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Édition du: 01/12/2022

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Espace de Hilbert

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Espace de Hilbert – Notion

 

Comment introduire les espaces de Hilbert ? Nous allons reprendre quelques notions de base, pas à pas, pour introduire ces espaces.

 

L'espace classique ne s'accommode pas bien de l'infini. Les espaces de Hilbert ont été inventés par David Hilbert (1862-1943) pour résoudre des problèmes de cet ordre. Ce sont d'ailleurs les espaces de dimension infinie les plus simples. Applications aux transformées de Fourier, aux équations différentielles et, plus particulièrement, à la mécanique quantique.

 

Les espaces de Hilbert font partie de l'analyse fonctionnelle en mathématiques. Le concept d'espace de Hilbert étend les méthodes de l'algèbre linéaire en généralisant les notions d'espace classique à des espaces de dimension quelconque (finie ou infinie).

 

En bref: un espace de Hilbert est un espace muni d'une distance particulière définie par un produit scalaire qui satisfait la complétude: les suites de nombres y sont toutes convergentes. Il permet de mesurer des longueurs et des angles et de définir une orthogonalité.

      

 

Sommaire de cette page

>>> Qu'est-ce qu'un espace ?

>>> Espace topologique

>>> Espace métrique

>>> Suite de Cauchy et complétude

>>> Espace vectoriel normé

>>> Espace préhilbertien (inner product space)

>>> Espace de Hilbert

>>> Un des propriétés des espaces de Hilbert

>>> Lecture – Historique

  

Débutants

Logique

 

Glossaire

Ensemble

Anglais: Hilbert space: an inner product space which satisfies completeness

 

 

Ceci n'est pas un espace de Hilbert

 

Tentons un contre-exemple pour approcher les espaces de Hilbert.

Prenons une marche d'escalier et sa rampe. La rampe peut être plus ou moins pentue, mais jamais verticale. Partant d'une certaine inclinaison, on peut la rendre plus raide en augmentant la pente à chaque pas de la moitié de l'angle qui reste pour atteindre la verticale, par exemple.

Avec beaucoup d'itérations, on se rapproche de plus en plus d'une rampe verticale. Mais on n'y arrive jamais tout à fait (paradoxe d'Achille).

Toutes ces rampes forment une collection de rampes que nous appellerons l'espace des rampes. Cet espace de rampes de plus en plus raides n'est pas un espace de Hilbert, car l'état final n'est pas du tout une rampe.

  

 

 

Qu'est-ce qu'un espace ?

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Espace et notre espace ordinaire

L'espace dans "Espace de Hilbert", est une construction mathématique et non l'espace ordinaire, celui que nous entendons normalement.

 

L'espace en mathématiques signifie une collection de vecteurs qui interagissent d'une certaine manière. Il est défini par:

*       des opérateurs (par exemple, addition, soustraction, etc.),

*       une définition de distance (une métrique) destinée à mesurer la distance entre deux vecteurs.

 

L'espace qui nous entoure est un sous-ensemble de l'espace généralisé ainsi défini.

Il est représenté par des vecteurs en trois dimensions qui suivent la géométrie euclidienne (la géométrie classique, la géométrie dans l'espace du lycée, dite euclidienne).

 

 

 

Les divers espaces et leurs relations

L'espace de Hilbert se trouve au plus profond de cet emboitement des divers types d'espaces.

 

 

 

Les espaces mathématiques

 

En mathématiques, un espace donné est un espace particulier, muni de structures remarquables, permettant de définir des objets tels que points, vecteurs, fonctions…

 

Trois exemples ci-contre.

 

   

 

Un espace topologique est un ensemble muni d'une structure très générale (la topologie), qui permet de définir la notion de voisinage d'un point. Cette structure permet de définir les notions de continuité et de limite.

 

Un espace métrique est un espace topologique dont la topologie est définie au moyen d'une distance. Cette dernière permet d'estimer la taille d'un ensemble (diamètre), la proximité par rapport à un point, etc.

 

Un espace vectoriel est un ensemble dont les éléments, les vecteurs, peuvent s'additionner et être multipliés par des scalaires.

 

Voir Définition de l'espace dans l'encyclopédie

 

 

Espace topologique

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Les espaces sont de deux types:

*       les espaces linéaires et

*       les espaces topologiques.

 

Note: Il s'agit d'une classification grossière, ils ne sont pas mutuellement exclusifs. Il existe des espaces métriques qui relèvent des deux catégories.

 

Les espaces linéaires sont des espaces vectoriels munis d'opérations linéaires prédéfinies.

Les espaces linéaires ont certaines limites. Par exemple, impossibilité de définir une ligne et un cercle perpendiculaires.

 

Les espaces topologiques sont plus proches du monde réel et permettent  de définir les choses qui nous entourent comme des surfaces uniformes.

En considérant les espaces topologiques, nous sommes en route vers les espaces de Hilbert.

 

 

Qu'est-ce qu'une topologie ?

En mathématiques, la topologie est définie comme une construction fondamentale de l'espace qui est préservée suite à une déformation continue comme l'étirement, le pliage, l'effritement mais pas la déchirure.

Le ruban de Möbius est un exemple populaire de topologie. Objet qui a une seule surface et une limite singulière.

 

Définition

On définit une topologie sur un ensemble non-vide X, comme une collection d'ensembles ouverts t dans X, obéissant aux propriétés ci-dessous:

 

*       les ensembles vide ϕ et X sont ouverts;

*       l'union de toute combinaison possible d'ensembles ouverts est ouverte;

*       l'intersection d'un nombre fini d'ensembles ouverts est ouverte.

 

L'espace topologique est défini comme la paire (X, t), où t est une topologie sur l'ensemble X.

 

Ensemble topologique N

 

 

 

Espace métrique

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Métrique

Une métrique est une fonction qui calcule la distance entre deux points dans l'espace.

La fonction génère un nombre réel d(x, y) pour chaque paire

 

La fonction doit satisfaire les propriétés suivantes:

 

Ces propriétés sont assez intuitives car elles sont vraies pour la fonction de distance que nous rencontrons dans l'espace euclidien.

 

L'espace métrique M est donc défini comme le couple ordonné de (X, d). Certaines des fonctions métriques couramment utilisées sont présentées ci-contre.

  

Distance euclidienne

 

Distance de Manhattan

 

 

 

Distance de Minkowski

Voir Propriété commutative / inégalité triangulaire / distance Manhattan

 

 

 

Suite de Cauchy et complétude

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La suite de Cauchy est essentiellement une suite convergente.

 

C'est une suite dont les nombres se rapprochent de plus en plus au fur et à mesure que la suite des nombres progresse. (Illustration).

 

En gros, il existe deux éléments de la suite, tels que la distance entre eux est très petite (aussi petite que l'on veut).

 

Dans le contexte d'un espace métrique M = (X, d), la suite Cauchy est définie comme la suite dont la distance devient de plus en plus petite au fur et à mesure que la série progresse.

 

La suite converge vers un élément de X. Un espace métrique est dit complet si chaque suite de Cauchy qui le compose converge vers un élément de X.

 

Allure sinusoïdale amortie convergente vers zéro

 

 

 

Formule de la distance

Étant donné m, n > N (un entier positif), on a:

 

 

 

Suite de Cauchy – Définition mathématique

 

On dit qu'une suite un de nombres réels ou de nombres complexes est une suite de Cauchy si:

 

 

On lit: quel que soit epsilon strictement positif, il existe un nombre entier N tel que, quels que soient p et q supérieurs ou égaux à N, la distance entre les éléments p et p de la suite est inférieure à epsilon.

 

 

Convergence et complétude

 

L'espace le plus important en algèbre linéaire de base est n, tout simplement, l'espace euclidien à n dimensions.

Alors, un élément typique est un vecteur à n éléments de nombres réels. Certaines opérations peuvent être réalisées avec de tels vecteurs: addition, calcul de l'angle entre deux vecteurs, trouver la limite des suites de vecteurs.

 

Pour généraliser cela, nous souhaitons prendre une liste infinie de coordonnées: (a1, a2, a3,…).

 

Nous pouvons additionner de tels objets sans difficulté. Si nous voulons trouver l'angle entre deux vecteurs, nous pouvons essayer de calculer le produit scalaire:

 

La difficulté est que ce produit peut ne pas converger. Pour s'assurer qu'il converge, nous devons exiger que les deux suites ai et bi soient telles que:

 

Alors le produit scalaire sera fini et l'angle pourra être calculé:

 

Longueur et angles sont maintenant définis.

En ce qui concerne la suite des vecteurs de dimension finie, elle converge vers un vecteur particulier si les longueurs de leurs différences par rapport à ce vecteur tendent vers 0.

L'important est que, tout comme pour les nombres réels et l'espace euclidien, toute suite de Cauchy dans cet espace converge réellement, en d'autres termes, l'espace devient complet.

  

 

 

Espace vectoriel normé

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Norme

La norme est une fonction qui indique la longueur (valeur positive) de chaque vecteur d'un espace vectoriel (sauf le vecteur nul).

Il est généralement noté ||x||.

 

Normé

Un espace vectoriel normé est un espace métrique dont la distance est définie comme la longueur du vecteur différence: d(x, y) = ||x – y||.

 

Note: tout espace normé est à la fois un espace topologique linéaire et un espace métrique. Un exemple parfait de l'intersection entre l'espace linéaire et topologique.

 

 

Définition générique d'une norme

 

Pour p = 1, c'est la norme absolue et
       p = 2, c'est la norme euclidienne.

 

Espace de Banach: un espace vectoriel normé particulier. L'espace de Banach est un espace vectoriel linéaire normé complet.

 

 

 

Espace préhilbertien (inner product space)

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Les espaces préhilbertiens introduisent une nouvelle structure connue sous le nom de produit scalaire.

 

Il s'agit d'un opérateur mathématique qui agit sur deux vecteurs pour produire un scalaire (un nombre).

 

Les produits scalaires ajoutent une structure importante aux espaces métriques, car l'orthogonalité et l'angle entre les vecteurs peuvent maintenant être calculés.

 

Par conséquent, il s'agit d'un type d'espace vectoriel normé (il ne satisfait cependant pas à la complétude).

 

Les espaces préhilbertiens sont un excellent moyen de généraliser les espaces euclidiens. Il est en effet facile d'extrapoler les principes de base à des vecteurs de dimension supérieure.

  

En mathématiques, un espace préhilbertien est défini comme un espace vectoriel réel ou complexe muni d'un produit scalaire.

Cette notion généralise celles d'espace euclidien ou hermitien dans le cas d'une dimension quelconque, tout en conservant certaines bonnes propriétés géométriques des espaces de dimension finie grâce aux propriétés du produit scalaire, mais en perdant un atout de taille : un espace préhilbertien de dimension infinie n'est pas nécessairement complet.

 

On peut cependant le compléter, pour obtenir un espace de Hilbert.

 

 

Espace de Hilbert

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L'espace de Hilbert est un espace préhilbertien qui satisfait la complétude.

 

L'espace de Hilbert le plus simple est formé de vecteurs indexés par des nombres. D'autres sont définis en indexant d'autres objets mathématiques, comme des fonctions.

Dans le cas de fonctions, la métrique est l'intégrale du produit de deux fonctions.

 

 

 

 

Distance en espace de Hilbert

La structure supplémentaire qui le rend complet est l'introduction d'une fonction de distance définie par:

 

Application en mécanique quantique

La notion d'espace de Hilbert est essentielle aux travaux de Hermann Weyl et John von Neumann sur l'équivalence mathématique entre la mécanique matricielle de Heisenberg et l'équation de Schrödinger, ainsi qu'à la formulation générale de la mécanique quantique.

 

En physique quantique, une particule est considérée comme un objet localisé dans un espace physique, c'est-à-dire un espace euclidien tridimensionnel.

La particule est décrite en termes d'états, d'observables ou de valeurs probables, celles-ci sont données par des vecteurs dans l'espace de Hilbert.

Ainsi, cet espace aide à trouver la densité de probabilité d'une particule quantique dans l'espace.

 

Pourquoi l'espace de Hilbert

L'espace euclidien pourrait réaliser presque toutes les fonctions, mais il est limité en termes de dimensions,

L'espace euclidien est un espace de dimension finie, tandis que l'espace de Hilbert est une extension de l'espace euclidien et il est de dimension infinie.

 

Autres applications

*       développement de Fourier, transformées de Fourier;

*       théories des équations différentielles et aux dérivées partielles;

*       analyse de Fourier – fréquences propres (traitement du signal , transfert thermique);

*       la théorie ergodique qui forme le fondement mathématique de la thermodynamique.

 

 

Un des propriétés des espaces de Hilbert

 

Principe minimum

Si H est un espace de Hilbert, et E en est un sous-ensemble fermé, convexe et non vide, alors E a un élément de norme minimale. Ce n'est pas vrai dans un espace classique.

Pour information, alors qu'il travaillait dans le domaine des équations différentielles partielles, Riemann a supposé que le principe minimum était vrai dans un espace non-Hilbert, jusqu'à ce que Weierstrass donne un contre-exemple.

 

 

Lecture (d'après un texte anglais)

 

Bien sûr, on peut effectuer des calculs sans définir l'espace vectoriel et sans traiter le produit scalaire. Cependant, la notion d'espace complet est indispensable à la théorie générale, tout comme la complétion des nombres rationnels pour obtenir les nombres réels est critique.

 

Le besoin  du concept d'espace complet de fait sentir lorsqu'on commence à effectuer des itérations pour résoudre une équation. Il est gênant de ne pas avoir de limite pour la suite. En effet, de nombreux théorèmes des espaces complets sont faux dans les espaces incomplets.

Ce concept est sans doute le plus important des mathématiques modernes. Avant cela, personne n'avait réussi à proposer une définition cohérente du nombre réel. Les équations, qui n'ont pas de solutions dans le domaine rationnel, peuvent en avoir en nombres réels.

Au début du XIXe siècle, Cauchy examinait des suites de nombres rationnels qui convergent bizarrement sur elles-mêmes (désormais appelées suites de Cauchy). En fait, il était embarrassé par de telles suites.

C'est à la fin du XIXe siècle que Cantor a utilisé les suites de Cauchy pour définir un nombre réel. Ce qui lui a permis de formuler les axiomes fondant les mathématiques des ensembles.

 Les mathématiques s'en trouvent révolutionnées. L'ère de la rigueur est née. Pour la première fois, les  mathématiciens peuvent définir un nombre réel d'une manière qui s'est étendue très généralement à d'autres types de paramètres tels que les espaces de produits scalaires et les espaces normés.

 

Ainsi, la construction de Cantor, utilisée pour les réels, pouvait facilement être étendue aux espaces vectoriels en définissant une métrique telle qu'une norme, ce qui a rapidement conduit à la notion d'espace de Hilbert.

Des suites de fonctions orthogonales obtenues en résolvant des équations de math et de physique pourraient désormais avoir des limites abstraites, et non, seulement converger sur elles-mêmes.

Par exemple, des problèmes impliquant le principe de Dirichlet, pouvaient désormais donner des solutions réelles dans un contexte très général.

Les processus itératifs produisaient des suites vers lesquelles converger. Bien sûr, les objets considérés comme des solutions devaient être des objets non classiques dans un espace particulier comme Hilbert ou Banach.

Cela a conduit pour la première fois à des résultats d'existence générale pour les équations. Et cela a permis de penser à des espaces où les points pourraient être des objets compliqués tels que des fonctions, et de définir la distance et la proximité topologique pour de tels points. Les mathématiques modernes n'auraient pas progressé autant sans une telle abstraction.

 

Les espaces vectoriels abstraits munis d'une topologie sont l'évolution naturelle des efforts des mathématiciens pour résoudre les équations des mathématiques et de la physique.

 

 

 

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Sites

*       Espace de Hilbert – Wikipédia

*       Les espaces de Hilbert** – Golse , polytechnique

*       Espace de Hilbert** – François De Marçay – pdf 64 pages

 

*      Hilbert space – Wikipedia simple Enlish

*       Space (mathematics) – Wikipedia

*       Hillbert Space – Somnath Basu Roy Chowdhury – 2019

Cette page

http://villemin.gerard.free.fr/aMaths/Ensemble/Hilbert.htm

 

Hilbert contemporain