5 内积空间与希尔伯特空间(讲稿)教学内容
第一章 希尔伯特空间
第二个例子 取数学对象为三维位形空间中由一点引
出的不同方向不同长短的线段的全体，即理论力学中
位置矢量全体。规定加法服从平行四边形法则；数乘
中的数是实数，以a数乘的结果是方向不变，长度乘
以a；内积是两矢量的点乘积。这是一个实数域上的
内积空间。
第三个例子 取数学对象为一组有次序的复数，例如四个数， 可以把它们写成一个一列矩阵：
高等量子力学
主讲人：顾运厅
参考教材：《高等量子力学》（第二版），喀兴林，
高等教育出版社
第一章 希尔伯特空间
本章讨论量子力学的主要数学工具——希尔伯特空间，即 满足一定要求的多维矢量空间。 主要内容： §1 矢量空间 §2 算符 §3 本征矢量和本征值 §4 表象理论 §5 矢量空间的直和与直积
§1 矢量空间
下面我们举出矢量空间的一些简单性质。 （1）在矢量空间中，零矢量是唯一的。
证明：
设在空间中有 1 和 2 ，对所有矢量 都满足
1 , 2
取第一式的 为 2 ，第二式中的 为 1 ，分别得
2 1 2 , 1 2 1
* * * （，）（ 2 （ ，） ， （ （（ 1） （，）（，） ，），* ，） ） ，） 2 （ ） 0 ，） ， 2，） ，） 22 （，） （ （ （，） （ 0 （ （ ，） 2 （ 2 2 2 2 2
2 2
2
1
2
1 2 2 2 ， ） 2（，） （ 2
由于
0 ，所以有 （，）
2
2
2
即 （，）
第4章 希尔伯特空间 研究生 数值分析 教学课件
范数
n
x (x, x)
xi 2 ，
i 1
则 n 按范数是完备的内积空间，即 Hilbert 空间。
n
n
特别的，在 Rn 中，内积(x, y)
xi yi ，范数 x
xi2 。
i 1
i 1
例 2 在 L2[a,b]中，x(t), y(t) L2[a,b]，
b
定义内积 (x, y) a x(t) y(t)dt （满足三条公理）
M {y y M , y U}。
（5）设 M 为 U 的线性子空间，x U , 若x0 M , x1 M ，
使得
x x0 x1
（*）
则称 x0 为 x 在 M 上的正交投影，（*）式称为 x 关于 M 的
正交分解。
2) 性质 （1）设 U 是内积空间， x, y U , 若x y，则
内积 (x, y) xi yi （满足三条公理） i 1
1
范数 x ( xi 2)2 ，
i1
则l 2 是 Hilbert 空间。
例 4 C[a,b]是按范数 x max x(t) 不是内积空间（因为 t[ a ,b ]
不满足平行四边形U 是内积空间，x, y U, M , N U
证： ①当 X 为实赋范线性空间时，定义
(x, y) 1 ( x y 2 x y 2 ) 4
则由平行四边形公式验证其满足内积的三条公理；
② 当 X 为复赋范线性空间时，定义
(x, y) 1 ( x y 2 x y 2 ) i ( x iy 2 x iy 2 )
4
4
则由平行四边形公式验证其满足内积的三条公理。
x 2 2 Re(x, y) y 2
x 2 2 x y y 2 ( x y )2
希尔伯特空间有关定理
希尔伯特空间有关定理希尔伯特空间是数学中的一个重要概念，它由德国数学家希尔伯特在20世纪初提出。
希尔伯特空间在函数分析和量子力学等领域有着广泛的应用。
本文将介绍希尔伯特空间的定义、性质和相关的定理。
希尔伯特空间是一个具有内积的完备的向量空间。
具体来说，设H 为一个向量空间，如果H中的元素可以进行内积运算，并且满足以下条件：1. 内积是线性的，即对于所有的x, y, z ∈ H和所有的实数a, b，有内积(ax + by, z) = a(x, z) + b(y, z)；2. 内积是共轭对称的，即对于所有的x, y ∈ H，有内积(x, y) = (y, x)；3. 内积是正定的，即对于所有的x ∈ H，有内积(x, x) ≥ 0，并且当且仅当x = 0时，有内积(x, x) = 0。
如果一个向量空间满足上述条件，那么它就是一个希尔伯特空间。
希尔伯特空间中的元素称为向量，内积运算可以理解为向量之间的乘法。
希尔伯特空间的完备性意味着任何一个柯西序列（即一个序列，对于任意给定的正数ε，存在一个正整数N，使得当n, m > N 时，序列中第n个元素和第m个元素之间的距离小于ε）在该空间中都有一个极限。
希尔伯特空间的一个重要性质是Riesz表示定理。
该定理指出，对于任意的连续线性泛函f，存在唯一的向量y使得f(x) = (x, y)对于所有的x成立。
换句话说，希尔伯特空间中的每一个连续线性泛函都可以表示为内积形式。
这个定理在函数分析中有着广泛的应用。
另一个重要的定理是希尔伯特空间的正交分解定理。
该定理指出，对于任意的闭子空间M，希尔伯特空间H可以分解为M和M的正交补空间的直和。
这个定理在希尔伯特空间的几何结构研究中起到了重要作用。
希尔伯特空间还具有一些其他的重要性质。
例如，希尔伯特空间是自反的，即它与其对偶空间是等距同构的。
此外，希尔伯特空间是拓扑线性空间，它具有一组可数的完全正交基，这使得希尔伯特空间在数学分析和量子力学等领域中有着广泛的应用。
复函数内积 希尔伯特空间
复函数内积希尔伯特空间复函数内积希尔伯特空间是一个重要的数学概念，它在数学、物理、工程等领域均有广泛的应用。
本文将介绍复函数内积及其在希尔伯特空间中的应用。
一、复函数内积复函数内积是指对于两个复函数f(x)和g(x)，它们在区间[a,b]上的内积定义为：∫[a,b]f(x)g*(x)dx其中g*(x)表示g(x)的共轭复数。
这个内积的特点是它满足线性性、共轭对称性和正定性。
这些特点使得复函数内积可以像实函数内积一样应用到希尔伯特空间中。
二、希尔伯特空间希尔伯特空间是一种完备的内积空间，它是指一个向量空间V，在其上定义了一个满足线性性、共轭对称性和正定性的内积，且V是完备的。
希尔伯特空间的一个重要特点是它可以表示为函数空间，即其中的向量可以表示为函数。
常见的希尔伯特空间有l2空间、L2空间和Hilbert-Schmidt空间等。
三、复函数内积在希尔伯特空间中的应用复函数内积在希尔伯特空间中有广泛的应用，下面介绍几个常见的应用。
1.泛函分析泛函分析是一种研究函数空间和算子空间中的函数和算子的学科。
复函数内积在泛函分析中起到了重要的作用，通过内积可以定义函数之间的距离和正交性等概念，进而研究函数空间的性质和结构。
2.量子力学量子力学是一种描述微观世界的物理学理论。
它的基本概念是波函数，而波函数本质上就是一个复函数。
在量子力学中，复函数内积被广泛地用于描述波函数之间的正交性和距离等概念，进而研究量子系统的性质和行为。
3.信号处理信号处理是一种研究信号的获取、处理和传输等问题的学科。
在信号处理中，复函数内积被广泛地用于描述信号之间的相似性和距离等概念，进而研究信号的特征和结构。
四、总结复函数内积希尔伯特空间是一个重要的数学概念，它在泛函分析、量子力学、信号处理等领域都有广泛的应用。
复函数内积的线性性、共轭对称性和正定性使得它可以像实函数内积一样应用到希尔伯特空间中，从而推动了这些领域的发展。
希尔伯特空间
2 1/ 2
, xn ) ，对 元素
, yn ) 定义
ρ ( x, y ) = [∑ (xi − yi ) ]
i Байду номын сангаас1
作为距离.也可以定义
ρ ( x, y ) = ∑ |xi − yi |
i =1
n
或者
ρ ( x, y ) = max | xi − yi |
i
作为距离.由此，n 维欧氏空间是一个距离空间. 例 3 以 C[ a , b ] 表 示 定 义 在 区 间 [ a , b ] 上 连 续 函 数 的 全 体 ， 对
的距离空间，简称为完备的空间.否则，就称空间 X 是不完备的. 这是关于空间完备性的定义.除此之外，就没有其它的空间完备性的定义了. 因此，以后提及空间的完备性，一定是指，可以在集合中定义距离而构成距离空 间，此距离空间是完备的. 例 5 实数空间 R 在定义了距离 ρ ( x, y ) =| x − y | 之后，是完备的. 例 6 我们把全体有理数的集合记为 Y， 对于 Y 中的任意两个元素 x 和 y， 定 义 ρ ( x, y ) =| x − y | 为两个实数 x 和 y 之间的距离，它符合距离三公理.由此，Y 是 一个距离空间.我们取其中一个序列 {Sn }
1 ：S = ∑ m .容易看到， 这个序列符合柯 !
n n m =1
西序列的定义，因此是一个柯西序列.这个序列的极限是 e − 1 ，这不是一个有理 数，此序列的极限不在有理数空间之内.因此，有理数空间是不完备的. 定义 6 距离空间 X 称为可分的，如果存在一个可数点集 {xn } ⊂ X ，使得对 于 X 中的每一点 x ∈ X ，都有 {xn } 中的一个子列 {xnk } ，使得 lim ρ ( xnk , x) = 0 .
内积空间和希尔伯特(Hilbert)空间
内积空间是希尔伯特空间的特例
完备的内积空间具有完备的几何结构，使得向量可以 按照内积进行长度和角度的度量，并且存在一个完备 的基底来表示空间中的任意向量。
内积空间是一个具有内积运算的线性空间，其满足正 定性、对称性和线性等性质。希尔伯特空间是内积空 间的特殊情况，它是一个完备的内积空间。
希尔伯特空间是内积空间的推广
Annual Work Summary Report
2021
2022
2023
目录
Байду номын сангаас
O1
引言
coOnte2nts
内积空间的基 本性质
O3
希尔伯特空间 的基本性质
O4
内积空间与希 尔伯特空间的 关系
O5
希尔伯特空间 的几何解释
O6
希尔伯特空间 的应用
#O1
引言
#2022
什么是内积空间
内积运算用于计算向量之间的角度和长度，是线性 代数和泛函分析中的基本概念。 内积空间是一个向量空间，其中定义了一个内积运 算，满足非负性、正交性、对称性和三角不等式等 性质。
希尔伯特空间的例子
$L^2$空间
01
函数空间，其元素是平方可积函数，通常用于描述物理系统的
状态。
$L^2$空间的子空间
02
例如，$L^2(0,1)$的闭子空间，通常用于描述量子力学中的束
缚态。
有限维空间
03
例如，$R^n$（实数向量空间），其具有有限个维度。
#O4
内积空间与希尔 伯特空间的关系
#2022
描述算子
在量子力学中，概率幅可以通过希尔伯 特空间中的内积计算。
计算概率幅
在信号处理和图像处理中的应用
高等量子力学-第一章__希尔伯特空间
2、基矢
正交归一的完全集称为这个空间的一个基矢组，或一组 基矢。当然一个空间可有不同的多组基矢。
n 维空间的一组基矢{1, 2 ,..., n} 的正交归一性质可以写为
i , j ij ， i, j = 1,2,…,n （1.5）
Schmidt 正交化方法： 一个矢量空间，只要知道它的一个 完全集总可以找到一组基矢。
2
1 （ 2
，2 ）12 2（，）2
由于 2 0 ，所以有 （，）2 2 2
即 （，）
三角形不等式：对于任意 和 ，有
（1.2）
Байду номын сангаас
证明：因为对任意复数 a 有 Re a a ，取 的模方，利
用此关系和 Schwartz 不等式，有 ( , ) 2 22R(e(,,) ) (,2 ) 2 2 2 ( ,) 2 2 2
和一个数 a，在集合内总有一个矢量 与之对应，记为
a a
称为 与 的乘积。数乘要满足下列四个条件：
条件（5）：1
条件（6）： ( a)b (ab) （结合律）
条件（7）： (a b) a b （第一分配律）
条件（8）： ( )a a a
（第二分配律）
α是实数时，空间称为在实数域上的矢量空间； α是复数时，空间称为在复数域上的矢量空间。
第三个例子 取数学对象为一组有次序的复数，例如四个数，
可以把它们写成一个一列矩阵：
l1
l
l2
l3 l4
加法，数乘和内积的定义分别为
l1 m1
l
m
l2
l3 l4
m2 m3 m4
l1
l
l2
l3 l4
(l, m)
希尔伯特空间
希尔伯特空间欧⼏⾥得空间，希尔伯特空间，巴拿赫空间或者是拓扑空间都属于函数空间。
函数空间 = 元素 + 规则，即⼀个函数空间由元素与元素所满⾜的规则定义，⽽要明⽩这些函数空间的定义⾸先得从距离，范数，内积，完备性等基本概念说起。
1、度量空间：定义了距离的空间。
具体的距离：实际上距离除了我们经常⽤到的直线距离外，还有向量距离， 函数距离、 曲⾯距离、折线距离等等。
距离就是⼀个抽象的概念，其定义为：设X是任⼀⾮空集，对X中任意两点x,y，有⼀实数d(x,y)与之对应且满⾜：1. d(x,y) ≥0，且d(x,y)=0当且仅当x=y;2. d(x,y)=d(y,x);3. d(x,y) ≤d(x,z)+d(z,y)。
欧⼏⾥称d(x,y)为X中的⼀个距离。
2、线性空间、向量空间定义了距离后，我们再加上线性结构，如向量的加法、数乘，使其满⾜加法的交换律、结合律、零元、负元；数乘的交换律、单位⼀；数乘与加法的结合律（两个）共⼋点要求，从⽽形成⼀个线性空间，这个线性空间就是向量空间向量空间。
3、赋范空间定义了范数，是绝对值（形式|a-b|）的延伸，是对向量、函数和矩阵定义的⼀种距离度量形式，如距离D(a,b)=||a−b||。
在向量空间中，我们定义了范数的概念，表⽰某点到空间零点的距离：1. ||x|| ≥0;2. ||ax||=|a|||x||;3. ||x+y||≤||x||+||y||。
将范数与距离⽐较，可知，范数⽐距离多了⼀个条件2，数乘的运算，表明其是⼀个强化了的距离概念。
范数与距离的关系可以类似理解为与红富⼠苹果与苹果的关系。
接下来对范数和距离进⾏扩展，形成如下：范数的集合⟶ 赋范空间 +线性结构⟶线性赋范空间距离的集合⟶ 度量空间 +线性结构⟶线性度量空间4、内积空间、欧⽒空间下⾯在已经构成的线性赋范空间上继续扩展，添加内积运算，使空间中有⾓的概念，形成如下：线性赋范空间+内积运算⟶ 内积空间；欧⽒空间。
第5讲(3)Hilbert空间
(2)若 Y 是有限维子空间,则 Hilbert空间；
Y 一定是
18
(3)若 X 可分,则 Y 一定可分。
3
§3 内积与范数的关系 定理4.16 (极化恒等式)在内积空间中,内积 与范数有如下关系: (1)设
证明 (1)当 X 为实内积空间时,有
x+ y − x− y
2
2
X 为实内积空间,则有
=< x + y, x + y > − < x − y, x − y > =< x, x > + < y, x > + < x, y > + < y, y >
p ≥ 1 且 p ≠ 2 时, (l p , ⋅ p )
这就是说平行四边形法则不成立，故 时， l 对范数
p
p≠2
p
⋅ p 来说不能定义内积。
x = (1,1, 0,K), y = (1, −1, 0,K) ∈ l p ，
1 p
p ≥ 1 但 p ≠ 2 时, (l [ a, b ] , ⋅ p ) 不是内积空间。
由(4.3.1)和(4.3.2)得到 (4.3.2)
X 中利用该范数无法定义内
X 中原来的范数。但可以证
22
积,也就是说, X 上不能定义一个内积,使得由它 产生的范数正好是 明，若 X 中的范数满足平行四边形公式，则可
4 < x, y >= x + y − x − y
2
2
2
+i x + iy − i x − iy .
+
< x, y > < y, y >
复函数内积 希尔伯特空间
复函数内积希尔伯特空间复函数内积是希尔伯特空间中的一个重要概念。
希尔伯特空间是一种具有内积的完备线性空间，它在数学和物理学中具有广泛的应用。
本文将介绍复函数内积和希尔伯特空间的基本概念，并探讨它们在实际问题中的应用。
我们来了解复函数内积的定义。
在希尔伯特空间中，复函数内积是一个将两个复函数映射为一个复数的运算。
它满足线性性、共轭对称性和正定性等性质。
具体地，对于两个复函数f(x)和g(x)，它们的内积定义为：⟨f,g⟨= ∫f(x)g*(x)dx其中g*(x)表示g(x)的共轭复数，dx表示积分变量。
这个定义类似于实数内积的定义，只是需要考虑到复数的共轭性。
希尔伯特空间是由所有满足某些特定条件的复函数构成的完备线性空间。
这些特定条件包括内积的存在性、范数的完备性等。
希尔伯特空间在量子力学、信号处理、函数逼近等领域中具有重要的应用。
在量子力学中，希尔伯特空间被用来描述量子态和量子力学算符。
量子态可以表示为希尔伯特空间中的一个向量，而量子力学算符可以表示为希尔伯特空间中的一个线性算符。
希尔伯特空间的内积运算可以用来计算量子态之间的相似度、测量值等物理量。
在信号处理中，希尔伯特空间可以用来描述信号的频谱特性。
信号可以表示为希尔伯特空间中的一个函数，而希尔伯特空间的内积运算可以用来计算信号之间的相似度、相关性等。
基于希尔伯特空间的信号处理方法在音频处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
在函数逼近中，希尔伯特空间可以用来描述函数的性质和逼近误差。
通过在希尔伯特空间中定义适当的内积和范数，可以构造一组正交基函数。
利用这些基函数，我们可以将一个复杂的函数逼近为一组简单的基函数的线性组合。
希尔伯特空间的函数逼近方法在信号处理、数据分析等领域有着重要的应用。
复函数内积和希尔伯特空间是数学和物理学中重要的概念。
复函数内积可以用来计算复函数之间的相似度和相关性，而希尔伯特空间则提供了一个适合描述复函数性质和解决实际问题的框架。
第3章 Hilbert空间
(2). 由(3.1.8)式知道 ( Ax, y ) 完全由型如 ( Az, z ) 的内积确定. 因此由
假设条件推出, 对任意 x, y Î H 成立 ( Ax, y ) = ( Bx, y ). 由结论(1)即知结 论(2)成立. ■
§ 3.2 正交投影
1 正交性
在 R n 中 我 们 已 经 熟 悉 两 个 向 量 正 交 的 概 念 . 设 x, y Î R n . 若
(1) 对任意 x, y Î H 成立
( x, y ) £ ( x, x)( y, y ) (Schwarz 不等式).
2
(3.1.1)
(2) 令 x = ( x, x) ( x Î H ), 则 是 H 上的范数, 称之为由内积导
出的范数. 证明 的 Î K,
0 £ ( x + y , x + y ) = ( x, x ) + ( x, y ) + ( y , x ) + ( y , y ) = ( x, x) + 2 Re ( x, y ) + ( y, y ).
x, y Î H 成立
2 2
⋅ 是由内积导出的范数. 则对任意
2 2
x + y + x - y = 2 ( x + y ).
这个等式称为平行四边形公式. 当 H 是实空间时成立 1 2 2 ( x , y ) = ( x + y - x - y ). 4 当 H 是复空间时成立
(3.1.2)
(3.1.3)
(1) 非负性: ( x, x) ³ 0, 并且 ( x, x) 0 当且仅当 x 0. (2) 共轭对称性: ( y, x) = ( x, y ). (3) 对第一个变元的线性性: ( x + y, z ) = ( x, z ) + ( y, z ),
《内积空间》课件
混合积运算结果是一个标量，记作 $mathbf{a} cdot (mathbf{b} times mathbf{c})$。混合积可以用来判断三 个向量的共面情况：若混合积为零， 则三个向量共面。
05
内积空间中的正交与投影
正交的定义与性质
总结词
正交是内积空间中两个非零向量的特殊关系，具有方向无关性、正交性质和几何 意义。
01 线性映射的定义
线性映射是从一个向量空间到另一个向量空间的 映射，满足加法、数乘等线性性质。
02 线性映射的性质
线性映射保持向量的加法、数乘等基本性质，即 对于任意向量x、y和任意实数k，有 L(x+y)=L(x)+L(y)和L(kx)=kL(x)。
03 线性映射的例子
矩阵表示的线性变换、投影变换等都是线性映射 的例子。
矩阵的范数
矩阵范数的定义
矩阵的范数是定义在矩阵上的一个非负实数，表示矩阵的“大小 ”或“强度”。常用的矩阵范数包括谱范数、Frobenius范数和无
穷范数等。
范数的性质
矩阵范数具有与向量范数类似的性质，如非负性、正齐性 、三角不等式和归一化等。
范数的应用
矩阵范数在数值分析、线性代数、控制理论和机器学习等领域 都有应用，如求解线性方程组、矩阵分解和特征值计算等。
在机器学习中的应用
特征提取
内积空间中的向量可以用来表示机器学习中 的特征，通过计算特征向量之间的内积，可 以得出特征之间的相似性和关联性，从而实 现特征的提取和降维处理。
分类器设计
在机器学习中，分类器的设计往往需要用到 内积空间中的向量表示，通过计算样本向量 与分类器向量之间的内积，可以得出样本所
向量的加法与数乘
向量的加法
偏微分方程_hilbert空间_概述及解释说明
偏微分方程hilbert空间概述及解释说明1. 引言1.1 概述引言部分将介绍本篇长文的主题以及所讨论的内容。
本文将着重探讨偏微分方程和Hilbert空间的概念，并比较解析解和数值解方法在偏微分方程求解中的优劣势。
通过对问题背景和相关领域的概况进行描述，引言部分将为读者提供整体上下文框架。
1.2 文章结构本文共分为五个主要部分，每个部分都有相应的子节。
以下是各个部分的简要介绍：第二部分“偏微分方程概述”将开始对偏微分方程的定义、常见类型以及与数学建模之间的关系进行全面阐述。
第三部分“Hilbert空间介绍”将详细描述Hilbert空间的定义、性质以及在数学和物理领域中的应用。
第四部分“解析解与数值解方法比较”将重点比较解析解和数值解方法对于偏微分方程求解所具有的特点和优势，并以实际案例进行深入探讨。
最后一部分“结论与展望”则会对整篇文章进行总结，展望未来可能的研究方向和发展趋势。
1.3 目的本文的目的是全面介绍偏微分方程和Hilbert空间，并探讨解析解与数值解方法在求解偏微分方程中的应用。
通过比较不同方法之间的优劣，读者可以对该领域有更深入的了解。
此外，我们还将提供一些未来可能的研究方向，以鼓励读者进一步探索相关领域，并对本文进行总结和结束语部分。
2. 偏微分方程概述：2.1 偏微分方程定义偏微分方程是描述多变量函数与其偏导数之间关系的方程。
它涉及未知函数的各种偏导数，以及独立变量（例如时间和空间）之间的关系。
一般而言，偏微分方程包含了函数本身及其对各个自变量的各阶偏导数。
2.2 常见类型的偏微分方程在实际问题中，我们常遇到几种类型的偏微分方程。
其中，常见的一类是椭圆型偏微分方程，如拉普拉斯方程；另一类是抛物型偏微分方程，如热传导方程；还有一类是双曲型偏微分方程，如波动方程。
每种类型的偏微分方程都具有不同的性质和解法。
2.3 数学建模与偏微分方程在科学研究和工程领域中，往往需要通过建立数学模型来描述实际现象或问题。
第二章 内积空间PPT课件
0(,)
( ,) 2 ( ,) 2 (,)
这个一元二次不等式对任意 恒成立，因此
4 ( ,)2 4 ( , )(,) 0
当 0 时，取 即两向量线性相关
时等式 成立。
类似于高等数学，根据柯西-施瓦茨不等式，我们称
a r c c o s , , [0 ,], 、 0
第二章 内积空间
整体概述
概况一
点击此处输入相关文本内容 点击此处输入相关文本内容
概况二
点击此处输入相关文本内容 点击此处输入相关文本内容
概况三
点击此处输入相关文本内容 点击此处输入相关文本内容
线性空间中向量的运算仅是线性运算。一 般而言，我们知道，现实世界是3维欧氏空间。 对于 维线n 性空间，定义了内积以后，向量不 仅有了长度（模），还有了两向量之间的夹角 等几何性质。特别是有了正交概念后，我们可 以得到标准正交基、勾股定理、正交投影等许 多优美的结果。
则 [ x , y ] 是 R n 的一个内积。
特别地，x y 时 [x, x]xTAx 就是二
次型 ；当 A I 时就是前面的标准内积。
例 4 在矩阵空间 R m n 中，对任意 A、BRmn
定义
mn
(A ,B )tr(B TA )tr(A TB ) aijbij
i1j1
则 R m n 是定义了内积 ( A , B ) 的内积空间。
当向量元素在复数域内取值时，欧氏空间 就被推广到了酉空间。许多欧氏空间中的定义 和性质几乎可以“平滑地”推广到酉空间。欧 氏空间和酉空间统称为内积空间。
§1、欧氏空间的基本概念
向量空间中向量的长度与夹角是用内积 定义的，因此要在线性空间中引入相关 概念，自然要对内积的概念进行推广。
Hilbert 空间
中 (x, x)0
2 ，证明 0(∀x ∈ H )．如记 p(x) = (x, x)0
• p(x) 是 H 中的半范数； • ker p = {x : p(x) = 0} 是线性空间． • 在商空间 L = H/ ker p 上规定： (˜ x, y ˜) = (x, y )0 , 证明 (·, ·) 是 L 上的内积． 8. 证明任何内积空间都可完备化成为 Hilbert 空间． 9. 设 p(t) 是 (−∞, ∞) 上 Lebesgue 可积的实函数，p(t) > 0(∀t ∈ R)，H 是 ∞ (−∞, ∞) 上 Lebesgue 可测，并且满足 −∞ |f (t)|2 p(t) dt < ∞ 的 f (t) 全 体．证明 H 按通常函数的线性运算以及
其中 x, y, z ∈ Cn 。 在 Euclid 空间中内积概念之所以重要，是由于可以利用它在 Cn 中建立 Euclid 几何学，例如：向量的交角、垂直、投影等等重要几何概念都是由内积 表述的．在某些无限维空间中也能定义内积概念，它具有性质 (i)-(iii)，例如平 方可积函数空间 L2 [a, b] 中，两向量 f (x), g (x) 的内积 (f, g ) 定义为 141
. . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . .
|(x, y )| |(x, y )|2 + (x, x) − 2 (y, y ) (y, y ) (y, y )2 这就是 (5.1)
希尔伯特空间教学设计方案
希尔伯特空间性质
正交性
向量空间中的正 交概念
范数
向量空间中的范 数定义
完备性
空间中的完备性 质
希尔伯特空间应 用
希尔伯特空间在信号 处理、机器学习、图 像处理等领域有着广 泛的应用，它为解决 实际问题提供了重要 的数学工具。
希尔伯特空间历史
20世纪初
希尔伯特空间概念最早出 现
数学家研究
多位数学家进行研究和发 展
● 04
第4章 希尔伯特空间的应用
信号处理中的希 尔伯特空间
在信号处理中，希尔 伯特空间可以用来描 述信号的频谱特性、 滤波器的特性等，从 而实现信号的分析和 处理。这种描述方式 在数字信号处理和通 信领域有着广泛的应 用。
机器学习中的希尔伯特空间
数据特征空间
描述数据特征的空间结构 用于数据聚类分析
信号处理
在信号去噪中应用紧算子 来压缩信号信息
图像处理
在图像降噪和图像重建中 广泛使用紧算子
数值分析
利用紧算子进行矩阵压缩 和稀疏矩阵求解
总结
紧算子作为希尔伯特空间中的重要概念，具有丰 富的性质和广泛的应用。通过深入研究紧算子， 可以更好地理解希尔伯特空间的结构和特性，为 实际问题的解决提供有效的数学工具。
测量困难性
理论不完备 性
概念模糊性
希尔伯特空间的未来展望
01 新理论的涌现
拓展空间应用
02 技术创新
科学研究革新
03 交叉学科整合
数学与工程结合
致谢
老师
对知识的传授 指导教学方向
同学
共同学习进步 相互交流讨论
朋友
情谊相伴 支持鼓励
家人
无私奉献 永远支持
感谢观看
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
其中的投影定理是一个理论和应用上都极其重要的定理，利用投影
定理可以将内积空间分解成两个字空间的正交和。这是内积看所特
有的性质，这个定理在一般的巴拿赫空间中并不成立（因为巴拿赫
空间中没有正交性的概念）。在实际应用中，投影定理还常被用来
判定最佳逼近的存在性和唯一性。
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第11页
许瓦兹不等式 x,y x y. (2) 内积与由内积诱导的范数的等式关系：
x ,y 1 ( x y 2 x y 2 ix i2 y ix i2 y ) 4
(3) 由内积诱导的范数满足范数公理内积空间按照由内积导 出的范数,是线性赋范空间。但反之不然
机动 目录 上页 下页 返回 结束
例3 L2[a,b]空间按照内积 x,ybx(t)y(t)dt是内积空间。 a
L2[a,b]按照由内积导出的范数
x b x(t)2dt12
a
是Banach空间，因而是Hilbert空间。
L2[a,b]中由内积导出的距离为
(x ,y ) x y ,x y bx (t) y (t)2 1 2
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第9页
6 内积空间的完备化 定义5 (内积空间的同构) 设X,Y是同一数域K上的内积空间，若存
在映射T: XY,保持线性运算和内积不变,即x,yX, , K,有 (1) T(x+y)=Tx+Ty, (2) <Tx,Ty>=<x,y>
则称内积空间X与Y同构,而称T为内积空间X到Y的同构映射。
定理3 设X是内积空间，则必存在一个Hilbert空间H，使X与H的稠 密子空间同构，而且在同构意义下，满足上述条件的Hilbert空间是 唯一的。
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第10页
二、内积空间中的正交分解与投影定理
在解析几何中，有向量正交和向量投影的
概念，而且两个向量正交的充分必要条件是
第5页
例2 l 2空间按照内积 x, y xkyk 是内积空间。 k1 (许瓦兹不等式)
l 2按照由内积导出的范数
x
x
2 k
k 1
是Banach空间，因而是Hilbert空间。
l 2中由内积导出的距离为
(x,y)xy,xy i 1xiyi2 12
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第6页
第3页
3 线性赋范空间成为内积空间（范数是由内积导出的范数）的 充分必要条件
定理1 线性赋范空间X是内积空间x,yX,有
||x+y||2 + ||x-y||2=2||x||2 + 2||y||2 (平行四边形公式或中线公式) 4 希尔伯特空间 定义3 设H是内积空间，若H按照由内积诱导的范数成为Banach 空间，则称H是希尔伯特空间。
第1页
5 内积空间与希尔伯特空间(讲 稿)
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第2页
2 由内积诱导的范数及由内积诱导的距离 定义2 (1) 范数 x x,x 称为由内积诱导的范数。
(2) 距离函数 (x,y)xyxy,xy
称为由内积诱导的距离。 注: (1) 内积与由内积诱导的范数的三角不等式关系——
x
它们的内积等于0，而向量x在空间中坐标平
x1
面上的正交投影向量x0是将向量的起点移到 坐标原点，过向量的终点做平面的垂线所得 的垂足与原点之间的有向线段而得到的。且
x0
有x=x0+x1, 其中x1该坐标平面。这时称 x=x0+x1为x关于做表面的正交分解。
下面将把正交分解和正交投影的概念与推广到一般的内积空间中。
||x+y||2=||x||2+||y||2成立，但反之不然。 事实上， ||x+y||2=||x||2+||y||2+2Re(x,y) 2）在实内积空间中，xy||x+y||2=||x||2+||y||2，即勾股定理成立
机动 目录 上页 下页 返回 结束
（线性运算对内积的连续性） 证 xnx ||xn-x|| 0
yny ||yn-y|| 0 |<xn,yn> - < x,y> |<xn,yn> - <x,yn>| +|<x,yn> - <x,y>|
||xn-x|| ||yn|| + ||x|| ||yn-y||0 <xn,yn> <x,y> (n) 注：距离函数、范数、内积都是连续函数
a
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第7页
例4
C[a,b]按照范数
x
max(t)是线性赋范空间， t[a,b]
但C[a,b]不是内积空间.
证 取x =1, y =(t-a)/(b-a)C[a,b] ||x||=1, ||y||=1 ||x+y||=max|1+(t-a)/(b-a)|=2, ||x-y||=max|1-(t-a)/(b-a)|=1 ||x+y||2+||x-y||2=54=2(||x||2+||y||2) C[a,b]中范数不满足平行四边形公式， 因而不是由内积导出的范数
C[a,b]不是内积空间
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第8页
5 内积空间中的极限 定义4 （极限）设X是内积空间，{xn}X, xX 及yX,
x n , x n l i m x n x ,y 0 n l i m x n ,y x ,y 定理2 设H是希尔伯特空间，则H中的内积<x,y>是x,y的连续函数, 即{xn}、{yn}H, x, yH, 若xnx, yny, 则<xn,yn><x,y>.
机动 目录 上页 下页 返回 结束
第4页
n
例1 n维欧氏空间Rn按照内积 x, y xkyk 是内积空间。 k1
Rn按照由内积导出的范数 x 因而是Hilbert空间。
n
x
2 k
是Banach空间，
k 1
Rn中由内积导出的距离为
(x,y)xy,xy i n 1xiyi2 12
机动 目录 上页 下页 返回 源自束1 正交的概念 定义5 (正交) 设H是内积空间,x,yH, M,N H.
(1) xy <x,y>=0; (2) xM yM, 都有<x,y> =0;
(3) MNxM，yN,都有<x,y>=0. 定理4 (勾股定理)设H是内积空间,若x,yH, 且xy, 则
||x+y||2=||x||2+||y||2 注:1）在一般的内积空间中，若xy，则有勾股定理