Teorema spettrale: differenze tra le versioni

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In [[algebra lineare]] e [[analisi funzionale]] il '''teorema spettrale''' si riferisce a una serie di risultati relativi agli [[operatore lineare|operatori lineari]] oppure alle [[matrice (matematica)|matrici]]. In termini generali il teorema spettrale fornisce condizioni sotto le quali un operatore o una matrice possono essere [[diagonalizzazione|diagonalizzati]], cioè rappresentati da una [[matrice diagonale]] in una [[base (algebra lineare)|base]].

In [[dimensione (spazio vettoriale)|dimensione]] finita, il teorema spettrale asserisce che per ogni [[endomorfismo simmetrico]] di uno [[spazio vettoriale reale]] dotato di un [[prodotto scalare]] hasi può trovare una [[base ortonormale]] formata da [[autovettore|autovettori]]. Equivalentemente, ogni [[matrice simmetrica]] reale è [[matrici simili|simile]] ad una [[matrice diagonale]] tramite una [[matrice ortogonale]].

In dimensione infinita esistono diverse formulazioni. Quella che utilizza gli operatori di moltiplicazione stabilisce che ogni operatore di moltiplicazione è un [[operatore autoaggiunto]] (densamente definito), ed ogni operatore autoaggiunto è [[EquivalenzaOperatore unitarialineare continuo|unitariamente equivalente]] ad un operatore di moltiplicazione.<ref>{{springerEOM|titolo=Unitarily-equivalent operators|autore= V.I. Sobolev }}</ref>

Il teorema spettrale fornisce anche una decomposizione canonica dello spazio vettoriale, chiamata '''decomposizione spettrale''' o '''decomposizione agli autovalori'''.

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Il teorema spettrale può essere enunciato per spazi vettoriali reali o complessi muniti di prodotto scalare. L'enunciato è essenzialmente lo stesso nei due casi.

Il teorema nel caso reale può anche essere interpretato come il caso particolare della versione complessa. Come molti altri risultati in [[algebra lineare]], il teorema può essere enunciato in due forme diverse: usando il linguaggio delle [[applicazione lineare|applicazioni lineari]] o delle [[matrice|matrici]]. Nel caso complesso l'enunciato per [[spazio vettoriale complesso|spazi vettoriali complessi]] muniti di un [[prodotto hermitiano]] è analogo a quello reale, ma sotto ipotesi più deboli: anziché ''autoaggiunto'', è sufficiente richiedere che l'operatore sia [[operatore normale|normale]], cioè che commuti con il proprio [[aggiunto]].

==== Caso reale ====

Sia <math>T</math> un [[endomorfismo]] su uno [[spazio vettoriale reale]] <math>V</math> di [[dimensione (spazio vettoriale)|dimensione]] ''n'', dotato di un [[prodotto scalare]] [[definito positivo]]. Allora <math>T</math> è [[Operatore autoaggiunto|autoaggiunto]] [[se e solo se]] esiste una [[base ortonormale]] di <math>V</math> fatta di [[autovettore|autovettori]] per <math>T</math>.<ref>{{Cita|S. Lang|Pag. 245|lang}}.</ref> L'endomorfismo(In tal caso, <math>T</math> si dice "ortogonalmente diagonalizzabile" ed è quindiin particolare [[diagonalizzabilità|diagonalizzabile]]).

Una versione equivalente del teorema, enunciata con le matrici, afferma che ogni [[matrice simmetrica]] reale è [[matrice simile|simile]] ad una [[matrice diagonale]] tramite una [[matrice ortogonale]].<ref>{{Cita|S. Lang|Pag. 248|lang}}.</ref>

Come conseguenza del teorema, per ogni matrice simmetrica <math>S</math> esistono una matrice ortogonale <math>M</math> (cioè tale che <math>M^TM = I</math>) ed una matrice diagonale <math>D</math> per cui:<ref>{{Cita|S. Lang|Pag. 246|lang}}.</ref>

:<math> D = M^{-1} S M = M^T S M \ </math>

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==== Caso complesso ====

Sia <math>T</math> un operatore lineare su uno [[spazio vettoriale complesso]] <math>V</math> di dimensione ''n'', dotato di un [[Forma_sesquilineare#Prodotto_hermitiano|prodotto hermitiano]], cioè di una [[Forma_sesquilineare#Forma_hermitiana|forma hermitiana]] definita positiva. Allora <math>T</math> è un [[operatore normale]] se e solo se esiste una [[base ortonormale]] di <math>V</math> fatta di [[autovettore|autovettori]] per <math>T</math>.<ref>{{Cita|S. Lang|Pag. 251|lang}}.</ref>

Nel linguaggio matriciale, il teorema afferma che ogni [[matrice normale]] è [[matrice simile|simile]] ad una [[matrice diagonale]] tramite una [[matrice unitaria]]. In altre parole, per ogni matrice normale <math>H</math> esistono una matrice unitaria <math>U</math> ed una diagonale <math>D</math> per cui:

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Nel dimostrare il teorema spettrale è sufficiente considerare il caso complesso, e per provare l'esistenza di una base di autovettori si utilizza il [[principio d'induzione]] sulla dimensione di <math>V</math>.

Se la dimensione di <math>V</math> è pari a 1 non c'è nulla da dimostrare. Si ponga che l'enunciato valga per gli spazi vettoriali di dimensione ''n'' - 1: si vuole mostrare che questo implica la validità del teorema per gli spazi di dimensione ''n''. Poiché <math>\CComplex</math> è un [[campo algebricamente chiuso]], il [[polinomio caratteristico]] di <math>T</math> ha almeno una radice: quindi <math>T</math> ha almeno un autovalore <math>\lambda</math> ed un autovettore <math>v</math> relativo a tale autovalore. Si consideri lo spazio:

:<math> W = \mathcal{L}(v)^{\perp} </math>

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:<math> [T \psi] (x) = f(x) \psi(x) \quad </math>

il cui dominio è lo spazio delle funzioni <math>\psi</math> per le quali il membro di destra della precedente relazione è in <math>L^2</math>. Il teorema stabilisce allora che ogni operatore autoaggiunto è [[EquivalenzaOperatore unitarialineare continuo|unitariamente equivalente]] ad un operatore di moltiplicazione. In particolare, un [[operatore unitario]] <math>U</math> è unitariamente equivalente alla moltiplicazione per una funzione <math>f \in L^2(\mu)</math> [[funzione misurabile|misurabile]] rispetto alla [[sigma-algebra]] di uno [[spazio di misura]] finito <math>(X,\mu)</math> con [[misura di Borel]] <math>\mu</math>.

Nel caso generale, che comprende anche operatori non limitati, per ogni operatore autoaggiunto <math>T</math> agente sullo spazio di Hilbert <math>H</math> esiste un operatore unitario che costruisce una mappa [[isometria|isometricamente]] [[isomorfismo|isomorfa]] di <math>H</math> nello spazio <math>L^2(M,\mu)</math>, dove <math>T</math> è rappresentato come un operatore di moltiplicazione.

Riga 93:

:<math>U:H \to \bigoplus_{n=1}^N L^2(\R,d\mu_n)</math>

tali che:<ref>{{Cita|Reed, Simon|Pag. 227|reed}}.</ref>

:<math>(UAU^{-1} \psi)_n (\lambda) = \lambda \psi_n(\lambda) \ </math>

Riga 107:

:<math>U:H \to L^2(M,d\mu)</math>

tali che:<ref>{{Cita|Reed, Simon|Pag. 221|reed}}.</ref>

:<math>(UAU^{-1} f)(x) = F(x)f(x) \ </math>

Riga 118:

:<math>U:H \to L^2(M,d\mu)</math>

ed esiste una funzione <math>f:M \to \R</math> misurabile [[quasi ovunque]] tali che:<ref>{{Cita|Reed, Simon|Pag. 261|reed}}.</ref>

* <math>\psi \in D(A)</math> se e solo se:

Riga 147:

:<math>\sum_{j\in A} P_j = \textrm{id}_V </math>

con <math> A </math> [[insieme numerabile]], l'insieme dei proiettori <math> \{P_j\}_{j \in A} </math> è ortogonale e completo. La decomposizione spettrale è un caso particolare della [[decomposizione di Schur]]. È anche un caso particolare della [[decomposizione ai valori singolari]].

===Caso infinito-dimensionale===

Riga 153:

Sia <math>A</math> un [[operatore normale]] limitato definito su uno spazio di Hilbert <math>H</math>. Il teorema di decomposizione spettrale per operatori normali afferma che esiste un'unica misura a valori di proiettore <math>P^A</math> tale per cui:

:<math>A = \int_{\sigma(A)} z dP^A(x,y) \qquad z := (x,y) \to x+iy \in \CComplex \quad (x,y) \in \R^2</math>

dove <math>\sigma(A) = \mbox{supp}(P^A)</math> è lo [[Spettro (matematica)|spettro]] di <math>A</math>. Si dice che <math>P^A</math> è la misura a valori di proiettore associata ad <math>A</math>.

Riga 165:

:<math>A = \int_{\sigma(A)} \lambda d P^A \qquad f(A) = \int_{\sigma(A)} f(\lambda) d P^A</math>

La formula a sinistra è detta ''diagonalizzazione'' di <math>A</math>.<ref>{{Cita|Reed, Simon|Pag. 234|reed}}.</ref>

Se da un lato è possibile definire univocamente un operatore autoaggiunto (o, più in generale, un operatore normale) <math>A</math> a partire da una misura a valori di proiettore, dall'altro se è possibile diagonalizzare <math>A</math> tramite una misura a valori di proiettore limitata <math>P^A</math> allora <math>P^A</math> è la misura a valori di proiettore associata univocamente ad <math>A</math>.

Riga 173:

Si consideri un operatore autoaggiunto <math>A</math> non limitato. Attraverso la trasformata di Cayley <math>U(A)</math> associata ad <math>A</math>:

:<math> U(A) = (A - \boldmathbf{i}I) (A + \boldmathbf{i}I)^{-1} \qquad A = \boldmathbf{i}(I + U(A)) (I - U(A))^{-1} </math>

è possibile definire, a partire da <math>A</math>, una misura a valori di proiettore <math>P^{U(A)}</math> nel modo seguente:

Riga 179:

:<math>P^A(\Omega) := P^{U(A)}(U(\Omega)) \qquad \Omega \subset \sigma(A)</math>

L'insieme <math>\Omega</math> è un boreliano contenuto nello spettro (reale) <math>\sigma(A)</math> di <math>A</math>, e <math>U(\Omega)</math> è il risultato ottenuto applicando la trasformata di Cayley su <math>\CComplex</math>.

Si dimostra che se la [[funzione identità]], definita su <math>\sigma(A)</math>, è di classe <math>L^2</math> rispetto alla misura <math>(x,P^A(\Omega)x)</math>, allora <math>P^{U(A)}</math> definisce una misura a valori di proiettore su <math>\sigma(A)</math>.

Riga 208:

* [[Teoria spettrale]]

* [[Trasformazione lineare]]

== Collegamenti esterni ==

* {{Collegamenti esterni}}

{{Algebra lineare}}