ヒルベルト空間における正射影・正射影作用素

関数解析学

ヒルベルト空間における正射影あるいは直交射影について,その定義を紹介し,関連して正規直交系が与えられた部分空間上への射影について考えましょう。

正射影作用素

ヒルベルト空間は「射影定理」という重要な定理があり,その性質を用いて正射影が定義されます。まずは射影定理を復習しておきましょう。

ヒルベルト空間上の射影定理

Hヒルベルト空間 L\subset H をその閉部分空間とする。このとき,

L^\perp= \{ x\in H\mid \forall a\in L, \langle x,a \rangle =0\}


L^\perp L直交補空間とすると, \large \color{red} H = L\oplus L^\perp である。すなわち,任意の x\in H に対し,

\large \color{red} x=y+z, \quad y\in L, z\in L^\perp


と,一意的に分解できる(→ベクトル空間の直和)。

ヒルベルト空間は,直交する二つの部分空間の「足し算」と分けることができるという定理です。詳しくは,ヒルベルト空間における射影定理とその証明で解説しています。これを用いると,正射影が定義可能です。

定義(正射影)

上の射影定理において, y を, x正射影 (orthogonal projection; 直交射影) といい,x に対し, y を対応させる写像 P_L\colon H\to L H における L の上への(正)射影作用素 (orthogonal projection; 直交射影作用素)という。

射影定理と正射影

x\in L x=x+0\; (x\in L, 0\in L^\perp) ですから,射影作用素は明らかに全射であり, (P_L)^2=P_L が成立します。

また, x\in H=L\oplus L^{\perp} に対し,z\in L^\perp を対応させる射影作用素 P_{L^{\perp}} は, z=x-y\;(y\in L) から P_{L^{\perp} }=I-P_L とかけます( I恒等写像)。以上は,以下の定理の1,2.にあたります。

定理1(射影作用素の性質)

  1. \large (P_L)^2=P_L
  2. \large P_{L^\perp} = I-P_L
  3. \large P_L^*=P_L

3. の P_L^* P_L の共役作用素です。(正)射影作用素は自己共役であるということですね。3.について証明しておきましょう。

まず, x,x'\in H x=y+z,\, x'=y'+z' \in L\oplus L^\perp とします。すると, P_L x=x',\, P_Lx' = y' であり, L\perp L^\perp なので,

\begin{aligned}\langle &P_L x,x'\rangle =\langle y, y'+z'\rangle = \langle y, y' \rangle \\&= \langle y+z, y'\rangle = \langle x, P_Lx'\rangle\end{aligned}


となり,これは P_L^*=P_L を意味していますね。

正規直交系への射影

正射影と関連する話題として,正規直交系が張る空間への正射影を考えましょう。

定理2(正規直交系への射影)

Hヒルベルト空間 \{e_n\}_{n=1}^\infty\subset H正規直交系とする。また, H の閉部分空間 L L=\overline{\operatorname{Span} \{e_n\}_{n=1}^\infty} と定める(→Spanの意味とは【線形結合】)。このとき,任意の x\in H に対して L への射影 P_Lx

\color{red} \Large \begin{equation}P_Lx = \sum_{n=1}^\infty \langle x, e_n\rangle e_n \end{equation}


と表せる。また, x,y\in H に対し,

\color{red}\begin{equation}\langle P_Lx,P_Ly\rangle =\sum_{n=1}^\infty \langle x, e_n \rangle \overline{ \langle y, e_n\rangle} \end{equation}


も成り立つ。

(1) 式の無限和の収束は当然「 H のノルムの意味で」です。すなわち,

\left\|P_Lx - \sum_{n=1}^N \langle x, e_n\rangle e_n\right\| \xrightarrow{N\to\infty}0


の意味です。一方で, (2) 式は複素数和の収束の意味です。

特に, \{e_n\}_n正規直交基底のとき,すなわち \overline{\operatorname{Span} \{e_n\}_{n=1}^\infty}=H のときは,以下が成立します。

定理2の系(正規直交基底を用いた分解)

Hヒルベルト空間とし, \{e_n\}_{n=1}^\infty\subset H をその正規直交基底とする。このとき,任意の x\in H に対して,

\color{red} \Large \begin{equation}x = \sum_{n=1}^\infty \langle x, e_n\rangle e_n \end{equation}


と直交分解できる。

正規直交系への射影の証明

早速定理を証明していきます。念のため,定理を再掲しておきます。

定理2(正規直交系への射影)再掲

Hヒルベルト空間 \{e_n\}_{n=1}^\infty\subset H正規直交系とする。また, H の閉部分空間 L L=\overline{\operatorname{Span} \{e_n\}_{n=1}^\infty} と定める(→Spanの意味とは【線形結合】)。このとき,任意の x\in H に対して L への射影 P_Lx

\color{red} \Large \begin{equation}P_Lx = \sum_{n=1}^\infty \langle x, e_n\rangle e_n \end{equation}


と表せる。また, x,y\in H に対し,

\color{red}\begin{equation}\langle P_Lx,P_Ly\rangle =\sum_{n=1}^\infty \langle x, e_n \rangle \overline{ \langle y, e_n\rangle} \end{equation}


も成り立つ。

証明は長めですが,やっていること自体はシンプルで,方針が分かりやすいと思います。

証明

P_Lx = \sum_{n=1}^\infty \langle x, e_n\rangle e_n について

まず, \sum_{n=1}^\infty \langle x, e_n\rangle e_n が収束することを示す。 y_m =\sum_{n=1}^m \langle x, e_n\rangle e_n とおく。 m>l に対して,

\begin{aligned}\|y_m-y_l \|^2 &=\left\|\sum_{n=l+1}^m \langle x, e_n\rangle e_n\right\|^2\\ &= \sum_{n=l+1}^m |\langle x, e_n\rangle|^2 \end{aligned}


である。ベッセルの不等式より, \sum_{n=1}^\infty |\langle x, e_n\rangle|^2 \le \|x\|<\infty であるから,特に \sum_{n=l+1}^m |\langle x, e_n\rangle|^2 \xrightarrow{l,m\to\infty} 0 となる。したがって, \{y_m\}_m はコーシー列である。ヒルベルト空間は完備であるから,

x_L =\lim_{m\to\infty} y_m =\sum_{n=1}^\infty \langle x, e_n\rangle e_n


は収束する。 y_m\in L であるから, x_L\in L である。m>n のとき, \langle y_m ,e_n\rangle=\langle x ,e_n\rangle であるから,

\begin{aligned}\langle x-x_L, e_n\rangle &= \langle x,e_n\rangle - \langle x_L, e_n\rangle\\ &= \langle x,e_n\rangle -\lim_{m\to\infty} \langle y_m ,e_n\rangle \\ &=\langle x,e_n\rangle - \langle x ,e_n\rangle \\ &= 0 \end{aligned}


である(2つ目の等式は内積の連続性を用いた)。任意の n\ge 1 に対し x-x_L\perp e_n がわかる。したがって, x-x_L\in L^\perp ( L直交補空間)である。ゆえに,

x = x_L+(x-x_L)


H=L\oplus L^\perp の分解に相当している。したがって, P_L x = x_L であり,示された。

\langle P_Lx,P_Ly\rangle =\sum_{n=1}^\infty \langle x, e_n \rangle \overline{ \langle y, e_n\rangle} について

コーシーシュワルツの不等式より,

\begin{aligned}&\sum_{n=1}^\infty|\langle x,e_n\rangle\overline{\langle y, e_n \rangle}|\\ &\le \left(\sum_{n=1}^\infty |\langle x,e_n\rangle|^2\right)^{1/2} \left( \sum_{n=1}^\infty |\langle y,e_n\rangle|^2 \right)^{1/2}\end{aligned}


である。ベッセルの不等式より,右辺は有限であるから, \sum_{n=1}^\infty|\langle x,e_n\rangle\overline{\langle y, e_n \rangle}| は絶対収束する。ここで,

\begin{aligned}&\left\langle \sum_{n=1}^m \langle x,e_n\rangle e_n, \sum_{n=1}^m \langle y, e_n \rangle e_n\right\rangle\\ &= \sum_{n=1}^m \langle x,e_n\rangle \left\langle e_n, \sum_{k=1}^m \langle y, e_k \rangle e_k\right\rangle\\ &= \sum_{n=1}^m \langle x,e_n\rangle\overline{\langle y, e_n \rangle} \end{aligned}

である。これと内積の連続性により,

\begin{aligned}&\sum_{n=1}^\infty \langle x,e_n\rangle\overline{\langle y, e_n \rangle}\\ &=\lim_{m\to\infty} \sum_{n=1}^m \langle x,e_n\rangle\overline{\langle y, e_n \rangle} \\ &=\lim_{m\to\infty}\left\langle \sum_{n=1}^m \langle x,e_n\rangle e_n, \sum_{n=1}^m \langle y, e_n \rangle e_n\right\rangle \\ &= \left\langle \sum_{n=1}^\infty \langle x,e_n\rangle e_n, \sum_{n=1}^\infty \langle y, e_n \rangle e_n\right\rangle \\ &= \langle P_Lx, P_L y\rangle \end{aligned}


であるから,題意は示された。

証明終

長かったかもしれませんが,無事証明できましたね。

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