"리대수 sl(2,C)의 유한차원 표현론"의 두 판 사이의 차이

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* 각 <math>m\geq 0</math> 에 대하여, m+1 차원 기약표현 <math>V(m)</math>가 존재한다
 
* 각 <math>m\geq 0</math> 에 대하여, m+1 차원 기약표현 <math>V(m)</math>가 존재한다
 
* 모든 유한차원 기약표현 <math>V</math>에 대하여 적당한 <math>m\geq 0</math>에 대하여 <math>V\simeq V(m)</math>
 
* 모든 유한차원 기약표현 <math>V</math>에 대하여 적당한 <math>m\geq 0</math>에 대하여 <math>V\simeq V(m)</math>
* [[클렙시-고단 법칙 (Clebsch-Gordan rule)]]  
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* $V(m)$이 이루는 환의 구조에 대해서는 [[클렙시-고단 법칙 (Clebsch-Gordan rule)]] 항목 참조
  
 
   
 
   
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* [[스핀과 파울리의 배타원리]]
 
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* [[파울리 행렬]]
 
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* [[좌표 베테 가설 풀이(coordinate Bethe ansatz)]]
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* [[클렙시-고단 법칙 (Clebsch-Gordan rule)]]
  
  

2013년 6월 30일 (일) 13:35 판

개요

  • 리대수 \(\mathfrak{sl}(2)\)의 유한차원 표현론
  • 각 \(m\geq 0\) 에 대하여, m+1 차원 기약표현 \(V(m)\)가 존재하며, 모든 유한차원 기약표현이 이러한 형태로 얻어진다


리대수 \(\mathfrak{sl}(2)\)

  • 3차원 리대수 \[E=\begin{pmatrix} 0&1\\ 0&0 \end{pmatrix}\] \[F=\begin{pmatrix} 0&0\\ 1&0 \end{pmatrix}\] \[H=\begin{pmatrix} 1&0\\ 0&-1 \end{pmatrix}\]
  • \(L=\langle E,F,H \rangle\)
  • commutator\[[E,F]=H\]\[[H,E]=2E\]\[[H,F]=-2F\]
  • universal enveloping algebra의 PBW 기저 \(\{F^kH^lE^m|k,l,m\geq 0\}\)


highest weight representation

  • \(\mathbb{F}\) : algebraically closed field with characteristic 0
  • \(V\) :유한차원인 기약표현
  • \(V=\oplus_{\lambda\in\mathbb{F}}V_{\lambda}\), \(V_{\lambda}=\{v\in V|Hv=\lambda v\}\)
  • \(\lambda\in \mathbb{F}\) 에 대하여, highest weight vector \(v_0\) 를 정의\[Ev_0=0\]\[Hv_0=\lambda v_0\]
  • \(v_j:=\frac{F^j}{j!}v_0\) 로 정의하면, 다음 관계가 만족된다\[H v_j=(\lambda -2j)v_j\]\[F v_j=(j+1)v_{j+1}\]\[E v_j=(\lambda -j+1)v_{j-1}\]
  • \(\{v_j|j\geq 0\}\) 가 생성하는 벡터공간이 유한차원인 L-모듈이 되려면, \(\lambda\in\mathbb{Z}, \lambda\geq 0\) 이 만족되어야 한다



유한차원 기약표현의 분류

  • 각 \(m\geq 0\) 에 대하여, m+1 차원 기약표현 \(V(m)\)가 존재한다
  • 모든 유한차원 기약표현 \(V\)에 대하여 적당한 \(m\geq 0\)에 대하여 \(V\simeq V(m)\)
  • $V(m)$이 이루는 환의 구조에 대해서는 클렙시-고단 법칙 (Clebsch-Gordan rule) 항목 참조


파울리 행렬

  • 파울리 행렬의 선형결합으로 리대수 $\mathfrak{sl}(2)$ 의 원소를 표현할 수 있으며, 특별히 생성원 $E,F$는 raising and lowering 연산자로 불리며 다음과 같이 표현된다 $$H=\sigma_{z}=\begin{pmatrix} 1&0\\ 0&-1 \end{pmatrix}$$ $$E=\sigma_{+}=\frac{1}{2}(\sigma_{x}+ i\sigma_{y})=\begin{pmatrix} 0&1\\ 0&0 \end{pmatrix}$$ $$F=\sigma_{-}=\frac{1}{2}(\sigma_{x}- i\sigma_{y})=\begin{pmatrix} 0&0\\ 1&0 \end{pmatrix}$$ $$[\sigma_{z},\sigma_{\pm}]=\pm 2\sigma_{\pm}$$


역사



메모



관련된 항목들


매스매티카 파일 및 계산 리소스


사전 형태의 자료



리뷰논문, 에세이, 강의노트