Помогите понять доказательство при одновременной диагонализации

Доказательство взято из «Принципов квантовой механики» Шанкара. Теорема такова:

Если Ом и Λ являются двумя коммутирующими эрмитовыми операторами, существует (по крайней мере) базис общих собственных векторов, который диагонализует их обоих.

Доказательство таково: сначала рассмотрим случай, когда по крайней мере один из операторов невырожден, т. е. для данного собственного значения существует только один собственный вектор с точностью до масштаба. Предположим Ом является невырожденным. Рассмотрим любой из его собственных векторов:

Ом | ю я "=" ю я | ю я
Λ Ом | ю я "=" ю я Λ | ю я
С [ Ом , Λ ] "=" 0
Ом Λ | ю я "=" ю я Λ | ю я

т.е., Λ | ю я является собственным вектором с собственным значением ю я . Поскольку этот вектор уникален с точностью до масштаба,

Λ | ю я "=" λ я | ю я

Таким образом | ю я также является собственным вектором Λ с собственным значением λ я ...

Чего я не понимаю, так это утверждения/аргумента «Поскольку этот вектор уникален до масштаба». Я не понимаю, как аргумент позволяет сформулировать следующее за ним уравнение. Какую аксиому или какую другую теорему он использует, когда утверждает, что «поскольку этот вектор уникален с точностью до масштаба»?

Ответы (4)

Обратите внимание, что он объясняет выше: «Рассмотрите сначала случай, когда по крайней мере один из операторов невырожден, т. е. для данного собственного значения существует только один собственный вектор с точностью до масштаба». Поэтому он использует предположение о невырожденности оператора и определение невырожденности (или утверждение, эквивалентное определению невырожденности, если вы используете другое определение).

Фраза «для данного собственного значения существует только один собственный вектор с точностью до масштаба» означает, что любые два собственных вектора с одинаковым собственным значением ю я совпадают с точностью до множителя. Затем λ я является таким фактором.

Когда λ 1 является собственным значением матрицы и в 1 и в 2 являются компонентами соответствующего собственного вектора, то выполняется следующее уравнение:

( а λ 1 б с д λ 1 ) ( в 1 в 2 ) "=" ( 0 0 )

Теперь, когда вы увеличиваете собственный вектор (скажем, на три), он выглядит так:

( а λ 1 б с д λ 1 ) ( 3 в 1 3 в 2 ) "=" ( 0 0 )

Это вы можете написать как

3 ( а λ 1 б с д λ 1 ) ( в 1 в 2 ) "=" ( 0 0 )

Но матрица, умноженная на собственный вектор, все равно дает нулевой вектор!

Это то, что он имел в виду, когда сказал: «Поскольку этот вектор уникален до масштаба»: любой увеличенный собственный вектор матрицы по-прежнему остается собственным вектором. И как из него следует последнее уравнение?

Когда вы пишете

Ом Λ | ю я "=" ю я Λ | ю я
тогда ты знаешь, что Λ | ю я дает вам вектор, который является собственным вектором Ом . Но ты сказал, что Ом является невырожденным, поэтому для любого ю я есть уникальный | ю я . Это означает, что этот собственный вектор вы получаете, применяя Λ | ю я должно быть | ю я . К счастью, любой собственный вектор, увеличенный (здесь λ я ) по-прежнему является собственным вектором, так что вы получаете

Ом λ я | ю я "=" ю я λ я | ю я

или

Λ | ю я "=" λ я | ю я

Поскольку вектор Λ | ю я имеет то же собственное значение, что и | ю я , он должен находиться в том же инвариантном подпространстве, что и | ю я , который Шанкар считает одномерным.

Я точно не знаю, что это значит со скаляром, но помните, что:

Вектор | Ψ инвариантен до фазы , потому что глобальная фаза всегда исключается, когда вы вычисляете, например, с состоянием е я θ | Ψ , ожидаемое значение и наблюдаемое А использование этого состояния

А "=" Ψ | е я θ А е я θ | Ψ "=" Ψ | А | Ψ ,

что является тем же результатом, как если бы вы вычислили ожидаемое значение, просто используя вектор | Ψ . Итак, для всех практических целей вы можете использовать только состояние | Ψ в вашей изюминке вашего доказательства.