The $p$-convexity functor for $L_p(X)$-spaces

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A construction for transforming an arbitrary $L_p(X)$-norm on a normed space $E$ into a $p$-convex norm is put forward. By applying this construction to the projective tensor norm, an explicit formula for the maximal $p$-convex $L_p(X)$-norm on $E$ is obtained. Bibliography: 9 titles.

About the authors

Nina Vladimirovna Volosova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: volosova_nv@mail.ru

References

  1. A. Lambert, Operatorfolgenräume, Ph.D. thesis, Univ. Saarlandes, Saarbrüken, 2002, viii+184 pp.
  2. E. G. Effros, Zhong-Jin Ruan, Operator spaces, London Math. Soc. Monogr. (N.S.), 23, The Clarendon Press, Oxford Univ. Press, New York, 2000, xvi+363 pp.
  3. H. G. Dales, M. E. Polyakov, Multi-normed spaces, Dissertationes Math. (Rozprawy Mat.), 488, Polish Acad. Sci., Warsaw, 2012, 165 pp.
  4. H. G. Dales, M. Daws, H. L. Pham, P. Ramsden, “Multi-norms and the injectivity of $L^p(G)$”, J. Lond. Math. Soc. (2), 86:3 (2012), 779–809
  5. H. G. Dales, M. Daws, H. L. Pham, P. Ramsden, Equivalence of multi-norms, Dissertationes Math. (Rozprawy Mat.), 498, Polish Acad. Sci., Warsaw, 2014, 53 pp.
  6. H. G. Dales, N. J. Laustsen, T. Oikhberg, V. G. Troitsky, Multi-norms and Banach lattices, Dissertationes Math. (Rozprawy Mat.), 524, Polish Acad. Sci., Warsaw, 2017, 115 pp.
  7. A. Ya. Helemskii, “Structures on the way from classical to quantum spaces and their tensor products”, Adv. Oper. Theory, 2:4 (2017), 447–467
  8. А. Я. Хелемский, “Мультинормированные пространства, основанные на недискретных мерах, и их тензорные произведения”, Изв. РАН. Сер. матем., 82:2 (2018), 194–216
  9. А. Я. Хелемский, Квантовый функциональный анализ в бескоординатном изложении, МЦНМО, М., 2009, 303 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2022 Volosova N.V.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).