A metric counterpart of the Gu–Yung formula

Abstract In this note we consider a generalisation to the metric setting of the recent work (Gu and Yung in J Funct Anal 281:109075, 2021). In particular, we show that under relatively weak conditions on a metric measure space $$(X,d,\nu )$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>X</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>d</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>ν</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> , it holds true that $$ \bigg [ \frac{u(x)-u(y)}{d(x,y)^{\frac{s}{p}}} \bigg ]_{L^p_w(X \times X, \nu \otimes \nu )} \approx \Vert u \Vert _{L^p(X,\nu )}, $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>[</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi>u</mml:mi> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>x</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:mi>u</mml:mi> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>y</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>d</mml:mi> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>x</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>y</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mi>s</mml:mi> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:mfrac> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>]</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:mi>w</mml:mi> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>X</mml:mi> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mi>X</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>ν</mml:mi> <mml:mo>⊗</mml:mo> <mml:mi>ν</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>≈</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>‖</mml:mo> <mml:mi>u</mml:mi> <mml:mo>‖</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:msup> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>X</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>ν</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> where s is a generalised dimension associated to X and $$[\cdot ]_{L^p_w}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>[</mml:mo> <mml:mo>·</mml:mo> <mml:mo>]</mml:mo> </mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:mi>w</mml:mi> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:msub> </mml:math> is the weak Lebesgue norm. We provide some counterexamples which show that our assumptions are optimal.

Authors

Institutions

Publication Details

Journal
Revista Matemática Complutense
Published
2025-12-01
DOI
https://doi.org/10.1007/s13163-025-00554-4
Primary Topic
Fixed Point Theorems Analysis
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00

Funders

Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

A metric counterpart of the Gu–Yung formula

Stefano Buccheri, Wojciech Górny
Revista Matemática Complutense
Fixed Point Theorems Analysis
article

A metric counterpart of the Gu–Yung formula

Stefano Buccheri, Wojciech Górny
article en

Abstract

Abstract In this note we consider a generalisation to the metric setting of the recent work (Gu and Yung in J Funct Anal 281:109075, 2021). In particular, we show that under relatively weak conditions on a metric measure space $$(X,d,\nu )$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>X</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>d</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>ν</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> , it holds true that $$ \bigg [ \frac{u(x)-u(y)}{d(x,y)^{\frac{s}{p}}} \bigg ]_{L^p_w(X \times X, \nu \otimes \nu )} \approx \Vert u \Vert _{L^p(X,\nu )}, $$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>[</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mi>u</mml:mi> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>x</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> <mml:mo>-</mml:mo> <mml:mi>u</mml:mi> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>y</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>d</mml:mi> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>x</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>y</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mi>s</mml:mi> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:mfrac> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>]</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:mi>w</mml:mi> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>X</mml:mi> <mml:mo>×</mml:mo> <mml:mi>X</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>ν</mml:mi> <mml:mo>⊗</mml:mo> <mml:mi>ν</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>≈</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>‖</mml:mo> <mml:mi>u</mml:mi> <mml:mo>‖</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msup> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:msup> <mml:mrow> <mml:mo>(</mml:mo> <mml:mi>X</mml:mi> <mml:mo>,</mml:mo> <mml:mi>ν</mml:mi> <mml:mo>)</mml:mo> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo>,</mml:mo> </mml:mrow> </mml:math> where s is a generalised dimension associated to X and $$[\cdot ]_{L^p_w}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mo>[</mml:mo> <mml:mo>·</mml:mo> <mml:mo>]</mml:mo> </mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mi>L</mml:mi> <mml:mi>w</mml:mi> <mml:mi>p</mml:mi> </mml:msubsup> </mml:msub> </mml:math> is the weak Lebesgue norm. We provide some counterexamples which show that our assumptions are optimal.

Revista Matemática Complutense
University of Warsaw (PL), University of Naples Federico II (IT)
Università degli Studi di Napoli Federico II, Istituto Nazionale di Alta Matematica "Francesco Severi", Austrian Science Fund, Fonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Openalex Percentile: Top 57%
Fixed Point Theorems Analysis
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.