1 Riesz の表現定理
ここで扱うのは Hilbert 空間の有界線形汎関数をベクトルとの内積で表す定理であり、連続関数空間の双対を測度で表す Riesz–Markov–Kakutani の定理とは異なる。
係数体K \mathbb K K はR \mathbb R R またはC \mathbb C C とする。複素内積は第1変数について線形であり、第2変数について共役線形である。
定理 1.1 (Riesz の表現定理). H H H を実 Hilbert 空間または複素 Hilbert 空間とする。任意の有界線形汎関数f ∈ H ∗ f\in H^* f ∈ H ∗ に対して、
f ( x ) = ⟨ x , y ⟩ ( x ∈ H ) f(x)=\langle x,y\rangle\qquad(x\in H) f ( x ) = ⟨ x , y ⟩ ( x ∈ H ) を満たすy ∈ H y\in H y ∈ H がただ一つ存在する。さらに∥ f ∥ = ∥ y ∥ \|f\|=\|y\| ∥ f ∥ = ∥ y ∥ である。
証明. f = 0 f=0 f = 0 ならy = 0 y=0 y = 0 とすればよい。以下ではf ≠ 0 f\ne0 f = 0 とする。M = ker f M=\ker f M = ker f はf f f の連続性により閉部分空間であり、M ≠ H M\ne H M = H である。§E12.8 定理 2.2 によりH = M ⊕ M ⊥ H=M\oplus M^\perp H = M ⊕ M ⊥ であるから、単位ベクトルz ∈ M ⊥ z\in M^\perp z ∈ M ⊥ をとることができる。
x ∈ H x\in H x ∈ H に対してw = f ( x ) z − f ( z ) x w=f(x)z-f(z)x w = f ( x ) z − f ( z ) x とおくとf ( w ) = 0 f(w)=0 f ( w ) = 0 であるからw ∈ M w\in M w ∈ M である。よって⟨ w , z ⟩ = 0 \langle w,z\rangle=0 ⟨ w , z ⟩ = 0 であり、
0 = f ( x ) ⟨ z , z ⟩ − f ( z ) ⟨ x , z ⟩ = f ( x ) − f ( z ) ⟨ x , z ⟩ . 0=f(x)\langle z,z\rangle-f(z)\langle x,z\rangle
=f(x)-f(z)\langle x,z\rangle. 0 = f ( x ) ⟨ z , z ⟩ − f ( z ) ⟨ x , z ⟩ = f ( x ) − f ( z ) ⟨ x , z ⟩ . 実数体ではy = f ( z ) z y=f(z)z y = f ( z ) z 、複素数体ではy = f ( z ) ‾ z y=\overline{f(z)}z y = f ( z ) z とおけば、いずれの場合もf ( x ) = ⟨ x , y ⟩ f(x)=\langle x,y\rangle f ( x ) = ⟨ x , y ⟩ を得る。
Cauchy–Schwarz の不等式により∣ f ( x ) ∣ ≤ ∥ x ∥ ∥ y ∥ |f(x)|\le\|x\|\|y\| ∣ f ( x ) ∣ ≤ ∥ x ∥∥ y ∥ であるから∥ f ∥ ≤ ∥ y ∥ \|f\|\le\|y\| ∥ f ∥ ≤ ∥ y ∥ である。y ≠ 0 y\ne0 y = 0 の場合にはx = y / ∥ y ∥ x=y/\|y\| x = y /∥ y ∥ を代入して∣ f ( x ) ∣ = ∥ y ∥ |f(x)|=\|y\| ∣ f ( x ) ∣ = ∥ y ∥ を得る。y = 0 y=0 y = 0 の場合にはf = 0 f=0 f = 0 であるから∥ f ∥ = 0 = ∥ y ∥ \|f\|=0=\|y\| ∥ f ∥ = 0 = ∥ y ∥ である。したがって∥ f ∥ = ∥ y ∥ \|f\|=\|y\| ∥ f ∥ = ∥ y ∥ である。
y , y ′ y,y' y , y ′ がともに表現ベクトルなら、x = y − y ′ x=y-y' x = y − y ′ を代入して∥ y − y ′ ∥ 2 = ⟨ y − y ′ , y − y ′ ⟩ = 0 \|y-y'\|^2=\langle y-y',y-y'\rangle=0 ∥ y − y ′ ∥ 2 = ⟨ y − y ′ , y − y ′ ⟩ = 0 を得るのでy = y ′ y=y' y = y ′ である。▨
系 1.2. R : H → H ∗ R:H\to H^* R : H → H ∗ を( R y ) ( x ) = ⟨ x , y ⟩ (Ry)(x)=\langle x,y\rangle ( R y ) ( x ) = ⟨ x , y ⟩ と定めると、R R R は全単射かつ等長である。実数体上ではR R R は線形であり、複素数体上ではR ( α y + β z ) = α ‾ R y + β ‾ R z R(\alpha y+\beta z)=\overline\alpha Ry+
\overline\beta Rz R ( α y + β z ) = α R y + β R z を満たす共役線形写像である。
証明. 全射性、一意性、および等長性は定理 1.1 から従う。複素数体では
( R ( α y + β z ) ) ( x ) = ⟨ x , α y + β z ⟩ = α ‾ ⟨ x , y ⟩ + β ‾ ⟨ x , z ⟩ (R(\alpha y+\beta z))(x)=\langle x,\alpha y+\beta z\rangle
=\overline\alpha\langle x,y\rangle+\overline\beta\langle x,z\rangle ( R ( α y + β z )) ( x ) = ⟨ x , α y + β z ⟩ = α ⟨ x , y ⟩ + β ⟨ x , z ⟩ である。実数体では複素共役が恒等写像なので線形である。▨
例 1.3 (L 2 L^2 L 2 上の有界線形汎関数). H = L 2 ( [ 0 , 1 ] ) H=L^2([0,1]) H = L 2 ([ 0 , 1 ]) の内積を⟨ h , g ⟩ = ∫ 0 1 h ( x ) g ( x ) ‾ d x \langle h,g\rangle=\int_0^1h(x)\overline{g(x)}\,dx ⟨ h , g ⟩ = ∫ 0 1 h ( x ) g ( x ) d x とする。区間[ 0 , 1 / 2 ] [0,1/2] [ 0 , 1/2 ] 上の平均をとる汎関数
F ( h ) = 2 ∫ 0 1 / 2 h ( x ) d x F(h)=2\int_0^{1/2}h(x)\,dx F ( h ) = 2 ∫ 0 1/2 h ( x ) d x の表現ベクトルはg = 21 [ 0 , 1 / 2 ] g=2\mathbf 1_{[0,1/2]} g = 2 1 [ 0 , 1/2 ] である。実際、F ( h ) = ⟨ h , g ⟩ F(h)=\langle h,g\rangle F ( h ) = ⟨ h , g ⟩ であり、定理 1.1 により∥ F ∥ = ∥ g ∥ 2 = 2 \|F\|=\|g\|_2=\sqrt2 ∥ F ∥ = ∥ g ∥ 2 = 2 である。
2 Lax–Milgram の定理
定理 2.2 (Lax–Milgram の定理). H H H を Hilbert 空間とし、a a a を有界かつ強圧的な形式とする。強圧性定数をα > 0 \alpha>0 α > 0 とする。
H H H が実 Hilbert 空間なら、任意のf ∈ H ∗ f\in H^* f ∈ H ∗ に対して
a ( u , v ) = f ( v ) ( v ∈ H ) a(u,v)=f(v)\qquad(v\in H) a ( u , v ) = f ( v ) ( v ∈ H )
を満たすu ∈ H u\in H u ∈ H がただ一つ存在する。
H H H が複素 Hilbert 空間で、a a a が第1変数について線形、第2変数について共役線形なら、任意のf ∈ H ∗ f\in H^* f ∈ H ∗ に対して
a ( v , u ) = f ( v ) ( v ∈ H ) a(v,u)=f(v)\qquad(v\in H) a ( v , u ) = f ( v ) ( v ∈ H )
を満たすu ∈ H u\in H u ∈ H がただ一つ存在する。
いずれの場合も∥ u ∥ ≤ ∥ f ∥ / α \|u\|\le\|f\|/\alpha ∥ u ∥ ≤ ∥ f ∥/ α である。
証明. (1) を示す。まず実数体の場合を扱う。u ∈ H u\in H u ∈ H を固定するとv ↦ a ( u , v ) v\mapsto a(u,v) v ↦ a ( u , v ) は有界線形汎関数である。定理 1.1 により、
a ( u , v ) = ⟨ v , A u ⟩ ( v ∈ H ) a(u,v)=\langle v,Au\rangle\qquad(v\in H) a ( u , v ) = ⟨ v , A u ⟩ ( v ∈ H ) を満たすA u ∈ H Au\in H A u ∈ H が一意に存在する。双線形性と Riesz 対応の実線形性によりA : H → H A:H\to H A : H → H は線形であり、∥ A u ∥ ≤ M ∥ u ∥ \|Au\|\le M\|u\| ∥ A u ∥ ≤ M ∥ u ∥ である。強圧性と Cauchy–Schwarz の不等式から
α ∥ u ∥ 2 ≤ a ( u , u ) = ⟨ u , A u ⟩ ≤ ∥ u ∥ ∥ A u ∥ \alpha\|u\|^2\le a(u,u)=\langle u,Au\rangle\le\|u\|\|Au\| α ∥ u ∥ 2 ≤ a ( u , u ) = ⟨ u , A u ⟩ ≤ ∥ u ∥∥ A u ∥ であるから∥ A u ∥ ≥ α ∥ u ∥ \|Au\|\ge\alpha\|u\| ∥ A u ∥ ≥ α ∥ u ∥ である。
(2) を示す。次に複素数体の場合を扱う。u ∈ H u\in H u ∈ H を固定するとv ↦ a ( v , u ) v\mapsto a(v,u) v ↦ a ( v , u ) は有界線形汎関数であるから、
a ( v , u ) = ⟨ v , A u ⟩ ( v ∈ H ) a(v,u)=\langle v,Au\rangle\qquad(v\in H) a ( v , u ) = ⟨ v , A u ⟩ ( v ∈ H ) によってA u Au A u を定める。a ( v , c u ) = c ‾ a ( v , u ) a(v,cu)=\overline c\,a(v,u) a ( v , c u ) = c a ( v , u ) と⟨ v , c A u ⟩ = c ‾ ⟨ v , A u ⟩ \langle v,cAu\rangle=\overline c\,\langle v,Au\rangle ⟨ v , c A u ⟩ = c ⟨ v , A u ⟩ を比較するとA ( c u ) = c A u A(cu)=cAu A ( c u ) = c A u である。加法性も同様に従うのでA A A は線形であり、∥ A u ∥ ≤ M ∥ u ∥ \|Au\|\le M\|u\| ∥ A u ∥ ≤ M ∥ u ∥ である。また
α ∥ u ∥ 2 ≤ Re a ( u , u ) = Re ⟨ u , A u ⟩ ≤ ∥ u ∥ ∥ A u ∥ \alpha\|u\|^2\le\operatorname{Re}a(u,u)
=\operatorname{Re}\langle u,Au\rangle\le\|u\|\|Au\| α ∥ u ∥ 2 ≤ Re a ( u , u ) = Re ⟨ u , A u ⟩ ≤ ∥ u ∥∥ A u ∥ より∥ A u ∥ ≥ α ∥ u ∥ \|Au\|\ge\alpha\|u\| ∥ A u ∥ ≥ α ∥ u ∥ を得る。
以下の議論は両場合に共通である。A u n → y Au_n\to y A u n → y なら∥ u n − u m ∥ ≤ α − 1 ∥ A u n − A u m ∥ \|u_n-u_m\|\le\alpha^{-1}\|Au_n-Au_m\| ∥ u n − u m ∥ ≤ α − 1 ∥ A u n − A u m ∥ であるため( u n ) (u_n) ( u n ) は Cauchy 列である。H H H の完備性とA A A の連続性からy ∈ Ran A y\in\operatorname{Ran}A y ∈ Ran A となり、Ran A \operatorname{Ran}A Ran A は閉じている。
w ∈ ( Ran A ) ⊥ w\in(\operatorname{Ran}A)^\perp w ∈ ( Ran A ) ⊥ なら、とくに⟨ w , A w ⟩ = 0 \langle w,Aw\rangle=0 ⟨ w , A w ⟩ = 0 である。実数体ではa ( w , w ) = 0 a(w,w)=0 a ( w , w ) = 0 、複素数体ではRe a ( w , w ) = 0 \operatorname{Re}a(w,w)=0 Re a ( w , w ) = 0 となり、強圧性からw = 0 w=0 w = 0 を得る。したがって( Ran A ) ⊥ = { 0 } (\operatorname{Ran}A)^\perp=\{0\} ( Ran A ) ⊥ = { 0 } である。閉部分空間に対する§E12.8 定理 2.2 によりRan A = H \operatorname{Ran}A=H Ran A = H である。下からの評価によりA A A は単射でもある。
定理 1.1 によってf ( v ) = ⟨ v , y f ⟩ f(v)=\langle v,y_f\rangle f ( v ) = ⟨ v , y f ⟩ と表し、u = A − 1 y f u=A^{-1}y_f u = A − 1 y f とおく。実数体ではa ( u , v ) = f ( v ) a(u,v)=f(v) a ( u , v ) = f ( v ) 、複素数体ではa ( v , u ) = f ( v ) a(v,u)=f(v) a ( v , u ) = f ( v ) を得る。一意性はA A A の単射性から従う。最後に
α ∥ u ∥ ≤ ∥ A u ∥ = ∥ y f ∥ = ∥ f ∥ \alpha\|u\|\le\|Au\|=\|y_f\|=\|f\| α ∥ u ∥ ≤ ∥ A u ∥ = ∥ y f ∥ = ∥ f ∥ であるから、∥ u ∥ ≤ ∥ f ∥ / α \|u\|\le\|f\|/\alpha ∥ u ∥ ≤ ∥ f ∥/ α である。▨
3 弱形式の Hilbert 空間モデル
例 3.1 (対角形式に対する弱形式). H = ℓ 2 H=\ell^2 H = ℓ 2 を複素 Hilbert 空間とし、実数列( c n ) (c_n) ( c n ) が0 < α ≤ c n ≤ M 0<\alpha\le c_n\le M 0 < α ≤ c n ≤ M を満たすとする。
a ( v , u ) = ∑ n = 1 ∞ c n v n u n ‾ a(v,u)=\sum_{n=1}^\infty c_nv_n\overline{u_n} a ( v , u ) = n = 1 ∑ ∞ c n v n u n と定めると、Cauchy–Schwarz の不等式により∣ a ( v , u ) ∣ ≤ M ∥ v ∥ 2 ∥ u ∥ 2 |a(v,u)|\le M\|v\|_2\|u\|_2 ∣ a ( v , u ) ∣ ≤ M ∥ v ∥ 2 ∥ u ∥ 2 であり、a ( u , u ) ≥ α ∥ u ∥ 2 2 a(u,u)\ge\alpha\|u\|_2^2 a ( u , u ) ≥ α ∥ u ∥ 2 2 である。g ∈ ℓ 2 g\in\ell^2 g ∈ ℓ 2 に対してf ( v ) = ⟨ v , g ⟩ f(v)=\langle v,g\rangle f ( v ) = ⟨ v , g ⟩ とおくと、定理 2.2 の解は
u n = g n c n u_n=\frac{g_n}{c_n} u n = c n g n である。実際、u ∈ ℓ 2 u\in\ell^2 u ∈ ℓ 2 かつa ( v , u ) = f ( v ) a(v,u)=f(v) a ( v , u ) = f ( v ) が全てのv v v に対して成り立ち、∥ u ∥ 2 ≤ ∥ g ∥ 2 / α = ∥ f ∥ / α \|u\|_2\le\|g\|_2/\alpha=\|f\|/\alpha ∥ u ∥ 2 ≤ ∥ g ∥ 2 / α = ∥ f ∥/ α である。
この等式は、未知のu u u を全ての試験ベクトルv v v に対する恒等式によって定めるという弱形式の構造を示す。後続単元では座標和を微分を含む形式へ置き換えるが、本記事はその関数空間や弱微分を導入しない。
4 演習
問題 4.1 (Riesz 対応の共役線形性). 複素 Hilbert 空間でR ( y ) ( x ) = ⟨ x , y ⟩ R(y)(x)=\langle x,y\rangle R ( y ) ( x ) = ⟨ x , y ⟩ と定める。R ( i y ) = − i R ( y ) R(iy)=-iR(y) R ( i y ) = − i R ( y ) を直接確かめ、系 1.2 の共役線形性が必要である理由を説明せよ。
問題 4.2 (複素の場合の線形性の型). 定理 2.2 の複素数体の場合に、a ( u , v ) = f ( v ) a(u,v)=f(v) a ( u , v ) = f ( v ) と書くと両辺のv v v に関する線形性の型が一致しないことを示せ。
問題 4.3 (値域の閉性と稠密性に用いた仮定). Lax–Milgram の証明で、Ran A \operatorname{Ran}A Ran A の閉性と稠密性にそれぞれどの仮定を用いたかを示せ。
問題 4.4 (対角形式の解の計算). 例 3.1 でc n = 1 + 1 / n c_n=1+1/n c n = 1 + 1/ n 、g n = 1 / n g_n=1/n g n = 1/ n とし、解の各成分と∥ u ∥ 2 ≤ ∥ g ∥ 2 \|u\|_2\le\|g\|_2 ∥ u ∥ 2 ≤ ∥ g ∥ 2 を確認せよ。