泛函分析笔记(十二) 希尔伯特空间中的伴随算子

文章目录

  • 1. 前置知识
  • 2. 伴随算子
  • 3. 再生核

1. 前置知识

( X , ( ⋅ , ⋅ ) ) (X,(\cdot,\cdot)) (X,(,)) K = R o r K = C \mathbb{ K=R ~~ or~~ K=C} K=R  or  K=C 上的内积空间,用X’表示其对偶空间,任意给定向量 y ∈ X y\in X yX ,定义线性泛函 l y : X → K l_y:X\to\mathbb K ly:XK
l y ( x ) : = ( x , y ) ∈ K , ∀ x ∈ X l_y(x):=(x,y)\in\mathbb{K},\forall x\in X ly(x):=(x,y)K,xX
是连续的且有
∣ ∣ l y ∣ ∣ X ′ = ∣ ∣ y ∣ ∣ ||l_y||_{X'}=||y|| lyX=y
(由直和定理有,在X为Hilbert空间时,其逆定理也成立。)

Hilbert空间的F.Riesz表示定理: ( X , ( ⋅ , ⋅ ) ) (X,(\cdot,\cdot)) (X,(,)) K = R o r K = C \mathbb{ K=R ~~ or~~ K=C} K=R  or  K=C 上的Hilbert空间,对任意给定的连续线性泛函 l ∈ X ∗ l\in X^* lX 存在唯一的向量 y l ∈ X y_l \in X ylX 使得对所有的 x ∈ X x\in X xX l ( x ) = ( x , y l ) , ∣ ∣ l ∣ ∣ X ′ = ∣ ∣ y l ∣ ∣ X l(x) = (x,y_l),||l||_{X'}=||y_l||_X l(x)=(x,yl),lX=ylX

Hilbert空间的Hanh-Banach定理: 设 X 为 K = R o r K = C \mathbb{ K=R ~~ or~~ K=C} K=R  or  K=C 上的Hilbert空间,Y是X的子空间, l : Y → K l:Y\to\mathbb{K} l:YK 是Y上的连续线性型,则存在连续线性型 l ~ : X → K \tilde{l}:X\to\mathbb{K} l~:XK (这就是一个延拓)满足对所有的 y ∈ Y y\in Y yY
l ~ ( y ) = l ( y ) , ∣ ∣ l ~ ( y ) ∣ ∣ X ′ = ∣ ∣ l ( y ) ∣ ∣ Y ′ \tilde{l}(y) = l(y),||\tilde{l}(y)||_{X'} = ||l(y)||_{Y'} l~(y)=l(y),l~(y)X=l(y)Y
而且这样的延拓是唯一的。

2. 伴随算子

( X , ( ⋅ , ⋅ ) X ) , ( Y , ( ⋅ , ⋅ ) Y ) (X,(\cdot,\cdot)_X) , (Y,(\cdot,\cdot)_Y) (X,(,)X),(Y,(,)Y) 为两个复Hilbert空间,给定算子 A ∈ L ( X ; Y ) A\in\mathcal{L}(X;Y) AL(X;Y)

  • 存在唯一的算子 A ∗ ∈ L ( Y ; X ) A^*\in\mathcal{L}(Y;X) AL(Y;X) ,称之为A的伴随算子 ,对所有的 x ∈ X , y ∈ Y x\in X,y\in Y xX,yY
    ( A x , y ) Y = ( x , A ∗ y ) X (Ax,y)_Y = (x,A^*y)_X (Ax,y)Y=(x,Ay)X
    这样定义的映射 A ∈ L ( X ; Y ) → A ∗ ∈ L ( Y ; X ) A\in \mathcal{L}(X;Y)\to A^*\in\mathcal{L}(Y;X) AL(X;Y)AL(Y;X) 是半线性的,而且
    ∣ ∣ A ∗ ∣ ∣ L ( Y ; X ) = ∣ ∣ A ∣ ∣ L ( X ; Y ) ||A^*||_{\mathcal{L}(Y;X)} = ||A||_{\mathcal{L}(X;Y)} AL(Y;X)=AL(X;Y)
  • ( I m A ) ⊥ = K e r A ∗ , ( I m A ∗ ) ⊥ = K e r A , Y = K e r A ∗ ⊕ I m A ‾ , X = K e r A ⊕ I m A ∗ ‾ (Im ~ A)^{\perp} = Ker ~A^*,(Im ~ A^*)^{\perp} = Ker ~A,~ Y=Ker ~ A^* \oplus \overline{Im~ A},~X=Ker ~ A \oplus \overline{Im~ A^*} (Im A)=Ker A,(Im A)=Ker A, Y=Ker AIm A, X=Ker AIm A

证明:

  1. 对每个 y ∈ Y y\in Y yY , 由于 ∣ ∣ ( A x , y ) Y ∣ ∣ ≤ ∣ ∣ A ∣ ∣ ∣ ∣ x ∣ ∣ ∣ ∣ y ∣ ∣ ||(Ax,y)_Y||\le||A||~||x||~||y|| (Ax,y)YA x y (范数的特性嘛)对所有的 x ∈ X x\in X xX 成立,因此 x ∈ X → ( A x , y ) y ∈ K x\in X \to (Ax,y)_y\in\mathbb{K} xX(Ax,y)yK 是连续线性泛函(按距离收敛嘛)
    在X上运用F.Riesz定理,有存在唯一的向量 A ∗ y ∈ X A^*y\in X AyX ,使得对一切的 x ∈ X x\in X xX ( A x , y ) Y = ( x , A ∗ y ) X (Ax,y)_Y=(x,A^*y)_X (Ax,y)Y=(x,Ay)X
    这样定义的映射 A ∗ : Y → X A^*:Y\to X A:YX 是线性的。(可以验证)

线性算子 A ∗ A^* A 连续,对任何 y ∈ Y y\in Y yY ∣ ∣ A ∗ y ∣ ∣ 2 = ( A ∗ y , A ∗ y ) X = ( A A ∗ y , y ) Y ≤ ∣ ∣ A ∣ ∣ ∣ ∣ A ∗ y ∣ ∣ ∣ ∣ y ∣ ∣ ||A^*y||^2 = (A^*y,A^*y)_X = (AA^*y,y)_Y\le ||A||~||A^*y||~||y|| Ay2=(Ay,Ay)X=(AAy,y)YA Ay y
所以有
∣ ∣ A ∗ ∣ ∣ ∣ ∣ A ∗ ∣ ∣ ∣ ∣ y ∣ ∣ ∣ ∣ y ∣ ∣ ≤ ∣ ∣ A ∣ ∣ ∣ ∣ A ∗ ∣ ∣ ∣ ∣ y ∣ ∣ ∣ ∣ y ∣ ∣ ||A^*||~||A^*||~||y||~||y||\le ||A||~||A^*||~||y||~||y|| A A y yA A y y
因此有
∣ ∣ A ∗ ∣ ∣ L ( Y ; X ) = s u p x ≠ 0 ∣ ∣ A x ∣ ∣ ∣ ∣ y ∣ ∣ ≤ ∣ ∣ A ∣ ∣ L ( X ; Y ) ||A^*||_{\mathcal{L}(Y;X)} = \mathop{sup}\limits_{x\not ={0}} \frac{||Ax||}{||y||}\le ||A||_{\mathcal{L}(X;Y)} AL(Y;X)=x=0supyAxAL(X;Y)

同理 ∀ x ∈ X , ∣ ∣ A x ∣ ∣ 2 ≤ ∣ ∣ A ∗ ∣ ∣ ∣ ∣ A x ∣ ∣ ∣ ∣ x ∣ ∣ \forall x\in X,||Ax||^2 \le ||A^*||~||Ax||~||x|| xX,Ax2A Ax x

∣ ∣ A ∣ ∣ ≤ ∣ ∣ A ∗ ∣ ∣ ||A||\le||A^*|| AA

夹逼定理嘛,他俩就相等了。

  1. ( I m A ) ⊥ = { y ∈ Y ; ∀ z ∈ I m A , ( y , z ) Y = 0 } = { y ∈ Y ; ∀ x ∈ X , ( y , A x ) Y = 0 } = { y ∈ Y ; ∀ x ∈ X , ( A ∗ y , x ) X = 0 } = K e r A ∗ (Im ~ A)^{\perp} = \{y\in Y;\forall z\in Im~ A,(y,z)_Y = 0\}\\ = \{y\in Y;\forall x\in X,(y,Ax)_Y = 0\} \\= \{y\in Y;\forall x\in X,(A^*y,x)_X = 0\} = Ker~~A^* (Im A)={yY;zIm A,(y,z)Y=0}={yY;xX,(y,Ax)Y=0}={yY;xX,(Ay,x)X=0}=Ker  A

( I m A ‾ ) ⊥ = I m A ⊥ (\overline{Im~A})^{\perp} = Im~A^\perp (Im A)=Im A

其他类似可得。

3. 再生核

A A A 非空集合, ( X , ( ⋅ , ⋅ ) ) (X,(\cdot,\cdot)) (X,(,)) K = R o r K = C \mathbb{ K=R ~~ or~~ K=C} K=R  or  K=C 上的Hilbert空间, 其元素为 x : A → K x:A\to \mathbb K x:AK
设对每个 a ∈ A , ∃ C ( a ) → 0 a\in A,\exists C(a)\to 0 aA,C(a)0 使得对任何的 x ∈ X x\in X xX ,有
∣ x ( a ) ∣ ≤ C ( a ) ∣ ∣ x ∣ ∣ |x(a)|\le C(a)||x|| x(a)C(a)x
则存在函数 K : A × A → K K:A\times A\to\mathbb{K} K:A×AK ,即为X的再生核,使得对每个 a ∈ A a\in A aA ,函数 K ( ⋅ , a ) : A → K K(\cdot,a):A\to K K(,a):AK 是空间X的元素,对任何 x ∈ X x\in X xX ,有 x ( a ) = ( x , K ( ⋅ , a ) ) x(a) = (x,K(\cdot,a)) x(a)=(x,K(,a))

由F.Riesz定理易得该结论。

这个再生核还有再生核希尔伯特空间都蛮常用的,不过这里只是简单的给出了定义,以后再来仔细研究。


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