谢邀,我简略回答一下好了。Martingle是研究一种叫UMD的特殊Banach空间以及一般傅立叶乘子的重要工具。当然了,它的作用不止于此。
学过调和分析的人都知道傅立叶乘子是最重要的一类算子,研究它的结果也可以是说调和分析中最基础最重要的结果。设 是一个速降空间, 对于
, 我们可以定义
.
其中 和
是傅立叶变换和逆变换。一个经典的问题是什么时候
是
上的有界线性算子。 经典的Mihlin结果是,如果对于任意
, 估计
成立。那么
可以(延拓)为一个
上的算子。其中最经典的傅立叶乘子是希尔伯特变换。也就是
的时候,我们定义希尔伯特变换
是和
对应的傅立叶乘子。
一个自然的问题,这个结果能不能推广到一般的Banach空间上。也就是说考虑 上的傅立叶乘子:
这里 上从
到
的函数,
, 傅立叶变换也是
(
)上的。用和
类似的方法我们非常容易证明对于
是希尔伯特空间,原来的结果是一样成立的。 比较大的问题是,怎么推广到一般的空间上。我们可以发现不是所有Banach空间上Mihlin结果都成立的。
于是回到了开头,数学家发现UMD是就是那个我们想要的特殊Banach空间。具体定义很复杂,如下所示。
其中的 , 叫做Martingale difference, 也就是鞅差。这个定义说白了就是「任意鞅差都是无条件收敛的」。 我们不难发现,这是一个比较纯粹的概率论定义的性质。有趣的结果是,可以证明它等价于
中希尔伯特变换
是有界的, 这是一个非常深刻的结果,也是鞅论,特别是鞅变换的重要性的体现。
然后数学家证明的思路就是变成了如何用 凑出一般的傅立叶乘子
。凑的思路是这样的,从希尔伯特变换的有界我们可以得到区间上简单函数对应的
傅立叶算子的有界性, 特别的,我们可以定义算子
是有界的,我们还能利用鞅变换及其理论证明如下的 Paley-Littlewood分解: 对于任意 ,
,
其中 是Rademacher函数,这个分解的意义在于我们要研究
只需要研究
即可,虽然后者看起来更复杂,其实研究起来更方便。 于是我们要研究
就变成了研究其截断函数
的性质。 后者就能还原为希尔伯特变换
的某些性质。然后,我们就能得到一维的Mihlin定理。类似的,可以证明高维的情况下的Mihlin定理。值得一提的是,里面还涉及到用
-bounded这个概念替换一般的「有界性」。
就这方面具体的参考文献如下:
一套书: Analysis in Banach spaces 3卷
一个note:Maximal Lp-regularity for Parabolic Equations, Fourier Multiplier Theorems and -functional Calculus
这个两个的作者方面请认准 L. Weis这个人。你也可以看 Robert Denk, Matthias Hieber, Jan Pruss的讲义:R-Boundedness, Fourier Multipliers, and Problems of Elliptic and Parabolic Type。
至于前提提到的内容是标准的调和分析内容,你可以看stein等书。但是我提到的Mihlin的限制条件略弱,这个结果不是所有书上都有。你可以看郝成春的「调和分析讲义」。
来源:知乎 www.zhihu.com
作者:dhchen
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