希尔伯特空间
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希尔伯特空间柯西施瓦茨不等式-概述说明以及解释1.引言1.1 概述希尔伯特空间是数学中一个重要的概念,它是由德国数学家希尔伯特在20世纪初提出的。
希尔伯特空间是一种完备的内积空间,其内积定义了空间中向量的长度和夹角。
希尔伯特空间不仅在数学领域有广泛的应用,还在物理学、工程学等多个领域中发挥着重要作用。
柯西施瓦茨不等式是希尔伯特空间中的一个基本定理,它描述了两个向量之间内积的性质。
柯西施瓦茨不等式指出,对于任意的两个向量,在希尔伯特空间中,其内积的绝对值不超过两个向量的范数乘积。
这一不等式揭示了希尔伯特空间中向量之间的内积关系,为后续的分析提供了重要的基础。
本文将首先介绍希尔伯特空间的定义和一些基本性质,包括内积的性质、完备性等。
然后引入柯西施瓦茨不等式的概念,并对其进行详细的证明。
最后,我们将讨论希尔伯特空间和柯西施瓦茨不等式在实际问题中的应用,并探讨其重要性和未来的研究方向。
通过本文的研究,读者将能够全面了解希尔伯特空间和柯西施瓦茨不等式的内容和应用。
对于数学、物理和工程等领域的学生和研究人员来说,掌握这些基本概念和定理是非常重要的。
希望本文能够为读者提供有益的知识和启发,促进对希尔伯特空间和柯西施瓦茨不等式的更深入理解和应用。
1.2 文章结构文章结构如下:2.正文2.1 希尔伯特空间的定义和性质2.2 柯西施瓦茨不等式的引入2.3 柯西施瓦茨不等式的证明在正文部分,我们将首先介绍希尔伯特空间的定义和性质,以便读者对后续内容有一个清晰的认识。
希尔伯特空间是一种具有内积的完备线性空间,其内积赋予了空间中向量之间的长度和角度的度量。
我们将讨论希尔伯特空间的定义以及一些重要的性质,例如空间的完备性和内积的连续性等。
接下来,我们将引入柯西施瓦茨不等式。
柯西施瓦茨不等式是希尔伯特空间中一项极为重要的基本定理,它描述了内积中的向量之间的关系。
我们将探讨柯西施瓦茨不等式的具体内容及其在希尔伯特空间中的应用。
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。
希尔伯特空间在数学中,希尔伯特空间(以大卫·希尔伯特命名)允许将线性代数和微积分的方法从二维和三维欧几里得空间推广到可能具有无限维数的空间。
希尔伯特空间是一个具有内积运算的向量空间,它允许定义距离函数和垂直度(称为正交性)。
此外,对于这个距离,希尔伯特空间是完备的,这意味着空间中有足够的限制,可以使用微积分技术。
希尔伯特空间在数学和物理中自然而频繁地出现,典型的是无穷维函数空间。
在偏微分方程、量子力学、傅立叶分析(包括信号处理和传热的应用)和遍历理论(形成热力学的数学基础)中,它们是不可或缺的工具。
约翰·冯·诺伊曼创造了希尔伯特空间这个术语,用来描述这些不同应用的抽象概念。
希尔伯特空间方法的成功开创了一个非常富有成果的泛函分析时代。
除了经典的欧几里得空间外,希尔伯特空间的例子还包括平方可积函数空间、序列空间、由广义函数组成的索伯列夫空间和全纯函数的哈代空间。
几何直觉在希尔伯特空间理论的许多方面都起着重要的作用。
毕达哥拉斯定理和平行四边形定律在希尔伯特空间中有确切的类比。
在更深层次上,在子空间上的垂直投影在优化问题和理论的其他方面起着重要的作用。
希尔伯特空间理论是代数、拓扑和几何的融合。
在这个意义上,代数和几何之间的“相互作用”是相当平滑的。
不过,只要考虑到无限维线性空间,情况就会发生变化,这也是拓扑学出现的地方。
对于无限维线性空间,所有的线性算子都是连续的,算子的收敛具有单一的含义,任何线性空间都与它的双重对偶自然同构,而且封闭单位球是紧凑的。
这些便利条件在无限维的情况下并不存在。
虽然基数确实存在,但其存在的证明是非结构性的,而且往往不能明确地给出基数。
因此,依靠坐标和矩阵的技术通常是不合适的。
线性算子不一定是连续的,事实上,许多感兴趣的线性算子都不是连续的。
由两个线性空间之间的所有线性算子组成的空间带有两种不同的拓扑结构,因此也有两种不同的收敛概念。
对偶空间的正确概念是所有连续线性算子进入地五十度的空间,即使如此,原空间也只嵌入其双重对偶中。
希尔伯特空间入门希尔伯特空间是数学中的一个重要概念,它是由德国数学家希尔伯特在20世纪初提出的。
希尔伯特空间是一种具有内积的完备线性空间,它在数学分析、量子力学等领域中有着广泛的应用。
本文将介绍希尔伯特空间的基本概念、性质以及一些常见的例子。
一、希尔伯特空间的定义希尔伯特空间是一个向量空间,它具有内积的结构。
设H是一个实数域或复数域上的向量空间,如果在H上定义了一个满足以下条件的二元运算(内积)<x, y>,则称H为希尔伯特空间:1. 对于任意的x, y∈H,有<x, y>=<y, x>(对称性);2. 对于任意的x, y, z∈H和任意的实数a,有<a*x+y, z>=a<x,z>+<y, z>(线性性);3. 对于任意的x∈H,有<x, x>≥0,并且当且仅当x=0时,<x, x>=0(正定性)。
二、希尔伯特空间的性质1. 希尔伯特空间是一个完备的度量空间。
这意味着在希尔伯特空间中,任意一个柯西序列都收敛于该空间中的一个元素。
2. 希尔伯特空间中的范数可以由内积来定义。
对于任意的x∈H,定义||x||=√<x, x>,则||x||是H上的一个范数。
3. 希尔伯特空间中的向量可以进行正交分解。
设H是一个希尔伯特空间,x, y∈H,如果<x, y>=0,则称x和y是正交的。
4. 希尔伯特空间中的向量可以进行投影分解。
设H是一个希尔伯特空间,x, y∈H,如果y是x的一个投影,则y是x在H上的正交投影。
三、希尔伯特空间的例子1. 有限维希尔伯特空间:设V是一个n维向量空间,定义内积为<x, y>=x1y1+x2y2+...+xnyn,则V是一个希尔伯特空间。
2. L2空间:L2空间是所有平方可积函数的集合,定义内积为<f,g>=∫f(x)g(x)dx,则L2空间是一个希尔伯特空间。
高斯核函数希尔伯特空间
高斯核函数希尔伯特空间是一种常用的机器学习方法,它在数据分析和模式识别等领域具有广泛的应用。
在这个空间中,我们可以使用高斯核函数来度量不同数据之间的相似性。
高斯核函数希尔伯特空间的核心思想是将数据映射到一个维度无限高的特征空间中,使得原本线性不可分的数据变得线性可分。
这种映射是通过高斯核函数来实现的,它能够将原始数据的非线性关系转化为高维特征空间中的线性关系。
在这个特征空间中,我们可以使用内积来度量数据之间的相似性。
高斯核函数的计算是基于欧氏距离的,它会将两个数据点映射到特征空间中,并计算它们之间的欧氏距离。
通过对欧氏距离进行高斯核函数的运算,我们可以得到一个相似度的度量值。
高斯核函数希尔伯特空间的优点在于它能够处理非线性的数据,并且具有较好的泛化能力。
在实际应用中,我们可以将高斯核函数希尔伯特空间应用于分类、回归和聚类等问题中。
高斯核函数希尔伯特空间是一种强大的机器学习方法,它在处理非线性数据和提高模型泛化能力方面具有优势。
通过将数据映射到高维特征空间,并使用高斯核函数来度量数据之间的相似性,我们可以得到更好的分类、回归和聚类结果。
希望本文能够帮助读者更好地理解和应用高斯核函数希尔伯特空间。
希尔伯特空间希尔伯特空间(Hilbert space)由大卫‧希尔伯特(David Hilbert)提出,是一个完备的内积空间。
希尔伯特空间将傅立叶展开及诸如傅立叶转换之类的线性转换概念加以厘清并广义化。
它是有限维欧几里得空间向无穷维的推广,也是巴拿赫空间(Banach space)的特例。
其并出现在泛函分析之研究范畴。
一个量子系统的状态ψ,可将其张开在一线性空间,量子力学就是在这个空间里开展活动的。
集合{ψ}不仅是一个一般的线性空间,而且是一个满足平方可积条件并定义了内积、由复函数构成的线性空间。
在数学上再符合一些严格定义,如此的线性空间即为希尔伯特空间。
希尔伯特空间中的任何一维子空间(subspace)都视为矢量,内积采取的方式为矢量与另一矢量之共轭矢量进行各基底(basis)分量的点乘(dot product)在数学领域,希尔伯特空间是欧几里德空间的一个推广,其不再局限于有限维的情形。
与欧几里德空间相仿,希尔伯特空间也是一个内积空间,其上有距离和角的概念(及由此引伸而来的正交性与垂直性的概念)。
此外,希尔伯特空间还是一个完备的空间,其上所有的柯西列等价于收敛列,从而微积分中的大部分概念都可以无障碍地推广到希尔伯特空间中。
希尔伯特空间为基于任意正交系上的多项式表示的傅立叶级数和傅立叶变换提供了一种有效的表述方式,而这也是泛函分析的核心概念之一。
希尔伯特空间是公式化数学和量子力学的关键性概念之一。
向量空间(或称线性空间)是现代数学中的一个基本概念。
是线性代数研究的基本对象。
向量空间的一个直观模型是向量几何,几何上的向量及相关的运算即向量加法,标量乘法,以及对运算的一些限制如封闭性,结合律,已大致地描述了“向量空间”这个数学概念的直观形象。
在现代数学中,“向量”的概念不仅限于此,符合下列公理的任何数学对象都可被当作向量处理。
譬如,实系数多项式的集合在定义适当的运算后构成向量空间,在代数上处理是方便的。
希尔伯特空间点到平面的距离公式好嘞,今天咱们聊聊一个看起来有点高大上的话题——希尔伯特空间点到平面的距离。
别担心,听起来可能有点吓人,但其实它并没有想象中那么复杂。
反正我们是先放松心态,再说这些东西,数学嘛,能让你看起来聪明,但也能把你绕晕。
咱们就当做讲故事一样,听听其中的乐趣。
你得知道,希尔伯特空间其实不是什么外星人用的地方,它是个数学名词,听起来很牛逼,但就是个包含无限维度的空间。
你要问我这什么意思,我只能说它像个无边无际的大房间,里面可以放好多好多东西,比如说点、向量、函数啥的。
不过今天咱们不去管这些复杂的东西。
重点是,假设你有一个点和一个平面,想知道这个点离平面的距离是多少。
别急,这问题其实没那么复杂。
平面就像你桌子上的一块玻璃,想知道玻璃上面某个地方离桌面的距离有多远。
听明白了吗?接着往下看。
咱们先说说平面到底长什么样。
平面不一定得是水平的,能上下左右转动。
假设它是一个普通的平面,就在空间里任意地放着。
那么我们的问题就变成了,给定一个点,如何找出到这个平面的最近距离。
大家可以把这想象成你从家门口走到街角的距离。
你可能绕了一大圈,但你想找的,永远是最短的那段距离,对吧?这就是最基本的几何思想,平面上到点的最短路径,就是垂直的那条线。
好了,那我们就来算算这个最短的距离。
按照公式来说,点到平面的距离就是点到平面的法向量的投影长度。
听起来好像又复杂了,但其实也没啥难的,毕竟“投影”这词大家应该听过吧?就像你照镜子时,看到的自己的影像就是投影。
就这么简单。
具体的说,假设平面方程长这样:Ax + By + Cz + D = 0。
看着好像满屏的字母,但你放心,这就是个普通的平面方程。
A、B、C是平面的法向量,代表着平面怎么“立”在空间里,D是平面的位置,简单来说就是它离原点有多远。
然后呢,假设点的坐标是(x₀, y₀, z₀),那么点到平面的距离公式就像是:。
D = frac{|A x₀ + B y₀ + C z₀ + D|{sqrt{A² + B² + C² 。
希尔伯特空间与正交性希尔伯特空间是数学中一种重要的函数空间,它在函数分析、量子力学等领域中具有广泛的应用。
而正交性则是希尔伯特空间中一个关键的概念,它在描述函数之间的关系和性质时起到了重要作用。
一、希尔伯特空间的定义及性质希尔伯特空间是一个完备的内积空间,也就是满足空间中的任意Cauchy序列都有极限元素存在。
它的内积在满足线性性、对称性和正定性的基础上,还满足了帕塞瓦尔不等式和柯西-施瓦茨不等式。
在希尔伯特空间中,我们可以定义向量的长度,也就是向量的范数。
常见的范数有L2范数和L∞范数,它们分别对应了希尔伯特空间中的平方可积性和有界性。
此外,希尔伯特空间中还有一些重要的子空间,如离散和连续空间等。
二、正交性的概念与性质在希尔伯特空间中,正交性是指两个向量之间的相互垂直关系。
具体而言,如果向量u和v在希尔伯特空间中的内积为0,则称它们是正交的。
正交性是希尔伯特空间中一个非常重要的性质,它帮助我们研究函数的性质、展开定理、最优逼近等问题。
正交性的一个重要应用是正交基的构造。
在希尔伯特空间中,如果一组向量v1,v2,...,vn两两正交,并且每个向量的范数为1,则它们构成了一组正交归一基。
正交归一基在求解线性方程组、信号处理、图像压缩等问题中具有重要的应用。
正交投影是希尔伯特空间中另一个重要的概念。
它指的是将一个向量分解到一个子空间上,并使得分解的投影向量与子空间中的向量正交。
正交投影在信号处理、图像重建等领域中有着广泛的应用。
三、希尔伯特空间与正交性的应用希尔伯特空间和正交性在数学和物理学中都有着广泛的应用。
在数学中,希尔伯特空间是函数分析的重要工具,可以用来研究广义函数空间、调和分析等问题。
在物理学中,希尔伯特空间被广泛应用于量子力学中的波函数描述、量子力学算符的性质等方面。
正交性在信号处理中也具有重要的应用。
例如,正交频分复用技术能够将多个频率上的信号通过正交的方式叠加在一起,从而提高信号传输的效率和容量。
再生核希尔伯特空间与核方法
再生核希尔伯特空间(RKHS)是一种具有特殊性质的希尔伯
特空间,它与核方法密切相关。
首先,希尔伯特空间是以内积的方式定义的向量空间。
再生核希尔伯特空间在希尔伯特空间的基础上引入了“再生核”(也称为核函数)的概念。
再生核是一个函数,它可以将任意两个向量映射到一个标量。
具体而言,对于一个再生核函数K(x, y),当x和y是希尔伯
特空间的元素时,K(x, y)可以看作是(x, y)的内积。
而RKHS是一个具有以下性质的希尔伯特空间:任意的x在RKHS中都有一个唯一的关于x的核表示,即对应于x的唯一
一个核函数。
这个核函数可以通过内积的形式表示,例如,
K(x, ·)。
利用再生核函数,可以将数据从原始空间映射到RKHS中,
使得在RKHS中的操作更加方便。
这种映射后的数据能够更
好地进行非线性处理和特征提取。
而核方法则利用了再生核函数的性质,将模式识别和机器学习问题转化为在RKHS中进行操作的问题。
在RKHS中,可以
通过计算向量的内积来衡量它们之间的相似性。
因此,核方法可以通过计算向量之间的内积来进行分类、回归、聚类等任务。
总结起来,再生核希尔伯特空间与核方法是密切相关的,再生
核希尔伯特空间是一种特殊的希尔伯特空间,引入了再生核函数的概念。
而核方法则利用了再生核函数的性质,将数据映射到RKHS中进行处理,从而解决模式识别和机器学习问题。
对希尔伯特空间的理解希尔伯特空间是一种数学概念,描述了一组公理和定义,使得可以通过定义线性变换和模运算来描述空间中元素之间的关系。
希尔伯特空间的概念可以追溯到19世纪,当时数学家们开始研究空间的性质,特别是在微积分和线性代数中。
希尔伯特空间是这些领域的一个重要分支,因为它提供了一种有效的方法来定义和描述各种数学对象之间的关系。
在希尔伯特空间中,一个元素称为点,一个线性变换称为矩阵,模运算称为标量乘法。
这些概念在物理学、工程学、计算机科学和数学其他领域都有广泛的应用。
以下是一些关于希尔伯特空间的基本概念和定理:1. 希尔伯特空间的基:一个希尔伯特空间的基是指满足以下条件的元素:a. 它们都是希尔伯特空间的点;b. 对于任意的点x和y,它们的线性变换对应的矩阵的行列式都不为0;c. 对于任意的向量v和w,它们的标量乘法结果为0,即v·w=0。
一个希尔伯特空间的基是称为线性无关的,因为对于任意的向量x和y,它们都可以唯一地表示为基向量v和w的线性组合。
2. 希尔伯特空间的标量乘法:标量乘法是指将两个向量相加得到它们的和。
对于希尔伯特空间中的向量,标量乘法的定义如下:a. 两个向量v和w的标量乘法是指它们对应矩阵的行列式的乘积;b. 对于任意的向量x,它的标量乘法结果为v·x,即x·v=v·x。
希尔伯特空间的标量乘法是基本的数学运算之一,可以用于求解线性方程组和进行向量空间的推广。
3. 希尔伯特空间的线性变换:线性变换是指将一个希尔伯特空间映射为另一个希尔伯特空间的空间的变换。
线性变换的定义为:a. 一个线性变换是一个矩阵,它满足矩阵的行列式不为0;b. 对于任意的基向量,线性变换可以唯一地表示为一个由这些向量构成的矩阵的乘积;c. 对于任意的点x和y,线性变换可以将希尔伯特空间中的向量v映射为y-x,即v(y-x)。
希尔伯特空间的线性变换是空间变换的基础,它在物理、工程学、计算机科学和数学其他领域都有广泛的应用。
希尔伯特空间和语义编码特征向量是现代深度学习领域中的两个重要概念,它们分别代表了数学和机器学习领域中的前沿技术。
在本文中,我们将深入探讨希尔伯特空间和语义编码特征向量的含义、应用和未来发展方向。
一、希尔伯特空间1. 什么是希尔伯特空间?希尔伯特空间是由德国数学家大卫·希尔伯特创立的一种特殊的内积空间,它具有完备性和无限维度性质。
在希尔伯特空间中,我们可以定义内积和范数等数学概念,这使得希尔伯特空间成为了分析、泛函分析和量子力学等领域中的重要工具。
2. 希尔伯特空间在深度学习中的应用在深度学习领域,希尔伯特空间被广泛应用于核方法和支持向量机等模型中。
通过在希尔伯特空间中定义核函数,我们可以将非线性模式映射到高维空间中,从而更好地进行模式分类和回归分析。
3. 未来发展方向随着深度学习技术的不断发展,希尔伯特空间在神经网络模型中的应用也呈现出了新的可能性。
我们可以期待在未来看到更多基于希尔伯特空间的深度学习模型的出现,从而更好地处理复杂和非线性的数据模式。
二、语义编码特征向量1. 什么是语义编码特征向量?语义编码特征向量是一种基于词向量和语义表示的概念,它通过将词汇和句子映射到高维空间中,从而实现了对语义信息的有效编码和表示。
语义编码特征向量的提出,极大地推动了自然语言处理领域的发展。
2. 语义编码特征向量在自然语言处理中的应用在自然语言处理领域,语义编码特征向量被广泛应用于文本表示、信息检索和文本分类等任务中。
通过将词汇和句子映射到语义空间中,我们可以更好地理解和处理自然语言的含义和语境。
3. 未来发展方向随着对自然语言理解和生成能力的需求不断增加,语义编码特征向量的研究也将迎来新的挑战和机遇。
我们可以期待在未来看到更多基于语义编码特征向量的自然语言处理模型的出现,从而更好地实现对自然语言的深层理解和处理。
个人观点和总结希尔伯特空间和语义编码特征向量作为数学和机器学习领域中的重要概念,在推动了深度学习和自然语言处理技术的发展过程中发挥着重要作用。
希尔伯特空间柯西施瓦布不等式
希尔伯特空间(Hilbert Space)是数学中的一个重要概念,它是一个完备的内积空间。
在这个空间中,向量之间的内积被定义为一个满足特定性质的函数,这个函数可以度量向量之间的“夹角”以及向量的“长度”。
希尔伯特空间为许多数学和物理领域提供了强大的工具,包括量子力学、调和分析、数值分析等。
柯西施瓦布不等式(Cauchy-Schwarz Inequality)是希尔伯特空间中的一个基本不等式,它表述为:对于任意两个向量x和y,在希尔伯特空间中,它们的内积的绝对值不超过它们各自模的乘积,即 |<x, y>| ≤ ||x|| ||y||,其中||x||和||y||分别表示向量x和y 的模。
柯西施瓦布不等式的应用非常广泛。
在数值分析中,它常用于估计误差界限;在优化理论中,它是很多优化算法的基础;在信号处理中,它被用来描述信号之间的相关性。
此外,这个不等式也是量子力学中许多重要结论的基础,如不确定性原理。
柯西施瓦布不等式不仅在数学中占据重要地位,还在实际应用中发挥着巨大作用。
它提供了一种度量向量之间关系的方式,同时也是许多数学定理和物理原理的基础。
在希尔伯特空间中,柯西施瓦布不等式是一个强有力的工具,它帮助我们理解和处理向量空间中的各种问题。
一百年前的数学界有两位泰斗:庞加莱和希尔伯特,而尤以后者更加出名,我想主要原因是他曾经在1900年的世界数学家大会上提出了二十三个著名的希尔伯特问题,指引了本世纪前五十年数学的主攻方向,不过还有一个原因呢,我想就是著名的希尔伯特空间了。
希尔伯特空间是希尔伯特在解决无穷维线性方程组时提出的概念,原来的线性代数理论都是基于有限维欧几里得空间的,无法适用,这迫使希尔伯特去思考无穷维欧几里得空间,也就是无穷序列空间的性质。
大家知道,在一个欧几里得空间R^n上,所有的点可以写成为:X=(x1,x2,x3,...,xn)。
那么类似的,在一个无穷维欧几里得空间上点就是:X= (x1,x2,x3,....xn,.....),一个点的序列。
欧氏空间上有两个重要的性质,一是每个点都有一个范数(绝对值,或者说是一个点到原点的距离),||X||^2=∑xn^2,可是这一重要性质在无穷维时被破坏了:对于无穷多个xn,∑xn^2可以不存在(为无穷大)。
于是希尔伯特将所有∑xn^2为有限的点做成一个子空间,并赋以X*X'=∑xn*xn' 作为两点的内积。
这个空间我们现在叫做l^2,平方和数列空间,这是最早的希尔伯特空间了。
注意到我只提了内积没有提范数,这是因为范数可以由点与自身的内积推出,所以内积是一个更加强的条件,有内积必有范数,反之不然。
只有范数的空间叫做Banach空间,(以后有时间再慢慢讲:-)。
如果光是用来解决无穷维线性方程组的话,泛函就不会被称为现代数学的支柱了。
Hilbert空间中我只提到了一个很自然的泛函空间:在无穷维欧氏空间上∑xn^2为有限的点。
这个最早的Hilbert space叫做l^2(小写的l 上标2,又叫小l2空间),非常类似于有限维的欧氏空间。
数学的发展可以说是一部抽象史。
最早的抽象大概是一个苹果和一头牛在算术运算中可以都被抽象为“一”,也就是“数学”本身的起源(脱离具体物体的数字运算)了,而Hilbert space理论发展就正是如此:“内积+ 线性”这两个性质被抽象出来,这样一大类函数空间就也成为了Hilbert space。
单位闭区间上所有平方可积的实函数(就是说f(x)的平方在[0,1]上的积分存在且有限)按照函数的加法和数乘成为一个线性空间,然后我们定义内积如下:<f,g>= ∫|f*g|dx,范数‖f‖=根号<f,f>=根号∫(f)^2dx。
容易验证它们满足内积和范数的几个公理(有兴趣的同学可以随便翻翻任何一本泛函书)。
这样把(平方可积)函数看作一个个的点,由函数线性运算和以上定义的内积就构成一个函数空间,叫做L^2(大L2空间)。
经过一些推理以后,可以证明(约化后的)L^2空间等价于小l^2空间(这个等价是指一种完全保留线性运算和内积的一一映射,我在这里就不具体讲了)。
由于这个性质证起来简单,所以一般的泛函教科书都没有怎么重点提这个定理。
可是对我而言,它却是最有启发性的定理之一。
这个定理我认为是继笛卡尔发明了坐标系把几何和代数联系起来以后这方面最伟大的成就,因为有了这个定理,我们就可以真正把一个函数也看作是某个空间里的一个点,而且在这个空间里也有距离:ρ(f,g)=‖f-g‖,有内积用来定出基,也就是坐标系(L^2的坐标系有很多种,最出名和常用的是三角函数系),换一句话说,我们可以用几何的工具来研究一族函数的性质了。
说了这么半天,恐怕很多人还不知道为什么这们学科叫做*泛函*分析。
什么是函数? 最狭义的函数恐怕就是从实数(R^1)到实数的映射了。
现在我们把定义域扩展为所有Hilbert space上的点(经常本身就是一个函数了,象L^2),值域不变仍然为实数,这样的映射就是所谓的泛函数简称泛函了。
就像函数在实数理论里面占的地位一样,泛函在整个泛函分析里面也起到举足轻重的作用。
最简单而又不太trivial的实函数大概就是线性函数了,同样的,泛函分析也从线性泛函讲起.(球星是个例外,我当时被迫从非线性泛函课开始,那个飞机坐的...)实数上有多少线性函数呢? 无穷多? 当然是:-),那么有多么无穷多? 我们知道所有线性实函数都具有这种形式:f(x)=kx,k是一个实数。
而且反过来说,不同的k都对应着一个不同的线性实函数。
这样我们就有了一个从R^1上所有线性实函数到R^1自身的一一对应。
也就是说,这个函数空间和R^1自身等价。
对于Hilbert space也有类似的结论:一个Hilbert space的对偶空间(就是所有它的线性连续泛函组成的空间)等价于它自身,进一步,所有的线性连续泛函I(f): H---> R 可以表示成为内积的形式: I(f)=<f,g*> for some g* in H。
(对了在这里再重新提一下,常用的平方可积函数空间L^2的内积是积分的形式: ∫f*g,f,g∈L^2,所以所有的线性连续泛函就都是带一个因子g的积分了.)这个Hilbert space上最根本的定理几乎把Hilbert space和Euclidean space(欧几里得空间)等同起来了,在那时大家都很高兴,毕竟Euclidean space 的性质我们了解的最多,也最“好”。
狄立克莱(Dirichlet)原理就是在这个背景下提出的:任何连续泛函在有界闭集上达到其极值。
这个结论在Euclidean space上是以公理的形式规定下来的(参见数学分析的实数基本定理部分),具体说来就叫做有界闭集上的连续函数必有极值,而且存在点使得这个函数达到它。
在拓扑学上等价于局部紧性的这个东东,很可惜在一般的Hilbert space上却是不成立的:闭区间[0,1]上的L^2空间有一个很自然的连续泛函:I(f)=∫|f(x)|dx。
容易证明,它的范数‖I‖=sup|I(f)|/‖f‖=1.在这个L^2的单位闭球面(所有范数等于1 的f)上存在这么一个子序列:f_n(x)=n,当x∈[0,1/n^2]; f_n(x)=0,当x>1/n^2。
按照L^2上范数的定义,‖f_n‖=∫f^2(x)dx =1,for all n。
0≤I(f)==>I在这个有界闭集上的最小值≤0,而且I(f_n)=1/n→0。
但是我们看到,当f_n弱收敛到常函数零时,它已经不在单位闭球面上了(严格的证明可以在一些课本上找到)。
一、定义线性完备内积空间称为Hilbert space。
线性(linearity):对任意f,g∈H,a,b∈R,a*f+b*g仍然∈H。
完备(completeness):对H上的任意柯西序列必收敛于H上的某一点。
——相当于闭集的定义。
内积(inner product):一个从H×H-->R 的双线性映射,记为<f,g>。
它满足:i)<f,f>≥0,<f,f>=0 <==> f=0;ii)<a*f,g>=a*<f,g>=<f,a*g> for any a in R;iii)<f+g,h>=<f,h>+<g,h>;iv)<f,g>=<g,f> ——在复内积里是复数共轭关系内积诱导的范数(norm):‖f‖=√<f,f>,它满足范数公理:i)‖f‖≥0,‖f‖=0<==> f=0;ii)‖a*f‖=a*‖f‖,for any a in R;iii)‖f+g‖≥‖f‖+‖g‖——三角不等式。
范数诱导的距离(distance):ρ(f,g)=‖f-g‖,它满足距离公理:i)ρ(f,g)≥0,ρ(f,g)=0 <==> f=0;ii)ρ(f,g)=ρ(g,f)iii)ρ(f,g)+ρ(g,h)≥ρ(f,h)。
一个距离空间称为是紧的,如果每一个有界序列必有收敛子列。
Hilbert space上的序列f_n强收敛于g,如果‖f_n-g‖收敛于零;Hilbert space上的序列f_n称为是一个柯西序列,如果‖f_n-f_m‖收敛于零当m,n--->∞;Hilbert space上的序列f_n弱收敛于g,如果对于任何一个线性连续泛函I,|I(f_n)-I(g)|收敛于零。
Hilbert space上的泛函I(f)称为线性,如果它满足:对任意f,g∈H,a,b∈R,I(a*f+b*g)=a*I(f)+b*I(g);Hilbert space上的泛函I(f)称为有界,如果‖I‖有界;Hilbert space上的泛函I(f)称为连续,如果对于任意柯西序列f_n,I(f_n)是R 上的柯西序列。
泛函I(f)的范数定义为sup|I(f)|/‖f‖,for all f∈H。
它的一个等价定义是sup|I(f)|,for all f∈H such that ‖f‖=1,也就是单位球面上的极大值。
从定义立刻可以看到,|I(f)|≤‖I(f)‖*‖f‖。
二、定理1、完备的线性赋范空间上线性泛函的有界性与连续性等价。
——可以推广到算子,并且Hilbert space是完备的线性赋范空间(Banach space)的一个特例。
2、Hilbert space上线性连续泛函可以完全由内积表示,并且这种表示是一一对应的。
3、Hilbert space上存在一组正交标准基(f_1,f_2,....),使得所有g∈H均有一个表示:g=∑a_n*f_n,其中的a_n 叫做第n个投影或者坐标值,a_n=<g,f_n>。
4、自反空间(Hilbert space是其中一种)的有界序列必有弱收敛子序列,这个性质叫做弱紧性。
5、任何H上的闭线性子空间M均满足射影性质:对任意点f∈H,存在g∈M,h∈M的线性补空间,使得f=g+h。
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