대수구조 유형별 기초
수학에서 표준적 기초 는 정확한 문맥에 따라 달라지는 의미에서 표준적인 대수적 구조의 기초가 된다.
좌표 공간에서, 그리고 보다 일반적으로 자유 모듈에서, 크론커 델타 에 의해 정의된 표준 기준을 가리킨다 . 다항식 링에서 단항식 ( X i ) i {\ displaystyle (X^{i}_{i}}) 에 의해 주어진 표준 기준을 가리킨다. 유한 확장 필드의 경우 다항식 기준 을 의미한다. 선형대수학 에서 집합이 완전히 요르단 체인 으로 구성된 경우, n ×n 행렬 A 의 n 선형 독립 일반화된 고유 벡터 집합을 가리킨다. [1] 대표이론 에서 루슈티그가 도입한 양자집단의 기초 를 가리킨다.
표현 이론 타입 A D E {\displaystyle ADE} 의 정량화된 외피 대수의 수정 불가능한 표현과 그 대수의 플러스 부분에 대한 표준적 근거는 두 가지 방법으로 Lusztig에 의해 도입되었다: 대수적 방법(브레이드 그룹 작용 및 PBW 베이스 사용)과 위상학적 방법(교차로 코호몰로지 사용). 매개변수 q {\displaystyle q} ~ q = 1 {\displaystyle q=1 }을( 를) 전문화하면 이전에는 알 수 없었던 해당 단순 Lie 대수학의 취소할 수 없는 표현에 대한 표준적 근거를 얻는다. 매개 변수 q {\displaystyle q} ~ q = 0 {\displaystyle q=0} 을(를) 특화하면 기본의 그림자 같은 것이 나온다 . 되돌릴 수 없는 표현의 경우에 대한 이 그림자(근거 자체는 아님)는 가시와라(Kashiwara)에 의해 독자적으로 검토되었다.[3] 때로는 수정근거 라고 불린다. 표준기반의 정의는 가시와라(대수법에 의한)와 루스츠틱(위상학적 방법에 의한)에 의해 카크무디 설정까지 확장되었다.
이러한 근거에는 다음과 같은 일반적인 개념이 깔려 있다.
Consider the ring of integral Laurent polynomials Z := Z [ v , v − 1 ] {\displaystyle {\mathcal {Z}}:=\mathbb {Z} \left[v,v^{-1}\right]} with its two subrings Z ± := Z [ v ± 1 ] {\displaystyle {\mathcal {Z}}^{\pm }:=\mathbb {Z} \left[v^{\pm 1}\right]} and the automorphism ⋅ ¯ {\displaystyle {\ v 에 의해 정의된 overline {\cdot }}:= v - 1 {\ displaystyle {\verline{v}:=v^{-1 }.
자유 Z {\ displaystyle {\mathcal{Z}} -모듈 F {\displaystyle F} 에 있는 초기 구조물 은 다음과 같이 구성된다 .
표준 기준( t i ) i ∈ I {\displaystyle (t_{i})_{i\in I}, I {\displaystyle I} 의 구간 유한 부분 순서 , 즉 ( - ∞ , i ] := { j ∈ I ∣ j ≤ i} {\displaystyle(-\fty ,i]): =\\{j\in I\mid j\leq i\}} 은 (는) 모든 i 에 대해 유한 함. 이원화 작업, 즉 순서 2의 편향 F → F {\displaystyle F\to F}({\ displaystyle {\cdot }) 로, and{\ displaystyle {\cdot }로 표시되며 ilin {\ displaystystyle {\\\cdot }). 만약 사전론적 구조가 주어진다면 , F {\displaystyle {\mathcal{Z}^{\ mathcal{\pm }} 의 Z ± t := ∑ Z ± j {\ textstyle F^{\matcal}^{\\ pmatcal}^{}}}{\pm}t_{j}}}}}}}}} 을 정의할 수 있다.
사전공학적 구조의 표준적 기반은 다음 사항을 만족 하는 F {\ displaystyle {\mathcal{Z}} -basis (c ) I {\ displaystyle (c_{i}_{i\in I}) 의 Z {\displaystyf}:
c "i " = c i {\ displaystyle {\overline {c_{i}}=c_ {i}} 및 c i ∈ ∑ j ≤ i Z + t j 그리고 c i ≡ t i 모드의 v F + {\displaystyle c_{i}\in \sum _{j\leq i}{\mathcal {Z}^{+}t_{j}{\c_{i}\equiv t_{i}\mod vF^{+}}}}} 모든 I ∈ I {\displaystyle i\in I} 에 대해.
각 사전론적 구조에 대해 최대 하나의 표준적 기초가 존재한다는 것을 보여줄 수 있다.[6] A sufficient condition for existence is that the polynomials r i j ∈ Z {\displaystyle r_{ij}\in {\mathcal {Z}}} defined by t j ¯ = ∑ i r i j t i {\textstyle {\overline {t_{j}}}=\sum _{i}r_{ij}t_{i}} satisfy r i i = 1 {\displaystyle r_{ii}=1} and r i j ≠ 0 ⟹ i ≤ j {\displaystyle r_ {ij}\neq 0\buffer i\leq j}.
A canonical basis induces an isomorphism from F + ∩ F + ¯ = ∑ i Z c i {\displaystyle \textstyle F^{+}\cap {\overline {F^{+}}}=\sum _{i}\mathbb {Z} c_{i}} to F + / v F + {\displaystyle F^{+}/vF^{+}} .
헤케 알헤브라스 Let ( W , S ) {\displaystyle (W,S)} 을(를) Coxeter 그룹 으로 한다 . The corresponding Iwahori-Hecke algebra H {\displaystyle H} has the standard basis ( T w ) w ∈ W {\displaystyle (T_{w})_{w\in W}} , the group is partially ordered by the Bruhat order which is interval finite and has a dualization operation defined by T w ¯ := T w − 1 − 1 {\displaystyle {\overline {T_{ w}}}:T_{w^{-1}^{-1 }.이것은 위의 충분한 조건을 만족하는 H {\displaystyle H} 에 대한 사전 공학적 구조로, 해당 표준 기반인 H {\displaystyle H} 이 (가) Kazhdan-Lusztig 기반 이다.
C w ′ = ∑ y ≤ w P y , w ( v 2 ) T w {\displaystyle C_{w}=\sum _{y\leq w}P_{y,w}(v^{2}) T_{w}} P y , w {\ displaystyle P_{y,w} 가 Kazhdan-Lusztig 다항식 인 경우 .
선형대수학 만약 우리에게 n × n 매트릭스 A {\displaystyle A} 이(가) 주어지고 A {\displaystyle A} 과(와 ) 유사 한 J {\displaystyle J} 행렬 을 조던 보통 형태 의 일반화된 고유 벡터 집합에만 관심이 있다. 요르단 정규 형태의 행렬은 "대각 행렬" 즉, 가능한 대각선에 가까운 행렬이다. 대각 행렬 D {\displaystyle D} 은 요르단 정규 형태의 행렬의 특별한 경우다 .일반 고유 벡터 는 일반화된 고유 벡터의 특별한 경우다.
매 n × n 매트릭스 A {\displaystyle A} 에는 n개의 선형 독립 일반화된 고유 벡터가 있다 . 구별되는 고유값 에 해당하는 일반화된 고유 벡터는 선형적으로 독립적이다. λ {\displaystyle \lambda } 이(가) 대수 다중성 μ[\displaystyle \mu } 의 A {\displaystyle \lambda } 의 고유값인 경우 , A {\displaystystyle \mu } 에 해당하는 μ {\\\\\\\\\\ norm }의 선형적으로 독립적인 일반화된 고유 벡터가 있다.
주어진 n × n 행렬 A {\displaystyle A} 에 대해, n 선형적으로 독립적 인 일반화된 고유 벡터를 선택하는 방법은 무한히 많다. 만약 그것들이 특히 신중하게 선택된다면, 우리는 이 벡터를 사용하여 A {\displaystyle A} 이(가) 조던 보통 형태의 매트릭스와 유사하다는 것을 보여줄 수 있다. 특히.
정의: 전체적으로 요르단 체인으로 구성된 경우 n개 의 선형 독립형 일반화된 고유 벡터 세트가 표준적인 기반 이다.
Thus, once we have determined that a generalized eigenvector of rank m is in a canonical basis, it follows that the m − 1 vectors x m − 1 , x m − 2 , … , x 1 {\displaystyle \mathbf {x} _{m-1},\mathbf {x} _{m-2},\ldots ,\mathbf {x} _{1}} that are in the Jordan chain generated by x m {\displaystyle \mathbf {x} _{ m}} 또한 표준적인 기초에 있다 .[7]
연산 Let λ i {\displaystyle \lambda _{i}} be an eigenvalue of A {\displaystyle A} of algebraic multiplicity μ i {\displaystyle \mu _{i}} . First, find the ranks (matrix ranks) of the matrices ( A − λ i I ) , ( A − λ i I ) 2 , … , ( A − λ i I ) m i {\displaystyle (A-\lambda _{i}I),(A-\lambda _ {i}I)^{2},\ldots ,(A-\lambda _{i}I)^{m_{i }}}}.The integer m i {\displaystyle m_{i}} is determined to be the first integer for which ( A − λ i I ) m i {\displaystyle (A-\lambda _{i}I)^{m_{i}}} has rank n − μ i {\displaystyle n-\mu _{i}} (n being the number of rows or columns of A {\displaystyle A} , that is, A {\displaystyle A} is n × n ).
이제 정의
ρ k = 등수를 매기다 ( A − λ i I ) k − 1 − 등수를 매기다 ( A − λ i I ) k ( k = 1 , 2 , … , m i ) . {\displaystyle \rho _{k}=\operatorname {rank}(A-\lambda _{I}I)^{k-1-\operatorname {rank}(A-\lambda _{i}I) ^{k}\qquad (k=1,2,\ldots ,m_{i}). } 변수 ρk {\ displaystyle \rho_{k} 는 고유값 λ i {\ displaystyle \lambda_{i} 에 해당하는 순위 k(일반화된 고유 벡터, 일반화된 고유 벡터 참조)의 선형 독립 고유 벡터의 수를 지정하며 , 이 값 은 {\displaystystyle A} 의 표준 기준으로 표시된다. 참고 저것
등수를 매기다 ( A − λ i I ) 0 = 등수를 매기다 ( I ) = n . {\displaystyle \operatorname {rank}(A-\lambda _{I}I)^{0}=\operatorname {rank}(I)=n). } 표준적인 기초가 가지고 있는 각 등급의 일반화된 고유 벡터의 수를 결정하면 벡터를 명시적으로 얻을 수 있다(일반화된 고유 벡터 참조).[8]
예 이 예는 두 개의 요르단 사슬을 가진 표준적인 기초를 보여준다. 불행하게도, 낮은 질서의 흥미로운 예를 만드는 것은 조금 어렵다.[9] 행렬
A = ( 4 1 1 0 0 − 1 0 4 2 0 0 1 0 0 4 1 0 0 0 0 0 5 1 0 0 0 0 0 5 2 0 0 0 0 0 4 ) {\displaystyle A={\begin{pmatrix}4&1&1&0&0&-1\\0&4&2&0&0&1\\0&0&4&1&0&0\\0&0&0&5&1&0\\0&0&0&0&5&2\\0&0&0&0&0&4\end{pmatrix}}} has eigenvalues λ 1 = 4 {\displaystyle \lambda _{1}=4} and λ 2 = 5 {\displaystyle \lambda _{2}=5} with algebraic multiplicities μ 1 = 4 {\displaystyle \mu _{1}=4} and μ 2 = 2 {\displaystyle \mu _{2}=2} , but geometric multiplicities γ 1 = 1 {\displaystyle \gamma _{1}=1} and γ 2 = 1 {\displaystyle \property _ {2}=1 }.
λ 1 = 4, {\displaystyle \lambda _{1}=4,} 의 경우 n - μ 1 = 6 - 4 = 2 , {\displaystyle n-\mu _{1}=6-4=2,} 가 있다.
( A - 4 I ) {\displaystyle (A-4I)} 은 (는) 5위, ( A - 4 I ) 2 {\ displaystyle (A-4I)^{2 }}위, ( A - 4 I ) 3 {\ displaystyle (A-4I)^{3}} 은 (는) 3위, ( A - 4 I ) 4 {\ displaystyle (A-4I)^{4}} 은(는) 2위를 가지고 있다 . 따라서 m 1 = 4. {\displaystyle m_{1}=4. }
ρ 4 = 등수를 매기다 ( A − 4 I ) 3 − 등수를 매기다 ( A − 4 I ) 4 = 3 − 2 = 1 , {\displaystyle \rho_{4}=\operatorname {rank}(A-4I)^{3}-\operatorname {rank}(A-4I)^{4}=3-2=1,} ρ 3 = 등수를 매기다 ( A − 4 I ) 2 − 등수를 매기다 ( A − 4 I ) 3 = 4 − 3 = 1 , {\displaystyle \rho _{3}=\operatorname {rank}(A-4I)^{2}-\operatorname {rank}(A-4I)^{3}=4-3=1,} ρ 2 = 등수를 매기다 ( A − 4 I ) 1 − 등수를 매기다 ( A − 4 I ) 2 = 5 − 4 = 1 , {\displaystyle \rho _{2}=\operatorname {rank}(A-4I)^{1}-\operatorname {rank}(A-4I)^{2}=5-4=1,} ρ 1 = 등수를 매기다 ( A − 4 I ) 0 − 등수를 매기다 ( A − 4 I ) 1 = 6 − 5 = 1. {\displaystyle \rho _{1}=\operatorname {rank}(A-4I)^{0}-\operatorname {rank}(A-4I)^{1}=6-5=1.} 따라서 A {\displaystyle A} 의 표준 기반은 λ 1 = 4 , {\displaystyle \lambda _{1}=4,} 등급 각각 1개의 일반화된 고유 벡터를 갖는다 .
λ 2 = 5 , {\displaystyle \lambda _{2}=5,} 의 경우 n - μ 2 = 6 - 2 = 4 , {\displaystyle n-\mu _{2}=6-2=4,} 가 있다.
( A - 5 I ) {\displaystyle (A-5I)} 은 (는) 5위, ( A - 5 I ) 2 {\ displaystyle (A-5I)^{2}} 위 4위 . 따라서 m 2 = 2. {\displaystyle m_{2}=2. }
ρ 2 = 등수를 매기다 ( A − 5 I ) 1 − 등수를 매기다 ( A − 5 I ) 2 = 5 − 4 = 1 , {\displaystyle \rho _{2}=\operatorname {rank}(A-5I)^{1}-\operatorname {rank}(A-5I)^{2}=5-4=1,} ρ 1 = 등수를 매기다 ( A − 5 I ) 0 − 등수를 매기다 ( A − 5 I ) 1 = 6 − 5 = 1. {\displaystyle \rho _{1}=\operatorname {rank}(A-5I)^{0}-\operatorname {rank}(A-5I)^{1}=6-5=1.} 따라서 A {\displaystyle A} 의 표준 기반은 λ 2 = 5 , {\displaystyle \lambda _{2}=5,} 등급 각각 1개의 일반화된 고유 벡터를 갖는다 .
A {\displaystyle A} 의 표준 기반은 다음과 같다.
{ x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , y 1 , y 2 } = { ( − 4 0 0 0 0 0 ) , ( − 27 − 4 0 0 0 0 ) , ( 25 − 25 − 2 0 0 0 ) , ( 0 36 − 12 − 2 2 − 1 ) , ( 3 2 1 1 0 0 ) , ( − 8 − 4 − 1 0 1 0 ) } . {\displaystyle \left\{\mathbf {x} _{1},\mathbf {x} _{2},\mathbf {x} _{3},\mathbf {x} _{4},\mathbf {y} _{1},\mathbf {y} _{2}\right\}=\left\{{\begin{pmatrix}-4\\0\\0\\0\\0\\0\end{pmatrix}},{\begin{pmatrix}-27\\-4\\0\\0\\0\\0\end{pmatrix}},{\begin{pmatrix}25\\-25\\-2\\0\\0\\0\end{pmatrix}},{\begin{pmatrix}0\\36\\-12\\-2\\2\\-1\end{pmatrix}},{\begin{pm atrix}3\\\2\\1\\\0\end{pmatrix},{\\\pmatrix}-8\-\-4\-\-\1\\0\end{pmatrix}\right\}. } x 1 {\displaystyle \mathbf {x} _{1}} is the ordinary eigenvector associated with λ 1 {\displaystyle \lambda _{1}} . x 2 , x 3 {\displaystyle \mathbf {x} _{2},\mathbf {x} _{3}} and x 4 {\displaystyle \mathbf {x} _{4}} are generalized eigenvectors associated with λ 1 {\displaystyl e \lambda _{1 }. y 1 {\ displaystyle \mathbf {y} _{1}{1 }는 λ 2 {\ displaystyle \lambda _{2 }}. y 2 {\ displaystyle \mathbf {y} _{2 }}.} 과 연관된 일반화된 고유 벡터다.
A {\displaystyle A} 과 (와) 유사한 J {\displaystyle J} 행렬 은 다음과 같이 얻는다.
M = ( x 1 x 2 x 3 x 4 y 1 y 2 ) = ( − 4 − 27 25 0 3 − 8 0 − 4 − 25 36 2 − 4 0 0 − 2 − 12 1 − 1 0 0 0 − 2 1 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 − 1 0 0 ) , {\displaystyle M={\begin{pmatrix}\mathbf{)}_{1}&,\mathbf{)}_{2}&,\mathbf{)}_{3}&,\mathbf{)}_{4}&,\mathbf{y}_{1}&, \mathbf{y}_{2}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}-4&, -27&, 25&, 0&, 3&, -8\\0&, -4&, -25&, 36&, 2&, -4\\0&, 0&, -2&, -12&, 1&, -1\\0&, 0&, 0&, -2&, 1&, 0\\0&, 0&, 0&을 말한다.2&, 0&, 1\\0&, 0&, 0&, -1&, 0&, 0\end{pmatrix}},} J = ( 4 1 0 0 0 0 0 4 1 0 0 0 0 0 4 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 5 1 0 0 0 0 0 5 ) , {\displaystyle J={\begin{pmatrix}4&1&0&0&0&0\\0&4&1&0&0&0\\0&0&4&1&0&0\\0&0&0&4&0&0\\0&0&0&0&5&1\\0&0&0&0&0&5\end{pmatrix}},} 여기서 행렬 M {\displaystyle M} 은 (는) A {\displaystyle A} 및 A = M J {\displaystyle AM= MJ} 의 일반화된 모달 행렬 이다. [10]
참고 항목 메모들
참조 Bronson, Richard (1970), Matrix Methods: An Introduction , New York: Academic Press , LCCN 70097490 Deng, Bangming; Ju, Jie; Parshall, Brian; Wang, Jianpan (2008), Finite Dimensional Algebras and Quantum Groups , Mathematical surveys and monographs, vol. 150, Providence, R.I.: American Mathematical Society , ISBN 9780821875315 Nering, Evar D. (1970), Linear Algebra and Matrix Theory (2nd ed.), New York: Wiley , LCCN 76091646