거리 공간

수학에서, 거리 공간(距離空間, 영어: metric space)은 두 점 사이의 거리가 정의된 공간이다. 거리의 정의에 따라 표준적인 위상(위상공간)을 갖는다.

정의편집

집합 $X$ 위의 거리 함수(距離函數, 영어: metric function)는 다음 조건을 만족시키는 함수

d\colon X\times X\to [0,\infty )

이다.

(구분 불가능한 점의 동일성) 임의의 $x,y\in X$ 에 대하여, $d(x,y)=0\iff x=y$
(대칭성) 임의의 $x,y\in X$ 에 대하여, $d(x,y)=d(y,x)$
(삼각 부등식) 임의의 $x,y,z\in X$ 에 대하여, $d(x,y)+d(y,z)\geq d(x,z)$

마지막 두 공리는 다음과 같은 하나의 공리로 대체시킬 수 있다.

(삼각 부등식) $d(z,y)+d(y,x)\geq d(x,z)$

여기서 $y=x$ 로 잡으면 $d(y,x)=d(x,y)$ 가 되어, 대칭 공리를 얻는다. 거리 함수의 정의에서, 첫째 조건을 $d(x,y)=0\Longleftarrow x=y$ 로 약화시키면 유사 거리 함수의 개념을 얻는다.

거리 공간 $(X,d)$ 은 거리 함수가 주어진 집합이다.

거리 공간의 특별한 집합편집

거리 공간 $X$ 에서, 점 $x\in X$ 를 중심으로 하는, 반지름이 $r\in \mathbb {R} ^{+}$ 인 열린 공 $B_{r}(x)$ 는 다음과 같다.

B_{r}(x)=\{y\in X\colon d(x,y)<r\}

점 $x\in X$ 를 중심으로 하는, 반지름이 $r\in \mathbb {R} ^{+}$ 인 닫힌 공 ${\bar {B}}_{r}(x)$ 는 다음과 같다.

{\bar {B}}_{r}(x)=\{y\in X\colon d(x,y)\leq r\}

거리 공간 $X$ 의 유계 집합 $S\subset X$ 는 다음 조건을 만족시키는 부분 집합이다.

$\sup\{d(x,s)\colon s\in S\}<\infty$ 인 점 $x\in X$ 가 존재한다.

거리 위상편집

거리 공간 $(X,d)$ 의 거리 위상(距離位相, 영어: metric topology)은 $\{d(x,-)\}_{x\in X}$ 의 시작 위상이다. 즉, 열린 공들을 기저로 하는 위상이다. 즉, 거리 위상에서의 열린집합은 다음 조건을 만족시키는 부분 집합 $U\subset X$ 이다.

모든

x\in U

에 대하여,

B(x,r_{x})\subset U

인

r_{x}>0

가 존재한다.

이에 따라 모든 거리 공간은 일반적으로 위상 공간을 이룬다.

완비 거리 공간편집

모든 코시 수열이 극한을 갖는 거리 공간을 완비 거리 공간이라고 한다.

지름편집

거리 공간 $(X,d)$ 의 지름(영어: diameter) $\operatorname {diam} X$ 는 그 속의 두 점 사이의 가능한 거리들의 상한이다.

\operatorname {diam} X=\sup _{x,y\in X}d(x,y)\in [0,\infty ]

마찬가지로, 거리 공간의 부분 공간은 거리 공간을 이루므로 그 지름을 정의할 수 있다.

지름이 유한한 거리 공간을 유계 공간이라고 한다.

성질편집

거리 공간 $(X,d)$ 의 임의의 부분 집합 $Y\subseteq X$ 에 대하여, $(Y,d|_{Y\times Y})$ 는 거리 공간을 이룬다.

위상수학적 성질편집

모든 거리 공간은 다음 성질들을 만족시킨다.

거리 공간 $(X,d)$ 에 대하여, 다음 조건들이 서로 동치이다.

$X$ 는 분해 가능 공간이다.
$X$ 는 제2 가산 공간이다.
$X$ 는 린델뢰프 공간이다.

예편집

실수 $\mathbb {R}$ 에서, 거리가 절댓값을 이용하여, $d(x,y)=|x-y|$ 로 정의되었을 때, $(\mathbb {R} ,d)$ 는 완비 거리 공간이다.
유리수의 집합 $\mathbb {Q} \subset \mathbb {R}$ 은 실수 거리 공간의 부분 공간으로서 거리 공간을 이룬다. 그러나 이는 완비 거리 공간이 아니다.
유클리드 공간에서, $\mathbb {R} ^{n}$ 에서, 거리를 $d(x,y)={\sqrt {\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-y_{i})^{2}}}$ 로 정의하면, $(\mathbb {R} ^{n},d)$ 는 거리 공간이다. 이렇게 정의된 거리를 유클리드 거리, 이 공간을 n차원 유클리드 공간이라 하며, 보통 자연과학에서 말하는 거리는 이 정의를 따른다. 이는 완비 거리 공간을 이룬다.
$\mathbb {R} ^{n}$ 에서 $d_{0}(x-y)=\max _{1\leq i\leq n}{|x_{i}-y_{i}|}$ 을 거리로 정의하면, $(\mathbb {R} ^{n},d_{0})$ 는 거리공간이다. 이처럼 같은 집합에 대하여 정의가 가능한 거리는 유일하지 않다. 그러나 두 가지 거리 함수는 같은 위상을 정의한다.

노름 공간 $(V,\Vert \cdot \Vert )$ 에 대하여, 거리 함수를

d(x,y)=\|x-y\|

로 정의한다면, $(V,d)$ 는 거리 공간이다. 마찬가지로, 노름 공간 $(V,\Vert \cdot \Vert )$ 에 대하여 거리 함수를

d_{\text{post}}(x,y)=\|x\|+\|y\|

로 정의한다면, $(V,d_{\text{post}})$ 는 거리 공간이다. 이 거리 함수를 우체국 거리(영어: post-office metric)라고 한다.

임의의 연결 리만 다양체 $(M,g)$ 에 대하여, 거리 함수를

d(x,y)=\inf _{\gamma \in C^{1}([0,1],M)}\int _{0}^{1}{\sqrt {g^{-1}(\gamma '(s),\gamma '(s))}}\,ds

로 정의한다면, $(M,d)$ 는 거리 공간이다.

임의의 집합 $X$ 및 양의 실수 $r$ 에 대하여,

d(x,y)={\begin{cases}0&x=y\\r&x\neq y\end{cases}}

는 초거리 함수를 이룬다. 이를 이산 거리 함수라고 한다.

임의의 연결 그래프 $G$ 에 대하여, 두 꼭짓점 사이의 거리를 이 두 점을 잇는 경로들의 길이의 최솟값으로 정의한다면, 이는 꼭짓점들의 집합 위의 거리 함수를 이룬다.

참고 문헌편집

Bryant, Victor (1985년 5월). 《Metric Spaces: Iteration and Application》 (영어). Cambridge University Press. ISBN 978-052131897-6.
Ó Searcóid, Mícheál (2006). 《Metric Spaces》. Springer Undergraduate Mathematics Series (영어). Springer. ISBN 978-1-84628-369-7. ISSN 1615-2085. doi:10.1007/978-1-84628-627-8.

같이 보기편집

외부 링크편집

“Metric space”. 《Encyclopedia of Mathematics》 (영어). Springer-Verlag. 2001. ISBN 978-1-55608-010-4.
“Metric”. 《Encyclopedia of Mathematics》 (영어). Springer-Verlag. 2001. ISBN 978-1-55608-010-4.
Weisstein, Eric Wolfgang. “Metric space”. 《Wolfram MathWorld》 (영어). Wolfram Research.
Weisstein, Eric Wolfgang. “Metric”. 《Wolfram MathWorld》 (영어). Wolfram Research.