함수 분석의 수학적 영역에서 공간 bs는 의 모든 무한 시퀀스i(x
) 또는 다음과
복잡한 C {\\mathb {로 구성된다.

유한하다.그러한 시퀀스의 집합은 벡터 공간 연산이 구성요소를 정의한 표준 공간을 형성하며, 표준은 다음과 같이 정의된다.
더욱이, 이 규범에 의해 유도된 지표에 관해서, bs는 완전하다: 바나흐 공간이다.
영상
시리즈와같은 x i ) {\i}\의 공간

cs가 나타내는 수렴성(조건부)이다.이것은 bs의 폐쇄적인 벡터 서브공간이며, 또한 같은 규범을 가진 바나흐 공간이다. 공간 bs는 맵핑을 통해
경계 시퀀스 공간과 등축적으로 이형화됨

더욱이 수렴 시퀀스 c의 공간은 . 에 따른 cs의 영상이다.
참고 항목
참조
- Dunford, N.; Schwartz, J.T. (1958), Linear operators, Part I, Wiley-Interscience.
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