泛函分析第4章 内积空间

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理解泛函分析学习泛函分析的基本概念和方法

理解泛函分析学习泛函分析的基本概念和方法

理解泛函分析学习泛函分析的基本概念和方法泛函分析是数学中的一个重要分支,它研究的是函数的集合和函数间的映射关系。

泛函分析的基本概念和方法对于理解和应用许多数学分支和应用科学领域都具有重要意义。

本文将介绍泛函分析的基本概念和方法,帮助读者更好地理解和学习泛函分析。

1. 范数和内积空间泛函分析的基本概念之一是范数和内积。

范数是定义在线性空间上的一种函数,用来度量空间中的向量的大小。

内积是定义在内积空间上的一种函数,用来度量空间中向量之间的夹角和长度。

了解范数和内积的定义和性质是学习泛函分析的基础。

2. 巴拿赫空间巴拿赫空间是泛函分析中的一个重要概念,它是一个完备的赋范线性空间。

完备性意味着空间中的柯西序列在该空间中有极限。

了解巴拿赫空间的定义和性质对于理解泛函分析的相关定理和方法至关重要。

3. 可分性和正交性可分性是指线性空间中存在可数的稠密子集。

泛函分析中的许多定理和方法依赖于对可分空间的研究。

正交性是指内积空间中存在满足正交关系的向量组。

正交性在泛函分析中有重要应用,如勾股定理和傅里叶级数展开等。

4. 对偶空间和弱收敛对偶空间是泛函分析中的一个重要概念,它是一个原空间的线性函数全体构成的线性空间。

对偶空间的研究对于理解泛函分析的双重性质及其在数学和物理问题中的应用具有重要意义。

弱收敛是指序列在对偶空间中的收敛性质。

了解对偶空间和弱收敛的定义和性质有助于掌握泛函分析中的重要思想和方法。

5. 紧算子和谱理论紧算子是泛函分析中的一个重要概念,它是一种在巴拿赫空间中有紧性的线性算子。

紧算子在泛函分析和泛函微分方程等领域的研究中具有重要应用。

谱理论研究的是算子的谱结构及其与算子性质的关系。

理解紧算子和谱理论对于深入理解泛函分析的相关概念和方法非常重要。

6. 泛函分析的应用领域泛函分析作为数学中的一个重要分支,在许多领域都有广泛的应用,包括数学分析、微分方程、优化理论、量子力学等。

了解泛函分析在不同领域的应用,可以帮助读者更好地理解泛函分析的实际意义,并将其应用于实际问题的研究和解决中。

内积空间schwarz不等式

内积空间schwarz不等式

一、概述内积空间是数学分析中的重要概念,它对于函数空间中的内积、范数等性质起到了至关重要的作用。

在内积空间中,Schwarz不等式是一条极为重要的不等式,它具有广泛的应用,不仅在数学分析中有着重要意义,还在物理学、工程学等领域有着重要的应用。

二、内积空间1. 内积空间的定义内积空间是一个向量空间,其中定义了一个内积运算。

对于向量空间V中任意两个元素x和y,内积运算满足线性、对称、正定性三条性质。

2. 内积空间的例子实数空间R^n和复数空间C^n都是内积空间的例子。

在R^n和C^n 中,内积运算定义为向量的点积或内积。

3. 内积空间的性质内积空间的范数由内积定义,满足范数的性质,如三角不等式、柯西-施瓦茨不等式等。

三、Schwarz不等式1. 基本形式对于内积空间V中的任意两个元素x和y,Schwarz不等式表示为|〈x,y〉|<= ‖x‖‖y‖。

2. 证明Schwarz不等式的证明可以通过多种方法,最基础的是使用Cauchy-Schwarz不等式,也可以通过线性代数的方法和实分析的方法进行证明。

3. 应用Schwarz不等式在实际问题中有着广泛的应用,如在概率论中的卡尔曼滤波器、信号处理中的最小二乘法、泛函分析中的逼近理论等领域均有应用。

四、Schwarz不等式的推广1. Bessel不等式Bessel不等式是Schwarz不等式的推广,它涉及到内积空间的正交基的概念。

对于内积空间V中的正交基{e_1,e_2,…,e_n}以及向量x∈V,Bessel不等式表示为∑_(i=1)^n |〈x, e_i〉| ^2 <= ‖x‖^2。

2. Hölder不等式Hölder不等式是Schwarz不等式的另一种推广,它是一种关于积分的不等式,涉及到Lp空间和Lq空间中函数的积分。

3. Minkowski不等式Minkowski不等式是Schwarz不等式的另一种推广,它是一种关于向量空间中范数的不等式,涉及到向量的加法和范数的性质。

泛函分析第4章内积空间

泛函分析第4章内积空间

泛函分析第4章内积空间第四章介绍的是内积空间,是泛函分析中非常重要的一个概念。

内积空间是在向量空间上赋予了内积运算的结构,它将几何空间的概念引入到向量空间中,从而使得我们能够定义向量的长度、角度等几何概念。

在内积空间中,我们首先需要定义内积的概念。

内积是一个数学结构,它将两个向量映射到一个实数上。

在内积空间中,内积满足一系列性质,如线性性、对称性和正定性等,这些性质保证了内积的合理性和实用性。

比如,线性性保证了内积对于向量的加法和标量乘法是线性的,对称性保证了内积的对换性质。

通过内积,我们能够定义向量的长度和角度。

向量的长度可以通过内积定义一个标准,即向量与自身的内积的平方根。

这个定义与我们熟悉的欧氏几何空间中的向量长度一致。

而向量的角度可以通过内积定义出余弦值,从而表示两个向量之间的夹角。

这个定义使得我们能够对向量的方向进行描述。

内积空间还引入了正交的概念。

在内积空间中,两个向量相互垂直时称为正交。

正交向量在几何空间中有很重要的应用,比如可以作为一组基底,并且正交向量之间的内积为零,这使得我们能够对向量进行分解和投影等操作。

内积空间还引入了内积的连续性概念。

通过内积的连续性,我们可以定义向量的极限、收敛等概念。

这使得内积空间成为了一个完备的空间,即任何一个柯西序列都存在一个极限。

内积空间是泛函分析中非常有用的一个概念。

它不仅能够将几何概念应用到向量空间中,还能够定义向量的长度和角度等概念,从而使得向量空间具有了更强的几何性质。

在泛函分析中,内积空间是研究函数空间、傅里叶变换等问题的基础。

因此,对于内积空间的理解和掌握是非常重要的。

总之,第四章介绍的内积空间是泛函分析中非常重要的一个概念。

它通过引入内积的概念,使得向量空间具有了几何性质,定义了向量的长度、角度等几何概念。

内积空间是泛函分析中非常有用的一个工具,对于研究函数空间、傅里叶变换等问题具有重要的意义。

因此,对于内积空间的理解和掌握是泛函分析学习的重点。

泛函分析:内积空间介绍(一)

泛函分析:内积空间介绍(一)

泛函分析:内积空间介绍(一)展开全文今天没有遇见什么有意思的题,所以没有戏精上身了,哈哈!emm,我是个正经人,哪来那么多戏?内积空间介绍现在我们在拓扑结构和线性结构上加上几何结构-内积!内积空间和Hibert空间简介定义:设为实 (或复)数域上的线性空间. 若中任意一对元素恒对应于中一个数, 记为 , 满足 :(i) ;(ii) , 这里 ;(iii) 当为实数域时, ; 当为复数域时, , ;(iv) , 且的充分必要条件是 ,那么称为实 (或复) 内积空间, 简称为内积空间, 称为元素与的内积.下边有一些关于内积的简单性质,我们只对三角不等式和柯西不等式进行证明:1.当时:关于两个变元都是线性的.而当时:关于第一变元线性,第二变元共轭线性.由内积我们可以诱导出范数(体现几何结构和拓扑、线性结构的兼容性):我们要验证他满足内积的正定型;齐次性;三角不等式.(我们只验证三角不等式并证明柯西不等式.)柯西不等式:证明:取,简单演算即可得证.有了柯西不等式我们便可以证明三角不等式:2.下边的性质将进一步体现几何结构和拓扑、线性结构的相容性:是关于的二元连续函数(依范数收敛):3.极化恒等式:当为实数域时,当为复数域时,在内积空间中,如果我们不做声明,所用的范数均为由内积诱导的范数.定义如果内积空间作为赋范线性空间是完备的,则称为希尔伯特( Hilbert) 空间. 若不完备, 则称为准希尔伯特空间.下边我们看几个完备的Hilbert空间的例子:欧式空间/酉空间:有限维空间的代表:设,定义内积为:不难验证,他满足内积的四条公理,而这个空间也正是我们高等代数研究的主要对象之一.和空间:可分Hilbert空间的代表设,定义内积:因为都在中,所以定义合理.而且由内积诱导的范数和我们常用的2-范数相同.类似的也可以合理定义.内积空间的特征前边我们说了由内积可以诱导出范数,那么给定了由内积诱导的范数,我们能够推出内积是什么吗?这个问题揭示了内积空间的特征也就是怎么由范数体现他的几何结构?下边回答这个问题!定理:设是内积空间,则由的内积导出的范数满足其中是中任意两个元素. 反之,设是赋范线性空间 ,如果的范数满足等式. 则在中可以定义内积使成为内积空间,且的范数就是由内积导出.我们将上边的不等式成为平行四边形公式或者中线公式.:如果是内积空间,且是由定义内积诱导的范数,则我们很容易就算出了下列恒等式.:如果诱导的范数满足上述不等式,则我们定义的内积一定是我们只需要验证他是不是满足内积的四条公理即可.(这个证明在第四版书籍的96面,颇具技巧性,但是并不是那么重要,大家可以自己查看书籍.)Hilbert空间的正交系现在我们进入内积空间中最重要的概念之一:正交(或者是垂直.)(提问:为什么我们在赋范线性空间中没有谈及这个概念?)我们在赋范线性空间中已经看到了有了基的Banach空间性质会比较良好,易于分析,而在内积空间中,具有正交性质的基将会给我们带来更加优良的性质.定义设为内积空间, . 若 , 则称与正交,记为 . 设是的一个子集, . 若与内的任一元素正交,则称与正交, 记为 . 设也是的一个子集,如果对任意的以及任意的 , 有 , 则称与正交,记为中所有与正交的元素构成的集称为的正交补, 记为 .先来看看他的一些性质:1.勾股定理:如果两两正交,那么就有:2.设,那么是一个线性空间,是的一个闭子空间.线性空间比较容易说明,我们说它是一个闭子空间:因为对任意的中的序列,有:3.如果是的稠子集,且,那么就有:.在中可以找到,由于内积的连续性:所以接下来,我们要进入本小节的大定理:内积空间的正交分解!我们先叙述定理:定理:设是希尔伯特空间的闭子空间,则对中任一元素 ,有下列唯一的正交分解:其中称为在中的正交投影.为了证明这个定理,我们需要一个引理在支撑:定义:设是内积空间的一个子集, 为给定的元素. 如果中存在元素使得则称是在中的一个最佳逼近元.一个简单的问题自然而然的就会问出来:的存在性?是不是一定会存在这样的一个元素使得等于后者?一般的集合上我们可能做不到.但读者可以尝试思考一下什么集合上可以做到?比如:紧集!但是紧集实在是一个很好的东西,一般来说不太容易做到,我们降低要求-凸闭集!仍设是的一个子集,如果对任意的以及满足的任一实数 , 元素仍属于 , 则称是 U 中的凸集. 如果是既凸且闭的集,则称是中的凸闭集.凸集,事实上是一个十分重要的概念,在应用中用到的贼广,有兴趣的读者可以在凸优化和调和分析中查到关于凸函数和凸集的一些应用,这里只提一个最基本的推论或者等价定义(后边会在相关习题中多提两嘴):定理:设是实线性空间的一个凸子集. 若属于 , 则形如的每个都属于 .这个定理该怎么证明的?提示:数学归纳法-回顾Jesen不等式的证明!好的,现在我们开始证明在闭凸集中,的存在性!定理:设是希尔伯特空间中的凸闭集,则中的任一元素在中存在唯一的最佳逼近元.存在性:因为下确界的定义,我们知道可以找到一列使得:因为是凸集,因此在中,,所以:利用平行四边形公式可以得到:当时,可以得到,因此时中的柯西列,其极限记为,由于是闭集,所以.因此:因此结论得证.再证唯一性:假设有两个.那么:所以整个定理得证.现在动手证明大定理:空间分解.首先我们思考:其中,想一想,这个怎么取?(前面花了那么多功夫证明最佳逼近元,现在难道不用吗?)当然取最佳逼近元了!那么自然就可以取.问题来了:是凸闭集吗?是否在中.第一个问题:由于是闭子空间(线性性),自然是凸闭集.第二个问题就是我们这个定理主要需要证明的问题:我们现在证明确实在中,即对于任意的都有:记, 由于 ,于是对任一实(或复)数及任一元素 , 有 , 故取 , 并注意到 , 得到于是显然只有当时,上式才能成立.综合我们的叙述结论得证.纪念一下!Nice!。

泛函分析各空间关系

泛函分析各空间关系

泛函分析各空间关系泛函分析是数学中重要的分支领域,研究函数空间及其上的映射。

这个领域有广泛的应用,包括偏微分方程、优化理论、概率论等。

在泛函分析中,各种函数空间之间的关系是非常重要的。

在泛函分析中,最基本的函数空间是赋范空间。

赋范空间是一个线性空间,其中定义了范数函数,满足一定的性质,例如正定性、齐次性和三角不等式。

泛函分析中的很多理论都是基于赋范空间展开的。

赋范空间的一种特殊情况是内积空间。

内积空间是一个赋范空间,其中定义了一个内积函数,满足一定的性质,例如对称性、正定性和线性性。

内积空间中的内积可以用来定义距离和角度的概念。

对于一个内积空间,我们可以考虑它的完备性。

一个完备的内积空间称为希尔伯特空间。

希尔伯特空间是泛函分析中非常重要的一个概念,很多泛函分析中的理论和方法都是基于希尔伯特空间展开的。

在泛函分析中,我们还可以考虑范数空间。

范数空间是一个线性空间,其中定义了范数函数,满足一定的性质,例如正定性、齐次性和三角不等式。

范数可以用来衡量向量的大小。

对于一个范数空间,我们可以考虑它的完备性。

一个完备的范数空间称为巴拿赫空间。

巴拿赫空间是泛函分析中非常重要的一个概念,很多泛函分析中的理论和方法都是基于巴拿赫空间展开的。

在泛函分析中,还有一些特殊的函数空间,例如$L^p$空间和$C^k$空间。

$L^p$空间是一个范数空间,其中定义了一种范数函数,满足一定的性质,例如正定性、齐次性和三角不等式。

$L^p$空间中的元素是可测函数,范数可以用来衡量这些可测函数的大小。

$C^k$空间是一个范数空间,其中定义了一种范数函数,满足一定的性质,范数可以用来衡量这些连续可微函数的大小。

除了上述的函数空间,泛函分析还研究了一些其他的函数空间,例如分布空间和索伯列夫空间。

分布空间是一个线性空间,其中定义了一个针对测试函数的线性泛函,可以用来描述分布的性质。

索伯列夫空间是一个半范数空间,其中定义了一种半范数函数,满足一定的性质,可以用来衡量这些分布的大小。

泛函分析

泛函分析

浅议对Hilbert空间的学习摘要:本文在由正交概念得到勾股定理、正交投影定理的基础上,将这些概念抽象推广到一般的赋范线性空间,建立了内积空间和Hilbert空间,并对Hilbert空间进行了进一步的研究。

关键字:内积空间;Hilbert空间;正交分解;投影定理1引言在数学领域,希尔伯特空间又叫完备的内积空间,是有限维欧几里得空间的一个推广,使之不局限于实的情形和有限的维数,但又不失完备性(而不像一般的欧几里得空间那样破坏了完备性)。

[1]2 内积空间和Hilbert空间2.1内积空间2.1.1 内积空间的定义:设X是数域F(实或复数域)上的线性空间,若,存在唯一的数,满足下列三条(内积公理):i) 对第一变元的线性性质:ii) 共轭对称性:iii) 正定性:则称为x和y的内积,X为内积空间。

当F是实数域时,称X为实内积空间;F为复数域时,称X为复内积空间。

通常X指的是复内积空间。

当X为内积空间时,对有:i)ii)2.1.2内积空间的性质2.1.2.1 在内积空间U中,按内积导出的范数满足平行四边形公式证明:2.1.2.2判别定理若赋范线性空间X的范数满足平行四边形公式,则X可成为内积空间。

证明:①当X为实赋范线性空间时,定义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,定义则由平行四边形公式验证其满足内积的三条公理。

注:若赋范线性空间X的范数不满足平行四边形公式,则X不能成为内积空间。

2.1.2.3内积的连续性在内积空间U中,内积是两个变元的连函数,即当(按范数)时,数列。

2.2 希尔伯特(Hilbert)空间定义:完备的内积空间X称为Hilbert空间,记作H.(即内积空间X按距离是完备的,亦是Banach空间)。

此空间称为是一个希尔伯特空间,如果其对于这个范数来说是完备的。

这里的完备性是指,任何一个柯西列都收敛到此空间中的某个元素,即它们与某个元素的范数差的极限为0。

泛函分析第4章内积空间

泛函分析第4章内积空间

第四章 积空间在第三章中,我们把n 维Euclid 空间n R 中的向量的模长推广到一般线性空间中去,得到了赋线性空间的概念。

但在n R 中可以通过两个向量的夹角讨论向量与方向的问题。

这对仅有模长概念的赋线性空间是做不到的。

我们知道,n R 中向量的夹角是通过向量的积描述的,因此在本章我们引入了一般的积空间的概念。

4.1 积空间的基本概念首先回忆几何空间3R 中向量积的概念。

设123(,,)x t t t =,123(,,)y s s s R =∈,设x 与y 夹角为ϕ,由解析几何知识可得112233cos t s t s t s x yϕ++=⋅其中, 13221()k k x t ==∑,13221()k k y s ==∑令31,k k k x y t s ==∑,称为x 与y 的积,不难证明它有如下性质:(1)3,0,,,0;x y x R x x x θ≥∀∈=⇔=且 (2)3,,,,;x y y x x y R =∀∈(3)3121212,,,,,,;x x y x y x y x x y R +=+∀∈ (4)3,,,,,.x y x y R x y R λλλ=∀∈∀∈注:由定义可得x =我们可以讨论如向量的直交及投影等重要几何问题。

现在我们引入一般的积空间的概念。

【定义 4.1】 设X 为数域F 上线性空间,若对任两个元素(向量)x ,y X ∈,有惟一F 中数与之对应,记为,x y ,并且满足如下性质:(1),0,,,0;x y x X x x x θ≥∀∈=⇔=且 (2),,,,;x y y x x y X =∀∈(3)121212,,,,,,;x x y x y x y x x y X +=+∀∈ (4),,,,,;x y x y F x y X λλλ=∀∈∀∈则称,x y 为x 与y 的积,有了积的线性空间叫做积空间,当F 为实数域R (或复数域C ),叫X 为实(或复)积空间。

泛函中四大空间

泛函中四大空间

泛函中四大空间的认识第一部分我们将讨论线性空间,在线性空间的基础上引入长度和距离的概念,进而建立了赋范线性空间和度量空间。

在线性空间中赋以“范数”,然后在范数的基础上导出距离,即赋范线性空间,完备的赋范线性空间称为巴拿赫空间。

范数可以看出长度,赋范线性空间相当于定义了长度的空间,所有的赋范线性空间都是距离空间。

在距离空间中通过距离的概念引入了点列的极限,但是只有距离结构、没有代数结构的空间,在应用过程中受到限制。

赋范线性空间和内积空间就是距离结构与代数结构相结合的产物,较距离空间有很大的优越性。

赋范线性空间是其中每个向量赋予了范数的线性空间,而且由范数诱导出的拓扑结构与代数结构具有自然的联系。

完备的赋范线性空间是Banach 空间。

赋范线性空间的性质类似于熟悉的n R ,但相比于距离空间,赋范线性空间在结构上更接近于n R 。

赋范线性空间就是在线性空间中,给向量赋予范数,即规定了向量的长度,而没有给出向量的夹角。

在内积空间中,向量不仅有长度,两个向量之间还有夹角。

特别是定义了正交的概念,有无正交性概念是赋范线性空间与内积空间的本质区别。

任何内积空间都赋范线性空间,但赋范线性空间未必是内积空间。

距离空间和赋范线性空间在不同程度上都具有类似于n R 的空间结构。

事实上,n R 上还具有向量的内积,利用内积可以定义向量的模和向量的正交。

但是在一般的赋范线性空间中没有定义内积,因此不能定义向量的正交。

内积空间实际上是定义了内积的线性空间。

在内积空间上不仅可以利用内积导出一个范数,还可以利用内积定义向量的正交,从而讨论诸如正交投影、正交系等与正交相关的性质。

Hilbert 空间是完备的内积空间。

与一般的Banach 空间相比较,Hilbert 空间上的理论更加丰富、更加细致。

1 线性空间(1)定义:设X 是非空集合,K 是数域,X 称为数域上K 上的线性空间,若,x y X ∀∈,都有唯一的一个元素z X ∈与之对应,称为x y 与的和,记作z x y =+,x X K α∀∈∈,都会有唯一的一个元素u X ∈与之对应,称为x α与的积,记作u x α=且,,x y z X ∀∈,,K αβ∈,上述的加法与数乘运算,满足下列8条运算规律:10 x y y x +=+20 ()()x y z x y z ++=++30 在X 中存在零元素θ,使得x X ∀∈,有x x θ+=40 x X ∀∈,存在负元素x X ∀-∈,使得()x x θ+-=50 1x x ⋅=60 ()()x x αβαβ=70 ()+x x x αβαβ+=80 ()x y x y ααα+=+当K R =时,称X 为实线性空间;当K C =时,称X 为复线性空间(2)维数:10 设X 为线性空间,12,,,n x x x X ∈ 若不存在全为0的数12,,,n K ααα∈ ,使得11220n n x x x ααα+++=则称向量组12,,,n x x x 是线性相关的,否则称为线性无关。

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第四章 内积空间在第三章中,我们把n 维Euclid 空间n R 中的向量的模长推广到一般线性空间中去,得到了赋范线性空间的概念。

但在n R 中可以通过两个向量的夹角讨论向量与方向的问题。

这对仅有模长概念的赋范线性空间是做不到的。

我们知道,n R 中向量的夹角是通过向量的内积描述的,因此在本章我们引入了一般的内积空间的概念。

4.1 内积空间的基本概念首先回忆几何空间3R 中向量内积的概念。

设123(,,)x t t t =,123(,,)y s s s R =∈,设x 与y 夹角为ϕ,由解析几何知识可得112233cos t s t s t s x yϕ++=⋅其中, 13221()k k x t ==∑,13221()k k y s ==∑令31,k k k x y t s ==∑,称为x 与y 的内积,不难证明它有如下性质:(1)3,0,,,0;x y x R x x x θ≥∀∈=⇔=且 (2)3,,,,;x y y x x y R =∀∈(3)3121212,,,,,,;x x y x y x y x x y R +=+∀∈ (4)3,,,,,.x y x y R x y R λλλ=∀∈∀∈注:由定义可得x =内积我们可以讨论如向量的直交及投影等重要几何问题。

现在我们引入一般的内积空间的概念。

【定义 4.1】 设X 为数域F 上线性空间,若对任两个元素(向量)x ,y X ∈,有惟一F 中数与之对应,记为,x y ,并且满足如下性质:(1),0,,,0;x y x X x x x θ≥∀∈=⇔=且 (2),,,,;x y y x x y X =∀∈(3)121212,,,,,,;x x y x y x y x x y X +=+∀∈ (4),,,,,;x y x y F x y X λλλ=∀∈∀∈则称,x y 为x 与y 的内积,有了内积的线性空间叫做内积空间,当F 为实数域R (或复数域C ),叫X 为实(或复)内积空间。

注:由性质(3)与性质(4)知,内积运算关于第一变元是线性的。

由性质(2)与性质(4)可推知,,x y x y λλ=.于是当X 为内积空间时,内积关于第二个变元也是线性的。

而常称,,x y x y λλ=为共轭齐次性,因此在X 为赋内积空间时,内积是共轭线性的。

今后讨论中不加注明时,恒设X 为复内积空间。

【引理 4.1】(Schwaraz 不等式) 设X 为内积空间,对任意x ,y X ∈,成立不等式,x y ≤证明:若y θ=,则任x X ∈,有,0x θ=,则显然不等式成立。

现在设y θ≠,则F λ∀∈,有20,,,,,x y x y x x x y y x y y λλλλλ≤++=+++取,,x y y yλ=-代入上式可得2,,0,x y x x y y-≥,由此可得,x y ≤证毕。

【定理 4.1】 设X 为内积空间,对任x X ∈,令x =x 是x 的范数。

证明:因范数的前两条性质可直接由内积的性质推出,我们仅验证它满足第三条性质(即三角不等式)。

事实上2,,,,,x y x y x y x x x y y x y y +≤++=+++2222()x x y y x y ≤+⋅+=+故有x y x y +=+.证毕。

注:常称x =间。

在此意义下,第二章关于赋范线性空间的有关内容都适用于内积空间。

特别当内积空间X 按由内积导出的范数完备的,称X 为Hilbert 空间。

以下介绍几个常用的Hilbert 空间的例子。

例 4.1 n F 表示(实或复)Euclid 空间,对于12(,,,)n x t t t =,12(,,,)n n y s s s F =∈,类似于几何空间3R 中向量的内积定义,令1,nn n k x y t s ==⋅∑不难验证n F 成为一个Euclid 空间。

例 4.2 22121{(,,,):,,1,2,}nn n n i l x t t t t t F n ===<∞∈=∑,当12(,,,)n x t t t =,212(,,,)n y s s s l =∈时,令1,n n k x y t s ∞==⋅∑容易证明2l 成为内积空间。

以下证明2l 为Hilbert 空间。

任取Cauchy 列n x =()()()212(,,,)n n n n t t t l ∈,则对任0,,N ε>∃当,n m N >时,有12()()21()n m n m kkk x x ttε∞=-=-<∑因而有()()(1,2,)n m k k t t k ε-<=故数列()21{}n k n t l F ∞=∈⊂是Cauchy 列,因数域F 完备,则存在(1,2,)k s F k ∈=,使 ()lim n k k n t s →∞=,令12(,,)x s s =,则任1,2,k =,当,n m N >时,有22()()21kn m iin mi ttx x ε=-≤-<∑则令m →∞,对每个n N ≥及任1,2,k =,有2()21kn i i i t s ε=-≤∑因而,亦有12()21()n i i i ts ε∞=-≤∑,只要n N ≥,所以2n x x l -∈,注意2l 是线性空间,则x =2()n n x x x l -+∈,且n m x x ε-<,n N ≥,这即表明n x 在2l 中收敛,故2l 为Hilbert 空间。

例 4.3 2(),L E E 为有限或无穷区间,对任2()x L E ∈,定义内积,()()Ex y x t y t dt =⎰这里2()L E 中的元素是实值或复值二次可积函数,也不难验证2()L E 是内积空间。

现在证明2()L E 是Hilbert 空间。

设2()n x L E ∈为Cauchy 列,则对每个1,2,k =,存在自然数k n ,有11(1,2,)2k k n n kx x k +-≤= 对任有限区间,e E me ⊂<∞,由Holder 不等式,有1111222()()(()())(1)kk k k n n n n EEExt x t dt x t x t dt dt ++-≤-⋅⎰⎰⎰112()1,2,)k k n n me x x k +=-≤=式中,me 为e 的长度。

故级数11()()kk n n k Ext x t dt +∞=-∑⎰收敛,于是由Levi 引理(见第一章)我们有1111()()lim ()()kk k k nn n n n n k k eext x t dt x t x t dt ++∞→∞==-=-∑∑⎰⎰11lim ()()k k nn n n k e x t x t dt +→∞==-∑⎰11lim ()()k k nn n n k e x t x t dt +→∞==-∑⎰11()()k k n n k e x t x t dt +∞==-∑⎰从而知11()()k k n n k x t x t +∞=-∑是集e 上可积函数,则比在e 上为处处有限函数,即级数在e 上几乎处处收敛,而e 为E 中任意有限区间,则级数11()()k k n n k x t x t +∞=-∑在E 上几乎处处收敛,因而级数12132()(()())(()())n n n n n x t x t x t x t x t +-+-+在E 上几乎处处收敛,亦即函数()k n x t 在E 上几乎处处收敛于函数()x t .现在证明2()x L x ∈,且lim 0n n x x →∞-=.对任意0ε>,因{}x 为2()L x 中Cauchy 列,则存在N ,当,k n n N >时,有1()()k k n n x t x t ε+-<,即22()()k nn ext x t dt ε-<⎰令k →∞,利用第一章Lebesgue 积分的性质,得到22()(),()k n n ex t x t dt n N ε-<>⎰即k n n x x ε-<,且2()k n n x x L E -∈,因此2()()n n x x x x L E =--∈.因此Cauchy 列n x 在2()L E 中收敛,故2()L E 是Hilbert 空间。

(1) 内积的连续性。

设lim ,lim n n n n x x y y →∞→∞==,则有lim ,lim ,lim ,n n n n n n n x y x y x y →∞→∞→∞==证明:由Schwarz 不等式,得,,,,n n n n n x y x y x x y x y y -≤-+-0()n n n y x x x y y n ≤-+-→→∞因收敛n y 有界。

证毕。

(2) 极化恒等式。

对内积空间X 中元素x 与y ,成立22221,()4x y x y x y i x iy x iy =+--++--证明可直接运用范数的定义和内积的性质得到。

留给读者作为练习。

注:当X 为实数内积空间时,则极化恒等式为221,()4x y x y x y =+--(3) 中线公式。

对内积空间X 中元素x 与y ,成立22222()x y x y x y ++-=+证明:22,,x y x y x y x y x y x y ++-=+++--,,,,,,,,x x y x x y y y x x y x x y y y =++++--+ 222()x y =+证毕。

注:也常称中线公式为平行四边形公式。

因在平面2R 中,平行四边形的对角线长度的平方和等于四条边的长度平方和。

另外,可以证明中线公式是内积空间中由内积导出的范数的特征性质,即当X 为赋范线性空间时,若对其中任何元素x 与y 关于范数成立中线公式,则必在X 中可定义内积,x y ,使范数可由此内积导出。

也就是一个赋范线性空间成为内积空间的条件是其范数要满足中线公式。

因此,内积空间是一类特殊的赋范线性空间。

例如,当1p ≥且2p ≠时,p l 不是内积空间。

因为,取(1,1,0,0,)x =,(1,1,0,0,)p y l =-∈,则1/22x y ==,且2x y x y +=-=,显然不满足中线公式。

又例如,[,]C a b 按范数max ()a t bx x t ≤≤=不是内积空间。

这只要取()1x t =,[,]t a b ∀∈及()t ay t b a-=-,[,]t a b ∀∈,则1x y ==,且2,1x y x y +=-=,明显不满足中线公式。

再例如,[,]p L a b 当1p ≥且2p ≠时,也不是一个内积空间。

习题 4.11. 证明:Schwarz 不等式中等号成立x ⇔与y 线性相关。

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