Dos desplazamientos perpendiculares permiten sumar cuadrados y encontrar el punto más cercano de una recta. En un espacio de Hilbert esa geometría continúa funcionando con sucesiones y funciones. Construiremos la proyección primero con coordenadas y veremos después qué hace falta para recuperar un vector mediante infinitas direcciones.
Si necesitas repasar:
1. El producto interior mide interacción y produce una norma
En un espacio real es bilineal, simétrico y positivo definido. En uno complejo fijamos linealidad en el primer argumento: ⟨αx, y⟩=α⟨x, y⟩ y ⟨x, αy⟩=ᾱ⟨x, y⟩; además ⟨x, y⟩ es el conjugado de ⟨y, x⟩.
Si y≠0, restar [⟨x, y⟩/‖y‖²]y deja un vector perpendicular a y; la positividad de su norma cuadrada da ‖x‖²−|⟨x, y⟩|²/‖y‖²≥0.
Al desarrollar ‖x+y‖² y acotar su término cruzado por Cauchy–Schwarz obtenemos la triangular de la norma.
Producto y dos módulos son tres cálculos distintos
x=(2,3), y=(1,−1) en R² euclídeo.
Producto
⟨x, y⟩=2·1+3·(−1)=−1.Módulos
‖x‖=√13 y ‖y‖=√2.Comprobar
|−1|=1≤√26=‖x‖‖y‖.
El producto puede ser negativo aunque las normas no lo sean.
La fórmula euclídea de ángulo necesitaría ambos vectores no nulos; la desigualdad sigue siendo válida también con un vector cero.
La conjugación compleja evita una norma imposible
En C usamos ⟨z, w⟩=z·w̄ y tomamos z=i.
Consigo mismo
⟨i, i⟩=i·(−i)=1, así ‖i‖=1.Orden de argumentos
⟨i,1⟩=i mientras ⟨1, i⟩=−i: son conjugados.Sin conjugación fallaría
El producto i·i=−1 no puede ser una norma cuadrada.
La convención compleja es parte de la definición, no un detalle de notación.
Sobre números reales la conjugación no cambia nada y se recupera el producto escalar habitual.
2. Hilbert añade completitud a la geometría del producto interior
Un espacio con producto interior se llama prehilbertiano. Es Hilbert si toda Cauchy de la norma inducida tiene límite dentro. Rⁿ, Cⁿ, ℓ² y L² son ejemplos. c₀₀ con producto euclídeo infinito restringido tiene esa geometría, pero no es completo: sus truncaciones pueden escapar al límite de soporte infinito.
En ℓ², ⟨x, y⟩=Σxⱼȳⱼ; Cauchy–Schwarz aplicada a sumas finitas y luego al límite garantiza convergencia absoluta. En L², ⟨f, g⟩=∫f ḡ y los elementos son clases de funciones iguales casi en todas partes. El producto y la norma deben depender de la clase, no de una elección arbitraria de valores en puntos aislados.
Un vector puede tener infinitas coordenadas y norma finita
x=(1/2,1/4,1/8,…).
Cuadrados
Σⱼ≥₁|xⱼ|²=Σⱼ≥₁4⁻ʲ.Geométrica
La suma es (1/4)/(1−1/4)=1/3.Norma
‖x‖₂=1/√3 y x pertenece a ℓ².
El tamaño finito no exige soporte finito.
Las truncaciones convergen a x en ℓ²; x no pertenece a c₀₀, lo que explica la diferencia de completitud.
La función que cambia solo en un punto representa el cero en L²
En [0,1], f vale uno en 1/2 y cero en los demás puntos.
Integral
∫|f|²=0 porque un punto tiene medida cero.Clase
f y la función cero son iguales casi en todas partes; representan el mismo vector L².
Evaluar
f(1/2)=1 y el representante cero vale 0 allí: ese valor no pertenece a la clase de manera única.
La identificación casi en todas partes hace que la norma sea definida positiva en el espacio de clases.
No se concluye que un vector no nulo de L² tenga norma cero: el vector descrito ya es el cero de ese espacio.
3. Ortogonalidad permite Pitágoras y exige una norma compatible
Al expandir ‖x+y‖² desaparecen los dos términos cruzados: ‖x+y‖²=‖x‖²+‖y‖². El mismo razonamiento vale para familias ortogonales finitas. La norma no decide por sí sola un ángulo euclídeo si no procede de un producto interior.
Una norma inducida satisface la ley del paralelogramo: ‖x+y‖²+‖x−y‖²=2‖x‖²+2‖y‖². Esa condición también es suficiente para reconstruir un producto por polarización. En el caso real la fórmula es ⟨x, y⟩=[‖x+y‖²−‖x−y‖²]/4; en el complejo se añade i[‖x+iy‖²−‖x−iy‖²]/4 con nuestra convención. La caracterización no dice que cualquier norma cumpla la ley.
Los términos cruzados se anulan por una cuenta verificable
u=(1,1), v=(1,−1).
Producto
1·1+1·(−1)=0.Cuadrados
‖u‖₂²=2 y ‖v‖₂²=2.Suma
u+v=(2,0), cuya norma cuadrada es 4=2+2.
Se cumple Pitágoras por ortogonalidad.
Sin producto cero aparecería 2⟨u, v⟩ en el caso real.
La norma uno falla la prueba del paralelogramo
x=(1,0), y=(0,1), con norma uno.
Dos lados izquierdos
‖x+y‖₁=2 y ‖x−y‖₁=2; sus cuadrados suman ocho.Lado derecho
2‖x‖₁²+2‖y‖₁²=2+2=4.Fallo
Ocho no es cuatro, por lo que no puede provenir de un producto interior.
R² con norma uno es Banach, pero no Hilbert para esa norma.
Usar en el mismo conjunto la norma euclídea sí da Hilbert: la norma elegida importa.
4. El cierre y la completitud permiten alcanzar la distancia mínima
Como el punto medio está en M, su distancia es al menos d; la cota resultante tiende a cero.
Así pₙ es Cauchy, converge por completitud y su límite p pertenece a M por cierre.
Variar p por tv, v∈M y t real, obliga a que Re⟨x−p, v⟩=0 al minimizar la expresión cuadrática. En complejos se repite con iv para anular también la parte imaginaria. El residuo queda perpendicular a todo M.
El eje horizontal recoge la primera coordenada
x=(2,3) y M={(t,0): t∈R}.
Candidato
p=(2,0) pertenece al eje.Residuo
x−p=(0,3) tiene producto cero con cualquier (t,0).Identidad
‖x‖²=13, ‖p‖²=4 y ‖x−p‖²=9.
p es la proyección ortogonal de x sobre M.
El residuo no es cero porque x no estaba en el subespacio.
Una recta inclinada requiere dividir por su longitud cuadrada
M=span{v}, v=(1,2); x=(3,1).
Coeficiente
⟨x, v⟩/‖v‖²=(3+2)/(1+4)=1.Proyección
p=1·v=(1,2); r=x−p=(2,−1).Comprobar
⟨r, v⟩=2−2=0 y ‖x‖²=10=5+5.
La proyección es (1,2) y el error tiene norma √5.
La fórmula se apoya en v≠0 y en el producto interior indicado.
5. Pitágoras certifica que la proyección es óptima y única
Nadie mejora el primer término y solo v=p anula el segundo. Esto prueba simultáneamente optimalidad y unicidad.
Sumar o escalar descomposiciones demuestra que P_M es lineal.
Si M no es cerrado, un ínfimo cero puede no alcanzarse; ese es precisamente el fallo que el teorema evita.
Comprobar todos los puntos del eje a la vez
x=(2,3), v=(t,0).
Distancia cuadrada
‖x−v‖²=(2−t)²+9.Mínimo
El cuadrado adicional es no negativo y solo se anula para t=2.
Error
La distancia mínima es tres, alcanzada únicamente por (2,0).
Una fórmula para todo t demuestra más que comparar unos pocos candidatos.
En t=0 la distancia cuadrada sería trece y en t=1 sería diez, coherente con la misma identidad.
Aproximar hasta distancia cero puede no dar un mínimo
M=c₀₀⊂ℓ² y x=(1/2,1/4,1/8,…).
Aproximaciones
Las truncaciones de x pertenecen a M y su error tiende a cero.
Ínfimo
La distancia de x a M es cero.
No se alcanza
Un p∈M con ‖x−p‖₂=0 tendría que ser x, que no tiene soporte finito.
No existe proyección minimizante de x sobre ese M no cerrado.
El cierre de M es ℓ²; proyectar sobre el cierre sí daría x, que es otro subespacio.
6. Normalizar y restar proyecciones produce direcciones ortonormales
Una familia de vectores no nulos es ortogonal cuando sus productos mutuos son cero; es ortonormal si además cada norma es uno.
El denominador desaparece solo si v ya tiene norma uno.
Gram–Schmidt toma un vector, resta sus componentes sobre las direcciones ortonormales anteriores y normaliza el residuo. Si el residuo es cero, el vector era dependiente de las direcciones previas y se descarta. No se divide por cero. En cada paso se conserva el subespacio generado por los vectores tratados.
Ortogonalizar dos vectores sin saltarse la normalización
u₁=(1,1,0), u₂=(1,0,1).
Primero
e₁=u₁/√2.Restar componente
⟨u₂, e₁⟩=1/√2; w=u₂−(1/√2)e₁=(1/2,−1/2,1).Segundo
‖w‖=√6/2 y e₂=(1,−1,2)/√6.Control
⟨e₁, e₂⟩=0 y ambas normas son uno.Si después entrara 2u₁, su residuo sería cero y se descartaría.
e₁, e₂ son una base ortonormal del plano generado por u₁, u₂.
No se ha creado una base de todo R³: solo se han tratado dos direcciones independientes.
Omitir el denominador sobreestima una proyección
x=(3,4), v=(2,0).
Producto y longitud
⟨x, v⟩=6; ‖v‖²=4.Coeficiente
6/4=3/2, así p=(3/2)v=(3,0).Verificar
El residuo (0,4) es perpendicular a v; usar 6v=(12,0) no dejaría residuo perpendicular.
La longitud de v debe aparecer hasta que se normalice.
Con e=v/‖v‖=(1,0), la fórmula unitaria da ⟨x, e⟩e=3e, el mismo resultado.
7. Bessel permite capturar solo parte de la norma cuadrada
Esta es la desigualdad de Bessel: la suma de cuadrados capturados no supera el total.
Para una familia numerable, esas sumas de cuadrados crecen y están acotadas por ‖x‖², así convergen. Por ortogonalidad, ‖p_M−p_N‖² es la cola de esa serie, que tiende a cero. La completitud produce un límite y de las proyecciones, aunque la familia no sea completa; en ese caso puede quedar x−y distinto de cero.
Separar lo capturado del error
x=2e₁−e₂+2e₃ con tres direcciones ortonormales; usamos solo e₁, e₂.
Total
‖x‖²=4+1+4=9.Capturado
p=2e₁−e₂ tiene norma cuadrada cinco.Restante
x−p=2e₃ tiene norma dos y norma cuadrada cuatro.
5≤9, y la diferencia cuatro es error cuadrado.
El error no es cuatro: su norma es la raíz de cuatro, es decir dos.
No todo listado de coeficientes cabe en un vector de Hilbert
Una familia ortonormal infinita y supuestos coeficientes ⟨x, eₙ⟩=1 para todo n.
Bessel finito
Para cada N se necesitaría Σₙ≤ᴺ1²=N≤‖x‖².Crecer N
No hay número finito ‖x‖² que acote todos los enteros N.
Conclusión
No existe tal vector x en el Hilbert.
Los coeficientes de cualquier vector respecto a una familia ortonormal numerable son de cuadrados sumables.
No se exigió que la familia fuera completa para usar esta necesidad.
8. La densidad es lo que transforma Bessel en reconstrucción y Parseval
Una familia ortonormal es completa si el cierre de su span es H. Equivalentemente, el único vector ortogonal a todos sus miembros es cero: la proyección sobre ese span cerrado deja un residuo ortogonal, y la ausencia de ese residuo obliga a llenar H.
Para una familia completa numerable, el límite y de las sumas p_N conserva los coeficientes de x; x−y queda ortogonal a todos y debe ser cero.
En un Hilbert separable hay una base ortonormal finita o numerable. No es una base de Hamel: la representación puede necesitar infinitos términos, mientras Hamel usa combinaciones finitas.
Reconstruir un vector de infinitas coordenadas
Base canónica de ℓ² y x=(2⁻¹,2⁻²,2⁻³,…).
Coeficientes
⟨x, eₙ⟩=2⁻ⁿ.Parseval
‖x‖²=Σ4⁻ⁿ=1/3.Error tras N
La cola cuadrada es 4⁻ᴺ/3, así ‖x−p_N‖=2⁻ᴺ/√3.
Las sumas finitas reconstruyen x en norma con un error explícito.
Ninguna combinación finita de la base da este x; por eso esa base ortonormal no es de Hamel.
Una familia ortonormal puede omitir la dirección que necesitamos
En ℓ² usamos solo e₂, e₄, e₆,… y queremos reconstruir e₁.
Ortonormalidad
Las direcciones elegidas tienen norma uno y son perpendiculares entre sí.
Coeficientes
Todos los productos con e₁ son cero.
Resultado
Todas las sumas de proyección dan cero y el error sigue siendo uno.
La familia no es completa; reconstruye la proyección sobre las coordenadas pares.
Que haya infinitas direcciones no garantiza que su span sea denso.
9. Convergencia en L² no promete convergencia puntual ni uniforme
La integral controla error cuadrado total, no el error máximo ni el valor en cada punto. Una expansión ortonormal completa garantiza esa modalidad de convergencia; para afirmar otra hacen falta hipótesis o teoremas adicionales.
Los ejemplos siguientes estudian lo que la convergencia L² por sí sola permite concluir. No pretenden negar resultados más fuertes para sistemas particulares de Fourier bajo sus hipótesis. Además los valores puntuales dependen de representantes; las integrales y los productos interiores sí son propios de las clases.
El error se mueve y puede reaparecer en todos los puntos
Para m=0,1,2,… y n=2ᵐ+k, 0≤k<2ᵐ, sea fₙ el indicador de [k/2ᵐ,(k+1)/2ᵐ) en [0,1].
Norma
El intervalo tiene longitud 2⁻ᵐ, así ‖fₙ‖₂²=2⁻ᵐ→0 cuando n crece.
Punto fijo
Cada x∈[0,1) está en exactamente un intervalo de cada bloque de nivel m.
Reapariciones
Su valor es uno una vez por bloque y cero en las otras posiciones de los bloques grandes; hay infinitos unos y ceros.
fₙ converge a cero en L², pero no puntualmente en ningún x∈[0,1).
Se especificaron intervalos semiabiertos para que cada punto tenga una sola posición por bloque; el extremo 1 vale cero en todas.
Una norma integral pequeña no controla el máximo
fₙ(x)=xⁿ en [0,1], n≥1.
Error L² respecto a cero
∫₀¹x²ⁿdx=1/(2n+1)→0.Supremo
fₙ(1)=1 y 0≤fₙ≤1, así ‖fₙ‖∞=1 siempre.Comparar
Hay convergencia L² a cero, pero no uniforme a cero.
La modalidad de convergencia se debe nombrar, no sobreentender.
La continuidad de cada fₙ no transforma la convergencia L² en uniforme.
Ahora lo resolvemos de principio a fin.
EJEMPLO RESUELTO 1
Proyección en ℓ²
Proyecta x=(1,2,3,0,…) sobre span{e₁,e₂}.
Subespacio
M=span{e₁, e₂} es finito dimensional y cerrado en ℓ².Coeficientes
Con la base canónica ortonormal, ⟨x, e₁⟩=1 y ⟨x, e₂⟩=2.Proyección
p=1e₁+2e₂=(1,2,0,…).Residuo
x−p=(0,0,3,0,…) es perpendicular a ambas direcciones de M.Optimalidad
Pitágoras da ‖x−v‖²=‖x−p‖²+‖p−v‖² para todo v∈M, así p es único mínimo.
Comprobar
‖x‖²=14,‖p‖²=5 y ‖x−p‖²=9; 14=5+9.
Proyección (1,2,0,…).
‖x‖²=14,‖p‖²=5 y‖x−p‖²=9; se cumple14=5+9.
EJEMPLO RESUELTO 2
Parseval
Un vector tiene solo coeficientes ortonormales 3 y 4. Halla la norma.
Datos
Solo hay dos coeficientes ortonormales no nulos, tres y cuatro; los demás son cero.
Cuadrados
Sus contribuciones son |3|²=9 y |4|²=16.Parseval
La norma cuadrada del vector es 9+16=25.Raíz
La norma es no negativa, así ‖x‖=√25=5.Geometría
Las componentes 3e₁ y 4e₂ son perpendiculares.
Comprobar
Pitágoras reproduce la misma suma de cuadrados; no se suman las longitudes para obtener siete.
Norma 5.
Las componentes3e₁ y4e₂ son perpendiculares y forman una suma de norma5, coherente con Pitágoras.
Los símbolos que hemos usado
- ⟨x,y⟩
- Producto interior, que aquí se toma lineal en el primer argumento y conjugado lineal en el segundo.
- ‖x‖
- Norma inducida√⟨x,x⟩.
- x⊥y
- Ortogonalidad:⟨x,y⟩=0.
- M⊥
- Vectores ortogonales a todos los elementos del subespacio M.
- P_Mx
- Proyección ortogonal de x sobre el subespacio cerrado M.
- eₙ
- Vector de una familia ortonormal; enℓ² puede ser el vector canónico de coordenada n.
- span
- Conjunto de combinaciones lineales finitas de una familia de vectores.
Ahora te toca a ti.
Tienes cinco ejercicios. Inténtalos; las pistas te ayudan si te atascas.
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