正交分解、投影算符

                     

贡献者: addis

预备知识 正交子空间,狄拉克符号

   本词条只讨论有限维向量空间。

定理 1 正交分解

   令 $M$ 为 $N$ 维内积空间 $X$ 的子空间。那么任意 $u\in X$ 有唯一的正交分解:

\begin{equation} u = v + w \qquad (v\in M, w\in M^\bot)~, \end{equation}
其中 $M^\bot$ 是 $M$ 在 $X$ 中的正交补空间(定义 2 )。

   根据正交子空间的定义,分解后的两个向量正交:$ \left\langle v \middle| w \right\rangle = 0$,故有勾股定理(式 8

\begin{equation} \left\lVert u \right\rVert ^2 = \left\lVert v \right\rVert ^2 + \left\lVert w \right\rVert ^2~, \end{equation}
其中范数使用内积定义 $ \left\lVert u \right\rVert = \sqrt{ \left\langle u \middle| u \right\rangle }$。

例 1 三维几何矢量的正交分解

   三维几何向量 空间 $X$ 中,一个过原点的平面是它的一个子空间 $M \subset X$,该平面过原点的法线就是它的正交补空间 $M^\bot$。 任意 $ \boldsymbol{\mathbf{u}} \in X$ 可以唯一地正交分解成 $M$ 上的一个向量 $ \boldsymbol{\mathbf{v}} $ 和法线上的一个矢量 $ \boldsymbol{\mathbf{w}} $,且满足勾股定理 $ \boldsymbol{\mathbf{u}} ^2 = \boldsymbol{\mathbf{v}} ^2 + \boldsymbol{\mathbf{w}} ^2$。

未完成:图

   这只是定理 1 一个很显然的例子,若考虑 4 维几何矢量空间中矢量正交分解到两个正交的 2 维平面上,则唯一性就没那么显然了。

   证明:令 $M$ 和 $M^\bot$ 的一组正交归一基底分别为 $\{\alpha_i\}$ 和 $\{\beta_i\}$。那么它们的并集就是 $X$ 的一组正交归一基底(定理 2 )。将 $u$ 分解到基底上有

\begin{equation} u = \sum_i a_i \alpha_i + \sum_j b_j \beta_j~, \end{equation}
该分解是唯一的。证毕。

定义 1 投影算符

   对每个子空间 $M\subseteq X$,我们定义对应的(正交)投影算符 $P_M$ 根据式 1 将每个 $u\in X$ 映射到 $v\in M$。

定理 2 

   令投影算符 $P$ 将 $N$ 维空间 $X$ 中的矢量(正交)投影到其子空间 $M$ 中,若 $ \left\{\mu_i \right\} $ 是 $M$ 的一组正交归一基底。那么投影算符可以用狄拉克符号表示为(见式 2

\begin{equation} P = \sum_i \left\lvert \mu_i \right\rangle \left\langle \mu_i \right\rvert ~. \end{equation}

1. 投影算符是厄米算符

   投影算符 $P$ 是厄米算符(也叫自伴算符),即对任意 $u, v\in X$ 满足 $ \left\langle u \middle| Pv \right\rangle = \left\langle Pu \middle| v \right\rangle $。

   投影算符有 $0$ 和 $1$ 两个本征值。对应的本征矢分别是 $M$ 和 $M^\bot$ 空间中的所有矢量。

证明

   对任意 $u, v\in X$,有

\begin{equation} \left\langle u \middle| Pv \right\rangle = \sum_i \ \left\langle u \middle| a_i \right\rangle \left\langle a_i \middle| v \right\rangle ~, \end{equation}
\begin{equation} \left\langle Pu \middle| v \right\rangle = \overline { \left\langle v \middle| Pu \right\rangle } = \sum_i \overline{\ \left\langle v \middle| a_i \right\rangle }\overline{ \left\langle a_i \middle| u \right\rangle } = \sum_i \ \left\langle u \middle| a_i \right\rangle \left\langle a_i \middle| v \right\rangle = \left\langle u \middle| Pv \right\rangle ~. \end{equation}
证毕。


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