1. Bases Ortonormales en Espacios de Hilbert

En el estudio de espacios de Hilbert, una de las nociones más poderosas es la de base ortonormal (o sistema ortonormal completo). Recordemos que un conjunto $\{e_\alpha\}_{\alpha \in A} \subset H$ es ortonormal si cada vector tiene norma uno y vectores distintos son ortogonales:

$$ \langle e_\alpha, e_\beta \rangle = \delta_{\alpha\beta} = \begin{cases} 1 & \text{si } \alpha = \beta, \\ 0 & \text{si } \alpha \neq \beta. \end{cases} $$

Un conjunto ortonormal $\{e_\alpha\}_{\alpha \in A}$ se denomina base ortonormal (o base hilbertiana) de $H$ si el subespacio cerrado generado por $\{e_\alpha\}$ es todo $H$. Equivalentemente, es un conjunto ortonormal maximal: no existe ningún vector no nulo que sea ortogonal a todos los $e_\alpha$.

Definición formal

Un conjunto ortonormal $\mathcal{E} = \{e_\alpha\}_{\alpha \in A}$ es una base ortonormal de $H$ si se satisface una de las siguientes condiciones equivalentes:

  1. $\overline{\operatorname{span}(\mathcal{E})} = H$ (el subespacio cerrado generado es todo $H$).
  2. $\mathcal{E}$ es maximal respecto a la inclusión: si $x \perp e_\alpha$ para todo $\alpha$, entonces $x = 0$.
  3. Todo $x \in H$ puede escribirse como $x = \sum_{\alpha \in A} \langle x, e_\alpha \rangle e_\alpha$ (serie de Fourier).

Es fundamental distinguir entre base algebraica (base de Hamel) y base ortonormal. Una base de Hamel requiere que toda combinación lineal sea finita, mientras que una base ortonormal permite series convergentes (sumas infinitas en el sentido de la norma). En un espacio de Hilbert de dimensión infinita, una base de Hamel es necesariamente no numerable, mientras que una base ortonormal puede ser numerable si $H$ es separable.

2. Existencia de Bases Ortonormales

Una pregunta natural es: ¿todo espacio de Hilbert posee una base ortonormal? La respuesta es afirmativa, pero la demostración depende de si el espacio es separable o no.

2.1. Caso separable

Un espacio de Hilbert es separable si contiene un subconjunto denso numerable. En este caso, podemos aplicar el proceso de ortonormalización de Gram–Schmidt a una base de Hamel numerable (que existe porque $H$ es separable) para obtener una familia ortonormal numerable cuyo span cerrado es todo $H$. Equivalentemente, partiendo de un conjunto numerable denso, extraemos un subconjunto linealmente independiente maximal y lo ortonormalizamos.

2.2. Caso no separable

Cuando el espacio de Hilbert no es separable, la base de Hamel no es numerable y el proceso de Gram–Schmidt no puede aplicarse directamente. En este caso se recurre al Lema de Zorn. Consideremos la familia $\mathcal{F}$ de todos los conjuntos ortonormales en $H$, parcialmente ordenada por inclusión. Toda cadena en $\mathcal{F}$ tiene una cota superior (la unión), por lo que $\mathcal{F}$ posee un elemento maximal. Dicho elemento maximal es precisamente una base ortonormal de $H$.

Lema de Zorn y cardinalidad

Aunque el Lema de Zorn garantiza existencia, no proporciona un método constructivo para obtener la base. Sin embargo, uno puede demostrar que dos bases ortonormales cualesquiera de un mismo espacio de Hilbert tienen la misma cardinalidad, lo cual permite definir la dimensión hilbertiana del espacio.

3. Expansión en Serie de Fourier

Dada una base ortonormal $\{e_n\}_{n=1}^{\infty}$ en un espacio de Hilbert separable $H$, todo vector $x \in H$ admite una representación única como serie convergente:

$$ x = \sum_{n=1}^{\infty} \langle x, e_n \rangle \, e_n $$

Esta expresión se denomina expansión de Fourier de $x$ respecto a la base $\{e_n\}$. La convergencia se entiende en el sentido de la norma de $H$: la suma parcial $S_N(x) = \sum_{n=1}^{N} \langle x, e_n \rangle e_n$ converge a $x$ cuando $N \to \infty$.

La interpretación geométrica es clara: cada coeficiente $\langle x, e_n \rangle$ es la componente de $x$ en la dirección del vector base $e_n$, y la suma infinita reconstruye el vector original a partir de sus proyecciones unidimensionales. En el caso $H = \mathbb{R}^n$ con la base canónica, recuperamos la representación habitual $x = \sum_{i=1}^{n} x_i \mathbf{e}_i$.

La unicidad de la representación es inmediata: si $x = \sum a_n e_n$, tomando producto interno con $e_k$ y usando la ortonormalidad se obtiene $a_k = \langle x, e_k \rangle$.

4. Coeficientes de Fourier

Los números $c_n = \langle x, e_n \rangle$ se denominan coeficientes de Fourier de $x$ respecto a la base $\{e_n\}$. Estos coeficientes poseen una propiedad de optimalidad fundamental: entre todas las combinaciones lineales de $N$ elementos de la base, la que mejor aproxima a $x$ (en el sentido de minimizar la norma del error) es precisamente la suma parcial de Fourier.

$$ \left\| x - \sum_{n=1}^{N} \langle x, e_n \rangle e_n \right\| \leq \left\| x - \sum_{n=1}^{N} a_n e_n \right\| \quad \forall\, a_n \in \mathbb{C} $$

Además, el error de aproximación viene dado por:

$$ \left\| x - \sum_{n=1}^{N} \langle x, e_n \rangle e_n \right\|^2 = \|x\|^2 - \sum_{n=1}^{N} |\langle x, e_n \rangle|^2 $$

Esta fórmula muestra que el error decae monótonamente con $N$, y que la calidad de la aproximación depende de cuán rápido decrecen los coeficientes de Fourier.

Ejemplo clásico: Serie de Fourier trigonométrica

En el espacio $L^2([-\pi, \pi])$ con el producto interno $\langle f, g \rangle = \frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^{\pi} f(t) \overline{g(t)}\, dt$, la familia

$$ \left\{ \frac{1}{\sqrt{2}},\; \cos(n t),\; \sin(n t) \right\}_{n=1}^{\infty} $$

forma una base ortonormal. Los coeficientes de Fourier clásicos $a_n$ y $b_n$ son precisamente los coeficientes $\langle f, \cos(nt) \rangle$ y $\langle f, \sin(nt) \rangle$.

5. Desigualdad de Bessel

Para cualquier conjunto ortonormal $\{e_\alpha\}_{\alpha \in A}$ (no necesariamente una base) en un espacio de Hilbert $H$, se satisface la desigualdad de Bessel:

$$ \sum_{\alpha \in A} |\langle x, e_\alpha \rangle|^2 \leq \|x\|^2 \qquad \forall x \in H $$

Esta desigualdad tiene dos consecuencias inmediatas e importantes:

  1. Para cada $x \in H$, el conjunto de índices $\alpha$ para los cuales $\langle x, e_\alpha \rangle \neq 0$ es a lo sumo numerable.
  2. La aplicación $x \mapsto \{\langle x, e_\alpha \rangle\}_{\alpha \in A}$ define un operador lineal acotado de $H$ en $\ell^2(A)$ con norma menor o igual a $1$.

En el caso de un conjunto ortonormal finito $\{e_1, \dots, e_n\}$, la desigualdad de Bessel se reduce a $\sum_{k=1}^{n} |\langle x, e_k \rangle|^2 \leq \|x\|^2$, que puede interpretarse geométricamente: la suma de los cuadrados de las longitudes de las proyecciones ortogonales no excede el cuadrado de la longitud del vector original.

6. Identidad de Parseval

La identidad de Parseval (también conocida como igualdad de Plancherel) establece que un conjunto ortonormal $\{e_\alpha\}_{\alpha \in A}$ es una base ortonormal si y solo si la desigualdad de Bessel se convierte en igualdad para todo $x \in H$:

$$ \sum_{\alpha \in A} |\langle x, e_\alpha \rangle|^2 = \|x\|^2 \qquad \forall x \in H $$

La identidad de Parseval caracteriza completamente las bases ortonormales y tiene profundas consecuencias:

  1. Isomorfismo isométrico con $\ell^2$: La aplicación $U: H \to \ell^2(A)$ definida por $U(x) = \{\langle x, e_\alpha \rangle\}_{\alpha \in A}$ es un isomorfismo isométrico (operador unitario). Todo espacio de Hilbert es isométricamente isomorfo a un espacio $\ell^2(A)$ para algún conjunto $A$.
  2. Identidad de polarización para la serie de Fourier:
    $$ \langle x, y \rangle = \sum_{\alpha \in A} \langle x, e_\alpha \rangle \, \overline{\langle y, e_\alpha \rangle} $$
  3. Aproximación óptima: La serie de Fourier es el mejor aproximante, y el error tiende a cero si y solo si se cumple Parseval.

Bessel vs. Parseval: Resumen

PropiedadDesigualdad de BesselIdentidad de Parseval
Válida paraCualquier conjunto ortonormalConjunto ortonormal completo (base)
Expresión$\sum |\langle x, e_\alpha \rangle|^2 \leq \|x\|^2$$\sum |\langle x, e_\alpha \rangle|^2 = \|x\|^2$
InterpretaciónLa energía de las proyecciones no supera la energía totalLas proyecciones capturan toda la energía del vector

La identidad de Parseval es, en esencia, una generalización del Teorema de Pitágoras a infinitas dimensiones. En $\mathbb{R}^n$, $\sum_{i=1}^{n} |x_i|^2 = \|x\|^2$ no es más que el teorema de Pitágoras; Parseval extiende esta igualdad a sumas infinitas.

Cuestionario

Pregunta 1: ¿Cuál de las siguientes condiciones NO caracteriza a una base ortonormal en un espacio de Hilbert?

Pregunta 2: ¿Qué herramienta se utiliza para demostrar la existencia de bases ortonormales en espacios de Hilbert no separables?

Pregunta 3: Dada una base ortonormal $\{e_n\}$, ¿cuál es la expansión en serie de Fourier de un vector $x$?

Pregunta 4: ¿Qué representa geométricamente el coeficiente de Fourier $c_n = \langle x, e_n \rangle$?

Pregunta 5: ¿Qué propiedad de optimalidad satisfacen los coeficientes de Fourier?

Pregunta 6: La desigualdad de Bessel establece que para todo conjunto ortonormal $\{e_\alpha\}$:

Pregunta 7: ¿Cuándo se cumple la igualdad en la identidad de Parseval ($\sum |\langle x, e_\alpha \rangle|^2 = \|x\|^2$)?

Pregunta 8: ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre bases ortonormales es FALSA?

Pregunta 9: ¿Qué consecuencia fundamental se deriva de la identidad de Parseval?

Pregunta 10: ¿Cuál es el error de aproximación al truncar la serie de Fourier de $x$ a $N$ términos?