**内积空间**（英語：）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**（），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**空间**，但這些著作裡的"内积空间"反而指的是有限維欧几里德空间或可數維的Lp空间。

正式定义
----

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

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

| 名稱 | 前提條件 | 內容 |
| --- | --- | --- |
| 共轭对称 | 對所有 {\displaystyle v,\,w\in V} | {\displaystyle \langle v,\,w\rangle ={\overline {\langle w,\,v\rangle }}} |
| 线性 | 對所有 {\displaystyle a,\,v,\,w\in V} | {\displaystyle \langle v\oplus w,\,a\rangle =\langle v,\,a\rangle +\langle w,\,a\rangle } |
| 對所有 {\displaystyle v,\,w\in V} 和所有 {\displaystyle \lambda \in F} | {\displaystyle \langle \lambda \cdot v,\,w\rangle =\lambda \times \langle v,\,w\rangle } |
| 非负性 | 對所有 v \in V | {\displaystyle \langle v,\,v\rangle \geq 0} |
| 非退化 | {\displaystyle (v=0\_{V})\Leftrightarrow (\langle v,\,v\rangle =0)} |

這樣的話， f 會被稱為定義在 V 上的**內積**。更進一步的，若 {\displaystyle F=\mathbb {C} } 則稱 V 是個**複內積空間，**反之，若 {\displaystyle F=\mathbb {R} } 則稱 V 是個**實內積空間**。

如果 {\displaystyle \langle v,\,w\rangle =0} ，也可記為 {\displaystyle v\perp w} ，並稱「 v 與 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

|  |  |  |
| --- | --- | --- |
| 线性 | 對所有 {\displaystyle a,\,v,\,w\in V} | {\displaystyle \langle a,\,v\oplus w\rangle =\langle a,\,v\rangle +\langle a,\,w\rangle } |
| 對所有 {\displaystyle v,\,w\in V} 和所有 {\displaystyle \lambda \in F} | {\displaystyle \langle v,\,\lambda \cdot w\rangle =\lambda \times \langle v,\,w\rangle } |

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 \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：\langle x,y\rangle := xy 满足内积的各种性质。

### 点积

欧几里德空间 \mathbb {R} ^{n}的点积：

{\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 \mathbb {R} ^{n}上的一個内积。

基本性质
----

**定理** — 若 V 是複內積空間，那對所有的 {\displaystyle a,\,v,\,w\in V} 和所有的有 {\displaystyle \lambda \in \mathbb {C} } 有：

(a) {\displaystyle \langle a,\,v\oplus w\rangle =\langle a,\,v\rangle +\langle a,\,w\rangle }
(b) {\displaystyle \langle v,\,\lambda \cdot w\rangle ={\overline {\lambda }}\times \langle v,\,w\rangle }

**證明**
(a)

{\displaystyle {\begin{aligned}\langle a,\,v\oplus w\rangle &={\overline {\langle v\oplus w,\,a\rangle }}\\&={\overline {\langle v,\,a\rangle +\langle w,\,a\rangle }}\\&={\overline {\langle v,\,a\rangle }}+{\overline {\langle w,\,a\rangle }}\\&=\langle a,\,v\rangle +\langle a,\,w\rangle \end{aligned}}}

(b)

{\displaystyle {\begin{aligned}\langle v,\,\lambda \cdot w\rangle &={\overline {\langle \lambda \cdot w,\,v\rangle }}\\&={\overline {\lambda \times \langle w,\,v\rangle }}\\&={\overline {\lambda }}\times {\overline {\langle w,\,v\rangle }}\\&={\overline {\lambda }}\times \langle v,\,w\rangle \end{aligned}}}

故得証。\Box 

**一般線性** — 若 V 是個**複內積空間**，對任意有限向量序列 {\displaystyle {\{v\_{i}\in V\}}\_{i=1}^{n}} 和任意 {\displaystyle w\in V} 有：

(a) {\displaystyle \left\langle \sum \_{i=1}^{n}v\_{i},\,w\right\rangle =\sum \_{i=1}^{n}\langle v\_{i},\,w\rangle }
(b) {\displaystyle \left\langle w,\,\sum \_{i=1}^{n}v\_{i}\right\rangle =\sum \_{i=1}^{n}\langle w,\,v\_{i}\rangle }

**證明**
若 n=2 ，本定理只是內積定义的線性部分，故成立。

若 {\displaystyle n=k} 時，對任意有限向量序列 {\displaystyle {\{u\_{i}\in V\}}\_{i=1}^{k}} 和任意 {\displaystyle w\in V} 有：

{\displaystyle \left\langle \sum \_{i=1}^{k}u\_{i},\,w\right\rangle =\sum \_{i=1}^{k}\langle u\_{i},\,w\rangle }
這樣的話，對任意有限向量序列 {\displaystyle {\{v\_{i}\in V\}}\_{i=1}^{k+1}} 和任意 {\displaystyle w\in V} 有：

{\displaystyle {\begin{aligned}\left\langle \sum \_{i=1}^{k+1}v\_{i},\,w\right\rangle &=\left\langle \left(\sum \_{i=1}^{k}v\_{i}\right)+v\_{k+1},\,w\right\rangle \\&=\left\langle \sum \_{i=1}^{k}v\_{i},\,w\right\rangle +\langle v\_{k+1},\,w\rangle \\&=\sum \_{i=1}^{k}\langle v\_{i},\,w\rangle +\langle v\_{k+1},\,w\rangle \\&=\sum \_{i=1}^{k+1}\langle v\_{i},\,w\rangle \end{aligned}}}
所以根據数学归纳法，本定理(a)部分得証。這樣根據共轭的線性性質有：

{\displaystyle {\begin{aligned}\left\langle w,\,\sum \_{i=1}^{n}v\_{i}\right\rangle &={\overline {\left\langle \sum \_{i=1}^{n}v\_{i},\,w\right\rangle }}\\&={\overline {\sum \_{i=1}^{n}\langle v\_{i},\,w\rangle }}\\&=\sum \_{i=1}^{n}{\overline {\langle v\_{i},\,w\rangle }}\\&=\sum \_{i=1}^{n}\langle w,\,v\_{i}\rangle \end{aligned}}}
故本定理的(b)部分也得証。\Box

范数
--

以下根據內積定义的非负性部分，定義 {\displaystyle g:V\to [0,\,\infty )} 為 {\displaystyle g(v)={\sqrt {\langle v,\,v\rangle }}} ，並把 {\displaystyle g(v)} 表記為 {\displaystyle \|v\|} 。

**柯西-施瓦茨不等式** —   

V 是個複內積空間，則對所有的 {\displaystyle v,\,w\in V} 有：

(a) {\displaystyle \|v\|\|w\|\geq |\langle v,\,w\rangle |}
(b) {\displaystyle \|v\|\|w\|=|\langle v,\,w\rangle |} \Leftrightarrow  存在 {\displaystyle \lambda \in \mathbb {C} } 使 {\displaystyle v=\lambda \cdot w}

**證明**
若 {\displaystyle v=w=0\_{V}} ，根據內積定义的非退化部分，本定理成立。若考慮 {\displaystyle v,\,w\neq 0\_{V}} ，取 {\displaystyle e\_{v}={\frac {1}{\|v\|}}\cdot v} 、{\displaystyle e\_{w}={\frac {1}{\|w\|}}\cdot w} 與 {\displaystyle \alpha =\langle e\_{v},\,e\_{w}\rangle } ，則根據內積定义有

{\displaystyle {\begin{aligned}\langle e\_{v}\oplus (-\alpha )\cdot e\_{w},\,e\_{v}\oplus (-\alpha )\cdot e\_{w}\rangle &=\langle e\_{v},\,e\_{v}\rangle +\langle e\_{v},\,(-\alpha )\cdot e\_{w}\rangle +\langle (-\alpha )\cdot e\_{w},\,e\_{v}\rangle +\langle (-\alpha )\cdot e\_{w},\,(-\alpha )\cdot e\_{w}\rangle \\&=1-{\overline {\alpha }}\alpha -\alpha {\overline {\alpha }}+\alpha {\overline {\alpha }}\\&=1-{|\alpha |}^{2}\\&=1-{\left({\frac {|\langle v,\,w\rangle |}{\|v\|\|w\|}}\right)}^{2}\\&\geq 0\end{aligned}}}

這樣定理的(a)部分就成立。考慮到 {\displaystyle |\langle v,\,w\rangle |=\|v\|\|w\|} 等價於上式內積要為零，那再根據內積定义的非退化部分，又等價於

{\displaystyle e\_{v}\oplus (-\alpha )\cdot e\_{w}=0\_{V}}
那這樣根據向量空间的基本運算性质，又等價於

{\displaystyle v={\frac {\langle v,\,r\rangle }{{\|w\|}^{2}}}\cdot w}
所以(b)部分也成立，故得証。\Box 

**三角不等式** —   

V 是個複內積空間，則對所有的{\displaystyle v,\,w\in V} 有：

{\displaystyle \|v\|+\|w\|\geq \|v\oplus w\|}

**證明**
根據內積定义有

{\displaystyle {\begin{aligned}{\|v\oplus w\|}^{2}&=\langle v\oplus w,\,v\oplus w\rangle \\&={\|v\|}^{2}+\langle v,\,w\rangle +\langle w,\,w\rangle +{\|w\|}^{2}\\&={\|v\|}^{2}+{\|w\|}^{2}+2\operatorname {Re} (\langle v,\,w\rangle )\\&\leq {\|v\|}^{2}+{\|w\|}^{2}+2|\langle v,\,w\rangle |\end{aligned}}}

這樣根據上面的柯西-施瓦茨不等式有

{\displaystyle {\begin{aligned}{\|v\oplus w\|}^{2}&\leq {\|v\|}^{2}+{\|w\|}^{2}+2|\langle v,\,w\rangle |\\&\leq {\|v\|}^{2}+{\|w\|}^{2}+2\|v\|\|w\|\\&={(\|v\|+\|w\|)}^{2}\end{aligned}}}

故本定理成立。\Box 

根據上面的三角不等式， g 的確是個定義在 V 上的范数。**所以內積空間也是一個赋范向量空间**。這樣直觀上 {\displaystyle \|v\|} 就是向量 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 \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 {\displaystyle \langle v,\,w\rangle \in \mathbb {R} } ，可以把 {\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 和 w 間的夾角」做如下的定義：

{\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「{\displaystyle cos{[\angle (v,\,w)]}=\pm 1} 等價於 v 和 w 相互平行」。

**勾股定理** —   

V 是個複內積空間，若有限向量序列 {\displaystyle {\{v\_{i}\in V\}}\_{i=1}^{n}} 對任意不相等的正整數 {\displaystyle 1\leq i\neq j\leq n} 都有 {\displaystyle \langle v\_{i},\,v\_{j}\rangle =0} 則：

{\displaystyle \sum \_{i=1}^{n}\|v\_{i}\|^{2}=\left\|\sum \_{i=1}^{n}v\_{i}\right\|^{2}}

**證明**
根據內積定义和上面的一般線性性質有

{\displaystyle {\begin{aligned}\left\|\sum \_{i=1}^{n}v\_{i}\right\|^{2}&=\left\langle \sum \_{i=1}^{n}v\_{i},\,\sum \_{i=1}^{n}v\_{i}\ \right\rangle \\&=\sum \_{j=1}^{n}\left\langle v\_{j},\,\sum \_{i=1}^{n}v\_{i}\ \right\rangle \\&=\sum \_{j=1}^{n}\sum \_{i=1}^{n}\langle v\_{j},\,v\_{i}\rangle \\&=\sum \_{j=1}^{n}{\|v\_{j}\|}^{2}\end{aligned}}}
故得証。\Box 

**平行四边形法则** —   

V 是個複內積空間，則對所有的 {\displaystyle v,\,w\in V} 有：

(a) {\displaystyle \|v\oplus w\|^{2}+\|v\ominus w\|^{2}=2\|v\|^{2}+2\|w\|^{2}}

**證明**
根據內積定义和向量空间的基本運算性质有

{\displaystyle {\begin{aligned}{\|v\oplus w\|}^{2}&=\langle v\oplus w,\,v\oplus w\rangle \\&={\|v\|}^{2}+\langle v,\,w\rangle +\langle w,\,w\rangle +{\|w\|}^{2}\\\end{aligned}}}

{\displaystyle {\begin{aligned}{\|v\ominus w\|}^{2}&=\langle v\oplus (w^{-1}),\,v\oplus (w^{-1})\rangle \\&={\|v\|}^{2}+\langle v,\,(-1)\cdot w\rangle +\langle (-1)\cdot w,\,v\rangle +\langle (-1)\cdot w,\,(-1)\cdot w\rangle \\&={\|v\|}^{2}-\langle v,\,w\rangle -\langle w,\,v\rangle +{\|w\|}^{2}\end{aligned}}}

故得証。\Box

完备化
---

如果 V 是個複內積空間，可以定義一個函数 {\displaystyle d:V\times V\to \mathbb {R} } 且 {\displaystyle d(v,\,w)=\|v\ominus w\|}，根據上面的三角不等式和內積定义，{\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]上连续复数值函数的空间\mathcal{C}[a, b]上。内积是

 \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]，考虑函数序列\{ f\_k \}\_{k\in\mathbb{N}}，其中 

\forall k \geqslant 2, \; \; \; f\_k (t) =
\begin{cases}
 0, & \forall t \in [0, \frac12 ] \\
 k(t - \frac12 ), & \forall t \in ( \frac12 , \frac12 + \frac1k ] \\
 1, & \forall t \in ( \frac12 + \frac1k , 1 ]
\end{cases}
每个f\_{k}都是连续函数，但\{ 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

|  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 

| * 
* 论
* 编
线性代数的相关概念 |
| --- |
|  |
| 重要概念 | 
* 标量
* 向量
* 向量空间
* 向量子空间

* 线性生成空间
* 线性映射
* 投影
* 線性無關
* 线性组合

* 基
* 標記
* 列空间
* 行空间
* 零空间
* 对偶空间
* 正交
* 特征值
* 特征向量

* 数量积
* 内积空间
* 点乘
* 轉置
* 格拉姆-施密特正交化
* 线性方程组
* 克萊姆法則

 |
|  |
| 矩阵 | 
* 矩阵
* 矩陣乘法
* 矩阵分解
* 行列式
* 子式和余子式
* 矩阵的秩
* 克萊姆法則
* 逆矩阵
* 高斯消去法
* 线性变换
* 分块矩阵

 |
|  |
| 数值线性代数 | 
* 浮点数
* 数值稳定性
* 基础线性代数程序集
* 稀疏矩阵

 |

 |