数学空间/希尔伯特空间

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了数学空间/希尔伯特空间相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

想要理解数学空间和希尔伯特空间,我们的思路是:

现代数学——>集合——>线性空间(向量空间)及基的概念——>赋范空间——>內积空间——>希尔伯特空间

 

于是,我们想要理解希尔伯特空间,首先需要从距离开始,然后说说线性空间,到范数空间,再到內积空间,最后一直到欧式空间,希尔伯特空间和巴拿赫空间。

现代数学最大的特点就是以集合为研究对象,将不同问题的本质抽取出来,变成同一类问题。而集合分为两种:有线性结构的集合(线性空间/向量空间);以及有度量结构的集合(度量空间)。要说欧式空间和希尔伯特空间,则主要说线性空间。线性空间则需要从基的概念、及距离说起,再到內积空间和希尔伯特空间:

(1)基:线性空间主要是研究集合的描述,为了将集合描述清楚,则引入和基的概念,相当于引入了三维空间。所以要描述线性空间只需要知道基即可,而要知道线性空间中的元素,则只需要知道基及对应的坐标即可。

(2)距离:但即使是引入了基的概念,也只能认为元素是三维空间的一个线段,没有长度。为了量化元素,于是引入范数的概念,用于给元素赋予特殊的“长度”。此时被赋予了范数的线性空间(向量空间)就是赋范线性空间。

(3)內积空间:到了赋范线性空间,元素有了长度但没有角度。为了解决这个问题。于是引入了內积的概念,进行了內积运算的线性赋范空间则是內积空间。

函数的內积:

        1)条件:对称性;第一元的线性性质(即<ax,y>=a<x,y>);正定性

        2)函数的內积:可以理解为将函数按照x进行过采样——>得到一个函数的向量表示:

 

                                                     (f(x0),f(x1),f(x2),?,f(xn))

             当然,采样间隔变为无穷小时,函数就可以看作是一个无穷维的向量表示:

                                                      <f,g>=∫f(x)g(x)dx 

        3)也可以用泰勒级数和傅里叶级数展开来看待內积:

                 泰勒级数的概念:用{xi}0作为基底表示的一个空间 

                 傅里叶级数展开:将一个函数用三角函数的形式进行无穷维的展开 

        4)由內积可以导出范数,但范数不能导出內积:原因是||x||2=<x,x>

 

(4)希尔伯特空间:內积空间的元素则既有长度也有角度可以被度量,可以引入极限的概念。但是抽象空间的极限与实数空间不同,为了确定极限来自于集合,于是引入完备性概念。完备的内积空间就是希尔伯特空间。

更高级的内容都是基于距离,在距离上施加不同约束条件形成的:

1)距离 ——>范数——>內积

2)內积向量+范数——>赋范空间

3)赋范空间+线性结构——>线性赋范空间(线性的赋范空间也是度量空间(有线性结构的度量空间))

4)线性赋范空间+內积运算——>內积空间(內积空间是赋范空间加上角度的概念)

5)內积空间+完备性——>希尔伯特空间(希尔伯特空间是完备的内积空间)

除了希尔伯特空间,数学空间还有欧式空间、巴拿赫空间、拓扑概念等,这里不做详细说明,但给出基本逻辑::

1)內积空间+有限维——>欧几里得空间

2)赋范空间+完备性——>巴拿赫空间

3)距离——>弱化(只保留极限和连续概念)——>拓扑概念

另外还有需要注意的一个地方是:线性空间与度量空间是两个独立的概念。

 

以上是关于数学空间/希尔伯特空间的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

希尔伯特空间(转)

通俗理解Hilbert希尔伯特空间

图像处理中常用数学知识

再生核希尔伯特空间

希尔伯特空间

Computational physics 计算物理 exact diagonalization 精确对角化1