"대칭곱 (symmetric power)과 대칭텐서"의 두 판 사이의 차이

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==개요==
 
==개요==
* 벡터공간 $V$에 대하여 대칭곱 $\operatorname{Sym}^d V$를 정의할 수 있다
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* 벡터공간 <math>V</math>에 대하여 대칭곱 <math>\operatorname{Sym}^d V</math>를 정의할 수 있다
* $V$에 작용하는 선형변환 $A$에 대하여 $\operatorname{Sym}^d A$를 정의할 수 있다
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* <math>V</math>에 작용하는 선형변환 <math>A</math>에 대하여 <math>\operatorname{Sym}^d A</math>를 정의할 수 있다
  
  
 
==대칭곱의 기저==
 
==대칭곱의 기저==
* 차원이 $n$인 벡터공간 $V$의 기저가 $\{v_1,\cdots,v_n\}$으로 주어진다고 하자
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* 차원이 <math>n</math>인 벡터공간 <math>V</math>의 기저가 <math>\{v_1,\cdots,v_n\}</math>으로 주어진다고 하자
* $\operatorname{Sym}^d V$는 변수 $\{v_1,\cdots,v_n\}$에 대하여, 차수가 d인 [[동차다항식(Homogeneous polynomial)]]이 이루는 벡터공간과 같다
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* <math>\operatorname{Sym}^d V</math>는 변수 <math>\{v_1,\cdots,v_n\}</math>에 대하여, 차수가 d인 [[동차다항식(Homogeneous polynomial)]]이 이루는 벡터공간과 같다
* 차원은 $_n H_d$, [[중복조합의 공식 H(n,r)=C(n+r-1,r)|중복조합의 공식]] 참조
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* 차원은 <math>_n H_d</math>, [[중복조합의 공식 H(n,r)=C(n+r-1,r)|중복조합의 공식]] 참조
 
* 기저는 다음과 같이 주어진다
 
* 기저는 다음과 같이 주어진다
  
  
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==행렬의 대칭곱==
 
==행렬의 대칭곱==
* $V$에 작용하는 선형변환의 행렬표현 $A=(a_{ij})$를 생각하자
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* <math>V</math>에 작용하는 선형변환의 행렬표현 <math>A=(a_{ij})</math>를 생각하자
  
===$\dim V=1$인 경우===
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2020년 11월 13일 (금) 17:29 판

개요

  • 벡터공간 \(V\)에 대하여 대칭곱 \(\operatorname{Sym}^d V\)를 정의할 수 있다
  • \(V\)에 작용하는 선형변환 \(A\)에 대하여 \(\operatorname{Sym}^d A\)를 정의할 수 있다


대칭곱의 기저

  • 차원이 \(n\)인 벡터공간 \(V\)의 기저가 \(\{v_1,\cdots,v_n\}\)으로 주어진다고 하자
  • \(\operatorname{Sym}^d V\)는 변수 \(\{v_1,\cdots,v_n\}\)에 대하여, 차수가 d인 동차다항식(Homogeneous polynomial)이 이루는 벡터공간과 같다
  • 차원은 \(_n H_d\), 중복조합의 공식 참조
  • 기저는 다음과 같이 주어진다


\(\dim V=1\)인 경우

\begin{array}{c|c} d & \operatorname{Sym}^d V \\ \hline 0 & \{1\} \\ 1 & \left\{v_1\right\} \\ 2 & \left\{v_1^2\right\} \\ 3 & \left\{v_1^3\right\} \\ \end{array}


\(\dim V=2\)인 경우

\begin{array}{c|c} d & \operatorname{Sym}^d V \\ \hline 0 & \{1\} \\ 1 & \left\{v_1,v_2\right\} \\ 2 & \left\{v_1^2,v_1 v_2,v_2^2\right\} \\ 3 & \left\{v_1^3,v_1^2 v_2,v_1 v_2^2,v_2^3\right\} \\ \end{array}


\(\dim V=3\)인 경우

\begin{array}{c|c} d & \operatorname{Sym}^d V \\ \hline 0 & \{1\} \\ 1 & \left\{v_1,v_2,v_3\right\} \\ 2 & \left\{v_1^2,v_1 v_2,v_1 v_3,v_2^2,v_2 v_3,v_3^2\right\} \\ 3 & \left\{v_1^3,v_1^2 v_2,v_1^2 v_3,v_1 v_2^2,v_1 v_2 v_3,v_1 v_3^2,v_2^3,v_2^2 v_3,v_2 v_3^2,v_3^3\right\} \\ \end{array}

행렬의 대칭곱

  • \(V\)에 작용하는 선형변환의 행렬표현 \(A=(a_{ij})\)를 생각하자

\(\dim V=1\)인 경우

\[ \begin{array}{c|c} d & \operatorname{Sym}^d A \\ \hline 0 & \left( \begin{array}{c} 1 \\ \end{array} \right) \\ 1 & \left( \begin{array}{c} a_{1,1} \\ \end{array} \right) \\ 2 & \left( \begin{array}{c} a_{1,1}^2 \\ \end{array} \right) \\ 3 & \left( \begin{array}{c} a_{1,1}^3 \\ \end{array} \right) \\ 4 & \left( \begin{array}{c} a_{1,1}^4 \\ \end{array} \right) \\ \end{array} \]

\(\dim V=2\)인 경우

\[ \begin{array}{c|c} d & \operatorname{Sym}^d A \\ \hline 0 & \left( \begin{array}{c} 1 \\ \end{array} \right) \\ 1 & \left( \begin{array}{cc} a_{1,1} & a_{1,2} \\ a_{2,1} & a_{2,2} \\ \end{array} \right) \\ 2 & \left( \begin{array}{ccc} a_{1,1}^2 & a_{1,1} a_{1,2} & a_{1,2}^2 \\ 2 a_{1,1} a_{2,1} & a_{1,2} a_{2,1}+a_{1,1} a_{2,2} & 2 a_{1,2} a_{2,2} \\ a_{2,1}^2 & a_{2,1} a_{2,2} & a_{2,2}^2 \\ \end{array} \right) \\ 3 & \left( \begin{array}{cccc} a_{1,1}^3 & a_{1,1}^2 a_{1,2} & a_{1,1} a_{1,2}^2 & a_{1,2}^3 \\ 3 a_{1,1}^2 a_{2,1} & a_{2,2} a_{1,1}^2+2 a_{1,2} a_{2,1} a_{1,1} & a_{2,1} a_{1,2}^2+2 a_{1,1} a_{2,2} a_{1,2} & 3 a_{1,2}^2 a_{2,2} \\ 3 a_{1,1} a_{2,1}^2 & a_{1,2} a_{2,1}^2+2 a_{1,1} a_{2,2} a_{2,1} & a_{1,1} a_{2,2}^2+2 a_{1,2} a_{2,1} a_{2,2} & 3 a_{1,2} a_{2,2}^2 \\ a_{2,1}^3 & a_{2,1}^2 a_{2,2} & a_{2,1} a_{2,2}^2 & a_{2,2}^3 \\ \end{array} \right) \\ 4 & \left( \begin{array}{ccccc} a_{1,1}^4 & a_{1,1}^3 a_{1,2} & a_{1,1}^2 a_{1,2}^2 & a_{1,1} a_{1,2}^3 & a_{1,2}^4 \\ 4 a_{1,1}^3 a_{2,1} & a_{2,2} a_{1,1}^3+3 a_{1,2} a_{2,1} a_{1,1}^2 & 2 a_{1,2} a_{2,2} a_{1,1}^2+2 a_{1,2}^2 a_{2,1} a_{1,1} & a_{2,1} a_{1,2}^3+3 a_{1,1} a_{2,2} a_{1,2}^2 & 4 a_{1,2}^3 a_{2,2} \\ 6 a_{1,1}^2 a_{2,1}^2 & 3 a_{2,1} a_{2,2} a_{1,1}^2+3 a_{1,2} a_{2,1}^2 a_{1,1} & a_{1,2}^2 a_{2,1}^2+4 a_{1,1} a_{1,2} a_{2,2} a_{2,1}+a_{1,1}^2 a_{2,2}^2 & 3 a_{2,1} a_{2,2} a_{1,2}^2+3 a_{1,1} a_{2,2}^2 a_{1,2} & 6 a_{1,2}^2 a_{2,2}^2 \\ 4 a_{1,1} a_{2,1}^3 & a_{1,2} a_{2,1}^3+3 a_{1,1} a_{2,2} a_{2,1}^2 & 2 a_{1,2} a_{2,2} a_{2,1}^2+2 a_{1,1} a_{2,2}^2 a_{2,1} & a_{1,1} a_{2,2}^3+3 a_{1,2} a_{2,1} a_{2,2}^2 & 4 a_{1,2} a_{2,2}^3 \\ a_{2,1}^4 & a_{2,1}^3 a_{2,2} & a_{2,1}^2 a_{2,2}^2 & a_{2,1} a_{2,2}^3 & a_{2,2}^4 \\ \end{array} \right) \\ \end{array} \]

\(\dim V=3\)인 경우

\[ \begin{array}{c|c} d & \operatorname{Sym}^d A \\ \hline 0 & \left( \begin{array}{c} 1 \\ \end{array} \right) \\ 1 & \left( \begin{array}{ccc} a_{1,1} & a_{1,2} & a_{1,3} \\ a_{2,1} & a_{2,2} & a_{2,3} \\ a_{3,1} & a_{3,2} & a_{3,3} \\ \end{array} \right) \\ 2 & \left( \begin{array}{cccccc} a_{1,1}^2 & a_{1,1} a_{1,2} & a_{1,1} a_{1,3} & a_{1,2}^2 & a_{1,2} a_{1,3} & a_{1,3}^2 \\ 2 a_{1,1} a_{2,1} & a_{1,2} a_{2,1}+a_{1,1} a_{2,2} & a_{1,3} a_{2,1}+a_{1,1} a_{2,3} & 2 a_{1,2} a_{2,2} & a_{1,3} a_{2,2}+a_{1,2} a_{2,3} & 2 a_{1,3} a_{2,3} \\ 2 a_{1,1} a_{3,1} & a_{1,2} a_{3,1}+a_{1,1} a_{3,2} & a_{1,3} a_{3,1}+a_{1,1} a_{3,3} & 2 a_{1,2} a_{3,2} & a_{1,3} a_{3,2}+a_{1,2} a_{3,3} & 2 a_{1,3} a_{3,3} \\ a_{2,1}^2 & a_{2,1} a_{2,2} & a_{2,1} a_{2,3} & a_{2,2}^2 & a_{2,2} a_{2,3} & a_{2,3}^2 \\ 2 a_{2,1} a_{3,1} & a_{2,2} a_{3,1}+a_{2,1} a_{3,2} & a_{2,3} a_{3,1}+a_{2,1} a_{3,3} & 2 a_{2,2} a_{3,2} & a_{2,3} a_{3,2}+a_{2,2} a_{3,3} & 2 a_{2,3} a_{3,3} \\ a_{3,1}^2 & a_{3,1} a_{3,2} & a_{3,1} a_{3,3} & a_{3,2}^2 & a_{3,2} a_{3,3} & a_{3,3}^2 \\ \end{array} \right) \\ \end{array} \]


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