内积空间（英語：inner product space）是增添了某種運算的向量空间，這種運算叫做内积，它推廣了原來欧几里德空间的點積，而從比較一般的角度看待向量的“夹角”、“长度”還有正交性。


相關術語 内积空间有时也叫做准希尔伯特空间（pre-Hilbert space），因为由内积定义的距离完备化之后就会得到一个希尔伯特空间。
在早期的著作中，本條目所定義的内积空间被称作酉空间，但這些著作裡的“内积空间”反而指的是有限維Euclid空间或可數維的Lp空间。


正式定义 下文中 
  
    
      
        F
      
    
    {\displaystyle F}
  
 有可能是实数系 
  
    
      
        
          R
        
      
    
    {\displaystyle \mathbb {R} }
  
 或复数系 
  
    
      
        
          C
        
      
    
    {\displaystyle \mathbb {C} }
  
 。

  
    
      
        V
      
    
    {\displaystyle V}
  
 是一個定義在域 
  
    
      
        
          (
          
            F
            ,
            
            +
            ,
            
            ×
          
          )
        
      
    
    {\displaystyle \left(F,\,+,\,\times \right)}
  
 上的向量空间，其向量加法記為「 
  
    
      
        ⊕
      
    
    {\displaystyle \oplus }
  
 」 ，且其标量乘法記為「 
  
    
      
        ⋅
      
    
    {\displaystyle \cdot }
  
 」。若它裝配了一個二元函数 
  
    
      
        f
        :
        V
        ×
        V
        →
        F
      
    
    {\displaystyle f:V\times V\to F}
  
 滿足：（以下將 
  
    
      
        f
        (
        v
        ,
        
        w
        )
      
    
    {\displaystyle f(v,\,w)}
  
 簡寫為 
  
    
      
        ⟨
        v
        ,
        
        w
        ⟩
      
    
    {\displaystyle \langle v,\,w\rangle }
  
 ）

這樣的話， 
  
    
      
        f
      
    
    {\displaystyle f}
  
 會被稱為定義在 
  
    
      
        V
      
    
    {\displaystyle V}
  
 上的內積。更進一步的，若 
  
    
      
        F
        =
        
          C
        
      
    
    {\displaystyle F=\mathbb {C} }
  
 則稱 
  
    
      
        V
      
    
    {\displaystyle V}
  
 是個複內積空間，反之，若 
  
    
      
        F
        =
        
          R
        
      
    
    {\displaystyle F=\mathbb {R} }
  
 則稱 
  
    
      
        V
      
    
    {\displaystyle V}
  
 是個實內積空間。
如果 
  
    
      
        ⟨
        v
        ,
        
        w
        ⟩
        =
        0
      
    
    {\displaystyle \langle v,\,w\rangle =0}
  
 ，也可記為 
  
    
      
        v
        ⊥
        w
      
    
    {\displaystyle v\perp w}
  
  ，並稱「 
  
    
      
        v
      
    
    {\displaystyle v}
  
 與 
  
    
      
        w
      
    
    {\displaystyle w}
  
 是正交的（perpendicular）」。


= 定义的分歧 =
為了与量子力学中的狄拉克符号的順序相符，以上線性部分的定義常常被物理學家顛倒過來，也就是

真正會造成影響的是第二條，因為可根據順序顛倒的第二條，從順序顛倒的第一條會推出原來的第一條，反之亦然（可參考基本性质一節第一個定理）。但這仍會造成許多定理的內積順序也要顛倒過來才會成立。


例子 = 实数的乘法 =
因為实数系 
  
    
      
        
          R
        
      
    
    {\displaystyle \mathbb {R} }
  
 可以視是為定義在自己之上的向量空间，所以可以验证：
  
    
      
        ⟨
        x
        ,
        y
        ⟩
        :=
        x
        y
      
    
    {\displaystyle \langle x,y\rangle :=xy}
  
 满足内积的各种性质。


= 点积 =
欧几里德空间 
  
    
      
        
          
            R
          
          
            n
          
        
      
    
    {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
  
的点积：

  
    
      
        ⟨
        (
        
          x
          
            1
          
        
        ,
        …
        ,
        
          x
          
            n
          
        
        )
        ,
        
        (
        
          y
          
            1
          
        
        ,
        …
        ,
        
          y
          
            n
          
        
        )
        ⟩
        :=
        
          ∑
          
            i
            =
            1
          
          
            n
          
        
        
          x
          
            i
          
        
        
          y
          
            i
          
        
        =
        
          x
          
            1
          
        
        
          y
          
            1
          
        
        +
        ⋯
        +
        
          x
          
            n
          
        
        
          y
          
            n
          
        
      
    
    {\displaystyle \langle (x_{1},\ldots ,x_{n}),\,(y_{1},\ldots ,y_{n})\rangle :=\sum _{i=1}^{n}x_{i}y_{i}=x_{1}y_{1}+\cdots +x_{n}y_{n}}
  

是定義在 
  
    
      
        
          
            R
          
          
            n
          
        
      
    
    {\displaystyle \mathbb {R} ^{n}}
  
上的一個内积。


基本性质 范数 以下根據內積定义的非负性部分，定義 
  
    
      
        g
        :
        V
        →
        [
        0
        ,
        
        ∞
        )
      
    
    {\displaystyle g:V\to [0,\,\infty )}
  
 為 
  
    
      
        g
        (
        v
        )
        =
        
          
            ⟨
            v
            ,
            
            v
            ⟩
          
        
      
    
    {\displaystyle g(v)={\sqrt {\langle v,\,v\rangle }}}
  
 ，並把 
  
    
      
        g
        (
        v
        )
      
    
    {\displaystyle g(v)}
  
 表記為 
  
    
      
        ‖
        v
        ‖
      
    
    {\displaystyle \|v\|}
  
 。下面也將證明
  
    
      
        ‖
        v
        ‖
      
    
    {\displaystyle \|v\|}
  
的確是
  
    
      
        V
      
    
    {\displaystyle V}
  
上的范数。


= 柯西-施瓦茨不等式 =


= 三角不等式 =

根據上面的三角不等式， 
  
    
      
        g
      
    
    {\displaystyle g}
  
 的確是個定義在 
  
    
      
        V
      
    
    {\displaystyle V}
  
 上的范数。所以內積空間也是一個賦範向量空間。這樣直觀上 
  
    
      
        ‖
        v
        ‖
      
    
    {\displaystyle \|v\|}
  
 就是向量 
  
    
      
        v
      
    
    {\displaystyle v}
  
 的長度。這樣內積定义的非退化部分，就可以直觀理解為「任意向量 
  
    
      
        v
        ∈
        V
      
    
    {\displaystyle v\in V}
  
 為零向量，当且仅当其長度為零」。另外根據柯西-施瓦茨不等式，若 
  
    
      
        ⟨
        v
        ,
        
        w
        ⟩
        ∈
        
          R
        
      
    
    {\displaystyle \langle v,\,w\rangle \in \mathbb {R} }
  
 ，可以把 
  
    
      
        ⟨
        v
        ,
        
        w
        ⟩
      
    
    {\displaystyle \langle v,\,w\rangle }
  
 跟點積做類比，也就是依據反三角函数的性質，對「 
  
    
      
        v
      
    
    {\displaystyle v}
  
 和 
  
    
      
        w
      
    
    {\displaystyle w}
  
 間的夾角」做如下的定義：

  
    
      
        ∠
        (
        v
        ,
        
        w
        )
        :=
        
          cos
          
            −
            1
          
        
        ⁡
        
          (
          
            
              
                ⟨
                v
                ,
                
                w
                ⟩
              
              
                ‖
                v
                ‖
                ‖
                w
                ‖
              
            
          
          )
        
      
    
    {\displaystyle \angle (v,\,w):=\cos ^{-1}\left({\frac {\langle v,\,w\rangle }{\|v\|\|w\|}}\right)}
  

這樣柯西-施瓦茨不等式可以直觀理解成上述的定義與「
  
    
      
        c
        o
        s
        
          [
          ∠
          (
          v
          ,
          
          w
          )
          ]
        
        =
        ±
        1
      
    
    {\displaystyle cos{[\angle (v,\,w)]}=\pm 1}
  
 等價於 
  
    
      
        v
      
    
    {\displaystyle v}
  
 和 
  
    
      
        w
      
    
    {\displaystyle w}
  
 相互平行」。


= 度量 =
根據三角不等式，以下的函数：

  
    
      
        d
        :
        V
        ×
        V
        →
        
          
            R
          
          
            +
          
        
        ;
        
        d
        (
        v
        ,
        w
        )
        =
        ‖
        v
        ⊖
        w
        ‖
      
    
    {\displaystyle d:V\times V\to \mathbb {R} ^{+};\;d(v,w)=\|v\ominus w\|}
  

的確是 
  
    
      
        V
      
    
    {\displaystyle V}
  
 上的度量。這樣因為度量空间有自然的拓撲結構，所以內積空間 
  
    
      
        V
      
    
    {\displaystyle V}
  
 也就有這種自然的拓撲結構；通常會把這個自然的拓撲記為 
  
    
      
        
          τ
          
            V
          
        
      
    
    {\displaystyle \tau _{V}}
  
。


= 勾股定理 =


完备化 如果 
  
    
      
        V
      
    
    {\displaystyle V}
  
 是個複內積空間，可以定義一個函数 
  
    
      
        d
        :
        V
        ×
        V
        →
        
          R
        
      
    
    {\displaystyle d:V\times V\to \mathbb {R} }
  
 且 
  
    
      
        d
        (
        v
        ,
        
        w
        )
        =
        ‖
        v
        ⊖
        w
        ‖
      
    
    {\displaystyle d(v,\,w)=\|v\ominus w\|}
  
，根據上面的三角不等式和內積定义，
  
    
      
        (
        V
        ,
        
        d
        )
      
    
    {\displaystyle (V,\,d)}
  
  的確是個度量空间。
在希尔伯特空间的文章中有一些内积空间的例子，其中引出自内积的度量诱导一个完备的度量空间。然而也存在诱导不完备度量空间的内积，比如在区间
  
    
      
        [
        a
        ,
        b
        ]
      
    
    {\displaystyle [a,b]}
  
上连续复数值函数的空间
  
    
      
        
          
            C
          
        
        [
        a
        ,
        b
        ]
      
    
    {\displaystyle {\mathcal {C}}[a,b]}
  
上。内积是

  
    
      
        ⟨
        f
        ,
        g
        ⟩
        :=
        
          ∫
          
            a
          
          
            b
          
        
        f
        (
        t
        )
        
          
            
              g
              (
              t
              )
            
            ¯
          
        
        
        d
        t
      
    
    {\displaystyle \langle f,g\rangle :=\int _{a}^{b}f(t){\overline {g(t)}}\,dt}
  

这个空间是不完备的；比如考虑对于区间
  
    
      
        [
        0
        ,
        1
        ]
      
    
    {\displaystyle [0,1]}
  
，考虑函数序列
  
    
      
        {
        
          f
          
            k
          
        
        
          }
          
            k
            ∈
            
              N
            
          
        
      
    
    {\displaystyle \{f_{k}\}_{k\in \mathbb {N} }}
  
，其中 

  
    
      
        ∀
        k
        ⩾
        2
        ,
        
        
        
        
          f
          
            k
          
        
        (
        t
        )
        =
        
          
            {
            
              
                
                  0
                  ,
                
                
                  ∀
                  t
                  ∈
                  [
                  0
                  ,
                  
                    
                      1
                      2
                    
                  
                  ]
                
              
              
                
                  k
                  (
                  t
                  −
                  
                    
                      1
                      2
                    
                  
                  )
                  ,
                
                
                  ∀
                  t
                  ∈
                  (
                  
                    
                      1
                      2
                    
                  
                  ,
                  
                    
                      1
                      2
                    
                  
                  +
                  
                    
                      1
                      k
                    
                  
                  ]
                
              
              
                
                  1
                  ,
                
                
                  ∀
                  t
                  ∈
                  (
                  
                    
                      1
                      2
                    
                  
                  +
                  
                    
                      1
                      k
                    
                  
                  ,
                  1
                  ]
                
              
            
            
          
        
      
    
    {\displaystyle \forall k\geqslant 2,\;\;\;f_{k}(t)={\begin{cases}0,&\forall t\in [0,{\frac {1}{2}}]\\k(t-{\frac {1}{2}}),&\forall t\in ({\frac {1}{2}},{\frac {1}{2}}+{\frac {1}{k}}]\\1,&\forall t\in ({\frac {1}{2}}+{\frac {1}{k}},1]\end{cases}}}
  

每个
  
    
      
        
          f
          
            k
          
        
      
    
    {\displaystyle f_{k}}
  
都是连续函数，但
  
    
      
        {
        
          f
          
            k
          
        
        
          }
          
            k
            ∈
            
              N
            
          
        
      
    
    {\displaystyle \{f_{k}\}_{k\in \mathbb {N} }}
  
在上面的内积诱导的拓扑中是不收敛于任何一个连续函数的柯西序列，因为它的极限不是连续的函数。


在内积空间上的算子 希尔伯特算子，协方差算子


退化内积 引用 S. Axler, Linear Algebra Done Right, Springer, 2004
G. Emch, Algebraic Methods in Statistical Mechanics and Quantum Field Theory, Wiley Interscience,  1972.
N. Young, An Introduction to Hilbert Spaces, Cambridge University Press, 1988