帰納次元

同義語:小さな帰納次元小さい帰納次元大きな帰納次元大きい帰納次元Menger–Urysohn次元Brouwer–Čech次元inductive dimensionsmall inductive dimensionlarge inductive dimension

概要

帰納次元(inductive dimension)とは、空集合の次元を $-1$ とし、$n$ 次元以下の空間を「各点(または各閉集合)が、境界の次元が $n-1$ 以下の開集合でいくらでも小さく囲める空間」と帰納的に定める位相空間の次元である。点を囲む小さな帰納次元 $\operatorname{ind}$ は正則空間で、閉集合を囲む大きな帰納次元 $\operatorname{Ind}$ は正規空間で定義され、$\operatorname{ind}X\le\operatorname{Ind}X$ が成り立つ。$\operatorname{ind}$ は任意の部分空間で、$\operatorname{Ind}$ は閉部分空間で単調である。$\mathbb{Q}$ や Cantor 集合は 0 次元、$\mathbb{R}$ は 1 次元である。可分距離空間では被覆次元と一致する。

$$\newcommand{C}[0]{\mathbb{C}} \newcommand{div}[0]{\mathbin{÷}} \newcommand{N}[0]{\mathbb{N}} \newcommand{Q}[0]{\mathbb{Q}} \newcommand{R}[0]{\mathbb{R}} \newcommand{Z}[0]{\mathbb{Z}} $$

前提知識: 正則空間, 正規空間, 境界, 開かつ閉集合, 相対位相

線分の点のまわりの小さな区間は、端の 2 点(0 次元のもの)で残りから切り離される。平面の点のまわりの小さな円板は円周(1 次元のもの)で、空間の小さな球は球面(2 次元のもの)で切り離される。「$n$ 次元の空間の点は、$n-1$ 次元の境界で小さく囲める」という考えを、空集合の次元を $-1$ として帰納的な定義にしたものが帰納次元(inductive dimension)である。点を囲むものを小さな帰納次元 $\operatorname{ind}$、閉集合を囲むものを大きな帰納次元 $\operatorname{Ind}$ という。この考えは Poincaré(1912)に始まり、$\operatorname{ind}$ は Urysohn と Menger が、$\operatorname{Ind}$ は Brouwer の考えをもとに Čech が定義として整えた(Eng78 pp. 7–8 と p. 58 の歴史的注意)。
この記事では 2 つの帰納次元を定義し、部分空間での単調性、$\operatorname{ind}\le\operatorname{Ind}$、0 次元の空間の可算和定理(弱い形)、$\operatorname{ind}\mathbb{R}^n\le n$ を証明する。可分距離空間で $\operatorname{ind}=\operatorname{Ind}=\dim$ となる一致定理はこの記事では証明せず、次元論の一致定理 の記事に回す。

定義

位相空間 $X$ の部分集合 $U$ の境界を $\operatorname{Fr}U:=\overline{U}\setminus\operatorname{int}U$ と書く。$U$ が開集合なら $\operatorname{Fr}U=\overline{U}\setminus U$ で、これは閉集合である。

小さな帰納次元

正則空間 $X$ に対し、整数 $-1$ 以上または $\infty$ の値 $\operatorname{ind}X$ を次で定める。
(i) $\operatorname{ind}X=-1$ は $X=\emptyset$ のときとする。
(ii) $n\ge0$ について、$X$ の各点 $x$ と $x$ の各近傍 $V$ に対し、開集合 $U$ で $x\in U\subset V$ かつ $\operatorname{ind}\operatorname{Fr}U\le n-1$ となるものがあるとき、$\operatorname{ind}X\le n$ とする。
(iii) $\operatorname{ind}X\le n$ かつ $\operatorname{ind}X\le n-1$ でないとき $\operatorname{ind}X=n$ とし、どの $n$ でも $\operatorname{ind}X\le n$ でないとき $\operatorname{ind}X=\infty$ とする。
$\operatorname{ind}X$ を $X$ の小さな帰納次元(small inductive dimension)、または Menger–Urysohn 次元という。

大きな帰納次元

正規空間 $X$ に対し、値 $\operatorname{Ind}X$ を次で定める。
(i) $\operatorname{Ind}X=-1$ は $X=\emptyset$ のときとする。
(ii) $n\ge0$ について、$X$ の各閉集合 $A$ と $A$ を含む各開集合 $V$ に対し、開集合 $U$ で $A\subset U\subset V$ かつ $\operatorname{Ind}\operatorname{Fr}U\le n-1$ となるものがあるとき、$\operatorname{Ind}X\le n$ とする。
(iii) $\operatorname{Ind}X=n$、$\operatorname{Ind}X=\infty$ は小さな帰納次元と同様に定める。
$\operatorname{Ind}X$ を $X$ の大きな帰納次元(large inductive dimension)、または Brouwer–Čech 次元という。

定義が意味をもつことを確かめておく。

  • 正則空間の部分空間は正則である(正則空間 の記事の命題「部分空間への遺伝」)。したがって $\operatorname{Fr}U$ も正則で、$\operatorname{ind}\operatorname{Fr}U$ は定義される。$n$ についての帰納法で (ii) の条件が意味をもつ。
  • 正規空間の閉集合は、相対位相で正規空間である(互いに素な閉集合は $X$ でも閉なので $X$ の開集合で分け、共通部分をとる。一点集合が閉であることも保たれる)。$\operatorname{Fr}U$ は閉集合なので正規で、$\operatorname{Ind}\operatorname{Fr}U$ は定義される。
  • 同相写像は境界を境界に移すので、$n$ についての帰納法で $\operatorname{ind}$ と $\operatorname{Ind}$ は位相不変量である(Eng78 p. 3、p. 52)。
    この記事では正規空間は一点集合が閉であることを含む(正規空間 の記事の規約)。正規空間は正則である:閉集合 $F$ と $x\notin F$ について、閉集合 $\{x\}$ と $F$ を開集合で分ければよい。Eng78 Definition 1.1.1(p. 3)と Definition 1.6.1(p. 52)も同じ条件で定義している(同書の正則空間は一点集合が閉であることを含むので、$\operatorname{ind}$ の定義域はこの記事の方が広い)。同書では「近傍」は点を含む開集合を含む集合を指す。

境界での言い換え

$x\in U\subset V$ で $\operatorname{Fr}U$ が小さい次元をもつことを、「$x$ を $X\setminus V$ から次元の小さい集合で切り離す」と読むことができる。実際、$L:=\operatorname{Fr}U$ とおくと $X\setminus L$ は交わらない 2 つの開集合 $U$ と $X\setminus\overline{U}$ の和であり、$x$ は前者に入る。正則性により $\overline{V_0}\subset V$ となる $x$ の開近傍 $V_0$ をとり、$V_0$ に定義を使って $U\subset V_0$ とすれば $\overline U\subset V$ となるので、$X\setminus V$ は後者に入る。Eng78 Proposition 1.1.4(p. 5)はこの形(点と閉集合の間の分割)で $\operatorname{ind}$ を言い換えている。

0 次元の空間

開集合 $U$ について、$\operatorname{Fr}U=\emptyset$ は $\overline{U}=U$、すなわち $U$ が開かつ閉であることと同じである。したがって定義を $n=0$ で読むと次のようになる。

0 次元の言い換え
  1. 正則空間 $X$ について、$\operatorname{ind}X\le0$ であることと、$X$ が開かつ閉な集合からなる開基をもつことは同値である。
  2. 正規空間 $X$ について、$\operatorname{Ind}X\le0$ であることと、互いに素な任意の閉集合 $A,B$ に対し開かつ閉な集合 $C$ で $A\subset C\subset X\setminus B$ となるものがあることは同値である。これは被覆次元について $\dim X\le0$ であることとも同値である(被覆次元 の記事の命題「0 次元の特徴づけ」)。

1:$\operatorname{ind}X\le0$ なら、各点 $x$ と近傍 $V$ に対し $x\in U\subset V$ となる開集合 $U$ で $\operatorname{Fr}U=\emptyset$、すなわち開かつ閉なものがある。このような $U$ の全体は開基である。逆も同じ言い換えである。
2:$\operatorname{Ind}X\le0$ なら、$A$ と $V:=X\setminus B$ に対し開かつ閉な $U$ で $A\subset U\subset X\setminus B$ となるものがある。逆に 2 の条件があれば、閉集合 $A$ と開集合 $V\supset A$ に対し、$A$ と $B:=X\setminus V$ に条件を使えばよい。$\square$

0 次元の例と 1 次元の例

有理数 $\mathbb{Q}$、無理数の全体、Cantor集合 は開かつ閉な集合からなる開基をもつ(被覆次元 の記事の例「0 次元の例」)ので、小さな帰納次元は $0$ である。
実数直線 $\mathbb{R}$ では $\operatorname{ind}\mathbb{R}=1$ である。$\operatorname{ind}\mathbb{R}\le1$:点 $x$ の近傍 $V$ に対し $(x-\varepsilon,x+\varepsilon)\subset V$ となる $\varepsilon>0$ をとると、この開区間の境界は 2 点 $\{x\pm\varepsilon\}$ で、2 点の離散空間の $\operatorname{ind}$ は $0$ である(一点集合が開かつ閉)。$\operatorname{ind}\mathbb{R}\ge1$:$\operatorname{ind}\mathbb{R}\le0$ なら、$0\in U\subset(-1,1)$ となる開かつ閉な $U$ があり、$U\ne\emptyset$、$U\ne\mathbb{R}$ となって $\mathbb{R}$ が連結空間であることに反する。同じ議論で、2 点以上を含む連結な正則空間で一点集合が閉であるものの $\operatorname{ind}$ は $1$ 以上である(別の点 $y$ を含まない近傍 $X\setminus\{y\}$ を使う)。

部分空間と単調性

部分空間での境界

$M$ を位相空間 $X$ の部分空間、$U$ を $X$ の開集合とする。$M$ での境界について $\operatorname{Fr}_M(M\cap U)\subset M\cap\operatorname{Fr}U$ である。

$M\cap U$ は $M$ の開集合なので $\operatorname{Fr}_M(M\cap U)=\operatorname{cl}_M(M\cap U)\setminus(M\cap U)$ である。$\operatorname{cl}_M(M\cap U)=M\cap\overline{M\cap U}\subset M\cap\overline{U}$ なので、$\operatorname{Fr}_M(M\cap U)\subset M\cap(\overline{U}\setminus U)=M\cap\operatorname{Fr}U$。$\square$

小さな帰納次元の部分空間定理

正則空間 $X$ の任意の部分空間 $M$ について $\operatorname{ind}M\le\operatorname{ind}X$ である。

$\operatorname{ind}X=\infty$ なら示すことはない。$n\ge-1$ について次の主張 $P(n)$ を $n$ の帰納法で示す:「$\operatorname{ind}X\le n$ となる任意の正則空間 $X$ と任意の部分空間 $M$ について $\operatorname{ind}M\le n$」。
$P(-1)$:$X=\emptyset$ なら $M=\emptyset$ である。
$P(n-1)$ を仮定し、$\operatorname{ind}X\le n$($n\ge0$)とする。$x\in M$ と、$M$ での $x$ の近傍 $V'$ をとる。$V'$ は $M$ の開集合 $M\cap V$($V$ は $X$ の開集合、$x\in V$)を含む。$\operatorname{ind}X\le n$ より、$X$ の開集合 $U$ で $x\in U\subset V$、$\operatorname{ind}\operatorname{Fr}U\le n-1$ となるものがある。$M\cap U$ は $M$ の開集合で $x\in M\cap U\subset M\cap V\subset V'$ である。lem-inddim-boundary により $\operatorname{Fr}_M(M\cap U)$ は正則空間 $\operatorname{Fr}U$ の部分空間なので、$P(n-1)$ により $\operatorname{ind}\operatorname{Fr}_M(M\cap U)\le n-1$ である。よって $\operatorname{ind}M\le n$ で、$P(n)$ が成り立つ。$\square$

これは Eng78 Theorem 1.1.2(p. 4)である。大きな帰納次元では、閉部分空間についてだけ同じことが成り立つ。

大きな帰納次元の閉部分空間定理

正規空間 $X$ の閉集合 $M$ について $\operatorname{Ind}M\le\operatorname{Ind}X$ である。

主張 $P(n)$:「$\operatorname{Ind}X\le n$ となる任意の正規空間 $X$ と任意の閉集合 $M$ について $\operatorname{Ind}M\le n$」を $n$ の帰納法で示す。$P(-1)$ は明らかである。
$P(n-1)$ を仮定し、$\operatorname{Ind}X\le n$($n\ge0$)とする。$A$ を $M$ の閉集合、$V'$ を $A$ を含む $M$ の開集合とし、$V'=M\cap V$($V$ は $X$ の開集合)と書く。$M$ は閉なので $A$ は $X$ の閉集合で、$W:=V\cup(X\setminus M)$ は $A$ を含む $X$ の開集合である。$\operatorname{Ind}X\le n$ より、$X$ の開集合 $U$ で $A\subset U\subset W$、$\operatorname{Ind}\operatorname{Fr}U\le n-1$ となるものがある。$M\cap U$ は $M$ の開集合で、$A\subset M\cap U\subset M\cap W=M\cap V=V'$ である。$\operatorname{Fr}_M(M\cap U)$ は $M$ の閉集合なので $X$ の閉集合であり、lem-inddim-boundary により正規空間 $\operatorname{Fr}U$ の閉集合である。$P(n-1)$ により $\operatorname{Ind}\operatorname{Fr}_M(M\cap U)\le n-1$ である。よって $\operatorname{Ind}M\le n$。$\square$

これは Eng78 Theorem 2.2.1(p. 170)である。正規空間の閉でない部分空間は正規とは限らず、正規であっても $\operatorname{Ind}$ が全体より大きくなることがある(下の「反例」の節の表)。

小さな帰納次元は大きな帰納次元以下

正規空間 $X$ について $\operatorname{ind}X\le\operatorname{Ind}X$ である。

正規空間は正則なので $\operatorname{ind}X$ は定義される。主張 $P(n)$:「$\operatorname{Ind}X\le n$ となる任意の正規空間 $X$ について $\operatorname{ind}X\le n$」を帰納法で示す。$P(-1)$ は明らかである。$P(n-1)$ を仮定し $\operatorname{Ind}X\le n$ とする。点 $x$ と近傍 $V$ をとり、$x\in V_0\subset V$ となる開集合 $V_0$ をとる。一点集合 $\{x\}$ は閉なので、$\operatorname{Ind}X\le n$ を閉集合 $\{x\}$ と開集合 $V_0$ に使うと、開集合 $U$ で $x\in U\subset V_0$、$\operatorname{Ind}\operatorname{Fr}U\le n-1$ となるものがある。$\operatorname{Fr}U$ は正規空間なので $P(n-1)$ により $\operatorname{ind}\operatorname{Fr}U\le n-1$ であり、$\operatorname{ind}X\le n$ である。$\square$

これは Eng78 Theorem 1.6.3(p. 52)である。名前の「小さな」「大きな」はこの不等式に合っている(Eng78 p. 52)。等号は一般には成り立たないが、可分距離空間では成り立つ(Eng78 Theorem 1.6.4、p. 52)。

局所性と Euclid 空間

小さな帰納次元は各点の近くだけで決まる。

小さな帰納次元の局所性

正則空間 $X$ の各点が、$\operatorname{ind}W\le n$ となる開近傍 $W$ をもつならば、$\operatorname{ind}X\le n$ である。

$n=-1$ なら $X=\emptyset$ である。$n\ge0$ とし、点 $x$ と近傍 $V$ をとる。$x$ の開近傍 $W$ で $\operatorname{ind}W\le n$ となるものをとる。正則性により、開集合 $V'$ で $x\in V'\subset\overline{V'}\subset V\cap W$ となるものがある(正則空間 の記事の閉近傍による言い換え)。$\operatorname{ind}W\le n$ を $W$ での $x$ の近傍 $V'$ に使うと、$W$ の開集合 $U$ で $x\in U\subset V'$、$\operatorname{ind}\operatorname{Fr}_WU\le n-1$ となるものがある。$W$ は開集合なので $U$ は $X$ の開集合である。$\overline{U}\subset\overline{V'}\subset W$ なので、$W$ での閉包は $\overline{U}\cap W=\overline{U}$ であり、$\operatorname{Fr}U=\overline{U}\setminus U=\operatorname{Fr}_WU$ となる。よって $\operatorname{ind}\operatorname{Fr}U\le n-1$ で、$U\subset V$ である。$\square$

Euclid 空間と球面の小さな帰納次元の上からの評価

すべての $n\ge0$ について $\operatorname{ind}\mathbb{R}^n\le n$ かつ $\operatorname{ind}S^n\le n$ である。したがって $\operatorname{ind}[0,1]^n\le n$ である。

$n$ の帰納法で示す。$n=0$ では $\mathbb{R}^0$ は 1 点、$S^0=\{\pm1\}$ は 2 点の離散空間で、$\operatorname{ind}$ は $0$ である。
$n\ge1$ とし、$n-1$ で正しいとする。
$\mathbb{R}^n$ について:点 $x$ と近傍 $V$ に対し、開立方体 $C:=\prod_i(x_i-\varepsilon,x_i+\varepsilon)$ を $C\subset V$ となるようにとる。$\operatorname{Fr}C$ は閉立方体 $\overline{C}$ の表面で、中心 $x$ からの放射状の射影 $y\mapsto x+(y-x)/\|y-x\|$ により $x$ を中心とする単位球面と同相である。実際、この写像は連続で、$x$ から出る各半直線は表面とちょうど 1 点で交わる(半直線 $x+tu$ が表面に達するのは $t=\varepsilon/\max_i\lvert u_i\rvert$ のときだけ)ので全単射であり、コンパクト空間から Hausdorff 空間への連続な全単射として同相写像である。帰納法の仮定と位相不変性により $\operatorname{ind}\operatorname{Fr}C=\operatorname{ind}S^{n-1}\le n-1$ であり、$\operatorname{ind}\mathbb{R}^n\le n$。
$S^n$ について:各点 $p\in S^n$ の開近傍 $S^n\setminus\{-p\}$ は、$-p$ からの立体射影により $\mathbb{R}^n$ と同相なので、$\operatorname{ind}(S^n\setminus\{-p\})\le n$ である。$S^n$ は距離空間なので正則であり、lem-inddim-local により $\operatorname{ind}S^n\le n$。
最後の主張は thm-inddim-subspace による。$\square$

実際には $\operatorname{ind}\mathbb{R}^n=\operatorname{ind}S^n=\operatorname{ind}[0,1]^n=n$ であり、$\operatorname{Ind}$ でも同じである(Eng78 Theorem 1.8.2 と Corollary 1.8.3、p. 73)。下からの評価は上の評価よりずっと難しく、この記事では証明しない。被覆次元 の記事は $\dim[0,1]^n=n$ を完全に証明しているので、可分距離空間での一致定理(次元論の一致定理)と合わせれば $\operatorname{ind}[0,1]^n=\operatorname{Ind}[0,1]^n=n$ が従う。$n=1$ の場合は ex-inddim-examples で直接示した($[0,1]$ も連結なので同じ議論で $\operatorname{ind}[0,1]=1$)。

0 次元の空間の可算和定理

次元が $0$ の閉集合を可算個集めても、次元は $0$ のままである。これは一般の次元についての可算和定理(可分距離空間では $\operatorname{ind}$ について、Eng78 Theorem 1.5.3、p. 42)の最初の場合で、$0$ 次元では正規空間で成り立つ。

可算和定理(0 次元の場合)

正規空間 $X$ が閉集合の列 $F_1,F_2,\dots$ の和 $X=\bigcup_{k\ge1}F_k$ で、すべての $k$ について $\operatorname{Ind}F_k\le0$ ならば、$\operatorname{Ind}X\le0$ である。

prop-inddim-zero の 2 を使う。$A,B$ を互いに素な閉集合とし、交わらない開集合 $U,W$ で $A\subset U$、$B\subset W$、$U\cup W=X$ となるものを作る。このとき $U=X\setminus W$ は開かつ閉である。
正規空間では、互いに素な閉集合 $P,Q$ に対し、開集合 $U'\supset P$、$W'\supset Q$ で $\overline{U'}\cap\overline{W'}=\emptyset$ となるものがとれる($P$ と $Q$ を開集合 $O_1,O_2$ で分け、閉集合 $P$ と $X\setminus O_1$、$Q$ と $X\setminus O_2$ をさらに分けて、閉包が $O_1$、$O_2$ に入る開集合をとる)。これを「閉包ごと分ける」と呼ぶ。
段 0. $A$ と $B$ を閉包ごと分けて、開集合 $U_0\supset A$、$W_0\supset B$ で $\overline{U_0}\cap\overline{W_0}=\emptyset$ となるものをとる。
段 $k$($k\ge1$). 開集合 $U_{k-1},W_{k-1}$ で $\overline{U_{k-1}}\cap\overline{W_{k-1}}=\emptyset$ となるものができているとする。$\overline{U_{k-1}}\cap F_k$ と $\overline{W_{k-1}}\cap F_k$ は $F_k$ の互いに素な閉集合なので、$\operatorname{Ind}F_k\le0$ と prop-inddim-zero により、$F_k$ で開かつ閉な集合 $G$ で
$$ \overline{U_{k-1}}\cap F_k\subset G\subset F_k\setminus\overline{W_{k-1}} $$
となるものがある。$G$ と $F_k\setminus G$ は $F_k$ の閉集合なので $X$ の閉集合である。
$$ P:=\overline{U_{k-1}}\cup G,\qquad Q:=\overline{W_{k-1}}\cup(F_k\setminus G) $$
は閉集合で、互いに素である($\overline{U_{k-1}}\cap\overline{W_{k-1}}=\emptyset$、$\overline{U_{k-1}}\cap(F_k\setminus G)=\emptyset$、$G\cap\overline{W_{k-1}}=\emptyset$、$G\cap(F_k\setminus G)=\emptyset$)。$P$ と $Q$ を閉包ごと分けて、開集合 $U_k\supset P$、$W_k\supset Q$ で $\overline{U_k}\cap\overline{W_k}=\emptyset$ となるものをとる。
作り方から、$U_0\subset U_1\subset\cdots$、$W_0\subset W_1\subset\cdots$、$U_k\cap W_k=\emptyset$、$F_k\subset U_k\cup W_k$ である。$U:=\bigcup_kU_k$、$W:=\bigcup_kW_k$ は開集合で、$A\subset U$、$B\subset W$ である。$U_k\cap W_l\subset U_m\cap W_m=\emptyset$($m:=\max\{k,l\}$)より $U\cap W=\emptyset$ であり、各点はある $F_k$ に入るので $U\cup W=X$ である。$\square$

証明は Eng78 Theorem 1.3.1(pp. 20–21)のもので、同書 Remark 1.3.2(p. 21)が正規空間でもこの証明が通ることを注意している。小さな帰納次元で述べるには、$\operatorname{ind}$ が $0$ なら $\operatorname{Ind}$ も $0$ であることが要る。これは Lindelöf 空間で成り立つ。

Lindelöf 空間での 0 次元

$X$ を正則で一点集合が閉である Lindelöf空間 とする。$\operatorname{ind}X\le0$ ならば、$X$ は正規で $\operatorname{Ind}X\le0$ である。

要点:点ごとに $A$ か $B$ の一方と交わらない開かつ閉な近傍をとり、可算個に減らして互いに交わらないように差をとる。

詳しい証明を開く

正則な Lindelöf 空間は正規である(正則空間 の記事の定理「正則な Lindelöf 空間は正規」)。$A,B$ を互いに素な閉集合とする。各点 $x$ について、$x\notin A$ なら近傍 $X\setminus A$、$x\in A$ なら近傍 $X\setminus B$ に prop-inddim-zero の 1 を使い、$x$ を含む開かつ閉な $O_x$ で $O_x\cap A=\emptyset$ または $O_x\cap B=\emptyset$ となるものをとる。Lindelöf 性により可算個 $O_{x_1},O_{x_2},\dots$ で $X$ が覆われる。$D_i:=O_{x_i}\setminus\bigcup_{j< i}O_{x_j}$ は開かつ閉で、互いに交わらず $X$ を覆う。$U$ を $A$ と交わる $D_i$ の和、$W$ を残りの $D_i$ の和とする。$D_i$ が $A$ と交わるなら $O_{x_i}$ も $A$ と交わるので $O_{x_i}\cap B=\emptyset$、よって $U\cap B=\emptyset$ である。$U,W$ は交わらない開集合で $X$ を覆い、$A\subset U\subset X\setminus B$ なので $U$ は開かつ閉である。$\square$

可分距離空間の 0 次元の和

可分距離空間 $X$ が $\operatorname{ind}F_k\le0$ となる閉集合の列 $F_k$ の和ならば、$\operatorname{ind}X\le0$ である。とくに可算な距離空間の $\operatorname{ind}$ は $0$ 以下である。

可分距離空間は第 2 可算なので Lindelöf であり(第2可算公理 の記事の命題「三つの帰結」と定理「距離空間における同値性」)、その閉集合も Lindelöf である。prop-inddim-lindelof により $\operatorname{Ind}F_k\le0$、thm-inddim-sum により $\operatorname{Ind}X\le0$、thm-inddim-ind-le-large-ind により $\operatorname{ind}X\le0$。可算な距離空間は一点集合($\operatorname{ind}=0$ の閉集合)の可算個の和である。$\square$

反例

帰納次元についての主張の条件を外したときの反例を表にする。

外す条件反例成り立たなくなること
可算和定理の「各 $F_k$ が閉集合」$\mathbb{R}=\mathbb{Q}\cup(\mathbb{R}\setminus\mathbb{Q})$和の次元が $0$ 以下
可算和定理の「可算個」$\mathbb{R}=\bigcup_{x\in\mathbb{R}}\{x\}$和の次元が $0$ 以下
閉部分空間定理の「閉」Dowker の例:コンパクト空間 $Z$ とその正規な部分空間 $X$ で $\operatorname{Ind}X>\operatorname{Ind}Z$$\operatorname{Ind}X\le\operatorname{Ind}Z$
$\operatorname{ind}=\operatorname{Ind}$ の「可分距離空間」Roy の空間(完備距離化可能)$\operatorname{ind}X=\operatorname{Ind}X$($0\ne1$)
可算和定理を次元 $1$ 以上の $\operatorname{Ind}$ にする(コンパクト空間でも)Lokucievskii の例:$\operatorname{Ind}F_1=\operatorname{Ind}F_2=1$ の閉集合 2 個の和で $\operatorname{Ind}\ge2$ のコンパクト空間和の $\operatorname{Ind}$ が各閉集合の $\operatorname{Ind}$ の最大値以下
  • 1 行目:$\mathbb{Q}$ と無理数の全体の $\operatorname{Ind}$ は $0$(ex-inddim-examples と prop-inddim-lindelof)だが、$\operatorname{Ind}\mathbb{R}\ge\operatorname{ind}\mathbb{R}=1$(thm-inddim-ind-le-large-ind)。無理数の全体は $\mathbb{R}$ の閉集合でない。
  • 2 行目:一点集合は閉で $\operatorname{Ind}=0$ だが、非可算個である。
  • 3 行目:Eng78 Example 2.2.11(p. 176、主張は p. 171)。この記事では証明しない。
  • 4 行目:$\operatorname{ind}X=0$、$\operatorname{Ind}X=\dim X=1$(Eng78 p. 197 と Remark 4.1.6、p. 256。構成は同書にもなく、この記事では証明しない)。Roy の空間は可分でない。
  • 5 行目:Eng78 Example 2.2.13(p. 178)。この記事では証明しない。可分距離空間では、閉集合の可算和についての和定理がすべての次元で成り立つ(Eng78 Theorem 1.5.3、p. 42)。

被覆次元との関係

被覆次元 $\dim$(被覆次元)は開被覆の重なりで次元を測る。正規空間では $\dim X\le\operatorname{Ind}X$(Eng78 Theorem 3.1.28、p. 220)であり、$\dim X=0$ と $\operatorname{Ind}X=0$ は同値である(prop-inddim-zero の 2)。可分距離空間では
$$ \operatorname{ind}X=\operatorname{Ind}X=\dim X $$
が成り立つ(一致定理、Eng78 Theorem 1.7.7、p. 65)。この記事では証明しない。証明は 次元論の一致定理 の記事が扱う。3 つの次元の比較をまとめる。

$\operatorname{ind}$$\operatorname{Ind}$$\dim$
定義される空間正則空間正規空間正規空間
囲む(覆う)もの点閉集合有限開被覆
任意の部分空間で単調成り立つ閉部分空間のみ閉部分空間のみ
0 次元の意味開かつ閉な開基閉集合を開かつ閉な集合で分ける同左
可分距離空間で一致一致一致

関連項目

参考文献

[1]
Ryszard Engelking, Dimension Theory, North-Holland Mathematical Library 19, North-Holland / PWN, 1978, Definition 1.1.1(ind、p. 3)、Theorem 1.1.2(部分空間定理、p. 4)、Proposition 1.1.4(p. 5)、第 1.1 節の歴史的注意(pp. 7–8)、Theorem 1.3.1・Remark 1.3.2(0 次元の和定理、pp. 20–21)、Theorem 1.5.3(和定理、p. 42)、Definition 1.6.1(Ind、p. 52)、Theorem 1.6.3・1.6.4(p. 52)、第 1.6 節の歴史的注意(p. 58)、Theorem 1.7.7(一致定理、p. 65)、Theorem 1.8.2・Corollary 1.8.3(p. 73)、Theorem 2.2.1(p. 170)、Example 2.2.11(Dowker の例、主張は p. 171、構成は p. 176)、Example 2.2.13(Lokucievskii の例、p. 178)、Roy の空間(p. 197、Remark 4.1.6 p. 256)、Theorem 3.1.28(p. 220)

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