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第三章 Hilbert空间与共轭算子1
若 (x, y) = (x, z) , 则 必 有 y = z ;( 3 ) 对 于 任 意 的 x, y, z 及 λ, μ ∈ F ,
(z,λx + μ y) = λ (z, x) + μ(z, y) 。
例 1 Cn (或 R n )上的内积 对于任意的 x = (x1, x2 ,L, xn ) 与 y = ( y1, y2 ,L, yn ) ∈ Cn ,
正交投影,且存在 x0 ∈ M , x1 ∈ M ⊥ 使 x = x0 ⊕ x1 。
x 注:对于 Hibert 空间 H 任意一个闭的子空间 M,由投影
定理, H = M ⊕ M ⊥ 。
x0
均方逼近: 设 f ∈ L2[a, b] ,要求用 L2[a,b] 中的函数
φ1(t) ,φ2 (t) ,…,φn (t) 的线性来表示 f,使均方误差最小,即找α1,α2 ,L,αn ∈ C
第三章 Hilbert 空间与共轭算子
§1 内积空间与 Hilbert 空间
一 内积的概念 定义 设 X 为数 域 F(R 或 C)上的一个线性空间,若有映射 (⋅,⋅) : X × X → C ,满足
(1) 对任意的 x ∈ X , (x, x) ≥ 0, 且 (x, x) = 0 ⇔ x = θ
∫ (x, y)=
∞
x(t) y(t) dt
-∞
引理 (Cauchy-Schwarz)设 X 为一个内积空间, x, y ∈ X ,则
| (x, y) |≤ (x, x) ( y, y)
(Cauchy-Schwarz 不等式)
并且等式成立的充要条件是 x 与 y 线性相关,即,存在常熟 λ 使 x = λ y 或 y = λ x 。
(y, y)
( y, y)
所以| (x, y) |≤ (x, x) ( y, y) 。当 x 与 y 线性相关时,Cauchy-Schwarz 不等式的等号明
显 成 立 。 反 过 来 , 若 Cauchy - Schwarz 不 等 式 的 等 号 成 立 , 则 对 λ = ( y, x) 。 (y, y)
度量空间
平行四边形定律
{ } (3) (x, y) = 1 || x + y ||2 − || x − y ||2 +i || x + iy ||2 −i || x − iy ||2 4
(4) 内积是连续的;
极化恒等式
证明:
x x+y
x-y y
§2 正交性与正交分解
以下总设 H 为一个 Hilbert 空间 (⋅,⋅) 为它的内积。
意 g ∈ G ,φg (t) ≥ φg (0) =|| x − x0 ||2 。而
φg (t) =|| x − x0 − t(x0 − g) ||2 = ( x − x0 − t(x0 − g), x − x0 − t(x0 − g)) ,
=|| x − x0 ||2 −2t Re(x − x0 , g − x0 ) + t2 || g − x0 ||2
n
∑ (x, y) = xi yi =x1 y1 + x2 y2 L + xn yn i =1
例 2 l 2 的内积 设 x = (x1, x2 ,L), y = ( y1, y2 ,L) ∈ l2 ,
∞
∑ (x, y) = xi yi i =1
例 3 L2 (R) 上的内积
对 x(t), y(t) ∈ L2 (R) ,
使达到最小。
由 正 交 原 理 , 应 求 解 f − α TΦ ⊥ φ1,φ2 ,L,φn , 这 里 α = (α1,α2 ,L,αn )T ,
lim
t →0+
φg
(t)
− φg t
(0)
=
−2
Re( x
−
x0 ,
g
−
x0 )
≥
0
,
所以 φg (t) ≥ φg (0) =|| x − x0 ||2 ⇔ Re(x − x0 , g − x0 ) ≤ 0 。
注 : 在 复 的 Hilbert 空 间 中 , 向 量 x,y 的 夹 角 定 义 为 θ = arccos Re(x, y) 。 所 以 || x || || y ||
所以 x1 = x2 。
(2) 设 x0 为 x 在 M 中 的 正 交 投 影 , 对 于 任 意 的 m ∈ M ,
|| x − m ||2 =|| x − x0 + x0 − m ||2 =|| x − x0 ||2 + || x0 − m ||2 ≥|| x − x0 ||2 , 所以
|| x − m ||≥|| x − x0 || ,从而 d (x, M ) =|| x − x0 || ,即 x0 为 x 在 M 中的最佳逼近元。
||
x
−
xn
||≤
d
+
1 n
,
n
=
1,
2,L
。下证
{xn
}∞ n=1
为一个
Cauchy
序列。
对于任意 n, m > 1 ,
2 ⎜⎝⎛ ||
xn
− xm 2
||2
+
||
x−
xn
+ xm 2
||2
⎞ ⎟⎠
=||
x−
xn
||2
+ ||
x−
xm
||2 ,
于是
( ) || xn − xm ||2 = 1
2
2
x 在 G 中的最佳逼近元的充分必要条件是
对于任意的 g ∈ G , Re(x − x0 , g − x0 ) ≤ 0
证明: 对于任意的 g ∈ G ,由 G 的凸性, tg + (1− t)x0 ∈ G , 0 ≤ t ≤ 1.
令φg (t) =|| x − [tg − (1− t)x0 ] ||2 。则可以知道, x0 为 x 在 G 中的最佳逼近元等价于 对任
inf
x '∈M
||
x
−
x
'
||
=
||
x
−
x0
||
.
(4) 向量 x 在子空间 M 中的最佳逼近 x0 是它在 M 中的正交投影。
证明:(1)设 x0 , x1 是 x 在 M 中的两个正交投影,则
|| x1 − x0 ||2 = (x1 − x0 , x1 − x0 ) = (x1 − x + x − x0 , x1 − x0 ) = (x − x0 , x1 − x0 ) − (x − x1, x1 − x0 ) = 0
|| x − xn ||2 + || x − xm ||2
− || x − xn + xm ||2 2
≤
1 2
⎛ ⎜⎝
d
+
1 n
⎞2 ⎟⎠
+
1 2
⎛ ⎜⎝
d
+
1 m
⎞2 ⎟⎠
−
d
2
(注意,这里用了
G
的条件)所以
lim
m,n→∞
||
xm
−
xn
||=
lim
m,n→∞
2
||
xm − xn 2
||2
= 0 。所以{xn}∞n=1
命题
设 x, y ∈ H
,
λ
∈
C
,
{xn
}∞ n=1
⊂
H
, xn
→
x '(n → ∞) ;
x
(1) 若 x ⊥ y ,则|| x + y ||2 =|| x ||2 + || y ||2 (勾股定理);
(2) 若 x ⊥ xn ,n = 1, 2,L ,则 x ⊥ x ' ;
(3) 若 x ⊥ x1, x ⊥ x2 ,则 x ⊥ λ x1 + μ x2 , ∀λ, μ ∈ C 。
(3) 设 x0 为 x 在 M 中的最一个佳逼近元,对于任意的 λ ∈ C, m ∈ M ,则有
|| x − x0 ||≤|| x − (x0 − λm) || ,
所以,
|| x − (x0 − λm) ||2 = (x − x0 , x − x0 ) − λ(m, x − x0 ) − λ (x − x0 , m)+ | λ |2 (m, m) , =|| x − x0 ||2 −2 Re λ(m, x − x0 )+ | λ |2|| m ||2 ≥|| x − x0 ||2
证明:
x+y y
正交投影 设M为H的一个子空间, x ∈ H 。若 x0 ∈ M 使 x − x0 ⊥ M ,称 x0 为x在M中的
正交投影。 命题 (1)一个向量的正交投影是唯一的;
x-x0 x x0
(2)若 x0 为 x 在子空间 M 中的正交投影,则 x0 为 x 在
M 中的最佳逼近元。即,
dist(x,M)=
当
m
=
θ
时,
(m,
x
−
x0
)
=
0
。当
m
≠
θ
时,令
λ
Hale Waihona Puke =(x − x0 , m) || m ||2
,代入上式可得
0
≤||
x
−
x0
||2 ≤||
x
−
x0
||2
−|
(x
− x0 , m) || m ||2
|2
可得 (x − x0 , m) = 0 。
所以, x − x0 ⊥ M ,即 x0 是它在 M 中的正交投影。