"대칭곱 (symmetric power)과 대칭텐서"의 두 판 사이의 차이
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− | * 벡터공간 $V$에 대하여 대칭곱 $\operatorname{Sym}^ | + | * 벡터공간 $V$에 대하여 대칭곱 $\operatorname{Sym}^d V$를 정의할 수 있다 |
− | * $V$에 작용하는 선형변환 $A$에 대하여 $\operatorname{Sym}^ | + | * $V$에 작용하는 선형변환 $A$에 대하여 $\operatorname{Sym}^d A$를 정의할 수 있다 |
2015년 5월 7일 (목) 01:45 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
$$ \begin{array}{c|c} d & \operatorname{Sym}^d A \\ \hline 0 & \left( \begin{array}{c} 1 \\ \end{array} \right) \\ 1 & \left( \begin{array}{ccc} a_{1,1} & a_{1,2} & a_{1,3} \\ a_{2,1} & a_{2,2} & a_{2,3} \\ a_{3,1} & a_{3,2} & a_{3,3} \\ \end{array} \right) \\ 2 & \left( \begin{array}{cccccc} a_{1,1}^2 & a_{1,1} a_{1,2} & a_{1,1} a_{1,3} & a_{1,2}^2 & a_{1,2} a_{1,3} & a_{1,3}^2 \\ 2 a_{1,1} a_{2,1} & a_{1,2} a_{2,1}+a_{1,1} a_{2,2} & a_{1,3} a_{2,1}+a_{1,1} a_{2,3} & 2 a_{1,2} a_{2,2} & a_{1,3} a_{2,2}+a_{1,2} a_{2,3} & 2 a_{1,3} a_{2,3} \\ 2 a_{1,1} a_{3,1} & a_{1,2} a_{3,1}+a_{1,1} a_{3,2} & a_{1,3} a_{3,1}+a_{1,1} a_{3,3} & 2 a_{1,2} a_{3,2} & a_{1,3} a_{3,2}+a_{1,2} a_{3,3} & 2 a_{1,3} a_{3,3} \\ a_{2,1}^2 & a_{2,1} a_{2,2} & a_{2,1} a_{2,3} & a_{2,2}^2 & a_{2,2} a_{2,3} & a_{2,3}^2 \\ 2 a_{2,1} a_{3,1} & a_{2,2} a_{3,1}+a_{2,1} a_{3,2} & a_{2,3} a_{3,1}+a_{2,1} a_{3,3} & 2 a_{2,2} a_{3,2} & a_{2,3} a_{3,2}+a_{2,2} a_{3,3} & 2 a_{2,3} a_{3,3} \\ a_{3,1}^2 & a_{3,1} a_{3,2} & a_{3,1} a_{3,3} & a_{3,2}^2 & a_{3,2} a_{3,3} & a_{3,3}^2 \\ \end{array} \right) \\ \end{array} $$
관련된 항목들
- 동차다항식(Homogeneous polynomial)
- 중복조합의 공식 H(n,r)=C(n+r-1,r)
- 외대수(exterior algebra)와 다중선형대수(multilinear algebra)
- 행렬의 크로네커 곱 (Kronecker product)
사전 형태의 자료
- http://en.wikipedia.org/wiki/Symmetric_algebra#Distinction_with_symmetric_tensors
- http://en.wikipedia.org/wiki/Symmetric_tensor
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