数のあいだには大小関係があり、0 ≤ a ≤ b 0\le a\le b 0 ≤ a ≤ b なら a 2 ≤ b 2 a^2\le b^2 a 2 ≤ b 2 のように、関数で写しても大小は保たれます。行列(作用素)にも「A A A は B B B 以下」という大小の付け方がありますが、関数で写すと大小が保たれないことがあります。この記事では、どんな関数なら大小が保たれるのか、また作用素の大きさを不等式でどう測るのかを、証明つきで順に調べます。読み終えると、行列の平方根や対数の単調性、積分作用素の有界性の判定、トレースの不等式を、次元によらない形で使えるようになります。
自己共役作用素 の順序 A ≤ B A\le B A ≤ B (Löwner 順序。すべてのベクトル x x x で ⟨ x , A x ⟩ ≤ ⟨ x , B x ⟩ \langle x,Ax\rangle\le\langle x,Bx\rangle ⟨ x , A x ⟩ ≤ ⟨ x , B x ⟩ という大小関係)は、関数で写すと壊れやすい順序です。A ≤ B A\le B A ≤ B から A 2 ≤ B 2 A^2\le B^2 A 2 ≤ B 2 は出ませんが、0 ≤ α ≤ 1 0\le\alpha\le1 0 ≤ α ≤ 1 なら A α ≤ B α A^\alpha\le B^\alpha A α ≤ B α です(Löwner–Heinz の不等式 )。証明は t α t^\alpha t α を「t / ( s + t ) t/(s+t) t / ( s + t ) の重ね合わせ」と見る積分表示で、log \log log も同じく単調です。
複素補間(三線定理。帯状の領域の両端での大きさから、内側での大きさを抑える定理)を使うと、Heinz–Kato の不等式 ∣ ⟨ y , T x ⟩ ∣ ≤ ∥ A α x ∥ ∥ B 1 − α y ∥ |\langle y,Tx\rangle|\le\|A^\alpha x\|\|B^{1-\alpha}y\| ∣ ⟨ y , T x ⟩ ∣ ≤ ∥ A α x ∥∥ B 1 − α y ∥ と Cordes の不等式 ∥ A α B α ∥ ≤ ∥ A B ∥ α \|A^\alpha B^\alpha\|\le\|AB\|^\alpha ∥ A α B α ∥ ≤ ∥ A B ∥ α が得られます。
積分作用素の L 2 L^2 L 2 有界性(核 K ( x , y ) K(x,y) K ( x , y ) の積分作用素のノルムが有限であること)は、正の試験関数を 1 組見つければ判定できます(Schur テスト )。Hilbert の不等式(定数 π \pi π )と Hardy の不等式(定数 2 2 2 )がすぐに出ます。
Schatten ノルム(特異値の p p p 乗和の 1 / p 1/p 1/ p 乗)には正規直交系 による変分表示があり、そこから三角不等式・完備性・Hölder 不等式 ∥ K L ∥ 1 ≤ ∥ K ∥ p ∥ L ∥ q \|KL\|_1\le\|K\|_p\|L\|_q ∥ K L ∥ 1 ≤ ∥ K ∥ p ∥ L ∥ q が証明できます。f ( x ) g ( − i ∇ ) f(x)g(-i\nabla) f ( x ) g ( − i ∇ ) の Hilbert–Schmidt ノルムは ( 2 π ) − d / 2 ∥ f ∥ 2 ∥ g ∥ 2 (2\pi)^{-d/2}\|f\|_2\|g\|_2 ( 2 π ) − d /2 ∥ f ∥ 2 ∥ g ∥ 2 で、三線定理で p = ∞ p=\infty p = ∞ とつなぐと Kato–Seiler–Simon の不等式 ∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ p ≤ ( 2 π ) − d / p ∥ f ∥ p ∥ g ∥ p \|f(x)g(-i\nabla)\|_p\le(2\pi)^{-d/p}\|f\|_p\|g\|_p ∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ p ≤ ( 2 π ) − d / p ∥ f ∥ p ∥ g ∥ p (p ≥ 2 p\ge2 p ≥ 2 )が、2 進分解で g g g を弱 L p L^p L p に広げると Cwikel の評価 s n ≤ C n − 1 / p ∥ f ∥ p [ g ] p , ∞ s_n\le Cn^{-1/p}\|f\|_p[g]_{p,\infty} s n ≤ C n − 1/ p ∥ f ∥ p [ g ] p , ∞ (p > 2 p\gt2 p > 2 )が出ます。
f ( A ) − f ( B ) f(A)-f(B) f ( A ) − f ( B ) はスペクトル射影で挟んだ「二重作用素積分」∑ f [ 1 ] ( λ i , μ j ) P i ( A − B ) Q j \sum f^{[1]}(\lambda_i,\mu_j)P_i(A-B)Q_j ∑ f [ 1 ] ( λ i , μ j ) P i ( A − B ) Q j で書け、Hilbert–Schmidt ノルムでは ∥ f ( A ) − f ( B ) ∥ 2 ≤ ∥ f ′ ∥ ∞ ∥ A − B ∥ 2 \|f(A)-f(B)\|_2\le\|f'\|_\infty\|A-B\|_2 ∥ f ( A ) − f ( B ) ∥ 2 ≤ ∥ f ′ ∥ ∞ ∥ A − B ∥ 2 が次元によらず成り立ちます。微分版が Daleckii–Krein 公式 です。Klein の不等式から Gibbs の変分原理と Peierls–Bogoliubov の不等式 を導き、Weyl の優越不等式と Lie–Trotter の積公式から Golden–Thompson の不等式 t r e A + B ≤ t r ( e A e B ) \mathrm{tr}\,e^{A+B}\le\mathrm{tr}(e^Ae^B) tr e A + B ≤ tr ( e A e B ) を証明します。
並列和 ( P − 1 + Q − 1 ) − 1 (P^{-1}+Q^{-1})^{-1} ( P − 1 + Q − 1 ) − 1 の変分表示から重み付き幾何平均の同時凹性を示し、それを左右の掛け算作用素に使って Lieb の凹性定理 (Ando の証明)と相対エントロピーの同時凸性 を証明します。
この記事で使う事前知識
関数計算 : 自己共役作用素 A A A と関数 f f f から作用素 f ( A ) f(A) f ( A ) を作る操作。スペクトル分解 A = ∑ λ i P i A=\sum\lambda_iP_i A = ∑ λ i P i なら f ( A ) = ∑ f ( λ i ) P i f(A)=\sum f(\lambda_i)P_i f ( A ) = ∑ f ( λ i ) P i にあたります。→ 関数計算
コンパクト作用素 : 有界な集合を、閉包がコンパクトな集合に写す作用素。→ コンパクト作用素
特異値 : コンパクト作用素 K K K について、K ∗ K K^*K K ∗ K の固有値の平方根を大きい順に並べた数列 s 1 ≥ s 2 ≥ ⋯ s_1\ge s_2\ge\cdots s 1 ≥ s 2 ≥ ⋯ 。作用素の「大きさの内訳」です。→ 特異値
正規直交系 : 長さ 1 1 1 で互いに直交するベクトルの集まり。→ 正規直交系
直交射影 : 部分空間 M M M の上へ、ベクトルを最も近い点に落とす作用素 P P P (P = P ∗ = P 2 P=P^*=P^2 P = P ∗ = P 2 )。→ 直交射影
Fourier 変換 : 関数を振動数ごとの成分に分ける変換。L 2 L^2 L 2 ではユニタリです。→ Fourier 変換
実数では 0 ≤ a ≤ b 0\le a\le b 0 ≤ a ≤ b なら a 2 ≤ b 2 a^2\le b^2 a 2 ≤ b 2 ですが、行列ではそうなりません。順序 A ≤ B A\le B A ≤ B は「すべてのベクトルで ⟨ x , A x ⟩ ≤ ⟨ x , B x ⟩ \langle x,Ax\rangle\le\langle x,Bx\rangle ⟨ x , A x ⟩ ≤ ⟨ x , B x ⟩ 」という条件で、A A A と B B B が可換でなければ、固有ベクトルの向きのずれが単調性を壊すからです。にもかかわらず、平方根や対数は順序を保ちます。この非対称な現象を正確に述べるのが作用素単調関数の理論で、量子情報の相対エントロピーの単調性や、Powers–Størmer の不等式(状態の距離の比較)の基礎になっています。
もう一つの主題は、作用素を「数のように」評価する技術です。非有界作用素の定義域の比較(∥ T x ∥ ≤ ∥ A x ∥ \|Tx\|\le\|Ax\| ∥ T x ∥ ≤ ∥ A x ∥ から A α A^\alpha A α についての評価を引き出す)、積分作用素のノルム、Schatten クラスの積、関数 f f f を作用素に入れたときのリプシッツ性、統計力学の分配関数の評価がそれにあたります。どれも、有限次元の不等式を次元によらない形で証明することが要点です。
H \mathcal{H} H は複素 Hilbert 空間です。自己共役な A , B ∈ B ( H ) A,B\in\mathcal{B}(\mathcal{H}) A , B ∈ B ( H ) について、全 x x x で ⟨ x , A x ⟩ ≤ ⟨ x , B x ⟩ \langle x,Ax\rangle\le\langle x,Bx\rangle ⟨ x , A x ⟩ ≤ ⟨ x , B x ⟩ のとき A ≤ B A\le B A ≤ B と書きます(Löwner 順序 )。A ≥ 0 A\ge0 A ≥ 0 を正、A ≥ ε > 0 A\ge\varepsilon>0 A ≥ ε > 0 となるとき正定値と呼びます。有界自己共役作用素の関数 f ( A ) f(A) f ( A ) はスペクトル定理による関数計算(定理 6.2[スペクトル定理と関数計算] )で定め、σ ( A ) \sigma(A) σ ( A ) 上で連続な f f f については ∥ f ( A ) ∥ = max σ ( A ) ∣ f ∣ \|f(A)\|=\max_{\sigma(A)}|f| ∥ f ( A ) ∥ = max σ ( A ) ∣ f ∣ です。
補題 2.1 (Löwner 順序の基本性質 ) ✓
自己共役な有界作用素について、
A ≤ B A\le B A ≤ B なら任意の C ∈ B ( H ) C\in\mathcal{B}(\mathcal{H}) C ∈ B ( H ) で C ∗ A C ≤ C ∗ B C C^*AC\le C^*BC C ∗ A C ≤ C ∗ B C 。
0 ≤ A ≤ B 0\le A\le B 0 ≤ A ≤ B なら ∥ A ∥ ≤ ∥ B ∥ \|A\|\le\|B\| ∥ A ∥ ≤ ∥ B ∥ 。
A , B A,B A , B が正定値なら、A ≤ B A\le B A ≤ B と ∥ A 1 / 2 B − 1 / 2 ∥ ≤ 1 \|A^{1/2}B^{-1/2}\|\le1 ∥ A 1/2 B − 1/2 ∥ ≤ 1 は同値。
A , B A,B A , B が正定値で A ≤ B A\le B A ≤ B なら B − 1 ≤ A − 1 B^{-1}\le A^{-1} B − 1 ≤ A − 1 。
証明(補題 2.1) 1: ⟨ x , C ∗ A C x ⟩ = ⟨ C x , A C x ⟩ ≤ ⟨ C x , B C x ⟩ \langle x,C^*ACx\rangle=\langle Cx,ACx\rangle\le\langle Cx,BCx\rangle ⟨ x , C ∗ A C x ⟩ = ⟨ C x , A C x ⟩ ≤ ⟨ C x , B C x ⟩ 。2: 正作用素では ∥ A ∥ = sup ∥ x ∥ = 1 ⟨ x , A x ⟩ \|A\|=\sup_{\|x\|=1}\langle x,Ax\rangle ∥ A ∥ = sup ∥ x ∥ = 1 ⟨ x , A x ⟩ (定理 6.10[有界作用素と共役作用素] )。3: x = B − 1 / 2 y x=B^{-1/2}y x = B − 1/2 y と置けば、⟨ x , A x ⟩ ≤ ⟨ x , B x ⟩ \langle x,Ax\rangle\le\langle x,Bx\rangle ⟨ x , A x ⟩ ≤ ⟨ x , B x ⟩ は ∥ A 1 / 2 B − 1 / 2 y ∥ 2 ≤ ∥ y ∥ 2 \|A^{1/2}B^{-1/2}y\|^2\le\|y\|^2 ∥ A 1/2 B − 1/2 y ∥ 2 ≤ ∥ y ∥ 2 と同じです。4: 3 から ∥ A 1 / 2 B − 1 / 2 ∥ ≤ 1 \|A^{1/2}B^{-1/2}\|\le1 ∥ A 1/2 B − 1/2 ∥ ≤ 1 で、共役を取って ∥ B − 1 / 2 A 1 / 2 ∥ ≤ 1 \|B^{-1/2}A^{1/2}\|\le1 ∥ B − 1/2 A 1/2 ∥ ≤ 1 。これは 3 を正定値作用素 B − 1 B^{-1} B − 1 , A − 1 A^{-1} A − 1 に使った形(( B − 1 ) 1 / 2 ( ( A − 1 ) − 1 ) 1 / 2 (B^{-1})^{1/2}((A^{-1})^{-1})^{1/2} ( B − 1 ) 1/2 (( A − 1 ) − 1 ) 1/2 )なので、B − 1 ≤ A − 1 B^{-1}\le A^{-1} B − 1 ≤ A − 1 です。
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定義 3.1 (作用素単調関数 ) ↗
区間 I I I 上の連続関数 f f f が作用素単調 であるとは、任意の Hilbert 空間と、スペクトルが I I I に含まれる自己共役な有界作用素 A ≤ B A\le B A ≤ B について f ( A ) ≤ f ( B ) f(A)\le f(B) f ( A ) ≤ f ( B ) となることをいう。
次の補題は、t α t^\alpha t α を t / ( s + t ) t/(s+t) t / ( s + t ) という簡単な関数を s s s について足し合わせたものとして書く公式です。t / ( s + t ) t/(s+t) t / ( s + t ) の単調性なら s s s を固定して確かめられるので、これを使って A ≤ B A\le B A ≤ B から A α ≤ B α A^\alpha\le B^\alpha A α ≤ B α を引き出します(定理 3.3 の証明)。
補題 3.2 (t α t^α t α の積分表示 ) ✓
0 < α < 1 0<\alpha<1 0 < α < 1 , t ≥ 0 t\ge0 t ≥ 0 について
t α = sin π α π ∫ 0 ∞ s α − 1 t s + t d s . t^\alpha=\frac{\sin\pi\alpha}{\pi}\int_0^\infty s^{\alpha-1}\frac{t}{s+t}\,ds . t α = π sin π α ∫ 0 ∞ s α − 1 s + t t d s .
証明(補題 3.2) t = 0 t=0 t = 0 では両辺 0 0 0 です。t > 0 t>0 t > 0 なら s = t u s=tu s = t u と置くと右辺の積分は t α ∫ 0 ∞ u α − 1 1 + u d u t^\alpha\int_0^\infty\frac{u^{\alpha-1}}{1+u}du t α ∫ 0 ∞ 1 + u u α − 1 d u です。1 1 + u = ∫ 0 ∞ e − ( 1 + u ) r d r \frac1{1+u}=\int_0^\infty e^{-(1+u)r}dr 1 + u 1 = ∫ 0 ∞ e − ( 1 + u ) r d r と Tonelli の定理から
∫ 0 ∞ u α − 1 1 + u d u = ∫ 0 ∞ e − r ( ∫ 0 ∞ u α − 1 e − u r d u ) d r = Γ ( α ) ∫ 0 ∞ e − r r − α d r = Γ ( α ) Γ ( 1 − α ) = π sin π α \int_0^\infty\frac{u^{\alpha-1}}{1+u}du=\int_0^\infty e^{-r}\Bigl(\int_0^\infty u^{\alpha-1}e^{-ur}du\Bigr)dr=\Gamma(\alpha)\int_0^\infty e^{-r}r^{-\alpha}dr=\Gamma(\alpha)\Gamma(1-\alpha)=\frac{\pi}{\sin\pi\alpha} ∫ 0 ∞ 1 + u u α − 1 d u = ∫ 0 ∞ e − r ( ∫ 0 ∞ u α − 1 e − u r d u ) d r = Γ ( α ) ∫ 0 ∞ e − r r − α d r = Γ ( α ) Γ ( 1 − α ) = sin π α π で、最後は相反公式(定理 6.5[整関数とガンマ関数] )です。
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定理 3.3 (Löwner–Heinz の不等式 ) ✓
0 ≤ α ≤ 1 0\le\alpha\le1 0 ≤ α ≤ 1 なら t ↦ t α t\mapsto t^\alpha t ↦ t α は [ 0 , ∞ ) [0,\infty) [ 0 , ∞ ) 上の作用素単調関数である。すなわち 0 ≤ A ≤ B 0\le A\le B 0 ≤ A ≤ B なら A α ≤ B α A^\alpha\le B^\alpha A α ≤ B α 。
証明(定理 3.3) α = 0 , 1 \alpha=0,1 α = 0 , 1 は自明なので 0 < α < 1 0<\alpha<1 0 < α < 1 とします。s > 0 s>0 s > 0 について s + A ≤ s + B s+A\le s+B s + A ≤ s + B はどちらも正定値なので、補題 2.1 の 4 から ( s + B ) − 1 ≤ ( s + A ) − 1 (s+B)^{-1}\le(s+A)^{-1} ( s + B ) − 1 ≤ ( s + A ) − 1 、したがって
A ( s + A ) − 1 = 1 − s ( s + A ) − 1 ≤ 1 − s ( s + B ) − 1 = B ( s + B ) − 1 . A(s+A)^{-1}=1-s(s+A)^{-1}\le1-s(s+B)^{-1}=B(s+B)^{-1}. A ( s + A ) − 1 = 1 − s ( s + A ) − 1 ≤ 1 − s ( s + B ) − 1 = B ( s + B ) − 1 . x ∈ H x\in\mathcal{H} x ∈ H と A A A のスペクトル測度 μ x \mu_x μ x について、補題 3.2 と Tonelli の定理(被積分関数は非負)から
⟨ x , A α x ⟩ = ∫ λ α d μ x ( λ ) = sin π α π ∫ 0 ∞ s α − 1 ⟨ x , A ( s + A ) − 1 x ⟩ d s \langle x,A^\alpha x\rangle=\int\lambda^\alpha d\mu_x(\lambda)=\frac{\sin\pi\alpha}{\pi}\int_0^\infty s^{\alpha-1}\langle x,A(s+A)^{-1}x\rangle\,ds ⟨ x , A α x ⟩ = ∫ λ α d μ x ( λ ) = π sin π α ∫ 0 ∞ s α − 1 ⟨ x , A ( s + A ) − 1 x ⟩ d s で、B B B についても同じです。被積分関数を比べれば ⟨ x , A α x ⟩ ≤ ⟨ x , B α x ⟩ \langle x,A^\alpha x\rangle\le\langle x,B^\alpha x\rangle ⟨ x , A α x ⟩ ≤ ⟨ x , B α x ⟩ です。
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系 3.4 (対数は作用素単調 ) ✓
A , B A,B A , B が正定値で A ≤ B A\le B A ≤ B なら log A ≤ log B \log A\le\log B log A ≤ log B 。
証明(系 3.4) σ ( A ) ∪ σ ( B ) ⊂ [ m , M ] ⊂ ( 0 , ∞ ) \sigma(A)\cup\sigma(B)\subset[m,M]\subset(0,\infty) σ ( A ) ∪ σ ( B ) ⊂ [ m , M ] ⊂ ( 0 , ∞ ) とすると、( t α − 1 ) / α → log t (t^\alpha-1)/\alpha\to\log t ( t α − 1 ) / α → log t (α ↓ 0 \alpha\downarrow0 α ↓ 0 )は [ m , M ] [m,M] [ m , M ] 上一様なので、関数計算のノルムの等式から ( A α − 1 ) / α → log A (A^\alpha-1)/\alpha\to\log A ( A α − 1 ) / α → log A がノルムで成り立ちます(B B B も同様)。定理 3.3 から ( A α − 1 ) / α ≤ ( B α − 1 ) / α (A^\alpha-1)/\alpha\le(B^\alpha-1)/\alpha ( A α − 1 ) / α ≤ ( B α − 1 ) / α で、極限に移ります。
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例 3.5 (t² は作用素単調でない )
A = ( 1 1 1 1 ) A=\begin{pmatrix}1&1\\1&1\end{pmatrix} A = ( 1 1 1 1 ) , B = ( 2 1 1 1 ) B=\begin{pmatrix}2&1\\1&1\end{pmatrix} B = ( 2 1 1 1 ) とすると B − A = ( 1 0 0 0 ) ≥ 0 B-A=\begin{pmatrix}1&0\\0&0\end{pmatrix}\ge0 B − A = ( 1 0 0 0 ) ≥ 0 で 0 ≤ A ≤ B 0\le A\le B 0 ≤ A ≤ B ですが、
B 2 − A 2 = ( 5 3 3 2 ) − ( 2 2 2 2 ) = ( 3 1 1 0 ) B^2-A^2=\begin{pmatrix}5&3\\3&2\end{pmatrix}-\begin{pmatrix}2&2\\2&2\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}3&1\\1&0\end{pmatrix} B 2 − A 2 = ( 5 3 3 2 ) − ( 2 2 2 2 ) = ( 3 1 1 0 ) は行列式が − 1 < 0 -1<0 − 1 < 0 なので正ではありません。A A A と B B B が可換でないことが原因で、可換なら A ≤ B A\le B A ≤ B から f ( A ) ≤ f ( B ) f(A)\le f(B) f ( A ) ≤ f ( B ) は任意の単調関数で成り立ちます。
定理 4.1 (Heinz–Kato の不等式 ) ✓
A , B ≥ 0 A,B\ge0 A , B ≥ 0 を有界作用素、T ∈ B ( H ) T\in\mathcal{B}(\mathcal{H}) T ∈ B ( H ) が全 x , y x,y x , y で ∥ T x ∥ ≤ ∥ A x ∥ \|Tx\|\le\|Ax\| ∥ T x ∥ ≤ ∥ A x ∥ , ∥ T ∗ y ∥ ≤ ∥ B y ∥ \|T^*y\|\le\|By\| ∥ T ∗ y ∥ ≤ ∥ B y ∥ を満たすとする。このとき 0 ≤ α ≤ 1 0\le\alpha\le1 0 ≤ α ≤ 1 について
∣ ⟨ y , T x ⟩ ∣ ≤ ∥ A α x ∥ ∥ B 1 − α y ∥ ( x , y ∈ H ) . |\langle y,Tx\rangle|\le\|A^\alpha x\|\,\|B^{1-\alpha}y\|\qquad(x,y\in\mathcal{H}). ∣ ⟨ y , T x ⟩ ∣ ≤ ∥ A α x ∥ ∥ B 1 − α y ∥ ( x , y ∈ H ) .
証明の方針: α = 0 \alpha=0 α = 0 と α = 1 \alpha=1 α = 1 のときは不等式が仮定そのものです。その間の α \alpha α を扱うために、α \alpha α を複素数 z z z に置き換えた関数 F ( z ) F(z) F ( z ) を作り、帯の両端での評価から内側の評価を三線定理で引き出します。
証明(定理 4.1) 正定値の場合. A , B ≥ ε > 0 A,B\ge\varepsilon>0 A , B ≥ ε > 0 とします。log A \log A log A , log B \log B log B は有界自己共役で、A z = e z log A = ∑ n z n ( log A ) n / n ! A^z=e^{z\log A}=\sum_nz^n(\log A)^n/n! A z = e z l o g A = ∑ n z n ( log A ) n / n ! はノルムで正則な整関数、∥ A x + i y ∥ = max σ ( A ) λ x \|A^{x+iy}\|=\max_{\sigma(A)}\lambda^x ∥ A x + i y ∥ = max σ ( A ) λ x は帯 0 ≤ x ≤ 1 0\le x\le1 0 ≤ x ≤ 1 で有界、A i y A^{iy} A i y はユニタリです。u , v ∈ H u,v\in\mathcal{H} u , v ∈ H について F ( z ) = ⟨ u , B z − 1 T A − z v ⟩ F(z)=\langle u,B^{z-1}TA^{-z}v\rangle F ( z ) = ⟨ u , B z − 1 T A − z v ⟩ は帯の上で有界連続、内部で正則です。∥ T ∗ y ∥ ≤ ∥ B y ∥ \|T^*y\|\le\|By\| ∥ T ∗ y ∥ ≤ ∥ B y ∥ に y = B − 1 w y=B^{-1}w y = B − 1 w を入れると ∥ T ∗ B − 1 ∥ ≤ 1 \|T^*B^{-1}\|\le1 ∥ T ∗ B − 1 ∥ ≤ 1 、同様に ∥ T A − 1 ∥ ≤ 1 \|TA^{-1}\|\le1 ∥ T A − 1 ∥ ≤ 1 なので
∣ F ( i y ) ∣ ≤ ∥ B − 1 T ∥ ∥ u ∥ ∥ v ∥ = ∥ T ∗ B − 1 ∥ ∥ u ∥ ∥ v ∥ ≤ ∥ u ∥ ∥ v ∥ , ∣ F ( 1 + i y ) ∣ ≤ ∥ T A − 1 ∥ ∥ u ∥ ∥ v ∥ ≤ ∥ u ∥ ∥ v ∥ . |F(iy)|\le\|B^{-1}T\|\|u\|\|v\|=\|T^*B^{-1}\|\|u\|\|v\|\le\|u\|\|v\|,\qquad|F(1+iy)|\le\|TA^{-1}\|\|u\|\|v\|\le\|u\|\|v\|. ∣ F ( i y ) ∣ ≤ ∥ B − 1 T ∥∥ u ∥∥ v ∥ = ∥ T ∗ B − 1 ∥∥ u ∥∥ v ∥ ≤ ∥ u ∥∥ v ∥ , ∣ F ( 1 + i y ) ∣ ≤ ∥ T A − 1 ∥∥ u ∥∥ v ∥ ≤ ∥ u ∥∥ v ∥. Hadamard の三線定理(定理 5.4[最大値原理の一般化と正則関数族] )から ∣ F ( α ) ∣ ≤ ∥ u ∥ ∥ v ∥ |F(\alpha)|\le\|u\|\|v\| ∣ F ( α ) ∣ ≤ ∥ u ∥∥ v ∥ 、すなわち ∥ B α − 1 T A − α ∥ ≤ 1 \|B^{\alpha-1}TA^{-\alpha}\|\le1 ∥ B α − 1 T A − α ∥ ≤ 1 です。よって
∣ ⟨ y , T x ⟩ ∣ = ∣ ⟨ B 1 − α y , B α − 1 T A − α A α x ⟩ ∣ ≤ ∥ B 1 − α y ∥ ∥ A α x ∥ . |\langle y,Tx\rangle|=|\langle B^{1-\alpha}y,\,B^{\alpha-1}TA^{-\alpha}\,A^\alpha x\rangle|\le\|B^{1-\alpha}y\|\|A^\alpha x\|. ∣ ⟨ y , T x ⟩ ∣ = ∣ ⟨ B 1 − α y , B α − 1 T A − α A α x ⟩ ∣ ≤ ∥ B 1 − α y ∥∥ A α x ∥. 一般の場合. A ε = A + ε A_\varepsilon=A+\varepsilon A ε = A + ε は ∥ ( A + ε ) x ∥ 2 = ∥ A x ∥ 2 + 2 ε ⟨ x , A x ⟩ + ε 2 ∥ x ∥ 2 ≥ ∥ A x ∥ 2 \|(A+\varepsilon)x\|^2=\|Ax\|^2+2\varepsilon\langle x,Ax\rangle+\varepsilon^2\|x\|^2\ge\|Ax\|^2 ∥ ( A + ε ) x ∥ 2 = ∥ A x ∥ 2 + 2 ε ⟨ x , A x ⟩ + ε 2 ∥ x ∥ 2 ≥ ∥ A x ∥ 2 から仮定を満たし、B ε B_\varepsilon B ε も同様です。( t + ε ) α → t α (t+\varepsilon)^\alpha\to t^\alpha ( t + ε ) α → t α は [ 0 , ∥ A ∥ ] [0,\|A\|] [ 0 , ∥ A ∥ ] 上一様なので A ε α x → A α x A_\varepsilon^\alpha x\to A^\alpha x A ε α x → A α x で、極限に移れます。
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∥ T x ∥ ≤ ∥ A x ∥ \|Tx\|\le\|Ax\| ∥ T x ∥ ≤ ∥ A x ∥ は T ∗ T ≤ A 2 T^*T\le A^2 T ∗ T ≤ A 2 と同じです。T = 1 T=1 T = 1 , B = A B=A B = A と取れば仮定は自明に成り立ち、結論は ∣ ⟨ y , x ⟩ ∣ ≤ ∥ A α x ∥ ∥ A 1 − α y ∥ |\langle y,x\rangle|\le\|A^\alpha x\|\|A^{1-\alpha}y\| ∣ ⟨ y , x ⟩ ∣ ≤ ∥ A α x ∥∥ A 1 − α y ∥ (Cauchy–Schwarz の補間)です。非有界作用素への応用では、∥ T x ∥ ≤ ∥ A x ∥ \|Tx\|\le\|Ax\| ∥ T x ∥ ≤ ∥ A x ∥ という定義域の比較から A α A^\alpha A α に関する評価を引き出すのに使います。
定理 4.2 (Cordes の不等式 ) ✓
A , B ≥ 0 A,B\ge0 A , B ≥ 0 を有界作用素、0 ≤ α ≤ 1 0\le\alpha\le1 0 ≤ α ≤ 1 とすると ∥ A α B α ∥ ≤ ∥ A B ∥ α \|A^\alpha B^\alpha\|\le\|AB\|^\alpha ∥ A α B α ∥ ≤ ∥ A B ∥ α 。
証明(定理 4.2) まず B B B を正定値とします。c = ∥ A B ∥ c=\|AB\| c = ∥ A B ∥ と置くと ∥ A B x ∥ ≤ c ∥ x ∥ \|ABx\|\le c\|x\| ∥ A B x ∥ ≤ c ∥ x ∥ なので B A 2 B ≤ c 2 BA^2B\le c^2 B A 2 B ≤ c 2 、補題 2.1 の 1 を C = B − 1 C=B^{-1} C = B − 1 で使って A 2 ≤ c 2 B − 2 A^2\le c^2B^{-2} A 2 ≤ c 2 B − 2 。定理 3.3 を指数 α \alpha α で使うと A 2 α ≤ c 2 α B − 2 α A^{2\alpha}\le c^{2\alpha}B^{-2\alpha} A 2 α ≤ c 2 α B − 2 α 、再び 1 を C = B α C=B^\alpha C = B α で使って B α A 2 α B α ≤ c 2 α B^\alpha A^{2\alpha}B^\alpha\le c^{2\alpha} B α A 2 α B α ≤ c 2 α 。C*-恒等式(定理 3.4[有界作用素と共役作用素] )から ∥ A α B α ∥ 2 = ∥ B α A 2 α B α ∥ ≤ c 2 α \|A^\alpha B^\alpha\|^2=\|B^\alpha A^{2\alpha}B^\alpha\|\le c^{2\alpha} ∥ A α B α ∥ 2 = ∥ B α A 2 α B α ∥ ≤ c 2 α です。一般の B B B は B + ε B+\varepsilon B + ε で近似し、ε → 0 \varepsilon\to0 ε → 0 とします。
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定理 5.1 (Schur テスト ) ✓
( X , μ ) (X,\mu) ( X , μ ) , ( Y , ν ) (Y,\nu) ( Y , ν ) を σ \sigma σ -有限な測度空間、K : X × Y → C K:X\times Y\to\mathbb{C} K : X × Y → C を可測関数とする。正の可測関数 p p p on X X X , q q q on Y Y Y と定数 C 1 , C 2 C_1,C_2 C 1 , C 2 があって、
∫ Y ∣ K ( x , y ) ∣ q ( y ) d ν ( y ) ≤ C 1 p ( x ) ( μ -a.e. x ) , ∫ X ∣ K ( x , y ) ∣ p ( x ) d μ ( x ) ≤ C 2 q ( y ) ( ν -a.e. y ) \int_Y|K(x,y)|q(y)\,d\nu(y)\le C_1p(x)\ \ (\mu\text{-a.e. }x),\qquad\int_X|K(x,y)|p(x)\,d\mu(x)\le C_2q(y)\ \ (\nu\text{-a.e. }y) ∫ Y ∣ K ( x , y ) ∣ q ( y ) d ν ( y ) ≤ C 1 p ( x ) ( μ -a.e. x ) , ∫ X ∣ K ( x , y ) ∣ p ( x ) d μ ( x ) ≤ C 2 q ( y ) ( ν -a.e. y ) ならば、( K f ) ( x ) = ∫ Y K ( x , y ) f ( y ) d ν ( y ) (Kf)(x)=\int_YK(x,y)f(y)\,d\nu(y) ( K f ) ( x ) = ∫ Y K ( x , y ) f ( y ) d ν ( y ) は f ∈ L 2 ( Y ) f\in L^2(Y) f ∈ L 2 ( Y ) について a.e. x x x で絶対収束し、∥ K f ∥ L 2 ( X ) ≤ C 1 C 2 ∥ f ∥ L 2 ( Y ) \|Kf\|_{L^2(X)}\le\sqrt{C_1C_2}\,\|f\|_{L^2(Y)} ∥ K f ∥ L 2 ( X ) ≤ C 1 C 2 ∥ f ∥ L 2 ( Y ) を満たす。
証明(定理 5.1) ∣ K ∣ ∣ f ∣ = ( ∣ K ∣ q ) 1 / 2 ⋅ ( ∣ K ∣ / q ) 1 / 2 ∣ f ∣ |K||f|=(|K|q)^{1/2}\cdot(|K|/q)^{1/2}|f| ∣ K ∣∣ f ∣ = ( ∣ K ∣ q ) 1/2 ⋅ ( ∣ K ∣/ q ) 1/2 ∣ f ∣ と分けて Cauchy–Schwarz の不等式を使うと
∫ Y ∣ K ( x , y ) ∣ ∣ f ( y ) ∣ d ν ≤ ( C 1 p ( x ) ) 1 / 2 ( ∫ Y ∣ K ( x , y ) ∣ ∣ f ( y ) ∣ 2 q ( y ) d ν ) 1 / 2 . \int_Y|K(x,y)||f(y)|\,d\nu\le\Bigl(C_1p(x)\Bigr)^{1/2}\Bigl(\int_Y|K(x,y)|\frac{|f(y)|^2}{q(y)}d\nu\Bigr)^{1/2}. ∫ Y ∣ K ( x , y ) ∣∣ f ( y ) ∣ d ν ≤ ( C 1 p ( x ) ) 1/2 ( ∫ Y ∣ K ( x , y ) ∣ q ( y ) ∣ f ( y ) ∣ 2 d ν ) 1/2 . 2 乗して x x x で積分し、Tonelli の定理(定理 3.4[直積測度と Fubini–Tonelli の定理] )で積分の順序を入れ替えると
∫ X ( ∫ Y ∣ K ∣ ∣ f ∣ d ν ) 2 d μ ≤ C 1 ∫ Y ∣ f ( y ) ∣ 2 q ( y ) ( ∫ X ∣ K ( x , y ) ∣ p ( x ) d μ ) d ν ≤ C 1 C 2 ∥ f ∥ 2 2 . \int_X\Bigl(\int_Y|K||f|\,d\nu\Bigr)^2d\mu\le C_1\int_Y\frac{|f(y)|^2}{q(y)}\Bigl(\int_X|K(x,y)|p(x)\,d\mu\Bigr)d\nu\le C_1C_2\|f\|_2^2 . ∫ X ( ∫ Y ∣ K ∣∣ f ∣ d ν ) 2 d μ ≤ C 1 ∫ Y q ( y ) ∣ f ( y ) ∣ 2 ( ∫ X ∣ K ( x , y ) ∣ p ( x ) d μ ) d ν ≤ C 1 C 2 ∥ f ∥ 2 2 . とくに左辺の内側の積分は a.e. x x x で有限です。
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p = q = 1 p=q=1 p = q = 1 と取れば、「行和と列和が有界なら L 2 L^2 L 2 有界」という Young 型の判定になります。重み p , q p,q p , q を選べるのが Schur テストの強みで、斉次な核では冪関数がうまくはまります。
例 5.2 (Hilbert の不等式 )
L 2 ( 0 , ∞ ) L^2(0,\infty) L 2 ( 0 , ∞ ) 上の K ( x , y ) = 1 / ( x + y ) K(x,y)=1/(x+y) K ( x , y ) = 1/ ( x + y ) に p ( x ) = q ( x ) = x − 1 / 2 p(x)=q(x)=x^{-1/2} p ( x ) = q ( x ) = x − 1/2 を使うと、y = x u y=xu y = xu と置いて
∫ 0 ∞ y − 1 / 2 x + y d y = x − 1 / 2 ∫ 0 ∞ u − 1 / 2 1 + u d u = π x − 1 / 2 \int_0^\infty\frac{y^{-1/2}}{x+y}dy=x^{-1/2}\int_0^\infty\frac{u^{-1/2}}{1+u}du=\pi x^{-1/2} ∫ 0 ∞ x + y y − 1/2 d y = x − 1/2 ∫ 0 ∞ 1 + u u − 1/2 d u = π x − 1/2 (補題 3.2 の証明の積分で α = 1 2 \alpha=\frac12 α = 2 1 )、対称性から C 1 = C 2 = π C_1=C_2=\pi C 1 = C 2 = π です。よって
∣ ∫ 0 ∞ ∫ 0 ∞ f ( x ) g ( y ) ‾ x + y d x d y ∣ ≤ π ∥ f ∥ 2 ∥ g ∥ 2 . \Bigl|\int_0^\infty\!\!\int_0^\infty\frac{f(x)\overline{g(y)}}{x+y}dx\,dy\Bigr|\le\pi\|f\|_2\|g\|_2 . ∫ 0 ∞ ∫ 0 ∞ x + y f ( x ) g ( y ) d x d y ≤ π ∥ f ∥ 2 ∥ g ∥ 2 . 定数 π \pi π は最良です(Mellin 変換で対角化すると、この作用素のスペクトルが [ 0 , π ] [0,\pi] [ 0 , π ] であることがわかります)。
特異値 s n s_n s n と Schatten クラス S p \mathcal{S}_p S p は 定義 7.3[コンパクト作用素・Hilbert–Schmidt 作用素・トレースクラス] のとおりです。この節では H \mathcal{H} H を無限次元の可分 Hilbert 空間とします(有限次元では、以下で使うミニマックス原理を Courant–Fischer の定理 定理 3.1[行列の固有値評価と不等式] に置き換えれば同じです)。
補題 6.1 (特異値の比較 ) ✓
K ∈ K ( H ) K\in\mathcal{K}(\mathcal{H}) K ∈ K ( H ) , A , B ∈ B ( H ) A,B\in\mathcal{B}(\mathcal{H}) A , B ∈ B ( H ) について s n ( K ∗ ) = s n ( K ) s_n(K^*)=s_n(K) s n ( K ∗ ) = s n ( K ) かつ s n ( A K B ) ≤ ∥ A ∥ s n ( K ) ∥ B ∥ s_n(AKB)\le\|A\|s_n(K)\|B\| s n ( A K B ) ≤ ∥ A ∥ s n ( K ) ∥ B ∥ 。
証明(補題 6.1) コンパクトな正作用素 C C C の n n n 番目に大きい固有値(足りなければ 0 0 0 )を λ n ( C ) \lambda_n(C) λ n ( C ) とすると、ミニマックス原理(定理 6.3[作用素の収束と摂動] )を − C -C − C に使って λ n ( C ) = − μ n ( − C ) \lambda_n(C)=-\mu_n(-C) λ n ( C ) = − μ n ( − C ) です(− C -C − C の本質スペクトルは { 0 } \{0\} { 0 } )。系 6.5[作用素の収束と摂動] から 0 ≤ C 1 ≤ C 2 0\le C_1\le C_2 0 ≤ C 1 ≤ C 2 なら λ n ( C 1 ) ≤ λ n ( C 2 ) \lambda_n(C_1)\le\lambda_n(C_2) λ n ( C 1 ) ≤ λ n ( C 2 ) 。s n ( K ) 2 = λ n ( K ∗ K ) s_n(K)^2=\lambda_n(K^*K) s n ( K ) 2 = λ n ( K ∗ K ) で、K ∗ A ∗ A K ≤ ∥ A ∥ 2 K ∗ K K^*A^*AK\le\|A\|^2K^*K K ∗ A ∗ A K ≤ ∥ A ∥ 2 K ∗ K なので s n ( A K ) ≤ ∥ A ∥ s n ( K ) s_n(AK)\le\|A\|s_n(K) s n ( A K ) ≤ ∥ A ∥ s n ( K ) 。極分解 K = V ∣ K ∣ K=V|K| K = V ∣ K ∣ から K K ∗ = V ∣ K ∣ 2 V ∗ KK^*=V|K|^2V^* K K ∗ = V ∣ K ∣ 2 V ∗ で、V V V は R a n ∣ K ∣ ‾ \overline{\mathrm{Ran}|K|} Ran ∣ K ∣ から R a n K ‾ \overline{\mathrm{Ran}K} Ran K へのユニタリなので、K K ∗ KK^* K K ∗ と K ∗ K K^*K K ∗ K の正の固有値は重複度も込めて一致し、s n ( K ∗ ) = s n ( K ) s_n(K^*)=s_n(K) s n ( K ∗ ) = s n ( K ) 。最後に s n ( K B ) = s n ( B ∗ K ∗ ) ≤ ∥ B ∥ s n ( K ) s_n(KB)=s_n(B^*K^*)\le\|B\|s_n(K) s n ( K B ) = s n ( B ∗ K ∗ ) ≤ ∥ B ∥ s n ( K ) です。
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定理 6.2 (Schatten ノルムの変分表示 ) ✓
1 ≤ p < ∞ 1\le p<\infty 1 ≤ p < ∞ , K ∈ K ( H ) K\in\mathcal{K}(\mathcal{H}) K ∈ K ( H ) とする。
∑ n s n ( K ) p = sup { ∑ n ∣ ⟨ g n , K h n ⟩ ∣ p : ( g n ) , ( h n ) は正規直交系 } \sum_ns_n(K)^p=\sup\Bigl\{\sum_n|\langle g_n,Kh_n\rangle|^p:(g_n),(h_n)\text{ は正規直交系}\Bigr\} n ∑ s n ( K ) p = sup { n ∑ ∣ ⟨ g n , K h n ⟩ ∣ p : ( g n ) , ( h n ) は正規直交系 } (両辺とも ∞ \infty ∞ でありうる)。したがって ∥ ⋅ ∥ p \|\cdot\|_p ∥ ⋅ ∥ p は S p \mathcal{S}_p S p 上のノルムで、S p \mathcal{S}_p S p は Banach 空間であり、∥ K ∗ ∥ p = ∥ K ∥ p \|K^*\|_p=\|K\|_p ∥ K ∗ ∥ p = ∥ K ∥ p , ∥ A K B ∥ p ≤ ∥ A ∥ ∥ K ∥ p ∥ B ∥ \|AKB\|_p\le\|A\|\|K\|_p\|B\| ∥ A K B ∥ p ≤ ∥ A ∥∥ K ∥ p ∥ B ∥ が成り立つ。
証明の方針: 右辺の和を、特異値分解の係数 a n k a_{nk} a nk で行・列の両方向から押さえます。Bessel の不等式で行和・列和が 1 1 1 以下になることが鍵です。
証明(定理 6.2) 特異値分解 K = ∑ k s k ∣ f k ⟩ ⟨ e k ∣ K=\sum_ks_k|f_k\rangle\langle e_k| K = ∑ k s k ∣ f k ⟩ ⟨ e k ∣ (定理 7.2[コンパクト作用素・Hilbert–Schmidt 作用素・トレースクラス] )を使い、a n k = ∣ ⟨ g n , f k ⟩ ∣ ∣ ⟨ e k , h n ⟩ ∣ a_{nk}=|\langle g_n,f_k\rangle||\langle e_k,h_n\rangle| a nk = ∣ ⟨ g n , f k ⟩ ∣∣ ⟨ e k , h n ⟩ ∣ と置きます。Cauchy–Schwarz と Bessel の不等式から ∑ n a n k ≤ 1 \sum_na_{nk}\le1 ∑ n a nk ≤ 1 , ∑ k a n k ≤ 1 \sum_ka_{nk}\le1 ∑ k a nk ≤ 1 です。∣ ⟨ g n , K h n ⟩ ∣ ≤ ∑ k s k a n k |\langle g_n,Kh_n\rangle|\le\sum_ks_ka_{nk} ∣ ⟨ g n , K h n ⟩ ∣ ≤ ∑ k s k a nk で、重み a n k a_{nk} a nk についての Hölder の不等式から
( ∑ k s k a n k ) p ≤ ( ∑ k a n k ) p − 1 ∑ k a n k s k p ≤ ∑ k a n k s k p . \Bigl(\sum_ks_ka_{nk}\Bigr)^p\le\Bigl(\sum_ka_{nk}\Bigr)^{p-1}\sum_ka_{nk}s_k^p\le\sum_ka_{nk}s_k^p . ( k ∑ s k a nk ) p ≤ ( k ∑ a nk ) p − 1 k ∑ a nk s k p ≤ k ∑ a nk s k p . n n n について足すと ∑ k s k p ∑ n a n k ≤ ∑ k s k p \sum_ks_k^p\sum_na_{nk}\le\sum_ks_k^p ∑ k s k p ∑ n a nk ≤ ∑ k s k p 。g n = f n g_n=f_n g n = f n , h n = e n h_n=e_n h n = e n で等号です。
右辺の形から、ℓ p \ell^p ℓ p の Minkowski の不等式(定理 4.5[L^p 空間と関数解析への導入] )で三角不等式が、⟨ g , K ∗ h ⟩ = ⟨ h , K g ⟩ ‾ \langle g,K^*h\rangle=\overline{\langle h,Kg\rangle} ⟨ g , K ∗ h ⟩ = ⟨ h , K g ⟩ から ∥ K ∗ ∥ p = ∥ K ∥ p \|K^*\|_p=\|K\|_p ∥ K ∗ ∥ p = ∥ K ∥ p が出ます。∥ A K B ∥ p \|AKB\|_p ∥ A K B ∥ p の評価は 補題 6.1 です。完備性: ( K m ) (K_m) ( K m ) が ∥ ⋅ ∥ p \|\cdot\|_p ∥ ⋅ ∥ p のコーシー列なら、∥ ⋅ ∥ ≤ ∥ ⋅ ∥ p \|\cdot\|\le\|\cdot\|_p ∥ ⋅ ∥ ≤ ∥ ⋅ ∥ p から作用素ノルムで K K K に収束し、K K K はコンパクトです。有限個の正規直交ベクトルについて
( ∑ n ≤ N ∣ ⟨ g n , ( K − K m ) h n ⟩ ∣ p ) 1 / p = lim l → ∞ ( ∑ n ≤ N ∣ ⟨ g n , ( K l − K m ) h n ⟩ ∣ p ) 1 / p ≤ sup l ≥ m ∥ K l − K m ∥ p \Bigl(\sum_{n\le N}|\langle g_n,(K-K_m)h_n\rangle|^p\Bigr)^{1/p}=\lim_{l\to\infty}\Bigl(\sum_{n\le N}|\langle g_n,(K_l-K_m)h_n\rangle|^p\Bigr)^{1/p}\le\sup_{l\ge m}\|K_l-K_m\|_p ( n ≤ N ∑ ∣ ⟨ g n , ( K − K m ) h n ⟩ ∣ p ) 1/ p = l → ∞ lim ( n ≤ N ∑ ∣ ⟨ g n , ( K l − K m ) h n ⟩ ∣ p ) 1/ p ≤ l ≥ m sup ∥ K l − K m ∥ p で、上限を取れば ∥ K − K m ∥ p ≤ sup l ≥ m ∥ K l − K m ∥ p → 0 \|K-K_m\|_p\le\sup_{l\ge m}\|K_l-K_m\|_p\to0 ∥ K − K m ∥ p ≤ sup l ≥ m ∥ K l − K m ∥ p → 0 です。
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定理 6.3 (Schatten クラスの Hölder 不等式 ) ✓
1 ≤ p , q ≤ ∞ 1\le p,q\le\infty 1 ≤ p , q ≤ ∞ , 1 p + 1 q = 1 \frac1p+\frac1q=1 p 1 + q 1 = 1 とする(S ∞ \mathcal{S}_\infty S ∞ はコンパクト作用素に作用素ノルムを入れたもの)。K ∈ S p K\in\mathcal{S}_p K ∈ S p , L ∈ S q L\in\mathcal{S}_q L ∈ S q なら K L ∈ S 1 KL\in\mathcal{S}_1 K L ∈ S 1 で ∥ K L ∥ 1 ≤ ∥ K ∥ p ∥ L ∥ q \|KL\|_1\le\|K\|_p\|L\|_q ∥ K L ∥ 1 ≤ ∥ K ∥ p ∥ L ∥ q 。
証明(定理 6.3) p = ∞ p=\infty p = ∞ は 定理 6.2 の ∥ K L ∥ 1 ≤ ∥ K ∥ ∥ L ∥ 1 \|KL\|_1\le\|K\|\|L\|_1 ∥ K L ∥ 1 ≤ ∥ K ∥∥ L ∥ 1 です。∥ K L ∥ 1 = ∥ L ∗ K ∗ ∥ 1 \|KL\|_1=\|L^*K^*\|_1 ∥ K L ∥ 1 = ∥ L ∗ K ∗ ∥ 1 で、p , q p,q p , q の一方は 2 2 2 以上なので、2 ≤ p < ∞ 2\le p<\infty 2 ≤ p < ∞ としてよいです。
補題. p ≥ 2 p\ge2 p ≥ 2 と正規直交系 ( v k ) (v_k) ( v k ) について ∑ k ∥ K v k ∥ p ≤ ∥ K ∥ p p \sum_k\|Kv_k\|^p\le\|K\|_p^p ∑ k ∥ K v k ∥ p ≤ ∥ K ∥ p p 。実際、∣ K ∣ 2 = ∑ j s j 2 ∣ e j ⟩ ⟨ e j ∣ |K|^2=\sum_js_j^2|e_j\rangle\langle e_j| ∣ K ∣ 2 = ∑ j s j 2 ∣ e j ⟩ ⟨ e j ∣ と書くと ∥ K v ∥ 2 = ∑ j s j 2 w j \|Kv\|^2=\sum_js_j^2w_j ∥ K v ∥ 2 = ∑ j s j 2 w j , w j = ∣ ⟨ e j , v ⟩ ∣ 2 w_j=|\langle e_j,v\rangle|^2 w j = ∣ ⟨ e j , v ⟩ ∣ 2 , ∑ j w j ≤ 1 \sum_jw_j\le1 ∑ j w j ≤ 1 で、t ↦ t p / 2 t\mapsto t^{p/2} t ↦ t p /2 は凸で 0 0 0 で 0 0 0 なので(Jensen の不等式)∥ K v ∥ p ≤ ∑ j w j s j p \|Kv\|^p\le\sum_jw_js_j^p ∥ K v ∥ p ≤ ∑ j w j s j p 。k k k について足し、Bessel の不等式 ∑ k ∣ ⟨ e j , v k ⟩ ∣ 2 ≤ 1 \sum_k|\langle e_j,v_k\rangle|^2\le1 ∑ k ∣ ⟨ e j , v k ⟩ ∣ 2 ≤ 1 を使います。
本体. K L KL K L と L L L の特異値分解を K L = ∑ n σ n ∣ φ n ⟩ ⟨ ψ n ∣ KL=\sum_n\sigma_n|\varphi_n\rangle\langle\psi_n| K L = ∑ n σ n ∣ φ n ⟩ ⟨ ψ n ∣ , L = ∑ k t k ∣ v k ⟩ ⟨ u k ∣ L=\sum_kt_k|v_k\rangle\langle u_k| L = ∑ k t k ∣ v k ⟩ ⟨ u k ∣ とすると
∥ K L ∥ 1 = ∑ n ⟨ φ n , K L ψ n ⟩ = ∑ n ∑ k t k ⟨ u k , ψ n ⟩ ⟨ φ n , K v k ⟩ ≤ ∑ k t k ( ∑ n ∣ ⟨ u k , ψ n ⟩ ∣ 2 ) 1 2 ( ∑ n ∣ ⟨ φ n , K v k ⟩ ∣ 2 ) 1 2 , \|KL\|_1=\sum_n\langle\varphi_n,KL\psi_n\rangle=\sum_n\sum_kt_k\langle u_k,\psi_n\rangle\langle\varphi_n,Kv_k\rangle\le\sum_kt_k\Bigl(\sum_n|\langle u_k,\psi_n\rangle|^2\Bigr)^{\frac12}\Bigl(\sum_n|\langle\varphi_n,Kv_k\rangle|^2\Bigr)^{\frac12}, ∥ K L ∥ 1 = n ∑ ⟨ φ n , K L ψ n ⟩ = n ∑ k ∑ t k ⟨ u k , ψ n ⟩ ⟨ φ n , K v k ⟩ ≤ k ∑ t k ( n ∑ ∣ ⟨ u k , ψ n ⟩ ∣ 2 ) 2 1 ( n ∑ ∣ ⟨ φ n , K v k ⟩ ∣ 2 ) 2 1 , Bessel の不等式から右辺は ∑ k t k ∥ K v k ∥ \sum_kt_k\|Kv_k\| ∑ k t k ∥ K v k ∥ 以下で、数列の Hölder の不等式と補題から ≤ ∥ L ∥ q ( ∑ k ∥ K v k ∥ p ) 1 / p ≤ ∥ L ∥ q ∥ K ∥ p \le\|L\|_q\bigl(\sum_k\|Kv_k\|^p\bigr)^{1/p}\le\|L\|_q\|K\|_p ≤ ∥ L ∥ q ( ∑ k ∥ K v k ∥ p ) 1/ p ≤ ∥ L ∥ q ∥ K ∥ p です。K L KL K L はコンパクトなので特異値分解をもち、上の計算は n ≤ N n\le N n ≤ N の有限和でも同じ上界を与えるので、∑ n σ n < ∞ \sum_n\sigma_n<\infty ∑ n σ n < ∞ 、すなわち K L ∈ S 1 KL\in\mathcal{S}_1 K L ∈ S 1 もこれで示されています。
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これで 定理 7.4[コンパクト作用素・Hilbert–Schmidt 作用素・トレースクラス] がすべて証明されました。より一般に 1 r = 1 p + 1 q \frac1r=\frac1p+\frac1q r 1 = p 1 + q 1 で ∥ K L ∥ r ≤ ∥ K ∥ p ∥ L ∥ q \|KL\|_r\le\|K\|_p\|L\|_q ∥ K L ∥ r ≤ ∥ K ∥ p ∥ L ∥ q も成り立ちますが、これには特異値の積についての Horn の不等式が必要で、ここでは扱いません。
次は散乱理論や Lieb–Thirring 型不等式で使う、「位置の関数 × 運動量の関数」の評価です。U \mathcal{U} U を L 2 ( R d ) L^2(\mathbb{R}^d) L 2 ( R d ) 上のユニタリな Fourier 変換 、W = U − 1 \mathcal{W}=\mathcal{U}^{-1} W = U − 1 とします(定理 4.1[ℝⁿ 上のフーリエ変換] )。
命題 6.4 (Kato–Seiler–Simon の不等式(p = 2) ) ✓
f , g ∈ L 2 ( R d ) f,g\in L^2(\mathbb{R}^d) f , g ∈ L 2 ( R d ) とし、φ ∈ L 1 ∩ L 2 \varphi\in L^1\cap L^2 φ ∈ L 1 ∩ L 2 に対し f ( x ) g ( − i ∇ ) φ = f ⋅ W ( g ⋅ U φ ) f(x)g(-i\nabla)\varphi=f\cdot\mathcal{W}(g\cdot\mathcal{U}\varphi) f ( x ) g ( − i ∇ ) φ = f ⋅ W ( g ⋅ U φ ) と置く。この作用素は Hilbert–Schmidt 作用素に拡張され、
∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ 2 = ( 2 π ) − d / 2 ∥ f ∥ 2 ∥ g ∥ 2 . \|f(x)g(-i\nabla)\|_2=(2\pi)^{-d/2}\|f\|_2\|g\|_2 . ∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ 2 = ( 2 π ) − d /2 ∥ f ∥ 2 ∥ g ∥ 2 .
証明(命題 6.4) g ∈ L 1 ∩ L 2 g\in L^1\cap L^2 g ∈ L 1 ∩ L 2 なら、Fubini の定理から
W ( g U φ ) ( x ) = ( 2 π ) − d ∬ g ( ξ ) φ ( y ) e i ( x − y ) ⋅ ξ d y d ξ = ( 2 π ) − d / 2 ∫ ( W g ) ( x − y ) φ ( y ) d y . \mathcal{W}(g\,\mathcal{U}\varphi)(x)=(2\pi)^{-d}\iint g(\xi)\varphi(y)e^{i(x-y)\cdot\xi}\,dy\,d\xi=(2\pi)^{-d/2}\int(\mathcal{W}g)(x-y)\varphi(y)\,dy . W ( g U φ ) ( x ) = ( 2 π ) − d ∬ g ( ξ ) φ ( y ) e i ( x − y ) ⋅ ξ d y d ξ = ( 2 π ) − d /2 ∫ ( W g ) ( x − y ) φ ( y ) d y . 両辺は g ∈ L 2 g\in L^2 g ∈ L 2 について連続です(左辺は ∥ g U φ ∥ 2 ≤ ∥ U φ ∥ ∞ ∥ g ∥ 2 \|g\,\mathcal{U}\varphi\|_2\le\|\mathcal{U}\varphi\|_\infty\|g\|_2 ∥ g U φ ∥ 2 ≤ ∥ U φ ∥ ∞ ∥ g ∥ 2 、右辺は Young の不等式 定理 5.1[ℝⁿ 上のフーリエ変換] の ∥ h ∗ φ ∥ 2 ≤ ∥ h ∥ 2 ∥ φ ∥ 1 \|h*\varphi\|_2\le\|h\|_2\|\varphi\|_1 ∥ h ∗ φ ∥ 2 ≤ ∥ h ∥ 2 ∥ φ ∥ 1 )ので、等式は全 g ∈ L 2 g\in L^2 g ∈ L 2 で成り立ちます。よって作用素は核 k ( x , y ) = ( 2 π ) − d / 2 f ( x ) ( W g ) ( x − y ) k(x,y)=(2\pi)^{-d/2}f(x)(\mathcal{W}g)(x-y) k ( x , y ) = ( 2 π ) − d /2 f ( x ) ( W g ) ( x − y ) の積分作用素で、Plancherel の定理から
∥ k ∥ L 2 ( R 2 d ) 2 = ( 2 π ) − d ∫ ∣ f ( x ) ∣ 2 ∫ ∣ ( W g ) ( x − y ) ∣ 2 d y d x = ( 2 π ) − d ∥ f ∥ 2 2 ∥ g ∥ 2 2 . \|k\|_{L^2(\mathbb{R}^{2d})}^2=(2\pi)^{-d}\int|f(x)|^2\int|(\mathcal{W}g)(x-y)|^2dy\,dx=(2\pi)^{-d}\|f\|_2^2\|g\|_2^2 . ∥ k ∥ L 2 ( R 2 d ) 2 = ( 2 π ) − d ∫ ∣ f ( x ) ∣ 2 ∫ ∣ ( W g ) ( x − y ) ∣ 2 d y d x = ( 2 π ) − d ∥ f ∥ 2 2 ∥ g ∥ 2 2 . 定理 6.4[コンパクト作用素・Hilbert–Schmidt 作用素・トレースクラス] から、核が L 2 L^2 L 2 の積分作用素は Hilbert–Schmidt で、ノルムは核の L 2 L^2 L 2 ノルムです。
∎
p = 2 p=2 p = 2 の等式と、p = ∞ p=\infty p = ∞ の自明な評価 ∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ ≤ ∥ f ∥ ∞ ∥ g ∥ ∞ \|f(x)g(-i\nabla)\|\le\|f\|_\infty\|g\|_\infty ∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ ≤ ∥ f ∥ ∞ ∥ g ∥ ∞ の間を補間すると、2 ≤ p < ∞ 2\le p<\infty 2 ≤ p < ∞ の評価が得られます。Schatten クラス全体の補間理論を用意する代わりに、必要な形だけを三線定理(定理 5.4[最大値原理の一般化と正則関数族] )から直接示します。帯 { 0 ≤ R e z ≤ 1 } \{0\le\mathrm{Re}\,z\le1\} { 0 ≤ Re z ≤ 1 } を S ‾ \overline{S} S と書きます。
補題 6.5 (Schatten ノルムの三線補題 ) ✓
2 ≤ p < ∞ 2\le p<\infty 2 ≤ p < ∞ , θ = 2 / p \theta=2/p θ = 2/ p とする。F : S ‾ → B ( H ) F:\overline{S}\to\mathcal{B}(\mathcal{H}) F : S → B ( H ) は、任意の u , v ∈ H u,v\in\mathcal{H} u , v ∈ H について z ↦ ⟨ u , F ( z ) v ⟩ z\mapsto\langle u,F(z)v\rangle z ↦ ⟨ u , F ( z ) v ⟩ が S ‾ \overline{S} S 上で有界かつ連続、内部で正則であるとし、
sup y ∈ R ∥ F ( i y ) ∥ ≤ M 0 , F ( 1 + i y ) ∈ S 2 , sup y ∈ R ∥ F ( 1 + i y ) ∥ 2 ≤ M 1 \sup_{y\in\mathbb{R}}\|F(iy)\|\le M_0,\qquad F(1+iy)\in\mathcal{S}_2,\quad \sup_{y\in\mathbb{R}}\|F(1+iy)\|_2\le M_1 y ∈ R sup ∥ F ( i y ) ∥ ≤ M 0 , F ( 1 + i y ) ∈ S 2 , y ∈ R sup ∥ F ( 1 + i y ) ∥ 2 ≤ M 1 を満たすとする。F ( θ ) F(\theta) F ( θ ) がコンパクトなら F ( θ ) ∈ S p F(\theta)\in\mathcal{S}_p F ( θ ) ∈ S p で、∥ F ( θ ) ∥ p ≤ M 0 1 − θ M 1 θ \|F(\theta)\|_p\le M_0^{1-\theta}M_1^{\theta} ∥ F ( θ ) ∥ p ≤ M 0 1 − θ M 1 θ 。
証明の方針: ℓ p \ell^p ℓ p ノルムを、双対的な数列 c n c_n c n との内積として測ります。z = 0 z=0 z = 0 で ℓ ∞ \ell^\infty ℓ ∞ 側、z = 1 z=1 z = 1 で ℓ 2 \ell^2 ℓ 2 側に対応するよう c n ( z ) c_n(z) c n ( z ) の指数を選び、z = θ z=\theta z = θ で元の p p p に戻ります。
証明(補題 6.5) 定理 6.2 により、有限個の正規直交系 ( g n ) n ≤ N (g_n)_{n\le N} ( g n ) n ≤ N , ( h n ) n ≤ N (h_n)_{n\le N} ( h n ) n ≤ N について a n = ⟨ g n , F ( θ ) h n ⟩ a_n=\langle g_n,F(\theta)h_n\rangle a n = ⟨ g n , F ( θ ) h n ⟩ と置き、∑ n ≤ N ∣ a n ∣ p ≤ ( M 0 1 − θ M 1 θ ) p \sum_{n\le N}|a_n|^p\le(M_0^{1-\theta}M_1^\theta)^p ∑ n ≤ N ∣ a n ∣ p ≤ ( M 0 1 − θ M 1 θ ) p を示せば十分です(変分表示の右辺の和は有限部分和の上限です)。∥ a ∥ p = ( ∑ ∣ a n ∣ p ) 1 / p > 0 \|a\|_p=(\sum|a_n|^p)^{1/p}\gt0 ∥ a ∥ p = ( ∑ ∣ a n ∣ p ) 1/ p > 0 としてよく、p ′ = p / ( p − 1 ) p'=p/(p-1) p ′ = p / ( p − 1 ) と置いて
c n = s g n a n ‾ ∣ a n ∣ p − 1 ∥ a ∥ p p − 1 c_n=\overline{\mathrm{sgn}\,a_n}\,\frac{|a_n|^{p-1}}{\|a\|_p^{p-1}} c n = sgn a n ∥ a ∥ p p − 1 ∣ a n ∣ p − 1 とすると ∑ n ∣ c n ∣ p ′ = 1 \sum_n|c_n|^{p'}=1 ∑ n ∣ c n ∣ p ′ = 1 , ∑ n c n a n = ∥ a ∥ p \sum_nc_na_n=\|a\|_p ∑ n c n a n = ∥ a ∥ p です(s g n a = a / ∣ a ∣ \mathrm{sgn}\,a=a/|a| sgn a = a /∣ a ∣ 、s g n 0 = 0 \mathrm{sgn}\,0=0 sgn 0 = 0 )。c n = ∣ c n ∣ e i α n c_n=|c_n|e^{i\alpha_n} c n = ∣ c n ∣ e i α n と書き、
c n ( z ) = e i α n ∣ c n ∣ p ′ ( 1 − z / 2 ) ( c n = 0 なら c n ( z ) = 0 ) , Φ ( z ) = ∑ n ≤ N c n ( z ) ⟨ g n , F ( z ) h n ⟩ c_n(z)=e^{i\alpha_n}|c_n|^{p'(1-z/2)}\quad(c_n=0\text{ なら }c_n(z)=0),\qquad\Phi(z)=\sum_{n\le N}c_n(z)\langle g_n,F(z)h_n\rangle c n ( z ) = e i α n ∣ c n ∣ p ′ ( 1 − z /2 ) ( c n = 0 なら c n ( z ) = 0 ) , Φ ( z ) = n ≤ N ∑ c n ( z ) ⟨ g n , F ( z ) h n ⟩ と置きます。∣ c n ( z ) ∣ = ∣ c n ∣ p ′ ( 1 − R e z / 2 ) |c_n(z)|=|c_n|^{p'(1-\mathrm{Re}\,z/2)} ∣ c n ( z ) ∣ = ∣ c n ∣ p ′ ( 1 − Re z /2 ) は帯の上で有界なので、Φ \Phi Φ は S ‾ \overline{S} S 上で有界連続、内部で正則です。p ′ ( 1 − θ / 2 ) = p ′ ( 1 − 1 / p ) = 1 p'(1-\theta/2)=p'(1-1/p)=1 p ′ ( 1 − θ /2 ) = p ′ ( 1 − 1/ p ) = 1 なので c n ( θ ) = c n c_n(\theta)=c_n c n ( θ ) = c n , Φ ( θ ) = ∥ a ∥ p \Phi(\theta)=\|a\|_p Φ ( θ ) = ∥ a ∥ p です。
R e z = 0 \mathrm{Re}\,z=0 Re z = 0 では ∣ c n ( i y ) ∣ = ∣ c n ∣ p ′ |c_n(iy)|=|c_n|^{p'} ∣ c n ( i y ) ∣ = ∣ c n ∣ p ′ なので ∣ Φ ( i y ) ∣ ≤ ∑ n ∣ c n ∣ p ′ ∥ F ( i y ) ∥ ≤ M 0 |\Phi(iy)|\le\sum_n|c_n|^{p'}\|F(iy)\|\le M_0 ∣Φ ( i y ) ∣ ≤ ∑ n ∣ c n ∣ p ′ ∥ F ( i y ) ∥ ≤ M 0 。R e z = 1 \mathrm{Re}\,z=1 Re z = 1 では ∣ c n ( 1 + i y ) ∣ 2 = ∣ c n ∣ p ′ |c_n(1+iy)|^2=|c_n|^{p'} ∣ c n ( 1 + i y ) ∣ 2 = ∣ c n ∣ p ′ なので、Cauchy–Schwarz の不等式と 定理 6.2 (p = 2 p=2 p = 2 )から
∣ Φ ( 1 + i y ) ∣ ≤ ( ∑ n ∣ c n ( 1 + i y ) ∣ 2 ) 1 / 2 ( ∑ n ∣ ⟨ g n , F ( 1 + i y ) h n ⟩ ∣ 2 ) 1 / 2 ≤ ∥ F ( 1 + i y ) ∥ 2 ≤ M 1 . |\Phi(1+iy)|\le\Bigl(\sum_n|c_n(1+iy)|^2\Bigr)^{1/2}\Bigl(\sum_n|\langle g_n,F(1+iy)h_n\rangle|^2\Bigr)^{1/2}\le\|F(1+iy)\|_2\le M_1 . ∣Φ ( 1 + i y ) ∣ ≤ ( n ∑ ∣ c n ( 1 + i y ) ∣ 2 ) 1/2 ( n ∑ ∣ ⟨ g n , F ( 1 + i y ) h n ⟩ ∣ 2 ) 1/2 ≤ ∥ F ( 1 + i y ) ∥ 2 ≤ M 1 . 三線定理から ∥ a ∥ p = ∣ Φ ( θ ) ∣ ≤ M 0 1 − θ M 1 θ \|a\|_p=|\Phi(\theta)|\le M_0^{1-\theta}M_1^\theta ∥ a ∥ p = ∣Φ ( θ ) ∣ ≤ M 0 1 − θ M 1 θ です。
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f ( x ) g ( − i ∇ ) f(x)g(-i\nabla) f ( x ) g ( − i ∇ ) を一般の L p L^p L p の関数について定めるため、稠密な部分空間 D = { φ ∈ L 2 ( R d ) : U φ ∈ C c ∞ ( R d ) } \mathcal{D}=\{\varphi\in L^2(\mathbb{R}^d):\mathcal{U}\varphi\in C_c^\infty(\mathbb{R}^d)\} D = { φ ∈ L 2 ( R d ) : U φ ∈ C c ∞ ( R d )} を使います。D \mathcal{D} D は Schwartz 空間に含まれるので D ⊂ L 1 ∩ L 2 \mathcal{D}\subset L^1\cap L^2 D ⊂ L 1 ∩ L 2 で、命題 6.4 の定義域にも入っています。g g g が局所的に L 1 ∩ L 2 L^1\cap L^2 L 1 ∩ L 2 に属すれば、φ ∈ D \varphi\in\mathcal{D} φ ∈ D について g U φ ∈ L 1 ∩ L 2 g\,\mathcal{U}\varphi\in L^1\cap L^2 g U φ ∈ L 1 ∩ L 2 なので W ( g U φ ) ∈ L 2 ∩ L ∞ \mathcal{W}(g\,\mathcal{U}\varphi)\in L^2\cap L^\infty W ( g U φ ) ∈ L 2 ∩ L ∞ (∥ W h ∥ ∞ ≤ ( 2 π ) − d / 2 ∥ h ∥ 1 \|\mathcal{W}h\|_\infty\le(2\pi)^{-d/2}\|h\|_1 ∥ W h ∥ ∞ ≤ ( 2 π ) − d /2 ∥ h ∥ 1 )です。さらに f ∈ L p f\in L^p f ∈ L p (2 ≤ p ≤ ∞ 2\le p\le\infty 2 ≤ p ≤ ∞ )なら、1 2 = 1 p + 1 r \frac12=\frac1p+\frac1r 2 1 = p 1 + r 1 と置いて Hölder の不等式(定理 4.2[L^p 空間と関数解析への導入] )と ∥ h ∥ r ≤ ∥ h ∥ 2 2 / r ∥ h ∥ ∞ 1 − 2 / r \|h\|_r\le\|h\|_2^{2/r}\|h\|_\infty^{1-2/r} ∥ h ∥ r ≤ ∥ h ∥ 2 2/ r ∥ h ∥ ∞ 1 − 2/ r から
f ( x ) g ( − i ∇ ) φ : = f ⋅ W ( g U φ ) ∈ L 2 f(x)g(-i\nabla)\varphi:=f\cdot\mathcal{W}(g\,\mathcal{U}\varphi)\in L^2 f ( x ) g ( − i ∇ ) φ := f ⋅ W ( g U φ ) ∈ L 2
が意味を持ちます。
定理 6.6 (Kato–Seiler–Simon の不等式 ) ✓
2 ≤ p < ∞ 2\le p<\infty 2 ≤ p < ∞ , f , g ∈ L p ( R d ) f,g\in L^p(\mathbb{R}^d) f , g ∈ L p ( R d ) とする。D \mathcal{D} D 上の作用素 f ( x ) g ( − i ∇ ) f(x)g(-i\nabla) f ( x ) g ( − i ∇ ) は S p \mathcal{S}_p S p の元に一意に拡張され、
∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ p ≤ ( 2 π ) − d / p ∥ f ∥ p ∥ g ∥ p . \|f(x)g(-i\nabla)\|_p\le(2\pi)^{-d/p}\|f\|_p\|g\|_p . ∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ p ≤ ( 2 π ) − d / p ∥ f ∥ p ∥ g ∥ p .
証明(定理 6.6) 単関数の場合. f = ∑ i α i 1 A i f=\sum_i\alpha_i\mathbf{1}_{A_i} f = ∑ i α i 1 A i , g = ∑ j β j 1 B j g=\sum_j\beta_j\mathbf{1}_{B_j} g = ∑ j β j 1 B j (有限和、A i A_i A i は互いに素で測度有限、α i ≠ 0 \alpha_i\ne0 α i = 0 。B j , β j B_j,\beta_j B j , β j も同様)とします。f , g ∈ L 2 ∩ L ∞ f,g\in L^2\cap L^\infty f , g ∈ L 2 ∩ L ∞ なので、命題 6.4 から f ( x ) g ( − i ∇ ) f(x)g(-i\nabla) f ( x ) g ( − i ∇ ) は Hilbert–Schmidt 作用素、とくにコンパクトです。s g n α i = α i / ∣ α i ∣ \mathrm{sgn}\,\alpha_i=\alpha_i/|\alpha_i| sgn α i = α i /∣ α i ∣ として
F ( z ) = ∑ i , j ∣ α i ∣ p z / 2 ∣ β j ∣ p z / 2 s g n α i s g n β j 1 A i ( x ) 1 B j ( − i ∇ ) F(z)=\sum_{i,j}|\alpha_i|^{pz/2}|\beta_j|^{pz/2}\,\mathrm{sgn}\,\alpha_i\,\mathrm{sgn}\,\beta_j\;\mathbf{1}_{A_i}(x)\,\mathbf{1}_{B_j}(-i\nabla) F ( z ) = i , j ∑ ∣ α i ∣ p z /2 ∣ β j ∣ p z /2 sgn α i sgn β j 1 A i ( x ) 1 B j ( − i ∇ ) と置きます(1 B ( − i ∇ ) = W 1 B U \mathbf{1}_{B}(-i\nabla)=\mathcal{W}\mathbf{1}_B\,\mathcal{U} 1 B ( − i ∇ ) = W 1 B U は射影)。⟨ u , F ( z ) v ⟩ \langle u,F(z)v\rangle ⟨ u , F ( z ) v ⟩ は e c z e^{cz} e cz 型の項の有限和なので、帯の上で有界連続、内部で正則です。
F ( i y ) = u y ( x ) v y ( − i ∇ ) F(iy)=u_y(x)v_y(-i\nabla) F ( i y ) = u y ( x ) v y ( − i ∇ ) で、∣ u y ∣ = 1 ∪ A i |u_y|=\mathbf{1}_{\cup A_i} ∣ u y ∣ = 1 ∪ A i , ∣ v y ∣ = 1 ∪ B j |v_y|=\mathbf{1}_{\cup B_j} ∣ v y ∣ = 1 ∪ B j です。掛け算作用素と W v y U \mathcal{W}v_y\mathcal{U} W v y U のノルムは 1 1 1 以下なので ∥ F ( i y ) ∥ ≤ 1 \|F(iy)\|\le1 ∥ F ( i y ) ∥ ≤ 1 。
F ( 1 + i y ) = u y ′ ( x ) v y ′ ( − i ∇ ) F(1+iy)=u'_y(x)v'_y(-i\nabla) F ( 1 + i y ) = u y ′ ( x ) v y ′ ( − i ∇ ) で、∣ u y ′ ∣ = ∣ f ∣ p / 2 |u'_y|=|f|^{p/2} ∣ u y ′ ∣ = ∣ f ∣ p /2 , ∣ v y ′ ∣ = ∣ g ∣ p / 2 |v'_y|=|g|^{p/2} ∣ v y ′ ∣ = ∣ g ∣ p /2 です。命題 6.4 から ∥ F ( 1 + i y ) ∥ 2 = ( 2 π ) − d / 2 ∥ ∣ f ∣ p / 2 ∥ 2 ∥ ∣ g ∣ p / 2 ∥ 2 = ( 2 π ) − d / 2 ∥ f ∥ p p / 2 ∥ g ∥ p p / 2 \|F(1+iy)\|_2=(2\pi)^{-d/2}\||f|^{p/2}\|_2\||g|^{p/2}\|_2=(2\pi)^{-d/2}\|f\|_p^{p/2}\|g\|_p^{p/2} ∥ F ( 1 + i y ) ∥ 2 = ( 2 π ) − d /2 ∥∣ f ∣ p /2 ∥ 2 ∥∣ g ∣ p /2 ∥ 2 = ( 2 π ) − d /2 ∥ f ∥ p p /2 ∥ g ∥ p p /2 。
θ = 2 / p \theta=2/p θ = 2/ p で ∣ α i ∣ p θ / 2 s g n α i = α i |\alpha_i|^{p\theta/2}\mathrm{sgn}\,\alpha_i=\alpha_i ∣ α i ∣ pθ /2 sgn α i = α i なので F ( θ ) = f ( x ) g ( − i ∇ ) F(\theta)=f(x)g(-i\nabla) F ( θ ) = f ( x ) g ( − i ∇ ) で、これはコンパクトです。
補題 6.5 から
∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ p ≤ 1 1 − θ ( ( 2 π ) − d / 2 ∥ f ∥ p p / 2 ∥ g ∥ p p / 2 ) 2 / p = ( 2 π ) − d / p ∥ f ∥ p ∥ g ∥ p . \|f(x)g(-i\nabla)\|_p\le1^{1-\theta}\Bigl((2\pi)^{-d/2}\|f\|_p^{p/2}\|g\|_p^{p/2}\Bigr)^{2/p}=(2\pi)^{-d/p}\|f\|_p\|g\|_p . ∥ f ( x ) g ( − i ∇ ) ∥ p ≤ 1 1 − θ ( ( 2 π ) − d /2 ∥ f ∥ p p /2 ∥ g ∥ p p /2 ) 2/ p = ( 2 π ) − d / p ∥ f ∥ p ∥ g ∥ p . 一般の場合. 単関数 f k → f f_k\to f f k → f , g k → g g_k\to g g k → g を、∣ f k ∣ ≤ ∣ f ∣ |f_k|\le|f| ∣ f k ∣ ≤ ∣ f ∣ , ∣ g k ∣ ≤ ∣ g ∣ |g_k|\le|g| ∣ g k ∣ ≤ ∣ g ∣ かつほとんどいたるところ収束するように取ると、優収束定理で L p L^p L p でも収束します。D \mathcal{D} D 上で
f k ( x ) g k ( − i ∇ ) − f l ( x ) g l ( − i ∇ ) = ( f k − f l ) ( x ) g k ( − i ∇ ) + f l ( x ) ( g k − g l ) ( − i ∇ ) f_k(x)g_k(-i\nabla)-f_l(x)g_l(-i\nabla)=(f_k-f_l)(x)g_k(-i\nabla)+f_l(x)(g_k-g_l)(-i\nabla) f k ( x ) g k ( − i ∇ ) − f l ( x ) g l ( − i ∇ ) = ( f k − f l ) ( x ) g k ( − i ∇ ) + f l ( x ) ( g k − g l ) ( − i ∇ ) で、右辺の各項に単関数の場合を使うと、X k = f k ( x ) g k ( − i ∇ ) X_k=f_k(x)g_k(-i\nabla) X k = f k ( x ) g k ( − i ∇ ) は S p \mathcal{S}_p S p のコーシー列です。定理 6.2 の完備性から X k → X ∈ S p X_k\to X\in\mathcal{S}_p X k → X ∈ S p で、∥ X ∥ p = lim ∥ X k ∥ p ≤ ( 2 π ) − d / p ∥ f ∥ p ∥ g ∥ p \|X\|_p=\lim\|X_k\|_p\le(2\pi)^{-d/p}\|f\|_p\|g\|_p ∥ X ∥ p = lim ∥ X k ∥ p ≤ ( 2 π ) − d / p ∥ f ∥ p ∥ g ∥ p 。
残るのは φ ∈ D \varphi\in\mathcal{D} φ ∈ D で X φ = f ⋅ W ( g U φ ) X\varphi=f\cdot\mathcal{W}(g\,\mathcal{U}\varphi) X φ = f ⋅ W ( g U φ ) となることです。∥ ⋅ ∥ ≤ ∥ ⋅ ∥ p \|\cdot\|\le\|\cdot\|_p ∥ ⋅ ∥ ≤ ∥ ⋅ ∥ p から X k φ → X φ X_k\varphi\to X\varphi X k φ → X φ です。一方
X k φ − f W ( g U φ ) = ( f k − f ) W ( g k U φ ) + f W ( ( g k − g ) U φ ) X_k\varphi-f\,\mathcal{W}(g\,\mathcal{U}\varphi)=(f_k-f)\,\mathcal{W}(g_k\,\mathcal{U}\varphi)+f\,\mathcal{W}\bigl((g_k-g)\,\mathcal{U}\varphi\bigr) X k φ − f W ( g U φ ) = ( f k − f ) W ( g k U φ ) + f W ( ( g k − g ) U φ ) で、U φ \mathcal{U}\varphi U φ は有界で台がコンパクトなので、優収束定理から ( g k − g ) U φ → 0 (g_k-g)\,\mathcal{U}\varphi\to0 ( g k − g ) U φ → 0 は L 1 L^1 L 1 と L 2 L^2 L 2 の両方で成り立ち、W ( ⋅ ) \mathcal{W}(\cdot) W ( ⋅ ) は L 2 ∩ L ∞ L^2\cap L^\infty L 2 ∩ L ∞ で 0 0 0 に収束します。W ( g k U φ ) \mathcal{W}(g_k\,\mathcal{U}\varphi) W ( g k U φ ) の L 2 L^2 L 2 ノルムと L ∞ L^\infty L ∞ ノルムは ∣ g k ∣ ≤ ∣ g ∣ |g_k|\le|g| ∣ g k ∣ ≤ ∣ g ∣ から k k k によらず有界です。上の Hölder の評価 ∥ f h ∥ 2 ≤ ∥ f ∥ p ∥ h ∥ r \|fh\|_2\le\|f\|_p\|h\|_r ∥ f h ∥ 2 ≤ ∥ f ∥ p ∥ h ∥ r を両項に使えば、右辺は L 2 L^2 L 2 で 0 0 0 に収束します。よって X X X は D \mathcal{D} D 上で f ( x ) g ( − i ∇ ) f(x)g(-i\nabla) f ( x ) g ( − i ∇ ) に一致し、D \mathcal{D} D は稠密なので拡張は一意です。
∎
p → ∞ p\to\infty p → ∞ の極限では右辺は ∥ f ∥ ∞ ∥ g ∥ ∞ \|f\|_\infty\|g\|_\infty ∥ f ∥ ∞ ∥ g ∥ ∞ になり、自明な作用素ノルムの評価に一致します。p < 2 p\lt2 p < 2 では同じ形の評価は成り立ちません(注意 6.9 )。
g g g が L p L^p L p に入らないが弱 L p L^p L p に入る場合(典型例は ∣ ξ ∣ − 1 |\xi|^{-1} ∣ ξ ∣ − 1 で、∣ { ∣ ξ ∣ − 1 > t } ∣ = ω d t − d |\{|\xi|^{-1}\gt t\}|=\omega_dt^{-d} ∣ { ∣ ξ ∣ − 1 > t } ∣ = ω d t − d 。ω d \omega_d ω d は単位球の体積)には、S p \mathcal{S}_p S p に入ることは期待できませんが、特異値の減衰の速さ s n = O ( n − 1 / p ) s_n=O(n^{-1/p}) s n = O ( n − 1/ p ) は保たれます。これが Cwikel の評価で、Schrödinger 作用素の束縛状態の個数の評価(CLR 不等式)の核心です。弱 L p L^p L p の擬ノルム [ g ] p , ∞ = sup t > 0 t ∣ { ∣ g ∣ > t } ∣ 1 / p [g]_{p,\infty}=\sup_{t\gt0}t\,|\{|g|\gt t\}|^{1/p} [ g ] p , ∞ = sup t > 0 t ∣ { ∣ g ∣ > t } ∣ 1/ p は 定義 2.1[補間と古典的不等式] のとおりです。まず特異値についての簡単な補題を用意します。
補題 6.7 (有界な摂動と特異値 ) ✓
B ∈ B ( H ) B\in\mathcal{B}(\mathcal{H}) B ∈ B ( H ) , R ∈ K ( H ) R\in\mathcal{K}(\mathcal{H}) R ∈ K ( H ) で B + R B+R B + R がコンパクトなら、すべての n n n で s n ( B + R ) ≤ ∥ B ∥ + s n ( R ) s_n(B+R)\le\|B\|+s_n(R) s n ( B + R ) ≤ ∥ B ∥ + s n ( R ) 。また R ∈ S 2 R\in\mathcal{S}_2 R ∈ S 2 なら s n ( R ) ≤ n − 1 / 2 ∥ R ∥ 2 s_n(R)\le n^{-1/2}\|R\|_2 s n ( R ) ≤ n − 1/2 ∥ R ∥ 2 。
証明(補題 6.7) K = B + R K=B+R K = B + R とし、s n ( K ) > 0 s_n(K)\gt0 s n ( K ) > 0 としてよいです。特異値分解 K = ∑ k s k ( K ) ∣ f k ⟩ ⟨ e k ∣ K=\sum_ks_k(K)|f_k\rangle\langle e_k| K = ∑ k s k ( K ) ∣ f k ⟩ ⟨ e k ∣ , R = ∑ k t k ∣ f k ′ ⟩ ⟨ e k ′ ∣ R=\sum_kt_k|f'_k\rangle\langle e'_k| R = ∑ k t k ∣ f k ′ ⟩ ⟨ e k ′ ∣ (定理 7.2[コンパクト作用素・Hilbert–Schmidt 作用素・トレースクラス] 。t k = s k ( R ) t_k=s_k(R) t k = s k ( R ) )を取ります。n n n 次元の空間 L = s p a n { e 1 , … , e n } L=\mathrm{span}\{e_1,\ldots,e_n\} L = span { e 1 , … , e n } には e 1 ′ , … , e n − 1 ′ e'_1,\ldots,e'_{n-1} e 1 ′ , … , e n − 1 ′ のすべて(R R R の特異値が n − 1 n-1 n − 1 個未満ならあるものすべて)に直交する単位ベクトル x x x があります(高々 n − 1 n-1 n − 1 個の一次条件)。x ∈ L x\in L x ∈ L なので ∥ K x ∥ 2 = ∑ k ≤ n s k ( K ) 2 ∣ ⟨ e k , x ⟩ ∣ 2 ≥ s n ( K ) 2 \|Kx\|^2=\sum_{k\le n}s_k(K)^2|\langle e_k,x\rangle|^2\ge s_n(K)^2 ∥ K x ∥ 2 = ∑ k ≤ n s k ( K ) 2 ∣ ⟨ e k , x ⟩ ∣ 2 ≥ s n ( K ) 2 、また ∥ R x ∥ 2 = ∑ k ≥ n t k 2 ∣ ⟨ e k ′ , x ⟩ ∣ 2 ≤ t n 2 \|Rx\|^2=\sum_{k\ge n}t_k^2|\langle e'_k,x\rangle|^2\le t_n^2 ∥ R x ∥ 2 = ∑ k ≥ n t k 2 ∣ ⟨ e k ′ , x ⟩ ∣ 2 ≤ t n 2 です。よって s n ( K ) ≤ ∥ K x ∥ ≤ ∥ B x ∥ + ∥ R x ∥ ≤ ∥ B ∥ + s n ( R ) s_n(K)\le\|Kx\|\le\|Bx\|+\|Rx\|\le\|B\|+s_n(R) s n ( K ) ≤ ∥ K x ∥ ≤ ∥ B x ∥ + ∥ R x ∥ ≤ ∥ B ∥ + s n ( R ) 。後半は特異値の単調性から n s n ( R ) 2 ≤ ∑ k ≤ n s k ( R ) 2 ≤ ∥ R ∥ 2 2 ns_n(R)^2\le\sum_{k\le n}s_k(R)^2\le\|R\|_2^2 n s n ( R ) 2 ≤ ∑ k ≤ n s k ( R ) 2 ≤ ∥ R ∥ 2 2 です。
∎
定理 6.8 (Cwikel の評価 ) ✓
p > 2 p\gt2 p > 2 とし、f ∈ L p ( R d ) f\in L^p(\mathbb{R}^d) f ∈ L p ( R d ) 、g g g は [ g ] p , ∞ < ∞ [g]_{p,\infty}\lt\infty [ g ] p , ∞ < ∞ を満たす可測関数とする。このとき D \mathcal{D} D 上の作用素 f ( x ) g ( − i ∇ ) f(x)g(-i\nabla) f ( x ) g ( − i ∇ ) はコンパクト作用素 A A A に一意に拡張され、すべての n ≥ 1 n\ge1 n ≥ 1 で
s n ( A ) ≤ C d , p n − 1 / p ∥ f ∥ p [ g ] p , ∞ , C d , p = 5 + 8 ( 2 π ) − d / 2 ( 2 p 2 p − 4 ) 1 / 2 . s_n(A)\le C_{d,p}\,n^{-1/p}\,\|f\|_p\,[g]_{p,\infty},\qquad C_{d,p}=5+8(2\pi)^{-d/2}\Bigl(\frac{2^p}{2^p-4}\Bigr)^{1/2}. s n ( A ) ≤ C d , p n − 1/ p ∥ f ∥ p [ g ] p , ∞ , C d , p = 5 + 8 ( 2 π ) − d /2 ( 2 p − 4 2 p ) 1/2 .
証明の方針: f f f と g g g を大きさ 2 j 2^j 2 j , 2 k 2^k 2 k ごとの層に分け、積の大きさ 2 j + k 2^{j+k} 2 j + k が小さい側は作用素ノルムで、大きい側は Hilbert–Schmidt ノルムで評価します(要点は証明のあとにまとめています)。
証明(定理 6.8) 準備. f ⋅ W ( g U φ ) f\cdot\mathcal{W}(g\,\mathcal{U}\varphi) f ⋅ W ( g U φ ) が φ ∈ D \varphi\in\mathcal{D} φ ∈ D で意味を持つには g g g が局所的に L 1 ∩ L 2 L^1\cap L^2 L 1 ∩ L 2 であればよく(上の注意)、それは 補題 2.2[補間と古典的不等式] と p > 2 p\gt2 p > 2 から出ます: 半径 ρ \rho ρ の球 B ρ B_\rho B ρ 上で ∫ B ρ ∣ g ∣ 2 = ∫ 0 ∞ 2 t ∣ { ∣ g ∣ > t } ∩ B ρ ∣ d t ≤ ∫ 0 ∞ 2 t min ( ∣ B ρ ∣ , [ g ] p , ∞ p t − p ) d t < ∞ \int_{B_\rho}|g|^2=\int_0^\infty2t\,|\{|g|\gt t\}\cap B_\rho|\,dt\le\int_0^\infty2t\min(|B_\rho|,[g]_{p,\infty}^pt^{-p})\,dt\lt\infty ∫ B ρ ∣ g ∣ 2 = ∫ 0 ∞ 2 t ∣ { ∣ g ∣ > t } ∩ B ρ ∣ d t ≤ ∫ 0 ∞ 2 t min ( ∣ B ρ ∣ , [ g ] p , ∞ p t − p ) d t < ∞ 。両辺は f f f と g g g について斉次なので、∥ f ∥ p = [ g ] p , ∞ = 1 \|f\|_p=[g]_{p,\infty}=1 ∥ f ∥ p = [ g ] p , ∞ = 1 としてよいです。
j , k ∈ Z j,k\in\mathbb{Z} j , k ∈ Z について
F j = { 2 j ≤ ∣ f ∣ < 2 j + 1 } , f j = f 1 F j , a j = ∣ F j ∣ ; G k = { 2 k ≤ ∣ g ∣ < 2 k + 1 } , g k = g 1 G k F_j=\{2^j\le|f|\lt2^{j+1}\},\quad f_j=f\mathbf{1}_{F_j},\quad a_j=|F_j|;\qquad G_k=\{2^k\le|g|\lt2^{k+1}\},\quad g_k=g\mathbf{1}_{G_k} F j = { 2 j ≤ ∣ f ∣ < 2 j + 1 } , f j = f 1 F j , a j = ∣ F j ∣ ; G k = { 2 k ≤ ∣ g ∣ < 2 k + 1 } , g k = g 1 G k と置きます。∑ j 2 j p a j ≤ ∫ ∣ f ∣ p = 1 \sum_j2^{jp}a_j\le\int|f|^p=1 ∑ j 2 j p a j ≤ ∫ ∣ f ∣ p = 1 です。また { ∣ g ∣ ≥ s } = ⋂ t < s { ∣ g ∣ > t } \{|g|\ge s\}=\bigcap_{t\lt s}\{|g|\gt t\} { ∣ g ∣ ≥ s } = ⋂ t < s { ∣ g ∣ > t } なので ∣ { ∣ g ∣ ≥ s } ∣ ≤ s − p |\{|g|\ge s\}|\le s^{-p} ∣ { ∣ g ∣ ≥ s } ∣ ≤ s − p 、とくに ∣ G k ∣ ≤ 2 − k p |G_k|\le2^{-kp} ∣ G k ∣ ≤ 2 − k p です。整数 m m m を固定し、f j ≠ 0 f_j\ne0 f j = 0 となる各 j j j で g g g を「j + k ≤ m j+k\le m j + k ≤ m の部分」と「j + k > m j+k\gt m j + k > m の部分」に分けます:
e j = g 1 { ∣ g ∣ < 2 m − j + 1 } = ∑ k ≤ m − j g k , h j = g 1 { ∣ g ∣ ≥ 2 m − j + 1 } = ∑ k ≥ m − j + 1 g k . e_j=g\,\mathbf{1}_{\{|g|\lt2^{m-j+1}\}}=\sum_{k\le m-j}g_k,\qquad h_j=g\,\mathbf{1}_{\{|g|\ge2^{m-j+1}\}}=\sum_{k\ge m-j+1}g_k . e j = g 1 { ∣ g ∣ < 2 m − j + 1 } = k ≤ m − j ∑ g k , h j = g 1 { ∣ g ∣ ≥ 2 m − j + 1 } = k ≥ m − j + 1 ∑ g k . f = ∑ j f j f=\sum_jf_j f = ∑ j f j で F j F_j F j は互いに素なので、φ ∈ D \varphi\in\mathcal{D} φ ∈ D について F j F_j F j の上で f W ( g U φ ) = f j W ( e j U φ ) + f j W ( h j U φ ) f\,\mathcal{W}(g\,\mathcal{U}\varphi)=f_j\mathcal{W}(e_j\,\mathcal{U}\varphi)+f_j\mathcal{W}(h_j\,\mathcal{U}\varphi) f W ( g U φ ) = f j W ( e j U φ ) + f j W ( h j U φ ) です。
有界な部分. ∣ f j ∣ < 2 j + 1 |f_j|\lt2^{j+1} ∣ f j ∣ < 2 j + 1 と F j F_j F j の互いに素であることから
∥ ∑ j f j W ( e j U φ ) ∥ 2 = ∑ j ∥ f j W ( e j U φ ) ∥ 2 ≤ ∫ ( ∑ j 4 j + 1 ∣ e j ( ξ ) ∣ 2 ) ∣ U φ ( ξ ) ∣ 2 d ξ . \Bigl\|\sum_jf_j\mathcal{W}(e_j\,\mathcal{U}\varphi)\Bigr\|^2=\sum_j\|f_j\mathcal{W}(e_j\,\mathcal{U}\varphi)\|^2\le\int\Bigl(\sum_j4^{j+1}|e_j(\xi)|^2\Bigr)|\mathcal{U}\varphi(\xi)|^2\,d\xi . j ∑ f j W ( e j U φ ) 2 = j ∑ ∥ f j W ( e j U φ ) ∥ 2 ≤ ∫ ( j ∑ 4 j + 1 ∣ e j ( ξ ) ∣ 2 ) ∣ U φ ( ξ ) ∣ 2 d ξ . g ( ξ ) ≠ 0 g(\xi)\ne0 g ( ξ ) = 0 を固定すると、e j ( ξ ) ≠ 0 e_j(\xi)\ne0 e j ( ξ ) = 0 となるのは 2 j ∣ g ( ξ ) ∣ < 2 m + 1 2^j|g(\xi)|\lt2^{m+1} 2 j ∣ g ( ξ ) ∣ < 2 m + 1 を満たす j j j 、すなわちある j 0 j_0 j 0 以下のすべての整数で、等比級数から
∑ j 4 j + 1 ∣ e j ( ξ ) ∣ 2 = 4 ∣ g ( ξ ) ∣ 2 ∑ j ≤ j 0 4 j = 16 3 ( 2 j 0 ∣ g ( ξ ) ∣ ) 2 < 64 3 4 m . \sum_j4^{j+1}|e_j(\xi)|^2=4|g(\xi)|^2\sum_{j\le j_0}4^j=\frac{16}{3}\bigl(2^{j_0}|g(\xi)|\bigr)^2\lt\frac{64}{3}\,4^m . j ∑ 4 j + 1 ∣ e j ( ξ ) ∣ 2 = 4∣ g ( ξ ) ∣ 2 j ≤ j 0 ∑ 4 j = 3 16 ( 2 j 0 ∣ g ( ξ ) ∣ ) 2 < 3 64 4 m . よって B m φ = ∑ j f j W ( e j U φ ) B_m\varphi=\sum_jf_j\mathcal{W}(e_j\,\mathcal{U}\varphi) B m φ = ∑ j f j W ( e j U φ ) は ∥ B m ∥ ≤ ( 8 / 3 ) 2 m < 5 ⋅ 2 m \|B_m\|\le(8/\sqrt3)2^m\lt5\cdot2^m ∥ B m ∥ ≤ ( 8/ 3 ) 2 m < 5 ⋅ 2 m の有界作用素に拡張されます。
Hilbert–Schmidt の部分. ∥ f j ∥ 2 2 ≤ 4 j + 1 a j \|f_j\|_2^2\le4^{j+1}a_j ∥ f j ∥ 2 2 ≤ 4 j + 1 a j 、また p > 2 p\gt2 p > 2 から
∥ h j ∥ 2 2 = ∑ k ≥ m − j + 1 ∥ g k ∥ 2 2 ≤ ∑ k ≥ m − j + 1 4 k + 1 2 − k p = 4 ⋅ 2 ( m − j + 1 ) ( 2 − p ) 1 − 2 2 − p \|h_j\|_2^2=\sum_{k\ge m-j+1}\|g_k\|_2^2\le\sum_{k\ge m-j+1}4^{k+1}2^{-kp}=\frac{4\cdot2^{(m-j+1)(2-p)}}{1-2^{2-p}} ∥ h j ∥ 2 2 = k ≥ m − j + 1 ∑ ∥ g k ∥ 2 2 ≤ k ≥ m − j + 1 ∑ 4 k + 1 2 − k p = 1 − 2 2 − p 4 ⋅ 2 ( m − j + 1 ) ( 2 − p ) は有限です。命題 6.4 から X j = f j ( x ) h j ( − i ∇ ) X_j=f_j(x)h_j(-i\nabla) X j = f j ( x ) h j ( − i ∇ ) は Hilbert–Schmidt 作用素で、X j X_j X j の値域は L 2 ( F j ) L^2(F_j) L 2 ( F j ) に含まれます。F j F_j F j は互いに素なので、任意の正規直交基底 ( u n ) (u_n) ( u n ) について ∥ ∑ j ∈ J X j u n ∥ 2 = ∑ j ∈ J ∥ X j u n ∥ 2 \|\sum_{j\in J}X_ju_n\|^2=\sum_{j\in J}\|X_ju_n\|^2 ∥ ∑ j ∈ J X j u n ∥ 2 = ∑ j ∈ J ∥ X j u n ∥ 2 、したがって有限集合 J J J について ∥ ∑ j ∈ J X j ∥ 2 2 = ∑ j ∈ J ∥ X j ∥ 2 2 \|\sum_{j\in J}X_j\|_2^2=\sum_{j\in J}\|X_j\|_2^2 ∥ ∑ j ∈ J X j ∥ 2 2 = ∑ j ∈ J ∥ X j ∥ 2 2 です。
∑ j ∥ X j ∥ 2 2 = ( 2 π ) − d ∑ j ∥ f j ∥ 2 2 ∥ h j ∥ 2 2 ≤ ( 2 π ) − d 16 ⋅ 2 2 − p 1 − 2 2 − p 2 m ( 2 − p ) ∑ j 2 2 j 2 − j ( 2 − p ) a j ≤ ( 2 π ) − d 64 2 p − 4 2 m ( 2 − p ) \sum_j\|X_j\|_2^2=(2\pi)^{-d}\sum_j\|f_j\|_2^2\|h_j\|_2^2\le(2\pi)^{-d}\frac{16\cdot2^{2-p}}{1-2^{2-p}}\,2^{m(2-p)}\sum_j2^{2j}2^{-j(2-p)}a_j\le(2\pi)^{-d}\frac{64}{2^p-4}\,2^{m(2-p)} j ∑ ∥ X j ∥ 2 2 = ( 2 π ) − d j ∑ ∥ f j ∥ 2 2 ∥ h j ∥ 2 2 ≤ ( 2 π ) − d 1 − 2 2 − p 16 ⋅ 2 2 − p 2 m ( 2 − p ) j ∑ 2 2 j 2 − j ( 2 − p ) a j ≤ ( 2 π ) − d 2 p − 4 64 2 m ( 2 − p ) (最後に ∑ j 2 j p a j ≤ 1 \sum_j2^{jp}a_j\le1 ∑ j 2 j p a j ≤ 1 )なので、部分和は S 2 \mathcal{S}_2 S 2 のコーシー列で、定理 6.2 の完備性から R m = ∑ j X j ∈ S 2 R_m=\sum_jX_j\in\mathcal{S}_2 R m = ∑ j X j ∈ S 2 が定まり、∥ R m ∥ 2 2 ≤ ( 2 π ) − d 64 2 p − 4 2 m ( 2 − p ) \|R_m\|_2^2\le(2\pi)^{-d}\frac{64}{2^p-4}2^{m(2-p)} ∥ R m ∥ 2 2 ≤ ( 2 π ) − d 2 p − 4 64 2 m ( 2 − p ) です。D ⊂ L 1 ∩ L 2 \mathcal{D}\subset L^1\cap L^2 D ⊂ L 1 ∩ L 2 なので R m φ = ∑ j f j W ( h j U φ ) R_m\varphi=\sum_jf_j\mathcal{W}(h_j\,\mathcal{U}\varphi) R m φ = ∑ j f j W ( h j U φ ) (L 2 L^2 L 2 収束)です。
結論. 以上から D \mathcal{D} D 上で f ( x ) g ( − i ∇ ) = B m + R m f(x)g(-i\nabla)=B_m+R_m f ( x ) g ( − i ∇ ) = B m + R m で、右辺の有界作用素を A A A とすると、D \mathcal{D} D の稠密性から A A A は m m m によりません。∥ A − R m ∥ = ∥ B m ∥ < 5 ⋅ 2 m → 0 \|A-R_m\|=\|B_m\|\lt5\cdot2^m\to0 ∥ A − R m ∥ = ∥ B m ∥ < 5 ⋅ 2 m → 0 (m → − ∞ m\to-\infty m → − ∞ )で R m R_m R m はコンパクトなので、命題 3.2[コンパクト作用素・Hilbert–Schmidt 作用素・トレースクラス] から A A A もコンパクトです。補題 6.7 から、すべての m m m で
s n ( A ) ≤ ∥ B m ∥ + n − 1 / 2 ∥ R m ∥ 2 ≤ 5 ⋅ 2 m + 8 ( 2 π ) − d / 2 ( 2 p − 4 ) − 1 / 2 2 m ( 1 − p / 2 ) n − 1 / 2 . s_n(A)\le\|B_m\|+n^{-1/2}\|R_m\|_2\le5\cdot2^m+8(2\pi)^{-d/2}(2^p-4)^{-1/2}\,2^{m(1-p/2)}n^{-1/2}. s n ( A ) ≤ ∥ B m ∥ + n − 1/2 ∥ R m ∥ 2 ≤ 5 ⋅ 2 m + 8 ( 2 π ) − d /2 ( 2 p − 4 ) − 1/2 2 m ( 1 − p /2 ) n − 1/2 . 2 m ≤ n − 1 / p < 2 m + 1 2^m\le n^{-1/p}\lt2^{m+1} 2 m ≤ n − 1/ p < 2 m + 1 となる m m m を選ぶと 2 − m < 2 n 1 / p 2^{-m}\lt2n^{1/p} 2 − m < 2 n 1/ p なので 2 m ( 1 − p / 2 ) = 2 m ( 2 − m ) p / 2 < n − 1 / p 2 p / 2 n 1 / 2 2^{m(1-p/2)}=2^m(2^{-m})^{p/2}\lt n^{-1/p}2^{p/2}n^{1/2} 2 m ( 1 − p /2 ) = 2 m ( 2 − m ) p /2 < n − 1/ p 2 p /2 n 1/2 で、
s n ( A ) < ( 5 + 8 ( 2 π ) − d / 2 ( 2 p 2 p − 4 ) 1 / 2 ) n − 1 / p . s_n(A)\lt\Bigl(5+8(2\pi)^{-d/2}\Bigl(\frac{2^p}{2^p-4}\Bigr)^{1/2}\Bigr)n^{-1/p}. s n ( A ) < ( 5 + 8 ( 2 π ) − d /2 ( 2 p − 4 2 p ) 1/2 ) n − 1/ p . ∎
証明の要は、二重の 2 進分解 f ( x ) g ( ξ ) = ∑ j , k f j ( x ) g k ( ξ ) f(x)g(\xi)=\sum_{j,k}f_j(x)g_k(\xi) f ( x ) g ( ξ ) = ∑ j , k f j ( x ) g k ( ξ ) を対角線 j + k = m j+k=m j + k = m で切ることです。j + k ≤ m j+k\le m j + k ≤ m の側は大きさが 2 j + k ≲ 2 m 2^{j+k}\lesssim2^m 2 j + k ≲ 2 m の積の集まりで、x x x 側の台が互いに素なので作用素ノルムが 2 m 2^m 2 m 程度に収まります。j + k > m j+k\gt m j + k > m の側は L 2 L^2 L 2 ノルムが有限で、p > 2 p\gt2 p > 2 のおかげで k k k についての和 ∑ 2 k ( 2 − p ) \sum2^{k(2-p)} ∑ 2 k ( 2 − p ) が収束します。p = 2 p=2 p = 2 では最後の和が発散し、評価は成り立ちません。
この節では有限次元の Hermite 行列を扱い、定数が次元によらないことに注意を払います。A = ∑ i λ i P i A=\sum_i\lambda_iP_i A = ∑ i λ i P i , B = ∑ j μ j Q j B=\sum_j\mu_jQ_j B = ∑ j μ j Q j をスペクトル分解(P i P_i P i , Q j Q_j Q j は直交射影 で ∑ P i = ∑ Q j = 1 \sum P_i=\sum Q_j=1 ∑ P i = ∑ Q j = 1 )とし、関数 ϕ \phi ϕ に対して
T ϕ A , B ( X ) = ∑ i , j ϕ ( λ i , μ j ) P i X Q j T^{A,B}_\phi(X)=\sum_{i,j}\phi(\lambda_i,\mu_j)\,P_iXQ_j T ϕ A , B ( X ) = i , j ∑ ϕ ( λ i , μ j ) P i X Q j
と置きます(二重作用素積分 の有限次元版)。f ∈ C 1 ( R ) f\in C^1(\mathbb{R}) f ∈ C 1 ( R ) の差分商 を f [ 1 ] ( λ , μ ) = ∫ 0 1 f ′ ( μ + s ( λ − μ ) ) d s f^{[1]}(\lambda,\mu)=\int_0^1f'(\mu+s(\lambda-\mu))\,ds f [ 1 ] ( λ , μ ) = ∫ 0 1 f ′ ( μ + s ( λ − μ )) d s と定めます(λ ≠ μ \lambda\ne\mu λ = μ では ( f ( λ ) − f ( μ ) ) / ( λ − μ ) (f(\lambda)-f(\mu))/(\lambda-\mu) ( f ( λ ) − f ( μ )) / ( λ − μ ) 、λ = μ \lambda=\mu λ = μ では f ′ ( λ ) f'(\lambda) f ′ ( λ ) 。R 2 \mathbb{R}^2 R 2 上連続)。
補題 7.1 (二重作用素積分の基本性質 ) ✓
∥ T ϕ A , B ( X ) ∥ 2 ≤ max i , j ∣ ϕ ( λ i , μ j ) ∣ ∥ X ∥ 2 \|T^{A,B}_\phi(X)\|_2\le\max_{i,j}|\phi(\lambda_i,\mu_j)|\,\|X\|_2 ∥ T ϕ A , B ( X ) ∥ 2 ≤ max i , j ∣ ϕ ( λ i , μ j ) ∣ ∥ X ∥ 2 (Hilbert–Schmidt ノルム)。
f ∈ C 1 ( R ) f\in C^1(\mathbb{R}) f ∈ C 1 ( R ) なら f ( A ) − f ( B ) = T f [ 1 ] A , B ( A − B ) f(A)-f(B)=T^{A,B}_{f^{[1]}}(A-B) f ( A ) − f ( B ) = T f [ 1 ] A , B ( A − B ) 。
証明(補題 7.1) 1: t r ( ( P i X Q j ) ∗ P k X Q l ) = t r ( Q l Q j X ∗ P i P k X ) = δ i k δ j l ∥ P i X Q j ∥ 2 2 \mathrm{tr}\bigl((P_iXQ_j)^*P_kXQ_l\bigr)=\mathrm{tr}(Q_lQ_jX^*P_iP_kX)=\delta_{ik}\delta_{jl}\|P_iXQ_j\|_2^2 tr ( ( P i X Q j ) ∗ P k X Q l ) = tr ( Q l Q j X ∗ P i P k X ) = δ ik δ j l ∥ P i X Q j ∥ 2 2 なので、ブロック P i X Q j P_iXQ_j P i X Q j は Hilbert–Schmidt 内積で互いに直交し、∥ T ϕ ( X ) ∥ 2 2 = ∑ ∣ ϕ i j ∣ 2 ∥ P i X Q j ∥ 2 2 ≤ max ∣ ϕ i j ∣ 2 ∥ X ∥ 2 2 \|T_\phi(X)\|_2^2=\sum|\phi_{ij}|^2\|P_iXQ_j\|_2^2\le\max|\phi_{ij}|^2\|X\|_2^2 ∥ T ϕ ( X ) ∥ 2 2 = ∑ ∣ ϕ ij ∣ 2 ∥ P i X Q j ∥ 2 2 ≤ max ∣ ϕ ij ∣ 2 ∥ X ∥ 2 2 。2: P i ( A − B ) Q j = ( λ i − μ j ) P i Q j P_i(A-B)Q_j=(\lambda_i-\mu_j)P_iQ_j P i ( A − B ) Q j = ( λ i − μ j ) P i Q j で、f [ 1 ] ( λ i , μ j ) ( λ i − μ j ) = f ( λ i ) − f ( μ j ) f^{[1]}(\lambda_i,\mu_j)(\lambda_i-\mu_j)=f(\lambda_i)-f(\mu_j) f [ 1 ] ( λ i , μ j ) ( λ i − μ j ) = f ( λ i ) − f ( μ j ) (λ i = μ j \lambda_i=\mu_j λ i = μ j でも両辺 0 0 0 )なので
T f [ 1 ] ( A − B ) = ∑ i , j ( f ( λ i ) − f ( μ j ) ) P i Q j = f ( A ) ∑ j Q j − ∑ i P i f ( B ) = f ( A ) − f ( B ) . T_{f^{[1]}}(A-B)=\sum_{i,j}\bigl(f(\lambda_i)-f(\mu_j)\bigr)P_iQ_j=f(A)\sum_jQ_j-\sum_iP_if(B)=f(A)-f(B). T f [ 1 ] ( A − B ) = i , j ∑ ( f ( λ i ) − f ( μ j ) ) P i Q j = f ( A ) j ∑ Q j − i ∑ P i f ( B ) = f ( A ) − f ( B ) . ∎
定理 7.2 (Hilbert–Schmidt ノルムでのリプシッツ性 ) ✓
f ∈ C 1 ( R ) f\in C^1(\mathbb{R}) f ∈ C 1 ( R ) で f ′ f' f ′ が有界なら、任意の次元の Hermite 行列 A , B A,B A , B について ∥ f ( A ) − f ( B ) ∥ 2 ≤ ∥ f ′ ∥ ∞ ∥ A − B ∥ 2 \|f(A)-f(B)\|_2\le\|f'\|_\infty\|A-B\|_2 ∥ f ( A ) − f ( B ) ∥ 2 ≤ ∥ f ′ ∥ ∞ ∥ A − B ∥ 2 。
証明(定理 7.2) ∣ f [ 1 ] ∣ ≤ ∥ f ′ ∥ ∞ |f^{[1]}|\le\|f'\|_\infty ∣ f [ 1 ] ∣ ≤ ∥ f ′ ∥ ∞ なので 補題 7.1 の 1 と 2 からただちに出ます。
∎
作用素ノルムでは同じ評価は成り立ちません。f ( t ) = ∣ t ∣ f(t)=|t| f ( t ) = ∣ t ∣ はリプシッツですが、∥ ∣ A ∣ − ∣ B ∣ ∥ ≤ C ∥ A − B ∥ \||A|-|B|\|\le C\|A-B\| ∥∣ A ∣ − ∣ B ∣∥ ≤ C ∥ A − B ∥ となる次元によらない C C C は存在しないことが知られています(Kato, McIntosh, Davies)。Hilbert–Schmidt ノルムで評価が自明になるのは、補題 7.1 の 1 のように「Schur 積」がブロックの直交性と両立するからです。
定理 7.3 (Daleckii–Krein 公式 ) ✓
A , B A,B A , B を Hermite 行列、A = ∑ i λ i P i A=\sum_i\lambda_iP_i A = ∑ i λ i P i とし、f ∈ C 1 ( R ) f\in C^1(\mathbb{R}) f ∈ C 1 ( R ) とする。このとき
d d t f ( A + t B ) ∣ t = 0 = T f [ 1 ] A , A ( B ) = ∑ i , j f [ 1 ] ( λ i , λ j ) P i B P j . \frac{d}{dt}f(A+tB)\Big|_{t=0}=T^{A,A}_{f^{[1]}}(B)=\sum_{i,j}f^{[1]}(\lambda_i,\lambda_j)P_iBP_j . d t d f ( A + tB ) t = 0 = T f [ 1 ] A , A ( B ) = i , j ∑ f [ 1 ] ( λ i , λ j ) P i B P j . とくに d d t t r f ( A + t B ) ∣ t = 0 = t r ( f ′ ( A ) B ) \frac{d}{dt}\mathrm{tr}f(A+tB)|_{t=0}=\mathrm{tr}\bigl(f'(A)B\bigr) d t d tr f ( A + tB ) ∣ t = 0 = tr ( f ′ ( A ) B ) 。
証明(定理 7.3) 補題 7.1 の 2 を A + t B A+tB A + tB と A A A に使うと 1 t ( f ( A + t B ) − f ( A ) ) = T f [ 1 ] A + t B , A ( B ) \frac1t\bigl(f(A+tB)-f(A)\bigr)=T^{A+tB,A}_{f^{[1]}}(B) t 1 ( f ( A + tB ) − f ( A ) ) = T f [ 1 ] A + tB , A ( B ) です。t → 0 t\to0 t → 0 でこれが T f [ 1 ] A , A ( B ) T^{A,A}_{f^{[1]}}(B) T f [ 1 ] A , A ( B ) に収束することを示します。ϕ ( λ , μ ) = p ( λ ) q ( μ ) \phi(\lambda,\mu)=p(\lambda)q(\mu) ϕ ( λ , μ ) = p ( λ ) q ( μ ) の形なら T ϕ A ′ , A ( X ) = p ( A ′ ) X q ( A ) T^{A',A}_\phi(X)=p(A')Xq(A) T ϕ A ′ , A ( X ) = p ( A ′ ) X q ( A ) は A ′ A' A ′ について連続です。連続関数 f [ 1 ] f^{[1]} f [ 1 ] は、スペクトルを含む正方形の上で、こうした積の有限和(2 変数多項式)で一様に近似できます(Stone–Weierstrass の定理 定理 4.3[Arzelà–Ascoli と Stone–Weierstrass] )。補題 7.1 の 1 の一様な評価と合わせると(ε / 3 \varepsilon/3 ε /3 論法)、A ′ ↦ T f [ 1 ] A ′ , A ( B ) A'\mapsto T^{A',A}_{f^{[1]}}(B) A ′ ↦ T f [ 1 ] A ′ , A ( B ) は連続です。トレースについては、t r ( P i B P j ) = t r ( P j P i B ) = 0 \mathrm{tr}(P_iBP_j)=\mathrm{tr}(P_jP_iB)=0 tr ( P i B P j ) = tr ( P j P i B ) = 0 (i ≠ j i\ne j i = j )と f [ 1 ] ( λ i , λ i ) = f ′ ( λ i ) f^{[1]}(\lambda_i,\lambda_i)=f'(\lambda_i) f [ 1 ] ( λ i , λ i ) = f ′ ( λ i ) から t r T f [ 1 ] ( B ) = ∑ i f ′ ( λ i ) t r ( P i B ) = t r ( f ′ ( A ) B ) \mathrm{tr}\,T_{f^{[1]}}(B)=\sum_if'(\lambda_i)\mathrm{tr}(P_iB)=\mathrm{tr}(f'(A)B) tr T f [ 1 ] ( B ) = ∑ i f ′ ( λ i ) tr ( P i B ) = tr ( f ′ ( A ) B ) です。
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定理 8.1 (Klein の不等式 ) ✓
A , B A,B A , B を Hermite 行列、f f f をスペクトルを含む区間 I I I 上の凸関数で、B B B のスペクトル上で微分可能とする。このとき
t r [ f ( A ) − f ( B ) − ( A − B ) f ′ ( B ) ] ≥ 0. \mathrm{tr}\bigl[f(A)-f(B)-(A-B)f'(B)\bigr]\ge0 . tr [ f ( A ) − f ( B ) − ( A − B ) f ′ ( B ) ] ≥ 0. f f f が狭義凸なら、等号は A = B A=B A = B のときに限る。
証明(定理 8.1) A = ∑ i a i ∣ u i ⟩ ⟨ u i ∣ A=\sum_ia_i|u_i\rangle\langle u_i| A = ∑ i a i ∣ u i ⟩ ⟨ u i ∣ , B = ∑ j b j ∣ v j ⟩ ⟨ v j ∣ B=\sum_jb_j|v_j\rangle\langle v_j| B = ∑ j b j ∣ v j ⟩ ⟨ v j ∣ (正規直交固有基底)とし、c i j = ∣ ⟨ u i , v j ⟩ ∣ 2 c_{ij}=|\langle u_i,v_j\rangle|^2 c ij = ∣ ⟨ u i , v j ⟩ ∣ 2 と置くと ∑ i c i j = ∑ j c i j = 1 \sum_ic_{ij}=\sum_jc_{ij}=1 ∑ i c ij = ∑ j c ij = 1 です。t r f ( A ) = ∑ i , j c i j f ( a i ) \mathrm{tr}f(A)=\sum_{i,j}c_{ij}f(a_i) tr f ( A ) = ∑ i , j c ij f ( a i ) , t r f ( B ) = ∑ i , j c i j f ( b j ) \mathrm{tr}f(B)=\sum_{i,j}c_{ij}f(b_j) tr f ( B ) = ∑ i , j c ij f ( b j ) , t r ( ( A − B ) f ′ ( B ) ) = ∑ i , j c i j ( a i − b j ) f ′ ( b j ) \mathrm{tr}((A-B)f'(B))=\sum_{i,j}c_{ij}(a_i-b_j)f'(b_j) tr (( A − B ) f ′ ( B )) = ∑ i , j c ij ( a i − b j ) f ′ ( b j ) なので
t r [ f ( A ) − f ( B ) − ( A − B ) f ′ ( B ) ] = ∑ i , j c i j [ f ( a i ) − f ( b j ) − ( a i − b j ) f ′ ( b j ) ] ≥ 0 \mathrm{tr}\bigl[f(A)-f(B)-(A-B)f'(B)\bigr]=\sum_{i,j}c_{ij}\bigl[f(a_i)-f(b_j)-(a_i-b_j)f'(b_j)\bigr]\ge0 tr [ f ( A ) − f ( B ) − ( A − B ) f ′ ( B ) ] = i , j ∑ c ij [ f ( a i ) − f ( b j ) − ( a i − b j ) f ′ ( b j ) ] ≥ 0 (凸関数は接線の上にある)。狭義凸で等号なら、c i j > 0 c_{ij}>0 c ij > 0 となる組で a i = b j a_i=b_j a i = b j なので A v j = ∑ i a i ⟨ u i , v j ⟩ u i = b j v j Av_j=\sum_ia_i\langle u_i,v_j\rangle u_i=b_jv_j A v j = ∑ i a i ⟨ u i , v j ⟩ u i = b j v j 、すなわち A = B A=B A = B です。
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定理 8.2 (Gibbs の変分原理 ) ✓
H H H を Hermite 行列、Z = t r e − H Z=\mathrm{tr}\,e^{-H} Z = tr e − H とする。密度行列 ρ \rho ρ (ρ ≥ 0 \rho\ge0 ρ ≥ 0 , t r ρ = 1 \mathrm{tr}\rho=1 tr ρ = 1 )について
t r ( ρ H ) + t r ( ρ log ρ ) ≥ − log Z \mathrm{tr}(\rho H)+\mathrm{tr}(\rho\log\rho)\ge-\log Z tr ( ρ H ) + tr ( ρ log ρ ) ≥ − log Z (0 log 0 = 0 0\log0=0 0 log 0 = 0 )であり、等号は ρ = e − H / Z \rho=e^{-H}/Z ρ = e − H / Z のときに限る。
証明(定理 8.2) σ = e − H / Z \sigma=e^{-H}/Z σ = e − H / Z は正定値で log σ = − H − log Z \log\sigma=-H-\log Z log σ = − H − log Z です。f ( t ) = t log t f(t)=t\log t f ( t ) = t log t は [ 0 , ∞ ) [0,\infty) [ 0 , ∞ ) 上で狭義凸、( 0 , ∞ ) (0,\infty) ( 0 , ∞ ) で f ′ ( t ) = log t + 1 f'(t)=\log t+1 f ′ ( t ) = log t + 1 です。定理 8.1 を A = ρ A=\rho A = ρ , B = σ B=\sigma B = σ に使うと
t r ( ρ log ρ ) − t r ( σ log σ ) − t r ( ( ρ − σ ) ( log σ + 1 ) ) = t r ( ρ log ρ ) − t r ( ρ log σ ) ≥ 0 \mathrm{tr}(\rho\log\rho)-\mathrm{tr}(\sigma\log\sigma)-\mathrm{tr}\bigl((\rho-\sigma)(\log\sigma+1)\bigr)=\mathrm{tr}(\rho\log\rho)-\mathrm{tr}(\rho\log\sigma)\ge0 tr ( ρ log ρ ) − tr ( σ log σ ) − tr ( ( ρ − σ ) ( log σ + 1 ) ) = tr ( ρ log ρ ) − tr ( ρ log σ ) ≥ 0 (t r ρ = t r σ = 1 \mathrm{tr}\rho=\mathrm{tr}\sigma=1 tr ρ = tr σ = 1 )。− t r ( ρ log σ ) = t r ( ρ H ) + log Z -\mathrm{tr}(\rho\log\sigma)=\mathrm{tr}(\rho H)+\log Z − tr ( ρ log σ ) = tr ( ρ H ) + log Z を代入すれば主張で、等号条件も Klein の不等式からです。
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左辺 t r ( ρ log ρ ) − t r ( ρ log σ ) \mathrm{tr}(\rho\log\rho)-\mathrm{tr}(\rho\log\sigma) tr ( ρ log ρ ) − tr ( ρ log σ ) は相対エントロピー S ( ρ ∥ σ ) S(\rho\|\sigma) S ( ρ ∥ σ ) で、その非負性が統計力学の自由エネルギー最小原理です。
系 8.3 (Peierls–Bogoliubov の不等式 ) ✓
Hermite 行列 A , B A,B A , B について
t r e A + B t r e A ≥ exp ( t r ( e A B ) t r e A ) . \frac{\mathrm{tr}\,e^{A+B}}{\mathrm{tr}\,e^A}\ge\exp\Bigl(\frac{\mathrm{tr}(e^AB)}{\mathrm{tr}\,e^A}\Bigr). tr e A tr e A + B ≥ exp ( tr e A tr ( e A B ) ) .
証明(系 8.3) 定理 8.2 を H = − ( A + B ) H=-(A+B) H = − ( A + B ) と ρ = e A / t r e A \rho=e^A/\mathrm{tr}\,e^A ρ = e A / tr e A に使います。t r ( ρ log ρ ) = t r ( ρ A ) − log t r e A \mathrm{tr}(\rho\log\rho)=\mathrm{tr}(\rho A)-\log\mathrm{tr}\,e^A tr ( ρ log ρ ) = tr ( ρ A ) − log tr e A なので
− t r ( ρ A ) − t r ( ρ B ) + t r ( ρ A ) − log t r e A ≥ − log t r e A + B , -\mathrm{tr}(\rho A)-\mathrm{tr}(\rho B)+\mathrm{tr}(\rho A)-\log\mathrm{tr}\,e^A\ge-\log\mathrm{tr}\,e^{A+B}, − tr ( ρ A ) − tr ( ρB ) + tr ( ρ A ) − log tr e A ≥ − log tr e A + B , すなわち log t r e A + B − log t r e A ≥ t r ( ρ B ) \log\mathrm{tr}\,e^{A+B}-\log\mathrm{tr}\,e^A\ge\mathrm{tr}(\rho B) log tr e A + B − log tr e A ≥ tr ( ρB ) です。
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統計力学の言葉では、A = − β H 0 A=-\beta H_0 A = − β H 0 , B = − β V B=-\beta V B = − β V として「H 0 + V H_0+V H 0 + V の自由エネルギーは、H 0 H_0 H 0 の自由エネルギーに V V V の H 0 H_0 H 0 の Gibbs 状態での期待値を足したもの以下」(Bogoliubov の不等式)で、平均場近似が自由エネルギーの上界を与える理由です。
Peierls–Bogoliubov の不等式は t r e A + B \mathrm{tr}\,e^{A+B} tr e A + B の下界でした。上界を与えるのが Golden–Thompson の不等式です。証明の道具は、非正規行列の固有値と特異値を比べる Weyl の不等式と、Lie–Trotter の積公式です。以下、T ∈ M n ( C ) T\in M_n(\mathbb{C}) T ∈ M n ( C ) の特異値 s 1 ( T ) ≥ ⋯ ≥ s n ( T ) ≥ 0 s_1(T)\ge\cdots\ge s_n(T)\ge0 s 1 ( T ) ≥ ⋯ ≥ s n ( T ) ≥ 0 は T ∗ T T^*T T ∗ T の固有値の非負平方根とします。
補題 8.4 (Weyl の優越不等式 ) ✓
T ∈ M n ( C ) T\in M_n(\mathbb{C}) T ∈ M n ( C ) の固有値を重複度込みで ∣ λ 1 ∣ ≥ ⋯ ≥ ∣ λ n ∣ |\lambda_1|\ge\cdots\ge|\lambda_n| ∣ λ 1 ∣ ≥ ⋯ ≥ ∣ λ n ∣ と並べ、s i = s i ( T ) s_i=s_i(T) s i = s i ( T ) とする。このとき
1 ≤ k ≤ n 1\le k\le n 1 ≤ k ≤ n について ∏ i ≤ k ∣ λ i ∣ ≤ ∏ i ≤ k s i \prod_{i\le k}|\lambda_i|\le\prod_{i\le k}s_i ∏ i ≤ k ∣ λ i ∣ ≤ ∏ i ≤ k s i 。
任意の p > 0 p>0 p > 0 について ∑ i ∣ λ i ∣ p ≤ ∑ i s i p \sum_i|\lambda_i|^p\le\sum_is_i^p ∑ i ∣ λ i ∣ p ≤ ∑ i s i p 。
証明(補題 8.4) 1. Schur 分解(定理 3.1[行列の分解と標準形] )で T = U R U ∗ T=URU^* T = U R U ∗ 、R R R は上三角で対角成分が順に λ 1 , … , λ n \lambda_1,\ldots,\lambda_n λ 1 , … , λ n とします。T ∗ T = U R ∗ R U ∗ T^*T=UR^*RU^* T ∗ T = U R ∗ R U ∗ なので s i ( T ) = s i ( R ) s_i(T)=s_i(R) s i ( T ) = s i ( R ) です。E : C k → C n E:\mathbb{C}^k\to\mathbb{C}^n E : C k → C n を最初の k k k 座標への埋め込み、R k = E ∗ R E R_k=E^*RE R k = E ∗ R E (左上の k × k k\times k k × k ブロック)とします。R R R は上三角なので最初の k k k 個の基底ベクトルの張る部分空間を保ち、R E = E R k RE=ER_k R E = E R k です。E ∗ E = 1 k E^*E=1_k E ∗ E = 1 k と合わせて
R k ∗ R k = R k ∗ E ∗ E R k = E ∗ R ∗ R E . R_k^*R_k=R_k^*E^*ER_k=E^*R^*RE . R k ∗ R k = R k ∗ E ∗ E R k = E ∗ R ∗ R E . Courant–Fischer の定理(定理 3.1[行列の固有値評価と不等式] )から、i ≤ k i\le k i ≤ k について
s i ( R k ) 2 = max dim S = i min x ∈ S , ∥ x ∥ = 1 ⟨ R ∗ R E x , E x ⟩ ≤ s i ( R ) 2 s_i(R_k)^2=\max_{\dim S=i}\ \min_{x\in S,\|x\|=1}\langle R^*REx,Ex\rangle\le s_i(R)^2 s i ( R k ) 2 = d i m S = i max x ∈ S , ∥ x ∥ = 1 min ⟨ R ∗ R E x , E x ⟩ ≤ s i ( R ) 2 です(S ⊂ C k S\subset\mathbb{C}^k S ⊂ C k が i i i 次元なら E S ⊂ C n ES\subset\mathbb{C}^n E S ⊂ C n も i i i 次元で、∥ E x ∥ = ∥ x ∥ \|Ex\|=\|x\| ∥ E x ∥ = ∥ x ∥ )。R k R_k R k は対角成分 λ 1 , … , λ k \lambda_1,\ldots,\lambda_k λ 1 , … , λ k の上三角行列なので
∏ i ≤ k ∣ λ i ∣ = ∣ det R k ∣ = det ( R k ∗ R k ) 1 / 2 = ∏ i ≤ k s i ( R k ) ≤ ∏ i ≤ k s i . \prod_{i\le k}|\lambda_i|=|\det R_k|=\det(R_k^*R_k)^{1/2}=\prod_{i\le k}s_i(R_k)\le\prod_{i\le k}s_i . i ≤ k ∏ ∣ λ i ∣ = ∣ det R k ∣ = det ( R k ∗ R k ) 1/2 = i ≤ k ∏ s i ( R k ) ≤ i ≤ k ∏ s i . 2. λ i ≠ 0 \lambda_i\ne0 λ i = 0 となる i i i の個数を r r r とします(r = 0 r=0 r = 0 なら自明)。1 から i ≤ r i\le r i ≤ r で s i > 0 s_i>0 s i > 0 です。x i = log ∣ λ i ∣ x_i=\log|\lambda_i| x i = log ∣ λ i ∣ , y i = log s i y_i=\log s_i y i = log s i (i ≤ r i\le r i ≤ r )はどちらも非増加で、1 から D k = ∑ i ≤ k ( y i − x i ) ≥ 0 D_k=\sum_{i\le k}(y_i-x_i)\ge0 D k = ∑ i ≤ k ( y i − x i ) ≥ 0 です。g ( u ) = e p u g(u)=e^{pu} g ( u ) = e p u は凸で増加なので、弦の傾き c i = g ( y i ) − g ( x i ) y i − x i c_i=\frac{g(y_i)-g(x_i)}{y_i-x_i} c i = y i − x i g ( y i ) − g ( x i ) (x i = y i x_i=y_i x i = y i なら g ′ ( x i ) g'(x_i) g ′ ( x i ) )は両端点のそれぞれについて非減少です(凸関数の三弦補題)。x i ≥ x i + 1 x_i\ge x_{i+1} x i ≥ x i + 1 , y i ≥ y i + 1 y_i\ge y_{i+1} y i ≥ y i + 1 なので c 1 ≥ c 2 ≥ ⋯ ≥ c r ≥ 0 c_1\ge c_2\ge\cdots\ge c_r\ge0 c 1 ≥ c 2 ≥ ⋯ ≥ c r ≥ 0 。Abel の総和法(D 0 = 0 D_0=0 D 0 = 0 )で
∑ i ≤ r ( g ( y i ) − g ( x i ) ) = ∑ i ≤ r c i ( D i − D i − 1 ) = ∑ i < r ( c i − c i + 1 ) D i + c r D r ≥ 0. \sum_{i\le r}\bigl(g(y_i)-g(x_i)\bigr)=\sum_{i\le r}c_i(D_i-D_{i-1})=\sum_{i<r}(c_i-c_{i+1})D_i+c_rD_r\ge0 . i ≤ r ∑ ( g ( y i ) − g ( x i ) ) = i ≤ r ∑ c i ( D i − D i − 1 ) = i < r ∑ ( c i − c i + 1 ) D i + c r D r ≥ 0. よって ∑ i ∣ λ i ∣ p = ∑ i ≤ r ∣ λ i ∣ p ≤ ∑ i ≤ r s i p ≤ ∑ i s i p \sum_i|\lambda_i|^p=\sum_{i\le r}|\lambda_i|^p\le\sum_{i\le r}s_i^p\le\sum_is_i^p ∑ i ∣ λ i ∣ p = ∑ i ≤ r ∣ λ i ∣ p ≤ ∑ i ≤ r s i p ≤ ∑ i s i p です。
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補題 8.5 (冪のトレースの比較 ) ✓
X , Y X,Y X , Y を正定値行列、m ≥ 1 m\ge1 m ≥ 1 を整数とすると t r ( ( X Y ) 2 m ) ≤ t r ( ( X 2 Y 2 ) m ) \mathrm{tr}\bigl((XY)^{2m}\bigr)\le\mathrm{tr}\bigl((X^2Y^2)^m\bigr) tr ( ( X Y ) 2 m ) ≤ tr ( ( X 2 Y 2 ) m ) 。
証明(補題 8.5) X Y = X 1 / 2 ( X 1 / 2 Y X 1 / 2 ) X − 1 / 2 XY=X^{1/2}\bigl(X^{1/2}YX^{1/2}\bigr)X^{-1/2} X Y = X 1/2 ( X 1/2 Y X 1/2 ) X − 1/2 は正定値行列 X 1 / 2 Y X 1 / 2 X^{1/2}YX^{1/2} X 1/2 Y X 1/2 に相似なので、固有値 λ i \lambda_i λ i は正です。Schur 分解の上三角行列の冪を考えれば ( X Y ) 2 m (XY)^{2m} ( X Y ) 2 m の固有値は λ i 2 m \lambda_i^{2m} λ i 2 m で、補題 8.4 の 2 を p = 2 m p=2m p = 2 m で使うと
t r ( ( X Y ) 2 m ) = ∑ i λ i 2 m ≤ ∑ i s i ( X Y ) 2 m = t r ( ( ( X Y ) ∗ X Y ) m ) = t r ( ( Y X 2 Y ) m ) . \mathrm{tr}\bigl((XY)^{2m}\bigr)=\sum_i\lambda_i^{2m}\le\sum_is_i(XY)^{2m}=\mathrm{tr}\bigl(((XY)^*XY)^m\bigr)=\mathrm{tr}\bigl((YX^2Y)^m\bigr). tr ( ( X Y ) 2 m ) = i ∑ λ i 2 m ≤ i ∑ s i ( X Y ) 2 m = tr ( (( X Y ) ∗ X Y ) m ) = tr ( ( Y X 2 Y ) m ) . ( Y X 2 Y ) m = Y ( X 2 Y 2 ) m − 1 X 2 Y (YX^2Y)^m=Y(X^2Y^2)^{m-1}X^2Y ( Y X 2 Y ) m = Y ( X 2 Y 2 ) m − 1 X 2 Y とトレースの巡回性から、右辺は t r ( ( X 2 Y 2 ) m ) \mathrm{tr}\bigl((X^2Y^2)^m\bigr) tr ( ( X 2 Y 2 ) m ) です。
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定理 8.6 (Golden–Thompson の不等式 ) ✓
Hermite 行列 A , B A,B A , B について t r e A + B ≤ t r ( e A e B ) \mathrm{tr}\,e^{A+B}\le\mathrm{tr}\bigl(e^Ae^B\bigr) tr e A + B ≤ tr ( e A e B ) 。
証明(定理 8.6) k ≥ 1 k\ge1 k ≥ 1 を固定し、X = e A / 2 k X=e^{A/2^k} X = e A / 2 k , Y = e B / 2 k Y=e^{B/2^k} Y = e B / 2 k (正定値)と置きます。補題 8.5 を正定値行列の組 ( X 2 j , Y 2 j ) (X^{2^j},Y^{2^j}) ( X 2 j , Y 2 j ) と m = 2 k − j − 1 m=2^{k-j-1} m = 2 k − j − 1 に j = 0 , 1 , … , k − 1 j=0,1,\ldots,k-1 j = 0 , 1 , … , k − 1 の順で使うと
t r ( ( X Y ) 2 k ) ≤ t r ( ( X 2 Y 2 ) 2 k − 1 ) ≤ t r ( ( X 4 Y 4 ) 2 k − 2 ) ≤ ⋯ ≤ t r ( X 2 k Y 2 k ) = t r ( e A e B ) . \mathrm{tr}\bigl((XY)^{2^k}\bigr)\le\mathrm{tr}\bigl((X^2Y^2)^{2^{k-1}}\bigr)\le\mathrm{tr}\bigl((X^4Y^4)^{2^{k-2}}\bigr)\le\cdots\le\mathrm{tr}\bigl(X^{2^k}Y^{2^k}\bigr)=\mathrm{tr}\bigl(e^Ae^B\bigr). tr ( ( X Y ) 2 k ) ≤ tr ( ( X 2 Y 2 ) 2 k − 1 ) ≤ tr ( ( X 4 Y 4 ) 2 k − 2 ) ≤ ⋯ ≤ tr ( X 2 k Y 2 k ) = tr ( e A e B ) . 左辺は t r ( ( e A / 2 k e B / 2 k ) 2 k ) \mathrm{tr}\bigl((e^{A/2^k}e^{B/2^k})^{2^k}\bigr) tr ( ( e A / 2 k e B / 2 k ) 2 k ) で、Lie–Trotter の積公式(命題 2.2[行列 Lie 群と指数写像] )を部分列 2 k 2^k 2 k に使えば ( e A / 2 k e B / 2 k ) 2 k → e A + B (e^{A/2^k}e^{B/2^k})^{2^k}\to e^{A+B} ( e A / 2 k e B / 2 k ) 2 k → e A + B です。トレースは連続なので k → ∞ k\to\infty k → ∞ として主張を得ます。
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A , B A,B A , B が可換なら両辺は等しく、Golden–Thompson の不等式は「非可換性は t r e A + B \mathrm{tr}\,e^{A+B} tr e A + B を小さくする方向にしか働かない」と読めます。系 8.3 と合わせると、t r e A + B \mathrm{tr}\,e^{A+B} tr e A + B は可換な場合の公式で上下から挟まれます。3 つの行列では t r e A + B + C ≤ ∣ t r ( e A e B e C ) ∣ \mathrm{tr}\,e^{A+B+C}\le|\mathrm{tr}(e^Ae^Be^C)| tr e A + B + C ≤ ∣ tr ( e A e B e C ) ∣ は一般には成り立たず、Lieb はその代わりになる三重行列の不等式を与えました。
この節では有限次元で考え、M n M_n M n は n n n 次複素正方行列の全体、P , Q > 0 P,Q>0 P , Q > 0 は正定値を表します。Hermite 行列の間の不等式はすべて Löwner 順序です。
定義 9.1 (作用素凸関数・同時凹写像 ) ↗
区間 I I I 上の連続関数 f f f が作用素凸 であるとは、任意の n n n と、スペクトルが I I I に含まれる Hermite 行列 A , B ∈ M n A,B\in M_n A , B ∈ M n 、0 ≤ λ ≤ 1 0\le\lambda\le1 0 ≤ λ ≤ 1 について
f ( λ A + ( 1 − λ ) B ) ≤ λ f ( A ) + ( 1 − λ ) f ( B ) f\bigl(\lambda A+(1-\lambda)B\bigr)\le\lambda f(A)+(1-\lambda)f(B) f ( λ A + ( 1 − λ ) B ) ≤ λ f ( A ) + ( 1 − λ ) f ( B ) が成り立つことをいう。− f -f − f が作用素凸のとき f f f を作用素凹 という。正定値行列の組 ( P , Q ) (P,Q) ( P , Q ) から Hermite 行列への写像 Φ \Phi Φ が同時凹 であるとは、Φ ( λ P 1 + ( 1 − λ ) P 2 , λ Q 1 + ( 1 − λ ) Q 2 ) ≥ λ Φ ( P 1 , Q 1 ) + ( 1 − λ ) Φ ( P 2 , Q 2 ) \Phi\bigl(\lambda P_1+(1-\lambda)P_2,\lambda Q_1+(1-\lambda)Q_2\bigr)\ge\lambda\Phi(P_1,Q_1)+(1-\lambda)\Phi(P_2,Q_2) Φ ( λ P 1 + ( 1 − λ ) P 2 , λ Q 1 + ( 1 − λ ) Q 2 ) ≥ λ Φ ( P 1 , Q 1 ) + ( 1 − λ ) Φ ( P 2 , Q 2 ) が成り立つことをいう。
λ A + ( 1 − λ ) B \lambda A+(1-\lambda)B λ A + ( 1 − λ ) B の固有値は A , B A,B A , B の最小固有値の凸結合以上、最大固有値の凸結合以下(Rayleigh 商)なので、左辺の f f f は定義されています。行列の不等式 M ≥ N M\ge N M ≥ N は「全ベクトル x x x で ⟨ x , M x ⟩ ≥ ⟨ x , N x ⟩ \langle x,Mx\rangle\ge\langle x,Nx\rangle ⟨ x , M x ⟩ ≥ ⟨ x , N x ⟩ 」なので、凹性は各 x x x ごとの 2 次形式の凹性に帰着します。とくに、各 x x x について ⟨ x , Φ ( ⋅ ) x ⟩ \langle x,\Phi(\cdot)x\rangle ⟨ x , Φ ( ⋅ ) x ⟩ が線形な関数族の下限や、凹関数の正の重みによる積分で書ければ、Φ \Phi Φ は凹です。以下ではこの原理を繰り返し使います。
補題 9.2 (逆行列の変分表示と作用素凸性 ) ✓
P > 0 P>0 P > 0 と x ∈ C n x\in\mathbb{C}^n x ∈ C n について
⟨ x , P − 1 x ⟩ = max y ∈ C n ( 2 R e ⟨ x , y ⟩ − ⟨ y , P y ⟩ ) \langle x,P^{-1}x\rangle=\max_{y\in\mathbb{C}^n}\bigl(2\,\mathrm{Re}\langle x,y\rangle-\langle y,Py\rangle\bigr) ⟨ x , P − 1 x ⟩ = y ∈ C n max ( 2 Re ⟨ x , y ⟩ − ⟨ y , P y ⟩ ) であり、最大は y = P − 1 x y=P^{-1}x y = P − 1 x で達成される。したがって t ↦ t − 1 t\mapsto t^{-1} t ↦ t − 1 は ( 0 , ∞ ) (0,\infty) ( 0 , ∞ ) 上の作用素凸関数である。
証明(補題 9.2) 展開すると
⟨ y − P − 1 x , P ( y − P − 1 x ) ⟩ = ⟨ y , P y ⟩ − 2 R e ⟨ x , y ⟩ + ⟨ x , P − 1 x ⟩ ≥ 0 \bigl\langle y-P^{-1}x,\,P(y-P^{-1}x)\bigr\rangle=\langle y,Py\rangle-2\,\mathrm{Re}\langle x,y\rangle+\langle x,P^{-1}x\rangle\ge0 ⟨ y − P − 1 x , P ( y − P − 1 x ) ⟩ = ⟨ y , P y ⟩ − 2 Re ⟨ x , y ⟩ + ⟨ x , P − 1 x ⟩ ≥ 0 で、等号は y = P − 1 x y=P^{-1}x y = P − 1 x のときです。右辺の括弧の中は各 y y y について P P P のアフィン関数なので、その最大値は P P P の凸関数です。
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補題 9.3 (並列和の同時凹性 ) ✓
P , Q > 0 P,Q>0 P , Q > 0 について P : Q = ( P − 1 + Q − 1 ) − 1 P:Q=(P^{-1}+Q^{-1})^{-1} P : Q = ( P − 1 + Q − 1 ) − 1 と置くと、
⟨ x , ( P : Q ) x ⟩ = min y ∈ C n ( ⟨ y , P y ⟩ + ⟨ x − y , Q ( x − y ) ⟩ ) . \langle x,(P:Q)x\rangle=\min_{y\in\mathbb{C}^n}\bigl(\langle y,Py\rangle+\langle x-y,Q(x-y)\rangle\bigr). ⟨ x , ( P : Q ) x ⟩ = y ∈ C n min ( ⟨ y , P y ⟩ + ⟨ x − y , Q ( x − y )⟩ ) . したがって ( P , Q ) ↦ P : Q (P,Q)\mapsto P:Q ( P , Q ) ↦ P : Q は同時凹である。
証明(補題 9.3) M = P : Q M=P:Q M = P : Q , y 0 = P − 1 M x y_0=P^{-1}Mx y 0 = P − 1 M x と置きます。( P − 1 + Q − 1 ) M = 1 (P^{-1}+Q^{-1})M=1 ( P − 1 + Q − 1 ) M = 1 から x − y 0 = Q − 1 M x x-y_0=Q^{-1}Mx x − y 0 = Q − 1 M x なので P y 0 = Q ( x − y 0 ) = M x Py_0=Q(x-y_0)=Mx P y 0 = Q ( x − y 0 ) = M x です。y = y 0 + h y=y_0+h y = y 0 + h と書くと、交差項 2 R e ⟨ h , P y 0 − Q ( x − y 0 ) ⟩ 2\,\mathrm{Re}\langle h,Py_0-Q(x-y_0)\rangle 2 Re ⟨ h , P y 0 − Q ( x − y 0 )⟩ が消えて
⟨ y , P y ⟩ + ⟨ x − y , Q ( x − y ) ⟩ = ⟨ y 0 , P y 0 ⟩ + ⟨ x − y 0 , Q ( x − y 0 ) ⟩ + ⟨ h , ( P + Q ) h ⟩ . \langle y,Py\rangle+\langle x-y,Q(x-y)\rangle=\langle y_0,Py_0\rangle+\langle x-y_0,Q(x-y_0)\rangle+\langle h,(P+Q)h\rangle . ⟨ y , P y ⟩ + ⟨ x − y , Q ( x − y )⟩ = ⟨ y 0 , P y 0 ⟩ + ⟨ x − y 0 , Q ( x − y 0 )⟩ + ⟨ h , ( P + Q ) h ⟩ . 最後の項は非負で、h = 0 h=0 h = 0 での値は ⟨ P − 1 M x , M x ⟩ + ⟨ Q − 1 M x , M x ⟩ = ⟨ ( P − 1 + Q − 1 ) M x , M x ⟩ = ⟨ x , M x ⟩ \langle P^{-1}Mx,Mx\rangle+\langle Q^{-1}Mx,Mx\rangle=\langle(P^{-1}+Q^{-1})Mx,Mx\rangle=\langle x,Mx\rangle ⟨ P − 1 M x , M x ⟩ + ⟨ Q − 1 M x , M x ⟩ = ⟨( P − 1 + Q − 1 ) M x , M x ⟩ = ⟨ x , M x ⟩ です。右辺の括弧の中は各 y y y について ( P , Q ) (P,Q) ( P , Q ) の線形関数なので、その最小値は同時凹です。
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定理 9.4 (冪関数の作用素凹性 ) ✓
0 ≤ α ≤ 1 0\le\alpha\le1 0 ≤ α ≤ 1 なら t ↦ t α t\mapsto t^\alpha t ↦ t α は [ 0 , ∞ ) [0,\infty) [ 0 , ∞ ) 上の作用素凹関数である。また log \log log は ( 0 , ∞ ) (0,\infty) ( 0 , ∞ ) 上の作用素凹関数である。
証明(定理 9.4) α = 0 , 1 \alpha=0,1 α = 0 , 1 は自明なので 0 < α < 1 0<\alpha<1 0 < α < 1 とします。s > 0 s>0 s > 0 について A ↦ A ( s + A ) − 1 = 1 − s ( s + A ) − 1 A\mapsto A(s+A)^{-1}=1-s(s+A)^{-1} A ↦ A ( s + A ) − 1 = 1 − s ( s + A ) − 1 は、補題 9.2 を s + A s+A s + A に使えば作用素凹です。定理 3.3 の証明と同じく、補題 3.2 から
⟨ x , A α x ⟩ = sin π α π ∫ 0 ∞ s α − 1 ⟨ x , A ( s + A ) − 1 x ⟩ d s \langle x,A^\alpha x\rangle=\frac{\sin\pi\alpha}{\pi}\int_0^\infty s^{\alpha-1}\langle x,A(s+A)^{-1}x\rangle\,ds ⟨ x , A α x ⟩ = π sin π α ∫ 0 ∞ s α − 1 ⟨ x , A ( s + A ) − 1 x ⟩ d s で、被積分関数は各 s s s で A A A の凹関数、重みは正なので、左辺は A A A の凹関数です。log \log log については、系 3.4 の証明と同じく ( A α − 1 ) / α → log A (A^\alpha-1)/\alpha\to\log A ( A α − 1 ) / α → log A が α ↓ 0 \alpha\downarrow0 α ↓ 0 でノルム収束し、凹性の不等式は極限で保たれます。
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一方 t 2 t^2 t 2 は作用素凸ですが(A 2 + B 2 2 − ( A + B 2 ) 2 = ( A − B 2 ) 2 ≥ 0 \frac{A^2+B^2}2-\bigl(\frac{A+B}2\bigr)^2=\bigl(\frac{A-B}2\bigr)^2\ge0 2 A 2 + B 2 − ( 2 A + B ) 2 = ( 2 A − B ) 2 ≥ 0 )、例 3.5 のとおり作用素単調ではありません。t 3 t^3 t 3 は [ 0 , ∞ ) [0,\infty) [ 0 , ∞ ) 上で作用素凸ですらありません。作用素凸性も作用素単調性も、凸性・単調性よりずっと強い条件です。
次の対象は、正定値行列の重み付き幾何平均
P # t Q = P 1 / 2 ( P − 1 / 2 Q P − 1 / 2 ) t P 1 / 2 ( 0 ≤ t ≤ 1 ) P\#_tQ=P^{1/2}\bigl(P^{-1/2}QP^{-1/2}\bigr)^tP^{1/2}\qquad(0\le t\le1) P # t Q = P 1/2 ( P − 1/2 Q P − 1/2 ) t P 1/2 ( 0 ≤ t ≤ 1 )
です。P , Q P,Q P , Q が可換なら P 1 − t Q t P^{1-t}Q^t P 1 − t Q t に一致します。
定理 9.5 (重み付き幾何平均の同時凹性 ) ✓
0 < t < 1 0<t<1 0 < t < 1 と P , Q > 0 P,Q>0 P , Q > 0 について
P # t Q = sin π t π ∫ 0 ∞ s t − 1 ( P − 1 + s Q − 1 ) − 1 d s P\#_tQ=\frac{\sin\pi t}{\pi}\int_0^\infty s^{t-1}\bigl(P^{-1}+sQ^{-1}\bigr)^{-1}ds P # t Q = π sin π t ∫ 0 ∞ s t − 1 ( P − 1 + s Q − 1 ) − 1 d s が成り立つ。したがって ( P , Q ) ↦ P # t Q (P,Q)\mapsto P\#_tQ ( P , Q ) ↦ P # t Q は同時凹である。
証明(定理 9.5) Z = P − 1 / 2 Q P − 1 / 2 > 0 Z=P^{-1/2}QP^{-1/2}>0 Z = P − 1/2 Q P − 1/2 > 0 と置きます。Z Z Z の固有基底で見ると、各固有値 z z z について 補題 3.2 が z t = sin π t π ∫ 0 ∞ s t − 1 z s + z d s z^t=\frac{\sin\pi t}{\pi}\int_0^\infty s^{t-1}\frac{z}{s+z}ds z t = π s i n π t ∫ 0 ∞ s t − 1 s + z z d s を与えるので、行列の成分ごとの積分として Z t = sin π t π ∫ 0 ∞ s t − 1 Z ( s + Z ) − 1 d s Z^t=\frac{\sin\pi t}{\pi}\int_0^\infty s^{t-1}Z(s+Z)^{-1}ds Z t = π s i n π t ∫ 0 ∞ s t − 1 Z ( s + Z ) − 1 d s です。成分ごとの積分は定数行列による左右からの積と交換するので、
P # t Q = sin π t π ∫ 0 ∞ s t − 1 P 1 / 2 Z ( s + Z ) − 1 P 1 / 2 d s . P\#_tQ=\frac{\sin\pi t}{\pi}\int_0^\infty s^{t-1}P^{1/2}Z(s+Z)^{-1}P^{1/2}\,ds . P # t Q = π sin π t ∫ 0 ∞ s t − 1 P 1/2 Z ( s + Z ) − 1 P 1/2 d s . s > 0 s>0 s > 0 では Z ( s + Z ) − 1 = ( 1 + s Z − 1 ) − 1 Z(s+Z)^{-1}=(1+sZ^{-1})^{-1} Z ( s + Z ) − 1 = ( 1 + s Z − 1 ) − 1 で、Z − 1 = P 1 / 2 Q − 1 P 1 / 2 Z^{-1}=P^{1/2}Q^{-1}P^{1/2} Z − 1 = P 1/2 Q − 1 P 1/2 と ( C D C ) − 1 = C − 1 D − 1 C − 1 (CDC)^{-1}=C^{-1}D^{-1}C^{-1} ( C D C ) − 1 = C − 1 D − 1 C − 1 から
P 1 / 2 ( 1 + s Z − 1 ) − 1 P 1 / 2 = ( P − 1 / 2 ( 1 + s Z − 1 ) P − 1 / 2 ) − 1 = ( P − 1 + s Q − 1 ) − 1 . P^{1/2}(1+sZ^{-1})^{-1}P^{1/2}=\bigl(P^{-1/2}(1+sZ^{-1})P^{-1/2}\bigr)^{-1}=\bigl(P^{-1}+sQ^{-1}\bigr)^{-1}. P 1/2 ( 1 + s Z − 1 ) − 1 P 1/2 = ( P − 1/2 ( 1 + s Z − 1 ) P − 1/2 ) − 1 = ( P − 1 + s Q − 1 ) − 1 . これで積分表示が示されました。被積分関数は P : ( s − 1 Q ) P:(s^{-1}Q) P : ( s − 1 Q ) で、( P , Q ) ↦ ( P , s − 1 Q ) (P,Q)\mapsto(P,s^{-1}Q) ( P , Q ) ↦ ( P , s − 1 Q ) は線形なので、補題 9.3 から各 s s s で同時凹です。2 次形式 ⟨ x , ⋅ x ⟩ \langle x,\cdot\,x\rangle ⟨ x , ⋅ x ⟩ を取って正の重みで積分すれば、同時凹性が積分に移ります。
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Lieb の凹性定理は、この同時凹性を「行列に左から掛ける作用素」と「右から掛ける作用素」に使うことで得られます(Ando の証明)。
定理 9.6 (Lieb の凹性定理 ) ✓
0 ≤ t ≤ 1 0\le t\le1 0 ≤ t ≤ 1 , K ∈ M n K\in M_n K ∈ M n とする。半正定値行列の組 ( A , B ) (A,B) ( A , B ) の関数
( A , B ) ⟼ t r ( K ∗ A t K B 1 − t ) (A,B)\longmapsto\mathrm{tr}\bigl(K^*A^tKB^{1-t}\bigr) ( A , B ) ⟼ tr ( K ∗ A t K B 1 − t ) は同時凹である(A 0 = B 0 = 1 A^0=B^0=1 A 0 = B 0 = 1 と約束する)。
証明(定理 9.6) t = 0 , 1 t=0,1 t = 0 , 1 では線形なので、0 < t < 1 0<t<1 0 < t < 1 とします。まず A , B > 0 A,B>0 A , B > 0 とします。M n M_n M n に Hilbert–Schmidt 内積 ⟨ X , Y ⟩ = t r ( X ∗ Y ) \langle X,Y\rangle=\mathrm{tr}(X^*Y) ⟨ X , Y ⟩ = tr ( X ∗ Y ) を入れ、M n M_n M n 上の線形作用素 L A ( X ) = A X L_A(X)=AX L A ( X ) = A X , R B ( X ) = X B R_B(X)=XB R B ( X ) = X B を考えます。A = ∑ i a i u i u i ∗ A=\sum_ia_iu_iu_i^* A = ∑ i a i u i u i ∗ , B = ∑ j b j w j w j ∗ B=\sum_jb_jw_jw_j^* B = ∑ j b j w j w j ∗ をスペクトル分解とすると、E i j = u i w j ∗ E_{ij}=u_iw_j^* E ij = u i w j ∗ は t r ( E i j ∗ E k l ) = δ i k δ j l \mathrm{tr}(E_{ij}^*E_{kl})=\delta_{ik}\delta_{jl} tr ( E ij ∗ E k l ) = δ ik δ j l から M n M_n M n の正規直交基底で、
L A E i j = a i E i j , R B E i j = u i ( B w j ) ∗ = b j E i j . L_AE_{ij}=a_iE_{ij},\qquad R_BE_{ij}=u_i(Bw_j)^*=b_jE_{ij}. L A E ij = a i E ij , R B E ij = u i ( B w j ) ∗ = b j E ij . よって L A , R B L_A,R_B L A , R B は同じ正規直交基底で対角化される正定値作用素で、R B − 1 / 2 L A R B − 1 / 2 E i j = ( a i / b j ) E i j R_B^{-1/2}L_AR_B^{-1/2}E_{ij}=(a_i/b_j)E_{ij} R B − 1/2 L A R B − 1/2 E ij = ( a i / b j ) E ij から
( R B # t L A ) E i j = b j 1 / 2 ( a i b j ) t b j 1 / 2 E i j = a i t b j 1 − t E i j = L A t R B 1 − t E i j . \bigl(R_B\#_tL_A\bigr)E_{ij}=b_j^{1/2}\Bigl(\frac{a_i}{b_j}\Bigr)^tb_j^{1/2}E_{ij}=a_i^tb_j^{1-t}E_{ij}=L_{A^t}R_{B^{1-t}}E_{ij}. ( R B # t L A ) E ij = b j 1/2 ( b j a i ) t b j 1/2 E ij = a i t b j 1 − t E ij = L A t R B 1 − t E ij . したがって R B # t L A = L A t R B 1 − t R_B\#_tL_A=L_{A^t}R_{B^{1-t}} R B # t L A = L A t R B 1 − t で、
t r ( K ∗ A t K B 1 − t ) = ⟨ K , L A t R B 1 − t K ⟩ = ⟨ K , ( R B # t L A ) K ⟩ . \mathrm{tr}\bigl(K^*A^tKB^{1-t}\bigr)=\bigl\langle K,\,L_{A^t}R_{B^{1-t}}K\bigr\rangle=\bigl\langle K,\,(R_B\#_tL_A)K\bigr\rangle . tr ( K ∗ A t K B 1 − t ) = ⟨ K , L A t R B 1 − t K ⟩ = ⟨ K , ( R B # t L A ) K ⟩ . ( A , B ) ↦ ( R B , L A ) (A,B)\mapsto(R_B,L_A) ( A , B ) ↦ ( R B , L A ) は線形で、正定値行列の組を M n M_n M n 上の正定値作用素の組に写すので、定理 9.5 (Hilbert 空間 M n M_n M n に適用)から右辺は ( A , B ) (A,B) ( A , B ) について同時凹です。
半正定値の場合は A + ε A+\varepsilon A + ε , B + ε B+\varepsilon B + ε に適用し ε ↓ 0 \varepsilon\downarrow0 ε ↓ 0 とします。( λ + ε ) t → λ t (\lambda+\varepsilon)^t\to\lambda^t ( λ + ε ) t → λ t は [ 0 , ∥ A ∥ ] [0,\|A\|] [ 0 , ∥ A ∥ ] 上一様なので、関数計算のノルムの等式から ( A + ε ) t → A t (A+\varepsilon)^t\to A^t ( A + ε ) t → A t で、凹性の不等式は極限で保たれます。
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系 9.7 (相対エントロピーの同時凸性 ) ✓
正定値行列 ρ , σ \rho,\sigma ρ , σ について S ( ρ ∥ σ ) = t r ( ρ log ρ − ρ log σ ) S(\rho\|\sigma)=\mathrm{tr}\bigl(\rho\log\rho-\rho\log\sigma\bigr) S ( ρ ∥ σ ) = tr ( ρ log ρ − ρ log σ ) と置くと、( ρ , σ ) ↦ S ( ρ ∥ σ ) (\rho,\sigma)\mapsto S(\rho\|\sigma) ( ρ , σ ) ↦ S ( ρ ∥ σ ) は同時凸である。とくに密度行列 ρ i , σ i > 0 \rho_i,\sigma_i>0 ρ i , σ i > 0 と確率 p i p_i p i について S ( ∑ i p i ρ i ∥ ∑ i p i σ i ) ≤ ∑ i p i S ( ρ i ∥ σ i ) S\bigl(\sum_ip_i\rho_i\big\|\sum_ip_i\sigma_i\bigr)\le\sum_ip_iS(\rho_i\|\sigma_i) S ( ∑ i p i ρ i ∑ i p i σ i ) ≤ ∑ i p i S ( ρ i ∥ σ i ) 。
証明(系 9.7) ρ = ∑ i r i u i u i ∗ \rho=\sum_ir_iu_iu_i^* ρ = ∑ i r i u i u i ∗ , σ = ∑ j q j w j w j ∗ \sigma=\sum_jq_jw_jw_j^* σ = ∑ j q j w j w j ∗ とし、c i j = ∣ ⟨ u i , w j ⟩ ∣ 2 c_{ij}=|\langle u_i,w_j\rangle|^2 c ij = ∣ ⟨ u i , w j ⟩ ∣ 2 (∑ j c i j = 1 \sum_jc_{ij}=1 ∑ j c ij = 1 )と置くと
g ( t ) = t r ( ρ t σ 1 − t ) = ∑ i , j c i j r i t q j 1 − t g(t)=\mathrm{tr}\bigl(\rho^t\sigma^{1-t}\bigr)=\sum_{i,j}c_{ij}r_i^tq_j^{1-t} g ( t ) = tr ( ρ t σ 1 − t ) = i , j ∑ c ij r i t q j 1 − t は t t t について微分可能で、g ( 1 ) = ∑ i r i = t r ρ g(1)=\sum_ir_i=\mathrm{tr}\rho g ( 1 ) = ∑ i r i = tr ρ 、
g ′ ( 1 ) = ∑ i , j c i j r i ( log r i − log q j ) = t r ( ρ log ρ ) − t r ( ρ log σ ) = S ( ρ ∥ σ ) g'(1)=\sum_{i,j}c_{ij}r_i(\log r_i-\log q_j)=\mathrm{tr}(\rho\log\rho)-\mathrm{tr}(\rho\log\sigma)=S(\rho\|\sigma) g ′ ( 1 ) = i , j ∑ c ij r i ( log r i − log q j ) = tr ( ρ log ρ ) − tr ( ρ log σ ) = S ( ρ ∥ σ ) です(t r ( ρ log σ ) = ∑ i , j r i log q j c i j \mathrm{tr}(\rho\log\sigma)=\sum_{i,j}r_i\log q_j\,c_{ij} tr ( ρ log σ ) = ∑ i , j r i log q j c ij )。よって
S ( ρ ∥ σ ) = lim t ↑ 1 t r ρ − t r ( ρ t σ 1 − t ) 1 − t . S(\rho\|\sigma)=\lim_{t\uparrow1}\frac{\mathrm{tr}\rho-\mathrm{tr}\bigl(\rho^t\sigma^{1-t}\bigr)}{1-t}. S ( ρ ∥ σ ) = t ↑ 1 lim 1 − t tr ρ − tr ( ρ t σ 1 − t ) . 各 t ∈ ( 0 , 1 ) t\in(0,1) t ∈ ( 0 , 1 ) で右辺の分子は、線形関数 t r ρ \mathrm{tr}\rho tr ρ から 定理 9.6 (K = 1 K=1 K = 1 )の同時凹関数を引いたものなので同時凸で、正の数 1 − t 1-t 1 − t で割っても同時凸です。同時凸関数の各点極限は同時凸です。
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Klein の不等式(定理 8.1 )が与えたのは S ( ρ ∥ σ ) ≥ 0 S(\rho\|\sigma)\ge0 S ( ρ ∥ σ ) ≥ 0 でした。同時凸性はそれよりずっと強く、部分トレースのもとでの単調性 S ( ρ 12 ∥ σ 12 ) ≥ S ( ρ 1 ∥ σ 1 ) S(\rho_{12}\|\sigma_{12})\ge S(\rho_1\|\sigma_1) S ( ρ 12 ∥ σ 12 ) ≥ S ( ρ 1 ∥ σ 1 ) や、量子エントロピーの強劣加法性はここから導かれます(ユニタリ群上の平均で部分トレースを表し、同時凸性とユニタリ不変性を使います)。
演習 10.1 易
L 2 ( 0 , ∞ ) L^2(0,\infty) L 2 ( 0 , ∞ ) 上の Hardy 作用素 ( H f ) ( x ) = 1 x ∫ 0 x f ( y ) d y (Hf)(x)=\frac1x\int_0^xf(y)\,dy ( H f ) ( x ) = x 1 ∫ 0 x f ( y ) d y について、定理 5.1 を p ( x ) = q ( x ) = x − 1 / 2 p(x)=q(x)=x^{-1/2} p ( x ) = q ( x ) = x − 1/2 で使い、∥ H ∥ ≤ 2 \|H\|\le2 ∥ H ∥ ≤ 2 を示してください。
解答 核は K ( x , y ) = x − 1 1 { y < x } K(x,y)=x^{-1}\mathbf{1}_{\{y<x\}} K ( x , y ) = x − 1 1 { y < x } です。∫ 0 x x − 1 y − 1 / 2 d y = 2 x − 1 / 2 \int_0^xx^{-1}y^{-1/2}dy=2x^{-1/2} ∫ 0 x x − 1 y − 1/2 d y = 2 x − 1/2 、∫ y ∞ x − 1 x − 1 / 2 d x = 2 y − 1 / 2 \int_y^\infty x^{-1}x^{-1/2}dx=2y^{-1/2} ∫ y ∞ x − 1 x − 1/2 d x = 2 y − 1/2 なので C 1 = C 2 = 2 C_1=C_2=2 C 1 = C 2 = 2 で、∥ H ∥ ≤ 2 ⋅ 2 = 2 \|H\|\le\sqrt{2\cdot2}=2 ∥ H ∥ ≤ 2 ⋅ 2 = 2 。これが Hardy の不等式 ∫ 0 ∞ ∣ 1 x ∫ 0 x f ∣ 2 d x ≤ 4 ∫ 0 ∞ ∣ f ∣ 2 \int_0^\infty\bigl|\frac1x\int_0^xf\bigr|^2dx\le4\int_0^\infty|f|^2 ∫ 0 ∞ x 1 ∫ 0 x f 2 d x ≤ 4 ∫ 0 ∞ ∣ f ∣ 2 で、定数 4 4 4 は最良です。
演習 10.2 標準
A , B ≥ 0 A,B\ge0 A , B ≥ 0 を有界作用素、X ∈ B ( H ) X\in\mathcal{B}(\mathcal{H}) X ∈ B ( H ) 、0 ≤ α ≤ 1 0\le\alpha\le1 0 ≤ α ≤ 1 とします。定理 4.1 の証明と同じ方法で ∥ A α X B α ∥ ≤ ∥ A X B ∥ α ∥ X ∥ 1 − α \|A^\alpha XB^\alpha\|\le\|AXB\|^\alpha\|X\|^{1-\alpha} ∥ A α X B α ∥ ≤ ∥ A X B ∥ α ∥ X ∥ 1 − α を示し、X = 1 X=1 X = 1 として 定理 4.2 を再び導いてください。
解答 A , B A,B A , B を正定値として示せば、A + ε A+\varepsilon A + ε , B + ε B+\varepsilon B + ε で近似して一般の場合が出ます。F ( z ) = ⟨ u , A z X B z v ⟩ F(z)=\langle u,A^zXB^zv\rangle F ( z ) = ⟨ u , A z X B z v ⟩ は帯 0 ≤ R e z ≤ 1 0\le\mathrm{Re}\,z\le1 0 ≤ Re z ≤ 1 で有界連続、内部で正則です。A i y A^{iy} A i y , B i y B^{iy} B i y はユニタリなので ∣ F ( i y ) ∣ ≤ ∥ X ∥ ∥ u ∥ ∥ v ∥ |F(iy)|\le\|X\|\|u\|\|v\| ∣ F ( i y ) ∣ ≤ ∥ X ∥∥ u ∥∥ v ∥ 、∣ F ( 1 + i y ) ∣ = ∣ ⟨ u , A i y ( A X B ) B i y v ⟩ ∣ ≤ ∥ A X B ∥ ∥ u ∥ ∥ v ∥ |F(1+iy)|=|\langle u,A^{iy}(AXB)B^{iy}v\rangle|\le\|AXB\|\|u\|\|v\| ∣ F ( 1 + i y ) ∣ = ∣ ⟨ u , A i y ( A X B ) B i y v ⟩ ∣ ≤ ∥ A X B ∥∥ u ∥∥ v ∥ 。三線定理から ∣ F ( α ) ∣ ≤ ∥ X ∥ 1 − α ∥ A X B ∥ α ∥ u ∥ ∥ v ∥ |F(\alpha)|\le\|X\|^{1-\alpha}\|AXB\|^\alpha\|u\|\|v\| ∣ F ( α ) ∣ ≤ ∥ X ∥ 1 − α ∥ A X B ∥ α ∥ u ∥∥ v ∥ です。X = 1 X=1 X = 1 なら ∥ A α B α ∥ ≤ ∥ A B ∥ α \|A^\alpha B^\alpha\|\le\|AB\|^\alpha ∥ A α B α ∥ ≤ ∥ A B ∥ α です。
演習 10.3 標準
Hermite 行列 A , B A,B A , B について φ ( t ) = log t r e A + t B \varphi(t)=\log\mathrm{tr}\,e^{A+tB} φ ( t ) = log tr e A + tB が凸関数であることを、定理 7.3 と 系 8.3 を使って示してください。
解答 定理 7.3 から φ ′ ( t ) = t r ( e A + t B B ) / t r e A + t B \varphi'(t)=\mathrm{tr}(e^{A+tB}B)/\mathrm{tr}\,e^{A+tB} φ ′ ( t ) = tr ( e A + tB B ) / tr e A + tB です。系 8.3 を A + t B A+tB A + tB と ( s − t ) B (s-t)B ( s − t ) B に使うと
φ ( s ) ≥ φ ( t ) + ( s − t ) t r ( e A + t B B ) t r e A + t B = φ ( t ) + ( s − t ) φ ′ ( t ) \varphi(s)\ge\varphi(t)+(s-t)\frac{\mathrm{tr}(e^{A+tB}B)}{\mathrm{tr}\,e^{A+tB}}=\varphi(t)+(s-t)\varphi'(t) φ ( s ) ≥ φ ( t ) + ( s − t ) tr e A + tB tr ( e A + tB B ) = φ ( t ) + ( s − t ) φ ′ ( t ) がすべての s , t s,t s , t で成り立ちます。微分可能な関数が各点で接線の上にあれば凸なので、φ \varphi φ は凸です。統計力学では、自由エネルギーが結合定数について凹(− φ -\varphi − φ )であることに対応します。
演習 10.4 標準
Hermite 行列 A , B A,B A , B について
t r e A ⋅ exp ( t r ( e A B ) t r e A ) ≤ t r e A + B ≤ t r ( e A e B ) \mathrm{tr}\,e^A\cdot\exp\Bigl(\frac{\mathrm{tr}(e^AB)}{\mathrm{tr}\,e^A}\Bigr)\le\mathrm{tr}\,e^{A+B}\le\mathrm{tr}\bigl(e^Ae^B\bigr) tr e A ⋅ exp ( tr e A tr ( e A B ) ) ≤ tr e A + B ≤ tr ( e A e B ) を示し、A , B A,B A , B が可換で B = b ⋅ 1 B=b\cdot1 B = b ⋅ 1 (b ∈ R b\in\mathbb{R} b ∈ R )のとき両側が等号になることを確かめてください。また、2 × 2 2\times2 2 × 2 の例 A = ( 1 0 0 − 1 ) A=\begin{pmatrix}1&0\\0&-1\end{pmatrix} A = ( 1 0 0 − 1 ) , B = ( 0 1 1 0 ) B=\begin{pmatrix}0&1\\1&0\end{pmatrix} B = ( 0 1 1 0 ) で 3 つの量を計算し、不等式が狭義であることを確かめてください。
解答 左の不等式は 系 8.3 、右は 定理 8.6 です。B = b ⋅ 1 B=b\cdot1 B = b ⋅ 1 なら 3 つの量はどれも e b t r e A e^b\,\mathrm{tr}\,e^A e b tr e A です。
例では ( A + B ) 2 = 2 ⋅ 1 (A+B)^2=2\cdot1 ( A + B ) 2 = 2 ⋅ 1 なので e A + B = cosh 2 ⋅ 1 + sinh 2 2 ( A + B ) e^{A+B}=\cosh\sqrt2\cdot1+\frac{\sinh\sqrt2}{\sqrt2}(A+B) e A + B = cosh 2 ⋅ 1 + 2 s i n h 2 ( A + B ) 、t r e A + B = 2 cosh 2 ≈ 4.356 \mathrm{tr}\,e^{A+B}=2\cosh\sqrt2\approx4.356 tr e A + B = 2 cosh 2 ≈ 4.356 。e A = d i a g ( e , e − 1 ) e^A=\mathrm{diag}(e,e^{-1}) e A = diag ( e , e − 1 ) で t r ( e A B ) = 0 \mathrm{tr}(e^AB)=0 tr ( e A B ) = 0 なので左辺は t r e A = 2 cosh 1 ≈ 3.086 \mathrm{tr}\,e^A=2\cosh1\approx3.086 tr e A = 2 cosh 1 ≈ 3.086 。e B = cosh 1 ⋅ 1 + sinh 1 ⋅ B e^B=\cosh1\cdot1+\sinh1\cdot B e B = cosh 1 ⋅ 1 + sinh 1 ⋅ B なので t r ( e A e B ) = cosh 1 ⋅ t r e A = 2 cosh 2 1 ≈ 4.762 \mathrm{tr}(e^Ae^B)=\cosh1\cdot\mathrm{tr}\,e^A=2\cosh^21\approx4.762 tr ( e A e B ) = cosh 1 ⋅ tr e A = 2 cosh 2 1 ≈ 4.762 。よって 3.086 < 4.356 < 4.762 3.086<4.356<4.762 3.086 < 4.356 < 4.762 で、どちらも狭義です。
演習 10.5 標準
系 9.7 を使って、密度行列 ρ , σ > 0 \rho,\sigma>0 ρ , σ > 0 と、ユニタリ行列 U 1 , … , U N U_1,\ldots,U_N U 1 , … , U N 、確率 p 1 , … , p N p_1,\ldots,p_N p 1 , … , p N について S ( ∑ k p k U k ρ U k ∗ ∥ ∑ k p k U k σ U k ∗ ) ≤ S ( ρ ∥ σ ) S\bigl(\sum_kp_kU_k\rho U_k^*\big\|\sum_kp_kU_k\sigma U_k^*\bigr)\le S(\rho\|\sigma) S ( ∑ k p k U k ρ U k ∗ ∑ k p k U k σ U k ∗ ) ≤ S ( ρ ∥ σ ) を示してください。
解答 log ( U σ U ∗ ) = U ( log σ ) U ∗ \log(U\sigma U^*)=U(\log\sigma)U^* log ( U σ U ∗ ) = U ( log σ ) U ∗ と t r \mathrm{tr} tr の巡回性から S ( U ρ U ∗ ∥ U σ U ∗ ) = S ( ρ ∥ σ ) S(U\rho U^*\|U\sigma U^*)=S(\rho\|\sigma) S ( U ρ U ∗ ∥ U σ U ∗ ) = S ( ρ ∥ σ ) です。同時凸性から
S ( ∑ k p k U k ρ U k ∗ ∥ ∑ k p k U k σ U k ∗ ) ≤ ∑ k p k S ( U k ρ U k ∗ ∥ U k σ U k ∗ ) = S ( ρ ∥ σ ) . S\Bigl(\sum_kp_kU_k\rho U_k^*\Big\|\sum_kp_kU_k\sigma U_k^*\Bigr)\le\sum_kp_kS(U_k\rho U_k^*\|U_k\sigma U_k^*)=S(\rho\|\sigma). S ( k ∑ p k U k ρ U k ∗ k ∑ p k U k σ U k ∗ ) ≤ k ∑ p k S ( U k ρ U k ∗ ∥ U k σ U k ∗ ) = S ( ρ ∥ σ ) . 適切なユニタリの平均で部分トレース(と最大混合状態のテンソル積)を表せることと組み合わせると、部分トレースのもとでの単調性が得られます。
R. Bhatia, Matrix Analysis , Springer (GTM 169), 1997 — Chapter V(作用素単調関数、Löwner–Heinz)、Chapter IX(Golden–Thompson、トレース不等式)。
T. Kato, Perturbation Theory for Linear Operators , 2nd edition, Springer, 1976 — Chapter V §4(Heinz–Kato の不等式)。
B. Simon, Trace Ideals and Their Applications , 2nd edition, American Mathematical Society, 2005 — Chapter 2(Schatten クラスの変分表示と Hölder 不等式)、Chapter 4(Kato–Seiler–Simon、Birman–Solomyak)。
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M. Sh. Birman, M. Solomyak, “Double operator integrals in a Hilbert space”, Integral Equations Operator Theory 47 (2003) 131–168。
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G. H. Hardy, J. E. Littlewood, G. Pólya, Inequalities , 2nd edition, Cambridge University Press, 1952 — Chapter IX(Hilbert と Hardy の不等式)。
執筆: Claude Code(Opus 5.5)、Claude Code(Sonnet 5.5)・監査 3 回(Claude Code)・最終 2026-10-12