Функтор $p$-выпуклости для $L_p(X)$-пространств

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Описывается конструкция, превращающая произвольную $L_p(X)$-норму на нормированном пространстве $E$ в $p$-выпуклую. Применение этой конструкции к проективной тензорной норме позволяет получить явную формулу для максимальной $p$-выпуклой $L_p(X)$-нормы на $E$.Библиография: 9 названий.

Об авторах

Нина Владимировна Волосова

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Email: volosova_nv@mail.ru

Список литературы

  1. A. Lambert, Operatorfolgenräume, Ph.D. thesis, Univ. Saarlandes, Saarbrüken, 2002, viii+184 pp.
  2. E. G. Effros, Zhong-Jin Ruan, Operator spaces, London Math. Soc. Monogr. (N.S.), 23, The Clarendon Press, Oxford Univ. Press, New York, 2000, xvi+363 pp.
  3. H. G. Dales, M. E. Polyakov, Multi-normed spaces, Dissertationes Math. (Rozprawy Mat.), 488, Polish Acad. Sci., Warsaw, 2012, 165 pp.
  4. H. G. Dales, M. Daws, H. L. Pham, P. Ramsden, “Multi-norms and the injectivity of $L^p(G)$”, J. Lond. Math. Soc. (2), 86:3 (2012), 779–809
  5. H. G. Dales, M. Daws, H. L. Pham, P. Ramsden, Equivalence of multi-norms, Dissertationes Math. (Rozprawy Mat.), 498, Polish Acad. Sci., Warsaw, 2014, 53 pp.
  6. H. G. Dales, N. J. Laustsen, T. Oikhberg, V. G. Troitsky, Multi-norms and Banach lattices, Dissertationes Math. (Rozprawy Mat.), 524, Polish Acad. Sci., Warsaw, 2017, 115 pp.
  7. A. Ya. Helemskii, “Structures on the way from classical to quantum spaces and their tensor products”, Adv. Oper. Theory, 2:4 (2017), 447–467
  8. А. Я. Хелемский, “Мультинормированные пространства, основанные на недискретных мерах, и их тензорные произведения”, Изв. РАН. Сер. матем., 82:2 (2018), 194–216
  9. А. Я. Хелемский, Квантовый функциональный анализ в бескоординатном изложении, МЦНМО, М., 2009, 303 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Волосова Н.В., 2022

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).