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.

Иштөө мисалы · 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]

Аткаруу

  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.

Жауап
\lambda = 3,\; \lambda = 1

Эми сиз Задание выберите, нажмите на него или нарисуйте его. Каждый шаг, рисунок, ответ скрыт до тех пор, пока вы не спросите.

Өзүңүздүн иштөөңүздү улантыңыз

Бесплатный аккаунт добавляет заметки к каждому уроку, записывает завершенные и решенные задачи в одном месте, а также позволяет задавать вопросы учителю по этой странице. Математика өзү бардык окуучуларга ачык, ал компьютерге киргенде да, кирбегенде да.

Каттоо Кирүү

Бул жерде колдонулган символдор

Бардык символдорду басып, толук аныктамасын, сүрөтүн жана ар бир тамгасынын маанисин көрсөңүз болот.

Кантип: 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.

Кээ бирлердин суроосу

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.

Кээ бирлери Functional Analysis

Normed and Banach spaces