Introducción

Las funciones continuas resultan muy útiles al relacionar espacios métricos. Propiedades identificadas en el dominio pueden conservarse también en el contradominio y viceversa.

En esta sección presentaremos definiciones más específicas para funciones continuas que reúnen ciertas características. Si una función es aplicada a dos puntos, ¿qué ocurre con la distancia en los puntos del espacio en el que caen? Ya sabemos que podemos hacer la distancia muy cercana si se toma como referencia un punto donde la función es continua pero, ¿habrá casos donde existan funciones que restrinjan la distancia de un modo más general, para todos los puntos? Comencemos con la siguiente:

Definición homeomorfismo: Sea $\phi: X \to Y$ una función continua. Si además $\phi$ es biyectiva y su inversa $\phi^{-1}: Y \to X$ es continua, diremos que $\phi$ es un homeomorfismo. Dos espacios métricos $X$ y $Y$ son homeomorfos si existe un homeomorfismo entre ellos.

Dos espacios homeomorfos tienen, en principio, la misma cardinalidad. Como existe una función continua y de inversa continua, puntos que están cerca en un espacio métrico se conservarán cerca en el otro. Podemos pensar que los espacios homeomorfos tienen la misma forma, en el sentido de que es posible modificar continuamente uno para convertirlo en el otro.

Ejemplos:

Una circunferencia y el perímetro de un rectángulo son homeomorfos. Un homeomorfismo entre estos espacios está dado por la proyección (que es una función continua) de los puntos de la circunferencia en el rectángulo.

Una taza de café y una dona son homeomorfos en $\mathbb{R}^3.$ La siguiente imagen nos muestra la transformación de un espacio al otro a través de la aplicación de homeomorfismos.

Proposición: Sean $(X,d_X), (Y,d_Y), (Z,d_Z)$ espacios métricos con $\phi: X \to Y$ y $\, \psi: Y \to Z$ funciones entre ellos. Las siguientes son propiedades de la composición de funciones:
a) Si $\phi$ y $\psi$ son continuas, entonces la composición $\psi \circ \phi: X \to Z$ es una función continua.

b) Si $\phi$ es un homeomorfismo, entonces $\psi$ es continua si y solo si la composición $\psi \circ \phi$ es continua.

c) Si $\psi$ es un homeomorfismo, entonces $\phi$ es continua si y solo si la composición $\psi \circ \phi$ es continua.

Demostración:
La prueba de a) se dejará como ejercicio al final de esta sección. Por lo pronto ya lo asumiremos válido.
Para probar b) nota que si $\phi$ es homeomorfismo entonces es continua y su función inversa $\phi^{-1}$ también lo es. A partir de a) concluimos que $\psi \circ \phi$ es continua si y solo si $(\psi \circ \phi)\circ\phi^{-1}= \psi$ es continua.
Para probar c) nota que si $\psi$ es homeomorfismo entonces es continua y su función inversa $\psi^{-1}$ también lo es. A partir de a) concluimos que $\psi \circ \phi$ es continua si y solo si $\psi^{-1}\circ(\psi \circ \phi)= \phi$ es continua.

Definición isometría. Sean $(X,d_X)$ y $(Y,d_Y)$ dos espacios métricos. Decimos que $\phi: X \to Y$ es una isometría si preserva distancias entre espacios, es decir, para toda $x,y \in X:$
$$d_X(x,y) = d_Y(\phi(x), \phi(y))$$

¿Puede una isometría ser un homeomorfismo? En principio sería necesario que sea biyectiva.

Proposición: Una isometría es una función inyectiva.
Demostración:
Sea $\phi: X \to Y$ una isometría y $x,y \in X$ tales que $\phi(x) = \phi(y)$ entonces $d_Y(\phi(x),\phi(y)) = 0$. Como $\phi$ es isometría, $d_X(x,y) = d_Y(\phi(x),\phi(y)) = 0$ por lo tanto $x = y.$
Se deja como ejercicio argumentar que si una isometría es suprayectiva, entonces es un homeomorfismo. Particularmente, en este caso diremos que los espacios son isométricos.

En la siguiente función las distancias en el espacio del contradominio estarán limitadas por las distancias del espacio del dominio y una constante $c \in \mathbb{R}:$

Definición función Lipschitz continua: Sea $\phi: X \to Y$. Si existe $c>0$ tal que para todo $x,y \in X, \,$ $d_Y(\phi(x), \phi(y)) \leq c \, d_X(x,y)$ diremos que $\phi$ es Lipschitz continua y que $c$ es constante de Lipschitz para $\phi$.

Proposición: Si la función $\phi$ es Lipschitz continua, entonces es continua.
Demostración:
Sea $\phi :X \to Y$ Lipschitz continua con constante de Lipschitz $c$, $x_0 \in X$ y $\varepsilon >0$. Si $\delta = \frac{\varepsilon}{c}$ entonces si $x$ es tal que $d_X(x,x_0) \leq \frac{\varepsilon}{c}$ se sigue que $d_Y(\phi(x_0), \phi(x)) \leq c \, d_X(x,x_0) \leq c \frac{\varepsilon}{c} = \varepsilon .$

El recíproco no es cierto. Se deja como ejercicio.

Definición equivalencia: Diremos que $\phi: X \to Y$ es una equivalencia si es Lipschitz continua y biyectiva y su inversa $\phi^{-1}:Y \to X$ también es Lipschitz continua.

Definición métricas equivalentes: Sean $d_1$ y $d_2$ dos métricas en el espacio métrico $X$. Diremos que $d_1$ y $d_2$ son equivalentes si la función identidad $I:(X,d_1) \to (X,d_2)$ es una equivalencia.

Asímismo, dos normas son equivalentes si las métricas inducidas por ellas son equivalentes. Podemos concluir también que si dos métricas son equivalentes, entonces ambas métricas generan los mismos conjuntos abiertos en el conjunto $X$, esto es, $A$ es abierto en $(X,d_1)$ si y solo si $A$ es abierto en $(X,d_2).$ ¿Por qué?

Ejemplos

En el conjunto $\mathbb{R}^n$ considera los puntos $x,y,z \in \mathbb R^n$, con $x=(x_{1},…,x_{n})$ y $y=(y_{1},…,y_{n}).$ Las siguientes métricas son equivalentes:

a) $d_{2}(x,y) = \sqrt{(x_{1}-y_{1})^2+…+(x_{n}-y_{n})^2}$
b) $d_{\infty}(x,y) = max \{|x_{1}-y_{1}|,…,|x_{n}-y_{n}|\}$
c) $d_{1}(x,y) = |x_{1}-y_{1}|+…+|x_{n}-y_{n}|$

Demostración:
Demostremos que $d_{2}$ y $d_{\infty}$ son métricas equivalentes.

\begin{align*}
(x_{1}-y_{1})^2+…+(x_{n}-y_{n})^2 &\leq n^2(max \{|x_{1}-y_{1}|,…,|x_{n}-y_{n}|\})^2\\
\sqrt{(x_{1}-y_{1})^2+…+(x_{n}-y_{n})^2} &\leq n \, max \{|x_{1}-y_{1}|,…,|x_{n}-y_{n}|\}\\
d_{2}(x,y) &\leq n \, d_{\infty}(x,y)
\end{align*}

Por otro lado

\begin{align*}
(max \{|x_{1}-y_{1}|,…,|x_{n}-y_{n}|\})^2 &\leq (x_{1}-y_{1})^2+…+(x_{n}-y_{n})^2\\
max \{|x_{1}-y_{1}|,…,|x_{n}-y_{n}|\} &\leq \sqrt{(x_{1}-y_{1})^2+…+(x_{n}-y_{n})^2}\\
d_{\infty}(x,y) &\leq d_{2}(x,y)
\end{align*}

Por lo tanto $d_{2}$ y $d_{\infty}$ son métricas equivalentes.

Ahora demostraremos que las métricas $d_{1}$ y $d_{\infty}$ son equivalentes.

\begin{align*}
d_1(x,y) &= |x_{1}-y_{1}|+…+|x_{n}-y_{n}| \\
&\leq n \, max \{|x_{1}-y_{1}|,…,|x_{n}-y_{n}|\}\\
&= n \, d_{\infty}
\end{align*}

Por otro lado

\begin{align*}
d_{\infty} &= max \{|x_{1}-y_{1}|,…,|x_{n}-y_{n}|\}\\
&\leq |x_{1}-y_{1}|+…+|x_{n}-y_{n}| \\
&= d_{1}(x,y)
\end{align*}

Por lo tanto las métricas $d_{1}$ y $d_{\infty}$ son equivalentes. Queda como ejercicio al lector demostrar que las métricas $d_1$ y $d_2$ son equivalentes. Nota que es posible concluirlo a partir de las equivalencias demostradas y la composición de funciones.

Para finalizar esta sección, presentamos dos normas no equivalentes:
Considera el espacio de funciones continuas $C^0[0,1]$, (que van del intervalo $[0,1] \subset \mathbb{R} \to \mathbb{R})$ con las normas:
\begin{align*}
\norm{f}_1&:= (\int_{0}^{1} |f(x)| \,dx), \\
\norm{f}_\infty&:= máx\{|f(x)|:0\leq x \leq 1 \}
\end{align*}

Veremos que no existe una función Lipschitz continua $\phi:(C^0[0,1],\norm{f}_\infty) \to (C^0[0,1],\norm{f}_1).$

Para cada $n \in \mathbb{N}$ considera la función $f_n(x) \in C^0[0,1]$ que a cada $x \in [0,1]$ asigna el punto $f_n(x) = x^{n-1}.$ La distancia que hay entre estas funciones y la función constante $0$ está dada por:
\begin{align*}
\norm{f_n}_1&:= (\int_{0}^{1} |f_n| \,dx) = \frac{1}{n}, \\
\norm{f_n}_\infty&:= máx\{|f_n|:0\leq x \leq 1 \} = 1
\end{align*}
No existe $c>0$ que satisfaga que para toda $n \in \mathbb{N}, \, \norm{f_n}_1 \leq c\norm{f_n}_\infty$ pues no es cierto que $\frac{1}{n}\leq c(1) =c$ para toda $n$. Por lo tanto no existe una función Lipschitz continua $\phi:(C^0[0,1],\norm{f}_\infty) \to (C^0[0,1],\norm{f}_1)$ y en conclusión, estas normas no son equivalentes

Más adelante…

Veremos que es posible definir un espacio métrico a partir de una familia de caminos que conecte puntos y de la longitud que estos caminos tienen. Observaremos la posibilidad de que varios caminos distintos conecten a los mismos dos puntos y si es posible rescatar alguna aproximación en funciones no continuas a través de un nuevo concepto: la semicontinuidad.

Tarea moral

1. Demuestra que si $\phi$ y $\psi$ son continuas, entonces la composición $\psi \circ \phi: X \to Z$ es una función continua.
2. Sea $\phi$ una isometría tal que es suprayectiva. Prueba que es también un homeomorfismo.
3. Da un ejemplo de una función continua que no sea Lipschitz continua.
4. Demuestra que una isometría es una equivalencia.
5. Demuestra que las métricas $d_1(x,y) = |x_{1}-y_{1}|+…+|x_{n}-y_{n}|$ y $d_{2}(x,y) = \sqrt{(x_{1}-y_{1})^2+…+(x_{n}-y_{n})^2}$ son equivalentes.

Enlaces

• Análisis Matemático.
• Enlace a entrada anterior.
• Enlace a entrada siguiente.

Introducción

Probablemente estés familiarizado con las funciones continuas de los cursos de cálculo. Esta noción se retoma para funciones entre espacios métricos. Diremos que una función entre espacios métricos $X$ y $Y,$ $f:X \to Y$ es continua en un punto $x_0$ de $X$ si para puntos que están «junto a» $x_0$ en $X$, los puntos correspondientes bajo la función $f$ también están junto a $f(x_0).$ Este tipo de funciones nos permite identificar propiedades entre los espacios métricos que relaciona. En esta entrada comenzaremos a explorar algunos resultados. Comencemos con la definición:

Definición función continua: Sean $(X,d_X)$ y $(Y,d_Y)$ dos espacios métricos. Diremos que una función $\phi: X \to Y$ es continua en el punto $x_0 \in X$ si para todo $\varepsilon >0$ existe $\delta > 0$ tal que para todo $x \in X$ si $d_X(x,x_0) < \delta$ entonces $d_Y(\phi(x), \phi(x_0))<\varepsilon$. Si $\phi:X \to Y$ es continua en cada punto de $A \subset X$, diremos que $\phi$ es continua en $A$.

Si comparas esta definición con la de la entrada anterior, Límite de una función, estarás de acuerdo en que una funcíon $\phi: X \to Y$ es continua en $x_0 \in X$ si
$$\underset{x \to x_0}{lim} \,\phi (x) \,=\phi(x_0)$$

Esta definición se puede expresar en términos de bolas abiertas como sigue: La función $\phi: X \to Y$ es continua en $x_0 \in X$ si para todo $\varepsilon >0$ existe $\delta > 0$ tal que $\phi(B_X(x_0,\delta)) \subset B_Y(\phi(x_0),\varepsilon)$. Observa que en la definición de continuidad, a diferencia de la de límite, no se excluye al punto de continuidad $x_0$.

Ejemplos

La función constante
Para cualesquiera dos espacios métricos $(X,d_X)$ y $(Y,d_Y)$ la función constante $\phi :X \to Y$ tal que para todo $x \in X, \, \phi (x) = c$ para algún $c \in Y$, es continua en cualquier punto de $X.$

Demostración:
Sea $\varepsilon >0$ y $\delta =1$ (cualquier valor para delta funciona). Sea $x_0 \in X$. Entonces si $d_X(x_0,x)<1$ se cumple que $d_Y (\phi(x_0),\phi(x))=d_Y (c,c)=0< \varepsilon.$ Por lo tanto, $f$ es continua en $X.$

Cualquier función que tenga como dominio al espacio discreto es continua.

Demostración:
Sea $(X,d_{disc})$ el espacio discreto, $(Y,d_Y)$ espacio métrico y $\phi :X \to Y$. Sea $\varepsilon > 0$ y sea $x_0 \in X$. Entonces, si $\delta = 1$ (cualquier delta mayor que cero pero menor igual que $1$ funciona) tenemos:
$d_{disc}(x_0,x)< \delta$ entonces $x_0 = x\, $ así $\, d_Y(\phi (x_0),\phi(x))=d_Y(\phi(x_0),\phi(x_0))=0< \varepsilon.$ Por lo tanto, $\phi$ es continua en el espacio discreto $X$.

La siguiente proposición expresa la continuidad en términos de sucesiones.
Proposición: La función $\phi: X \to Y$ es continua en $x_0 \in X$ si y solo si para toda sucesión $(x_n)_{n \in \mathbb{N}} \,$ que converge en $X$ se cumple que:
$$\underset{n \to \infty}{lim} \, \phi(x_n) \, =\,\phi(\underset{n \to \infty}{lim} \, x_n).$$ La demostración se deja como ejercicio. Te sugerimos comparar esta proposición con la que concluye el límite de una función a partir de sucesiones vista en Límite de una función.

Las siguientes son propiedades de las funciones continuas:

Proposición: Sean $\phi, \psi: A \subset X \to \mathbb{C}$ funciones continuas en $x_0 \in X$, entonces:

a) $\phi(x) \pm \psi(x)$ es continua en $x_0$.
b) $\phi(x) \psi(x)$ es continua en $x_0$.
c) $\phi(x) / \psi(x)$ es continua en $x_0$ cuando $\psi(x_0) \neq 0$

La demostración se deja como ejercicio.

Proposición: Sean $\phi,\psi : A \subset X \to \mathbb{R}^n$ dos funciones continuas en $x_0 \in X$, entonces:
a)$(\phi \pm \psi)(x)$ es continua en $x_0$.
b)$(\phi \cdot \psi)(x)$ es continua en $x_0$.
c) $\lambda \phi (x)$ con $\lambda \in \mathbb{R}$ es continua en $x_0$.

La demostración se deja como ejercicio.

Antes de continuar, veamos con detenimiento la siguiente:
Definición imagen inversa: Sean $X$ y $Y$ dos conjuntos y $f:X \to Y$ una función entre ellos. Si $\, U \subset Y,$ diremos que la imagen inversa del subconjunto $U$, es el conjunto de todos los elementos de $X$ que bajo la función $f$ están en $U$. Se denota como $f^{-1}(U).$ Formalmente tenemos:
$$f^{-1}(U)=: \{x \in X : f(x) \in U\}$$

Nota: Ten cuidado de no confundir el concepto de imagen inversa $f^{-1}(U)$ (que es una forma de definir conjuntos en $X$ a partir de un conjunto en $Y$) con el concepto de la función inversa de $f$ que, aunque también se denota como $f^{-1},$ hace referencia a una función que se evalúa en puntos de $Y$ y solo existe cuando $f$ es biyectiva.

Ahora consideremos un conjunto $U_1 \subset X.$ La función $f$ define en $Y$ el conjunto $f(U_1)$. Si renombramos a este conjunto como $\, U_2 \,$ y buscamos identificar ahora la imagen inversa de este nuevo conjunto, ¿regresaremos al mismo conjunto $\, U_1$ del cual partimos? Observa que, dependiendo la naturaleza de la función, es posible que la imagen inversa nos arroje un conjunto más grande que el $\, U_1 \,$ inicial, sin embargo $\, U_1 \,$ estará contenido.

Esto ocurre porque es posible que haya puntos en $\, U_2 \,$ que son igualmente asignados por la función $f$ para puntos fuera de $\, U_1 \,$.

¿Bajo qué condiciones no pasaría esto?

Para finalizar esta sección, veamos las siguientes propiedades de las funciones continuas:

Proposición: Sean $X$ y $Y$ espacios métricos y $\phi:X \to Y$ una función. Las siguientes afirmaciones son equivalentes:

a) $\phi: X \to Y$ es continua.
b) Para todo subconjunto abierto $U \subset Y$, $\phi^{-1}(U)$ es un conjunto abierto en $X.$
c) Para todo subconjunto cerrado $V \subset Y$, $\phi^{-1}(V)$ es un conjunto cerrado en $X.$

Demostración:
Para probar a) $\Rightarrow$ b) considera $U \subset Y$ abierto y $\, x \in \phi^{-1}(U).$ Entonces existe $\varepsilon >0$ tal que $B_Y(\phi(x), \varepsilon) \subset U$, pues $U$ es abierto. Como $\phi$ es continua en $x$, entonces existe $\, \delta >0$ tal que $\phi (B_X(x, \delta)) \subset B_Y(\phi(x), \varepsilon) \subset U.$ Por lo tanto $B_X(x, \delta)) \subset \phi^{-1}(U) \,$ lo que demuestra que $\phi^{-1}(U)$ es un conjunto abierto en $X.$

Para probar b) $\Rightarrow$ c) considera $V \subset Y$ cerrado. Entonces $Y \setminus V$ es abierto en $Y$. Así $\phi ^{-1}(Y \setminus V)$ es abierto en $X$ de modo que $X \setminus \phi ^{-1}(Y \setminus V)$ es cerrado en $X$.
Nota que $\phi^{-1}(V)=X \setminus \phi ^{-1}(Y \setminus V)$ pues $x \in \phi^{-1}(V) \,$ $\Leftrightarrow$ $\phi(x) \in V$ $\Leftrightarrow$ $\phi(x) \notin (Y \setminus V)$ $\Leftrightarrow$ $x \notin \phi ^{-1}(Y \setminus V)$ $\Leftrightarrow$ $x \in X \setminus \phi ^{-1}(Y \setminus V)$. Por lo tanto $\phi^{-1}(V)$ es cerrado en $X.$

Para probar c) $\Rightarrow$ a) considera $x \in X$. Sea $\varepsilon>0$ entonces la bola $B_Y(\phi(x),\varepsilon)$ es abierto por lo tanto su complemento $Y \setminus B_Y(\phi(x),\varepsilon)$ es cerrado. Por hipótesis, la imagen inversa dada por $\phi^{-1}(B_Y(\phi(x),\varepsilon))$ es un conjunto cerrado en $X$. En consecuencia el complemento de $\phi^{-1}(B_Y(\phi(x),\varepsilon))$ es un conjunto abierto en $X$ que tiene a $x$ como elemento. Llamemos $U$ a este conjunto.

Como $U$ es abierto, existe $\delta>0$ tal que $B_X(x,\delta) \subset U$. Por lo tanto la imagen $f(B_X(x,\delta)) \subset B_Y(\phi(x),\varepsilon)$ lo que prueba que la función $\phi$ es continua en $x$. Como $x$ fue arbitrario, se concluye que $\phi$ es continua en el espacio $X$.

Más adelante…

Veremos cómo la existencia de funciones continuas entre dos espacios muestra propiedades que se conservan en ambos. Ya no hablaremos solo de la cercanía a los puntos, sino que haremos esa distancia más específica y comparable a la registrada en el espacio del dominio. Conoceremos así a los espacios isomorfos y homeomorfos.

Tarea moral

1. Demuestra que la función $\phi: X \to Y$ es continua en $x_0 \in X$ si y solo si para toda sucesión $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ que converge en $X$ se cumple que:
   $$\underset{n \to \infty}{lim} \, f(x_n) \, =\,f(\underset{n \to \infty}{lim} \, x_n)$$.
2. Demuestra que si $\phi, \psi: A \subset X \to \mathbb{C}$ son funciones continuas en $x_0 \in X$, entonces:
   a) $\phi(x) \pm \psi(x)$ es continua en $x_0$.
   b) $\phi(x) \psi(x)$ es continua en $x_0$.
   c) $\phi(x) / \psi(x)$ es continua en $x_0$ cuando $\psi(x_0) \neq 0$
3. Demuestra que si $\phi,\psi : A \subset X \to \mathbb{R}^n$ son dos funciones continuas en $x_0 \in X$, entonces:
   a)$(\phi \pm \psi)(x)$ es continua en $x_0$.
   b)$(\phi \cdot \psi)(x)$ es continua en $x_0$.
   c) $\lambda \phi (x)$ con $\lambda \in \mathbb{R}$ es continua en $x_0$.
4. Usa la última proposición de esta sección para probar que cualquier función que tenga como dominio al espacio discreto es continua.
5. ¿Es posible concluir que cualquier función que tenga como contradominio al espacio discreto es continua?

Enlaces

• Análisis Matemático.
• Enlace a entrada anterior.
• Enlace a entrada siguiente.

Introducción:

Es momento de interactuar entre dos espacios métricos, $(X,d_X)$ y $(Y,d_Y)$, cada uno con su respectivo conjunto de puntos y métrica definida en ellos. Podemos relacionar puntos del espacio métrico $X$ con puntos en el espacio métrico $Y$. Será natural preguntarse qué ocurre con las distancias en el nuevo espacio métrico, en comparación con el de origen. Considera la siguiente:

Definición de imagen de un conjunto. Sean $(X,d_X)$ y $(Y,d_Y)$ espacios métricos. Si $A \subset X$ y $f: X \to Y$, es una función, entonces $f \,$ define un conjunto en $Y$ dado por $f(A):=\{f(x)|x\in A\}$, que llamaremos la imagen de $A$ bajo $f \,$ y es la colección de elementos que se le asignan a cada elemento de $A$.

Ahora preguntamos: ¿bajo qué circunstancias una función envía puntos de $A \subset X$ a puntos en $Y$ que se aproximan a algún punto $L \in Y$?

Si $x_0$ es un punto de acumulación en $A$, por definición, todas sus bolas abiertas tienen elementos en $A$ distintos de $x_0$. Podemos así, identificar puntos cercanos a $x_0$, según la distancia $d_X$, que bajo la función $f$ sean enviados a puntos en $Y$ que estén cerca de un punto $L$, según la distancia $d_Y$.
Como los puntos cerca de $L$ en $(Y,d_Y)$ son los que están en la bola de radio $\varepsilon$ con centro en $L,$ se busca conseguir que los puntos cerca de $x_0$ caigan justamente en $B_Y(L,\varepsilon)$. (El subíndice $Y$ en $B_Y$ nos recuerda en qué espacio métrico es considerada la bola abierta. Recuerda que pueden ser diferentes, según la métrica a la que se refiera).

De manera formal tenemos la siguiente:

Definición límite de una función: Sea $f: X \to Y$ una función entre espacios métricos y $x_0$ un punto de acumulación de $A$. Decimos que el límite de $f$, cuando $x$ tiende al punto $x_0$ es $L \in Y$, si ocurre que para todo $\varepsilon >0$ existe $\delta > 0$ tal que para todo $x\neq x_0, \text{ si } d(x,x_0)< \delta$ entonces $d(f(x),L)<\varepsilon$. Se denota como:
$$\underset{x \to x_0}{lim} \,f(x) \,=L$$
Se dice entonces que $f(x) \to L$ cuando $x \to x_0$.

Esta definición se puede expresar en términos de bolas abiertas como sigue: $\, \underset{x \to x_0}{lim} \,f(x) \,=L \,$ si para todo $\varepsilon >0$ existe $\delta > 0$ tal que $f(B_X(x_0,\delta) \setminus \{x_0\}) \subset B_Y(L,\varepsilon)$.

Veamos un resultado que nos permite concluir límites a partir de sucesiones.

Proposición: Considera $A \subset X$ y $x_0 \in A$ un punto de acumulación en $A$. Entonces $$\underset{x \to x_0}{lim} \, f(x) \,=L$$ si y solo si para toda sucesión $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ en $A \setminus \{x_0\}$ tal que $x_n \to x_0$ ocurre que $$\underset{n \to \infty}{lim} \, f(x_n) \,=L$$.
Demostración:
Sea $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ una sucesión en $A \setminus \{x_0\}$ que converge a $x_0$ y sea $\varepsilon >0$. Como $\underset{x \to x_0}{lim} \, f(x) \,=L$ entonces existe $\delta>0$ tal que para todo $x\neq x_0, \text{ si } d(x,x_0)< \delta \,$ entonces $\, d(f(x),L)<\varepsilon$.

Como $(x_n) \to x_0$, entonces existe $N \in \mathbb{N}$ tal que $\forall \, n\geq N, \, d(x_n,x_0)< \delta$, así $\forall \, n \geq N, \, d(f(x_n),L) < \varepsilon$ por lo tanto $f(x_n) \to L\, $ en $\, Y$.

Las siguientes proposiciones son propiedades de límites de funciones en los espacios métricos mencionados:

Proposición: Sean $f:A \to \mathbb{C}$ y $g:A \to \mathbb{C}$. Si $x_0$ es un punto de acumulación en $A$ y $\underset{x \to x_0}{lim}\, f(x) \,=L_1 \,$ y $\, \underset{x \to x_0}{lim}\, g(x) \,=L_2$, se tiene que:

a) $\underset{x \to x_0}{lim} \, f(x) \pm g(x) \,=L_1 \pm L_2$
b) $\underset{x \to x_0}{lim} \, f(x)g(x) \,=L_1 L_2$
c) $\underset{x \to x_0}{lim} \, f(x) / g(x) \,=L_1 / L_2$ cuando $L_2 \neq 0$

La demostración se deja como ejercicio.

Proposición: Sean $f,g: A \subset X \to \mathbb{R}^n\, $ Si se definen
$(f+g)(x)=f(x)+g(x)$ y $(f \cdot g)(x)=f(x) \cdot g(x)$ entonces si $x_0$ es un punto de acumulación en $A$ y $\underset{x \to x_0}{lim}\, f(x) \,=L_1 \,$ y $\, \underset{x \to x_0}{lim} \,g(x) \,=L_2$, se tiene que:

a) $\underset{x \to x_0}{lim} \, f(x) \pm g(x) \,=L_1 \pm L_2$.
b) $\underset{x \to x_0}{lim} \, f(x) \cdot g(x) \,=L_1 \cdot L_2$.
c) $\underset{x \to x_0}{lim} \, \lambda f(x) \,= \lambda L_1 \,$con $\,\lambda \in \mathbb{R}$.

La demostración se deja como ejercicio.

Más adelante…

Veremos el caso para cuando la función sí está definida en $x_0 \in A \subset X$ y más aún, la función tiene como límite al punto $f(x_0)$. Hablaremos así de funciones continuas en un punto $x_0$ y observaremos el efecto que estas funciones producen en subconjuntos abiertos y cerrados de un espacio métrico.

Tarea moral

1. Demuestra las dos proposiciones anteriores.

Enlaces

• Análisis Matemático.
• Enlace a entrada anterior.
• Enlace a entrada siguiente.

Introducción

En esta entrada vamos a ver una forma de definir distancias (sí, de nuevo) pero ahora no directamente entre los elementos de un conjunto, sino entre los subconjuntos de un espacio métrico. Entonces, los subconjuntos pasarán a ser vistos como elementos de un nuevo espacio con cierta métrica. Al final haremos sucesiones de conjuntos. Descubriremos bajo qué condiciones estas sucesiones de conjuntos convergen. Será emocionante descubrir que dos conjuntos están cerca uno de otro, cuando son muy parecidos entre sí (en forma y tamaño). Esta entrada está basada en el contenido del libro «A course in Metric Geometry», escrito por Dmitri Burago, Yuri Burago y Sergei Ivanov (páginas 252 y 253). Omitiremos las demostraciones de las proposiciones, pues no son parte de los objetivos del curso. El lector puede consultarlas en el libro mencionado si así lo desea.

Visualiza la unión de todas las bolas de radio $\varepsilon$. Definimos el conjunto $U_\varepsilon(A) =: \underset{x\in A}{\cup}B(x,\varepsilon)$. Nota que este conjunto contiene al conjunto $A$.

Asímismo, todos los elementos de $U_\varepsilon(A)$ distan en menos que $\varepsilon$ a algún elemento de $A$, pues están en una de las bolas de radio $\varepsilon$.

Pensemos ahora en los conjuntos definidos de esta forma en $A$ pero buscando que también contengan a un conjunto $B \subset X$

Se puede dar el caso en que aunque $U_\varepsilon(A)$ contiene a $A,$ no contiene al conjunto $B.$

Identificando valores para $\varepsilon >0$ suficientemente grandes, se logra la contención deseada:

Podemos identificar al ínfimo de los $\varepsilon$´s $>0$ y encontrar así un conjunto $U_{\varepsilon´´}(A)$ más ajustado pero que sigue conteniendo a ambos conjuntos.

Análogamente, vamos a identificar los conjuntos $U_\varepsilon(B)$ que también contienen a $A$.

Se puede dar el caso en que aunque $U_\varepsilon(B)$ contiene a $B,$ no contiene al conjunto $A.$

Identificando valores para $\varepsilon >0$ suficientemente grandes, se logra la contención deseada:

Podemos identificar al ínfimo de los $\varepsilon$´s $>0$ y encontrar así un conjunto $U_{\varepsilon´´}(B)$ más ajustado pero que sigue conteniendo a ambos conjuntos.

Si seleccionamos al ínfimo de los $\varepsilon$’s tales que ambos conjuntos quedan contenidos de la forma $A \subset U_\varepsilon(B)$ y $B \subset U_\varepsilon(A)$. Podemos definir la distancia de Hausdorff entre $A$ y $B$ como ese ínfimo. Formalmente:
$$d_H(A,B) =: inf \{\varepsilon>0: A \subset U_\varepsilon(B) \,y\, B \subset U_\varepsilon(A) \}$$

Sean $A\subset X$ y $B\subset X$ y $\varepsilon >0$. Si definimos $\text{dist}(a,B) =: \underset{b \in B}{inf} \, d(a,b)$ para cada $a \in A$ y análogamente $\text{dist}(b,A) =: \underset{a \in A}{inf} \, d(a,b)$ para $b \in B$ entonces las siguientes son propiedades de la distancia de Hausdorff.

a) $d_H(A,B) = max\{\underset{a \in A}{sup} \, \text{dist}(a,B),\underset{b \in B}{sup} \, \text{dist}(b,A)\}.$

b) $d_H(A,B) \leq \varepsilon$ si y solo si para todo $a \in A,$ $\text{dist}(a,B) \leq \varepsilon$ y para todo $b \in B, \, \text{dist}(b,A) \leq \varepsilon.$ Esto puede no ocurrir si cambiamos «$\leq$» por «$<$».

Anteriormente hemos hablado de la definición de una función acotada (Espacios de funciones) y de una sucesión acotada (Convergencia), veamos esta definición de un modo más general:

Proposición: Si $(X,d)$ es un espacio métrico, entonces $d_H$ define una métrica en el conjunto de conjuntos cerrados y acotados $\mathcal{M}(X):=\{F \subset X: F \text{ es cerrado y acotado}\}$. (En el libro de Burago la métrica puede tomar el valor infinito, en ese sentido $d_H$ también sería una métrica en el conjunto de los subconjuntos cerrados de $X$, incluyendo los no acotados).

Eso significa que $A,B \in \mathcal{M}(X)$ cumplen:

1) $d_H(A,B)=0$ si y solo si los conjuntos son iguales. En este caso tendremos que para todo $\varepsilon>0$ $A \subset U_\varepsilon(B)$ y $B \subset U_\varepsilon(A)$. Además $U_\varepsilon(B)=U_\varepsilon(A).$

2) La propiedad de simetría en espacios métricos dice que $d_H(A,B) = d_H(B,A)$

3) Se cumple la desigualdad del triángulo entre conjuntos: $$d_H(A,B) \leq d_H(A,C) + d_H(C,B)$$.
Para fines ilustrativos de esta propiedad recordemos que:
$d_H(A,B) = max\{\underset{a \in A}{sup} \, \text{dist}(a,B),\underset{b \in B}{sup} \, \text{dist}(b,A)\}.$
$d_H(A,C) = max\{\underset{a \in A}{sup} \, \text{dist}(a,C),\underset{c \in C}{sup} \, \text{dist}(c,A)\}.$
$d_H(B,C) = max\{\underset{b \in B}{sup} \, \text{dist}(b,C),\underset{c \in C}{sup} \, \text{dist}(c,B)\}.$
La imagen siguiente representa esas distancias.

A continuación, visualizaremos ejemplos de sucesiones en el espacio métrico de Hausdorff. Entonces los elementos de las sucesiones serán conjuntos cerrados y acotados.
Si $(A_n)_{n \in \mathbb{N}}$ es una sucesión de conjuntos de un espacio métrico y $A_n \to A$ en la métrica de Hausdorff, entonces $d_H(A_n,A) \to 0$ en $\mathbb{R}.$ Eso significa que los conjuntos indicados por la sucesión no solo se van a acercar (en posición, si podemos pensarlo así) al conjunto $A$, sino que se van a ver como éste (pues cuando $d_H =0$ los conjuntos son iguales).

La sucesión presentada muestra estrellas de la misma forma y tamaño pero distinta posición en $\mathbb{R}^2$ cada vez más grandes pero proporcionales entre sí. Para cada $n \in \mathbb{N}$ la estrella $A_n$ tiene su centro en el punto $(\frac{1}{n},0)$. Entonces la sucesión $(A_n)_{n \in \mathbb{N}}\,$ converge a la estrella con centro en $(0,0)$.

La sucesión de huellas de perrito muestra manchas cada vez más pequeñas que convergen a las manchas verdes.

Tenemos una sucesión de conos $(A_n)_{n \in \mathbb{N}}\,$ definida como sigue: para cada $n \in \mathbb{N}$ el cono $A_n$ tiene su centro en $(0,\frac{-3}{n},0)$, altura $\frac{2}{n}$ y radio $1$. Entonces los conos ven disminuída su altura hasta llegar a $0$ mientras que el centro se desplaza al origen. Finalmente convergen al círculo unitario en el plano horizontal.

Formalmente, tenemos los siguientes:

Ejemplos de sucesiones de conjuntos en espacios euclidianos que convergen a un conjunto $A$ en el espacio de Hausdorff.

Para cada $n \in \mathbb{N}$ considera en el espacio euclidiano $\mathbb{R}^2$ el conjunto $A_n =: \overline{B}(0,1+\frac{1}{n})$. Entonces $(A_n)_{n \in \mathbb{N}}\,$ es una sucesión en el espacio de Hausdorff que converge al conjunto $A=:\overline{B}(0,1)$.

Como sugerencia, puedes demostrar que la medida del apotema vista como $\, cos \alpha \,$ tiende a $1$ en $\mathbb{R}$.

La siguiente sucesión muestra cilindros en $\mathbb{R}^3$.

Ahora presentaremos algunas condiciones que garantizan la convergencia en sucesiones de conjuntos. En la última se menciona la noción de compacidad, concepto del que se hablará en entradas próximas. Por el momento podemos imaginar el resultado en espacios euclidianos, donde los compactos son los conjuntos cerrados y acotados.

Proposición: Sea $(A_n)_{n \in \mathbb{N}}$ una sucesión en $\mathcal{M}(X)$ tal que $A_n \to A$ en $\mathcal{M}(X)$. Entonces:

a) $A$ es el conjunto de límites de todas las sucesiones convergentes $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ en $X$ tales que para toda $n \in \mathbb{N}, \, a_n \in A_n$.

b) El conjunto al que converge la sucesión está dado por: $A = \underset{n \in \mathbb{N}}{\cap} (\overline{\underset{m \geq n}{\cup} A_m})$.

Esto significa que en cada iteración, vamos a considerar la cerradura de la unión de todos los conjuntos, exceptuando los de las primeras posiciones (según la iteración en la que vayamos). Esto define nuevos conjuntos, cuya intersección es el conjunto al que la sucesión converge.

La intersección de todos los conjuntos de este estilo es el conjunto al que la sucesión converge:

Proposición: Sea $(X,d)$ un espacio métrico compacto y $(A_n)_{n \in \mathbb{N}} \,$ una sucesión de subespacios compactos en él, entonces:
a) Si $A_{n+1} \subset A_n$, entonces $A_n \to \underset{n \in \mathbb{N}}{\cap}A_n$ en $\mathcal{M}(X)$.

b) Si para todo $n \in \mathbb{N}, \, A_n \subset A_{n+1}$, entonces $A_n \to \overline{\underset{n \in \mathbb{N}}{\cup}A_n}$ en $\mathcal{M}(X)$.

Más adelante…

Ya que hemos estudiado algunas propiedades en un espacio métrico, comenzaremos a relacionar un espacio con otros a través de funciones. Veremos bajo qué circunstancias es posible hablar de “cercanía” en puntos del contradominio cuando se parte de puntos cercanos en el espacio métrico del dominio.

Tarea moral

1. Describe las características de las sucesión definida como:
   $A_1=[0,1]$
   $A_2=[0,1] \setminus (\frac{1}{3},\frac{2}{3})=[0,\frac{1}{3}] \cup [\frac{2}{3},1],$
   $A_3=[0,\frac{1}{3}] \setminus (\frac{1}{9},\frac{2}{9}) \cup [\frac{2}{3},1]\setminus (\frac{7}{9},\frac{8}{9})=[0,\frac{1}{9}] \cup [\frac{2}{9},\frac{1}{3}] \cup [\frac{2}{3},\frac{7}{9}] \cup[\frac{8}{9},1]$
   Y así, recursivamente, se va quitando la tercera parte central, de cada intervalo que quedaba. La intersección de estos conjuntos es conocido como el conjunto de Cantor. ¿Bajo qué resultados mencionados en esta entrada podemos concluir la convergencia de la sucesión?
2. El copo de nieve de Koch es la curva a la que converge una sucesión definida como sigue:
   $A_1$ es un triángulo equilátero.
   $A_2$ sustituye la tercera parte central de cada lado por dos aristas de la misma medida.
   $A_3$ Hace lo mismo. Se repite el proceso recursivamente
   ¿Qué puedes decir del área encerrada por las curvas a medida que la sucesión aumenta? ¿Hay condiciones suficientes para concluir la convergencia de estos conjuntos?
3. Demuestra la convergencia en el espacio de Hausdorff de la sucesión de polígonos circunscritos descrita anteriormente.
4. Demuestra la convergencia en el espacio de Hausdorff de la sucesión de cilindros expresada anteriormente.

Enlaces

• Análisis Matemático.
• Enlace a entrada anterior.
• Enlace a entrada siguiente.

Introducción

Ante el modelado de situaciones, resulta útil identificar qué tan lejos está un objeto de convertirse en otro. Si se identifica una secuencia o patrón entre una situación y la siguiente, posiblemente se pueda comprobar que, tras varios cambios, nos aproximaremos a algún resultado específico. El Análisis Matemático ofrece herramientas que formalizan este estudio. En la sección que a continuación presentamos trabajaremos más con la noción de cercanía a través de distancias que van tendiendo a cero. Esta vez lo haremos con una sucesión que toma elementos del espacio métrico. Se verá bajo qué condiciones estos puntos se acercan cada vez más a cierto punto en el espacio métrico. Comencemos con la siguiente:

Definición sucesión: Sea $(X,d)$ un espacio métrico. Decimos que una función $x: \mathbb{N} \to X$ es una sucesión en $X$.

Podemos pensar entonces que una sucesión elige, para cada número natural $n$, un elemento $x_n$ del conjunto $X$. Vamos a denotar una sucesión como $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}.$

¿Bajo qué condiciones podemos decir que la sucesión se aproxima cada vez más a cierto punto $x$ en $(X,d)$? Para que esto ocurra se espera que, siempre que se fije una distancia $\varepsilon >0$ como referencia, se pueda asegurar que los últimos elementos de la sucesión, tengan una distancia al punto $x$ menor que $\varepsilon$, es decir, que exista un número natural $N \,$ de modo que todos los puntos asignados por la sucesión a partir de la posición $N$, estén “dentro” de la bola de radio $\varepsilon$ con centro en $x$, el punto de convergencia. De manera formal, tenemos la:

Definición sucesión convergente: Vamos a decir que una sucesión $(x_n)_{n \in \mathbb{N}} \,$ es convergente en $(X,d)$ si existe $x \in X$ tal que para todo $\varepsilon >0$ existe $N \in \mathbb{N}$ tal que para todo $n \geq N$ ocurre que $d(x_n,x)<\varepsilon$.

Si es así, diremos que $(x_n)_{n \in \mathbb{N}} \,$ converge a $x$ y se indicará en la notación como:
$$x_n \to x$$
o como:
$$\underset{n \to \infty}{lim} \, x_n =x$$
Nota: $x_n \to x \text{ en } X \iff d(x_n,x) \to 0 \text{ en } \mathbb{R}$.
Si la sucesión no es convergente decimos que es divergente.

Ahora veamos que una sucesión no puede converger a dos puntos diferentes:

Proposición: Si $(x_n)_{n \in \mathbb{N}} \,$ es una sucesión convergente en $X$ entonces el límite $\underset{n \to \infty}{lim} \, x_n$ es único.
Demostración:
Supongamos que $x_n \to x_a \,$ y $\, x_n \to x_b \,$ en $X$. Sea $\varepsilon>0$. Siguiendo la definición de convergencia se tiene que para todo $\frac{\varepsilon}{2} >0$ existen números naturales $N_a\, $ y $\, N_b\, $ tales que para todo $n\geq N_a, \, d(x_n,x_a)< \frac{\varepsilon}{2}$ y para todo $n\geq N_b, \, d(x_n,x_b)< \frac{\varepsilon}{2}$. Si elegimos $N = max\{N_a,N_b\}$ las dos condiciones anteriores se satisfacen. Entonces, para toda $n\geq N$,
$0 \leq d(x_a,x_b) \leq d(x_a,x_n)+d(x_n,x_b) \leq \frac{\varepsilon}{2}+\frac{\varepsilon}{2}= \varepsilon$
Nota entonces que $\forall \, \varepsilon >0,$ la distancia entre $x_a$ y $x_b$ queda acotada por $0 \leq d(x_a,x_b) \leq \varepsilon.$
En conclusión, $d(x_a,x_b)=0$, por lo tanto los puntos de convergencia son iguales.

Es importante mencionar que la convergencia de una sucesión depende tanto de la métrica como del conjunto a considerar. Una sucesión puede ser convergente en un espacio métrico pero no serlo en otro. Por ejemplo, la sucesión que a cada natural $n$ le asigna el número $\frac{1}{n}$ cumple que $(\frac{1}{n}) \to 0$ en $\mathbb{R}$ con la métrica euclideana, pero en el subespacio euclideano $(0,1]$ no es convergente, pues $0$ no está en el subespacio.

Definición subsucesión de $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$. Una subsucesión $(x_{k(n)})_{n \in \mathbb{N}}$ es una composición de la sucesión $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ con una función estrictamente creciente, $k:\mathbb{N} \to \mathbb{N}$.
Esto significa que una subsucesión tomará elementos en $X$ de la sucesión, en el mismo orden en que aparecen, aunque es posible que vaya descartando algunos.

Hay una relación entre el límite de una sucesión y los de sus subsucesiones:

Proposición: Una sucesión $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ converge a $x$ en $X$ si y solo si toda subsucesión $(x_{k(n)})_{n \in \mathbb{N}}$ converge a $x$ en $X$.

Demostración:
Sea $(x_{k(n)})_{n \in \mathbb{N}}$ una subsucesión de $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$. Como $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ converge entonces existe $N \in \mathbb{N}$ tal que para todo $n \geq N, \, d(x_n,x) < \varepsilon$. Ya que $k: \mathbb{N} \to \mathbb{N}$ es estrictamente creciente, tenemos que para todo $j \geq N, \, k(j) \geq k(N) \geq N$. Así, $d(x_k(j),x)< \varepsilon$, lo cual demuestra que $(x_{k(n)}) \to x$. El regreso es trivial, pues es posible definir una subsucesión como la sucesión misma.

Definición: Diremos que una sucesión $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ en $X$ es acotada si existe $M \in \mathbb{R}$ y $x \in X$ tales que $\forall \, n \in \mathbb{N}$ ocurre que $d(x,x_n) \leq M$.
Esto significa que una sucesión es acotada si todos los puntos $x_n,$ con $n \in \mathbb{N}$ están en una bola abierta con centro en algún punto $x$ del espacio métrico.

¿Es posible concluir que una sucesión es convergente si sabemos que es una sucesión acotada? Al final se te propondrá dar un ejemplo de una sucesión acotada que no sea convergente.
En contraparte, tenemos la siguiente:

Proposición: Toda sucesión convergente es acotada.
Demostración:
Sea $(x_n)_{n \in \mathbb{N}} \,$ una sucesión que converge a $x$ en $X$. Buscamos «encerrar» todos los puntos de la sucesión en una bola abierta. Si suponemos $\varepsilon = 1$, existe $N \in \mathbb{N}$ tal que para todo $n \geq N, \, d(x_n,x)<1$. Hasta aquí ya logramos «encerrar» todos los puntos de la sucesión a partir de $x_N$.

Para encerrar los elementos que van antes en la sucesión, considera las distancias entre $x$ y cada uno de esos puntos como $d_i = d(x_i,x), \, i=1,…,N-1$.

Si hacemos $M = máx\{d_i,1\}, \, i=1,…,N-1$, se consigue que para todo $n \in \mathbb{N}, \, d(x_n,x)<M$ con lo cual se demuestra que la sucesión es acotada.

Los últimos resultados que expondremos en esta entrada son muy importantes, en el sentido en que suele acudirse a ellos para otras demostraciones. Te sugerimos tenerlos presentes.

Proposición: Si $x_n \to x$ en $X$ entonces $x$ es un punto de contacto del conjunto $\{x_n \,|n \in \mathbb{N}\}$.
Según la definición, basta con demostrar que toda bola abierta de radio $\varepsilon >0$ con centro en $x$ interseca al conjunto $\{x_n\}$. La demostración se deja como ejercicio.

Proposición: Sea $A \subset X$ y $x \in X$. Entonces $x \in \overline{A}$ si y solo si existe una sucesión $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ en $A$ tal que $x_n \to x$ en $X$.

Demostración:
El regreso se concluye a partir de la proposición anterior.
Si $x \in \overline{A}$ entonces todas las bolas abiertas con centro en $x$ intersecan al conjunto $A$. Así, para cada $n \in \mathbb{N}$, podemos elegir un punto $x_n \in B(x, \frac{1}{n}) \cap A$. Como $d(x,x_n)< \frac{1}{n} \to 0$ en $\mathbb{R}$, se concluye que $x_n \to x$ en $X$.

Más adelante…

Tendremos un acercamiento a un espacio métrico cuyos elementos son los subconjuntos cerrados de otro espacio métrico. Al definir la distancia entre estos subconjuntos cerrados veremos que, si una sucesión de ellos converge, entonces lo hace en un subconjunto cerrado. Ya que eso significa que la distancia tiende a cero, y la distancia entre dos elementos es cero cuando son iguales, podemos esperar que los subconjuntos de la sucesión se parecerán cada vez más, al subconjunto al cual convergen.

Tarea moral

1. Prueba que si $(x_n) \to x$ en $X$ entonces $x$ es un punto de contacto del conjunto $\{x_n \,|n \in \mathbb{N}\}$.
2. Demuestra que una sucesión constante converge.
3. ¿Puede una sucesión ser convergente en el espacio discreto? ¿Bajo qué condiciones?
4. Da un ejemplo de una sucesión en $\mathbb{Q}$ que converge en $\mathbb{R}$ pero no en $\mathbb{Q}$.
5. Sea $A \subset X$. Demuestra que $x$ es un punto interior de $A$ si y solo si para toda $(x_n)_{n \in \mathbb{N}}$ que converge a $x$ en $X$, existe $N>0$ tal que $\forall \, n \geq N, x_n \in A$.
6. Demuestra que $x \in X$ es un punto frontera de $A \subset X$ si y solo si existen sucesiones $(a_n)_{n \in \mathbb{N}}$ en $A$ y $(b_n)_{n \in \mathbb{N}}$ en $X\setminus A$ que convergen a $x$.
7. Demuestra que si la imagen de una sucesión es finita entonces la sucesión es convergente.
8. Da un ejemplo de una sucesión acotada que no sea convergente.

Enlaces

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