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Espaços de Hilbert e notação de Dirac

Estrutura dos espaços de Hilbert, dual topológico e notação de Dirac em dimensão finita e infinita.

Espaços de Hilbert

Estruturas matemáticas: espaços vetoriais, espaços métricos, norma, espaços vetoriais normados, produto interno, espaço pré-hilbertiano, espaço de Hilbert, base algébrica, base hilbertiana, dimensionalidade, classificação, espaços modelo, isomorfismos

Espaço de HilbertEspaço normadoProduto interno hermitianoDimensão algébricaDimensão hilbertianaBase hilbertianaCompletudeClassificação dos espaços de Hilbert

Nesta lição definimos precisamente os espaços de Hilbert, mostrando primeiro como e onde se inserem nos grandes ramos matemáticos da álgebra e da topologia. Chegaremos ao teorema de classificação: dois espaços de Hilbert são isometricamente isomorfos se tiverem a mesma dimensão hilbertiana, que não se deve confundir com a dimensão algébrica de um espaço vetorial, pois só coincidem em dimensão finita. Daremos os espaços modelo de referência para cada caso: dimensão finita, infinita numerável e infinita não numerável, com uma visão das suas aplicações em mecânica quântica elementar. Terminaremos discutindo se a física definida por espaços de Hilbert relacionados por isomorfismos permanece ou não invariante.

1. As estruturas matemáticas em física

Para chegar aos espaços de Hilbert, recordamos brevemente o «mapa da matemática» mais usada em física teórica. A página seguinte mostra uma versão muito simplificada e largamente incompleta desse mapa, mas suficiente para este curso, ver Figura (1).

Se partirmos da noção intuitiva de um conjunto de pontos1, procedemos acrescentando estrutura ao conjunto pouco a pouco. Explicaremos progressivamente este esquema no que segue.

Nota 1: Haveria mais a dizer, mas fica fora do nosso tema; ver lógica formal e cálculo dos predicados.
Guia ilustrado de algumas estruturas matemáticas da física fundamental. Os traços pretos contínuos entre A B indicam que B é uma subestrutura ou subconjunto de A, conforme o caso. Os tracejados indicam que B necessita das noções de A para ser construído. As setas e o texto roxos são reservados às aplicações físicas. O ramo direito da geometria diferencial não é imediatamente útil em mecânica quântica elementar.
Figura 1. Guia ilustrado de algumas estruturas matemáticas da física fundamental. Os traços pretos contínuos entre A \to B indicam que B é uma subestrutura ou subconjunto de A, conforme o caso. Os tracejados indicam que B necessita das noções de A para ser construído. As setas e o texto roxos são reservados às aplicações físicas. O ramo direito da geometria diferencial não é imediatamente útil em mecânica quântica elementar.

1.1. Estruturas algébricas e espaços vetoriais

A partir de conjuntos de pontos, podemos passar diretamente ao ramo esquerdo do mapa (1), o das estruturas algébricas, geralmente usadas para descrever conjuntos de números, mas não apenas.

Para isso acrescentamos uma ou várias leis de composição interna ao conjunto; conforme satisfazem regras como associatividade, comutatividade ou existência de elemento neutro, obtemos estruturas específicas.

A figura representa algumas estruturas fundamentais: o magma, conjunto com uma lei de composição interna sem propriedades particulares, os grupos, os anéis e os corpos. Existem muitas outras, como semigrupos, monoides ou anéis não comutativos, omitidas para facilitar a leitura. Cada estrutura especializa a anterior: todo corpo é um anel, todo anel é um grupo para a adição, etc. A estrutura de corpo é a mais importante, sendo em particular a dos números reais ou complexos com as quatro operações aritméticas habituais. Também permite construir espaços vetoriais sobre ela.

Definição 1 (Espaço vetorial)
Um espaço vetorial EE sobre um corpo K\mathbb{K} é um conjunto com duas operações:
  1. adição: +:E×EE+: E \times E \to E, (x,y)x+y(x,y) \mapsto x+y,
  2. multiplicação por um escalar: K×EE\mathbb{K} \times E \to E, (α,x)αx(\alpha,x) \mapsto \alpha x,

que satisfazem os axiomas usuais: comutatividade, associatividade, existência de vetor nulo e simétricos, distributividade, etc.

Podemos formar combinações lineares e falar de famílias linearmente independentes e geradoras, bem como de base e dimensão. Neste capítulo é essencial distinguir duas noções: as bases algébricas, válidas em qualquer espaço vetorial, e as bases hilbertianas, próprias dos espaços de Hilbert. Coincidem em dimensão finita, mas não infinita. Também distinguiremos dimensão algébrica e hilbertiana. Convém, portanto, recordar alguns conceitos.

Definição 2 (Base algébrica)
Seja EE um espaço vetorial sobre um corpo K\mathbb{K}. Uma família (ei)iI(e_i)_{i \in I} é uma base algébrica de EE se cada vetor xEx \in E puder escrever-se unicamente como combinação linear finita de elementos da família; aqui II não tem necessariamente cardinal finito: x=iFαiei,FI,F finito, αiK.x = \sum_{i \in F} \alpha_i e_i, \quad F \subset I, F \text{ finito}, \ \alpha_i \in \mathbb{K}.

Esta definição equivale à habitual: uma família (ei)iI(e_i)_{i \in I} é uma base se e só se for linearmente independente e geradora de EE. A noção de base permite definir a dimensão.

Definição 3 (Dimensão algébrica de um espaço vetorial)
O teorema de invariância da dimensão estabelece que todas as bases algébricas de um mesmo espaço vetorial EE têm o mesmo cardinal. Esse cardinal comum a todas as bases de EE chama-se dimensão de EE.
  • Se EE possui uma base finita de nn vetores, dizemos que EE tem dimensão nn.
  • Se EE não admite uma base finita, dizemos que EE tem dimensão infinita.

Mesmo em dimensão infinita, a definição de base algébrica exige que cada vetor se decomponha numa soma finita de vetores da base. Não podemos admitir uma decomposição numa soma infinita, pois seria necessário saber se converge, o que requer uma topologia. Isso será possível num espaço de Hilbert e justificará uma noção adaptada de base hilbertiana, ver Secção 2.3.

Uma questão natural é quantos espaços vetoriais diferentes existem e se podem classificar-se. Algebricamente, sim. Precisamos de uma relação de equivalência: o isomorfismo de espaços vetoriais, uma correspondência um a um entre EE e FF que respeita a estrutura linear:

Definição 4 (Isomorfismo de espaços vetoriais)
Sejam EE e FF espaços vetoriais sobre o mesmo corpo K\mathbb{K}. Uma aplicação T:EFT : E \to F é um isomorfismo se:
  1. TT é linear: para todo (x,y)E2(x,y) \in E^2 e αK\alpha \in \mathbb{K}, T(x+y)=T(x)+T(y),T(αx)=αT(x),T(x+y) = T(x) + T(y), \quad T(\alpha x) = \alpha T(x),
  2. TT é bijetiva.

Escrevemos então EFE \simeq F; T1:FET^{-1} : F \to E existe e é linear.

Observação: esta definição é puramente algébrica. Quando EE e FF têm uma topologia compatível com a estrutura vetorial, distingue-se o isomorfismo topológico: exige-se também que TT e T1T^{-1} sejam contínuas. Voltaremos a isso nos espaços normados e de Hilbert.

Temos então o importante teorema:

Teorema 1 (Classificação em dimensão finita)
Dois espaços vetoriais de dimensão finita sobre K\mathbb{K} são isomorfos se e só se tiverem a mesma dimensão. Em particular, qualquer espaço vetorial de dimensão nn sobre K\mathbb{K} é isomorfo a Kn\mathbb{K}^n.

Sobre K=R\mathbb{K} = \R ou C\C existe, na prática, um único modelo de espaço vetorial de dimensão finita nn: respetivamente Rn\R^n ou Cn\C^n, o conjunto dos nn-vetores de componentes reais ou complexas.

Em dimensão infinita o princípio é idêntico. Aceitando o axioma da escolha, demonstra-se que todo espaço vetorial possui uma base, dita de Hamel. O teorema generaliza-se: dois espaços vetoriais sobre o mesmo corpo K\mathbb{K} são isomorfos se e só se as suas bases tiverem a mesma cardinalidade.

A cardinalidade de uma base infinita exprime-se através dos cardinais transfinitos, que distinguem diferentes «tamanhos» de infinito. O menor cardinal infinito é 0\aleph_0: o cardinal de N\mathbb{N}, mas também de Z\mathbb{Z} e Q\mathbb{Q}. Define-se recursivamente a hierarquia 0<1<2<\aleph_0 < \aleph_1 < \aleph_2 < \cdots, onde n+1\aleph_{n+1} é o menor cardinal estritamente superior a n\aleph_n, sem cardinais intermédios. Em lógica matemática, a hipótese do contínuo supõe que não existe cardinalidade infinita intermédia entre as de N\mathbb{N} e R\mathbb{R}; nesse caso 1\aleph_1 corresponde ao cardinal de R\mathbb{R}.

Esta classificação é pouco útil na prática, pois a base de Hamel geralmente não pode construir-se explicitamente. A classificação continua, portanto, essencialmente teórica. A situação muda nos espaços normados e de Hilbert, onde se podem explicitar bases ortonormais, pelo menos em dimensão hilbertiana finita ou infinita numerável, ver Secção 3.

Antes de chegar a Hilbert, temos de seguir o ramo central do mapa e falar de espaços métricos e normados.

1.2. Espaços métricos e espaços normados

No ramo central do mapa (1), começamos por munir o conjunto de pontos de uma topologia, que detalharemos no capítulo sobre topologia dos espaços normados e de Hilbert. Por agora basta reter que a topologia fornece uma noção de localidade com a qual se definem convergência, limite e continuidade. Em particular, os espaços métricos são topológicos: conjuntos de pontos com uma distância, que define a localidade.

Definição 5 (Espaço métrico)
Um espaço métrico é um par (X,d)(X,d) onde XX é um conjunto e d:X×XR+d : X \times X \to \mathbb{R^+} uma distância que satisfaz, para todo (x,y,z)X3(x,y,z) \in X^3: d(x,y)0,d(x,y)=0    x=y,d(x,y)=d(y,x),(Simetria)d(x,z)d(x,y)+d(y,z).(Desigualdade triangular)\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{(Simetria)}\\[0.5em] & d(x,z) \leq d(x,y) + d(y,z). \quad \textrm{(Desigualdade triangular)} \end{aligned}

Podemos agora unir os ramos algébrico e topológico do mapa 1, considerando espaços métricos cujo conjunto subjacente XX é vetorial, ou seja, espaços vetoriais com uma distância. Chegamos a uma estrutura fundamental em mecânica quântica, da qual Hilbert é um caso particular: os espaços vetoriais normados, ou EVN.

Não queremos admitir qualquer distância. Como o espaço é linear, desejamos uma distância compatível com a estrutura vetorial:

Definição 6 (Distância compatível com a estrutura vetorial)
Seja EE um espaço vetorial sobre K\mathbb{K} e dd uma métrica em EE. Dizemos que dd é compatível com a estrutura vetorial se satisfizer:
  1. Invariância por translação: d(x+z,y+z)=d(x,y)d(x+z, y+z) = d(x,y) para todo (x,y,z)E3(x,y,z) \in E^3
  2. Homogeneidade: d(λx,λy)=λd(x,y)d(\lambda x, \lambda y) = |\lambda| d(x,y) para todo (x,y)E2(x,y) \in E^2 e λK\lambda \in \mathbb{K}

As condições exprimem que a distância respeita a geometria vetorial: deve ser invariante por translação, refletindo a homogeneidade do espaço, e as homotetias devem preservar razões de distâncias2  3. A proposição seguinte conduz aos espaços normados: se dd for uma métrica compatível em EE, a distância à origem, isto é, ao vetor nulo, x=d(x,0E)\norm{x} = d(x, 0_E) é uma norma.

Nota 2: Poderíamos pensar que é necessária também invariância por rotação, mas isso só permitiria normas isotrópicas, como a euclidiana. Excluiria, por exemplo, x=x12+4x22\norm{x} = \sqrt{x_1^2 + 4 x_2^2} no plano, que é uma norma válida apesar de anisotrópica.
Nota 3: Também é necessário um valor absoluto em K\mathbb{K}: fala-se de corpo valorizado. No que segue usamos o valor absoluto usual em R\R e o módulo em C\C.
Demonstração.
Com efeito, verifica as propriedades que definem as normas:
  1. x0\|x\| \geq 0 e x=0    x=0E\|x\| = 0 \iff x = 0_E
  2. λx=λx\|\lambda x\| = |\lambda| \|x\| para todo xEx \in E e λK\lambda \in \mathbb{K}
  3. x+yx+y\|x + y\| \leq \|x\| + \|y\| para todo (x,y)E2(x,y) \in E^2

Um espaço vetorial com tal distância é, portanto, um espaço vetorial normado:

Definição 7 (Espaço vetorial normado)
Um espaço vetorial normado é um par (E,)(E, \|\cdot\|) onde EE é vetorial e \|\cdot\| é uma norma em EE. Graças a essa norma, é um espaço topológico.

Todo espaço vetorial normado (E,)(E, \|\cdot\|) determina canonicamente um espaço métrico (E,d)(E, d) através de d(x,y)=xyd(x,y) = \|x-y\|, automaticamente compatível com a estrutura vetorial. Os espaços normados correspondem assim bijetivamente a uma subclasse particular dos espaços métricos. Nesse sentido, são um subconjunto destes.

2. Os espaços de Hilbert

Chegámos aos espaços normados da Fig. (1). É habitual dizer apenas espaço normado em vez de espaço vetorial normado, e usar a sigla EVN. Definiremos a seguir os espaços pré-hilbertianos e depois os hilbertianos, que constituem o quadro matemático da mecânica quântica.

Como esta se constrói sobre os complexos, limitamo-nos a K=C\mathbb{K} = \C. Até aqui usámos EE e FF para espaços vetoriais e normados; doravante usaremos H\mathcal{H} e G\mathcal{G} para espaços pré-hilbertianos ou hilbertianos. Os vetores continuam a ser denotados x,y,zx, y, z, etc.

2.1. Espaço pré-hilbertiano e produto interno

Um espaço pré-hilbertiano é um espaço vetorial normado cuja norma deriva de um produto interno. Nem sempre acontece: certas normas não provêm de produto interno algum, como a norma supremo4. Os pré-hilbertianos formam, portanto, um subconjunto próprio dos espaços vetoriais normados. Recordemos a definição de produto interno hermitiano sobre C\C:

Nota 4: Em Cn\C^n, por exemplo, define-se por x=maxixi\|x\|_\infty = \max_i |x_i|. Pode demonstrar-se que não satisfaz a identidade do paralelogramo x+y2+xy2=2(x2+y2)\|x+y\|^2 + \|x-y\|^2 = 2(\|x\|^2 + \|y\|^2), que deve valer para qualquer norma proveniente de um produto interno. Ver também [5]
Definição 8 (Produto interno hermitiano num espaço vetorial sobre C\C)
Um produto interno hermitiano num espaço vetorial complexo H\mathcal{H} é uma aplicação ,:H×HC\langle \cdot, \cdot \rangle : \mathcal{H} \times \mathcal{H} \to \mathbb{C} que satisfaz:
  1. Linearidade no segundo argumento: (x,y,z)H3,(λ,μ)C2\forall (x, y, z) \in \mathcal{H}^3, \forall (\lambda, \mu) \in \mathbb{C}^2,

    x,λy+μz=λx,y+μx,z\langle x, \lambda y + \mu z \rangle = \lambda \langle x, y \rangle + \mu \langle x, z \rangle

    (1)

  2. Simetria hermitiana: (x,y)H2\forall (x, y) \in \mathcal{H}^2,

    x,y=y,x\langle x, y \rangle = \langle y, x \rangle^*

    (2)

  3. Definição positiva: xH\forall x \in \mathcal{H},

    x,x0ex,x=0x=0H\langle x, x \rangle \geq 0 \quad \text{e} \quad \langle x, x \rangle = 0 \Leftrightarrow x = 0_{\H}

    (3)

As propriedades (1) e (2) implicam a linearidade conjugada, ou antilinearidade, no primeiro argumento5: λx+μy,z=λx,z+μy,z\langle \lambda x + \mu y, z \rangle = \lambda^* \langle x, z \rangle + \mu^* \langle y, z \rangle. Uma aplicação linear num argumento e conjugado-linear no outro chama-se sesquilinear6. Diremos apenas produto interno: «hermitiano» ficará implícito.

Nota 5: Os matemáticos adotam geralmente a convenção oposta: linear no primeiro argumento e conjugado-linear no segundo, sem alterar as propriedades fundamentais.
Nota 6: Num espaço vetorial sobre R\mathbb{R} não é necessária conjugação, e o produto interno é simplesmente bilinear.

Antecipemos uma propriedade topológica importante: o produto interno é contínuo nas duas variáveis. Se xnxx_n \to x e ynyy_n \to y em norma, isto é, xnx0\|x_n - x\| \to 0 e yny0\|y_n - y\| \to 0, então

xn,ynx,y em C\langle x_n, y_n \rangle \to \langle x, y \rangle \text{ em } \C

Nos postulados da medição quântica veremos que a probabilidade de observar uma grandeza física associada a um vetor próprio φ\phi, estando o sistema em ψ\psi, é φ,ψ2|\langle \phi , \psi \rangle|^2, ver secção 1.2 (Tema 3, Lição 1, indisponível neste idioma). A continuidade garante que uma pequena variação de ψ\psi produz uma pequena variação das probabilidades, como era desejável.

O produto interno satisfaz outra propriedade fundamental:

Teorema 2 (Desigualdade de Cauchy-Schwarz)
Para quaisquer vetores xx e yy de H2\mathcal{H}^2, temos:

x,yx y|\langle x,y\rangle |\leqslant \|x\|\ \|y\|

(4)

onde x  =def  x,x\|x\| \equiv \sqrt{\langle x, x \rangle}.

Esta desigualdade permite, em particular, provar que xx=x,xx \mapsto \|x\| = \sqrt{\langle x, x \rangle} é realmente uma norma, como sugere a notação.

Demonstração.
Verificamos os três critérios. Temos x2=x,x0\|x\|^2 = \langle x, x \rangle \geq 0, com igualdade se e só se x=0Hx = 0_{\H}, diretamente pela definição. Além disso, λx=λx,λx=λ2x,x=λx\|\lambda x\| = \sqrt{\langle \lambda x, \lambda x \rangle} = \sqrt{|\lambda|^2 \langle x, x \rangle} = |\lambda| \|x\|. Finalmente escrevemos x+y2=x+y,x+y=x2+2x,y+y2x2+2x,y+y2.\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}

Usando Cauchy-Schwarz, x,yxy|\langle x, y \rangle| \leq \|x\|\,\|y\|, obtemos:

x+y2x2+2xy+y2=(x+y)2,\|x+y\|^2 \leq \|x\|^2 + 2\|x\|\,\|y\| + \|y\|^2 = \bigl(\|x\| + \|y\|\bigr)^2,

e a raiz quadrada dá a desigualdade triangular.

Chegamos à seguinte definição:

Definição 9 (Espaço pré-hilbertiano complexo)
Um espaço pré-hilbertiano complexo é um espaço vetorial com um produto interno hermitiano. A aplicação x=x,x\|x\| = \sqrt{\langle x, x \rangle} é uma norma, tornando-o um espaço vetorial normado.

Num espaço pré-hilbertiano complexo H\mathcal{H} temos as seguintes fórmulas úteis.

Proposição 1 (Formulário)
Sejam (x,y)H2(x, y) \in \mathcal{H}^2 e (x1,,xn)(x_1, \dots, x_n) uma família de vetores de H\mathcal{H}.
  1. Teorema de Pitágoras: x,y=0    x+y2=x2+y2\langle x, y \rangle = 0 \iff \|x + y\|^2 = \|x\|^2 + \|y\|^2. Mais geralmente, se os (xi)1in(x_i)_{1 \le i \le n} forem ortogonais dois a dois:

    i=1nxi2=i=1nxi2\left\| \sum_{i=1}^n x_i \right\|^2 = \sum_{i=1}^n \|x_i\|^2

    (5)

  2. Identidade do paralelogramo:

    x+y2+xy2=2(x2+y2).\|x + y\|^2 + \|x - y\|^2 = 2 \left( \|x\|^2 + \|y\|^2 \right).

    (6)

  3. Fórmula de polarização:

    x,y=14(x+y2xy2+ix+iy2ixiy2)\langle x, y \rangle = \frac{1}{4} \left( \|x + y\|^2 - \|x - y\|^2 + i \|x + iy\|^2 - i \|x - iy\|^2 \right)

    (7)

As duas últimas fórmulas ligam-se a um teorema importante sobre produto interno hermitiano e norma. O teorema de Fréchet-von Neumann-Jordan afirma que uma norma \|\cdot\| num espaço normado EE provém de um produto interno se e só se satisfizer a identidade do paralelogramo. Esta é o teste de existência; se for satisfeito, a fórmula de polarização é a receita para reconstruir o produto interno a partir da norma.

2.2. Completude e espaço de Hilbert

Para passar dos pré-hilbertianos aos hilbertianos, precisamos de uma noção topológica indispensável: a completude.

Definição 10 (Espaço de Hilbert)
Um espaço de Hilbert H\mathcal{H} é um espaço pré-hilbertiano completo para a norma induzida pelo produto interno: todas as sucessões de Cauchy em H\mathcal{H} convergem em H\mathcal{H}. São as sucessões que satisfazem:

ε>0,NNtal quepNqNd(xp,xq)<ε,\forall \varepsilon > 0, \exists N \in \N \quad \textrm{tal que} \quad \forall p\geq N\quad \forall q\geq N\quad d(x_{p},x_{q})<\varepsilon ,

(8)

para a distância definida pela norma. Os seus termos tornam-se arbitrariamente próximos uns dos outros quando nn aumenta.

Voltaremos a estes aspetos no capítulo dedicado. Por agora, assinalemos que a completude é essencial para a física quântica. Intuitivamente, um espaço completo não tem «buracos»: não pode haver uma sucessão de elementos de H\mathcal{H} a convergir para algo fora de H\mathcal{H}. É o que falta aos racionais: uma sucessão bem construída pode tender para um número não racional; aliás, é assim que se constroem os reais.

Em mecânica quântica, todo estado físico do sistema é um vetor do Hilbert e vice-versa. É o primeiro postulado. Se o espaço dos estados não fosse completo, uma função de onda poderia «sair do espaço» ao evoluir segundo Schrödinger e tornar-se um «estado não físico», o que não faria sentido.

A completude intervém noutro postulado fundamental: os resultados de medições devem corresponder ao espectro dos observáveis físicos, considerados operadores lineares autoadjuntos. Um operador nem sempre tem adjunto num espaço incompleto; além disso, a completude é necessária ao teorema espectral, que estuda a estrutura dos operadores autoadjuntos.

Finalmente, qualquer expressão quântica com uma soma infinita, como uma série de Fourier ou uma expansão em estados próprios, requer completude para fazer sentido. Escrever ψ=n=1cnn|\psi\rangle = \sum_{n=1}^{\infty} c_n |n\rangle em notação de Dirac, ver secção 4 (Tema 2, Lição 2), pressupõe a existência da série, só garantida pela completude.

Há, contudo, uma boa notícia: esta subtileza só é necessária em dimensão infinita. Em dimensão finita, um teorema importante simplifica a questão:

Teorema 3 (Completude dos espaços normados de dimensão finita)
Todo espaço vetorial normado de dimensão finita sobre um corpo valorizado completo7, como R\mathbb{R} ou C\mathbb{C}, é completo. Em particular, todo pré-hilbertiano de dimensão finita sobre R\R ou C\C é automaticamente um Hilbert.
Nota 7: Um corpo com valor absoluto que é ele próprio completo relativamente a esse valor absoluto.

Podemos passar à descrição algébrica dos espaços de Hilbert.

2.3. Base algébrica e base de Hilbert

Recordámos a base algébrica de espaços vetoriais, ver Definição 2, que permite decompor vetores numa soma finita. A ideia de introduzir uma topologia induzida pela norma e um espaço completo é podermos falar de convergência de sucessões. Em particular, de somas parciais (xn)(x_n) com xn=k=1nxkx_n = \sum_{k=1}^{n} x_k para certos vetores xkx_k. Se convergirem obtemos uma série, uma soma infinita: (xn)x(x_n) \to x e x=k=1xkx = \sum_{k=1}^{\infty} x_k. A completude garante que o limite pertence ao espaço.

Quando a dimensão algébrica do Hilbert é infinita, podemos agora decompor vetores numa série infinita. Surge uma nova noção de base:

Definição 11 (Base de Hilbert)
Seja H\mathcal{H} um espaço de Hilbert. Uma família (ei)iI(e_i)_{i \in I} é uma base de Hilbert se for ortonormal e total, isto é:
  1. É ortonormal: ei,ej=δij\langle e_i, e_j \rangle = \delta_{ij}.
  2. É total: as combinações lineares finitas são densas em H\mathcal{H}: Vect(ei,iI)=H,\overline{\mathrm{Vect}(e_i, i \in I)} = \mathcal{H},

    A barra superior representa o fecho. Ver o capítulo de topologia para mais detalhes.

Para compreender a definição, precisamos da noção topológica de densidade:

Definição 12 (Densidade num espaço normado)
Seja (X,X)(X, \|\cdot\|_X) um espaço normado e AXA \subseteq X. Dizemos que AA é denso em XX se cada ponto de XX puder aproximar-se arbitrariamente por pontos de AA: para todo xXx \in X e todo ε>0\varepsilon > 0, existe aAa \in A tal que xa<ε\norm{x -a} < \varepsilon.

Isto vale também em Hilbert, que é em particular normado. Totalidade significa que todo vetor de H\H pode aproximar-se arbitrariamente por uma combinação linear finita de elementos de H\H.

Ao contrário da base algébrica, não afirmamos que cada vetor é uma combinação linear finita, mas que pode ser aproximado tão bem quanto se queira por combinações da base de Hilbert. Pela completude, as aproximações convergem para x. Para qualquer cardinal de II, temos:

Teorema 4 (Teorema de decomposição)
Se (ei)iI(e_i)_{i \in I} for uma base hilbertiana de H\mathcal{H}, todo xHx \in \mathcal{H} pode escrever-se:

x=iIei,xeix = \sum_{i \in I} \langle e_i, x \rangle e_i

(9)

Temos também a identidade de Parseval:

x2=iIei,x2\|x\|^2 = \sum_{i \in I} |\langle e_i, x \rangle|^2

(10)

Se II não for numerável, a soma percorre apenas um conjunto de índices no máximo numerável que depende de xx.

A ligação entre a definição da base de Hilbert e o teorema de decomposição não é imediata.

Demonstração.
Há duas ideias-chave na prova. Primeiro, a totalidade da família ortonormal total {ei}iI\{e_i\}_{i \in I} permite construir aproximações a qualquer ponto xx do Hilbert. Pela densidade, para todo ε>0\epsilon > 0 existe uma combinação finita yε=iJαieiy_\epsilon = \sum_{i \in J} \alpha_i e_i, onde JIJ \subset I é um conjunto finito de índices, tal que xyε<ε|x - y_\epsilon| < \epsilon.

Segundo, a soma parcial SJ=iJei,xeiS_J = \sum_{i \in J} \langle e_i, x \rangle e_i é a projeção ortogonal de xx sobre VJ=Vect(ei,iJ)V_J = \mathrm{Vect}(e_i, i \in J). Por uma propriedade aqui admitida, SJS_J minimiza a distância a xx:

xSJ=infyVJxyxyε<ε|x - S_J| = \inf_{y \in V_J} |x - y| \leq |x - y_\epsilon| < \epsilon

Tomando uma sucessão εn0\epsilon_n \to 0, obtemos subconjuntos finitos JnJ_n com xSJnεn\|x - S_{J_n}\| \leq \epsilon_n. Isto ainda não basta, porque os JnJ_n não são necessariamente crescentes. No caso numerável, basta substituir JnJ_n por Jn=J1JnJ_n' = J_1 \cup \cdots \cup J_n para obter uma sucessão crescente de subconjuntos finitos com xSJn0\|x - S_{J_n'}\| \to 0, a convergência desejada. Para mais detalhes, ver [6].

Em dimensão infinita, o cardinal de uma base algébrica é sempre estritamente superior ao de uma base de Hilbert. A intuição é simples: as combinações finitas da primeira têm de atingir exatamente cada ponto xx; as da segunda apenas o aproximam. Esta é «menos precisa» e exige menos direções independentes.8. As combinações finitas da base de Hilbert formam apenas uma parte ínfima do espaço (Vect(ei)H\mathrm{Vect}(e_i) \subsetneq \mathcal{H}). Em geral são necessárias séries infinitas convergentes para representar vetores de H\mathcal{H}.

Nota 8: Mais precisamente, se H\mathcal{H} admitir uma base de Hilbert numerável, de cardinal 0\aleph_0, o teorema de Baire implica que uma base algébrica é necessariamente não numerável, com cardinal pelo menos 202^{\aleph_0}.
Observação 1 (Equivalência das bases em dimensão finita)
O que dissemos vale em dimensão infinita. Em dimensão finita nn, as noções coincidem. Toda base hilbertiana é algébrica e, «quase reciprocamente», a ortonormalização de Gram-Schmidt transforma qualquer base algébrica em hilbertiana. A família obtida, de cardinal nn, é automaticamente total porque já gera todo o espaço com combinações finitas. O teorema de decomposição é trivial em dimensão finita e só tem interesse em dimensão infinita.

Assinalemos por fim outra fórmula muito útil na matemática da física quântica.

Proposição 2 (Desigualdade de Bessel)
Seja (ei)iI(e_i)_{i \in I} uma família ortonormal. Para todo vetor xHx \in \mathcal{H} temos:

iIx,ei2x2\sum_{i \in I} |\langle x, e_i \rangle|^2 \leq \|x\|^2

(11)

com igualdade, a de Parseval, se e só se a família for também total.

2.4. Dimensão hilbertiana e classificação

Temos quase todos os elementos para completar a classificação dos espaços de Hilbert. Falta um invariante fundamental: a dimensão hilbertiana.

Teorema 5 (Dimensão hilbertiana)
Seja H\mathcal{H} um espaço de Hilbert. São verdadeiras as afirmações:
  1. Todo espaço de Hilbert admite pelo menos uma base hilbertiana.
  2. Todas as bases hilbertianas de H\mathcal{H} têm o mesmo cardinal.

Podemos falar da dimensão hilbertiana de H\mathcal{H}, denotada dim(H)\dim(\mathcal{H}). É finita, infinita numerável ou infinita não numerável.

Para classificar estes espaços, precisamos de uma relação de equivalência apropriada. Alargamos o isomorfismo vetorial da Definição 4 primeiro ao caso normado e depois ao hilbertiano, usando por agora uma noção intuitiva de continuidade:

Definição 13 (Isomorfismo de espaços normados e de Hilbert)
Sejam EE e FF espaços vetoriais normados e T:EFT : E \to F uma aplicação linear.
  • TT é um isomorfismo de espaços vetoriais normados, ou isomorfismo topológico, se TT for linear, bijetiva e tanto TT como T1T^{-1} forem contínuas.
  • Para espaços de Hilbert H\H e G\mathcal{G}, TT é um isomorfismo hilbertiano, ou isomorfismo isométrico, se TT preservar também o produto interno: T(x),T(y)G=x,yH,(x,y)H2.\langle T(x), T(y) \rangle_\mathcal{G} = \langle x, y \rangle_{\H}, \quad \forall (x,y) \in \H^2.

    Diz-se também que TT é um operador unitário.

Se TT preserva o produto interno, então TT preserva automaticamente a norma (T(x)G=xH\|T(x)\|_{\mathcal{G}} = \|x\|_{\H}). Por isso falamos de isometria linear bijetiva. A pedra angular da classificação é o teorema:

Teorema 6 (Caracterização pela dimensão)
Dois espaços de Hilbert H1\mathcal{H}_1 e H2\mathcal{H}_2 são isometricamente isomorfos se e só se tiverem a mesma dimensão hilbertiana: dim(H1)=dim(H2)\dim(\mathcal{H}_1) = \dim(\mathcal{H}_2).
Corolário 1 (Classificação dos espaços de Hilbert.)
A menos de isomorfismo isométrico, existe:
  1. Para cada inteiro n1n \geq 1, um único Hilbert de dimensão finita nn, com representante canónico Cn\mathbb{C}^n, ou Rn\mathbb{R}^n sobre R\mathbb{R}.
  2. Um único Hilbert de dimensão infinita numerável, com representante canónico 2(N)\ell^2(\mathbb{N}), o espaço das sucessões de quadrado somável: 2(N)={(xn)nN:n=1xn2<}\ell^2(\mathbb{N}) = \left\{(x_n)_{n \in \mathbb{N}} : \sum_{n=1}^{\infty} |x_n|^2 < \infty\right\}
  3. Para cada cardinal infinito não numerável κ1\kappa \geq \aleph_1, um único Hilbert de dimensão κ\kappa, representado por 2(κ)\ell^2(\kappa)9.
    Nota 9: Para um conjunto de índices II de cardinal κ\kappa, define-se 2(I)={(xi)iI:iIxi2<}\ell^2(I) = \{(x_i)_{i \in I} : \sum_{i \in I} |x_i|^2 < \infty\}, onde a soma significa que apenas uma quantidade no máximo numerável de termos é não nula.

A palavra dimensão refere-se agora, naturalmente, à hilbertiana. Todo Hilbert é isometricamente isomorfo a um destes modelos, e a classificação é completa. Detalharemos os modelos a seguir, deixando de lado a dimensão infinita não numerável, que retomaremos muito mais tarde. Servem de referência para sistemas quânticos com graus de liberdade finitos, como spin; infinitos numeráveis, como a mecânica quântica do ponto; ou não numeráveis, como a teoria quântica dos campos.

Observação 2 (Separabilidade e cardinalidade)
Um espaço de Hilbert H\mathcal{H} é separável se admite um subconjunto numerável denso. Pode demonstrar-se que é separável se e só se a sua dimensão hilbertiana for no máximo numerável: finita ou infinita numerável.

A classificação equivale, pois, a distinguir Hilbert de dimensão finita, Hilbert de dimensão infinita separável e Hilbert não separável, como no mapa da Fig. (1).

Embora desnecessária para a classificação, esta noção é útil: muitas vezes é mais fácil mostrar se um espaço é separável do que construir explicitamente uma base hilbertiana.

3. Espaços modelo

3.1. O espaço de Hilbert Cn\C^n

Explicitamente, é o conjunto dos nn-uplos de números complexos:

Cn={x=(x1,x2,...,xn):xiC,i=1,...,n}\mathbb{C}^n = \{x = (x_1, x_2, ..., x_n) : x_i \in \mathbb{C}, i = 1, ..., n\}

munido:

  • do produto interno hermitiano: x,y=i=1nxiyi\langle x, y \rangle = \sum_{i=1}^{n} x_i^* y_i, note-se o conjugado complexo;
  • da norma euclidiana associada: x=i=1nxi2\|x\| = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} |x_i|^2}.

É um EVN de dimensão nn, completo por ter dimensão finita sobre um corpo completo. É, portanto, um Hilbert. A sua base canónica, em vetores coluna, é:

ei=(00100)(o 1 ocupa a posic¸a˜o i-eˊsima).e_i = \begin{pmatrix} 0 \\ \vdots \\ 0 \\ 1 \\ 0 \\ \vdots \\ 0 \end{pmatrix} \quad \text{(o 1 ocupa a posição i-ésima).}

É uma base hilbertiana de cardinal nn e também algébrica: cada vetor xCnx \in \mathbb{C}^n decompõe-se exatamente na soma finita

x=i=1nxiei=i=1nei,xeix = \sum_{i=1}^{n} x_i e_i = \sum_{i=1}^{n} \langle e_i , x \rangle e_i

Este espaço de Hilbert usa-se para qualquer sistema quântico com um número finito de estados distinguíveis entre si, em particular sistemas de dois níveis ou qubits.

3.2. O espaço de Hilbert 2(N)\ell^2(\mathbb{N})

Define-se como o conjunto das sucessões de quadrado somável:

2(N)={x=(xn)n1:xnC,n=1xn2<}\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\}

Pode demonstrar-se que é um Hilbert quando munido:

  • do produto interno: x,y=i=1xiyi\langle x, y \rangle = \sum_{i=1}^{\infty} x_i^* y_i, desta vez com soma infinita;
  • da norma associada: x=i=1xi2\|x\| = \sqrt{\sum_{i=1}^{\infty} |x_i|^2}, com a mesma observação.

Mostramos a numerabilidade construindo explicitamente a base canónica, semelhante à de Cn\C^n. Para todo iNi \in \mathbb{N} definimos, também como vetor coluna:

ei=(0,0,,0,1,0,),e_i = (0,0,\dots,0,1,0,\dots),

o vetor cuja coordenada ii-ésima vale 11 e as restantes 00. A única diferença face ao caso finito é a infinidade de componentes.

Demonstração.
A família {ei}iN\{e_i\}_{i \in \mathbb{N}} é claramente ortonormal e também total: para cada x2(N)x \in \ell^2(\mathbb{N}) dado por (x1,x2,...)(x_1, x_2, ...), podemos aproximar xx por somas parciais finitas: x(N)=i=1Nxiei=(x1,x2,,xN,0,0,).x^{(N)} = \sum_{i=1}^N x_i e_i = (x_1, x_2, \dots, x_N, 0,0,\dots).

A diferença satisfaz, com efeito, 10 :

Nota 10: Usamos que, se n=1xn2<\sum_{n=1}^\infty |x_n|^2 < \infty, a cauda da série tende para zero: limNn=N+1xn2=0.\lim_{N \to \infty} \sum_{n=N+1}^\infty |x_n|^2 = 0. Isto liga-se ao facto de restarem infinitos termos necessariamente positivos a somar.
xx(N)2=i=N+1xi2N0,\|x - x^{(N)}\|^2 = \sum_{i=N+1}^\infty |x_i|^2 \xrightarrow[N\to\infty]{} 0,

o que mostra que as combinações finitas dos eke_k são densas, ver Definição 11. Os {ei}iN\{e_i\}_{i \in \mathbb{N}} formam uma base hilbertiana cujo cardinal é, por construção, o de N\N. O teorema de decomposição diz então que todo vetor x2(N)x \in \ell^2(\mathbb{N}) se escreve

x=i=1xiei=i=1ei,xeix = \sum_{i=1}^\infty x_i e_i = \sum_{i=1}^\infty \langle e_i, x \rangle e_i

onde a série converge na norma de 2\ell^2.

Este espaço de Hilbert descreve, por exemplo, o oscilador harmónico quântico: veremos que os estados próprios de energia são indexados por um inteiro nn ilimitado, pelo que todo estado se escreve como uma série deste tipo.

3.3. O espaço de Hilbert L2(R)L^2(\R)

Na mecânica quântica unidimensional do ponto, a função de onda ψ(x)\psi(x) é uma função complexa de uma variável real. A interpretação probabilística requer:

Rψ(x)ψ(x)dx=1.\int_\R \psi^*(x)\, \psi(x)\, dx = 1.

Somos naturalmente conduzidos a definir o espaço associado como o conjunto das funções de quadrado integrável:

H=L2(R)={ψ:RC  Rψ(x)2dx<}.\mathcal{H} = L^2(\R) = \big\{\psi : \R \to \mathbb{C} \ \big|\ \int_\R |\psi(x)|^2\, dx < \infty \big\}.

A condição «<< \infty» mostra que podemos sempre normalizar um estado. Dotamo-lo do produto interno:

ψ,φ=Rψ(x)φ(x)dx,\langle \psi, \phi \rangle = \int_\R \psi^*(x)\, \phi(x)\, dx,

que induz a norma:

ψ=ψ,ψ=Rψ(x)2dx.\|\psi\| = \sqrt{\langle \psi, \psi \rangle} = \sqrt{\int_\R |\psi(x)|^2 \, dx}.

Pode demonstrar-se que isto o torna um Hilbert, mas não é completamente trivial. Podemos dar uma base hilbertiana explícita; conhecem-se várias, Hermite, onduletas, Laguerre, Walsh .... Por exemplo, definimos primeiro os polinómios de Hermite pela recorrência:

Hn+1(x)=2xHn(x)2nHn1(x),H0(x)=1,  H1(x)=2x,H_{n+1}(x) = 2\, x\, H_n(x) - 2\, n\, H_{n-1}(x), \quad H_0(x) = 1, \; H_1(x) = 2x,

e depois as funções de Hermite:

ψn(x)=12nn!πex2/2Hn(x);\psi_n(x) = \frac{1}{\sqrt{2^n n! \sqrt{\pi}}}\, e^{-x^2/2} H_n(x) ;

Admitiremos aqui que formam uma família ortonormal:

Rψn(x)ψm(x)dx=δnmcom aqui ψn=ψn\int_\R \psi_n(x) \, \psi_m(x) dx = \delta_{nm} \quad \textrm{com aqui ψn=ψn\psi_n^* = \psi_n}

e total, portanto uma base hilbertiana. É também a base própria do Hamiltoniano do oscilador harmónico 1D. Para mais detalhes, ver a Wikipédia [7]. Na prática usa-se pouco porque as expressões explícitas são verdadeiramente horríveis. Inventou-se «outra base», que não é realmente uma base, mas uma base generalizada contínua: os conhecidos kets x\ket{x} a que voltaremos.

3.4. Os espaços de Hilbert L2(R3)L^2(\mathbb{R}^3) e L2(R3n)L^2(\mathbb{R}^{3n})

Em três dimensões consideramos analogamente L2(R3)L^2(\R^3) com o produto interno

ψ,φ=R3ψ(x)φ(x)d3x.\langle \psi, \phi \rangle = \int_{\R^3} \psi^*(\mathbf{x})\, \phi(\mathbf{x})\, d^3x.

Para um sistema de nn partículas em três dimensões, o espaço dos estados é

L2(R3n)={ψ:R3nC    R3nψ(x1,,xn)2d3x1d3xn<}.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\}.

O produto interno é dado por

ψ,φ=R3nψ(x1,,xn)φ(x1,,xn)d3x1d3xn,\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,

e a norma associada é

ψ=ψ,ψ=R3nψ(x1,,xn)2d3x1d3xn.\|\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}.

São todos espaços de Hilbert, como admitimos sem demonstração.

4. Consideração final

Pode surpreender que L2(R)L^2(\R), usado para a mecânica quântica do ponto em 1D, seja isomorfo a L2(R3)L^2(\R^3), que modela física tridimensional. Noutra lição veremos por que não é paradoxal. A ideia principal é que a física não é definida apenas pelo Hilbert, mas também por um conjunto de observáveis. Nenhum isomorfismo de L2(R)L^2(\R) para L2(R3)L^2(\R^3) transporta simultaneamente toda a álgebra dos observáveis 1D para a de 3D, isto é, um único par [X^,P^][\hat{X}, \hat{P}] para três pares independentes [X^i,P^j]=iδij[\hat{X}_i, \hat{P}_j] = i\hbar \delta_{ij}.

O isomorfismo também não exprime igualdade matemática: estes Hilbert são diferentes como espaços de funções, mas isomorfos na estrutura hilbertiana. Apenas afirma semelhança estrutural: mesmo tamanho, medido pelo cardinal das bases, e mesmas propriedades hilbertianas. Preserva normas, distâncias, ortogonalidade e propriedades topológicas de convergência, continuidade, etc.

Embora para cada cardinal só exista, a menos de isometria, um Hilbert abstrato, existem infinitas realizações concretas.

Não foi inútil dedicar tanto tempo à classificação: em física corresponde a situações diferentes consoante a «dimensionalidade» do sistema quântico. Em particular, acompanha-se de regras de cálculo diferentes: somas finitas, séries infinitas ou integrais contínuos conforme a natureza da base. Corresponde-lhe também uma teoria de operadores lineares que muda radicalmente entre dimensão finita e infinita.

5. Referências