Teorema de representación de Riesz
- Este artículo describe un teorema relativo a la dualidad de un espacio Hilbert. Para los teoremas referentes funcionales lineales a medidas, vea Riesz – Markov–Kakutani teorema de representación.
El teorema de representación de Riesz, a veces llamado teorema de representación de Riesz-Fréchet en honor a Frigyes Riesz y Maurice René Fréchet, establece una conexión importante entre un espacio de Hilbert y su doble continuo espacio. Si el campo subyacente son los números reales, los dos son isométricamente isomorfos; si el campo subyacente son los números complejos, los dos son isométricamente antiisomorfos. El (anti-)isomorfismo es un isomorfismo natural particular.
Preliminares y notación
Vamos H{displaystyle H. ser un espacio Hilbert sobre un campo F,{displaystyle mathbb {F} Donde F{displaystyle mathbb {F} o es el número real R{displaystyle mathbb {R} o los números complejos C.{displaystyle mathbb {C} Si F=C{displaystyle mathbb {F} =mathbb {C} (Resp. si F=R{displaystyle mathbb {F} =mathbb {R}entonces H{displaystyle H. se llama complejo Hilbert espacio (resp. a verdadero Hilbert espacio). Cada espacio real de Hilbert se puede ampliar para ser un subconjunto denso de un espacio único (hasta la isometría bijeactiva) Hilbert, llamado su complejidad, por lo que los espacios de Hilbert se suponen a menudo automáticamente complejo. Los espacios reales y complejos de Hilbert tienen en común muchos, pero de ninguna manera, propiedades y resultados / teoremas.
Este artículo está destinado tanto para matemáticos como físicos y describirá el teorema para ambos. En matemáticas y física, si se supone que un espacio de Hilbert es real (es decir, si F=R{displaystyle mathbb {F} =mathbb {R}) entonces esto normalmente se aclarará. A menudo en matemáticas, y especialmente en física, a menos que se indique lo contrario, "Hilbert espacio" se suele suponer automáticamente significar "espacio complejo Hilbert". Dependiendo del autor, en matemáticas, "Hilbert space" normalmente significa o (1) un espacio complejo Hilbert, o (2) un real o complejo espacio Hilbert.
Mapas lineales y antilineales
Por definición, un mapa antilineal (también llamado a conjugate-linear mapa) f:H→ → Y{displaystyle f:Hto Sí. es un mapa entre los espacios vectoriales que aditivo:
En contraste, un mapa f:H→ → Y{displaystyle f:Hto Sí. es lineal si es aditivo y homogéneo:
Cada constante 0{displaystyle 0} mapa es siempre lineal y antilineal. Si F=R{displaystyle mathbb {F} =mathbb {R} entonces las definiciones de mapas lineales y mapas antilineales son completamente idénticas. Un mapa lineal de un espacio Hilbert en un espacio de Banach (o más generalmente, desde cualquier espacio de Banach en cualquier espacio vectorial topológico) es continuo si y sólo si está atado; lo mismo es cierto de mapas antilineales. La inversa de cualquier bijeción antilinear (resp. linear) es otra vez una bijeción antilinear (resp. linear). La composición de dos anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti antimapas lineales es un lineal mapa.
Espacios continuos duales y anti-dual
A funcional on H{displaystyle H. es una función H→ → F{displaystyle Hto mathbb {F} cuyo codominio es el campo de escalar subyacente F.{displaystyle mathbb {F} Denote by HAlternativa Alternativa {displaystyle H^{*} (Resp. by H̄ ̄ Alternativa Alternativa ){displaystyle {overline {H}}}{*} } el conjunto de todas las funciones lineales (resp. continuas antilinear) en H,{displaystyle H,} que se llama (continua) espacio dual (Resp. the (continua) espacio antidual) de H.{displaystyle H.} Si F=R{displaystyle mathbb {F} =mathbb {R} entonces funcionales lineales en H{displaystyle H. son lo mismo que las funcionalidades antilineales y, en consecuencia, lo mismo es cierto para tales mapas continuos: es decir, HAlternativa Alternativa =H̄ ̄ Alternativa Alternativa .{displaystyle ¿Qué?
Correspondencia biunívoca entre funcionales lineales y antilineales
Dado cualquier funcional f:H→ → F,{displaystyle f~:~Hto mathbb {F} el conjugado de f{displaystyle f} es el funcional
Esta asignación es muy útil cuando F=C{displaystyle mathbb {F} =mathbb {C} porque si F=R{displaystyle mathbb {F} =mathbb {R} entonces f=f̄ ̄ {displaystyle f={overline {f}} y la asignación f↦ ↦ f̄ ̄ {displaystyle fmapsto {f}} reduce el mapa de identidad.
La asignación f↦ ↦ f̄ ̄ {displaystyle fmapsto {f}} define una correspondencia bijetiva antilineal del conjunto de
- todos los funcionales (resp. todos los funcionales lineales, todos los funcionales lineales continuos HAlternativa Alternativa {displaystyle H^{*}) on H,{displaystyle H,}
en el set de
- todas las funciones (resp. all anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti antifuncionales lineales, todas continuas anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti antifuncionales lineales H̄ ̄ Alternativa Alternativa {displaystyle {fnK} {fnK}} {fnMicrosoft}} {fnMicrosoft}}}}} {fn}}}}} {fnK}}}} {fnK}}}}}}}}} {fnK}}}}} {fnK}}}}}}}}}}) on H.{displaystyle H.}
Anotaciones matemáticas vs. físicas y definiciones del producto interior
El espacio Hilbert H{displaystyle H. tiene un producto interno asociado H× × H→ → F{displaystyle Htimes Hto mathbb {F} valorado en H{displaystyle H.'s subyacente scalar field F{displaystyle mathbb {F} que es lineal en una coordenadas y antilinear en la otra (como se describe en detalle a continuación). Si H{displaystyle H. es un espacio complejo Hilbert (que significa, si F=C{displaystyle mathbb {F} =mathbb {C}), que es muy a menudo el caso, entonces que la coordinación es antilinear y que es lineal se convierte en un muy bien. tecnicismo importante. Sin embargo, si F=R{displaystyle mathbb {F} =mathbb {R} entonces el producto interno es un mapa simétrico que es simultáneamente lineal en cada coordenadas (es decir, bilinear) y antilinear en cada coordenadas. En consecuencia, la cuestión de qué coordinación es lineal y que es antilinear es irrelevante para los espacios reales de Hilbert.
Notación del producto interior
En matemáticas, el producto interno en un espacio Hilbert H{displaystyle H. a menudo se denota .⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdotcdot rightrangle } o .⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .H{displaystyle leftlangle cdotcdot rightrangle ¿Qué? mientras que en física, la notación del sujetador .⋅ ⋅ ▪ ▪ ⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdot mid cdot rightrangle } o .⋅ ⋅ ▪ ▪ ⋅ ⋅ .H{displaystyle leftlangle cdot mid cdot rightrangle ¿Qué? se utiliza normalmente en su lugar. En este artículo, estas dos notaciones estarán relacionadas con la igualdad:
Definiciones contrapuestas del producto interior
Los mapas .⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdotcdot rightrangle } y .⋅ ⋅ ▪ ▪ ⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdot mid cdot rightrangle } se supone que tienen las dos propiedades siguientes:
- El mapa .⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdotcdot rightrangle } es lineal en su primero coordenadas; equivalentemente, el mapa .⋅ ⋅ ▪ ▪ ⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdot mid cdot rightrangle } es lineal en su segundo Coordina. Explícitamente, esto significa que para cada fijo Sí.▪ ▪ H,{displaystyle yin H,} el mapa que se denota
.Sí.▪ ▪ ⋅ ⋅ .=.⋅ ⋅ ,Sí..:H→ → F{displaystyle leftlangle ,ymid cdot ,rightrangle =leftlangle ,cdoty,rightrangle: Hto mathbb {F} y definidos por es un funcional lineal en H.{displaystyle H.}h↦ ↦ .Sí.▪ ▪ h.=.h,Sí..para todosh▪ ▪ H{displaystyle hmapsto leftlangle ,ymid h,rightrangle =leftlangle ,h,y,rightrangle quad {text{ for all }hin H}
- De hecho, esta funcionalidad lineal es continua, así que .Sí.▪ ▪ ⋅ ⋅ .=.⋅ ⋅ ,Sí..▪ ▪ HAlternativa Alternativa .{displaystyle leftlangle ,ymid cdot ,rightrangle =leftlangle ,cdoty,rightrangle in H^{*}
- El mapa .⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdotcdot rightrangle } es antilinear en su segundo coordenadas; equivalentemente, el mapa .⋅ ⋅ ▪ ▪ ⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdot mid cdot rightrangle } es anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti anti antilineal en su primero Coordina. Explícitamente, esto significa que para cada fijo Sí.▪ ▪ H,{displaystyle yin H,} el mapa que se denota
.⋅ ⋅ ▪ ▪ Sí..=.Sí.,⋅ ⋅ .:H→ → F{displaystyle leftlangle ,cdot mid y,rightrangle =leftlangle ,y,cdot ,rightrangle: Hto mathbb {F} y definidos por es un funcional antilinear H.{displaystyle H.}h↦ ↦ .h▪ ▪ Sí..=.Sí.,h.para todosh▪ ▪ H{displaystyle hmapsto leftlangle ,hmid y,rightrangle =leftlangle ,y,h,rightrangle quad {text{ for all }hin H}
- De hecho, esta funcionalidad antilineal es continua, por lo que .⋅ ⋅ ▪ ▪ Sí..=.Sí.,⋅ ⋅ .▪ ▪ H̄ ̄ Alternativa Alternativa .{displaystyle leftlangle ,cdot mid y,rightrangle =leftlangle ,y,cdot ,rightrangle in {overline {H}{*}}
En matemáticas, la convención dominante (es decir, la definición de un producto interno) es que el producto interno es lineal en el primero coordinar y antilinear en la otra coordenadas. En física, la convención/definición es lamentablemente la opuesto, lo que significa que el producto interno es lineal en el segundo coordinar y antilinear en la otra coordenadas. Este artículo no elegirá una definición sobre la otra. En cambio, las suposiciones hechas arriba lo hacen para que la notación de matemáticas .⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdotcdot rightrangle } satisface la convención/definición matemática para el producto interno (es decir, lineal en la primera coordenadas y antilinear en el otro), mientras que la notación del sujetador de la física .⋅ ⋅ Silencio⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle cdot Нcdot rightrangle } satisface la convención/definición física para el producto interno (es decir, lineal en la segunda coordenadas y antilinear en la otra). En consecuencia, las dos suposiciones anteriores hacen que la notación utilizada en cada campo sea coherente con la convención/definición de ese campo para la que la coordinación es lineal y que es antilineal.
Norma canónica y producto interior sobre el espacio dual y el espacio antidual
Si x=Sí.{displaystyle x=y} entonces .. x▪ ▪ x.. =.. x,x.. {displaystyle langle ,xmid x,rangle =langle ,x,x,rangle } es un número real no negativo y el mapa
define una norma canónica en H{displaystyle H. Eso hace H{displaystyle H. en un espacio normal. Como con todos los espacios ordenados, el espacio dual (continua) HAlternativa Alternativa {displaystyle H^{*} lleva una norma canónica, llamada doble norma, que se define por
La norma canónica en el espacio anti-dual (continua) H̄ ̄ Alternativa Alternativa ,{fnMicrosoft Sans Serif} denotado por .. f.. H̄ ̄ Alternativa Alternativa ,{displaystyle {f}} {f}}} se define utilizando esta misma ecuación:
Esta norma canónica HAlternativa Alternativa {displaystyle H^{*} satisface la ley paralelograma, lo que significa que la identidad de polarización se puede utilizar para definir una producto interno canónico en HAlternativa Alternativa ,{displaystyle H^{*}, } que este artículo denotará por las notaciones
Como se describirá más adelante, el teorema de representación Riesz se puede utilizar para dar una definición equivalente de la norma canónica y el producto interno canónico en HAlternativa Alternativa .{displaystyle H^{*}
Las mismas ecuaciones que se utilizaron anteriormente también se pueden utilizar para definir una norma y producto interno en H{displaystyle H.Es espacio anti-dual H̄ ̄ Alternativa Alternativa .{fnMicrosoft Sans Serif} {fnMicrosoft Sans Serif}
Isometría canónica entre el dual y el antidual
El complejo conjugado f̄ ̄ {displaystyle {f}} de un funcional f,{displaystyle f,} que se definió anteriormente, satisfios
Si F=R{displaystyle mathbb {F} =mathbb {R} entonces HAlternativa Alternativa =H̄ ̄ Alternativa Alternativa {displaystyle ¿Qué? y este mapa canónico Cong:HAlternativa Alternativa → → H̄ ̄ Alternativa Alternativa {displaystyle operatorname {Cong}:H^{*}to {fnMicrosoft Sans} {fnMicrosoft Sans Ser} {fnMicrosoft Sans Ser}} {fnK}} {fnK}}}}} {fnMicrosoft Sans Ser}}} {fnK}}}} {fnK}}}}} {fnK}}}}}}} {f}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} {f}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} {}}}}}}}}}}}}}}}}}}} {}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} reduce el mapa de identidad.
Teorema de representación de Riesz
Dos vectores x{displaystyle x} y Sí.{displaystyle y} son ortogonal si .. x,Sí... =0,{displaystyle langle x,yrangle =0,} que sucede si .. Sí... ≤ ≤ .. Sí.+sx.. {displaystyle 'responderyfnciónleqsxfnse} para todos los escalares s.{displaystyle s.} El complemento ortogonal de un subconjunto C⊆ ⊆ H{displaystyle Csubseteq H} es
Declaración
Riesz representación teorema—Vamos H{displaystyle H. ser un espacio Hilbert cuyo producto interior .x,Sí..{displaystyle leftlangle x,yrightrangle } es lineal en su primero argumento y antilinear en su segundo argumento y dejar .. Sí.▪ ▪ x.. :=.. x,Sí... {displaystyle langle ymid xrangle:=langle x,yrangle } ser la notación física correspondiente. Para cada funcional lineal continuo φ φ ▪ ▪ HAlternativa Alternativa ,{displaystyle varphi in H^{*},} existe un vector único fφ φ ▪ ▪ H,{displaystyle f_{varphi }in H,} llamado Representación de Riesz de φ φ ,{displaystyle varphi} tales que
Importante para complejo Hilbert espacios, fφ φ {displaystyle f_{varphi } se encuentra siempre en el antilinear coordinación del producto interior.
Además, la longitud del vector de representación es igual a la norma de lo funcional:
Corollary—El mapa canónico de H{displaystyle H. en su dualidad HAlternativa Alternativa {displaystyle H^{*} es la isometría del operador antilineal inyectable
Los productos internos en H{displaystyle H. y HAlternativa Alternativa {displaystyle H^{*} relacionados por
El set C:=φ φ − − 1().. φ φ .. 2){displaystyle C:=varphi ^{-1}left(fncipevarphiprensivamente)} satisfizo C=fφ φ +ker φ φ {displaystyle C=f_{varphi }+ker varphi } y C− − C=ker φ φ {displaystyle C-C=ker varphi } entonces fφ φ ل ل 0{displaystyle f_{varphi }neq 0} entonces C{displaystyle C} puede ser interpretado como el hiperplano afine que es paralelo al subespacial vectorial ker φ φ {displaystyle ker varphi } y contiene fφ φ .{displaystyle f_{varphi }
Para Sí.▪ ▪ H,{displaystyle yin H,} la notación física para el funcionamiento CCPR CCPR ()Sí.)▪ ▪ HAlternativa Alternativa {displaystyle Phi (y)in H^{*} es el sujetador .. Sí.Silencio,{displaystyle langle y arrest,} cuando explícitamente esto significa que .. Sí.Silencio:=CCPR CCPR ()Sí.),{displaystyle langle y sometida:=Phi (y),} que complementa la notación de ket SilencioSí... {displaystyle Silencioso definidas por SilencioSí... :=Sí..{displaystyle Silenciosorangle:=y.} En el tratamiento matemático de la mecánica cuántica, el teorema puede ser visto como una justificación para la notación popular entre el sujetador y el té. El teorema dice eso, cada sujetador .. ↑ ↑ Silencio{displaystyle langle psi psi, sometida} tiene un ket correspondiente Silencio↑ ↑ .. ,{displaystyle tención,psi rangle} y este último es único.
Históricamente, el teorema a menudo se atribuye simultáneamente a Riesz y Fréchet en 1907 (ver referencias).
Prueba |
---|
Vamos F{displaystyle mathbb {F} denota el campo de escalar subyacente H.{displaystyle H.} Prueba de la fórmula de la norma: Corrección Sí.▪ ▪ H.{displaystyle yin H.} Define ▪ ▪ :H→ → F{displaystyle Lambda:Hto mathbb {F} por ▪ ▪ ()z):=.. Sí.Silencioz.. ,{displaystyle Lambda (z):=langle ,y, privacy,z,rangle} que es un funcional lineal en H{displaystyle H. desde entonces z{displaystyle z} está en el argumento lineal. Por la desigualdad Cauchy–Schwarz, Silencio▪ ▪ ()z)Silencio=Silencio.. Sí.Silencioz.. Silencio≤ ≤ .. Sí... .. z.. {fnMicrosoft Sans SerpientesfnMicrosoft Sans SerpientesfnMicrosoft Sans Serif} .. Sí... 2=.. Sí.SilencioSí... =▪ ▪ Sí.=Silencio▪ ▪ ()Sí.)Silencio≤ ≤ .. ▪ ▪ .. .. Sí... {displaystyle "Lambda y= sobrevivir" La prueba anterior no utilizó el hecho de que H{displaystyle H. es completo, que muestra que la fórmula para la norma .. .. Sí.Silencio⋅ ⋅ .. .. HAlternativa Alternativa =.. Sí... H{displaystyle soporte\langle ,y, soporte,cdot ,rangle Subtítulos ¿Qué? sostiene más generalmente para todos los espacios de producto interno. Prueba de que una representación de Riesz φ φ {displaystyle varphi } es único: Suppose f,g▪ ▪ H{displaystyle f,gin H} son tales φ φ ()z)=.. fSilencioz.. {displaystyle varphi (z)=langle ,f, arrest,z,rangle } y φ φ ()z)=.. gSilencioz.. {displaystyle varphi (z)=langle ,g, arrest,z,rangle } para todos z▪ ▪ H.{displaystyle zin H.} Entonces... .. f− − gSilencioz.. =.. fSilencioz.. − − .. gSilencioz.. =φ φ ()z)− − φ φ ()z)=0para todosz▪ ▪ H{displaystyle langle ,f-g, sometida,z,rangle =langle ,f, sometida,z,rangle -langle ,g, sometida,z,rangle =varphi (z)-varphi (z)=0quad {text{ for all }zin H. Prueba de que un vector fφ φ {displaystyle f_{varphi } representación φ φ {displaystyle varphi } existe: Vamos K:=ker φ φ :={}m▪ ▪ H:φ φ ()m)=0}.{displaystyle K:=ker varphi:={min H:varphi (m)=0} Si K=H{displaystyle K=H (o equivalentemente, si φ φ =0{displaystyle varphi =0}Entonces toma fφ φ :=0{displaystyle f_{varphi }=0} completa la prueba así que asuma que Kل ل H{displaystyle Kneq H} y φ φ ل ل 0.{displaystyle varphi neq 0.} La continuidad de φ φ {displaystyle varphi } implica que K{displaystyle K} es un subespacio cerrado H{displaystyle H. (porque K=φ φ − − 1(){}0}){displaystyle K=varphi ^{-1}({0}} y {}0}{displaystyle {0}} es un subconjunto cerrado F{displaystyle mathbb {F}). Vamos K⊥ ⊥ :={}v▪ ▪ H:.. vSilenciok.. =0para todosk▪ ▪ K}{displaystyle K^{bot }={vin H~:~langle ,v, sometida,k,rangle =0~{text{ for all }kin K} φ φ [()φ φ h)p− − ()φ φ p)h]=φ φ [()φ φ h)p]− − φ φ [()φ φ p)h]=()φ φ h)φ φ p− − ()φ φ p)φ φ h=0,{displaystyle varphi [(varphi h)p-(varphi p)h]~=~varphi [(varphi h)p]-varphi [varphi p)h]~=~(varphi h)varphi p-(varphi p)varphi h=0,} 0=.. pSilencio()φ φ h)p− − ()φ φ p)h.. =.. pSilencio()φ φ h)p.. − − .. pSilencio()φ φ p)h.. =()φ φ h).. pSilenciop.. − − ()φ φ p).. pSilencioh.. .{displaystyle 0=langle,p,00,00,00,003,003,003,003,00,003,003,003,gnMicrosoft Sans Serif,nMicrosoft Sans Serif},nMicrosoft Sans Serif. φ φ h=()φ φ p).. pSilencioh.. .. p.. 2=.φ φ p̄ ̄ .. p.. 2pSilencioh.para todosh▪ ▪ H,{displaystyle varphi h={frac {varphi p)langle ,p, tuberculosis,h,rangle }{fncipspfncip]}=leftlangle ,{frac {overline {varphi {fnMicrosoft Sans Serif} Bigg tención},h,rightrangle quad {text{ for every }hin H,} Aplicar la fórmula de la norma que se probó anteriormente con Sí.:=fφ φ {displaystyle Y... muestra que .. φ φ .. HAlternativa Alternativa =..fφ φ Silencio⋅ ⋅ ..HAlternativa Alternativa =.fφ φ .H.{displaystylefnfnMicrosoft "Principio" ,f_{varphi },cdot,cdot ,derechaderechaderechaderechaderechaderechaderechosoderecha_derecha_derecha_derechosoderechoso_derechosoderechosoderechoso_derechoso_derechoso_derechoso_derechoso_derechoso_derechoso_derechoso_derechoso_de_derech_de_derech_derechoso_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de_de } 'justo 'pretensión_{H} Además, el vector u:=p.. p.. {displaystyle u:={frac {fnh} {fnK}} tiene norma .. u.. =1{displaystyle Toddufnse=1} y satisfizos fφ φ :=φ φ ()u)̄ ̄ u.{displaystyle f_{varphi - Sí.◼ ◼ {displaystyle blacksquare } Ahora se puede deducir que K⊥ ⊥ {displaystyle K^{bot} es 1{displaystyle 1}-dimensional cuando φ φ ل ل 0.{displaystyle varphi neq 0.} Vamos q▪ ▪ K⊥ ⊥ {displaystyle qin K^{bots} ser cualquier vector no cero. Replacing p{displaystyle p} con q{displaystyle q} en la prueba anterior muestra que el vector g:=φ φ q̄ ̄ .. q.. 2q{displaystyle g:={frac {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {cHFF} {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\fnMicrosoft {\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\fnMicrosoft {\fnMicrosoft {\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\fnMicrosoft {\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMi - ¿Qué? satisfizo φ φ ()h)=.. gSilencioh.. {displaystyle varphi (h)=langle ,g, resist,h,rangle } para todos h▪ ▪ H.{displaystyle hin H.} La singularidad del vector (no cero) fφ φ {displaystyle f_{varphi } representación φ φ {displaystyle varphi } implica que fφ φ =g,{displaystyle f_{varphi }=g,} que a su vez implica φ φ q̄ ̄ ل ل 0{displaystyle {overline {varphi q}neq 0} y q=.. q.. 2φ φ q̄ ̄ fφ φ .{displaystyle q={frac {fnMicrosoft Sans Serif} {fnMicrosoft Sans Serif} {fnK} {fnMicrosoft}} {fnMicrosoft}} {fnMicrosoft Sans Serif}} {fnK}}} {\fnMicrosoft}} {fnMicrosoft}}}} {fnMicrosoft}}}}}}}}}}}} {f}}}} {\\\fnMicrosigual}}}}}}}}}}}}}}}}}}} { {varphi q}f_{varphi } Así cada vector en K⊥ ⊥ {displaystyle K^{bot} es un escalar múltiple de fφ φ .{displaystyle f_{varphi } ◼ ◼ {displaystyle blacksquare } Las fórmulas para los productos internos siguen de la identidad de polarización. |
Observaciones
Si φ φ ▪ ▪ HAlternativa Alternativa {displaystyle varphi in H^{*} entonces
Funcionales lineales como hiperplanos afines
Funcional lineal continuo no trivial φ φ {displaystyle varphi } a menudo se interpreta geométricamente identificándolo con el hiperplano affine A:=φ φ − − 1()1){displaystyle A:=varphi ^{-1}(1)} (el núcleo ker φ φ =φ φ − − 1()0){displaystyle ker varphi =varphi ^{-1}(0)} también se visualiza a menudo A:=φ φ − − 1()1){displaystyle A:=varphi ^{-1}(1)} aunque sabiendo A{displaystyle A} es suficiente para reconstruir ker φ φ {displaystyle ker varphi } porque si A=∅ ∅ {displaystyle A=varnothing } entonces ker φ φ =H{displaystyle ker varphi =H} y de otro modo ker φ φ =A− − A{displaystyle ker varphi =A-A}). En particular, la norma φ φ {displaystyle varphi } debe ser interpretable como el "norm del hiperplano A{displaystyle A}". Cuando φ φ ل ل 0{displaystyle varphi neq 0} entonces el teorema de representación Riesz proporciona tal interpretación .. φ φ .. {displaystyle muertevarphifncipes} en términos del hiperplano affine A:=φ φ − − 1()1){displaystyle A:=varphi ^{-1}(1)} como sigue: usando la notación de la declaración del teorema, de .. φ φ .. 2ل ل 0{displaystyle 'pretensión 'varphi 'pretensión' {2}neq 0} sigue que C:=φ φ − − 1().. φ φ .. 2)=.. φ φ .. 2φ φ − − 1()1)=.. φ φ .. 2A{displaystyle C:=varphi ^{-1}left(ferphivarphi vivid^{2}right)=pretensiónvarphi sometida^{2}varphi ^{-1}(1)=Sobrevivirvarphipremios y así .. φ φ .. =.fφ φ .=infc▪ ▪ C.. c.. {displaystylefnvarphifnh00fnMicrosoft_f_varphis } 'justo 'pretensión=inf ¿Por qué? implicación .. φ φ .. =infa▪ ▪ A.. φ φ .. 2.. a.. {displaystyle soportevarphiprenfnf _{ain A}prensavarphi 'pretensión '{2} y así .. φ φ .. =1infa▪ ▪ A.. a.. .{displaystyle 'pretensiónvarphi 'pretensión={frac {1}{inf _{ain A} ''Sobre la vida '' Esto también se puede ver aplicando el teorema de proyección de Hilbert A{displaystyle A} y conclusión de que el punto mínimo mundial del mapa A→ → [0,JUEGO JUEGO ){displaystyle Ato [0,infty] definidas por a↦ ↦ .. a.. {displaystyle amapstofricafnh00} es fφ φ .. φ φ .. 2▪ ▪ A.{displaystyle {frac {f_\\\\\fn\\fn\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\cH\\\\\\\cH\\\\\\\\\\\\\\\\\\\cH\\\\\\\\\cH\\\\\\\\\\\\\\\\\cH\\\\\\\\\\\\\\\cH\\\\\\\\\\\\\\\. En A. Las fórmulas
Construcciones del vector de representación
Usando la notación del teorema anterior, varias maneras de construir fφ φ {displaystyle f_{varphi } desde φ φ ▪ ▪ HAlternativa Alternativa {displaystyle varphi in H^{*} se describen ahora. Si φ φ =0{displaystyle varphi =0} entonces fφ φ :=0{displaystyle f_{varphi }=0}; en otras palabras,
Este caso especial φ φ =0{displaystyle varphi =0} se supone que en adelante se sabe, por lo que algunas de las construcciones dadas a continuación comienzan asumiendo φ φ ل ل 0.{displaystyle varphi neq 0.}
Complemento ortogonal del kernel
Si φ φ ل ل 0{displaystyle varphi neq 0} entonces para cualquier 0ل ل u▪ ▪ ()ker φ φ )⊥ ⊥ ,{displaystyle 0neq uin (ker varphi)}{bot }
Si u▪ ▪ ()ker φ φ )⊥ ⊥ {displaystyle uin (ker varphi)}{bot } es un vector unitario .. u.. =1{displaystyle Toddufnse=1}entonces
Proyección ortogonal sobre kernel
Si x▪ ▪ H{displaystyle xin H} es tal que φ φ ()x)ل ل 0{displaystyle varphi (x)neq 0} y si xK{displaystyle # es la proyección ortogonal de x{displaystyle x} sobre ker φ φ {displaystyle ker varphi } entonces
Base ortonormal
Dada una base ortonormal {}ei}i▪ ▪ I{displaystyle ¿Qué? I} de H{displaystyle H. y un funcionamiento lineal continuo φ φ ▪ ▪ HAlternativa Alternativa ,{displaystyle varphi in H^{*},} el vector fφ φ ▪ ▪ H{displaystyle f_{varphi }in H} se puede construir única
Si la base ortonormal {}ei}i▪ ▪ I={}ei}i=1JUEGO JUEGO {displaystyle ¿Qué? Tengo que irme. es una secuencia entonces esto se convierte
Ejemplo en dimensiones finitas usando transformaciones de matrices
Considerar el caso especial H=Cn{displaystyle H=Mathbb {C} (donde) 0}" xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML">n■0{displaystyle n confiado0}0" aria-hidden="true" class="mwe-math-fallback-image-inline" src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/27a6a5d982d54202a14f111cb8a49210501b2c96" style="vertical-align: -0.338ex; width:5.656ex; height:2.176ex;"/> es un entero) con el producto interno estándar
Este ejemplo utiliza el producto interior estándar, que es el mapa .. z▪ ▪ w.. :=z→ → ̄ ̄ Tw→ → ,{displaystyle langle zmid wrangle:={overline {,{vec {z},,,}}}{fnuncio de operador {T}{vec {w}} pero si se utiliza un producto interno diferente, como .. z▪ ▪ w.. M:=z→ → ̄ ̄ TMw→ → {displaystyle langle zmid wrangle ¿Qué? {Z},,} {fnMicrosoft Sans Serif} {T},M,{vec},} Donde M{displaystyle M} es cualquier matriz Hermitian positivo-definido, o si una base ortonormal diferente se utiliza entonces las matrices de transformación, y por lo tanto también las fórmulas anteriores, será diferente.
Relación con el espacio real de Hilbert asociado
Supongamos que H{displaystyle H. es un espacio complejo Hilbert con producto interior .. ⋅ ⋅ ▪ ▪ ⋅ ⋅ .. .{displaystyle langle ,cdot mid cdot ,rangle. } Cuando el espacio Hilbert H{displaystyle H. es reinterpretado como un espacio verdadero Hilbert entonces será denotado por HR,{displaystyle ¿Qué? donde el (real) producto interno en HR{displaystyle H. {R} es la parte real de H{displaystyle H.'s producto interior; es decir:
La norma en HR{displaystyle H. {R} inducido por .. ⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .. R{displaystyle langle ,cdot ,,cdot ,cdot ,rangle _{mathbb {R} es igual a la norma original en H{displaystyle H. y el espacio dual continuo HR{displaystyle H. {R} es el conjunto de todos real-valorado R{displaystyle mathbb {R}- Funciones lineales en HR{displaystyle H. {R} (ver el artículo sobre la identidad de polarización para más detalles sobre esta relación). Vamos ↑ ↑ R:=re ↑ ↑ {displaystyle psi _{mathbb {R}:= 'operatorname {re} psi y ↑ ↑ i:=im ↑ ↑ {displaystyle psi - ¿Qué? {im} psi } denota las partes reales e imaginarias de un funcional lineal ↑ ↑ ,{displaystyle psi} así ↑ ↑ =re ↑ ↑ +iim ↑ ↑ =↑ ↑ R+i↑ ↑ i.{displaystyle psi =operatorname {re} psi +ioperatorname {im} psi =psi - No. {R}+ipsi _{i} La fórmula que expresa una funcionalidad lineal en términos de su parte real es
Representación de un funcional y su parte real
La representación Riesz de una función lineal continua φ φ {displaystyle varphi } en un espacio complejo Hilbert es igual a la representación Riesz de su parte real re φ φ {displaystyle operatorname {re} varphi } en su espacio de Hilbert real asociado.
Explícitamente, φ φ ▪ ▪ HAlternativa Alternativa {displaystyle varphi in H^{*} y como arriba, fφ φ ▪ ▪ H{displaystyle f_{varphi }in H} ser la representación de Riesz φ φ {displaystyle varphi } obtenido en ()H,.. ,⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .. ),{displaystyle (H,langlecdotcdot rangle),} así que es el vector único que satisface φ φ ()x)=.fφ φ ▪ ▪ x.{displaystyle varphi (x)=leftlangle f_{varphi }mid xrightrangle } para todos x▪ ▪ H.{displaystyle xin H.} La parte real de φ φ {displaystyle varphi } es un funcionamiento lineal continuo en HR{displaystyle H. {R} por lo que el teorema de representación Riesz puede ser aplicado a φ φ R:=re φ φ {displaystyle varphi _{mathbb {R}:= 'operatorname {re} varphi } y el espacio real asociado Hilbert ()HR,.. ,⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .. R){displaystyle left(H_{mathbb {R},langlecdotcdot rangle _{mathbb {R}right)} para producir su representación Riesz, que será denotada por fφ φ R.{displaystyle f_{varphi - No.. Eso es, fφ φ R{displaystyle f_{varphi - No. {R}} es el vector único en HR{displaystyle H. {R} que satisfice φ φ R()x)=.fφ φ R▪ ▪ x.R{displaystyle varphi _{mathbb [R] }(x)=leftlangle f_{varphi - No. {R}mid xrightrangle _{mathbb {R} para todos x▪ ▪ H.{displaystyle xin H.} La conclusión es fφ φ R=fφ φ .{displaystyle f_{varphi - No. {R}=f_{varphi } Esto sigue del teorema principal porque ker φ φ R=φ φ − − 1()iR){displaystyle ker varphi _{mathbb {R}=varphi ^{-1}(imathbb {R})} y si x▪ ▪ H{displaystyle xin H} entonces
Además, si φ φ ل ل 0{displaystyle varphi neq 0} entonces fφ φ {displaystyle f_{varphi } es perpendicular a ker φ φ R{displaystyle ker varphi _{mathbb {R} con respecto a .. ⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .. R{displaystyle langle cdotcdot rangle _{mathbb {R} donde el núcleo φ φ {displaystyle varphi } es un apropiado subespacio del núcleo de su parte real φ φ R.{displaystyle varphi _{mathbb {R}.} Supongamos ahora que φ φ ل ل 0.{displaystyle varphi neq 0.} Entonces... fφ φ ∉ker φ φ R{displaystyle f_{varphi }not in ker varphi _{mathbb {R} porque φ φ R()fφ φ )=φ φ ()fφ φ )=.. φ φ .. 2ل ل 0{displaystyle varphi _{mathbb {R} }left(f_{varphi }right)=varphi left(f_{varphi }right)=Principalmentevarphiprendiócesis]neq 0} y ker φ φ {displaystyle ker varphi } es un subconjunto adecuado ker φ φ R.{displaystyle ker varphi _{mathbb {R}.} El subespacio vectorial ker φ φ {displaystyle ker varphi } tiene una verdadera codimensión 1{displaystyle 1} dentro ker φ φ R,{displaystyle ker varphi _{mathbb {R},} mientras ker φ φ R{displaystyle ker varphi _{mathbb {R} tiene real codimensión 1{displaystyle 1} dentro HR,{displaystyle ¿Qué? y .fφ φ ,ker φ φ R.R=0.{displaystyle leftlangle f_{varphi },ker varphi _{mathbb {R}rightrangle _{mathbb {R}=0.} Eso es, fφ φ {displaystyle f_{varphi } es perpendicular a ker φ φ R{displaystyle ker varphi _{mathbb {R} con respecto a .. ⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .. R.{displaystyle langle cdotcdot rangle _{mathbb {R}.}
Inyecciones canónicas en el dual y anti-dual
Mapa lineal inducido en anti-dual
El mapa definido por la colocación Sí.{displaystyle y} en el lineal coordinación del producto interior y dejar la variable h▪ ▪ H{displaystyle hin H} varían sobre antilinear coordine resultados en una funcionalidad antilineal:
Este mapa es un elemento de H̄ ̄ Alternativa Alternativa ,{fnMicrosoft Sans Serif} que es el espacio anti-dual continuo H.{displaystyle H.} El mapa canónico de H{displaystyle H. en su anti-dual H̄ ̄ Alternativa Alternativa {displaystyle {fnK} {fnK}} {fnMicrosoft}} {fnMicrosoft}}}}} {fn}}}}} {fnK}}}} {fnK}}}}}}}}} {fnK}}}}} {fnK}}}}}}}}}} es el operador lineal
Si Cong:HAlternativa Alternativa → → H̄ ̄ Alternativa Alternativa {displaystyle operatorname {Cong}:H^{*}to {fnMicrosoft Sans} {fnMicrosoft Sans Ser} {fnMicrosoft Sans Ser}} {fnK}} {fnK}}}}} {fnMicrosoft Sans Ser}}} {fnK}}}} {fnK}}}}} {fnK}}}}}}} {f}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} {f}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} {}}}}}}}}}}}}}}}}}}} {}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} es la isometría bijetiva canónica f↦ ↦ f̄ ̄ {displaystyle fmapsto {f}} que se definió anteriormente, entonces la siguiente igualdad sostiene:
Extendiendo la notación bra-ket a bras y kets
Vamos ()H,.. ⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .. H){displaystyle left(H,langle cdotcdot rangle _{H}right)} ser un espacio Hilbert y como antes, .. Sí.Silenciox.. H:=.. x,Sí... H.{displaystyle langle y, sometida,xrangle ¿Qué? Vamos
Sujetadores
Dado un vector h▪ ▪ H,{displaystyle hin H,} Deja .. hSilencio{displaystyle langle h, sometida} denota el funcionamiento lineal continuo CCPR CCPR h{displaystyle ¿Qué?; es decir,
La asignación h↦ ↦ .. hSilencio{displaystyle hmapsto langle h arrest} es sólo el isomorfismo antilineal isométrico CCPR CCPR :H→ → HAlternativa Alternativa ,{displaystyle Phi ~:~Hto H^{*} por qué .. cg+hSilencio=c̄ ̄ .. g▪ ▪ +.. hSilencio{displaystyle ~langle cg+ h, habit~=~{overline {c}langle gmid ~+~langle h, resist~ para todos g,h▪ ▪ H{displaystyle g,hin H} y todos los cuero cabelludos c.{displaystyle c.} El resultado de conectar algunos dados g▪ ▪ H{displaystyle gin H} en el funcional .. hSilencio{displaystyle langle h, sometida} es el cuero cabelludo .. hSilenciog.. H=.. g,h.. H,{displaystyle langle h, sometida,grangle # {H}=langle g, hrangle _{H},} que puede ser denotado .. h▪ ▪ g.. .{displaystyle langle hmid grangle.}
Sujetador de funcional lineal
Dado un funcionamiento lineal continuo ↑ ↑ ▪ ▪ HAlternativa Alternativa ,{displaystyle psi in H^{*} Deja .. ↑ ↑ ▪ ▪ {displaystyle langle psi mid } denota el vector CCPR CCPR − − 1↑ ↑ ▪ ▪ H{displaystyle Phi ^{-1}psi in H}; es decir,
La asignación ↑ ↑ ↦ ↦ .. ↑ ↑ ▪ ▪ {displaystyle psi mapsto langle psi mid } es sólo el isomorfismo antilineal isométrico CCPR CCPR − − 1:HAlternativa Alternativa → → H,{displaystyle ################################################################################################################################################################################################################################################################ H,} por qué .. c↑ ↑ +φ φ ▪ ▪ =c̄ ̄ .. ↑ ↑ ▪ ▪ +.. φ φ ▪ ▪ {displaystyle ~langle cpsi +phi mid ~=~{overline {c}langle psi mid ~+~langle phi mid ~ para todos φ φ ,↑ ↑ ▪ ▪ HAlternativa Alternativa {displaystyle phipsi in H^{*} y todos los cuero cabelludos c.{displaystyle c.}
La condición definitoria del vector .. ↑ ↑ Silencio▪ ▪ H{displaystyle langle psi Silencioin H} es la igualdad técnicamente correcta pero sin visión
Kets
Para cualquier vector dado g▪ ▪ H,{displaystyle gin H,} la notación Silenciog.. {displaystyle tención,grangle } se utiliza para denotar g{displaystyle g}; es decir,
La asignación g↦ ↦ Silenciog.. {displaystyle gmapsto Silencio,grangle } es sólo el mapa de identidad IdH:H→ → H,{displaystyle operatorname {Id} H 'to H, ] por qué ▪ ▪ cg+h.. =c▪ ▪ g.. +▪ ▪ h.. {displaystyle ~mid cg+hrangle ~=~cmid grangle ~mid hrangle ~ para todos g,h▪ ▪ H{displaystyle g,hin H} y todos los cuero cabelludos c.{displaystyle c.}
La notación .. h▪ ▪ g.. {displaystyle langle hmid grangle } y .. ↑ ↑ ▪ ▪ g.. {displaystyle langle psi mid grangle } se utiliza en lugar de .h▪ ▪ ▪ ▪ g.. .H=.▪ ▪ g.. ,h.H{displaystyle leftlangle hmid ,mid grangle ,rightrangle {H}~=~leftlangle mid granglehrightrangle ¿Qué? y .↑ ↑ ▪ ▪ ▪ ▪ g.. .H=.g,.. ↑ ↑ ▪ ▪ .H,{displaystyle leftlangle psi mid grangle ,rightrangle _{H}~=~leftlangle g,,langle psi mid rightrangle _{H} respectivamente. Como se esperaba, .. ↑ ↑ ▪ ▪ g.. =↑ ↑ g{displaystyle ~langle psi mid grangle =psi g~} y .. h▪ ▪ g.. {displaystyle ~langle hmid grangle ~ realmente es sólo el escalar .. h▪ ▪ g.. H=.. g,h.. H.{displaystyle ~langle hmid grangle ¿Qué? hrangle _{H}
Adjuntos y transpuestos
Vamos A:H→ → Z{displaystyle A:Hto Z} ser un operador lineal continuo entre los espacios de Hilbert ()H,.. ⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .. H){displaystyle left(H,langle cdotcdot rangle _{H}right)} y ()Z,.. ⋅ ⋅ ,⋅ ⋅ .. Z).{displaystyle left(Z,langle cdotcdot rangle _{Z}right). } Como antes, deja .. Sí.▪ ▪ x.. H:=.. x,Sí... H{displaystyle langle ymid xrangle ¿Qué? y .. Sí.▪ ▪ x.. Z:=.. x,Sí... Z.{displaystyle langle ymid xrangle ¿Qué?
Denotar por
Definición de la adjunto
(feminine)Por todos z▪ ▪ Z,{displaystyle zin Z,} el mapa valorado .. z▪ ▪ A()⋅ ⋅ ).. Z{displaystyle langle zmid A(cdot)rangle ¿Qué? on H{displaystyle H. definidas por
es un funcionamiento lineal continuo en H{displaystyle H. y así por el teorema de representación de Riesz, existe un vector único H,{displaystyle H,} denotado por AAlternativa Alternativa z,{displaystyle A^{*}z,} tales que .. z▪ ▪ A()⋅ ⋅ ).. Z=.AAlternativa Alternativa z▪ ▪ ⋅ ⋅ .H,{displaystyle langle zmid A(cdot)rangle ¿Qué? A^{*}zmid cdot ,rightrangle _{H} o equivalente, tal que
La asignación z↦ ↦ AAlternativa Alternativa z{displaystyle zmapsto A^{*}z} así induce una función AAlternativa Alternativa :Z→ → H{displaystyle A^{*}:Zto H} llamado adjoint de A:H→ → Z{displaystyle A:Hto Z} cuya condición de definición es
Si H{displaystyle H. es dimensional finito con el producto interno estándar y si M{displaystyle M} es la matriz de transformación A{displaystyle A} con respecto a la base ortonormal estándar entonces M{displaystyle M}'s conjugate transpose MT̄ ̄ {displaystyle {overline {\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\fnMicrosoft {\fnMicrosoft {fnMicrosoft {\\\\\\fnMicrosoft\\\\\\fnMicrosoft\\\\fnMinMinMicrosoft\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\fnMinMinMinMinMin {T}}} es la matriz de transformación de la unión AAlternativa Alternativa .{displaystyle A^{*}
Las adjuntas son transposiciones
(feminine)También es posible definir el transpose o algebraic adjoint de A:H→ → Z,{displaystyle A:Hto Z,} que es el mapa tA:ZAlternativa Alternativa → → HAlternativa Alternativa {fnMicrosoft Sans Serif} H^{*} definido por el envío de un funcionamiento lineal continuo ↑ ↑ ▪ ▪ ZAlternativa Alternativa {displaystyle psi in Z^{*} a
El adjoint AAlternativa Alternativa :Z→ → H{displaystyle A^{*}:Zto H} es sólo para la transposición tA:ZAlternativa Alternativa → → HAlternativa Alternativa {fnMicrosoft Sans Serif} H^{*} cuando el teorema de representación Riesz se utiliza para identificar Z{displaystyle Z} con ZAlternativa Alternativa {displaystyle Z^{*} y H{displaystyle H. con HAlternativa Alternativa .{displaystyle H^{*}
Explícitamente, la relación entre el adjunto y la transpuesta es:
- tA∘ ∘ CCPR CCPR Z=CCPR CCPR H∘ ∘ AAlternativa Alternativa {fnMicrosoft Sans Serif} Phi ¿Qué?
()Adjoint-transpose)
que se puede reescribir como:
Para mostrar eso tA∘ ∘ CCPR CCPR Z=CCPR CCPR H∘ ∘ AAlternativa Alternativa ,{fnMicrosoft Sans Serif} Phi _{H}~circ ~A^{*} arreglar z▪ ▪ Z.{displaystyle zin Z.} La definición de tA{displaystyle {} {} {fnK}A} implicación
Alternativamente, el valor de los lados izquierdo y derecho de (Adjoint-transpose) en cualquier dado z▪ ▪ Z{displaystyle zin Z} puede ser reescrito en términos de los productos internos como:
Descripciones de operadores autoadjuntos, normales y unitarios
Assume Z=H{displaystyle Z=H! y dejar CCPR CCPR :=CCPR CCPR H=CCPR CCPR Z.{displaystyle Phi:=Phi _{H}=Phi _{Z} Vamos A:H→ → H{displaystyle A:Hto H} ser un operador lineal continuo (es decir, vinculado).
Ya sea o no A:H→ → H{displaystyle A:Hto H} es autoadjunto, normal o unitario depende completamente de si A{displaystyle A} satisface ciertas condiciones de definición relacionadas con su unión, que fue mostrado por (Adjoint-transpose) para ser esencialmente sólo la transposición tA:HAlternativa Alternativa → → HAlternativa Alternativa .{fnMicrosoft Sans Serif} H^{*} Porque la transposición de A{displaystyle A} es un mapa entre funcionales lineales continuos, estas condiciones de definición pueden ser reexpresadas completamente en términos de funcionalidades lineales, ya que el resto de subsección ahora describirá en detalle. Las funcionalidades lineales que están implicadas son las funcionalidades lineales continuas más simples posibles en H{displaystyle H. que se puede definir completamente en términos de A,{displaystyle A,} el producto interior .. ⋅ ⋅ ▪ ▪ ⋅ ⋅ .. {displaystyle langle ,cdot mid cdot ,rangle } on H,{displaystyle H,} y algunos vectores dados h▪ ▪ H.{displaystyle hin H.} Específicamente, estos son .Ah▪ ▪ ⋅ ⋅ .{displaystyle leftlangle Ahmid cdot ,rightrangle } y .. h▪ ▪ A()⋅ ⋅ ).. {displaystyle langle hmid A(cdot)rangle } Donde
Operadores autoadjuntos
Un operador lineal continuo A:H→ → H{displaystyle A:Hto H} se llama auto-adjunto es igual a su propia unión; es decir, si A=AAlternativa Alternativa .{displaystyle A=A^{*} Uso (Adjoint-transpose), esto sucede si y sólo si:
La notación y las definiciones de desenlace produce la siguiente caracterización de los operadores autónomos en términos de las funciones lineales anteriores: A{displaystyle A} es auto-adjunto si y sólo si para todos z▪ ▪ H,{displaystyle zin H,} el funcional lineal .. z▪ ▪ A()⋅ ⋅ ).. {displaystyle langle zmid A(cdot)rangle } es igual al funcional lineal .. Az▪ ▪ ⋅ ⋅ .. {displaystyle langle Azmid cdot ,rangle }; es decir, si y solamente si
- .. z▪ ▪ A()⋅ ⋅ ).. =.. Az▪ ▪ ⋅ ⋅ .. para todosz▪ ▪ H{displaystyle langle zmid A(cdot)rangle =langle Azmid cdot ,rangle quad {text{ for all }zin H}
()Funcionalidades de autoadjunción)
donde si se usa la notación bra-ket, esto es
Operadores normales
Un operador lineal continuo A:H→ → H{displaystyle A:Hto H} se llama normal si AAAlternativa Alternativa =AAlternativa Alternativa A,{displaystyle AA^{*}=A^{*}A} que sucede si y sólo si para todos z,h▪ ▪ H,{displaystyle z,hin H,}
Uso (Adjoint-transpose) y notación y definiciones de desenlace produce la siguiente caracterización de los operadores normales en términos de productos internos de las funciones lineales continuas: A{displaystyle A} es un operador normal si y sólo si
- ... Ah▪ ▪ ⋅ ⋅ .. ▪ ▪ .. Az▪ ▪ ⋅ ⋅ .. .HAlternativa Alternativa =... hSilencioA()⋅ ⋅ ).. ▪ ▪ .. z▪ ▪ A()⋅ ⋅ ).. .HAlternativa Alternativa para todosz,h▪ ▪ H{displaystyle leftlangle ,langle Ahcdot ,rangle mid langle Azmid cdot ,rangle ,rangle ,rightrangle _{ H^{*}~=~leftlangle ,langle h WordPressA(cdot)rangle mid langle zmid A(cdot)rangle ,rightrangle _{ H^{*}quad {text{ for all }z,hin H}
()Funcionalidades de normalidad)
donde el lado izquierdo es igual a .. Ah▪ ▪ Az.. ̄ ̄ H=.. Az▪ ▪ Ah.. H.{displaystyle {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {cHFF} {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\fnMicrosoft {fnMicrosoft {cHFF}cHFF}fnMicrosoft {\fnMicrosoft {fnMicrosoft {\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {\\fnMicrosoft {\\\\\\cHFF}\fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {fnMicrosoft {cHFF}\cH\\cHFF}\cHFF} Ah 'mid Az'rangle ♪♪♪ {H}=langle Azmid Ahrangle _{H} El lado izquierdo de esta caracterización implica sólo funcionales lineales de la forma .. Ah▪ ▪ ⋅ ⋅ .. {displaystyle langle Ahmid cdot ,rangle } mientras que el lado derecho implica sólo funciones lineales de la forma .. h▪ ▪ A()⋅ ⋅ ).. {displaystyle langle hmid A(cdot)rangle } (definido como arriba). Así que en inglés claro, caracterización (Funcionalidades de normalidadDice que un operador es normal cuando el producto interior de cualquier dos funciones lineales de la primera forma es igual al producto interior de su segunda forma (utilizando los mismos vectores) z,h▪ ▪ H{displaystyle z,hin H} para ambas formas). En otras palabras, si sucede que es el caso (y cuando A{displaystyle A} es inyectable, es) que la asignación de funcionalidades lineales .. Ah▪ ▪ ⋅ ⋅ .. ↦ ↦ .. hSilencioA()⋅ ⋅ ).. {displaystyle langle Ahmid cdot ,rangle ~mapsto ~langle h habitA(cdot)rangle } está bien definido (o alternativamente, si .. hSilencioA()⋅ ⋅ ).. ↦ ↦ .. Ah▪ ▪ ⋅ ⋅ .. {displaystyle langle h WordPressA(cdot)rangle ~mapsto ~langle Ahmidcdot ,rangle } es bien definido) donde h{displaystyle h} rangos sobre H,{displaystyle H,} entonces A{displaystyle A} es un operador normal si y sólo si esta asignación preserva el producto interno en HAlternativa Alternativa .{displaystyle H^{*}
El hecho de que todo autoadjunto operador lineal es normal sigue fácilmente por sustitución directa AAlternativa Alternativa =A{displaystyle A^{*}=A} en cualquier lado AAlternativa Alternativa A=AAAlternativa Alternativa .{displaystyle A^{*}A=AA^{*} Este mismo hecho también se deriva inmediatamente de la sustitución directa de las igualdades (Funcionalidades de autoadjunción) en cada lado de (Funcionalidades de normalidad).
Alternativamente, para un espacio complejo Hilbert, el operador lineal continuo A{displaystyle A} es un operador normal si y sólo si .. Az.. =.AAlternativa Alternativa z.{displaystyle "Principalmente" para todos z▪ ▪ H,{displaystyle zin H,} que sucede si
Operadores unitarios
Un operador lineal invertido A:H→ → H{displaystyle A:Hto H} se dice que es unitario si su inverso es su unión: A− − 1=AAlternativa Alternativa .{displaystyle A^{-1}=A^{*} Al utilizar (Adjoint-transpose), esto se ve equivalente a CCPR CCPR ∘ ∘ A− − 1=tA∘ ∘ CCPR CCPR .{displaystyle Phi circ A^{-1}={t} {t} Acirco Phi.} Desentrañando notación y definiciones, sigue que A{displaystyle A} es unitario si y sólo si
El hecho de que un operador lineal invertido A:H→ → H{displaystyle A:Hto H} es unitario si y sólo si AAlternativa Alternativa A=IdH{displaystyle A^{*}A=operatorname {Id} (o equivalentemente, tA∘ ∘ CCPR CCPR ∘ ∘ A=CCPR CCPR {fnMicrosoft Sans Serif} {fnMicrosoft Sans Serif} Acirco Phi circ A=Phi }) produce otra caracterización (bien conocida): un mapa lineal invertido A{displaystyle A} es unitario si y sólo si
Porque... A:H→ → H{displaystyle A:Hto H} es invertible (y así en particular una bijeción), esto también es cierto de la transposición tA:HAlternativa Alternativa → → HAlternativa Alternativa .{fnMicrosoft Sans Serif} H^{*} Este hecho también permite el vector z▪ ▪ H{displaystyle zin H} en las caracterizaciones anteriores que se sustituirán por Az{displaystyle Az. o A− − 1z,{displaystyle A^{-1}z,} produciendo así muchas más igualdades. Análogamente, ⋅ ⋅ {displaystyle ,cdot ,} puede ser reemplazado por A()⋅ ⋅ ){displaystyle A(cdot)} o A− − 1()⋅ ⋅ ).{displaystyle A^{-1}(cdot).}
Contenido relacionado
Julián Sochocki
Prueba mediana
Pedro Nunes