Un ejemplo estándar de un operador de proyección en $\mathbb{R}^3$ es la proyección sobre el subespacio generado por un solo vector:
Sea $u = (u_1,u_2,u_3)^T \in \mathbb{R}^3$, entonces $P_u x = \frac{x \cdot u}{u \cdot u} u$. Note que la linealidad del producto punto hace que $P_u$ sea lineal, y $P_u u= u$.
Ahora $$P_u ( P_u x ) = P_u \left( \frac{x \cdot u}{ u \cdot u} u \right) = \frac{x \cdot u}{ u \cdot u} P_u u = \frac{x \cdot u}{ u \cdot u} u$$ se cumple para todo $x$, por lo tanto $P_u^2 = P_u$.
Finalmente, $(P_u x) \cdot y = \frac{(x \cdot u)(y \cdot u)}{u \cdot u} = x \cdot (P_u y)$, entonces $P_u$ es autoadjunto (es decir, Hermitiano).
Podemos expresar $P_u$ como una matriz utilizando la base estándar en $\mathbb{R}^3$. Sea $e_1 = (1,0,0)^T$, $e_2 = (0,1,0)^T$ y $e_3=(0,0,1)^T$, y sea $\beta = \{ e_1, e_2, e_3\}$ el conjunto ordenado de vectores base.
$$P_u e_i = \frac{u_i}{u\cdot u} u = \frac{1}{u \cdot u} (u_i u_1, u_i u_2, u_i u_3)^T.$$
Así $$[P_u]_\beta = \frac{1}{u \cdot u} \begin{pmatrix} u_1 u_1 & u_2 u_1 & u_3 u_1\\ u_1 u_2 & u_2 u_2 & u_3 u_2\\ u_1 u_3 & u_2 u_3 & u_3 u_3\end{pmatrix}.$$
Puedes ver directamente desde la representación matricial que el operador $P_u$ es autoadjunto. Si lo deseas, también puedes demostrar a través de la multiplicación matricial que esta matriz cumple $[P_u]_\beta = [P_u]_\beta^2$.
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¿Qué significa esto incluso? $\mathbb{R}^3$ no es un espacio vectorial complejo.
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@Joel, los espacios de Hilbert son espacios vectoriales complejos por definición, pero incluso omitir eso, llamar a una matriz simétrica Hermiteana es ridículo.
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Tome cualquier proyección ortogonal...
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@IgorRivin, ciertamente la conjugación compleja es superflua en el caso real. Eso no significa que los operadores autoadjuntos (o simétricos) sean una trivialidad. Por supuesto, qué constituye trivialidades depende de los gustos e inclinaciones del matemático.