我们有如下基本事实: Theorem 1. 假设$\set{v_1,v_2,\ldots,v_n}$和$w_1,w_2,\ldots,w_n$是$\RR^n$中两个基, 定义$(n-1)\times(n-1)$矩阵 $$ A=\begin{pmatrix}\inner{v_i,w_j}\end{pmatrix} =\begin{pmatrix} v_1\cdot w_1&v_1\cdot w_2&\cdots&v_1\cdot w_{n-1}\\ v_2\cdot w_1&v_2\cdot w_2&\cdots&v_2\cdot w_{n-1}\\ \vdots &\vdots &&\vdots\\ v_{n-1}\cdot w_1&v_{n-1}\cdot w_2&\cdots&v_{n-1}\cdots w_{n-1} \end{pmatrix}, $$ 则 \begin{equation}\label{eq:res} \inner{v_1\wedge v_2\wedge\cdots\wedge v_{n-1},w_1\wedge w_2\wedge\cdots\wedge w_{n-1}}=\det A. \end{equation}
关于正态分布的反例
概率论中一个基本的定理是说 Theorem 1. 如果$(X,Y)$服从二维正态分布, 即其密度函数是: $$ f(x,y)=\frac{1}{2\pi\sigma_X\sigma_Y\sqrt{1-\rho^2}}\exp\Bigg(-\frac{1}{2(1-\rho^2)}\Big[ \frac{(x-\mu_X)^2}{\sigma_X^2}+ \frac{(y-\mu_Y)^2}{\sigma_Y^2} -\frac{2\rho(x-\mu_X)(y-\mu_Y)}{\sigma_X\sigma_Y} \Big]\Bigg) $$ 则 $aX+bY$服从一维正态分布;$X,Y$是独立的当且仅当$X,Y$是不相关的.
Campanato空间$L^{p,n}$与BMO空间的等价性
假设 $\Omega\subset\RR^n$ 是一个有界区域. 我们称其为$(A)$-型域, 如果存在常数$A$, 使得 \[ |\Omega\cap B_r(x)|\geq A r^n. \] 定义Campanato空间 $L^{p,\lambda}(\Omega)$ 如下: 对 $1\leq p< +\infty$, $\lambda >0$, 称 $f\in L^p(\Omega)$ 属于 $L^{p,\lambda}(\Omega)$ 如果 \[[f]_{L^{p,\lambda};\Omega}\eqdef\sup_{x\in\Omega, r>0}\dkf{\frac{1}{r^\lambda}\int_{\Omega_r(x)}|f-f_{x,r}|^p}^{1/p}<+\infty, \]
$\log x\in BMO(\RR^+)$的验证
明显$L^\infty\subset BMO$, 为了说明反之不一定成立, 我们验证$u(x)=\log(x)$, $x\in(0,+\infty)$是属于BMO的. 按照BMO空间的定义, 需要证明 $$ [u]_{x,r}\eqdef\frac{1}{2r}\int_{x-r}^{x+r}|u(y)-u_{x,r}|dy< +\infty,\quad\forall 0 < r < x. $$ 这里$u_{x,r}\eqdef\frac{1}{2r}\int_{x-r}^{x+r}\log ydy$.
$\RR^3$中叉积的矩阵变换公式
假设$\alpha,\beta$是$\RR^3$中两个行向量, $A$是$3\times 3$的可逆矩阵. 则关于叉积, 又如下公式 \[ (\alpha A)\times(\beta A)=(\alpha\times\beta)A^{-T} \det A. \] 其中$A^{-T}$表示逆矩阵的转置.
Holder连续函数的一个简单例子
为了方便理解Holder连续, 我这里举一个例子. Example 1. 令$f(x)=|x|^{\alpha}$, $1>\alpha>0$, 则$\|f\|_{C^\alpha[-1,1]}=1$. 为了直观起见, 函数$f$的图形如下