数学 泛函分析(徐小绪)

内积及不等式

整理内积与 Hilbert 空间的基本结构、常用不等式、极化恒等式和同构。

本页目录3 节

内积空间及一些不等式 #

定义 内积空间

设 X\mathscr{X} 是 K\mathbb{K} 上的线性空间, 且 (⋅,⋅):X×X→K(\cdot, \cdot) : \mathscr{X} \times \mathscr{X} \to \mathbb{K} 是一个双变量函数, 满足:

  1. ((1)) (共轭对称性) (x,y)=(y,x)‾(x, y) = \overline{(y, x)} (∀x,y∈X\forall x, y \in \mathscr{X});
  2. ((2)) (正定性) (x,x)≥0(x, x) \ge 0 (∀x∈X\forall x \in \mathscr{X}) 且 (x,x)=0  ⟺  x=0(x, x) = 0 \iff x = 0;
  3. ((3)) (线性性) (αx1+βx2,y)=α(x1,y)+β(x2,y)(\alpha x_1 + \beta x_2, y) = \alpha (x_1, y) + \beta (x_2, y) (∀α,β∈K,∀x1,x2,y∈X\forall \alpha, \beta \in \mathbb{K}, \forall x_1, x_2, y \in \mathscr{X}),

则称 (⋅,⋅)(\cdot, \cdot) 是 X\mathscr{X} 上的一个内积, 称 X\mathscr{X} 为一个内积空间.

注
  1. 若 (2) 被替换为非负定条件: (x,x)≥0(x, x) \ge 0 (∀x∈X\forall x \in \mathscr{X}), 则称 (⋅,⋅)(\cdot, \cdot) 为一个半内积.
  2. 当 K=R\mathbb{K} = \mathbb{R}, 称 X\mathscr{X} 为实内积空间; 当 K=C\mathbb{K} = \mathbb{C}, 称 X\mathscr{X} 为复内积空间.
  3. 当 K=R\mathbb{K} = \mathbb{R} 时, (x,y)=(y,x)(x, y) = (y, x).
  4. 内积对第二个变元是共轭线性的: (x,αy1+βy2)=α‾(x,y1)+β‾(x,y2)(x, \alpha y_1 + \beta y_2) = \overline{\alpha} (x, y_1) + \overline{\beta} (x, y_2).
  5. 当 x=0x = 0 或 y=0y = 0 时, (x,y)=0(x, y) = 0.
例

Rn\mathbb{R}^n, (x,y):=∑i=1nxiyi(x, y) := \sum_{i=1}^{n} x_i y_i (∀x=(x1,x2,⋯ ,xn),y=(y1,y2,⋯ ,yn)\forall x = (x_1, x_2, \cdots, x_n), y = (y_1, y_2, \cdots, y_n)).

例

ℓ2:={{xn}n∈Z+:∑n=1∞∣xn∣2<∞}\ell^2 := \left\lbrace \lbrace x_n\rbrace _{n \in \mathbb{Z}_+} : \sum_{n=1}^{\infty} |x_n|^2 < \infty \right\rbrace 上定义内积

({xn},{yn}):=∑n=1∞xnyn‾.(\lbrace x_n\rbrace , \lbrace y_n\rbrace ) := \sum_{n=1}^{\infty} x_n \overline{y_n}.
例

在 L2[a,b]L^2[a, b] 上定义内积

(f,g):=∫abf(x)g(x)‾ dx当 K=C;(f,g):=∫abf(x)g(x) dx当 K=R.\begin{aligned} (f, g) &:= \int_a^b f(x) \overline{g(x)} \, dx \quad \text{当 } \mathbb{K} = \mathbb{C}; \\ (f, g) &:= \int_a^b f(x) g(x) \, dx \quad \text{当 } \mathbb{K} = \mathbb{R}. \end{aligned}
例

设 ω\omega 是 [0,2π][0, 2\pi] 上的正值可测函数. 令

L2([0,2π],ω):={[0,2π] 上的复值可测函数:∫02πω(x)∣f(x)∣2 dx<∞}.L^2([0, 2\pi], \omega) := \left\lbrace \text{$[0, 2\pi]$ 上的复值可测函数} : \int_0^{2\pi} \omega(x) |f(x)|^2 \, dx < \infty \right\rbrace .

定义内积

(f,g):=∫02πω(x)f(x)g(x)‾ dx∀f,g∈L2([0,2π],ω).(f, g) := \int_0^{2\pi} \omega(x) f(x) \overline{g(x)} \, dx \quad \forall f, g \in L^2([0, 2\pi], \omega).
证明

∀λ∈K,∀x,y∈X\forall \lambda \in \mathbb{K}, \forall x, y \in \mathscr{X} 都有

0⩽(x+λy,x+λy)=(x,x)+2Re⁡[λ‾(x,y)]+∣λ∣2(y,y).0 \leqslant (x + \lambda y, x + \lambda y) = (x, x) + 2 \operatorname{Re}[\overline{\lambda} (x, y)] + |\lambda|^2 (y, y).

当 (x,y)=0(x, y) = 0 时, 引理显然成立. 下面考虑 (x,y)≠0(x, y) \ne 0 的情况.

对 t∈Rt \in \mathbb{R} 在上式中令 λ=t(x,y)∣(x,y)∣\lambda = t \frac{(x, y)}{|(x, y)|} 便有

0⩽t2(y,y)+2t∣(x,y)∣+(x,x)=(t(y,y)+∣(x,y)∣(y,y))2−∣(x,y)∣2(y,y)+(x,x).\begin{aligned} 0 &\leqslant t^2 (y, y) + 2t |(x, y)| + (x, x) \\ &= \left( t \sqrt{(y, y)} + \frac{|(x, y)|}{\sqrt{(y, y)}} \right)^2 - \frac{|(x, y)|^2}{(y, y)} + (x, x). \end{aligned}

取 t=−∣(x,y)∣(y,y)t = -\frac{|(x, y)|}{(y, y)} 便得到了 ∣(x,y)∣2≤(x,x)(y,y)|(x, y)|^2 \le (x, x)(y, y) (∀x,y∈X\forall x, y \in \mathscr{X}).

注

Cauchy-Schwarz 不等式取得等号当且仅当存在 λ∈K\lambda \in \mathbb{K} 使得 x+λy=0x + \lambda y = 0.

引理

设 X\mathscr{X} 是内积空间, 则 (⋅,⋅)(\cdot, \cdot) 关于其诱导的范数连续.

证明

设 xn→xx_n \to x, yn→yy_n \to y, 下证 (xn,yn)→(x,y)(x_n, y_n) \to (x, y).

∣(xn,yn)−(x,y)∣=∣(xn,yn)−(xn,y)+(xn,y)−(x,y)∣⩽∣(xn,yn)−(xn,y)∣+∣(xn,y)−(x,y)∣=∣(xn,yn−y)∣+∣(xn−x,y)∣⩽∥xn∥∥yn−y∥+∥xn−x∥∥y∥→0(n→∞).\begin{aligned} |(x_n, y_n) - (x, y)| &= |(x_n, y_n) - (x_n, y) + (x_n, y) - (x, y)| \\ &\leqslant |(x_n, y_n) - (x_n, y)| + |(x_n, y) - (x, y)| \\ &= |(x_n, y_n - y)| + |(x_n - x, y)| \\ &\leqslant \|x_n\| \|y_n - y\| + \|x_n - x\| \|y\| \to 0 \quad (n \to \infty). \end{aligned}
定义 Hilbert 空间

完备的内积空间称为 Hilbert 空间.

注

Hilbert 空间一定是 Banach 空间.

定理 内积空间的完备化

任何内积空间都可完备化为一个 Hilbert 空间.

证明

利用内积在其诱导的范数下连续.

定义 共轭双线性形式

设 X\mathscr{X} 为线性空间, 函数 a(⋅,⋅):X×X→Ka(\cdot, \cdot) : \mathscr{X} \times \mathscr{X} \to \mathbb{K} 满足:

  1. ((1)) 关于第一个变元的线性性: a(λ1x1+λ2x2,y)=λ1a(x1,y)+λ2a(x2,y)a(\lambda_1 x_1 + \lambda_2 x_2, y) = \lambda_1 a(x_1, y) + \lambda_2 a(x_2, y) (∀λ1,λ2∈K,∀x1,x2,y∈X\forall \lambda_1, \lambda_2 \in \mathbb{K}, \forall x_1, x_2, y \in \mathscr{X});
  2. ((2)) 关于第二个变元的共轭线性性: a(x,λ1y1+λ2y2)=λ1‾a(x,y1)+λ2‾a(x,y2)a(x, \lambda_1 y_1 + \lambda_2 y_2) = \overline{\lambda_1} a(x, y_1) + \overline{\lambda_2} a(x, y_2) (∀λ1,λ2∈K,∀x,y1,y2∈X\forall \lambda_1, \lambda_2 \in \mathbb{K}, \forall x, y_1, y_2 \in \mathscr{X}),

则称 a(⋅,⋅)a(\cdot, \cdot) 为定义在 X\mathscr{X} 上的一个共轭双线性形式.

∙\bullet 实线性空间上也能定义 (共轭) 双线性形式. \ ∙\bullet 内积是一个共轭双线性形式.

注 极化恒等式: 共轭双线性性与二次型的关系

设 a(⋅,⋅)a(\cdot, \cdot) 为线性空间 X\mathscr{X} 上的共轭双线性形式, 称 q(x):=a(x,x)q(x) := a(x, x) (∀x∈X\forall x \in \mathscr{X}) 为 a(⋅,⋅)a(\cdot, \cdot) 诱导的二次型, 则

\item 当 K=R\mathbb{K} = \mathbb{R} 时, a(x,y)=14[q(x+y)−q(x−y)]a(x, y) = \frac{1}{4} [ q(x + y) - q(x - y) ];

\item 当 K=C\mathbb{K} = \mathbb{C} 时, a(x,y)=14[q(x+y)−q(x−y)+iq(x+iy)−iq(x−iy)]a(x, y) = \frac{1}{4} [ q(x + y) - q(x - y) + i q(x + iy) - i q(x - iy) ].

∙\bullet 内积诱导的范数就是内积这个共轭双线性形式诱导的二次型.

推论

当 K=R\mathbb{K} = \mathbb{R} 时, (x,y)=14(∥x+y∥2−∥x−y∥2)(x, y) = \frac{1}{4} ( \|x + y\|^2 - \|x - y\|^2 ); \ 当 K=C\mathbb{K} = \mathbb{C} 时, (x,y)=14(∥x+y∥2−∥x−y∥2+i∥x+iy∥2−i∥x−iy∥2)(x, y) = \frac{1}{4} ( \|x + y\|^2 - \|x - y\|^2 + i \|x + iy\|^2 - i \|x - iy\|^2 ).

定义 内积空间的同构

设 (X1,(⋅,⋅)1)(\mathscr{X}_1, (\cdot, \cdot)_1) 和 (X2,(⋅,⋅)2)(\mathscr{X}_2, (\cdot, \cdot)_2) 是两个内积空间, 且 ∥⋅∥j:=(⋅,⋅)j\| \cdot \|_j := \sqrt{(\cdot, \cdot)_j} (j=1,2j = 1, 2). 若存在 (B∗B^* 空间意义上的) 等距同构映射 T:(X1,∥⋅∥1)→(X2,∥⋅∥2)T : (\mathscr{X}_1, \| \cdot \|_1) \to (\mathscr{X}_2, \| \cdot \|_2), 则

(Tx,Ty)2=(x,y)1(∀x,y∈X1).(Tx, Ty)_2 = (x, y)_1 \quad (\forall x, y \in \mathscr{X}_1).

此时, 称内积空间 (X1,(⋅,⋅)1)(\mathscr{X}_1, (\cdot, \cdot)_1) 和 (X2,(⋅,⋅)2)(\mathscr{X}_2, (\cdot, \cdot)_2) 等距同构.

证明

利用极化恒等式可证明内积空间中保范的同构也保内积.

定理

在等距同构的意义下, 内积空间有唯一的完备化空间.

练习

题目 #

复内积空间情形的极化恒等式证明.

题目 #

lp(1⩽p⩽∞)l^p(1\leqslant p\leqslant \infty) 是否可以引入内积使得范数为内积诱导的?

讨论

评论

正在加载评论…

输入关键词开始搜索。