斯通—魏爾施特拉斯逼近定理 (Stone-Weierstrass Theorem) 是一個分析學 上的定理,其描述了在緊緻 豪斯多夫 空間 ( X , τ ) {\displaystyle (X,\tau )} 上的實數連續函數 C ( X , R ) {\displaystyle C(X,\mathbb {R} )} 能夠被較小的函數集逼近的條件。
對於緊緻豪斯多夫空間 ( X , τ ) {\displaystyle (X,\tau )} 以及 A ⊆ C ( X , R ) {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )} ,我們定義
A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是一個代數 (algebra ) 如果 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是一個實數子空間 ,並且對於所有 f , g ∈ A {\displaystyle f,g\in {\mathcal {A}}} , f g ∈ A {\displaystyle fg\in {\mathcal {A}}} 。 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 分離相異點 (separates points )如果對於所有相異 x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} ,存在 f ∈ C ( X , R ) {\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )} 使得 f ( x ) ≠ f ( y ) {\displaystyle f(x)\neq f(y)} 。 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是一個晶格 (lattice ) 如果對於所有 f , g ∈ A {\displaystyle f,g\in {\mathcal {A}}} , min ( f , g ) , max ( f . g ) ∈ A {\displaystyle \min(f,g),\max(f.g)\in {\mathcal {A}}} 。 對於緊緻豪斯多夫空間 ( X , τ ) {\displaystyle (X,\tau )} 以及分離相異點的閉 子代數 A ⊆ C ( X , R ) {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )} ,那麼 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是以下兩個情況之一:
A = C ( X , R ) {\displaystyle {\mathcal {A}}=C(X,\mathbb {R} )} ; 存在一個 x 0 ∈ X {\displaystyle x_{0}\in X} 使得 A = { g ∈ C ( X , R ) : g ( x 0 ) = 0 } {\displaystyle {\mathcal {A}}=\{g\in C(X,\mathbb {R} ):g(x_{0})=0\}} 。 且(1)若且唯若 1 ∈ A {\displaystyle 1\in {\mathcal {A}}} ;(2)若且唯若存在 x 0 ∈ X {\displaystyle x_{0}\in X} 使得對於所有 g ∈ A {\displaystyle g\in {\mathcal {A}}} g ( x 0 ) = 0 {\displaystyle g(x_{0})=0} 。
注意: 由於 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 分離相異點,在(2)的等價(不論哪個方向)中的 x 0 {\displaystyle x_{0}} 是唯一的。
引理A: 如果將 R 2 {\displaystyle \mathbb {R} ^{2}} 視為一個實數向量空間,且兩向量間乘法定義為 ( x 1 , y 1 ) ⋅ ( x 2 , y 2 ) ↦ ( x 1 x 2 , y 1 y 2 ) {\displaystyle (x_{1},y_{1})\cdot (x_{2},y_{2})\mapsto (x_{1}x_{2},y_{1}y_{2})} ,那麼 R 2 {\displaystyle \mathbb {R} ^{2}} 是個代數。且所有子代數只能是以下幾個情況:
R 2 {\displaystyle \mathbb {R} ^{2}} ; { ( 0 , 0 ) } {\displaystyle \{(0,0)\}} ; v {\displaystyle v} 的線性生成空間 ,其中 v = ( 1 , 0 ) , ( 0 , 1 ) , ( 1 , 1 ) {\displaystyle v=(1,0),(0,1),(1,1)} 。 證明: 顯然,(1), (2)跟(3)都是子代數。如果 A ⊆ R 2 {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq \mathbb {R} ^{2}} 是一個子代數,那麼因為 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是一個子空間。那麼如果 dim ( A ) = 0 , 2 {\displaystyle \dim({\mathcal {A}})=0,2} ,對應到(1), (2)。如果 dim ( A ) = 1 {\displaystyle \dim({\mathcal {A}})=1} ,那麼存在一個非零向量 v = ( a , b ) {\displaystyle v=(a,b)} 使得 A = span ( v ) {\displaystyle {\mathcal {A}}={\text{span}}(v)} 。那麼因為 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是一個代數,存在 λ ∈ R {\displaystyle \lambda \in \mathbb {R} } 使得 a 2 = λ a , b 2 = λ b {\displaystyle a^{2}=\lambda a,b^{2}=\lambda b} 。所以 a ( λ − a ) = 0 , b ( λ − b ) = 0 {\displaystyle a(\lambda -a)=0,b(\lambda -b)=0} 。如果 a ≠ 0 , b ≠ 0 {\displaystyle a\neq 0,b\neq 0} ,那麼 a = b = λ {\displaystyle a=b=\lambda } ,對應到(3)中 v = ( 1 , 1 ) {\displaystyle v=(1,1)} 的情況;如果 a , b {\displaystyle a,b} 其一非零,則對應到(3)中 v = ( 0 , 1 ) , ( 1 , 0 ) {\displaystyle v=(0,1),(1,0)} 的情況。 ◻ {\displaystyle \square }
引理B: 對於豪斯多夫空間 X {\displaystyle X} 和分離相異點的子代數 A ⊆ C ( X , R ) {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )} ,以及相異點 x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} ,定義 A x y = { ( g ( x ) , g ( y ) ) : g ∈ A } {\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}=\{(g(x),g(y)):g\in {\mathcal {A}}\}} 。那麼只能是以下兩個情況:
對於所有相異 x , y ∈ X , A x y = R 2 {\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}=\mathbb {R} ^{2}} 。 存在一組相異 x , y ∈ X , A x y = span { ( 1 , 0 ) } , span { ( 0 , 1 ) } {\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}={\text{span}}\{(1,0)\},{\text{span}}\{(0,1)\}} 。 另外,(2)等價於存在一個 x 0 ∈ X {\displaystyle x_{0}\in X} 使得對於所有 g ∈ A {\displaystyle g\in {\mathcal {A}}} , g ( x 0 ) = 0 {\displaystyle g(x_{0})=0} 。
注意: 由於 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 分離相異點,在(2)的等價(不論哪個方向)中的 x 0 {\displaystyle x_{0}} 是唯一的。
證明: 顯然,對於所有相異 x , y ∈ X , A x y {\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}} 是一個子代數。根據引理A ,只需要證明對於所有相異 x , y ∈ X , A x y {\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}} 不可能是 span { ( 1 , 1 ) } , span { ( 0 , 0 ) } {\displaystyle {\text{span}}\{(1,1)\},{\text{span}}\{(0,0)\}} ,但這顯然成立,因為 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 分離相異點以及。 接著證明(2)的等價:如果存在一組相異 x , y ∈ X , A x y = span { ( 1 , 0 ) } , span { ( 0 , 1 ) } {\displaystyle x,y\in X,{\mathcal {A}}_{xy}={\text{span}}\{(1,0)\},{\text{span}}\{(0,1)\}} ,那麼根據 A x y {\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}} 的定義,存在一個 x 0 ∈ X {\displaystyle x_{0}\in X} 使得對於所有 g ∈ A {\displaystyle g\in {\mathcal {A}}} , g ( x 0 ) = 0 {\displaystyle g(x_{0})=0} 。相反地,如果存在一個 x 0 ∈ X {\displaystyle x_{0}\in X} 使得對於所有 g ∈ A {\displaystyle g\in {\mathcal {A}}} , g ( x 0 ) = 0 {\displaystyle g(x_{0})=0} ,那麼對於所有相異於 x 0 {\displaystyle x_{0}} 的 y ∈ X {\displaystyle y\in X} ,我們有 A x 0 y = span { ( 0 , 1 ) } {\displaystyle {\mathcal {A}}_{{x_{0}}y}={\text{span}}\{(0,1)\}} 。 ◻ {\displaystyle \square }
引理C: 對於任意 ϵ > 0 {\displaystyle \epsilon >0} ,存在一個實多項式 P {\displaystyle P} 使得 P ( 0 ) = 0 {\displaystyle P(0)=0} ,且對於所有 x ∈ [ − 1 , 1 ] {\displaystyle x\in [-1,1]} , | | x | − P ( x ) | < ϵ {\displaystyle ||x|-P(x)|<\epsilon } 。
證明: 令 P 0 ≡ 0 {\displaystyle P_{0}\equiv 0} , P n + 1 ( x ) = P n ( x ) + x 2 − P n 2 ( x ) 2 {\displaystyle P_{n+1}(x)=P_{n}(x)+{\frac {x^{2}-P_{n}^{2}(x)}{2}}} 。那麼根據數學歸納法 可以證明:
對於所有 x ∈ [ − 1 , 1 ] {\displaystyle x\in [-1,1]} , 0 ≤ P n ( x ) ≤ P n + 1 ( x ) ≤ | x | {\displaystyle 0\leq P_{n}(x)\leq P_{n+1}(x)\leq |x|} 。 對於所有 x ∈ [ − 1 , 1 ] {\displaystyle x\in [-1,1]} , | | x | − P n ( x ) | ≤ | x | ( 1 − | x | 2 ) n {\displaystyle ||x|-P_{n}(x)|\leq |x|\left(1-{\frac {|x|}{2}}\right)^{n}} 。 因為 | x | ( 1 − | x | 2 ) n ≤ 1 n + 1 {\displaystyle |x|\left(1-{\frac {|x|}{2}}\right)^{n}\leq {\frac {1}{n+1}}} ,得證。 ◻ {\displaystyle \square }
引理D: 對於緊緻豪斯多夫空間 X {\displaystyle X} 和閉子代數 A ⊆ C ( X , R ) {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )} ,如果 g ∈ A {\displaystyle g\in {\mathcal {A}}} ,那麼 | g | ∈ A {\displaystyle |g|\in {\mathcal {A}}} ,且 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是一個晶格。
證明: 對於非零函數 g ∈ A {\displaystyle g\in {\mathcal {A}}} ,令 h = g ‖ g ‖ ∞ , X {\displaystyle h={\frac {g}{\lVert g\rVert _{\infty ,X}}}} ,其中 ‖ ⋅ ‖ ∞ , X {\displaystyle \lVert \cdot \rVert _{\infty ,X}} 是在 X {\displaystyle X} 上的無窮範數 。那麼因為 − 1 ≤ h ≤ 1 {\displaystyle -1\leq h\leq 1} 根據引理C ,存在一個存在一個實多項式 P {\displaystyle P} 使得 P ( 0 ) = 0 {\displaystyle P(0)=0} ,且對於所有 x ∈ X {\displaystyle x\in X} ,有 | | h ( x ) | − P ( h ( x ) ) | < ϵ {\displaystyle ||h(x)|-P(h(x))|<\epsilon } 。因為 P ( 0 ) = 0 {\displaystyle P(0)=0} ,所以 P ( h ( x ) ) ∈ A {\displaystyle P(h(x))\in {\mathcal {A}}} 。因為 ϵ > 0 {\displaystyle \epsilon >0} 是任意的,所以 | h | ∈ A ⟹ | g | = ‖ g ‖ ∞ , X | h | ∈ A {\displaystyle |h|\in {\mathcal {A}}\implies |g|=\lVert g\rVert _{\infty ,X}|h|\in {\mathcal {A}}} 。對於任意 f 1 , f 2 ∈ A , max ( f 1 , f 2 ) = | f 1 − f 2 | + ( f 1 + f 2 ) 2 ∈ A , min ( f 1 , f 2 ) = − max ( − f 1 , − f 2 ) ∈ A {\displaystyle f_{1},f_{2}\in {\mathcal {A}},\max(f_{1},f_{2})={\frac {|f_{1}-f_{2}|+(f_{1}+f_{2})}{2}}\in {\mathcal {A}},\min(f_{1},f_{2})=-\max(-f_{1},-f_{2})\in {\mathcal {A}}} 。 ◻ {\displaystyle \square }
引理E: 對於緊緻豪斯多夫空間 X {\displaystyle X} 和閉晶格 A ⊆ C ( X , R ) {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {R} )} ,如果 f ∈ C ( X , R ) {\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )} ,且對於所有 x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} ,存在 g x y ∈ A {\displaystyle g_{xy}\in {\mathcal {A}}} 使得 g x y ( x ) = f ( x ) , g x y ( y ) = f ( y ) {\displaystyle g_{xy}(x)=f(x),g_{xy}(y)=f(y)} ,那麼 f ∈ A {\displaystyle f\in {\mathcal {A}}} 。
證明: 給定 ϵ > 0 {\displaystyle \epsilon >0} ,對於所有 x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} ,令 U x y = { z ∈ X : f ( z ) < g x y ( z ) + ϵ } , V x y = { z ∈ X : f ( z ) > g x y ( z ) − ϵ } {\displaystyle U_{xy}=\{z\in X:f(z)<g_{xy}(z)+\epsilon \},V_{xy}=\{z\in X:f(z)>g_{xy}(z)-\epsilon \}} 。那麼根據條件,對於所有 x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} , x , y ∈ U x y ∩ V x y {\displaystyle x,y\in U_{xy}\cap V_{xy}} 。於是對於任意 y ∈ X {\displaystyle y\in X} , { U x y } x ∈ X {\displaystyle {\left\{U_{xy}\right\}}_{x\in X}} 是一個 X {\displaystyle X} 的開覆蓋 。因此存在 n y ∈ N {\displaystyle n_{y}\in \mathbb {N} } 使得 X = ⋃ j = 1 n y U x j y {\displaystyle X=\bigcup _{j=1}^{n_{y}}U_{x_{j}y}} 。注意到這等價於對所有 z ∈ X {\displaystyle z\in X} ,存在一個 j = 1 , ⋯ , n y {\displaystyle j=1,\cdots ,n_{y}} 使得 f ( z ) < g x j y ( z ) + ϵ {\displaystyle f(z)<g_{x_{j}y}(z)+\epsilon } 。於是,如果令 g y ( z ) = max j = 1 , ⋯ , n y g x j y ( z ) {\displaystyle g_{y}(z)=\max _{j=1,\cdots ,n_{y}}g_{x_{j}y}(z)} ,那麼對於所有 z ∈ X , f ( z ) < g y ( z ) + ϵ {\displaystyle z\in X,f(z)<g_{y}(z)+\epsilon } 且對於所有 z ∈ ⋂ j = 1 n y V x j y , f ( z ) > g y ( z ) − ϵ {\displaystyle z\in \bigcap _{j=1}^{n_{y}}V_{{x_{j}}y},f(z)>g_{y}(z)-\epsilon } 。令 V y = ⋂ j = 1 n y V x j y {\displaystyle V_{y}=\bigcap _{j=1}^{n_{y}}V_{x_{j}y}} ,那麼因為 { V y } y ∈ X {\displaystyle \left\{V_{y}\right\}_{y\in X}} 是是一個 X {\displaystyle X} 的開覆蓋。存在 y 1 , ⋯ , y m ∈ X {\displaystyle y_{1},\cdots ,y_{m}\in X} 使得 X = ⋃ k = 1 m V y k {\displaystyle X=\bigcup _{k=1}^{m}V_{y_{k}}} 。令 g = min k = 1 , ⋯ , m g y k {\displaystyle g=\min _{k=1,\cdots ,m}g_{y_{k}}} 。於是 ‖ f − g ‖ ∞ , X < ϵ {\displaystyle \lVert f-g\rVert _{\infty ,X}<\epsilon } 。因為 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是個閉晶格, g ∈ A ⟹ f ∈ A {\displaystyle g\in {\mathcal {A}}\implies f\in {\mathcal {A}}} 。 ◻ {\displaystyle \square }
我們宣稱以下等價:
對於所有相異 x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} , A x y = R 2 {\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}=\mathbb {R} ^{2}} ,其中 A x y {\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}} 如引理B 中所述; 1 ∈ A {\displaystyle 1\in {\mathcal {A}}} ; A = C ( X , R ) {\displaystyle {\mathcal {A}}=C(X,\mathbb {R} )} 。 顯然,我們有(3) ⟹ {\displaystyle \implies } (2)。假設(2)成立,那麼 A x y {\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}} 就不可能是 span { ( 0 , 1 ) } , span { ( 1 , 0 ) } {\displaystyle {\text{span}}\{(0,1)\},{\text{span}}\{(1,0)\}} 。所以根據引理B ,(1) 成立。假設(1)成立,那麼給定任意 f ∈ C ( X , R ) {\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )} 以及相異 x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} ,有 ( f ( x ) , f ( y ) ) ∈ R 2 = A x y {\displaystyle (f(x),f(y))\in \mathbb {R} ^{2}={\mathcal {A}}_{xy}} ,所以存在 g x y ∈ A {\displaystyle g_{xy}\in {\mathcal {A}}} 使得 ( f ( x ) , f ( y ) ) = ( g x y ( x ) , g x y ( y ) ) {\displaystyle (f(x),f(y))=(g_{xy}(x),g_{xy}(y))} 。另外,對於 x ∈ X {\displaystyle x\in X} ,根據引理B 中(2)的等價,存在 g x ∈ A {\displaystyle g_{x}\in {\mathcal {A}}} 使得對於 g x ( x ) ≠ 0 {\displaystyle g_{x}(x)\neq 0} 。因此 f ( x ) = g ~ ( x ) {\displaystyle f(x)={\widetilde {g}}(x)} ,其中 g ~ := f ( x ) g x ( x ) g x ∈ A {\displaystyle {\widetilde {g}}:={\frac {f(x)}{g_{x}(x)}}g_{x}\in {\mathcal {A}}} 。於是,根據引理D 以及引理E , f ∈ A {\displaystyle f\in {\mathcal {A}}} 。因為 f ∈ C ( X , R ) {\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )} 是任意的,(3)成立。
類似地,我們宣稱以下等價:
存在相異 x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} , A x y = span ( 0 , 1 ) , span ( 1 , 0 ) {\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}={\text{span}}{(0,1)},{\text{span}}{(1,0)}} ,其中 A x y {\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}} 如引理B 中所述; 存在 x 0 ∈ X {\displaystyle x_{0}\in X} 使得對於所有 g ∈ A , g ( x 0 ) = 0 {\displaystyle g\in {\mathcal {A}},g(x_{0})=0} ; 存在 x 0 ∈ X {\displaystyle x_{0}\in X} 使得 A = { g ∈ C ( X , R ) : g ( x 0 ) = 0 } {\displaystyle {\mathcal {A}}=\{g\in C(X,\mathbb {R} ):g(x_{0})=0\}} 。 (1) ⟺ {\displaystyle \iff } (2)已由引理B 給出且(3) ⟹ {\displaystyle \implies } (2)顯然。因此,僅須證明(2) ⟹ {\displaystyle \implies } (3)。假設(2)成立,那麼顯然有 A ⊆ { g ∈ C ( X , R ) : g ( x 0 ) = 0 } {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq \{g\in C(X,\mathbb {R} ):g(x_{0})=0\}} 。注意到因為 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 分離相異點,該 x 0 {\displaystyle x_{0}} 唯一。 給定 g ∈ C ( X , R ) {\displaystyle g\in C(X,\mathbb {R} )} 且 g ( x 0 ) = 0 {\displaystyle g(x_{0})=0} 。給定相異 x , y ∈ X {\displaystyle x,y\in X} ,如果 x , y ≠ x 0 {\displaystyle x,y\neq x_{0}} ,那麼根據引理B (的證明), A x y = R 2 {\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}=\mathbb {R} ^{2}} ,所以存在 g x y ∈ A {\displaystyle g_{xy}\in {\mathcal {A}}} 使得 ( g ( x ) , g ( y ) ) = ( g x y ( x ) , g x y ( y ) ) {\displaystyle (g(x),g(y))=(g_{xy}(x),g_{xy}(y))} 。如果 x , y {\displaystyle x,y} 其一為 x 0 {\displaystyle x_{0}} ,那麼根據 x 0 {\displaystyle x_{0}} 的唯一性, A x y = span { ( 1 , 0 ) } , span { ( 0 , 1 ) } {\displaystyle {\mathcal {A}}_{xy}={\text{span}}\{(1,0)\},{\text{span}}\{(0,1)\}} ,因此一樣有 g x y ∈ A {\displaystyle g_{xy}\in {\mathcal {A}}} 使得 ( g ( x ) , g ( y ) ) = ( g x y ( x ) , g x y ( y ) ) {\displaystyle (g(x),g(y))=(g_{xy}(x),g_{xy}(y))} 。
給定任意 x ∈ X {\displaystyle x\in X} ,如果 x = x 0 {\displaystyle x=x_{0}} ,那麼 g ( x 0 ) = 0 ( x 0 ) {\displaystyle g(x_{0})=0(x_{0})} ,其中 0 ∈ A {\displaystyle 0\in {\mathcal {A}}} 指零函數。如果 x ≠ x 0 {\displaystyle x\neq x_{0}} ,那麼根據 x 0 {\displaystyle x_{0}} 的唯一性,存在 g x ∈ A {\displaystyle g_{x}\in {\mathcal {A}}} 使得 g x ( x ) ≠ 0 {\displaystyle g_{x}(x)\neq 0} ,因此 g ( x ) = g ~ ( x ) {\displaystyle g(x)={\widetilde {g}}(x)} ,其中 g ~ := g ( x ) g x ( x ) g x ∈ A {\displaystyle {\widetilde {g}}:={\frac {g(x)}{g_{x}(x)}}g_{x}\in {\mathcal {A}}} 。於是,根據引理D 以及引理E , f ∈ A {\displaystyle f\in {\mathcal {A}}} 。因為 f ∈ C ( X , R ) {\displaystyle f\in C(X,\mathbb {R} )} 是任意的,(3)成立。
根據亞歷山德羅夫緊化(Alexandroff's extension),可以延伸到非緊緻的局部緊緻 豪斯多夫空間中,敘述如下:
敘述: 給定一個非緊緻的局部緊緻 豪斯多夫空間 X {\displaystyle X} 以及在 X {\displaystyle X} 在無窮遠處消失(vanishes at infinity)的實連續函數集 C 0 ( X , R ) {\displaystyle C_{0}(X,\mathbb {R} )} (也就是說,對於任意 ϵ > 0 {\displaystyle \epsilon >0} , { x ∈ X : | f ( x ) | ≥ ϵ } {\displaystyle \{x\in X:|f(x)|\geq \epsilon \}} 是一個緊緻集)。如果 A ⊆ C 0 ( X , R ) {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C_{0}(X,\mathbb {R} )} 使一個分離相異點的閉子代數,那麼 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是以下兩個情況之一:
A = C 0 ( X , R ) {\displaystyle {\mathcal {A}}=C_{0}(X,\mathbb {R} )} ; 存在一個 x 0 ∈ X {\displaystyle x_{0}\in X} 使得 A = { g ∈ C 0 ( X , R ) : g ( x 0 ) = 0 } {\displaystyle {\mathcal {A}}=\{g\in C_{0}(X,\mathbb {R} ):g(x_{0})=0\}} 。 在複數域中,包含常數函數 1 {\displaystyle 1} 的閉子代數 A ⊆ C ( X , C ) {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {C} )} 並不會都與 C ( X , C ) {\displaystyle C(X,\mathbb {C} )} 相等。不過如果 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 對於共軛 映射 g ↦ g ¯ {\displaystyle g\mapsto {\bar {g}}} 封閉,那麼有類似的結論:
敘述: 對於緊緻豪斯多夫空間 ( X , τ ) {\displaystyle (X,\tau )} 以及分離相異點,且對共軛封閉的的閉 子代數 A ⊆ C ( X , C ) {\displaystyle {\mathcal {A}}\subseteq C(X,\mathbb {C} )} ,那麼 A {\displaystyle {\mathcal {A}}} 是以下兩個情況之一:
A = C ( X , C ) {\displaystyle {\mathcal {A}}=C(X,\mathbb {C} )} ; 存在一個 x 0 ∈ X {\displaystyle x_{0}\in X} 使得 A = { g ∈ C ( X , C ) : g ( x 0 ) = 0 } {\displaystyle {\mathcal {A}}=\{g\in C(X,\mathbb {C} ):g(x_{0})=0\}} 。 ^ 1.0 1.1 1.2 Folland, Gerald B. Chapter 4. Real analysis: modern techniques and their applications. A Wiley-Interscience publication 2. ed. New York Weinheim: Wiley. 1999. ISBN 978-0-471-31716-6 .