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.

ឧទាហរណ៍​ដែល​បាន​ធ្វើ · 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]

ជំហាន​ដោយ​ជំហាន

  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.

បង្ហាញ​ចម្លើយ
\lambda = 3,\; \lambda = 1

ឥឡូវ​អ្នក ជ្រើស​បញ្ហា ឬ​វាយ​បញ្ចូល ឬ​គូរ​របស់​អ្នក​ផ្ទាល់ ។ ជំហាន​នីមួយៗ រូបភាព ចម្លើយ​ត្រូវ​បាន​លាក់​រហូត​ដល់​អ្នក​សួរ ។

រក្សា​ការ​ធ្វើការ​របស់​អ្នក​ផ្ទាល់

គណនី​ឥត​គិត​ថ្លៃ​បន្ថែម​ចំណាំ​លើ​មេរៀន​នីមួយៗ កំណត់​ហេតុ​នៃ​អ្វី​ដែល​អ្នក​បាន​បញ្ចប់ បញ្ហា​ដែល​អ្នក​បាន​ដោះស្រាយ​នៅ​កន្លែង​មួយ និង​គ្រូ​ដែល​អ្នក​អាច​សួរ​អំពី​ទំព័រ​នេះ ។ គណិតវិទ្យា​ដោយ​ខ្លួន​វា​គឺ​បើក​ចំហ​សម្រាប់​អ្នក​ទាំងអស់​គ្នា ចុះឈ្មោះ​ចូល ឬ​មិន​ចុះឈ្មោះ​ចូល ។

ចុះឈ្មោះ ចូល

និមិត្ត​សញ្ញា​ដែល​បាន​ប្រើ​នៅ​ទីនេះ

ចុច​និមិត្ត​សញ្ញា​ណាមួយ​សម្រាប់​ការ​កំណត់​ពេញលេញ រូបភាព និង​តួអក្សរ​នីមួយៗ​មាន​ន័យ​អ្វី ។

របៀប​: 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.

សំណួរ​ដែល​មនុស្ស​សួរ

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.

បន្ថែម​ទៀត​ក្នុង Functional Analysis

Normed and Banach spaces