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Hilbert 空間:幾何結(jié)構(gòu) | 泛函分析第七講

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導(dǎo)語

集智學(xué)園聯(lián)合東京都市大學(xué)賈伊陽老師共同開設(shè)了「」課程,本系列課程將以嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撏茖?dǎo)為核心,逐步建立泛函分析的基礎(chǔ)架構(gòu)。第一階段將探討從有限維跨越到無限維的動(dòng)機(jī)與基礎(chǔ);第二階段將重點(diǎn)建立度量與完備性,掌握 Banach 空間與不動(dòng)點(diǎn)定理的精髓;第三階段將深入探討 Hilbert 空間的幾何結(jié)構(gòu)與對(duì)偶空間的映射體系。最終,在第四階段,將梳理完整的結(jié)構(gòu)總覽與應(yīng)用地圖,透視這些純粹的數(shù)學(xué)工具如何作為底層基石,廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代物理、復(fù)雜系統(tǒng)模擬與前沿計(jì)算科學(xué)中。

作為系列課程的第七講,賈伊陽老師將以「Hilbert 空間:幾何結(jié)構(gòu)」為主題,本節(jié)內(nèi)容將聚焦最小二乘、信號(hào)分解與量子態(tài),探討內(nèi)積、?2與L2,強(qiáng)調(diào)Hilbert空間是幾何、代數(shù)與分析的統(tǒng)一。課程將揭示其dagger范疇與Riesz自對(duì)偶屬性,解析正交投影作為最佳近似與直和分解的數(shù)學(xué)本質(zhì)。正式分享將于5月24日(周日)19:00-20:30進(jìn)行。


主題:Hilbert 空間:幾何結(jié)構(gòu)

課程簡(jiǎn)介

上一節(jié)分享中Banach 空間關(guān)心“距離與收斂”,Hilbert 空間進(jìn)一步關(guān)心“角度、正交性與投影”。機(jī)器學(xué)習(xí)中的很多方法并不是直接依賴坐標(biāo),而是依賴:?x,y?, ∥x∥, projection, orthogonal decomposition。這些結(jié)構(gòu)正是 Hilbert 空間的核心。

Hilbert 空間的幾何結(jié)構(gòu),是現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)中被使用最廣、卻最少被系統(tǒng)講清楚的一塊。支持向量機(jī)背后的核技巧、PCA 的最優(yōu)性保證、Fourier Neural Operator 對(duì)偏微分方程的學(xué)習(xí)方式,以及量子機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)經(jīng)典核方法的繼承與超越,都在同一套幾何語言里展開。

本講是賈伊陽「面向應(yīng)用的泛函分析:空間、算子與結(jié)構(gòu)」系列第七講。課程從復(fù) Hilbert 空間的基本結(jié)構(gòu)出發(fā),建立正交投影與最小二乘的幾何解釋,隨后以 Fourier 分解與 PCA 為主線,揭示信號(hào)分解與機(jī)器學(xué)習(xí)降維方法的共同內(nèi)核。中段轉(zhuǎn)入 RKHS 與核方法,通過 Representer Theorem 說明為何無窮維的函數(shù)優(yōu)化問題可以壓縮為有限個(gè)核函數(shù)的組合。后半程進(jìn)入復(fù) Hilbert 空間與量子機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉地帶,依次分析 Schuld & Killoran 的量子特征映射框架、Havlí?ek 等人的 NISQ 分類器、Liu–Arunachalam–Temme 的量子監(jiān)督學(xué)習(xí)加速結(jié)果,以及以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子態(tài)和矩陣乘積態(tài)為代表的波函數(shù)近似方法。

學(xué)完本講,學(xué)員將能夠從幾何視角理解正交投影、最小二乘與 PCA 的等價(jià)性,讀懂 RKHS 文獻(xiàn)中 Representer Theorem 的證明邏輯,并對(duì)量子核方法與經(jīng)典核方法的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)異同形成清晰認(rèn)識(shí)。

課程大綱

一、導(dǎo)入

  • 導(dǎo)入

  • 復(fù) Hilbert 空間(定義與基本結(jié)構(gòu))

二、Hilbert 空間的幾何語言

  • 幾何直覺

  • 正交投影與最小二乘

  • 信號(hào)分解、Fourier 分解與 PCA

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)中的 Hilbert 空間:RKHS 與核方法

  • 相關(guān)論文:Muandet et al., "Kernel Mean Embedding of Distributions"

三、復(fù) Hilbert 空間與量子機(jī)器學(xué)習(xí)

  • 量子態(tài)為什么是復(fù) Hilbert 空間中的向量

  • 量子特征 Hilbert 空間與量子核方法

  • 相關(guān)論文

    • Schuld & Killoran:量子編碼就是 Hilbert 空間特征映射

    • Havlí?ek et al.:把量子增強(qiáng)特征空間做成 NISQ 分類器

    • Liu–Arunachalam–Temme:嚴(yán)格、魯棒的量子監(jiān)督學(xué)習(xí)加速

    • Carleo & Troyer:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子態(tài),把波函數(shù)當(dāng)作可學(xué)習(xí)函數(shù)

    • Torlai et al.:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子態(tài)層析,從測(cè)量樣本重構(gòu)波函數(shù)

    • Stoudenmire & Schwab:MPS 是監(jiān)督學(xué)習(xí)中線性泛函的低秩壓縮


關(guān)鍵術(shù)語

  • 正交投影:將向量沿垂直于子空間的方向分解,所得分量即對(duì)該子空間的最優(yōu)逼近

  • RKHS(再生核 Hilbert 空間):賦有核函數(shù)的函數(shù)空間,點(diǎn)求值泛函在其中有界,是核方法的理論基礎(chǔ)

  • Representer Theorem:在 RKHS 上的正則化問題中,最優(yōu)解可以表示為有限個(gè)核函數(shù)的線性組合

  • 核函數(shù):隱式定義特征映射的正定對(duì)稱函數(shù),使高維內(nèi)積計(jì)算得以通過原空間運(yùn)算實(shí)現(xiàn)

  • Fourier Neural Operator:在頻域?qū)W習(xí)函數(shù)到函數(shù)映射的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),用于求解偏微分方程

  • 量子核方法:將量子態(tài)的內(nèi)積作為核函數(shù),利用量子線路實(shí)現(xiàn)經(jīng)典難以計(jì)算的特征空間

  • NISQ 分類器:在含噪中等規(guī)模量子設(shè)備上運(yùn)行的量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型

  • 矩陣乘積態(tài)(MPS):張量網(wǎng)絡(luò)的一種形式,用于對(duì)高維波函數(shù)或監(jiān)督學(xué)習(xí)中線性泛函的低秩近似

  • 核均值嵌入:將概率分布映射為 RKHS 中的元素,用于分布間距離與檢驗(yàn)

課程信息

課程主題:Hilbert 空間:幾何結(jié)構(gòu)

課程時(shí)間:2026年5月24日(周日) 19:00-20:30

課程形式:騰訊會(huì)議(會(huì)議信息見群內(nèi)通知);集智學(xué)園網(wǎng)站錄播(3個(gè)工作日內(nèi)上線)

課程主講人

賈伊陽,。

課程主講人

賈伊陽,東京都市大學(xué)講師、前日本女子大學(xué)助理教授,前日本成蹊大學(xué)助理教授。研究重點(diǎn)是計(jì)算復(fù)雜性,算法,以及范疇相關(guān)理論。集智學(xué)園《》課程講師。

課程適用對(duì)象

  • 做微分方程、數(shù)值算法、反問題、信號(hào)處理、控制的學(xué)習(xí)者與研究者

  • 做優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)推斷,希望理解正則化與泛化的結(jié)構(gòu)來源的研究者

  • 讀量子/數(shù)學(xué)物理文獻(xiàn),希望把 Hilbert 空間與算子語言用順手的研究者

  • 更廣義地:經(jīng)常處理“函數(shù)作為未知量”的問題、并且想要一套可遷移框架的研究者


你會(huì)獲得
  1. 面對(duì)一個(gè)新問題,你能先問對(duì)問題:該在哪個(gè)空間里解?該用哪個(gè)范數(shù)衡量誤差?需要什么完備性?算子是否有界?

  2. 你能理解常見方法背后的統(tǒng)一邏輯:迭代為何收斂、正則化為何穩(wěn)定、最小二乘為何等價(jià)于投影、弱解為何成立。

  3. 你會(huì)獲得一套“抽象但可落地”的語言:寫證明、讀論文、做建模時(shí),能把碎片化技巧收束到結(jié)構(gòu)層面。


報(bào)名須知
  1. 課程形式:騰訊會(huì)議直播,集智學(xué)園網(wǎng)站錄播。本系列課程不安排免費(fèi)直播。

  2. 課程周期:2026年3月29日-2026年6月14日,每周日晚19點(diǎn)-21點(diǎn)進(jìn)行。

  3. 課程定價(jià):原價(jià)499

    1. 早早鳥價(jià)299,截止時(shí)間:2026年3月22日中午12點(diǎn)

    2. 早鳥價(jià)399,截止時(shí)間:2026年3月30日中午12點(diǎn)

課程鏈接:https://campus.swarma.org/v3/course/5700?from=wechat

付費(fèi)流程:

  1. 課程頁面添加學(xué)員登記表,添加助教微信入群;

  2. 課程可開發(fā)票。

課程共創(chuàng)任務(wù):課程字幕

為鼓勵(lì)學(xué)員深度參與、積極探索,我們致力于形成系列化知識(shí)傳播成果,并構(gòu)建課程知識(shí)共建社群。為此,我們特別設(shè)立激勵(lì)機(jī)制,讓您的學(xué)習(xí)之旅滿載收獲與成就感。

課程以老師講授為主,每期結(jié)束后,助教會(huì)于課程群內(nèi)發(fā)布字幕共創(chuàng)任務(wù)。學(xué)員通過參與這些任務(wù),不僅能加深對(duì)內(nèi)容的理解,還可獲得積分獎(jiǎng)勵(lì)。積分可兌換其他讀書會(huì)課程或?qū)嵨铼?jiǎng)品,助力您的持續(xù)成長(zhǎng)。

特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

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