![量子机器学习及区块链技术导论](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/272/43738272/b_43738272.jpg)
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3.2.2 对偶空间和对偶向量
向量的内积是一个函数,从同一空间取出两个向量v和w,并计算得到一个数,记为。
以Dirac符号定义的对偶空间和对偶向量有如下定义:
设H为Hilbert空间,Hilbert空间H*定义为线性映射的集合,定义空间H*的向量
和
,并有
。也就是说,空间H中两个向量的内积属于空间H*,其中
是同属于H空间的
和
的内积。
空间H*本身是一个复向量空间,称为与H相关联的对偶空间;是
的对偶向量,
是从
中获取相应的行矩阵后,取每个元素的复共轭(埃尔米特共轭)得到的。
两个向量和
的内积为
,计算方法是以
为行向量,
为列向量,对应的元素乘积得到矩阵。例如,
,
,则两者内积为:
![img](https://epubservercos.yuewen.com/D06023/23020648401665906/epubprivate/OEBPS/Images/txt003_90.jpg?sign=1739275090-DXDnZg7vVYBd4QhDFoQwfXTP1mY4SNvo-0-4cd8b5c96d060c463302160132bfb4f8)
注意:此处的共轭是
。如果两个向量的内积为零,则称其为正交向量。
的欧氏范数表示为
,是它与自身内积后做平方根,即
,范数为1的向量称为单位向量,一组相互正交的单位向量称为正交集。
考虑一个维数为的Hilbert空间H,当有
且
,当
,则
个
组成空间H的一组正交基。例如
就是一组满足任意两个向量内积为0、每个向量范数为1的一组正交基。按照该规则重新计算
,
的内积,有:
![](https://epubservercos.yuewen.com/D06023/23020648401665906/epubprivate/OEBPS/Images/txt003_105.jpg?sign=1739275090-XCmfdqstbawv42qicc6vEN95WVBOFxtN-0-fe28a513e01114b47aa331292332c4d5)