maths.free › Functional Analysis › Hilbert spaces and the spectral theorem

Hilbert spaces and the spectral theorem

Inner products, orthonormal bases, Fourier series, and eigenvalues of operators.

An inner product gives angles and projections; an orthonormal basis expands any vector: Fourier series are exactly this in L². Self-adjoint operators have real spectrum and an eigen-decomposition, the infinite-dimensional version of diagonalising a symmetric matrix. Picture it: the symmetric matrix [[2,1],[1,2]] stretching along two perpendicular eigenvectors. Think it: quantum observables are self-adjoint operators; measurement outcomes are their spectrum.

İşlənmiş nümunə · eigenvalues of [[2,1],[1,2]]

Linear-Algebra · Eigenvalues

Eigenvalues of [[2,1],[1,2]]

\left[\begin{matrix}2 & 1\\1 & 2\end{matrix}\right]

Addım-addım

  1. \det(A - \lambda I) = 0

    Eigenvalues are the roots of the characteristic polynomial.

  2. \det\left[\begin{matrix}2 - \lambda & 1\\1 & 2 - \lambda\end{matrix}\right] = 0

    Subtract λ from the diagonal.

  3. \lambda^{2} - 4 \lambda + 3 = 0

    Expand the determinant.

  4. \left(\lambda - 3\right) \left(\lambda - 1\right) = 0

    Factor.

  5. \lambda = 3, \lambda = 1

    Eigenvalues (with multiplicity).

  6. \lambda = 1:\ (A - \lambda I)\mathbf{v} = 0 \Rightarrow \mathbf{v} = \left[\begin{matrix}-1\\1\end{matrix}\right]

    Solve (A − 1I)v = 0 for a basis eigenvector.

  7. \lambda = 3:\ (A - \lambda I)\mathbf{v} = 0 \Rightarrow \mathbf{v} = \left[\begin{matrix}1\\1\end{matrix}\right]

    Solve (A − 3I)v = 0 for a basis eigenvector.

Cavabı göstər
\lambda = 3,\; \lambda = 1

İndi siz Problem seçin, ya da özünü yazın ya da çəkin. Hər addım, bir rəsm, cavab siz soruşana qədər gizli qalır.

Özün işlə

Pulsuz hesab hər dərsdə qeydlər əlavə edir, bitirdiyiniz işlərin qeydini saxlayır, həll etdiyiniz problemləri bir yerdə saxlayır və bu səhifə haqqında soruşa biləcəyiniz müəllimi də əlavə edir. Riyaziyyat özü daxil olub-olmadığınıza baxmayaraq hər kəsə açıqdır.

Qeyd Et Giriş

Burada istifadə edilən simvollar

Tam təsviri, şəkli və hər hərfin nə demək olduğunu görmək üçün hər hansı simvolu vurun.

Növbəti: Hilbert spaces and the spectral theorem

  1. Eigenvalues are the roots of the characteristic polynomial.
  2. Subtract λ from the diagonal.
  3. Expand the determinant.
  4. Factor.
  5. Eigenvalues (with multiplicity).
  6. Solve (A − 1I)v = 0 for a basis eigenvector.
  7. Solve (A − 3I)v = 0 for a basis eigenvector.

İnsanlar soruşurlar

What is a Hilbert space?

A vector space with an inner product (so lengths and angles make sense) that is complete (no missing limit points). Square-integrable functions form one; quantum states live in one.

Daha çox Functional Analysis

Normed and Banach spaces