코스트카 수 (Kostka number)

The printable version is no longer supported and may have rendering errors. Please update your browser bookmarks and please use the default browser print function instead.

개요

코스트카 수(Kostka number) \(K_{\lambda\mu}\) : 형태가 \(\lambda\)이고 weight이 \(\mu\)인 준표준 영 태블로의 수
군 \(\mathrm{GL}_n(\mathbb{C})\)의 기약표현 \(V_{\lambda}\)에서 \(\mu\)를 무게(weight)로 갖는 무게 공간(weight space)의 차원
여러 대칭 다항식 사이의 연결 계수로서 나타난다

연결 계수

\(\Lambda_d\) \[n\]개의 변수 \(\mathbb{x}=(x_1,\cdots,x_n)\)을 갖는 \(d\)차의 대칭 다항식이 이루는 벡터 공간
\(n\geq d\)이면, \(\dim\Lambda_d=p(d)\). 여기서 \(p(\cdot)\)은 자연수의 분할수(integer partitions)
슈르 다항식(Schur polynomial) \(s_{\lambda}(\mathbb{x})\) 을 단항 대칭 다항식 (monomial symmetric polynomial) \(m_{\mu}(\mathbb{x})\)의 선형결합으로 표현할 때 다음을 얻는다

\[s_\lambda(\mathbb{x})= \sum_\mu K_{\lambda\mu}m_\mu(\mathbb{x}).\ \]

완전 동차 대칭 다항식 (complete homogeneous symmetric polynomial) \(h_{\mu}(\mathbb{x})\) 을 슈르 다항식(Schur polynomial) \(s_{\lambda}(\mathbb{x})\)의 선형결합으로 표현할 때 다음을 얻는다

\[h_\mu(\mathbb{x})= \sum_\lambda K_{\lambda\mu}s_\mu(\mathbb{x}).\ \]

\(n=3,d=4\)의 예

슈르 다항식과 단항 대칭 다항식

슈르 다항식 \(s_{\lambda}\)와 단항 대칭 다항식 \(m_{\lambda}\)는 다음과 같은 표로 주어진다

\begin{array}{c|c|c} \lambda & s_{\lambda } & m_{\lambda } \\ \hline (4) & x_1^4+x_2 x_1^3+x_3 x_1^3+x_2^2 x_1^2+x_3^2 x_1^2+x_2 x_3 x_1^2+x_2^3 x_1+x_3^3 x_1+x_2 x_3^2 x_1+x_2^2 x_3 x_1+x_2^4+x_3^4+x_2 x_3^3+x_2^2 x_3^2+x_2^3 x_3 & x_1^4+x_2^4+x_3^4 \\ (3,1) & x_2 x_1^3+x_3 x_1^3+x_2^2 x_1^2+x_3^2 x_1^2+2 x_2 x_3 x_1^2+x_2^3 x_1+x_3^3 x_1+2 x_2 x_3^2 x_1+2 x_2^2 x_3 x_1+x_2 x_3^3+x_2^2 x_3^2+x_2^3 x_3 & x_2 x_1^3+x_3 x_1^3+x_2^3 x_1+x_3^3 x_1+x_2 x_3^3+x_2^3 x_3 \\ (2,2) & x_2^2 x_1^2+x_3^2 x_1^2+x_2 x_3 x_1^2+x_2 x_3^2 x_1+x_2^2 x_3 x_1+x_2^2 x_3^2 & x_1^2 x_2^2+x_3^2 x_2^2+x_1^2 x_3^2 \\ (2,1,1) & x_2 x_3 x_1^2+x_2 x_3^2 x_1+x_2^2 x_3 x_1 & x_2 x_3 x_1^2+x_2 x_3^2 x_1+x_2^2 x_3 x_1 \\ (1,1,1,1) & 0 & 0 \\ \end{array}

코스트카 수의 계산

\[ \begin{align} s_{(4)}(x_1,x_2,x_3) & =x_1^4+x_2 x_1^3+x_3 x_1^3+x_2^2 x_1^2+x_3^2 x_1^2+x_2 x_3 x_1^2+x_2^3 x_1+x_3^3 x_1+x_2 x_3^2 x_1+x_2^2 x_3 x_1+x_2^4+x_3^4+x_2 x_3^3+x_2^2 x_3^2+x_2^3 x_3 \\ & = (x_1^4+x_2^4+x_3^4)+(x_2 x_1^3+x_3 x_1^3+x_2^3 x_1+x_3^3 x_1+x_2 x_3^3+x_2^3 x_3)+(x_1^2 x_2^2+x_3^2 x_2^2+x_1^2 x_3^2)+(x_2 x_3 x_1^2+x_2 x_3^2 x_1+x_2^2 x_3 x_1)\\ & = m_{(4)}(x_1,x_2,x_3)+m_{(3,1)}(x_1,x_2,x_3)+m_{(2,2)}(x_1,x_2,x_3)+m_{(2,1,1)}(x_1,x_2,x_3) \\ s_{(3,1)}(x_1,x_2,x_3) & =x_1^3 x_2+x_1^2 x_2^2+x_1 x_2^3+x_1^3 x_3+2 x_1^2 x_2 x_3+2 x_1 x_2^2 x_3+x_2^3 x_3+x_1^2 x_3^2+2 x_1 x_2 x_3^2+x_2^2 x_3^2+x_1 x_3^3+x_2 x_3^3 \\ & = (x_1^3 x_2+x_1 x_2^3+x_1^3 x_3+x_2^3 x_3+x_1 x_3^3+x_2 x_3^3)+(x_1^2 x_2^2+x_1^2 x_3^2+x_2^2 x_3^2)+2(x_1^2 x_2 x_3+x_1 x_2^2 x_3+x_1 x_2 x_3^2)\\ & = m_{(3,1)}(x_1,x_2,x_3)+m_{(2,2)}(x_1,x_2,x_3)+2m_{(2,1,1)}(x_1,x_2,x_3) \\ s_{(2,2)}(x_1,x_2,x_3) & = x_2^2 x_1^2+x_3^2 x_1^2+x_2 x_3 x_1^2+x_2 x_3^2 x_1+x_2^2 x_3 x_1+x_2^2 x_3^2 \\ & =(x_1^2 x_2^2+x_1^2 x_3^2+x_2^2 x_3^2)+(x_1^2 x_2 x_3+x_1 x_2^2 x_3+x_1 x_2 x_3^2)\\ & = m_{(2,2,0)}(x_1,x_2,x_3)+m_{(2,1,1)}(x_1,x_2,x_3) \\ s_{(2,1,1)}(x_1,x_2,x_3) & = x_2 x_3 x_1^2+x_2 x_3^2 x_1+x_2^2 x_3 x_1 \\ & =(x_1^2 x_2 x_3+x_1 x_2^2 x_3+x_1 x_2 x_3^2)\\ & = m_{(2,1,1)}(x_1,x_2,x_3) \end{align} \]

\begin{array}{c|cccc} \lambda\backslash \mu & (4) & (3,1) & (2,2) & (2,1,1) \\ \hline (4) & 1 & 1 & 1 & 1 \\ (3,1) & 0 & 1 & 1 & 2 \\ (2,2) & 0 & 0 & 1 & 1 \\ (2,1,1) & 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end{array}

테이블

\(n\geq d\)를 가정하면, 코스트카 수 \(K_{\lambda,\mu}\)는 \(n\)에 의존하지 않고, \(d\)에만 의존

\(d=1\)

\begin{array}{c|c} \text{} & \{1\} \\ \hline \{1\} & 1 \\ \end{array}

\(d=2\)

\begin{array}{c|cc} \text{} & \{2\} & \{1,1\} \\ \hline \{2\} & 1 & 1 \\ \{1,1\} & 0 & 1 \\ \end{array}

\(d=3\)

\begin{array}{c|ccc} \text{} & \{3\} & \{2,1\} & \{1,1,1\} \\ \hline \{3\} & 1 & 1 & 1 \\ \{2,1\} & 0 & 1 & 2 \\ \{1,1,1\} & 0 & 0 & 1 \\ \end{array}

\(d=4\)

\begin{array}{c|cccc} \text{} & \{4\} & \{3,1\} & \{2,2\} & \{2,1,1\} & \{1,1,1,1\} \\ \hline \{4\} & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ \{3,1\} & 0 & 1 & 1 & 2 & 3 \\ \{2,2\} & 0 & 0 & 1 & 1 & 2 \\ \{2,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 1 & 3 \\ \{1,1,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end{array}

\(d=5\)

\begin{array}{c|ccccccc} \text{} & \{5\} & \{4,1\} & \{3,2\} & \{3,1,1\} & \{2,2,1\} & \{2,1,1,1\} & \{1,1,1,1,1\} \\ \hline \{5\} & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ \{4,1\} & 0 & 1 & 1 & 2 & 2 & 3 & 4 \\ \{3,2\} & 0 & 0 & 1 & 1 & 2 & 3 & 5 \\ \{3,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 3 & 6 \\ \{2,2,1\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 2 & 5 \\ \{2,1,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 4 \\ \{1,1,1,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end{array}

\(d=6\)

\begin{array}{c|ccccccccccc} \text{} & \{6\} & \{5,1\} & \{4,2\} & \{4,1,1\} & \{3,3\} & \{3,2,1\} & \{3,1,1,1\} & \{2,2,2\} & \{2,2,1,1\} & \{2,1,1,1,1\} & \{1,1,1,1,1,1\} \\ \hline \{6\} & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 & 1 \\ \{5,1\} & 0 & 1 & 1 & 2 & 1 & 2 & 3 & 2 & 3 & 4 & 5 \\ \{4,2\} & 0 & 0 & 1 & 1 & 1 & 2 & 3 & 3 & 4 & 6 & 9 \\ \{4,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 1 & 3 & 1 & 3 & 6 & 10 \\ \{3,3\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 1 & 1 & 2 & 3 & 5 \\ \{3,2,1\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 2 & 2 & 4 & 8 & 16 \\ \{3,1,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 0 & 1 & 4 & 10 \\ \{2,2,2\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 2 & 5 \\ \{2,2,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 3 & 9 \\ \{2,1,1,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 & 5 \\ \{1,1,1,1,1,1\} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end{array}

메모

매스매티카 파일 및 계산 리소스