切换科目
重点科目
主要科目
次要科目
科数网
首页
刷题
学习
VIP会员
赞助
组卷
集合
教材
VIP
写作
游客,
登录
注册
在线学习
泛函分析
第三章 内积空间与Hilbert空间
内积空间基本概念
最后
更新:
2025-04-27 21:20
查看:
37
次
纠错
评论(0)
课件
开VIP
内积空间基本概念
一.内积空间 定义 3.1.1.设 $H$ 为实(复)线性空间, $K$ 为实数(复数)域,若对 $\forall x, y \in H$ ,都有一个实数(复数)$\langle x, y\rangle$ 与之对应,且满足: (i)$\langle x, x\rangle \geq 0$ ,且 $\langle x, x\rangle=0$ 当且仅当 $x=0$ ; (ii)$\langle x, y\rangle=\langle y, x\rangle,(\langle x, y\rangle=\overline{\langle y, x\rangle})$ ; (iii)$\langle k x, y\rangle=k\langle x, y\rangle$ ; (iv)$\langle x+y, z\rangle=\langle x, y\rangle+\langle y, z\rangle$ . 则称 $\langle, \cdot\rangle$ )为 $H$ 上的一个内积,定义了内积的线性空间 $H$ 称为内积空间 ${ }^1$ 。 注 3.1.1.若 $K = R$ ,则 $\langle x, y\rangle$ 关于 $x, y$ 都是线性的; 若 $K = C$ ,则 $\langle x, y\rangle$ 关于 $x$ 是线性的,关于 $y$ 是共轭线性的,即 $\langle x, k y+z\rangle=$ $\bar{k}\langle x, y\rangle+\langle x, z\rangle$ .实际上, $$ \langle x, k y+z\rangle=\overline{\langle k y+z, x\rangle}=\overline{k\langle y, x\rangle}+\overline{\langle z, x\rangle}=\bar{k}\langle x, y\rangle+\langle x, z\rangle $$ 接下来考虑由内积诱导的范数。设 $H$ 为内积空间,定义 $$ \|x\|=\sqrt{\langle x, x\rangle}, \quad \forall x \in H $$ 引理 3.1.1.(Schwarz 不等式)设 $H$ 为内积空间,$\|\cdot\|$ 如式(3.1)所定义,则 $$ |\langle x, y\rangle| \leq\|x\|\|y\|, \quad \forall x, y \in H $$ 且"$=$"成立,当且仅当存在 $\lambda_0 \in C$ 使得 $x=\lambda_0 y$ . 证明 任取 $\lambda \in C$ ,对 $\forall x, y \in H$ ,都有 $$ 0 \leq\langle x+\lambda y, x+\lambda y\rangle=\langle x, x\rangle+\bar{\lambda}\langle x, y\rangle+\lambda\langle y, x\rangle+\lambda \bar{\lambda}\langle y, y\rangle $$ 不妨设 $y \neq \theta\left(y=\theta\right.$ ,结论显然成立),令 $\lambda=-\frac{\langle x, y\rangle}{(y, y\rangle}$ ,代入上式可得 $$ 0 \leq\langle x, x\rangle-\frac{\overline{\langle x, y\rangle}\langle x, y\rangle}{\langle y, y\rangle}-\frac{\langle x, y\rangle\langle y, x\rangle}{\langle y, y\rangle}+\frac{|\langle x, y\rangle|^2}{\langle y, y\rangle^2}\langle y, y\rangle $$ 化简得 $$ 0 \leq\|x\|^2-\frac{|\langle x, y\rangle|^2}{\|y\|^2} $$ 从而,$|\langle x, y\rangle| \leq\|x\|\|y\|$ 成立。 由内积定义的(i)知,若上述推导的"$=$"成立,当且仅当 $x+\lambda y=\theta$ ,故取 $\lambda_0=$ $\frac{\langle x, y\rangle}{\langle y, y\rangle}$ 即可。 注 3.1.2.在不同的内积空间具体的内积下,应用 Schwarz 不等式可以得到很多有用的不等式。 下面验证式(3.1)定义的 $\|\cdot\|$ 满足范数三条: (i)显然; (ii)$\|k x\|=|k|\|x\|$ . $$ \|k x\|=\sqrt{\langle k x, k x\rangle}=\sqrt{|k|^2\langle x, x\rangle}=|k| \sqrt{\langle x, x\rangle}=|k|\|x\| $$ (iii)$\|x+y\| \leq\|x\|+\|y\|$ .利用 Schwarz 不等式,有 $$ \begin{aligned} \|x+y\|^2 & =\langle x+y, x+y\rangle=\langle x, x+y\rangle+\langle y, x+y\rangle \\ & \leq\|x\|\|x+y\|+\|y\|\|x+y\| \end{aligned} $$ 从而,$\|x+y\| \leq\|x\|+\|y\|$ . 于是,$\|\cdot\|$ 是范数,称为由内积诱导的范数。因此,内积空间在内积诱导的范数下构成赋范线性空间。 命题 3.1.1.设 $H$ 为内积空间,则内积 $\langle x, y\rangle$ 是关于 $x, y$ 的连续函数,即当 $x_n \xrightarrow{\|\cdot\|}$ $x, y_n \xrightarrow{\|\cdot\|} y$ 时,有 $\left\langle x_n, y_n\right\rangle \rightarrow\langle x, y\rangle$ . 证明 由 Schwarz 不等式,注意到 $\left\{\left\|x_n\right\|\right\}$ 有界 $$ \begin{aligned} \left|\left\langle x_n, y_n\right\rangle-\langle x, y\rangle\right| & \leq\left|\left\langle x_n, y_n\right\rangle-\left\langle x_n, y\right\rangle\right|+\left|\left\langle x_n, y\right\rangle-\langle x, y\rangle\right| \\ & =\left|\left\langle x_n, y_n-y\right\rangle\right|+\left|\left\langle x_n-x, y\right\rangle\right| \\ & \leq\left\|x_n\right\|\left\|y_n-y\right\|+\left\|x_n-x\right\|\|y\| \rightarrow 0, \quad n \rightarrow \infty \end{aligned} $$ 从而,$\langle x, y\rangle$ 关于 $x, y$ 连续。 定理 3.1.1.设 $H$ 为内积空间,$\|\cdot\|$ 为内积诱导的范数,则平行四边形法则成立,即 $$ \|x+y\|^2+\|x-y\|^2=2\left(\|x\|^2+\|y\|^2\right), \quad \forall x, y \in H $$ 证明 由于 $$ \begin{aligned} \|x+y\|^2 & =\langle x+y, x+y\rangle=\langle x, x\rangle+\langle x, y\rangle+\langle y, x\rangle+\langle y, y\rangle \\ & =\|x\|^2+\langle x, y\rangle+\langle y, x\rangle+\|y\|^2 \\ \|x-y\|^2 & =\langle x-y, x-y\rangle=\langle x, x\rangle-\langle x, y\rangle-\langle y, x\rangle+\langle y, y\rangle \\ & =\|x\|^2-\langle x, y\rangle-\langle y, x\rangle+\|y\|^2 \end{aligned} $$ 上述两式相加可得。 注 3.1.3.(i)平行四边形法则的几何解释:平行四边形对角线的平方和等于四条边的平方和; (ii)若赋范线性空间 $X$ 的范数 $\|\cdot\|$ 满足平行四边形法则,则可以在 $X$ 上定义一个内积(该内积诱导的范数恰好是 $\|\cdot\|$ ): 实赋范线性空间: $$ \langle x, y\rangle=\frac{1}{4}\left(\|x+y\|^2-\|x-y\|^2\right), \quad x, y \in X $$ 复赋范线性空间: $$ \langle x, y\rangle=\frac{1}{4}\left(\|x+y\|^2-\|x-y\|^2+i\|x+i y\|^2-i\|x-i y\|^2\right), \quad x, y \in X $$ 可见,赋范线性空间 $X$ 是内积空间,当且仅当其范数满足平行四边形法则。
科数题库(单机版)
会议室预约系统(book)
今日还可看
0
篇 未注册用户每天查看4篇,
注册
用户每天8篇,
开通VIP
会员无限制查看。
免费注册
《高等数学》难点解析
高数教程
泰勒公式
切线与法线
切平面与法平面
驻点·拐点·极值点·零点
间断点
渐进线
瑕积分
欧拉方程
伯努利方程
Abel 收敛定理
偏导数的几何意义
偏导数的几何意义
梯度
数量场与向量场
多元函数极值
拉格朗日算子
通量与散度
环流量与旋度
格林公式
高斯公式
斯托克斯公式
三大公式比较
傅里叶级数
极坐标微元
点法式方程
变上限定积分
X型计算面积
Y型计算面积
微分的意义
渐近线
间断点
y''+py'+qy=f(x)方程
高斯
黎曼
傅里叶变换(复数)
拉普拉斯变换(复数)
《线性代数》难点解析
线代教程
近世代数对数学的整体思考
线性的意义
矩阵乘法(列视角)
矩阵乘法(行视角)
矩阵左乘
矩阵右乘
逆矩阵求解方程组
阶梯形矩阵的求法
方程组解的判定
四阶行列式的计算
线性变换的意义
线性空间
向量组的等价
线性空间的几何意义
基础解系的求法
施密特正交化
特征值与特征向量的意义
矩阵相似的几何意义
矩阵可对角化的理解
秩的意义(向量版)
秩的意义(方程版)
二次型的意义
《概率论与数理统计》难点解析
概率教程
置信区间与上a分位数
概率中的“取”与“放”
贝叶斯公式
全概率公式
泊松分布
指数分布
伽玛分布
二维密度图的意义
卷积的意义
相关系数的意义
k阶矩是与矩母函数
卡方分布的作用
单正态区间估计理解
假设检验理解
切比雪夫不等式
中心极限定理
上一篇:
没有了
下一篇:
Hilbert 空间
本文对您是否有用?
有用
(
0
)
无用
(
0
)
赞助:
知乎 Mathhub
启明星
商务合作
赞助本站
科数网
是专业的数学网站,为您提供题库与教程 版权所有 禁止镜像
部分内容采用AI辅助生成,请注意识别
如果页面无法显示请联系 18155261033 或 983506039@qq.com