})=0\}}
。
^ 1.0 1.1 1.2 Folland, Gerald B. Chapter 4. Real analysis: modern techniques and their applications. A Wiley-Interscience publication 2. ed. New York Weinheim: Wiley. 1999. ISBN 978-0-471-31716-6 .