この講義では、まずヒルベルト空間が代数学と位相数学という大きな分野のどこに、どのように位置づくかを示し、その正確な定義を与える。最終的にヒルベルト空間の分類定理、すなわちヒルベルト次元が同じ二つの空間は等長同型であるという結果に到達する。ヒルベルト次元をベクトル空間の代数的次元と混同してはならない。両者が一致するのは有限次元だけである。有限次元、可算無限次元、非可算無限次元の各場合の標準的なモデル空間を挙げ、初等量子力学での用途を概観する。最後に、同型で結ばれたヒルベルト空間が定める物理は不変なのか、という問題への入口を示す。
1. 物理学における数学的構造
ヒルベルト空間へ進むため、理論物理でよく使う「数学の地図」を簡単に復習する。次のページは、非常に簡略化され、大幅に不完全 ではあるが、本講義には十分な地図である。図 (1)を参照。
点の集合という直観的な概念から始めるなら、その集合に少しずつ構造を付け加えていく。この図を以下で順に説明する。
図 1. 基礎物理で使われる数学的構造の図解。A → \to → Bを結ぶ黒い実線は、場合に応じてBがAの部分構造または部分集合であることを示す。破線はBの構成にAの概念が必要であることを示す。紫の矢印と文章は物理への応用に使っている。右側の微分幾何学の枝は、初等量子力学ではすぐには必要ない。
1.1. 代数的構造とベクトル空間
点の集合から、地図 (1)の左の枝、代数的構造へ直接進むことができる。これらは一般に数の集合を記述するために使われるが、それに限られない。
そのために、集合に一つ以上の内部演算を加える。演算が結合法則、交換法則、単位元の存在などの規則を満たすにつれて、具体的な構造が得られる。
図にはいくつかの基本構造、マグマ(特別な性質を要求しない内部演算を一つもつ集合)、群、環、体を示した。半群、モノイド、非可換環など、ほかにも多くあるが、図を読みやすくするため省略している。各構造は前の構造を特殊化したもので、体は環、環は加法について群である。特に重要なのは体である。実数や複素数に通常の四則演算を備えたものが体だからである。また、体の上にベクトル空間を構成できる。
定義 1 (ベクトル空間)
体
K \mathbb{K} K 上の
ベクトル空間 E E E は、次の二つの演算をもつ集合である。
加法:+ : E × E → E +: E \times E \to E + : E × E → E 、( x , y ) ↦ x + y (x,y) \mapsto x+y ( x , y ) ↦ x + y 。 スカラー倍:K × E → E \mathbb{K} \times E \to E K × E → E 、( α , x ) ↦ α x (\alpha,x) \mapsto \alpha x ( α , x ) ↦ α x 。
これらは交換法則、結合法則、零ベクトルと加法逆元の存在、分配法則などの通常の公理を満たす。
すると線形結合を作り、線形独立な族、生成する族、基底、次元を考えられる。本章では二つの基底の概念を区別する必要がある。すべてのベクトル空間で定義される代数的基底 と、ヒルベルト空間でのみ使うヒルベルト基底 である。有限次元では一致するが無限次元では異なる。同様に代数的次元とヒルベルト次元も区別しなければならない。そこで必要な復習を行おう。
定義 2 (代数的基底)
E E E を体
K \mathbb{K} K 上のベクトル空間とする。 族
( e i ) i ∈ I (e_i)_{i \in I} ( e i ) i ∈ I が
E E E の
代数的基底 であるとは、任意の
x ∈ E x \in E x ∈ E が、その族の元の
有限 線形結合として一意に書けることをいう。ここで
I I I の濃度は有限とは限らない。
x = ∑ i ∈ F α i e i , F ⊂ I , F は有限 , α i ∈ K . x = \sum_{i \in F} \alpha_i e_i, \quad F \subset I, F \text{ は有限}, \ \alpha_i \in \mathbb{K}. x = i ∈ F ∑ α i e i , F ⊂ I , F は有限 , α i ∈ K .
これは通常の別の定義と同値である。すなわち族( e i ) i ∈ I (e_i)_{i \in I} ( e i ) i ∈ I が基底であることは、線形独立で、かつE E E を生成することと同値である。基底によってベクトル空間の次元を定義できる。
定義 3 (ベクトル空間の代数的次元)
次元不変性の定理によれば、同じベクトル空間
E E E の代数的基底はすべて同じ濃度をもつ。
E E E のすべての基底に共通するこの濃度を
E E E の次元と呼ぶ。
E E E がn n n 個のベクトルからなる有限基底をもつなら、E E E の次元はn n n であるという。 E E E が有限基底をもたないなら、E E E は無限次元であるという。
無限次元の場合でさえ、代数的基底 の定義は各ベクトルを基底ベクトルの有限和 に分解することを要求する。実際、まだ無限和による分解を許すわけにはいかない 。和が収束するかを知る必要があり、そのためには位相が必要だからである。ヒルベルト空間ではこれが可能になり、適切なヒルベルト基底の概念につながる。2.3節を参照。
自然な疑問は、異なるベクトル空間がどれだけあり、それらを分類できるか、ということだ。代数的には可能である。そのためには同値関係が必要であり、ベクトル空間の同型を使う。これは二つのベクトル空間E E E とF F F の間の、線形構造を保つ一対一対応 である。
定義 4 (ベクトル空間の同型)
E E E と
F F F を同じ体
K \mathbb{K} K 上のベクトル空間とする。 写像
T : E → F T : E \to F T : E → F が
同型 であるとは、次を満たすことである。
T T T は線形 である。任意の( x , y ) ∈ E 2 (x,y) \in E^2 ( x , y ) ∈ E 2 とα ∈ K \alpha \in \mathbb{K} α ∈ K に対して、
T ( x + y ) = T ( x ) + T ( y ) , T ( α x ) = α T ( x ) , T(x+y) = T(x) + T(y), \quad T(\alpha x) = \alpha T(x), T ( x + y ) = T ( x ) + T ( y ) , T ( α x ) = α T ( x ) ,
T T T は全単射 である。
このときE ≃ F E \simeq F E ≃ F と書き、T − 1 : F → E T^{-1} : F \to E T − 1 : F → E が存在して線形となる。
注意:この定義は純粋に代数的である。E E E とF F F にベクトル構造と両立する位相がある場合、位相同型という概念を区別する。さらにT T T とT − 1 T^{-1} T − 1 がともに連続であることを要求する。ノルム空間とヒルベルト空間の場合に再び取り上げる。
すると次の重要な定理がある。
定理 1 (有限次元での分類)
K \mathbb{K} K 上の二つの有限次元ベクトル空間が同型であることは、次元が同じであることと同値である。特に
K \mathbb{K} K 上の任意の
n n n 次元ベクトル空間は
K n \mathbb{K}^n K n と同型である。
したがってK = R \mathbb{K} = \R K = R またはC \C C 上では、有限次元n n n のベクトル空間のモデルは実質的に一つしかない。それぞれR n \R^n R n またはC n \C^n C n 、 すなわち実数または複素数を成分とするn n n 成分ベクトルの集合である。
無限次元でも分類の原理は同じである。選択公理を認めれば、すべてのベクトル空間が基底、いわゆるハメル基底をもつことを示せる。分類定理は、同じ体K \mathbb{K} K 上の二つのベクトル空間が同型であることは、基底の濃度が等しいことと同値である、と一般化される。
無限基底の濃度は超限基数 で表され、無限の異なる「大きさ」を区別する。最小の無限基数をℵ 0 \aleph_0 ℵ 0 と書く。これはN \mathbb{N} N だけでなくZ \mathbb{Z} Z やQ \mathbb{Q} Q の濃度でもある。その後、階層ℵ 0 < ℵ 1 < ℵ 2 < ⋯ \aleph_0 < \aleph_1 < \aleph_2 < \cdots ℵ 0 < ℵ 1 < ℵ 2 < ⋯ を帰納的に定め、ℵ n + 1 \aleph_{n+1} ℵ n + 1 はℵ n \aleph_n ℵ n より真に大きい最小の基数とする。両者の間に基数はない。数理論理における連続体仮説は、N \mathbb{N} N とR \mathbb{R} R の間の濃度の無限は存在しないという仮定であり、その場合ℵ 1 \aleph_1 ℵ 1 がR \mathbb{R} R の濃度になる。
ただし、ハメル基底は一般に明示的に構成できないため、この分類の実用性は限られる。 ベクトル空間の分類は主に理論的なものにとどまる。ノルム空間やヒルベルト空間では事情が変わり、少なくともヒルベルト次元が有限または可算無限の場合、正規直交基底を明示できる。3節を参照。
しかしヒルベルト空間に到達する前に、数学の地図の中央の枝をたどり、距離空間とノルム空間を考える必要がある。
1.2. 距離空間とノルム空間
地図 (1)の中央の枝では、まず点集合に位相を備える。詳細は別の章「ノルム空間とヒルベルト空間の位相」で扱う。ここでは、位相が局所性の概念を与え、それにより収束、極限、連続性を定義できると覚えておけばよい。特に距離空間は位相空間である。点集合に距離を備え、その距離で局所性を定める空間である。
定義 5 (距離空間)
距離空間は組
( X , d ) (X,d) ( X , d ) であり、
X X X は集合、
d : X × X → R + d : X \times X \to \mathbb{R^+} d : X × X → R + は任意の
( x , y , z ) ∈ X 3 (x,y,z) \in X^3 ( x , y , z ) ∈ X 3 について次を満たす距離である。
d ( x , y ) ≥ 0 , d ( x , y ) = 0 ⟺ x = y , d ( x , y ) = d ( y , x ) , (対称性) d ( x , z ) ≤ d ( x , y ) + d ( y , z ) . (三角不等式) \begin{aligned}
& d(x,y) \geq 0, \quad d(x,y) = 0 \iff x=y, \\[0.5em] & d(x,y) = d(y,x), \quad \textrm{(対称性)}\\[0.5em] & d(x,z) \leq d(x,y) + d(y,z). \quad \textrm{(三角不等式)}
\end{aligned} d ( x , y ) ≥ 0 , d ( x , y ) = 0 ⟺ x = y , d ( x , y ) = d ( y , x ) , (対称性) d ( x , z ) ≤ d ( x , y ) + d ( y , z ) . (三角不等式)
ここまで来ると、地図 1の代数と位相の枝を合流できる。基礎となる集合X X X がベクトル空間である距離空間、言い換えれば距離をもつベクトル空間を考えるのである。これにより、量子力学で根本的に重要な構造で、ヒルベルト空間を特別な場合として含むノルム線形空間、すなわちノルム空間 に至る。
ただし、どんな距離でも許したいわけではない。空間は線形なので、ベクトル構造と両立する距離を求める。
定義 6 (ベクトル構造と両立する距離)
E E E を
K \mathbb{K} K 上のベクトル空間、
d d d を
E E E 上の距離とする。
d d d が次を満たすとき
ベクトル構造と両立する という。
平行移動不変性: d ( x + z , y + z ) = d ( x , y ) d(x+z, y+z) = d(x,y) d ( x + z , y + z ) = d ( x , y ) 、 任意の( x , y , z ) ∈ E 3 (x,y,z) \in E^3 ( x , y , z ) ∈ E 3 に対して。 斉次性: d ( λ x , λ y ) = ∣ λ ∣ d ( x , y ) d(\lambda x, \lambda y) = |\lambda| d(x,y) d ( λ x , λ y ) = ∣ λ ∣ d ( x , y ) 、 任意の( x , y ) ∈ E 2 (x,y) \in E^2 ( x , y ) ∈ E 2 とλ ∈ K \lambda \in \mathbb{K} λ ∈ K に対して。
これらは距離がベクトル空間の幾何に沿うことを表す。平行移動に対して不変であることは空間の一様性に対応し、相似拡大は距離の比を保つ必要がある 。次の主張でノルム空間に進む。d d d がベクトル空間E E E 上の両立する距離なら、原点、すなわち零ベクトルからの距離∥ x ∥ = d ( x , 0 E ) \norm{x} = d(x, 0_E) ∥ x ∥ = d ( x , 0 E ) はノルムである。
証明. 実際、ノルムを定義する次の性質を満たす。
∥ x ∥ ≥ 0 \|x\| \geq 0 ∥ x ∥ ≥ 0 、 かつ∥ x ∥ = 0 ⟺ x = 0 E \|x\| = 0 \iff x = 0_E ∥ x ∥ = 0 ⟺ x = 0 E 。 ∥ λ x ∥ = ∣ λ ∣ ∥ x ∥ \|\lambda x\| = |\lambda| \|x\| ∥ λ x ∥ = ∣ λ ∣∥ x ∥ 、 任意のx ∈ E x \in E x ∈ E とλ ∈ K \lambda \in \mathbb{K} λ ∈ K に対して。 ∥ x + y ∥ ≤ ∥ x ∥ + ∥ y ∥ \|x + y\| \leq \|x\| + \|y\| ∥ x + y ∥ ≤ ∥ x ∥ + ∥ y ∥ 、 任意の( x , y ) ∈ E 2 (x,y) \in E^2 ( x , y ) ∈ E 2 に対して。
□
このような距離をもつベクトル空間がノルム線形空間である。
定義 7 (ノルム線形空間)
ノルム線形空間は組
( E , ∥ ⋅ ∥ ) (E, \|\cdot\|) ( E , ∥ ⋅ ∥ ) であり、
E E E はベクトル空間、
∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ は
E E E 上のノルムである。このノルムによって位相空間になる。
任意のノルム線形空間( E , ∥ ⋅ ∥ ) (E, \|\cdot\|) ( E , ∥ ⋅ ∥ ) はd ( x , y ) = ∥ x − y ∥ d(x,y) = \|x-y\| d ( x , y ) = ∥ x − y ∥ によって標準的に距離空間( E , d ) (E, d) ( E , d ) を定め、その距離は自動的にベクトル構造と両立する。したがってノルム線形空間は距離空間の特別な部分類と一対一に対応し、この意味でその部分集合である。
2. ヒルベルト空間
こうして図 (1)のノルム空間まで来た。ノルム線形空間は通常、単にノルム空間と呼ばれ、フランス語では略語EVN もよく使う。次に前ヒルベルト空間 、そして量子力学の数学的枠組みであるヒルベルト空間 を定義する。
量子力学は複素数上で構成されるため、以後K = C \mathbb{K} = \C K = C に限る。これまではベクトル空間とノルム空間にE E E とF F F を用いた。今後(前)ヒルベルト空間にはH \mathcal{H} H とG \mathcal{G} G を使う。ベクトルは引き続きx , y , z x, y, z x , y , z などと書く。
2.1. 前ヒルベルト空間と内積
前ヒルベルト空間は、ノルムが内積から得られる ノルム線形空間である。すべてのノルムがそうとは限らない。例えば上限ノルムは内積から得られない。 したがって前ヒルベルト空間はノルム線形空間の真部分類である。C \C C 上のエルミート内積の定義を復習する。
定義 8 (C \C C ベクトル空間のエルミート内積) 複素ベクトル空間
H \mathcal{H} H のエルミート内積は写像
⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ : H × H → C \langle \cdot, \cdot \rangle : \mathcal{H} \times \mathcal{H} \to \mathbb{C} ⟨ ⋅ , ⋅ ⟩ : H × H → C で、次を満たす。
第2引数について線形 :∀ ( x , y , z ) ∈ H 3 , ∀ ( λ , μ ) ∈ C 2 \forall (x, y, z) \in \mathcal{H}^3, \forall (\lambda, \mu) \in \mathbb{C}^2 ∀ ( x , y , z ) ∈ H 3 , ∀ ( λ , μ ) ∈ C 2 、
⟨ x , λ y + μ z ⟩ = λ ⟨ x , y ⟩ + μ ⟨ x , z ⟩ \langle x, \lambda y + \mu z \rangle = \lambda \langle x, y \rangle + \mu \langle x, z \rangle ⟨ x , λ y + μ z ⟩ = λ ⟨ x , y ⟩ + μ ⟨ x , z ⟩
(1)
エルミート対称性 :∀ ( x , y ) ∈ H 2 \forall (x, y) \in \mathcal{H}^2 ∀ ( x , y ) ∈ H 2 、
⟨ x , y ⟩ = ⟨ y , x ⟩ ∗ \langle x, y \rangle = \langle y, x \rangle^* ⟨ x , y ⟩ = ⟨ y , x ⟩ ∗
(2)
正定値性 :∀ x ∈ H \forall x \in \mathcal{H} ∀ x ∈ H 、
⟨ x , x ⟩ ≥ 0 かつ ⟨ x , x ⟩ = 0 ⇔ x = 0 H \langle x, x \rangle \geq 0 \quad \text{かつ} \quad \langle x, x \rangle = 0 \Leftrightarrow x = 0_{\H} ⟨ x , x ⟩ ≥ 0 かつ ⟨ x , x ⟩ = 0 ⇔ x = 0 H
(3)
性質(1)と(2)から、第1引数についての共役線形性 、または反線形性 が従う:⟨ λ x + μ y , z ⟩ = λ ∗ ⟨ x , z ⟩ + μ ∗ ⟨ y , z ⟩ \langle \lambda x + \mu y, z \rangle = \lambda^* \langle x, z \rangle + \mu^* \langle y, z \rangle ⟨ λ x + μ y , z ⟩ = λ ∗ ⟨ x , z ⟩ + μ ∗ ⟨ y , z ⟩ 。 一方の引数に線形、他方に共役線形な写像を半双線形 という。以下ではエルミートという語を省き、単に内積と呼ぶ。
位相的性質を先取りして、重要な結果を述べる。内積は二変数について連続である 。すなわちノルムの意味でx n → x x_n \to x x n → x 、y n → y y_n \to y y n → y 、 つまり∥ x n − x ∥ → 0 \|x_n - x\| \to 0 ∥ x n − x ∥ → 0 、∥ y n − y ∥ → 0 \|y_n - y\| \to 0 ∥ y n − y ∥ → 0 なら、
⟨ x n , y n ⟩ → ⟨ x , y ⟩ が C \langle x_n, y_n \rangle \to \langle x, y \rangle \text{ が } \C ⟨ x n , y n ⟩ → ⟨ x , y ⟩ が C
で成立する。量子測定の公準では、系が状態ψ \psi ψ にあるとき固有ベクトルφ \phi φ に対応する物理量の結果を観測する確率が∣ ⟨ φ , ψ ⟩ ∣ 2 |\langle \phi , \psi \rangle|^2 ∣ ⟨ φ , ψ ⟩ ∣ 2 で与えられることを見る(第 1.2 (テーマ 3, 課 1, この言語では未公開)節を参照)。内積の連続性は、状態ψ \psi ψ の小さな変化が確率の小さな変化をもたらすことを保証し、これは望ましい性質である。
内積はもう一つ基本的性質を満たす。
定理 2 (コーシー=シュワルツの不等式)
H 2 \mathcal{H}^2 H 2 の任意のベクトル
x x x と
y y y について、
∣ ⟨ x , y ⟩ ∣ ⩽ ∥ x ∥ ∥ y ∥ |\langle x,y\rangle |\leqslant \|x\|\ \|y\| ∣ ⟨ x , y ⟩ ∣ ⩽ ∥ x ∥ ∥ y ∥
(4)
が成り立つ。ここで∥ x ∥ = def ⟨ x , x ⟩ \|x\| \equiv \sqrt{\langle x, x \rangle} ∥ x ∥ = def ⟨ x , x ⟩ である。
特にこの不等式により、記号が示唆するようにx ↦ ∥ x ∥ = ⟨ x , x ⟩ x \mapsto \|x\| = \sqrt{\langle x, x \rangle} x ↦ ∥ x ∥ = ⟨ x , x ⟩ が実際にノルムであることを証明できる。
証明. ノルムの三条件を確認する。
∥ x ∥ 2 = ⟨ x , x ⟩ ≥ 0 \|x\|^2 = \langle x, x \rangle \geq 0 ∥ x ∥ 2 = ⟨ x , x ⟩ ≥ 0 で、等号は
x = 0 H x = 0_{\H} x = 0 H のとき、かつそのときに限る。これは内積の定義から直接従う。また
∥ λ x ∥ = ⟨ λ x , λ x ⟩ = ∣ λ ∣ 2 ⟨ x , x ⟩ = ∣ λ ∣ ∥ x ∥ \|\lambda x\| = \sqrt{\langle \lambda x, \lambda x \rangle} = \sqrt{|\lambda|^2 \langle x, x \rangle} = |\lambda| \|x\| ∥ λ x ∥ = ⟨ λ x , λ x ⟩ = ∣ λ ∣ 2 ⟨ x , x ⟩ = ∣ λ ∣∥ x ∥ である。最後に、
∥ x + y ∥ 2 = ⟨ x + y , x + y ⟩ = ∥ x ∥ 2 + 2 ℜ ⟨ x , y ⟩ + ∥ y ∥ 2 ≤ ∥ x ∥ 2 + 2 ∣ ⟨ x , y ⟩ ∣ + ∥ y ∥ 2 . \begin{aligned}
\|x + y\|^2 &= \langle x+y, x+y \rangle \\ &= \|x\|^2 + 2\,\Re\langle x, y \rangle + \|y\|^2 \\ &\leq \|x\|^2 + 2|\langle x, y \rangle| + \|y\|^2.
\end{aligned} ∥ x + y ∥ 2 = ⟨ x + y , x + y ⟩ = ∥ x ∥ 2 + 2 ℜ ⟨ x , y ⟩ + ∥ y ∥ 2 ≤ ∥ x ∥ 2 + 2∣ ⟨ x , y ⟩ ∣ + ∥ y ∥ 2 .
コーシー=シュワルツの不等式∣ ⟨ x , y ⟩ ∣ ≤ ∥ x ∥ ∥ y ∥ |\langle x, y \rangle| \leq \|x\|\,\|y\| ∣ ⟨ x , y ⟩ ∣ ≤ ∥ x ∥ ∥ y ∥ を使うと、
∥ x + y ∥ 2 ≤ ∥ x ∥ 2 + 2 ∥ x ∥ ∥ y ∥ + ∥ y ∥ 2 = ( ∥ x ∥ + ∥ y ∥ ) 2 , \|x+y\|^2 \leq \|x\|^2 + 2\|x\|\,\|y\| + \|y\|^2 = \bigl(\|x\| + \|y\|\bigr)^2, ∥ x + y ∥ 2 ≤ ∥ x ∥ 2 + 2∥ x ∥ ∥ y ∥ + ∥ y ∥ 2 = ( ∥ x ∥ + ∥ y ∥ ) 2 ,
となり、平方根を取れば三角不等式を得る。 □
こうして次の定義に至る。
定義 9 (複素前ヒルベルト空間)
複素前ヒルベルト空間はエルミート内積をもつベクトル空間である。
∥ x ∥ = ⟨ x , x ⟩ \|x\| = \sqrt{\langle x, x \rangle} ∥ x ∥ = ⟨ x , x ⟩ はノルムなので、これによりノルム線形空間にもなる。
複素前ヒルベルト空間H \mathcal{H} H では、次の便利な公式がある。
命題 1 (公式集)
( x , y ) ∈ H 2 (x, y) \in \mathcal{H}^2 ( x , y ) ∈ H 2 とし、
( x 1 , … , x n ) (x_1, \dots, x_n) ( x 1 , … , x n ) を
H \mathcal{H} H のベクトルの族とする。
ピタゴラスの定理: ⟨ x , y ⟩ = 0 ⟺ ∥ x + y ∥ 2 = ∥ x ∥ 2 + ∥ y ∥ 2 \langle x, y \rangle = 0 \iff \|x + y\|^2 = \|x\|^2 + \|y\|^2 ⟨ x , y ⟩ = 0 ⟺ ∥ x + y ∥ 2 = ∥ x ∥ 2 + ∥ y ∥ 2 。 より一般に、( x i ) 1 ≤ i ≤ n (x_i)_{1 \le i \le n} ( x i ) 1 ≤ i ≤ n が互いに直交するなら、
∥ ∑ i = 1 n x i ∥ 2 = ∑ i = 1 n ∥ x i ∥ 2 \left\| \sum_{i=1}^n x_i \right\|^2 = \sum_{i=1}^n \|x_i\|^2 i = 1 ∑ n x i 2 = i = 1 ∑ n ∥ x i ∥ 2
(5)
平行四辺形恒等式:
∥ x + y ∥ 2 + ∥ x − y ∥ 2 = 2 ( ∥ x ∥ 2 + ∥ y ∥ 2 ) . \|x + y\|^2 + \|x - y\|^2 = 2 \left( \|x\|^2 + \|y\|^2 \right). ∥ x + y ∥ 2 + ∥ x − y ∥ 2 = 2 ( ∥ x ∥ 2 + ∥ y ∥ 2 ) .
(6)
偏極公式:
⟨ x , y ⟩ = 1 4 ( ∥ x + y ∥ 2 − ∥ x − y ∥ 2 + i ∥ x + i y ∥ 2 − i ∥ x − i y ∥ 2 ) \langle x, y \rangle = \frac{1}{4} \left( \|x + y\|^2 - \|x - y\|^2 + i \|x + iy\|^2 - i \|x - iy\|^2 \right) ⟨ x , y ⟩ = 4 1 ( ∥ x + y ∥ 2 − ∥ x − y ∥ 2 + i ∥ x + i y ∥ 2 − i ∥ x − i y ∥ 2 )
(7)
最後の二式は、エルミート内積とノルムの関係を与える重要な定理につながる。フレシェ=フォン・ノイマン=ジョルダンの定理 は、ノルム空間E E E のノルム∥ ⋅ ∥ \|\cdot\| ∥ ⋅ ∥ が内積から生じることは、平行四辺形恒等式を満たすことと同値だと述べる。平行四辺形恒等式は内積の存在を調べる判定条件である。存在するなら、偏極公式がノルムから内積を再構成する手順を与える。
2.2. 完備性とヒルベルト空間
前ヒルベルト空間からヒルベルト空間へ進むには、欠かせない位相的概念、完備性 がある。
定義 10 (ヒルベルト空間)
ヒルベルト空間
H \mathcal{H} H は、内積から誘導されるノルムについて完備な前ヒルベルト空間である。すなわち
H \mathcal{H} H のすべてのコーシー列が
H \mathcal{H} H 内で収束する。コーシー列とは、ノルムが定める距離について次を満たす列である。
∀ ε > 0 , ∃ N ∈ N が存在して ∀ p ≥ N ∀ q ≥ N d ( x p , x q ) < ε , \forall \varepsilon > 0, \exists N \in \N \quad \textrm{が存在して} \quad \forall p\geq N\quad \forall q\geq N\quad d(x_{p},x_{q})<\varepsilon , ∀ ε > 0 , ∃ N ∈ N が存在して ∀ p ≥ N ∀ q ≥ N d ( x p , x q ) < ε ,
(8)
つまりn n n が大きくなると、項同士がいくらでも近づく列である。
この位相的側面も専用の章で再び扱う。今は完備性が量子物理に本質的である と述べておこう。直観的には、完備空間には「穴」がない。つまりH \mathcal{H} H の元の列が、H \mathcal{H} H の外にある何かに収束することはない。有理数にはこれが欠けている。うまく作った有理数列は有理数でない数に近づくことがあり、実際、実数はそのように構成される。
量子力学では系のあらゆる物理状態がヒルベルト空間のベクトルであり、逆も成り立つ。これが量子力学の第一公準である。状態空間が完備でなければ、例えば波動関数の時間発展がシュレーディンガー方程式の作用で「空間の外へ出て」、意味のない「非物理的状態」になりかねない。
完備性は別の基本公準にも関わる。量子測定の結果は、自己共役線形演算子としての物理的可観測量のスペクトルに対応しなければならない。しかし完備でない空間では演算子に随伴が存在するとは限らない。また自己共役演算子の構造を調べるスペクトル定理にも完備性が必要である。
さらに、フーリエ級数展開や固有状態基底への分解など、無限和を含む量子的表現が意味をもつには完備性が必要である。例えばディラック記法で∣ ψ ⟩ = ∑ n = 1 ∞ c n ∣ n ⟩ |\psi\rangle = \sum_{n=1}^{\infty} c_n |n\rangle ∣ ψ ⟩ = ∑ n = 1 ∞ c n ∣ n ⟩ と書くには(第 4 (テーマ 2, 課 2) 節を参照)、この級数の存在を仮定しており、それを保証するのは完備性である。
ただし朗報もある。この完備性の微妙さが必要なのは無限次元だけであり、有限次元では次の重要な定理が問題を簡単にする。
定理 3 (有限次元ノルム空間の完備性)
完備な付値体(例えば
R \mathbb{R} R や
C \mathbb{C} C )上の有限次元ノルム線形空間はすべて完備である。特に
R \R R または
C \C C 上の有限次元前ヒルベルト空間は自動的にヒルベルト空間となる。
これでヒルベルト空間の代数的記述へ進める。
2.3. 代数的基底とヒルベルト基底
ベクトル空間の代数的基底の定義はすでに復習した(定義 2)。それはベクトルを有限和 に分解するものだった。ノルムが誘導する位相と完備空間を導入する主な考えは、今や列の収束を語れるということである。特に、あるベクトルx k x_k x k についてx n = ∑ k = 1 n x k x_n = \sum_{k=1}^{n} x_k x n = ∑ k = 1 n x k とした部分和( x n ) (x_n) ( x n ) の収束を考えられる。この和が収束すれば級数 、すなわち無限和を得る。( x n ) → x (x_n) \to x ( x n ) → x で、x = ∑ k = 1 ∞ x k x = \sum_{k=1}^{\infty} x_k x = ∑ k = 1 ∞ x k である。空間が完備なら、その極限が空間に属することが保証される。
つまりヒルベルト空間の代数的次元が無限の場合、ベクトルを無限級数に分解することが許されるようになる 。これが新しい基底の概念を与える。
定義 11 (ヒルベルト基底)
H \mathcal{H} H をヒルベルト空間とする。族
( e i ) i ∈ I (e_i)_{i \in I} ( e i ) i ∈ I が
ヒルベルト基底 であるとは、完全正規直交系、すなわち次を満たす族であることをいう。
正規直交 である:⟨ e i , e j ⟩ = δ i j \langle e_i, e_j \rangle = \delta_{ij} ⟨ e i , e j ⟩ = δ ij 。 完全 である:有限線形結合がH \mathcal{H} H に稠密である。
V e c t ( e i , i ∈ I ) ‾ = H , \overline{\mathrm{Vect}(e_i, i \in I)} = \mathcal{H}, Vect ( e i , i ∈ I ) = H ,
上線は閉包を表す。詳細は位相の章を参照。
定義を理解するため、位相的な稠密性の概念が必要になる。
定義 12 (ノルム空間における稠密性)
( X , ∥ ⋅ ∥ X ) (X, \|\cdot\|_X) ( X , ∥ ⋅ ∥ X ) をノルム空間、
A ⊆ X A \subseteq X A ⊆ X とする。
X X X の任意の点を
A A A の点でいくらでも近く近似できるとき、
A A A は
X X X に稠密であるという。すなわち任意の
x ∈ X x \in X x ∈ X と任意の
ε > 0 \varepsilon > 0 ε > 0 に対し、
∥ x − a ∥ < ε \norm{x -a} < \varepsilon ∥ x − a ∥ < ε となる
a ∈ A a \in A a ∈ A が存在する。
ヒルベルト空間もノルム空間なので、この定義が適用される。完全性は、H \H H の任意のベクトルをH \H H の元の有限線形結合でいくらでも近く近似できることを意味する。
代数的基底と違い、すべてのベクトルが有限線形結合に等しいとは言っていない。ヒルベルト基底の線形結合でいくらでも近く近似できる のである。完備性により、これらの近似は実際にxへ収束する。I I I の任意の濃度について、次の定理がある。
定理 4 (展開定理)
( e i ) i ∈ I (e_i)_{i \in I} ( e i ) i ∈ I が
H \mathcal{H} H のヒルベルト基底なら、任意の
x ∈ H x \in \mathcal{H} x ∈ H は次のように書ける。
x = ∑ i ∈ I ⟨ e i , x ⟩ e i x = \sum_{i \in I} \langle e_i, x \rangle e_i x = i ∈ I ∑ ⟨ e i , x ⟩ e i
(9)
さらにパーセバルの等式が成り立つ。
∥ x ∥ 2 = ∑ i ∈ I ∣ ⟨ e i , x ⟩ ∣ 2 \|x\|^2 = \sum_{i \in I} |\langle e_i, x \rangle|^2 ∥ x ∥ 2 = i ∈ I ∑ ∣ ⟨ e i , x ⟩ ∣ 2
(10)
I I I が非可算の場合、和はx x x に依存する高々可算な添字集合にわたる。
ヒルベルト基底の定義と展開定理のつながりは直ちには明らかでない。
証明. 証明の要点は二つある。まず完全正規直交系
{ e i } i ∈ I \{e_i\}_{i \in I} { e i } i ∈ I の完全性により、ヒルベルト空間の任意の点
x x x への近似列を構成できる。実際、稠密性から、任意の
ε > 0 \epsilon > 0 ε > 0 に対して有限線形結合
y ε = ∑ i ∈ J α i e i y_\epsilon = \sum_{i \in J} \alpha_i e_i y ε = ∑ i ∈ J α i e i が存在する。
J ⊂ I J \subset I J ⊂ I は有限添字集合で、
∣ x − y ε ∣ < ε |x - y_\epsilon| < \epsilon ∣ x − y ε ∣ < ε を満たす。
第二の要点は、部分和S J = ∑ i ∈ J ⟨ e i , x ⟩ e i S_J = \sum_{i \in J} \langle e_i, x \rangle e_i S J = ∑ i ∈ J ⟨ e i , x ⟩ e i がx x x のV J = V e c t ( e i , i ∈ J ) V_J = \mathrm{Vect}(e_i, i \in J) V J = Vect ( e i , i ∈ J ) への直交射影であることだ。ここでは証明せず認める直交射影の性質により、S J S_J S J はx x x への距離を最小にする。
∣ x − S J ∣ = inf y ∈ V J ∣ x − y ∣ ≤ ∣ x − y ε ∣ < ε |x - S_J| = \inf_{y \in V_J} |x - y| \leq |x - y_\epsilon| < \epsilon ∣ x − S J ∣ = y ∈ V J inf ∣ x − y ∣ ≤ ∣ x − y ε ∣ < ε
したがって列ε n → 0 \epsilon_n \to 0 ε n → 0 を取ると、∥ x − S J n ∥ ≤ ε n \|x - S_{J_n}\| \leq \epsilon_n ∥ x − S J n ∥ ≤ ε n を満たす有限部分集合の列J n J_n J n を得る。しかしJ n J_n J n は必ずしも増大列でないため、このままでは証明が完了しない。可算の場合、J n J_n J n をJ n ′ = J 1 ∪ ⋯ ∪ J n J_n' = J_1 \cup \cdots \cup J_n J n ′ = J 1 ∪ ⋯ ∪ J n に置き換えれば、 ∥ x − S J n ′ ∥ → 0 \|x - S_{J_n'}\| \to 0 ∥ x − S J n ′ ∥ → 0 を満たす有限部分集合の増大列となり、求める収束が得られる。詳細は[6] を参照。 □
無限次元では、代数的基底の濃度は常にヒルベルト基底の濃度より真に大きい。直観は簡単である。代数的基底の有限線形結合はすべての点x x x へ正確に到達しなければならないが、ヒルベルト基底なら近似すればよい。後者は「精度が低い」ため、独立な方向が少なくて済む。言い換えると、ヒルベルト基底の有限線形結合は空間のごく一部、V e c t ( e i ) ⊊ H \mathrm{Vect}(e_i) \subsetneq \mathcal{H} Vect ( e i ) ⊊ H しか作らない。一般にH \mathcal{H} H のベクトルを表すには収束する無限級数 が必要である。
最後に、量子物理の数学で非常に有用な別の公式を挙げる。
命題 2 (ベッセルの不等式)
( e i ) i ∈ I (e_i)_{i \in I} ( e i ) i ∈ I を正規直交系とする。任意の
x ∈ H x \in \mathcal{H} x ∈ H について、
∑ i ∈ I ∣ ⟨ x , e i ⟩ ∣ 2 ≤ ∥ x ∥ 2 \sum_{i \in I} |\langle x, e_i \rangle|^2 \leq \|x\|^2 i ∈ I ∑ ∣ ⟨ x , e i ⟩ ∣ 2 ≤ ∥ x ∥ 2
(11)
であり、パーセバルの等号が成り立つのは、その族がさらに完全であるとき、かつそのときに限る。
2.4. ヒルベルト次元と分類
すべてのヒルベルト空間の分類に必要な材料はほぼそろった。残る基本的不変量はヒルベルト次元である。
定理 5 (ヒルベルト次元)
H \mathcal{H} H をヒルベルト空間とする。次が成り立つ。
すべてのヒルベルト空間は少なくとも一つのヒルベルト基底をもつ。 H \mathcal{H} H のヒルベルト基底はすべて同じ濃度をもつ。
したがってH \mathcal{H} H のヒルベルト次元 を定義でき、dim ( H ) \dim(\mathcal{H}) dim ( H ) と書く。それは有限、可算無限、または非可算無限である。
分類には最後に、ヒルベルト空間の間の適切な同値関係が必要である。定義 4のベクトル空間の同型を、まずノルム空間へ、次いでヒルベルト空間へ広げる。今は連続性の直観的理解で十分である。
定義 13 (ノルム空間とヒルベルト空間の同型)
E E E と
F F F をノルム線形空間、
T : E → F T : E \to F T : E → F を線形写像とする。
T T T がノルム線形空間の同型 、または位相同型 であるとは、T T T が線形かつ全単射で、T T T とT − 1 T^{-1} T − 1 がともに連続であることをいう。 ヒルベルト空間H \H H とG \mathcal{G} G の場合、T T T がヒルベルト同型 、または等長同型 であるとは、さらにT T T が内積を保つことである。
⟨ T ( x ) , T ( y ) ⟩ G = ⟨ x , y ⟩ H , ∀ ( x , y ) ∈ H 2 . \langle T(x), T(y) \rangle_\mathcal{G} = \langle x, y \rangle_{\H}, \quad \forall (x,y) \in \H^2. ⟨ T ( x ) , T ( y ) ⟩ G = ⟨ x , y ⟩ H , ∀ ( x , y ) ∈ H 2 .
T T T をユニタリ演算子 とも呼ぶ。
T T T が内積を保てば、T T T は自動的にノルムを保つ。すなわち∥ T ( x ) ∥ G = ∥ x ∥ H \|T(x)\|_{\mathcal{G}} = \|x\|_{\H} ∥ T ( x ) ∥ G = ∥ x ∥ H である。これが等長写像(線形全単射)と呼ぶ理由である。分類の基礎となるのは次の定理である。
定理 6 (次元による特徴づけ)
二つのヒルベルト空間
H 1 \mathcal{H}_1 H 1 と
H 2 \mathcal{H}_2 H 2 が等長同型であることは、同じヒルベルト次元をもつことと同値である:
dim ( H 1 ) = dim ( H 2 ) \dim(\mathcal{H}_1) = \dim(\mathcal{H}_2) dim ( H 1 ) = dim ( H 2 ) 。
系 1 (ヒルベルト空間の分類。)
等長同型を同一視すると、次が存在する。
任意の整数n ≥ 1 n \geq 1 n ≥ 1 について、有限次元n n n のヒルベルト空間は一つだけである。標準的な代表はC n \mathbb{C}^n C n 、 またはR \mathbb{R} R 上ではR n \mathbb{R}^n R n である。 可算無限次元ヒルベルト空間は一つだけで、標準的な代表は二乗総和可能な数列の空間ℓ 2 ( N ) \ell^2(\mathbb{N}) ℓ 2 ( N ) である。
ℓ 2 ( N ) = { ( x n ) n ∈ N : ∑ n = 1 ∞ ∣ x n ∣ 2 < ∞ } \ell^2(\mathbb{N}) = \left\{(x_n)_{n \in \mathbb{N}} : \sum_{n=1}^{\infty} |x_n|^2 < \infty\right\} ℓ 2 ( N ) = { ( x n ) n ∈ N : n = 1 ∑ ∞ ∣ x n ∣ 2 < ∞ }
非可算無限基数κ ≥ ℵ 1 \kappa \geq \aleph_1 κ ≥ ℵ 1 ごとに、次元κ \kappa κ のヒルベルト空間は一つだけで、ℓ 2 ( κ ) \ell^2(\kappa) ℓ 2 ( κ ) を代表に取れる。
ここで次元とは、もちろんヒルベルト次元である。すべてのヒルベルト空間はこれらのモデルのいずれかと等長同型で、分類は完全である。次節では、ずっと後に再び扱う非可算無限次元を除いて詳しく説明する。これらは自由度が有限(例えばスピン)、可算無限(例えば質点の量子力学)、非可算(例えば場の量子論)の量子系の参照空間になる。
3. モデル空間
3.1. ヒルベルト空間C n \C^n C n
具体的には複素数のn n n 組の集合である。
C n = { x = ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) : x i ∈ C , i = 1 , . . . , n } \mathbb{C}^n = \{x = (x_1, x_2, ..., x_n) : x_i \in \mathbb{C}, i = 1, ..., n\} C n = { x = ( x 1 , x 2 , ... , x n ) : x i ∈ C , i = 1 , ... , n }
これに次を備える。
エルミート内積 :⟨ x , y ⟩ = ∑ i = 1 n x i ∗ y i \langle x, y \rangle = \sum_{i=1}^{n} x_i^* y_i ⟨ x , y ⟩ = ∑ i = 1 n x i ∗ y i 。 複素共役に注意。 対応するユークリッドノルム :∥ x ∥ = ∑ i = 1 n ∣ x i ∣ 2 \|x\| = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} |x_i|^2} ∥ x ∥ = ∑ i = 1 n ∣ x i ∣ 2 。
これはn n n 次元ノルム空間で、完備な体上で有限次元なので完備性が保証される。よってヒルベルト空間である。標準基底 を列ベクトルで書くと、
e i = ( 0 ⋮ 0 1 0 ⋮ 0 ) (1は第i成分)。 e_i = \begin{pmatrix} 0 \\ \vdots \\ 0 \\ 1 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix} \quad \text{(1は第i成分)。} e i = 0 ⋮ 0 1 0 ⋮ 0 ( 1 は第 i 成分)。
これは濃度n n n のヒルベルト基底であり、代数的基底でもある。すなわち任意のx ∈ C n x \in \mathbb{C}^n x ∈ C n は正確に有限和に分解される。
x = ∑ i = 1 n x i e i = ∑ i = 1 n ⟨ e i , x ⟩ e i x = \sum_{i=1}^{n} x_i e_i = \sum_{i=1}^{n} \langle e_i , x \rangle e_i x = i = 1 ∑ n x i e i = i = 1 ∑ n ⟨ e i , x ⟩ e i
このヒルベルト空間は、互いに区別可能な状態の数が有限な量子系、特に二準位系や量子ビットに用いられる。
3.2. ヒルベルト空間ℓ 2 ( N ) \ell^2(\mathbb{N}) ℓ 2 ( N )
二乗総和可能な数列の集合として定義される。
ℓ 2 ( N ) = { x = ( x n ) n ≥ 1 : x n ∈ C , ∑ n = 1 ∞ ∣ x n ∣ 2 < ∞ } \ell^2(\mathbb{N}) = \left\{x = (x_n)_{n \geq 1} : x_n \in \mathbb{C}, \sum_{n=1}^{\infty} |x_n|^2 < \infty\right\} ℓ 2 ( N ) = { x = ( x n ) n ≥ 1 : x n ∈ C , n = 1 ∑ ∞ ∣ x n ∣ 2 < ∞ }
次を備えるとヒルベルト空間になることを示せる。
内積 :⟨ x , y ⟩ = ∑ i = 1 ∞ x i ∗ y i \langle x, y \rangle = \sum_{i=1}^{\infty} x_i^* y_i ⟨ x , y ⟩ = ∑ i = 1 ∞ x i ∗ y i 。 今回は無限和である。 対応するノルム :∥ x ∥ = ∑ i = 1 ∞ ∣ x i ∣ 2 \|x\| = \sqrt{\sum_{i=1}^{\infty} |x_i|^2} ∥ x ∥ = ∑ i = 1 ∞ ∣ x i ∣ 2 。 同じ注意が当てはまる。
標準基底を明示的に作り、その可算性を示そう。基底はC n \C^n C n のものに似ている。任意のi ∈ N i \in \mathbb{N} i ∈ N に対し、同じく列ベクトルとして、
e i = ( 0 , 0 , … , 0 , 1 , 0 , … ) , e_i = (0,0,\dots,0,1,0,\dots), e i = ( 0 , 0 , … , 0 , 1 , 0 , … ) ,
と定める。第i i i 成分が1 1 1 、 ほかが0 0 0 のベクトルである。有限次元との違いは、成分が無限個あることだけだ。
証明. { e i } i ∈ N \{e_i\}_{i \in \mathbb{N}} { e i } i ∈ N は明らかに正規直交で、完全でもある。数列
( x 1 , x 2 , . . . ) (x_1, x_2, ...) ( x 1 , x 2 , ... ) で与えられる任意の
x ∈ ℓ 2 ( N ) x \in \ell^2(\mathbb{N}) x ∈ ℓ 2 ( N ) について、
x x x を有限部分和で近似できるからである。
x ( N ) = ∑ i = 1 N x i e i = ( x 1 , x 2 , … , x N , 0 , 0 , … ) . x^{(N)} = \sum_{i=1}^N x_i e_i = (x_1, x_2, \dots, x_N, 0,0,\dots). x ( N ) = i = 1 ∑ N x i e i = ( x 1 , x 2 , … , x N , 0 , 0 , … ) .
実際、その差は次を満たす 。
∥ x − x ( N ) ∥ 2 = ∑ i = N + 1 ∞ ∣ x i ∣ 2 → N → ∞ 0 , \|x - x^{(N)}\|^2 = \sum_{i=N+1}^\infty |x_i|^2 \xrightarrow[N\to\infty]{} 0, ∥ x − x ( N ) ∥ 2 = i = N + 1 ∑ ∞ ∣ x i ∣ 2 N → ∞ 0 ,
よってe k e_k e k の有限結合は稠密である(定義 11)。したがって{ e i } i ∈ N \{e_i\}_{i \in \mathbb{N}} { e i } i ∈ N はヒルベルト基底で、構成からその濃度はN \N N の濃度である。展開定理により、任意のx ∈ ℓ 2 ( N ) x \in \ell^2(\mathbb{N}) x ∈ ℓ 2 ( N ) は、
x = ∑ i = 1 ∞ x i e i = ∑ i = 1 ∞ ⟨ e i , x ⟩ e i x = \sum_{i=1}^\infty x_i e_i = \sum_{i=1}^\infty \langle e_i, x \rangle e_i x = i = 1 ∑ ∞ x i e i = i = 1 ∑ ∞ ⟨ e i , x ⟩ e i
と書け、級数はℓ 2 \ell^2 ℓ 2 のノルムで収束する。 □
このヒルベルト空間は例えば量子調和振動子に使われる。後に見るように、エネルギー固有状態は上限のない整数n n n で番号づけられ、どんな調和振動子の状態もこのような級数になる。
3.3. ヒルベルト空間L 2 ( R ) L^2(\R) L 2 ( R )
一次元の質点の量子力学では、波動関数ψ ( x ) \psi(x) ψ ( x ) は実変数の複素数値関数である。確率解釈は次を要求する。
∫ R ψ ∗ ( x ) ψ ( x ) d x = 1. \int_\R \psi^*(x)\, \psi(x)\, dx = 1. ∫ R ψ ∗ ( x ) ψ ( x ) d x = 1.
したがって対応する空間を、二乗可積分関数の集合として定義するのが自然である。
H = L 2 ( R ) = { ψ : R → C ∣ ∫ R ∣ ψ ( x ) ∣ 2 d x < ∞ } . \mathcal{H} = L^2(\R) = \big\{\psi : \R \to \mathbb{C} \ \big|\ \int_\R |\psi(x)|^2\, dx < \infty \big\}. H = L 2 ( R ) = { ψ : R → C ∫ R ∣ ψ ( x ) ∣ 2 d x < ∞ } .
「< ∞ < \infty < ∞ 」 は状態をいつでも規格化できることを示す。内積を
⟨ ψ , φ ⟩ = ∫ R ψ ∗ ( x ) φ ( x ) d x , \langle \psi, \phi \rangle = \int_\R \psi^*(x)\, \phi(x)\, dx, ⟨ ψ , φ ⟩ = ∫ R ψ ∗ ( x ) φ ( x ) d x ,
とし、誘導されるノルムは
∥ ψ ∥ = ⟨ ψ , ψ ⟩ = ∫ R ∣ ψ ( x ) ∣ 2 d x . \|\psi\| = \sqrt{\langle \psi, \psi \rangle} = \sqrt{\int_\R |\psi(x)|^2 \, dx}. ∥ ψ ∥ = ⟨ ψ , ψ ⟩ = ∫ R ∣ ψ ( x ) ∣ 2 d x .
となる。これでヒルベルト空間になることを示せるが、完全に自明ではない。ヒルベルト基底を明示でき、エルミート、ウェーブレット、ラゲール、ウォルシュなどが知られている。例えば、まずエルミート多項式を漸化式
H n + 1 ( x ) = 2 x H n ( x ) − 2 n H n − 1 ( x ) , H 0 ( x ) = 1 , H 1 ( x ) = 2 x , H_{n+1}(x) = 2\, x\, H_n(x) - 2\, n\, H_{n-1}(x), \quad H_0(x) = 1, \; H_1(x) = 2x, H n + 1 ( x ) = 2 x H n ( x ) − 2 n H n − 1 ( x ) , H 0 ( x ) = 1 , H 1 ( x ) = 2 x ,
で定め、次にエルミート関数を
ψ n ( x ) = 1 2 n n ! π e − x 2 / 2 H n ( x ) ; \psi_n(x) = \frac{1}{\sqrt{2^n n! \sqrt{\pi}}}\, e^{-x^2/2} H_n(x) ; ψ n ( x ) = 2 n n ! π 1 e − x 2 /2 H n ( x ) ;
と定義する。ここでは、これらが正規直交系であることを認める。
∫ R ψ n ( x ) ψ m ( x ) d x = δ n m ここでは ψ n ∗ = ψ n \int_\R \psi_n(x) \, \psi_m(x) dx = \delta_{nm} \quad \textrm{ここではψ n ∗ = ψ n \psi_n^* = \psi_n ψ n ∗ = ψ n } ∫ R ψ n ( x ) ψ m ( x ) d x = δ nm ここでは ψ n ∗ = ψ n
しかも完全なのでヒルベルト基底である。なお、これは一次元調和振動子のハミルトニアンの固有基底でもある。詳細はウィキペディア[7] を参照。実際には明示式が非常に煩雑なので、この基底はあまり使わない。「別の基底」が考案されたが、それは実際の基底ではなく連続的な一般化基底 、有名なケット∣ x ⟩ \ket{x} ∣ x ⟩ である。これについては後に戻る。
3.4. ヒルベルト空間L 2 ( R 3 ) L^2(\mathbb{R}^3) L 2 ( R 3 ) とL 2 ( R 3 n ) L^2(\mathbb{R}^{3n}) L 2 ( R 3 n )
三次元でも同様にL 2 ( R 3 ) L^2(\R^3) L 2 ( R 3 ) を考え、内積を
⟨ ψ , φ ⟩ = ∫ R 3 ψ ∗ ( x ) φ ( x ) d 3 x . \langle \psi, \phi \rangle = \int_{\R^3} \psi^*(\mathbf{x})\, \phi(\mathbf{x})\, d^3x. ⟨ ψ , φ ⟩ = ∫ R 3 ψ ∗ ( x ) φ ( x ) d 3 x .
とする。三次元でn n n 粒子の系なら状態空間は
L 2 ( R 3 n ) = { ψ : R 3 n → C ∣ ∫ R 3 n ∣ ψ ( x 1 , … , x n ) ∣ 2 d 3 x 1 … d 3 x n < ∞ } . L^2(\mathbb{R}^{3n}) = \Bigl\{ \psi : \mathbb{R}^{3n} \to \mathbb{C} \;\Bigm|\; \int_{\mathbb{R}^{3n}} |\psi(\mathbf{x}_1, \dots, \mathbf{x}_n)|^2 \, d^3x_1 \dots d^3x_n < \infty \Bigr\}. L 2 ( R 3 n ) = { ψ : R 3 n → C ∫ R 3 n ∣ ψ ( x 1 , … , x n ) ∣ 2 d 3 x 1 … d 3 x n < ∞ } .
内積は
⟨ ψ , φ ⟩ = ∫ R 3 n ψ ∗ ( x 1 , … , x n ) φ ( x 1 , … , x n ) d 3 x 1 … d 3 x n , \langle \psi, \phi \rangle = \int_{\mathbb{R}^{3n}} \psi^*(\mathbf{x}_1, \dots, \mathbf{x}_n)\, \phi(\mathbf{x}_1, \dots, \mathbf{x}_n)\, d^3x_1 \dots d^3x_n, ⟨ ψ , φ ⟩ = ∫ R 3 n ψ ∗ ( x 1 , … , x n ) φ ( x 1 , … , x n ) d 3 x 1 … d 3 x n ,
対応するノルムは
∥ ψ ∥ = ⟨ ψ , ψ ⟩ = ∫ R 3 n ∣ ψ ( x 1 , … , x n ) ∣ 2 d 3 x 1 … d 3 x n . \|\psi\| = \sqrt{\langle \psi, \psi \rangle} = \sqrt{\int_{\mathbb{R}^{3n}} |\psi(\mathbf{x}_1, \dots, \mathbf{x}_n)|^2 \, d^3x_1 \dots d^3x_n}. ∥ ψ ∥ = ⟨ ψ , ψ ⟩ = ∫ R 3 n ∣ ψ ( x 1 , … , x n ) ∣ 2 d 3 x 1 … d 3 x n .
これらはすべてヒルベルト空間であることを認める。
4. おわりに
ここまでで読者が驚くかもしれないのは、一次元の質点量子力学を表すL 2 ( R ) L^2(\R) L 2 ( R ) が、三次元物理を表すL 2 ( R 3 ) L^2(\R^3) L 2 ( R 3 ) と同型だという点である。別の講義で、なぜ矛盾でないかを詳しく見る。主な考えは、物理はヒルベルト空間だけでなく可観測量の集合にもよって定まるということだ。L 2 ( R ) L^2(\R) L 2 ( R ) からL 2 ( R 3 ) L^2(\R^3) L 2 ( R 3 ) へのどの同型も、一次元の可観測量代数全体を三次元のそれへ同時に移すことはできない。つまり一組[ X ^ , P ^ ] [\hat{X}, \hat{P}] [ X ^ , P ^ ] を、三組の独立な[ X ^ i , P ^ j ] = i ℏ δ i j [\hat{X}_i, \hat{P}_j] = i\hbar \delta_{ij} [ X ^ i , P ^ j ] = i ℏ δ ij へ移せないのである。
同型は数学的な等しさでもない。二つのヒルベルト空間は関数空間としては確かに異なる が、ヒルベルト構造については同型 である。同型が述べるのは構造的類似性、すなわちヒルベルト基底の濃度として同じ大きさをもち、同じヒルベルト構造の性質をもつことだけである。同型のもとでノルム、距離、直交性、収束や連続性などの位相的性質が保たれる。
したがって、与えられた濃度について等長性を除けば抽象ヒルベルト空間は一つでも、具体的な実現は無限にある。
それでも分類の理解に時間をかけたのは無駄ではない。見たように、量子系の「次元性」に応じた異なる物理的状況に対応し、特に基底の性質に応じて有限和、無限級数、連続積分という異なる計算規則を伴うからである。また、対応する線形演算子の理論は有限次元と無限次元で根本的に変わる。
5. 参考文献